En bref
Le prompting désigne l’art de formuler une demande à un assistant d’IA pour obtenir un résultat exploitable du premier coup ou presque.
Le guide de Google pour Gemini recommande des instructions claires et spécifiques, des exemples, le contexte nécessaire et des reformulations successives.
Le guide d’Anthropic part de critères de réussite définis à l’avance, de moyens de les tester et d’un premier brouillon de prompt à améliorer.
La CNIL rappelle que, lorsque le RGPD s’applique, les données personnelles doivent être protégées aussi dans les invites envoyées aux modèles.

Vous demandez à ChatGPT de « rédiger un mail de relance », et vous obtenez un texte poli, générique et inutilisable. Votre collègue pose la même question à Claude et récupère un message précis, au bon ton, qu’il envoie après deux retouches. La différence ne tient pas à l’outil, mais à la manière dont chacun a formulé sa demande.

Le prompting n’exige aucune compétence technique. Il demande surtout de dire clairement ce que vous attendez, à qui vous vous adressez et ce que vous considérez comme un bon résultat. Ces réflexes s’apprennent, et ils se transmettent d’un collaborateur à l’autre.

Les éditeurs publient chacun leurs propres recommandations, qui se recoupent largement sans être identiques. Aucune astuce ne fonctionne partout et pour toutes les tâches, et la méthode la plus fiable reste celle que vous testez sur vos propres cas.

Sommaire

Qu’est-ce que le prompting ?

Comment définit-on le prompting simplement ?

Un prompt est le texte que vous adressez à un assistant d’IA pour lui demander quelque chose. Le prompting désigne la pratique qui consiste à rédiger, tester et améliorer ces demandes afin d’obtenir des réponses utiles. On parle aussi d’ingénierie de prompt lorsque cette pratique devient méthodique et documentée.

Le principe reste le même avec ChatGPT, Gemini ou Claude. L’assistant ne connaît ni votre entreprise, ni votre client, ni vos habitudes de rédaction. Tout ce qu’il ne trouve pas dans votre demande, il le devine, et ses suppositions produisent la plupart des réponses décevantes.

À quoi ressemble un prompt avant et après travail ?

Voici une demande telle qu’on la formule souvent :

Écris un mail de relance pour un devis.

L’assistant ne sait ni à qui s’adresse le mail, ni ce que contenait le devis, ni le ton attendu. Il produit donc un texte passe-partout.

Voici la même demande après travail :

Tu rédiges pour une PME de services informatiques. Écris un mail de relance à un directeur administratif qui a reçu il y a dix jours notre devis de maintenance annuelle et n’a pas répondu. Le ton reste cordial et direct, sans insistance commerciale. Le mail rappelle l’objet du devis en une phrase, propose un échange téléphonique de quinze minutes et tient en moins de cent mots. Donne deux versions, l’une plus formelle que l’autre.

La seconde version précise le rôle, le destinataire, la situation, le ton, la structure, la longueur et le format de sortie. Elle prend une minute de plus à écrire et épargne plusieurs allers-retours.

Le prompting ne concerne pas que le texte

La même logique s’applique aux images, aux tableaux ou au code. Pour un visuel, vous décrivez le sujet, le style, le cadrage et l’usage prévu. Notre guide sur un prompt ChatGPT pour créer des images montre comment ces éléments se combinent dans une demande concrète.

Quels sont les ingrédients d’un bon prompt ?

Nommez la tâche et l’objectif

Commencez par le verbe d’action et le résultat attendu. « Résume », « compare », « rédige » ou « classe » orientent immédiatement l’assistant. Précisez ensuite à quoi servira le résultat, car un résumé destiné à un comité de direction ne ressemble pas à un résumé destiné à un technicien.

Précisez le rôle et le destinataire

Indiquer un rôle aide l’assistant à choisir son vocabulaire et son niveau de détail. Indiquer le destinataire l’aide à adapter le ton. Ces deux informations restent courtes, mais elles changent souvent la réponse plus que tout le reste.

Posez les contraintes

Les contraintes encadrent la forme du résultat. Elles portent sur la longueur, la langue, le ton, les éléments obligatoires et les éléments interdits. Formulez-les de façon positive quand c’est possible, en décrivant ce que vous voulez plutôt que ce que vous refusez.

Imposez le format de sortie

Dites comment le résultat doit se présenter : un tableau, une liste à puces, un paragraphe, un courriel prêt à envoyer ou plusieurs variantes. Un format défini facilite la relecture et la réutilisation dans vos outils.

Ce que disent les éditeurs

Les recommandations convergent sur la clarté, mais chaque éditeur insiste sur des points différents :

Google recommande pour Gemini de donner des instructions claires et spécifiques, de fournir le contexte nécessaire et d’itérer en reformulant le prompt.
OpenAI précise dans son guide que les modèles de raisonnement réagissent bien à des objectifs de haut niveau, ce qui signifie qu’un excès de consignes détaillées ne les aide pas toujours.
Anthropic part d’une définition claire des critères de réussite avant même la rédaction du prompt.

Ces recommandations s’appliquent d’abord aux outils de chaque éditeur. Elles donnent des pistes à tester sur les autres assistants, pas des règles garanties.

Pour voir ces ingrédients appliqués à un assistant précis, consultez un exemple de prompt pour Gemini, qui détaille la description du sujet et du rendu attendu.

Quels exemples et quel contexte devez-vous fournir à l’assistant ?

Les exemples guident mieux que les descriptions

Un exemple montre ce que vous attendez plus sûrement qu’une longue explication. Si vous voulez un certain style de réponse client, collez deux ou trois réponses que vous jugez réussies. L’assistant en déduit le ton, la longueur et la structure.

Les éditeurs appellent cette technique le « few-shot ». Google recommande pour Gemini de toujours inclure des exemples few-shot. OpenAI recommande des exemples qui couvrent des entrées variées, afin que l’assistant ne copie pas un seul cas.

Variez vos exemples

Des exemples trop proches les uns des autres enferment l’assistant dans un modèle unique. Choisissez-les pour couvrir les situations courantes et au moins un cas difficile. Si vos exemples partagent tous une formule d’ouverture, l’assistant la reproduira partout.

Donnez le contexte que l’assistant ne peut pas deviner

Le contexte regroupe tout ce qu’un collègue nouvellement arrivé devrait savoir pour faire la tâche : le client, l’historique, les contraintes de l’entreprise, la terminologie interne. Collez les documents utiles plutôt que de les résumer de mémoire, en retirant au préalable les données qui n’ont rien à faire dans l’outil.

Le travail sur la tonalité illustre bien l’importance du contexte. Notre article sur un prompt pour humaniser un texte IA montre comment des consignes de style et des exemples rendent un texte plus naturel.

Séparez clairement les parties du prompt

Dans un prompt long, distinguez visuellement les instructions, le contexte et les exemples. Des titres, des lignes de séparation ou des balises simples suffisent. L’assistant sait alors ce qu’il doit faire et ce qu’il doit seulement lire.

Comment tester et améliorer un prompt ?

Définissez d’abord ce qu’est une bonne réponse

Le guide d’Anthropic suppose trois préalables : des critères de réussite clairs, des moyens de les tester empiriquement et un premier brouillon de prompt à améliorer. Avant de retoucher votre demande, écrivez donc ce que la réponse idéale doit contenir et ce qu’elle ne doit jamais contenir.

Ces critères transforment une impression vague en vérification. « Le mail tient en moins de cent mots et propose un rendez-vous » se contrôle, alors que « le mail est bien » ne se contrôle pas.

Testez sur plusieurs cas réels

Un prompt qui fonctionne sur un exemple peut échouer sur le suivant. Rassemblez une petite série de cas représentatifs, y compris des cas difficiles, et passez-les tous au prompt. OpenAI recommande dans son guide des évaluations qui mesurent le comportement des prompts, et cette logique vaut aussi à l’échelle d’une équipe.

Changez une seule chose à la fois

Lorsque vous modifiez plusieurs éléments en même temps, vous ne savez plus lequel a amélioré ou dégradé le résultat. Changez une consigne, relancez la série de cas, comparez. Google recommande pour Gemini d’itérer en reformulant le prompt, ce qui suppose précisément cette démarche progressive.

Figez ce qui fonctionne

Lorsque vous obtenez un prompt fiable, conservez-le dans un document partagé avec ses critères et ses exemples. Notez aussi l’assistant et le modèle utilisés. OpenAI recommande, en production, de figer les modèles sur une version précise, car un changement de version peut modifier le comportement d’un prompt qui marchait jusque-là.

Les documents juridiques montrent bien l’intérêt de prompts stables et réutilisables. Notre sélection de prompts pour rédiger des contrats illustre cette approche, sans remplacer la relecture d’un professionnel du droit.

Faites progresser toute l’équipe

Une bibliothèque de prompts partagée ne sert que si les collaborateurs savent l’adapter. Le programme d’une formation dédiée à ChatGPT montre le type d’exercices qui installent ces réflexes. Si vous voulez organiser cette montée en compétence autour de vos propres cas d’usage, nos formations ChatGPT pour les équipes partent de vos documents et de vos tâches réelles.

Quelles précautions devez-vous prendre avec les données personnelles et les contenus sensibles ?

Le RGPD s’applique aussi aux prompts

La CNIL rappelle que, lorsque le RGPD s’applique, les données personnelles doivent être protégées aussi dans l’utilisation des modèles au moyen des invites. Un nom de client, une adresse, un numéro de téléphone ou un dossier salarié collé dans un assistant constituent un traitement de données. Vous devez donc vous demander si ce traitement est justifié et si l’outil offre les garanties nécessaires.

Anonymisez avant de coller

Dans la plupart des cas, l’assistant n’a pas besoin des données réelles pour faire son travail. Remplacez les noms par des rôles, les montants par des ordres de grandeur et les identifiants par des codes fictifs. Vous réinsérez les informations réelles après coup, dans votre propre outil.

Fixez des règles claires pour l’équipe

Une règle écrite évite les improvisations. Elle précise les catégories d’informations interdites, les comptes et les offres autorisés pour un usage professionnel et la personne à consulter en cas de doute. Les conditions d’usage des données varient selon les éditeurs et les offres, et elles doivent être vérifiées pour chaque outil retenu.

Relisez avant d’utiliser

Un prompt bien construit améliore la réponse, mais il ne garantit pas son exactitude. Les assistants peuvent produire des affirmations fausses avec beaucoup d’assurance. Relisez chaque résultat qui part chez un client, qui engage l’entreprise ou qui touche un sujet juridique, financier ou médical.

Ce qu’il faut retenir

Un bon prompt précise la tâche, le destinataire, le contexte, les contraintes et le format de sortie.
Les exemples guident l’assistant plus sûrement que les descriptions, à condition de couvrir des cas variés.
La méthode la plus fiable consiste à définir des critères de réussite, à tester sur plusieurs cas et à changer un seul élément à la fois.
Les recommandations des éditeurs se recoupent, mais chacune vaut d’abord pour leurs propres modèles.
Les données personnelles restent protégées dans les prompts lorsque le RGPD s’applique, et l’anonymisation constitue le premier réflexe.

FAQ

Quelle différence existe-t-il entre un prompt et une instruction ?

L’instruction désigne la consigne d’action, comme « résume ce document ». Le prompt englobe l’ensemble du texte envoyé à l’assistant : l’instruction, mais aussi le contexte, les exemples et les contraintes. Une instruction claire reste nécessaire, mais elle suffit rarement à elle seule pour une tâche professionnelle.

Quelle est la longueur idéale d’un prompt ?

Aucune longueur ne convient à toutes les tâches. Une reformulation simple tient en une phrase, alors qu’une analyse de document demande un contexte et des exemples détaillés. OpenAI note que ses modèles de raisonnement réagissent bien à des objectifs de haut niveau, ce qui montre qu’un prompt plus long n’est pas toujours meilleur.

Peut-on réutiliser le même prompt sur ChatGPT, Gemini et Claude ?

Vous pouvez partir du même prompt, mais vous devez le tester sur chaque assistant. Les modèles réagissent différemment aux mêmes consignes, et les éditeurs publient des recommandations qui ne coïncident pas toujours. Gardez une version de référence et notez les ajustements propres à chaque outil.

Faut-il écrire ses prompts en anglais ?

Rédigez dans la langue du résultat attendu, sauf si vos tests montrent un écart net sur une tâche précise. Une demande en français pour un texte en français évite des tournures traduites. Vérifiez sur vos propres cas plutôt que de suivre une règle générale.

Un prompt fonctionne-t-il toujours de la même façon ?

Non, la même demande peut produire des réponses différentes d’un essai à l’autre, et un changement de modèle peut modifier le comportement. C’est pourquoi OpenAI recommande de figer la version du modèle en production. Pour un usage courant, conservez vos critères de réussite et revérifiez vos prompts importants lorsque l’outil évolue.

Comment partager de bons prompts dans une équipe ?

Rassemblez-les dans un document partagé, classés par tâche, avec pour chacun l’objectif, les critères de réussite et un exemple de résultat. Indiquez l’assistant sur lequel le prompt a été testé. Désignez une personne qui fait vivre cette bibliothèque et retire les prompts devenus inefficaces.