Maîtrisez l’art du prompt et du contexte à l’ère de l’IA – Par Stefan Lendi
On entend souvent dire que nous n’utilisons que 10 % de notre cerveau. Cette affirmation est pourtant fausse : les neurosciences l’ont réfutée depuis longtemps. Mais ce mythe illustre parfaitement la manière dont la plupart des utilisateurs abordent aujourd’hui l’intelligence artificielle. Avec des outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini, beaucoup se contentent de requêtes simples qui produisent des réponses génériques et des résultats limités. Pourtant, avec les bonnes méthodes de prompting, ces outils peuvent devenir de véritables partenaires de travail.
Dans cet article, découvrez comment rédiger des prompts performants pour obtenir des analyses approfondies, élaborer des stratégies marketing complètes et produire des contenus à forte valeur ajoutée.
Car oui, communiquer avec l’intelligence artificielle est un art et l’IA n’est performante que si vous savez lui parler.
1. Les 3 clés pour obtenir des réponses de qualité
La réponse d’une IA comme ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, Grok ou DeepSeek n’est pas déterministe, c’est-à-dire que vous n’obtiendrez pas la même réponse à chaque fois. Si vous demandez « une petite fille se balance sur une… », le modèle vous répondra souvent « balançoire », mais la fois suivante, il pourrait aussi répondre, au hasard, « branche d’arbre » ou encore « chaise suspendue », etc. parce que, comme on l’a vu au chapitre précédent, les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent sur des probabilités, pas sur des résultats absolus. Alors, comment obtenir de meilleures réponses plus souvent ?
Il y a trois clés qui impactent la qualité de la réponse d’une IA :
- La qualité du modèle d’IA utilisé
- La qualité du contexte
- La qualité du prompt
1.1 La qualité du modèle d’IA utilisé
Il existe une multitude de modèles différents. Ceux d’OpenAI (les différentes versions de ChatGPT), d’Anthropic (Claude), de Google (Gemini), Grok, Mistral (Le Chat), DeepSeek, etc. Il y a des petits et des grands modèles. Les plus aboutis sont les modèles de pointe (dits « frontier models »).
Les petits modèles sont souvent spécialisés, rapides et économiques : ils excellent dans des tâches précises, mais leur compréhension reste limitée. Les grands modèles, eux, disposent de milliers de milliards de paramètres. Ils offrent une compréhension beaucoup plus large, une capacité à généraliser et à raisonner sur des sujets complexes.
Et au-delà de la taille, on distingue les modèles capables de simplement « répondre » et ceux capables de véritablement « réfléchir ». Ces derniers ne se contentent pas de donner une réponse immédiate ; ils suivent un chemin de raisonnement, explorent plusieurs pistes, comparent, et construisent une réponse plus nuancée. On parle alors de modèles dotés de capacités de raisonnement, qui ouvrent la voie à une intelligence artificielle plus proche de la réflexion humaine.
1.2. La qualité du contexte
Lorsque vous saisissez une requête (un prompt) dans Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral ou Grok, l’IA l’insère dans une fenêtre de contexte. La réponse apportée sera aussi placée dans cette même fenêtre, ainsi que toute la conversation qui suivra. Mais ce n’est pas tout. La fenêtre de contexte peut contenir bien d’autres éléments selon les fonctionnalités disponibles.
L’IA peut accéder aux ressources (PDF, images, documents, etc.) que vous lui soumettez, ainsi qu’à un contexte spécifique si vous créez un projet dans Claude ou un GPT personnalisé dans ChatGPT. Elle peut aussi se connecter à des outils externes : recherche Web, espaces de stockage Google Drive ou Microsoft, bases de données, API tierces, etc.
La fenêtre de contexte rassemble donc : votre prompt, l’historique de la conversation (archives), les ressources uploadées et les outils connectés. Les grands modèles actuels disposent de fenêtres pouvant contenir des millions de tokens (unités de texte).
Il faut donc soigner la qualité de tout ce que vous ajoutez dans cette fenêtre de contexte, pas seulement votre prompt, pour obtenir des réponses vraiment pertinentes, particulièrement pour les problèmes complexes.
| FOCUS — Qu’est-ce qu’un token
Un token est l’unité de base utilisée par les IA pour découper et traiter le texte. Un token peut représenter un mot complet (« marketing »), une partie de mot (« market » + « ing »), un signe de ponctuation, ou même des espaces. Un token équivaut approximativement à 0,75 mot, ce qui signifie que la phrase « Le marketing digital évolue rapidement » contient environ 6-7 tokens. Cette granularité permet aux IA de mieux comprendre les nuances linguistiques, les mots rares ou les termes techniques. Concrètement, quand ChatGPT indique une limite de 128 000 tokens, cela représente environ 96 000 mots français. Comprendre cette notion vous aide à optimiser vos prompts : plus votre texte est long et complexe, plus il consomme de tokens dans la précieuse fenêtre de contexte. |
1.3. La qualité du prompt
De nombreuses IA fonctionnent comme des chats, interagissant avec vous en langage naturel. Vous cocréez une œuvre (un texte, une image, une vidéo, une musique, du code, etc.) avec l’IA à l’aide de « prompts », des commandes qui vont lui servir d’heuristique pour aboutir, par itérations, au résultat voulu. Vous entraînez ainsi le modèle en le guidant petit à petit pour aboutir à des résultats de plus en plus probants.
Le prompting est le processus qui consiste à fournir des instructions précises à un outil d’intelligence artificielle générative afin d’obtenir de nouvelles informations ou d’atteindre un résultat souhaité dans une tâche. Cela peut concerner du texte, des images, de la vidéo, du son ou encore du code et du développement.
La qualité du rendu dépend de la qualité du prompt. Entraîner une IA en trouvant les bonnes commandes pour atteindre progressivement le résultat souhaité, c’est ce qu’on nomme l’ingénierie de commande ou prompt engineering. À noter que lorsqu’on englobe toute la fenêtre de contexte, on parle alors de context engineering, notamment lors de configuration des instructions pour des agents IA qui sont dotés de mémoire, d’outils et de ressources qui doivent être coordonnés.
Les conseils qui suivent s’appliquent à la plupart des LLM tels que ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, Grok, DeepSeek, etc. Pour les IA plus spécialisées, notamment dans la génération d’images, de musiques, de vidéo ou de code, cela requière d’autres prompts, parfois plus techniques.
2. Pro du prompt
La formule de base d’un bon prompt
Un prompt doit être spécifique et contextualisé. Voici ma formule P.R.O.M.P.T. pour réaliser des commandes efficaces :
Voici un exemple :
- 1. Commencez une nouvelle discussion (un nouveau chat) et utilisez la formule PROMPT comme suit : « P Nous sommes dans le domaine culinaire. R Durant toute notre conversation, tu es un chef cuisinier qui a plus de vingt ans d’expérience dans la haute gastronomie. O Le but est de prodiguer des conseils pratiques à des débutants qui savent juste cuire des pâtes. M Les instructions seront fournies dans l’ordre chronologique, mais sans ajouter de numérotation avant chaque tâche. Les recettes seront utilisées pour un blog, P elles ont un maximum de 1 000 mots. T Tu t’exprimes sur un ton jovial, inspirant et avec bienveillance. Montre que tu as compris en m’expliquant comment faire une omelette. »
- 2. Vérifiez si le résultat donné par l’IA, au niveau du contenu, du ton et du style, vous convient. Si vous n’êtes pas pleinement satisfait, vous donnez éventuellement un ou deux exemples de ce que vous souhaitez et vous effectuez votre demande : « Voici par exemple la recette de la truffe au chocolat : “Faire fondre le beurre et la crème fleurette ensemble à feu doux. Dès le début de l’ébullition, verser du chocolat noir qui va fondre. Mélanger doucement jusqu’à obtenir une substance bien lisse. Mettre au frais plusieurs heures, pour que le chocolat durcisse. Prélever des boules, les rouler dans les mains, puis les rouler dans le cacao. Enfin, mettre au frais jusqu’au moment de servir.” Rédige la recette d’un gaspacho selon le même format. »
- 3. Prenez connaissance de la réponse de l’IA. Vous pouvez ajuster la proposition qu’il vous fait en lui demandant d’effectuer des changements de style, de longueur ou d’insister sur un point spécifique. Par exemple : « Rédige une version de cette recette en t’exprimant comme Cyril Lignac » ou « Réduis cette recette à un maximum de 300 mots » ou encore « Adapte cette recette pour faire des verrines de gaspacho ». Vous itérez ainsi jusqu’à obtenir le résultat attendu.
Vous n’êtes pas obligé d’employer tous les éléments de cette formule à chaque fois. A minima, vous devriez utiliser le PRO (Paysage, Rôle et Objectif) pour obtenir un résultat probant.
Dans la plupart des chatbots IA, il est possible d’entamer plusieurs conversations en parallèle. Les prompts que vous effectuez dans une conversation ne s’appliquent qu’à cette dernière et n’influencent pas les autres conversations ouvertes.
| ASTUCE
Si vous ne souhaitez pas commencer de nouvelle conversation, vous pouvez simplement réinitialiser l’IA avec ce prompt : « Ignore toutes les instructions avant celle-ci. » |
A propos de l’auteur
Stefan Lendi est expert en marketing et auteur. Il a été marketeur au sein de PME et de grandes entreprises telles que Nestlé, Danone, IBM, Nespresso. Il a développé plusieurs services web. Il est le fondateur de la plateforme de référence STRATEGEMARKETING.com, dont la chaîne YouTube rassemble des centaines de milliers d’abonnés.
Article publié en partenariat avec Vuibert.
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