Vous avez déjà eu l’impression que votre assistant IA ne vous comprenait pas vraiment ? Que malgré vos efforts, les réponses semblaient à côté de la plaque ou trop vagues pour être utiles ? Alors notre guide va surement vous être utile…
À mesure que les intelligences artificielles génératives s’invitent dans nos outils professionnels et notre quotidien, une nouvelle compétence devient non seulement utile, mais carrément décisive : le prompt engineering. Formuler une requête claire, ciblée et bien structurée peut faire toute la différence entre une réponse floue et un résultat vraiment percutant. Et pourtant, peu de gens maîtrisent encore ce savoir-faire. La qualité des réponses dépend presque entièrement de la précision du prompt. Il ne suffit donc plus d’avoir accès à l’intelligence artificielle, il faut apprendre à dialoguer avec elle efficacement. C’est là que ces dix conseils pratiques entrent en jeu.
Soyez clair et précis
C’est probablement l’erreur la plus fréquente : on pense que l’IA va “deviner” ce qu’on veut. Or, même les modèles les plus sophistiqués comme nos Chatbots experts, ChatGPT ou Gemini ne lisent pas dans nos pensées. Ils répondent uniquement à ce qui est exprimé noir sur blanc. Si vous demandez « Donne-moi un rapport », attendez-vous à quelque chose de générique. En revanche, si vous précisez « Rédige un rapport d’une page sur les effets du télétravail sur la productivité des équipes marketing en Europe », vous obtiendrez une réponse beaucoup plus ciblée.
La précision implique aussi d’éviter les formulations ambiguës ou trop ouvertes (du genre « parle-moi de l’intelligence artificielle »). Mieux vaut cadrer le sujet avec un objectif clair. L’approche dite “contextuelle” consiste justement à fournir des détails pertinents pour guider l’IA vers une réponse adaptée au besoin réel.
Par exemple, si vous souhaitez reformuler un texte, évitez une demande top simple comme « reformule le texte suivant : … ». Vous obtiendrez souvent une version très similaire, avec quelques synonymes. Si vous souhaitez un ton plus familier, une clarification des propos ou une reformulation adaptée à un public cible. Mentionnez le. Plus votre demande exprime clairement ce que vous souhaitez, plus le résultat sera pertinent.
Et attention : être précis ne veut pas dire être verbeux. Trop d’informations inutiles peuvent noyer votre message principal. Le bon équilibre se trouve souvent après quelques essais (et erreurs), en affinant progressivement la formulation jusqu’à obtenir exactement ce que vous cherchez.
Donnez des exemples concrets
Un bon exemple vaut parfois mieux qu’un long discours. Dans le prompt engineering, montrer ce que vous attendez permet à l’IA de mieux saisir votre intention, surtout si vous utilisez des techniques dites “few-shot” ou “one-shot”. Par exemple, si vous voulez que ChatGPT (ou tout autre chatbot IA) écrive dans un ton humoristique, fournissez-lui un extrait représentatif plutôt que de simplement dire “sois drôle”.
C’est aussi une façon très pratique d’établir un modèle ou une structure que l’IA va ensuite reproduire. Donner deux ou trois exemples bien choisis permet souvent d’obtenir des résultats beaucoup plus cohérents que de longues explications abstraites.
Évidemment, tout dépend du type de tâche : pour classer des données ou générer du code, les exemples doivent être fonctionnels. Pour écrire un texte créatif, ils doivent refléter le style recherché. Dans tous les cas, c’est une stratégie gagnante qui transforme radicalement la qualité des réponses obtenues.
Définissez clairement le format attendu
Souhaitez-vous une liste à puces ? Un tableau comparatif ? Un paragraphe structuré en trois parties ou une réponse concise en une phrase ? Trop souvent négligé, le format a pourtant un immense pouvoir sur la clarté et l’utilité du résultat final. Il suffit parfois d’ajouter « réponds sous forme de tableau » pour passer d’un pavé indigeste à une présentation limpide et directement réutilisable.
Le livre blanc du prompting publié par Google en février 2025 insiste fortement sur ce point : spécifier explicitement la longueur ou la structure attendue (par exemple “résume ceci en moins de 100 mots”) permet non seulement d’obtenir des réponses mieux calibrées mais aussi… exploitables immédiatement sans retouche.
Et si vous travaillez avec des outils comme l’API de Gemini ou d’OpenAI pensez également aux formats techniques (JSON, balises HTML simples…) qui facilitent ensuite l’intégration dans vos projets numériques ou vos rapports automatisés.
Utilisez le « role prompting »
Demander à l’IA « d’agir comme » un expert change radicalement sa posture et ses réponses. C’est ce qu’on appelle le role prompting, une technique simple mais diablement efficace qui consiste à attribuer un personnage ou un métier spécifique au modèle : “tu es juriste spécialisé en droit du travail”, “réponds comme si tu étais professeur de biologie”.
Cette méthode permet non seulement d’adapter le ton et le vocabulaire utilisés mais aussi de déclencher chez certains modèles (comme ChatGPT ou Claude d’Anthropic) des comportements cognitifs spécifiques liés au profil simulé, davantage d’explications techniques pour un ingénieur, par exemple.
Mais attention : cela fonctionne bien quand c’est crédible et cohérent avec la tâche demandée. Inutile de demander à l’IA d’être poète médiéval si vous attendez une analyse financière… À moins que ce soit précisément votre objectif créatif !
Il est évident que réassigner un rôle spécifique au chatbot à chaque nouvelle discussion peut vite devenir lassant. Pour vous éviter cette contrainte, les prompt engineers de WAIZZ ont conçu une suite de chatbots experts, spécialement entraînés et optimisés dans des domaines précis. Ceux-ci sont directement accessibles depuis l’application web WAIZZ, totalement totalement gratuits pour une partie d’entre eux et illimités avec notre modèle « Nova ».
Ajoutez du contexte utile
Une erreur fréquente est d’oublier que l’IA n’a pas accès à votre environnement immédiat ni aux documents dont vous parlez, sauf si vous les incluez dans votre prompt. Le contextual prompting vise justement à combler ce vide en ajoutant les éléments nécessaires : objectifs du projet, public cible, contraintes temporelles…
Par exemple, au lieu de dire « rédige-moi un email », dites plutôt « rédige-moi un email professionnel destiné à convaincre mon supérieur hiérarchique d’approuver trois jours supplémentaires pour finaliser notre audit interne ». Là encore, c’est toute la logique du prompt engineering : formuler pour orienter.
Les guides publiés par OpenAI Academy rappellent régulièrement que sans suffisamment de contexte explicite fourni par l’utilisateur humain… même le meilleur modèle reste aveugle face aux subtilités du problème posé.
Expérimentez différents styles de rédaction
Changer légèrement le ton ou reformuler la demande différemment peut produire des résultats étonnamment variés, même avec exactement la même demande initiale. C’est pourquoi il est vivement recommandé de tester plusieurs variantes stylistiques jusqu’à trouver celle qui “déclenche” chez l’IA la réponse souhaitée.
Vous pouvez par exemple comparer une version neutre « Explique-moi comment fonctionne Internet » avec une version engageante « Imagine que tu expliques Internet à un enfant curieux ». Le contenu sera similaire… mais pas identique dans sa forme ni son accessibilité.
C’est aussi là qu’intervient toute la dimension créative du prompt engineering :
- jouer avec les styles narratifs (informatif vs persuasif) ;
- varier les registres lexicaux (langage courant vs technique) ;
- tester différentes structures rhétoriques.
Bref, sortir du cadre automatique pour affiner selon vos besoins réels.
Structurez votre raisonnement (Chain of Thought)
Demander simplement une réponse directe n’est pas toujours suffisant , surtout lorsqu’on cherche à comprendre comment l’IA arrive à ses conclusions. La méthode dite Chain of Thought consiste justement à encourager le modèle à dérouler son raisonnement pas à pas (exemples : “explique ta démarche”, “justifie chaque choix”).
C’est particulièrement utile dans les tâches analytiques ou logico-mathématiques où il ne s’agit pas juste d’avoir la bonne réponse mais aussi le bon cheminement intellectuel derrière elle, celui qu’on pourrait vérifier ou adapter soi-même ensuite.
Cette approche favorise non seulement la transparence mais aussi… des résultats souvent plus fiables grâce au découpage progressif du problème posé.
Testez plusieurs prompts en parallèle
Il n’y a pas UNE bonne façon de poser une question, il y a souvent plusieurs variantes possibles selon le niveau de détail voulu ou le type d’information espéré en retour. D’où l’intérêt de comparer côte à côte deux demandes différentes répondant au même prompt.
C’est aussi valable entre différentes formulations adressées au même outil : testez six versions légèrement différentes puis comparez objectivement leurs performances (clarté, pertinence, originalité…). C’est fastidieux au début mais incroyablement formateur sur le long terme.
Et quand on commence à repérer quels types de formulations fonctionnent mieux selon tel usage ou tel modèle… alors là oui : on progresse réellement comme prompt engineer averti(e).
Adoptez une logique itérative
Personne ne réussit son prompt parfait du premier coup, et c’est tout à fait normal. Le processus repose sur des ajustements progressifs où chaque tentative apprend quelque chose sur ce qui fonctionne… ou non. Modifier un mot ici, ajouter un exemple, reformuler la demande autrement, voilà comment on affine peu à peu sa maîtrise. Il faut voir chaque interaction comme une opportunité d’apprentissage plutôt qu’une réponse immuable produite par la machine.
Et surtout : garder trace des prompts efficaces utilisés auparavant ( sauvegarde sur fichier word par exemple) permet ensuite soit de les réutiliser tels quels soit… de s’en inspirer pour créer rapidement leurs variantes adaptées aux nouveaux contextes rencontrés.
Restez curieux et informé
Les modèles qui alimentent les Chatbot changent rapidement, leurs capacités s’élargissent presque chaque mois, et donc vos méthodes doivent évoluer elles aussi. Un prompt performant hier peut devenir obsolète demain dès lors qu’un nouveau paramètre a été introduit côté serveur (ou qu’un bug a été corrigé).
C’est pourquoi suivre activement les mises à jour officielles du modèle que vous utilisez est devenu presque obligatoire pour rester pertinent dans son usage quotidien.
Enfin… n’hésitez jamais à consulter les ressources communautaires ouvertes comme GitHub Awesome Prompts qui regorge d’exemples de prompts testés collectivement et permettent soit d’apprendre soit… tout simplement gagner beaucoup de temps !
En fin de compte, maîtriser l’art du prompt engineering revient moins à apprendre une recette magique qu’à développer progressivement son propre sens critique face aux IA conversationnelles actuelles, leur logique interne autant que leurs limites.
