Prompt IA : la méthode pour écrire des prompts qui donnent des réponses utiles

Écrire un prompt IA ressemble à rédiger un bon brief pour un collègue. Les éditeurs de modèles publient leurs propres conseils, comme le guide de prompt engineering d'OpenAI, et les principes ci-dessous sont communs à la plupart d'entre eux. Notre fiche sur le prompt engineering présente le vocabulaire.

Qu'est-ce qu'un prompt IA ?

Un prompt est tout ce que lit le modèle avant de répondre : votre question, les consignes, les documents collés et les messages précédents de la conversation. Le modèle n'a aucune autre information sur votre objectif, votre public ou vos exigences. Un prompt vague obtient une réponse moyenne, car le modèle comble les trous avec les choix génériques les plus probables.

Quelles sont les parties d'un bon prompt ?

1. Le rôle

Dites à l'IA qui elle doit être : « Tu es un rédacteur B2B qui écrit pour des directeurs financiers. » Le rôle fixe le vocabulaire, le ton et le niveau d'expertise.

2. Le contexte

Expliquez la situation : l'entreprise, le produit, le public, l'objectif du texte, ce qui a déjà été fait. C'est la partie que la plupart des gens oublient, et celle qui change le plus les résultats.

3. La tâche

Formulez une seule tâche claire avec un verbe d'action : rédiger, résumer, comparer, réécrire, lister. Découpez les gros travaux en plusieurs prompts.

4. Les contraintes

Longueur, ton, mots à éviter, faits à inclure, niveau de lecture, langue. Les contraintes transforment une réponse générique en réponse adaptée à votre marque.

5. Le format

Indiquez la forme de la réponse : un tableau avec des colonnes données, une liste numérotée, trois versions, un objet JSON, des intertitres et des paragraphes courts.

6. Les exemples

Montrez un ou deux exemples de ce que vous attendez. Cette technique s'appelle le few-shot prompting, d'après l'article de recherche Language Models are Few-Shot Learners, qui a montré que les grands modèles peuvent comprendre une tâche à partir de quelques exemples placés dans le prompt. Voir notre fiche sur l'apprentissage few-shot.

Quelles techniques de prompt fonctionnent le mieux ?

• Demander des étapes : sur les tâches de raisonnement, demander au modèle de traiter le problème étape par étape améliore la justesse. L'idée a été formalisée dans les travaux sur le chain-of-thought prompting.
• Fournir des documents de référence : collez le texte source, les données ou le guide de style et demandez au modèle de n'utiliser que cela. Cela réduit les faits inventés.
• Demander une relecture : « Vérifie ta réponse par rapport aux contraintes et corrige ce qui ne convient pas. »
• Faire poser des questions d'abord : « Avant d'écrire, pose-moi les questions dont tu as besoin. » Utile quand vous ne savez pas quel contexte donner.
• Itérer : considérez la première réponse comme un brouillon et affinez avec des retours précis (« plus court », « plus concret », « sans jargon »).
• Séparer consignes et contenu : placez le texte collé entre des repères nets pour que le modèle ne le confonde pas avec vos consignes.

Mauvais prompt ou bon prompt : exemples marketing

Quelles erreurs éviter ?

• Trop peu de contexte : le modèle devine votre public et votre objectif.
• Plusieurs tâches à la fois : la qualité baisse sur chacune.
• Des consignes contradictoires : « court mais détaillé », « formel mais décontracté ».
• Demander des faits sans sources : le modèle peut produire des chiffres plausibles mais faux. Fournissez les données ou vérifiez tout.
• Accepter la première réponse : deux ou trois tours de retours font souvent la différence.
• Coller des données confidentielles dans des outils dont vous n'avez pas vérifié la politique de données.

Pour des prompts SEO et GEO prêts à l'emploi construits sur cette méthode, consultez notre bibliothèque de prompts SEO et GEO. Pour améliorer vos prompts dans la durée, notre fiche sur l'optimisation de prompts explique comment comparer des versions entre elles.

Et les prompts que tapent vos clients ?

Les prompts comptent aussi dans l'autre sens. Quand un acheteur demande à ChatGPT « quel logiciel de comptabilité pour une petite agence ? » ou à Perplexity « meilleur CRM pour l'immobilier », la réponse cite quelques marques. Ces prompts fonctionnent comme des requêtes de recherche : plus longs, plus conversationnels, plus précis, et ils décident de plus en plus qui est pris en considération.

Suivre une liste de ces prompts et vérifier quelles marques apparaissent s'appelle le suivi de prompts. Il indique sur quelles questions vous êtes recommandé, sur lesquelles vous êtes absent et quelles sources les IA citent à votre place. Ces données orientent ensuite vos contenus : les pages qui répondent clairement à ces questions, avec des faits sourcés, sont celles que les assistants citent.

Un bon prompt IA donne au modèle ce dont un bon collègue aurait besoin : un rôle, le contexte, une tâche, des contraintes claires, un format et un exemple ; et les prompts que tapent vos clients méritent la même attention, car ils décident si les IA vous recommandent. Pour suivre ces prompts clients dans ChatGPT, Claude et Gemini, Sorank suit de 25 à 150 prompts selon l'offre, montre qui est cité à votre place et publie des articles optimisés en autopilote, avec 3 jours offerts.