Qu’est-ce qu’un prompt IA et comment le rédiger ?

L’IA générative connaît un essor fulgurant. On estime qu’entre 115 et 180 millions de personnes utilisent chaque jour des outils d’intelligence artificielle générative, en particulier ChatGPT qui se flatte de réunir 400 millions d’usagers actifs hebdomadaires

Or la démocratisation de l’IA s’accompagne de nouveaux défis pour les utilisateurs. Bien qu’une majorité d’internautes utilise l’IA générative comme un banal moteur de recherche (77% d’entre eux selon Adobe), force est de constater que le fonctionnement de ces deux types d’outils diffère grandement. De fait, on n’interroge pas ChatGPT de la même manière que Google, Bing ou consorts.

Pour tirer pleinement parti d’un moteur IA, il ne suffit pas de saisir une requête sous forme de question : il faut formuler un prompt. Ce terme désigne un type spécifique d’instruction qui peut être extrêmement bref ou très long, en fonction de l’objectif à atteindre.

À condition d’être bien rédigé, un prompt vous aide à exploiter le plein potentiel de l’intelligence artificielle, notamment dans un cadre professionnel.

La question est : comment écrire un prompt IA qualitatif et pertinent ? Quelles sont les bonnes pratiques à connaître pour communiquer efficacement avec la machine ? Faisons le point.

Qu’est-ce qu’un prompt IA ? Définition !

Voici une définition simple de ce qu’est un prompt IA : une instruction (ou « entrée ») rédigée en langage naturel dans une interface homme-machine, permettant d’interagir avec une IA générative afin d’obtenir une réponse.

En fonction du moteur utilisé, du type de prompt formulé, de la spécialisation du modèle et des outils intégrés (comme DALL-E), cette réponse peut prendre différentes formes : un texte, une image, une vidéo, un son/une musique ou des lignes de code informatique.

Exemple de prompt ordinaire sur ChatGPT :

En vertu de sa compréhension du langage naturel, le LLM (grand modèle de langage) « caché » derrière l’interface conversationnelle se charge d’analyser l’instruction et de rechercher les informations pertinentes dans les connaissances issues de son entraînement.

À travers un prompt IA il s’agit, en somme, de « guider » l’intelligence artificielle : de lui fournir un maximum d’éléments qu’elle utilisera pour générer une réponse aussi précise, détaillée et concrète que possible.

Au passage, notez qu’un prompt ne doit pas nécessairement être formulé à l’écrit : l’utilisateur peut aussi donner des instructions vocales via un smartphone ou un assistant intelligent.

Le cas échéant, la réponse est, elle aussi, exprimée à l’oral.

Quand faut-il utiliser un prompt sur un moteur IA ?

Lorsqu’on parle des moteurs d’IA générative, il y a une chose importante à avoir en tête : même s’ils disposent d’une puissance impressionnante, ces outils restent de simples instruments dans les mains des utilisateurs humains.

Ce qui signifie que leur efficacité dépend avant tout de la manière dont ils sont employés – ils ne font pas de miracles par eux-mêmes. Une formule courante de l’écosystème informatique illustre bien ce constat : « garbage in, rubbish out », ou GIGO.

Popularisée dans les années 1950-60 par de grands noms de la programmation comme George Fuechsel, l’expression souligne combien les ordinateurs sont dépendants des manœuvres humaines pour leur fonctionnement.

On peut la traduire de la façon suivante : si vous entrez de mauvaises données dans un programme, celui-ci produira de mauvais résultats.

Tout simplement parce que l’ordinateur traite fidèlement l’instruction fournie… jusqu’à l’absurde !

En d’autres termes, la qualité de l’information fournie en entrée d’un système détermine celle de la réponse affichée en sortie. Pour obtenir de bons résultats, il faut donc rédiger de bonnes instructions : un prompt IA adapté à la situation.

L’intérêt d’un bon prompt IA

De fait, le prompt joue un rôle essentiel dans l’interaction entre l’utilisateur et la machine. Il faut le concevoir comme une « interface » permettant à l’humain de formuler une requête précise afin d’obtenir une réponse sur mesure.

Le résultat dépend alors de la formulation du prompt IA : plus vos instructions sont précises, plus la réponse sera pertinente. Inversement, des instructions vagues ou ambiguës aboutiront à une réponse inexacte, inutile, voire trompeuse.

Ce qu’il faut bien comprendre, c’est que les LLM ne sont pas « intelligents » au sens strict. Ces programmes ne réfléchissent pas par eux-mêmes. Ils sont entraînés à réagir à des demandes en mobilisant un vaste socle de connaissances, et à produire une réponse aussi proche que possible de ce qu’ils estiment être attendu.

Bien qu’ils soient conçus pour comprendre le langage naturel et identifier l’intention derrière chaque prompt, ils sont d’autant plus performants que l’instruction est claire, explicite et contextualisée.

Exemple d’instruction plus précise sur ChatGPT :

En pratique, un prompt IA est fait pour diriger le modèle de langage de façon ciblée, à travers des instructions complexes ou des questions précises. Ce qui permet d’améliorer nettement la performance de l’outil en orientant son raisonnement.

La clé de la réussite pour les entreprises

Est-ce réellement important ? Tout dépend de quel point de vue on se place. Les deux exemples que nous avons donnés plus haut, sur la photosynthèse, ne sont que des illustrations basiques de ce qu’un moteur IA peut faire. Pour des instructions simples comme celles-ci, il n’y a pas vraiment d’enjeux.

Mais les choses sont très différentes pour les entreprises, qui utilisent l’IA générative dans un but bien plus spécifique. Il faut savoir que 78% des organisations emploient désormais des outils d’IA dans au moins une fonction métier en 2025, un chiffre qui témoigne de la rapidité d’adoption de cette technologie (contre 72% l’année précédente).

Or dans un cadre professionnel, les enjeux sont bien plus importants… et une instruction simple ne suffit plus. Les entreprises se servent de l’IA générative pour :

• Automatiser des tâches récurrentes et augmenter leur productivité. Par exemple : rédiger ou traduire des contenus, synthétiser des documents, analyser des données et les afficher dans des tableaux de bord, produire des comptes rendus de réunions, effectuer des relances, etc.
• Alimenter l’innovation en concevant de nouvelles idées, en soutenant le développement de produits ou de services, en réalisant des études de marché ultraprécises, etc.
• Optimiser leurs processus et réduire leurs coûts, en améliorant l’efficacité des équipes et en automatisant des workflows complexes, par exemple dans le cadre du marketing automation.
• Améliorer l’expérience client en personnalisant les interactions, en adoptant des chatbots capables de répondre à des questions de premier niveau, et en rendant le support client plus réactif et disponible.

Évidemment, ces objectifs ne peuvent pas être atteints avec de simples requêtes comme on en formulerait sur Google. Pour y parvenir, les organisations ont besoin de compter sur des prompts IA puissants, personnalisés et adaptés à leurs besoins.

Ce qui nous amène au sujet du Prompt Engineering.

Pourquoi le Prompt Engineering est-il essentiel ?

Le Prompt Engineering, c’est l’art de rédiger un prompt IA efficace. Cette approche est essentielle dans la mesure où elle permet de lancer une passerelle entre la puissance brute des modèles d’IA générative et la création de valeur pour les entreprises.

Explorons les raisons de son importance :

• Les LLM sont génériques alors que les besoins des utilisateurs sont spécifiques. Un modèle de langage est entraîné sur une base de données massive et généraliste. Pour cette raison, à la suite d’une requête lambda, il aura tendance à générer une réponse vague et incomplète, impossible à exploiter de manière opérationnelle. À ce titre, le Prompt Engineering vise à donner du contexte, à spécifier le rôle du modèle IA et à imposer des contraintes, ce qui permet d’obtenir une réponse précise, actionnable et adaptée au besoin de l’utilisateur.
• La qualité du prompt IA fait la différence à modèle de langage égal. Comme le montre une étude de 2022 largement citée (Wei et al), l’utilisation d’un prompt bâti selon le modèle chain of thought (« chaîne de raisonnement ») améliore significativement la capacité des LLM à effectuer des raisonnements complexes. Ce type de prompt structuré, qui consiste à guider le modèle en créant une suite d’étapes intermédiaires logiques, permet une augmentation relative de la performance d’environ 73 % par rapport à un prompt standard (selon les tâches évaluées).
• Un prompt qualitatif réduit les risques induits par l’utilisation d’un LLM. Ces risques sont bien connus : les moteurs IA commettent des erreurs factuelles, sont soumis à des biais et peuvent même halluciner (notamment lorsqu’ils inventent des faits de toute pièce). En concevant un prompt rigoureux, on peut contraindre l’IA à justifier les faits avancés, à citer les sources utilisées, à admettre qu’elle ne sait pas répondre, et à s’imposer un cadre pour les réponses sensibles.

L’intérêt du Prompt Engineering réside aussi dans son accessibilité. Contrairement au fine-tuning (le fait d’adapter un LLM pré-entraîné à une tâche spécifique en focalisant sa formation sur un domaine resserré), cette compétence est transversale et peut être acquise par n’importe quel type d’utilisateur, sans connaissances techniques préalables.

Cette approche combine logique, rigueur, structuration de l’information et compréhension approfondie des enjeux métier. Elle peut être apprise, par exemple, à l’occasion d’une formation à ChatGPT.

Comment générer un prompt IA efficace ?

L’importance du Prompt Engineering est donc claire : faute de savoir comment rédiger un prompt IA adapté à son besoin, un utilisateur ne pourra pas tirer pleinement parti de la puissance de l’intelligence artificielle générative.

Il risque également de se retrouver avec une réponse incorrecte, inadaptée ou farfelue, avec le risque de partager auprès de son audience un contenu trompeur.

Nous allons voir maintenant comment formuler un prompt IA efficace, afin de fournir à l’outil des instructions précises, cohérentes et fiables.

Par souci de simplicité, dans cette section, nous resterons sur un besoin purement marketing : lorsque l’IA générative est utilisée pour produire des contenus destinés à des prospects ou des clients.

Mais, bien entendu, les recommandations données ci-dessous s’appliquent à l’ensemble des besoins des entreprises.

Voici la marche à suivre.

1. Donner du contexte

Avant toute chose, il faut perdre l’habitude de démarrer une requête par « fais ci » ou « fais cela », et prendre le temps de donner à l’IA les informations contextuelles dont elle a besoin pour accomplir sa tâche. Pour cela, vous pouvez lui attribuer un rôle ou une mission.

Par exemple : « Agis en tant que professionnel de l’immobilier ».

À ce stade, il vous est également possible d’apporter des précisions quant au public visé. C’est particulièrement utile dans le cadre d’une campagne marketing, par exemple si vous demandez à l’IA de rédiger un contenu destiné à un certain segment de clientèle.

Exemple :

2. Décrire la tâche à accomplir

L’IA générative n’est qu’un outil : pour qu’elle puisse fonctionner correctement, il faut lui donner des instructions explicites, sans rien laisser dans l’ombre. Autrement dit, ChatGPT et consorts ne sont pas capables de lire entre les lignes et d’interpréter la partie implicite de votre demande.

Optez pour une formulation claire de la tâche à accomplir ou du problème à résoudre dans votre prompt IA, en privilégiant des verbes d’action.

Évitez les tournures de phrases complexes, les expressions ambiguës, le second degré et toute autre spécificité de langage que le LLM ne comprendrait pas ou qu’il serait forcé d’interpréter à sa manière (pour des résultats hasardeux).

Exemple :

N’oubliez pas que l’IA se nourrit d’information. Si vous voulez qu’elle puisse faire preuve d’un maximum de précision, fournissez-lui plus de contexte, par exemple en ajoutant des exemples de contenus inspirants.

Pour une newsletter, vous avez la possibilité d’alimenter l’outil avec des emails créés par vos concurrents et ayant obtenu de bons résultats.

3. Intégrer les informations relatives à l’entreprise

Dans sa communication, une entreprise se distingue de ses concurrents par la tonalité de ses contenus et par les valeurs qu’elle véhicule.

C’est ce qui rend le discours de marque si important : les clients s’attendent à reconnaître une enseigne qu’ils apprécient simplement en lisant un email ou un article de blog.

Pour que ce discours de marque soit visible dans vos contenus créés par l’IA générative, il est nécessaire d’intégrer ces paramètres à votre prompt IA. Donnez à l’outil un maximum d’instructions en ce sens : ton à privilégier, valeurs à partager, personnalité de l’auteur, etc.

Exemple :

4. Spécifier les contraintes

L’IA générative a besoin de contexte et d’informations, mais aussi de contraintes : des limites auxquelles la réponse doit se conformer. Ici, pas de règle précise, les contraintes pouvant être de tout ordre : longueur du contenu, format à respecter, niveau de maturité du public cible, sujets à ne pas aborder, etc.

Exemple :

5. Affiner la réponse

Le prompting n’est pas une science exacte. Même avec un excellent prompt IA, il est possible que la réponse générée ne réponde pas précisément à vos besoins, ou qu’elle ne vous satisfasse qu’en partie.

Dans ce cas, ne vous arrêtez pas là : reformulez vos instructions en donnant des précisions ou en ajoutant des paramètres, jusqu’à ce que la réponse soit alignée sur vos objectifs.

Exemple :

6. Utiliser les techniques avancées du Prompt Engineering

Le Prompt Engineering donne accès à des fonctionnalités avancées permettant de créer des prompts IA très pointus, adaptés à des besoins extrêmement spécifiques. En voici quelques exemples :

• Le chain-of-thought prompting, déjà évoqué plus haut, consiste à guider l’IA à travers un enchaînement de prompts qui constituent autant d’étapes intermédiaires fournies au modèle de langage pour l’aider à résoudre un problème. Cette technique permet d’améliorer la précision, de réduire les erreurs et de mieux contrôler le raisonnement de l’IA.
• Le reverse prompt engineering est une méthode visant à faire générer le prompt par l’intelligence artificielle, au lieu de lui fournir directement. On part du résultat attendu (la sortie idéale) de façon à remonter jusqu’à l’instruction optimale permettant de produire ce résultat, et donc de le répéter. Typiquement, on fournit à l’IA un exemple de contenu réussi et on lui demande « quel prompt faut-il pour obtenir ce résultat ? ».
• Le few-shot prompting revient à donner plusieurs exemples à l’IA pour affiner les instructions et obtenir un résultat plus précis. L’accumulation des exemples contribue à réduire l’ambiguïté tout en améliorant la cohérence et la qualité sur des tâches très spécifiques.
• L’utilisation de caractères spéciaux, comme les crochets [ ] et les accolades { }, vous aide à structurer votre requête de manière à obtenir une réponse plus détaillée ou actionnable tout de suite. Les crochets sont utilisés pour indiquer des champs à compléter avec des informations qui changent en fonction du contexte. Les accolades servent à définir des alternatives afin d’obtenir des variations autour d’un même texte. Ces caractères peuvent aussi être combinés pour optimiser le résultat du prompt IA.

Exemple de prompt avec crochets (l’IA intègre des champs à modifier manuellement) :

Exemple de prompt avec accolades (l’IA propose une solution pour chaque variable) :

Ces conventions vous aident à affiner vos prompts IA afin d’exploiter au mieux le potentiel des outils génératifs. N’hésitez pas à expérimenter au maximum pour identifier les techniques qui correspondent à vos besoins.

Quel avenir pour l’IA générative et la création de prompt ?

Aujourd’hui, le fait de savoir rédiger un prompt IA constitue un avantage concurrentiel. L’utilisateur qui fournit à l’outil des instructions précises obtient un résultat plus proche de ses attentes, susceptible de l’aider à atteindre ses objectifs et à prendre de l’avance sur ses rivaux.

Mais demain, cette compétence deviendra un prérequis incontournable, un élément clé de l’interaction entre l’humain et la machine. Au fil du temps, les modèles de langage comprennent de mieux en mieux le contexte d’une demande et apprennent à poser eux-mêmes les bonnes questions pour resserrer le champ des possibilités.

Mais quoi qu’il arrive, ils auront toujours besoin d’être guidés par les utilisateurs, ceux-ci étant à même de définir leur vision, de poser des enjeux métiers et de prendre des décisions stratégiques.

Il est donc essentiel de se former dès maintenant à l’art de rédiger un prompt IA efficace !