Vous utilisez l’intelligence artificielle, mais les résultats sont souvent vagues ou hors sujet ? C’est frustrant de perdre du temps à retaper vos requêtes.

Le problème ne vient pas de l’outil, mais de votre prompt. Il est la clé qui permet au modèle d’IA de comprendre et de générer exactement ce que vous attendez. Un prompt mal formulé gâche le potentiel de l’IA.

Imaginez obtenir des réponses précises, des codes parfaits ou des images époustouflantes, et ce, dès la première tentative. C’est le pouvoir de l’ingénierie des prompts bien maîtrisée.

Dans ce guide complet, nous définissons ce qu’est un prompt, puis nous vous révélons les stratégies concrètes (basées sur la documentation Google) pour optimiser vos requêtes et obtenir des résultats qui déchirent.

Découvrez enfin comment communiquer efficacement avec l’IA…

Qu’est-ce qu’un prompt en IA ?

Un prompt en intelligence artificielle (IA) désigne la requête ou l’instruction en langage naturel que l’on fournit à un modèle d’IA pour obtenir une réponse spécifique.

Concrètement, c’est le texte d’entrée soumis au modèle (par exemple, un grand modèle de langage) afin de déclencher la génération de contenu.

Le prompt peut prendre des formes très variées : une simple question, un mot-clé, une consigne détaillée, un extrait de code ou même un exemple de texte créatif à poursuivre.

Cette requête initiale constitue la base de ce qui sera produit par l’IA.

Le prompt sert de feuille de route pour guider le modèle vers la sortie désirée. On parle parfois de prompt comme d’une « consigne » ou d’une « requête » adressée à l’IA.

Plus le prompt est clair et bien formulé (par exemple en précisant le contexte ou le style attendu), plus l’IA comprend précisément la tâche à accomplir. En retour, une requête efficace améliore la pertinence et la qualité de la réponse générée, tandis qu’un prompt mal défini peut conduire à des résultats hors sujet ou imprécis.

En somme, un prompt est le point de départ de toute interaction avec un modèle génératif. C’est grâce à lui qu’un utilisateur peut « communiquer » son intention (questionner, donner une consigne, fournir un début de texte, etc.) et obtenir du contenu (texte, image, code) en réponse. Ce concept est fondamental dans le domaine de l’IA générative.

Le rôle du prompt dans le comportement des modèles d’IA

Le prompt joue un rôle central dans le comportement d’un modèle d’IA.

On peut le voir comme une « feuille de route » qui oriente précisément la sortie du modèle vers le résultat souhaité.

En pratique, l’ingénierie des prompts (prompt engineering) consiste à concevoir et peaufiner ces requêtes pour guider le modèle à générer la réponse attendue. Plus le prompt est bien structuré (consigne claire, contexte défini), plus la réponse sera pertinente et précise. À l’inverse, un prompt vague ou mal formulé produira souvent une réponse hors sujet ou imprécise.

Pour obtenir de meilleurs résultats, plusieurs aspects du prompt peuvent être travaillés :

• Format du prompt : la forme et le style de la requête influencent la façon dont le modèle l’interprète. Par exemple, un modèle peut mieux répondre à une question formulée naturellement, à une commande directe ou à un format structuré selon ses capacités internes.
• Contexte et exemples : fournir des informations contextuelles ou des exemples pertinents dans le prompt aide le modèle à comprendre la tâche. Par exemple, préciser le ton, le thème ou fournir des exemples d’entrées/sorties attendues permet d’obtenir des résultats plus précis.
• Ajustement et apprentissage : on peut affiner un modèle sur des tâches spécifiques en utilisant des prompts dédiés (fine-tuning) et adapter le prompt en fonction des retours obtenus. Ces ajustements progressifs contribuent à améliorer les performances du modèle sur la tâche visée.
• Dialogue multi-tours : lors d’une interaction en plusieurs échanges, on inclut l’historique de la conversation dans le prompt. Un tel prompt multi-tours permet au modèle de conserver la cohérence et le contexte entre chaque réponse.

Notons enfin qu’avec certains modèles très récents (par exemple la gamme Gemini de Google), on observe souvent de bons résultats même avec des prompts assez simples pour des tâches courantes. En revanche, pour des tâches complexes ou très spécifiques, la conception et l’optimisation du prompt restent essentielles pour obtenir des résultats optimaux.

Le processus de traitement des prompts pour la génération de contenu

Une fois le prompt soumis, le modèle d’IA l’analyse pour déterminer la réponse à produire. Concrètement, le prompt sert d’entrée initiale : le modèle l’interprète pour en extraire la tâche à accomplir.

D’après la documentation Vertex AI (Google), la forme de la réponse dépendra du type de modèle : un modèle de génération textuelle, par exemple, complètera ou poursuivra le texte fourni dans le prompt, tandis qu’un modèle d’image partira de la description du prompt pour créer le visuel correspondant.

La génération de la réponse s’effectue généralement de manière progressive : le modèle produit le contenu pas à pas, chaque nouveau fragment reposant sur ce qui a déjà été généré et sur le contexte du prompt. Ce processus se poursuit jusqu’à ce que le modèle estime avoir satisfait la demande initiale.

En somme, le prompt déclenche le mécanisme interne du modèle pour aboutir à la production finale du contenu demandé (texte, code, image, etc.), en accord avec les instructions de départ.

Quels sont les différents types de prompts ?

Les prompts peuvent se répartir en plusieurs catégories selon le type de contenu visé.

On distingue notamment les prompts textuels, les prompts visuels et les prompts multimédias.

Les modèles d’IA modernes peuvent traiter ces différentes modalités : d’après la documentation Vertex AI, un prompt peut conduire à la génération de texte, d’images, de vidéos, de musique, etc., selon le modèle utilisé.

Les prompts textuels

Les prompts textuels sont entièrement rédigés en langage écrit. Ils donnent lieu à la génération de contenu textuel par l’IA.

La documentation Google fournit de nombreux exemples : par exemple, on peut demander … :

• la rédaction d’une histoire (« Écris une nouvelle sur une jeune femme qui découvre un portail magique dans son grenier. »),

• un résumé de texte (« Résume les principaux points de l’article suivant sur le changement climatique. »),

• ou encore la traduction d’un extrait d’une langue à une autre (« Traduis le texte suivant du français vers l’espagnol… »).

Dans chacun de ces cas, le prompt textuel précise souvent le style, le ton ou le format souhaité afin de guider l’IA vers la réponse adaptée.

On trouve également des prompts pour dialoguer avec un chatbot : par exemple, on définit un rôle et une situation de départ (« Tu es un chatbot sympathique qui aide les utilisateurs à résoudre leurs problèmes… ») pour obtenir des réponses contextuelles.

Les prompts visuels

Les prompts visuels concernent la génération ou la modification d’images.

Dans ce cas, la requête peut comprendre une description visuelle détaillée ou une image de référence. Par exemple, on peut formuler un prompt demandant la création d’une image photoréaliste d’un coucher de soleil

(« Image photoréaliste d’un coucher de soleil au-dessus de l’océan, avec des palmiers… »).

On peut également guider la création artistique en spécifiant un style

(« Crée un tableau impressionniste d’une rue animée sous la pluie… »).

De plus, certains prompts visuels incluent une image existante en entrée et demandent une édition : par exemple, fournir une photo et demander « remplace l’arrière-plan par un ciel nocturne étoilé » ou « supprime la personne sur la photo et remplace-la par un chat ».

Ces exemples montrent que le prompt visuel décrit précisément les éléments ou modifications souhaités pour que le modèle génère ou transforme une image cohérente avec la demande.

Les prompts multimédias

Les prompts multimédias (ou multimodaux) combinent plusieurs types de données dans une même requête.

Vous l’avez sans doute remarqué, les modèles (GPT etc.) peuvent gérer plusieurs modalités.

Par exemple, un prompt multimodal pourrait associer du texte et une image pour guider le modèle. Dans ce contexte, l’IA peut générer une réponse qui mêle texte et éléments visuels ou sonores.

On en déduit que la « requête multimodale » utilise les capacités du modèle sur plusieurs formats à la fois, exploitant le fait qu’un prompt peut aboutir à la création de contenu varié (texte, image, vidéo, audio…).

Exemples de prompts IA selon les objectifs

Les prompts IA peuvent être adaptés à différents objectifs (texte, questions-réponses, code, images, etc.).

Voici quelques exemples de cas d’usage courants et de prompts associés :

Génération de langage et de texte

• Écriture créative : on précise le genre, le ton, le style et les éléments narratifs pour guider l’IA dans la création d’un texte (histoire, récit, etc.)cloud.google.com. Par exemple : « Écris une histoire courte sur une jeune femme qui découvre un portail magique dans son grenier. »cloud.google.com.
• Résumé de texte : on fournit un contenu à l’IA et on lui demande de générer un résumé concis des points essentielscloud.google.com. Par exemple : « Résume les points principaux de l’article suivant sur le changement climatique. »cloud.google.com.
• Traduction : on spécifie la langue source et la langue cible pour obtenir une traduction précisecloud.google.com. Exemple : « Traduis le texte suivant de l’anglais vers l’espagnol : ‘The quick brown fox jumps over the lazy dog.’ »cloud.google.com.
• Dialogue (conversation) : on fait endosser un rôle au modèle (assistant, chatbot, etc.) afin de générer des réponses dans le contexte d’une discussioncloud.google.com. Exemple : « Tu es un assistant amical qui aide à résoudre des problèmes informatiques. L’utilisateur dit : ‘Mon ordinateur ne s’allume pas.’ Comment réponds-tu ? »cloud.google.com.

Systèmes de questions-réponses

• Questions ouvertes : on encourage l’IA à fournir des explications détaillées sur un sujet donnécloud.google.com. Par exemple : « Explique le concept de calcul quantique et son impact potentiel sur l’avenir de la technologie. »cloud.google.com.
• Questions spécifiques : on cible des informations précises pour que l’IA réponde avec exactitude en se basant sur son savoir ou un contexte fournicloud.google.com. Par exemple : « Quelle est la capitale de la France ? » ou « D’après le texte fourni, quelles sont les principales causes de la déforestation ? »cloud.google.com.
• Questions à choix multiples : on présente plusieurs options pour que l’IA choisisse la réponse correctecloud.google.com. Par exemple : « Qui a écrit la série Harry Potter ? A) J.R.R. Tolkien B) J.K. Rowling C) Stephen King »cloud.google.com.
• Questions hypothétiques : on propose des scénarios imaginaires pour que l’IA raisonne et envisage des conséquences possiblescloud.google.com. Par exemple : « Que se passerait-il si l’humanité pouvait voyager à la vitesse de la lumière ? »cloud.google.com.
• Questions d’opinion : on invite l’IA à exprimer un point de vue argumenté sur un sujet donnécloud.google.com. Par exemple : « Penses-tu que l’intelligence artificielle dépassera un jour l’intelligence humaine ? Pourquoi ? »cloud.google.com.

Génération de code

• Complétion de code : on fournit un extrait de code incomplet et on demande à l’IA de le compléter en tenant compte du contexte et du langage de programmation utilisécloud.google.com. Par exemple : « Écris une fonction Python pour calculer le factoriel d’un nombre donné. »cloud.google.com.
• Traduction de code : on spécifie un langage source et un langage cible pour que l’IA convertisse un fragment de codecloud.google.com. Exemple : « Traduis le code suivant de Python vers JavaScript : def greet(name): print(‘Hello,’, name) »cloud.google.com.
• Optimisation de code : on demande à l’IA d’analyser un code existant et de proposer des améliorations pour l’efficacité ou la lisibilitécloud.google.com. Exemple : « Optimise le code Python suivant pour réduire son temps d’exécution. »cloud.google.com.
• Débogage de code : on soumet un code contenant des erreurs et on demande à l’IA d’identifier les problèmes et de suggérer des correctionscloud.google.com. Par exemple : « Débogue le code Java suivant et explique pourquoi il lance une NullPointerException. »cloud.google.com.

Génération d’images

• Images photoréalistes : on décrit en détail la scène (objets, décor, éclairage, style) pour obtenir des images réalistes et de haute qualitécloud.google.com. Par exemple : « Une image photoréaliste d’un coucher de soleil sur l’océan avec des palmiers en silhouette à l’horizon. »cloud.google.com.
• Images artistiques : on précise le style artistique, les techniques et les sujets pour générer des images dans un style donné (par exemple, un paysage impressionniste)cloud.google.com. Exemple : « Une peinture impressionniste d’une rue animée sous la pluie, avec des passants munis de parapluies. »cloud.google.com.
• Images abstraites : on incite l’IA à produire des images conceptuelles évoquant des idées ou des émotions par des formes et des couleurscloud.google.com. Exemple : « Une image abstraite représentant le concept d’espoir, utilisant des couleurs vives et des formes fluides. »cloud.google.com.
• Édition d’image : on fournit une image existante et on décrit les modifications souhaitées (suppression d’éléments, changement de décor, etc.) pour que l’IA retouche ou améliore l’imagecloud.google.com. Par exemple : « Change le fond de cette photo pour un ciel étoilé avec une pleine lune. » ou « Supprime la personne de cette image et remplace-la par un chat. »cloud.google.com.

 

Comment écrire un bon prompt IA : Stratégies pour formuler un prompt efficace et pertinent

1. Fixez des buts et objectifs clairs :

La première étape consiste à définir clairement ce que vous attendez de l’IA. Pour cela, utilisez des verbes d’action précis qui indiquent la tâche désirée (par exemple « rédige », « explique », « compile »).

Précisez également la longueur ou le format du résultat attendu (nombre de mots, type de document, etc.), et mentionnez le public visé (jeunes, experts, grand public, etc.).

Ces indications guident l’IA en lui donnant un cadre clair : par exemple, demander un « texte de 500 mots » ou une « liste à puces résumant… » oriente précisément la réponse souhaitée.

2. Fournissez des informations contextuelles et générales :

Donner du contexte aide l’IA à mieux comprendre la requête. Par exemple, inclure des données ou faits pertinents dans le prompt permet d’ancrer la réponse dans un contexte précis.

Vous pouvez aussi citer des sources ou documents spécifiques (comme un rapport ou un extrait) pour que l’IA puise les informations au bon endroit.

Il est également utile de définir les termes clés ou concepts dans la requête (expliquer brièvement un concept peu connu) afin que l’IA ne se méprenne pas sur leur sens.

Enfin, n’hésitez pas à préciser un ton ou une perspective à adopter – par exemple en demandant au modèle d’« agir comme un expert spécialiste du domaine » ou un « enseignant explicatif ». Un prompt bien contextualisé donne à l’IA des repères clairs et améliore la pertinence de la réponse.

3. Utilisez les requêtes few-shot :

Inclure quelques exemples dans votre prompt permet de montrer exactement ce que vous attendez. Proposez des paires d’entrée-sortie exemples : montrez d’abord comment vous formuleriez la tâche (input) et la réponse souhaitée (output), puis demandez au modèle de faire de même pour un nouvel élément.

 Par exemple, on peut donner deux phrases illustrant un style humoristique, puis deux phrases formelles, et enfin demander à l’IA de rédiger une troisième phrase dans l’un de ces styles.

Ces exemples indiquent le ton, la structure et le niveau de détail attendus.

Plus concrètement, présenter deux ou trois prompts-réponses de modèle aide l’IA à assimiler le format souhaité. Fournir des exemples dans le prompt agit comme une instruction supplémentaire clarifiant votre demande.

4. Soyez précis :

La précision est essentielle pour éviter toute interprétation erronée.

Évitez le langage vague et précisez chaque élément de votre demande.

Par exemple, plutôt que « décris quelque chose sur le changement climatique », formulez « rédige un texte convaincant plaidant pour l’adoption de réglementations plus strictes sur les émissions de carbone » Google Cloud.

Quantifiez vos consignes quand c’est possible : demander un « long poème » est imprécis, alors qu’un « sonnet de 14 lignes explorant l’amour et la perte » donne un cadre exactcloud.google.com.

De même, si la tâche est complexe, divisez-la en sous-étapes clairescloud.google.com. Au lieu de « crée un plan marketing », indiquez par exemple « 1. Identifie l’audience cible. 2. Élabore les messages clés. 3. Choisis les canaux appropriés »cloud.google.com.

Cette précision explicite guide l’IA vers le résultat voulu.

Par ailleurs, Google rappelle qu’un prompt imprécis peut manquer des détails importants : par exemple, « une recette de muffins » sans autre indication ne saura pas qu’il en faut 50, alors qu’un prompt détaillé (« Je reçois 50 invités, donne-moi une recette pour 50 muffins ») produira une réponse bien adaptée au besoincloud.google.com.

5. Itérez et expérimentez :

Rares sont les prompts parfaits du premier coup.

N’hésitez pas à tester plusieurs formulations : utilisez des synonymes, changez l’ordre des mots, variez la structure des phrasescloud.google.com.

Ajustez le niveau de détails et la spécificité des instructions dans chaque nouvelle version pour voir comment l’IA réagitcloud.google.com.

Parfois, un petit ajout ou retrait d’information change complètement la réponse générée.

De même, expérimentez avec la longueur du promptcloud.google.com : des consignes plus courtes ou plus longues peuvent donner des résultats différents.

Essayez également de varier les personas ou styles imposés (par exemple, demander au modèle de répondre comme un développeur expérimenté, un professeur ou un chef, etc.)cloud.google.com.

Cette phase d’expérimentation – en jouant sur les mots-clés, la tonalité et la structure – permet d’identifier ce qui fonctionne le mieux pour votre cas d’usagecloud.google.comcloud.google.com.

6. Appuyez-vous sur les requêtes en chaîne de pensée :

Les prompts de type “chain-of-thought” encouragent l’IA à exposer son raisonnement de manière structurée.

Il s’agit de pousser le modèle à décomposer la résolution d’un problème en étapes intermédiairescloud.google.com.

Par exemple, on peut lui demander explicitement de « résoudre ce problème étape par étape » et de justifier chaque sous-étapecloud.google.com.

Vous pouvez aussi lui faire expliquer son processus de réflexion pour arriver à une conclusioncloud.google.com, ou lui fournir une liste de critères à vérifier séquentiellement (comme pour décider si un e-mail est un spam)cloud.google.com.

Cette méthode aide l’IA à « penser » de façon plus logique : comme le note Google, le fait de décomposer un problème complexe en étapes améliore la précision et l’exhaustivité des réponsescloud.google.com.

Les chaines de pensée fournissent ainsi au modèle un cadre clair pour aboutir à une solution satisfaisante.

Avantages de l’ingénierie des requêtes

Amélioration des performances du modèle

La formulation soignée d’une requête fournit au modèle d’IA un contexte et des instructions clairs.

En retour, cela aboutit à des résultats plus précis, plus pertinents et plus riches en informations. En pratique, une requête bien conçue guide l’IA vers la réponse désirée, optimisant ainsi la performance du modèle.

Réduction des réponses biaisées et potentiellement néfastes

En affinant les prompts, on oriente l’IA pour diminuer la génération de réponses biaisées ou inappropriées. L’ingénierie de requêtes permet ainsi d’atténuer les préjugés présents dans les modèles et de réduire le risque de contenus choquants ou non désirés. Cette démarche contribue à renforcer la fiabilité et la sécurité des résultats obtenus.

Contrôle et prévisibilité accrus

L’ingénierie des prompts confère un meilleur contrôle sur le comportement du modèle.

En choisissant soigneusement ses requêtes, l’ingénieur peut influencer les réponses de l’IA pour qu’elles restent cohérentes et prévisibles. Cette maîtrise accrue aide à garantir que le modèle produit les résultats attendus.

Expérience utilisateur améliorée

Des requêtes claires et concises simplifient l’interaction entre l’utilisateur et le modèle d’IA.

En précisant efficacement leurs attentes dans la requête, les utilisateurs obtiennent plus facilement des réponses pertinentes.

L’expérience globale devient ainsi plus intuitive et satisfaisante.

 

Des défis techniques et éthiques liés à l’utilisation des prompts

La maîtrise de l’ingénierie des prompts exige de prendre en compte les forces et limites des modèles d’IA.

Chaque LLM dispose de capacités spécifiques : un prompt non adapté peut entraîner des résultats erronés si le modèle ne possède pas les connaissances requises.

De plus, ces modèles imparfaits peuvent mal interpréter des instructions insuffisamment précises, compliquant l’obtention d’une réponse exacte. Cette complexité technique impose de formuler des requêtes très précises et contextualisées pour obtenir le résultat souhaité.

Côté éthique, l’ingénierie des prompts doit également gérer la question des biais. Les modèles d’IA étant entraînés sur des données du monde réel, ils peuvent refléter et amplifier les stéréotypes qui y sont contenus. Sans vigilance, un prompt mal calibré risque de générer des réponses discriminatoires ou trompeuses, renforçant ces préjugés. Les ingénieurs en prompt doivent donc identifier et corriger ces biais dès la conception des requêtes pour limiter tout effet négatif.

Passez à l’action…

Vous avez désormais toutes les cartes en main pour transformer vos interactions avec l’IA.

Maîtriser le prompt est la compétence essentielle pour exploiter pleinement le potentiel des modèles génératifs.

Ne vous contentez plus de résultats moyens. Expérimentez immédiatement les stratégies d’optimisation (précision, contexte, chain-of-thought).

Reprenez vos dernières requêtes insatisfaisantes et rédigez un prompt parfait en appliquant nos conseils. Les résultats vous surprendront.