Demandez « Écris un mail de relance pour un client » à ChatGPT, Claude ou Gemini : vous obtiendrez un texte correct, poli, et parfaitement inutilisable. Trop long, trop générique, avec un ton qui ne ressemble à personne. Le problème ne vient presque jamais de l’outil. Il vient du prompt IA, c’est-à-dire de la consigne qu’on lui donne, tapée comme une recherche Google alors que l’outil attend un brief.
La bonne nouvelle, c’est que la méthode s’apprend en une après-midi. Elle tient en cinq blocs et deux habitudes.
Pourquoi vos prompts donnent des réponses moyennes
Un modèle de langage ne connaît ni votre entreprise, ni votre client, ni ce que vous comptez faire du texte. Faute d’informations, il comble les trous avec la réponse la plus probable, donc la plus banale. Une demande de trois mots produit la moyenne de tout ce qui existe sur le sujet.
Le réflexe qui aide : imaginez que vous confiez la tâche à un stagiaire brillant arrivé ce matin. Il a tout lu, il écrit vite, mais il ne sait rien de votre contexte. Ce que vous lui diriez pour qu’il ne revienne pas avec un hors-sujet, c’est exactement ce qu’il faut écrire dans le prompt. Anthropic propose d’ailleurs le même test dans son guide de prompt engineering : si un collègue sans contexte serait perdu en lisant votre consigne, le modèle le sera aussi.
Les cinq blocs d’un prompt qui fonctionne
On trouve des dizaines d’acronymes (CRAFT, RACE, CO-STAR…). Ils disent tous à peu près la même chose. Retenez les cinq blocs, l’ordre compte moins que leur présence.
- Le contexte : qui vous êtes, pour qui est le résultat, dans quelle situation. « Je dirige une agence de communication de 6 personnes à Lyon, le client est un fabricant de menuiseries qui n’a pas réglé deux factures. »
- La tâche : un verbe d’action précis. Rédiger, résumer, classer, comparer, reformuler, critiquer. Une seule tâche principale par prompt.
- Les contraintes : longueur, ton, ce qu’il faut éviter, les informations à reprendre obligatoirement.
- Le format de sortie : tableau, liste à puces, mail avec objet, trois variantes numérotées.
- Un exemple : un texte que vous aimez, un tableau déjà rempli, une ancienne version validée.
Le rôle (« Tu es un expert-comptable… ») revient dans toutes les méthodes. Il aide un peu, beaucoup moins que le contexte. Dire au modèle qu’il est juriste ne lui donne pas votre contrat. Lui coller le contrat, si.
Quelques repères pour calibrer :
- Longueur utile d’un prompt de travail : 50 à 200 mots, documents joints non compris
- Nombre d’exemples à fournir : 1 à 3, assez variés pour ne pas être recopiés
- Tâches par prompt : une principale, découpée si besoin en étapes numérotées
- Allers-retours avant un prompt stable : comptez 2 à 4
Avant / après : un exemple complet
Prenons une demande courante en PME.
Version faible :
Fais-moi un post LinkedIn sur notre nouveau logiciel.
Version exploitable :
Contexte : nous éditons un logiciel de planning pour les entreprises de nettoyage (20 à 200 salariés). Nous lançons une fonction qui envoie automatiquement aux agents leur planning du lendemain par SMS. Nos lecteurs sur LinkedIn sont des gérants et des responsables d’exploitation, pas des informaticiens.
Tâche : rédige un post LinkedIn qui présente cette fonction.
Contraintes : 120 à 150 mots, pas d’emoji, pas de superlatifs (« révolutionnaire », « incontournable »), commencer par un problème concret du terrain. Terminer par une question aux lecteurs, pas par un appel à l’achat.
Format : propose trois versions, chacune avec une accroche différente.
La deuxième version prend une minute de plus à écrire. Elle vous épargne en général trois ou quatre relances, et le résultat se publie après une relecture rapide.
Les techniques qui font vraiment la différence
Donner la matière plutôt que demander de l’inventer. Vous voulez une synthèse de réunion ? Collez les notes. Une réponse à un client ? Collez son mail. L’IA reformule très bien. Elle invente très bien aussi, et c’est là que naissent les chiffres faux et les références qui n’existent pas.
Découper les tâches longues. Pour un rapport, demandez d’abord le plan, validez-le, puis faites rédiger partie par partie. Vous gardez la main sur la structure, et chaque réponse reste courte, donc plus soignée.
Faire réfléchir le modèle avant la réponse. Sur un calcul, une analyse ou une décision, ajoutez « Raisonne étape par étape avant de conclure » ou « Liste les hypothèses que tu fais ». Les modèles récents le font souvent seuls, mais l’écrire rend le raisonnement vérifiable.
Séparer les instructions des données. Quand vous collez un long texte, encadrez-le par des repères nets (« Texte à analyser : » suivi de guillemets, ou des balises). OpenAI recommande la même chose dans sa documentation sur le prompt engineering, et pour cause : le modèle mélange moins vos consignes et le contenu à traiter.
Autoriser le « je ne sais pas ». Écrivez noir sur blanc : « Si l’information ne figure pas dans le document, dis-le au lieu de supposer. » Cette phrase réduit nettement les inventions sur les questions factuelles. Elle ne les supprime pas.
Itérer au lieu de recommencer
Une première réponse décevante n’est pas un échec, c’est un diagnostic. Plutôt que de tout réécrire, dites précisément ce qui cloche : « Trop long, coupe de moitié », « Le ton est trop commercial, écris comme un artisan qui parle à un autre artisan », « Le point 3 est faux, voici le bon chiffre ». Un retour vague (« fais mieux ») donne une correction vague.
Quand un prompt marche, gardez-le. Une simple note partagée, classée par usage (relances clients, comptes rendus, fiches produits, réponses aux avis), devient vite la ressource la plus consultée de l’équipe. C’est souvent le premier chantier que nous conseillons aux PME qui démarrent, avant même de choisir un abonnement payant, comme on le voit dans l’article sur les cas d’usage concrets de l’IA en PME.
Les limites à garder en tête
Un bon prompt n’empêche pas les erreurs. Il les rend plus rares et plus faciles à repérer. Tout chiffre, date, article de loi ou nom propre sorti d’une IA se vérifie avant d’être publié ou envoyé. Sur la comptabilité et la fiscalité, encore plus : les outils automatisent la saisie, pas la responsabilité, un point développé dans notre article sur l’automatisation de la comptabilité.
Autre limite, juridique celle-là. Ce que vous collez dans un outil grand public peut être conservé, voire servir à l’entraînement selon les réglages du compte. Évitez d’y mettre des données clients nominatives, des contrats ou des informations de santé. La CNIL détaille ses recommandations sur le sujet. En pratique, anonymisez (« le client A », « la société B ») ou passez par une offre professionnelle dont le contrat exclut la réutilisation de vos données.
Écrire un bon prompt, c’est rédiger un brief : contexte, tâche, contraintes, format, exemple. Appliquez ces cinq blocs à vos trois tâches les plus fréquentes cette semaine, et conservez les versions qui marchent.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un prompt en intelligence artificielle ?
C’est la consigne écrite que vous envoyez à un outil d’IA générative pour obtenir une réponse. Elle peut se limiter à une question, ou contenir un contexte, des documents, des exemples et des contraintes de forme. Plus elle est précise, plus le résultat colle à votre besoin.
Faut-il écrire ses prompts en anglais pour avoir de meilleurs résultats ?
Non, pour un usage courant le français fonctionne très bien avec ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral. L’écart avec l’anglais est devenu faible sur les modèles récents. Écrivez dans la langue du résultat attendu, vous éviterez les tournures qui sentent la traduction.
Quelle est la longueur idéale d’un prompt ?
Il n’existe pas de longueur idéale, mais une demande de moins de quinze mots manque presque toujours de contexte. Pour une tâche professionnelle, quelques phrases à un paragraphe suffisent souvent, en plus des documents à traiter. Au-delà, vérifiez que chaque phrase apporte une information utile.
Faut-il être poli avec une IA ?
La politesse ne change pas grand-chose à la qualité de la réponse. Ce qui compte, c’est la clarté de la demande. Un « merci » ne nuit pas ; une consigne floue, si.