Les bases du prompting
La plupart des « mauvais résultats d'IA » sont en réalité des prompts sous-spécifiés. Corrigez le prompt et la sortie se transforme — sans aucune astuce. C'est le fondement ; tout ce qui figure dans Prompting s'appuie dessus, et cela se transfère à n'importe quelle IA.
La seule habitude : être clair et direct
Traitez le modèle comme un brillant nouveau collègue, littéral, qui ne peut pas lire dans vos pensées. Dites-lui cinq choses :
| Élément | Demandez-vous | Exemple |
|---|---|---|
| Objectif | Qu'est-ce que je veux vraiment ? | « Rédige un e-mail à froid… » |
| Audience | À qui s'adresse-t-il ? | « …à un responsable des achats hospitaliers très occupé » |
| Contexte | Que doit-il savoir ? | « Nous vendons un logiciel de planification ; nous leur faisons gagner ~6 h/semaine » |
| Format | Quelle forme doit prendre la sortie ? | « Moins de 120 mots, 3 courts paragraphes, un seul CTA » |
| Ton | Comment doit-il sonner ? | « Professionnel, chaleureux, pas insistant » |
Mis bout à bout :
« Rédige un e-mail à froid à destination d'un responsable des achats hospitaliers très occupé. Nous vendons un logiciel de planification qui leur fait gagner environ 6 heures par semaine. Moins de 120 mots, trois courts paragraphes, ton professionnel et chaleureux mais pas insistant, se terminant par un appel à l'action unique et clair. »
Ce prompt surpassera « rédige un e-mail à froid » à chaque fois.
Cinq améliorations qui font plus que leur poids
- Montrez un exemple. Un seul échantillon du style ou du format que vous souhaitez (« reproduis la voix de ceci : … ») enseigne plus vite qu'une description. C'est le prompting few-shot — voir Le few-shot bien fait.
- Attribuez-lui un rôle. « Tu es un correcteur méticuleux » oriente le bon comportement.
- Demandez le raisonnement sur les problèmes difficiles. « Procède étape par étape avant de donner la réponse finale » améliore le raisonnement (chaîne de pensée).
- Contraignez la sortie. « Réponds uniquement avec le JSON, sans préambule. » « Exactement 5 puces. » Des formes précises sont plus faciles à exploiter.
- Itérez. Votre premier prompt est un brouillon. Affinez-le en langage naturel : « plus court », « plus technique », « ajoute un contre-argument ».
Anti-patterns à abandonner
- ❌ Le style mots-clés (« e-mail client réduction ») — vous n'utilisez pas un moteur de recherche. Écrivez des phrases complètes.
- ❌ Enterrer la demande sous un mur de contexte. Mettez l'instruction en haut et répétez-la à la fin pour les longues entrées.
- ❌ Des mots de qualité vagues (« rends-le bien/professionnel ») sans dire ce que cela signifie pour vous.
- ❌ Supposer qu'il se souvient des conversations précédentes. Par défaut, ce n'est pas le cas — voir Tokens, contexte et mémoire.
Essayez maintenant
Construisez un prompt structuré ci-dessous, puis copiez-le dans Claude. Remarquez comme le fait de nommer le rôle, l'objectif, le format et le ton change tout :
Task: <what you want done> If you're unsure or lack the information, say so instead of guessing.
Ensuite, prenez un prompt que vous taperiez normalement, reconstruisez-le ici, et comparez les deux sorties côte à côte. Ce contraste est toute la leçon.
Et ensuite
- La boîte à outils réutilisable → Bibliothèque de patterns de prompts
- Ce qui distingue réellement Claude → Prompter Claude spécifiquement
- Prêt à l'emploi → Modèles de prompts réutilisables