Le prompt engineering ou l'art de discuter avec l'IA

Introduction - Quand parler devient une science

L’intelligence artificielle est entrée dans notre quotidien. En quelques années, des outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini ont transformé notre façon d’écrire, de travailler, de programmer, voire d’apprendre. Pourtant, un constat s’impose : face à la même IA, certains obtiennent des réponses brillantes… et d’autres, des résultats médiocres.

La différence ne vient pas de la machine, mais de la manière dont on lui parle. C’est là qu’intervient une nouvelle discipline : le prompt engineering, autrement dit l’art de bien dialoguer avec une intelligence artificielle.

Le principe est simple : pour qu’une IA réponde efficacement, il faut savoir lui poser les bonnes questions, de la bonne façon. En d’autres termes, communiquer avec précision pour penser avec efficacité. Derrière chaque bonne réponse d’un modèle se cache un bon prompt - une instruction claire, contextuelle et bien structurée.

Dans cet article, nous allons découvrir ce qu’est réellement le prompt engineering, pourquoi il est devenu essentiel à l’ère de l’intelligence artificielle, et surtout comment s’y prendre concrètement pour le maîtriser. L’objectif n’est pas de théoriser, mais de vulgariser : comprendre simplement comment transformer une simple question en un outil de création, d’analyse et de réflexion assistée par IA.

Comprendre le Prompt Engineering

1. Qu’est-ce qu’un “prompt” ?

Un prompt, c’est tout simplement une instruction donnée à une intelligence artificielle. Il peut s’agir d’une question, d’une commande ou même d’un simple mot-clé. Mais derrière cette apparente simplicité se cache une réalité plus subtile : la qualité du prompt détermine la qualité de la réponse.

Exemple :

• ❌ “Écris sur les chats.”

• ✅ “Rédige un texte amusant de 150 mots expliquant pourquoi les chats croient qu’ils gouvernent le monde.”

Même IA, même demande de fond, mais le second prompt guide clairement le modèle sur le ton, la longueur et le style. C’est toute la différence entre “parler à une IA” et lui donner une mission précise.

2. Définition claire du Prompt Engineering

Le prompt engineering (ou ingénierie des invites) est l’art de concevoir des instructions efficaces pour qu’un modèle d’IA comprenne exactement ce qu’on attend de lui. C’est une discipline à la croisée de la linguistique, de la logique et de la programmation : on y apprend à formuler les requêtes de façon structurée, explicite et orientée résultat.

En pratique, le prompt engineering revient à traduire notre intention humaine (souvent floue) en une langue que l’IA peut interpréter sans ambiguïté.

3. Pourquoi c’est à la fois un art et une science

Le prompt engineering ne se limite pas à écrire des phrases. Il s’agit d’un véritable dialogue structuré entre l’humain et la machine.

• C’est un art, parce qu’il exige créativité, intuition et style d’écriture.

• C’est une science, parce qu’il repose sur des règles : clarté, précision, cohérence, logique et expérimentation.

À chaque prompt, on formule une hypothèse - puis on observe, on ajuste et on affine la demande jusqu’à obtenir la réponse optimale.

4. Une compétence universelle

Le prompt engineering n’est plus réservé aux ingénieurs en IA. Il s’impose désormais dans tous les domaines :

• Étudiants qui veulent résumer ou reformuler un cours,

• Enseignants qui préparent des supports pédagogiques,

• Développeurs qui génèrent du code,

• Entrepreneurs qui rédigent du contenu marketing,

• Chercheurs qui explorent des données.

Apprendre à “parler” à une IA, c’est un peu comme apprendre à utiliser un nouvel outil de pensée. C’est comprendre que la machine ne “lit” pas nos intentions, mais répond à la manière dont elles sont exprimées.

Pourquoi le Prompt Engineering est crucial

1. Parce qu’une IA ne “comprend” pas, elle interprète

Une IA comme ChatGPT ne lit pas dans nos pensées. Elle interprète statistiquement ce que nous écrivons, en cherchant la réponse la plus probable selon nos mots. Cela signifie que chaque mot, chaque précision, chaque contexte compte.

Exemple :

• ❌ “Explique le réseau 5G.” -> réponse générique, théorique, souvent trop longue.

• ✅ “Explique simplement le principe de la 5G à un lycéen curieux, en 5 phrases maximum.” -> réponse claire, ciblée, compréhensible.

Autrement dit, un bon prompt agit comme une boussole : il oriente l’intelligence artificielle vers la direction exacte que nous voulons.

2. Parce qu’il améliore la qualité et la pertinence des résultats

Un prompt bien conçu permet de :

• Obtenir des réponses précises et adaptées à un besoin concret.

• Gagner du temps (moins d’essais ratés).

• Réduire les erreurs de contexte (réponses hors sujet ou trop vagues).

• Contrôler le ton, le style et la structure du texte.

En d’autres termes, le prompt engineering transforme une IA en collaborateur intelligent au lieu d’un simple moteur de réponse.

On ne cherche plus seulement une réponse : on apprend à diriger la pensée de la machine.

3. Parce qu’il s’applique à tous les domaines

Le prompt engineering n’est pas réservé aux experts techniques. On peut à l'occurrence citer quelques exemples concrets :

• En éducation : créer des exercices, résumer un cours, expliquer un concept difficile.

• En entreprise : générer un rapport, un résumé de réunion ou une campagne publicitaire.

• En développement : produire du code, corriger une erreur ou documenter un script.

• En recherche : reformuler des hypothèses, comparer des théories ou synthétiser des articles.

• En écriture : créer des histoires, structurer un roman, reformuler un texte.

Chaque domaine a ses propres manières de “parler” à l’IA, mais le principe reste le même : formuler pour orienter.

4. Parce que c’est une compétence du futur

Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises recrutent des Prompt Engineers. Ce métier consiste à concevoir, tester et optimiser des prompts pour entraîner ou exploiter les modèles d’IA.

Mais même sans viser ce métier, savoir créer de bons prompts devient une compétence universelle, au même titre que savoir écrire un mail professionnel ou faire une recherche sur Internet.

Dans les années 2000, il fallait apprendre à “parler Google”. En 2025, il faut apprendre à “parler IA”.

5. Parce qu’il rend l’utilisateur plus intelligent

Enfin, maîtriser le prompt engineering, c’est aussi améliorer sa propre façon de penser. En apprenant à formuler clairement nos idées pour l’IA, nous apprenons à :

• mieux structurer notre raisonnement,

• poser des problèmes avec rigueur,

• distinguer le flou de la précision.

Autrement dit, le prompt engineering est un miroir cognitif : plus nos instructions sont précises, plus nos idées deviennent claires.

Comment concevoir un bon prompt

A. Exemple comparatif : mauvais prompt vs bon prompt

Mauvais prompt (vague) :

« Écris un article sur le prompt engineering. »

Bon prompt (excellente consigne, prêt à l’emploi) :

« Tu es un formateur en IA. Rédige un article pédagogique et vulgarisé (public : étudiants et débutants en IA) sur le prompt engineering. Longueur : 600–800 mots. Structure : introduction, 5 sections claires (définition, pourquoi c’est important, méthode pratique avec un exemple pas-à-pas, bonnes pratiques & outils), conclusion. Ton : clair, concret, sans jargon inutile, exemples concrets. Inclure : un exemple de mauvais prompt et le meilleur prompt corrigé, puis expliquer phrase par phrase pourquoi le bon prompt fonctionne (liste numérotée). Ajouter titre (≤ 20 caractères) et meta description (1 phrase). Termine par un appel à l’action : “Essaie ce prompt et partage ton résultat”. »

Je précise que ce prompt n'a pas été utilisé se pour la rédaction de cet article.

B. Analyse : pourquoi le premier est mauvais et le second est le meilleur

1. Clarté de l’objectif

   • Mauvais : « Écris un article » - on ne sait pas pour qui, quel niveau, quel format.

   • Bon : « Tu es un formateur en IA… public : étudiants / débutants » - on fixe immédiatement le niveau et la personne. -> Effet : l’IA adapte vocabulaire, profondeur et exemples.

2. Contrainte de longueur

   • Mauvais : aucune. L’IA peut produire trop court, trop long, ou dispersé.

   • Bon : « 600–800 mots » - fournit un objectif mesurable. -> Effet : cohérence du format, facilite la publication.

3. Structure demandée

   • Mauvais : pas de plan. Résultat souvent désordonné.

   • Bon : plan précis (intro, 5 sections, conclusion). -> Effet : l’IA produit un texte organisé, réutilisable pour blog.

4. Ton et style

   • Mauvais : pas d’indication -> risque de ton inadapté (trop technique ou trop familier).

   • Bon : « clair, concret, sans jargon inutile » - oriente la formulation. -> Effet : cohérence stylistique et accessibilité.

5. Exigences pratiques (exemples concrets)

   • Mauvais : pas d’exemples -> texte théorique.

   • Bon : demande explicite d’un mauvais prompt + meilleur prompt + explication phrase par phrase. -> Effet : pédagogie active : lecteur voit l’erreur et la correction.

6. Éléments SEO (Search Engine Optimization) / publication

   • Mauvais : néglige titre/meta -> tâche incomplète pour le blog.

   • Bon : inclut « titre ≤ 20 caractères » et « meta description » -prêt à publier. -> Effet : gain de temps pour le créateur.

7. Call to action (CTA)

   • Mauvais : absent.

   • Bon : demande un CTA. -> Effet : engage le lecteur / génère interaction.

8. Itération et contrôle qualité

   • Mauvais : l’IA est laissée sans guide d’auto-vérification.

   • Bon : en demandant une explication phrase par phrase, on force l’IA à justifier ses choix - utile pour vérifier la qualité. -> Effet : meilleures chances d’obtenir un texte fiable et pédagogique.

C. Le bon prompt expliqué (clause par clause)

Prends le bon prompt fourni ci-dessus. Les raisons pour lesquels chaque partie est utile sont :

1. « Tu es un formateur en IA » -> donne un rôle : l’IA adopte un registre pédagogique.

2. « public : étudiants / débutants en IA » -> précise le niveau et les exemples pertinents.

3. « Longueur : 600–800 mots » -> cible la densité d’information.

4. « Structure : introduction, 5 sections..., conclusion » -> impose un plan réutilisable.

5. « Ton : clair, concret, sans jargon inutile » → guarantee lisibilité.

6. « Inclure : un exemple de mauvais prompt et le meilleur prompt corrigé » -> pédagogie par comparaison.

7. « expliquer phrase par phrase pourquoi le bon prompt fonctionne (liste numérotée) » -> transparence et confiance pédagogique.

8. « Ajouter titre (≤ 20 caractères) et meta description (1 phrase) » -> prêt pour publication.

9. « Termine par un appel à l’action » -> favorise l’engagement.

D. Pourquoi ce bon prompt est, pour l’instant, le meilleur

• Il suit la formule R.I.C.H. (Rôle, Intention, Contexte, Horizon).

• Il limite l’ambiguïté (public, longueur, structure).

• Il force la production d’un contenu pédagogique vérifiable (exemples + explications détaillées).

• Il rend le résultat immédiatement utilisable pour un blog (titre, meta, CTA).

• Il encourage l’IA à s’auto-expliquer, ce qui réduit les erreurs et augmente la qualité didactique.

E. Astuce pédagogique : tester et affiner

1. Lance le bon prompt une première fois.

2. Lis la version produite, note 2 points à améliorer (ex. trop technique, exemples insuffisants).

3. Relance l’IA en lui donnant ces corrections précises (itération).

Petit principe utile : commence toujours par rôle + public + structure + longueur, puis ajoute contraintes secondaires (exemples, SEO, CTA). Ça donne un texte utile d’emblée, facile à affiner.

Techniques avancées de Prompt Engineering

Même si les bases du prompt engineering suffisent pour obtenir de bons résultats, il existe des techniques avancées qui permettent d’aller encore plus loin : rendre l’IA plus cohérente, plus précise et parfois même plus “réfléchie”. Ces approches ne demandent pas de connaissance technique particulière, mais un peu de méthode et de logique.

1. Le prompt en plusieurs étapes (ou “chain of thought”)

Plutôt que de demander tout d’un coup, on guide l’IA étape par étape. Cette méthode améliore la qualité du raisonnement et la structure des réponses.

Exemple :

Étape 1 : “Fais-moi un plan détaillé d’un article sur la cybersécurité.” Étape 2 : “Rédige maintenant la première partie du plan.” Étape 3 : “Développe la conclusion à partir de ce plan.”

Résultat : la réponse est plus claire, mieux structurée et moins confuse.

Astuce : utiliser cette approche pour tout travail long (rédaction, étude de cas, scénario, code, etc.).

2. Le prompt de rôle (ou “role prompting”)

Attribuer un rôle précis à l’IA permet d’obtenir un ton, un vocabulaire et un raisonnement adaptés.

Exemple :

• ❌ “Explique la 5G.”

• ✅ “Tu es un ingénieur en télécommunications. Explique la 5G à un élève de terminale en t’appuyant sur des exemples concrets.”

L’IA se positionne comme un professionnel qui vulgarise - exactement ce qu’on veut.

Règle : toujours indiquer “Qui parle” avant “Que faire”.

Ex. “Tu es un rédacteur scientifique”, “Tu es un coach”, “Tu es un professeur d’université”, etc.

3. Le prompt par exemple (ou “few-shot prompting”)

On montre à l’IA un modèle de sortie attendu avant de lui demander de produire le sien. C’est comme lui donner un exemple d’exercice corrigé avant qu’elle fasse le sien.

Exemple :

Exemple à suivre : « Les satellites sont comme des miroirs dans le ciel : ils réfléchissent les ondes pour connecter le monde. »

Tâche : “Écris une métaphore simple et belle pour expliquer le rôle des antennes 5G.”

L’IA s’inspire du style fourni et produit un texte cohérent avec le modèle.

Astuce : cette méthode est excellente pour harmoniser le style entre plusieurs textes d’un même blog.

4. Le prompt réflexif (ou “meta-prompting”)

Le principe : demander à l’IA de réfléchir avant de répondre ou de s’auto-évaluer.

Exemple :

“Avant de répondre, réfléchis à la logique de la question. Donne d’abord ton raisonnement, puis la réponse finale.”

ou encore : “Relis ta réponse et améliore-la pour qu’elle soit plus claire et plus concise.”

Cela pousse le modèle à reformuler, clarifier et corriger ses propres erreurs.

Utilité : idéal pour les travaux analytiques, les raisonnements techniques ou les comparaisons d’idées.

5. Le prompt comparatif

Demander plusieurs réponses différentes pour choisir la meilleure. C’est utile lorsqu’on cherche à explorer plusieurs approches.

Exemple :

“Propose-moi trois versions différentes d’une introduction sur le deep learning : une sérieuse, une humoristique, et une inspirante.”

Permet d’obtenir des styles variés, puis de choisir ou fusionner les meilleurs éléments.

Astuce : excellent pour le brainstorming, la rédaction créative ou les campagnes de communication.

6. Le prompt correctif

Faire corriger une réponse par la même IA, avec un nouveau prompt.

Exemple :

“Améliore ta réponse précédente : plus fluide, plus humaine, sans changer le fond.”

L’IA devient son propre éditeur.

Intérêt : cette technique permet d’obtenir une version “2.0” plus naturelle, souvent prête à publier.

7. Combinaison de techniques - le “prompt hybride”

Les meilleurs résultats viennent souvent d’une combinaison raisonnée des techniques précédentes :

• Donner un rôle,

• Travailler étape par étape,

• Fournir un exemple,

• Puis demander une auto-évaluation.

Exemple :

“Tu es un journaliste scientifique. Fais le plan d’un article sur l’IA dans l’éducation (étape 1), rédige ensuite la première section (étape 2). Inspire-toi du style ci-dessous. Enfin, relis ta réponse et corrige ce qui te semble peu clair.”

Résultat : texte clair, cohérent, fluide et maîtrisé - typique d’un travail humain bien structuré.

En résumé :

Bonnes pratiques et outils utiles

Après avoir vu les techniques avancées, il est temps de rassembler les bonnes habitudes et les bons outils qui font la différence entre un prompt “moyen” et un prompt “professionnel”. Nous vous proposons un guide simple, efficace et directement applicable.

1. Les 7 règles d’or du bon prompt

1. Toujours définir le rôle de l’IA -> Cela oriente son ton, sa logique et son vocabulaire. Ex. : “Tu es un professeur d’université”, “Tu es un rédacteur scientifique”, etc.

2. Spécifie l’objectif exact -> Dis clairement ce que tu veux obtenir : rédiger, expliquer, corriger, synthétiser, comparer, etc.

   Mauvais : “Parle de la 5G.” Bon : “Explique simplement la 5G à un lycéen en 5 phrases.”

3. Structure toujours ta demande -> Indique le plan ou le format attendu (liste, tableau, texte, dialogue…).

   “Fais une introduction, trois parties, puis une conclusion.”

4. Donne des contraintes de longueur ou de style -> Aide l’IA à calibrer sa réponse.

   “En 200 mots maximum.” / “Style clair et pédagogique.”

5. Demande une relecture ou une auto-amélioration -> Fais relire sa réponse à l’IA : “Relis et améliore ton texte pour le rendre plus fluide.”

   Cette boucle simple améliore la qualité jusqu’à 40 %.

6. Teste plusieurs variantes -> Ne te contente pas d’une seule réponse.

   “Donne-moi trois versions différentes, avec trois styles distincts.” Tu pourras ensuite fusionner les meilleures.

7. Conserve et classe tes meilleurs prompts -> Garde ceux qui fonctionnent bien.

   Crée une “bibliothèque personnelle de prompts” - tu pourras les réutiliser et les adapter selon les besoins.

2. Les erreurs fréquentes à éviter

• Être trop vague (“Explique-moi ça.”)

• Être trop long ou confus (un pavé de texte sans structure)

• Oublier le contexte ou le public visé

• Donner des ordres contradictoires (“Fais court et très détaillé”)

• Négliger la relecture (ne jamais faire vérifier la sortie par l’IA elle-même)

Règle simple : un bon prompt = court, clair, complet et cohérent.

3. Les outils pour s’améliorer

Quelques ressources concrètes pour pratiquer et progresser :

Astuce : commence par observer comment d’autres formulent leurs prompts. Inspire-toi, puis adapte à ton style.

4. Astuce : la méthode “C.A.R.E.” pour concevoir un bon prompt

Un moyen mnémotechnique simple pour ne jamais se tromper :

Exemple rapide :

“Tu es un journaliste scientifique (C). Rédige un article vulgarisé sur les réseaux neuronaux (A). 600 mots, ton clair, plan structuré (R). Relis ta réponse et améliore la fluidité (E).”

Résultat : un texte cohérent, fluide et prêt à publier.

5. Pourquoi ces bonnes pratiques changent tout

Le prompt engineering n’est pas seulement une technique : c’est une discipline de communication entre l’humain et la machine. Chaque mot devient une instruction, chaque précision une boussole, chaque structure une stratégie.

En appliquant ces pratiques, tu ne “parles” plus à une IA - tu collabores avec elle. Et cette différence, à l’ère de l’intelligence artificielle, est celle qui distingue le simple utilisateur du créateur intelligent.

Quelques certifications existantes

Conclusion

Le Prompt Engineering n’est pas qu’une simple technique d’écriture : c’est une nouvelle forme d’intelligence conversationnelle. Savoir dialoguer efficacement avec une IA, c’est comprendre comment elle “pense”, comment elle déduit, et surtout, comment elle interprète nos mots.

Ce domaine évolue vite - chaque modèle d’IA possède ses subtilités - mais une règle demeure : la clarté mène à la précision. Le prompt engineering, c’est avant tout une discipline d’apprentissage continu : on expérimente, on observe, on corrige, on affine. Et au fil du temps, on développe une véritable intuition du langage machine, une compétence qui devient aujourd’hui aussi essentielle que savoir utiliser un moteur de recherche hier.

Apprendre le prompt engineering, c’est apprendre à penser mieux pour faire penser la machine mieux.

Mini fiche récapitulative - À retenir

Dernier mot

Le prompt engineering, c’est la grammaire du futur. Maîtriser cette compétence, c’est apprendre à commander la pensée algorithmique avec des mots humains. Et demain, celui qui saura bien “parler aux machines” sera celui qui saura en tirer le meilleur.

Références & sources utilisées

Sources web & articles spécialisés

1. “Prompt Engineering Guide” — une ressource collaborative très complète sur les techniques, les meilleures pratiques et les papiers récents. GitHub

2. “Prompting Techniques – Prompt Engineering Guide” — section dédiée aux techniques avancées (few-shot, zero-shot, chain-of-thought, etc.). Prompting Guide

3. “Best practices for prompt engineering with the OpenAI API” — guide officiel d’OpenAI sur comment concevoir des prompts efficaces. OpenAI Help Center

4. AWS – What is Prompt Engineering? — définition accessible du prompt engineering et de son rôle. Amazon Web Services, Inc.

5. IBM – Prompt engineering techniques — article décrivant les stratégies pour concevoir des prompts optimisés. IBM

6. “A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques” — pour structurer les techniques et comprendre l’état de l’art. arXiv

7. Packt — “Unlocking the Secrets of Prompt Engineering” — livre qui approfondit les pratiques et les cas d’usage. Packt

8. Springer — “The Essential Guide to Prompt Engineering” — ouvrage synthétique sur le sujet. SpringerLink

9. “Which Prompting Technique Should I Use? An Empirical Investigation of Prompting Techniques for Software Engineering Tasks” — pour valider l’efficacité comparative des techniques selon les tâches. arXiv

10. Articles de vulgarisation / blogs comme celui de “PromptHub – 10 Best Practices for Prompt Engineering” prompthub.us, ou “10 Advanced Prompt Engineering Techniques for ChatGPT – DevriX” devrix.com, “Mercity AI – Advanced Prompt Engineering Techniques” mercity.ai, etc.