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.
Un , c’est tout simplement une . 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 .
prompt
instruction donnée à une intelligence artificielle
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.
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.
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.
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.
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”.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Call to action (CTA)
Mauvais : absent.
Bon : demande un CTA. -> Effet : engage le lecteur / génère interaction.
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.
Lis la version produite, note 2 points à améliorer (ex. trop technique, exemples insuffisants).
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.
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.
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.).
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.
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.
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.
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.
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.”
Structure toujours ta demande -> Indique le plan ou le format attendu (liste, tableau, texte, dialogue…).
“Fais une introduction, trois parties, puis une conclusion.”
Donne des contraintes de longueur ou de style -> Aide l’IA à calibrer sa réponse.
“En 200 mots maximum.” / “Style clair et pédagogique.”
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 %.
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.
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.
Un moyen mnémotechnique simple pour ne jamais se tromper :
Lettre
Signification
Application
C
Contexte
Donne le sujet, le public, la situation.
A
Action
Dis ce que tu veux que l’IA fasse.
R
Règles
Spécifie les contraintes : ton, longueur, structure.
E
Évaluation
Demande à l’IA de relire, vérifier ou améliorer.
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.
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.
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.
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.
“Best practices for prompt engineering with the OpenAI API” — guide officiel d’OpenAI sur comment concevoir des prompts efficaces. OpenAI Help Center
AWS – What is Prompt Engineering? — définition accessible du prompt engineering et de son rôle. Amazon Web Services, Inc.
IBM – Prompt engineering techniques — article décrivant les stratégies pour concevoir des prompts optimisés. IBM
“A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques” — pour structurer les techniques et comprendre l’état de l’art. arXiv
Packt — “Unlocking the Secrets of Prompt Engineering” — livre qui approfondit les pratiques et les cas d’usage. Packt
Springer — “The Essential Guide to Prompt Engineering” — ouvrage synthétique sur le sujet. SpringerLink
“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
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.
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