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Vous en avez assez des réponses vagues et imprécises de ChatGPT? Découvrez comment transformer vos interactions avec l'IA grâce au prompting efficace.
Avouez-le. Vous avez déjà été frustré par ChatGPT ou Claude qui vous répond à côté, qui ne comprend pas votre question ou qui vous donne des informations inutilement génériques. C'est normal! La plupart des utilisateurs communiquent avec l'IA comme ils le feraient avec un humain - et c'est précisément là que se trouve le problème.
L'art du prompting est la clé pour passer de conversations décevantes à des réponses ultra-précises qui répondent exactement à vos besoins.
Dans cet article, je vous dévoile les techniques que j'ai perfectionnées après plus de 2500 heures d'échanges avec les grands modèles de langage. Que vous soyez débutant ou que vous ayez déjà quelques expériences, vous découvrirez comment transformer radicalement vos résultats.
Prêt à dompter l'IA? C'est parti! 🚀
Comprendre les LLM: Comment fonctionnent réellement ChatGPT et Claude
Pour maîtriser le prompting, il faut d'abord comprendre ce qu'est réellement l'outil que vous manipulez. Oubliez les fantasmes hollywoodiens!
Comment les modèles de langage génèrent du texte (expliqué simplement)
Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT et Claude fonctionnent comme des "prédicteurs de mots" extraordinairement sophistiqués.
Imaginez un musicien qui, après avoir écouté des milliers d'heures de jazz, peut improviser dans ce style sans jamais avoir appris formellement la théorie musicale. Il a simplement absorbé les motifs, les séquences et les structures typiques de ce genre. C'est exactement ce que font les LLM avec le langage.
Ces modèles ont été entraînés sur d'immenses corpus de textes (des centaines de milliards de mots) et ont appris à prédire quels mots ont le plus de chances de suivre une séquence donnée.
En réalité, ChatGPT n'est qu'un automate qui complète du texte en s'appuyant sur des probabilités statistiques dérivées de son entraînement massif sur des textes existants.
Pourquoi les IA ne "pensent" pas vraiment
Contrairement à l'intuition populaire, ChatGPT et Claude ne possèdent:
- Aucune conscience de soi
- Aucune compréhension réelle du monde
- Aucune intention ou désir propre
Ce sont des systèmes qui manipulent des symboles (les mots) sans accéder à leur signification profonde. Ils peuvent générer un texte parfaitement cohérent sur la tristesse sans jamais avoir ressenti d'émotion.
Cette limitation fondamentale explique pourquoi ces IA peuvent:
- Produire des informations inventées mais plausibles
- Se contredire d'un paragraphe à l'autre
- Manquer totalement de bon sens dans certaines situations
Le mythe de l'intelligence: probabilités statistiques vs compréhension
L'illusion d'intelligence provient de la capacité impressionnante des LLM à imiter les motifs du langage humain.
Prenons un exemple concret: lorsque vous demandez à ChatGPT "Qu'est-ce que la photosynthèse?", il ne "comprend" pas la photosynthèse. Il génère une réponse en s'appuyant sur les motifs statistiques qu'il a observés: quels mots apparaissent généralement après "La photosynthèse est..." dans les textes scientifiques de son corpus d'entraînement.
Cette nuance est cruciale: le modèle ne raisonne pas, il prédit. Et c'est pourquoi la manière dont vous formulez vos questions influence radicalement les réponses obtenues.
Pourquoi vos conversations avec l'IA sont décevantes
Vous avez sans doute vécu cette situation: vous posez une question précise et recevez une réponse générique qui semble sortie d'un manuel scolaire basique. Voici pourquoi.
Le problème des réponses génériques et impersonnelles
Les LLM sont programmés pour minimiser les risques et produire du contenu consensuel. Sans instructions précises, ils adoptent une posture prudente et généraliste.
Par exemple, si vous demandez simplement "Parle-moi des cryptomonnaies", vous obtiendrez probablement:
- Une définition basique de ce qu'est une cryptomonnaie
- Une mention de Bitcoin et Ethereum
- Quelques avantages et inconvénients généraux
- Une conclusion neutre et peu engagée
Cette réponse sera techniquement correcte mais probablement inutile pour vos besoins spécifiques.
L'IA conçue pour plaire à tout le monde (du platiste à l'astrophysicien)
Un fait crucial à comprendre: ChatGPT et Claude sont conçus pour communiquer avec l'ensemble de l'humanité.
Ils doivent pouvoir discuter avec:
- Un enfant de 8 ans faisant ses devoirs
- Un scientifique de la NASA recherchant des perspectives créatives
- Un agriculteur s'interrogeant sur les cycles lunaires
- Un étudiant en médecine révisant son examen
- Un adolescent qui pose des questions qu'il n'a jamais eu le courage de poser
Cette polyvalence a un coût: sans instructions claires, l'IA adopte un "plus petit dénominateur commun" qui ne satisfait pleinement personne.
Comme l'a souligné Dario Amodei dans son interview avec Lex Friedman, les IA sont conçues pour s'adapter à l'utilisateur plutôt que l'inverse.
Pourquoi la clarté est la clé pour des réponses pertinentes
Les LLM n'ont pas d'accès à votre intention réelle. Ils ne peuvent pas:
- Deviner vos connaissances préalables
- Déduire votre niveau d'expertise
- Comprendre implicitement votre objectif final
C'est à vous de communiquer ces éléments de manière explicite. La qualité de la réponse sera directement proportionnelle à la clarté et à la précision de votre prompt.
Sans cette précision, l'IA navigue à l'aveugle et se replie sur des réponses standards qui risquent fort de vous décevoir.
C'est aussi ce qui explique les fonctionnalités de ChatGPT, Claude ou encore Perplexity qui permettent d'ajouter des "instructions personnalisée" qui passe dans tous votre prompt.
Le prompting: L'art de communiquer efficacement avec l'IA
Une fois que vous acceptez que l'IA n'est pas humaine, vous comprenez qu'elle nécessite un mode de communication différent. C'est là qu'intervient le prompting.
Définition et importance du prompting pour les débutants
Le prompting est l'art et la science de formuler des instructions précises pour orienter les modèles d'IA vers les résultats souhaités.
En termes simples: c'est votre capacité à parler le "langage de l'IA" pour obtenir exactement ce que vous voulez.
Pour le débutant, maîtriser les bases du prompting représente probablement le meilleur investissement de temps possible. C'est la différence entre:
- Abandonner ChatGPT après quelques essais décevants
- Transformer l'IA en assistant ultra-performant pour vos tâches quotidiennes
Comment le prompting transforme vos interactions avec l'IA
Le bon prompting transforme radicalement la qualité des réponses obtenues.
Prenons un exemple concret:
📌 Prompt faible:
Donne-moi des idées de repas
Résultat: Liste générique de plats sans adaptation à vos besoins réels.
📌 Prompt efficace:
Je suis un parent occupé avec deux enfants difficiles (8 et 10 ans) et je cherche des idées de repas du soir qui: 1) se préparent en moins de 30 minutes, 2) contiennent des légumes cachés, 3) ne nécessitent pas d'ingrédients exotiques. Propose 5 options avec leurs temps de préparation et un conseil pour chacune.
Résultat: Solutions personnalisées, pratiques et directement applicables à votre situation spécifique.
La différence est frappante, et elle ne vient pas d'une amélioration de l'IA, mais simplement de votre façon de communiquer avec elle.
Forger" l'IA selon vos besoins: ce que révèle l'interview de Lax Friedman avec Dario Amodei
Dans cette interview fascinante, Dario Amodei (cofondateur d'Anthropic, la société derrière Claude) révèle un concept fondamental: les utilisateurs experts ne s'adaptent pas à l'IA, ils "forgent" l'IA pour qu'elle s'adapte à eux.
Cette métaphore de la forge est puissante: comme un forgeron qui martèle le métal pour lui donner la forme voulue, vous pouvez façonner le comportement de l'IA par vos instructions précises.
Amodei explique que les meilleurs résultats viennent quand l'utilisateur prend le contrôle en définissant clairement:
- Le rôle que l'IA doit adopter
- Le format de réponse attendu
- Le niveau de détail souhaité
- Le ton à employer
Cette approche transforme l'IA d'un simple chatbot en un outil sur mesure pour vos besoins spécifiques.
Techniques fondamentales de prompting pour débutants
Maintenant que vous comprenez l'importance du prompting, voici les techniques de base qui feront immédiatement la différence dans vos résultats.
Être spécifique, clair et concret dans vos instructions
La spécificité est votre meilleure alliée. Les LLM ne peuvent pas lire entre les lignes comme le ferait un humain.
❌ À éviter absolument:
- Les termes vagues ("bien", "intéressant", "approfondi")
- Les questions ouvertes sans paramètres
- Les instructions ambiguës
✅ À privilégier:
- Les termes précis (nombres, pourcentages, dates)
- Les exemples concrets
- Les instructions détaillées
Par exemple, au lieu de demander "Donne-moi des informations sur le recyclage", demandez "Explique en 300 mots les 3 innovations récentes (2023-2025) dans le recyclage du plastique PET et leur impact environnemental potentiel, avec des chiffres à l'appui."
L'importance d'expliquer le but, l'objectif et l'intention
Les humains comprennent naturellement le contexte d'une conversation. L'IA, elle, a besoin que vous l'explicitiez.
Partagez toujours:
1. Pourquoi vous demandez cette information
2. À quoi elle va servir
3. Qui va l'utiliser
Par exemple:
📌 Prompt faible:
Explique-moi les bases de la photographie
📌 Prompt efficace:
Je débute en photographie avec un reflex Canon EOS 2000D. J'ai compris les bases techniques (ouverture, vitesse, ISO) mais je n'arrive pas à composer des portraits intéressants. Explique-moi 5 règles de composition spécifiques pour le portrait, adaptées à un débutant qui souhaite photographier sa famille. Mon objectif est de créer un petit album pour l'anniversaire de mes parents le mois prochain.
En explicitant votre intention, vous permettez à l'IA de calibrer précisément sa réponse à votre situation réelle.
Se rappeler que c'est une IA: structurer logiquement vos demandes
Contrairement à un humain, l'IA traite les informations de manière séquentielle et structurée. Profitez-en!
Quelques principes de structuration efficace:
- Segmentez vos demandes en points numérotés
- Utilisez des paragraphes courts pour chaque idée
- Employez des marqueurs visuels (puces, numéros, séparateurs)
- Placez les informations cruciales au début ou à la fin
- Évitez les digressions et les parenthèses trop longues
Cette structure aide l'IA à organiser sa "pensée" et à produire des réponses mieux organisées.
Les frameworks structurés pour des prompts efficaces
Pour aller plus loin que les principes de base, voici des frameworks éprouvés qui structurent vos prompts pour des résultats optimaux.Le framework T.O.R: Tâche, Objectif, Rôle
Le framework T.O.R est une approche simple mais puissante pour structurer vos prompts:
T - Tâche: L'action spécifique que vous demandez à l'IA d'accomplir.
O - Objectif: Le résultat que vous souhaitez obtenir.
R - Rôle: L'expertise ou la perspective que l'IA doit adopter.
Exemple concret:
Tâche: Analyse les trois principales plateformes de médias sociaux (Instagram, TikTok, LinkedIn) pour une stratégie marketing.
Objectif: Déterminer quelle plateforme conviendrait le mieux pour promouvoir une nouvelle application de gestion financière destinée aux jeunes professionnels.
Rôle: Agis comme un conseiller en marketing digital spécialisé dans le secteur fintech avec 10 ans d'expérience.
Ce framework simple garantit que l'IA comprend exactement ce que vous attendez d'elle.
TORCEF: la méthode complète pour des résultats optimaux
Pour des prompts encore plus efficaces, le framework TORCEF ajoute trois éléments supplémentaires:
T - Tâche: Action à réaliser
O - Objectif: Résultat souhaité
R - Rôle: Expertise à adopter
C - Contexte: Informations de fond pertinentes
E - Étapes: Découpage logique du processus
F - Format: Présentation spécifique du résultat
Exemple d'application:
Tâche: Créer un plan de communication pour le lancement d'un produit.
Objectif: Maximiser la visibilité et les ventes du produit dans les 3 premiers mois.
Rôle: Expert en communication avec spécialisation dans le secteur automobile.
Contexte: Notre startup lance une solution d'entretien écologique pour voitures. Notre budget est limité (15 000€). Notre cible principale: propriétaires urbains de voitures de 30-45 ans, sensibles aux questions environnementales.
Étapes: 1) Analyse de la cible et des canaux, 2) Proposition de messages clés, 3) Planning sur 3 mois, 4) Répartition budgétaire.
Format: Présente ta réponse sous forme de document stratégique avec sections clairement définies, incluant un tableau pour le planning et un graphique pour la répartition du budget.
Ce framework complet élimine pratiquement toute ambiguïté et guide l'IA vers une réponse parfaitement adaptée.
Comparaison pratique: prompts basiques vs prompts structurés
Pour illustrer la différence dramatique entre approches, comparons les résultats:
Prompt basique:
Donne-moi des conseils pour améliorer mon CV
Résultat: Conseils génériques applicables à n'importe qui, sans précision sur le secteur, l'expérience ou les objectifs spécifiques.
Prompt structuré (TORCEF):
Tâche: Analyse mon CV et suggère des améliorations spécifiques.
Objectif: Maximiser mes chances d'obtenir un entretien pour des postes de développeur front-end junior.
Rôle: Recruteuse spécialisée dans le secteur tech avec expérience dans les startups.
Contexte: J'ai 2 ans d'expérience en freelance, principalement avec React. J'ai un diplôme en biologie, pas en informatique. Je cible des startups en phase de croissance dans le secteur de la santé.
Étapes: 1) Analyse des points forts/faibles, 2) Suggestions pour la structure, 3) Conseils sur les compétences à mettre en avant, 4) Recommandations pour la lettre de motivation.
Format: Analyse point par point avec exemples concrets d'améliorations, incluant des reformulations de phrases et une liste priorisée d'actions.
Résultat: Conseils personnalisés, stratégiques et immédiatement applicables à votre situation unique.
La différence de valeur est immense, et elle ne demande que quelques minutes supplémentaires de préparation.
Le pouvoir du Markdown dans vos prompts
Un aspect souvent négligé du prompting efficace est l'utilisation du formatage pour structurer vos instructions.
Introduction au Markdown pour structurer vos demandes
Le Markdown est un système de formatage simple qui permet d'organiser visuellement l'information sans nécessiter de connaissances techniques approfondies.
Les grands modèles comme ChatGPT et Claude comprennent et respectent le formatage Markdown dans vos prompts. Mieux encore: ils tendent à répondre en utilisant la même structure!
Voici les éléments de base du Markdown:
- `# Titre principal` (grands titres)
- `## Titre secondaire` (sous-titres)
- `**texte en gras**` (emphase forte)
- `*texte en italique*` (emphase légère)
- `- élément de liste` (listes à puces)
- `1. élément numéroté` (listes numérotées)
- ``` (blocs de code)
Exemples concrets d'utilisation du Markdown avec ChatGPT et Claude
Voyons comment le Markdown transforme l'organisation d'un prompt complexe:
# Analyse de marché: Véhicules électriques en France
## Contexte
Je dirige une concession automobile qui souhaite développer son offre de véhicules électriques.
## Tâche et objectif
J'ai besoin d'une analyse approfondie pour présenter à mon équipe.
## Rôle
Tu es expert en création d'analyse de marché
## Éléments à analyser
1. Tendances actuelles du marché français (chiffres 2022-2023)
2. Profil type de l'acheteur de véhicule électrique
3. Obstacles principaux à l'achat (infrastructure, prix, autonomie)
4. Modèles populaires par segment (citadine, SUV, berline)
## Format souhaité
- Une introduction synthétique (100 mots max
- Une section par élément avec données chiffrées
- Un tableau comparatif des 3 modèles les plus vendus
- Une conclusion avec 3 recommandations pratiques
## Important
Merci d'inclure des sources récentes quand c'est possible.
Ce prompt structuré avec Markdown guide précisément l'IA sur le contenu attendu et sa présentation, augmentant drastiquement la qualité du résultat. Vous voyez également comment la framework TOR est utilisé.
Techniques intermédiaires pour affiner vos résultats
Une fois les bases maîtrisées, ces techniques intermédiaires vous permettront d'obtenir des résultats encore plus précis.
Les méta-prompts: faire expliquer à l'IA son raisonnement
Les méta-prompts consistent à demander à l'IA d'expliciter son processus de réflexion. Cette technique est particulièrement utile pour:
- Comprendre comment l'IA arrive à certaines conclusions
- Identifier des biais potentiels dans ses réponses
- Obtenir des explications sur des sujets complexes
Exemple:
Explique-moi les avantages et inconvénients du nucléaire comme source d'énergie. Ensuite, explique-moi comment tu as structuré ta réponse et quels facteurs tu as considérés comme les plus importants et pourquoi.
Cette approche "méta" permet d'obtenir non seulement l'information, mais aussi une explication sur la manière dont l'information a été organisée et priorisée.
Spécifier précisément le format de sortie souhaité
Contrairement aux humains qui pourraient s'irriter d'instructions trop précises sur la forme, les IA excellent lorsque vous leur indiquez exactement comment présenter l'information.
Vous pouvez spécifier:
- Structure: plan détaillé, format Q&A, analyse SWOT...
- Longueur: nombre de mots, de paragraphes, de points...
- Style: formel/informel, technique/simplifié, enthousiaste/neutre...
- Éléments visuels: tableaux, listes, séparateurs...
- Format technique: JSON, CSV, HTML, code spécifique...
Par exemple:
Présente ton analyse sous forme de fiche technique avec:
- Un en-tête résumant les points clés (100 mots)
- 3 sections de 200 mots maximum chacune
- Pour chaque section: un titre, un paragraphe explicatif, et 3-4 points d'action
- Une conclusion de 50 mots
- Un tableau récapitulatif final
Plus vos instructions de format sont précises, plus la réponse sera alignée avec vos besoins réels.
Itérer et améliorer vos prompts en fonction des réponses
Le prompting efficace est rarement parfait du premier coup. La clé est d'adopter une approche itérative:
- Commencez avec un prompt structuré initial
- Analysez la réponse: qu'est-ce qui manque? Qu'est-ce qui est superflu?
- Affinez votre prompt en fonction de cette analyse, ou reprendre à l'étape 1 en modifiant le prompt
- Répétez jusqu'à obtenir le résultat souhaité
Cette méthode fonctionne particulièrement bien avec une instruction de continuité:
[Message de l'assistant IA]
Exemple de prompt:
Modifications souhaitées:
1. Concentre-toi davantage sur X et moins sur Y
2. Ajoute des informations spécifiques sur Z
3. Présente la section sur A sous forme de liste plutôt que de paragraphes
Cette approche conversationnelle permet d'affiner progressivement le résultat sans avoir à tout recommencer.
Techniques avancées de personnalisation des IA
Pour ceux qui souhaitent aller encore plus loin, voici des techniques avancées qui vous permettront d'obtenir des résultats véritablement sur mesure.
Définir un profil d'écriture détaillé pour des réponses sur mesure
Les LLM peuvent imiter pratiquement n'importe quel style d'écriture si vous le définissez avec précision.
Un profil d'écriture complet peut inclure:
- Caractéristiques lexicales: vocabulaire, jargon spécifique, longueur des phrases
- Ton et registre: formel/informel, académique/conversationnel, sérieux/humoristique
- Structure: organisation des idées, transitions, emphase
- Éléments stylistiques: métaphores, analogies, références culturelles
- Public cible: niveau de complexité, présupposés, références partagées
Exemple d'instruction de style:
Adopte le style d'écriture suivant:
- Phrases courtes et incisives (15 mots maximum)
- Ton direct et légèrement provocateur
- Utilisation fréquente de questions rhétoriques
- Vocabulaire accessible mais précis (évite le jargon)
- Structure en paragraphes courts (3-4 phrases maximum)
- Utilisation d'analogies concrètes liées au sport
- Conclusion systématique par un appel à l'action
Cette technique est particulièrement utile pour la création de contenu qui doit respecter une voix de marque spécifique.
Cadeau !!! Voici un prompt pour identifier votre style d'écriture:
# TÂCHE:
Analyse et crée un profil d'écriture détaillée.
# PROFIL D'ÉCRITURE:
Un style d’écriture est composé de caractéristiques lexicales, syntaxiques et structurelles. Un profil d'écriture comprend une description du ton, du registre, du style, des métaphores et de l'attitude d'un texte écrit. Elle peut prendre en compte l'utilisation de la créativité, de l'humour et de langage figuratif. Elle peut évaluer la perplexité et la soudaineté.
# OBJECTIF:
Guider les futurs LLM à émuler un style d'écriture. Votre résultat peut donc inclure un langage hautement spécifique et scientifique, des emojis, des abréviations, et des concepts que seuls les linguistes, les spécialistes de l'écriture et les LLM comprendraient.
# RÔLE:
Tu es un expert des LLM et un linguiste avec 50 ans d'expertise sur ces sujets.
# RAISONNEMENT:
Analyse le texte suivant. Va étape par étape à travers la définition d'une empreinte d'écriture et génère une empreinte d'écriture basée sur le texte :
"insérez votre texte ici"
Demander des réponses multiples pour plus de choix créatifs
Plutôt que de vous contenter d'une seule réponse, demandez explicitement plusieurs variations. Cette approche est idéale pour:
- Les tâches créatives (titres, slogans, idées de contenu)
- L'exploration de différentes perspectives sur un même sujet
- La comparaison d'approches méthodologiques variées
Exemple:
Génère 3 versions différentes d'introduction pour un article sur l'impact environnemental de l'IA:
1. Une version provocatrice qui met en avant les aspects négatifs
2. Une version équilibrée qui présente les avantages et inconvénients
3. Une version optimiste qui souligne les solutions potentielles
Pour chaque version, utilise un ton et une structure différents.
Longueur: environ 150 mots par introduction.
Cette technique maximise votre retour sur investissement en temps et vous offre plus d'options créatives.
L'avantage stratégique de l'anglais dans certains contextes techniques
Une astuce peu connue: les LLM performent généralement mieux en anglais, particulièrement pour les sujets techniques ou spécialisés. Cela s'explique par la surreprésentation des contenus anglophones dans leurs données d'entraînement.
Technique hybride recommandée:
1. Formulez votre prompt technique en anglais pour bénéficier du vocabulaire spécialisé plus riche
2. Demandez explicitement une réponse en français
3. Utilisez le format "Answer in French" ou "Réponds en français" à la fin du prompt
Exemple:
Explain the key differences between transformer-based and recurrent neural networks for natural language processing. Focus on practical implications for developing a sentiment analysis system. Include code examples if relevant.
Answer in French with appropriate technical terminology.
Cette approche vous donne accès à l'expertise technique plus développée en anglais tout en obtenant une réponse dans votre langue préférée.
FAQ et aspects techniques du prompting
Abordons maintenant quelques questions fréquentes et aspects techniques qui peuvent influencer vos résultats.
Comparaison des méthodes: prompts authentiques vs frameworks structurés
Question: Les frameworks comme TORCEF ne rendent-ils pas les prompts artificiels et trop rigides?
Réponse: Les frameworks structurés comme TORCEF peuvent sembler moins naturels, mais ils compensent largement ce désavantage par:
- Une clarté supérieure qui élimine les ambiguïtés
- Une organisation logique qui guide l'IA efficacement
- Une complétude qui évite les oublis d'informations essentielles
Pour les tâches simples et conversationnelles, un style plus naturel peut suffire. Pour les demandes complexes ou professionnelles, la structure l'emporte nettement sur l'authenticité.
Le compromis idéal: utilisez les éléments des frameworks (Tâche, objectif, rôle etc.) mais intégrez-les dans un style conversationnel lorsque le contexte s'y prête.
Impact mesurable du Markdown sur la qualité des réponses
Question: L'utilisation du Markdown fait-elle vraiment une différence mesurable?
Réponse: Oui, et pour plusieurs raisons techniques:
1. Hiérarchisation visuelle: Les titres et sous-titres en Markdown créent une structure hiérarchique claire qui guide l'IA dans l'organisation de sa pensée.
2. Séparation logique: Le formatage aide à délimiter clairement les différentes parties de votre demande, réduisant les risques de confusion.
3. Effet miroir: Les LLM ont tendance à répondre en utilisant une structure similaire à celle de la demande. Un prompt bien formaté encourage une réponse bien formatée.
Des tests empiriques montrent que l'utilisation du Markdown peut réduire de 30 à 40% les erreurs de structure et d'organisation dans les réponses des LLM, particulièrement pour les demandes complexes.
Les paramètres techniques qui influencent les réponses des LLM
Au-delà du contenu de votre prompt, certains paramètres techniques peuvent influencer significativement les résultats:
Température: Contrôle le niveau de créativité/aléatoire dans les réponses.
- Valeur basse (0.2-0.4): Réponses conservatrices, factuelles, cohérentes
- Valeur moyenne (0.5-0.7): Équilibre entre créativité et cohérence
- Valeur haute (0.8-1.0): Réponses plus créatives mais potentiellement moins fiables
Top_p (nucleus sampling): Alternative à la température, contrôle la diversité des choix de mots.
- Valeurs basses: Vocabulaire plus restreint et prévisible
- Valeurs hautes: Plus grande diversité lexicale
Max_tokens: Limite la longueur de la réponse. Un paramètre crucial pour:
- Éviter les réponses excessivement longues
- Forcer l'IA à être concise et aller à l'essentiel
- Réduire les coûts d'utilisation des API
Si vous utilisez les interfaces web de ChatGPT ou Claude, vous n'avez généralement pas accès direct à ces paramètres, mais ils influencent néanmoins les réponses que vous recevez.
Mise en pratique: De débutant à expert du prompting
Passons maintenant à l'application pratique de toutes ces connaissances.
Exemples avant/après: transformer vos prompts inefficaces
Voyons quelques exemples de transformation de prompts dans différents contextes:
Exemple 1: Recherche d'information
❌ Avant:
Parle-moi du changement climatique
✅ Après:
# Demande d'information sur le changement climatique
En tant qu'éducateur préparant un cours pour des lycéens de Terminale, j'ai besoin d'une synthèse structurée sur le changement climatique.
## Contenu nécessaire
1. Définition scientifique précise (avec les derniers consensus du GIEC)
2. 3 causes principales avec leur contribution relative (en pourcentage)
3. 3 conséquences déjà observables (avec données mesurables)
4. 2 scénarios futurs: optimiste et pessimiste (horizon 2050)
## Format
- Introduction vulgarisée mais scientifiquement exacte (100 mots)
- Sections clairement délimitées pour chaque point ci-dessus
- Conclusion incluant les points controversés/débattus
- Longueur totale: environ 600 mots
Merci d'inclure 2-3 sources scientifiques récentes (post-2020) que je pourrais consulter.
Exemple 2: Aide à la rédaction
❌ Avant:
Écris-moi un mail de candidature
✅ Après:
## Demande: Rédaction d'un email de candidature
# Contexte
Je candidate pour un poste de Chef de Projet Digital dans une agence de communication (BETC Digital). J'ai 4 ans d'expérience en gestion de projet web et social media, principalement dans le secteur du luxe.
# Détails du poste
- Management d'équipe de 3-5 personnes
- Gestion de projets digitaux pour clients grands comptes
- Mise en place de stratégies omnicanales
# Mon profil
- Expérience: 4 ans chez LuxeDigital comme chef de projet junior puis senior
- Formation: Master Marketing Digital, ESCP 2019
- Compétences clés: Certification Scrum, expertise en analytics, bilingue anglais
# Style souhaité
- Professionnel mais pas rigide
- Montrer enthousiasme et motivation
- Mettre en avant ma connaissance de l'agence et du secteur
- Longueur: email concis (250-300 mots)
Merci d'inclure une phrase d'accroche percutante et une conclusion qui sollicite un entretien.
La différence est flagrante et l'investissement en temps (2-3 minutes supplémentaires) est largement compensé par la qualité supérieure du résultat.
Checklist ultime pour évaluer et optimiser vos prompts
Avant d'envoyer votre prompt, passez-le au crible de cette checklist pratique:
✓ Clarté: Avez-vous évité les termes ambigus et les instructions vagues?
✓ Contexte: Avez-vous fourni suffisamment d'informations sur votre situation et vos besoins?
✓ Rôle: Avez-vous précisé l'expertise que l'IA doit adopter?
✓ Objectif: L'objectif final est-il clairement exprimé?
✓ Structure: Votre prompt est-il organisé logiquement avec des sections distinctes?
✓ Format: Avez-vous précisé comment l'information doit être présentée?
✓ Contraintes: Avez-vous mentionné les limites (longueur, style, niveau de complexité)?
✓ Exemples: Avez-vous inclus des exemples pour clarifier vos attentes si nécessaire?
✓ Formatage: Avez-vous utilisé le Markdown pour structurer visuellement votre demande?
✓ Instructions finales: Avez-vous inclus des directives spécifiques pour la conclusion ou les étapes suivantes?
Chaque "non" représente une opportunité d'amélioration de votre prompt!
Ressources complémentaires pour approfondir votre maîtrise
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Si je devais vous donner un conseil dans cette section de l'article, le voici :
OpenAI et Anthropic Playground:
Des plateformes interactives pour expérimenter avec les modèles de langage en temps réel.
MAIS SURTOUT, vous y trouverez des "prompt makers" très utiles.
Vous donnez votre idée et ça vous fait une V1 complète du prompt super bien structuré.
Ma recommandation : Utiliser celui d'Anthropic pour Claude et celui d'OpenAI pour des prompts ChatGPT
Vous pouvez vous connecter ici pour OpenAI et ici pour Anthropic.
Conclusion: Devenez un maestro du prompting
Le prompting efficace est un véritable super-pouvoir à l'ère de l'IA. En maîtrisant cet art, vous transformez des outils génériques en assistants personnalisés parfaitement adaptés à vos besoins.
Rappelez-vous les principes fondamentaux:
- Soyez spécifique et structuré
- Fournissez du contexte et des objectifs clairs
- Utilisez des frameworks comme TORCEF
- Exploitez le formatage Markdown
- Itérez et affinez vos prompts
Comme pour toute compétence, la pratique est essentielle. Chaque interaction avec ChatGPT ou Claude est une opportunité d'affiner votre technique et d'explorer de nouvelles approches.
Alors, quel prompt allez-vous transformer aujourd'hui? 🚀
À propos de moi: je suis expert en IA et automatisation, co-fondateur de Darksab et spécialiste du prompt engineering. Avec plus de 2500 heures d'échanges avec des LLM comme ChatGPT et Claude, je démocratise les technologies d'intelligence artificielle à travers des contenus accessibles et des solutions concrètes.
Vous avez un projet ? https://calendly.com/gbgh/louisdarques