Vous avez peut-être déjà vécu cette frustration : vous posez une question à ChatGPT et la réponse est vague, générique, voire à côté de la plaque. Le problème vient rarement du modèle. Il vient de la façon dont vous lui parlez. C'est tout l'enjeu du Prompt Engineering.
Qu'est-ce qu'un Prompt ?
Un Prompt, c'est l'instruction que vous donnez à un LLM. C'est votre question, votre consigne, votre brief. Le modèle génère sa réponse uniquement à partir de ce que vous lui fournissez dans le Contexte. Pas de télépathie : si votre Prompt est flou, la réponse le sera aussi.
Pensez-y comme un brief à un prestataire. « Fais-moi un truc sympa » donnera un résultat médiocre. « Crée-moi une présentation de 10 slides sur notre offre IA pour un DG de PME industrielle, ton professionnel, avec des chiffres concrets » donnera quelque chose d'exploitable.
Les techniques qui changent tout
Le Role Prompting : donner un rôle à l'IA
La technique la plus simple et la plus efficace. En attribuant un rôle précis au modèle via un System Prompt, vous orientez radicalement la qualité de ses réponses.
« Tu es un consultant senior en transformation digitale spécialisé dans les PME industrielles des Hauts-de-France » produira des réponses bien plus pertinentes que « Parle-moi de l'IA en entreprise ».
Le Contextual Prompting : donner du contexte
Plus vous fournissez d'éléments concrets — votre secteur, la taille de votre entreprise, votre budget, votre audience cible — meilleure sera la réponse. Le modèle utilise sa Context Window pour intégrer tous ces éléments dans sa génération.
Le Zero-shot, One-shot et Few-shot Prompting
Ces trois techniques se distinguent par le nombre d'exemples que vous fournissez :
Le Zero-shot Prompting : vous donnez juste la consigne, sans exemple. Rapide, mais parfois imprécis.
Le One-shot Prompting : vous montrez un exemple du résultat attendu. Le modèle comprend mieux le format.
Le Few-shot Prompting : vous donnez 2 à 5 exemples. C'est la technique la plus fiable pour les tâches complexes, car le modèle apprend « en contexte » (In-context Learning) ce que vous attendez.
Le Chain of Thought Prompting : forcer le raisonnement
Demander au modèle de « réfléchir étape par étape » avant de répondre améliore considérablement la qualité sur les tâches complexes. Cette technique de Chain of Thought force le modèle à décomposer son raisonnement plutôt que de sauter directement à une conclusion.
« Analyse les avantages et inconvénients de chaque option, puis donne ta recommandation en expliquant ton raisonnement » sera toujours meilleur que « Quelle option choisir ? ».
Le Format de sortie : spécifier ce que vous voulez
Un aspect souvent négligé : préciser le format de la réponse. Le modèle peut produire du JSON, un tableau, une liste à puces, un email, un plan structuré… encore faut-il le lui demander.
« Réponds sous forme d'un tableau avec 3 colonnes : Solution, Avantages, Budget estimé » élimine les réponses bavards et vous donne un livrable directement exploitable.
Le Prompt itératif : améliorer par essais successifs
Le prompting n'est pas un art du premier coup. L'approche itérative consiste à analyser la réponse, identifier ce qui manque, et reformuler. Chaque itération affine le résultat.
C'est d'ailleurs le principe de l'APE (Automatic Prompt Engineering) : des systèmes où l'IA elle-même teste plusieurs formulations et sélectionne la plus performante.
Les techniques avancées
Le Step-back Prompting consiste à poser d'abord une question large pour cadrer le sujet, puis à affiner progressivement. Le Tree of Thoughts explore plusieurs pistes de réflexion en parallèle avant de converger. Et le ReAct Prompting combine raisonnement et actions concrètes (recherche web, calculs, appels d'API via des Fonctions Tool).
Le vrai pouvoir : la combinaison
Les meilleurs résultats viennent de la combinaison : un rôle précis (Role Prompting), du contexte métier (Contextual Prompting), quelques exemples (Few-shot Prompting), une consigne de raisonnement (Chain of Thought) et un format de sortie clair. C'est cette combinaison qui transforme un LLM générique en assistant professionnel sur mesure.
L'investissement en temps est minimal, le gain en qualité est spectaculaire.