Tu sais comment ça marche. Maintenant, écris ton premier prompt qui fonctionne.
Ce que tu vas apprendre
Cinq leçons de théorie, et maintenant la pratique. Tu sais qu'un LLM complète ton texte avec la suite la plus probable. Tire le fil jusqu'au bout : si ta demande est vague, la complétion la plus probable est une réponse générique, moyenne, interchangeable. Le texte le plus banal d'Internet. Tout ce que tu ne précises pas, le modèle le remplit à ta place : le ton, la longueur, le destinataire, le niveau de détail. Écrire un bon prompt, c'est simplement reprendre la main sur ces choix. Cette dernière leçon te donne une structure en quatre éléments, un avant/après concret, et un modèle à copier pour ta prochaine vraie tâche.
Les guides officiels d'Anthropic et d'OpenAI convergent vers les mêmes fondamentaux, que tu peux retenir en quatre mots.
Le rôle : dis au modèle qui il est (« Tu es responsable grands comptes d'une PME industrielle »). Ça oriente le vocabulaire, le niveau technique et le point de vue de toute la réponse.
Le contexte : deux ou trois phrases sur ta situation. Le modèle ne sait que ce qui est dans la fenêtre (leçon 4) : ce que tu ne dis pas n'existe pas.
La tâche : ce que tu veux, avec les détails qui comptent. « Rédige un mail annonçant 5 jours de retard à [client] », pas « écris un mail ».
Le format : longueur, ton, structure de sortie. « 120 mots maximum, objet inclus, ton direct et factuel, sans formules creuses. » C'est l'élément que tout le monde oublie, et c'est celui qui t'évite les pavés pompeux à réécrire.
Écris un mail d'excuse à un client mécontent
Objet : Toutes nos excuses 🙏 — Cher client, nous sommes profondément désolés pour la gêne occasionnée. Chez [Entreprise], la satisfaction client est au cœur de nos priorités et nous mettons tout en œuvre pour vous offrir une expérience exceptionnelle…
Tu es responsable grands comptes d'une PME industrielle. Contexte : la commande de [client], promise vendredi, partira avec 5 jours de retard à cause d'une panne fournisseur ; c'est le deuxième retard en trois mois avec ce client. Tâche : rédige un mail qui annonce le retard, présente des excuses sans te défausser sur le fournisseur, propose [geste commercial] et donne la nouvelle date ferme. Format : 120 mots maximum, objet inclus, ton direct et factuel, sans formules creuses.
Objet : Votre commande — nouvelle date ferme et geste commercial. Bonjour [prénom], je préfère vous l'annoncer directement : votre commande partira le [date], cinq jours après la date promise. Deux retards en trois mois, ce n'est pas le niveau de service que vous êtes en droit d'attendre. Voici ce que nous faisons : … [geste commercial].
``<br/>Tu es [rôle pertinent pour ta tâche].<br/>Contexte : [2-3 phrases sur ta situation, ton entreprise, ton objectif].<br/>Tâche : [ce que tu veux obtenir, avec les détails qui comptent].<br/>Format : [longueur, ton, structure de la réponse attendue].<br/>``
Premier réflexe : traite la première réponse comme un brouillon. Précise, corrige, redemande : « plus court », « moins formel », « ajoute un exemple chiffré ». L'itération fait partie du travail, pas de l'échec.
Deuxième réflexe : montre un exemple. Si tu veux que l'IA écrive comme toi, colle un de tes anciens textes et écris « adopte ce style ». Un exemple vaut dix adjectifs.
Troisième réflexe : garde la leçon 5 en tête. Un prompt parfait n'empêche pas une hallucination : chiffres, noms et références se vérifient, toujours.
Prends une vraie tâche de ta semaine : un mail délicat, un compte-rendu, une annonce. Écris d'abord ta demande comme tu l'aurais fait avant ce parcours, en une ligne. Envoie. Puis réécris-la avec le modèle ci-dessous, dans une nouvelle conversation. Envoie. Compare les deux réponses.
Tu viens de mesurer, sur ton propre travail, ce que cinq minutes de structure changent au résultat.
Termes du glossaire
Tu sais maintenant ce qu'est vraiment l'IA, comment fonctionnent les LLM, pourquoi ils hallucinent et comment les utiliser efficacement. La suite logique : passe à la pratique.
Anthropic. « Prompt engineering overview » (documentation officielle).
OpenAI. « Prompt engineering guide » (documentation officielle).