« Parle-moi de l’intelligence artificielle. »
La demande paraît simple, mais elle laisse presque toutes les décisions à la machine. Faut-il répondre en cinq lignes ou en cinq pages ? À un enfant, à un étudiant ou à un ingénieur ? Faut-il présenter une définition, une histoire, des exemples, des risques ou un débat philosophique ?
L’intelligence artificielle ne lit pas dans nos pensées. Quand nous ne précisons pas notre objectif, elle complète les zones vides avec les choix qui lui paraissent les plus probables.
La réponse peut être correcte et pourtant inutile.
Une bonne demande ne sert pas à contrôler chaque mot de l’IA. Elle sert à rendre notre intention compréhensible.
Après avoir appris comment vérifier une réponse produite par une IA, nous pouvons améliorer l’étape précédente : la formulation de la question.
Un prompt n’est pas une formule magique
Le mot anglais prompt désigne simplement la demande adressée à un modèle d’intelligence artificielle. Elle peut contenir une question, une consigne, un texte à analyser, des exemples, des contraintes ou des documents.
On présente parfois l’art du prompt comme une collection de formules secrètes. Cette vision est trompeuse.
Les modèles évoluent, leurs comportements diffèrent et une consigne efficace dans un contexte peut être inutile dans un autre. L’essentiel n’est pas de mémoriser une incantation, mais de savoir expliquer :
ce que l’on cherche ;
pourquoi on le cherche ;
à partir de quelles informations ;
sous quelle forme on souhaite le résultat ;
quelles limites doivent être respectées.
Autrement dit, une bonne demande ressemble davantage à un cahier des charges clair qu’à une formule magique.
La méthode CADRE
Pour construire une demande complète, retenons cinq éléments : Contexte, Action, Données, Résultat, Exigences.
Le mot CADRE rappelle une idée importante : plus nous donnons un cadre utile, moins l’IA doit inventer nos intentions.
C — Contexte
Le contexte explique la situation, le public et l’objectif général.
Sans contexte :
Explique les réseaux de neurones.
Avec contexte :
Je prépare une initiation à l’intelligence artificielle pour des adultes sans formation informatique. Ils connaissent le principe d’un programme, mais pas celui de l’apprentissage automatique.
La seconde version permet à l’IA d’adapter son vocabulaire et le niveau de détail.
Le contexte peut préciser :
le public concerné ;
vos connaissances actuelles ;
l’usage prévu du résultat ;
la situation professionnelle ou pédagogique ;
ce qui a déjà été fait ;
la difficulté rencontrée.
Il n’est pas nécessaire de raconter toute votre vie. Ne fournissez que les éléments qui influencent réellement la réponse.
A — Action
L’action indique clairement ce que l’IA doit faire.
Utilisez un verbe précis :
expliquer ;
résumer ;
comparer ;
corriger ;
proposer ;
classer ;
reformuler ;
analyser ;
vérifier ;
transformer.
« Aide-moi avec ce texte » reste vague.
« Repère les répétitions de ce texte, puis propose une version plus fluide sans modifier les idées » décrit une action observable.
Lorsque plusieurs actions sont nécessaires, indiquez leur ordre :
Commence par relever les trois idées principales. Ensuite, signale les affirmations qui nécessitent une source. Enfin, propose un plan en cinq parties.
D — Données
Les données sont les éléments sur lesquels la réponse doit s’appuyer :
un texte ;
un tableau ;
un document ;
des chiffres ;
des notes ;
des contraintes connues ;
des exemples de référence.
Une IA répond généralement mieux lorsqu’elle travaille à partir d’un matériau clairement identifié plutôt que d’un sujet sans limites.
Séparez la consigne et les données :
Résume le document suivant en cinq points destinés à un public non spécialiste.
Document :
[coller ici le texte]
Si vous fournissez plusieurs documents, nommez-les : « Document A », « Document B », « Témoignage », « Tableau des résultats ».
Précisez également la règle d’utilisation :
Appuie-toi uniquement sur les documents fournis. Si une information manque, indique-le au lieu de la compléter.
Cette consigne réduit les extrapolations, mais elle ne garantit pas l’absence d’erreur.
R — Résultat attendu
Le résultat attendu décrit la forme de la réponse.
Vous pouvez préciser :
la longueur ;
le nombre de parties ;
le type de présentation ;
le niveau de langue ;
le ton ;
le public ;
l’ordre des informations.
Par exemple :
Présente la réponse sous la forme d’une introduction courte, de trois parties avec intertitres et d’une conclusion. Utilise des phrases accessibles et limite l’ensemble à 800 mots.
Une réponse n’est pas meilleure parce qu’elle est plus longue. Le bon format est celui qui correspond à votre usage.
E — Exigences
Les exigences indiquent les règles à respecter et les critères de qualité.
Elles peuvent porter sur :
les éléments obligatoires ;
les informations interdites ou confidentielles ;
la nécessité de signaler les incertitudes ;
la présence de sources ;
le respect d’un style ;
la vérification des chiffres ;
la distinction entre faits et opinions.
Exemple :
N’invente aucune citation. Signale les affirmations qui doivent être vérifiées. Distingue clairement les faits, les hypothèses et les conseils.
Les exigences ne doivent pas devenir une liste interminable de précautions contradictoires. Retenez celles qui ont une véritable influence sur le résultat.
Avant et après : un exemple complet
Demande trop vague
Écris un article sur les dangers de l’IA.
Cette formulation ne précise ni le public, ni l’objectif, ni les dangers concernés. Elle risque de produire un texte général, alarmiste ou répétitif.
Demande structurée avec CADRE
Contexte : je prépare un article pédagogique pour des adultes qui utilisent occasionnellement une IA générative.
Action : explique les principaux risques liés à une confiance excessive dans ses réponses.
Données : traite les hallucinations, les biais, les sources inventées et l’anthropomorphisme.
Résultat : rédige un article de 1 500 mots avec une introduction, quatre parties, des exemples concrets et une conclusion.
Exigences : adopte un ton accessible et non alarmiste. Distingue les faits des conseils. N’invente aucune étude et signale les points qui nécessitent une vérification.
La seconde demande ne garantit pas une réponse parfaite. Elle augmente toutefois fortement les chances d’obtenir un contenu exploitable dès la première version.
Donner un exemple vaut parfois mieux qu’une longue explication
Si vous attendez un style ou un format particulier, fournissez un exemple court.
Vous pouvez écrire :
Voici un exemple de la présentation souhaitée :
Titre bref
Définition en deux phrases
Exemple concret
Point de vigilance
Reprends cette structure pour les trois notions suivantes.
L’exemple montre directement le niveau de détail et l’organisation attendus.
Il faut cependant éviter de fournir un exemple contenant des erreurs ou des particularités que vous ne souhaitez pas reproduire. L’IA peut imiter la forme, mais aussi les défauts.
Décomposer les tâches complexes
Une demande qui exige simultanément une recherche, une analyse, une rédaction, une vérification, une mise en page et une traduction multiplie les occasions de dérive.
Pour une tâche complexe, travaillez par étapes.
Étape 1 : définir
Reformule mon objectif et pose-moi les questions nécessaires avant de commencer.
Étape 2 : organiser
Propose trois plans possibles et explique brièvement leurs différences.
Étape 3 : produire
Rédige uniquement la première partie selon le plan retenu.
Étape 4 : contrôler
Relève les affirmations factuelles, les répétitions et les passages qui manquent de clarté.
Étape 5 : finaliser
Intègre les corrections validées sans modifier les autres parties.
Cette progression vous permet de garder la maîtrise du travail. Elle évite aussi de devoir corriger un long résultat construit sur une mauvaise interprétation initiale.
Demander des questions avant la réponse
Lorsque votre demande comporte des informations manquantes, autorisez explicitement l’IA à vous interroger.
Avant de répondre, pose-moi au maximum cinq questions si certaines informations sont nécessaires pour produire un résultat pertinent.
Cette consigne est particulièrement utile pour :
préparer un programme de formation ;
organiser un voyage ;
rédiger un courrier délicat ;
comparer des solutions ;
construire un projet ;
adapter un texte à un public précis.
Sans cette étape, l’IA peut choisir silencieusement des hypothèses qui ne correspondent pas à votre situation.
Une conversation vaut mieux qu’une demande parfaite
Il n’est pas nécessaire de tout prévoir dès le premier message.
Une bonne utilisation de l’IA repose souvent sur une boucle :
formuler une première demande ;
observer le résultat ;
préciser ce qui convient ;
corriger ce qui manque ;
demander une nouvelle version ciblée.
Évitez « Recommence, ce n’est pas bon ».
Préférez :
La structure me convient, mais l’introduction est trop abstraite. Conserve le plan et remplace seulement l’introduction par une situation concrète de la vie quotidienne.
Une correction localisée protège les éléments déjà réussis.
Bien interroger une IA, c’est aussi savoir commenter sa réponse avec précision.
Cinq formulations immédiatement réutilisables
Pour apprendre
Explique [notion] à une personne qui connaît [connaissance déjà acquise] mais pas [notion nouvelle]. Commence par une analogie, donne ensuite un exemple concret, puis présente les limites de l’analogie. Termine par trois questions permettant de vérifier la compréhension.
Pour résumer
Résume le document ci-dessous pour [public]. Conserve les chiffres, les dates et les réserves importantes. Sépare les conclusions certaines, les hypothèses et les recommandations. Limite la réponse à [longueur].
Pour comparer
Compare [option A] et [option B] pour [usage précis]. Utilise les critères suivants : [critères]. Présente les avantages, les limites et les situations dans lesquelles chaque option est préférable. Si une donnée manque, indique « non vérifié ».
Pour améliorer un texte
Améliore la clarté et la fluidité du texte suivant sans changer son sens ni ajouter de faits. Signale d’abord les trois principaux problèmes, puis propose une version corrigée. Conserve le ton [ton souhaité].
Pour préparer une décision
Aide-moi à préparer la décision suivante : [décision]. Commence par distinguer les faits connus, les informations manquantes et mes préférences. Propose ensuite plusieurs options avec leurs avantages, leurs risques et les questions à vérifier. Ne choisis pas à ma place.
Les erreurs fréquentes
Croire qu’un rôle transforme l’IA en expert
Écrire « Tu es médecin », « Tu es avocat » ou « Tu es historien » peut modifier le vocabulaire et le type de réponse. Cela ne donne ni qualification professionnelle, ni accès automatique aux bonnes sources, ni garantie d’exactitude.
Il est plus utile de préciser la tâche, le public et les critères que d’attribuer seulement un rôle prestigieux.
Confondre précision et longueur
Une consigne de trois pages n’est pas nécessairement meilleure qu’une demande de dix lignes. Trop d’instructions peuvent se contredire ou masquer l’objectif principal.
Une bonne demande est suffisamment détaillée pour éviter les ambiguïtés, mais suffisamment claire pour faire apparaître les priorités.
Demander une certitude impossible
« Garantis que cette réponse est exacte » ne crée aucune garantie.
Préférez :
Indique ce qui est certain, ce qui est probable, ce qui est controversé et ce qui doit être vérifié.
Fournir des données personnelles inutilement
Ne transmettez pas d’informations sensibles lorsque la tâche peut être réalisée avec des données anonymisées.
Remplacez les noms, adresses, numéros, informations médicales ou professionnelles confidentielles par des descriptions générales.
Accepter la première réponse
La première production est souvent un brouillon. Demandez une critique, vérifiez les faits et améliorez progressivement le résultat.
La demande n’est qu’une partie de la qualité
Même une consigne parfaitement structurée peut produire une erreur. La méthode CADRE améliore la pertinence ; elle ne transforme pas l’IA en source infaillible.
Après la réponse :
contrôlez les faits importants ;
ouvrez les sources citées ;
vérifiez les dates et les chiffres ;
confrontez les conclusions à votre connaissance du sujet ;
demandez l’avis d’un professionnel lorsque les conséquences sont importantes.
La méthode CADRE et la méthode SOURCE sont complémentaires :
CADRE améliore la demande ;
SOURCE contrôle la réponse.
Revoir la méthode SOURCE pour vérifier une réponse d’IA
La fiche CADRE en trente secondes
Avant d’envoyer une demande, vérifiez :
Contexte : l’IA connaît-elle la situation et le public ?
Action : le verbe décrit-il précisément le travail attendu ?
Données : ai-je fourni les informations utiles et identifié leurs limites ?
Résultat : ai-je indiqué la forme, la longueur et le niveau souhaités ?
Exigences : ai-je précisé les critères essentiels et la gestion de l’incertitude ?
Vous n’aurez pas besoin des cinq éléments pour chaque question. Utilisez-les comme une boîte à outils, pas comme un formulaire obligatoire.
En conclusion
La qualité d’un échange avec une intelligence artificielle dépend moins d’une formule secrète que de notre capacité à exprimer clairement une intention.
Donner du contexte, demander une action précise, fournir les bonnes données, définir le résultat attendu et poser quelques exigences essentielles permettent d’obtenir une réponse plus utile.
Mais l’objectif n’est pas d’obéir à la machine ni de lui transférer notre réflexion. C’est exactement l’inverse : une demande bien construite oblige d’abord l’utilisateur à clarifier ce qu’il cherche.
Mieux interroger une IA, c’est commencer par mieux formuler sa propre pensée.
Sources et repères
OpenAI — Prompt engineering
OpenAI — Bonnes pratiques pour concevoir des prompts dans ChatGPT
Google Cloud — Introduction to prompt design
Google Cloud — Give clear and specific instructions
Anthropic — Prompt engineering overview
Ces guides convergent sur plusieurs principes : formuler des instructions claires, fournir le contexte utile, préciser le résultat attendu, montrer des exemples lorsque cela aide et améliorer la demande de manière itérative.