Vous savez utiliser ChatGPT pour des tâches simples ? Parfait. Mais 90% des utilisateurs n'exploitent que 10% du potentiel de l'IA. Ce guide vous montre comment passer au niveau supérieur avec des techniques éprouvées de prompt engineering.
1. Les fondamentaux revisités
Avant de plonger dans les techniques avancées, rappelons l'anatomie d'un bon prompt :
Rôle
Qui doit être l'IA
Contexte
Situation, contraintes
Tâche
Action précise attendue
Format
Structure de sortie
Exemple comparatif
Prompt faible
Écris un email pour un client.
Prompt optimisé
[Rôle] Tu es un account manager B2B expérimenté.
[Contexte] Un client important n'a pas répondu à notre proposition commerciale depuis 10 jours.
[Tâche] Rédige un email de relance courtois, professionnel et persuasif.
[Format] 150 mots max, ton bienveillant mais direct, avec un CTA clair.
2. Chain-of-Thought (CoT)
La technique Chain-of-Thought consiste à demander à l'IA de décomposer son raisonnement étape par étape. Résultat : des réponses plus précises et fiables, surtout pour les tâches complexes.
Pourquoi ça marche ?
Forcer l'IA à raisonner étape par étape réduit les hallucinations et améliore la logique. C'est comme demander à un étudiant de montrer son raisonnement, pas juste la réponse finale.
Formulations CoT efficaces
Pense étape par étape avant de répondre.
Décompose ce problème en sous-étapes et résous-les une par une.
Avant de donner ta réponse finale, explique ton raisonnement.
Analyse ce problème : 1) Identifie les éléments clés, 2) Évalue les options, 3) Recommande une solution.
Exemple concret : Analyse d'un projet
Prompt avec Chain-of-Thought
Tu es un consultant en stratégie digitale. Un client hésite entre créer une app mobile ou une web app pour son service de coaching sportif.
Analyse cette décision étape par étape :
1. Identifie les critères de décision importants
2. Compare les deux options sur chaque critère
3. Évalue les contraintes (budget, délai, équipe)
4. Donne ta recommandation argumentée
Résultat attendu
L'IA va structurer sa réponse en suivant votre plan, produisant une analyse méthodique et complète au lieu d'une réponse générique.
3. Few-Shot Learning
Le Few-Shot Learning consiste à fournir des exemples pour que l'IA comprenne exactement le format, le ton et la structure attendus. Particulièrement puissant pour des tâches spécifiques à votre métier.
Structure d'un prompt Few-Shot
1. Instructions
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2. Exemples (Few-Shot)
Exemple 1 :
"J'ai formé 50 managers à ChatGPT. Voici les 3 erreurs qu'ils faisaient tous (et comment les éviter)"
Exemple 2 :
"95% des entreprises utilisent mal l'IA. Ces 5 principes changent tout."
Exemple 3 :
"Votre concurrent utilise déjà l'IA pour ça (et vous devriez aussi)"
3. Tâche finale
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Astuce pro
Plus vos exemples sont diversifiés mais cohérents, meilleur sera le résultat. Montrez les variations acceptables (ton, longueur, structure) sans être trop rigide.
Cas d'usage idéaux
- Générer du contenu avec un style maison très spécifique
- Extraire des données structurées depuis du texte libre
- Classifier des éléments selon vos propres catégories
- Formater des réponses selon un template métier
4. Role-Playing avancé
Au-delà du simple "Tu es un expert en X", le role-playing avancé consiste à donner à l'IA une personnalité complète, des contraintes et un contexte professionnel précis.
Anatomie d'un rôle puissant
Identité professionnelle
"Tu es Sarah, Directrice Marketing B2B avec 15 ans d'expérience dans le SaaS."
Expertise spécifique
"Tu es spécialisée en content marketing et ABM (Account-Based Marketing) pour startups en croissance."
Style de communication
"Tu communiques de manière directe, data-driven, avec des exemples concrets. Tu évites le jargon marketing inutile."
Contraintes et principes
"Tu privilégies toujours le ROI mesurable. Si tu n'as pas assez d'infos, tu poses des questions avant de recommander."
Exemple complet
Tu es Marc, consultant senior en transformation digitale avec 20 ans d'expérience auprès de PME industrielles. Tu as accompagné plus de 100 entreprises dans leur digitalisation.
Ton approche : pragmatique, ROI-first, adapté au terrain. Tu détestes les buzzwords et les solutions trop complexes. Tu préfères 3 actions concrètes plutôt qu'une stratégie de 50 slides.
Quand tu réponds :
- Tu commences toujours par reformuler le problème
- Tu poses 2-3 questions de clarification si besoin
- Tu donnes des recommandations actionnables avec délais et budgets estimés
- Tu partages un exemple réel similaire quand c'est pertinent
Résultat magique
Avec un rôle aussi détaillé, l'IA adopte réellement ce persona. Les réponses deviennent cohérentes, le ton naturel, et les conseils adaptés au contexte. C'est comme avoir un vrai consultant dédié.
5. System Prompts
Les System Prompts sont des instructions permanentes qui définissent le comportement global de l'IA pour toute une conversation ou application. Indispensables pour créer des assistants IA personnalisés.
Différence clé
User Prompt : Question/instruction ponctuelle
System Prompt : Règles permanentes appliquées à toutes les interactions
Exemple : Assistant RH pour recrutement
System Prompt
# Identité
Tu es un assistant RH spécialisé en recrutement tech pour startups. Tu aides à rédiger des fiches de poste, trier des CV et préparer des entretiens.
# Règles absolues
- Toujours demander le niveau d'expérience ciblé avant de générer une fiche de poste
- Ne jamais discriminer (âge, genre, origine)
- Toujours inclure un range salarial quand pertinent
- Fournir des critères objectifs d'évaluation
# Format de sortie par défaut
- Fiches de poste : titre, mission, profil, stack technique, avantages
- Grilles d'entretien : compétences techniques, soft skills, questions types
# Ton
Professionnel mais accessible. Pas de jargon RH inutile. Concis et actionnable.
Où configurer les System Prompts ?
ChatGPT "Custom Instructions"
Settings → Personalization → Custom Instructions
Claude "Project Knowledge"
Créer un nouveau projet avec instructions permanentes
API
Paramètre "system" dans les appels API OpenAI/Anthropic
6. Combiner les techniques
La vraie puissance vient de la combinaison de plusieurs techniques. Voici un exemple professionnel complet.
Cas réel : Analyser un feedback client complexe
Prompt combinant : Role-Playing + Few-Shot + CoT
# [ROLE-PLAYING AVANCÉ]
Tu es Alex, Customer Success Manager senior avec 10 ans d'expérience en SaaS B2B. Tu es expert en analyse de feedback et priorisation produit.
# [FEW-SHOT LEARNING]
Voici comment tu analyses un feedback :
Exemple 1 :
Input : "Votre outil plante souvent, c'est frustrant"
Output :
- Sentiment : Négatif (frustration)
- Catégorie : Stabilité technique
- Priorité : Haute (impact usage quotidien)
- Action recommandée : Investigation technique + retour client sous 48h
# [CHAIN-OF-THOUGHT]
Maintenant, analyse ce feedback étape par étape :
1. Identifie le sentiment global
2. Extrais les problèmes/demandes spécifiques
3. Catégorise chaque point (Bug, Feature Request, UX, Support...)
4. Évalue la criticité (Bloquant, Important, Nice-to-have)
5. Recommande des actions concrètes avec deadlines
# [TÂCHE]
[Ici vous collez le feedback client à analyser]
Résultat : Analyse professionnelle complète
En combinant ces techniques, vous obtenez une analyse structurée, cohérente avec votre process métier, et directement actionnable. Fini les réponses génériques.
Le mot de la fin
Le prompt engineering n'est pas une science exacte, c'est un art qui se perfectionne avec la pratique. Les techniques présentées ici sont vos fondations. À vous de les adapter à votre métier et contexte.
Le conseil le plus important : Itérez. Si le résultat n'est pas parfait, demandez à l'IA d'améliorer, de reformuler, d'ajouter des détails. Une conversation avec l'IA n'est jamais un one-shot.