Qu'est-ce que l'ingénierie de prompt ?

L’ingénierie de prompt consiste à formuler des instructions claires, précises et contextualisées pour guider un modèle d’IA vers la réponse la plus pertinente possible.

Quel est le rôle du prompt ?

Le prompt sert de point d’entrée pour l’IA. Il définit la tâche, le ton, le format attendu et les contraintes, afin d’obtenir des résultats alignés sur l’objectif.

Pourquoi le prompt engineering est-il important pour utiliser l’IA efficacement ?

Un prompt bien construit améliore la qualité, la pertinence et la rapidité des réponses de l’IA, tout en réduisant les risques d’erreurs ou de réponses hors sujet.

Quelles sont les erreurs les plus fréquentes dans la rédaction de prompts ?

Les erreurs courantes incluent des instructions vagues, l’absence de contexte, un rôle non défini, ou un format attendu non précisé.

Quelles techniques avancées existent pour optimiser un prompt ?

Il existe plusieurs méthodes comme le prompt itératif, la chaîne de pensée, le few-shot prompting ou encore le prompt de rôle, chacune ayant ses avantages selon le type de tâche.

Comment évaluer l’efficacité d’un prompt ?

L’évaluation repose sur la pertinence, la précision et l’utilisabilité des réponses obtenues, ainsi que sur leur cohérence avec les objectifs fixés.

L’ingénierie de prompt est-elle utile uniquement pour ChatGPT ?

Non, elle est utile pour tout modèle d’IA générative, qu’il s’agisse de texte, d’images, de code ou d’audio.

Qu’est-ce que le prompt engineering ?

Publié le 28/04/2025
Mis à jour il y a 1 mois
Par Isabelle Mathieu
IA générative

Le prompt engineering est l’art de formuler des instructions claires, efficaces et ciblées à une intelligence artificielle générative (comme ChatGPT), afin d’obtenir des réponses pertinentes, cohérentes et utiles. Autrement dit : c’est la manière dont vous « parlez » à une IA pour qu’elle vous comprenne… et vous réponde bien.

Les outils d’IA sont de plus en plus présents dans les activités marketing, communication et RH. Mais leur efficacité dépend largement de la façon dont on les utilise. Un même outil peut générer des résultats très différents selon la qualité des instructions données.

Utiliser une IA ne garantit pas un bon résultat. Tout repose sur votre capacité à formuler la bonne question, avec des mots pertinents, au moment opportun dans l’échange, pour guider l’IA efficacement vers la réponse que vous attendez.

C’est là que le prompt engineering devient une compétence précieuse, à la croisée de la stratégie, du langage et de l’efficacité opérationnelle.

Dans cet article, je vous propose de :

Poser les bases du prompt engineering,
Explorer ses applications concrètes dans vos métiers,
Découvrir des techniques simples pour rédiger des prompts efficaces,
Et prendre du recul sur les enjeux organisationnels et éthiques associés.

Rassurez-vous : inutile d’être expert en IA. Une bonne dose de curiosité, de bon sens et un peu de méthode suffisent …

Points-clés

Comprendre ce qu’est le prompt engineering et son importance
Le prompt engineering consiste à formuler des instructions précises et détaillées pour guider les modèles d’IA. Plus le contexte et la clarté sont élevés, plus les réponses obtenues seront pertinentes et précises.
Structurer ses prompts pour plus d’efficacité
Un prompt performant intègre le contexte, l’objectif, la tâche, le format attendu, le ton et les contraintes. Cette structure permet d’obtenir rapidement des résultats adaptés et exploitables.
Utiliser des techniques avancées pour optimiser les réponses
Les méthodes comme le prompt itératif, la chaîne de pensée, les prompts de rôle ou encore le few-shot peuvent améliorer fortement la qualité et la créativité des réponses, notamment pour des tâches complexes.
Éviter les erreurs fréquentes qui nuisent à la qualité des prompts
Des consignes vagues, l’absence de rôle défini ou de format précisé mènent souvent à des réponses génériques ou hors sujet. La précision est le levier le plus rapide pour améliorer la performance de l’IA.
Accélérer votre adoption de l’IA grâce à mon accompagnement
Maîtriser le prompt engineering demande du temps. Mes formations et conseils personnalisés permettent à vos équipes d’acquérir rapidement les compétences pour obtenir des résultats fiables et de haute qualité avec l’IA.

1. Les fondamentaux du prompt engineering

Qu’est-ce que le prompt engineering exactement ?

Le prompt engineering consiste à formuler une instruction claire et structurée à un modèle d’intelligence artificielle générative pour obtenir une réponse utile.

Le mot « prompt » désigne la consigne que vous donnez à l’IA, et « engineering » souligne qu’il ne s’agit pas simplement de poser une question, mais de construire une requête efficace, avec méthode.

C’est une compétence qui mobilise à la fois le sens de la clarté, la capacité à contextualiser une demande, et une bonne compréhension des capacités (et limites) de l’outil utilisé.

Selon le guide officiel d’OpenAI sur le prompt engineering, la précision et la clarté des instructions influencent directement la pertinence des résultats.

À quoi sert le prompt engineering ?

Le prompt engineering vous aide à gagner en précision, en temps et en pertinence. Un bon prompt permet d’obtenir :

Un contenu plus cohérent,
Une réponse mieux ciblée selon votre besoin,
Moins d’itérations ou de reformulations.

C’est particulièrement utile lorsqu’on travaille avec des outils comme ChatGPT pour générer des posts LinkedIn, des synthèses de veille, des fiches de poste ou des briefs créatifs.

Quelle est la différence entre un prompt simple et un prompt « engineered » ?

Infographie comparative expliquant la différence entre un prompt simple et un prompt "engineered". À gauche, le prompt simple est décrit comme une instruction basique, sans détails, avec un exemple : « Rédige une accroche sur l’IA en entreprise », produisant une réponse générique et peu ciblée. À droite, le prompt "engineered" est présenté comme une instruction enrichie et structurée, avec un exemple détaillé destiné à un public précis, produisant un contenu adapté dès le premier échange. En bas, un texte souligne que l’ingénierie de prompts permet de guider l’IA exactement vers le besoin exprimé, en gagnant du temps et en améliorant la qualité des réponses. — *Comparaison visuelle entre un prompt simple et un prompt « engineered » montrant comment une consigne détaillée améliore la pertinence et la qualité des réponses d’une IA.*

Un prompt simple est une instruction rapide, sans contexte particulier.

Exemple : « Rédige une accroche sur l’IA en entreprise. »

Un prompt engineered est une consigne enrichie de contexte, d’intention, de format attendu, voire de ton à adopter.

Exemple : « Tu es expert en marketing RH. Rédige une accroche LinkedIn engageante destinée aux DRH de PME qui découvrent l’IA. Le ton doit être pédagogique et rassurant. »

Dans le premier cas, l’IA devine. Dans le second, elle comprend.

Le prompt engineering est-il une compétence technique ou éditoriale ?

C’est un peu des deux. Il ne s’agit pas de coder, mais de savoir structurer une demande avec logique et intention.

Un bon prompt mobilise :

Des compétences rédactionnelles (clarté, précision),
Une capacité à se projeter dans les attentes du lecteur ou de l’utilisateur final,
Une compréhension des limites et comportements des modèles d’IA.

En ce sens, c’est une compétence transversale, qui s’apprend et se perfectionne par la pratique.

Est-ce que le prompt engineering concerne uniquement ChatGPT ?

Non. Le prompt engineering s’applique à toute IA générative qui fonctionne par instructions en langage naturel. Cela inclut :

Les générateurs d’image (ex. Midjourney, DALL·E),
Les assistants vocaux ou agents conversationnels,
Les outils de résumé, de traduction ou d’analyse automatisée.

Dès que vous écrivez quelque chose pour que l’IA fasse le bon choix, vous faites du prompt engineering. Même sans le savoir.

Quels sont les bénéfices du prompt engineering ?

Le prompt engineering bien utilisé vous apporte :

Un gain de temps immédiat, surtout sur les tâches répétitives ou sans forte valeur ajoutée;
Une amélioration de la qualité (moins de coquilles, plus de clarté, plus de cohérence);
Une meilleure prise de décision, grâce à des résumés plus clairs, des simulations, ou des scénarios rapides.

Et surtout, il vous donne un avantage stratégique sur ceux qui se contentent d’un copier-coller dans ChatGPT sans affiner leur demande.

Quelles sont les limites du prompt engineering ?

Le prompt engineering ne fait pas tout. Il y a quelques limites à garder en tête :

Les résultats peuvent varier, même avec un bon prompt. L’IA reste probabiliste.
L’outil ne comprend pas vraiment le contexte de votre entreprise à moins que vous ne le lui fournissiez.
Le ton ou le style produit peut manquer de finesse si le prompt est trop générique.
Et bien sûr, vous devez toujours relire, vérifier et adapter, surtout quand il s’agit de contenu sensible (RH, juridique, stratégique).

Gardez à l’esprit qu’il s’agit d’une aide, pas d’une automatisation magique.

2. À quoi sert le prompt engineering selon les métiers ?

Le prompt engineering peut s’adapter finement à chaque fonction. Ce n’est pas un outil standardisé, c’est une compétence que l’on module selon ses objectifs, son secteur, et même son ton de communication.

Pour les métiers du marketing

Les marketeurs sont souvent les premiers à expérimenter ces outils. Et pour cause : le prompt engineering permet de gagner du temps sur des tâches éditoriales tout en gardant le contrôle sur la stratégie.

Exemples d’usages :

Imaginer des idées de sujets pour du contenu long;
Créer des slogans et des accroches publicitaires;
Rédiger des descriptions de produits optimisées pour le SEO;
Produire du contenu pour les réseaux sociaux;
Personnaliser des emails marketing.

Pour les professionnels RH

Le prompt engineering peut être un outil de support dans un service RH, sans jamais remplacer la sensibilité humaine.

Exemples d’usages :

Rédiger des descriptions de poste;
Générer des questions d’entretien personnalisées selon le poste;
Créer des supports de formation et d’intégration pour les nouveaux employés;
Rédiger des évaluations de performance constructives;
Elaborer des plans de développement individuel.

Pour les communicants

Le métier de la communication demande à la fois de créer du contenu, gérer des imprévus, et convaincre différents publics. Le prompt engineering devient ici un assistant éditorial multi-tâches.

Exemples d’usages :

Rédiger des communiqués de presse;
Générer du contenu engageant pour les réseaux sociaux;
Effectuer une synthèse ou une reformulation de documents complexes;
Elaborer des messages clés et des éléments de langage;
Créer des visuels pour les campagnes de communication.

Pour les métiers de la veille et de l’analyse

Ceux qui manipulent beaucoup d’informations peuvent utiliser l’IA pour synthétiser, comparer, extraire. Le prompt engineering permet ici de poser les bonnes questions à la machine pour gagner du temps sur l’analyse.

Exemples d’usages :

Demander un résumé comparatif entre deux articles ou rapports;
Identifier des tendances récurrentes dans un flux de veille;
Reformuler une conclusion en langage accessible pour une synthèse de direction;
Extraire les avantages/inconvénients d’une technologie ou d’un acteur;
Générer un rapport d’analyse personnalisé et automatisé.

Pour la relation client ou le support

L’IA peut assister dans la formulation de réponses types, l’amélioration de la clarté des messages, ou l’anticipation d’objections courantes.

Exemples d’usages :

Générer une réponse personnalisée à une réclamation;
Rédiger des FAQ plus pédagogiques;
Proposer une formulation plus empathique pour un email de relance;
Tester différentes façons de dire non avec diplomatie;
Identifier des points de friction ou des demandes récurrentes.

Pour les commerciaux

L’IA peut assister dans la rédaction de messages de prospection, la personnalisation rapide des échanges, ou encore la préparation des argumentaires en amont des rendez-vous.

Exemples d’usages :

Générer un message LinkedIn personnalisé à partir d’un profil cible;
Personnalisation de propositions commerciales ou de présentations;
Proposer plusieurs formulations pour répondre à une objection courante;
Structurer un pitch commercial à partir d’une fiche produit ou d’un brief client;
Simuler des conversations pour s’entraîner à la vente ou à la gestion d’objections.

Pour les développeurs et les équipes tech

L’IA peut assister dans la rédaction de code, la documentation technique, ou encore la résolution d’erreurs via des explications ou des suggestions de corrections.

Exemples d’usages :

Générer un squelette de fonction ou de script à partir d’un besoin métier;
Résumer une documentation technique pour un client ou un non-développeur;
Expliquer une erreur ou un message de bug avec des pistes de résolution;
Proposer des cas de test ou des scénarios à partir d’un cahier des charges;
Convertir instantanément un script entre différents langages (ex. : de PHP vers Python).

Pour les services juridiques

L’IA peut assister dans la synthèse de textes complexes, la reformulation de clauses, ou la préparation de documents de travail à partir d’un cadre donné. L’objectif n’est jamais de remplacer l’analyse juridique, mais d’accélérer les étapes préparatoires.

Exemples d’usages :

Résumer un texte de loi ou un article complexe en langage courant;
Reformuler une clause pour en vérifier la clarté (ou en proposer une version simplifiée à un client);
Comparer deux versions d’un contrat et mettre en évidence les modifications;
Générer une trame de contrat ou de convention à partir d’un modèle existant;
Détecter automatiquement des clauses sensibles ou manquantes.

Attention ici : les contenus générés par l’IA ne sont pas fiables juridiquement. Aussi, une relecture par un professionnel reste indispensable.

3. Mise en œuvre, techniques et stratégies avancées

Maîtriser le prompt engineering ne repose pas uniquement sur l’intuition. Il existe des méthodes structurées, et des stratégies concrètes pour passer de “résultat acceptable” à “résultat exploitable directement”. Voici ce qu’il faut savoir pour passer à la vitesse supérieure.

Comment construit-on un bon prompt ?

Infographie en forme de carte mentale intitulée « Anatomie d’un bon prompt ». Le schéma comporte six blocs numérotés, disposés en trois colonnes à gauche et trois colonnes à droite autour du titre central. Les blocs présentent chacun un élément clé :

Contexte – préciser le cadre, le rôle de l’IA et le public cible.

Objectif – indiquer l’intention globale.

Tâche – décrire exactement ce que l’IA doit faire.

Format attendu – spécifier la forme de sortie.

Ton et style – définir le ton et le style d’écriture.

Contraintes – fixer les limites de longueur, mots-clés et sujets à éviter. Chaque bloc contient un exemple concret. — *Carte mentale présentant les six composantes essentielles pour rédiger un prompt efficace, avec définitions et exemples pour chaque étape.*

Un bon prompt n’est pas forcément long ou complexe. C’est un prompt qui permet à l’IA de produire une réponse utile, claire et exploitable. Il doit contenir assez d’éléments pour cadrer la réponse, mais sans noyer l’IA sous trop d’informations.

Voici ce qu’on retrouve souvent dans un bon prompt :

⦿ Le contexte : soit le cadre de votre demande. C’est le moment de préciser qui vous êtes (ou de donner à l’IA un rôle), et quelle est l’audience que vous ciblez, si pertinent.

Exemple : « Tu es responsable marketing pour une marque de cosmétiques bio ciblant les 25-35 ans sensibles à l’écologie. »

⦿ L’objectif (facultatif mais recommandé) : ici, il s’agit de définir l’intention globale (ex. : engager, informer, vendre). Si la tâche est précise, l’objectif peut être implicite. Inclure un objectif explicite est utile pour les tâches vagues ou lorsque des priorités spécifiques (budget, résultats, etc.) sont nécessaires.

Exemple : « L’objectif est de promouvoir une nouvelle gamme de soins visage bio. »

⦿ La tâche : définissez explicitement ce que l’IA doit faire (rédiger, analyser, comparer, etc.).

Exemple : « Rédige un plan de communication pour le lancement d’une gamme de soins visage bio. »

⦿ Le format attendu : indiquez la forme de la réponse (liste à puces, paragraphe, tableau, etc.).

Exemple : « Présente le plan sous forme de liste à puces avec 5 actions clés. »

⦿ Le ton et le style : précisez le ton (ex. : formel, engageant, inspirant) et le style (ex. : narratif, descriptif, promotionnel).

Exemple : « Adopte un ton inspirant et un style narratif pour raconter l’histoire d’une routine beauté durable. »

⦿ Les contraintes : mentionnez les limites (longueur, mots-clés, sujets à éviter).

Exemple : « Maximum 300 mots, inclut les mots-clés ‘bio’ et ‘durable’, évite les termes médicaux. »

Ce qui nous donne au final :

« Tu es responsable marketing pour une marque de cosmétiques bio ciblant les femmes de 25-35 ans sensibles à l’écologie. L’objectif est de promouvoir une nouvelle gamme de soins visage bio sur Instagram. Rédige un plan de communication pour ce lancement. Présente le plan sous forme de liste à puces avec 5 actions clés. Adopte un ton inspirant et un style narratif pour raconter l’histoire d’une routine beauté durable. Maximum 300 mots, inclut les mots-clés ‘bio’ et ‘durable’, évite les termes médicaux. »

Notez que Google Cloud propose également un guide clair sur la conception de prompts pour structurer efficacement vos demandes et améliorer la qualité des réponses.

Quelles sont les techniques avancées de prompt engineering ?

Infographie intitulée « Techniques avancées de prompt engineering » présentant six stratégies clés pour améliorer les interactions avec l’IA. Chaque technique est disposée dans un bloc arrondi rose pâle, relié au titre central :

Prompts itératifs – découper une tâche complexe en étapes successives, avec exemple.

Chaîne de pensée – demander à l’IA d’exposer son raisonnement étape par étape avant la réponse finale, avec objectif indiqué.

Prompts de rôle – attribuer un rôle clair à l’IA pour ajuster ton et perspective, avec exemple.

Few-shot prompting – fournir un ou plusieurs exemples pour guider la structure et le ton, avec exemple.

Prompts négatifs – préciser ce qui ne doit pas apparaître dans la réponse, avec exemple.

Ouverts vs fermés – choisir le niveau de liberté accordé à l’IA, avec distinction entre prompts ouverts et fermés. — *Schéma visuel synthétisant six techniques avancées de prompt engineering, avec définitions et exemples, pour obtenir des réponses plus précises, pertinentes et adaptées aux besoins.*

Quand vous voulez aller plus loin que des prompts simples, certaines techniques permettent d’augmenter la précision, la pertinence et la créativité de vos résultats.

Voici comment affiner votre approche de manière concrète.

Les prompts itératifs : construire par étapes

Une tâche complexe – comme préparer un plan de communication, structurer une série de posts, ou bâtir une stratégie de contenu – gagne à être divisée en plusieurs demandes successives. C’est plus simple pour garder la main sur le résultat et éviter les réponses trop générales.

Exemple : « Liste 5 idées de contenu Instagram pour promouvoir une nouvelle gamme de cosmétiques bio ».
« Développe l’idée n°3 en un plan détaillé avec une accroche, une description de visuel et un hashtag. »
« Rédige l’accroche en 50 mots, ton engageant et style promotionnel. »