Guide pratique · Prompt Engineering · Par Thibault Montoya

Guide du
prompt engineering

L'art de parler à l'IA pour obtenir exactement ce que vous voulez. Les techniques, les exemples, les erreurs à éviter : tout ce qu'il faut savoir pour maîtriser le dialogue avec l'intelligence artificielle.

Sommaire du guide

  1. Les 8 éléments d'un prompt efficace
  2. Parlez à l'IA comme à un ado
  3. Peur de la page blanche ?
  4. Exemples de prompts par métier
  5. Les erreurs courantes en prompt engineering
  6. Questions fréquentes

Le prompt engineering, c'est l'art de formuler des instructions claires et structurées pour obtenir le meilleur d'une intelligence artificielle. Que vous utilisiez ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral, la qualité de vos résultats dépend directement de la qualité de vos prompts.

Un prompt vague donne une réponse vague. Un prompt structuré, contextuel et précis donne une réponse qui vous fait gagner des heures. La différence entre les deux ? Une méthode. C'est exactement ce que vous allez trouver dans ce guide.

Ce guide est issu de centaines d'heures de formation en entreprise, de CODIR de PME aux équipes opérationnelles. Chaque technique a été testée, validée et affinée sur le terrain. Pas de théorie abstraite : du concret, immédiatement actionnable.

Les 8 éléments d'un prompt efficace

Un bon prompt n'est pas une question posée au hasard. C'est une instruction structurée qui contient jusqu'à 8 éléments clés. Plus vous en intégrez, plus la réponse sera pertinente et exploitable.

1

Rôle

Définissez le rôle que l'IA va jouer. Un expert comptable, un consultant McKinsey, un développeur senior... Le rôle cadre la posture et la qualité de la réponse.

2

Tâches

Listez précisément les actions à réaliser. Ne laissez pas l'IA deviner ce que vous attendez. « Analyse », « Rédige », « Compare » : soyez directif.

3

Clarté

Formulez votre prompt simplement. Des phrases courtes, des mots précis, une structure logique. L'ambiguïté est l'ennemi de la pertinence.

4

Contexte

Fournissez un contexte de base pour la réponse. Secteur d'activité, taille d'entreprise, public cible... Plus l'IA sait « où elle est », mieux elle répond.

5

Précision

Être spécifique dans la demande. Pas « un article » mais « un article de 800 mots sur le ROI de l'IA dans les RH ». Chaque détail compte.

6

Objectif

Définissez ce qu'on attend en résultat. Convaincre un CODIR ? Expliquer à un junior ? Prendre une décision ? L'objectif oriente toute la réponse.

7

Format attendu

Indiquez le format de la réponse : liste à puces, tableau, paragraphe structuré, email, plan d'action... Le format attendu évite les reformatages inutiles.

8

Tonalité

Précisez le ton ou le style de la réponse. Formel, didactique, percutant, bienveillant... La tonalité fait la différence entre un texte générique et un texte adapté.

Pourquoi ces 8 éléments changent tout

Chaque élément agit comme un paramètre de calibration pour l'IA. Sans rôle, l'IA répond comme un assistant générique. Sans contexte, elle invente. Sans format, elle produit un bloc de texte inutilisable. En combinant les 8 éléments, vous passez d'une réponse aléatoire à une réponse professionnelle, ciblée et directement exploitable.

Vous n'avez pas besoin d'utiliser les 8 à chaque fois. Un prompt simple peut n'en contenir que 3 ou 4. Mais pour un prompt complexe — une analyse stratégique, un document client, une prise de décision — les 8 éléments font la différence entre un résultat moyen et un résultat remarquable.

Avant : prompt vague

« Fais-moi un business plan. »

Après : les 8 éléments

« Tu es consultant en stratégie (rôle). Rédige un business plan (tâche) pour une startup SaaS B2B dans la conformité (contexte). Objectif : convaincre des investisseurs Series A (objectif). Structure en 6 sections avec chiffres clés (format). Ton professionnel et percutant (tonalité). »

Parlez à l'IA comme à un ado

C'est la métaphore la plus efficace pour comprendre comment interagir avec un modèle d'IA. Comme un adolescent brillant, l'IA a un potentiel énorme mais a besoin d'instructions claires et détaillées.

Demande exprèse, créée précisément. L'IA ne lit pas entre les lignes. Si vous voulez quelque chose de spécifique, dites-le explicitement. Pas d'allusions, pas de sous-entendus. Chaque instruction doit être formulée comme si vous parliez à quelqu'un de très compétent, mais qui ne connaît absolument rien de votre situation.

Tout lui dire. Le contexte que vous jugez évident ne l'est jamais pour l'IA. Votre secteur, votre taille d'entreprise, votre public, vos contraintes : chaque information supplémentaire améliore la qualité de la réponse. Ne présumez jamais que l'IA « sait déjà ».

Il connaît tout. L'IA a été entraînée sur une quantité colossale de données. Elle peut parler comptabilité, marketing, droit du travail, développement logiciel, stratégie... Son étendue de connaissances est immense. Exploitez cette richesse en lui demandant d'activer l'expertise pertinente via le rôle.

Il peut faire beaucoup. L'IA peut rédiger, analyser, synthétiser, traduire, coder, créer des tableaux, structurer des idées, simuler des conversations, générer des scénarios... La plupart des gens n'utilisent qu'une fraction de ses capacités.

L'IA nécessite de la culture et de l'expertise

C'est un point fondamental : plus vous êtes expert dans votre domaine, meilleurs seront vos prompts. L'IA amplifie votre expertise, elle ne la remplace pas. Un directeur financier qui sait précisément ce qu'il cherche obtiendra des résultats spectaculaires. Un novice obtiendra des réponses génériques.

Voici un exemple concret qui illustre la progression :

Niveau 1 — Description sommaire
« Aide-moi à améliorer mon recrutement. »

Résultat : des conseils génériques trouvés sur n'importe quel blog RH.

Niveau 2 — Très fourni
« Tu es un expert en recrutement pour les ETI industrielles en France. Mon entreprise de 200 salariés dans la métallurgie a un taux de turnover de 18% sur les profils techniciens. Propose-moi une stratégie de recrutement en 5 axes avec des actions concrètes pour chaque axe. »

Résultat : un plan actionnable, adapté à votre contexte réel.

Niveau 3 — Très fourni et en anglais
« You are a senior talent acquisition strategist specializing in manufacturing SMBs in Europe. My company (200 employees, metal industry, France) faces 18% turnover on technician roles. Key constraints: limited employer brand, rural location, competition from large groups. Provide a 5-pillar recruitment strategy with specific KPIs, timeline, and budget estimates for each pillar. Format: structured table. »

Résultat : une stratégie de niveau cabinet de conseil, avec KPIs et chiffrage.

Peur de la page blanche ?

C'est le problème n°1 que nous rencontrons en formation : les gens ouvrent ChatGPT ou Claude, et ne savent pas quoi écrire. Le curseur clignote. Rien ne vient. C'est le syndrome de la page blanche face à l'IA.

La solution : balance ta peur à l'IA. Littéralement. Si vous ne savez pas par où commencer, commencez par dire à l'IA que vous ne savez pas par où commencer. Décrivez votre problème, votre doute, votre besoin flou. L'IA est un partenaire de réflexion exceptionnel.

Laissez l'IA vous inspirer et démarrer. Elle peut vous poser des questions, vous proposer des angles d'attaque, structurer votre pensée. Le prompt parfait n'existe pas au premier essai. Ce qui compte, c'est de commencer, puis d'itérer.

Exemple de démarrage
« Je suis DRH d'une ETI de 300 personnes. Je dois présenter au CODIR un plan d'intégration de l'IA dans nos process RH, mais je ne sais pas par où commencer. Pose-moi 10 questions pour m'aider à structurer ma réflexion. »
Exemple de rebond
« Je suis commercial B2B et je dois relancer 50 prospects froids. Je n'ai aucune idée de comment personnaliser mes messages. Propose-moi 5 approches différentes de relance avec un exemple pour chaque, adaptées au secteur de l'assurance. »

L'idée clé : l'IA est meilleure que vous pour démarrer, et vous êtes meilleur que l'IA pour juger et affiner. Utilisez l'IA pour générer la matière première, puis appliquez votre expertise pour transformer cette matière en or. C'est la véritable compétence du prompt engineering : le dialogue itératif entre votre intelligence et celle de la machine.

En formation, les participants qui adoptent cette approche passent de « je n'y arrive pas » à « c'est incroyable ce que ça donne » en moins d'une heure. La barrière n'est pas technique. Elle est psychologique.

Exemples de prompts par métier

Voici des exemples concrets de prompts avancés pour différents profils métier. Chaque prompt intègre les 8 éléments pour des résultats professionnels immédiatement exploitables.

Pour les dirigeants
Analyse stratégique IA
« Tu es un consultant McKinsey spécialisé en IA pour les ETI françaises. Mon entreprise est une ETI industrielle de 500 salariés dans l'aéronautique. Nous n'avons aucune initiative IA en cours. Notre CODIR veut comprendre l'impact de l'IA sur notre secteur et définir une roadmap. Produis un diagnostic en 4 parties : (1) opportunités IA par département, (2) risques de ne rien faire, (3) roadmap 12 mois priorisée, (4) estimation budgétaire. Format : document structuré avec titres et sous-titres. Ton : stratégique mais accessible pour des non-techniciens. »
Pour les RH
Recrutement augmenté par l'IA
« Tu es expert en recrutement augmenté par l'IA, spécialisé dans les PME/ETI françaises. Je suis DRH d'une entreprise de 200 personnes dans le secteur de la logistique. Nous avons 15 postes ouverts et un délai moyen de recrutement de 45 jours. Propose-moi un plan d'action pour réduire ce délai à 25 jours en utilisant l'IA à chaque étape du process : sourcing, tri de CV, pré-qualification, entretiens. Format : tableau avec colonnes [étape | outil IA | gain de temps estimé | action à mettre en place]. Ton : pragmatique et orienté résultats. »
Pour les développeurs
Architecture multi-agents
« Tu es un senior developer spécialisé en architecture multi-agents avec 10 ans d'expérience en Python et LangChain. Je construis un système d'agents pour automatiser le contrôle interne d'une entreprise : un agent d'analyse de documents, un agent de vérification de conformité, et un agent de génération de rapports. Décris l'architecture complète : orchestration entre agents, gestion des états, modèle de données, stack technique recommandée. Format : schéma d'architecture en texte + code Python pour l'orchestrateur. Ton : technique et précis. »
Pour les commerciaux
Stratégie commerciale B2B
« Tu es directeur commercial B2B avec 15 ans d'expérience dans la vente de solutions SaaS aux ETI. Mon produit est un logiciel de gestion de conformité à 2000€/mois. Mes commerciaux ont un taux de conversion de 8% entre démo et closing. Analyse les causes possibles de ce taux bas et propose un plan en 5 leviers pour atteindre 15%. Pour chaque levier, donne-moi : l'action concrète, un script ou template, et le KPI à suivre. Format : plan structuré numéroté. Ton : coach commercial exigeant mais bienveillant. »

Les 5 erreurs courantes en prompt engineering

Après des centaines d'heures de formation, voici les erreurs que nous observons le plus souvent. Les connaître, c'est déjà les éviter.

1

Des prompts trop vagues

« Aide-moi avec mon projet », « Écris-moi quelque chose sur l'IA »... Sans spécificité, l'IA produit du contenu générique que vous pourriez trouver sur n'importe quel site. La solution : utilisez les 8 éléments pour structurer votre demande. Chaque détail ajouté rapproche la réponse de ce que vous cherchez vraiment.

2

Pas de contexte

C'est l'erreur la plus fréquente. L'IA ne sait rien de votre entreprise, votre secteur, vos contraintes. Si vous ne lui donnez pas le contexte, elle comble les trous avec des suppositions génériques. Prenez 30 secondes pour décrire votre situation : taille, secteur, enjeux, audience cible. Le retour sur investissement est immédiat.

3

Pas de format demandé

Si vous ne précisez pas le format, l'IA choisit pour vous — et c'est rarement le bon. Vous vouliez un tableau, vous obtenez 5 paragraphes. Vous vouliez un email, vous obtenez une dissertation. Spécifiez toujours le format : « sous forme de liste à puces », « en tableau avec colonnes X, Y, Z », « en 3 paragraphes de 5 lignes ».

4

Ne pas itérer

Beaucoup de gens envoient un prompt, lisent la réponse, et s'arrêtent là — déçus ou satisfaits à moitié. Le prompt engineering est un dialogue. La première réponse est un point de départ. Affinez, corrigez, demandez plus de détails. Les meilleurs résultats viennent en 3 à 5 itérations.

5

Oublier de vérifier

L'IA peut produire des réponses convaincantes mais factuellement fausses — c'est ce qu'on appelle les « hallucinations ». Ne prenez jamais une réponse IA pour argent comptant, surtout sur des chiffres, des dates, des références légales ou des citations. Vérifiez systématiquement les informations critiques. L'IA est un accélérateur, pas un oracle.

Ces 5 erreurs sont responsables de 90% des déceptions face à l'IA. La bonne nouvelle : elles sont toutes facilement corrigeables. Avec la méthode des 8 éléments et un réflexe d'itération, vous éliminez la grande majorité des problèmes et vous obtenez des résultats qui surprennent même les plus sceptiques.

Questions fréquentes sur le prompt engineering

Les réponses aux questions que l'on nous pose le plus souvent en formation et en accompagnement.

Le prompt engineering est l'art de formuler des instructions claires et structurées pour obtenir les meilleurs résultats possibles d'une intelligence artificielle. C'est la compétence qui permet de transformer un outil IA générique en un assistant véritablement utile et performant pour votre métier. Concrètement, il s'agit de savoir quoi écrire, comment le structurer et dans quel ordre, pour guider l'IA vers la réponse la plus pertinente possible.
Non, absolument pas. Le prompt engineering repose avant tout sur la capacité à formuler clairement ce que l'on veut. Les meilleurs prompteurs sont souvent des experts métiers qui savent décrire précisément leur besoin. La compétence clé est la clarté de pensée, pas la technique informatique. Un DRH, un directeur commercial ou un responsable financier qui connaît bien son métier sera meilleur prompteur qu'un développeur qui ne connaît pas le sujet.
Un mauvais prompt est vague, sans contexte et sans format attendu. Par exemple : « Écris-moi un mail. » Un bon prompt inclut un rôle, un contexte, un objectif précis et un format : « Tu es directeur commercial B2B. Rédige un mail de relance pour un prospect qui n'a pas répondu depuis 10 jours. Ton : professionnel mais chaleureux. Format : objet + corps de 5 lignes maximum. » La différence de résultat est spectaculaire — le même outil, utilisé différemment, donne des résultats radicalement différents.
Utilisez les 8 éléments d'un prompt efficace : Rôle (qui est l'IA), Tâches (ce qu'elle doit faire), Clarté (formulation simple), Contexte (informations de base), Précision (détails spécifiques), Objectif (résultat attendu), Format (liste, tableau, paragraphe) et Tonalité (style de la réponse). Plus votre prompt est structuré, plus la réponse sera pertinente. Pour les prompts très complexes, n'hésitez pas à utiliser des tirets ou des numéros pour organiser vos instructions.
Les deux fonctionnent, mais les modèles d'IA ont été majoritairement entraînés sur des données en anglais. Pour des tâches techniques ou créatives avancées, un prompt en anglais donnera souvent des résultats légèrement meilleurs en termes de richesse et de précision. En revanche, pour des sujets spécifiquement francophones — droit français, culture locale, rédaction en français — le français est parfaitement adapté. L'idéal : tester les deux et comparer les résultats sur votre cas d'usage précis.
Pour stimuler la créativité de l'IA, donnez-lui un rôle créatif précis, fournissez des exemples de ce que vous aimez, et demandez-lui d'explorer plusieurs pistes avant de choisir. Utilisez des formulations ouvertes comme « Propose-moi 5 approches différentes » ou « Surprends-moi avec une idée inattendue ». Le contexte enrichi et la liberté créative cadrée sont la clé. Pensez aussi à combiner des rôles inhabituels : « Tu es un designer UX qui pense comme un psychologue comportemental ».
Oui, c'est une compétence fondamentale pour les années à venir. Tant que les IA fonctionneront avec des instructions en langage naturel, savoir formuler des prompts efficaces sera un avantage concurrentiel majeur. C'est la nouvelle littératie numérique : ceux qui maîtrisent le dialogue avec l'IA sont plus productifs, plus créatifs et plus pertinents dans leur métier. Les entreprises qui forment leurs équipes au prompt engineering prennent aujourd'hui une avance qu'il sera difficile de rattraper.
La meilleure approche est une formation pratique, ancrée dans les cas d'usage réels de vos équipes. Chez Smalaxy, nous proposons des formations intra-entreprise où chaque participant travaille sur ses propres problématiques métier. En une journée, vos collaborateurs passent de débutants à autonomes sur les outils IA. L'essentiel : de la pratique, pas de la théorie. Les formations génériques en ligne ne fonctionnent pas — il faut de l'ancrage métier pour que les réflexes se créent.
Les principaux outils sont ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Mistral (Mistral AI) et Copilot (Microsoft). Pour du prompt engineering avancé, privilégiez les outils qui permettent des system prompts, des instructions personnalisées et le chaînage de prompts. Les API offrent encore plus de contrôle avec les paramètres de température, top-p et les rôles système. Pour les entreprises, les versions professionnelles (ChatGPT Team, Claude for Work) offrent des fonctionnalités supplémentaires de collaboration et de gestion des prompts partagés.
Pour réduire les hallucinations, soyez précis dans votre contexte, demandez à l'IA de citer ses sources, limitez le périmètre de la réponse, et demandez-lui de dire « je ne sais pas » plutôt que d'inventer. Utilisez le prompt engineering pour ancrer l'IA dans des faits vérifiables : fournissez des données de référence, demandez un raisonnement étape par étape (technique dite du « chain of thought »), et vérifiez systématiquement les informations critiques. Les hallucinations ne disparaissent jamais complètement : la vérification humaine reste indispensable.

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