L’intelligence artificielle générative (ou IA Gen) peut se transformer en véritable assistant personnel dans des tâches quotidiennes. Bien interrogée, elle est censée fournir des réponses adaptées, précises et exactes. Une nouvelle compétence se fait jour : la capacité à bien savoir préparer et rédiger ses ‘prompts’, ou requêtes lancées sur la ou les plateformes IA de son choix. A condition de passer aussi du temps à valider, vérifier les sources.
Pour rappel, un ‘prompt’ est une instruction textuelle, allant d'une simple phrase à un paragraphe détaillé, avec possibilité d’insérer des extraits de documents (courts) ou des citations. Il s’agit de décrire le plus précisément, mais aussi le plus succinctement et le plus clairement possible la tâche à accomplir. On parle déjà d’une nouvelle discipline, le « prompt engineering ». Si la formulation du prompt est imprécise, la réponse sera mécaniquement générique ou inadaptée, voire fausse. Ce qui nous rappelle l’adage de Boileau : ce qui se conçoit bien, s’énonce clairement…
L'IA permet de créer des notes, des synthèses mais aussi des descriptions de postes ou des dialogues, d'améliorer des écrits existants, de créer des formulaires, puis de les traduire ou de résoudre des problèmes scientifiques, d’aider à réparer un matériel ou concevoir un escalier en respectant la formule de Blondel, ou une installation électrique aux normes, etc. Un prompt bien tourné permet également de générer des images détaillées, de la musique d'ambiance ou des vidéos courtes qui vont répondre précisément à nos attentes.
Tout l’art consiste à bien préciser le format final souhaité, qu'il s'agisse d'un plan de cours, d'une liste à puces (‘bullet-points’), d'un tableau comparatif ou d’un texte spécialisé structuré logiquement en paragraphes, d’un article de magazine ou d’un mode d’emploi, d’une charte, etc.Tout cela doit être précisé.
Clarté par le contexte
Pour rédiger un prompt efficace, il faut donc appliquer la règle de la clarté et de la contextualisation. Afin qu’il soit compréhensible, sans termes ambigus (comme ‘lien’ : lien de connectique ou lien affectif…), il faut prendre le temps de rédiger de façon structurée et descriptive, en précisant la longueur (nombre de mots ou caractères), la forme et le style souhaités (scientifique, humoristique, scolaire, neutre…). On recommande d'abord de définir un rôle à l'IA (« Tu es un manager en marketing, étudiant en (… ) ; tu agis en tant que » ou « A destination d’un responsable RH, d’un président d’association… »); puis on définit l'objectif en donnant des repères précis et décrivant la cible. Utiliser des verbes d'action est la bonne approche, dans un langage simple sans jargon inutile (sauf spécialisation, qui sera contextualisée en donnant des sources ou des pistes). Il faut privilégier les tournures positives. Les questions ouvertes (« comment » ou « pourquoi ») permettent souvent d'obtenir des réponses plus riches que les questions fermées.
L'utilisation de structures prêtes à l'emploi facilite grandement le travail. Certains formateurs se réfèrent à une méthode du type I-A-C-T-F-V-E qui résume bien les étapes : Identité (rôle), Action (tâche), Contexte (exemples), Tonalité (style), Format (résultat), Validation (compréhension) et Étapes (processus). Pour les tâches complexes, il est préférable de fractionner la demande en plusieurs étapes successives, plutôt que de tout soumettre en une seule fois. Cela revient à une démarche itérative. L'usage du format Markdown, avec des titres et des séparateurs pour structurer sa requête, peut aider l'IA à identifier les priorités dans vos instructions.
Eviter les fausses pistes ou « hallucinations »
Pour éviter les « hallucinations », ces erreurs où l'IA invente des faits pouvant paraître tout à fait crédibles, il faut explicitement écrire des formules comme « Si tu n’as pas l’information, n’invente pas la réponse. Donne ta ou tes sources ». Il faut donc écarter les formulations vagues ou contradictoires, et garder à l'esprit que les modèles de langage n’ont pas toujours accès à l'actualité immédiate sur tous les sujets. L’IA peut broder, inventer et propager de fausses informations sur des événements récents, sans avoir cherché, vérifié la source…
La maîtrise du prompt est, donc, de préférence, un processus itératif : on teste plusieurs formulations et on rebondit sur les réponses pour les affiner. Faites-vous votre propre bibliothèque des meilleurs prompts. Si un résultat ne convient pas, modifiez l'ordre des mots ou changez la terminologie, en ajoutant des précisions. Pour maintenir la pertinence des échanges, il est conseillé de démarrer régulièrement de nouveaux fils de discussion, afin d'éviter que l'IA ne perde le fil du contexte. Et on prendra toujours le temps de vérifier et d'ajuster les contenus générés avant de les valider ou les faire valider.
Enfin, on restera vigilant sur la confidentialité : s’abstenir d'intégrer des données sensibles ou stratégiques dans ses requêtes. Pour progresser, on peut s’inspirer de bibliothèques de prompts testés par la communauté, comme PromptBase ou FlowGPT. L'ingénierie de prompt évolue en permanence. Bref, c'est par la pratique régulière et l'esprit critique que l’on progresse vers des résultats optimaux et fiables.
