Et si un simple texte pouvait te rapporter un job ? Tu crois que pour travailler dans l’intelligence artificielle, il faut savoir coder ? Détrompe-toi. Aujourd’hui, la compétence la plus précieuse dans ce domaine, c’est de savoir écrire… mais pas n’importe comment. En maîtrisant l’art du Prompt Engineering, tu deviens capable de guider une intelligence artificielle comme Gemini de Google pour qu’elle t’aide à créer, coder, résumer, inventer, analyser… Et tout ça, simplement avec des mots.
Cette nouvelle discipline est à la portée de tous, et surtout à la croisée des chemins entre créativité et stratégie. Prêt à apprendre à parler aux IA ? Voici comment devenir un prompteur ou une prompteuse redoutable. Je te propose un article que j’ai rédiger sur la base du document de 62 pages proposé par Google sur Kaggle
Les réglages secrets que les pros ne t’avouent pas
Avant de penser au contenu du prompt, il faut comprendre les paramètres fondamentaux qui influencent les réponses d’un modèle comme Gemini ou GPT :
- La température contrôle le degré de créativité : à 0, l’IA répond de manière très rigoureuse et prévisible. À 1, elle devient plus imaginative, parfois même imprévisible.
- Top-K et Top-P sont des filtres de probabilité qui influencent les mots que l’IA a le droit de choisir dans sa base de données. Un top-K faible favorise des réponses précises, un top-K élevé autorise plus de liberté.
- Le nombre de tokens limite la longueur de la réponse. Trop peu, tu risques d’avoir une réponse incomplète. Trop, tu risques du hors-sujet ou du coût inutile.
Notre recette magique pour bien démarrer : température 0.2, top-P 0.95 et top-K 30. Tu obtiens un bon équilibre entre clarté et créativité.
Les 11 techniques de Prompt Engineering expliquées (avec exemples)
1. Zero-Shot Prompting : l’art d’aller droit au but
Le zero-shot prompting, c’est l’approche la plus directe. Tu donnes une consigne claire, sans exemple ni contexte. L’IA utilise ses connaissances générales pour te répondre au mieux.
Exemple :
Résume ce texte en une phrase claire et concise :
« L’intelligence artificielle est en pleine expansion et transforme le monde professionnel à une vitesse fulgurante. »
C’est rapide, utile pour des tâches simples comme résumer, traduire ou générer un titre. Mais attention : sans précision, l’IA peut interpréter les choses à sa manière.
2. One-Shot Prompting : lui montrer une fois, et elle comprend
Le one-shot prompting consiste à fournir un exemple unique pour aider l’IA à saisir le style ou le format attendu. C’est comme montrer une fois à quelqu’un comment faire avant de lui demander de reproduire.
Exemple :
Exemple :
Texte : « Le climat change à cause des émissions de gaz à effet de serre. »
Résumé : « Les gaz à effet de serre sont responsables du changement climatique. »
Maintenant, résume ce texte :
« Les robots prennent en charge des tâches répétitives dans les usines. »
C’est idéal pour cadrer le ton, le style ou la structure d’une réponse attendue.
3. Few-Shot Prompting : répéter pour mieux enseigner
Quand la tâche est un peu plus complexe, un seul exemple ne suffit pas. Le few-shot prompting utilise plusieurs exemples pour bien faire comprendre la logique ou le format de sortie.
Exemple :
Classe ces commentaires en positif, neutre ou négatif :
- « J’adore cette application ! » → positif
- « C’est correct mais sans plus. » → neutre
- « Application horrible, je désinstalle. » → négatif
À toi :
« L’interface est jolie mais ça rame souvent. »
C’est particulièrement puissant pour la classification, l’analyse de sentiment ou la génération structurée de données.
4. System Prompting : imposer les règles du jeu
Avec le system prompting, tu ne dis pas seulement ce que tu veux, tu dis comment tu veux que ce soit présenté. Tu règles la forme, la structure, le ton.
Exemple :
Donne-moi la réponse au format JSON suivant :
jsonCopierModifier{
"niveau": "débutant",
"outil": "Google Sheets",
"objectif": "Apprendre à créer un tableau dynamique"
}
Voici les infos : niveau débutant, outil Google Sheets, objectif : créer un tableau dynamique.
Très utile pour intégrer les réponses dans une base de données, un code, ou une API.
5. Role Prompting : assigner un rôle à l’IA
Avec le role prompting, tu dis à l’IA de « jouer un rôle ». Elle devient un personnage, un expert, un professeur… Et adapte ainsi son vocabulaire, son ton et sa logique.
Exemple :
Tu es un coach sportif enthousiaste. Rédige un message de motivation pour quelqu’un qui commence à courir après une longue pause.
Cela rend les réponses plus naturelles et adaptées au public cible, que ce soit pour de la formation, du storytelling ou du marketing.
6. Contextual Prompting : l’importance du contexte
Donner un contexte clair aide l’IA à comprendre ce qu’on attend d’elle, dans quelle situation, pour qui, et avec quelle finalité. C’est ce qu’on appelle le contextual prompting.
Exemple :
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Donne-moi 3 idées d’articles originaux sur la Super Nintendo.
Tu obtiendras une réponse beaucoup plus pertinente qu’en posant une question générale.
7. Automatic Prompt Engineering : l’IA qui écrit ses propres prompts
Le Automatic Prompt Engineering (APE) consiste à demander à l’IA de générer elle-même des variantes de prompts. Pratique pour former un chatbot, créer des formulaires intelligents ou automatiser un service client.
Exemple :
Génère 10 façons différentes de dire : « Je veux commander un t-shirt Metallica en taille M. »
Résultats attendus :
- Je voudrais un t-shirt Metallica taille M
- Un t-shirt Metallica en medium, s’il vous plaît
- Est-ce possible d’acheter un Metallica M ?
- etc.
Un gain de temps énorme pour les cas d’usage à grande échelle.
8. Chain of Thought (CoT) : penser à voix haute
Tu veux une réponse logique, basée sur un raisonnement ? Demande à l’IA de « penser étape par étape ». C’est la logique du Chain of Thought (CoT).
Exemple :
Si un vélo coûte 120€, un casque 40€, et que tu as 200€, combien te restera-t-il ? Réponds étape par étape.
L’IA détaillera son calcul pour te montrer son raisonnement, ce qui augmente la transparence et la fiabilité.
9. Self-Consistency : trouver la réponse la plus fiable
Les modèles IA peuvent parfois donner plusieurs réponses différentes à une même question. Le self-consistency prompting consiste à lancer plusieurs fois la même requête et choisir la réponse la plus fréquente.
Exemple :
Cet email est-il IMPORTANT ou NON IMPORTANT ? Explique ta réponse :
« Bonjour, vous avez une faille de sécurité sur votre site. Voici une capture écran de l’exploit. »
Tu fais plusieurs passes, puis gardes la classification majoritaire. Une méthode puissante pour fiabiliser l’analyse.
10. Tree of Thoughts : explorer avant de trancher
Le Tree of Thoughts permet de tester plusieurs scénarios ou options avant de choisir la meilleure. L’IA explore différents chemins de réflexion, et tu sélectionnes le plus pertinent.
Exemple :
Propose 3 stratégies marketing pour une application de méditation. Pour chaque option, indique les avantages et les inconvénients.
Tu obtiens une vue d’ensemble pour prendre des décisions éclairées.
11. ReAct (Reason + Act) : penser ET agir
Le ReAct prompting permet à l’IA de réfléchir tout en interagissant avec des outils externes (API, moteurs de recherche, bases de données). C’est l’étape vers les agents IA autonomes.
Exemple :
Combien d’enfants ont les membres du groupe Metallica ? Recherche, additionne, et donne la réponse finale.
C’est la fusion entre raisonnement et action, idéale pour des cas complexes.
La méthode pour progresser vite
- Choisis ton modèle IA : Gemini, GPT, Claude…
- Teste dans Vertex AI Studio ou ChatGPT : ajuste les paramètres, observe les effets
- Note tout : les prompts qui fonctionnent, les réglages, les erreurs. L’apprentissage vient par l’itération.
Les 3 erreurs qui ruinent ton prompt
- Être trop vague Mauvais : « Fais-moi un résumé »
Bon : « Résume ce texte en 3 phrases dans un style humoristique » - Être trop verbeux
L’IA perd le fil avec trop d’infos mal structurées. Sois clair et structuré. - Être trop fermé
Tu bloques la créativité si tu n’autorises aucune liberté. Donne un cadre, mais laisse une marge.
Et si tu lançais ton métier de prompteur freelance ?
Des centaines de freelances vivent déjà de la création de prompts pour des entreprises, des formateurs, des chatbots ou des agences. Tu peux proposer tes services sur Malt, Upwork ou même créer ton propre studio de prompting IA. C’est le début d’une nouvelle spécialisation, aussi sérieuse que le SEO ou le copywriting.
L’IA ne remplace pas les humains. Elle décuple les humains qui savent l’utiliser.
Le Prompt Engineering est plus qu’un buzzword : c’est une compétence professionnelle, créative, et incroyablement puissante. Tu n’as pas besoin de coder. Juste d’apprendre à écrire avec intention, précision et méthode.
Tu veux devenir prompteur en IA et ne pas louper le train de l’avenir ?
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Et si tu veux aller plus loin, commente “PROMPT POWER” et je t’enverrai une checklist PDF des 10 meilleurs prompts pour débuter comme un pro.
Merci pour cet article
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