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Prompt engineering, the normal version

The 7 techniques that work to get better AI responses. No need to be technical: context, precision, examples. With ready-to-copy patterns.

10 min readUpdated May 3, 2026

En une phrase

Le prompt engineering, c'est l'art de bien parler à une IA pour obtenir de meilleures réponses. Pas besoin d'être technicien : 7 règles simples suffisent pour passer de réponses moyennes à des réponses excellentes.

💬
Le concept en 10 secondes
Un LLM (ChatGPT, Claude, Gemini...) prédit la réponse la plus probable à ce que tu écris. Si tu écris mal ta question, il devine mal. Si tu écris précisément, il répond précisément. C'est tout.

Les 7 règles à retenir :

  1. Donne du contexte : qui tu es, à qui c'est destiné
  2. Sois précis sur le format : longueur, ton, structure
  3. Donne des exemples : "fais comme ceci"
  4. Découpe en étapes : "fais d'abord X, puis Y"
  5. Demande de réfléchir : "explique ton raisonnement"
  6. Itère : si la réponse n'est pas bonne, dis pourquoi et redemande
  7. Vérifie toujours : ne jamais faire confiance aveuglément

Pourquoi c'est important ?

Voici la même question posée de 2 manières différentes :

L'impact du prompt engineering

 🥱❌ Mauvais prompt🎯✅ Bon prompt
PromptÉcris un email à mon bossÉcris un email professionnel court (5 lignes max) à mon manager pour lui demander un congé du 12 au 16 mai. Ton respectueux mais cordial. Mentionne que mon collègue Pierre prendra mes dossiers urgents.
RésultatEmail générique de 200 mots, ton bizarre, manque de précisionEmail parfait, juste à signer
Effort suivantRéécriture complèteEnvoyer

Le deuxième prompt prend 30 secondes de plus à écrire. Mais il fait gagner 5 minutes de réécriture. Sur 100 prompts, ça fait 8 heures gagnées par semaine.

Règle 1 : Donne du contexte

L'IA n'a aucune idée de qui tu es, de ce que tu fais, de ton entreprise. Elle suppose que tu es un anglophone moyen qui écrit à un autre anglophone moyen. Tout ce que tu ne dis pas, elle le devine — souvent mal.

La structure CTA
Contexte : qui tu es, ta situation Tâche : ce que tu veux concrètement Audience : à qui c'est destiné Exemple : "Je suis [contexte: chef de produit dans une startup fintech]. Aide-moi à [tâche: rédiger une note interne d'1 page] pour [audience: l'équipe tech qui doit comprendre nos prochaines priorités produit]."

Avant : "Explique-moi le RGPD" Après : "Je suis stagiaire en marketing dans une PME française. Explique-moi le RGPD en 200 mots, avec les 3 obligations principales qui vont impacter mon travail (collecte d'emails, cookies, segmentation client)."

La deuxième version te donnera une réponse directement utilisable, alors que la première te donnera un cours de droit générique.

Règle 2 : Sois précis sur le format

L'IA peut générer n'importe quel format : email, tableau, liste, JSON, code, dialogue, plan, résumé, traduction... Mais il faut le demander explicitement.

Vocabulaire de format à connaître
- Longueur : "en 100 mots", "5 puces max", "1 paragraphe" - Structure : "sous forme de tableau", "en JSON", "liste numérotée" - Ton : "formel", "amical", "humoristique", "ton de Steve Jobs" - Niveau : "pour un enfant de 10 ans", "pour un expert" - Langue : "en français", "en anglais business"

Mauvais : "Résume ce document" Bon : "Résume ce document en 5 puces, chacune commençant par un verbe d'action, format 'Action → Bénéfice'. Ton professionnel mais direct."

Effet du format précis sur la satisfaction

Format précis demandé87% satisf.
Format vague42% satisf.
Aucune précision28% satisf.

Règle 3 : Donne des exemples (few-shot)

Le few-shot prompting, c'est juste donner 1 à 5 exemples de ce que tu veux. C'est la technique la plus efficace pour obtenir des résultats consistants.

📝
Few-shot en pratique
Au lieu de décrire ce que tu veux (long, ambigu), montre-le avec 2-3 exemples. L'IA va capter le pattern instantanément.

Sans exemple : "Génère 5 noms de produits modernes" → Réponse aléatoire et générique

Avec 2 exemples :

Génère 5 noms de produits dans ce style :
- Notion (productivité, court, mémorable)
- Linear (gestion projet, ressemble à un mot anglais courant)

Voici 5 nouveaux :

→ L'IA comprendra le style et te proposera des noms cohérents

C'est utilisé partout en prod : extraction de données, classification, génération de code, écriture dans un style spécifique.

Règle 4 : Découpe en étapes (chain-of-thought)

Pour les tâches complexes, ne demande pas le résultat final directement. Demande à l'IA de passer par des étapes.

Demande directe vs étapes

 ❌ Direct🪜✅ Par étapes
PromptCombien coûte un voyage NYC pour 2 personnes 5 jours ?Calcule le coût d'un voyage NYC 5j pour 2 personnes. Étape 1 : vols A/R. Étape 2 : hôtel milieu de gamme. Étape 3 : repas. Étape 4 : activités. Étape 5 : total.
PrécisionApproximative, parfois fausseDétaillée et vérifiable
Possibilité de corrigerTout ou rienTu peux ajuster chaque ligne

Astuce : ajoute simplement "Réfléchis étape par étape" à la fin de tes prompts complexes. Sur les modèles récents, ça améliore la précision de 20-40% sur les tâches de raisonnement.

Règle 5 : Demande de "réfléchir avant"

Les nouveaux modèles "raisonnement" (Claude Opus, GPT-5 thinking, DeepSeek R2) ont un mode "pensée" où ils réfléchissent en interne avant de te répondre. Mais même les modèles classiques bénéficient d'un coup de pouce.

Phrases magiques
- "Avant de répondre, liste les hypothèses que tu fais" - "Identifie d'abord les pièges dans ce problème" - "Quels sont les arguments pour ET contre cette idée ?" - "Critique ta propre réponse : qu'est-ce qui pourrait être faux ?" - "Donne 3 réponses possibles, puis dis laquelle est la meilleure et pourquoi"

C'est particulièrement utile pour :

  • Décisions complexes (devrais-je faire X ou Y ?)
  • Analyse de risques
  • Choix techniques
  • Stratégies marketing

Règle 6 : Itère, ne recommence pas

90% des gens font une seule tentative et se disent "l'IA est nulle". Erreur. Il faut itérer : comme avec un humain, la première version n'est jamais parfaite.

Le pattern d'itération
1. Premier prompt → réponse approximative 2. "Bien, mais [X est mauvais]. Refais en [corrigeant Y]" 3. "Mieux. Maintenant [adapte à Z]" 4. "Parfait, juste [ajuste ce détail]" Tu n'as PAS besoin de tout réécrire. L'IA garde le contexte de la conversation.

Exemple concret d'itération sur un email :

Toi : Écris-moi un email pour relancer un client qui n'a pas répondu depuis 2 semaines
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Prompt EngineeringPratiqueChatGPTProductivité

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