Prompt Engineering

Définition

Le prompt engineering, ou ingénierie de prompt, est l’art de formuler des instructions précises, ciblées et contextualisées à une intelligence artificielle générative afin d’en maximiser la pertinence, la clarté et l’utilité des réponses.

Autrement dit, c’est la manière dont on “parle” à une IA pour qu’elle comprenne non seulement ce qu’on lui demande, mais aussi comment on attend qu’elle le fasse.

Pourquoi c’est important ?

Avec la généralisation des outils comme ChatGPT, DALL·E, Midjourney ou Claude, l’accès à l’IA n’est plus une barrière. Ce qui fait désormais la différence, c’est la qualité des consignes formulées.

Le prompt engineering devient une compétence stratégique pour :

• Gagner du temps sur des tâches à faible valeur ajoutée
• Obtenir des contenus fiables, ciblés et réutilisables
• Maintenir le contrôle éditorial et créatif malgré l’automatisation
• Optimiser l’usage de l’IA selon les métiers, les canaux et les objectifs

À quoi ça sert (selon les métiers) ?

Le prompt engineering s’adapte à une variété de contextes professionnels :

Pour les marketers

• Générer des contenus SEO, posts sociaux, newsletters
• Créer des slogans, scripts vidéo ou landing pages
• Faire du brainstorming pour des campagnes

Pour les RH

• Rédiger des fiches de poste ou des mails de recrutement
• Générer des scénarios d’entretien ou des supports onboarding
• Produire des évaluations structurées

Pour les communicants

• Rédiger des communiqués de presse
• Synthétiser des documents longs
• Créer des visuels ou concepts narratifs

Pour les analystes / veille stratégique

• Résumer des articles, extraire des insights
• Comparer plusieurs sources ou scénarios
• Créer des rapports personnalisés

Pour les développeurs

• Générer du code commenté
• Résoudre des erreurs via prompts-guides
• Créer des cas de test ou de documentation

Différence entre prompt simple et prompt structuré

Prompt simple : “Écris une accroche sur l’IA.” → Résultat vague, souvent générique.

Prompt structuré : “Tu es un expert en marketing B2B. Rédige une accroche LinkedIn pour présenter un webinaire sur l’usage de l’IA dans la prospection. Ton professionnel, 200 caractères max.” → Résultat ciblé, exploitable, conforme à l’intention.

Construction d’un bon prompt

Un prompt efficace repose souvent sur les éléments suivants :

Élément	Description
Rôle	Le point de vue demandé à l’IA (ex. : expert SEO, RH, UX, avocat…)
Contexte	Informations utiles sur le public, l’objectif ou la situation
Tâche	Ce que vous attendez précisément (rédiger, analyser, résumer…)
Format	Paragraphe, liste à puces, tableau, scénario…
Ton / Style	Exemple : pédagogique, inspirant, technique, neutre, commercial
Contraintes	Longueur, mots-clés, style interdit, niveau de langue, etc.

Techniques avancées

• Prompt itératif : découper une tâche complexe en plusieurs demandes progressives
• Chain-of-thought prompting : demander à l’IA d’exposer son raisonnement avant sa conclusion
• Prompt négatif : indiquer ce que l’on ne souhaite pas dans la réponse
• Prompt de rôle : attribuer un rôle clair à l’IA pour cibler la réponse
• Few-shot prompting : inclure un ou deux exemples pour orienter le style ou la structure

Limites et vigilance

• L’IA reste probabiliste, même avec un bon prompt
• Le contexte métier doit être fourni pour éviter les erreurs
• Une relecture humaine reste toujours indispensable
• Les contenus sensibles doivent être vérifiés (RH, juridique, image de marque)

Enjeux organisationnels

• Mutualiser les prompts efficaces dans une bibliothèque interne
• Former les équipes non techniques à bien structurer leurs demandes
• Mettre en place une gouvernance IA claire et vérifiable
• Aligner les productions IA avec la stratégie de marque

FAQ