Concept

Prompt

Un prompt, c'est le texte que tu écris pour dire à une IA générative ce qu'elle doit faire et dans quel style.

D'où ça vient

La notion de prompt est devenue courante pendant l'essor de l'IA des années 2020. Le mot a même été finaliste au mot de l'année d'Oxford en 2023. Des entreprises ont alors embauché des « prompt engineers » pour rédiger de bons prompts, mais ce titre est devenu moins fréquent, parce que les modèles produisent maintenant de meilleurs prompts et que les employés reçoivent de la formation de base.

C'est quoi, concrètement

Un prompt est un texte en langage naturel qui décrit la tâche que l'IA doit accomplir. Ça peut être une question, une consigne ou un texte plus long qui contient du contexte, des instructions et l'historique de la conversation. Pour une image ou de la musique, le prompt décrit plutôt le résultat voulu. Au quotidien, tu t'en sers pour guider l'IA vers des réponses plus justes, plus utiles et plus constantes.

Exemples

Prompt avec exemples (multi-shot) : Tu glisses quelques exemples dans ton prompt pour que le modèle comprenne le modèle de réponse attendu, comme des paires mot français et mot anglais.
Chaîne de raisonnement (chain-of-thought) : Tu demandes au modèle de résoudre un problème étape par étape avant de donner sa réponse finale, ce qui aide surtout pour les calculs et la logique.
Attribution d'un rôle : Tu demandes au modèle d'adopter un rôle ou un personnage pour orienter le ton et le contenu de ses réponses.
Prompts pour images (DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney) : Tu décris le sujet, le médium, le style, l'éclairage, la couleur et la texture pour obtenir l'image voulue.
RAG (génération augmentée par récupération) : Le modèle répond en s'appuyant sur un ensemble de documents que tu lui fournis, ce qui lui permet d'utiliser des informations à jour ou propres à ton domaine.

Ce que ça permet

Tu peux guider une IA avec des mots simples, sans programmer.
Préciser le contexte, le style et le format de sortie améliore la pertinence des réponses.
Donner des exemples aide le modèle à saisir ce que tu attends.
Demander un raisonnement étape par étape aide pour les problèmes de maths et de logique.
Des techniques comme le RAG permettent au modèle de s'appuyer sur des documents précis et réduisent les hallucinations.

Pièges à éviter

Les modèles sont très sensibles: un petit changement de formulation, de ponctuation ou d'ordre peut changer beaucoup le résultat.
Une technique qui marche bien avec un modèle peut moins bien fonctionner avec un autre.
Le raisonnement étape par étape n'aide pas toujours: les gains sont surtout en maths et en logique, et il peut ralentir les réponses pour des questions simples.
Les modèles d'images comprennent mal la négation: « une fête sans gâteau » peut très bien montrer un gâteau.
L'injection de prompt est une attaque informatique qui utilise des prompts malveillants pour détourner un modèle.

Pour ta PME

Une PME peut se bâtir une petite bibliothèque de prompts testés pour ses tâches courantes, comme rédiger un courriel, résumer un document ou préparer une description de produit. Précise toujours le contexte, le ton et le format voulus, puis relis et valide chaque résultat avant de l'utiliser. Évite d'inscrire dans un prompt des renseignements personnels ou confidentiels sur tes clients ou ton entreprise, et garde la Loi 25 en tête.

Sources : Wikipédia · mis à jour le 2026-11-06

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