Le prompt

Ce cours reprend la deuxième journée de la formation « IA 3 jours » et en fait un parcours autonome : tout ce qui touche à l'écriture des consignes données à un modèle — du premier essai maladroit au prompt qu'on réutilise, puis aux outils qui exécutent ces consignes à votre place.

C'est quoi, un prompt ?

Définition simple à donner d'emblée : le prompt, c'est la consigne que vous donnez au modèle. C'est votre seule véritable commande — il n'y a ni menu, ni bouton, ni paramètre caché. Tout passe par là.

La comparaison qui fonctionne le mieux en salle : ce n'est pas une requête Google, c'est un brief. Sur Google, on tape trois mots-clés et on trie les résultats soi-même. Avec un modèle, on décrit ce qu'on veut obtenir, comme on le ferait à un stagiaire compétent mais qui ne connaît ni votre entreprise, ni votre dossier, ni vos habitudes. Toute la journée découle de ce basculement : passer du mot-clé au brief.

Rappel de la mécanique vue hier : le modèle calcule la suite la plus probable, avec une part d'aléatoire. Le prompt est donc ce qui réduit la marge d'interprétation. Plus la consigne est cadrée, plus le résultat est stable et reproductible — c'est l'argument à donner à ceux qui trouvent que « l'IA répond n'importe quoi ».

Le message à faire passer avant toute technique : la qualité de la réponse dépend beaucoup plus de la qualité de la demande que du choix de l'outil. C'est une bonne nouvelle, parce que ça, ça s'apprend.

Le prompt itératif

Le principe — On n'écrit pas le prompt parfait du premier coup. On lance une première demande volontairement simple, on regarde ce qui revient, et on corrige : « plus court », « change le ton », « reprends le deuxième paragraphe », « tu as oublié la contrainte de budget ». La conversation est l'outil de travail, pas la première réponse.

Pourquoi ça marche — Le modèle garde le fil de l'échange. Chaque correction s'ajoute au contexte : vous construisez progressivement un cadre de plus en plus précis, sans avoir à tout anticiper. C'est aussi beaucoup plus naturel pour un débutant que de rédiger un prompt structuré de vingt lignes.

Le geste à enseigner — Ne jamais jeter une réponse insatisfaisante pour repartir de zéro.

Dire ce qui ne va pas. « Ce n'est pas ça » est déjà une consigne exploitable ; « c'est trop formel et trop long, je veux le ton d'un mail entre collègues, en cinq lignes » est une consigne excellente.

Les limites à connaître — Une conversation qui s'allonge finit par dériver : le modèle traîne les versions précédentes et les consignes contradictoires. Quand on tourne en rond, le bon réflexe est de repartir sur une conversation neuve, en y injectant d'emblée ce qu'on a appris.

C'est le lien direct avec la fenêtre de contexte vue hier.

Le prompt directif

Le principe — L'inverse de l'itératif : on écrit une consigne complète et structurée dès le départ — rôle, contexte, tâche, contraintes, format attendu — et on obtient un résultat directement exploitable, ou presque.

Quand le préférer — Dès qu'une tâche est récurrente ou que le résultat doit être homogène.

Un compte rendu de réunion, une fiche produit, une réponse type à un client : on écrit le prompt une fois, on le conserve, on le réutilise. C'est là que le gain de temps devient réel et mesurable.

Le vrai bénéfice, à souligner — Un prompt directif devient un actif de l'entreprise. On peut le partager, le faire évoluer, le standardiser dans une équipe. C'est la différence entre un collaborateur qui bricole dans son coin et une organisation qui capitalise.

Comment les articuler — Les deux approches ne s'opposent pas, elles se suivent. On explore en itératif jusqu'à obtenir ce qu'on veut, puis on fige la recette en prompt directif.

Faites-le vivre en salle : c'est l'exercice le plus convaincant de la journée.

L'importance de la dictée vocale

Pourquoi c'est décisif — C'est le conseil qui change le plus vite les pratiques, et le moins souvent donné. Un prompt tapé fait deux lignes parce que taper est fatigant. Un prompt dicté en fait quinze, parce que parler ne coûte rien. Or la richesse du contexte est précisément ce qui fait la qualité de la réponse. La dictée ne fait pas gagner du temps de saisie : elle fait produire de meilleurs prompts.

La dictée native de l'outil — ChatGPT, Claude, Gemini et Le Chat intègrent tous un micro dans l'interface, sur mobile comme sur ordinateur. C'est la voie la plus simple, et la transcription est faite par le modèle lui-même, donc très fiable même sur le vocabulaire métier.

La dictée système sur Windows — Raccourci Windows + H, dans n'importe quel champ de saisie. L'intérêt : ça fonctionne partout — dans le navigateur, dans Word, dans Outlook, dans un CRM — et pas seulement dans l'outil d'IA. Sur Mac, l'équivalent se règle dans les préférences de dictée ; sur mobile, c'est le micro du clavier.

Le conseil de posture — Dites aux participants de parler comme ils expliqueraient la demande à un collègue : dérouler le contexte, les contraintes, ce qu'on veut éviter, à qui ça s'adresse. Peu importe les hésitations et les répétitions — le modèle s'en accommode très bien. C'est l'exercice à faire faire en salle, micro à la main : l'écart de qualité avec le prompt tapé est immédiatement visible.

Écriture complète ou abrégée

La question que tout le monde pose — Faut-il faire des phrases correctes, ou peut-on écrire en style télégraphique ?

La réponse — Le modèle comprend très bien un style abrégé : « mail client retard livraison, ton désolé mais ferme, 5 lignes » fonctionne parfaitement. L'orthographe approximative, les fautes de frappe et l'absence de ponctuation ne dégradent quasiment pas le résultat. Ce qui compte, ce n'est pas la forme, c'est la présence de l'information.

La nuance importante — Abrégé ne veut pas dire vague. Un prompt court mais précis est excellent ; un prompt court et flou donne une réponse générique. Le risque du style télégraphique, c'est d'omettre le contexte en croyant gagner du temps — et de perdre trois allers-retours ensuite.

Le seul cas où la rédaction complète s'impose — Quand la formulation est elle-même le sujet : si vous voulez que le modèle reprenne votre style, ou qu'il travaille sur un texte existant, donnez-lui du texte propre. Il imite ce qu'il reçoit.

La politesse

La question revient toujours — « Est-ce qu'il faut dire s'il vous plaît et merci ? » Elle amuse le groupe, et elle mérite une vraie réponse.

Ce que ça change sur le résultat — Presque rien. La politesse n'améliore pas la qualité des réponses de façon significative. Elle consomme quelques tokens de plus, ce qui est négligeable pour un usage individuel — mais représente des coûts de calcul considérables à l'échelle mondiale, ce qu'OpenAI a d'ailleurs reconnu publiquement.

La nuance mesurée — En revanche, un ton franchement agressif ou méprisant tend à légèrement dégrader les résultats dans les tests. Autrement dit : la politesse n'aide pas beaucoup, mais la brutalité peut nuire un peu. Le neutre efficace est le meilleur réglage.

L'angle intéressant à donner — La vraie question n'est pas technique mais humaine.

Beaucoup de gens restent polis par habitude, et ce n'est pas absurde : on prend rarement des habitudes de communication à géométrie variable. Dans une équipe, c'est aussi un marqueur de la façon dont on parle de l'outil. Conclusion à donner : faites comme vous voulez, ce n'est pas ça qui fera la différence — la différence se joue sur le contexte que vous fournissez.

Astuce 1 — Le méta-prompting

Le principe — Demander au modèle d'écrire le prompt à votre place. On lui explique l'objectif en langage courant, et on lui demande de produire la consigne optimale, qu'on ira ensuite utiliser.

La formulation type — « Je veux obtenir [objectif]. Écris-moi le prompt idéal pour cela, en incluant le rôle, le contexte, les contraintes et le format attendu. Ne réponds pas à la demande, écris seulement le prompt. »

Pourquoi c'est puissant — Le modèle connaît mieux que vous ce à quoi il répond bien. Il pense à des éléments que vous n'auriez pas mentionnés — préciser le public, imposer une structure, interdire certaines formulations. C'est la façon la plus rapide de faire progresser un débutant : il apprend en lisant les prompts qu'on lui génère.

L'usage en formation — Excellent premier exercice de la journée. Chacun décrit une tâche de son quotidien, demande le prompt, puis le teste. On compare ensuite les prompts obtenus : c'est là que la structure devient évidente, sans avoir eu à la théoriser.

Astuce 2 — Le méta-prompting par questionnaire

Le principe — Variante plus efficace encore : au lieu de laisser le modèle deviner votre contexte, on lui demande de vous interroger d'abord.

La formulation type — « Je veux obtenir [objectif]. Avant de rédiger quoi que ce soit, pose-moi toutes les questions dont tu as besoin pour produire un résultat vraiment adapté. Une question à la fois. »

Pourquoi c'est supérieur — Le principal défaut des prompts des débutants, ce n'est pas la structure, c'est le manque d'information. Le modèle ne connaît ni votre entreprise, ni votre interlocuteur, ni l'historique du dossier. En vous questionnant, il va chercher exactement ce qui lui manque — et vous fait verbaliser des éléments que vous n'auriez jamais pensé à donner.

Le bénéfice pédagogique — Les participants découvrent en direct tout ce qu'ils omettaient.

Après trois ou quatre passages, ils anticipent les questions et rédigent spontanément de meilleurs prompts. C'est de l'auto-formation par l'outil lui-même.

La variante à connaître — Ajouter « une question à la fois » évite de recevoir une liste de quinze questions décourageante. Et terminer par « quand tu as assez d'éléments, propose-moi le prompt final » boucle proprement avec l'astuce précédente.

Astuce 3 — Le reverse prompting

Le principe — Faire le chemin inverse : on fournit au modèle un résultat qu'on juge bon — un texte, un document, un rendu existant — et on lui demande de reconstituer le prompt qui permettrait de le produire.

La formulation type — « Voici un document que je trouve réussi. Analyse-le, puis écris-moi le prompt qui permettrait d'obtenir un résultat de cette qualité et de ce style pour un autre sujet. »

Les cas d'usage concrets — Reproduire le style d'un rédacteur de l'équipe. Industrialiser un livrable qu'on fait bien mais artisanalement. Comprendre pourquoi une réponse obtenue par hasard était excellente — et pouvoir la refaire. C'est le passage du coup de chance à la méthode.

L'autre usage, souvent oublié — Le reverse prompting sert aussi à décortiquer. Sur un document reçu, il permet de faire expliciter la structure, les intentions, les ressorts d'écriture.

Utile pour analyser une communication concurrente, ou pour former quelqu'un à la rédaction.

Rédiger un prompt : la matrice progressive

La méthode à faire pratiquer en salle : partir du plus simple et enrichir couche par couche, en observant à chaque étape ce que ça change. C'est beaucoup plus efficace que de présenter d'emblée une structure complète, que personne ne retient.

Étape 1 — La demande brute — « Fais [la tâche]. » Exemple : « Rédige un mail d'annulation de réunion. » On obtient quelque chose de générique et d'utilisable à 40 %. C'est le point de départ de tout le monde, et il faut le montrer tel quel.

Étape 2 — Ajouter la matière — « Fais [la tâche] à partir de ces éléments : [contexte, données, contraintes]. » C'est le saut de qualité le plus important de toute la journée, et le plus simple. Le modèle ne devine pas votre dossier : donnez-lui les faits, les noms, les dates, l'historique. Ici, la dictée vocale reprend tout son sens.

Étape 3 — Ajouter le rôle — « Tu es [un responsable commercial expérimenté / un juriste / un formateur]. » Le rôle oriente le vocabulaire, le niveau de détail et les réflexes professionnels. À nuancer honnêtement : l'effet est réel mais modeste sur les modèles récents, bien moins spectaculaire qu'il y a deux ans. Ne pas le survendre.

Étape 4 — Ajouter l'audience — « Ce texte s'adresse à [un client mécontent / un comité de direction / des apprenants débutants]. » Effet immédiat et très visible sur le niveau de langue, la longueur et ce qui est explicité ou non. C'est souvent le levier le plus rentable après le contexte.

Étape 5 — Ajouter le format — « En 5 points / sous forme de tableau à trois colonnes / en 200 mots maximum / avec un objet de mail. » Le format est ce qui rend un résultat directement exploitable au lieu d'être à retravailler. C'est aussi la contrainte la mieux respectée par les modèles.

Étape 6 — Ajouter le style — « Ton direct, sans jargon, phrases courtes » — ou mieux : « dans le style de ce texte que je te fournis en exemple ». Un exemple vaut toujours mieux qu'une description : c'est le principe du reverse prompting, appliqué ici.

Étape 7 — Tout autre élément pertinent — Ce qu'il faut éviter (« pas de superlatifs », « ne pas mentionner le prix »), les sources à utiliser, la langue, ce qu'il faut faire en cas de doute (« si une information te manque, demande-la-moi au lieu de l'inventer » — consigne particulièrement utile). C'est aussi ici qu'on place les contraintes propres à l'entreprise.

Le message final de la séquence — Personne n'a besoin des sept couches à chaque fois.

Pour un usage courant, les étapes 2, 4 et 5 — matière, audience, format — couvrent l'essentiel du gain. Les autres se justifient quand le prompt est destiné à être réutilisé.

Cas d'usage

Après la méthode, la mise en pratique. Cinq familles d'usage à faire travailler, dans cet ordre : elles vont du moins engageant au plus impliquant.

Recherche d'information

Le premier réflexe de tout le monde, et le plus risqué. Le point clé à enseigner : toujours exiger les sources et activer la recherche web. Sans source, une réponse est une hypothèse formulée avec aplomb. Faire pratiquer la formule « réponds uniquement à partir de sources récentes que tu cites, et indique-moi ce que tu n'as pas pu vérifier ». Positionner Perplexity ici comme l'outil dédié. Et poser le principe qui sera repris en journée 3 : plus l'enjeu est fort, plus la vérification est obligatoire.

Rédaction — correction et réécriture

Le cas d'usage le plus rentable et le moins risqué : le contenu vient de vous, le modèle ne fait que le retravailler. Corriger, raccourcir, changer de ton, adapter à un autre public, traduire, transformer des notes en texte propre. Aucun risque d'invention puisque la matière est fournie.

C'est par là qu'il faut faire commencer les plus réticents.

Rédaction — création et production

Un cran au-dessus : produire à partir d'un brief. Mails, comptes rendus, supports, publications, argumentaires, trames de formation. C'est là que la matrice progressive prend tout son sens, et là que les prompts directifs réutilisables se justifient. Le principe à marteler : votre rôle passe de rédacteur à donneur d'ordre et validateur.

Analyse

Le gain le plus sous-estimé. Croiser des documents longs, comparer des versions d'un contrat, extraire des points de désaccord, structurer des retours de questionnaires, repérer des incohérences dans un tableau. C'est ici que la grande fenêtre de contexte vue hier devient concrète. Bien insister sur la démarche : donner les documents, poser une question précise, et demander systématiquement où l'information a été trouvée.

Accompagnement

L'usage le plus discret et souvent le plus apprécié. Le modèle comme partenaire de réflexion : préparer un entretien difficile, faire l'avocat du diable sur une décision, s'entraîner à une objection commerciale, structurer une idée encore floue, apprendre un sujet en se faisant expliquer puis interroger. Deux formulations à donner : « joue le rôle de mon interlocuteur et mets-moi en difficulté », et « explique-moi ce sujet comme à un débutant, puis pose-moi trois questions pour vérifier que j'ai compris ».

Les agents

Explications — Rappel de la journée 1 : un agent ne se contente pas de répondre, il agit. Il décompose un objectif, utilise des outils — recherche web, fichiers, applications — observe le résultat et enchaîne jusqu'au but. La bascule à faire sentir : on ne rédige plus une consigne pour obtenir un texte, on confie une mission et on récupère un travail fait. Ce qui change aussi, c'est le rapport au temps : quelques secondes pour une réponse, plusieurs minutes voire plusieurs heures pour une tâche d'agent.

Ce que ça implique pour le prompt : il devient un cahier des charges. Objectif final, périmètre, ressources autorisées, critères de réussite, et ce qu'il faut faire en cas de blocage. Plus la tâche est longue, plus l'ambiguïté du départ coûte cher — un agent qui part dans la mauvaise direction y reste longtemps.

Le cadre à poser dès maintenant : périmètre restreint, droits limités, validation humaine sur tout ce qui engage — envoi, publication, suppression, dépense. On garde l'humain dans la boucle par conception, pas par méfiance.

Production — L'usage concret et immédiat des agents : leur confier des chaînes de tâches qu'on faisait à la main. Rassembler des informations dispersées et en faire un document ; traiter une série de fichiers de la même façon ; préparer un dossier complet à partir de plusieurs sources ; reprendre un livrable existant et le décliner. La règle pratique : commencer par une tâche qu'on sait faire soi-même et qu'on saura donc vérifier. On n'apprend pas à déléguer sur ce qu'on ne maîtrise pas.

Stratégie — Le niveau au-dessus, celui qui intéresse les décideurs. Quelles tâches méritent d'être confiées à un agent ? Les trois critères : la tâche est répétitive, ses étapes sont décrivables, et son résultat est vérifiable. Si l'un des trois manque, l'agent est une fausse bonne idée. Poser aussi les questions d'organisation : qui écrit et maintient l'agent, qui valide ses sorties, que se passe-t-il quand il se trompe, et comment mesure-t-on le gain réel. C'est ce qui distingue une démonstration impressionnante d'un déploiement qui tient.

Le pré-vibe coding : les artefacts de Claude

De quoi il s'agit — Décrire en langage courant un petit outil — un calculateur, un simulateur, un formulaire, un tableau de bord, un quiz — et le voir apparaître fonctionnel dans la conversation, sans écrire une ligne de code ni rien installer. On l'ajuste ensuite en continuant à discuter.

Pourquoi commencer par là — C'est le moment qui déclenche le déclic chez les non-techniciens. Aucun prérequis, aucun risque, résultat immédiat et visible. C'est aussi la meilleure démonstration du prompt itératif : on demande, on regarde, on corrige, en boucle.

Cas d'usage réalistes pour un public de formateurs — Un quiz d'évaluation, un calculateur de tarif ou de rentabilité, une grille d'auto-positionnement, un outil de visualisation pour illustrer un concept en salle. Des choses qu'on aurait renoncé à faire parce que ça demandait un développeur.

Les limites à annoncer — C'est un prototype, pas un logiciel d'entreprise : pas d'hébergement pérenne, pas de gestion fine des utilisateurs, pas de sécurité de niveau production. La bonne façon de le présenter : c'est parfait pour valider une idée, faire une démonstration, ou outiller un besoin ponctuel.

Le vibe coding : Claude Code

De quoi il s'agit — Le cran au-dessus : un assistant qui travaille directement sur de vrais fichiers, sur votre machine. Il lit un projet existant, écrit et modifie du code, exécute des commandes, teste, corrige ses erreurs et recommence. On lui parle en langage courant, il fait le travail technique.

L'expression « vibe coding » — Elle désigne le fait de décrire l'intention plutôt que l'implémentation : on dit ce qu'on veut, pas comment le faire. Le terme est à la mode ; il vaut mieux l'expliquer que de le subir en salle.

Ce que ça permet pour un non-développeur — Automatiser des traitements de fichiers, produire des scripts qui font gagner des heures, générer des documents en série, exploiter des données sans passer par un tableur. Et pour ceux qui codent un peu, un changement d'échelle complet dans ce qu'ils peuvent entreprendre.

Les précautions — Il agit vraiment sur vos fichiers : travailler sur des copies, garder une sauvegarde, valider avant d'exécuter ce qui modifie ou supprime. Et ne pas confondre « ça marche » avec « c'est juste » : le code produit doit être vérifié sur ses résultats. C'est le retour direct du principe de la journée 3.

Les outils d'automatisation : n8n

De quoi il s'agit — Un outil qui relie vos applications entre elles et déclenche des enchaînements automatiques : quand un événement se produit ici, faire cela là-bas.

Formulaire rempli, mail reçu, ligne ajoutée dans un tableur, fichier déposé — et à l'arrivée, une action dans un CRM, une notification, un document généré, une réponse envoyée.

Ce que l'IA y ajoute — On insère un modèle comme une étape de la chaîne : classer une demande entrante, résumer un contenu, rédiger une réponse, extraire des informations d'un document. On passe de « je demande à l'IA » à « ça tourne tout seul ».

Pourquoi n8n plutôt qu'un autre — Interface visuelle par blocs, très large catalogue de connexions, et surtout la possibilité de l'héberger soi-même — argument décisif quand les données ne doivent pas sortir de l'entreprise. Mentionner qu'il existe des alternatives grand public plus simples, et que le principe est le même.

Le point de méthode — Une automatisation ne se conçoit pas devant l'écran. On décrit d'abord le processus tel qu'il existe, on identifie l'étape répétitive, on la teste à la main avec un prompt figé, et seulement ensuite on l'automatise. Automatiser un processus mal défini revient à industrialiser un problème.

Dust — la plateforme d'agents d'entreprise

De quoi il s'agit — Éditeur français, fondé à Paris en 2023, site dust.tt. Là où n8n automatise des enchaînements techniques, Dust permet de créer des agents métier connectés aux données internes de l'entreprise — Drive, Notion, Slack, CRM, base documentaire — sans écrire de code. On décrit ce que l'agent doit faire, on lui donne accès à certaines sources, et on le met à disposition des équipes.

Ce qui le distingue — Il ne développe pas ses propres modèles : il branche ceux des autres — Claude, GPT, Gemini, Mistral — et permet d'en changer selon la tâche. L'entreprise n'est donc pas enfermée chez un fournisseur unique. C'est le prolongement direct de ce qu'on disait sur le choix du bon modèle selon l'usage.

Pourquoi le citer devant un public français — Hébergement européen, conformité RGPD et certifications de sécurité, données non utilisées pour l'entraînement des modèles. C'est la réponse concrète à la question de souveraineté posée en journée 1 : on peut utiliser les meilleurs modèles américains tout en gardant la maîtrise de ses données et un interlocuteur soumis au droit européen. Nuance honnête à ajouter : l'éditeur est français, mais les modèles qu'il utilise ne le sont pas — la dépendance est réduite, pas supprimée.

Le cas d'usage à faire imaginer — Un agent qui répond aux questions récurrentes des équipes à partir de la documentation interne ; un agent qui prépare une réponse type en s'appuyant sur les échanges passés ; un agent de veille sur un sujet métier. Pour un organisme de formation : un agent nourri des référentiels, des programmes et des retours de sessions, accessible à tous les formateurs.

Le point de méthode, le même que pour n8n — La difficulté n'est pas de créer l'agent — cela prend quelques minutes — mais de savoir quelles sources lui donner, qui y a droit, et comment vérifier ce qu'il répond. La gouvernance des accès est le vrai chantier.

Les IA agentiques : Claude Cowork

De quoi il s'agit — L'aboutissement de la journée : un espace de travail où l'on confie des tâches complètes de travail intellectuel — pas du code — et où l'assistant travaille de façon autonome sur des fichiers et des outils, sur la durée, en rendant compte du résultat.

La différence avec une conversation — Dans un chat, vous pilotez chaque étape. Ici, vous confiez une mission et vous revenez chercher le livrable. C'est le passage de l'assistance à la délégation — et c'est un vrai changement de posture professionnelle, pas seulement un changement d'outil.

Exemples parlants pour un organisme de formation — Rassembler et analyser les retours de plusieurs sessions pour en tirer un plan d'amélioration ; produire une déclinaison complète d'un module existant pour un nouveau public ; préparer un dossier de réponse à un appel d'offres à partir de documents existants ; mettre à jour une série de supports selon une nouvelle charte.

Le message de clôture de la journée — Trois niveaux à retenir, dans l'ordre : je demande, je fais faire, je délègue. La qualité du prompt reste le facteur déterminant aux trois niveaux — mais plus on monte, plus l'erreur de cadrage coûte cher. C'est exactement pour ça que la journée 3 existe.