L'ingénierie de prompt (Prompt Engineering) pour les nuls : le guide de démarrage

Tu as entendu parler d’« ingénierie de prompt » ou de « prompt engineering ». Ça sonne technique. Réservé aux experts. En vrai, c’est juste l’art de formuler ce que tu envoies à l’IA pour obtenir ce que tu veux. Pas besoin de diplôme. Pas besoin de coder. Ce guide est pour les vrais débutants : ce que signifie l’expression, pourquoi ça change tout, et les premières techniques à utiliser dès aujourd’hui. Sans blabla. Avec des exemples concrets.

Here’s why that matters. Un modèle de langage ne devine pas tes intentions. Il réagit au texte que tu lui envoies. Même requête, formulée autrement : résultat différent. L’ingénierie de prompt, c’est structurer ce texte pour réduire le flou et augmenter la pertinence. Rôle, contexte, tâche, contraintes. Exemples dans le prompt. Reformulation par étapes. Rien de magique : des choix que tu fais avant d’appuyer sur Entrée. Pour poser les bases, notre article qu’est-ce qu’un prompt et comment écrire la requête parfaite définit le prompt ; pour un tutoriel pas à pas vers ton premier prompt parfait, on te guide. Ici, on donne le cadre : pourquoi et comment ça s’appelle « ingénierie », et par où commencer.

L’ingénierie de prompt, ce n’est pas coder. C’est rédiger des instructions claires, dans un ordre logique, avec des contraintes précises.

C’est quoi, l’ingénierie de prompt ?

Prompt engineering (en français : ingénierie de prompt) désigne l’ensemble des techniques et des pratiques pour écrire des requêtes (prompts) qui donnent de meilleurs résultats avec les modèles de langage. Pas « faire parler l’IA » : orienter sa réponse. Choisir le bon rôle, donner le contexte, découper une tâche complexe, ajouter des exemples, borner le format et le ton. Tout ça, c’est de l’ingénierie de prompt. Les pros donnent des noms aux techniques (zero-shot, few-shot, chain-of-thought) ; toi, tu n’as pas besoin des noms pour les utiliser. Tu as besoin de savoir quoi mettre dans la zone de saisie, et dans quel ordre.

En pratique, dès que tu améliores volontairement ta formulation pour avoir une meilleure sortie, tu fais de l’ingénierie de prompt. C’est à la portée de tout le monde.

Pourquoi ça compte (même pour un débutant)

Sans structure, tu envoies « Explique-moi X ». Tu reçois une réponse longue, parfois hors-sujet ou trop technique. Avec un peu de structure (pour qui, en combien de points, quel ton), tu reçois une réponse exploitable. La différence n’est pas le modèle. C’est le prompt. Investir 1 à 2 minutes pour bien formuler te fait gagner du temps et de la frustration. Et plus tu pratiques, plus ça devient naturel.

Les 5 techniques de démarrage (sans jargon)

1. Donner un rôle à l’IA

En bref : Tu écris en début de prompt une phrase du type « Tu es un [expert en X] » ou « Tu es un formateur qui s’adresse à des débutants ». L’IA s’aligne sur ce rôle : ton, niveau de détail, vocabulaire.

Exemple. « Tu es un juriste qui vulgarise pour des non-juristes. Explique en 3 points ce qu’est un contrat de travail à durée indéterminée. »

Quand l’utiliser : Rédaction, explication, conseil. Pas indispensable pour une question factuelle simple.

2. Mettre le contexte (pour qui, pour quoi)

En bref : Tu précises qui va lire ou utiliser la réponse, et dans quelle situation. Ça évite les réponses trop générales ou trop techniques.

Exemple. « Je prépare une présentation pour des collégiens. Explique la photosynthèse en 5 phrases. »

Quand l’utiliser : Toujours quand la réponse dépend du public ou de l’usage (email, présentation, article, rapport).

3. Une tâche, un format, une longueur

En bref : Tu formules une tâche claire (« Rédige… », « Donne 5… », « Compare… ») et tu contraintes le format (liste, paragraphe, tableau) et la longueur (X phrases, X mots).

Exemple. « Donne 5 idées de titres pour un article sur le télétravail. Chaque titre en moins de 10 mots. Liste numérotée. »

Quand l’utiliser : À chaque prompt. C’est le cœur de l’ingénierie de prompt pour débutants.

4. Donner un ou deux exemples (few-shot)

En bref : Tu montres à l’IA ce que tu veux en donnant un (ou deux) exemples dans le prompt, puis tu demandes la même chose pour un nouveau cas. « Fais comme ceci : [exemple]. Maintenant fais la même chose pour [ton cas]. »

Exemple. « Voici un titre d’article : "Pourquoi le télétravail améliore la productivité". Donne 3 autres titres dans le même style (question directe, court, accrocheur). »

Quand l’utiliser : Quand le « style » ou le format est difficile à décrire en mots. Un exemple vaut mieux qu’un long paragraphe de consignes.

5. Découper les tâches complexes (chain-of-thought sans le dire)

En bref : Au lieu d’un prompt énorme (« Analyse ce texte, résume-le, donne 5 idées et rédige une conclusion »), tu découpes : un message pour le résumé, un pour les idées, un pour la conclusion. Ou tu numérotes les sous-tâches et tu rappelles « fais uniquement le point 2 ».

Exemple. Message 1 : « Résume ce texte en 5 bullet points. » Message 2 (après avoir reçu le résumé) : « À partir de ce résumé, donne 3 idées d’articles dérivés. »

Quand l’utiliser : Dès que tu as plus d’une chose à demander. Une tâche par message = moins d’oubli, plus de contrôle.

Workflow pas à pas : ton premier « prompt engineering »

Étape 1 : Choisir la tâche (une seule)

Écris en une phrase : « Je veux que l’IA me donne… » ou « Je veux que l’IA rédige… ». Cette phrase = le cœur du prompt.

Étape 2 : Ajouter rôle + contexte

Rôle : une phrase (« Tu es un expert en… »). Contexte : pour qui, pour quoi (une à trois phrases).

Étape 3 : Formuler la tâche + contraintes

Reprends la tâche. Ajoute format (liste, paragraphe, email) et longueur (X points, X phrases). Optionnel : ton (formel, décontracté), interdictions (« pas de jargon »).

Étape 4 : Optionnel — ajouter un exemple

Si le format ou le style est important, colle un exemple de ce que tu veux, puis « Fais la même chose pour [ton cas]. »

Étape 5 : Envoyer et itérer

Envoie. Si la réponse dérape, ne repart pas de zéro. Réponds dans le fil : « Raccourcis le 2e point », « Plus formel », « Donne une 2e version ». L’itération fait partie du jeu.

Scénarios réels

Scénario 1 — Tu veux un plan de présentation. Tu envoies « Donne-moi un plan pour une présentation sur X ». Plan vague. Avec ingénierie de prompt : « Tu es un expert en présentation. Je dois faire 10 min sur [sujet] pour [public]. Propose un plan en 5 parties avec un titre par partie et 2 sous-points. Logique : problème → solutions → exemples → conclusion. » Plan exploitable.

Scénario 2 — Tu veux qu’on te corrige un texte sans tout réécrire. Tu envoies « Corrige ce texte ». L’IA réécrit tout. Avec ingénierie de prompt : « Corrige uniquement les fautes d’orthographe et de grammaire. Ne change pas le style. Indique en fin de message la liste des corrections. » Tu gardes ta voix, tu obtiens les corrections.

Scénario 3 — Tu veux des idées très ciblées. Tu envoies « Donne-moi des idées pour un post LinkedIn ». Idées génériques. Avec ingénierie de prompt : « Je suis [métier]. Donne 3 idées de posts LinkedIn courts (3–4 lignes) sur [sujet]. Ton authentique, pas corporate. Chaque idée avec un angle différent. » Idées utilisables.

Ce que les débutants se trompent (et comment corriger)

Erreur 1 : Croire qu’il faut être technicien. L’ingénierie de prompt, c’est de la rédaction et de la structure. Pas du code. Correction : applique les 5 techniques ci-dessus sans t’inquiéter des termes (zero-shot, few-shot). Les noms viennent après.

Erreur 2 : Tout demander en un prompt. Dix consignes dans un message. L’IA en oublie. Correction : une tâche par message. Découpe. Pour des exemples de prompts efficaces à copier-coller, tu verras que chaque exemple ne fait qu’une chose.

Erreur 3 : Ne pas contraindre le format. Tu veux une liste, tu reçois un paragraphe. Correction : précise explicitement « sous forme de liste numérotée », « un paragraphe de 3 phrases », etc.

Erreur 4 : Abandonner après la première réponse. Tu envoies une fois, si ça ne va pas tu laisses tomber. Correction : itére. Un ou deux messages de suivi (« Plus court », « Donne une 2e version ») font souvent la différence. Pour aller plus loin sur pourquoi mon prompt ne fonctionne pas, on a listé les causes et les correctifs.

Pour creuser l’ingénierie de prompt sans jargon, les vidéos « prompt engineering for beginners » ou « comment bien formuler ses demandes à l’IA » sur YouTube montrent rôle, contexte, tâche et exemples. Tu y verras la même logique appliquée à des cas concrets. Pour enchaîner avec le lexique des 50 mots IA et faire écrire un texte par l’IA sans effet artificiel, ces guides complètent le cadre.

Foire aux questions (FAQ)

L’ingénierie de prompt, c’est pour les développeurs ? Non. C’est pour tout le monde qui utilise un assistant IA (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.). Les devs utilisent des techniques avancées (API, system prompt) ; les bases (rôle, contexte, tâche, contraintes) sont pour tous.

Faut-il apprendre des termes comme zero-shot ou few-shot ? Pas au début. Zero-shot = tu ne donnes pas d’exemple, tu décris juste la tâche. Few-shot = tu donnes un ou plusieurs exemples. Tu peux utiliser la technique sans connaître le mot.

En français ou en anglais ? En français si tu travailles en français. Les modèles comprennent très bien. Pour des sujets très techniques (doc en anglais), un prompt en anglais peut parfois aider ; ce n’est pas obligatoire.

Combien de temps pour « bien » faire ? 1 à 2 minutes par prompt une fois l’habitude prise. Les 5 techniques (rôle, contexte, tâche, contraintes, exemples) tiennent en quelques lignes.

Où aller après ce guide ? Pratique avec les 20 exemples de prompts à copier-coller et le tutoriel premier prompt parfait. Pour les cas où ça ne marche pas, pourquoi mon prompt ne fonctionne pas t’aide à débloquer.

L’IA peut-elle « apprendre » mes préférences de prompt ? Dans une conversation, oui : elle a accès à l’historique. Tu peux donc affiner en plusieurs messages. En ouvrant une nouvelle conversation, tout repart de zéro. Il n’y a pas de mémoire globale de « ta » façon de prompter.

C’est pareil pour les prompts image (Midjourney, DALL·E) ? La logique est la même : sujet, contexte, style, contraintes. La syntaxe change (paramètres, ratios). Pour l’image, voir notre guide pour faire un prompt qui donne de belles images.

Faut-il suivre une formation pour faire de l’ingénierie de prompt ? Non. Les bases (rôle, contexte, tâche, contraintes, exemples) s’apprennent en pratiquant avec tes vrais besoins (email, résumé, idées). Les formations ou certifications existent pour les usages avancés (API, agents, automation) ; pour un usage quotidien (assistants grand public), ce guide et nos exemples de prompts suffisent pour démarrer.

L’ingénierie de prompt va-t-elle « disparaître » avec des IA plus intelligentes ? Même avec des modèles plus performants, formuler clairement ce que tu veux (contexte, format, ton) restera utile. Les modèles ne devinent pas tes intentions ; plus ta requête est structurée, plus la sortie est prévisible. L’ingénierie de prompt évolue (moins de « trucs », plus de dialogue naturel), mais le principe reste : entrée claire = sortie utile.