Je me souviens de la première fois qu’on m’a parlé de « prompt engineering ».
J’ai hoché la tête comme si je comprenais. C’était pas le cas. Ça sonnait comme un truc pour lequel tu aurais besoin d’un master en informatique — une compétence avancée qui sépare les experts du reste d’entre nous.
En fait, j’avais complètement tort.
Si t’as déjà tapé quelque chose dans ChatGPT ou Claude en te disant « mais pourquoi ce truc comprend pas ce que je veux ? » — t’as déjà commencé à apprendre le prompt engineering. Tu savais juste pas que ça avait un nom fancy.
Laisse-moi t’épargner la confusion par laquelle je suis passé.
Ce que c’est Vraiment
Voici la définition la plus simple que je puisse te donner :
Le prompt engineering, c’est apprendre à poser des questions à l’IA de manière à obtenir des réponses utiles.
C’est tout. Pas de magie. Pas de code. Juste une meilleure communication.
Pense à ça comme quand tu demandes de l’aide à un collègue. Tu te pointes pas juste en disant « Répare ça ». Tu lui donnes du contexte. Tu lui dis sur quoi tu bosses, ce que t’as déjà essayé, et ce dont t’as besoin.
L’IA fonctionne pareil. Plus tu communiques clairement, mieux elle performe.
Le problème, c’est que la plupart d’entre nous traitent l’IA comme un moteur de recherche. On tape quelques mots et on espère le meilleur. Puis on est déçu quand la réponse est générique, trop longue ou complètement à côté.
C’est pas que l’IA est bête. C’est qu’elle est mal informée.
Le Framework en 4 Parties Qui Change Tout
Après des mois d’essais et erreurs (et trop de papiers de recherche pour que t’aies pas à le faire), j’ai trouvé un framework simple qui marche quasi tout le temps.
Je l’appelle RTCF : Rôle, Tâche, Contexte, Format.
1. Rôle : Dis à l’IA Qui Être
Au lieu de parler à une ardoise blanche, donne à l’IA une identité. Ça modèle tout sur sa façon de répondre.
Sans rôle : « Aide-moi à écrire un email sur le retard du projet. »
Avec rôle : « Tu es un chef de projet senior avec 10 ans d’expérience en développement logiciel. Aide-moi à écrire un email sur le retard du projet. »
La deuxième version donne à l’IA une perspective. Elle sait quel langage utiliser, quelles préoccupations aborder, quel ton adopter.
2. Tâche : Sois Spécifique Sur Ce Que Tu Veux
Les demandes vagues obtiennent des réponses vagues. Plus t’es spécifique, plus le résultat se rapproche de ce dont t’as besoin.
Vague : « Écris quelque chose sur la productivité. »
Spécifique : « Écris 5 conseils pratiques pour rester concentré en télétravail, destinés aux gens qui se distraient facilement. »
Tu vois la différence ? La version spécifique dit à l’IA exactement quoi produire, combien d’éléments et pour qui.
3. Contexte : Partage l’Info Pertinente
L’IA peut pas lire tes pensées (heureusement). S’il y a de l’info qui aiderait, inclus-la.
Ça peut être :
- Ton public (« C’est pour des débutants complets »)
- Tes contraintes (« Garde-le sous 200 mots »)
- Ta situation (« Je suis designer freelance qui se présente à un client corporate »)
- Ce que t’as déjà essayé (« J’ai déjà expliqué X, mais ils comprennent toujours pas »)
Le contexte, c’est la différence entre des conseils génériques et des conseils qui collent vraiment à ta situation.
4. Format : Décris À Quoi le Résultat Doit Ressembler
Laisse pas l’IA deviner comment tu veux l’info présentée. Dis-le-lui.
- « Donne-moi une liste à puces »
- « Écris ça comme un email casual, pas formel »
- « Structure avec des titres pour chaque section »
- « Garde les paragraphes courts — 2-3 phrases max »
Rien que ça peut transformer un mur de texte en quelque chose que tu peux vraiment utiliser.
Trois Vrais Exemples (Avant et Après)
Voyons le RTCF en action.
Exemple 1 : Aide à la Rédaction
Avant : « Aide-moi à écrire une lettre de motivation. »
Après : « Tu es un coach en carrière qui a aidé des centaines de gens à décrocher des jobs en tech. Je suis dev junior avec 2 ans d’expérience qui postule pour un poste niveau intermédiaire dans une startup. Aide-moi à écrire une lettre confiante mais pas arrogante, qui souligne mon potentiel de croissance. Garde-la sous 300 mots. »
Exemple 2 : Apprendre Quelque Chose
Avant : « Explique-moi le machine learning. »
Après : « Explique-moi le machine learning comme si j’étais un marketeur sans background technique. Je veux en comprendre assez pour avoir des conversations intelligentes avec notre équipe data, pas pour devenir ingénieur. Utilise des analogies de la vie quotidienne. Garde-le à 3-4 paragraphes courts. »
Exemple 3 : Résolution de Problème
Avant : « Mon code marche pas. »
Après : « Tu es un dev Python senior qui est patient avec les débutants. Voici mon code [coller code]. Je reçois cette erreur [coller erreur]. Je suis nouveau en Python et j’apprends les boucles. Peux-tu m’expliquer ce qui va pas et pourquoi, pas juste me donner la solution ? Je veux comprendre pour pas refaire cette erreur. »
Note comment chaque version « après » donne à l’IA tout ce dont elle a besoin pour t’aider toi spécifiquement — pas quelqu’un d’autre avec une question similaire.
Erreurs Courantes des Débutants
Je les ai toutes faites. T’es pas obligé.
Erreur 1 : Être Trop Vague
« Écris quelque chose de bon » veut rien dire pour l’IA. C’est quoi, bon ? Pour qui ? Quel format ? Plus tu spécifies, meilleur sera ton résultat.
Erreur 2 : Demander Trop à la Fois
« Écris-moi une stratégie marketing complète, du contenu de site web et un plan réseaux sociaux » dans un prompt, c’est trop. Divise les grandes tâches en morceaux. Tu auras de meilleurs résultats et tu peux corriger la trajectoire en chemin.
Erreur 3 : Pas Itérer
Ton premier prompt donne rarement des résultats parfaits. C’est normal. Traite-le comme un point de départ. Dis des trucs comme « Raccourcis-le » ou « C’est trop formel, rends-le plus conversationnel » ou « Bien, mais ajoute plus d’exemples. »
Le prompt engineering, c’est une conversation, pas une seule tentative.
Erreur 4 : Oublier Qu’on Peut Montrer des Exemples
Si t’as un exemple de ce que tu veux (ta rédaction précédente, un format que t’aimes, un ton que tu vises), partage-le. Dis « Voici un exemple du style que je veux » et colle-le. L’IA est incroyablement douée pour matcher des patterns quand tu lui montres ce que tu cherches.
Où Aller Maintenant
Tu en sais maintenant plus sur le prompt engineering que la plupart des gens qui utilisent l’IA au quotidien. Sérieusement.
Le framework seul — Rôle, Tâche, Contexte, Format — va probablement améliorer 80 % de tes interactions avec l’IA. Commence à l’utiliser aujourd’hui. Tu verras la différence tout de suite.
Si tu veux aller plus loin, voici quelques directions :
- Chain-of-thought prompting : Demander à l’IA de réfléchir étape par étape pour les problèmes complexes
- Few-shot examples : Montrer à l’IA 2-3 exemples avant de demander le résultat
- System prompts : Configurer des instructions persistantes (si ton outil IA le supporte)
Mais honnêtement ? Maîtrise d’abord les bases. J’ai passé des mois à chasser des techniques avancées quand ce dont j’avais vraiment besoin, c’était de m’améliorer aux fondamentaux.
Les meilleurs prompt engineers, c’est pas ceux qui connaissent les trucs les plus sophistiqués. C’est ceux qui ont pratiqué la communication claire tellement de fois que c’est devenu automatique.
T’as tout pour réussir. Et ton IA vient de devenir beaucoup plus utile.