Comprendre comment fonctionne une IA, ce n’est pas juste savoir lui parler. C’est aussi savoir pourquoi elle répond comme elle le fait :
- Données d’entraînement.
- Mécanismes des modèles
- Limites et hallucinations
Sans ces bases, on reste condamné à utiliser ces outils à l’aveugle, et donc à finalement ne pas en trouver de valeur ajoutée, voir à se faire imposer des visions et convictions qui ne sont pas les nôtres d’autant plus avec les derniers modèles de type Chain Of Thought proposés par OpenAI ou Deepseek.
La pratique : expérimenter, ajuster, tester
Savoir prompter, c’est savoir dialoguer avec une IA. Plus vos instructions sont claires, précises et bien structurées, meilleures seront les réponses. Et ça, ça ne s’apprend pas en suivant un tuto « 10 prompts à copier-coller ».
Quelques exemples concrets :
- Texte : Un prompt vague comme « Écris-moi un post LinkedIn » donnera un résultat générique, caricatural. Ajoutez du contexte, un ton précis, une longueur souhaitée… et vous verrez la différence.
- Image : Vous voulez générer une illustration ultra-réaliste avec Midjourney ? Des prompts détaillés peuvent ne pas suffir. Comprendre les métadonnéesdes photos d’entraînement peut vous donner un sérieux avantage. Par exemple voir précisé « ISO 100 » dans un prompt de génération d’image est je trouve passionnant.
- Code : Demander à ChatGPT de « coder un site web » sans préciser le langage, le framework le contexte d’usage ou les contraintes à respecter c’est comme demander une recette sans préciser les ingrédients et ustensiles à votre disposition, voir pire donner autant d’importance au Dénoyauteur à cerises qu’à un four
Bref, un bon prompt, c’est un prompt d’artisan, de quelqu’un qui a de l’expérience et qui a appris de ses erreurs.
