# Prompt Engineering — Parler à l'IA pour obtenir exactement ce que tu veux > 5 leçons · ~2h · Niveau débutant à intermédiaire — SFM Academy (successfor-me.ch). > > Résumé public leçon par leçon. Le contenu pédagogique complet (hors 1re leçon gratuite) est réservé aux abonnés. Fiche du cours : https://successfor-me.ch/academy/cours/fiche/IA-12 ## Leçon 1 — Anatomie d'un prompt efficace — les 5 briques **À retenir :** - Un modèle complète le plus probable : un prompt vague donne une réponse moyenne, un prompt précis donne TA réponse - Les 5 briques : contexte, objectif précis, contraintes, format de sortie, exemple/référence - Décris le RÉSULTAT voulu, pas juste le thème ("rédige une relance qui rassure" > "parle des relances") - 30 secondes de clarté en entrée = plusieurs dizaines de minutes économisées en réécriture **Plan de la leçon :** Pourquoi deux personnes obtiennent des résultats opposés avec le même outil · Les 5 briques d'un prompt qui fonctionne · Avant / après : le même besoin, deux prompts _Leçon en accès libre._ ### Pourquoi deux personnes obtiennent des résultats opposés avec le même outil Deux personnes ouvrent ChatGPT (ou Claude, ou Gemini) et posent une question sur le même sujet. L'une reçoit une réponse générique, plate, inutilisable. L'autre reçoit exactement ce dont elle avait besoin, prêt à l'emploi. La différence ne vient pas de l'outil. Elle vient de la question. Un modèle de langage ne lit pas dans tes pensées : il complète ce que tu écris avec ce qui est le plus probable. Plus ton prompt est vague, plus la réponse est moyenne — parce que "la moyenne" est justement ce qui est le plus probable. Un bon prompt réduit l'ambiguïté et guide le modèle vers TA réponse, pas vers une réponse générique. Le prompt engineering n'est pas une astuce technique réservée aux développeurs. C'est simplement la compétence de formuler une demande claire — la même qui fait la différence quand tu délègues à un humain. Sauf qu'ici, le collaborateur travaille en trois secondes et ne se vexe jamais si tu recommences. ### Les 5 briques d'un prompt qui fonctionne Un prompt solide contient cinq éléments. Tu n'as pas besoin des cinq à chaque fois, mais dès que la tâche compte, ajoute-les : **1. Le CONTEXTE** — qui tu es, la situation, pour qui. "Je suis freelance en design graphique, j'écris à un prospect qui hésite après un premier appel." **2. L'OBJECTIF précis** — le résultat voulu, pas le thème. Pas "parle-moi des relances", mais "rédige un email de relance qui rassure sans mettre la pression". **3. Les CONTRAINTES** — ce qu'il faut éviter, le cadre. "Maximum 120 mots, ton chaleureux et direct, pas de jargon, pas de remise commerciale." **4. Le FORMAT de sortie** — comment tu veux la réponse. "En 3 variantes numérotées, chacune avec un objet d'email différent." **5. Un EXEMPLE ou une référence** (optionnel mais puissant) — montre à quoi ressemble le bon. "Inspire-toi de ce ton : [colle un email que tu aimes]." Avec ces briques, tu ne poses plus une question : tu passes une commande précise. Le modèle a tout ce qu'il faut pour viser juste du premier coup. ### Avant / après : le même besoin, deux prompts **Prompt faible :** "Écris un post LinkedIn sur l'IA." → Résultat : un texte creux, plein de généralités, qui ressemble à 10 000 autres posts. **Prompt fort :** "Contexte : je suis consultante en RH, mon audience LinkedIn ce sont des managers de PME. Objectif : un post qui montre comment l'IA aide au recrutement SANS déshumaniser. Contraintes : 150 mots max, ton concret et nuancé, une anecdote réelle en ouverture, pas de hashtags à la fin, pas de 'l'IA va tout changer'. Format : accroche courte (1 ligne) + corps + une question finale pour lancer les commentaires." → Résultat : un post spécifique, crédible, publiable après une petite relecture. Le second prompt prend 30 secondes de plus à écrire. Il t'économise 20 minutes de réécriture. C'est tout le retour sur investissement du prompt engineering : un peu de clarté en entrée, beaucoup de temps gagné en sortie. ## Leçon 2 — Rôle, ton et format : cadrer précisément la réponse **À retenir :** - Un rôle ("agis comme…") cadre le registre et l'angle — le rôle "client sceptique" transforme l'IA en testeur d'idées - Pilote le ton explicitement et interdis les formules creuses ; donne une longueur chiffrée, pas "sois bref" - Impose le format de sortie (tableau, étapes, sections, JSON) pour un résultat directement exploitable - Écris tes préférences récurrentes une fois dans les instructions personnalisées de l'outil **Plan de la leçon :** Donner un rôle au modèle (et pourquoi ça marche) · Contrôler le ton et la longueur · Imposer un format de sortie exploitable _Contenu complet réservé aux abonnés — [suivre ce cours](https://successfor-me.ch/academy/cours/fiche/IA-12)._ ## Leçon 3 — Les techniques qui changent tout : exemples et raisonnement pas-à-pas **À retenir :** - Few-shot : 2-3 exemples du résultat voulu valent mieux qu'une longue description du style - Chain-of-thought : "réfléchis étape par étape" améliore les tâches de logique ET rend le raisonnement vérifiable - Fais poser les bonnes questions à l'IA ("liste ce qui te manque avant de répondre") au lieu de la laisser deviner - Décompose une grande tâche en chaîne d'étapes validées une à une — résultat très supérieur au prompt unique **Plan de la leçon :** Le few-shot : montrer plutôt que décrire · Le raisonnement pas-à-pas (chain-of-thought) · Décomposer une grande tâche en chaîne _Contenu complet réservé aux abonnés — [suivre ce cours](https://successfor-me.ch/academy/cours/fiche/IA-12)._ ## Leçon 4 — Fiabiliser : réduire les hallucinations et vérifier **À retenir :** - L'IA génère le plausible, pas le vrai : elle "hallucine" des chiffres, citations et sources avec aplomb - Réduis les inventions : autorise le "je ne sais pas", demande sources et niveau de confiance, sépare vérifiable et créatif - Zone rouge à vérifier systématiquement : chiffres, dates, citations, noms, droit/finance/santé, actualités récentes - Anonymise les données sensibles ([Client A], [Montant]) et désactive l'entraînement sur tes conversations dans les réglages **Plan de la leçon :** Pourquoi l'IA invente — et comment limiter les dégâts · La règle d'or : vérifier ce qui engage · Protéger tes données et celles des autres _Contenu complet réservé aux abonnés — [suivre ce cours](https://successfor-me.ch/academy/cours/fiche/IA-12)._ ## Leçon 5 — Ta bibliothèque de prompts et tes assistants personnalisés **À retenir :** - Constitue une bibliothèque de prompts par tâche récurrente, avec des [crochets] à personnaliser — qualité constante en 20 secondes - Crée des assistants réutilisables (GPT / Gem / Projet) : configure rôle, règles et ton une fois, réutilise sans réexpliquer - L'assistant "client sceptique" renforce tes offres ; l'assistant "réunion" transforme une transcription en compte-rendu actionnable - Ton système IA tient sur une page : instructions permanentes + prompts-modèles + assistants + règle de vérification **Plan de la leçon :** Arrête de réécrire : capitalise tes prompts · Créer un assistant personnalisé (GPT, Gem, projet) · Ton système IA personnel en une page _Contenu complet réservé aux abonnés — [suivre ce cours](https://successfor-me.ch/academy/cours/fiche/IA-12)._