L’intelligence artificielle générative est en train de transformer la manière dont les entreprises produisent du contenu, automatisent certaines tâches et prennent des décisions. Pourtant, l’IA n’est pas magique : ses résultats dépendent directement de la qualité des instructions que vous lui donnez.
C’est tout l’enjeu du prompt engineering : l’art de formuler des requêtes qui permettent à l’IA de générer des réponses pertinentes, précises et adaptées à vos besoins.
Chez Almera, nous aidons entreprises et particuliers à se former à ces techniques pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA. Dans cet article, découvrez 15 méthodes avancées de prompt engineering avec des explications détaillées, des cas pratiques et des prompts prêts à l’emploi.
Le zero-shot est la forme la plus simple de prompt engineering : Le zero-shot prompting consiste à solliciter une intelligence artificielle sans fournir d’exemple ou de contexte préalable. L’utilisateur pose sa question ou donne sa consigne de manière directe, et l’IA doit s’appuyer uniquement sur ses connaissances internes pour répondre. Cette technique est particulièrement intéressante pour des interactions simples ou lorsqu’on souhaite tester la capacité générale du modèle à comprendre une demande nouvelle, mais elle peut générer des réponses imprécises si la formulation n’est pas claire ou trop large
➡️ Cette méthode permet une rapidité d’exécution pour les demandes courantes.
➡️ C’est également une bonne option pour tester les capacités de l’IA sans biais initial.
💼 Cas d’usage: vous souhaitez obtenir une première ébauche d’un texte, un résumé rapide d’un document, une idée créative.
➡️« Liste les 10 tendances majeures du e-commerce en 2025. »
➡️« Explique en 200 mots l’intérêt de l’IA pour la gestion RH. »
Le one-shot prompting propose à l’IA un exemple, généralement structuré ou contextuel, pour illustrer la façon dont l’utilisateur attend une réponse. Cela permet de fixer des critères clairs en termes de style, de format ou de contenu, tout en offrant une grande adaptabilité. L’IA s’en sert comme guide, ce qui améliore la pertinence de la réponse, notamment pour des tâches telles que la rédaction d’e-mails types, d’articles ou la résolution de problèmes similaires à l’exemple proposé
➡️ Cette technique permet de donner une direction claire tout en laissant l’IA générer librement.
➡️Elle est pratique quand vous voulez obtenir une réponse avec un ton précis.
💼 Cas d’usage : vous souhaitez aligner un post LinkedIn ou un email commercial sur le ton de votre entreprise.
➡️« Exemple d’email :
Objet : Découvrez notre nouvelle formation
Corps : Bonjour [Prénom], Nous lançons une nouvelle formation en IA…
Rédige maintenant un email similaire pour promouvoir notre atelier sur le marketing digital.»
Avec le few-shot prompting, plusieurs exemples représentatifs (généralement entre deux et cinq) sont fournis à l’IA. Cette méthode permet d’instruire le modèle sur des variations, des nuances de ton ou de structure que l’utilisateur souhaite retrouver dans la réponse. Le modèle « apprend » implicitement de ces exemples et devient plus fiable pour générer des réponses homogènes, précises et adaptées à des contextes professionnels variés
➡️Cette technique permet à L’IA de mieux connaître vos attentes.
➡️Vous obtiendrez plus de constance dans les réponses.
💼 Cas d’usage :
➡️Vous souhaitez concevoir des fiches produits structurées et professionnelles
➡️Vous devez créer des posts à destination des réseaux sociaux qui respectent une charte ou ligne éditoriale.
➡️ « Voici deux exemples de posts LinkedIn. Rédige un troisième sur le thème “comment l’IA améliore la productivité des PME”.
Exemple 1 : [post]
Exemple 2 : [post] »
Le multi-shot prompting va encore plus loin, en multipliant les exemples présentés à l’IA. Cette technique vise la robustesse, car elle expose l’IA à une grande diversité de cas de figure ou de formulations. Elle est particulièrement utile pour des problématiques complexes ou des tâches nécessitant une constance élevée dans le traitement des informations, comme l’analyse de sentiment sur des jeux de données hétérogènes.
➡️Idéal pour des tâches complexes où la consistance est clé.
➡️Réduit le risque d’écarts de ton, d'incohérence et de manque de précision dans les réponses
💼 Cas d’usage :
➡️Idéale pour les chatbots avec des réponses alignées.
➡️Cette technique intervient également dans la génération de documentation technique standardisée.
« Voici 10 exemples de descriptions produit. Rédige une nouvelle description pour ce produit : [informations produit]. »
L’approche itérative implique de dérouler la conversation sur plusieurs échanges : après une première réponse, l’utilisateur ajoute des précisions ou reformule la demande pour affiner progressivement le résultat. Ce processus permet de converger vers des réponses plus ciblées, car chaque interaction s’appuie sur le contexte et la réponse précédente, capitalisant sur une amélioration continue du prompt.
➡️Cette technique permet d’affiner progressivement le résultat en lui proposant une structure claire.
➡️Permet de corriger ou d’ajouter des détails pour améliorer la précision.
💼 Cas d’usage :
➡️Cette technique intervient dans la rédaction d’articles de blog.
➡️Également utile dans la construction d’un plan de formation.
Le chain-of-thought prompting encourage l’IA à expliciter son raisonnement étape par étape. Plutôt que de délivrer une réponse brute, le modèle détaille l’ensemble des raisonnements intermédiaires qui mènent au résultat final. Cette explication progressive est précieuse pour comprendre comment l’IA obtient ses conclusions, et permet souvent d’identifier et corriger des erreurs logiques, ce qui est idéal pour les calculs complexes ou les problématiques nécessitant un enchaînement logique
➡️Cette technique améliore la logique de l’IA et vous propose une réponse correctement articulée.
➡️Elle est utile pour des calculs, analyses et comparaisons.
💼 Cas d’usage :
➡️Elle permet d’améliorer la prise de décisions stratégiques.
➡️Ainsi que la résolution de problèmes complexes.
« Explique ton raisonnement étape par étape pour comparer les avantages et inconvénients d’un investissement en IA dans une PME.
Le tree-of-thought prompting demande à l’IA d’explorer plusieurs pistes de réflexion alternatives sur un même problème. Chaque branche du « tree » représente un cheminement de pensée potentiel menant à différentes solutions. Cette technique est particulièrement adaptée aux situations où il n’existe pas une solution unique, mais plusieurs stratégies envisageables, comme lors de brainstorming avancés ou de la résolution de problèmes ouverts
➡️Le Tree-of-Thought prompting stimule la créativité.
➡️Cette technique permet de comparer des alternatives et d’ainsi obtenir une réponse correspondant au mieux aux attentes.
💼 Cas d’usage :
➡️Dans le cas d’un souhait d’Innovation produit.
➡️Ou encore dans l’élaboration de nouvelles stratégies marketing.
« Propose trois approches différentes pour améliorer la fidélisation client, analyse chaque approche, puis choisis la plus adaptée à une PME. »
La méthode self-consistency consiste à faire générer plusieurs réponses à l’IA pour une même consigne, puis à comparer ces réponses afin d’identifier la plus cohérente ou la plus pertinente. Cette technique augmente la fiabilité, car elle permet de lisser les réponses « aberrantes » et de privilégier les solutions majoritaires, rendant l’output globalement plus crédible et stable, surtout dans des contextes à forts enjeux.
➡️Réduit le risque d’erreurs.
➡️Améliore la fiabilité et la pertinence de la réponse obtenue.
💼 Cas d’usage :
➡️Pour générer plusieurs propositions d’introduction d’article.
➡️Créer différentes propositions créatives et retenir la meilleure.
« Donne-moi trois propositions différentes de titres pour un article de blog sur l’IA générative. »
L’approche RAG combine les capacités génératives de l’IA avec une recherche d’information externe. Le modèle est enrichi par des documents ou des bases de connaissances auxquels il peut accéder en temps réel, garantissant ainsi des réponses plus documentées, à jour et factuelles. Cette technique est utilisée, par exemple, pour générer des synthèses sectorielles, des analyses de marché, ou des FAQ à partir de sources validées
➡️Elle garantit des informations actualisées et potentiellement sourcées.
➡️Permet également des réponses précises et vérifiables.
💼 Cas d’usage :
➡️Chatbots de support client.
➡️Assistants internes basés sur vos documents.
« À partir de notre base de données produits, réponds à cette question client : "Quelle est la différence entre la version X et la version Y ?" »
Le prompt réflexif invite l’IA à analyser la qualité du prompt que l’utilisateur vient de lui formuler, à le critiquer, puis à proposer ou appliquer des améliorations. Cette démarche favorise une optimisation continue des consignes, allant au-delà de simples corrections de forme : l’IA peut suggérer de préciser la demande, de mieux encadrer le contexte ou d’ajuster le niveau de détail attendu. C’est un outil d’auto-amélioration puissant pour élaborer avec rigueur des prompts efficaces
➡️Les prompts réflexifs garantissent un apprentissage continu.
➡️Garantissent également une meilleure maîtrise de la formulation.
💼 Cas d’usage :
➡️Si vous souhaitez former une équipe à l’écriture de prompts efficaces.
➡️Et par la suite, optimiser les performances dans le temps.
« Voici mon prompt : "Écris un post LinkedIn sur l’IA". Améliore-le pour qu’il soit plus clair et plus précis. »
En prompting inversé, on soumet à l’IA une réponse (ou un résultat) et on lui demande de deviner le prompt initial ayant permis de le générer. Cette méthode est précieuse pour comprendre l’origine de certains outputs, auditer des processus automatisés ou améliorer la transparence du fonctionnement du modèle. Elle sert aussi d’outil pédagogique, permettant aux équipes de perfectionner progressivement la formulation de leurs consignes
➡️Comprendre comment un contenu a été généré.
➡️Découvrir des formulations efficaces.
💼 Cas d’usage :
➡️Analyse des prompts ou données utilisés par vos concurrents.
➡️À destination de la formation et de la pédagogie.
« Voici une réponse générée par l’IA : [texte]. Propose le prompt probable qui a permis d’obtenir ce résultat. »
La décomposition des tâches consiste à fractionner une demande complexe en plusieurs sous-tâches spécifiques, facilement compréhensibles par l’IA. Ce morcellement réduit les risques d’erreur ou de confusion du modèle, car chaque prompt devient plus ciblé et moins ambigu. Il s’agit de la démarche à privilégier pour les projets multidisciplinaires ou les analyses nécessitant l’intervention de différents types d’expertise.
➡️La décomposition des tâches réduit la charge cognitive pour l’IA.
➡️Et permet ainsi d’obtenir des résultats plus précis et plus détaillés.
💼 Cas d’usage :
➡️Pour la création d’un guide pratique.
➡️Pour l’élaboration d’une nouvelle stratégie en plusieurs étapes.
La contextualisation poussée vise à enrichir le prompt avec le maximum d’informations pertinentes sur le contexte, la cible, les objectifs et toute contrainte spécifique à prendre en compte. Plus un prompt est contextualisé, plus l’IA sera apte à fournir une réponse pertinente et ajustée à la réalité opérationnelle de l’entreprise, et plus on limite le risque de générer des réponses génériques ou inadéquates.
➡️Cette méthode permet d’éviter les réponses vagues.
➡️Génère du contenu directement exploitable.
💼 Cas d’usage :
➡️Dans le cas d’une rédaction d’un support, d’un texte ou autre à destination du pôle marketing.
➡️Pour préparer des discours, des spitchs ou réunions.
« Rédige un article de blog de 800 mots sur l’IA appliquée au secteur bancaire, destiné à des directeurs innovation, avec un ton professionnel mais accessible. »
Cette approche consiste à positionner l’IA dans la peau d’un expert ou d’un personnage spécifique pour influencer la nature de la réponse. Par exemple, demander : « Agis comme un chef de produit expérimenté dans l’industrie pharmaceutique ». Le rôle précisé conduit l’IA à adopter un ton, un vocabulaire et des angles d’analyse adaptés, rendant la réponse beaucoup plus pertinente pour des applications professionnelles ciblées.
➡️Permet d’obtenir une réponse rédigée sur un ton d’expert et permet de rendre l’information crédible.
➡️Cela simuler un profil spécifique (coach, consultant, formateur…).
💼 Cas d’usage :
➡️Pour un besoin en coaching RH.
➡️Pour améliorer ou obtenir des conseils sur les stratégies de vente.
« Agis comme un consultant en stratégie digitale et propose un plan marketing pour une startup B2B. »
La construction d’une batterie de tests pour comparer différents prompts permet d’objectiver l’efficacité de chaque approche. En mesurant systématiquement l’impact sur la qualité, la pertinence ou la rapidité des résultats, l’équipe peut adopter une démarche pragmatique d’amélioration continue. Cette méthodologie agile, basée sur l’A/B testing, donne un socle empirique pour valider ou écarter certains prompts selon les objectifs business de l’entreprise.
➡️Améliore les performances à long terme.
➡️Standardise l’utilisation de l’IA.
💼 Cas d’usage :
➡️Pour comparer plusieurs formulations.
➡️Permet de construire une bibliothèque interne de prompts efficaces et ré-utilisables.
« Compare les trois versions suivantes de prompt selon les critères : clarté, précision, pertinence. »
Le prompt engineering n’est pas un simple “truc et astuce” : c’est une discipline stratégique qui permet de transformer l’IA en un véritable allié. Les 15 techniques présentées offrent un cadre solide pour exploiter pleinement la puissance des modèles génératifs.
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