Guide des prompts pour chatgpt: Maximizing Your AI Interactions
La plupart des gens se servent de ChatGPT (ou d’autres IA génératives comme Gemini ou Claude) comme d’un moteur de recherche amélioré. Pourtant, ces modèles de langage sont bien plus puissants que cela.
La différence entre une réponse moyenne et une réponse de grande qualité repose sur un élément clé : le prompt.
En 2025, savoir “parler IA” est devenu une compétence stratégique, aussi importante que l’usage d’Excel ou de Google il y a 20 ans. Si vous voulez des résultats plus précis, plus riches et adaptés à vos besoins, voici comment transformer votre façon d’interagir avec les IA génératives.
Pourquoi les prompts sont si importants ?
Un LLM (Large Language Model) comme ChatGPT ne “sait” rien. Il fonctionne grâce à la reconnaissance de patterns : il prédit le mot le plus probable en fonction du contexte. Cela peut sembler limité, mais utilisé intelligemment, ce mécanisme ouvre des possibilités immenses :
Générer des idées créatives
Structurer des projets complexes
Simplifier des concepts techniques
Automatiser des workflows entiers
La clé, c’est de guider l’IA avec précision
5 techniques pour mieux utiliser ChatGPT et l’IA générative
1. Le rôle (Roleplay)
Donnez à l’IA un rôle clair : enseignant, coach, consultant, développeur. Cela réduit l’ambiguïté et affine le ton de la réponse.
👉 Exemple :
“Tu es un formateur en QA s’adressant à des débutants. Explique ce qu’est un test API avec un exemple concret.”
2. La décomposition (Prompt decomposition)
Un long problème posé en une seule fois donnera une réponse superficielle.
Découpez vos demandes en étapes, puis construisez la réponse pièce par pièce.
👉 Exemple :
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“Fais la liste des tests les plus importants pour une application bancaire mobile.”
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“Développe le plan détaillé pour un test de performance.”
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“Écris un exemple de script automatisé pour JMeter.”
3. La pensée à voix haute (Train of thought prompting)
Demandez explicitement à l’IA de raisonner étape par étape. Cela réduit les erreurs et rend la logique transparente.
👉 Exemple :
“Explique ton raisonnement avant de proposer une solution pour améliorer la performance d’un test de charge.”
4. L’arbre de réflexion (Tree of thought prompting)
Au lieu d’une seule réponse, demandez plusieurs hypothèses et une évaluation.
👉 Exemple :
“Propose trois stratégies pour automatiser des tests de régression, puis indique laquelle est la plus efficace et pourquoi.”
5. Les commandes personnalisées (Custom instructions)
Configurez votre IA pour qu’elle se souvienne de vos préférences.
Ainsi, plus besoin de répéter vos attentes à chaque session.
👉 Exemple :
“À l’avenir, quand je te demande d’écrire un plan de cours, utilise un style pédagogique avec des exemples pratiques et une durée de formation en heures.”
Les erreurs à éviter
❌ Poser des questions vagues : “Explique-moi l’automatisation.”
✅ Poser des questions ciblées : “Explique-moi la différence entre un test automatisé UI avec Cypress et un test API avec Postman.”
❌ Donner son hypothèse trop tôt : vous risquez de biaiser la réponse.
✅ Laisser l’IA proposer plusieurs pistes, puis confronter ses idées à la vôtre.
Pourquoi c’est stratégique en 2025 ?
Maîtriser l’art du prompt, c’est :
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Gagner en productivité : moins de temps perdu à corriger des réponses médiocres.
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Améliorer la qualité : obtenir des analyses et des scripts plus fiables.
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Valoriser sa carrière : les entreprises recherchent des professionnels capables de piloter efficacement l’IA.
En résumé, vos prompts sont vos super-pouvoirs. Plus ils sont précis, plus vous obtenez de la valeur.
Conclusion
’IA générative n’est pas un moteur magique qui lit dans vos pensées. C’est un outil puissant qui réagit à la qualité de vos instructions. En adoptant des techniques comme le roleplay, la décomposition, la pensée à voix haute ou les prompts en arbre, vous transformerez vos interactions et décuplerez vos résultats.
👉 En 2025, maîtriser le prompting, ce n’est plus une option. C’est une compétence professionnelle clé.
