Google rappelle que la qualité d’un prompt détermine celle de la réponse, et qu’une requête claire et structurée permet de tirer pleinement parti de Gemini.
Dans une page intitulée Stratégies de conception des prompts, Google présente des concepts, des stratégies et des bonnes pratiques pour aider l’utilisateur à concevoir des requêtes afin de tirer le meilleur parti des modèles d’IA Gemini.
La première règle reste la plus simple, à savoir qu’une demande floue génère une réponse floue. Plutôt que de poser une question vague comme “Parle-moi de l’économie mondiale”, il convient de circonscrire précisément le périmètre attendu. Une formulation du type “Rédige un résumé de 150 mots sur les perspectives économiques du G7 en 2025, en mettant l’accent sur l’inflation et la croissance” permet d’obtenir une réponse directement exploitable. Cette exigence de clarté s’apparente à la rédaction d’un brief professionnel. Plus le cadre est défini, plus la réponse sera pertinente.
Structurer comme un brief
Les modèles d’IA comprennent mieux les requêtes organisées en sections distinctes. Une structure simple peut inclure le contexte de la demande, la tâche précise à accomplir, et le format de sortie souhaité. Par exemple, pour une présentation destinée à un comité d’investissement, on peut structurer ainsi la requête :
Contexte : Je prépare une présentation pour un comité d’investissement.
Tâche : Synthétise les trois risques majeurs pour les marchés émergents en 2025.
Format : Liste de trois points, chacun en deux phrases.
Cette approche méthodique guide l’IA vers une réponse conforme aux attentes, sans ambiguïté.
Le pouvoir des exemples
Montrer ce que l’on attend fonctionne souvent mieux que l’expliquer. En fournissant un exemple de structure, on oriente directement le modèle vers le type de réponse souhaité. Cette technique, appelée “few-shot prompting”, réduit considérablement le risque de dérive dans la réponse. Par exemple, si l’on écrit : « L’inflation augmente : catégorie prix » puis « Les taux montent : catégorie monétaire », Gemini comprend le schéma. Il suffit ensuite d’ajouter une nouvelle phrase, comme « Les exportations progressent », et le modèle répondra naturellement « catégorie commerce extérieur ». Quelques exemples suffisent à orienter toute la logique de la réponse.
Imposer un format de sortie
La forme compte autant que le fond. Demander explicitement un tableau avec trois colonnes (problème, cause, solution) ou une liste numérotée avec des contraintes de longueur permet d’obtenir une réponse immédiatement utilisable dans un document professionnel. Cette discipline évite les allers-retours et le travail de reformatage manuel.
Contextualiser avec les données internes
L’IA ne devine pas les spécificités de votre entreprise. Si le chiffre d’affaires a baissé de 8 % au premier semestre, principalement en Europe du Sud, il faut le préciser dans la requête. Sans ce contexte, les hypothèses générées resteront trop génériques pour être actionnables. L’ajout de données concrètes transforme une analyse abstraite en diagnostic ciblé.
Décomposer les tâches complexes
Une erreur fréquente consiste à vouloir tout obtenir en une seule requête. Or, décomposer une analyse complexe en plusieurs étapes améliore systématiquement la qualité des résultats. Plutôt que de demander simultanément une analyse et un plan d’action, mieux vaut d’abord obtenir l’analyse, puis dans une seconde requête, demander le plan basé sur ces éléments. Cette approche séquentielle permet à l’IA de construire un raisonnement progressif et cohérent.
Itérer et ajuster
Le premier prompt n’est jamais parfait. Si la réponse obtenue est trop longue, trop courte, ou insuffisamment précise, il suffit de reformuler. Un simple ajustement comme “Donne la réponse en 5 points de maximum 12 mots chacun” peut transformer un texte verbeux en synthèse percutante. Cette flexibilité est une force : le prompting reste un exercice d’amélioration continue, deux formulations légèrement différentes peuvent, en effet, produire des réponses très distinctes.
Préfixes et classifications
Pour des tâches répétitives comme la catégorisation d’informations, l’usage de préfixes guide efficacement le modèle. En présentant un texte suivi de la mention “Catégorie attendue :”, on oriente immédiatement l’IA vers le type de réponse souhaitée, qu’il s’agisse d’une classification thématique, d’une traduction ou de la rédaction d’un texte.
Toujours vérifier
L’IA reste un outil d’aide à la décision, pas une source de vérité absolue. Pour des données factuelles comme un PIB national ou des statistiques économiques précises, la réponse générée doit être considérée comme un point de départ, jamais comme une référence définitive. La vérification, le recoupement et la contextualisation demeurent indispensables, particulièrement dans un usage stratégique ou réglementé.
Bien utiliser l’intelligence artificielle générative ne relève pas de la magie, mais d’une méthode rigoureuse. En traitant chaque interaction comme la rédaction d’un brief professionnel, en apportant le contexte nécessaire, en imposant un cadre clair et en testant différentes formulations, tout utilisateur peut transformer un modèle généraliste en assistant stratégique performant.
