Vous souhaitez des recherches plus rapides, des brouillons plus clairs ou des séances de brainstorming plus efficaces ? Apprendre à dialoguer avec l’IA est plus simple qu’il n’y paraît. De petits ajustements dans la façon dont vous posez les questions – et dont vous les relancez – peuvent transformer des résultats moyens en résultats exceptionnels. Imaginez que vous donnez des instructions à un stagiaire très doué qui ne dort jamais, qui improvise parfois et qui a besoin de clarté. Vous lui donnez un coup de pouce, il vous aide. Vous le guidez, il excelle. Vous ignorez le contexte… il devine quand même. Vous connaissez la chanson.
Vous trouverez ci-dessous un guide complet pour interagir avec l'IA , proposant des solutions rapides, des techniques plus approfondies et un tableau comparatif pour choisir l'outil le plus adapté. Si vous souhaitez parcourir rapidement le guide, commencez par le guide de démarrage rapide et les modèles. Si vous êtes un utilisateur averti, les sections plus détaillées sont faites pour vous.
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Présentation du protocole de contexte de modèle et de son rôle dans la communication en IA.
Comment parler à l'IA ✅
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Des objectifs clairs : indiquez précisément au modèle ce qu’est un « bon résultat ». Pas de simples impressions, pas de critères subjectifs.
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Contexte et contraintes : les modèles fonctionnent mieux avec des exemples, une structure et des limites. La documentation du fournisseur recommande explicitement de fournir des exemples et de spécifier le format de sortie [2].
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Amélioration itérative - Votre première invite est une ébauche. Améliorez-la en fonction du résultat ; la documentation des principaux fournisseurs le recommande explicitement [3].
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Vérification et sécurité – Demandez au modèle de citer ses sources, de raisonner, de s’auto-vérifier – et vous effectuez tout de même une double vérification. Les normes existent pour une raison [1].
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Adapter l'outil à la tâche : certains modèles excellent dans le codage ; d'autres sont plus performants dans la gestion du contexte à long terme ou la planification. Les bonnes pratiques des fournisseurs le soulignent explicitement [2][4].
Soyons honnêtes : beaucoup de « trucs pour trouver des idées » ne sont rien d'autre qu'une pensée structurée avec une ponctuation conviviale.
Mini-cas composite rapide :
Un chef de produit a demandé : « Rédigez une spécification produit. » Résultat : générique.
Amélioration : « Vous êtes chef de produit senior. Objectif : spécification pour le partage chiffré. Public cible : développeurs mobiles. Format : une page avec périmètre, hypothèses et risques. Contraintes : pas de nouveaux flux d’authentification ; justifiez les compromis. »
Résultat : une spécification exploitable avec des risques explicites et des compromis clairement définis, car l’objectif, le public cible, le format et les contraintes ont été précisés dès le départ.
Comment dialoguer avec l'IA : Guide de démarrage rapide en 5 étapes ⚡
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Précisez votre rôle, votre objectif et votre public.
Exemple : Vous êtes formateur en rédaction juridique. Objectif : améliorer la qualité de cette note. Public : non-juristes. Évitez le jargon technique et veillez à l’exactitude des informations. -
Donnez une consigne précise assortie de contraintes.
Réécrivez en 300 à 350 mots ; ajoutez un résumé en trois points ; conservez toutes les dates ; supprimez les formulations vagues. -
Fournissez du contexte et des exemples.
Collez des extraits de code, des styles que vous appréciez ou un court exemple. Les modèles suivent les schémas que vous leur indiquez ; la documentation officielle précise que cela améliore la fiabilité [2]. -
Demandez des explications ou des vérifications.
Décrivez brièvement vos étapes ; énumérez les hypothèses ; signalez toute information manquante. -
Itérez : ne vous contentez pas de la première version.
Bien. Maintenant, réduisez de 20 %, conservez les verbes percutants et citez vos sources directement dans le texte. L’itération est une bonne pratique fondamentale, et non une simple tradition [3].
Définitions (abréviation utile)
Critères de réussite : le niveau mesurable de ce qui est « bon » – par exemple, la longueur, l’adéquation au public, les sections requises.
Contraintes : les éléments non négociables, par exemple « pas de nouvelles affirmations », « citations APA », « ≤ 200 mots ».
Contexte : les informations de base minimales pour éviter les suppositions, par exemple : résumé du produit, profil de l’utilisateur, échéances.
Tableau comparatif : outils pour dialoguer avec l’IA (un peu décalé, c’est voulu) 🧰
Les prix fluctuent. Beaucoup proposent des formules gratuites et des options payantes. Des catégories générales permettent de conserver l'utilité de ce guide, qui n'est pas obsolète du jour au lendemain.
| Outil | Idéal pour | Prix (approximatif) | Pourquoi cela fonctionne dans ce cas d'utilisation |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | raisonnement général, rédaction ; aide à la programmation | Gratuit + Pro | Forte capacité à suivre les instructions, vaste écosystème, invites polyvalentes |
| Claude | Documents de contexte détaillés, raisonnement rigoureux | Gratuit + Pro | Excellent pour les longs textes et la réflexion par étapes ; doux par défaut |
| Google Gemini | tâches intégrant le web, multimédia | Gratuit + Pro | Bonne récupération ; performante sur les séquences images + texte. |
| Microsoft Copilot | Flux de travail bureautiques, feuilles de calcul, courriels | Inclus dans certains forfaits + Pro | Votre vie professionnelle est au cœur de votre travail : des contraintes utiles intégrées |
| Perplexité | recherche + citations | Gratuit + Pro | Réponses claires et précises, sources à l'appui ; recherches rapides |
| À mi-parcours | images et illustrations conceptuelles | Abonnement | Exploration visuelle ; se marie bien avec les consignes privilégiant le texte. |
| Poe | un seul endroit pour essayer de nombreux modèles | Gratuit + Pro | Changement rapide ; expérimentations sans engagement |
Si vous devez choisir : adaptez le modèle au contexte qui vous importe le plus : documents longs, codage, recherche avec sources ou éléments visuels. Les pages de bonnes pratiques des fournisseurs mettent souvent en avant les points forts de leur modèle. Ce n’est pas un hasard [4].
Anatomie d'une consigne percutante 🧩
Utilisez cette structure simple lorsque vous souhaitez obtenir des résultats constamment meilleurs :
Rôle + Objectif + Public cible + Format + Contraintes + Contexte + Exemples + Processus + Vérifications de la sortie
Vous êtes responsable marketing produit senior. Objectif : rédiger un brief de lancement pour une application de prise de notes respectueuse de la vie privée. Public cible : cadres dirigeants. Format : note de service d’une page avec titres. Contraintes : langage clair et concis, sans expressions idiomatiques, affirmations vérifiables. Contexte : collez le résumé du produit ci-dessous. Exemple : adoptez le ton de la note de service fournie. Démarche : procédez étape par étape ; commencez par poser trois questions de clarification. Vérifications : terminez par une liste de risques en cinq points et une courte FAQ.
Ce genre de phrase est toujours préférable aux phrases vagues et lapidaires.
Analyse approfondie 1 : Objectifs, rôles et critères de réussite 🎯
Les modèles respectent des rôles clairement définis. Il convient de préciser qui est l'assistant, à quoi ressemble le succès et comment il sera évalué. Les recommandations en matière de gestion des incitations préconisent de définir les critères de réussite en amont ; cela permet d'harmoniser les résultats et de faciliter leur évaluation [4].
Conseil tactique : demandez une liste de critères de réussite avant que le modèle ne commence à écrire. Puis, demandez-lui de s’auto-évaluer en fonction de cette liste à la fin.
Analyse approfondie 2 : Contexte, contraintes et exemples 📎
L'IA n'est pas devine ; elle est avide de modèles. Fournissez-lui les bons modèles. Placez les informations les plus importantes en premier et précisez la forme du résultat. Pour les entrées longues, la documentation des fournisseurs indique que l'ordre et la structure ont une incidence significative sur les résultats dans les contextes longs [4].
Essayez ce micro-modèle :
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Contexte : 3 points maximum résumant la situation
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Document source : collé ou joint
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Faites : 3 points
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À ne pas faire : 3 points
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Format : longueur spécifique, sections ou schéma
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Critères de qualité : ce qu’une réponse A+ doit inclure
Analyse approfondie 3 : Raisonnement à la demande 🧠
Si vous souhaitez une réflexion approfondie, demandez-la brièvement. Exigez un plan concis ou une justification ; certains guides officiels suggèrent d’inciter à la planification des tâches complexes afin d’améliorer le respect des consignes [2][4].
Conseil :
Planifiez votre démarche en étapes numérotées. Énoncez vos hypothèses. Puis, présentez uniquement la réponse finale, accompagnée d’une justification de cinq lignes à la fin.
Remarque : un texte plus long n'est pas toujours préférable. Trouvez le juste équilibre entre clarté et concision pour éviter de vous noyer sous un flot d'explications.
Analyse approfondie 4 : L’itération comme super-pouvoir 🔁
Considérez le modèle comme un collaborateur que vous accompagnez par étapes. Demandez deux versions contrastées, aux tonalités différentes ; ou contentez-vous d’un plan . Puis, affinez-le. OpenAI et d’autres organismes recommandent explicitement cette approche itérative, car elle s’avère efficace [3].
Exemple de boucle :
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Donnez-moi trois options de contour avec des angles différents.
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Sélectionnez les éléments les plus pertinents, fusionnez les meilleurs et rédigez une première ébauche.
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Réduisez de 15 %, améliorez les verbes et ajoutez un paragraphe critique avec des citations.
Analyse approfondie 5 : Garde-fous, vérification et risque 🛡️
L’IA peut être utile tout en se trompant. Pour réduire les risques, inspirez-vous des cadres de gestion des risques établis : définissez les enjeux, exigez la transparence et mettez en place des contrôles d’équité, de confidentialité et de fiabilité. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST décrit les caractéristiques de fiabilité et les fonctions pratiques que vous pouvez intégrer à vos flux de travail quotidiens. Demandez au modèle de signaler les incertitudes, de citer ses sources et de signaler les contenus sensibles ; vous pourrez ensuite procéder à la vérification [1].
Messages de vérification :
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Énumérez les 3 principales hypothèses. Pour chacune, indiquez le niveau de confiance et citez une source.
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Citez au moins deux sources fiables ; s'il n'en existe aucune, dites-le clairement.
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Présentez un bref contre-argument à votre propre réponse, puis conciliez-la.
Analyse approfondie 6 : Quand les mannequins en font trop – et comment les recadrer 🧯
Il arrive que les IA soient trop enthousiastes et ajoutent une complexité non souhaitée. Les recommandations d'Anthropic soulignent une tendance à la sur-ingénierie ; la solution consiste à définir des contraintes claires qui stipulent explicitement « pas de fonctionnalités supplémentaires » [4].
Consignes de contrôle :
N’effectuez que les modifications que je vous demande explicitement. Évitez d’ajouter des abstractions ou des fichiers supplémentaires. Veillez à ce que la solution reste minimale et ciblée.
Comment dialoguer avec l'IA pour la recherche et l'exécution 🔍⚙️
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Méthode de recherche : solliciter des points de vue divergents, les niveaux de confiance et les citations. Exiger une courte bibliographie. Les compétences évoluant rapidement, il convient de vérifier tout élément critique [5].
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Mode d'exécution : précisez les contraintes de format, la longueur, le ton et les points non négociables. Demandez une liste de vérification et une auto-évaluation finale. Veillez à ce que le document soit concis et vérifiable.
Conseils multimodaux : texte, images et données 🎨📊
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Pour les images : décrivez le style, l’angle de prise de vue, l’ambiance et la composition. Fournissez 2 à 3 images de référence si possible.
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Pour les tâches de données : collez des exemples de lignes et le schéma souhaité. Indiquez au modèle les colonnes à conserver et celles à ignorer.
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Pour les supports mixtes : indiquez l’emplacement de chaque élément. « Un paragraphe d’introduction, puis un graphique, puis une légende concise pour les réseaux sociaux. »
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Pour les longs documents : mettez l'essentiel en premier ; l'ordre compte davantage dans les contextes très larges [4].
Dépannage : lorsque le modèle se met à l'horizontale 🧭
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Trop vague ? Ajoutez des exemples, des contraintes ou une structure de mise en forme.
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Trop verbeux ? Fixez-vous un nombre de mots limité et demandez une réduction du nombre de puces.
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Vous n'avez pas compris ? Reformulez les objectifs et ajoutez 3 critères de réussite.
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Inventer des informations ? Exiger des sources et une note d’incertitude. Citer ses sources ou indiquer « aucune source ».
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Un ton trop confiant ? Demandez des mesures de couverture et des scores de confiance.
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Des hallucinations dans les tâches de recherche ? Vérifiez par recoupement en utilisant des cadres réputés et des références primaires ; les conseils en matière de risques des organismes de normalisation existent pour une raison [1].
Modèles : copiez, modifiez, et c’est parti 🧪
1) Recherche documentaire
: Vous êtes assistant de recherche. Objectif : résumer le consensus actuel sur [sujet]. Public : non spécialisé. Inclure 2 à 3 sources fiables. Démarche : lister les hypothèses ; noter les incertitudes. Résultat : 6 points clés + 1 paragraphe de synthèse. Contraintes : pas de spéculation ; si les preuves sont limitées, le préciser. [3]
2) Rédaction de contenu :
Vous êtes rédacteur. Objectif : rédiger un article de blog sur [sujet]. Ton : expert et accessible. Format : Titres H2/H3 avec puces. Longueur : 900 à 1 100 mots. Inclure une section de contre-argumentation. Terminer par un résumé. [2]
3) Assistant de codage :
Vous êtes ingénieur senior. Objectif : implémenter [fonctionnalité] dans [stack]. Contraintes : pas de refactorisation sauf demande expresse ; privilégier la clarté. Processus : définir l’approche, lister les compromis, puis coder. Résultat : bloc de code + commentaires minimaux + un plan de test en 5 étapes. [2][4]
4) Note stratégique :
Vous êtes stratège produit. Objectif : proposer 3 options pour améliorer [métrique]. Inclure les avantages/inconvénients, l’effort requis et les risques. Résultat : tableau + recommandation en 5 points. Ajouter les hypothèses ; poser 2 questions de clarification à la fin. [3]
5) Analyse de documents longs
: Vous êtes un rédacteur technique. Objectif : condenser le document joint. Placez le texte source en haut de votre fenêtre de contexte. Résultat : résumé, principaux risques, questions ouvertes. Contraintes : conserver la terminologie d’origine ; ne pas ajouter de nouvelles affirmations. [4]
Pièges courants à éviter 🚧
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Des questions vagues comme « améliorez ceci ». Mieux comment ?
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Aucune contrainte , le modèle comble donc les lacunes par des suppositions.
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Une seule impulsion, sans itération. La première version est rarement la meilleure, ce qui est également vrai pour les humains [3].
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Omettre la vérification des résultats à fort enjeu. Emprunter les normes de risque et ajouter des contrôles [1].
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Ignorer les recommandations du fournisseur qui indiquent clairement ce qui fonctionne. Consultez la documentation [2][4].
Mini-étude de cas : du flou à la précision 🎬
Consigne vague :
Écrivez quelques idées marketing pour mon application.
Résultat probable : idées éparses ; signal faible.
Exemple de consigne améliorée (reprenant notre structure) :
Vous êtes responsable marketing du cycle de vie. Objectif : concevoir 5 expériences d’activation pour une application de notes respectueuse de la vie privée. Public cible : nouveaux utilisateurs de la première semaine. Contraintes : pas de réductions ; les résultats doivent être mesurables. Format : tableau avec hypothèse, étapes, indicateur et impact attendu. Contexte : le taux d’abandon est faible après deux jours ; la fonctionnalité phare est le partage chiffré. Vérifications : poser 3 questions de clarification avant de faire une proposition. Fournir ensuite le tableau accompagné d’un résumé de 6 lignes.
Résultat : des idées plus précises, des résultats concrets et un plan prêt à être mis à l’épreuve. Rien de magique, juste de la clarté.
Comment dialoguer avec une IA lorsque les enjeux sont importants 🧩
Lorsque le sujet touche à la santé, à la finance, au droit ou à la sécurité, une vigilance accrue s'impose. Utilisez des cadres d'analyse des risques pour orienter vos décisions, exigez des citations, sollicitez un second avis et documentez les hypothèses et les limites. Le cadre d'analyse des risques en IA du NIST constitue une base solide pour l'élaboration de votre propre liste de contrôle [1].
Liste de contrôle à enjeux élevés :
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Définir la décision, les scénarios de préjudice et les mesures d'atténuation
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Exiger des citations et souligner l'incertitude
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Effectuez un raisonnement contrefactuel : « Comment cela pourrait-il être faux ? »
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Obtenez l'avis d'un expert avant d'agir
Remarques finales : Trop long, je ne l'ai pas lu 🎁
Apprendre à dialoguer avec une IA ne relève pas de la magie. Il s'agit d'une pensée structurée, exprimée clairement. Définissez le rôle et l'objectif, fournissez le contexte, ajoutez des contraintes, demandez des explications, itérez et vérifiez. En procédant ainsi, vous obtiendrez des résultats étonnamment utiles, voire parfois même plaisants. Il arrive que le modèle s'égare, et ce n'est pas grave ; il suffit de le ramener sur le droit chemin. Le dialogue est essentiel. Et oui, il arrive parfois de mélanger les métaphores, un peu comme un chef qui abuse des épices… alors, rectifiez le tir et livrez.
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Définissez le succès dès le départ
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Donnez le contexte, les contraintes et des exemples
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Demandez des justifications et des vérifications.
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Répéter deux fois
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Associer l'outil à la tâche
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Vérifiez tout élément important
Références
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Cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (AI RMF 1.0) du NIST. PDF
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Plateforme OpenAI - Guide d'ingénierie rapide. Lien
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Centre d'aide OpenAI - Bonnes pratiques d'ingénierie pour ChatGPT. Lien
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Documents anthropologiques - Promouvoir les meilleures pratiques (Claude). Lien
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Stanford HAI - Indice d'IA 2025 : Performances techniques (Chapitre 2). PDF