Trois façons de parler à une IA
La plupart des gens parlent à une IA comme à un moteur de recherche : une phrase, on espère, on prie. Ça marche parfois. Mais « donner des instructions claires » à un modèle comme Claude, c'est une compétence, et elle a trois niveaux bien distincts.
Le piège, c'est de rester bloqué au premier. Plus tu montes, moins tu laisses de place au hasard : tu passes de « j'espère que ça tombe juste » à « le résultat est cadré d'avance ». Voici les trois étages.
Plus tu montes, plus le résultat est déterminé par ton prompt et non par la chance.
Les 5 principes qui valent à tous les niveaux
Avant de parler de niveaux, il faut connaître les briques. Que tu sois en chat brouillon ou en XML, un bon prompt répond toujours aux cinq mêmes questions. Ce qui change d'un niveau à l'autre, c'est seulement la façon de les exprimer : au niveau 1 tu les improvises au fil de la discussion, au niveau 2 tu les écris noir sur blanc, au niveau 3 tu les balises.
1. Le rôle — tu donnes une identité
« Tu es X » n'est pas une formule magique, c'est un réglage de contexte. Quand tu dis au modèle d'être responsable du service client, tu actives tout un registre : le vocabulaire du métier, les réflexes, le niveau d'exigence, les choses qu'un pro éviterait. Sans rôle, le modèle répond en « assistant générique », plat et passe-partout.
La précision paie. « Tu es expert en marketing » est trop large pour servir à quelque chose. « Tu es responsable du service client d'une marque qui vend en ligne, habitué à désamorcer des clients en colère sans jamais te mettre sur la défensive » donne une posture nette, et donc des réponses nettes. Plus le rôle est incarné, moins le modèle improvise.
2. La tonalité — tu règles la voix
C'est le principe le plus sous-estimé, et souvent celui qui décide si ta réponse est utilisable ou bonne à jeter. La tonalité se règle sur plusieurs curseurs : la formalité (tutoiement ou vouvoiement, soutenu ou direct), la chaleur (distant ou empathique), l'énergie (posé ou enthousiaste) et la longueur (lapidaire ou détaillé).
Le piège, c'est de croire que le rôle suffit. Il faut nommer le ton explicitement, et surtout dire ce que tu ne veux pas. « Ton humain et posé, jamais corporate, jamais sur la défensive » cadre dix fois mieux que « sois sympa ». Regarde la même réponse selon le réglage :
3. Le contexte — tu fournis la matière
Le modèle ne connaît ni ton entreprise, ni ta situation, ni ce qui s'est passé. Sans contexte, il comble les trous avec le plus probable, qui n'est presque jamais le tien. Le contexte, c'est la matière première : les faits, le message reçu, ta position réelle, ce que tu peux offrir. C'est lui qui transforme une réponse plausible en ta réponse.
Règle simple : la qualité de la sortie plafonne à la qualité du contexte. Un prompt magnifiquement structuré mais vide de contexte produira du vide bien rangé.
4. Les contraintes — tu fermes les portes
Les contraintes disent ce qui est interdit ou imposé : une longueur maximale, des tournures bannies, des règles absolues (« aucune promesse qu'on ne peut pas tenir »). Elles sont souvent négatives, et c'est normal : tu n'écris pas ce que le modèle doit faire, tu bloques les dérapages connus. Chaque contrainte est une porte que tu fermes avant qu'il ne s'y engouffre.
5. Le format — tu imposes la forme
Le format décrit à quoi doit ressembler la sortie : un objet + un corps, une liste, un tableau, du JSON. Sans format imposé, le modèle choisit pour toi, et tu passes ton temps à reformater. Avec un format précis, la réponse arrive directement réutilisable — c'est la base de tout ce qu'on automatise au niveau 3.
Tu ne sais pas faire, alors tu itères
C'est le point de départ de tout le monde, et il n'y a aucune honte à ça. Tu ne sais pas encore ce que tu veux exactement, donc tu lances une demande courte, tu regardes ce qui sort, et tu corriges au fil de la conversation. Le prompt, c'est la discussion entière, pas un seul message.
Tu pars d'une phrase simple :
Réécris-moi une réponse pour ce client mécontent : "Bonjour, ça fait 9 jours que j'attends ma commande #4821 et toujours rien. C'est inadmissible, je veux un remboursement."
Le modèle te sort quelque chose de correct mais générique. Et là, au lieu de réécrire un prompt parfait, tu ajustes par petites touches, comme tu le ferais avec un collègue :
→ Plus court, c'est trop long. → Le retard vient de chez nous, assume-le clairement mais sans nous enfoncer. → Propose un geste commercial, on peut offrir la livraison sur la prochaine commande. → Enlève le ton corporate, je veux que ça sonne humain.
À chaque message, tu découvres ce que tu voulais vraiment. C'est exactement ça l'intérêt du niveau 1 : tu apprends en faisant. Tu n'as pas besoin de tout savoir à l'avance, le modèle t'aide à clarifier ta propre demande.
Tu cadres tout dès le départ
C'est l'inverse exact du niveau 1. Au lieu d'amener le modèle quelque part par petits pas, tu lui expliques la démarche complète d'entrée de jeu. Tu structures ta demande en Markdown : des titres, des listes à puces, des règles claires. Tu ne découvres plus en route, tu décides avant.
L'idée n'est pas d'écrire « joli ». C'est que chaque bloc répond à une question que le modèle se poserait sinon tout seul, souvent mal :
- Rôle — qui doit-il être ?
- Contexte — avec quelles infos travaille-t-il ?
- Objectif — qu'est-ce qu'on cherche vraiment à obtenir ?
- Contraintes — qu'est-ce qui est interdit ou imposé ?
- Format — à quoi doit ressembler la sortie ?
La même tâche, version guidage :
# Rôle Tu es responsable du service client d'une marque de [secteur]. Tu réponds aux clients mécontents avec calme, franchise et sens du résultat. # Contexte - Message du client : "[colle ici le message reçu]" - Notre position : [ex. la commande est partie en retard, et c'est de notre faute] - Ce qu'on peut offrir : [ex. livraison offerte sur la prochaine commande, renvoi express] # Objectif Rédiger UNE réponse qui désamorce la frustration, assume ce qui doit l'être, et propose une solution concrète. On veut garder le client, pas avoir raison. # Contraintes - Ton humain et posé, jamais sur la défensive - Pas de jargon ni de formules corporate vides - 120 mots maximum - Aucune promesse qu'on ne pourra pas tenir # Format de sortie - **Objet** de l'email - **Corps** du message - **Relance** : une phrase de suivi optionnelle, à garder sous le coude
Tu remarques la différence ? Toutes les corrections que tu envoyais une par une au niveau 1 (« plus court », « assume », « propose un geste », « moins corporate ») sont déjà écrites dans le prompt. Le modèle a tout en main du premier coup.
Tous les blocs que tu peux poser
Les cinq briques de base suffisent souvent, mais un prompt guidé peut accueillir bien plus de sections. Tu ne les mets jamais toutes : tu choisis celles qui servent ta tâche. Voici le catalogue des titres les plus utiles, chacun introduit par un # en Markdown.
| Bloc | Ce qu'il cadre |
|---|---|
| # Rôle | Qui l'IA doit être : identité, expertise, posture. |
| # Objectif | Le résultat visé et le « pourquoi ». Ce qu'on cherche vraiment à obtenir. |
| # Contexte | La situation et la matière première : faits, historique, données fournies. |
| # Public cible | À qui s'adresse la sortie. Change le vocabulaire et le niveau de détail. |
| # Ton / Tonalité | La voix attendue : formalité, chaleur, énergie, longueur. |
| # Règles | Ce qu'il faut toujours faire. Les obligations positives. |
| # Contraintes | Ce qu'il ne faut jamais faire, et les limites (longueur, interdits). |
| # Sources / Références | Sur quoi s'appuyer : documents, chiffres, liens, faits autorisés. |
| # Sources à éviter | Ce qu'il ne doit pas utiliser, citer ni inventer. Coupe les hallucinations. |
| # Étapes / Démarche | La marche à suivre dans l'ordre, quand la tâche se déroule en plusieurs temps. |
| # Exemples | Un ou deux modèles du résultat voulu. Le modèle imite mieux qu'il n'obéit. |
| # Contre-exemples | Ce qu'il ne faut surtout pas produire. Aussi parlant qu'un bon exemple. |
| # Format de sortie | La forme exacte : structure, gabarit, longueur, langue. |
| # Critères de réussite | Comment juger qu'une réponse est bonne. Tu donnes au modèle sa propre grille. |
Un exemple qui mobilise plus de blocs
Pour voir ces blocs en action, on change de tâche : transformer des notes brutes en un post LinkedIn. Ici, les blocs Sources, Sources à éviter et Exemples font le gros du travail : ils empêchent le modèle d'inventer des chiffres et lui donnent une voix à imiter.
# Rôle Tu es ghostwriter LinkedIn pour un consultant en cybersécurité. Tu écris à la première personne, avec sa voix. # Objectif Transformer mes notes brutes en UN post LinkedIn qui arrête le scroll et apporte une idée vraiment utile. # Public cible Dirigeants de PME, peu techniques, qui sous-estiment le risque cyber. # Contexte Mes notes brutes : "[colle ici tes idées en vrac, tes chiffres, ton angle]" # Sources / Références - Appuie-toi uniquement sur les chiffres et faits présents dans mes notes. - Tu peux reformuler, jamais ajouter une statistique venue d'ailleurs. # Sources à éviter - N'invente aucun chiffre, aucune étude, aucune citation. - Si une donnée manque, écris l'idée sans la chiffrer plutôt que d'inventer. # Ton Direct, concret, un peu cash. Pas de jargon, pas de posture de donneur de leçon. # Contraintes - 1200 caractères maximum. - Première ligne courte et accrocheuse, lisible avant le « voir plus ». - 3 hashtags maximum, à la toute fin. - Pas de tirets longs, pas de formule « ce n'est pas X, c'est Y ». # Exemples Le genre d'accroche que j'aime (imite l'esprit, pas le sujet) : « La plupart des PME ne se font pas pirater. Elles laissent la porte ouverte. » # Format de sortie - Le post final, prêt à publier. - Puis 2 accroches alternatives. # Critères de réussite Un dirigeant non technique comprend l'idée en 5 secondes et repart avec quelque chose d'actionnable.
Même structure que l'exemple du client mécontent, mais on a ouvert quatre blocs de plus. Chacun ferme une faille précise : sans # Sources à éviter, le modèle aurait inventé une étude ; sans # Exemples, l'accroche serait tiède ; sans # Critères de réussite, il n'aurait aucun moyen de juger son propre brouillon.
Tu écris un programme pour le modèle
Ici, on ne « rédige » plus une demande, on la balise. Avec des balises XML façon <role>, <contexte>, <instructions>, on transforme le prompt en une sorte de pseudo-code que le modèle exécute. Et les modèles comme Claude sont entraînés à lire cette structure avec une précision que le texte libre n'atteint jamais.
Le cœur de ce niveau, c'est une idée simple et puissante : séparer le raisonnement de la réponse finale. Tu donnes au modèle une zone pour réfléchir (<reflexion>) et une zone pour livrer (<reponse>). Il pense d'abord, il répond ensuite, et les deux ne sont plus mélangés.
<role>
Tu es responsable du service client d'une marque de [secteur].
Tu traites les clients mécontents avec calme et sens du résultat.
</role>
<contexte>
<message_client>[colle ici le message reçu]</message_client>
<notre_position>[ex. retard de livraison, de notre responsabilité]</notre_position>
<gestes_possibles>[ex. livraison offerte, renvoi express, code -15%]</gestes_possibles>
</contexte>
<instructions>
1. Analyse le message dans <reflexion> : émotion dominante,
demande réelle derrière la plainte, niveau d'urgence.
2. Choisis un angle de réponse et le geste le plus adapté.
3. Rédige la réponse finale, prête à envoyer, dans <reponse>.
</instructions>
<contraintes>
- Ton humain, posé, jamais sur la défensive
- 120 mots maximum dans <reponse>
- Aucune promesse intenable
</contraintes>
<format>
<reflexion>ton raisonnement, jamais montré au client</reflexion>
<reponse>
<objet>...</objet>
<corps>...</corps>
</reponse>
</format>
Pourquoi se donner ce mal ? Parce que la balise <reflexion> force le modèle à analyser avant d'écrire, ce qui améliore nettement la réponse. Et parce que la sortie devient exploitable par une machine : tu peux extraire automatiquement le contenu de <reponse><corps> et l'envoyer directement dans ton outil d'emailing, sans le raisonnement autour.
Un autre usage : extraire et classer
La séparation réflexion/réponse ne sert pas qu'à rédiger. Dès que tu veux une sortie structurée qu'un programme pourra lire, le XML brille. Exemple : analyser un avis client et le renvoyer en champs exploitables plutôt qu'en paragraphe.
<role>Tu es analyste de la voix client.</role>
<contexte>
<avis>[colle ici un avis client brut, tel quel]</avis>
</contexte>
<instructions>
1. Dans <reflexion>, repère le sujet principal, le sentiment réel
(au-delà des mots) et toute demande concrète.
2. Dans <reponse>, renvoie une fiche exploitable, un champ par balise.
</instructions>
<format>
<reflexion>ton analyse, non destinée à être stockée</reflexion>
<reponse>
<sentiment>positif | neutre | négatif</sentiment>
<theme>le sujet en 2-3 mots</theme>
<verbatim_cle>la phrase la plus parlante de l'avis</verbatim_cle>
<action_suggeree>quoi faire concrètement</action_suggeree>
</reponse>
</format>
Ici, la <reponse> n'est plus une phrase mais une fiche : un script peut lire chaque balise et la ranger dans une base ou un tableur, sans qu'un humain touche à quoi que ce soit. Lance le même prompt sur 500 avis, et tu as une analyse complète au format fixe.
Le prompt qui écrit tes prompts
Écrire du XML à la main, ce n'est pas pour tout le monde, et ce n'est pas obligatoire. Voici un méta-prompt : tu lui décris ta tâche, même vaguement, il t'interroge pour combler ce qui manque (rôle, contexte, tonalité, contraintes, format), puis il te livre un prompt structuré en XML, prêt à coller. C'est le niveau 3, mais c'est lui qui fait le travail.
Colle-le dans Claude (ou ton IA), remplace juste la dernière ligne par ta tâche, et laisse-le mener l'entretien :
<role> Tu es ingénieur prompt. Ta spécialité : transformer un besoin flou en un prompt structuré au format XML, propre, précis et réutilisable. </role> <mission> Je vais te décrire une tâche que je veux confier à une IA. Ton travail se déroule en deux temps, dans cet ordre, sans le sauter : 1. Tu m'INTERROGES pour réunir ce qui manque. 2. Tu PRODUIS le prompt final en XML. </mission> <etape_1_questions> Avant d'écrire le moindre prompt, pose-moi des questions ciblées pour réunir : - le RÔLE que l'IA doit endosser (identité, expertise, posture) - le CONTEXTE et la matière première dont elle a besoin - la TONALITÉ attendue : formalité, chaleur, énergie, longueur, et ce qu'il faut éviter - les CONTRAINTES absolues : longueur, interdits, règles non négociables - le FORMAT exact de la sortie - si la tâche demande de séparer un raisonnement de la réponse finale Règles de cette étape : - Pose tes questions par petits lots, numérotées, de la plus structurante à la plus secondaire. - Ne demande que ce qui manque vraiment ; déduis tout ce que tu peux déduire seul. - Si je réponds « à toi de voir », prends l'hypothèse la plus raisonnable et continue. - Ne passe à l'étape 2 que lorsque tu as de quoi écrire un prompt réellement solide. </etape_1_questions> <etape_2_livraison> Quand tu as assez d'éléments, écris le prompt final dans un bloc de code, au format XML, avec les balises : <role>, <contexte>, <instructions>, <contraintes>, <format>. Ajoute une zone <reflexion> séparée d'une <reponse> uniquement si la tâche le justifie. Sous le bloc, ajoute une ligne « À personnaliser : … » qui liste ce que je dois encore remplacer entre crochets. </etape_2_livraison> <contraintes> - Tu commences TOUJOURS par les questions, jamais directement par le prompt final. - Le prompt produit doit être copiable et utilisable tel quel. - Pas de remplissage : des questions utiles, puis le livrable. Rien entre les deux. </contraintes> Ma tâche : [décris ici, même grossièrement, ce que tu veux confier à l'IA]
Les 3 niveaux d'un coup d'œil
Aucun niveau n'est « meilleur » dans l'absolu. Le bon niveau, c'est celui qui correspond à ce que tu fais. La progression, c'est de savoir reconnaître quand monter.
| Niveau | Forme | Quand l'utiliser | Ce que tu gagnes |
|---|---|---|---|
| 1 · Basique | Conversation, allers-retours | Tâche unique, exploration, tu apprends en faisant | Zéro préparation, tu démarres tout de suite |
| 2 · Guidage | Brief Markdown (rôle, contexte, contraintes, format) | Tâche qui revient, besoin de constance | Réutilisable, qualité stable, gain de temps |
| 3 · Structuré | Balises XML, raisonnement séparé de la réponse | Automatisation, API, format de sortie garanti | Contrôle maximal, sortie exploitable par une machine |
FAQ
Je dois toujours viser le niveau 3 ?
Non, surtout pas. Le niveau 3 est de l'artillerie lourde : utile quand tu automatises ou que tu branches une IA à un programme. Pour une demande ponctuelle, le niveau 1 ou 2 est souvent plus rapide et tout aussi bon. Le but est de choisir le bon niveau, pas le plus haut.
Le Markdown et le XML, c'est obligatoire ou décoratif ?
Ce n'est pas décoratif. Les titres Markdown et les balises XML donnent au modèle une structure qu'il sait lire précisément : il distingue clairement le rôle, le contexte, les contraintes et le format attendu. C'est cette séparation nette qui fait la différence, pas l'esthétique.
Pourquoi séparer la réflexion de la réponse ?
Deux raisons. D'abord, forcer le modèle à analyser avant d'écrire améliore la qualité de ce qu'il produit. Ensuite, ça rend la sortie exploitable : tu peux récupérer uniquement la réponse finale (sans le raisonnement) pour l'envoyer dans un autre outil, automatiquement.
Ça marche avec n'importe quelle IA ?
Les trois niveaux fonctionnent partout. La structure XML est particulièrement bien lue par les modèles d'Anthropic (Claude), qui sont entraînés à s'appuyer dessus, mais le principe — rôle, contexte, contraintes, format, raisonnement séparé — améliore les résultats sur la plupart des modèles.
Par où je commence concrètement ?
Reprends une tâche que tu fais souvent. Écris-la d'abord en version guidage (niveau 2) avec les cinq blocs : rôle, contexte, objectif, contraintes, format. Réutilise-la une semaine. Le jour où tu veux l'automatiser, tu la passeras en XML. La progression se fait naturellement.
Un niveau à la fois, et tu prends le contrôle
Rôle, contexte, tonalité, contraintes, format : tu connais les briques, et les trois façons de les écrire. Reprends une tâche que tu répètes, pose-la en niveau 2, et monte d'une marche le jour où tu sentiras le plafond.