L'IA générative explose dans les entreprises, révolutionnant la manière de produire du contenu, d’analyser des données ou d’automatiser des tâches répétitives. 

Pourtant, derrière cette promesse d’efficacité se cache une réalité souvent négligée : la qualité des résultats dépend directement de la qualité des questions posées à l’IA.

Dans un rapport publié par IBM (2024), un expert explique : “Lorsqu’elle dispose des bonnes données, l’IA peut apporter des réponses vraiment pertinentes aux questions” confirmant qu’un bon modèle mal guidé reste sous-performant (Rapport L’IA en action 2024 | IBM).

Autrement dit, même le modèle le plus avancé donnera des résultats moyens si le prompt (la consigne)  que vous lui adressez est mal structuré.
Pour obtenir des réponses fiables et exploitables, il ne suffit donc pas d’écrire une requête intuitive, il faut comprendre comment l’IA interprète vos instructions et comment orienter sa logique de génération.

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Dans cet article, nous allons lister les questions essentielles à se poser avant de rédiger un prompt, afin de vous aider à structurer des requêtes précises, plus performantes et adaptées à vos usages métiers.
Vous y trouverez également une checklist pratique, que vous pourrez réutiliser et paramétrer directement dans Delos pour automatiser et fiabiliser vos interactions avec l’IA.

Comment l’IA comprend vos requêtes

Les modèles d’IA générative, comme ChatGPT, Mistral ou Claude, ne “pensent” pas comme un humain : ils analysent la structure linguistique de votre texte pour prédire la suite la plus probable selon leur entraînement.

Chaque mot du prompt sert d’indice pour interpréter votre intention : le modèle compare votre formulation à des milliards d’exemples vus pendant son apprentissage pour générer une réponse cohérente.

Concrètement, cela signifie que plus votre prompt est précis, contextualisé et orienté vers un objectif clair, plus l’IA saura répondre correctement.

À l’inverse, une requête floue ou ambiguë pousse le modèle à “deviner” votre besoin, ce qui conduit à des résultats aléatoires ou peu exploitables.

Exemple : “Fais-moi un rapport” donnera une réponse générique, alors que “Rédige un rapport synthétique en 300 mots sur les ventes Q3, en adoptant un ton professionnel et orienté résultats” permettra à l’IA de produire un texte pertinent dès la première itération.

Les questions préalables à se poser pour structurer un prompt IA

La qualité d’un prompt ne tient pas à sa longueur, mais à la clarté de son intention. Avant d’écrire la moindre ligne, il est essentiel de se poser une série de questions simples mais structurantes. Ces questions servent de cadre pour aider l’IA à comprendre ce que vous attendez d’elle et à produire une réponse utile dès la première tentative.

Quel est l’objectif du prompt ?

Tout bon prompt commence par un objectif. 

Vous devez savoir pourquoi vous sollicitez l’IA et quel résultat vous souhaitez obtenir. Une consigne trop vague, comme « rédige un résumé », laisse une grande marge d’interprétation au modèle et génère souvent des réponses inutilisables.

Posez-vous la question : que dois-je recevoir à la fin ? Une synthèse, une idée créative, un tableau, une analyse chiffrée ? En définissant le livrable attendu, vous orientez la logique de l’IA vers un résultat exploitable.

Exemple : “ Je veux générer un résumé des réunions trimestrielles destiné aux managers, sans jargon technique et avec des points d’action clairs. “

Qui est l’audience ou l’utilisateur final ?

Un bon prompt prend en compte le destinataire du résultat. L’IA ajuste son ton, son vocabulaire et son style selon la cible. Si vous ne précisez pas à qui s’adresse le contenu, vous risquez une réponse générique.

Exemple : “ L’utilisateur est un technicien sur le terrain. Il a besoin de consignes courtes, structurées et immédiatement actionnables. “

Quel rôle donner à l’IA ?

L’IA peut incarner différents rôles ou personas. En lui attribuant un rôle spécifique, vous influencez la manière dont elle raisonnera et formulera ses réponses. Ce cadrage aide à obtenir des résultats plus cohérents et professionnels.

Exemple : “ Vous êtes un assistant juridique interne à l’entreprise X. Votre rôle est de reformuler des clauses contractuelles pour les rendre plus compréhensibles aux non-juristes. “

Quel est le contexte ou les données disponibles ?

Il faut fournir le contexte pertinent : historique, contraintes, données d’entrée ce qui permet de situer la tâche et d’éviter les réponses hors sujet.

Exemple : “Vous disposez des 12 derniers rapports de vente et de la feuille de route produit 2025. Analysez les tendances principales à communiquer au comité de direction. “

Quelles contraintes de format et de ton faut-il respecter ?

Indiquez toujours les contraintes de forme : longueur maximale, ton souhaité, structure (liste, paragraphe, tableau…). Ces paramètres sont essentiels pour que le résultat soit utilisable dans votre contexte professionnel.

Exemple : “Rédige un texte de 300 mots maximum, ton convivial et synthétique, avec des bullet points pour chaque recommandation.”

Fournir des exemples pour guider l’IA

Pour obtenir des réponses plus pertinentes, il est très efficace de montrer à l’IA des exemples de résultat attendu. En lui fournissant un ou plusieurs modèles de sortie (textes, réponses, tableaux…), vous lui donnez une référence concrète sur le ton, la structure ou le niveau de détail que vous souhaitez.

Exemple : “ Voici deux exemples de posts LinkedIn bien rédigés. Inspire-toi de leur ton et de leur style pour créer un nouveau post sur le même sujet. “

Quelles limites ou exclusions faut-il définir ?

Définir les limites du cadre est tout aussi important que l’objectif. L’IA doit savoir ce qu’elle ne doit pas faire : citer des données confidentielles, inventer des chiffres, produire un avis personnel, etc. Ces garde-fous réduisent les risques d’erreur ou de biais.

Exemple : “ Ne mentionne aucun nom de client ni information interne non publique. “

Quel niveau de supervision humaine garder ?

Même les meilleurs prompts nécessitent un contrôle humain. Un rapport de McKinsey (2024) rappellent que la supervision reste un facteur clé de fiabilité et d’adoption de l’IA en entreprise (The State of AI: Global survey | McKinsey). L’IA accélère, mais ne remplace pas le jugement.

Exemple : créer un prompt efficace pour un post LinkedIn

Créer un bon prompt, c’est comme rédiger un brief clair pour un collaborateur. L’IA doit comprendre qui elle est, ce qu’elle doit faire, dans quel contexte, et à qui elle s’adresse.

Voici la checklist à suivre pour concevoir un prompt complet et performant.

1. Définir l’objectif‍
2. Attribuer le rôle à l’IA
3. Donner le contexte‍
4. Spécifier le format attendu
5. Identifier le public cible‍
6. Fournir un exemple de référence
7. Préciser les limites‍
8. Prévoir une supervision humaine
   
   

Exemple concret

Prompt :

“Tu es un expert en communication digitale (→ rôle).

Ta mission est de rédiger un post LinkedIn engageant pour annoncer le lancement d’un nouveau produit (→ objectif).

Tu disposes du communiqué de presse officiel et des points clés du produit (→ contexte).

Le texte doit être rédigé en moins de 150 mots, avec un ton professionnel, clair et inspirant, et structuré en trois parties : introduction percutante, bénéfice client, appel à l’action (→ format).

Le message est destiné à des professionnels du secteur tech et marketing (→ audience)

‍Inspire-toi du ton de ce post LinkedIn récent de la marque : dynamique et authentique (→ exemple)

‍Ne mentionne pas de prix ni d’informations internes non publiques (→ limites).”
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Gagner du temps : créer des agents pour automatiser vos prompts

Construire un bon prompt demande du temps et de la rigueur. Mais une fois que vous avez défini votre structure idéale avec un objectif clair, un rôle précis et un format cohérent, vous pouvez aller beaucoup plus loin en automatisant cette logique.

Aujourd’hui, certaines plateformes permettent de transformer vos meilleurs prompts en agents IA personnalisés, capables d’exécuter une tâche récurrente sans que vous ayez à tout réécrire à chaque fois. Ces agents reproduisent votre méthode, appliquent la même structure, et garantissent des résultats constants dans le temps.

C’est exactement ce que propose Delos, une solution qui agrège les meilleurs modèles du marché (Llama, Mistral, ChatGPT, Claude, Perplexity) au sein d’une interface pensée pour les usages métiers. Vous pouvez y :

- créer un agent dédié à une tâche répétitive, comme la synthèse automatique des réunions ou la génération de rapports clients
- laisser Delos sélectionner automatiquement le modèle d’IA le plus performant selon le type de prompt ;
- stocker vos données en France, dans un environnement conforme au RGPD, pour garantir la sécurité et la souveraineté de vos informations.

Voici à quoi ressemblerait votre agent de post Linkedin:

Cet agent vous permet d’utiliser le même prompt à chaque fois en adaptant facilement la longueur, le ton, l’ajout d’emojis, les hashtags …

Pour personnaliser ce prompt et créer vos propres agents IA en quelques clics, découvrez Delos gratuitement. 

Conclusion

Rédiger un bon prompt, ce n’est pas seulement savoir comment parler à l’IA : c’est apprendre à structurer sa pensée. En définissant votre objectif, votre audience, le rôle de l’IA et le format attendu.

Mais pour une entreprise, l’enjeu ne se limite pas à la qualité d’un prompt : il s’agit de sécuriser, centraliser et fiabiliser son utilisation à grande échelle.

Découvrez gratuitement comment Delos peut vous aider à transformer vos prompts en outils IA fiables, sécurisés et adaptés à chaque métier.