Gemini, ChatGPT, Copilot : la méthode Google pour rédiger de meilleurs prompts

Un bon prompt n’est pas une formule magique ni une suite de mots-clés mystérieux. C’est avant tout une consigne suffisamment claire pour que l’outil sache ce qu’on lui demande, avec quelles informations travailler et sous quelle forme répondre. Google a synthétisé cette logique dans un manuel de 45 pages consacré à l’art de dialoguer avec les IA génératives. Ses conseils peuvent servir dans Gemini, mais aussi, dans leur principe, dans ChatGPT d’OpenAI ou Copilot de Microsoft.

L’enjeu est concret. Une même demande, formulée de manière vague ou détaillée, peut aboutir à une réponse inutilisable dans un cas et directement exploitable dans l’autre. La qualité ne dépend pas seulement du modèle choisi : elle dépend aussi de la précision des instructions, des données fournies et de la manière dont l’utilisateur reprend la conversation.

Un prompt efficace décrit un objectif, pas seulement un thème

Un prompt est le message transmis à une IA générative pour lui demander de produire, transformer, résumer, classer ou expliquer un contenu. On peut lui demander d’écrire un texte, de préparer un plan, de reformuler un document, de proposer des idées ou d’extraire des informations. Mais une requête telle que « parle-moi du télétravail » laisse à l’outil une très grande liberté d’interprétation.

À l’inverse, indiquer le public visé, le résultat recherché, les informations disponibles et la longueur souhaitée réduit cette marge d’incertitude. L’IA n’a pas besoin que l’on adopte une syntaxe informatique : Google recommande au contraire un langage naturel, proche de celui employé dans une conversation ou dans un brief professionnel. La condition est d’être précis.

Cette distinction est importante : un outil conversationnel ne lit pas dans les intentions de son interlocuteur. Il génère une réponse à partir de la demande reçue et du contexte qui lui est donné. Si celui-ci est incomplet, il peut choisir un angle inadapté, omettre une contrainte essentielle ou répondre à côté du besoin réel.

Les quatre paramètres recommandés par Google

Le manuel mis en avant par Google organise la rédaction d’un prompt autour de quatre paramètres essentiels : le sujet, la tâche, le contexte et le format. Ils ne doivent pas nécessairement apparaître sous forme de rubriques. L’essentiel est que l’IA puisse les identifier dans la consigne.

Le sujet permet de situer les acteurs, les objets ou le domaine concerné. Il peut s’agir d’un rôle à adopter, comme « vous êtes un assistant pédagogique », ou d’un objet à traiter, comme un compte rendu, un article, une liste de données ou un message reçu.

La tâche est le verbe d’action qui transforme une intention générale en commande exploitable : résumer, expliquer, comparer, reformuler, traduire, rédiger, classer ou proposer. Il vaut mieux en choisir une clairement que d’empiler des objectifs contradictoires dans une seule phrase. Si plusieurs livrables sont nécessaires, une liste structurée aide à distinguer les attentes.

Le contexte est souvent l’élément qui fait la différence. Il peut inclure le public visé, le niveau de connaissance, le ton recherché, les éléments factuels à respecter, les contraintes de temps ou le but du document. Sans cette matière, une IA peut fournir une réponse correcte dans l’absolu, mais inadaptée à la situation.

Enfin, le format précise la forme de sortie : un tableau, une liste à puces, un plan en trois parties, un message de 150 mots, une synthèse en langage simple ou une réponse accompagnée de questions. Cette consigne évite notamment de devoir reformater entièrement un résultat pourtant pertinent sur le fond.

Précision et langage naturel : les deux ne s’opposent pas

L’une des recommandations de Google consiste à formuler les requêtes dans un langage naturel tout en évitant les ambiguïtés. Cela ne signifie pas qu’il faille écrire de longues consignes complexes. Une demande courte peut être excellente si elle contient les informations décisives.

Prenons une question fréquente : « Fais une présentation sur les énergies renouvelables. » L’outil ignore le niveau de l’auditoire, la durée de l’intervention, le pays concerné, le but de la présentation et le ton attendu. Une formulation plus opérationnelle pourrait être : « Prépare le plan d’une présentation de dix minutes sur les énergies renouvelables en France, destinée à des élèves de collège. Propose cinq diapositives, avec une idée principale et deux faits à expliquer par diapositive. Utilise un vocabulaire simple. »

La seconde demande ne garantit pas automatiquement l’exactitude de chaque information, mais elle rend le résultat beaucoup plus facile à évaluer et à utiliser. Elle donne aussi à l’utilisateur un moyen clair de repérer ce qui manque : une donnée sourcée, une définition plus simple, un exemple local ou une structure différente.

Quelques réflexes permettent de gagner en précision :

• nommer le public et le niveau de détail attendu ;
• indiquer les contraintes de longueur, de ton ou de structure ;
• fournir les faits, extraits ou documents sur lesquels la réponse doit s’appuyer ;
• séparer les consignes lorsque plusieurs tâches doivent être réalisées ;
• préciser ce que l’outil ne doit pas faire, si cette limite est importante.

Une formulation directe est préférable aux détours. Au lieu de demander « pourrais-tu éventuellement essayer de faire quelque chose qui ressemble à un résumé ? », il est plus efficace d’écrire « résume ce texte en cinq points, sans ajouter d’informations extérieures ».

Pourquoi faut-il itérer après une première réponse ?

Google invite à ne pas s’arrêter au premier résultat. Cette étape d’itération est au cœur de l’usage des assistants génératifs : l’utilisateur lit la réponse, identifie ce qui ne convient pas, puis ajuste le prompt ou ajoute du contexte. La conversation devient alors un processus de mise au point.

Une première proposition trop générale ne signifie pas forcément que l’outil est incapable de répondre. Elle peut montrer que la demande manquait d’une contrainte. Plutôt que de repartir de zéro, il est possible d’ajouter une instruction ciblée : « Conserve le plan, mais remplace les termes techniques par des explications accessibles à un lycéen » ou « Réduis la réponse à 100 mots et ajoute deux exemples concrets ».

Une méthode simple consiste à modifier un élément à la fois : le public, le format, le ton, la longueur ou les informations de contexte. Changer toutes les instructions simultanément rend plus difficile l’identification de ce qui a amélioré, ou dégradé, le résultat.

Il reste indispensable de relire. Les modèles de langage peuvent produire des affirmations erronées, des chiffres inexacts ou des références qui ne correspondent pas à une source réelle. Un prompt rigoureux améliore la pertinence de la réponse, mais il ne remplace pas la vérification, notamment pour une décision professionnelle, médicale, juridique ou financière.

La même méthode fonctionne-t-elle dans Gemini, ChatGPT et Copilot ?

Les quatre paramètres présentés par Google constituent une grille pratique qui dépasse une interface particulière. Gemini, ChatGPT et Copilot reçoivent tous des demandes formulées en langage courant et peuvent bénéficier d’une indication claire du sujet, de la tâche, du contexte et du format.

Il ne faut toutefois pas en déduire qu’un même prompt donnera mot pour mot le même résultat. Les outils reposent sur des modèles, des réglages, des interfaces et des fonctionnalités qui leur sont propres. Leur capacité à suivre une consigne longue, leur façon de structurer une réponse ou leur traitement du contexte peuvent varier. La méthode de Google doit donc être comprise comme un cadre de rédaction, pas comme une garantie de performance identique entre les services.

En pratique, un utilisateur qui passe d’un outil à l’autre peut reprendre sa consigne structurée, observer le résultat, puis l’adapter. Si une réponse oublie une contrainte, il peut la répéter de façon plus visible. Si le format demandé n’est pas respecté, il peut l’isoler à la fin de la demande ou l’exprimer sous forme de liste.

À la date du 11 avril 2024, Gemini est l’assistant d’IA générative de Google, ChatGPT est proposé par OpenAI et Copilot par Microsoft. Le fait que Google publie un guide de prompting ne vaut donc pas évaluation officielle des services concurrents. Les principes exposés restent néanmoins suffisamment généraux pour aider à mieux rédiger ses demandes dans ces différents environnements.

Ce que contient le guide de Google et comment l’utiliser utilement

Le manuel de Google, long de 45 pages, détaille les principes de formulation et fournit des exemples concrets pour mieux exploiter les outils d’IA générative. Son accès implique un enregistrement et la communication de certaines informations personnelles. Il peut être utile à celles et ceux qui souhaitent aller au-delà des essais intuitifs et disposer de scénarios de prompting plus détaillés.

Pour un usage quotidien, nul besoin de mémoriser un vocabulaire spécialisé. Avant d’envoyer une requête, une courte vérification suffit : quel est le résultat final attendu ? À qui est-il destiné ? Quelles informations ne doivent pas être oubliées ? Dans quel format doit-il être livré ?

Cette préparation devient particulièrement utile lorsqu’on travaille sur un texte sensible, une réponse à un client, un support de formation ou une synthèse de réunion. Dans tous les cas, il faut aussi réfléchir aux informations communiquées à l’outil. Des données confidentielles, personnelles ou protégées par le secret professionnel ne doivent pas être partagées sans s’être assuré que cela est autorisé dans le cadre concerné.

Ce qu’il faut surveiller

La maîtrise des prompts ne se résume pas à écrire une instruction plus longue. Elle repose sur la capacité à définir un besoin, à fournir le bon contexte, à choisir un format, puis à contrôler ce qui est produit. Cette démarche améliore la qualité des échanges avec les IA génératives tout en rappelant la place décisive du jugement humain.

À mesure que ces assistants se diffusent dans les usages personnels et professionnels, savoir formuler une demande claire devient une compétence pratique. Les outils évolueront, leurs interfaces aussi, mais les questions fondamentales demeureront : que souhaite-t-on obtenir, avec quelles informations, pour quel public et sous quelle forme ? C’est dans cette précision, puis dans la relecture, que se joue l’utilité réelle d’un prompt.