Bien parler à une IA - le pouvoir des bons mots dans tes prompts
Cet article est aussi disponible en anglais
Les modèles de langage comme ChatGPT, Gemini ou Claude sont devenus des alliés puissants pour rédiger, coder, classer et analyser. Mais un facteur souvent sous-estimé est le choix des mots, en particulier des verbes d'action, dans tes prompts.
Cet article s'adresse aux créateurs de contenu, développeurs, analystes, communicants ou simples curieux utilisant l'IA pour générer du texte. Il répond à une question simple mais cruciale : quel mot utiliser pour obtenir exactement ce que tu attends ?
Nous explorerons comment le choix des termes dans un prompt peut transformer radicalement la qualité de la réponse, en structurant l'article comme suit :
- Cadrage et origine du problème
- Trois axes de réflexion autour du choix lexical
- Objections et limites
- Applications pratiques et implications plus larges
I. Cadrage : pourquoi le mot juste est essentiel
Définition et origine
Le "prompt engineering" désigne l'art de formuler des requêtes efficaces pour guider un LLM (Large Language Model). Bien que des techniques complexes (zero-shot, CoT, ReAct...) soient souvent discutées, tout commence par des mots simples. Les LLM sont très sensibles à la formulation. Entre "résumer" et "synthétiser", ou "analyser" et "critiquer", le résultat peut être radicalement différent.
Exemple concret
Imagine ce prompt :
"Donne-moi une analyse de ce texte."
Et celui-ci :
"Résume ce texte en mettant en avant les idées principales et les arguments secondaires."
Le premier est vague. Le second est précis, orienté et structure la réponse attendue. Tout repose sur le verbe ("résumer") et les compléments d'objet. Le bon mot, au bon moment, est l'essence d'un prompt efficace.
II. Comment le langage influence la réponse
1. Le pouvoir des verbes d'action
Les LLM comprennent mieux les prompts qui commencent par un verbe d'action clair. Ce n'est pas un hasard si Google recommande une liste de verbes dans ses guides internes :
- Classer (plutôt que "dis-moi ce que tu en penses")
- Résumer (plutôt que "de quoi parle ce texte ?")
- Expliquer, Comparer, Traduire, Réorganiser, Extraire, Lister, Formuler, etc.
Chaque verbe active un mode de traitement spécifique. Par exemple :
- "Résumer" attend une condensation neutre.
- "Expliquer" permet une subjectivité.
- "Comparer" appelle une analyse relationnelle.
2. Ton, rôle et style : des modulateurs sous-estimés
Au-delà du verbe, le ton du prompt influence le résultat. Dire :
- "Rédige un article" produit un résultat générique.
- "Rédige un billet de blog dynamique et engageant" affine le style.
- "Agis comme un journaliste tech et rédige un article" attribue un rôle au modèle, renforçant la cohérence.
Le choix des mots est donc étroitement lié au contexte, à l'intention et au ton.
3. Lexique stratégique : tableau des verbes efficaces
Voici la grille enrichie avec les objets typiques sur lesquels chaque intention et ses verbes efficaces opèrent. Elle articule :
- L’intention (ce que l’on veut faire),
- Les verbes efficaces (comment on le fait),
- Les objets cognitifs (sur quoi on agit).
| Intention | Verbes efficaces | Objets cognitifs typiques |
| Synthétiser | Résume, Condense, Structure, Simplifie | Idées, textes longs, discussions, données dispersées |
| Comparer | Compare, Différencie, Oppose, Évalue | Concepts, options, approches, résultats, versions |
| Catégoriser | Trie, Classe, Regroupe, Organise | Données, cas, exemples, objets, profils |
| Créer | Rédige, Génère, Invente, Écris, Assemble, Structure | Contenus (textes, récits, messages), formats (tableaux, schémas), objets inédits |
| Traduire | Traduis, Reformule, Adapte, Réécris, Transcode | Langages, registres, formats, publics cibles |
| Analyser | Analyse, Décrypte, Interprète, Décompose, Déduis, Évalue | Problèmes, comportements, structures, dynamiques, discours |
| Observer | Décris, Mesure, Identifie, Repère, Délimite | Faits, phénomènes, signaux, tendances, métriques |
| Extraire | Liste, Sélectionne, Récupère, Extrait, Parse, Filtre | Éléments pertinents, entités nommées, passages-clés, métadonnées |
| Argumenter | Défends, Justifie, Critique, Contraste, Contre-argumente, Démontre, Illustre | Thèses, hypothèses, décisions, prises de position, raisonnements |
Ces verbes sont des "modulateurs" cognitifs que tu appliques à l'IA.
⚠️ Et si l'IA suggérait elle-même les bons mots ?
C'est le principe de l'Automatic Prompt Engineering (APE) : demander à une IA de générer plusieurs formulations de prompt pour une même tâche. L'objectif est de tester automatiquement plusieurs variantes (par ex., "expliquer", "clarifier", "résumer"...) et de mesurer laquelle fonctionne le mieux. Cette approche est particulièrement utile pour créer des assistants conversationnels robustes ou des prompts réutilisables en production. L'APE pousse à l'extrême l'idée que le bon mot-clé fait toute la différence.
Exemple d'APE en pratique :
Objectif : Obtenir une courte description produit pour une page e-commerce.
Prompt APE : "Génère 10 variantes de prompt pour demander à un LLM de rédiger une description produit pour un t-shirt rock, taille M."
Résultat de l'IA :
- Rédige une description accrocheuse pour un t-shirt rock, taille M.
- Fournis un texte orienté vente pour mettre en avant ce t-shirt rock taille M pour les fans.
- Résume les points clés de ce t-shirt pour une page produit en ligne.
Tu peux ensuite tester les trois, mesurer l'impact sur les résultats (clics, conversions, etc.) et choisir le prompt le plus efficace.
III. Objections et limites
Contre-arguments fréquents
- "L'IA comprend même des demandes vagues" : vrai, mais au prix d'une incertitude accrue dans la réponse.
- "On peut toujours reformuler" : certes, mais chaque itération coûte du temps, surtout en production.
Réponses mesurées
La précision lexicale n'est pas une obsession formaliste. C'est une stratégie d'efficacité. Mieux vaut passer 30 secondes à réfléchir à ton verbe que 5 minutes à corriger une réponse hors sujet.
IV. Applications pratiques et cadre élargi
Conséquences concrètes
- En entreprise : Briefer une IA clairement te fait gagner du temps et améliore la précision.
- En éducation : Former à une formulation explicite et structurée.
- En développement : Standardiser les appels à l'IA avec des templates de prompt optimisés.
Savoir formuler un prompt précis devient aussi essentiel que maîtriser la recherche sur Internet. C'est le langage de la collaboration homme-machine.
Conclusion
Le bon mot peut tout changer. En prompt engineering, chaque terme est un levier. Choisir le bon verbe, clarifier ton intention, adopter un ton précis... ce sont autant d'étapes pour obtenir des réponses pertinentes, utiles et exploitables.
Plutôt que de multiplier les tentatives à l'aveugle, adopte une approche consciente, stratégique et structurée. Car bien parler à une IA, c'est avant tout bien penser son langage.
🧠 À retenir
- ✅ Les verbes d'action structurent la réponse de l'IA.
- ✅ Un bon prompt commence souvent par un mot clair et direct.
- ✅ Choisir ses mots, c'est orienter la pensée de l'IA avant qu'elle ne produise quoi que ce soit.
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