Améliorer un prompt par itérations : la méthode pas à pas

Le bon prompt arrive rarement du premier coup, et ce n'est pas nécessaire. La première réponse sert surtout à te montrer ce que tu n'avais pas précisé. L'erreur courante consiste à enchaîner les « non, refais » jusqu'à se lasser, puis à conclure que l'IA n'y arrive pas.

Suivons un carreleur qui veut un texte « À propos » pour son site, sur quatre tours de correction. Le cas est fictif, mais les problèmes rencontrés sont banals.

Tour 1 : envoyer un premier jet, sans le soigner

Il part de ce prompt :

Écris un texte pour la page À propos du site de mon entreprise de carrelage.

La réponse parle de « passion du travail bien fait », de « savoir-faire » et de « projets uniques », sans un fait réel. Rien d'anormal : il n'a fourni aucun fait.

Avant de répondre quoi que ce soit, classe le problème. Quatre diagnostics couvrent la plupart des cas, et chacun appelle une correction différente.

Ici, c'est le fond. Rien ne sert de demander un ton différent sur un texte creux : tu obtiendrais du creux dans un autre ton.

Tour 2 : apporter la matière

Ce texte est trop générique. Réécris-le avec ces faits, et n'ajoute aucune information qui n'y figure pas :

- je travaille seul, avec un apprenti depuis deux ans
- je pose surtout des salles de bains et des terrasses, chez des particuliers, autour de [VILLE]
- je me déplace pour mesurer avant de faire le devis
- je protège les sols et je laisse le chantier propre chaque soir
- ce que les clients me disent le plus : je préviens quand je suis en retard

La nouvelle version contient de vraies informations, mais elle sonne comme une plaquette, avec des tournures du type « fort de mon expérience ». Le diagnostic change : le fond est bon, c'est le ton qui pèche.

Tour 3 : corriger une seule chose à la fois

Le retour utile cite ce qui ne va pas et dit ce qui est à garder.

Garde les faits et l'ordre. Le ton est trop publicitaire. Retire « fort de mon expérience » et toutes les formules de ce genre. Écris comme un artisan qui se présente à un client sur le pas de sa porte, avec des phrases courtes, à la première personne. Exemple du ton : « Je passe mesurer avant de chiffrer. Comme ça, pas de surprise sur le devis. »

Si tu changes le ton, la longueur et la structure dans le même message, tu ne sauras pas ce qui a provoqué l'amélioration ou la dégradation. Avancer par petites corrections demande un peu plus de messages et donne un meilleur contrôle.

Le texte est bon, mais il fait 200 mots et le carreleur veut que l'essentiel tienne sur un écran de téléphone.

Tour 4 : resserrer

Réduis à 90 mots environ. Si tu dois couper, garde en priorité le déplacement pour mesurer et le fait de prévenir en cas de retard. La première phrase doit dire ce que je fais et où.

Il reste à vérifier que tout est vrai. À force de réécritures, un détail peut s'ajouter sans que tu l'aies fourni, comme une garantie, un chiffre ou une année de création. Relis la version finale comme si tu ne l'avais jamais vue, parce que c'est toi qui signes.

Quand arrêter de corriger et repartir à zéro

Une conversation garde la trace de ce qui s'y est dit, y compris les mauvaises pistes. Au bout de quelques tours, l'IA peut mêler d'anciennes consignes aux nouvelles, ou revenir à un défaut que tu avais corrigé. Quelques signes indiquent qu'il faut en ouvrir une nouvelle :

• Tu répètes la même correction pour la troisième fois.
• La réponse s'appuie sur une hypothèse fausse apparue tôt dans l'échange.
• Tu as changé d'objectif en cours de route.
• Un détail déjà retiré réapparaît sans raison.

Repartir de zéro ne veut pas dire perdre son travail. Tu sais maintenant ce qu'il faut demander, et c'est le moment de condenser tout ça en un seul prompt.

Transformer l'échange en prompt réutilisable

Après quatre tours, le texte est bon, mais le savoir-faire reste dispersé dans la conversation. Demande à l'IA de le rassembler :

En te basant sur toute notre conversation, écris un seul prompt qui aurait permis d'obtenir directement le dernier texte, sans aucune correction.

Inclus toutes les consignes que je t'ai données et tous les défauts à éviter. Remplace ce qui change d'un cas à l'autre par des variables entre [CROCHETS] : par exemple [ACTIVITÉ], [VILLE], [FAITS].

Ajoute sous le prompt une liste des éléments que tu as dû déduire et que je devrais vérifier.

Teste ce prompt dans une conversation neuve, avec un cas différent. Si le carreleur l'essaie pour la page d'un collègue plombier, il verra ce qui tenait à son cas particulier et ce qui tient vraiment au prompt. La méthode de contrôle est détaillée dans notre guide pour tester un prompt, et une fois validé, le prompt peut rejoindre ta bibliothèque de modèles.

Cette consolidation est une forme de méta-prompting, mais le résultat ne vaut que si tu le relis : l'IA peut oublier une consigne ou en ajouter une.

Rouvre la dernière conversation où tu as dû corriger plusieurs fois et envoie-y ce prompt de consolidation. Tu en sortiras avec un modèle à tester sur ton prochain cas.