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Explication · mis à jour Oct 5, 2026

Qu'est-ce que le prompt engineering et comment ça marche en 2026

Le prompt engineering est l'art de rédiger et d'affiner les instructions données à un modèle d'IA pour obtenir le résultat voulu. Cette page l'explique à partir de 17 prompts d'exemple tirés des guides de prompt engineering d'Anthropic, d'OpenAI et de Google Gemini.

Ce qu'est le prompt engineering

Le prompt engineering consiste à rédiger, tester et ajuster le texte envoyé à un modèle d'IA pour que la réponse corresponde à votre besoin. Un prompt peut tenir en une ligne, comme "Summarize this text in one sentence", ou être un message structuré avec un rôle, des règles et des exemples.

Anthropic, OpenAI et Google publient chacun un guide de prompt engineering. Notre bibliothèque à l'adresse /prompts/ réunit 17 prompts d'exemple tirés de ces trois guides : 9 d'Anthropic, 3 d'OpenAI et 5 de Google Gemini, chacun renvoyant vers sa page source. Les mêmes techniques s'appliquent dans les agents de code comme Claude Code, OpenAI Codex et Cursor, où le prompt est souvent un fichier de projet tel que AGENTS.md ou une skill Claude.

A prompt can be one line such as Summarize this text in one sentence, or a structured message with a role, rules and examples ONE LINE A prompt can be short "Summarize this text in one sentence" or STRUCTURED MESSAGE A role, rules and examples Rolewho the model is Ruleswhat it must do Examplesinput and output pairs write → test → adjust, until the answer matches your need
Un prompt peut tenir en une ligne ou être un message structuré avec un rôle, des règles et des exemples

Comment ça marche en pratique

Les guides présentent quelques techniques reproductibles. L'une consiste à donner au modèle un rôle et des règles, comme dans l'exemple d'OpenAI qui configure un assistant de code avec une identité, des instructions et des exemples. Une autre consiste à encadrer les instructions dans des balises nommées, comme dans l'exemple de Claude dont la balise demande au modèle d'enquêter avant de répondre.

Une troisième consiste à montrer des exemples, ce que l'on appelle le few-shot prompting. L'exemple d'OpenAI classe des avis produit en Positive, Negative ou Neutral, et celui de Gemini extrait du JSON de commandes de repas en texte libre, tous deux en montrant d'abord le schéma à suivre. Une quatrième consiste à contraindre la sortie, comme le résumé en une phrase de Gemini ou les prompts à choix multiples.

Four techniques from the vendor guides: role and instructions, examples, constraints and context TECHNIQUE 1 Role and instructions set who the model is and what it must do TECHNIQUE 2 Examples show input and output pairs so format is clear TECHNIQUE 3 Constraints limit length, options or format TECHNIQUE 4 Context say why an instruction exists few-shot prompting = the Examples card: show the pattern first
Quatre techniques reproductibles : rôle et instructions, exemples, contraintes, contexte
  • Rôle et instructions : définissez qui est le modèle et ce qu'il doit faire
  • Exemples : montrez des paires entrée-sortie pour que le format soit clair
  • Contraintes : limitez la longueur, les options ou le format
  • Contexte : expliquez pourquoi une instruction existe, comme dans l'exemple de synthèse vocale de Claude

Ce que contrôlent les prompts d'exemple

Plusieurs exemples d'Anthropic changent le comportement d'un agent, pas ce qu'il sait. L'un demande à Claude d'appliquer les modifications par défaut. Son contraire lui demande de faire des recherches et de conseiller avant de modifier des fichiers. Un autre lui demande d'exécuter en parallèle les appels d'outils indépendants.

D'autres visent la qualité de la sortie. L'un réduit les affirmations sur du code que le modèle n'a pas ouvert. Un autre demande de la prose plutôt qu'une mise en forme saturée de puces. Un autre pousse vers un design front-end distinctif plutôt qu'un rendu générique. Un autre ancre les réponses dans des citations extraites d'abord de longs documents. Les guides les présentent comme des points de départ à adapter : testez chacun sur votre propre tâche.

Sample prompts either change how an agent behaves or improve output quality AGENT BEHAVIOR OUTPUT QUALITY Implement changes by default Research and advise first Run independent calls in parallel changes how an agent acts Fewer claims about unopened code Prose, not bullet-heavy text Distinctive frontend design Quotes from long documents first changes the output, not what it knows
Les prompts d'exemple changent le comportement d'un agent ou la qualité de sa sortie

À qui ça s'adresse

Toute personne qui obtient des résultats irréguliers d'un modèle d'IA peut utiliser ces techniques : développeurs qui écrivent des prompts système, analystes qui classent du texte, rédacteurs qui travaillent le ton. La bibliothèque classe les exemples par tâche, notamment code, rédaction, recherche, données, éducation, entreprise et productivité, pour que vous partiez de celui qui se rapproche le plus de votre métier. Si vous choisissez le modèle lui-même, commencez par nos comparatifs Claude vs ChatGPT et Claude vs Gemini, ou par les guides des assistants de chat et des outils d'écriture.

C'est moins utile si le modèle n'a pas la capacité dont vous avez besoin. Un meilleur prompt change la façon dont le modèle exploite ce qu'il a. Les exemples sont courts et précis, et plusieurs contiennent des marqueurs comme [Insert Domain] que vous devez remplir avant usage.

Pour commencer

Choisissez à l'adresse /prompts/ un exemple qui correspond à votre tâche et lisez son guide source via le lien de la page. Remplacez les marqueurs, exécutez-le sur vos propres données et comparez la sortie avec ce que vous attendiez.

Ne changez qu'une chose à la fois : ajoutez un exemple, resserrez une contrainte ou expliquez la raison d'une règle. Gardez la version qui fonctionne. Comme chaque guide d'éditeur vise ses propres modèles, un prompt écrit pour Claude peut demander des retouches avant de se comporter pareil dans Gemini ou un modèle OpenAI. Pour des packs de prompts réutilisables dans les outils de code, voyez les règles Cursor et les skills Claude Code ; les prix actuels des offres figurent sur les pages tarifs ChatGPT et tarifs Claude.

Getting started loop: pick a sample, replace placeholders, run it, compare, change one thing, keep what works STEP 1Pick a sample STEP 2Replace placeholders STEP 3Run on your input STEP 4Compare with expected STEP 5Change one thing STEP 6Keep what works repeat: one change at a time
Pour commencer : exécuter un exemple, comparer, changer une chose, garder la version qui fonctionne

À lire ensuite

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le prompt engineering en termes simples??

C'est rédiger et affiner les instructions données à un modèle d'IA pour qu'il produise le résultat voulu. Les guides des éditeurs couvrent les rôles, les exemples, les contraintes et le contexte ajouté.

Où trouver de vrais exemples de prompt engineering??

Notre bibliothèque de prompts à l'adresse /prompts/ liste 17 prompts d'exemple tirés des guides d'Anthropic, d'OpenAI et de Google Gemini. Chacun renvoie vers son guide source.

Qu'est-ce que le few-shot prompting??

Le few-shot prompting consiste à inclure dans le prompt des exemples de l'entrée et de la sortie souhaitées. L'exemple d'OpenAI sur le sentiment des avis et celui de Gemini sur la conversion de commandes en JSON l'utilisent tous deux.

Les prompts fonctionnent-ils pareil avec Claude, ChatGPT et Gemini??

Ce n'est pas garanti. Chaque éditeur publie son propre guide pour ses propres modèles : testez un prompt sur le modèle que vous utilisez et ajustez-le.

Puis-je copier ces prompts d'exemple??

Ce sont des exemples tirés de guides publics d'éditeurs, conçus comme points de départ. Remplacez les marqueurs comme [Insert Domain] et vérifiez-les sur votre propre tâche avant de vous y fier.

Sources