ChatGPT
Perplexity
Gemini
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La plupart des gens utilisent ChatGPT comme une boîte de recherche. Ils saisissent une courte question, acceptent la première réponse et passent à autre chose.
Les utilisateurs avancés travaillent différemment.
Ils donnent à ChatGPT un objectif clair, fournissent les informations susceptibles de modifier la réponse, définissent le résultat souhaité et affinent le résultat par le biais de la conversation. De plus en plus, ils connectent également ChatGPT à des fichiers, des sources de recherche, des tâches récurrentes et des flux de travail à plusieurs étapes.
Cette distinction est le fondement d'un playbook ChatGPT efficace.
Des éducateurs populaires en IA tels que Matt Wolfe, un créateur d'outils IA connu pour ses vidéos ChatGPT Playbook, et Jeff Su, un éducateur en productivité au travail connu pour sa formule de prompt pratique, ont contribué à initier des millions d'utilisateurs au prompting structuré. Leurs vidéos les plus réussies illustrent un principe constant : de meilleurs résultats proviennent rarement de la découverte d'une collection secrète de mots magiques. Ils proviennent d'une communication plus claire de la tâche.
Cependant, le playbook a évolué. ChatGPT n'est plus utile uniquement pour générer des paragraphes. Il peut aider à analyser des fichiers, comparer des sources, préparer des présentations, planifier des projets, rechercher des décisions et transformer un travail récurrent en systèmes reproductibles.
Ce guide explique comment construire ce système.
Dans cet article
Partie 1 : Qu'est-ce qu'un guide de prompts ChatGPT ?
Un guide de prompts ChatGPT est un ensemble réutilisable de principes, de structures de prompts et de flux de travail pour accomplir des tâches avec ChatGPT.
- Structure du prompt : comment vous décrivez ce dont vous avez besoin.
- Stratégie d'interaction : comment vous évaluez et améliorez la réponse.
- Conception du flux de travail : comment vous combinez des prompts, des fichiers, des recherches et des outils pour produire un résultat final.
Une bibliothèque de prompts vous donne des phrases à copier. Un playbook vous aide à comprendre pourquoi ces prompts fonctionnent - et comment les adapter lorsque la tâche change.
Cela est important car les prompts copiés sont fragiles. Ils contiennent fréquemment des instructions de jeu de rôle inutiles, des contraintes non pertinentes ou des espaces réservés qui ne correspondent pas à la situation de l'utilisateur. Un bon playbook est flexible. Il vous aide à construire le prompt approprié à partir du travail qui vous est soumis.
Partie 2 : Le cadre de prompt ChatGPT en quatre parties
Les conseils de prompting actuels d'OpenAI recommandent de se concentrer sur quatre éléments utiles :
- Objectif : Que doit accomplir ChatGPT ?
- Contexte : Quelles informations pourraient affecter le résultat ?
- Résultat : Quel format, quelle longueur ou quel niveau de détail vous faut-il ?
- Limites : Qu'est-ce qui doit rester inchangé, être vérifié ou être évité ?
La formule de prompt parfaite de Jeff Su, largement consultée, exprime une idée similaire à travers six composantes : tâche, contexte, exemples, persona, format et ton. Ces cadres sont compatibles et peuvent être combinés en un modèle pratique unique.
Le modèle maître pratique
Vous ne devez pas remplir chaque champ mécaniquement. Utilisez uniquement les instructions susceptibles de modifier concrètement la réponse.
Partie 3 : Principe 1 : Commencer par le résultat, pas par le persona
L'un des conseils de prompt ChatGPT les plus courants est de commencer par : « Agis comme un expert de classe mondiale. » Une perspective pertinente peut aider, mais un persona élaboré ne remplace pas une tâche clairement définie.
Le prompt plus efficace fonctionne parce qu'il définit le résultat, le public, la structure et les limites. Utilisez un persona lorsque la perspective importe vraiment, par exemple pour demander un examen prudent de la part d'un directeur financier ou une explication destinée aux étudiants de première année. Évitez les références fictives qui n'ont aucun effet sur la tâche.
Partie 4 : Principe 2 : Le contexte est plus précieux que la décoration du prompt
Le playbook ChatGPT original de Matt Wolfe a présenté de nombreux prompts réutilisables. La leçon plus large est que ChatGPT s'améliore lorsqu'il comprend la situation de l'utilisateur.
Un contexte utile peut inclure le public cible, le modèle commercial, le problème du client, le langage de marque existant, les spécifications du produit, les documents sources, les résultats précédents et des exemples de travaux approuvés.
Le contexte ne signifie pas coller tout dans la conversation. Demandez quelles informations pourraient réalistement modifier la réponse, et incluez-les.
Partie 5 : Principe 3 : Les exemples l'emportent généralement sur les adjectifs
Demander à ChatGPT de rendre quelque chose professionnel, engageant ou de haute qualité laisse une marge d'interprétation considérable. Un exemple donne au modèle une cible plus concrète.
Les exemples sont particulièrement utiles pour la voix de marque, la structure des e-mails, les descriptions de produits, les légendes sociales, les rapports, le style de code, les prompts d'image et les mises en page de présentations.
Partie 6 : Principe 4 : Spécifier un résultat utilisable
ChatGPT produit des réponses plus solides lorsqu'il sait comment le résultat sera utilisé. Un résumé utile pour un PDG est différent de celui destiné à une équipe de mise en œuvre technique.
Définissez uniquement les caractéristiques du résultat qui importent : public, format, longueur approximative, hiérarchie des informations, niveau de détail, ton, sections requises et destination finale.
Partie 7 : Principe 5 : Utiliser des contraintes pour éviter les erreurs coûteuses
Les contraintes sont les plus précieuses lorsqu'une hypothèse incorrecte créerait un travail supplémentaire ou un risque. Privilégiez les quelques limites qui préviennent de vrais problèmes plutôt que d'enterrer la tâche sous des dizaines de restrictions mineures.
Partie 8 : Principe 6 : Traiter la première réponse comme un brouillon
Le premier prompt n'a pas besoin d'être parfait. Les conseils officiels d'OpenAI recommandent des messages de suivi, et les créateurs expérimentés orientent régulièrement ChatGPT à travers plusieurs itérations ciblées.
Les révisions ciblées fonctionnent généralement mieux que de recommencer une nouvelle conversation avec un méga-prompt plus large.
Partie 9 : Principe 7 : Demander à ChatGPT de diagnostiquer les prompts faibles
Lorsqu'une tâche est complexe, utilisez ChatGPT pour identifier le contexte manquant avant qu'il commence. Cela transforme la rédaction de prompts en un processus collaboratif et est particulièrement utile pour la stratégie, l'image de marque, la recherche et la production de contenu.
Pour le travail visuel, des exemples concrets peuvent être encore plus utiles que des étiquettes de style abstraites. La collection de Media.io de prompts d'édition photo ChatGPT et Gemini montre comment un prompt réutilisable peut spécifier la composition, le traitement du sujet et une direction visuelle reconnaissable.
Partie 10 : Des prompts aux workflows : Le nouveau playbook ChatGPT
Le playbook ChatGPT plus récent de Matt Wolfe reflète un changement important. Le workflow moderne ne se limite plus à la saisie de prompts ingénieux.
- Construire un assistant personnalisé
- Enseigner à ChatGPT un style d'écriture préféré
- Analyser des fichiers et préparer des synthèses d'une page
- Produire des présentations à partir de matériaux sources
- Effectuer des recherches web actuelles
- Préparer des documents pour les réunions et les panels
- Rédiger des messages de prospection personnalisés
- Connecter des informations provenant de différentes applications
- Créer des résumés de tâches récurrentes
- Prototyper du code et des petites applications
- Développer des workflows d'images et de vidéos générées par IA
La compétence centrale a donc évolué, passant de l'ingénierie de prompts à l'ingénierie de contexte et de workflows. L'ingénierie de prompts demande quels mots saisir. L'ingénierie de workflows demande quelles informations, quelle séquence, quel processus de révision et quels outils sont nécessaires pour produire un résultat fiable.
Le même état d'esprit orienté workflow s'applique au-delà de la rédaction. Par exemple, les équipes comparant des systèmes de texte-vers-vidéo peuvent utiliser le guide de Media.io sur les alternatives à OpenAI Sora pour évaluer les options de génération, d'édition et de diffusion avant de construire un processus de production autour d'un outil.
Partie 11 : Un workflow ChatGPT en cinq étapes pour les tâches sérieuses
1. Définir le résultat final
Décrivez le livrable, l'audience et l'objectif.
2. Fournir un contexte de référence
Joignez ou identifiez les documents, données et sources que ChatGPT doit utiliser.
3. Demander un plan lorsque l'approche est importante
Pour un travail complexe, examinez l'approche avant de générer le livrable.
4. Produire et vérifier
Demandez l'artefact final et une vérification explicite de la qualité.
5. Transformer un travail réussi en un système reproductible
Après avoir affiné le workflow, sauvegardez les instructions stables, les exemples et la liste de vérification.
Une fois qu'un workflow devient fiable, il peut soutenir une idéation récurrente ainsi que la production. Une équipe pourrait combiner un processus de prompts mensuel avec les idées de réseaux sociaux pour les entreprises de Media.io, puis transformer les concepts sélectionnés en scripts, visuels et vidéos.
Partie 12 : Exemples pratiques du playbook ChatGPT
Brief de contenu SEO
Transformation de la voix de marque
Recherche et aide à la décision
Pour les équipes e-commerce, les cadres de prompts deviennent plus utiles lorsqu'ils sont liés à un format de production réel. Ces prompts d'images produits IA pour les vendeurs TikTok Shop fournissent des exemples pratiques pour les images de listing, les photos de style UGC et les créations publicitaires verticales.
Lorsque la tâche s'étend à la vidéo IA, comparez les outils par rapport au workflow plutôt que de juger sur un seul clip de démonstration. L'aperçu de Media.io des alternatives à Runway AI est une prochaine étape utile pour évaluer le contrôle du mouvement, la génération image-vers-vidéo et la vitesse de livraison.
Partie 13 : Les erreurs courantes de prompting ChatGPT
Rendre les prompts inutilement longs : Les prompts longs ne sont pas automatiquement meilleurs. La répétition et les règles non pertinentes peuvent réduire la clarté.
Demander une expertise sans fournir de preuves : Un persona ne donne pas à ChatGPT accès aux données de l'entreprise, aux recherches clients ou aux informations actuelles.
Combiner plusieurs livrables sans rapport : Divisez les grandes missions en étapes claires lorsque les résultats dépendent les uns des autres.
Exiger un raisonnement caché : Demandez des conclusions, des hypothèses, des preuves à l'appui et une explication concise plutôt qu'une chaîne de pensée cachée.
Accepter des affirmations factuelles non citées : Pour les recherches importantes, demandez des sources actuelles et vérifiez les pages sous-jacentes.
Ne pas définir l'audience : Le même sujet nécessite un langage et une profondeur différents pour les dirigeants, les spécialistes, les étudiants et les consommateurs.
Traiter les prompts comme permanents : Les modèles et les capacités des produits évoluent. Révisez périodiquement les modèles importants.
Partie 14 : Le meilleur prompt ChatGPT est généralement une conversation
La recherche d'un prompt parfait unique est compréhensible. Copier un bloc de texte impressionnant semble plus facile que d'apprendre une nouvelle méthode de travail.
Mais la leçon la plus durable de Matt Wolfe, Jeff Su et d'autres grands formateurs en IA n'est pas qu'une seule formule l'emporte. C'est que la communication claire se cumule.
Commencez par le résultat. Ajoutez du contexte qui modifie la réponse. Définissez un format utilisable. Protégez la tâche avec quelques contraintes significatives. Puis inspectez et affinez la réponse.
Le manuel moderne de ChatGPT va encore plus loin : lorsqu'une invite fonctionne, transformez-la en flux de travail reproductible.
C'est ainsi que ChatGPT passe d'un chatbot intéressant à un système d'exploitation pratique pour le travail intellectuel.
Pour une application pratique de croissance de contenu, commencez par une invite de recherche structurée, étudiez les idées de vidéos virales actuelles et utilisez ChatGPT pour convertir le modèle le plus efficace en un brief original plutôt que de copier le format source.
Partie 15 : Questions fréquemment posées
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Quelle est la meilleure formule d'invite ChatGPT ?
Une formule fiable est Objectif + Contexte + Résultat + Limites. Ajoutez des exemples, le public et le ton uniquement lorsqu'ils influencent le résultat souhaité. -
Des invites ChatGPT plus longues produisent-elles de meilleures réponses ?
Pas nécessairement. Les invites plus longues sont utiles lorsqu'elles contiennent un contexte ou des contraintes pertinents. La répétition et les instructions inutiles peuvent rendre une invite moins efficace. -
Dois-je demander à ChatGPT d'agir en tant qu'expert ?
Une perspective pertinente peut aider, mais elle ne doit pas remplacer des objectifs clairs, le matériel source et les exigences de résultat. -
Comment puis-je rendre les réponses de ChatGPT moins génériques ?
Fournissez des informations spécifiques sur le public, le matériel source, des exemples, des contraintes réelles et des détails sur la façon dont le résultat sera utilisé. -
L'ingénierie des invites est-elle encore importante ?
Oui, mais elle fait de plus en plus partie d'une compétence plus large : l'ingénierie des flux de travail. Les utilisateurs efficaces combinent les invites avec des fichiers, des recherches, des outils, des itérations et des vérifications. -
ChatGPT peut-il créer des flux de travail reproductibles ?
Oui. Une fois qu'un processus produit des résultats fiables, ses instructions, son contexte, ses exemples et ses contrôles de qualité peuvent être sauvegardés et réutilisés pour des tâches récurrentes.
