Qu’est-ce que l’ingénierie des consignes ?
La conception d’instructions consiste à concevoir et à affiner ce que vous fournissez à un modèle de langage pour que sa réponse réponde à un besoin réel. OpenAI Academy la décrit en des termes très proches : concevoir et affiner votre demande pour obtenir la meilleure réponse possible. Il peut s’agir d’un texte saisi, d’un document collé, d’un fichier partagé ou d’une image.
L’expression recouvre deux activités différentes. Les développeurs qui créent des logiciels à partir d’un modèle rédigent des instructions système, les testent sur des jeux d’évaluation et les conservent dans un système de gestion de versions ; la documentation destinée aux développeurs d’OpenAI et d’Anthropic s’adresse principalement à eux. Tous les autres saisissent des demandes dans ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot dans le cadre de leur travail habituel. Ce guide s’adresse à ce second groupe : professionnels du marketing, responsables de comptes, recruteurs, analystes et équipes opérationnelles qui souhaitent obtenir des réponses fiables, pas changer de carrière.
Pour ce second groupe, la conception d’instructions ressemble davantage à la rédaction de consignes claires pour un collègue compétent qu’à de la programmation. Anthropic suggère de considérer le modèle comme une nouvelle recrue brillante qui ne connaît pas encore vos pratiques ni vos méthodes de travail. Le test proposé est concret : montrez l’instruction à un collègue qui connaît peu le contexte de la tâche et demandez-lui s’il pourrait la suivre. Si elle lui semble confuse, elle risque aussi de l’être pour le modèle.
Que doit contenir une bonne consigne pour l’IA ?
Une bonne consigne précise la tâche, donne le contexte, fournit les documents sources ou indique où les trouver, et décrit la réponse attendue. Les quatre principaux fournisseurs emploient des termes différents, mais leurs conseils convergent vers les mêmes éléments essentiels.
Microsoft décrit quatre éléments pour Copilot : l’objectif, le contexte, la source et les attentes, et précise que seul un objectif clair est strictement nécessaire. OpenAI Academy décrit trois étapes : énoncer la tâche, ajouter des informations de contexte ou des documents utiles, puis décrire le résultat souhaité, notamment le rôle, le public ou le format. Google conseille aux utilisateurs de Gemini d’employer un langage naturel, d’être clairs et concis, de fournir du contexte et d’utiliser des mots-clés précis. Anthropic demande des consignes claires et explicites, ainsi que leur raison d’être, car comprendre pourquoi une règle compte aide le modèle à l’appliquer.
Tâche
Un verbe et un livrable. Rédiger, résumer, comparer, extraire, reformuler ou critiquer, en précisant le résultat attendu : un courriel de 150 mots, un tableau, trois options.
Contexte
Qui est le lecteur, quelle décision le résultat doit éclairer et ce qui s’est déjà passé. C’est la partie que la plupart des instructions omettent.
Source
Les éléments sur lesquels la réponse doit s’appuyer : notes collées, fichier joint ou document désigné. Précisez si l’outil peut aller au-delà.
Contraintes
Longueur, ton, faits qui doivent rester inchangés et éléments que la réponse ne doit pas déduire, comme des résultats, des dates ou des noms qui n’ont pas été fournis.
Format du résultat
Le format, les titres, un tableau avec des colonnes nommées ou une courte liste de questions lorsque des informations manquent.
Vérifier
Ce que vous vérifierez avant d’utiliser la réponse. Le noter vous aide à faire une vérification rigoureuse.
| Recommandations des fournisseurs | Leurs conditions | Ce que cela apporte |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Objectif, contexte, source, attentes | Précisez le fichier, l'e-mail ou la page à utiliser ; prévoyez plusieurs échanges |
| OpenAI ChatGPT | Tâche, contexte, résultat attendu | Il n’existe pas une seule façon parfaite de formuler une consigne ; affinez-la au fil de la conversation |
| Google Gemini | Langage naturel, clarté, contexte, mots-clés | Décomposez un travail complexe en plusieurs prompts distincts |
| Anthropic Claude | Clarté et concision, contexte, exemples, structure | Expliquer pourquoi une règle est importante ; utiliser des exemples pour orienter le format |
Comment rédigez-vous une bonne consigne pour l’IA, étape par étape ?
Rédigez l’instruction dans l’ordre où une personne chargée de la relire l’aborderait : d’abord la tâche, puis les faits, puis les règles et le format. Voici cette séquence appliquée à une entreprise fictive de transport de marchandises de 40 personnes, Harbour Lane Logistics, dont le responsable de compte doit informer un client du retard d’une expédition.
1. Définissez le livrable
Un courriel de moins de 150 mots destiné à un interlocuteur chez un client, qui explique un retard et indique quand le prochain point sera communiqué.
2. Rassemblez d’abord les faits
Les faits fournis : le conteneur est retenu au port pour un contrôle des documents douaniers ; la livraison est désormais estimée à jeudi ; la prochaine mise à jour sera envoyée demain au plus tard à 4pm. Rien d’autre n’est connu.
3. Identifiez le destinataire
Un responsable des achats qui doit informer sa propre équipe d’entrepôt. Il veut des dates, pas des paroles rassurantes.
4. Fixez les limites
Ne faites pas de suppositions sur la raison du contrôle, ne présentez pas jeudi comme une échéance certaine et ne vous excusez pas plus d’une fois.
5. Décrivez la forme attendue
Un objet, trois courts paragraphes, puis une seule ligne indiquant les éléments que le responsable de compte doit confirmer avant l’envoi.
6. Relisez et corrigez
Comparez le brouillon aux faits, phrase par phrase, puis donnez une consigne de révision précise plutôt que de recommencer.
À quoi ressemblent une consigne peu efficace et une consigne efficace présentées côte à côte ?
Une consigne faible indique un sujet ; une consigne solide précise un destinataire, une tâche, une source et une limite. Dans l’exemple de Harbour Lane, la version faible est : Rédigez un courriel à un client au sujet d’un retard d’expédition. Une réponse typique à cette demande est polie et assurée, et elle invente des éléments : une raison au retard, une nouvelle date ferme et une proposition de dédommagement que personne n’a approuvée.
La version plus solide : rédigez un e-mail d’un responsable de compte au responsable des achats d’un client. Objectif : expliquer un retard d’expédition pour que le client puisse informer son équipe d’entrepôt. Utilisez uniquement ces faits : le conteneur est retenu au port pour une vérification des documents douaniers ; la livraison est désormais estimée à jeudi ; nous enverrons la prochaine mise à jour demain au plus tard à 4pm. Présentez jeudi comme une estimation. Ne donnez aucune raison à cette vérification et ne proposez aucune indemnisation. Restez sous 150 mots, avec un ton simple et calme et une seule excuse au maximum. Après l’e-mail, énumérez les informations que je dois confirmer avant l’envoi.
La deuxième consigne est plus longue, mais ce n’est pas la longueur qui compte. Chaque phrase ajoutée donne à la personne chargée de la révision un élément à vérifier : les faits utilisés, les affirmations évitées, la limite de mots et les questions soulevées. Si le brouillon affirme encore que le retard a été causé par une erreur administrative du côté du client, cette personne peut immédiatement constater que le modèle a dépassé le contenu de la source et supprimer cette phrase.
Quelles sont les techniques avancées de rédaction de consignes ?
Au-delà des bases, les techniques les plus importantes consistent à fournir des exemples, structurer la demande, découper les tâches importantes, demander plusieurs options et formuler les consignes de manière affirmative. Aucune ne nécessite de compétences techniques.
Les fournisseurs ne sont pas d’accord sur tous les détails, et il est utile de le savoir. Anthropic conseille de placer les documents longs vers le début de la consigne, avant la question. Microsoft indique que les dernières parties d’une consigne Copilot sont susceptibles de recevoir plus de poids et suggère de placer les références aux sources vers la fin. Le guide d’OpenAI destiné aux développeurs indique quant à lui qu’il vaut généralement mieux placer le contexte fourni vers la fin. La conclusion honnête est que l’emplacement dépend de l’outil : testez donc les deux ordres sur une tâche qui compte pour vous plutôt que d’adopter une règle universelle.
Afficher un exemple
Collez un ou deux exemples du résultat souhaité, comme un point d’avancement que votre responsable a apprécié. Anthropic considère les exemples comme l’un des moyens les plus fiables d’orienter le format, le ton et la structure, et recommande trois à cinq exemples variés pour obtenir de meilleurs résultats, si vous en avez.
Séparez les consignes du contenu à traiter
Utilisez des titres ou des blocs nommés, par exemple Instructions, Notes sources et Exemple, pour que le modèle distingue vos règles du texte sur lequel il travaille. Anthropic recommande d’utiliser des balises à cet effet ; de simples titres fonctionnent dans n’importe quel outil de discussion.
Décomposez la tâche
Demandez un plan, approuvez-le, puis demandez le brouillon. Google conseille de répartir les tâches connexes dans des instructions distinctes, et OpenAI Academy suggère de décomposer les tâches importantes en parties plus petites.
Demandez des options et des priorités
Demandez trois possibilités en précisant les compromis de chacune, et indiquez ce qui compte le plus : l’exactitude, la concision ou la rapidité.
Dites quoi faire, pas seulement quoi éviter
Microsoft et Anthropic recommandent tous deux de formuler les consignes de manière positive. Écrivez rédigez des paragraphes courts et simples plutôt que n’utilisez pas de puces. Ne conservez une interdiction que pour les faits ou les affirmations qui ne doivent jamais apparaître.
Encourager les questions
Terminez par : avant de rédiger, posez-moi jusqu’à trois questions s’il manque des informations essentielles. Cela fait ressortir les lacunes que le modèle comblerait autrement par des suppositions.
Pourquoi la première réponse suffit-elle rarement à terminer le travail ?
La première réponse est un brouillon sur lequel réagir, et les fournisseurs le disent eux-mêmes. Microsoft précise que le premier résultat n’est souvent ni la réponse finale ni la meilleure, et qu’il faut s’attendre à plusieurs échanges. OpenAI Academy recommande d’affiner une réponse au fil de la conversation plutôt que de repartir de zéro.
Une bonne demande de révision désigne le problème précis. Demander de raccourcir le texte est moins utile que de préciser : supprimez le deuxième paragraphe, qui répète le premier, et placez la date du prochain point d’avancement dans la phrase d’ouverture. Microsoft indique également qu’une même consigne peut produire des résultats différents à chaque utilisation : une consigne qui a fonctionné une fois ne prouve donc pas qu’elle fonctionnera à chaque fois. Pour une tâche récurrente, testez-la sur plusieurs jeux de données avant de la considérer comme fiable.
Vous souhaitez voir le lien avec un métier ?
Découvrez l’essai en équipe prévu ↗Faut-il des consignes différentes pour ChatGPT, Claude, Copilot et Gemini ?
Les principes de base sont les mêmes pour tous les assistants ; ce qui diffère, c’est ce à quoi chaque outil a accès. Une tâche claire, un contexte réel, des sources délimitées et un format défini améliorent les résultats des quatre outils.
Les différences pratiques tiennent à l’intégration. Dans Microsoft 365 Copilot, vous pouvez désigner des fichiers, des réunions, des personnes et des courriels précis en saisissant une barre oblique, mais les éléments accessibles dépendent de votre licence et de vos paramètres. Les assistants intégrés à une suite bureautique, comme Gemini dans Google Workspace, peuvent accéder aux fichiers professionnels selon votre offre et les paramètres définis par l’administrateur. Les assistants conversationnels autonomes travaillent surtout à partir de ce que vous collez ou importez, sauf si votre organisation a connecté d’autres sources. Avant de rédiger une consigne demandant d’utiliser la dernière grille tarifaire, vérifiez que l’outil peut réellement y accéder ; sinon, il risque de répondre à partir de connaissances générales sans le préciser.
Pour des exemples propres à chaque outil, consultez les articles sur les instructions ChatGPT au travail et les instructions Copilot, ainsi que le guide général des outils d’IA au travail.
Quelles sont les erreurs les plus courantes dans les consignes données à l’IA au travail ?
Les erreurs courantes consistent à demander une amélioration du style sans fournir de faits, à compter sur des formules magiques et à faire confiance à une réponse assurée. Chacune est facile à repérer une fois qu’on la connaît.
Un rôle sans contenu concret
Agissez comme un expert mondial du marketing indique au modèle un rôle à jouer, pas une tâche à accomplir. Un rôle décrit en une ligne peut aider à définir le ton, mais ne remplace pas les précisions sur le public, les faits et les limites.
Aucune source
Demander une synthèse de marché sans fournir de documents favorise les généralités et, parfois, les chiffres inventés.
Révision vague
Demander d’améliorer ne donne aucune direction. Précisez la phrase, le problème et la modification attendue.
Une seule instruction démesurée
Réunir recherche, analyse, rédaction et mise en forme dans une seule demande rend les erreurs plus difficiles à repérer. Décomposez la demande.
Coller ce qu’il ne faut pas
Les contrats clients, les données personnelles ou les chiffres non publiés ne doivent être saisis que dans des outils approuvés par votre entreprise pour ces données.
Prendre l’aisance de rédaction pour une preuve
Une réponse bien rédigée peut tout de même contenir une affirmation fausse. Vérifiez-la à partir de la source.
Comment vérifier les réponses obtenues ?
Vérifiez chaque phrase factuelle par rapport à la source que vous avez fournie, et redoublez de vigilance pour tout ce qui n’y figurait pas. C’est là que la conception des instructions et la vérification se rejoignent : une instruction bien délimitée accélère la vérification, car vous savez exactement ce que la réponse était autorisée à dire.
Microsoft indique clairement que les réponses de Copilot peuvent être inexactes et doivent être vérifiées et validées. Cela vaut pour tous les assistants. Repérez les causes, dates, noms, chiffres et promesses ajoutés. Recalculez les chiffres importants de manière indépendante. Si le modèle cite une source, ouvrez-la et retrouvez le passage concerné. Le guide sur la vérification des faits dans les contenus générés par l’IA détaille cette démarche.
Comment les équipes apprennent-elles à concevoir des instructions pour l’IA ?
Les équipes apprennent plus vite à formuler des instructions en s’exerçant sur leurs propres tâches récurrentes et en comparant les résultats à des critères clairs. Un cours général sur les modèles d’instructions est moins utile que des essais répétés et relus sur les courriels, les synthèses et les analyses que chacun produit réellement.
Un cycle d’entraînement utile comporte quatre éléments : une tâche réaliste avec des faits fournis, une première consigne, une révision et une courte note expliquant ce que la personne a modifié et pourquoi. Un responsable ou un collègue examine la note, et pas seulement le texte final. Une formation à la rédaction de consignes qui omet cette étape tend à récompenser les consignes longues plutôt que le discernement.
Tosheo.ai est en cours de conception autour de ce cycle. Le produit prévu propose à chaque salarié un court bilan de positionnement, puis des leçons de 10 à 15 minutes propres à son métier, qui se terminent par une tâche pratique dans un véritable outil d’IA, notée selon une grille de critères visible et accompagnée de retours précis. Le produit est au stade de pré-développement : il s’agit donc du périmètre prévu, et non de résultats obtenus. Si vous souhaitez d’abord voir comment cette approche s’applique à des tâches professionnelles, le guide complémentaire sur la conception d’instructions pour l’IA en entreprise contient davantage d’exemples détaillés.
Quand la conception d’instructions pour l’IA n’est-elle pas la solution ?
La conception d’instructions ne peut pas résoudre une tâche qui nécessite des données dont l’outil ne dispose pas, une décision que seule une personne peut prendre ou un outil inadapté au travail demandé. La présentation d’Anthropic souligne elle-même que modifier les instructions n’est pas toujours la meilleure façon de résoudre un échec ; il faut parfois changer de modèle, d’outil ou de méthode.
Si un résumé omet régulièrement des chiffres, le problème vient peut-être d’un fichier que l’assistant ne parvient pas à lire correctement, et non de votre formulation. Si un brouillon s’écarte systématiquement du ton de votre marque, la solution est peut-être une véritable charte rédactionnelle accompagnée d’exemples, plutôt qu’une accumulation d’adjectifs. Si le résultat a des conséquences sur la rémunération, les droits, la santé ou la situation juridique d’une personne, une meilleure consigne ne dispense pas d’une vérification par une personne qualifiée.
Tosheo.ai n’est pas non plus le bon choix pour toutes les personnes qui souhaitent acquérir ces compétences. Il est prévu pour le personnel non technique au sein d’équipes de 5 à 200 personnes. Les ingénieurs qui créent des applications à partir de l’interface de programmation d’un modèle trouveront des ressources plus adaptées dans les documentations pour développeurs d’OpenAI et d’Anthropic, qui couvrent les instructions système, les évaluations et la gestion des versions, ainsi que dans le tutoriel interactif gratuit d’Anthropic sur la rédaction d’instructions.
Quelle section de ce guide consulter ensuite ?
Chaque guide de cette section répond à une question pratique. Commencez par celui qui correspond à l’outil ou à la tâche sur lesquels vous travaillez.
Modèles d’instructions
Modèles et structures réutilisables pour les résumés, les courriels, les comparaisons et les reformulations, avec des conseils pour tenir à jour une bibliothèque d’équipe.
Instructions pour utiliser ChatGPT au travail
Des instructions ChatGPT prêtes à adapter pour les tâches courantes, avec, pour chacune, les faits à fournir et les vérifications à effectuer.
Instructions pour Copilot
Instructions pour Microsoft 365 Copilot dans Outlook, Teams, Word et Copilot Chat, avec des explications pour orienter Copilot vers le bon fichier.
Conception d’instructions pour l’entreprise
Un exemple commenté d’instruction professionnelle, de révision et de note de relecture.
Rédaction professionnelle avec l’IA
Comment transformer un brouillon généré en un message que vous êtes prêt à signer.
Sources et périmètre
OpenAI Academy, ressource sur la rédaction de consignes, consultée le 16 October 2026 ↗
Documentation de l’API OpenAI, conception de consignes, consultée le 16 October 2026 ↗