Vous parlez à l’IA, mais vous écoute-t-elle (vraiment) ?
Découvrez pourquoi vos résultats d’IA sont génériques dans ce premier article d’une série de cinq. Nous bâtirons votre maîtrise de l’IA, des fondations (clarté, persona) aux techniques expertes (CoT, few-shot, ToT). Transformez votre PME, votre enseignement ou votre usage quotidien.
Vous avez testé l’intelligence artificielle. Vous lui avez posé des questions. Et franchement, les résultats sont… ordinaires. Génériques. Parfois décevants. Vous avez l’impression de parler à un stagiaire poli mais sans initiative, qui ne « pogne » jamais la « twist ». Le problème, ce n’est pas l’outil. C’est la demande.
Bienvenue dans cette série de cinq articles conçue pour vous transformer d’un utilisateur débutant en un véritable « pilote » d’IA. Fini le flafla. Nous allons bâtir ensemble votre boîte à outils complète pour dialoguer avec l’IA.
Voici le plan de match :
- Partie 1 : Les fondations (Cet article). Nous maîtriserons la clarté (l’instruction directe) et la persona (l’assignation de rôle).
- Partie 2 : La phrase magique. Nous forcerons l’IA à réfléchir étape par étape (Chain of Thought) pour résoudre des problems logiques.
- Partie 3 : L’IA sur mesure. Nous apprendrons à l’IA à imiter un style précis avec quelques exemples (Few-Shot Learning).
- Partie 4 : Le niveau expert. Nous explorerons comment l’IA peut évaluer plusieurs scénarios (Tree of Thoughts) pour la stratégie.
- Partie 5 : La boîte à outils complète. Un guide de synthèse pour savoir quelle technique utiliser et quand.
Environ 95% des projets pilotes d’IA dans les entreprises échouent à générer un impact mesurable sur les profits.
La vérité est plus simple et bien plus puissante. La valeur de l’IA ne se trouve pas dans une formule magique, mais dans une nouvelle compétence humaine fondamentale : la communication intentionnelle. C’est ce que nous commençons à corriger, dès maintenant.
Savoir exactement ce qu’on veut demander à l’IA et le dire clairement, avec un objectif précis, au lieu de poser une question vague.
Dans ce premier guide, nous allons donc explorer ces deux piliers. Vous découvrirez pourquoi une instruction claire change tout et comment l’assignation d’un rôle (persona) débloque des performances que vous n’imaginiez pas.
La clarté : l’art de donner des ordres que l’IA comprend (enfin)
Le « prompt zero-shot » est la forme la plus simple d’interaction. Vous donnez une instruction directe, sans fournir d’exemple. « Écris un courriel. » Le résultat ? Un courriel plate, générique, qui ne ressemble en rien à votre entreprise.
La clarté, c’est la syntaxe de votre conversation avec l’IA. C’est passer de « fais-moi quelque chose » à une instruction chirurgicale.
Une instruction claire force l’IA à contourner l’ambiguïté. Elle ne devine pas, elle exécute. Pour le monde de l’éducation, c’est la différence entre « explique la photosynthèse » et « explique la photosynthèse en 100 mots pour un élève de secondaire 2, sans jargon scientifique ».
Cas concret : Demande vague vs claire
Avant : « Fais-moi un plan marketing. »
(Résultat : 10 pages de généralités inutilisables sur les 4P du marketing.)
Après : « Rédige un plan marketing en 5 points clés pour une PME québécoise (une microbrasserie de Québec) qui lance une nouvelle bière sans alcool. Cible : milléniaux. Format : liste à puces. »
(Résultat : 5 actions concrètes, localisées et actionnables.)
Les 3 piliers d’une instruction claire (zero-shot)
Pour être efficace, une instruction claire doit contenir trois éléments :
- 1. La Tâche (Le Verbe) : Soyez précis. « Rédige », « Analyse », « Compare », « Traduis », « Résume », « Liste ». Évitez les verbes flous comme « Faire », « Donner » ou « Parler de ».
- 2. Le Format (Le Contenant) : Dites à l’IA à quoi le résultat doit ressembler. « Sous forme de tableau », « en 3 puces », « en 5 phrases maximum », « au format JSON », « ton professionnel mais chaleureux ».
- 3. Le Contexte (L’Audience) : Pour qui écrivez-vous ? « Pour un client fâché », « pour un enfant de 10 ans », « pour un gestionnaire de projet qui n’a que 30 secondes ».
Clarté = Tâche (verbe précis) + Format (contenant) + Contexte (audience). Sans ces trois éléments, vous laissez l’IA deviner. Et l’IA est une très mauvaise devineresse.
Utilisez des délimiteurs. Si vous collez du texte à résumer, entourez-le de guillemets triples (« » ») ou de balises (<texte>…</texte>). Cela aide l’IA à savoir exactement sur quoi travailler et ce qui est une instruction.
Pour vous aider à structurer vos demandes sans rien oublier, nous avons préparé un petit formulaire interactif. En remplissant simplement les champs (Tâche, Format, Contexte, et la Persona que nous verrons juste après), vous construirez un prompt robuste et prêt à l’emploi.
Utilisez l’outil ci-dessous pour assembler votre première instruction claire. Vous verrez à quel point ces piliers transforment le résultat.
Maîtriser la clarté, c’est avoir un moteur fiable. Mais pour vraiment gagner la course et donner une âme à la machine, il faut un pilote. C’est le rôle de la persona.
Le « hack » de performance : pourquoi « agis comme un… » change tout
Si la clarté est le « quoi », la persona est le « qui » et le « pourquoi ».
C’est de loin le levier le plus puissant et le plus sous-utilisé pour améliorer la qualité d’une réponse. En assignant un rôle à l’IA avant de donner votre instruction, vous activez de manière ciblée les millions de points de données associés à ce rôle.
L’IA n’a pas de « personnalité », mais elle a été entraînée sur des milliards de conversations. Elle sait statistiquement comment parle un avocat, un professeur, un marketeur ou un plombier. Lui donner une persona, c’est lui donner un costume de scène et le script qui va avec.
Cas concret : L’explication de la photosynthèse
Sans Persona : « Explique la photosynthèse. »
(Résultat : définition de dictionnaire, sèche et complexe.)
Avec Persona : « Agis comme un professeur de biologie vulgarisateur pour le grand public québécois, style ‘Génial!’. Explique la photosynthèse à un enfant de 10 ans en utilisant une analogie simple avec la cuisine. »
(Résultat : « Imagine que la plante est un petit chef cuisinier qui prépare son propre lunch… » C’est engageant, mémorable et adapté.)
Pour les PME, c’est une révolution. « Agis comme un expert en marketing B2B et rédige un courriel de suivi pour un client qui a vu une démo mais n’a pas acheté. » Le résultat sera radicalement différent de « Rédige un courriel de suivi. »
Acronyme de « Business-to-Business ». Signifie vendre des services ou produits à d’autres entreprises (plutôt qu’au grand public).
Pour les enseignants du secondaire, c’est un outil pédagogique puissant. « Agis comme un enseignant de maths motivant au secondaire. Mon élève, futur électricien, trouve Pythagore inutile et compliqué. Rédige une explication simple qui connecte le théorème au calcul du facteur de puissance en électricité, en insistant sur l’impact concret (économies d’énergie). » Le résultat connecte la théorie abstraite à un futur métier concret et valorisant.
Le pouvoir des personas vient avec un risque. Des études ont montré que l’assignation de personas aux traits négatifs (ex: « agis comme un manipulateur ») peut dégrader la performance du modèle et introduire des biais indésirables. Utilisez des personas constructives et éthiques.
La maîtrise de ces techniques de communication fondamentales est la nouvelle littératie. Si ce sujet vous passionne, rester à l’affût des nouvelles stratégies est crucial. C’est d’ailleurs la mission de notre infolettre hebdomadaire, qui décortique l’IA pour les pros et les curieux du Québec.
Désigne l’ensemble des compétences pour comprendre, interpréter et utiliser l’information dans divers contextes. Appliquée à l’IA, c’est la capacité à communiquer des instructions claires pour interagir efficacement avec la machine.
Combinez toujours la persona et la clarté. « Agis comme [Persona] »… puis donnez vos instructions claires (Tâche, Format, Contexte). C’est la synergie des deux qui crée un résultat de niveau expert.
Plutôt que de taper « Agis comme un… » à chaque fois, utilisez les « Instructions Personnalisées » (dans les paramètres de ChatGPT). Vous pouvez y définir de façon permanente qui vous êtes (ex: « Je suis gestionnaire de PME à Québec ») et comment l’IA doit vous répondre (ex: « Ton professionnel, concis, toujours en puces »). C’est la version automatisée et experte de la persona.
Maintenant que vous avez les fondations (clarté + persona), vous êtes prêts pour 80% des tâches quotidiennes. Mais que faire quand le problème est plus complexe ? C’est l’objet du reste de notre série.
La suite du plan de match : votre boîte à outils de « prompts » (2 à 5/5)
Vous avez les fondations. Dans les prochains articles, nous allons bâtir la maison. L’objectif est de vous donner la bonne technique pour la bonne tâche, car on n’utilise pas un marteau pour visser une vis.
Voici le plan de match :
- Article 2 : La phrase magique (Chain of Thought). On verra comment forcer l’IA à « réfléchir étape par étape » pour résoudre des problèmes de logique, de mathématiques ou de planification.
- Article 3 : L’IA sur mesure (Few-Shot). On apprendra à « entraîner » l’IA en direct en lui donnant 2 ou 3 exemples pour qu’elle imite parfaitement un style ou un format.
- Article 4 : Le niveau expert (Tree of Thoughts). On explorera comment faire réfléchir l’IA en « arborescence » pour des tâches créatives ou stratégiques complexes où il y a plusieurs chemins possibles.
- Article 5 : La boîte à outils complète. On terminera avec un guide de synthèse, un « tableau de décision » pour savoir exactement quel prompt utiliser et quand.
Cette série d’articles est conçue pour être un parcours d’apprentissage. Cet article (1/5) couvre 80% de vos besoins quotidiens. Les quatre suivants couvrent les 20% de tâches complexes qui feront toute la différence.
Conclusion : vous êtes maintenant un « communicateur intentionnel »
Plutôt que de simplement copier-coller des « prompts magiques » trouvés sur Facebook ou LinkedIn, la vraie compétence de 2025 est de savoir les construire soi-même. C’est celle du communicateur intentionnel.
C’est la capacité de structurer sa pensée pour dialoguer avec un partenaire cognitif non humain. Ce n’est pas une compétence technique, c’est une nouvelle forme de littératie, aussi fondamentale que savoir lire, écrire ou faire une recherche Google.
Que vous soyez enseignant à Sherbrooke ou gestionnaire d’une PME à Saguenay, votre capacité à « bien demander » déterminera votre succès et votre productivité.
Vos 3 points clés à retenir :
- Les résultats génériques viennent de demandes génériques.
- La clarté (Tâche + Format + Contexte) est la base de la fiabilité.
- La persona (« Agis comme un… ») est le levier de performance le plus puissant.
L’IA n’est pas là pour vous remplacer. Elle est là pour vous augmenter. Mais elle ne peut pas augmenter une intention floue.
En maîtrisant la clarté et la persona, vous ne faites pas que « prompter » une machine. Vous clarifiez votre propre pensée. Vous apprenez à mieux définir vos objectifs. Et ça, c’est une compétence qui n’a pas de prix.
Votre défi cette semaine : ne rédigez plus un seul prompt sans ces deux éléments. Commencez chaque interaction par « Agis comme un… » et enchaînez avec des instructions claires (tâche, format, contexte). Comparez les résultats. Vous serez stupéfait.
Sources et lectures complémentaires
Prompt Engineering Market Size And Share Report, 2030
Prompt Engineering Market Size, Share and Trends 2025 to 2034
Mila masterplan to accelerate Quebec’s Artificial Intelligence development
Quebec’s Artificial Intelligence Ecosystem – The Coolest Hotspot
Pour une IA «robuste, raisonnante et responsable» – UdeMNouvelles
Deciphering language processing in the human brain through LLM representations
What is zero-shot prompting? | IBM
Zero-Shot Prompting in Large Language Models: A Guide to the Future of AI Interaction
Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud
The ultimate guide to writing effective AI prompts – Work Life by Atlassian
General Tips for Designing Prompts – Prompt Engineering Guide
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API
PHAnToM: Persona-Based Prompting Has an … – AAAI Publications
Can LLM Personas Prompting Make AI Personal and Easy? – Vidpros
Evaluating Large language models on Understanding Korean indirect Speech acts – arXiv
Taxonomizing Representational Harms using … – ACL Anthology
Practical AI implementation: Success stories from MIT Sloan Management Review
Conversation Design | Google for Developers
Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle
Prompt Engineer: Analyzing Skill Requirements in the AI Job Market – arXiv
Generate Value From GenAI With ‘Small t’ Transformations
AI and Organizational Transformation | Harvard Business Impact Education
Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy
MIT Study finds that 95% of AI initiatives at companies fail to turn a profit – Reddit
Evaluating Persona Prompting for Question Answering Tasks – Vanderbilt University
Prompt Engineering Market Size, Industry Share | Forecast [2025-2032]
Intelligence artificielle | Montréal, leader mondial
AI Risk Management Framework | NIST
Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models – arXiv
Strategy for the Development of Quebec’s Artificial Intelligence Ecosystem
Gartner Survey Finds All IT Work Will Be Involved With AI by 2030
Artificial intelligence ecosystem – Innovation, Science and Economic Development Canada
