Pourquoi vous utilisez mal l’IA (et comment enfin obtenir des résultats de pro)

Soyons honnêtes deux minutes.
Si tu as déjà insulté ChatGPT, Claude ou n’importe quelle autre IA parce qu’ils t’ont sorti une réponse complètement à côté de la plaque ? Bienvenue au club 😅

Je suis passé par là aussi. Tu demandes un truc simple, tu obtiens une bouillie générique, vague, parfois fausse. Et là, deux options s’offrent à toi :

1. “L’Intelligence artificielle, c’est surcoté, ça ne sert à rien”
2. “Ok… c’est peut-être moi qui ne sais pas l’utiliser”

Spoiler : c’est presque toujours la deuxième option.

Dans un précédent article, je parlais de l’intégration de l’Intelligence artificielle dans son workflow, et je glissais une petite pique sur certaines manières franchement malsaines d’utiliser l’IA (copier-coller aveugle, délégation totale du cerveau, etc.).

👉 Cet article est la suite logique.
On va voir comment utiliser l’Intelligence Artificielle correctement, en la guidant de manière claire, structurée et professionnelle, pour obtenir des résultats fiables, utiles et exploitables en production.

Utiliser l’IA, ce n’est pas poser une question (c’est programmer avec des mots)

C’est probablement l’erreur la plus répandue.

On croit “discuter” avec l’Intelligence artificielle. En réalité, on est en train de la programmer.

Le cours Prompt Engineering for ChatGPT de l’université Vanderbilt (via Coursera) définit un prompt comme :

Une instruction, un appel à l’action destiné à un modèle de langage

Autrement dit :

• Tu ne poses pas une question
• Tu lances un programme
• Et le résultat dépend entièrement de la structure que tu fournis

Les LLM (Large Language Models) ne “réfléchissent” pas.
Ce sont des machines de prédiction de texte, une sorte d’auto-complétion extrêmement avancée.

👉 Si ton prompt est flou, la prédiction est floue.
👉 Si ton prompt est précis, tu hacks la probabilité.

Le premier levier indispensable : la persona

Pourquoi la plupart des réponses IA sonnent creux et génériques ?
Parce qu’elles sont écrites par… personne.

Définir une persona, c’est choisir qui parle

Quand tu demandes à l’Intelligence artificielle d’écrire un mail, un article ou une analyse, pose-toi cette question :

« Qui est censé écrire ce contenu ? »

Exemples concrets :

• Un développeur senior
• Un responsable SRE
• Un consultant SEO avec 10 ans d’expérience
• Un chef de projet technique

C’est exactement ce que recommande Google dans sa documentation officielle pour Gemini.

👉 La persona permet de réduire l’espace de devinettes du modèle.

💡 Exemple de prompt

“Tu es un développeur web senior spécialisé en performance et SEO technique. Tu écris pour des clients non techniques.”

Résultat :

• Ton plus juste
• Moins de banalités
• Plus de crédibilité

Le vrai pilier pour utiliser l’IA correctement : le contexte

S’il n’y avait qu’une seule règle à retenir, ce serait celle-ci :

Tout ce que tu ne dis pas à l’Intelligence artificielle, elle va l’inventer.

Les modèles sont conçus pour répondre coûte que coûte.
Ils détestent le vide.

Anthropic le dit très clairement dans sa documentation officielle pour Claude. Toujours fournir :

• Les faits connus
• Les contraintes
• Les limites
• Ce que l’Intelligence artificielle a le droit de ne pas savoir

💡 Astuce ultra efficace
Ajoute explicitement :

“Si l’information n’est pas présente dans le contexte, réponds ‘je ne sais pas’.”

👉 C’est le correctif n°1 contre les hallucinations.

Structurer la sortie : le super pouvoir sous-estimé

Tu veux des réponses exploitables ?
Alors dis à l’Intelligence artificielle à quoi doit ressembler le résultat final.

Format, longueur, ton, structure… tout compte. OpenAI insiste énormément là-dessus.

💡 Exemples de contraintes utiles

• “Réponse en moins de 200 mots”
• “Liste à puces”
• “Ton professionnel, sans jargon marketing”
• “Structure en H2 / H3”

Tu ne brimes pas l’Intelligence artificielle.
👉 Tu lui simplifies le travail.

Montrer au lieu de décrire : le few-shot prompting

Au lieu d’expliquer ce que tu veux, montre-le.

Le few-shot prompting consiste à fournir :

• 1 ou 2 exemples de sorties idéales
• Pas un roman
• Juste ce qu’il faut pour établir un pattern

C’est une technique documentée dans les cours Google et Coursera.

Résultat :

• Beaucoup moins de hasard
• Une cohérence quasi immédiate

Techniques avancées (à utiliser avec discernement)

Chemin de pensée (raisonnement étape par étape)

Demander explicitement :

“Réfléchis étape par étape avant de répondre.”

Augmente :

• La précision
• La transparence
• La confiance dans le résultat

Aujourd’hui, beaucoup de modèles intègrent déjà ce mécanisme via le mode Pensée ou raisonnement étendu.

Arbres de pensées et validation adversariale

On entre ici dans des usages plus avancés :

• Explorer plusieurs solutions
• Les comparer
• Les fusionner

Utile pour :

• Décisions complexes
• Rédaction stratégique
• Conception de systèmes

Le vrai méta-skill : la clarté de pensée

Et maintenant, la vérité qui fait un peu mal 😬

Si ton prompt est mauvais, c’est rarement un problème d’Intelligence artificielle. Les meilleurs prompt engineers le répètent :

• Daniel Miessler
• Joseph Thacker
• Eric Pope

👉 Un bon prompt commence toujours par une pensée claire.

Tous les outils que tu viens de voir :

• Persona
• Contexte
• Format
• Exemples

Ne rendent pas l’Intelligence artificielle plus intelligente.
👉 Ils te forcent à être plus clair.

Et c’est exactement là que l’Intelligence artificielle devient un levier de progression, pas une béquille.

Conclusion : penser d’abord, utiliser l’Intelligence artificielle ensuite

Si tu veux vraiment utiliser l’IA de manière professionnelle, retiens ceci :

• L’Intelligence artificielle amplifie ta clarté
• Elle amplifie aussi ta confusion
• Elle n’est ni magique, ni stupide

👉 Pense comme si tu devais expliquer ton besoin à un humain.
👉 Ensuite seulement, écris ton prompt.