Structurer un prompt parfait : méthode avancée expliquée par OpenAI

Mis à jour le April 15, 2025, 3:32 p.m.

Niveau: Débutant à Intermédiaire

Dans l'univers du Prompt Engineering, écrire une bonne consigne ne suffit plus. Pour exploiter pleinement la puissance des modèles d'IA modernes comme GPT-4, il faut aller plus loin : structurer ses prompts avec méthode (en plus de notre article précédent, qui, entre nous, est plutôt pas mal).

Greg Brockman, co-fondateur d'OpenAI, a partagé une approche en 4 étapes pour transformer un prompt moyen en une instruction ultra-optimisée.
Aujourd'hui, nous allons décortiquer cette méthode avancée — indispensable si tu veux vraiment communiquer efficacement avec une IA et obtenir des résultats fiables et performants.

Rappel : Pourquoi structurer ses prompts est essentiel

Les 4 éléments clés d'un prompt selon Greg Brockman

• But
• Format de réponse
• Warnings
• Context Dump

Bénéfices et limites d'une structure trop stricte

Structure d'un prompt 01

Exemples pratiques d'application

Conclusion

FAQ

Rappel : pourquoi structurer ses prompts est essentiel

Comme nous l'avons vu dans notre précédent article, un prompt efficace repose sur la clarté, la contextualisation et la précision.

Plus un prompt est structuré, plus l'IA est capable de :
- Comprendre exactement ton besoin
- Produire une réponse adaptée au contexte
- Minimiser les erreurs ou les hallucinations
- Optimiser le format de sa sortie pour ton usage réel

Les 4 éléments clés d'un prompt selon Greg Brockman

Greg Brockman a proposé une méthode simple mais puissante pour rédiger des prompts : le modèle en 4 blocs.
Voyons-les un par un.

1. Goal : l'objectif principal : ce que tu veux vraiment obtenir.
   Ex. : "Rédige un article de 600 mots sur l'impact de l'IA en éducation."
2. Return Format : le format de la réponse attendue.
   Ex. : "Titre, introduction, 3 parties numérotées, conclusion. Format Markdown."
3. Warnings : les contraintes ou interdictions.
   Ex. : "N'utilise pas d'exemples datant d'avant 2022."
4. Context Dump : le contexte pour personnaliser la réponse.
   Ex. : "Public cible : enseignants curieux mais non experts."

Bénéfices et limites d'une structure trop stricte

1. Structure = meilleure compréhension du prompt
2. Plus tu définis clairement chaque bloc, plus l’IA comprend l’intention.
3. Format déclaré tôt = meilleure intégration avec tes outils
4. Spécifier dès le début un format JSON, Markdown ou Python aide l’IA.
5. Sur-structuration = risque de perte de créativité

Attention : être trop rigide peut étouffer la flexibilité du modèle.

Il est parfois utile de laisser un peu de marge d'interprétation, notamment pour la création de contenu.

Itération obligatoire : Aucun prompt n’est parfait du premier coup.
Un prompt structuré est un excellent point de départ, mais l'amélioration passe par des tests, des ajustements et de la pratique.

Comment construire un 01 Prompt ?

Voici comment appliquer cette méthode concrètement :

• Définis ton objectif en une phrase claire.
• Précise le format de la réponse attendue.
• Ajoute les warnings (contraintes/interdits).
• Donne tout le contexte utile pour personnaliser la réponse.

Structure type d'un 01 Prompt :

Goal : 
Return Format : 
Warnings : 
Context :

Exemples pratiques d'applications

1 - Générer du code Python

Goal : Écris une fonction Python qui trie une liste en ordre décroissant.
Return Format : Code commenté, sans texte explicatif.
Warnings : Évite les bibliothèques externes, utilise uniquement du Python standard.
Context : C'est pour un projet éducatif pour des étudiants débutants.

Voici le code obtenu :

def trier_decroissant(liste):
    """
    Trie une liste en ordre décroissant sans utiliser de bibliothèques externes.
    """
    liste_triee = liste[:]
    for i in range(len(liste_triee)):
        for j in range(i + 1, len(liste_triee)):
            if liste_triee[i] < liste_triee[j]:
                liste_triee[i], liste_triee[j] = liste_triee[j], liste_triee[i]
    return liste_triee

# Exemple d'utilisation
ma_liste = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
print(trier_decroissant(ma_liste))  # Affiche : [9, 6, 5, 5, 2, 1]

Résultat :

[9, 6, 5, 5, 2, 1]

Pourquoi cette méthode est utile ?

Avec l'explosion des modèles puissants (GPT-4, Claude, Gemini, Mistral...), la précision du prompt est la clé.
Un mauvais prompt, c'est comme donner des indications floues à un GPS : tu risques d'aller n'importe où.
En suivant cette méthode, tu transformes l'IA en véritable collaborateur intelligent, fiable et rapide.

Conclusion

Un prompt bien structuré, c’est un super-pouvoir dans ta poche.
Tu as maintenant entre les mains la méthode professionnelle utilisée par OpenAI pour maximiser la qualité des réponses.
Bientôt, des articles sur les agents autonomes et la création d'applis IA par toi-même !

FAQ - Structurer un prompt

Q : Dois-je toujours suivre ce modèle ?
R : Non, mais plus la tâche est complexe, plus c’est recommandé.

Q : Puis-je l'utiliser pour la génération de code ?
R : Absolument ! C’est même conseillé pour éviter les erreurs.

Q : Quelle est la différence avec un simple prompt ?
R : Un simple prompt donne une instruction. Un 01 prompt guide l'IA en anticipant tout ce qui compte pour réussir.

Références

Chen, B., Zhang, Z., Langrené, N., & Zhu, S. (Oct 2023). Unleashing the potential of prompt engineering in large language models: A comprehensive review. Guangdong Provincial Key Laboratory of Interdisciplinary Research and Application for Data Science, BNU-HKBU United International College. Zhuhai 519087, China: Research Center for Mathematics, Beijing Normal University, No.18, Jingfeng Road, Zhuhai 519087, Guangdong, China.

White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnashar, A., Spencer-Smith, J., & Schmidt, D. C. (Feb 2023). A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with ChatGPT. Department of Computer Science, Vanderbilt University. Nashville, TN, USA.

Amatriain, X. (2024, January 31). Prompt design and engineering: Introduction and advanced methods.

Oppenlaender, J., Linder, R., & Silvennoinen, J. (Date de publication). Prompting AI art: An investigation into the creative skill of prompt engineering. Elisa Corporation, Finland; University of Tennessee, United States; University of Jyväskylä, Finland.

Greg Brockman, OpenAI – "Ultimate Prompt Breakdown" (conférence 2024)

https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/strategy-write-clear-instructions