Tu as déjà reçu une réponse IA qui te déçoit alors que la même question, formulée différemment, donnerait un résultat parfait ? Voici les 10 erreurs qui plombent les résultats.
1. Le prompt vague
❌ "Améliore ce texte" ✅ "Améliore ce texte en : raccourcissant les phrases (max 18 mots), supprimant les répétitions, et adoptant un ton plus direct."
2. Pas de rôle / persona
❌ "Écris-moi un brief créatif" ✅ "Tu es brand strategist senior avec 15 ans d'expérience dans le retail luxe. Écris-moi un brief..."
3. Demander 10 choses à la fois
❌ "Écris un post LinkedIn, 5 visuels, traduis en anglais, fais un thread Twitter et un script vidéo" ✅ Une demande par requête.
4. Pas de format de sortie spécifié
❌ "Donne-moi des idées" ✅ "Donne-moi 5 idées. Pour chaque : [Titre] [Hook (1 phrase)] [Angle (2-3 lignes)] [CTA]."
5. Ignorer les contraintes négatives
❌ "Écris un post LinkedIn engageant" ✅ "Écris un post LinkedIn engageant. Pas d'emojis, pas de hashtags, pas de phrases creuses type 'l'IA va tout changer'."
6. Pas de contexte pertinent
✅ Donne le contexte précis : qui, quoi, quand, pourquoi, contraintes.
7. Pas d'exemples (few-shot manqué)
3 exemples valent mieux qu'une longue description abstraite.
8. Demander de "raisonner" sans le faire dire
✅ Ajoute "Raisonne étape par étape avant de donner ta réponse finale."
9. Ne pas itérer
Dis au modèle ce qui ne va pas. La version 4 est presque toujours bien meilleure que la 1.
10. Pas de prompt système (en API)
Mets le persona, les règles dans le system prompt (ne change pas entre appels).
Le template anti-erreurs
**Rôle :** [...]
**Contexte :** [...]
**Tâche :** [...]
**Format de sortie :** [...]
**Contraintes :** [...]
**Exemples :** [...]Pour creuser, notre module prompt engineering.