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FaireNiveau 1, Découvrir12 minutes

Écrire une demande à une IA

Le modèle ne sait que ce que vous lui écrivez. Une demande qui marche dit le contexte, la tâche, montre un exemple, fixe le format et les critères. Les cinq parties, ce que recommande chaque éditeur, et ce que les études mesurent vraiment.

Écrit le 8 octobre 2026 · Vérifié le 8 octobre 2026

Vous saurez

  • Écrire une demande en cinq parties
  • Placer un long document et la question au bon endroit
  • Corriger une réponse décevante par la demande
  • Savoir ce qui compte vraiment, et ce qui ne compte pas

Dans le parcours

Usage quotidien d'un assistant

Étape 1 sur 9

Sur cette page
  1. Rappel
  2. L'essentiel
  3. Prérequis
  4. Étapes
  5. Contrôle du résultat
  6. Problèmes fréquents
  7. Retour en arrière
  8. Variantes par outil
  9. Vérification
  10. Lectures suivantes
Rappel de la page précédente

Répondez de tête, puis ouvrez. Le modèle de langage expliqué simplement

1D'où vient ce que sait un modèle quand vous lui posez une question ?

De ce qu'il a lu pendant son entraînement, arrêté à une date, et de ce qu'on met sous ses yeux dans la conversation. Rien d'autre : il ne connaît pas vos documents, sauf si on les lui donne.

2Vous demandez à un assistant la règle en vigueur depuis le mois dernier. Que faire pour avoir une réponse fiable ?

Activer la recherche sur le web ou joindre le texte de la règle : ses connaissances s'arrêtent avant ; puis vérifier la source citée.

L'essentiel
  1. Écrivez pour un collègue brillant arrivé ce matin : s'il ne comprendrait pas votre demande sans explication, le modèle non plus. C'est la règle d'or d'Anthropic.
  2. Cinq parties : le contexte, la tâche, un exemple, le format, les critères. Seule la tâche est indispensable ; les autres font une réponse utilisable du premier coup.
  3. Un exemple vaut mieux qu'une longue description : le modèle imite ce qu'il voit, le format, le ton, la longueur.
  4. Avec un long document, mettez le document d'abord et la question à la fin.
  5. Les formules ne font pas la réponse : être poli, promettre une récompense ou demander de « réfléchir étape par étape » à un modèle qui raisonne déjà change peu, d'après les études.
1

Prérequis

  • Un assistant d'équipe, avec le compte de l'entreprise (les abonnements d'équipe).
  • Une tâche réelle, et une idée de ce qu'est une bonne réponse : Anthropic pose comme préalable des critères de réussite et un moyen de vérifier qu'ils sont tenus.
  • Les documents utiles à portée de main, sans ce que la charte classe « Jamais ».
2

Étapes

Une demande en cinq parties : le contexte, qui, pour qui, pourquoi ; la tâche, un verbe et un résultat, la seule indispensable ; un exemple, que le modèle imite ; le format, longueur chiffrée, structure, ton ; les critères, ce qu'il faut et ce qu'il ne faut pas inventer. Avec un long document : le document d'abord, la question à la fin, « D'après le document ci-dessus… » ; jusqu'à 30 % de qualité en plus dans les tests d'Anthropic.
Les cinq parties d'une demande, et la place d'un long document.
  1. Le contexte : qui, pour qui, pourquoi

    Ce qu'on écrit : votre rôle, le destinataire, le but, ce qui s'est passé avant.

    Le conseil : le « pourquoi » aussi : Anthropic recommande de donner la raison d'une consigne, le modèle s'en sert pour mieux l'appliquer.

  2. La tâche : un verbe, un résultat

    Ce qu'on écrit : « rédigez », « résumez en », « classez », suivi de ce que vous voulez obtenir.

    Le conseil : Microsoft dit que seul l'objectif est indispensable dans une demande.

  3. Un exemple

    Ce qu'on écrit : une réponse que vous jugez bonne, ou un modèle à imiter, collé dans la demande.

    Le conseil : commencez par un ; ajoutez-en si le résultat manque encore : les modèles récents suivent les exemples de très près.

  4. Le format

    Ce qu'on écrit : longueur chiffrée, structure, ton : « trois à cinq phrases », « un tableau à trois colonnes », « vouvoiement, ton cordial ».

    Le conseil : dites quoi faire plutôt que quoi éviter, et remplacez « court » par une mesure.

  5. Les critères

    Ce qu'on écrit : ce qu'une bonne réponse doit contenir, et ce qu'elle ne doit pas inventer.

    Le conseil : autorisez-le à dire que l'information manque : Anthropic le recommande pour réduire les réponses inventées.

  6. Un long document : le document d'abord, la question à la fin

    Ce qu'on écrit : le texte collé ou joint en haut, puis la demande en bas, précédée de « D'après le document ci-dessus ».

    Le conseil : Anthropic mesure jusqu'à 30 % de qualité en plus dans ses tests, et Google conseille la même chose pour Gemini 3. Demandez de citer les passages utilisés.

  7. Relire, puis corriger la demande

    Ce qu'on écrit : si la réponse manque sa cible, ajoutez ce qui manquait plutôt que de tout réécrire.

    Le conseil : la même demande ne donne pas deux fois la même réponse, prévient Microsoft.

La même demande, avant et après. La première laisse tout deviner au modèle ; la seconde dit ce qu'il ne peut pas savoir. L'entreprise et la facture sont fabriquées pour l'exemple.

Avant
Fais-moi un mail de relance pour le client Durand.
Après
Contexte : une PME de maintenance industrielle ; le courriel part au nom de la responsable administrative. Le client Durand, fidèle depuis dix ans, n'a pas réglé la facture F-2026-118 de 4 320 € TTC, échue le 15 septembre. Premier rappel.

Tâche : rédigez le courriel de relance.

Exemple du ton attendu : « Nous nous permettons de revenir vers vous au sujet de… »

Format : cinq à huit phrases, vouvoiement, ton cordial et ferme ; l'objet du courriel sur la première ligne.

Critères : rappeler le numéro, le montant et l'échéance ; proposer d'appeler en cas de difficulté ; ne citer ni pénalités ni contentieux. Si une information manque, écrivez [à compléter].

Ce que mesurent les études. Elles portent souvent sur des modèles plus anciens que ceux d'aujourd'hui ; elles disent ce qui a compté, sur quoi, et quand.

Étapes
Ce qu'on a essayéCe qu'on a mesuré
Changer la mise en forme, sans changer le sensJusqu'à 76 points d'écart sur un modèle de 2023 ; l'effet demeure sur les plus grands
Changer l'ordre des exemplesSur certaines tâches, de moins de 50 % à plus de 90 % de réponses justes
Mettre de fausses réponses dans les exemplesPeu d'effet : ce qui compte, c'est que l'exemple montre le format et le genre de réponse
Demander de « réfléchir étape par étape »Un grand gain en 2022 ; sur des modèles qui raisonnent déjà, un gain faible ou nul, et des réponses plus lentes
Être poli, ou ne pas l'êtreDes résultats contraires d'une étude à l'autre, et selon la langue : aucune règle générale
Promettre une récompense, ou menacerPas d'effet notable sur l'ensemble
Retirer les consignes de formatDes réponses moins bonnes, de façon constante
3

Contrôle du résultat

4

Problèmes fréquents

Une réponse générique, qui pourrait servir à n'importe qui

CauseLe contexte manque : le modèle ne sait ni qui vous êtes, ni pour qui.

À faireAjouter le contexte et le but ; coller un exemple de ce que vous attendez.

Le bon contenu, dans le mauvais format

CauseLe format n'est pas dit, ou dit par la négative.

À faireChiffrer la longueur, nommer la structure, montrer un exemple.

Un chiffre ou une référence inventés

CauseLa demande ne fournit pas l'information et n'autorise pas à dire qu'elle manque.

À faireFournir la source, et écrire : « si l'information manque, dites-le ». Puis vérifier la réponse.

Une consigne oubliée dans une longue demande

CauseTrop de consignes, ou la question perdue au milieu d'un long document.

À faireUne consigne par ligne ; la question à la fin, après le document.

« Réfléchis étape par étape » ne change rien

CauseLe modèle raisonne déjà avant de répondre.

À faireDonner un but précis et des critères de réussite plutôt qu'une méthode : c'est ce qu'OpenAI conseille pour ces modèles.

5

Retour en arrière

  • La conversation dérive : ouvrir une conversation neuve, avec la demande corrigée ; tout ce qui précède pèse sur la réponse (le contexte d'une demande).
  • Une demande réussie : la garder, pour la réutiliser et la partager ; un assistant d'équipe la garde pour toute l'équipe.
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Variantes par outil

Variantes par outil
ÉditeurCe qu'il recommande, dans ses mots
Microsoft, pour CopilotQuatre parties : « Objectif », « Contexte », « La source », « Attentes » ; seul l'objectif est requis
Google, pour GeminiQuatre éléments : « Persona », « Tâche », « Contexte », « Format » ; « Utilisez un langage naturel », « Utilisez vos documents »
Anthropic, pour Claude« Soyez clair et direct » ; des exemples ; un rôle ; des balises pour séparer consignes et documents ; les longs documents en haut
OpenAI, pour ChatGPTLes consignes au début, séparées du contexte ; être précis sur le résultat, la longueur, le format et le style ; montrer le format par des exemples
Mistral AIUn rôle et une tâche clairs ; des mesures objectives plutôt que « trop long » ou « beaucoup »

Les mots entre guillemets sont ceux des pages françaises des éditeurs ; celle d'OpenAI est une traduction automatique. Les cinq éditeurs disent la même chose avec des mots différents : le contexte, la tâche, le format, et des exemples.

7

Vérification

1ComprendreQuelles sont les cinq parties d'une bonne demande ?

Le contexte, la tâche, un exemple, le format, les critères. Seule la tâche est indispensable ; les autres rendent la réponse utilisable du premier coup.

2ComprendrePourquoi un exemple aide-t-il plus qu'une longue description du format ?

Parce que le modèle imite ce qu'il voit : un exemple montre le format, le ton et la longueur attendus, et les éditeurs le recommandent tous.

3AppliquerVous joignez un rapport de trente pages et posez une question. Où placer la question ?

À la fin, après le document ; et demander de citer les passages sur lesquels la réponse s'appuie.

8

Lectures suivantes

Vous êtes ici

Écrire une demande à une IA

→ EnsuiteAtelier : réécrire cinq demandesS'exercer · Niveau 1 · 45 minutes

Usage quotidien d'un assistant · étape 2 sur 9

↓ Plus concret

Rien avant : c'est un point de départ.

Tout le dossier « Usage quotidien »

Limites et sources

Les études citées portent souvent sur des modèles de 2022 à 2025 ; elles disent ce qui a compté sur ces modèles. Le gain de 30 % est mesuré par Anthropic sur ses propres tests.

La page française d'OpenAI est une traduction automatique ; ses mots sont donnés tels quels.

  1. Anthropic, bonnes pratiques de prompting ; OpenAI, bonnes pratiques ; Microsoft, écrire des invites dans Copilot ; Google, guide de rédaction de requêtes ; Mistral AI, prompting ; OpenAI, modèles qui raisonnent.
  2. Sclar et al. ; Schulhoff et al., The Prompt Report ; Min et al. ; Kojima et al. ; Meincke et al., rapport 2 ; rapport 1 ; rapport 3 ; Yin et al. ; Dobariya et Kumar.
  3. Le relevé : apprendre/recherches/2026-10-08-demander-contexte.json.

Écrit par Meridal, avec l'aide de l'IA ; chaque fait vérifié à sa source et relu avant publication. Texte et schémas sous licence CC BY 4.0 : reprenez-les en citant Meridal. Le code sous licence MIT.

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