Le modèle mental qui répare la plupart des mauvais prompts : vous ne posez pas une question, vous briefez un prestataire qui commence dans dix secondes et n’a jamais entendu parler de votre métier. Un nouvel arrivant reçoit du contexte, des contraintes, des exemples de bon travail et une définition du terminé. Un prompt qui saute l’un de ces quatre points produit exactement ce que produirait ce nouvel arrivant sans eux : quelque chose de plausible, de générique et de subtilement faux.
Le corollaire, c’est que les prompts sont des actifs, pas des messages. Un prompt que vous allez lancer quatre cents fois sur quatre cents fiches boutique mérite un après-midi d’itération et un numéro de version. Les gens qui obtiennent de bons résultats d’un agent n’écrivent pas des phrases plus malignes. Ils réutilisent trois ou quatre patterns qu’ils ont affinés une fois et auxquels ils n’ont plus touché depuis.
Pattern un : compter avant de s’engager
Écrivez-le comme une séquence dure. Avant de renvoyer la moindre liste, indique combien de boutiques correspondent au filtre. Si le compte est sous cinquante, desserre exactement un critère et donne le nouveau compte. S’il dépasse cinq mille, resserre-en exactement un. Ne renvoie aucune ligne tant que le compte n’est pas entre cinquante et cinq mille, et dis quel critère tu as changé et pourquoi.
La clause qui fait tout le travail, c’est exactement un. Un agent à qui on demande de corriger un filtre le réécrira en entier, et vous perdez le fil de ce que vous testiez. Une variable à la fois, c’est la même discipline que pour tester un texte de prospection : changez l’objet ou le corps, jamais les deux, sinon le résultat ne vous dira rien d’actionnable la semaine suivante.
Ce pattern fait aussi remonter les filtres morts très tôt. Une combinaison qui renvoie onze boutiques signifie en général qu’un code pays, un nom de plateforme ou l’orthographe d’un champ est faux — et le découvrir dans les dix premières secondes coûte nettement moins cher que le découvrir après que l’agent a enrichi et rédigé pour onze marchands hors sujet.
Pattern deux : le contrat de preuve
Chaque énoncé factuel sur une boutique doit être suivi du nom du champ d’où il vient. Si le champ est vide, l’énoncé est supprimé plutôt que déduit. Si tu ne peux pas écrire trois phrases sourcées sur une boutique, renvoie-la avec la mention données insuffisantes et passe à la suivante. C’est tout le pattern, et il fait plus pour la qualité de sortie que n’importe quelle instruction de ton.
Il marche pour deux raisons. D’abord, la fabrication devient structurellement visible — une affirmation inventée n’a aucun champ à nommer, donc elle disparaît ou elle se dénonce toute seule. Ensuite, la porte de sortie données insuffisantes change complètement les incitations du modèle. Sans moyen de décliner, un agent à qui on demande une sortie produira une sortie, et les trous seront comblés par des suppositions assurées sur le chiffre d’affaires, le budget ou la stratégie.
Surveillez la fréquence d’utilisation de cette porte de sortie. Si elle ne se déclenche jamais sur un gros lot, le contrat n’est pas appliqué et vous devez considérer les lignes de preuve comme décoratives. Un bon taux de retours données insuffisantes est le signe que le pattern fonctionne, pas que la donnée est maigre.
Pattern trois : la sortie verrouillée par le schéma
Décrivez la forme de la réponse avec des mots, précisément, et interdisez tout ce qui l’entoure. Un domaine en chaîne de caractères. Un score en entier entre zéro et cent. Exactement trois chaînes de preuve, chacune se terminant par le nom du champ entre parenthèses. Une étiquette de segment choisie dans une liste fermée que vous fournissez. Un booléen pour dire si un email de contact existe. Rien avant la structure et rien après — pas de préambule, pas de résumé, pas de proposition d’aider davantage.
La liste fermée compte plus que le format. Laissez un agent nommer librement les segments sur quatre cents lignes et vous obtiendrez cent quatre-vingts noms de segments, ce qui revient à n’en avoir aucun. Fournissez six étiquettes et forcez chaque ligne dans l’une d’elles, plus une option non classable explicite pour voir ce qui manque à votre taxonomie.
Pattern quatre : un bon exemple et un mauvais
Les exemples few-shot marchent, mais l’exemple négatif travaille plus que le positif. Montrez une sortie que vous enverriez, puis une que vous refuseriez, avec une seule ligne expliquant pourquoi la seconde échoue — elle affirme quelque chose qu’aucun champ ne soutient, ou elle ouvre par un compliment, ou elle invente un chiffre. Les modèles généralisent bien mieux à partir d’un contraste que d’un unique spécimen de bon.
Complétez avec une liste d’interdits explicite pour le texte de prospection. Pas de première ligne qui commence par en tombant sur votre site. Pas de déclaration d’admiration pour ce qu’ils font. Pas d’excuse pour le dérangement, pas d’annonce que vous savez qu’ils sont occupés, pas de présentation de soi en première ligne quand la signature s’en charge déjà. Ces formules signalent le template au premier coup d’œil, et les marchands ont été entraînés par des milliers d’emails à supprimer sur ce seul signal.
Gardez la liste d’interdits dans le prompt plutôt que de corriger la sortie après coup. Le post-traitement retire la formule et laisse la phrase construite autour d’elle, ce qui est encore pire. La prévention tient en une ligne ; la correction, c’est une expression régulière et un mensonge.
Pattern cinq : la boucle de segmentation
Ne demandez pas à un agent de segmenter et d’affecter en une seule passe. Faites-en deux. Passe un : lire un échantillon de fiches boutique et proposer cinq à huit segments, chacun avec un nom, une règle définie uniquement en valeurs de champs, une taille estimée et l’angle que vous pitcheriez. Passe deux, la liste de segments étant désormais figée : affecter chaque ligne, et renvoyer tout ce qui n’entre dans aucun.
Le tas des non classables est la sortie la plus précieuse de tout l’exercice. C’est là que vivent les segments auxquels vous n’aviez pas pensé — les boutiques à gros catalogue sans aucune présence Google, celles avec un fort trafic et zéro visibilité IA, celles sur une plateforme à laquelle vous n’avez jamais rien vendu. Les segments découverts dans la donnée battent les segments inventés en réunion, à chaque fois.
Exiger des règles exprimées en valeurs de champs est ce qui garde tout ça honnête. Un segment appelé boutiques premium, c’est une ambiance. Un segment défini comme moins de quatre-vingts produits, trafic moyen au-dessus de dix mille, note au-dessus de quatre et demi, avec une fiche Google revendiquée, c’est quelque chose que vous pouvez relancer demain et retrouver exactement les mêmes lignes.
Pattern six : la passe du critique
Envoyez la fiche source et le brouillon à un prompt séparé, sans mémoire de la façon dont le brouillon a été produit. Trois questions, pas une de plus. Chaque affirmation factuelle est-elle rattachable à un champ nommé. Un élément obligatoire manque-t-il. Le ton correspond-il au brief. Puis un verdict : valide, à revoir ou rejeté, avec une phrase de motif.
Le critique ne doit pas réécrire. Donnez à un modèle la permission d’améliorer et il ramènera tout vers le même milieu compétent et oubliable ; au bout de cent lignes, tous les emails de votre file se ressembleront. Un critique qui se contente de juger préserve la variation venue de la donnée, la seule chose qui rendait ces emails spécifiques au départ.
Les anti-patterns qui méritent d’être nommés
Demander de la créativité. Sois créatif est une instruction d’abandonner vos contraintes, et ce qui revient, c’est de la métaphore là où vous vouliez un fait. Si vous voulez de la variété, faites varier l’entrée — autre segment, autre angle, autre livrable — pas la température de l’instruction.
Empiler dix instructions dans un seul paragraphe dense. Les modèles perdent le milieu des blocs longs et indifférenciés. Numérotez-les, regroupez-les par thème, et mettez les non négociables à la fin, là où elles ont le moins de chances de se perdre. Puis relisez le prompt à voix haute ; si vous perdez le fil vous-même, le modèle le perdra aussi.
Demander un chiffre que le modèle ne peut pas connaître. Budget pub, chiffre d’affaires, effectif, budget marketing — la demande recevra une réponse, fluide et fausse. Il n’y a aucune donnée publicitaire nulle part dans cette stack, et prétendre le contraire produit la seule catégorie d’erreur qu’un prospect repère immédiatement. Énoncez cette absence dans le prompt, pour que l’agent ait un endroit honnête où atterrir.
Et utiliser le même prompt pour la recherche et pour le texte. La recherche veut de la largeur, de la prudence et une sortie structurée. Le texte veut une seule fiche, un angle étroit et une voix. Un prompt qui essaie de faire les deux produit de la recherche qui sonne marketing et du marketing qui sonne tableur.
Comment tester un changement de prompt
Gardez un jeu d’évaluation figé de vingt fiches boutique que vous avez lues à la main et dont vous connaissez les bonnes réponses. Changez une chose dans le prompt. Relancez les vingt. Notez trois nombres : la part d’affirmations avec une citation de champ valide, la part de sorties qui respectent le schéma à la lettre, et la part que le critique rejette. Tout le reste, ce sont des impressions.
Versionnez vos prompts avec le reste du pipeline, avec une date et une ligne sur ce qui a changé et ce qui a bougé. Six semaines plus tard vous voudrez savoir pourquoi la version actuelle contient une clause bizarre sur les listes fermées en plein milieu, et la réponse sera un lot de quatre cents lignes revenu avec cent quatre-vingts noms de segments. Les prompts dérivent comme les filtres, en silence, et le remède est le même : mesurer, un changement à la fois, et écrire ce qu’on a appris.