ChatGPT : Comment Rédiger un bon Prompt en 2025 ?

Il est temps de clarifier les méthodes pour formuler des demandes efficaces aux intelligences artificielles, y compris ChatGPT. L'art de rédiger de bons prompts est fondamental, non seulement pour obtenir des réponses de meilleure qualité, mais aussi pour réaliser des économies énergétiques significatives dans l'évolution actuelle de l'IA. La démonstration suivante vise à prouver l'impact direct de la qualité de la requête sur la performance et la consommation des modèles.

Une comparaison est menée en utilisant le modèle GPT-4o (désigné comme le meilleur modèle actuel, accessible via un abonnement estimé à 100 dollars par mois) avec une requête vague. Ensuite, la même demande est soumise au modèle GPT-4, plus ancien, mais avec un prompt optimisé. L'objectif est de comparer la pertinence des résultats obtenus, même en utilisant un modèle moins puissant mais mieux guidé.

Le modèle GPT-4o a nécessité 45 secondes pour répondre à la question générique sur l'amélioration des réponses. La réponse fournie se résume à huit astuces de bon sens, telles que la précision de la question et la définition du format souhaité, mais reste jugée inexploitable pour une application concrète dans le quotidien de l'utilisateur.

La seconde tentative, utilisant GPT-4, démontre une supériorité notable malgré l'ancienneté du modèle. Le prompt optimisé conduit à des conseils plus structurés, incluant des objectifs clairs, un contexte spécifique et des contraintes de style. De plus, cette requête aboutit à la génération d'un exemple de prompt parfait rédigé par GPT-4, offrant une application plus concrète des conseils prodigués.

En passant au modèle GPT-4o avec le prompt optimisé, la qualité de la réponse est jugée similaire à celle obtenue précédemment sur GPT-4, tout en supposant une consommation énergétique moindre. L'IA commence à générer un prompt parfait ciblé pour le contenu marketing, car le contexte initial de la requête basique était insuffisant, soulignant l'importance de la contextualisation.

La différence de qualité entre GPT-4o avec un prompt médiocre et GPT-4o avec une requête optimisée est flagrante. La question centrale n'est plus de savoir quelle est la meilleure IA à utiliser, mais comment interagir efficacement avec l'intelligence artificielle pour maximiser les résultats. L'IA génère un prompt parfait copiable, offrant une base concrète pour l'application des principes appris.

Afin de valider scientifiquement les méthodes présentées, il est nécessaire de comprendre le fonctionnement interne des modèles de langage, afin de mettre fin aux informations trompeuses circulant sur les réseaux sociaux. Contrairement à l'intuition, l'IA n'est pas un petit robot pensant derrière l'écran ; son processus est purement mathématique et basé sur la conversion du langage humain en données numériques.

L'intelligence artificielle ne lit pas les mots mais doit d'abord les traduire en chiffres.

Pour une requête simple comme « comment améliorer les réponses que je reçois sur Chat GPT », l'IA GPT-4o utilise 13 tokens, équivalant à 59 caractères. L'IA utilise ensuite ces chiffres pour calculer, selon un critère de probabilité prédéfini (estimé autour de 90 % pour l'exemple), le mot le plus probable pour enchaîner et former la réponse finale.

L'importance de la qualité du prompt réside dans son impact direct sur l'espace vectoriel créé. Un prompt vague entraîne un espace vectoriel confus et large, obligeant l'IA à piocher dans un volume de mots très élevé, ce qui augmente la probabilité d'obtenir une réponse hors sujet. Inversement, un prompt optimisé restreint ce volume, augmentant les chances d'une réponse attendue et personnalisée.

Bien que chaque modèle possède un niveau de qualité de base prédéfini, l'amélioration des prompts provoque une augmentation exponentielle de la qualité des réponses. Il est donc possible d'obtenir de meilleurs résultats sur un modèle plus ancien, comme GPT-4, avec des prompts optimisés, qu'en utilisant des requêtes basiques sur les IA les plus récentes comme GPT-4o ou GPT-3.5.

L'optimisation des requêtes est cruciale pour deux raisons principales : la réduction de la facture personnelle de l'utilisateur et, de manière plus large, la responsabilité environnementale. Utiliser un modèle moins coûteux énergétiquement, comme GPT-4o, avec un prompt efficace, est préférable à l'utilisation d'un modèle supérieur qui consommera inévitablement plus de ressources informatiques pour produire un résultat de qualité équivalente.

La consommation énergétique est directement corrélée au nombre de paramètres du modèle. GPT-3.5 possédait environ 150 à 190 millions de paramètres, tandis que GPT-4 en compte 1760 millions. Les modèles récents peuvent dépasser les centaines de milliards de paramètres, comme Llama 3.1 ou Claude 3 Opus (estimé à près de 2000 milliards), nécessitant une puissance de calcul supérieure pour chaque réponse.

Plus un modèle de langage aura de paramètres, plus il aura besoin d'une puissance de calcul supérieure pour répondre à la demande.

Un outil gouvernemental permet de comparer l'impact carbone de différentes requêtes. Dans un test mené avec une demande standard, le modèle Llama 3.1 a consommé 6 WHH, générant l'équivalent de 6 minutes de vidéo en ligne de CO2. Le modèle Mistral Small 3 a consommé 3 WHH, soit l'équivalent de 3 minutes de vidéo, bien que la réponse de Llama ait été jugée qualitativement meilleure par l'utilisateur.

Le concept de tokenisation est essentiel car il régit le coût énergétique de l'interaction. Les dépenses énergétiques se divisent entre les tokens en entrée (la requête) et les tokens en sortie (la réponse). Une demande simple de clarification sur ChatGPT consomme 13 tokens en entrée, tandis qu'une requête optimisée, produisant une réponse plus qualitative et plus courte, peut n'en nécessiter que 140 tokens au total (entrée + sortie).

Une étude indique qu'une requête sur un outil d'IA revient en moyenne à charger un smartphone 11 fois, et qu'une requête sur ChatGPT est 15 fois plus énergivore qu'une recherche Google. Par conséquent, l'intelligence artificielle doit être mobilisée uniquement pour des tâches complexes nécessitant une véritable capacité de raisonnement, et non pour des questions factuelles simples qui relèvent de moteurs de recherche classiques.

De nombreux conseils erronés circulent, notamment sur des plateformes comme LinkedIn, créant de la confusion chez les nouveaux utilisateurs. Certains affirment, par exemple, qu'il est contre-productif d'attribuer un rôle d'expert à l'IA ou de la vouvoyer. Ces affirmations dénotent une méconnaissance du fonctionnement réel des modèles de langage et des techniques d'optimisation des requêtes.

Je vois partout des conseils contradictoires sur l'art de bien prompté avec lia, on ne sait plus qui dit vrai.

Face à cette surabondance de conseils contradictoires, de nombreux utilisateurs abandonnent l'utilisation des outils d'intelligence artificielle. Cette réticence est problématique, car l'IA est destinée à impacter fortement de nombreux métiers. Ne pas s'y intéresser dès maintenant conduit directement à un désavantage professionnel futur.

La méthode éprouvée pour obtenir les meilleures réponses en 2025 repose sur une structure précise, conçue pour minimiser l'espace de recherche de l'IA. Contrairement à certaines opinions, attribuer un rôle à l'IA est essentiel, non pas pour un déguisement symbolique, mais pour fournir des mots-clés qui réduisent drastiquement l'espace vectoriel à explorer. Cette structure a d'ailleurs été partiellement relayée par le CEO d'OpenAI.

L'objectif principal de cette structure est d'être le plus précis possible. En fournissant des indications détaillées sur ce qui est attendu et ce qui est proscrit (points de vigilance), l'IA est contrainte de naviguer dans un sous-ensemble très restreint de son espace de connaissances, garantissant ainsi une réponse plus personnalisée et contextualisée.

Un test comparatif est effectué en utilisant le modèle GPT-3.5 Mini High. Une première requête vague pour rédiger un script vidéo YouTube sur l'utilisation de ChatGPT en 2025 prend 19 secondes. Cette réponse, bien que contextualisée par les instructions personnalisées de l'outil, nécessite une reformulation par l'IA et consomme de l'énergie pendant ce laps de temps.

En appliquant la structure détaillée du prompt parfait à la même tâche, le temps de réponse chute à seulement 9 secondes sur le même modèle. Le résultat obtenu est un plan détaillé et un script complet plus qualitatif, démontrant une économie de temps et d'énergie substantielle. La réponse est immédiatement plus exploitable, illustrant l'importance capitale de cette méthodologie de rédaction.

Il est conseillé aux utilisateurs de ne faire confiance à aucune source, y compris celle qui présente ces informations. La seule approche essentielle est la formation initiale, suivie par des tests personnels rigoureux. Il est recommandé de prendre la structure du prompt parfait et de la comparer aux requêtes habituelles en utilisant, par exemple, la version gratuite de ChatGPT.

Pour faciliter ces tests, l'outil Prompt Generator disponible dans le playground d'OpenAI est mis en avant. Cet outil permet de demander à l'IA de construire un prompt optimisé pour une tâche donnée, par exemple, la rédaction d'un post LinkedIn sur les bonnes pratiques d'utilisation de ChatGPT. L'outil génère alors une structure qui reprend les principes de rôle, de contexte et de bonnes pratiques, validant ainsi la structure présentée.