Comment écrire un prompt pour analyser et classifier des données en 2025 (Guide complet)

Bien que ChatGPT soit la deuxième application à la croissance la plus rapide de tous les temps et ait atteint un incroyable chiffre de 400 millions d’utilisateurs hebdomadaires en février 2025, je parie que 99% des gens ne savent pas vraiment s’en servir.

Ce que je veux dire, c’est que beaucoup de personnes ne savent pas comment “parler” à l’IA, ce qui engendre frustration et résultats imprécis.

Pour éviter tout cela, je vais vous montrer comment écrire des prompts qui fonctionnent de façon fiable et précise.

Voici les sujets que nous aborderons dans ce guide :

1. Qu'est-ce qu'un prompt ?
2. Exemples de prompt
3. À qui s'adresse ce guide
4. Pourquoi un bon prompt est-il important
5. À quoi ressemble un mauvais prompt
6. Décomposition du prompt et étapes d'implémentation

Mais c'est quoi un prompt au juste ?

Réponse simple : Un prompt, c’est la consigne que vous donnez à une IA pour obtenir un résultat précis.

Ne soyez pas perturbé si certains articles vous proposent des paragraphes interminables sur "ce qu'est un prompt", car en vérité, un prompt n’est pas compliqué à définir.

Ce qui est difficile, c'est d'en écrire un bon, mais avant de vous expliquer comment, laissez-moi vous donner 3 exemples de prompt.

À qui s'adresse ce guide

Rédiger des prompts efficaces est un défi que chacun aura à relever à un moment donné dans sa carrière.

C’est pourquoi ce guide n’est pas dédié à un secteur ou à un métier précis, mais plutôt à tous ceux qui travaillent avec de la donnée et de l’automatisation — nous allons surtout voir comment écrire des prompts pour vous aider à éditer, analyser et nettoyer des gros ensembles de données efficacement, que vous soyez étudiant ou professionnel confirmé.

Tous les tests de ce guide et de nos autres prompts ont été réalisés avec Datablist.com.

Pourquoi un bon prompt est important

Voyez cela comme donner des consignes à un assistant sans aucune agency : si vous lui dites très précisément ce que vous attendez, alors il réalisera la tâche parfaitement. Plus votre demande est claire et spécifique, meilleure sera la réponse.

À quoi ressemble un mauvais prompt

Pourquoi ce prompt est mauvais :

• Instructions non structurées : Les besoins sont éparpillés sans organisation claire.
• Pas de sections ni séparateurs : L'IA doit décortiquer un bloc de texte sans repères logiques.
• Placeholders mélangés dans le texte : Placer {{company_about}} et {{Website Texts}} en plein milieu complique leur remplacement.
• Langage trop familier : Des mots comme "stuff" ou "btw" créent de l’ambiguïté.

Comment l’IA interprète ce prompt

Lorsqu’on utilise ce prompt avec des données, voici à quoi ça ressemble pour l’IA :

Quand les placeholders sont remplacés par les vraies données, le résultat est un texte brouillon difficile à comprendre et à traiter correctement.

Voici ce qui cloche :

1. Confusion & problème de placeholders : L’IA n’arrivera pas à séparer correctement les différentes sources de données.
2. Difficulté d’interprétation : L’IA galère à vraiment comprendre quels critères définissent une entreprise RH.

👉 Maintenant, voyons comment structurer un prompt efficace !

3 exemples de prompt

Prompt commande unique

Au plus simple, un prompt peut être une simple consigne :

“Crée-moi une dissertation sur la Renaissance”

Prompt question

Un prompt peut juste être une question :

"Les roses sont-elles rouges ?"

Prompt balisé (Le meilleur type de prompts)

Un prompt peut également être une série d’instructions détaillées qui permet d’éditer, analyser ou nettoyer vos données pour, par exemple, personnaliser des cold emails, analyser des avis clients, nettoyer des noms de société, etc.

J’appelle cela un tagged prompt parce qu’il contient une balise pour chaque section — voyez l’exemple ci-dessous — ce qui aide l’IA à comprendre le rôle de chaque partie ; sinon, elle en tirera ses propres conclusions.

Mais ne partez pas : je vais maintenant tout détailler.

Décomposition du prompt et étapes de mise en place

Décomposition de la structure du prompt (bon prompt)

Si vous regardez certains de nos templates de prompts AI dans la Datablist.com AI-prompts library, chaque prompt est construit en sections et chaque section contient ces 3 éléments :

1. Tag : Permet à l’IA de savoir à quoi sert la section
2. Corps : Les instructions pour que l’IA comprenne et exécute correctement la tâche :
   • Explication : Pour donner le contexte
   • Commande : Pour définir quoi faire
3. Séparateurs (===) :
   • Séparation visuelle : Permet de structurer le prompt pour lecture humaine
   • Lecture AI : Permet à l’IA d’identifier et traiter facilement chaque section

Et enfin : les placeholders :

• Colonnes remplacées par des données réelles lors de l'exécution automatique du prompt sur le dataset

Par exemple, dans notre prompt Job Title Categorizer, on utilise {{job_title}} qui sera remplacé par le job title correspondant à chaque ligne du dataset.

Décomposition de mon prompt & étapes d’implémentation

Note : les entreprises RH ne sont pas notre ICP (Ideal Customer Profile), c’est juste un exemple.

Première étape : Contexte

En donnant le contexte à l’IA, je fais trois choses :

• Expliquer quelles données elle va recevoir, sans donner dès le début les critères de ciblage
  • Pour éviter tout biais dès l’analyse
• Expliquer le problème général
  • Pour que l’IA sache à quoi sert la tâche
• Décrire ma situation précise
  • Pour que l’IA adapte ses réponses à mon besoin réel

À faire pour rédiger votre prompt :

• Présenter à l’IA quelles données vont être transmises
• Exprimer concrètement votre problème
• Utiliser des séparateurs (===)

Deuxième étape : Tâche/Commande (ce que j’attends)

Dans cette section :

• J’utilise la balise "Ce que j’attends de toi" pour signaler la nouvelle partie
• Je donne la définition générale de la tâche, sans détailler les étapes ou les colonnes, pour garder une logique progressive

À faire :

• Identifier le but clé de votre commande
• Séparer avec (===)

Si vous avez plusieurs tâches, ne cherchez pas à tout faire dans un seul prompt : il sera compliqué à manier et à diagnostiquer.

Troisième étape : instructions (Comment faire)

Ce que je fais :

• Aller droit au but
• Expliquer comme si je briefais un collègue
• Décomposer la tâche étape par étape

L’IA excelle sur les tâches répétitives si vous êtes clair. Si les résultats ne vous conviennent pas, il faut clarifier ou détailler vos consignes — ce n’est jamais que l’IA ne sait pas le faire.

À faire :

• Écrire des étapes claires, courtes et simples
• Utiliser les séparateurs (===)

Quatrième étape : prévention des erreurs no.1 (contexte sur la tâche) – Optionnelle

Cette étape permet d’éclairer l’IA sur :

• Les subtilités du problème
• Les pièges classiques
• Les critères de jugement

En étant explicite sur les erreurs possibles, vous placez des garde-fous autour de l’IA, qui évite ainsi de tirer des conclusions hâtives.

Pas indispensable pour tout, mais crucial quand c’est complexe.

À faire :

• Raisonner comme un manager face à un junior : quels pièges éviter ?
• Insérer ces points dans le prompt
• Diviser via (===)

Cinquième étape : objectif (ce que vous attendez)

Points capitaux :

• Préciser le résultat attendu
• Lister exactement les résultats espérés
• Rester neutre (ne pas biaiser l’analyse)

Le langage naturel, non technique, donne souvent les meilleurs résultats avec l’IA.

À faire :

• Indiquer ce que vous attendez et les critères clés
• Donner des exemples
• Utiliser les séparateurs (===)

Sixième étape : contexte sur la donnée – Optionnelle

Ma règle :

• Ajouter une règle de prévention claire et explicite
  • Ex : “Toujours vérifier le contexte global”
  • Raison : “Un mot clé peut être trompeur hors contexte”
• Ajouter plusieurs couches de contexte : erreurs récurrentes, spécificités liées aux datas et rappels sur la tâche

À faire :

• Lister les pièges possibles et les solutions
• Diviser l’info en parties logiques
• Utiliser (===)

📘 Astuce

Soyez explicite plutôt que de laisser l’IA décider seule : vous éviterez 90% des problèmes.

Septième étape : comment démarrer (first step)

Ici, donner à l’IA l’ordre de mission :

• Aller à l’essentiel
  • Numéroter les étapes
  • Employer des verbes d’action (lire, décider…)

À faire :

• Expliquer clairement la première action
• Séquencer via des verbes d’action
• Aller à l’essentiel
• Utiliser (===)

Huitième étape : format des placeholders (toujours à la fin)

C’est la touche finale d’un prompt efficace : insérer les colonnes comme placeholders.

Toujours en dernier, sinon vous fausseriez parfois le résultat.

À faire :

Utiliser les doubles accolades {{ }} pour placer les valeurs issues de vos colonnes du spreadsheet/CRM

Toujours séparer par (===)

❗Important

Les placeholders doivent systématiquement être insérés à la toute fin du prompt.

Exemple d’application des règles sur un autre cas

J’ai reçu récemment un mail d’un cabinet M&A qui illustre parfaitement l’utilisation d’un prompt structuré.

Voici leur demande :

Passons au prompt !

Étape un

Ici, on fournit le contexte général à l’IA.

Étape deux

On présente maintenant les objectifs principaux.

Étape trois

On détaille les étapes spécifiques à suivre.

Étape quatre

On explicite les points d’attention importants.

Étape cinq

On définit les critères de succès.

Étape six

On apporte du contexte d’interprétation spécifique au secteur.

Étape sept

On donne les instructions de démarrage précises à l’IA.

Étape huit

Enfin, on fournit les données concrètes à traiter.

Voilà : ce template fonctionne pour n’importe quelle tâche complexe !

Conclusion

Savoir écrire un bon prompt est aujourd’hui une compétence indispensable, que ce soit pour ChatGPT, Claude, DeepSeek ou n’importe quel modèle d’IA. Maîtriser l’art du prompt, c’est obtenir des réponses plus justes, pertinentes et utiles. En appliquant les principes de ce guide, vous allez booster votre productivité et tirer un vrai avantage de l’IA au quotidien.

FAQ sur la rédaction de prompts AI

Qu'est-ce qu'un bon prompt pour l’IA ?

Un bon prompt est clair, spécifique et bien structuré. Il inclut le contexte, l’objectif précis, des instructions concrètes et le format attendu en sortie. Il doit être rédigé simplement, sans ambiguïté.

Découvrez nos exemples de prompts AI pour la lead generation.

Pourquoi mes prompts ChatGPT ne fonctionnent-ils pas ?

Les prompts ne fonctionnent pas car :

• Les instructions sont floues ou vagues
• Il y a trop de tâches à la fois
• Il manque du contexte ou des précisions
• C'est trop complexe ou technique
• Il n’y a pas d’exemple ou de format d’attendu

Comment écrire un prompt AI efficace ?

Pour bien rédiger vos prompts :

• Commencez par un objectif clair
• Fractionnez les tâches complexes
• Fournissez du contexte utile
• Spécifiez le format attendu
• Utilisez un langage simple et direct
• Ajoutez des exemples si possible

Les erreurs les plus fréquentes en écriture de prompt ?

Les erreurs classiques :

• Être trop vague ou général
• Mélanger plusieurs demandes dans un même prompt
• Oublier le contexte
• Employer un langage ambigu
• Croire que l’IA comprend les sous-entendus
• Ne pas préciser le format du résultat attendu

Quelle longueur pour un prompt AI ?

Un prompt doit contenir tout le nécessaire, ni plus ni moins. Quelques phrases suffisent pour les tâches simples. Pour les missions complexes, il faut détailler chaque étape, mais restez concis : l’important c’est la clarté et la structure.

C’est quoi le prompt engineering ?

Le prompt engineering, c’est l’art de concevoir et optimiser des instructions pour obtenir les réponses les plus justes et utiles possibles d’une IA. Cela implique une bonne compréhension des modèles AI, la structuration des prompts, et des itérations pour améliorer l’efficacité des requêtes.