Dialoguer avec une IA : prompts, méthodes et construction d’un échange
Dans « Comprendre les IA conversationnelles : dialogue, apprentissage et illusion de compréhension », nous avons exploré la dimension cognitive de notre relation avec les interfaces d’IA conversationnelles. Dans ce nouveau volet, nous allons nous intéresser à un aspect plus pratique : la manière de dialoguer avec ces outils et de construire des échanges réellement utiles.
Nous nous concentrerons sur les différentes façons de formuler une demande, de structurer un échange, de reformuler un besoin, de valider progressivement une réponse ou encore de faire évoluer une conversation au fil des interactions. Quels bénéfices peut-on en attendre, mais aussi quelles limites et quelles précautions convient-il de garder à l’esprit ?
L’objectif n’est pas de proposer une collection de recettes ou de prompts prêts à l’emploi. Il s’agit plutôt d’explorer les différentes façons dont ces outils peuvent accompagner une réflexion, aider à analyser un problème, participer à la correction de code ou encore soutenir l’élaboration d’un raisonnement technique.
Au fil des chapitres, nous verrons ainsi que l’intérêt d’une IA conversationnelle ne réside pas uniquement dans les réponses qu’elle produit, mais également dans la dynamique de travail qu’elle permet d’instaurer et dans la qualité du dialogue que l’on parvient à construire avec elle.
Pourquoi les prompts ne sont pas des formules magiques
Lorsque l’on découvre les intelligences artificielles génératives, il est difficile d’échapper à une promesse qui revient partout : celle du prompt parfait. Sur les réseaux sociaux, dans les vidéos de démonstration ou dans certains articles, on nous présente régulièrement des formulations supposées capables de produire instantanément des résultats exceptionnels. Il suffirait d’utiliser la bonne recette, la bonne structure ou la bonne suite de mots pour obtenir exactement ce que l’on souhaite.
Cette vision est séduisante. Elle donne l’impression qu’il existe une sorte de raccourci permettant de maîtriser rapidement ces nouveaux outils. La réalité est pourtant beaucoup plus nuancée. D’ailleurs, cette idée du « prompt magique » est régulièrement remise en question par des spécialistes du domaine. À ce sujet, l’article « Les prompts magiques n’existent pas » de Valeria Landivar propose une réflexion particulièrement intéressante sur les limites de cette approche.
Prenons un exemple dans le domaine du développement web. Imaginons que vous demandiez simplement à une IA :
Crée une page HTML pour présenter une entreprise.La réponse obtenue sera probablement correcte. L’IA générera une structure HTML, quelques sections classiques, un titre, un texte de présentation et éventuellement un peu de mise en forme. Beaucoup d’utilisateurs chercheront alors à améliorer leur demande en consultant des listes de « prompts optimisés » (Yes we prompt, IA-Labo, journal du net, hubspot…). Ils finiront peut-être avec une formulation plus élaborée :
Crée une page HTML moderne pour présenter une entreprise de services numériques. Utilise une structure responsive, un en-tête, une section de présentation, une liste de services et un formulaire de contact.Le résultat sera souvent meilleur. Mais est-ce pour autant le fameux prompt parfait ? Pas vraiment, car il manque encore de nombreuses informations : public visé, contraintes graphiques, technologies attendues, contexte du projet ou niveau de finition recherché. Selon les réponses à ces questions, une même demande pourra produire un résultat très pertinent ou totalement inadapté.
C’est l’une des premières idées importantes à retenir : un prompt n’existe jamais isolément sous la forme d’une simple phrase. Il s’inscrit toujours dans un contexte, avec des objectifs, des contraintes et des attentes particulières. Une formulation qui fonctionne parfaitement dans une situation donnée peut devenir médiocre dans une autre.
Cette réalité apparaît encore plus clairement lorsque l’on demande du code. Prenons l’exemple suivant :
Écris une fonction JavaScript qui valide une adresse e-mail.La demande semble claire. Pourtant, plusieurs interprétations sont possibles. Faut-il une validation simple ou avancée ? La fonction doit-elle fonctionner dans tous les navigateurs modernes ? Doit-elle être utilisée côté client ou côté serveur ? Faut-il privilégier la lisibilité du code, les performances ou la robustesse ?
L’IA produira une réponse, mais elle devra nécessairement faire des hypothèses. C’est précisément là que l’idée du prompt magique montre ses limites.
function isValidEmail(email) {
return /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/.test(email);
}
console.log(isValidEmail("contact@example.com")); // true
console.log(isValidEmail("contact@")); // false
// mais aussi
console.log(isValidEmail("nexistepas@peuimporte.charabia")); // trueMême une demande très détaillée ne peut pas toujours contenir l’ensemble des informations nécessaires à la production d’un résultat parfaitement adapté. Dans les projets réels, les besoins se précisent souvent progressivement. Certaines contraintes n’apparaissent qu’après une première proposition. D’autres ne deviennent visibles qu’au moment de la relecture ou des tests.
La qualité du résultat dépend alors moins de la recherche d’une formulation parfaite que de la qualité du contexte fourni et de la manière dont les besoins sont exprimés.
Cela ne signifie pas pour autant que le travail sur les prompts soit inutile. Bien au contraire. Apprendre à mieux formuler ses demandes reste une compétence précieuse. De nombreuses ressources proposent aujourd’hui des méthodes, des structures ou des pistes pour mieux organiser les échanges avec une IA. Le document « Guide complet pour créer et améliorer ses prompts » constitue par exemple une ressource pratique intéressante pour découvrir différentes approches.
Cependant, il est important de garder à l’esprit qu’aucune structure, aucune méthode et aucun guide ne peuvent remplacer la compréhension réelle du contexte, du besoin ou des contraintes d’un projet. Ces ressources peuvent aider à construire un échange plus clair, mais elles ne constituent pas des recettes universelles capables de produire automatiquement la réponse idéale. Le prompt n’est donc pas une formule magique capable de résoudre tous les problèmes à lui seul. Il constitue avant tout un point de départ.
Dans les chapitres suivants, nous verrons comment enrichir ce point de départ, structurer les échanges avec une IA et faire évoluer progressivement les demandes afin d’obtenir des réponses plus pertinentes et mieux adaptées aux besoins réels.
Structurer ses échanges avec une IA conversationnelle
Après avoir relativisé l’idée du prompt parfait, une autre question apparaît rapidement : faut-il structurer ses demandes selon un modèle précis ou simplement écrire en langage naturel ? De nombreux guides recommandent aujourd’hui d’organiser les prompts sous une forme relativement codifiée :
[CONTEXTE]
...
[OBJECTIF]
...
[CONTRAINTE]
...
[ATTENDU]
...L’idée est simple : séparer clairement les informations afin de faciliter leur interprétation. Cette approche peut être utile lorsque la demande devient complexe. Une IA doit parfois tenir compte de plusieurs contraintes simultanées, d’un environnement technique particulier ou d’un résultat très précis. Une présentation structurée améliore alors la lisibilité et réduit certains risques d’ambiguïté.
Pour autant, les modèles conversationnels actuels comprennent généralement très bien les demandes formulées naturellement. Ainsi, les deux formulations suivantes produiront souvent des résultats très proches :
[CONTEXTE]
API PHP recevant des fichiers envoyés par des utilisateurs.
[OBJECTIF]
Nettoyer les caractères présents dans le nom des fichiers afin de produire un nom compatible avec le système de stockage.
[CONTRAINTE]
PHP 8.3.
[ATTENDU]
Proposer une fonction réutilisable.et :
Je développe une API PHP 8.3 qui reçoit des fichiers envoyés par des utilisateurs. Je souhaite nettoyer les caractères présents dans les noms de fichiers afin d'obtenir des noms compatibles avec mon système de stockage. Peux-tu me proposer une fonction réutilisable ?Dans les deux cas, les informations importantes sont présentes. La différence ne réside donc pas dans une efficacité particulière de la structure, mais dans la manière dont nous organisons les informations que nous transmettons à l’IA. Autrement dit, la structure agit davantage comme un outil de clarification que comme un mécanisme capable d’améliorer magiquement les performances du modèle.
Quand le langage naturel suffit-il ?
Pour une demande simple ou modérément complexe, il est souvent inutile de mettre en place une structure formelle. Par exemple :
Explique-moi simplement le principe de l'injection de dépendances en PHP avec un exemple concret.
ou :
Peux-tu résumer cet article en cinq points clés ?Dans ce type de situation, le langage naturel est généralement plus rapide, plus fluide et tout aussi efficace. Les IA conversationnelles ont précisément été conçues pour comprendre ce type d’échanges. Dans bien des cas, vouloir structurer à tout prix une demande simple revient surtout à alourdir inutilement l’écriture du prompt.
Quand une structure devient-elle utile ?
À mesure que la demande gagne en complexité, la structuration peut devenir intéressante. Tant que nous posons une question simple, quelques phrases suffisent généralement. En revanche, lorsque plusieurs informations doivent être prises en compte simultanément, le risque d’ambiguïté augmente rapidement. C’est notamment le cas lorsque :
- plusieurs contraintes doivent être respectées en même temps ;
- un contexte technique, fonctionnel ou métier important doit être fourni ;
- des extraits de code, des schémas de données ou des spécifications doivent être intégrés à la demande ;
- le résultat attendu doit respecter un format précis ;
- plusieurs livrables sont attendus dans une même réponse ;
- certaines technologies, versions ou outils imposent des contraintes particulières ;
- des choix techniques doivent être justifiés et comparés ;
- plusieurs personnes ou plusieurs profils sont concernés par le résultat produit.
Dans ce type de situation, la difficulté ne consiste plus seulement à poser une question. Il s’agit surtout de transmettre clairement toutes les informations dont l’IA aura besoin pour comprendre le contexte, les objectifs et les limites du problème à traiter. Prenons un exemple plus technique :
[CONTEXTE]
Je développe une API REST en PHP 8.3 destinée à être utilisée par plusieurs applications internes ainsi que par une future application mobile.
La base de données MySQL contient notamment la table suivante :
CREATE TABLE tab_clients (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
numero_adherent VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
nom VARCHAR(100) NOT NULL,
prenom VARCHAR(100) NOT NULL,
email VARCHAR(255) NULL,
telephone VARCHAR(30) NULL,
date_creation DATETIME NOT NULL,
actif TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 1
);
L'application gère plusieurs milliers d'adhérents et certaines requêtes pourront retourner des volumes importants de données.
[OBJECTIF]
Produire un endpoint REST accessible via :
GET https://domain.com/users/adherents
permettant de retourner la liste paginée des adhérents actifs.
[CONTRAINTES TECHNIQUES]
• PHP 8.3 uniquement.
• Architecture modulaire.
• Utilisation de PDO.
• Respect des principes REST.
• Séparation des responsabilités (Controller, Service, Repository).
• Réponse JSON UTF-8.
• Pagination obligatoire.
• Gestion centralisée des erreurs.
• Préparation à une authentification future par jeton.
• Compatible avec une montée en charge progressive.
[CONTRAINTES FONCTIONNELLES]
• Les adhérents inactifs ne doivent jamais être retournés.
• Les résultats doivent être triés par nom puis prénom.
• Les paramètres page et limit doivent être disponibles.
• La valeur maximale de limit doit être plafonnée à 100.
• Les champs sensibles ne doivent pas être exposés si la structure évolue dans le futur.
[ATTENDU]
Proposer :
1. L'architecture générale du projet.
2. Les classes principales à créer.
3. Le rôle de chaque couche.
4. Le format JSON retourné.
5. Les codes HTTP utilisés.
6. Une implémentation du endpoint.
7. La gestion des erreurs.
8. Les points de vigilance concernant la sécurité.
9. Les points de vigilance concernant les performances.
10. Les évolutions possibles pour une authentification future.Dans cet exemple, la structure apporte une réelle valeur ajoutée. Le modèle dispose immédiatement du contexte technique, du schéma de données, des contraintes d’architecture, des règles fonctionnelles et du niveau de détail attendu. Nous ne sommes plus dans une simple question, mais dans une demande qui rassemble déjà une quantité importante d’informations.
Cette organisation facilite la lecture du besoin et réduit une partie des malentendus possibles. Elle permet également à l’utilisateur de vérifier plus facilement que les éléments importants ont bien été exprimés. Dans un contexte technique ou professionnel, cette clarification représente déjà un avantage considérable.
Cependant, une structure ne remplace ni la compréhension du problème ni le travail d’analyse qui l’accompagne. Comme dans tout projet logiciel, la perception du besoin évolue souvent au fil du temps. De nouvelles contraintes apparaissent, certaines hypothèses doivent être validées et des choix peuvent être remis en question à mesure que la réflexion progresse.
Les échanges avec une IA conversationnelle suivent généralement la même logique. Une première réponse constitue rarement une destination finale. Elle sert plutôt de point d’appui pour poursuivre l’exploration du sujet, tester certaines hypothèses, préciser des contraintes ou identifier des éléments qui n’avaient pas été envisagés au départ.
Une demande, même détaillée, reste donc souvent une photographie partielle du besoin réel. C’est pourquoi les sujets complexes se construisent rarement en une seule question, mais davantage par échanges successifs, reformulations, validations intermédiaires et affinement progressif du besoin.
Une structure n’élimine pas les ambiguïtés
Il est également important de comprendre qu’une demande très détaillée ne garantit pas une réponse parfaite du premier coup. Une structure permet d’organiser l’information, mais elle ne supprime pas toutes les zones d’interprétation. Même dans l’exemple précédent, plusieurs questions peuvent encore se poser :
- Faut-il retourner l’ensemble des adhérents présents dans la base de données ou uniquement ceux dont le statut est actuellement actif ? Cette décision peut avoir un impact direct sur les usages de l’API et sur les règles métier appliquées.
- Quel mécanisme de pagination convient le mieux au contexte du projet ? Selon les volumes de données attendus, les contraintes de performance ou les besoins des consommateurs de l’API, plusieurs approches peuvent être envisagées.
- L’authentification doit-elle être implémentée dès la première version du service ou simplement prise en compte dans la conception afin de faciliter son ajout ultérieur sans refonte importante ?
- Quels champs peuvent être exposés publiquement et lesquels doivent rester protégés ? Cette question touche à la fois aux aspects fonctionnels, à la confidentialité des données et aux exigences réglementaires éventuelles.
- Comment anticiper la gestion de volumes de données plus importants ou les futures évolutions de l’API ? Certaines décisions techniques prises dès le départ peuvent faciliter, ou au contraire compliquer, les évolutions à venir.
Ces questions ne proviennent pas d’un manque de structure. Elles proviennent du fait qu’un besoin réel comporte souvent des éléments implicites, des arbitrages à effectuer et des décisions qui ne peuvent pas toujours être exprimés dès la première demande.
Autrement dit, une demande bien structurée n’est pas nécessairement une demande complète. La qualité de la réponse dépend toujours des informations réellement fournies, mais aussi de la capacité de l’utilisateur à faire évoluer progressivement la conversation pour préciser ce qui reste encore incertain.
Ce que cela implique
La structure n’est ni obligatoire ni magique. Pour les demandes simples, le langage naturel suffit généralement largement. Pour les demandes complexes, une organisation explicite du contexte, des objectifs et des contraintes peut améliorer la clarté de l’échange et faciliter la production d’une réponse pertinente.
Au final, il ne s’agit pas de choisir entre deux écoles opposées. Une demande rédigée naturellement peut être excellente, tout comme une demande très structurée. L’essentiel reste de transmettre les informations réellement utiles, avec un niveau de précision adapté à la complexité du sujet traité.
Le ton du dialogue : injonctions, politesse et anthropomorphisme
Lorsque nous échangeons avec une IA conversationnelle, nous ne choisissons pas uniquement les informations que nous transmettons. Nous choisissons également une manière de les formuler. Certains utilisateurs privilégient les injonctions directes : « Produis ce texte », « Corrige ce code », « Exécute cette tâche ». D’autres adoptent spontanément un registre plus conversationnel : « Pourrais-tu relire ce paragraphe ? », « Qu’en penses-tu ? » ou « Serait-il possible d’envisager une autre approche ? ».
Cette différence peut sembler anodine, mais elle soulève plusieurs questions intéressantes. Le ton employé influence-t-il réellement les réponses produites par une IA ? La politesse améliore-t-elle les résultats ? Ou bien ces formulations n’agissent-elles que sur notre propre perception de l’échange ?
L’IA ne ressent ni ordre ni politesse
D’un point de vue strictement technique, une IA conversationnelle ne ressent aucune émotion. Elle ne se sent ni respectée, ni offensée, ni valorisée. Écrire « Produis une fonction PHP. », ou « Pourriez-vous produire une fonction PHP ? », ne provoque pas chez le modèle une réaction comparable à celle que pourrait avoir un être humain.
Contrairement à un collaborateur, un collègue ou un prestataire, l’IA n’éprouve ni impatience, ni satisfaction, ni frustration. Elle ne récompense pas la politesse et ne sanctionne pas l’impolitesse. Cette réalité est parfois importante à rappeler, car la fluidité du dialogue peut facilement nous faire oublier que nous n’échangeons pas avec une conscience, mais avec un système capable de générer du langage.
Pourtant, le ton n’est pas totalement neutre
Affirmer que la politesse n’a aucun effet serait cependant une simplification excessive. Les modèles conversationnels sont entraînés sur d’immenses quantités de textes rédigés par des humains. Or certaines formulations sont fréquemment associées à certains types d’échanges.
Une injonction directe : « Analyse ce code. » s’apparente souvent à une demande opérationnelle. À l’inverse : « Peux-tu analyser ce code et me dire ce qui te semble perfectible ? » invite davantage à la discussion et à l’exploration de pistes. De même : « Choisis la meilleure solution. » et « Quels seraient les avantages et les limites de chacune de ces solutions ? » n’encouragent pas exactement le même type de réponse.
Ce n’est pas parce que le modèle interprète émotionnellement la demande. C’est parce que certaines formulations sont statistiquement associées à davantage de nuance, de comparaison ou d’argumentation. Le ton ne modifie donc pas les capacités fondamentales de l’IA, mais il peut influencer la forme prise par la réponse.
Ce que le ton change surtout chez nous
L’effet le plus important se situe souvent ailleurs. Lorsque nous utilisons exclusivement des injonctions, nous installons progressivement une relation centrée sur l’exécution : « Produis. », « Corrige. », « Réécris. », « Continue. ». Cette posture peut être parfaitement adaptée dans certaines situations, notamment lorsque l’objectif consiste à obtenir rapidement un résultat précis.
Mais lorsque nous formulons nos demandes sous forme de dialogue : « Que penses-tu de cette approche ? », « Voyons si ce raisonnement tient la route. », « Peux-tu identifier les points faibles de cette solution ? », nous adoptons généralement une posture plus réflexive.
La différence n’est pas seulement linguistique. Elle influence souvent notre manière d’aborder le problème, notre ouverture à la critique et notre capacité à remettre en question certaines hypothèses. Autrement dit, le ton du dialogue agit fréquemment davantage sur l’utilisateur que sur l’IA elle-même. Pour les lecteurs souhaitant approfondir la manière dont le ton et la formulation influencent les interactions humaines, la théorie de la politesse (Politeness Theory) constitue une piste intéressante. Bien qu’elle ait été développée dans le contexte des échanges entre personnes, elle permet d’éclairer certains mécanismes évoqués dans ce chapitre concernant la relation construite au travers du dialogue et la posture adoptée par les interlocuteurs. Politeness Theory – EBSCO Research Starters
Tutoiement, vouvoiement et langage conversationnel
Le même phénomène apparaît avec le tutoiement et le vouvoiement. Certaines personnes tutoient naturellement les IA conversationnelles. D’autres préfèrent conserver le vouvoiement qu’elles utiliseraient avec un interlocuteur humain. D’autres encore alternent selon le contexte.
Aucune de ces approches n’est intrinsèquement meilleure qu’une autre. Pour le modèle, la différence reste généralement marginale. Pour l’utilisateur, en revanche, elle peut participer à la construction d’une relation particulière avec l’outil.
Le tutoiement peut parfois renforcer l’impression de proximité. Le vouvoiement peut introduire davantage de distance. Dans les deux cas, nous projetons souvent sur la machine des codes sociaux qui appartiennent normalement aux relations humaines.
Quand le dialogue favorise l’anthropomorphisme
Cette tendance rejoint directement l’un des thèmes abordés dans la première partie de cette série : « Comprendre les IA conversationnelles : dialogue, apprentissage et illusion de compréhension ».
Plus une conversation ressemble à un échange humain, plus nous avons tendance à attribuer à l’IA des caractéristiques humaines. Lorsque nous écrivons : « Êtes-vous d’accord avec cette analyse ? », « Que pensez-vous de cette décision ? », « Quel serait votre avis sur cette architecture ? », nous employons naturellement les formes habituellement réservées aux personnes.
Ces formulations ne sont pas problématiques en elles-mêmes. Elles rendent souvent les échanges plus fluides et plus agréables. Cependant, elles peuvent parfois nous conduire à oublier qu’une IA ne possède ni opinion, ni conviction, ni expérience personnelle. Ce qui ressemble à un avis reste une construction linguistique produite à partir des informations disponibles dans le contexte de la conversation. Plus le dialogue devient naturel, plus cette frontière peut devenir difficile à percevoir.
En résumé
Le ton employé dans nos échanges avec une IA conversationnelle n’agit pas comme il agirait avec un être humain. La politesse n’améliore pas magiquement les réponses et les injonctions ne rendent pas le modèle plus obéissant. En revanche, certaines formulations peuvent orienter la forme des réponses produites, car elles sont associées à différents types d’échanges présents dans les données d’entraînement. Surtout, le ton influence notre propre posture cognitive. Une demande formulée comme un ordre ne conduit pas toujours à la même dynamique qu’une demande formulée comme une réflexion partagée.
Enfin, plus nous utilisons les codes habituels de la conversation humaine, plus nous sommes susceptibles de projeter sur l’IA des intentions, des opinions ou une personnalité qui n’existent pas réellement. Le choix entre l’injonction, la politesse ou le dialogue relève donc moins d’une optimisation technique que de notre manière d’habiter la conversation.
Cette réflexion prolonge directement plusieurs thèmes abordés dans la première partie de cette série, « Comprendre les IA conversationnelles : dialogue, apprentissage et illusion de compréhension », notamment notre tendance à attribuer des intentions, des opinions ou une forme de compréhension aux IA conversationnelles alors même qu’elles ne disposent ni de conscience, ni d’expérience personnelle, ni de représentation du monde comparable à la nôtre.
Pour aller plus loin
Les questions liées à la politesse, au ton employé et à l’anthropomorphisme font aujourd’hui l’objet de nombreuses recherches en interaction humain-machine. Parmi les travaux ayant nourri les réflexions présentées dans ce chapitre, nous pouvons notamment citer :
- Anthropomorphism of AI based chatbots by users during communication – Cette étude s’intéresse à la manière dont les utilisateurs attribuent progressivement des caractéristiques humaines aux chatbots au cours d’une conversation.
- The role of politeness in human–machine interactions: a systematic literature review and future perspectives – Une revue de littérature consacrée à la place de la politesse dans les interactions entre humains et systèmes informatiques.
- Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance – Cette étude explore l’influence de la politesse dans les prompts et montre que ses effets peuvent varier selon les langues, les contextes et les modèles utilisés.
- Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy – Travail plus récent consacré aux liens éventuels entre le ton employé dans les prompts et la qualité des réponses produites par les grands modèles de langage.
Ces travaux ne conduisent pas tous aux mêmes conclusions. Ils montrent néanmoins que la manière dont nous formulons nos demandes influence à la fois la dynamique de l’échange, notre perception de la machine et, dans certains cas, certains aspects des réponses produites. Ils rappellent surtout que la conversation avec une IA ne relève pas uniquement d’une question technique, mais également de mécanismes psychologiques, linguistiques et sociaux complexes.
Orienter la réponse : rôles, formats et niveaux de détail
Après avoir examiné la manière de formuler une demande et le ton employé dans la conversation, intéressons-nous maintenant à une autre mécanique fréquemment utilisée pour orienter les échanges avec une IA conversationnelle : la possibilité de préciser explicitement la forme de réponse attendue. Cette pratique est aujourd’hui très répandue. Certains utilisateurs demandent à l’IA d’agir comme un expert, un formateur, un relecteur ou un contradicteur. D’autres précisent le niveau de détail souhaité, le format de sortie ou encore le type d’analyse attendu. Ces indications ne modifient pas les connaissances du modèle. Elles l’aident en revanche à mieux comprendre la manière dont nous souhaitons exploiter sa réponse.
Demander un rôle ou une posture
L’une des pratiques les plus courantes consiste à demander à l’IA d’adopter un rôle particulier. Par exemple : « Agis comme un relecteur technique. » ou « Joue le rôle d’un développeur senior chargé d’auditer ce code. » ou encore « Comporte-toi comme un contradicteur et cherche les faiblesses de mon raisonnement. », Role Prompting : pourquoi attribuer un persona à l’IA.
Dans ce type de situation, l’objectif n’est pas de transformer réellement l’IA en expert, en auditeur ou en consultant. Il s’agit plutôt d’orienter son attention vers certains aspects du problème. Une même question peut ainsi produire des réponses différentes selon que l’on cherche une explication pédagogique, une analyse critique ou une synthèse opérationnelle.
Préciser le niveau de détail attendu
Les différences de satisfaction entre utilisateurs proviennent parfois moins de la qualité de la réponse que de son niveau de détail. Une personne peut souhaiter une réponse rapide en quelques lignes. Une autre préférera une analyse approfondie accompagnée d’exemples et de nuances. Il est donc souvent utile d’expliciter cette attente « Réponds en quelques phrases. » ou « Développe chaque point avec des exemples concrets. » ou encore « Commence par une synthèse puis détaille progressivement. » Cette simple précision permet souvent d’éviter des réponses trop courtes ou, à l’inverse, inutilement longues. OpenAI Academy – Prompting.
Choisir un format adapté
L’orientation peut également porter sur la forme de restitution. Selon les situations, il peut être pertinent de demander « Présente la réponse sous forme de tableau. » ou « Utilise le format Markdown. » ou « Fournis uniquement une liste d’étapes. » ou encore « Rédige un texte prêt à être publié. » Dans ce cas, nous ne modifions pas le fond de la réponse mais sa présentation. Cela peut considérablement faciliter sa réutilisation dans un document, une documentation technique ou un article.
Ce que ces indications changent réellement
Il peut être tentant de croire que ces formulations activent des capacités cachées du modèle ou déclenchent un mode particulier de fonctionnement. La réalité est généralement plus simple. Lorsque nous demandons à l’IA d’agir comme un relecteur, un enseignant ou un architecte logiciel, nous l’aidons surtout à identifier l’angle d’analyse que nous recherchons. Demander à l’IA d’agir comme un expert ne la transforme pas automatiquement en experte, Personas in System Prompts Do Not Improve Performance.
De même, demander une réponse synthétique, détaillée ou structurée en Markdown ne modifie pas les connaissances disponibles. Cela oriente simplement leur organisation et leur restitution. Autrement dit, ces indications servent moins à rendre l’IA plus compétente qu’à rendre la réponse plus adaptée à notre besoin.
Une aide, pas une garantie
Comme pour les autres aspects du dialogue, ces orientations ne garantissent pas automatiquement un résultat parfait. Une réponse peut rester incomplète, imprécise ou discutable, même si le rôle demandé semble pertinent. À l’inverse, une demande très simple peut parfois produire une excellente réponse sans aucune consigne particulière. L’intérêt de ces indications réside surtout dans leur capacité à réduire certains malentendus et à rapprocher la réponse obtenue de l’attente réelle de l’utilisateur. Les rôles servent surtout à orienter la conversation, l’angle d’analyse et la forme de la réponse, On Persona Prompting. Language as LLM Control Surface.
Au final
Cette question rejoint plusieurs notions souvent regroupées sous les termes de role prompting, persona prompting ou instruction prompting. Ces approches sont largement étudiées dans les travaux consacrés aux grands modèles de langage. Cependant, dans la pratique quotidienne, leur intérêt dépasse largement le cadre du prompt engineering. Elles constituent avant tout une manière de préciser ce que nous attendons réellement de la conversation : une critique, une synthèse, une explication, une reformulation ou un accompagnement dans la réflexion.
Les travaux les plus récents tendent d’ailleurs à montrer que l’attribution d’un rôle ou d’une persona n’améliore pas systématiquement la qualité des réponses. Une étude publiée en 2026, « When Does Persona Prompting Actually Help? A Retrieval and Metric Analysis of Expert Role Injection in LLMs », observe que le persona prompting modifie surtout la nature des réponses produites plutôt qu’il n’améliore systématiquement leurs performances. Les auteurs constatent notamment qu’un rôle d’expert favorise souvent des réponses plus structurées, plus techniques et plus professionnelles, mais parfois aussi moins directes ou moins accessibles. À l’inverse, une réponse obtenue sans rôle explicite peut se révéler plus claire ou plus concise selon le contexte. L’intérêt du role prompting ne réside donc pas nécessairement dans une amélioration universelle des résultats, mais davantage dans sa capacité à orienter le style, la profondeur et l’angle de traitement d’un sujet.
Comme souvent avec les IA conversationnelles, il ne s’agit pas tant de trouver une formule magique que d’exprimer clairement le type d’aide recherché.
Avancer par couches successives plutôt que demander une réponse finale
Lorsque nous commençons à travailler avec une IA conversationnelle, la tentation est souvent grande de vouloir obtenir immédiatement une solution complète à un problème complexe. Après tout, si le modèle peut analyser du code, proposer une architecture, rédiger une documentation et produire des exemples, pourquoi ne pas tout demander dans une seule requête ?
Dans certains cas, cette approche peut fournir une première vision d’ensemble intéressante. Mais elle présente également plusieurs limites. Comme nous l’avons vu précédemment, plus une demande couvre de sujets différents, plus le modèle est contraint de faire des hypothèses. Certaines seront pertinentes, d’autres beaucoup moins. Une réponse très détaillée peut alors donner une impression de cohérence tout en reposant sur des choix qui n’ont jamais été validés.
C’est particulièrement visible dans les projets informatiques. Concevoir l’architecture d’une application, définir sa base de données, choisir ses mécanismes de sécurité ou organiser ses interfaces utilisateur sont des sujets qui méritent souvent d’être explorés séparément. Cette approche progressive rejoint d’ailleurs plusieurs réflexions déjà abordées dans « Concevoir nos applications depuis le terrain : écouter les besoins, construire par le code » et « Tracer des solutions : du code à l’usage », où nous évoquions l’importance de faire émerger les besoins, de confronter progressivement les hypothèses à la réalité et d’affiner une solution au fil de sa construction.
Une réponse impressionnante n’est pas forcément une bonne réponse
L’une des particularités des IA conversationnelles est leur capacité à produire rapidement de grandes quantités de contenu. En quelques secondes, elles peuvent générer plusieurs pages d’explications, des dizaines de fonctions, des propositions d’architecture ou encore des plans complets de projet.
Cette abondance peut être rassurante. Elle donne parfois l’impression que le problème est déjà largement résolu. Pourtant, une réponse volumineuse ne garantit pas qu’elle soit adaptée au besoin réel. Dans de nombreux cas, l’IA doit combler elle-même les zones d’incertitude. Elle interprète le contexte, imagine certaines contraintes, choisit des orientations techniques et construit progressivement une solution cohérente à partir de ces hypothèses. Le résultat peut être convaincant à la lecture tout en reposant sur des postulats qui n’ont jamais été discutés.
Comprendre le besoin avant de produire
Dans les projets réels, le besoin n’apparaît pas toujours clairement dès le départ. Une idée générale existe souvent, mais les contraintes, les usages ou les objectifs précis émergent progressivement au fil des échanges. Cette réalité ne disparaît pas parce qu’une IA intervient dans le processus. Avant de produire du code, il peut être utile d’explorer certaines questions simples. Quel problème cherche-t-on réellement à résoudre ? Qui utilisera l’outil ? Quelles sont les contraintes techniques ou organisationnelles ? Quelles sont les limites acceptables ?
Cette phase de clarification peut sembler moins spectaculaire qu’une génération immédiate de plusieurs centaines de lignes de code. Pourtant, elle évite souvent de construire rapidement une solution qui répond mal au problème posé. Cette approche rejoint d’ailleurs une idée déjà développée dans l’article Apprendre à raisonner plutôt qu’apprendre des outils. Dans de nombreux contextes, la qualité d’un projet dépend moins des technologies employées que de la compréhension du besoin et de la capacité à structurer progressivement la réflexion avant de passer à l’implémentation.
Découper la réflexion pour mieux avancer
Dans le développement web, nous travaillons rarement sur l’ensemble d’un projet en une seule étape. Nous séparons naturellement les sujets : analyse du besoin, architecture, structure des données, interfaces, sécurité, tests ou déploiement. Le dialogue avec une IA gagne souvent à suivre la même logique. Une première discussion peut servir à comprendre le besoin. Une seconde à identifier les fonctionnalités principales. Une troisième à réfléchir aux données manipulées. Le code n’intervient qu’ensuite, lorsque les grandes orientations commencent à être stabilisées.
Cette approche ne ralentit pas nécessairement le travail. Elle réduit surtout le nombre d’hypothèses implicites et facilite les ajustements lorsque de nouvelles informations apparaissent. Nous retrouvons ici certains principes abordés dans Algorithmique : penser les traitements avant les langages. Avant de choisir un langage, un framework ou une implémentation particulière, il est souvent nécessaire de comprendre la logique du problème à résoudre. Les IA conversationnelles ne changent pas fondamentalement cette réalité. Elles permettent d’accélérer certaines étapes, mais elles ne remplacent ni l’analyse ni la conception.
Cette démarche rejoint d’ailleurs plusieurs réflexions développées dans « Dessiner avant de coder : méthode analogique pour penser une application », où nous évoquions déjà l’intérêt de représenter un problème, de le décomposer et d’explorer progressivement ses différentes composantes avant de passer à l’implémentation.
Bien entendu, la répartition exacte dépendra du projet. Certaines applications nécessiteront des discussions spécifiques autour des performances, de l’accessibilité, du référencement, des APIs, de l’hébergement ou encore de la maintenance. L’idée n’est pas de figer une méthode universelle, mais d’illustrer comment un besoin global peut être progressivement transformé en plusieurs échanges spécialisés, chacun portant sur une partie du problème à résoudre.
Reformuler, valider et corriger
L’un des principaux intérêts des IA conversationnelles réside dans leur capacité à participer, et à maintenir un échange évolutif. Une réponse n’est pas obligatoirement définitive. Elle peut être reformulée, corrigée, simplifiée ou complétée. Il devient alors possible de demander « Résume ce que tu as compris du besoin. » ou « Quels points te semblent encore ambigus ? » ou encore « Quels risques vois-tu dans cette approche ? »
Ces étapes intermédiaires permettent de vérifier régulièrement que la conversation reste alignée avec les objectifs initiaux. Dans bien des cas, quelques validations successives apportent davantage de valeur qu’une unique réponse gigantesque obtenue dès le premier message. À mesure que l’on utilise ces outils, on découvre souvent que leur intérêt ne réside pas uniquement dans leur capacité à générer du contenu. Une IA peut également aider à questionner une hypothèse, explorer plusieurs pistes, comparer différentes approches ou mettre en évidence des contraintes oubliées. Dans cette perspective, la valeur de l’échange ne se mesure plus uniquement à la quantité de texte ou de code produite, mais à la qualité de la réflexion construite au fil de la conversation. Une conversation peut être plus utile qu’une réponse.
Quand le projet devient plus complexe que le besoin
Un phénomène apparaît régulièrement dans les longues conversations techniques. Une amélioration appelle une optimisation. Cette optimisation entraîne une nouvelle fonctionnalité. Cette fonctionnalité conduit à une nouvelle couche technique. Puis vient une nouvelle dépendance, un nouveau mécanisme, une nouvelle abstraction. Progressivement, la solution devient plus sophistiquée, mais elle ne devient pas forcément meilleure.
Certaines conversations produisent ainsi des architectures impressionnantes, des schémas complexes ou des quantités importantes de code qui dépassent largement les besoins initiaux du projet. Cette dérive n’est pas propre aux IA. Elle existe également dans les projets développés exclusivement par des humains. Les IA conversationnelles ont simplement tendance à accélérer ce phénomène lorsqu’aucun recentrage régulier n’est effectué.
C’est précisément pour cette raison qu’il reste important de conserver une vision claire du problème à résoudre. À chaque étape, nous pouvons nous demander si la nouvelle proposition répond réellement à un besoin identifié ou si elle ajoute simplement une couche supplémentaire de complexité. Une suggestion pertinente n’est pas nécessairement une suggestion à adopter. Une amélioration technique n’est pas toujours une amélioration du projet.
Il nous fait maintenir continuellement cette vision d’ensemble, car les échanges avec une IA gagnent souvent à être régulièrement recentrés autour de quelques questions simples :
- « Quel problème cherchons-nous à résoudre ? »,
- « Cette fonctionnalité apporte-t-elle une valeur réelle ? »,
- « Cette complexité supplémentaire est-elle justifiée ? » ,
- « Est ce que cela répond toujours à la question initiale ? »,
- « Ne sommes nous pas en train de répondre à une autre problématique ? »,
- « … ? »
Dans bien des cas, la meilleure décision consiste non pas à ajouter une nouvelle couche technique, mais à conserver une solution plus simple, plus lisible et plus facile à maintenir. Il est également important d’accepter de ne pas suivre toutes les suggestions proposées lorsque celles-ci ne correspondent pas à la direction choisie.
L’intérêt d’une IA conversationnelle ne réside donc pas uniquement dans sa capacité à produire des idées ou du code. Il réside aussi dans la possibilité de les examiner, de les discuter, de les remettre en question et, lorsque cela est nécessaire, de choisir délibérément de ne pas les suivre.
Savoir interrompre la conversation
Dans la pratique, l’objectif n’est pas de dialoguer indéfiniment avec une IA jusqu’à obtenir une réponse parfaite. À un moment donné, il devient nécessaire de prendre une décision, d’écrire le code, de produire le document ou de mettre en œuvre la solution retenue. Les échanges successifs permettent d’explorer des pistes, de valider certaines hypothèses et de réduire progressivement les zones d’incertitude. Mais chaque nouvelle question peut également faire apparaître de nouvelles possibilités, de nouvelles variantes ou de nouvelles améliorations potentielles. Il existe donc toujours un risque de prolonger indéfiniment la réflexion sans jamais passer à l’action.
Comme dans de nombreux domaines du développement, la recherche de la solution idéale peut parfois retarder la réalisation d’une solution simplement suffisante. À partir d’un certain point, les gains apportés par de nouveaux échanges deviennent de plus en plus faibles alors que le temps consacré à l’analyse continue d’augmenter.
L’IA peut aider à réfléchir, à comparer, à explorer des alternatives ou à préparer une décision. Elle ne remplace cependant pas le moment où cette décision doit être prise. Les arbitrages, les priorités et le passage à l’action restent de la responsabilité de l’utilisateur.
Savoir dialoguer avec une IA consiste donc aussi à savoir interrompre le dialogue lorsque les informations nécessaires ont été obtenues. L’objectif n’est pas de poursuivre la conversation le plus longtemps possible, mais d’obtenir les éléments permettant d’avancer. Il faut alors revenir au terrain, au code, aux tests, à la rédaction ou à la mise en œuvre concrète du projet.
Quand l’environnement influence la conversation
Depuis le début de cet article, nous avons principalement abordé la manière dont nous formulons nos demandes, construisons le contexte ou faisons évoluer un échange avec une IA conversationnelle. Pourtant, un autre élément influence souvent la qualité des résultats obtenus : l’environnement dans lequel la conversation se déroule.
Deux utilisateurs employant exactement le même moteur peuvent parfois obtenir des expériences très différentes. La raison ne se situe pas uniquement dans les prompts utilisés. Elle dépend également des directives fournies, de l’organisation des échanges, des outils employés et de la manière dont le contexte est conservé ou transmis au fil du temps.
Directives permanentes et préférences utilisateur
La plupart des interfaces modernes permettent aujourd’hui d’ajouter des directives permanentes, parfois appelées préférences utilisateur ou instructions personnalisées. De nombreux créateurs de contenu et influenceurs proposent d’ailleurs des listes prêtes à l’emploi : « ne fais aucune hypothèse », « réponds uniquement avec des éléments sourcés », « adopte toujours une approche critique », « ne donne jamais de réponse sans justification », ou encore diverses règles censées améliorer systématiquement la qualité des échanges.
Ces directives peuvent présenter un intérêt réel dans certains contextes. Elles permettent de cadrer le comportement du modèle et d’obtenir des réponses plus conformes à certaines attentes particulières. Elles peuvent également contribuer à limiter certains biais ou à renforcer la rigueur dans des domaines où la précision est essentielle.
Cependant, ces règles ne sont pas neutres. En imposant un cadre permanent à toutes les conversations, elles influencent la manière dont l’IA explore les problèmes et construit ses réponses. Une directive adaptée à une tâche donnée peut devenir contre-productive dans une autre. Exiger systématiquement des sources, refuser toute hypothèse ou imposer certaines méthodes de raisonnement peut réduire la capacité d’exploration, limiter la génération de pistes alternatives ou freiner l’émergence de solutions originales.
Comme souvent, l’intérêt de ces directives dépend moins de leur nombre que de leur adéquation avec l’objectif recherché. Un cadre trop contraignant peut apporter davantage de contrôle, mais aussi réduire considérablement le champ des possibles.
Organisation des conversations
L’organisation des échanges joue également un rôle important. Certains utilisateurs ouvrent un nouveau fil de discussion pour chaque sujet. D’autres préfèrent regrouper plusieurs questions liées au sein d’une même conversation afin de conserver une vue d’ensemble. Au-delà du choix de l’outil, cette organisation relève avant tout d’une logique de gestion de l’information. Comment retrouver une idée évoquée plusieurs jours auparavant ? Où conserver les décisions importantes ? Faut-il centraliser les échanges ou les répartir par thème, par projet ou par objectif ? Ces questions rejoignent celles abordées dans les démarches de gestion des connaissances personnelles (PKM, pour Personal Knowledge Management), dont vous trouverez une présentation détaillée dans Gestion des connaissances personnelles (PKM) : le guide complet.
Ces questions ne sont pas propres aux IA conversationnelles. Elles se retrouvent dans la gestion documentaire, la conduite de projet ou encore le travail collaboratif. Avec les IA, elles prennent simplement une dimension particulière, car la conversation devient elle-même un support de travail et un espace où s’accumulent informations, hypothèses et décisions.
Cette évolution fait écho à des réflexions plus anciennes sur la gestion personnelle des connaissances. Dans son article « Le réseau personnel de gestion des connaissances et la redéfinition du travail », Olivier Le Deuff montre comment les outils numériques transforment la manière dont les individus organisent, mobilisent et produisent leurs connaissances au quotidien. Sans traiter spécifiquement des IA conversationnelles, cette analyse éclaire la façon dont les échanges, les notes et les ressources numériques peuvent progressivement constituer un véritable environnement de travail personnel.
Certaines personnes privilégient ainsi une organisation très structurée, avec des conversations dédiées à des sujets précis. D’autres adoptent une approche plus souple, où les échanges évoluent naturellement au fil des besoins. Aucune méthode n’est universellement meilleure qu’une autre : l’essentiel est de disposer d’une organisation suffisamment claire pour retrouver l’information utile au moment opportun.
Cette capacité à structurer et à maintenir l’information influence souvent la fluidité du travail avec une IA. Une conversation bien organisée facilite le suivi des idées, la réutilisation des éléments pertinents et la compréhension globale d’un sujet.
Gestion du contexte dans la durée
Toutes les conversations ne s’inscrivent pas dans le même horizon temporel. Certaines se limitent à quelques échanges destinés à répondre à une question ponctuelle. D’autres accompagnent un projet pendant plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Lorsque les échanges se prolongent, un phénomène plus subtil apparaît : la conversation accumule progressivement un contexte implicite. Cette notion d’implicite dépasse largement le cadre des IA conversationnelles. Dans toute situation de communication, certaines informations sont explicitement formulées tandis que d’autres sont déduites du contexte, des échanges précédents ou de connaissances supposées partagées. Cette distinction entre contexte explicite et contexte implicite permet d’éclairer une grande partie des mécanismes à l’œuvre dans les conversations longues. Pour les lecteurs souhaitant approfondir cette notion, le dossier Le contexte : implicite/explicite constitue une introduction simple et accessible au sujet. Des choix effectués auparavant, des préférences exprimées, des hypothèses de travail ou des références déjà évoquées peuvent continuer à influencer les réponses sans être systématiquement reformulés.
Cette continuité peut constituer un véritable avantage. Elle permet de reprendre plus facilement un sujet déjà abordé et de construire progressivement une compréhension commune du problème traité. Dans certains cas, la conversation devient même une forme de mémoire de travail partagée entre l’utilisateur et le modèle. Nous avons déjà abordé certaines de ces questions dans Comprendre les IA conversationnelles : dialogue, apprentissage et illusion de compréhension, notamment lorsque nous évoquions la mémoire, le contexte et les effets produits par les conversations qui s’inscrivent dans la durée.
Cette idée de mémoire de travail ne concerne d’ailleurs pas uniquement les IA. En psychologie cognitive, le Working Memory Model décrit la manière dont nous conservons temporairement certaines informations afin de raisonner, résoudre un problème ou prendre une décision. Sans être directement transposable aux IA conversationnelles, cette notion aide à comprendre pourquoi le maintien et l’organisation du contexte jouent un rôle aussi important dans les échanges prolongés.
Elle comporte toutefois certaines limites. Des hypothèses devenues obsolètes peuvent continuer à orienter les réponses. Des décisions abandonnées peuvent réapparaître plusieurs échanges plus tard. Plus la durée de la conversation augmente, plus il devient important de vérifier que le contexte implicite reste cohérent avec les objectifs actuels.
La manière dont chacun gère cette continuité varie fortement selon les usages. Certains privilégient des conversations longues afin de bénéficier de ce contexte accumulé. D’autres préfèrent recréer régulièrement le contexte dans de nouveaux échanges afin de repartir sur des bases explicites et de limiter l’influence d’informations anciennes.
La longueur d’une conversation n’est donc pas seulement une question d’organisation. Elle modifie la nature même du dialogue en faisant émerger un contexte implicite qui peut, selon les situations, enrichir ou compliquer les échanges.
Des expériences qui ne sont pas toujours identiques
On pourrait penser qu’une même question adressée à un même modèle produira toujours une expérience identique, quel que soit le moyen utilisé pour y accéder. En pratique, les choses sont souvent un peu plus nuancées.
Une question posée depuis une interface web, une application mobile ou via une API peut parfois conduire à des réponses légèrement différentes.app Ces écarts ne signifient pas nécessairement que le modèle sous-jacent a changé. Ils peuvent provenir de différences dans la manière dont l’interface gère le contexte, transmet certaines informations ou organise les échanges avec l’utilisateur.
Selon l’environnement utilisé, la conversation peut par exemple conserver plus ou moins d’historique, appliquer certaines instructions spécifiques ou présenter différemment les informations disponibles au moment de la génération de la réponse. Ces variations restent souvent discrètes, mais elles peuvent influencer l’expérience perçue.
C’est pourquoi comparer deux réponses obtenues depuis des interfaces différentes n’est pas toujours aussi simple qu’il y paraît. Derrière un même modèle peuvent se cacher plusieurs modes d’utilisation qui modifient légèrement les conditions dans lesquelles le dialogue se déroule.
Nous reviendrons plus en détail sur ces différents usages et environnements dans la troisième partie de cette série. Pour l’instant, retenons simplement que l’interface utilisée peut parfois avoir une influence sur la manière dont une question est interprétée et sur la réponse qui sera finalement produite.
Pourquoi les résultats peuvent être si différents
Cette diversité explique pourquoi deux personnes utilisant exactement le même moteur peuvent parfois obtenir des résultats très différents. L’une travaille peut-être avec un historique riche construit depuis plusieurs semaines. L’autre démarre une conversation vierge. L’une dispose de directives précises. L’autre privilégie des échanges plus spontanés. L’une utilise une interface web classique. L’autre s’appuie sur un IDE, une API ou un workflow plus complexe.
Comparer uniquement les moteurs revient alors souvent à ignorer une partie importante de l’équation. Les résultats observés dépendent non seulement du modèle utilisé, mais aussi du contexte fourni, des méthodes employées et de l’environnement dans lequel la conversation prend place.
Comme nous l’avons évoqué dans « IA conversationnelles et développement web : dépasser les effets de mode », la qualité d’un échange dépend rarement d’un seul facteur. Elle résulte généralement de l’interaction entre un utilisateur, une méthode de travail, un contexte et un outil donné.
Avec le temps, chacun développe sa propre manière de dialoguer
Que l’on travaille quotidiennement, ou même occasionnellement, avec une ou plusieurs IA conversationnelles, il est naturel de chercher des repères. Nous observons les méthodes des autres utilisateurs, nous lisons des conseils, nous testons différentes formulations et nous essayons de comprendre ce qui pourrait produire de meilleurs résultats.
Certains utilisateurs choisissent de répartir les tâches entre plusieurs moteurs. L’un sera utilisé pour analyser une problématique, un autre pour produire du code, un troisième pour rechercher des sources ou des études de fond, tandis qu’un autre encore pourra être sollicité pour générer des illustrations, des schémas ou des synthèses… Cette approche permet de tirer parti des spécificités perçues de chaque outil et de confronter différents points de vue sur un même sujet.
À l’inverse, d’autres utilisateurs préfèrent n’employer qu’un seul moteur pour l’ensemble de leurs besoins. Ils développent progressivement leurs propres habitudes, leurs méthodes de reformulation et leurs mécanismes de validation. Comme nous l’avons évoqué dans « IA conversationnelles et développement web : dépasser les effets de mode », les différences entre moteurs existent, mais elles ne suffisent pas à expliquer à elles seules la qualité des résultats obtenus. La manière dont nous formulons nos demandes, construisons le contexte, validons les réponses et faisons évoluer le dialogue joue souvent un rôle tout aussi important.
Cette recherche conduit souvent à une question récurrente : existe-t-il une bonne manière de dialoguer avec une IA ? Au fil du temps, la réponse apparaît généralement plus nuancée qu’on ne l’imaginait au départ.
La recherche d’une méthode idéale
Les premiers échanges sont souvent marqués par l’expérimentation. Certains utilisateurs rédigent des demandes très courtes. D’autres fournissent immédiatement plusieurs paragraphes de contexte. Certains préfèrent multiplier les questions successives tandis que d’autres tentent d’obtenir une réponse complète dès le premier message. À mesure que l’expérience progresse, chacun découvre progressivement ce qui fonctionne le mieux dans son propre contexte.
Un développeur ne dialoguera pas nécessairement de la même manière qu’un rédacteur. Un enseignant, un juriste, un graphiste ou un responsable associatif ne rechercheront pas non plus les mêmes formes de réponses. Cette diversité explique pourquoi il est difficile de définir des règles universelles applicables à tous les utilisateurs et à tous les usages.
Une méthode qui se construit progressivement
Avec l’expérience, les échanges deviennent souvent plus fluides. Nous apprenons à préciser certains points sans forcément alourdir nos demandes. Nous identifions les informations qui méritent d’être fournies dès le départ et celles qui peuvent être clarifiées au fil de la conversation. Nous découvrons également quelles formulations favorisent des réponses adaptées à nos besoins.
Cette évolution ne repose pas uniquement sur l’apprentissage de quelques techniques. Elle correspond surtout à une meilleure compréhension de notre propre manière de travailler, de réfléchir et de résoudre des problèmes. Peu à peu, le dialogue cesse d’être une succession de questions isolées pour devenir une véritable méthode de réflexion assistée.
Les habitudes qui nous ressemblent
Cette progression conduit souvent à l’apparition d’habitudes personnelles. Certains utilisateurs privilégient les échanges courts et directs. D’autres préfèrent poser longuement le contexte avant d’aborder le fond du sujet. Certains travaillent par étapes successives, tandis que d’autres utilisent davantage les reformulations, les synthèses intermédiaires ou les comparaisons de solutions. Aucune de ces approches n’est intrinsèquement supérieure aux autres.
Ce qui compte n’est pas tant de reproduire une méthode présentée comme idéale que de construire progressivement une manière d’échanger qui corresponde à ses besoins, à ses objectifs et à sa façon de raisonner.
Conclusion
Avec le temps, chacun développe progressivement sa propre manière de dialoguer avec une IA conversationnelle. Les méthodes évoluent, les habitudes se construisent et les échanges deviennent souvent plus naturels. Cette évolution ne conduit pourtant pas à une formule universelle applicable à tous les contextes. Chaque utilisateur finit par construire un équilibre qui lui est propre entre contexte, reformulation, validation, exploration et vérification.
L’un des apports les plus intéressants des IA conversationnelles réside dans leur capacité à participer à une réflexion. Elles peuvent aider à reformuler une idée, identifier des angles morts, proposer des alternatives ou attirer l’attention sur des éléments oubliés. Cette contribution peut être précieuse. Mais à mesure que les échanges deviennent plus fluides, un autre défi apparaît : celui de conserver suffisamment de recul face aux réponses produites.
Une formulation convaincante, une explication bien structurée ou un raisonnement apparemment cohérent peuvent parfois donner l’impression que la réponse est nécessairement correcte. Pourtant, les IA restent capables de se tromper, d’interpréter incorrectement un contexte ou de développer une idée discutable avec beaucoup d’assurance. L’expérience ne consiste donc pas uniquement à apprendre à mieux dialoguer. Elle consiste également à apprendre à conserver une distance critique face aux réponses obtenues.
Cette vigilance est d’autant plus importante que les conversations longues ont tendance à évoluer. De nouvelles idées apparaissent, des hypothèses sont proposées, certaines pistes se révèlent pertinentes tandis que d’autres éloignent progressivement du besoin initial. Garder le sens de la direction, revenir régulièrement aux objectifs de départ et accepter de remettre en question certaines propositions font pleinement partie du travail.
Au final, la qualité d’un dialogue avec une IA ne dépend pas uniquement de la pertinence des réponses obtenues. Elle dépend également de notre capacité à exercer notre jugement, à valider les informations, à conserver une vision d’ensemble et à décider quelles idées méritent réellement d’être retenues. Une IA peut participer à une réflexion, mais elle ne doit jamais se substituer à la personne qui la conduit. Les arbitrages restent humains. Les décisions restent humaines. L’objectif n’est donc pas de déléguer sa réflexion à l’IA, mais d’enrichir cette réflexion grâce au dialogue.
