La plupart des « mauvaises réponses de l’IA » ne sont pas la faute du modèle, mais celle du prompt. Plus précisément, elles sont dues à un prompt qui consacre 200 mots à réexpliquer qui vous êtes et 12 mots à ce que vous voulez réellement. Décortiquons-en un, ligne par ligne, et voyons exactement où les tokens — et votre patience — sont allés mourir.
Exemple A : un prompt tout à fait typique, qui semble tiré du réel
Voici le genre de message qui est collé dans ChatGPT ou Claude environ onze mille fois par jour. Rien de tout cela n’a d’inhabituel. C’est bien là le problème.
"Bonjour ! Voici un peu de contexte avant ma question : je dirige une petite marque de soins de la peau en vente directe aux consommateurs appelée Lumen & Co. Nous vendons des sérums et des hydratants, principalement à des femmes de 25 à 45 ans, et le ton de notre marque est chaleureux, fondé sur la science, sans être trop commercial. Nous n’aimons pas les points d’exclamation ni les termes exagérés comme « révolutionnaire » ou « qui change la donne ». Nous sommes une petite équipe, alors je porte plusieurs casquettes : je m’occupe du marketing et d’une partie du service client. Lorsque vous écrivez pour nous, veuillez adopter un ton chaleureux mais professionnel, garder les paragraphes courts, car nos clients lisent sur mobile, et éviter systématiquement les allégations médicales puisque nous ne sommes pas réglementés par la FDA comme un médicament. Nous aimons aussi terminer nos e-mails par un CTA discret, et non insistant. Maintenant que vous avez tout ce contexte, pouvez-vous rédiger un e-mail de bienvenue pour les nouveaux abonnés à notre newsletter ? Il devrait probablement expliquer qui nous sommes et ce qu’ils recevront en s’inscrivant. Pouvez-vous le limiter à 200 mots environ ? Merci beaucoup, dites-moi si vous avez besoin d’autres informations !"
Ça se lit bien, non ? On dirait une personne sympathique et consciencieuse qui cherche à aider l’IA. Le texte fait pourtant près de 230 mots, dont environ 75 % seront retapés demain, puis le jour suivant, et chaque jour où cette personne écrira à une IA jusqu’à la fin du trimestre.
Le démontage, ligne par ligne
"Bonjour ! Voici un peu de contexte avant ma question :"
Verdict : préambule inutile. Zéro information. Cela consomme des tokens, entame la patience du lecteur et retarde la véritable demande d’une phrase entière. À supprimer sans hésiter, sans aucun inconvénient.
"Je dirige une petite marque de soins de la peau en vente directe aux consommateurs appelée Lumen & Co. Nous vendons des sérums et des hydratants, principalement à des femmes de 25 à 45 ans."
Verdict : contexte permanent, retapé de mémoire, de façon approximative. C’est exactement le genre d’information qui devrait être conservé quelque part de manière permanente, et non reconstitué à partir de zéro dans une boîte de chat à chaque fois. Pire encore : si la version de cette phrase écrite demain oublie « principalement » et affirme « femmes de 25 à 45 ans » de manière absolue ? L’AI disposerait alors de faits légèrement différents selon les jours, parce qu’une personne fatiguée retape les informations de l’entreprise de mémoire au lieu qu’elles soient définies une fois pour toutes et verrouillées.
« la voix de notre marque est conviviale, mais fondée sur la science, sans être trop commerciale ; nous n’aimons pas les points d’exclamation ni les termes grandiloquents comme “qui change la donne” ou “révolutionnaire” »
Verdict : c’est exactement ce qu’il faut, et c’est gaspillé. C’est une règle de style concrète, spécifique et utile. Le problème n’est pas qu’elle soit sans importance, mais qu’elle soit éphémère. Elle n’existe que pour un message, puis disparaît. La semaine prochaine, lorsque cette même personne demandera une description de produit, elle devra soit retaper toute cette règle — encore des jetons gaspillés — soit l’oublier et obtenir un texte rempli de points d’exclamation et du mot « révolutionnaire », qu’elle devra alors refuser et recommencer. Ces allers-retours constituent le véritable coût de normes vagues et ponctuelles : non pas le premier brouillon, mais le deuxième, le troisième et le quatrième.
« Nous sommes une petite équipe, alors je porte plusieurs casquettes : je m’occupe du marketing et aussi d’une partie du service client. »
Verdict : sans rapport avec cette tâche. Un détail biographique intéressant, mais qui ne change rien à la façon dont l’e-mail doit être rédigé. C’est l’équivalent conversationnel d’un message Slack qui commence par « donc, en gros » et n’en arrive au véritable sujet que quatre minutes plus tard.
« veuillez adopter un ton chaleureux, mais professionnel, garder des paragraphes courts parce que nos clients lisent sur mobile, et toujours éviter les allégations médicales puisque nous ne sommes pas réglementés par la FDA comme un médicament »
Verdict : davantage de règles permanentes, correctement identifiées comme importantes, mais mal placées. « Éviter les allégations médicales » n’est pas une préférence ponctuelle : c’est une règle de conformité qui devrait s’appliquer à chaque contenu que cette marque générera, pour toujours. Enfouir une garantie juridique permanente dans un simple prompt signifie qu’elle ne vous protège que les jours où vous pensez à la saisir. Ce n’est pas un choix de style, c’est une responsabilité juridique au mauvais endroit.
« nous aimons terminer les e-mails par un CTA discret, sans être insistants »
Verdict : vague, et le flou coûte cher. « Doux, sans insister » signifie quelque chose de différent pour chaque personne qui lit cette phrase, y compris pour l’AI. Elle va devoir deviner. Peut-être qu’elle devinera juste. Peut-être qu’elle écrira « Découvrez nos meilleures ventes dès aujourd’hui ! » et que vous devrez lui expliquer, encore une fois, que « dès aujourd’hui » vous paraît insistant. Les instructions vagues n’échouent pas de manière flagrante : elles échouent discrètement, en produisant un premier brouillon d’apparence plausible, mais légèrement à côté de la plaque, ce qui déclenche une série de messages du type « non, plutôt… » qui prennent plus de temps que n’en aurait demandé la rédaction initiale d’une instruction précise.
« pouvez-vous m’écrire un e-mail de bienvenue pour les nouveaux abonnés à notre newsletter ? Il devrait probablement expliquer qui nous sommes et ce qu’ils recevront en s’inscrivant. Peut-être pourriez-vous le limiter à 200 mots. »
Verdict : enfin, la véritable tâche — enfouie au mot 190. C’est réellement tout ce dont l’AI avait besoin pour pouvoir s’y attaquer clairement. Tout ce qui précédait relevait soit de l’introduction superflue, soit du contexte permanent qui ne devrait pas être retapé, soit d’indications de style vagues qui détournaient l’attention de la véritable demande.
« Merci beaucoup, dites-moi si vous avez besoin d’autre chose de ma part ! »
Verdict : sympa. Et tout à fait dispensable. L’AI ne va pas se sentir vexée par son absence.
~230 mots au total. Environ 30 mots correspondent à la tâche elle-même. Environ 90 mots sont du contexte permanent qui ne devrait jamais avoir besoin d’être retapé. Environ 60 mots sont de véritables règles de style et de conformité égarées dans un message ponctuel. Le reste est du remplissage. C’est tout le problème, résumé par ce ratio.
Ce qu’un fichier de Skill corrige réellement ici
Un fichier de Skill (le document d’instructions système / du projet que vous chargez une seule fois dans Claude, ChatGPT ou Gemini) sert simplement de support permanent pour tout ce qui figure dans ce prompt sans relever de la tâche. Nom de la marque, audience, règles de ton, mots interdits, garde-fous de conformité, préférences de mise en forme : tout est défini une fois, chargé une fois, puis devient simplement vrai pour chaque conversation suivante. Vous n’avez plus à retaper de mémoire les informations permanentes, ce qui signifie que vous ne risquez plus de voir apparaître, un mardi parce que vous êtes pressé, une version légèrement différente de la voix de votre propre marque.
Configurez Jake une seule fois avec la voix de votre marque, vos règles de ton et votre liste de mots interdits, et chaque e-mail de bienvenue, description de produit ou brief de page d’atterrissage commencera ensuite à partir d’une base précise et cohérente avec votre marque, plutôt que d’une supposition.
Voir Jake – Rédacteur spécialisé en conversion →Annexe B : la version « après »
Imaginons que le fichier Skill ci-dessus soit déjà chargé : le nom de la marque, l’audience, les règles de ton, les mots interdits et la règle de conformité FDA sont tous définis une fois pour toutes. Voici l’intégralité du message envoyé lorsqu’une véritable tâche d’e-mail de bienvenue se présente :
« Rédigez un e-mail de bienvenue pour les nouveaux abonnés à la newsletter, de moins de 200 mots, qui se termine par un CTA doux invitant à consulter la page des meilleures ventes. Mentionnez ce qu’ils recevront en s’inscrivant (accès anticipé aux lancements de nouveaux sérums, codes de réduction occasionnels). »
C’est tout. Deux phrases. Pas besoin de réexpliquer l’entreprise. Pas besoin de réexpliquer le ton. Pas besoin d’espérer que l’AI se souvienne cette fois de ce que signifie « pas insistant », puisque « pas insistant » était déjà défini dans le fichier Skill par un véritable exemple, et non par une impression.
Pourquoi la version finale est moins chère ET meilleure
Ce sont deux avantages distincts, et il vaut la peine de les examiner séparément :
- Moins cher : le contexte permanent (marque, audience, ton, règles de conformité) est saisi une seule fois au lieu d’une fois par conversation. Sur une semaine de prompts, ce n’est pas une simple erreur d’arrondi : c’est la différence entre un message de 230 mots et un message de 30 mots, à chaque fois. Moins de tokens en entrée, moins de minutes passées à retaper le même paragraphe de mémoire, moins de charge mentale pour aller droit au but.
- Mieux : l’AI ne devine pas des standards qui n’auraient pas été explicités, car il n’en reste plus. « CTA doux » n’est pas une impression que le modèle doit déduire du ton : c’est une règle déjà formulée dans le fichier Skill, avec un exemple de ce qui est doux par opposition à ce qui est insistant. Cela signifie moins de relances du type « non, plutôt comme… », qui représentent le véritable coût caché d’un premier prompt vague : non pas la première réponse, mais les trois réécritures nécessaires pour obtenir une réponse que vous enverriez réellement.
Mettez ces deux éléments côte à côte et le constat est frappant : un prompt 85 % plus court, qui produit une première version nécessitant moins de retouches, ce n’est pas un simple gain d’efficacité. C’est la différence entre « l’AI comme un stagiaire lent et peu fiable qui oublie tout pendant la nuit » et « l’AI comme un spécialiste qui sait déjà comment vous travaillez ».
Si votre « prompt gaspillé » est en réalité un brief SEO gaspillé — vous réexpliquant votre niche, vos mots-clés cibles et vos règles de contenu à chaque fois — Serge conserve ce contexte en permanence, afin que chaque brief commence directement par la vraie tâche.
Voir Serge – Spécialiste SEO →Comment effectuer ce démontage sur vos propres prompts
Reprenez votre dernier long prompt adressé à ChatGPT ou Claude et surlignez-le en trois couleurs : gris pour les préambules que vous pourriez supprimer sans rien perdre, jaune pour les informations permanentes sur vous ou votre entreprise qui ne changent pas d’une tâche à l’autre, et vert pour la tâche elle-même. Si le jaune représente plus d’un tiers du message, ce n’est pas un problème de prompt : il vous manque un fichier de compétences. Tout ce qui est jaune doit être conservé quelque part de façon permanente. Tout ce qui est vert correspond à ce que vous devriez réellement saisir.
En résumé :
La plupart des longs prompts ne sont pas détaillés : ils sont désorganisés et mélangent des informations permanentes sur vous avec la seule chose à laquelle vous voulez réellement obtenir une réponse aujourd’hui. Transférez une fois les éléments permanents dans un fichier de compétences comme Jake (rédacteur spécialisé en conversion) ou Serge (spécialiste SEO), et chaque prompt suivant pourra se limiter à deux phrases claires au lieu d’un paragraphe de présentation.
Indiquez comment vous (ou votre équipe) utilisez réellement les conversations avec AI et obtenez une estimation mensuelle concrète du gaspillage de tokens et des coûts liés à la répétition des prompts, comparés à ceux d’un fichier de compétences persistant. Aucune inscription, aucune adresse e-mail : seulement les calculs de cet article appliqués à vos chiffres.
Essayez le calculateur →Questions fréquemment posées
Qu’est-ce qu’un « fichier de compétences », exactement ?
C’est un document texte, souvent rédigé en markdown, que vous collez une seule fois dans les instructions du projet de Claude, dans un GPT personnalisé ou un projet ChatGPT, ou dans un Gem Gemini. Il contient tout ce qui doit rester vrai au fil de chaque conversation : qui vous êtes, vos exigences, vos règles de conformité et vos préférences de mise en forme. Ensuite, chaque nouvelle conversation commence avec ces informations déjà connues.
Répéter le contexte dans chaque prompt, n’est-ce pas simplement « être exhaustif » ?
Cela semble exhaustif, mais c’est en réalité l’inverse de la fiabilité : vous reconstruisez chaque fois les mêmes faits de mémoire, ce qui laisse s’immiscer de petites incohérences, et vous consacrez des mots à la préparation plutôt qu’à la tâche elle-même. Un fichier de compétences est plus exhaustif que n’importe quel prompt, car il est rédigé une fois, avec soin, et ne se dégrade pas sous la pression du temps.
Un prompt plus court produit-il vraiment une meilleure réponse ?
Un prompt plus court placé au-dessus d’un fichier de compétences chargé produit une meilleure réponse, car les règles permanentes sont toujours là : elles ne se disputent simplement pas l’attention avec la tâche au sein d’un même message. Un prompt court sans fichier de compétences derrière est une tout autre chose, et bien moins efficace : c’est simplement une demande insuffisamment détaillée.
