Quels prompt templates fonctionnent vraiment avec les LLMs ?

Les prompt templates structurés améliorent nettement la qualité des réponses des LLMs, en évitant les réponses vagues ou hors-sujet. Découvrez 7 recettes éprouvées pour exploiter pleinement les modèles de langage et gagner en productivité et précision.

3 principaux points à retenir.

• Le prompt engineering booste la pertinence des LLMs grâce à des templates adaptés à chaque tâche.
• Les 7 templates clés couvrent les domaines du recrutement, mathématiques, code, enseignement, créativité, brainstorming et business.
• La structure et les contraintes sont essentielles pour obtenir des résultats clairs, précis et actionnables.

Comment optimiser ses lettres de motivation avec un template dédié

Utiliser un template personnalisé pour rédiger votre lettre de motivation n’est pas seulement une bonne idée ; c’est un impératif. Pourquoi ? Parce que les lettres génériques sont facilement décelables et n’arrivent pas à capter l’attention des recruteurs. Si vous voulez que votre candidature ressorte dans la pile, il faut injecter une dose de personnalité et de contexte. Imaginez un recruteur qui lit des dizaines de lettres par jour : que retiendra-t-il d’une lettre qui ressemble à toutes les autres ? Pas grand-chose, je parie.

Le véritable enjeu, c’est de structurer votre lettre de manière à ce qu’elle passe de l’anecdotique à l’impératif. Une lettre efficace se compose typiquement de trois sections :

• Introduction : Affichez votre intérêt pour le poste et l’entreprise. Un bon début pourrait mentionner une valeur ou un projet spécifique qui vous inspire.
• Lien expérience-poste : Connectez vos compétences et expériences à ce que recherche l’entreprise. Ne mentionnez pas seulement des tâches, mais montrez le résultat de votre contribution.
• Conclusion : Terminez avec un call-to-action respectueux, par exemple, une expression de votre souhait de discuter de votre candidature.

Voici le template type à suivre pour rédiger une lettre percutante :

Vous êtes mon assistant de carrière. Rédigez une lettre de motivation pour le poste de [Titre du Poste] chez [Entreprise].

Détails sur moi : [insérer les compétences clés, réalisations les plus pertinentes et expériences professionnelles].

Directives :
- Ton : professionnel, confiant, mais naturel.
- Résumé de l’expérience de manière à mettre en avant la valeur et l’impact, sans liste de tâches.
- Structure :
  1) Brief introduction with genuine interest in the role/company.
  2) Concise paragraph connecting my background to the role requirements.
  3) Closing paragraph with a confident but respectful call to action.
- Gardez la lettre sous une page.

Imaginons que vous postuliez pour un poste d’ingénieur en machine learning. Une introduction pourrait dire quelque chose comme : « Passionné par l’innovation en intelligence artificielle, je suis particulièrement inspiré par les projets de [Entreprise] qui privilégient la durabilité ». En reliant vos compétences en ML à des projets spécifiques qu’ils gèrent, vous montrez non seulement que vous comprenez le secteur, mais que vous y apportez de la valeur. Si vous avez mis en œuvre un modèle qui a amélioré l’efficacité d’un processus de 30 %, mentionnez-le ! En guise de conclusion, proposez un échange pour discuter de votre vision sur leur prochaine étape technologique.

Découvrez égalementQuels sont les meilleurs cours gratuits pour maîtriser les AI Agents ?

Ce type de lettre fait toute la différence et pourrait bien transformer un simple « candidat » en « l’unique candidat » qu’ils recherchent.

Pour aller plus loin, vous pouvez consulter cette vidéo sur les astuces de rédaction de lettres sur YouTube.

Comment améliorer le raisonnement mathématique des LLMs grâce au chain-of-thought

Utiliser des modèles linguistiques à grande échelle (LLMs) pour résoudre des problèmes mathématiques, c’est un peu comme essayer de faire avancer une voiture sans essence. En gros, le moteur est là, mais on oublie de lui donner les bonnes instructions. Souvent, ces modèles ont du mal avec les questions mathématiques simples parce que, quand on les interroge directement, ils manquent d’un contexte structuré pour décoder la tâche de manière efficace. Imaginez demander à quelqu’un de résoudre une équation, mais sans lui donner les étapes nécessaires. Ça ressemble à demander à un chef de préparer un plat, mais sans lui dire les ingrédients. Bref, ça coince.

C’est ici qu’intervient la méthode de chain-of-thought. En demandant explicitement au modèle de “raisonner étape par étape”, on lui donne les outils nécessaires pour naviguer dans le labyrinthe des équations. En d’autres termes, on lui fait faire le travail de décomposition. Ajoutez à cela le few-shot prompting, qui consiste à fournir des exemples résolus, et vous obtenez une recette gagnante pour augmenter la précision des réponses. Cela réduit considérablement les erreurs en offrant un aperçu du processus de raisonnement.

Voici un template qui met en scène un tuteur mathématique :

You are a math tutor. Solve the following problem step by step before giving the final answer.

Example:
Q: If a train travels at 60 km/h for 2 hours, how far does it go?
A: Step 1: Speed × Time = 60 × 2 = 120 km.
Final Answer: 120 km

Now solve this problem:
[Insert your math problem here]

Découvrez égalementQu'est-ce que le protocole MCP pour connecter l'IA aux outils externes ?

Prenons un exemple : supposons que vous voulez résoudre le problème suivant : “Si une boîte contient 12 pommes et que vous en enlevez 5, combien en reste-t-il ?”. Au lieu de poser la question directement, vous pourriez demander :

You are a math tutor. Solve the following problem step by step before giving the final answer.

Example:
Q: If a box contains 12 apples and you take away 5, how many apples are left?
A: Step 1: Start with the number of apples = 12.
Step 2: Subtract the apples taken away = 12 - 5.
Final Answer: 7 apples.

En utilisant cette méthode de raisonnement, non seulement vous guidez le modèle à travers le processus, mais vous le préparez aussi à éviter les pièges du raisonnement erroné. En fait, comprendre et maîtriser le chain-of-thought est une compétence clé pour tirer le meilleur parti des LLMs, surtout quand il s’agit de logique et de mathématiques. Alors, prêts à faire avancer ce moteur ?

Quelle est la recette pour générer du code efficace avec les LLMs

Quand on s'aventure dans le monde de la génération de code avec les LLMs, il y a une recette magique qui fait toute la différence : décomposer la demande en instructions claires et précises. Imaginez que vous parliez à un développeur junior — si vous ne lui donnez pas des directives spécifiques, vous risquez de vous retrouver avec du code qui ne fait pas le job, voire qui complique les choses inutilement. Les LLMs ne sont pas si différents ; ils ont besoin de contraintes claires.

La recette est simple : demandez à votre modèle de langage de produire un code propre et commenté, tout en précisant les entrées, les sorties et les cas limites que vous attendez. Cela permet de minimiser la complexité que peuvent parfois introduire les LLMs. Par exemple, si je vous demande d'écrire une fonction pour calculer la somme des carrés d'une liste de nombres, vous pouvez structurez la demande ainsi :


You are a senior software engineer. Write Python code to accomplish the following task using these constraints:
Task: Calculate the sum of squares of a list of numbers.
Requirements:
Input format: A list of integers.
Output format: An integer representing the sum of squares.
Edge cases to handle: Empty list, list with negative numbers.
Provide clean, commented code only.
Avec cette méthode, vous vous assurez d'obtenir un code qui répond à vos attentes tout en étant facile à comprendre. Voici un exemple de ce à quoi cela pourrait ressembler :

def sum_of_squares(numbers):
    """Calculate the sum of squares of a list of numbers."""
    
    if not numbers:  # handle the empty list case
        return 0
    
    total = 0
    for number in numbers:
        total += number ** 2  # accumulate the square of each number
    return total
Découvrez égalementQuels sont les 10 outils IA indispensables pour faciliter la vie d’un développeur ?
En appliquant cette structure, vous allez obtenir un code qui non seulement fonctionne, mais qui est aussi lisible et maintenable. En outre, cela aide à phénomènes comme le "vibe coding", en rendant le processus de génération de code moins chaotique et bien plus productif. Ici, le but est de fournir au LLM une direction claire afin d'extraire le meilleur de ses capacités sans se couper de la réalité pratique. En résumé, moins de blabla, plus de clarté ! Pour découvrir des conseils supplémentaires sur l'utilisation des LLMs, vous pouvez consulter ce lien.
Comment tirer profit des LLMs pour un apprentissage interactif efficace
L’apprentissage, c’est un peu comme une danse. Si on ne sait jamais comment se mouvoir, on finit par être un partenaire emprunté sur la piste. La pédagogie socratique, en enseignant par le biais du questionnement, transforme cette danse en un véritable échange. Plutôt que de se plonger dans un discours hermétique, le tuteur invite l’apprentissage à se faire pas à pas, en évitant la passivité face à une explication brute. Imaginez un professeur qui vous bombarde de connaissances comme un feu d’artifice : c’est beau, mais ça part dans tous les sens, et vous ne retenez rien.
En revanche, un enseignement socratique consiste à poser des questions simples, à valider les réponses données, puis à adapter le discours de manière à ce qu’il résonne avec le niveau de compréhension de l’élève. C’est un vrai partenariat, où l’enseignant devient un guide, plutôt qu’un narrateur.
Voici donc un modèle de prompt qui pourrait être utile si vous souhaitez tirer parti des LLM (Large Language Models) tout en adoptant cette approche interactive :
You are a patient tutor. Instead of directly stating the answer, guide me step by step using questions I can answer. Then, based on my answers, explain the solution clearly. 
Topic: {Insert topic} 
Start teaching:
Ce format de prompt invite le LLM à s’engager activement avec l’apprenant. Imaginez que l’élève doit résoudre un problème de mathématiques. En lui posant des questions du type « que se passe-t-il si… ? » ou « quelle conclusion pourrais-tu tirer de cela ? », le modèle l’encourage à penser de manière critique et à établir des connexions. C’est ce passage de la passivité à l’activité qui fait toute la différence. En conséquence, c’est l’apprenant qui construit son savoir, plutôt que de recevoir des informations sur un plateau.
La démarche active et réfléchie, c’est le Saint Graal de l’apprentissage efficace. Moins de temps à se perdre dans des explications monolithiques, et plus de temps à découvrir des idées et des concepts, c’est là que se trouve le vrai plaisir d’apprendre.
Comment structurer la créativité et la stratégie avec des templates pour LLMs
La créativité brute, sans cadre ni direction, peut souvent donner lieu à des résultats peu engageants. Imaginez un artiste flamboyant qui, armé de ses pinceaux et de sa toile, se lance dans un freestyle total. Les résultats peuvent être hors du commun, mais souvent, ils manquent de cohérence et de profondeur. C’est ici qu’interviennent des éléments comme les persona ou les contraintes stylistiques. Ils servent de balise pour orienter la créativité, en particulier dans des domaines comme le storytelling ou le brainstorming d’idées. Par exemple, en définissant le public cible, le thème et le ton, on parvient à maîtriser l’élan créatif pour obtenir un contenu qui captive véritablement l’audience.
En ce qui concerne la stratégie d’entreprise, une approche structurée est indispensable. Imaginez un consultant qui se présente pour résoudre un défi complexe. Il ne débarque pas avec un flot d’idées confuses. Au contraire, il organise sa réflexion en trois parties claires : la situation actuelle, les principaux défis à relever, et des recommandations concrètes. Cela ne rend pas seulement la réponse plus concise, mais elle est également beaucoup plus actionnable. Cette méthode permet de transformer des problèmes d’entreprise en solutions exploitables. Elle guide la pensée stratégique de manière précise et efficace.
Voici un template pour le storytelling en réalisme magique, destiné aux enfants :

Vous êtes un conteur talentueux. Écrivez une courte histoire (environ 400 mots) dans le style du réalisme magique.
Perspective : première personne
Thème : découverte d’un monde caché dans l’ordinaire
Public/Public cible : enfants (simple)
Fin : Terminez par une tournure surprenante.
Et pour une analyse stratégique dans un contexte business :

Vous êtes un consultant en stratégie. Fournissez une analyse structurée en 3 parties pour [défi commercial].
Situation actuelle : faits clés, contexte de marché ou données disponibles
Principaux défis : Problèmes ou obstacles majeurs à traiter
Stratégie recommandée : 3 étapes concrètes qui peuvent être mises en œuvre directement
En intégrant ces cadres dans votre écriture, vous donnez non seulement une direction à votre créativité, mais vous offrez également des solutions pratiques et applicables. Si vous voulez approfondir des structures de prompts qui rendront vos LLMs encore plus puissants, jetez un œil ici : structures de prompts.
Quels prompts adopter pour faire de votre LLM un vrai assistant efficace ?
Les modèles de langage ne valent que par la précision et la clarté de leurs instructions. Ces 7 templates validés offrent une base solide pour passer du vague au concret, du générique au personnalisé, dans divers domaines — carrière, maths, code, pédagogie, créativité, brainstorming et business. En adoptant ces structures, vous évitez le temps perdu à reformuler des prompts inefficaces et obtenez des résultats utiles rapidement. Pour tout utilisateur d’IA générative, intégrer ces recettes dans sa boîte à outils est une clé majeure vers une meilleure productivité et des échanges plus riches avec les LLMs.
FAQ
Qu’est-ce que le prompt engineering ?
Le prompt engineering est l’art de formuler précisément des instructions pour un modèle de langage (LLM) afin d’obtenir des réponses pertinentes, claires et utiles plutôt que des résultats vagues ou hors sujet.
Pourquoi utiliser des templates pour écrire ses prompts ?
Les templates structurent vos demandes, évitent les erreurs d’interprétation par l’IA et garantissent des réponses adaptées aux objectifs spécifiques, que ce soit en recrutement, code, apprentissage ou stratégie.
Comment le chain-of-thought améliore-t-il les réponses mathématiques ?
Il incite le modèle à raisonner étape par étape, ce qui réduit les erreurs dans les calculs ou les raisonnements logiques, contrairement à une requête directe qui peut être confuse pour l’IA.
Est-il possible d’utiliser les LLMs pour créer du code fiable ?
Oui, en décomposant la tâche, en posant des contraintes claires et en demandant du code propre et commenté, les LLMs génèrent un code facilement exploitable et adapté aux besoins spécifiques.
Comment les LLMs peuvent-ils accompagner un apprentissage ?
Grâce à une méthode interactive type socratique, qui guide l’utilisateur par des questions successives, les LLMs favorisent la réflexion active, la compréhension profonde, et évitent la simple lecture passive.
 
 
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, responsable agence webAnalyste et formateur indépendant, cumule plus d’une décennie d’expérience pratique en analytics, data engineering, automatisation no-code et IA générative. Expert reconnu pour son approche technique pointue et pédagogique, il accompagne professionnels et entreprises dans l’exploitation optimale des données et des modèles d’IA, notamment via le prompt engineering et la création de workflows assistés.