Modèles de prompts ChatGPT pour rédaction, marketing, code et analyse.
En bref
Un bon prompt ChatGPT fixe le rôle, la tâche, le format de sortie et les contraintes. Partez d’un modèle court, ajoutez un exemple, puis itérez. Les plans Free, Go, Plus et Pro d’OpenAI changent les quotas (images, voix, recherche, Work) : relisez les tarifs ChatGPT. Ce guide donne des modèles prêts à coller, pas une liste infinie de phrases jetables.
- Rédaction : rôle + public + longueur + ton.
- Marketing : offre, audience, canal, CTA.
- Code : langage, contraintes, tests attendus.
- Analyse : données collées, question unique, format tableau.
Les consignes ci-dessous s’alignent sur le guide Prompt engineering d’OpenAI : instructions claires, exemples few-shot, structure Markdown ou XML, et itération. Pour le chat grand public, ouvrez ChatGPT.
Tableau : structure d’un prompt utile
| Bloc | À écrire | Exemple court |
|---|---|---|
| Rôle | Qui répond | Tu es un rédacteur B2B clair et factuel. |
| Tâche | Ce qu’il doit produire | Rédige une intro de 120 mots. |
| Contexte | Faits utiles | Produit : logiciel de facturation pour freelances FR. |
| Format | Forme de la réponse | Titre + 2 paragraphes + 3 puces. |
| Contraintes | Ce qu’il ne doit pas faire | Pas de superlatifs, pas d’invention de prix. |
Méthode en cinq étapes
- Écrivez la tâche en une phrase avant d’ouvrir ChatGPT.
- Ajoutez le rôle et le format (liste, tableau, JSON, e-mail).
- Collez un exemple de sortie attendue si le ton compte.
- Demandez une critique : « liste ce qui manque avant de rédiger ».
- Itérez un levier (ton, longueur, public) sans tout réécrire.
Plans ChatGPT et quotas utiles aux prompts
Sur les tarifs ChatGPT, Free convient pour essayer. Go vise des conversations plus longues. Plus ajoute raisonnement avancé, projets, tâches planifiées et plus d’images. Pro ajoute des paliers d’usage, Astra, sessions Work et Codex plus longues, et Dot selon disponibilité régionale. Les prix en dollars se lisent sur la page au moment de l’achat ; ce guide ne les invente pas.
Modèles de prompts : rédaction
Article de blog. « Tu es rédacteur web. Public : freelances FR. Écris un plan en 8 H2 pour un article sur la facturation électronique, puis le H2 « erreurs fréquentes » en 180 mots, ton factuel, sans promesse de gain. »
Réécriture. « Réécris le texte entre marqueurs TEXTE_DEBUT et TEXTE_FIN pour un niveau B2, phrases de moins de 25 mots, garde les faits, signale toute ambiguïté. »
Résumé exécutif. « Résume le document suivant en 5 puces décisionnelles + 1 risque. Si une info manque, écris « non fourni ». »
Modèles de prompts : marketing et vente
Landing. « Rôle : copywriter SaaS. Produit : {X}. Audience : {Y}. Écris 1 promesse, 3 bénéfices, 1 objection traitée, 1 CTA. Interdiction d’inventer des chiffres. »
E-mail séquence. « Crée 3 e-mails (J0, J3, J7) pour relancer une démo non signée. Ton poli, 90 mots max, objet < 50 caractères. »
Annonce sociale. « Rédige 3 variantes LinkedIn (hook + preuve + CTA) pour {offre}, sans emoji excessifs, français soutenu. »
Modèles de prompts : code et analyse
Debug. « Voici une erreur et le fichier. Explique la cause probable en 3 points, propose un patch minimal, liste un test de non-régression. »
Spécification. « Transforme ce brief en user stories INVEST + critères d’acceptation Given/When/Then. »
Tableau depuis notes. « À partir des notes brutes, produis un tableau Markdown colonnes : problème, impact, prochaine action, owner. »
Modèles de prompts : apprentissage et CV
Tuteur. « Explique {concept} à un étudiant de L2. Donne une analogie, un contre-exemple, puis 3 questions pour vérifier. »
CV. « Améliore ces puces d’expérience : verbes d’action, résultat mesurable si présent dans le texte, sinon laisse « non chiffré ». Ne fabrique aucun chiffre. » Voir aussi le guide CV ChatGPT.
Ce que dit OpenAI sur l’ingénierie de prompts
Le guide officiel distingue instructions développeur et messages utilisateur, recommande des exemples few-shot variés, et suggère Markdown / XML pour délimiter les sections. Il recommande aussi de versionner les prompts dans le code et de tester avant un changement en production. Les modèles de raisonnement supportent souvent des consignes plus haut niveau ; les modèles GPT classiques gagnent avec des instructions précises.
Pour le cache de prompts côté API, placez le contenu stable en tête de requête. Cette optimisation concerne l’API, pas seulement le chat grand public.
Limites
ChatGPT peut inventer des sources, des prix ou des citations. Exigez des liens officiels ou écrivez « non fourni ». Ne collez pas de secrets, de données clients non anonymisées ou de prompts de contournement. Les jailbreaks n’ont pas leur place dans ce guide.
Exemple complet : brief marketing
Collez ceci, puis remplacez les crochets :
« Tu es copywriter B2B. Produit : nom du logiciel. Audience : profil cible. Objectif : obtenir une démo. Contraintes : français, pas de superlatifs, pas de prix inventés. Format : 1 accroche (moins de 12 mots), 3 bénéfices (1 phrase chacun), 1 objection + réponse, 1 CTA. Avant de rédiger, pose 3 questions si le brief est incomplet. »
Ce modèle force le modèle à clarifier avant d’écrire. Sur Free, vous gagnez du temps. Sur Plus ou Pro, vous pouvez enchaîner avec une variante LinkedIn et une variante e-mail dans la même conversation.
Exemple complet : revue de code
« Rôle : ingénieur senior prudent. Langage : celui du projet. Tâche : revue du diff ci-dessous. Sortie : (1) bugs probables, (2) risques sécu, (3) lisibilité, (4) tests manquants. Interdiction de réécrire tout le fichier ; propose des patches minimaux. Si le diff est ambigu, liste les hypothèses. »
Ajoutez ensuite le diff entre balises. Demandez une seconde passe « uniquement sécurité ». Cette séparation évite un mur de commentaires génériques.
Exemple complet : synthèse de réunion
« À partir de la transcription, produis : décisions, actions (owner + date si présente), questions ouvertes. Ignore le small talk. Si un owner manque, écris « owner non nommé ». Format Markdown. »
Collez la transcription après. Relisez les actions : un modèle peut mal attribuer une tâche. Validez avec un participant avant d’envoyer le compte rendu.
Exemple : plan de contenu 30 jours
« Rôle : stratège contenu B2B. Audience : profil client. Objectif : 8 articles + 12 posts LinkedIn en 30 jours. Contraintes : français, pas de stats inventées, chaque idée liée à un problème client. Sortie : tableau Markdown colonnes jour / format / angle / CTA. Si le profil est vague, pose 5 questions avant le tableau. »
Après la première réponse, demandez : « transforme les 3 meilleures idées articles en outlines H2 ». Vous enchaînez sans perdre le contexte. Sur Free, scrapez le tableau dans un doc avant que la fenêtre ne se sature.
Exemple : préparation d’entretien
« Je prépare un entretien pour un poste donné. Voici mon CV résumé. Génère 10 questions probables, 3 questions que je dois poser, et 1 pitch de 60 secondes. Interdiction d’inventer des expériences. Signale les trous du CV. »
Utilisez la sortie comme entraînement, pas comme script figé. Demandez ensuite une version plus exigeante des questions pour simuler un panel difficile.
Chaînes de prompts
Découpez : (1) extraction de faits, (2) plan, (3) rédaction, (4) relecture hostile. Chaque étape a son propre prompt et son critère de succès. Vous réduisez les hallucinations en séparant « inventer une structure » et « remplir avec des faits fournis ».
Exemple de relecture hostile : « Tu es un lecteur méfiant. Liste les affirmations non sourcées, les chiffres suspects, et les formulations vagues. Ne réécris pas encore. » Puis seulement : « corrige uniquement les points listés ».
Évaluer un prompt comme un produit
Gardez trois jeux de test (facile, moyen, piège). Exécutez le prompt sur les trois après chaque modification. Notez succès ou échec. OpenAI recommande des suites d’évaluation quand vous changez de modèle. Même en chat, une mini grille (clarté, exactitude, format) suffit pour une équipe éditoriale.
Versionnez le prompt dans git avec un message du type « marketing landing : ajoute interdiction d’inventer des prix ». Vous saurez pourquoi une régression est apparue.
Données personnelles et secrets
N’envoyez pas de mots de passe, de clés API, de données santé ou de listes clients nominatives. Anonymisez. Sur les plans entreprise, lisez les options de rétention et d’entraînement. Configurez l’opt-out selon votre politique interne avant d’y coller des documents sensibles.
Pour un usage scolaire ou RH, prévenez les personnes concernées. Un prompt n’efface pas vos obligations de confidentialité. Ajoutez en tête de chaque prompt d’équipe : « N’invente aucune donnée chiffrée ; si manquante, écris NON FOURNI ».
Bibliothèque d’équipe : conventions
Nommez vos fichiers prompts avec un préfixe métier : mkt, eng, ops, support. Ajoutez la date de dernière validation et le modèle cible. Un prompt validé sur un modèle peut se dégrader sur un autre : retestez lors d’un changement de plan ou de modèle par défaut.
Interdisez le collage de secrets. Tenez un journal des échecs visibles en production. Trois exemples négatifs valent souvent mieux qu’une longue consigne positive.
Reformulation claire
« Réécris le paragraphe suivant en français clair (niveau B2), phrases courtes, vocabulaire non sexiste, sans anglicismes inutiles. Conserve le sens juridique. Liste en fin les termes que tu as simplifiés. » Collez ensuite le texte. Relisez toujours les termes juridiques : la clarté ne doit pas altérer une obligation.
Adapter un prompt quand le modèle change
Quand OpenAI met à jour le modèle par défaut de ChatGPT, retestez vos trois prompts critiques avant de les laisser en production. Notez ce qui régresse : longueur, ton, respect du format, ou invention de chiffres. Ajustez une contrainte à la fois, puis archivez la version précédente.
Si vous passez de Free à Plus, ne multipliez pas immédiatement la longueur des réponses. Gardez le même gabarit, puis ajoutez une passe de relecture hostile. La qualité vient du contrôle, pas du seul plafond de tokens.
Pour une équipe, publiez un canal interne « régressions prompts » avec le prompt, le modèle, le symptôme et le correctif. En deux semaines vous aurez une mémoire utile, plus fiable qu’une discussion orale.
Questions
Combien de prompts faut-il vraiment ?
Quelques modèles solides par usage battent une liste de 400 phrases une fois. Gardez un modèle rédaction, un marketing, un code, un analyse, puis adaptez.
Faut-il un plan payant ?
Free suffit pour apprendre. Go, Plus et Pro augmentent quotas et fonctions (images, Work, Codex) selon les tarifs ChatGPT.
Comment éviter les hallucinations ?
Interdisez l’invention, demandez « non fourni » si l’info manque, et faites vérifier les faits sur des pages officielles.
Prompt en français ou en anglais ?
Le français fonctionne bien pour un résultat FR. Pour du code ou une doc anglophone, l’anglais peut être plus stable. Testez les deux sur votre cas.
Puis-je réutiliser les exemples de ce guide ?
Oui : ce sont des modèles pédagogiques à adapter à votre offre. Remplacez les crochets par vos faits.
Où apprendre la structure officielle ?
Sur le guide Prompt engineering d’OpenAI et le Playground OpenAI.
Comment organiser une bibliothèque de prompts ?
Un fichier par usage dans votre dépôt, avec tests et exemples. OpenAI recommande de versionner les prompts dans le code plutôt que de compter sur des objets prompts réutilisables API en voie de dépréciation.
Que faire maintenant
Choisissez un modèle ci-dessus, collez-le dans ChatGPT, remplacez les crochets, puis sauvegardez la version qui marche. Pour aller plus loin : guide prompt engineering, article SEO avec ChatGPT et fiche ChatGPT.
Bibliothèque minimale à garder
Conservez quatre fichiers texte : redaction.txt, marketing.txt, code.txt, analyse.txt. Chaque fichier contient le rôle, le format, deux exemples et une liste d’interdits. Quand un résultat déçoit, notez le levier changé (public, longueur, ton) pour ne pas perdre l’historique. Cette discipline vaut plus qu’une page de centaines de prompts non testés.
Si vous travaillez en équipe, mettez ces fichiers dans le même dépôt que le site ou le produit. Faites relire un pair avant de généraliser un prompt à toute l’équipe.
