Exemple de prompt ChatGPT : copié, généré ou rétro-ingénié ?

Un exemple de prompt ChatGPT, c'est un message complet que tu peux coller tel quel, avec la tâche, le contexte et la forme de réponse attendue. Il existe trois façons d'en obtenir un pour ton cas : le copier dans une liste, le faire écrire par ChatGPT, ou le déduire d'une réponse que tu as déjà écrite et validée. Voici les trois, sur une seule tâche, comparés sur cinq critères.

Prenons une tâche précise : un client demande le remboursement d'une commande passée il y a vingt jours, alors que ta politique s'arrête à quatorze. Tu vends seul, tu réponds toi-même, et tu veux garder ce client sans céder sur la règle. Aucune liste de prompts ne connaît ce détail.

Les prompts ci-dessous sont écrits et raccourcis pour l'article : prends-en la structure, pas la lettre.

Sur la forme d'un prompt (rôle, exemples, format imposé), j'ai déjà comparé les quatre méthodes d'écriture des prompts ChatGPT. La question ici se pose un cran avant : d'où vient l'exemple que tu vas adapter.

Le même besoin, trois exemples de prompt

Option 1 : l'exemple copié d'une liste

La plupart des pages que tu trouveras sur cette requête sont des listes de 10 à 100 prompts. Pour notre tâche, elles donnent une variante de ceci :

Agis comme un expert du service client. Rédige une réponse professionnelle
et empathique à un client qui demande un remboursement. Le ton doit être
chaleureux et rassurant, et la réponse doit préserver la relation.

Sa force tient en dix secondes : tu vois la forme d'une demande bien posée, un brouillon utile si tu n'as jamais cadré la tâche.

Sa limite, c'est qu'il ne sait rien de toi : ni ton délai de quatorze jours, ni ce que tu peux proposer à la place, ni ton ton. Tu obtiens en général une réponse qui promet un remboursement « sous cinq jours ouvrés », s'excuse trois fois et ne cite jamais la date de commande.

Option 2 : l'exemple généré par ChatGPT

Tu demandes à ChatGPT d'écrire le prompt lui-même. La version qui marche contient une condition : il doit t'interroger avant d'écrire.

Je veux un prompt réutilisable pour répondre aux demandes de remboursement.
Avant de l'écrire, pose-moi les questions dont tu as besoin : ma politique
exacte, ce que je propose hors délai, ce que je refuse toujours, mon ton.
Attends mes réponses. Ensuite, écris le prompt en blocs : contexte, tâche,
contraintes, format, avec un emplacement [MESSAGE DU CLIENT] à la fin.

Après tes réponses, le prompt obtenu ressemble à ceci :

Contexte : je vends des [produits] en ligne, seul. Remboursement intégral
sous 14 jours après réception ; au-delà, avoir sans limite de date, jamais
de remboursement partiel.
Tâche : réponds au message client ci-dessous.
Contraintes : vouvoiement, une seule excuse, cite la date de la commande,
propose l'avoir si le délai est dépassé, ne promets aucun délai bancaire.
Format : 120 mots au maximum, objet en première ligne, pas de liste.
[MESSAGE DU CLIENT]

Sa force, c'est un prompt structuré dès le départ, et des questions qui font sortir des règles que tu appliques sans les avoir écrites. La ligne « pose-moi tes questions avant » fait le vrai travail, le même mécanisme que dans l'analyse des prompts censés rendre ChatGPT plus intelligent.

Sa limite, c'est qu'il ne sait que ce que tu as répondu. Sans la condition des questions, tu obtiens l'option 1 avec plus de mots. Chaque question expédiée d'un « comme d'habitude » devient un trou dans le prompt.

Option 3 : l'exemple rétro-ingénié depuis ta réponse

Tu as déjà répondu à ce client à la main, et ta réponse te plaisait. Retourne-la :

Voici un message client et la réponse que je lui ai envoyée, dont je suis
satisfait. Écris le prompt qui, donné à ChatGPT avec seulement le message
client, produirait une réponse de cette qualité et de ce ton. Liste
explicitement chaque règle que ma réponse applique sans la dire.
[MESSAGE DU CLIENT]
[MA RÉPONSE]

Le prompt reconstitué contient des règles que tu n'aurais jamais écrites : « répète la date exacte de la commande », « une seule excuse, en première phrase », « n'emploie jamais le mot politique », « termine par une question à laquelle le client peut répondre oui ». Elles étaient dans ta réponse, pas dans ta tête. Ta meilleure réponse contient plus de contraintes que ta mémoire.

La manœuvre marche avec tout texte réussi une fois : un cold email qui a obtenu une réponse, comme ceux des douze notes de terrain sur le cold-emailing, un devis accepté, un post qui a fait réagir.

Sa limite est le revers exact de sa force : le prompt apprend un cas, pas une politique. Si tu avais offert un avoir de 20 % à ce client parce qu'il en était à sa quatrième commande, le prompt reconstitué écrira « propose toujours un avoir de 20 % ». Une exception vient de devenir une règle.

“

Une règle qui tient sur un cas est un détail. Une règle qui tient sur trois cas est une politique.

”

Cinq critères passés sur les trois

Le temps pour obtenir le prompt. La liste demande dix secondes, la génération trois à cinq minutes, la rétro-ingénierie cinq minutes si tu as déjà une bonne réponse.

Ce que le prompt sait de ton cas. La liste ne sait rien, le prompt généré sait ce que tu as répondu, le prompt rétro-ingénié sait tout ce qui est dans ta réponse, y compris ce que tu ne sais pas formuler.

Le résultat au premier essai. La liste donne une réponse polie qui invente ta politique ; le prompt généré est juste sur la règle et neutre sur le ton ; le prompt rétro-ingénié est le plus proche de ta voix, parfois trop proche du cas d'origine.

La réutilisation la semaine suivante. La liste ne se réutilise pas sans réécriture ; le prompt généré se réutilise bien, tu ne changes que le message client ; le prompt rétro-ingénié se réutilise bien après élagage, mal avant.

Le risque principal. Avec la liste, c'est l'invention : un délai ou une promesse qui n'existe pas chez toi. Avec le prompt généré, c'est le trou : une question mal répondue. Avec le prompt rétro-ingénié, c'est le sur-apprentissage : un détail du cas promu en règle.

Le troisième et le cinquième critère se répondent : l'option la plus précise est aussi celle qui se trompe le plus sûrement si tu la prends telle quelle.

Lequel prendre selon ton cas

Tu n'as jamais fait cette tâche. Prends l'exemple de liste, comme brouillon. Lis la réponse, note chaque endroit où elle se trompe sur toi : chacun est une règle à écrire.

Tu sais ce que tu veux, sans bonne réponse sous la main. Prends le prompt généré, avec les questions. Réponds à chacune par une phrase complète, jamais par « comme d'habitude ». Le prompt vaudra tes réponses.

Tu as déjà une réponse dont tu es fier. Rétro-ingénie-la, puis fais le tri. Relance le prompt obtenu sur deux ou trois autres messages clients et compare avec ce que tu avais envoyé. Supprime chaque règle qui n'a servi qu'une fois. Une règle qui tient sur un cas est un détail. Une règle qui tient sur trois cas est une politique.

Le geste concret pour cette semaine, c'est d'ouvrir ta boîte d'envoi, de trouver la dernière réponse client que tu as relue avec satisfaction, et de la coller dans le troisième prompt. Tu sauras en cinq minutes combien de règles tu appliques sans le savoir.

FAQ

Où trouver des exemples de prompts ChatGPT pour d'autres tâches ? Les listes du web servent à découvrir des usages. Pour ton cas, le meilleur gisement est ta boîte d'envoi : chaque email, devis ou post réussi une fois est un prompt qui attend d'être reconstitué.

Faut-il un prompt différent pour chaque type de demande client ? Non, tant que la règle est la même : un seul prompt avec ta politique complète couvre remboursement, retard et échange. Une règle nouvelle, comme un colis abîmé, c'est un bloc de contraintes en plus, pas un prompt de plus.

Et pour des posts sur les réseaux sociaux ? Même logique : pars de tes trois posts qui ont le mieux marché, pas d'une liste. C'est le principe de ReadyToPost, qui génère les posts depuis la marque plutôt que depuis un prompt générique.

Le prompt rétro-ingénié peut-il contenir des données clients ? Anonymise avant de coller : remplace prénom, adresse et numéro de commande par des crochets. Le prompt reconstitué n'a besoin que de la structure de ta réponse.