Module
Module 2 sur 4Leçon 3 sur 5~15 min

Décrire la tâche dans un prompt structuré

Un prompt structuré donne un livrable exploitable dès le premier essai, là où une demande vague produit un texte générique à réécrire. Vous apprenez à formuler une demande à l'IA comme un vrai brief de travail, pour limiter les allers-retours et obtenir un résultat que vous pourrez défendre devant votre équipe.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et le niveau de qualité attendus, en blocs séparés (rôle, contexte, tâche, données, format, critères), et d'expliquer ce que chaque bloc apporte.

Thèmes abordés

  • prompt structuré
  • structure d'un prompt
  • rédiger un prompt
  • prompt engineering
  • brief pour l'IA

Dans quel module

Déléguer, décrire, vérifier

Comment obtenir d'une IA générative un résultat fiable, et savoir quand ne pas lui faire confiance ?

Leçons du module

  1. Choisir ce que vous confiez à l'IA
  2. Comprendre ce que fait un LLM quand vous le promptez
  3. Décrire la tâche dans un prompt structuré (cette leçon)
  4. Quatre techniques qui changent le résultat
  5. Vérifier et itérer avec discernement

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier

  • Décider, pour une tâche de votre cycle produit, s'il faut la confier à l'IA, sous quel mode (automatisation, augmentation, agent) et ce que vous gardez.
  • Expliquer les comportements d'un LLM (prédiction, connaissances datées, mémoire de travail, suivi des consignes) pour anticiper ses erreurs et choisir la parade.
  • Rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et les critères de qualité, avec contexte, données délimitées et exemples si besoin.
  • Évaluer une sortie d'IA (contenu, démarche, comportement) avec des critères explicites, puis l'améliorer par itérations ciblées.
  • Produire avec l'IA des livrables PM (synthèse de retours, persona, guide d'entretien, user stories) à partir de données réelles, et en vérifier la fidélité.
  • Configurer des instructions permanentes et un assistant dédié à une tâche récurrente, le tester sur des cas réels et décider quand passer à un agent.
  • Appliquer des règles de diligence (données partagées, transparence, responsabilité) avant d'utiliser ou de diffuser un travail produit avec l'IA.

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