Chaque fois que vous discutez avec ChatGPT, Claude, ou n’importe quel autre assistant IA, une conversation a déjà eu lieu sans vous. Avant votre premier mot, des instructions ont déjà façonné la façon dont le modèle va vous répondre. Ces règles invisibles, ce sont les prompts système.
Ils sont puissants. Ils sont largement invisibles pour les utilisateurs finaux. Et si vous construisez quoi que ce soit avec de l’IA, vous devez les comprendre.
La conversation avant votre conversation
Quand vous ouvrez ChatGPT et que vous tapez « écris-moi un poème », le modèle ne part pas de zéro. OpenAI lui a déjà donné des pages d’instructions sur la façon de se comporter. Être utile. Ne pas nuire. Refuser certaines demandes. Mettre en forme les réponses d’une certaine manière. Ne pas prétendre avoir des émotions qu’il n’a pas.
Cette pré-conversation, c’est le prompt système.
Il s’exécute avant votre entrée. Il façonne tout ce qui suit. Chaque produit d’IA que vous avez utilisé en a un, même si l’entreprise ne le publie pas.
La différence entre un prompt utilisateur et un prompt système est simple, mais importante. Votre prompt est une demande. Le prompt système est le contexte qui décide comment cette demande va être traitée. Vous demandez « explique la physique quantique ». Le prompt système a déjà tranché s’il doit l’expliquer comme si vous aviez cinq ans ou comme si vous aviez un doctorat, s’il doit être décontracté ou formel, s’il doit ajouter des précautions ou aller droit au but.
Voyez le prompt système comme l’histoire de fond et la fiche de poste de l’IA, en un seul bloc. Ce n’est pas seulement ce que l’IA sait. C’est qui l’IA fait semblant d’être.
Ce que les prompts système contrôlent vraiment
Les prompts système peuvent influencer presque tout dans une réponse d’IA.
Persona et voix. Vous pouvez dire à une IA de répondre comme un personnage précis, avec des traits de personnalité précis. Un robot de support client ne sonne pas comme un assistant d’écriture créative. Le prompt système fixe ça.
Format de sortie. Répondre toujours en puces. Inclure toujours des exemples de code. Ne jamais utiliser d’emojis. Structurer vos réponses avec des titres. Ces contraintes de mise en forme vivent dans le prompt système.
Limites de comportement. Quels sujets éviter. Quelles demandes refuser. Quand demander des précisions versus quand avancer. Les garde-fous sont ici.
Contraintes de connaissances. Ne parler que de sujets liés à la cuisine. Faire comme si vous ne saviez rien des concurrents. Rester dans le rôle d’un historien médiéval qui ne connaît pas les technologies modernes.
Longueur et style de réponse. Être concis. Être exhaustif. Expliquer votre raisonnement. Ne pas édulcorer chaque phrase. Ces réglages de ton viennent des prompts système.
minimaxir, a developer who has published extensively about working with AI APIs, shared their experience on Hacker News: “Some of my best system prompts are >20 lines of text, and all of them are necessary to get the model to behave. The examples are also too polite and conversational: you can give more strict commands and in my experience it works better.”
Cette remarque correspond à ce que la plupart des praticiens découvrent. Les prompts courts donnent des résultats irréguliers. Les prompts détaillés donnent un comportement fiable.
Un exemple simple de prompt système
Voici un prompt système de base pour un assistant de support client :
Vous êtes un agent du support client pour TechGadget, une entreprise
qui vend des appareils domotiques. Votre ton est chaleureux mais
professionnel.
Quand vous aidez des clients :
- Posez des questions de clarification si le problème n’est pas clair
- Donnez des instructions de dépannage étape par étape
- Proposez d’escalader vers un support humain pour les cas complexes
- Ne promettez jamais de remboursement sans l’accord d’un responsable
Vous ne parlez que des produits TechGadget. Si l’on vous interroge sur
des concurrents ou des sujets sans rapport, redirigez poliment vers la
façon dont vous pouvez aider avec les produits TechGadget.
Formatez vos réponses avec des titres clairs et des étapes numérotées
quand vous donnez des instructions.Ce n’est pas compliqué. C’est précis. Ça dit à l’IA quel rôle jouer, quelles contraintes suivre, et comment mettre en forme ses réponses. Tous les prompts système efficaces partagent ces caractéristiques.
Le piège de la simplicité
La tentation, c’est d’écrire des prompts système minimalistes. Lui dire juste d’être un assistant utile et la laisser se débrouiller. Ça marche en démo. Ça casse en production.
Sans instructions précises, les modèles d’IA reviennent à leurs défauts d’entraînement. Ces défauts sont pensés pour un usage général, pas pour votre application. Résultat : des réponses correctes, mais fausses pour votre contexte.
electrondood, another Hacker News commenter, shared an observation about the opposite extreme: “I found that far less prompt is required for something like ChatGPT. I’ve stopped writing well-formed requests/questions and now I just state things like: ‘sed to replace line in a text file?’ … It still just gives me what I need to know.”
Les deux observations sont vraies, et c’est ça le nœud. Pour un usage perso rapide, des prompts minimalistes suffisent. Pour des produits où vous avez besoin d’un comportement constant et prévisible sur des milliers d’interactions, les prompts détaillés sont essentiels. C’est le contexte qui dicte le niveau de structure dont vous avez besoin.
Construire des prompts système efficaces
Commencez par le rôle. Qu’est-ce que cette IA est en train de prétendre être ? Agent de support, tuteur de code, partenaire d’écriture créative, assistant de recherche juridique. Soyez précis sur le personnage et le contexte.
Ajoutez les contraintes. Qu’est-ce qu’elle ne doit jamais faire ? Quels sujets sont interdits ? Quel format doivent prendre les réponses ? Quel ton ? Ces rails empêchent le modèle de dériver vers une zone peu utile.
Incluez des exemples. Si vous voulez des réponses mises en forme d’une certaine façon, montrez cette forme. Si vous voulez un niveau de détail précis, démontrez-le. Les modèles apprennent des motifs plus fiablement que des descriptions abstraites.
Testez les cas limites. Que se passe-t-il quand quelqu’un demande quelque chose hors du périmètre ? Et s’il essaie de faire sortir l’IA de son rôle ? Et s’il est délibérément hostile ? Votre prompt système doit gérer ces scénarios avec élégance.
Itérez à partir des échecs. Chaque fois que l’IA fait quelque chose de travers, ajoutez une règle pour prévenir cet échec précis. C’est pénible. C’est aussi comme ça qu’on obtient un comportement fiable.
Quand les prompts système échouent
Ce n’est pas magique. Il y a de vraies limites.
La longueur coûte des tokens. Les prompts système longs mangent votre fenêtre de contexte. Dans les applications très conversationnelles, ça compte. Vous payez ces tokens à chaque appel, sans exception.
Les instructions peuvent se contredire. Dites à une IA d’être concise et d’être exhaustive. Dites-lui d’être chaleureuse et d’être formelle. Ces tensions créent un comportement imprévisible. La clarté impose de choisir.
Des utilisateurs malins peuvent les contourner. L’histoire des produits d’IA est remplie d’exemples où des utilisateurs convainquent des chatbots d’ignorer leurs prompts système. Le jailbreak est un vrai sujet pour les applications en production.
Le comportement dérive au fil des longues conversations. Le prompt système est tout en haut du contexte. À mesure qu’une conversation s’allonge, les messages récents pèsent plus que les anciens. On appelle ça la dérive de contexte, et ça peut amener l’IA à oublier progressivement ses consignes.
Les mises à jour de modèle peuvent les casser. Un prompt système qui marche parfaitement avec GPT-4 peut se comporter différemment avec GPT-4o. Les modèles n’interprètent pas les instructions de la même façon. Tester sur plusieurs modèles est indispensable.
Les prompts système en pratique
Si vous utilisez l’IA via une application ou un produit, quelqu’un d’autre a écrit le prompt système. Vous ne le contrôlez pas. Vous faites avec.
Si vous construisez avec des API d’IA, vous contrôlez entièrement le prompt système. C’est puissant, mais ça demande de la réflexion.
Si vous utilisez la fonctionnalité Custom Instructions de ChatGPT, vous écrivez un prompt système personnel. Il s’exécute avant chaque conversation et façonne le comportement par défaut de vos échanges.
Pour un usage personnel : écrivez des instructions personnalisées qui décrivent comment vous travaillez le mieux. Quel niveau de détail voulez-vous ? Quel format préférez-vous ? Qu’est-ce que l’IA doit supposer sur votre profil ?
Pour construire des produits : traitez les prompts système comme du code de production. Versionnez-les. Testez-les. Documentez pourquoi chaque instruction existe. Ayez un processus pour les mettre à jour à partir des retours utilisateurs.
Pour expérimenter : testez plusieurs variations de prompts système. Mesurez celles qui produisent de meilleurs résultats. De petits changements peuvent avoir de gros effets sur la qualité des réponses.
La concurrence invisible
Chaque grand assistant IA a un prompt système. La plupart des entreprises ne les publient pas, même s’il y a des fuites. Quand Anthropic a publié le prompt système de Claude, il faisait plus de 4 000 mots. Les prompts internes d’OpenAI sont tout aussi détaillés.
Ces prompts sont des avantages compétitifs. C’est le produit. Les modèles sous-jacents se banalisent de plus en plus. Les prompts système, l’affinage, le comportement spécialisé : c’est là que se fait la différenciation.
Si ChatGPT vous paraît différent de Claude, qui lui-même vous paraît différent de Gemini, les prompts système sont une des grandes raisons. Même architecture Transformer sous le capot. Des instructions différentes qui façonnent la sortie.
À vous
Si vous n’expérimentez pas avec les prompts système, vous laissez des capacités sur la table.
Commencez simple. Dites à l’IA quel rôle elle joue. Ajoutez des contraintes au fur et à mesure que vous découvrez des modes d’échec. Devenez plus précis avec le temps.
Les meilleurs prompts système émergent par itération. Vous ne pouvez pas réfléchir votre chemin jusqu’au prompt parfait. Vous le découvrez en testant, en échouant, en raffinant petit à petit.
L’IA à qui vous parlez en ce moment a des instructions que vous n’avez pas écrites. Si vous voulez un comportement différent, écrivez des instructions différentes.
DatBot vous permet d’enregistrer des prompts personnalisés et de les appliquer d’une conversation à l’autre. Créez vos propres prompts système et réutilisez-les dès que vous avez besoin d’un comportement d’IA constant.
