D1 · Prompting and Task Execution

Ce domaine représente environ 8 items sur 60. Il évalue votre capacité à transformer un besoin métier flou en un prompt qui produit de manière fiable un résultat exploitable — et si vous savez quand décomposer, itérer, ajouter des exemples, fournir des documents ou demander une clarification plutôt que d’accepter un premier jet médiocre. L’examen ne teste pas des astuces ingénieuses ; il teste des habitudes de prompting disciplinées et reproductibles.

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette page, vous devriez être capable de :

Construire un prompt métier avec les cinq éléments porteurs : rôle, contexte, tâche, format et contraintes.
Décomposer une tâche vaste ou en plusieurs parties en sous-tâches ordonnées.
Itérer sur un prompt à l’aide de relances ciblées plutôt que de tout recommencer.
Adapter votre stratégie de prompting au type de tâche — analyse, recherche, rédaction, brainstorming, résumé, extraction, traduction, planification.
Utiliser le prompting par exemples / few-shot pour verrouiller un motif.
Spécifier le format et la longueur précisément.
Fournir des documents à Claude efficacement et les référencer dans la tâche.
Reconnaître et lever l’ambiguïté en clarifiant avant de générer.

1.1 Anatomy of an effective prompt

Un prompt faible énonce un sujet. Un prompt fort énonce une mission. Cinq éléments font l’essentiel du travail ; vous en avez rarement besoin des cinq, mais les nommer évite les oublis.

Élément	Question à laquelle il répond	Extrait d’exemple
Rôle	De quelle expertise Claude doit-il répondre ?	« Vous êtes un analyste des achats… »
Contexte	Quelle situation et quelles entrées s’appliquent ?	« Nous choisissons entre deux fournisseurs SaaS pour une équipe de 200 personnes… »
Tâche	Que doit faire Claude exactement ?	« Comparez-les selon le coût, la sécurité et le support… »
Format	Quelle forme la sortie doit-elle prendre ?	« …sous forme de tableau à deux colonnes suivi d’une recommandation en une ligne. »
Contraintes	Quelles limites s’appliquent ?	« Moins de 300 mots. N’utilisez que les deux devis joints. Signalez toute donnée manquante. »

Comparez :

Signal d’examen

Quand un énoncé montre un prompt d’une ligne portant sur un sujet et un résultat décevant, la bonne correction consiste presque toujours à ajouter l’élément manquant (généralement le contexte, le format ou les contraintes) — pas à changer de modèle, augmenter un paramètre ou régénérer à l’aveugle.

1.2 Task decomposition

Claude gère une tâche ciblée bien plus fiablement qu’une tâche tentaculaire. Quand une demande regroupe plusieurs livrables, découpez-la.

Signes qu’il faut décomposer :

Le prompt contient le mot « et » reliant des livrables sans rapport.
La sortie doit passer par des étapes (recherche → plan → rédaction → finition).
Une partie de la tâche dépend du résultat d’une partie antérieure.
La première tentative abandonne ou traite mal l’une des parties.

Nommez le livrable final et les étapes qui y mènent.
Traitez une étape à la fois, en alimentant chaque sortie dans la suivante. Vérifiez entre les étapes pour qu’une erreur précoce ne se propage pas.
Conservez un brief stable (dans un Project ou un message épinglé) pour que les étapes ultérieures gardent le contexte d’origine.

Décomposer ou un seul prompt

Décomposez quand les parties sont dépendantes, quand une revue entre les étapes réduit le risque, ou quand un prompt unique abandonne systématiquement une exigence. Gardez un seul prompt quand les parties sont petites, indépendantes et à faible enjeu.

1.3 Iterating with follow-ups

La première sortie est un brouillon à affiner, pas un verdict. Itérez avec des relances ciblées dans la même conversation — Claude conserve le contexte, vous ne modifiez donc que ce qui ne va pas.

Au lieu de…	Dites…
Démarrer un nouveau chat et tout retaper	« Gardez tout, mais rendez le ton plus formel. »
« Améliore ça »	« Resserrez le paragraphe 2 et coupez la dernière phrase ; elle répète l’intro. »
Régénérer et espérer	« Le total du tableau est faux — recalculez la ligne 3 et la somme. »
Accepter une réponse trop longue	« Réduisez à 150 mots et commencez par la recommandation. »

Les bonnes relances sont précises sur ce qu’il faut garder et ce qu’il faut changer. Les relances vagues (« améliore ») produisent une variation aléatoire.

Quand recommencer plutôt qu’itérer

Si la conversation a dérivé, s’est contredite ou a accumulé un tel historique que Claude confond les fils, démarrez un nouveau chat avec un brief propre et consolidé. Des relances sans fin sur un contexte pollué gaspillent l’effort — c’est la « dérive de sortie » (output drift), abordée en D7.

1.4 Adapting strategy to the task type

Différents types de tâches récompensent différentes formes de prompt. L’examen attend de vous que vous reconnaissiez le type et choisissiez le levier correspondant.

Type de tâche	Ce qu’il faut mettre en avant dans le prompt	Écueil fréquent
Analyse	Les critères/dimensions, la décision à appuyer, la source de données	Demander « analyse ceci » sans critères
Recherche	Périmètre, récence, obligation de citer des sources et de les vérifier	Faire confiance à des affirmations sans source
Rédaction	Public, ton, longueur, format, points clés à inclure	« écris quelque chose sur… » vague
Brainstorming	Quantité, diversité, contraintes à respecter, « pas de filtrage pour l’instant »	Demander une seule « meilleure » idée trop tôt
Résumé	Longueur, ce qu’il faut garder ou écarter, public, structure	Ne pas préciser la longueur cible
Extraction	Champs/schéma exacts, que faire des valeurs manquantes	Sortie en texte libre difficile à analyser
Traduction	Langue cible, ton/registre, glossaire de termes fixes	Rendu incohérent des termes clés
Planification	Horizon temporel, ressources, dépendances, sortie en tableau/étapes	Aucun horizon ni dépendances

Signal d’examen

L’énoncé nomme généralement le type de tâche (« rédigez un e-mail », « extrayez les champs de la facture », « proposez des idées de campagne »). Faites correspondre le levier de prompt à ce verbe. Les réponses qui ignorent le type de tâche — p. ex. demander une seule idée quand la tâche est un brainstorming — sont des distracteurs.

1.5 Examples and few-shot prompting

Quand vous avez besoin d’un motif précis — un ton, une structure, un système d’étiquetage — montrer un ou deux exemples est plus fiable que de le décrire.

Vous décrivez la tâche et espérez que Claude en déduise le motif.

Convient aux tâches simples et sans ambiguïté.

Vous montrez 1 à 3 exemples résolus pour que le motif soit sans équivoque.

À utiliser quand les catégories sont subtiles, que le format doit correspondre exactement, ou qu’une tentative zero-shot était incohérente.

Les exemples few-shot corrigent aussi la dérive de format : si Claude fait varier la forme de la sortie, un exemple parfait la fixe.

1.6 Specifying format and length

« Sois concis » n’est pas une spécification. Énoncez la forme et la taille.

Vague	Précis
« Donne-moi un résumé. »	« Donne-moi 5 puces, une ligne chacune. »
« Fais un tableau. »	« Un tableau à 3 colonnes : Risque \| Probabilité \| Mitigation. »
« Fais court. »	« Moins de 150 mots. » / « Exactement 3 phrases. »
« Liste les étapes. »	« Étapes numérotées ; chacune commence par un verbe. »
« Renvoie les données. »	« Renvoie un CSV avec les colonnes name,email,tier dans cet ordre. »

Être explicite sur le format est aussi ce qui rend une sortie vérifiable ensuite (D2) et consommable par une machine (données structurées). Si un autre système ou un tableur consomme la sortie, énoncez le schéma exact et l’ordre des colonnes.

1.7 Giving Claude documents

Claude travaille au mieux quand la matière source est sous ses yeux. Collez ou joignez le document, puis ancrez la tâche à celui-ci.

Joignez ou collez le document plutôt que de le décrire de mémoire.
Référencez-le explicitement : « En utilisant uniquement le rapport joint… », « À partir de la section 3… ».
Contraignez à la source quand vous voulez des réponses ancrées : « Si le document ne le précise pas, dites-le — ne devinez pas. »
Pointez la partie qui compte pour les longs documents : « Concentrez-vous sur le tableau des prix en page 4. »
Pour les documents récurrents, placez-les dans le knowledge d’un Project afin que chaque chat puisse les utiliser sans les recoller (D5).

Signal d’examen

« En utilisant uniquement le… joint » et « si ce n’est pas dans le document, dites-le » sont les marques du prompting ancré. Les bonnes réponses préfèrent fournir le document et le contraindre plutôt que de s’appuyer sur les connaissances générales du modèle pour des faits qui vivent dans une source précise.

1.8 Clarifying ambiguity

Si la demande est ambiguë, lever l’ambiguïté avant de générer vaut mieux que de générer et de découvrir l’écart plus tard. Vous pouvez soit demander à Claude d’exposer ses hypothèses, soit les énoncer vous-même.

Ambiguïté	Résolution
Public inconnu	Énoncez-le : « pour des dirigeants non techniques ».
Périmètre flou	Bornez-le : « uniquement EMEA, uniquement l’exercice 2026 ».
Interprétations multiples	Demandez à Claude : « Listez vos hypothèses avant de commencer ; je confirmerai. »
Entrée manquante	Fournissez-la ou dites à Claude de signaler les lacunes plutôt que d’inventer.
Succès non défini	Définissez « bon » : « une bonne réponse nomme les 3 principaux risques avec une mitigation chacun ».

Un geste utile : « Avant de répondre, dites-moi ce que vous auriez besoin de savoir pour bien le faire. » Claude fera émerger les ambiguïtés, et vous les résolvez en un échange plutôt qu’en trois régénérations.

1.9 A repeatable prompting workflow

Énoncez la mission en utilisant rôle/contexte/tâche/format/contraintes selon le besoin.
Fournissez la matière source et ancrez la tâche à celle-ci.
Décomposez si la tâche regroupe des livrables dépendants.
Lisez la première sortie de façon critique — qu’est-ce qui manque ou ne va pas ?
Relancez avec des retouches ciblées, en gardant ce qui fonctionne.
Ajoutez un exemple si un motif ne tient pas.
Verrouillez la forme avec un format et une longueur explicites.

1.10 Prompt structure and delimiters

Quand un prompt mêle plusieurs types de contenu — instructions, document source, exemples et la question elle-même — Claude s’en sort mieux quand les parties sont visiblement séparées. Les utilisateurs métier n’ont pas besoin de code, mais ils devraient étiqueter les sections pour que le modèle ne confonde jamais la matière à traiter avec les instructions à son sujet.

Technique	À quoi cela ressemble (langage courant)	Pourquoi cela aide
Sections étiquetées	« INSTRUCTIONS : … / DOCUMENT : … / QUESTION : … »	Empêche Claude de traiter le texte du document comme une commande
Délimiteurs de citation	Entourez un e-mail collé de guillemets ou de triples tirets	Marque où la source commence et se termine
Instructions ordonnées	Numérotez les étapes voulues, dans l’ordre	Le modèle suit une séquence au lieu de deviner la priorité
Mettez la demande en dernier	Énoncez la matière d’abord, la demande à la fin	L’instruction finale est celle la plus fiablement respectée
Une question par bloc	Séparez les demandes sans rapport	Évite que le modèle ne réponde qu’à la première

Signal d’examen

Quand un énoncé montre un prompt où le texte source et l’instruction sont mélangés — et que Claude a « répondu au document » ou ignoré la moitié de la demande — la correction est de séparer et étiqueter les parties et de mettre l’instruction en dernier, pas de changer de modèle.

1.11 Prompting by business task – a worked gallery

Les rédacteurs d’items tirent leurs énoncés du travail de bureau quotidien. Pour chaque type de tâche ci-dessous, étudiez le avant (sujet seul) et le après (mission spécifiée) et le changement de sortie qui en résulte.

Tâche	Avant (faible)	Après (fort)
Compte rendu de réunion	« Résume la réunion. »	« À partir de ces notes, rédigez un compte rendu : Décisions, Actions (responsable + échéance), Questions ouvertes. En puces, moins de 200 mots. »
Relance commerciale	« Écris un e-mail de relance. »	« Relance chaleureuse de 90 mots à un prospect qui a apprécié la démo mais s’inquiète du prix ; référencez son inquiétude ; proposez un appel de 20 min ; un seul CTA clair. »
FAQ de politique	« Fais une FAQ. »	« À partir de la politique de frais jointe, rédigez 6 paires de FAQ qu’un nouvel arrivant poserait ; langage simple ; citez la section après chaque réponse. »
Demande de données	« Donne-moi les chiffres. »	« Renvoyez un tableau : Région \| T1 \| T2 \| Croissance %, une ligne par région, « n/a » là où un chiffre manque, à partir de la feuille jointe uniquement. »
Priorisation	« Aide-moi à prioriser. »	« Notez ces 8 tâches sur Impact (1–5) et Effort (1–5) dans un tableau, puis listez les 3 principaux quick wins (fort impact, faible effort). »

Avant/après en pratique — une fiche de poste :

Signal d’examen

La bonne réponse nomme les éléments manquants précis pour ce type de tâche (responsable+échéance pour les actions, CTA pour une relance, schéma pour une demande de données). Les options qui ajoutent un effort générique (« sois détaillé », « fais mieux ») sont des distracteurs.

1.12 Common misconceptions

Idée reçue	Réalité	Pourquoi cela compte à l’examen
« Un modèle plus performant corrige un prompt vague. »	Le modèle ne peut pas fournir un contexte ou un format que vous n’avez jamais donné.	Le distracteur aveugle aux contraintes : changer de modèle au lieu de corriger le prompt.
« Les prompts plus longs sont toujours meilleurs. »	La pertinence bat la longueur ; le remplissage ajoute du bruit, pas des précisions.	Teste si vous ajoutez les bons éléments, pas plus de mots.
« Régénérer, c’est comme itérer. »	La régénération fait varier la formulation au hasard ; l’itération corrige un défaut nommé.	Les options « réessayer » / « régénérer » sont fausses.
« Un gros prompt est plus efficace que plusieurs. »	Des tâches dépendantes regroupées abandonnent des exigences et varient en qualité.	La décomposition est le bon motif pour les demandes en plusieurs parties.
« « Sois concis » précise la longueur. »	Ce n’est pas une spécification ; énoncez un nombre de mots/phrases/puces.	Distracteur du flou de format.
« Les exemples few-shot ne servent qu’aux développeurs. »	Les utilisateurs métier s’en servent pour verrouiller ton, format et catégories subtiles.	Reconnaître quand montrer plutôt que décrire.
« Claude se souvient d’un document d’un chat précédent. »	Les nouveaux chats ne conservent pas le contexte antérieur sauf dans un Project/Memory.	Relie l’ancrage de D1 à la configuration de D5.
« Demander la « meilleure » idée d’abord est un brainstorming efficace. »	Cela effondre la phase divergente ; générez-en beaucoup, puis convergez.	Distracteur d’inadéquation au type de tâche.

1.13 Scenario walkthrough – rescuing a stalled deliverable

Scénario. Priya, chargée d’exploitation, a besoin d’un briefing sur le risque fournisseurs pour le comité de pilotage de jeudi. Elle colle un audit fournisseurs de 25 pages et saisit : « Lis ça et dis-moi ce qui est important, fais-en un truc bien. » Claude renvoie trois paragraphes de prose générique qui mentionnent des « risques divers » et inventent une statistique de conformité. Priya réessaie avec « sois plus rigoureux et précis » ; la sortie s’allonge mais ne devient pas plus utile, et n’a toujours aucune référence de page. Elle est tentée de passer au modèle le plus cher.

Trace de raisonnement d’expert.

Nommer le symptôme. Générique, non focalisé, un chiffre inventé, aucune provenance. Cela correspond à de l’ambiguïté + une spécification de tâche/format manquante — pas à un problème de capacité du modèle. Changer de modèle (le geste tentant) est donc rejeté : un modèle plus gros manque toujours d’une mission définie.
Rejeter « sois plus rigoureux/précis ». Ce ne sont pas des instructions actionnables (elles nomment un souhait, pas une spécification), d’où l’échec de la deuxième tentative. C’est le distracteur aveugle aux contraintes, « le prompt-comme-effort ».
Fournir la mission manquante. Énoncez le public (comité de pilotage), la décision qu’il appuie (quels fournisseurs signaler pour revue), les critères (solidité financière, conformité, livraison, concentration) et le format (un tableau plus un résumé en 5 puces, recommandation en tête).
Ancrer à la source et bloquer la fabrication. « Utilisez uniquement l’audit joint ; citez la page pour chaque risque ; si un chiffre n’est pas précisé, écrivez « non précisé » — n’estimez pas. » Cela tue la statistique inventée à la racine.
Dimensionner et décomposer au besoin. Si une seule passe abandonne encore des critères, découpez : extrayez d’abord les risques par fournisseur dans un tableau, vérifiez-le, puis rédigez le résumé à partir du tableau confirmé.
Verrouiller. Comme ce briefing revient chaque mois, enregistrez les instructions et l’emplacement de l’audit dans un Project afin que le mois prochain démarre du prompt fonctionnel (D5).

Décision correcte à l’examen : réécrire le prompt avec public, décision, critères, format et une règle d’ancrage ; décomposer seulement si une passe unique abandonne encore des parties. Pas un modèle plus gros, pas « sois plus rigoureux », pas de régénération aveugle.

Pièges de l’examen dans ce domaine

Piège	Pourquoi c’est faux
« Passer à un modèle plus gros pour corriger un prompt vague »	Le prompt est le problème ; un modèle plus gros manque toujours du contexte/format absent
« Régénérer jusqu’à ce que ça ait l’air bon »	La régénération aveugle n’est pas de l’itération ; corrigez le défaut précis par une relance
« Un méga-prompt est plus efficace »	Des tâches dépendantes regroupées abandonnent des exigences ; décomposez et vérifiez entre les étapes
« « Sois concis » précise la longueur »	Non ; énoncez un nombre de mots/phrases/puces
« Décrire le document à Claude de mémoire »	Fournissez le document réel et ancrez-y la tâche
« Demander la réponse, pas le format »	Un format non précisé est difficile à vérifier et à consommer ; spécifiez la forme et le schéma
« Démarrer un nouveau chat pour un petit changement »	Relancez en contexte ; vous perdez le contexte fonctionnel en recommençant
« Deviner le public/périmètre et générer »	Levez d’abord l’ambiguïté ; générer sur une mauvaise hypothèse gaspille des itérations
« Mélanger le document et l’instruction »	Étiquetez et séparez les parties et mettez la demande en dernier, sinon Claude peut « répondre au document »
« « Sois plus rigoureux / précis » corrigera ça »	Cela nomme un souhait, pas une spécification ; ajoutez critères concrets, format et ancrage
« Rembourrer le prompt avec plus de mots pour l’améliorer »	La pertinence, pas la longueur, fait la qualité ; ajoutez les bons éléments, pas plus de texte
« Réutiliser un document que Claude a vu dans un chat précédent »	Les nouveaux chats ne le conservent pas ; refournissez-le ou persistez-le dans un Project

Questions d’entraînement

Chaque item indique combien de réponses sélectionner. Tentez avant de révéler.

Q1 · Un manager saisit « Écris à propos de notre nouveau produit » et obtient un paragraphe générique et hors sujet. Quelle est la MEILLEURE correction ? (Sélectionnez une réponse)

A. Passer à un modèle plus performant et renvoyer le même prompt. B. Régénérer plusieurs fois et garder le meilleur résultat. C. Ajouter au prompt le rôle, le contexte, le public, les points clés, le format et la longueur. D. Baisser le paramètre de longueur de réponse.

Réponse : C. La sortie est générique parce que le prompt l’est — il nomme un sujet, pas une mission. Fournir les éléments manquants (pour qui, quoi dire, quelle longueur, quelle forme) corrige la cause racine. Un modèle plus gros (A) manque toujours du contexte. Régénérer (B) fait varier la formulation, pas la pertinence. Un paramètre de longueur (D) ne traite pas la pertinence.

Q2 · Un analyste demande à Claude d’« analyser les concurrents, rédiger un brief, rédiger trois accroches et construire un calendrier » en un seul prompt, mais le calendrier manque. Quelle est l’approche la PLUS appropriée ? (Sélectionnez une réponse)

A. Répéter le même prompt avec « et n’oublie pas le calendrier ». B. Décomposer la demande en étapes ordonnées, en vérifiant chaque sortie avant de l’alimenter dans la suivante. C. Demander une réponse plus longue. D. Utiliser un modèle moins cher pour économiser.

Réponse : B. La demande regroupe quatre livrables dépendants, des parties sont donc abandonnées. Décomposer en étapes avec revue entre elles est le motif fiable. Rappeler dans un seul prompt (A) est fragile. La longueur (C) et le niveau de modèle (D) n’ont aucun rapport avec l’omission.

Q3 · Claude a produit un bon brouillon de note mais le ton est trop décontracté pour le conseil. Quelle est la MEILLEURE action suivante ? (Sélectionnez une réponse)

A. Démarrer une nouvelle conversation et réécrire le brief de zéro. B. Répondre « améliore ça ». C. Répondre « Gardez la structure et le contenu ; réécrivez dans un ton formel adapté à un public de conseil d’administration ». D. Régénérer la réponse.

Réponse : C. Une relance ciblée qui dit ce qu’il faut garder et ce qu’il faut changer est efficace et précise. Recommencer (A) jette un bon contexte. « Améliore ça » (B) est vague et donne un changement aléatoire. Une régénération aveugle (D) peut perdre la bonne structure.

Q4 · Vous devez faire classer par Claude 500 tickets de support en trois catégories subtiles et la tentative zero-shot est incohérente. Quelle est la MEILLEURE amélioration ? (Sélectionnez une réponse)

A. Demander à Claude de « faire plus d’efforts ». B. Fournir deux ou trois exemples étiquetés par catégorie (few-shot) pour fixer le motif. C. Augmenter la longueur de réponse. D. Répartir les tickets en deux chats.

Réponse : B. Les exemples few-shot verrouillent des frontières de catégories subtiles et le format bien mieux qu’une description. « Faire plus d’efforts » (A) n’est pas actionnable. La longueur (C) ne traite pas la confusion de catégories. Répartir les chats (D) n’améliore pas la cohérence.

Q5 · Quel prompt produira la sortie la PLUS vérifiable et consommable par une machine pour l’importer dans un tableur ? (Sélectionnez une réponse)

A. « Résume joliment les contacts. » B. « Liste les contacts. » C. « Renvoie un CSV avec les colonnes name,email,company dans cet ordre exact ; utilise « unknown » pour les valeurs manquantes. » D. « Donne-moi les contacts sous forme de paragraphe. »

Réponse : C. Un schéma spécifié, un ordre de colonnes et une règle pour les valeurs manquantes rend la sortie directement importable et vérifiable. Les autres laissent la forme et la complétude indéfinies.

Q6 · Un responsable des opérations veut extraire des chiffres d’un rapport de 30 pages mais n’est pas sûr que Claude évitera de deviner. Quelles DEUX techniques de prompt réduisent le MIEUX la fabrication ? (Sélectionnez deux réponses)

A. Joindre le rapport et instruire « utilise uniquement le rapport joint ». B. Ajouter « si un chiffre n’est pas précisé, écris « non précisé » — n’estime pas ». C. Demander une réponse plus longue. D. Dire à Claude « sois précis ». E. Utiliser un modèle plus cher.

Réponse : A et B. Ancrer la tâche au document fourni et donner une règle explicite pour les valeurs manquantes sont les deux leviers qui réduisent le plus la fabrication. « Sois précis » (D) n’est pas actionnable, la longueur (C) est sans rapport, et le niveau de modèle (E) n’impose pas l’ancrage.

Q7 · Un utilisateur demande à Claude de « résumer ça » sans autre consigne et obtient un résumé trop long qui manque l’essentiel. Quelle est la MEILLEURE correction ? (Sélectionnez une réponse)

A. Spécifier le public, la longueur cible et ce qu’il faut garder vs écarter. B. Demander à Claude de résumer le résumé. C. Changer de modèle. D. Recoller le document.

Réponse : A. Les résumés ont besoin d’une longueur cible, d’un public et d’une règle garder/écarter pour être utiles. Re-résumer (B) aggrave la perte, le changement de modèle (C) est sans rapport, et recoller (D) n’ajoute aucune consigne.

Q8 · Une demande est ambiguë : « préparez la mise à jour trimestrielle ». Quelle approche prévient le MIEUX les itérations gaspillées ? (Sélectionnez une réponse)

A. Générer immédiatement et corriger les problèmes ensuite. B. Demander à Claude de lister ce qu’il aurait besoin de savoir (public, périmètre, format, horizon) et confirmer avant de générer. C. Générer trois versions et en choisir une. D. Utiliser la réponse la plus longue possible.

Réponse : B. Lever l’ambiguïté en amont — public, périmètre, format, horizon — évite de générer sur une mauvaise hypothèse. Générer d’abord (A, C) risque de résoudre le mauvais problème. La longueur (D) est sans rapport.

Q9 · Lequel des éléments suivants est le PLUS FORT exemple de prompt de rédaction bien formé ? (Sélectionnez une réponse)

A. « Écris un e-mail client. » B. « Rédige un e-mail chaleureux et en langage simple à un client dont la commande a été expédiée en retard, moins de 120 mots, présentant des excuses, donnant la nouvelle date de livraison du 12 mai et offrant un code de réduction de 10 %. » C. « Écris un très bon e-mail client, fais-le professionnel. » D. « Rédige quelque chose pour la commande en retard. »

Réponse : B. Il nomme le public, le ton, la longueur, la situation, les faits exacts à inclure et l’appel à l’action — tout ce qu’il faut pour produire un brouillon exploitable en une passe. Les autres omettent la plupart des éléments porteurs.

Q10 · Une traduction d’une politique rend le terme défini « data controller » de trois façons différentes. Quelle technique de prompt l’aurait ÉVITÉ ? (Sélectionnez une réponse)

A. Demander une traduction plus longue. B. Fournir un glossaire de traductions de termes fixes et instruire Claude de les utiliser de manière cohérente. C. Utiliser un modèle plus cher. D. Traduire paragraphe par paragraphe dans des chats séparés.

Réponse : B. La traduction de documents à termes définis a besoin d’un glossaire et d’une consigne de cohérence. La longueur (A) et le niveau de modèle (C) n’imposent pas la cohérence des termes ; séparer les chats (D) rend la cohérence plus difficile.

Q11 · Lors d’une tâche de brainstorming, un utilisateur demande à Claude « la seule meilleure idée de campagne » dès le premier prompt. Pourquoi est-ce sous-optimal, et quelle est la meilleure approche ? (Sélectionnez une réponse)

A. C’est très bien ; demandez toujours la meilleure idée d’abord. B. Le brainstorming récompense d’abord la quantité et la diversité ; demandez 10 à 15 idées variées sans filtrage, puis affinez dans une relance. C. Le brainstorming devrait utiliser un formatage d’extraction. D. Le brainstorming a besoin d’une limite de longueur plus basse.

Réponse : B. Demander une seule « meilleure » idée trop tôt effondre la phase divergente qui fait la valeur du brainstorming. Générez d’abord de nombreuses options variées, puis convergez. Le formatage d’extraction (C) et une longueur plus serrée (D) vont contre la divergence.

Q12 · Un rapport mensuel récurrent a toujours besoin du même contexte d’entreprise et du même formatage. Quel est le moyen le PLUS efficace d’éviter de le recoller à chaque fois ? (Sélectionnez une réponse)

A. Garder un fichier texte sur le bureau et le coller à chaque session. B. Stocker le contexte et les règles de formatage sous forme d’instructions personnalisées et de knowledge dans un Project afin que chaque chat les utilise automatiquement. C. Demander à Claude de s’en souvenir oralement à chaque fois. D. Utiliser un prompt plus long chaque mois.

Réponse : B. Le contexte récurrent appartient aux instructions personnalisées et aux fichiers de knowledge d’un Project, pour qu’il soit appliqué automatiquement sans recoller (voir D5). Le collage manuel (A, D) est source d’erreurs ; le « souvenir » oral (C) ne persiste pas de façon fiable entre les nouveaux chats.

Q13 · Un prompt dit « Analyse ces données fournisseurs » et renvoie un essai non focalisé. Quel ajout l’améliorerait le PLUS ? (Sélectionnez une réponse)

A. Énoncer la décision qu’il appuie et les critères précis d’analyse, plus le format de sortie. B. Demander plus de mots. C. Ajouter « analyse rigoureusement s’il te plaît ». D. Joindre un exemple sans rapport.

Réponse : A. L’analyse a besoin de critères et d’une décision à servir, plus d’une forme de sortie définie. « Rigoureusement » (C) et plus de mots (B) n’ajoutent pas de focalisation ; un exemple sans rapport (D) induit en erreur.

Q14 · Une collaboratrice colle un e-mail client et saisit « réponds à ça et dis-moi si on a manqué le SLA » en une seule ligne à rallonge ; Claude rédige une réponse mais ne répond jamais à la question du SLA. Quelle est la MEILLEURE correction ? (Sélectionnez une réponse)

A. Passer à un modèle plus performant. B. Étiqueter les parties (DOCUMENT / SLA / TÂCHES), numéroter les deux tâches et mettre la demande après la source pour que les deux reçoivent une réponse. C. Régénérer jusqu’à ce que les deux soient traitées. D. Dire à Claude d’« être rigoureux ».

Réponse : B. Les deux demandes étaient mélangées à la source, l’une a donc été abandonnée ; séparer et étiqueter les parties et ordonner les tâches corrige la cause racine. Un modèle plus gros (A) fait toujours face au mélange ; régénérer (C) est une variation aveugle ; « être rigoureux » (D) n’est pas actionnable.

Q15 · Un nouvel arrivant demande à Claude de « continuer l’analyse du chat d’hier » dans une conversation toute neuve, et Claude ne comprend rien. Qu’est-ce qui n’a pas marché et quelle est la correction ? (Sélectionnez une réponse)

A. Le modèle a oublié exprès ; mettez-le à niveau. B. Les nouveaux chats ne conservent pas le contexte antérieur ; refournissez la matière (ou gardez-la dans un Project) pour qu’elle soit disponible. C. Augmenter la longueur de réponse. D. Demander « es-tu sûr de te souvenir ? ».

Réponse : B. Un nouveau chat n’a aucune mémoire d’un précédent sauf si le contexte est persisté dans un Project ou Memory ; la correction est de le fournir ou de le persister. Le niveau de modèle (A), la longueur (C) et une auto-vérification (D) ne restaurent pas le contexte manquant.

Q16 · Quels DEUX ajouts amélioreraient le PLUS le prompt « rédige notre newsletter trimestrielle » ? (Sélectionnez deux réponses)

A. Nommer le public, les 3–4 sujets à mettre en avant, le ton et le nombre de mots. B. Spécifier la structure (titre, intro, sections, CTA) et les faits à inclure obligatoirement. C. Demander qu’elle soit « engageante ». D. Choisir un modèle plus cher. E. Demander une longueur maximale.

Réponse : A et B. Une tâche de rédaction a besoin de public, de contenu, de ton, de longueur et de structure pour produire un résultat exploitable. « Engageante » (C) n’est pas actionnable, le niveau de modèle (D) n’ajoute pas de précisions, et une longueur maximale (E) est le mauvais levier.

Q17 · Une collaboratrice a besoin de 15 idées de thèmes d’événement variées mais obtient sans cesse trois idées sûres et similaires. Quel changement de prompt aide le PLUS ? (Sélectionnez une réponse)

A. Demander de « meilleures idées ». B. Demander explicitement 15 idées distinctes de styles différents, sans filtrage pour l’instant, puis affiner dans une relance. C. Passer à Haiku pour la vitesse. D. Demander la seule meilleure idée.

Réponse : B. Le brainstorming récompense une quantité et une diversité explicites avant la convergence ; énoncer « 15 distinctes, styles différents, sans filtrage » élargit la phase divergente. « De meilleures idées » (A) est vague, le niveau de modèle (C) est sans rapport, et demander une seule idée (D) effondre la divergence.

Q18 · Un prompt demande à Claude d’« extraire toutes les actions » de notes de réunion, mais la sortie oublie les responsables et les dates. Quel est le MEILLEUR raffinement ? (Sélectionnez une réponse)

A. Spécifier les champs exacts : un tableau Action | Responsable | Échéance, avec « non assigné » là où aucun responsable n’est nommé. B. Demander une réponse plus longue. C. Utiliser la réflexion étendue. D. Coller les notes deux fois.

Réponse : A. L’extraction a besoin d’un schéma explicite et d’une règle pour les valeurs manquantes, ce qui la rend complète et vérifiable. La longueur (B), la réflexion (C) et le recollage (D) ne définissent pas les champs manquants.

Q19 · Claude formate sans cesse un rapport récurrent un peu différemment à chaque fois malgré une description écrite du format. Quelle est la correction la PLUS fiable ? (Sélectionnez une réponse)

A. Décrire le format avec encore plus de mots. B. Fournir un exemple parfait résolu de la mise en page exacte que Claude doit reproduire (few-shot). C. Augmenter la température. D. Lui demander d’« être cohérent ».

Réponse : B. Quand un format décrit ne tient pas, un exemple concret fixe le motif bien plus fiablement que davantage de description. Plus de mots (A) et « être cohérent » (D) ne sont pas actionnables ; la température (C) augmente la variation.

Q20 · Une demande en quatre parties (recherche, brief, accroches, calendrier) produit sans cesse un brief solide mais un calendrier faible et générique. Quelle est la MEILLEURE réponse ? (Sélectionnez une réponse)

A. Ajouter « améliore le calendrier ». B. Décomposer : exécuter le calendrier comme sa propre étape après le brief, en spécifiant semaines, jalons et dépendances sous forme de tableau. C. Passer à Opus pour l’ensemble. D. Demander une réponse globale plus longue.

Réponse : B. Une qualité inégale sur une demande regroupée est le motif du prompt surchargé ; isoler la partie faible comme sa propre étape bien spécifiée le corrige. « Améliore ça » (A) est vague, un modèle plus gros (C) ne traite pas le regroupement, et la longueur (D) est le mauvais levier.

À retenir

Un prompt fort énonce une mission, pas un sujet : rôle, contexte, tâche, format et contraintes.
Décomposez les tâches dépendantes regroupées et vérifiez entre les étapes.
Itérez avec des relances ciblées qui disent ce qu’il faut garder et ce qu’il faut changer — ne recommencez pas et ne régénérez pas à l’aveugle.
Faites correspondre le levier de prompt au type de tâche ; le verbe de l’énoncé le nomme généralement.
Utilisez des exemples few-shot pour verrouiller un motif subtil ou un format requis.
Spécifiez le format et la longueur explicitement ; cela rend la sortie vérifiable et consommable.
Fournissez des documents et ancrez-y la tâche : « utilisez uniquement le… joint ; si non précisé, dites-le. »
Levez l’ambiguïté avant de générer plutôt qu’après.
Séparez et étiquetez les parties d’un prompt mixte (instructions vs source vs question) et mettez la demande en dernier.
Ajoutez les bons éléments, pas plus de mots ; « sois rigoureux/précis » est un souhait, pas une spécification.
Les nouveaux chats ne se souviennent pas des précédents ; refournissez ou persistez la matière récurrente dans un Project.