Dans le post précédent, j'ai expliqué comment la qualité du produit final lors du travail avec l'IA dépend du modèle lui-même. Mais même le réseau neuronal le plus cher et le plus avancé peut produire un résultat "bon marché". Parfois, je vois des collègues jeter en une seule ligne dans la boîte de dialogue « rédige une instruction sur la sécurité électrique » et une minute plus tard, déçus, dire : l'IA est faible, elle a encore noyé le poisson. Le problème n'est pas le modèle, mais l'opérateur.

Ce qui est saisi en entrée de l'IA s'appelle en langage professionnel un prompt, et la compétence à travailler avec cette entrée s'appelle l'ingénierie des prompts. Ma philosophie est que le prompt n'est pas une question ni une requête, c'est un cahier des charges pour l'exécutant. De la même manière que vous n'écrivez pas à un employé « fais quelque chose sur la sécurité électrique », mais que vous donnez un contexte, un exemple, des contraintes et un format, la même logique s'applique avec l'IA.

Pour moi, j'ai dégagé cette formule d'un prompt FORT :

1. Rôle. Qui parle : « Tu es un méthodologue en sécurité au travail avec 15 ans d'expérience », et le modèle se reconfigure pour ce rôle - ton, densité, vocabulaire.
2. Contexte. Ce qu'il est important de savoir sur la situation : entreprise, secteur, objectif, contraintes de l'environnement - sans contexte, l'IA donne une « moyenne internet ».
3. Tâche. Ce qu'il faut faire exactement : un verbe, un résultat, sans « et en passant ». Tâche floue = réponse floue.
4. Exemple. Un échantillon d'entrée et un échantillon de sortie : par analogie, le modèle fonctionne nettement mieux que par description. Un bon exemple économise deux corrections.
5. Contraintes. Ce qui est interdit, ce qui est obligatoire, ce qui est prohibé : « n'utilise pas d'anglicismes », « base-toi uniquement sur le PTEEP », « pas plus de 5 points ».
6. Format de sortie. Tableau, checklist, json, paragraphe pour envoi, présentation. Le format change l'applicabilité de la réponse plus qu'il n'y paraît.

Et maintenant, parlons de la charge de travail, collègues de l'ATELIER. Un prompt fort ne prend pas cinq secondes, mais si ce n'est pas une heure de travail, c'est une soirée : formulation du rôle, recherche et adaptation de deux ou trois exemples, jusqu'à une vingtaine d'itérations de test. Cela semble beaucoup, mais ensuite, ce même prompt fonctionne des centaines de fois avec des données d'entrée différentes, retournant toujours une réponse de la qualité souhaitée. En termes de gain de temps, c'est comparable à la rédaction d'un bon modèle de document, mais plusieurs ordres de grandeur plus puissant.

Il y a quelques jours, j'écrivais sur les modèles « domestiques » et « professionnels » - avec les prompts, c'est la même histoire. Un prompt domestique, c'est une ligne dans le chat. Un prompt professionnel, c'est une construction d'ingénierie que l'on assemble une fois et que l'on exploite ensuite comme un actif expert professionnel, une compétence.

Le prompt est une nouvelle littératie - pas un truc, pas de la magie, mais une compétence qu'il faut désormais entraîner comme on a appris autrefois à travailler dans Excel. Ceux qui l'ont déjà compris économisent des dizaines d'heures par semaine. Ceux qui ne l'ont pas encore compris continuent de se fâcher contre l'IA parce que la tâche est mal formulée.

Dans les prochains posts, je montrerai des prompts concrets pour les tâches de SST : instructions, enquêtes, évaluation des risques, choix des EPI. En parallèle, je les rassemble dans une bibliothèque pour les collègues de l'ATELIER.

Alors oui, chers camarades : travailler avec l'IA, c'est bien. Mais travailler avec le bon prompt, c'est encore mieux.

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