Une formation prompt engineering apprend à ton équipe à obtenir d'un modèle d'IA un résultat fiable, pas un coup de chance. Elle couvre la structure d'un bon prompt (rôle, contexte, tâche, contraintes, format, exemples), le geste d'itération pour corriger une réponse, les limites du modèle, et le moment où un prompt ne suffit plus et où il faut un workflow ou un agent. Le tout en français, sur les cas réels de l'équipe, pas sur des astuces virales.
Cette page est le volet prompt engineering de ma formation IA en Suisse romande : même approche praticien, centrée ici sur l'art d'écrire des prompts qui tiennent.
« Prompt engineering » est devenu un mot à la mode, souvent réduit à des listes de formules à copier-coller. Sur le terrain, ça donne trois symptômes que je retrouve presque partout :
Des recettes copiées-collées : des prompts « magiques » récupérés sur les réseaux, collés sans comprendre pourquoi ils marchent. Le jour où le cas change, plus personne ne sait les adapter.
Des résultats en loterie : la même personne obtient une réponse excellente le matin, inutilisable l'après-midi. Sans méthode, la qualité dépend de la chance, pas du savoir-faire.
Un savoir qui ne circule pas : chacun a ses trucs, personne ne les formalise. L'équipe n'apprend rien collectivement et repart de zéro à chaque tâche.
Un prompt efficace n'a rien de mystérieux. Il donne au modèle ce dont un bon collègue aurait besoin pour faire le travail : un rôle (« tu es responsable qualité »), du contexte (le document, l'objectif, le public), une tâche précise, des contraintes (longueur, ton, ce qu'il ne faut pas faire), un format de sortie attendu, et si possible un exemple. Puis on relit, on corrige, on relance. C'est cette structure, et le geste d'itération, que la formation ancre.
Aucune formule à mémoriser : une trame à comprendre une fois, puis à appliquer à n'importe quelle tâche, dans n'importe quel outil. C'est ce qui la rend durable même quand les modèles changent.
Pas un tour d'horizon de l'IA. Quatre gestes concrets, entraînés sur les tâches réelles de ton équipe.
Rôle, contexte, tâche, contraintes, format : la trame qui transforme une question vague en consigne exploitable. Sur tes propres tâches, pas des exemples d'école.
Ce que le modèle doit savoir pour être pertinent, et ce qui le parasite. Coller le bon document, cadrer l'objectif, préciser le public visé.
Lire une réponse d'un œil critique, repérer une erreur plausible (hallucination), reformuler pour corriger. Le prompt engineering, c'est surtout ce va-et-vient.
Ce qu'un prompt ne réglera jamais, et le moment où il faut un workflow ou un agent qui enchaîne les étapes. Savoir s'arrêter au bon endroit fait gagner un temps fou.
L'IA générative est déjà dans tes équipes. La question n'est pas de leur donner des formules toutes faites, mais de leur apprendre à raisonner devant un modèle. Voici comment je vois le prompt engineering en entreprise.
Aux États-Unis, la part de travailleurs qui utilisent l'IA dans leur travail est passée de 16% à 21% en un an, mesurée par le Pew Research Center sur un échantillon représentatif de 8 750 adultes1. Mais l'usage se concentre : 28% des diplômés du supérieur s'appuient sur l'IA au travail, contre 20% un an plus tôt, quand la progression reste faible chez les moins diplômés. Autrement dit, de plus en plus de gens « se servent » de l'IA, mais peu ont appris à le faire méthodiquement. C'est exactement l'écart qu'une formation prompt engineering vient combler : passer de « j'ai essayé » à « je sais formuler pour obtenir ce dont j'ai besoin ».
Le réflexe le plus courant est de taper une demande, de récupérer une réponse moyenne, et de conclure que « l'IA n'est pas si forte ». Le prompt engineering, c'est l'inverse : on considère la première réponse comme un brouillon, on identifie ce qui cloche, on précise la consigne, on relance. Ce va-et-vient, personne ne le découvre par hasard ; il s'enseigne et il se pratique. Les données d'Atlassian, sur 12 000 collaborateurs, montrent d'ailleurs que les équipes perdent 25% de leur temps rien qu'à chercher la bonne information2 : une partie de ce temps se récupère quand chacun sait formuler une demande claire et l'affiner au lieu d'abandonner à la première réponse tiède.
Un bon prompt règle une tâche ponctuelle. Dès qu'elle se répète, touche un gros volume ou doit agir dans tes outils, le chat manuel montre ses limites. C'est là qu'on passe à un agent IA ou à un workflow qui enchaîne les étapes de façon fiable. La formation ne s'arrête pas au prompt : elle apprend à reconnaître cette frontière, pour ne pas s'épuiser à bricoler à la main ce qui mérite d'être automatisé. Toujours chez Atlassian, 37% des équipes disent que l'IA leur a déjà fait perdre du temps ou partir dans la mauvaise direction3 : souvent parce qu'on a demandé à un chat ce qui relevait d'un vrai système.
Je suis honnête sur un point : le prompt engineering évolue vite. Les modèles changent, certaines techniques d'aujourd'hui seront inutiles demain. C'est pourquoi je n'enseigne pas un classeur de formules, mais une façon de raisonner qui reste valable quel que soit l'outil : structurer, contextualiser, itérer, vérifier, connaître les limites. Ces réflexes se transfèrent de ChatGPT à Claude, d'une version à la suivante, sans repartir de zéro. Pour les équipes qui veulent approfondir sur Claude, l'outil que j'utilise moi-même au quotidien, il existe une journée dédiée, la formation LIMITLESS. Côté crédibilité, je préfère être clair : je n'ai pas un profil de formateur. Au quotidien, je conçois et je fais tourner des automatisations IA pour des PME romandes, et j'écris des prompts pour de vrais systèmes en production. Ce que je montre en formation, c'est exactement mon métier le reste de la semaine.
Un parcours court, construit sur ton entreprise. Pas de catalogue : chaque atelier est préparé sur tes tâches réelles.
Un questionnaire court : quelles tâches reviennent, quels outils, ce que chacun demande déjà à l'IA. On construit la formation sur ce terrain, pas sur un catalogue.
En atelier, on prend tes vrais documents et on transforme des demandes vagues en prompts structurés. Chacun voit la différence en direct sur son propre poste.
Le cœur de la journée : lire une réponse, repérer ce qui cloche, corriger la consigne, relancer. Le réflexe qui sépare l'usage sauvage du niveau pro.
Un suivi quelques semaines après pour voir ce qui a pris. Et quand une tâche mérite mieux qu'un prompt, je construis le workflow ou l'agent qui l'automatise.
Chaque entreprise a ses gestes répétitifs. Je pars de ton métier, de tes outils et de tes contraintes pour construire une automatisation utile, fiable et documentée.
Bexio, Abacus, Winbiz, Odoo, saisie, rapprochement, reporting client.
Voir le serviceRecherche, synthèse de dossiers, rédaction, secret professionnel, hébergement suisse.
Voir le serviceComptes-rendus, courriers, rappels patients, données sensibles hébergées selon ton besoin.
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Voir le serviceRéservations, avis Google, newsletters, réputation, temps administratif réduit.
Voir le serviceTon métier n'est pas dans la liste ? Les services généraux couvrent les autres secteurs →
des travailleurs américains utilisent désormais l'IA dans leur travail, contre 16% un an plus tôt (Pew Research Center, 2025)1
des diplômés du supérieur s'appuient sur l'IA au travail, contre 20% en 2024 : l'écart de compétence se creuse (Pew Research Center)1
gagnées chaque jour par les collaborateurs qui utilisent bien l'IA (Atlassian, 2025)3
Selon ton secteur et ton ROI, on peut mixer API puissantes (Claude, ChatGPT avec accord DPA et zéro entraînement) et modèles souverains hébergés en Suisse. Pour les cabinets réglementés, une offre dédiée 🇨🇭 Souveraineté.
Chez toi, chez moi en Suisse (Infomaniak, ISO 27001), ou un mix. On choisit ensemble ce qui fait sens.
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Tu sais exactement où vont tes données et pourquoi. Conformité nLPD, documentation complète, zéro rétention forcée.
Les questions qui reviennent le plus souvent. Si la tienne n'y est pas, écris-moi.
C'est l'art de formuler une demande pour qu'un modèle d'IA produise un résultat utile et réutilisable, au lieu d'une réponse au hasard. Concrètement : donner un rôle et du contexte, découper la tâche, montrer un exemple, imposer un format, puis corriger le tir. Ce n'est pas une liste de formules magiques, c'est une méthode de raisonnement.
Non. On écrit des prompts en français, pas du code. La formation s'adresse à des équipes non techniques : direction, administration, vente, RH. Si tu sais écrire une consigne claire à un collègue, tu peux apprendre à écrire un bon prompt.
Oui, tout se passe en français : les explications, les exemples, les prompts qu'on écrit ensemble. Les modèles comme ChatGPT ou Claude travaillent très bien en français, à condition de leur donner des consignes précises. C'est justement ce qu'on entraîne.
Certaines astuces oui, la méthode non. Le prompt engineering évolue vite, donc je n'enseigne pas des recettes figées mais une façon de raisonner : structurer, donner du contexte, itérer, vérifier. Ces réflexes tiennent quel que soit le modèle et quelle que soit sa version.
Dès qu'une tâche se répète, touche à un gros volume ou exige d'agir dans tes outils, un prompt seul montre ses limites. Là, il faut un workflow ou un agent IA qui enchaîne les étapes de façon fiable. La formation apprend justement à repérer cette frontière.
Moi, David Zbinden. Je n'ai pas un profil de formateur : au quotidien, je conçois et je fais tourner des automatisations IA pour des PME romandes, et j'écris des prompts pour de vrais systèmes en production. Je passe aussi le Brevet fédéral de Spécialiste en IA Business (CEFCO).
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