ChatGPT vs Claude : comment rédiger des prompts pour chacun

ChatGPT vs Claude : comment rédiger des prompts pour chacun

Un travail fiable avec l'IA commence par un accord explicite sur ce qui doit être produit et sur la manière dont cela sera évalué. Ce document propose un cadre opérationnel plutôt qu'un classement de produits ou la promesse qu'une astuce de prompt résoudra chaque tâche. Lorsque les capacités dépendent d'un modèle particulier, d'un compte ou d'une intégration, vérifiez-les dans l'environnement que vous utilisez réellement.

Points clés à retenir

• Définissez le résultat souhaité avant de choisir une syntaxe ou des outils.
• Séparez les instructions, les éléments de preuve à l'appui et les exemples illustratifs.
• Rendez les contraintes vérifiables et attribuez la responsabilité des décisions importantes.
• Évaluez des résultats représentatifs plutôt que de vous fier à une seule réponse impressionnante.
• Utilisez le Brief Prompting (le prompting par brief) pour recueillir le contexte manquant avant l'exécution.

Commencer par la même définition de tâche

Les comparaisons se focalisent souvent sur la « personnalité » du modèle alors que la principale source de variation réside dans un brief incomplet. Les deux systèmes ont besoin de connaître le résultat attendu, le public cible et le périmètre des sources. Établissez ces éléments avant d'adapter la syntaxe. Sinon, vous risquez d'attribuer une amélioration au modèle alors que la seconde tentative incluait simplement des informations omises lors de la première.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Objectif : rédiger un e-mail d'intégration. Public : nouveaux administrateurs. Résultat : configuration terminée. Source : guide de configuration fourni. Contrainte : ne pas inventer de fonctionnalités ni promettre d'assistance non mentionnée dans le guide.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Une comparaison utile maintient le livrable visé constant. Si vous demandez à un système une synthèse opérationnelle et à l'autre une analyse détaillée, les résultats ne permettent pas de juger valablement de la pertinence des modèles. Normalisez d'abord la tâche, puis examinez les points où chaque réponse nécessite des corrections.

Utiliser le markdown par défaut pour ChatGPT

Les titres en markdown permettent à une personne d'inspecter et de réviser facilement une consigne. Séparez la tâche, le contexte, les exigences et le format de sortie plutôt que de les mélanger dans un seul paragraphe. Il s'agit d'une convention pratique, non d'une règle absolue stipulant que ChatGPT ne peut pas interpréter le XML ou la prose ordinaire. La clarté des libellés compte plus que la mise en forme décorative.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

# Objectif
Expliquer le processus de migration à un client non technique.
# Sources
Utiliser uniquement le guide fourni.
# Sortie
Cinq étapes numérotées, suivies des questions en suspens.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Ne transformez pas une convention de formatage en superstition. Si une structure de titres simple fonctionne bien dans les deux systèmes, elle peut constituer le standard commun le plus simple. Ajoutez des balises lorsque des délimitations plus nettes sont nécessaires, et non parce que chaque tâche exigerait un langage de balisage complexe.

Utiliser le XML par défaut pour Claude

Les balises de type XML sont utiles pour séparer les instructions des documents de référence, en particulier lorsqu'un brief contient plusieurs fichiers ou exemples. Choisissez des noms de balises explicites et conservez une imbrication simple. Les balises créent des limites ; elles n'authentifient pas le contenu et n'empêchent pas toutes les erreurs de suivi des consignes. Claude peut également travailler avec du markdown et du langage naturel.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

<goal>Expliquer le processus de migration à un client non technique.</goal>
<sources>Insérer le guide de migration validé ici.</sources>
<output>Cinq étapes numérotées suivies des questions en suspens.</output>

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Un exemple de référence ne doit jamais élargir implicitement l'autorisation d'utiliser des données sensibles. Avant de coller du matériel dans l'un ou l'autre système, vérifiez qu'il est approuvé pour cet environnement. Supprimez les informations personnelles et les contenus confidentiels qui ne sont pas indispensables à la transformation prévue.

Transposer le sens plutôt que la simple ponctuation

Une conversion réussie d'un modèle à l'autre préserve les priorités et le périmètre des sources. N'allez pas entourer aveuglément un prompt confus de balises en supposant qu'il est amélioré. Supprimez d'abord les consignes contradictoires, clarifiez les exigences obligatoires et distinguez les exemples des faits établis. Exprimez ensuite ce même brief en utilisant la structure que votre équipe peut maintenir le plus facilement.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Conserver l'objectif, le public cible, les restrictions factuelles et les critères d'acceptation. Convertir les titres en balises explicites sans ajouter de nouvelles exigences ni affaiblir les contraintes existantes.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Une comparaison utile maintient le livrable visé constant. Si vous demandez à un système une synthèse opérationnelle et à l'autre une analyse détaillée, les résultats ne permettent pas de juger valablement de la pertinence des modèles. Normalisez d'abord la tâche, puis examinez les points où chaque réponse nécessite des corrections.

Donner un rôle précis aux exemples

Les exemples peuvent illustrer le ton, le niveau de détail ou la mise en page, mais le modèle doit savoir quelle caractéristique imiter. Un article de référence peut avoir le bon rythme mais des affirmations factuelles inexactes. Étiquetez-le en conséquence. Les références réelles publiées sont utiles lorsqu'elles sont examinées pour leur pertinence, et non traitées comme d'autorité incontestable ou recopiées dans la réponse finale.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Utiliser la référence uniquement pour la longueur des paragraphes et la concision. Ne pas réutiliser sa formulation, ses statistiques, ses noms d'entreprises ou ses affirmations factuelles. Utiliser la fiche d'information validée pour le contenu.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Ne transformez pas une convention de formatage en superstition. Si une structure de titres simple fonctionne bien dans les deux systèmes, elle peut constituer le standard commun le plus simple. Ajoutez des balises lorsque des délimitations plus nettes sont nécessaires, et non parce que chaque tâche exigerait un langage de balisage complexe.

Rendre explicite le traitement des sources

Ni un ton assuré ni une citation soignée ne prouvent qu'une réponse est solidement étayée. Fournissez directement les sources lorsque l'exactitude dépend de documents spécifiques, et exigez des renvois vérifiables à ces sources. Si la navigation web est disponible, définissez-en le périmètre et exigez une vérification. La disponibilité des outils varie selon les produits, les comptes et les configurations ; ne présumez pas que chaque session permet la recherche en ligne.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Pour chaque affirmation factuelle importante, identifier la section source correspondante. Si la source n'établit pas l'affirmation, l'omettre ou la qualifier de non résolue. N'inventer ni URL ni citation.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Un exemple de référence ne doit jamais élargir implicitement l'autorisation d'utiliser des données sensibles. Avant de coller du matériel dans l'un ou l'autre système, vérifiez qu'il est approuvé pour cet environnement. Supprimez les informations personnelles et les contenus confidentiels qui ne sont pas indispensables à la transformation prévue.

Spécifier les résultats du raisonnement, non les réflexions internes

Pour les tâches analytiques, demandez une explication concise, les hypothèses pertinentes et des vérifications que le lecteur peut auditer. Une consigne exigeant de révéler chaque pensée interne est superflue et peut ne pas être prise en charge. Concentrez-vous sur le travail observable : calculs, sources, alternatives et limites. Adaptez la profondeur de l'explication demandée à la décision que le lecteur doit prendre.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Recommander une option. Fournir les preuves déterminantes, les hypothèses clés, le principal compromis et un point de contrôle susceptible d'invalider la recommandation. Conserver une explication concise et vérifiable.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Une comparaison utile maintient le livrable visé constant. Si vous demandez à un système une synthèse opérationnelle et à l'autre une analyse détaillée, les résultats ne permettent pas de juger valablement de la pertinence des modèles. Normalisez d'abord la tâche, puis examinez les points où chaque réponse nécessite des corrections.

Traiter les données structurées comme une exigence distincte

Les tableaux markdown et les instructions délimitées en XML ne constituent pas une sortie structurée exploitable par machine au sens strict. Si un logiciel doit consommer la réponse, définissez le schéma de sortie réel. Utilisez les fonctionnalités natives de sortie structurée lorsqu'elles sont disponibles et validez le résultat en dehors du modèle. Des types de données corrects ne garantissent pas la justesse du sens : appliquez donc vos règles métier séparément.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Renvoyer un objet JSON contenant status, summary et source_ids. Si des preuves manquent, utiliser le status needs_review et un tableau source_ids vide. Ne pas inclure de commentaires autour du JSON.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Ne transformez pas une convention de formatage en superstition. Si une structure de titres simple fonctionne bien dans les deux systèmes, elle peut constituer le standard commun le plus simple. Ajoutez des balises lorsque des délimitations plus nettes sont nécessaires, et non parce que chaque tâche exigerait un langage de balisage complexe.

Comparer les modèles avec des tests contrôlés

Exécutez les deux systèmes sur le même brief et le même jeu de sources, puis comparez-les par rapport à une grille d'évaluation explicite. Répétez les essais lorsque la variabilité compte. Enregistrez la version exacte du modèle et les paramètres pertinents au lieu de considérer ChatGPT ou Claude comme une entité immuable. Les dénominations commerciales recouvrent des modèles, des outils et des fonctionnalités au niveau du compte qui évoluent en permanence.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Évaluer les deux sorties selon la fidélité aux sources, la réalisation de la tâche, l'adéquation au public cible et le respect du format. Citer des passages précis. Ne pas avantager une réponse uniquement parce qu'elle est plus verbeuse.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Un exemple de référence ne doit jamais élargir implicitement l'autorisation d'utiliser des données sensibles. Avant de coller du matériel dans l'un ou l'autre système, vérifiez qu'il est approuvé pour cet environnement. Supprimez les informations personnelles et les contenus confidentiels qui ne sont pas indispensables à la transformation prévue.

Itérer avec des retours ciblés

Lorsqu'un premier jet est décevant, identifiez précisément le défaut. Demander de « faire mieux » donne peu de direction au modèle et risque de dégrader des parties qui fonctionnaient déjà. Conservez les sections validées et spécifiez la plus petite modification nécessaire. Si le problème vient d'un manque de sources, fournissez les éléments nécessaires au lieu de demander une réécriture plus péremptoire.

Une mise en œuvre pratique

Commencez par une tâche réelle qu'une personne peut relire. Identifiez les informations que le modèle doit recevoir, la décision qu'il est autorisé à prendre et le moment où un être humain doit assumer la responsabilité. Inscrivez ces limites dans le brief avant de générer le livrable. Cela garantit la lisibilité du flux de travail, même lorsque le modèle sous-jacent change.

Conserver la structure et les faits vérifiés. Réécrire uniquement l'introduction pour un public technique sceptique. Supprimer les bénéfices non étayés et lister séparément les preuves manquantes.

Évaluez le résultat par rapport à la demande, et non sur son style ou son élégance de surface. Vérifiez si les informations requises sont présentes, si des hypothèses non étayées sont apparues et si le lecteur visé peut agir à partir de la réponse. Si une exigence n'est pas respectée, nommez explicitement ce défaut au lieu de demander une amélioration vague.

Une comparaison utile maintient le livrable visé constant. Si vous demandez à un système une synthèse opérationnelle et à l'autre une analyse détaillée, les résultats ne permettent pas de juger valablement de la pertinence des modèles. Normalisez d'abord la tâche, puis examinez les points où chaque réponse nécessite des corrections.

Une checklist opérationnelle réutilisable

Étape	Décision requise	Preuve de finalisation
Brief	Quels sont le résultat visé et le public cible ?	Un objectif écrit et des critères d'acceptation
Données d'entrée	Quelles sont les sources de référence ?	Des sources étiquetées et à jour
Exécution	Que le modèle est-il autorisé à faire ?	Des limites explicites sur les outils et le format de sortie
Relecture	Qui valide le résultat ?	Un relecteur désigné et des corrections consignées
Maintenance	Quand les instructions doivent-elles évoluer ?	Un responsable de version et des notes d'évaluation

Utilisez cette liste de contrôle comme support d'échange, non comme un simple exercice de conformité. Si une ligne n'a pas de réponse claire, la tâche est probablement sous-spécifiée. Réglez la décision manquante ou réduisez délibérément le périmètre du livrable. Une version provisoire aux limites bien définies est souvent plus utile qu'une réponse en apparence complète bâtie sur des hypothèses cachées.

Mettre le brief en pratique

PromptDeck transforme une idée brute en un prompt prêt à coller en vous guidant à travers une série de fiches-questions. Le format Rapide comprend environ huit questions, le Standard une quinzaine et l'Approfondi environ vingt-cinq. Choisissez le niveau de détail en fonction de la complexité et des enjeux, sans supposer qu'un questionnaire plus long est toujours préférable.

La méthode recueille l'objectif, le public cible, le contexte, les contraintes, le ton, le format, les exemples, les éléments à éviter et les critères de réussite. PromptDeck génère des titres markdown pour ChatGPT et des balises XML pour Claude. Il peut également rechercher des exemples réels publiés sur le web, et dispose d'un connecteur ChatGPT/Claude. Examinez les références avant de vous fier à leurs données factuelles ou de les utiliser comme modèles stylistiques.

Un prompt gratuit est inclus. L'offre Pro est à 9 € par mois pour 100 crédits, ou 79 € par an. Essayez PromptDeck gratuitement sur une tâche que vous maîtrisez déjà suffisamment pour évaluer le résultat. Comparez le livrable avec votre processus habituel et notez ce qui s'est amélioré, ce qui a encore nécessité des retouches et quelle information manquante aurait permis d'éviter cette révision.

Pour approfondir la méthode sous-jacente, consultez le guide du Brief Prompting et apprenez le Brief Prompting. Explorez des points de départ concrets dans la bibliothèque, ou relisez les erreurs de prompt fréquentes. L'objectif n'est pas d'accumuler des modèles types, mais de rendre chaque demande importante plus simple à spécifier et à vérifier.

FAQ

Un meilleur prompt garantit-il un résultat exact ?

Non. Des instructions claires créent les meilleures conditions pour obtenir une réponse utile, mais les modèles peuvent toujours mal interpréter les sources ou formuler des affirmations non vérifiées. Contrôlez les faits essentiels et prévoyez une relecture humaine adaptée avant toute décision importante ou publication.

Les prompts plus longs sont-ils toujours plus efficaces ?

Non. Un contexte pertinent et des priorités nettes comptent davantage que la longueur. Supprimez les éléments redondants et levez les contradictions. Utilisez un brief plus développé lorsque la complexité l'exige, et non pour vous dispenser de trancher ce qui compte vraiment.

Un même brief peut-il fonctionner avec ChatGPT et Claude ?

Oui. Conservez l'objectif, les sources, les contraintes et les critères d'acceptation, puis adaptez la présentation si nécessaire. Les titres markdown et les balises XML sont des choix pratiques de mise en forme, pas des exigences absolues ni des garanties de performance.

Quand une équipe doit-elle recourir à un questionnaire guidé plutôt qu'à un template ?

Utilisez un questionnaire guidé lorsque le demandeur a une idée générale mais n'a pas encore défini le public, les limites ou les critères de réussite. Utilisez un template stable lorsque ces décisions sont déjà arrêtées et que le flux de travail se répète avec des données prévisibles.

Que faire lorsqu'une source fait défaut ?

Demandez la source manquante, restreignez le périmètre de la tâche ou signalez la conclusion comme non résolue. N'incitez pas le modèle à combler un manque de preuves par des affirmations péremptoires. Une limite clairement formulée est bien plus utile qu'une réponse non étayée.