Prompt Engineering pour différents LLM : quel modèle vous comprend le mieux ?

Le dilemme des prompts dans le quotidien B2B

Vous l’avez sûrement déjà vécu : Le prompt idéal pour ChatGPT donne des résultats médiocres avec Claude. Ce qui génère des réponses précises sur Perplexity produit des résultats superficiels sur Gemini.

Cette incohérence fait perdre chaque jour un temps précieux aux entreprises. Vos chefs de projet expérimentent différentes formulations, les équipes RH obtiennent des qualités inégales dans les offres d’emploi, et les services informatiques affrontent des résultats de documentation imprévisibles.

La cause ne réside pas dans un manque de compétence en IA de vos équipes. Chaque large language model a été conçu avec des objectifs distincts, entraîné sur des jeux de données variés et suit des principes d’architecture qui lui sont propres.

Mais concrètement, qu’est-ce que cela implique pour votre quotidien en entreprise ? Quelle stratégie de prompt fonctionne le mieux avec quel modèle ? Et surtout : comment exploiter ces différences de façon ciblée pour améliorer vos résultats business ?

La bonne nouvelle : Avec une compréhension claire des spécificités de chaque modèle, vous transformez ce défi en véritable avantage concurrentiel.

Pourquoi les LLMs réagissent différemment

Imaginez que vous donniez le même brief à quatre consultants différents. Chacun apporte ses expériences, méthodes de travail et façons de penser.

Les LLMs fonctionnent de la même manière. OpenAI a conçu GPT-4 comme un outil universel pour une grande diversité de tâches. Anthropic a modélisé Claude en se concentrant sur la sécurité et la pensée structurée. Perplexity s’est spécialisé dans la recherche factuelle, tandis que Google mise sur la multimodalité avec Gemini.

Ces objectifs de conception se reflètent dans les données d’entraînement. ChatGPT a appris à partir d’un large éventail de contenus web, de livres et de dialogues. Claude a bénéficié d’un entraînement supplémentaire sur l’argumentation logique et la prise de décision éthique.

Perplexity combine capacités linguistiques et recherche web en temps réel. Gemini a été optimisé dès le départ pour le texte, le code, l’image et la vidéo.

Même si l’architecture Transformer constitue la base commune, le nombre de paramètres, les mécanismes d’attention et les méthodes de fine-tuning sont fortement différenciés. Ce qui est un « input optimal » pour un modèle peut générer des résultats sous-optimaux pour un autre.

C’est pourquoi vous avez besoin de stratégies de prompt spécifiques à chaque modèle – et non d’une approche universelle.

ChatGPT/GPT-4 : Le généraliste polyvalent

ChatGPT est le « couteau suisse » des LLMs. OpenAI a développé GPT-4 pour une polyvalence maximale : de la rédaction créative à l’analyse, jusqu’à la génération de code.

Cette flexibilité fait de ChatGPT l’outil idéal pour débuter en entreprise. Vos équipes peuvent obtenir rapidement des résultats productifs, sans expertise technique poussée.

Structure de prompt optimale pour ChatGPT :

ChatGPT réagit particulièrement bien aux définitions de rôle claires. Démarrez vos prompts par « Vous êtes un… » ou « En tant qu’expert en… », cela active des domaines de connaissance précis dans le modèle.

Favorisez un style conversationnel. ChatGPT est optimisé pour le dialogue. Posez des questions de suivi, demandez des précisions ou sollicitez des alternatives.

Exemple de prompt business :

« Vous êtes un directeur commercial expérimenté dans le secteur des machines industrielles. Rédigez-moi une offre structurée pour une machine spéciale de traitement des métaux. Budget : 250 000 euros. Cible : fournisseurs de l’industrie automobile. Prenez en compte la technique, le délai de livraison et le package de services. »

ChatGPT traite également de manière fiable les requêtes complexes si vous construisez progressivement le contexte. Fournissez d’abord des informations d’arrière-plan, puis formulez la tâche principale.

Limites de ChatGPT :

L’accès aux informations récentes reste problématique. GPT-4 ne connaît pas les événements postérieurs à sa date limite d’entraînement. ChatGPT n’est donc pas adapté pour des recherches d’actualité.

Le modèle a parfois tendance à « halluciner » – inventer des faits plausibles. Vérifiez systématiquement les informations critiques auprès de sources fiables.

Pour des tâches très factuelles et précises, d’autres modèles sont préférables. ChatGPT brille pour les défis créatifs, communicatifs et stratégiques.

Claude : L’analyste structuré

Anthropic a développé Claude avec un objectif clair : sécurité, transparence et pensée systématique. Claude est ainsi le partenaire idéal pour les analyses complexes et les données sensibles en entreprise.

Claude raisonne étape par étape. Là où ChatGPT va parfois droit au but, Claude expose son cheminement. Cela crée de la confiance et de la transparence – des critères décisifs en B2B.

Stratégie de prompt optimale pour Claude :

Structurez vos prompts de façon hiérarchique. Claude gère particulièrement bien les demandes complexes et multi-parties lorsque vous utilisez des points de structuration clairs.

Demandez explicitement une approche pas à pas. Des formulations telles que « Analyse de façon systématique… » ou « Procède étape par étape… » activent les forces de Claude.

Exemple de prompt stratégique pour Claude :

« Analyse systématiquement le lancement de notre nouveau produit SaaS. Considère : 1) segmentation des cibles, 2) stratégies tarifaires, 3) canaux de go-to-market, 4) paysage des concurrents, 5) évaluation des risques. Pèse chaque facteur et propose des recommandations concrètes. »

Claude réagit de façon très positive aux contextes détaillés. Plus vous décrivez précisément votre entreprise, votre secteur et vos défis, meilleures seront les réponses.

Les points forts particuliers de Claude :

Sur les dilemmes éthiques et les questions de conformité, Claude démontre une compétence hors pair. Il a été entraîné spécialement pour une utilisation responsable de l’IA.

En analyse documentaire ou traitement de textes, Claude fournit souvent des résultats plus précis que ChatGPT. Sa capacité à résumer des documents longs de façon structurée est convaincante.

Claude est également excellent pour la planification stratégique. Il peut simuler différents scénarios et en évaluer méthodiquement les implications.

Limites de Claude :

Pour des séances de brainstorming rapides et spontanées, Claude peut se révéler trop « posé ». Son approche systématique prend du temps, ce qui peut freiner la créativité.

Sur des tâches techniques de codage, ChatGPT propose souvent des solutions plus pragmatiques. Claude a tendance à fournir des explications détaillées même sur des problèmes simples de programmation.

Perplexity : Le chercheur axé sur les faits

Perplexity répond à un problème fondamental des LLMs : le manque d’informations à jour. Grâce à la combinaison de capacités linguistiques et de recherche en temps réel, Perplexity fournit constamment des réponses actualisées et documentées.

Pour les entreprises, cela signifie : analyses de marché, veille concurrentielle et recherches de tendances se font enfin sans reprises manuelles fastidieuses.

Optimisation du prompt pour Perplexity :

Formulez vos questions comme des requêtes de recherche documentaire. Perplexity excelle lors de missions précises de fact-finding, moins sur le créatif ou le stratégique.

Spécifiez des périodes et des zones géographiques concrètes. Plus vos paramètres sont précis, plus les résultats seront pertinents.

Exemple de prompt pour Perplexity :

« Quelles entreprises allemandes de SaaS ont obtenu entre janvier et novembre 2024 des financements Series A supérieurs à 10 millions d’euros ? Classe par montant levé et cite les principaux investisseurs. »

Perplexity gère très bien les questions de suivi. Profitez de la fonction de conversation pour explorer un sujet en approfondissant étape par étape.

Compétences clés de Perplexity :

Pour la recherche de marché, Perplexity est imbattable. L’outil donne des chiffres, tendances et évolutions actualisés avec des sources citées.

La veille concurrentielle fonctionne parfaitement. Vous obtenez rapidement une vue d’ensemble des activités des concurrents, des lancements produits ou des changements stratégiques.

La veille sectorielle et l’analyse de tendances sont parmi les disciplines phares de Perplexity. Vos équipes peuvent s’informer sur l’évolution du secteur sans devoir réaliser des recherches chronophages.

Limites de Perplexity :

Pour la créativité ou la planification stratégique, Perplexity est moins adapté. L’outil se concentre sur la restitution des faits, et non sur la génération d’idées.

La qualité dépend fortement des sources disponibles en ligne. Dans des niches B2B très spécialisées, la base de données peut s’avérer maigre.

Perplexity ne peut naturellement pas intégrer de données internes à l’entreprise. Pour analyser des informations spécifiques à la société, d’autres outils restent indispensables.

Gemini : Le spécialiste multimodal

Google a développé Gemini comme première approche native multimodale. Texte, images, code et vidéos sont traités simultanément – un atout considérable pour les process métier modernes.

Vos équipes marketing peuvent optimiser ensemble textes et visuels de campagne. Les documentations techniques avec captures d’écran sont analysées dans leur globalité. Les présentations peuvent être évaluées de façon holistique.

Stratégies de prompts spécifiques à Gemini :

Exploitez consciemment les atouts multimodaux. Combinez instructions textuelles et éléments visuels pour des résultats plus précis.

Gemini gère très bien le passage d’un contexte média à un autre. Vous pouvez, au sein d’un même prompt, passer de l’analyse de texte à l’interprétation d’images.

Exemple de prompt multimodal pour Gemini :

« Analyse notre nouvelle brochure produit [PDF Upload]. Évalue sa clarté textuelle et ses éléments de design. Fais des suggestions concrètes d’amélioration, ciblées pour les acheteurs techniques PME. »

L’expertise deep learning de Google se retrouve dans la compréhension du code par Gemini. Pour le développement logiciel et la documentation technique, Gemini livre souvent des résultats très précis.

Les forces de Gemini en détail :

L’optimisation de présentations fonctionne parfaitement. Gemini analyse des decks dans leur ensemble et propose des améliorations concrètes de contenu comme de design.

Pour les documentations techniques enrichies d’éléments visuels, Gemini est le choix numéro 1. Captures d’écran, diagrammes et textes sont compris dans leur ensemble.

L’analyse de contenus vidéo ouvre de nouvelles possibilités. Tutoriels, webinaires ou démos produits peuvent être automatiquement transcrits et évalués.

Où Gemini montre ses limites :

Pour des tâches purement textuelles, Gemini offre rarement un avantage sur ChatGPT ou Claude.

L’intégration dans les workflows peut s’avérer plus complexe du fait des capacités multimodales, qui requièrent des interfaces spécifiques.

Pour les données d’entreprise très sensibles, les solutions Google sont souvent soumises à des exigences de conformité plus strictes que les éditeurs B2B spécialisés.

Stratégies de prompt pratiques en comparaison directe

La théorie, c’est une chose ; la pratique, c’en est une autre. Voici comment une même tâche business s’optimise différemment selon le LLM choisi.

Tâche : Création d’une offre d’emploi pour un chef de projet IA

Prompt optimisé pour ChatGPT :

« Vous êtes DRH expérimenté dans une entreprise innovante de taille moyenne. Rédigez une offre d’emploi attractive pour un chef de projet IA. Cible : professionnels technophiles avec 3-5 ans d’expérience. Style : moderne mais sérieux. Met l’accent sur l’équilibre vie privée/vie pro et les perspectives d’évolution. »

Prompt optimisé pour Claude :

« Élaborez systématiquement une offre d’emploi pour un chef de projet IA. Tenez compte : 1) profil requis (technique/fonctionnel), 2) missions principales, 3) avantages et perspectives, 4) culture d’entreprise, 5) processus de recrutement. Public cible : professionnels expérimentés du numérique. Propose pour chaque point des formules concrètes. »

Perplexity serait ici inadapté – la création d’offres d’emploi demande de la créativité bien plus que de la recherche web à jour.

Tâche : Veille concurrentielle sur un nouvel acteur du marché

Prompt optimisé pour Perplexity :

« Analyse l’entreprise allemande [Concurrent XY] pour la période 2023-2024. Points clés : gamme de produits, stratégie de prix, positionnement marché, équipe de direction, financement, couverture médiatique. Classe les résultats par pertinence et actualité. »

ChatGPT est ici limité à cause du manque de données récentes.

Principes universels de prompt, tous modèles :

La spécificité prime sur le général. « Rédige une stratégie marketing » obtient des réponses génériques. « Développe une campagne LinkedIn B2B pour décideurs industriels, budget 15 000 euros sur 3 mois » produit des propositions exploitables.

Définissez clairement votre rôle et celui du modèle. « En tant que directeur général d’une entreprise de 150 personnes, j’ai besoin de… » et « Vous êtes consultant expérimenté en… » donnent le contexte nécessaire.

Indiquez le format de sortie requis. « Structure la réponse en tableau avec… » ou « Organise en 3 points principaux avec sous-points… » facilite l’exploitation des résultats.

L’itération est clé. Aucun prompt n’est parfait du premier coup. Améliorez progressivement et intégrez les formulations qui fonctionnent dans vos modèles standards.

Implémentation B2B : Du test à l’utilisation productive

La meilleure stratégie de prompt ne vaut rien sans une implémentation structurée. Voici la méthode Brixon éprouvée pour une intégration IA durable.

Phase 1 : Pilotes (4-6 semaines)

Lancez-vous avec 3 à 5 cas d’usage concrets de votre quotidien. Choisissez des tâches fréquentes avec des critères de qualité clairs.

Testez chaque cas avec 2 à 3 modèles différents. Documentez les variantes de prompt et la qualité des résultats de façon systématique.

Exemple dans l’industrie : documentations techniques, textes d’offre, consignes de service conviennent parfaitement pour démarrer.

Phase 2 : Formation des équipes (2-3 semaines)

Formez vos collaborateurs aux prompts les plus performants. Mais attention : les copier-coller bruts ne servent à rien. Vos équipes doivent comprendre les principes pour les appliquer avec souplesse.

Créez ensemble des bibliothèques de templates pour les tâches récurrentes. Ces modèles deviennent des actifs précieux pour l’entreprise.

Mettez en place des boucles de feedback : les prompts efficaces doivent être documentés et partagés.

Phase 3 : Passage à l’échelle (en continu)

Intégrez les outils IA dans les processus existants, pas dans des circuits parallèles. L’adoption et le ROI dépendent de cette intégration fluide.

Mesurez les gains de productivité concrets. Économies de temps, amélioration qualitative et réduction des coûts doivent être quantifiables.

Développez des power users internes, véritables relais IA. Ces champions accélèrent la diffusion et épaulent les collègues sur les défis quotidiens.

Gouvernance et assurance qualité :

Définissez des règles claires pour l’utilisation de l’IA. Quelles données peuvent être traitées ? Quels livrables nécessitent une validation humaine ?

Mettez en place des processus de relecture pour les outputs critiques. L’IA accélère les workflows, mais ne remplace pas le contrôle d’expert.

Prévoyez des évaluations régulières des outils. Le marché IA évolue vite – de nouveaux modèles peuvent rapidement dépasser les solutions en place.

La clé réside dans l’approche systématique. Les entreprises qui réussissent avec l’IA commencent petit, apprennent vite et déploient intelligemment. Brixon vous accompagne avec des méthodes éprouvées et des résultats mesurables.

Questions fréquentes