Vous avez probablement vu passer cette information : Google propose son certificat « Prompting Essentials », un parcours de 10 heures qui promet de faire de vous un spécialiste du prompt engineering.
Si, comme beaucoup, vous manquez de temps pour visionner l’intégralité des vidéos, vous êtes au bon endroit : cet article rassemble, en un peu plus de trois mille mots, l’essentiel des méthodes, astuces et bonnes pratiques enseignées par les ingénieurs IA de Mountain View.
Vous découvrirez non seulement comment rédiger des requêtes efficaces pour Gemini, ChatGPT, Claude ou n’importe quel autre modèle, mais aussi comment intégrer ces outils dans votre flux de travail quotidien – de la génération d’un rapport à la création d’un agent conversationnel sur‑mesure.
Prenez un café, installez‑vous confortablement : les dix heures de cours commencent maintenant et tiendront en quelques minutes de lecture, sans compromis sur la profondeur ni sur la clarté, avec en bonus un détour par des usages marketing et SEO rarement évoqués dans la documentation officielle.
Pourquoi Google consacre 10 heures au prompt engineering ?
Lorsque Sundar Pichai répète que « l’IA sera aussi déterminante que l’invention de l’électricité », il rappelle implicitement une vérité : sans consignes précises, même le plus puissant des modèles ne produit que des réponses génériques.
Google estime ainsi que 80 % de la qualité d’un résultat dépend de la formulation du prompt.
D’où l’importance de normaliser, d’outiller et d’itérer vos requêtes plutôt que de vous reposer sur l’intuition ou, pire, sur des copier‑coller improvisés.
La formation insiste sur deux bénéfices concrets : d’abord la prévisibilité (obtenir le résultat attendu du premier coup), ensuite la scalabilité (industrialiser ces requêtes au sein d’un service, d’un no‑code ou d’un script).
Si vous souhaitez suivre les 10 heures que Google propose, vous pouvez suivre le lien suivant: Grow with Google / Prompting Essentials
C’est exactement ce que le framework TCREI se propose de garantir. Comprendre ce cadre, c’est se doter d’une grammaire universelle applicable à tous les générateurs, aujourd’hui et demain.
Le framework TCREI : la grammaire universelle du prompt selon Google
T pour Tâche : définir l’action sans ambiguïté
Tout prompt débute par la tâche à accomplir. Google recommande deux filtres simples, préciser :
- le Persona de l’IA (par exemple « Agissez comme un rédacteur SEO senior »)
- le format de la réponse (par exemple « Rédigez un article de 2 100 mots structuré en H2 »).
Ce double ciblage supprime d’emblée l’ambiguïté et évite à l’IA de divaguer. Vous gagnez du temps et, surtout, vous réduisez les ajustements ultérieurs.
Plus la tâche est complexe, plus vous avez intérêt à la découper en micro‑consignes.
Un modèle suit une instruction après l’autre ; il reproduit rarement les sous‑objectifs implicites que vous avez en tête.
Énoncez‑les clairement et vous verrez votre taux de « premier jet satisfaisant » grimper en flèche.
Pas le temps de lire ?
Retrouver les 10 heures de la formation Google résumées en 57 minutes :
C pour Contexte : peindre le décor avant de réclamer la peinture
L’IA raisonne par corrélations ; elle doit donc connaître votre environnement pour fournir une réponse adaptée.
Mentionnez votre audience, vos contraintes de temps, vos objectifs marketing, votre budget ou les habitudes de votre lecteur idéal.
Un prompt sans contexte est l’équivalent numérique d’un GPS sans destination précise : l’outil saura rouler, mais pas forcément vers le bon endroit.
Le contexte inclut aussi la voix éditoriale – ton pédagogique, humour discret ou approche journalistique – et les impératifs SEO, comme l’usage d’un champ sémantique donné.
N’hésitez pas à partager un extrait d’article existant : le modèle détecte le style et se raccorde naturellement.
R pour Références : montrer l’idéal plutôt que décrire l’abstrait
Le « few‑shot prompting » – insérer des exemples de sortie parfaite – sert de boussole. Google conseille de fournir de deux à cinq références lorsque vous attendez un style ou un format très spécifique.
Soumettre un unique modèle (« one shot ») fonctionne parfois, mais la diversité d’exemples réduit les hallucinations et améliore la cohérence.
Ces références n’ont pas besoin d’être longues : un paragraphe suffira à guider le ton, une URL à préciser la mise en forme, une capture d’écran à inspirer la structure d’une fiche produit.
Pensez à anonymiser les données sensibles ; l’IA n’a pas besoin des noms de vos clients pour reproduire votre storytelling.
E pour Évaluation : dialoguer avec l’IA plutôt que l’interroger passivement
Une fois le premier jet obtenu, demandez‑lui d’auto‑critiquer sa réponse. Cette boucle réflexive, popularisée sous le nom de meta prompting, révèle souvent les angles morts et vous propose la version de prompt que vous auriez dû écrire initialement.
L’évaluation n’est donc pas facultative : elle accélère la convergence vers la réponse idéale.
Gardez en tête un principe simple : le modèle ne progresse pas tout seul.
C’est votre feedback – précis, contextualisé et constructif – qui affine peu à peu la pertinence de ses réponses. Appliquez cette logique à chaque livrable : un article, un visuel, un plan de campagne.
I pour Itération : améliorer, tester, contraindre, répéter
Google résume l’esprit d’itération par le mantra ABI : “Always Be Iterating”.
Variez la longueur des phrases, ajoutez des séparateurs visuels comme ###, demandez un rephrasing ou introduisez des contraintes (ton formel, nombre exact de caractères, interdiction d’emojis).
Chaque test éclaire un aspect différent du comportement du modèle et rend vos prompts plus robustes.
Une bonne itération inclut un carnet de bord : notez la version du prompt, le résultat obtenu, vos commentaires. En quelques jours, vous disposez d’un laboratoire empirique capable de rivaliser avec bien des audits externes.
Techniques avancées : quand un seul prompt ne suffit plus
Le chaînage de prompts pour diviser et régner
Certaines demandes – rédiger un livre blanc, analyser un tableur complexe, concevoir une stratégie marketing annuelle – sont trop volumineuses pour un seul appel.
Le chaînage consiste à fragmenter la mission en sous‑tâches successives : génération d’idées, sélection de la meilleure, rédaction des sections, relecture stylistique.
Vous conservez ainsi la maîtrise du processus et évitez l’effet « mur de texte » imprécis.
En pratique, cela revient à traiter le modèle comme un collaborateur : vous ne lui déléguez pas la totalité du projet, mais chaque étape clairement définie. Le gain de qualité dépasse souvent les 30 % selon les tests internes de Google.
La chaîne de pensée : rendre visible le raisonnement de l’IA
Demander au modèle d’expliciter ses étapes de réflexion renforce la logique et limite les raccourcis risqués.
Par exemple, avant de livrer une synthèse juridique, l’IA peut présenter le plan qu’elle va suivre, les définitions qu’elle retient et les sources qu’elle s’apprête à consulter.
Vous validez l’architecture avant même la rédaction.
Cette transparence vaut de l’or pour les chefs de projet : elle permet d’identifier tout de suite une éventuelle incompréhension et d’ajuster le tir sans attendre la version finale.
L’arbre de pensée : explorer plusieurs pistes en parallèle
L’approche Tree of Thought part du principe qu’aucune idée n’est parfaite d’emblée. Vous poussez l’IA à générer trois ou quatre solutions, à en dresser forces et faiblesses, puis à détailler la mise en œuvre de la plus prometteuse.
Cette exploration guidée est redoutable pour la résolution de problèmes complexes – négociation salariale, pivot produit, plan de croissance géographique.
Le meta‑prompting : déléguer le prompt au modèle
Lorsque vous manquez d’inspiration, laissez l’IA rédiger le prompt pour vous.
Fournissez simplement le but et le contexte, demandez un « premier jet, critique et version finale ».
En trois échanges, vous disposez d’une requête cinq étoiles, testée et approuvée par le générateur lui‑même.
Cette pratique est également très efficace pour former de nouveaux collaborateurs : ils observent le dialogue, comprennent la logique et s’approprient rapidement les bonnes pratiques.
La chaîne de densité : extraire l’essence d’un long document
Pour résumer un rapport de cent pages, Google suggère de réduire progressivement la longueur du texte tout en augmentant la concentration des informations clés.
L’IA produit cinq résumés successifs, chacun plus court et plus dense que le précédent. Vous terminez avec un condensé riche en données concrètes, idéal pour un briefing de direction.
La réflexion hybride : combiner le meilleur de plusieurs modèles
La formation conclut sur une astuce peu documentée : rien ne vous empêche de faire dialoguer différentes IA.
Utilisez Gemini pour la recherche factuelle, ChatGPT pour la reformulation créative, Claude pour la synthèse juridique. Vous assemblez ainsi un workflow hybride où chaque modèle joue son point fort.
Intégrer l’IA dans votre quotidien professionnel
Vous maîtrisez le prompt, encore faut‑il savoir quoi déléguer.
La formation répertorie six familles de tâches particulièrement rentables :
- la rédaction (emails, articles, scripts vidéos)
- la recherche d’idées, l’analyse de données
- la création de rapports
- la génération de visuels
- la planification
Commencez simple : listez les actions que vous n’aimez pas faire, celles qui prennent un temps excessif et celles que vous rêveriez d’automatiser.
Confiez ensuite, une à une, ces cailloux dans la chaussure à votre modèle préféré.
Vous constaterez rapidement que l’IA excelle dans la production d’ébauches, la synthèse d’informations brutes ou la transformation d’un tableau en présentation PowerPoint prête‑à‑livrer.
Pour les professionnels du contenu, l’IA devient également un compagnon SEO.
Elle génère des clusters de mot-clé longue traîne, propose des plans d’article optimisés pour les Core Web Vitals et vérifie la conformité EEAT en quelques secondes.
Couplée à un plugin WordPress, elle insère les méta‑descriptions au format parfait et préremplit vos balises.
Sécurité, fiabilité, éthique : les garde‑fous de l’IA selon Google
La puissance ne dispense pas de prudence. Google conclut sa formation par un volet Responsible AI centré sur trois principes :
- protéger les données sensibles
- respecter la politique interne
- maintenir un humain dans la boucle.
Vérifier les faits, citer les sources, signaler le contenu généré : ces réflexes deviennent indispensables dans une ère où l’IA peut halluciner des références ou amplifier des biais.
Désignez un référent IA dans l’équipe : il documentera les prompts validés, suivra les évolutions des modèles et s’assurera que les contenus restent conformes au cadre légal (RGPD, copyright, diffamation).
Une gouvernance minimale évite bien des sueurs froides lorsque le trafic décolle.
Conclusion : de l’apprenant au praticien
Vous voilà détenteur d’un panorama complet du programme Google Prompting Essentials, enrichi d’exemples et de détours pratiques.
Vous savez contextualiser vos demandes, fournir des références pertinentes, dialoguer avec l’IA pour affiner le résultat et itérer jusqu’à la perfection.
Vous connaissez les techniques avancées pour décomposer une mission complexe, révéler la logique du modèle ou explorer plusieurs pistes simultanément.
Vous avez identifié les tâches à déléguer en priorité, compris les garde‑fous de la pratique responsable et découvert comment transformer une simple conversation avec un bot en véritable levier de productivité.
Le meilleur moment pour appliquer ces méthodes, c’est maintenant : ouvrez votre outil favori, réécrivez l’un de vos prompts habituels à la lumière de TCREI, observez la différence et, surtout, consignez vos propres apprentissages.
Dans quelques semaines, vous disposerez d’une bibliothèque de requêtes premium, parfaitement calibrées pour votre secteur et vos objectifs.
Le diplôme officiel vous tentera peut‑être un jour ; en attendant, vous détenez déjà l’essentiel de sa promesse :
maîtriser l’art du prompt pour exploiter, en toute confiance, la nouvelle génération d’outils d’intelligence artificielle. Bonne pratique, et rendez‑vous très bientôt pour d’autres aventures IA.
J’ai toujours été commercial. J’ai perdu des heures à essayer de joindre mes prospects par téléphone et à assister à des RDV qui n’ont rien donné. Puis j’ai rencontré l’Inbound Marketing 🙂