Improving a promptAméliorer une requête

TRA6008 OptionalFacultatif

Asking the chatbot

The simplest way to improve a prompt is to ask a chatbot to do it: paste the prompt and ask how it could be improved (Figure 10figure 10). The answer is usually longer and more explicit. In this example, a request of five lines came back with a task, a list of what to include for each language, an output format, an example row, and instructions such as indicating uncertainty rather than guessing (Figure 11figure 11).

The rewrite also changed the task. The original asked for all EU languages; the optimized prompt asks for eight of them, “and any others you have confidence in”. So read a rewritten prompt as a draft before you use it.

Tools that rewrite a prompt

Some providers offer the same as a feature of their developer tools: a button that rewrites a prompt following the provider’s own recommendations. OpenAI’s, for instance, optimizes a prompt “according to current best practices”, and its documentation warns that the result can “perform worse than your original on specific inputs”.OpenAI, Prompt optimizer, read 21 September 2026. The version that learns from a set of rated examples is being withdrawn with OpenAI’s evaluation platform, which becomes read-only on 31 October 2026 and shuts down on 30 November 2026.

Systematic optimization

When the same prompt is used over and over on the same kind of task, it can be improved systematically.

The method needs a set of test cases with known good answers, and a way to score each output (see also the Testing it yourself page) (voir aussi la page Faire vos propres tests). A program then generates variants of the prompt, runs each one on the test cases, keeps the best and starts again. Yang et al. (2024a) had a language model language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. propose the variants, and found instructions such as “Take a deep breath and work on this problem step-by-step” (see also the Prompts and prompt engineering page) (voir aussi la page Requêtes et rédactique). The method suits tasks that recur and whose results can be measured, which most one-off work is not.

Written in English. The French version was automatically generated and I have not revised it. Rédigé en anglais. La version française a été générée automatiquement et je ne l'ai pas révisée. Updated 22 September 2026

Demander à l’agent conversationnel

La façon la plus simple d’améliorer une requête est de le demander à un agent conversationnel : collez la requête et demandez comment elle pourrait être améliorée (Figure 10figure 10). La réponse est généralement plus longue et plus explicite. Dans cet exemple, une demande de cinq lignes est revenue avec une tâche, une liste de ce qu’il faut indiquer pour chaque langue, un format de sortie, une ligne d’exemple, et des consignes comme signaler l’incertitude plutôt que de deviner (Figure 11figure 11).

La réécriture a aussi modifié la tâche. La requête d’origine demandait toutes les langues de l’UE ; la requête optimisée en demande huit, « and any others you have confidence in » (et toutes celles dont vous êtes sûr). Lisez donc une requête réécrite comme une ébauche avant de vous en servir.

Des outils qui réécrivent une requête

Certains fournisseurs proposent la même chose comme fonctionnalité de leurs outils pour développeurs : un bouton qui réécrit une requête selon les recommandations du fournisseur. Celui d’OpenAI, par exemple, optimise une requête « according to current best practices » (selon les pratiques exemplaires actuelles), et sa documentation prévient que le résultat peut « perform worse than your original on specific inputs » (donner de moins bons résultats que l’original sur certaines entrées).OpenAI, Prompt optimizer, consulté le 21 septembre 2026. La version qui apprend à partir d’un ensemble d’exemples notés disparaît avec la plateforme d’évaluation d’OpenAI, qui passe en lecture seule le 31 octobre 2026 et ferme le 30 novembre 2026.

L’optimisation systématique

Quand la même requête sert encore et encore pour le même type de tâche, elle peut être améliorée de façon systématique.

La méthode demande un ensemble de cas d’essai dont on connaît les bonnes réponses, et un moyen de noter chaque sortie (see also the Testing it yourself page) (voir aussi la page Faire vos propres tests). Un programme génère ensuite des variantes de la requête, les essaie chacune sur les cas d’essai, garde la meilleure et recommence. Yang et al. (2024a) ont confié à un modèle de langue language model (LM)modèle de langue language modelsmodèles de langue A machine-learning model that estimates how likely different sequences of language are.Modèle d'apprentissage automatique qui estime la probabilité de différentes séquences de langue. le soin de proposer les variantes, et ont trouvé des consignes comme « Take a deep breath and work on this problem step-by-step » (respirez profondément et résolvez ce problème étape par étape) (see also the Prompts and prompt engineering page) (voir aussi la page Requêtes et rédactique). La méthode convient aux tâches qui reviennent et dont les résultats se mesurent, ce qui n’est pas le cas de la plupart des travaux ponctuels.

Written in English. The French version was automatically generated and I have not revised it. Rédigé en anglais. La version française a été générée automatiquement et je ne l'ai pas révisée. Mise à jour 22 septembre 2026