Prompting Claude : le framework officiel d'Anthropic (3 étapes, 6 techniques)
Le framework de prompting officiel d'Anthropic : structurer un prompt en 3 étapes, les 6 techniques de la formation AI Fluency et les erreurs à corriger.
Formation officielle · Claude 101 + AI Fluency
Le prompting Claude ne repose pas sur une formule magique. La formation officielle d'Anthropic enseigne une méthode reproductible, celle qu'on appliquerait à un nouveau collaborateur : dire qui on est, dire ce qu'on veut obtenir, dire comment on le veut. Trois étapes pour structurer la demande, six techniques pour l'affiner, une boucle pour améliorer le résultat. C'est le contenu du module prompting de la Claude Academy, remis ici dans un ordre directement utilisable en PME.
Vous trouverez dans cet article le framework officiel en trois étapes, les trois niveaux de description qui expliquent la moitié des mauvaises réponses, les six techniques de la formation AI Fluency, les erreurs les plus fréquentes avec leurs correctifs, et un modèle de prompt à réutiliser tel quel.
Un prompt efficace se construit en trois parties : contexte (votre rôle, votre objectif), tâche (ce que Claude doit produire) et règles (ton, format, contraintes). La formation AI Fluency ajoute trois niveaux de description (produit, processus, performance) et six techniques à combiner. Deux réflexes font l'essentiel du résultat : traiter la première réponse comme un brouillon, et donner un feedback précis à chaque itération.
Le framework officiel : contexte, tâche, règles
La leçon « Your first conversation with Claude » du cours Claude 101 propose de structurer n'importe quel prompt en trois temps. Anthropic les présente comme la base d'une bonne demande, et l'ordre compte.
- 1. Planter le décor (le contexte) : quel est votre rôle, quel est votre objectif, et quelles informations Claude doit-il connaître sur votre travail ? Un directeur commercial qui prépare un rendez-vous et un fondateur qui rédige une levée de fonds n'attendent pas la même réponse.
- 2. Définir la tâche : quelle action attendez-vous précisément ? Écrire, analyser, rechercher, comparer, construire ? C'est la phrase qui manque le plus souvent dans les prompts du quotidien.
- 3. Spécifier les règles : ton, style, format de sortie, longueur, et les exemples que vous pouvez joindre pour montrer ce que vous attendez.
Un prompt qui coche ces trois cases n'est pas plus long qu'un autre. Il est complet. La différence se voit dès la première réponse : pas de relance pour rattraper le contexte, pas d'aller-retour pour corriger le format.
À quoi ressemble un prompt structuré
Prenons une situation courante : préparer une note de positionnement avant un appel d'offres.
« Je suis responsable marketing d'une PME industrielle de 45 personnes. Nous répondons à un appel d'offres dans l'agroalimentaire et je prépare une note pour notre directeur commercial. Recherche les tendances 2026 du marché concerné, identifie les trois attentes les plus fréquentes des acheteurs du secteur, puis propose trois arguments différenciants que nous pouvons défendre. Appuie-toi sur des sources récentes avec leurs liens, et présente le résultat sous forme de note structurée de 800 mots maximum, avec des titres courts et des puces, sur un ton professionnel et direct. »
Découpons ce même texte :
- Contexte : votre rôle, la taille de l'entreprise, l'objectif de la note et son destinataire.
- Tâche : rechercher, identifier, proposer.
- Règles : sources citées, 800 mots, titres courts, puces, ton professionnel.
Rien de spectaculaire. C'est justement le point : la qualité d'une réponse tient rarement à une astuce, le plus souvent à la précision de la demande.
Les 3 niveaux de description : produit, processus, performance
La formation AI Fluency va un cran plus loin. Elle distingue trois choses à décrire, et la plupart des utilisateurs n'en traitent qu'une seule.
- La description du produit : ce que vous voulez obtenir. Format, longueur, niveau de détail, public visé, style.
- La description du processus : comment Claude doit s'y prendre. Les étapes à suivre, la méthode, les sources à privilégier. Ce volet pèse autant que l'objectif final.
- La description de la performance : comment Claude doit se comporter pendant l'échange. Concis ou détaillé, en position de challenger ou de soutien, orienté idées ou orienté analyse.
Beaucoup de déceptions viennent d'un processus ou d'une performance non décrits. On récupère le bon livrable dans le mauvais ordre, ou une réponse polie là où on attendait une contradiction argumentée. Dire « challenge mes hypothèses, ne cherche pas à me faire plaisir » change réellement la nature de l'échange.
Les 6 techniques de prompting de la formation AI Fluency
La leçon « Effective prompting techniques » liste six techniques, à combiner selon la tâche.
1. Donner du contexte
Être précis sur ce que vous voulez, pourquoi vous le voulez et qui vous êtes. C'est l'étape qui creuse le plus grand écart, et celle qu'on saute quand on est pressé.
2. Montrer des exemples
Montrer vaut mieux qu'expliquer. Joignez deux ou trois exemples de ce que vous attendez (un ancien rapport, un email type, une capture d'écran) et Claude reproduira le modèle. C'est le few-shot prompting.
3. Spécifier les contraintes
« 200 mots maximum », « sous forme de tableau avec des puces et des titres en gras », « sans jargon technique ». Plus le format est explicite, plus le résultat s'en approche.
4. Décomposer en étapes
Sur une tâche complexe, indiquez le chemin : « d'abord une recherche en ligne, ensuite une analyse des données, puis une comparaison avec le trimestre précédent, et enfin les tendances à retenir ». C'est la chaîne de raisonnement, ou chain of thought. Vous restez l'expert du processus, Claude l'exécute.
5. Demander à Claude de réfléchir avant de répondre
Sur les tâches importantes, une phrase suffit : « réfléchis d'abord au problème, pèse les différents facteurs, puis donne-moi ta meilleure recommandation ». Utile quand vous voulez une recommandation argumentée plutôt qu'une première idée lancée trop vite.
6. Définir un rôle ou un ton
« Parle-moi comme un expert en UX », « explique-moi comme si je découvrais le sujet », « adopte le ton d'un consultant en stratégie ». Le rôle assigné oriente le vocabulaire et le niveau d'abstraction de la réponse.
Ces six techniques ne s'excluent pas. Sur une demande structurante, trois ou quatre peuvent cohabiter dans le même prompt.
Le réflexe que la formation recommande en plus
Anthropic le présente comme une arme secrète : demander à Claude d'améliorer votre propre prompt. « Je veux obtenir tel résultat. Voici le prompt que j'ai écrit. Réécris-le pour que j'obtienne une meilleure réponse. » Le modèle reformule, ajoute le contexte manquant, précise le format attendu. C'est un moyen rapide de progresser, et cela vous montre au passage ce que vous oubliez systématiquement.
Le formateur francophone qui a suivi la formation en anglais ajoute un réflexe de son cru, absent du cours : demander explicitement à Claude de rester objectif et de signaler ce qui ne va pas, plutôt que d'aller dans votre sens. Le point mérite d'être connu, car les modèles de langage ont une tendance documentée à la complaisance : ils préfèrent confirmer votre hypothèse que la contredire.
Les erreurs fréquentes et leurs correctifs
La leçon « Getting better results » du cours Claude 101 rassemble les problèmes les plus courants dans un tableau. Les voici, traduits et complétés d'exemples.
| Problème | Ce qui se passe | Le correctif |
|---|---|---|
| La réponse est trop générique | Le prompt ne dit rien de votre situation : audience, rôle, contraintes | Ajoutez les détails qui manquent. À « écris un email sur le retard du projet », préférez « écris un email à notre client grand compte pour annoncer deux semaines de retard sur l'intégration. Il patiente depuis le début, c'est le second report. Reste professionnel, avec des excuses claires ». |
| La réponse est trop longue ou trop courte | Claude devine la longueur attendue | Soyez explicite : « un résumé en deux paragraphes », « moins de 100 mots », « analyse complète, la longueur n'est pas un problème ». |
| Le format n'est pas respecté | Claude a compris le fond, pas la présentation | Montrez un exemple du format, ou décrivez la structure : « puces avec un titre en gras pour chaque section ». |
| L'information semble fiable mais elle est fausse | Le modèle produit parfois un détail plausible et erroné, surtout sur un sujet pointu | Pour un usage à enjeu, vérifiez les faits clés vous-même, et demandez à Claude ses sources et son niveau de confiance. |
| Le ton n'est pas le bon | Le ton n'a jamais été décrit | Décrivez-le explicitement : institutionnel, direct, chaleureux, sans jargon. |
Votre première réponse est un brouillon
C'est le conseil que la formation répète le plus, et celui qui change le plus la pratique : traitez la première réponse de Claude comme un point de départ, pas comme un résultat final.
La formation AI Fluency formalise ce réflexe avec la boucle description / discernement. Vous décrivez ce que vous voulez (produit, processus, performance), vous évaluez ce que vous recevez (le fond, la méthode, le comportement), puis vous affinez par un feedback précis. « C'est bien, mais développe le point 2 et raccourcis l'introduction » vaut mieux que « ce n'est pas bon ». Plus le feedback est spécifique, meilleure est la version suivante.
Trois itérations bien dirigées donnent presque toujours un meilleur résultat qu'un prompt parfait du premier coup. Et vous gardez la main : vous ajoutez votre connaissance du terrain, vous arbitrez, vous validez ce qui part.
Un modèle de prompt réutilisable
À copier puis à adapter :
- Contexte : « Je suis [rôle] dans une entreprise de [secteur], [taille]. Mon objectif : [objectif]. »
- Tâche : « Produis [livrable attendu] en [verbe d'action : analyser, comparer, rédiger]. »
- Processus : « Procède ainsi : [étape 1], puis [étape 2], enfin [étape 3]. »
- Règles : « Format [structure], longueur [contrainte], ton [adjectifs]. Cite tes sources. »
- Performance : « Si un point est ambigu, pose-moi la question avant de commencer. Challenge mes hypothèses si elles sont faibles. »
Une dernière remarque : écrivez en français. Claude lit votre langue et répond dedans, et formuler la demande dans la langue du livrable évite une étape de traduction qui coûte souvent en nuance.
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que le prompting Claude ?
C'est l'art de formuler une demande à Claude de façon assez précise pour obtenir directement un résultat utilisable : contexte, tâche et règles dans un même message, puis des itérations pour affiner. Le prompt engineering est la version outillée de ce même travail.
Quelles sont les trois étapes d'un bon prompt selon Anthropic ?
Planter le décor (votre rôle, votre objectif, le contexte utile), définir la tâche (l'action attendue : écrire, analyser, rechercher) et spécifier les règles (ton, format, longueur, exemples). C'est la structure enseignée dans le cours Claude 101.
Quelles sont les 6 techniques de prompting de la formation AI Fluency ?
Donner du contexte, montrer des exemples, spécifier les contraintes, décomposer en étapes, demander à Claude de réfléchir avant de répondre, et définir un rôle ou un ton. Elles se combinent selon la difficulté de la tâche.
Pourquoi Claude me donne des réponses génériques ?
Presque toujours par manque de contexte ou de contraintes : Claude ne connaît ni votre secteur, ni votre audience, ni le format attendu. Ajoutez le contexte, décrivez le produit, le processus et la performance attendus, et faites évoluer le résultat par itérations plutôt qu'en repartant de zéro.
Faut-il écrire ses prompts en anglais ?
Non. Claude comprend le français et répond dans la langue de la demande. Écrire directement dans la langue du livrable évite une étape de traduction, qui fait perdre en nuance et en temps.
Combien de temps faut-il pour bien prompter ?
Les trois étapes du framework s'ajoutent en quelques secondes à une demande habituelle. Le vrai gain vient d'un changement d'habitude : ne pas publier la première réponse sans l'avoir évaluée et fait retravailler.
Sources
- Claude 101, leçon « Your first conversation with Claude » : contexte, tâche, règles
- Claude 101, leçon « Getting better results » : erreurs fréquentes et correctifs
- AI Fluency, leçon « Effective prompting techniques » : les 6 techniques
- AI Fluency, leçon « A closer look at Description » : produit, processus, performance
- AI Fluency, leçon « The Description-Discernment loop »
- Claude Academy, catalogue officiel des cours Anthropic (gratuit)