Pour utilise le plein potentiel des IA comme ChatGPT, Claude ou Gemini, une nouvelle compétence est devenue essentielle : savoir communiquer efficacement avec elles. Aussi puissantes soient les IA et le modèle sur lequel elles se basent, elles restent des machines qui ont besoin d’instructions pour fournir la meilleure réponse possible et qui ne peuvent pas lire dans votre esprit. Du fait que une même IA peut donner différentes réponses à la même question, il ne faut donc pas négliger la rédaction de sa requête (prompt), afin de lui donner le maximum d’informations et la guider pour avoir le résultat le plus pertinent possible.
Pour parvenir à cela il existe dans l’IA engineering plusieurs méthodes et la méthode CRAFT est l’une que je préfère, car en plus d’être efficace, elle est facile à retenir.
L’acronyme CRAFT repose sur cinq éléments essentiels :
- C – Contexte : donner les informations nécessaires à l’IA pour comprendre la situation.
- R – Rôle : définir l’expertise ou la personnalité que l’IA doit adopter.
- A – Action : expliquer précisément ce que l’on attend d’elle.
- F – Format : indiquer la structure souhaitée pour la réponse.
- T – Ton : préciser le style, le niveau de langage ou l’approche à utiliser.
Cette méthode peut être utilisée dans de nombreux contextes, que cela soit pour des recherches personnelles ou dans un cadre professionnel. Dès que l’on veut une réponse plus précise, plus pertinente et plus qualitative, elle permet de produire un prompt structuré et complet.
Qu’est-ce que la méthode CRAFT en IA ?
La méthode CRAFT est une technique de prompt engineering qui permet de construire des requêtes plus efficaces pour les intelligences artificielles génératives. Comme on l’a dit auparavant l’IA ne peut pas deviner ce que vous voulez. Elle analyse uniquement les informations présentes dans la demande. Il faut donc lui fournir des précisions.
Un prompt comme :
Parle-moi du café
Quel aspect du café faut-il présenter ?
Pour quel public ?
Avec quel niveau de détail ?
Sous quelle forme ?
Dans quel objectif ?
L’IA va donc interpréter et la réponse donnée ne sera probablement celle que l’on espérait. C’est là que la méthode CRAFT fournit un cadre précis :
Tu es un expert en café spécialisé dans la vulgarisation. Rédige un article expliquant l’histoire du café, ses différentes méthodes de préparation et les critères permettant de choisir un bon café. Le contenu s’adresse à des débutants et doit être structuré avec des titres et des exemples concrets. Adopte un ton pédagogique et accessible.
La différence est importante : l’IA ne reçoit plus seulement un sujet, mais des instructions précises pour un cadre précis. Elle fournira donc une réponse bien plus pertinente, à la hauteur des attentes.
Les avantages de la méthode CRAFT
Ainsi la méthode CRAFT permet de :
- gagner du temps
- réduire les réponses imprécises
- obtenir des contenus plus adaptés
- améliorer la productivité
- mieux exploiter les capacités des outils d’IA
Toutefois, on ne le répètera jamais assez, elle ne remplace pas la créativité de l’utilisateur. Il faudra forcément relire, faire des changements pour que le résultat final soit adapté
La méthode CRAFT en 5 étapes
Il est temps de rentrer dans le vif sujet avec un exemple concret : créer un contenu autour du café (parce que le café c’est la vie). À travers lui nous allons voir les 5 éléments qui constituent un prompt rédigé avec la méthode CRAFT.
C – Contexte : donner les informations nécessaires
Le contexte est la première étape et probablement l’une des plus importantes. Il faut commencer par donner le cadre général à l’IA. La rédaction d’un article de blog, un email, un tutorial, un annonce ? La réponse peut changer du tout au tout d’un contexte à un autre. Il est donc important de lui donner pour que dès le départ l’IA se positionne correctement.
Le contexte peut inclure :
- l’objectif de la demande
- le public ciblé
- les contraintes particulières
- les informations importantes à prendre en compte
Prenons un exemple.
Sans contexte
« Explique-moi le café. »
Cette demande est trop large. L’IA peut parler de l’histoire du café, de sa culture, de ses effets sur la santé, de sa préparation ou encore de son économie.
Avec contexte
« Je prépare un article pour un blog destiné aux amateurs de boissons artisanales. Je souhaite expliquer les bases du café à des personnes qui commencent à s’intéresser aux cafés de spécialité. »
Grâce à ce contexte, l’IA comprend mieux l’objectif. Elle sait qu’il ne faut pas produire un article scientifique destiné à des professionnels du secteur, mais plutôt un contenu pédagogique pour des passionnés débutants.
Le contexte peut être vu comme une introduction au sujet.
R – Rôle : définir l’expertise de l’IA
La deuxième étape consiste à attribuer un rôle à l’intelligence artificielle. Ainsi dans le cadre d’un article en ligne on va la placer en tant que rédacteur web, pour un tutorial en expert d’un domaine en particulier, pour une annonce en tant que recruteur pour de l’emploi, expert marketing pour une annonce publicitaire ou évènementielle.
Cela va lui permettre d’avoir un angle d’approche et de se placer à un niveau précis dans le domaine.
Le rôle influence notamment :
- le vocabulaire utilisé (utilisation des termes techniques et précis ou communs)
- le niveau d’approfondissement dans les explications
- divers critères selon le public visé
- la manière d’analyser le sujet (vulgarisée, experte,..)
Par exemple, demander une réponse « sur le café » n’est pas la même chose que demander une réponse « en tant que torréfacteur professionnel ».
Sans rôle
« Donne-moi des conseils pour choisir du café. »
La réponse risque d’être générale.
Avec rôle
« Agis comme un torréfacteur professionnel ayant 15 ans d’expérience dans la sélection et la préparation de cafés de spécialité. Donne-moi des conseils pour choisir un café adapté à différents profils de consommateurs. »
L’IA va alors adopter une approche plus experte. Elle pourra expliquer la différence entre les origines, les méthodes de torréfaction, la fraîcheur des grains ou encore l’importance de la mouture.
Le rôle ne transforme pas l’IA en véritable professionnel du domaine, mais il permet d’améliorer la pertinence de la réponse.
A – Action : ce que l’on attend de l’IA
Cela consiste à informer l’IA de ce que l’on attend d’elle. Rédiger un article de blog, générer un plan marketing, du contenu pédagogique, une offre d’emploi, un communiqué de presse,… . Il s’agit donc du résultat attendu.
Cette étape correspond à la consigne principale donnée à l’intelligence artificielle. C’est souvent une partie que l’on néglige souvent en ne donnant pas la bonne instruction avec une demande comme :
« Parle-moi du café. »
Le problème c’est que derrière cet ordre, on ne fait que poser un sujet à l’IA un sujet, alors qu’il faut lui demander une tâche. Elle est peut donc donner un résultat sous des formes diverses : une simple définition de dictionnaire, une présentation historique, un tableau de données économiques, une liste de variétés.
Pour améliorer le résultat, il faut transformer le sujet en une véritable action.
Exemple avec une action précise
« Rédige un guide pratique expliquant comment choisir son café en fonction de ses goûts et de sa méthode de préparation. Présente les différences entre café en grains, café moulu et capsules, puis explique les critères importants comme l’origine, la torréfaction et la mouture. »
Dans cet exemple, l’action demandée est clairement définie : rédiger un guide pratique avec la liste des éléments qui doivent être abordés.
Une bonne action répond généralement à plusieurs questions :
- Que doit faire l’IA exactement ?
- Quel résultat final est attendu ?
- Quelles informations doivent apparaître ?
- Quelles étapes doivent être suivies ?
Cette étape est particulièrement importante dans un contexte professionnel.
Par exemple, une entreprise qui demande à une IA :
« Analyse ce rapport. »
Elle a peu de chances d’obtenir un résultat pertinent et avoir un simple résumé. Elle obtiendra un résultat beaucoup plus complet avec :
« Analyse ce rapport en identifiant les trois principales tendances, les risques potentiels et les recommandations stratégiques pour un responsable marketing. »
Dans le second cas, l’intelligence artificielle dispose d’une véritable mission.
F – Format : définir la structure de la réponse
Le format correspond à la manière dont l’information doit être présentée. On parle ici de la forme dans laquelle on désire le résultat : un texte, un tableau, une liste, un Q&A, une guide ou tutorial, graphique,…
L’IA peut produire différents types de contenus :
- un article
- une liste
- un tableau comparatif
- un résumé
- un plan détaillé
- un tutoriel étape par étape
- un script
- une présentation professionnelle
Sans indication, elle choisira généralement une structure basique qui n’est pas celle que l’on désire.
Exemple sans format
« Explique-moi les différentes méthodes de préparation du café. »
La réponse pourrait prendre la forme d’un long texte présentant plusieurs méthodes sans organisation particulière.
Exemple avec format
« Présente les différentes méthodes de préparation du café sous forme de tableau comparatif avec les colonnes suivantes : méthode, matériel nécessaire, temps de préparation, avantages et inconvénients. »
Le résultat sera immédiatement meilleur et dans le cas d’un texte on peut préciser des contraintes rédactionnelles :
- nombre de mots
- nombre de sections
- présence de titres (et donner leurs mots clés)
- utilisation de listes à puces, de tableaux
- niveau de détail souhaité
- les mots-clés (pour un article SEO)
Pour un créateur de contenu, cette étape est particulièrement utile.
Par exemple :
« Rédige un article de blog de 1 500 mots avec une introduction, plusieurs titres H2, des exemples concrets et une conclusion proposant des conseils pratiques. »
L’IA comprend qu’elle doit générer un article qui sera mis en ligne avec une structure et des conditions précises.
T – Ton : adapter le style de communication
La dernière étape concerne le ton. On indique ici celui dans lequel on désire le résultat car on ne s’adresse pas de la même manière selon le public visé : On peut préciser autant d’adjectifs que l’on a besoin.
Pour cela on peut utiliser un ou plusieurs adjectifs tels que :
- professionnel
- pédagogique
- humoristique
- enthousiaste
- technique
- accessible
- académique
- conversationnel
- optimiste
- pessimiste
- …
On oublie souvent de préciser le ton alors qu’il est essentiel pour donner un style au résultat et l’avoir dans un style neutre ou qui ne correspond pas à sa cible. Il permet aussi de s’adapter à une identité de marque. Un site spécialisé dans le luxe ne communiquera pas de la même manière qu’un blog destiné aux débutants et une entreprise technologique, une boutique artisanale ou un média spécialisé auront chacun leur propre style.
Exemple sans indication de ton
« Explique les différences entre les cafés arabica et robusta. »
L’IA pourra fournir une réponse correcte, mais le style sera probablement neutre.
Exemple avec un ton défini
« Explique les différences entre les cafés arabica et robusta avec un ton pédagogique et accessible, comme si tu conseillais un amateur qui souhaite découvrir le monde du café. »
Dans un contexte professionnel, préciser le ton permet donc d’obtenir des contenus plus cohérents avec une stratégie éditoriale, marketing ou dans le cadre d’une communication interne.
Plus de précision avec la méthode CRAFTIK
Extension de la méthode CRAFT, elle permet d’aller un peu plus loin.
I est pour Interrogation.
Cela consiste à la fin du prompt de base en CRAFT de rajouter une phrase dans ce style :
« Avant de répondre, pose-moi 5 questions qui te permettent d’améliorer la qualité et la pertinence de la réponse. »
L’IA va ainsi demander des précisions ou des éclaircissements à partir du prompt de base.
K pour Kaizen
Kaizen signifie amélioration en continue en japonais. Cela signifie d’améliorer son prompt en fonction du résultat obtenu afin de parvenir à la meilleure réponse possible.
Conclusion
Utilisable avec toutes les IA, la méthode CRAFT permet de structurer ses prompts pour obtenir de meilleurs résultats. Pour la résumer, on rédige sa demande avec 5 éléments :
- Contexte : explique la situation et l’objectif
- Rôle : indique l’expertise attendue de l’IA
- Action : précise la tâche à réaliser
- Format : définit la structure du résultat
- Ton : adapte le style de communication
FAQ – Questions fréquentes sur la méthode CRAFT
Qu’est-ce que la méthode CRAFT en IA ?
La méthode CRAFT est une technique de prompt engineering qui consiste à structurer une demande adressée à une intelligence artificielle selon cinq éléments : Contexte, Rôle, Action, Format et Ton.
Pourquoi utiliser une méthode pour écrire un prompt ?
Un prompt structuré permet généralement d’obtenir des réponses plus précises, plus pertinentes et mieux adaptées aux besoins de l’utilisateur.
Faut-il toujours utiliser les cinq éléments de CRAFT ?
Non. Pour une demande simple, certains éléments peuvent être inutiles. La méthode est surtout intéressante pour les tâches complexes nécessitant un résultat précis.
La méthode CRAFT remplace-t-elle l’expertise humaine ?
Non. Elle améliore la communication avec l’IA, mais l’utilisateur reste responsable de vérifier, corriger et utiliser les résultats générés.
Pour aller plus loin
- Comment créer des prompts efficaces : guide du débutant (France Numérique)
- Intelligences artificielles: Formuler des requêtes efficaces (Université de Sherbrooke)