## Passer du bon prompt au prompt expert

Vous savez déjà structurer une demande (Rôle · Contexte · Tâche · Format). Voici les
techniques qui font la différence quand on utilise l'IA tous les jours.

### Le few-shot : montrer des exemples
Plutôt que de **décrire** ce que vous voulez, **montrez-le**. Donnez 2-3 exemples du
résultat attendu, et l'IA reproduit le modèle.
> *« Classe ces retours clients en Positif / Négatif / Neutre. Exemples :
> "Service rapide" → Positif ; "Trop cher" → Négatif ; "Reçu hier" → Neutre.
> Maintenant classe : ... »*

### Le chaînage : découper une grande tâche
Pour une tâche complexe, ne demandez pas tout d'un coup. **Enchaînez** :
1. *« Liste-moi les 5 grands thèmes de ce rapport. »*
2. *« Développe le thème 2 en un paragraphe. »*
3. *« Transforme ce paragraphe en slogan. »*
Chaque étape s'appuie sur la précédente — le résultat est bien meilleur.

### Le persona : fixer un point de vue
Donnez à l'IA une **identité experte** et faites-la **rester dedans** :
> *« Tu es un juriste spécialisé en droit du travail. Réponds toujours en citant le
> principe applicable, puis l'exception. »*

> **📌 Cas concret — trier 200 candidatures**
> Une RH doit faire un premier tri de 200 candidatures sur un critère précis. Elle crée un
> prompt **few-shot** avec 3 exemples annotés (« retenu / à revoir / écarté » + raison),
> puis passe les CV par lots. L'IA applique **le même raisonnement** à chaque fois. Elle
> garde la décision finale, mais gagne des heures de pré-tri **cohérent**.

> **À retenir** — **Few-shot** (montrer des exemples), **chaînage** (découper en étapes) et
> **persona** (fixer un point de vue) sont les trois leviers qui transforment l'IA en
> assistant expert.