Exploration de différentes stratégies pour de meilleurs prompts

Hier, j’ai publié un billet dans lequel j’expliquais qu’il est important de comprendre la nature des outils d’IA que l’on utilise et de connaitre les stratégies qui permettent de bien les manipuler. Je présentais, pour finir, une liste de stratégies potentiellement utile, à la rédaction de bons prompts.

Je suis à l’aise avec l’IA, je l’utilise régulièrement et avec beaucoup de succès (il me semble), mais j’ai encore besoin de polir mes compétences alors je me suis imposé un petit exercice: choisir un sujet ou un problème et formuler des prompts en utilisant les stratégies présentées dans mon précédent billet pour l’explorer et me pratiquer.

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L’argument contre l’utilisation de l’IA que je rencontre le plus fréquemment lors de formations, de conférences ou de discussions à propos de l’IA est la forte consommation en eau et en énergie de l’IA et son impact négatif sur l’environnement.

Honnêtement, j’aime croire que la situation s’améliore, mais j’ai très peu de preuves ou d’arguments à présenter mis à part mon optimisme un peu naïf de technophile.

Récemment j’ai bien croisé cette infographie qui m’a un peu encouragé (les sources de cette infographie sont au bas de l’infographie – ça semble crédible) parce qu’elle indique que la situation s’améliore. Les gros joueurs comme Meta et Google s’intéressent à la question. Bien honnêtement, malgré mon grand intérêt pour l’IA et la technologie, je n’arrive cependant pas à me convaincre que ce soit une technologie verte. Il y a bien plus d’aspects à considérer que la simple consommation d’électricité des serveurs et l’eau nécessaire pour les refroidir… Mais là s’arrête mes connaissance du sujet.

J’ai donc choisi ce problème: Quoi répondre aux participants des formations que je donne à propos de l’IA et de l’environnement.

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Voici les prompts que j’ai utilisés, le détail des stratégies que j’ai tentées d’utiliser en référence à mon billet d’hier et une courte analyse du résultat. N’hésitez pas à commenter!

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J’ai d’abord utilisé Gemini et mon premier prompt se voulait déjà assez complet. Je n’ai pas pris des heures pour le réfléchir, je n’ai pas consulté mes notes ou des sites pour améliorer mon prompt, mais j’ai tout de même fait attention. Je ne rêvais pas nécessairement d’un coup de circuit (une réponse satisfaisante du premier coup!), mais je voulais maximiser mes chances. J’ai donc déployé quelques stratégies:

1. J’ai posé le contexte en même temps que le problème en espérant que la réponse soit adaptée.
2. Je lui ai imposé un personnas (un rôle à jouer) pour l’obliger à adopter une posture et une manière de penser qui me semblait pertinente. Je voulais un regard critique, qui se souci des nuances et des détails. Ce faisant, je m’aperçois que j’ai un peu détourné le problème. Plutôt qu’une réponse à des étudiants, la discussion a plutôt pris la direction d’un portrait de la situation… Ça me semblait plus adapté avec ce personnas et j’ai donc ajusté mon prompt sans trop réfléchir aux conséquences. Ce n’est pas plus mal, mais il y a peut-être une légère différence dans la structure, le ton, la manière d’amener les informations… Déjà, cependant, on peut voir que le choix du personnas n’est pas sans conséquences et sans implications.
3. J’ai implanté la stratégie du « chain of draft«  pour l’obliger à réviser sa réponse avant de me la transmettre. Je voulais, de cette manière, mieux comprendre comment avait été élaborer la réponse à ma requête et m’assurer d’une réponse de meilleure qualité.

Voici mon prompt de départ:

L’argument contre l’utilisation de l’IA que je rencontre le
plus lorsque je donne des formations à du personnel scolaire, à des collègues
chercheurs ou à de futurs enseignants est la forte consommation en eau et en
énergie de l’IA et son impact négatif sur l’environnement.

Adopte la posture d’un journaliste d’enquête sérieux et consciencieux et
prépare un portrait le plus à jour possible de la situation actuelle en matière
de consommation énergétique et d’impact environnemental de l’IA. Rédige d’abord
un brouillon présentant tes arguments et les faits pertinents sous forme de
points clés, vérifie leur cohérence logique et leur véracité scientifique,
détermine les forces et les limites inhérentes à cette réponse puis rédige la
réponse finale.

La réponse était intéressante (ce lien mène vers ma conversation avec Gemini), mais le problème est complexe et je me demandais dans quelle mesure Gemini avait pris des raccourcis et si le choix du personnas amenait des biais? Je me suis questionné à ce sujet parce que la réponse avait vraiment l’allure d’un reportage. J’ai donc suivi les conseils reçus hier de Copilot et je lui ai carrément demandé:

est-ce qu’il y a des hypothèses implicites derrière cette réponse?

Et là, j’ai été surpris, la liste était plutôt longue… La réponse initiale n’était donc pas si bonne. À tout le moins, elle n’était assurément pas exempte de biais potentiels! Surtout, le choix du personnas avait eue une grande importance. Voici un résumé des hypothèses implicites cachées sous la réponse initiale de l’IA.

Hypothèse implicite	Ce qu’elle sous-tend (Le postulat)	Le risque ou la limite (L’angle mort)
Effet de linéarité	L’optimisation technique suffira à réduire l’empreinte globale.	Paradoxe de Jevons : Plus l’IA est efficace, plus on l’utilise, ce qui augmente la consommation totale.
Compensation positive	L’IA « sauvera » le climat en optimisant les systèmes énergétiques.	Usage prédominant : Rien ne garantit que l’IA sera utilisée pour l’écologie plutôt que pour la consommation de masse.
Transparence des données	Les chiffres fournis par les entreprises (Big Tech) sont complets.	Sous-estimation : L’impact réel inclut aussi l’extraction minière et les déchets, souvent exclus des rapports.
Légitimité de l’usage	L’énergie utilisée pour l’IA est un investissement rentable pour la société.	Coût d’opportunité : Cette énergie est prélevée sur d’autres besoins (chauffage, santé, etc.) sans débat démocratique préalable.
Neutralité géographique	L’impact de l’IA est le même partout.	Mix énergétique : Une requête au Québec (hydro) n’a pas le même poids carbone qu’une requête en Virginie (charbon).

Pour obtenir le tableau, j’ai simplement demandé à Gemini

Produit un tableau facile à copier qui résume les hypothèses implicites citées plus haut. Je suis en train d’utiliser cette discussion pour produire du matériel pédagogique et ça me serait utile.

La réponse de Gemini à propos des hypothèses implicites cachées derrières la réponse a semé en moi une préoccupation: comment choisir le bon personnas? Et je commençais aussi à réfléchir à comment j’aurais dû formuler mon premier prompt pour obtenir une meilleure réponse. J’ai donc décidé de m’inspirer de la technique de l’arbre de pensée pour évaluer l’importance des personnas. J’ai aussi utilisé une de mes stratégies favorites pour m’améliorer qui consiste, suite à un échange avec l’IA, à lui demander une rétroaction concernant mon prompt initial. Je lui ai donc demandé:

Je me demande si ta réponse aurait été très différente ou meilleure si, au départ, je t’avais demandé d’adopter la posture d’un autre « personnas »? Par exemple celui d’un enseignant bienveillant ou d’un analyste critique?

Identifie trois personnas potentiellement pertinent pour la production de cette réponse. Pour chaque personnas, évalue les avantages, les limites et les risques de biais auxquels les apprenants seraient confrontés sans le savoir si je leur transmettais la réponse de ce personnas. Choisis ensuite le personnas le mieux adapté, explique-moi pourquoi et formule le prompt que j’aurais du formuler au départ pour obtenir la meilleure réponses possible pour les participants à mes formations.

La réponse de Gemini montre très bien l’importance du personnas choisi et son impact sur la qualité de la réponse. Chaque personnas a un avantage et/ou une limite qui le distingue. Dans tous les cas, il y a toujours un biais potentiel! Utilisé une IA pour produire du matériel pédagogique n’est clairement pas exempt de biais. Comme pédagogue, je ne crois pas que ce soit très grave pour autant qu’on le garde en tête et qu’on le prenne en compte. Après tout, il y a probablement souvent des biais ou des hypothèses implicites cachées derrières notre matériel, nos interventions, nos prises de position, nos réponses aux questions…

Persona	Avantages	Limites	Risques de biais (Invisibles)
L’Enseignant Bienveillant	Favorise l’engagement, vulgarise les concepts complexes et réduit l’anxiété liée aux changements technologiques.	Peut minimiser les aspects sombres pour ne pas décourager l’adoption de l’outil par ses élèves/collègues.	Biais d’optimisme : Présenter l’impact écologique comme un « défi à résoudre ensemble » plutôt que comme un obstacle structurel majeur.
L’Analyste Critique (Sceptique)	Déconstruit les discours marketing des Big Tech, expose les rapports de force et les coûts cachés (extraction minière, main-d’œuvre).	Risque de tomber dans un ton cynique ou fataliste qui bloque toute réflexion sur les usages pédagogiques positifs.	Biais de confirmation négatif : Sélectionner uniquement les données catastrophiques et ignorer les gains d’efficacité réelle pour valider une thèse anti-technologie.
L’Ingénieur en Développement Durable	Apporte une rigueur mathématique, parle en cycles de vie (LCA) et propose des solutions techniques concrètes.	Discours souvent trop technique ou aride, peut manquer de nuance sur les enjeux sociaux et pédagogiques.	Biais de solutionnisme technologique : Laisser croire que l’innovation technique seule (ex: fusion nucléaire, puces photoniques) réglera le problème sans changer nos comportements.

J’ai ensuite copié le prompt que Gemini me proposait et je l’ai lancé dans Copilot (en utilisant GPT). Je saute souvent d’une IA à l’autre pour les comparer, mais aussi parce que je pense que même si j’avais créer une nouvelle conversation avec Gemini, il aurait pris en compte notre discussion courante. Disons que c’est une tentative pour minimiser les biais. Honnêtement, je ne sais pas si c’est fondé…

Selon Gemini, le prompt qu’il m’a proposé est un bon prompt pour les raison suivantes:

Contextualisation : Il précise le public (universitaires), ce qui élève le niveau de langage.

Éthique et Politique : Il force l’IA à sortir du simple constat technique pour entrer dans le domaine des valeurs (ce qui touche particulièrement les enseignants).

Appel à l’action : Il ne laisse pas l’apprenant passif devant un problème, il l’invite à la « sobriété numérique », un concept clé en éducation aux médias.

Voici le prompt « idéal » selon Gemini en fonction de notre conversation jusqu’à ce point. Remarquez comment il utilise un personnas, comment il donne un mandat clair et comment il place bien les contraintes à respecter et les formes de la réponses attendues.

Adopte la posture d’un analyste critique spécialisé en éthique des technologies et en écologie politique. Prépare une note de synthèse sur l’impact environnemental de l’IA destinée à des universitaires et des professionnels de l’éducation.

Ta réponse doit impérativement :

• Dépasser les chiffres de surface : Analyse l’ensemble du cycle de vie (de l’extraction du lithium pour les puces jusqu’aux déchets électroniques en fin de vie).
• Exposer les tensions : Confrontre les promesses de « Green AI » (l’IA pour le climat) avec la réalité de la croissance infinie de la demande énergétique.
• Éviter le manichéisme : Distingue les usages de l’IA qui ont une valeur sociétale ajoutée de ceux qui sont purement spéculatifs ou futiles.
• Proposer une réflexion sur la sobriété numérique : Quelles seraient les pistes de solutions concrètes pour une utilisation responsable de l’IA en milieu académique ?

Structure ta réponse avec des arguments étayés par des rapports récents, identifie tes propres limites et termine par une question provocatrice pour susciter le débat parmi les participants.

Première constatation, ce prompt a forcé Copilot à utiliser plusieurs références (28!). La réponse est ensuite très bien adaptée à un niveau universitaire. Ensuite, elle couvre plusieurs angles du problème et n’en cache pas la complexité. Le vocabulaire, par exemple, est précis et varié. Voici la réponse de Copilot (pas aussi facile de partager une discussion tenue avec Copilot que ça l’est avec Gemini… Je suis limité à partager avec des gens de mon organisation. Je vais donc copier le tout ici. Honnêtement, c’est une limite désagréable.)

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Le prompt proposé par Gemini rapporte effectivement une bonne réponse quand je l’utilise dans Copilot. Mais, que cache-t-il? En demandant à Copilot si des hypothèses implicites étaient cachées derrière la réponse, je n’ai pas été déçu… (voir le tableau qui suit ce paragraphe!) Ça montre bien, encore une fois l’importance du personnas, mais aussi que l’IA ne nous donne pas accès à « la » vérité. Il faut demeurer très critique et lire avec beaucoup d’attention les réponses. Prendre du recul est une nécessité.

Dimension	Hypothèse implicite	Formulation synthétique	Ce que cette hypothèse autorise	Ce qu’elle met en tension / exclut
Ontologique (nature de l’IA)	L’IA est un système socio‑technique	L’IA inclut matériel, énergie, chaînes d’approvisionnement, organisation du travail et modèles économiques	Une analyse en cycle de vie (LCA), une critique des infrastructures invisibles	La vision de l’IA comme simple outil immatériel ou neutre
Économique	La croissance des usages est structurelle	Les gains d’efficacité technique n’entraînent pas mécaniquement une baisse des impacts globaux	L’usage du concept d’effet rebond, la critique du solutionnisme technologique	L’idée que l’innovation verte suffit sans transformation économique
Normative / éthique	Tous les usages de l’IA ne se valent pas moralement	Il est légitime de hiérarchiser les usages selon leur valeur sociale et écologique	Une éthique de l’arbitrage (prioriser certains usages, en refuser d’autres)	La neutralité axiologique (“tout usage est équivalent”)
Politique	La sobriété est un choix collectif, pas individuel	Les impacts environnementaux ne peuvent être régulés uniquement par des gestes individuels	Une réflexion sur la gouvernance, la régulation, les politiques institutionnelles	La responsabilisation individualisante (“utilisez mieux l’IA”)
Pédagogique	L’université a une responsabilité exemplaire	L’enseignement supérieur produit des normes et légitime des technologies	Des politiques institutionnelles explicites sur l’usage de l’IA	La posture “suiveuse du marché” au nom de la compétitivité
Épistémologique	L’incertitude n’excuse pas l’inaction	Des données imparfaites suffisent pour agir face à des risques crédibles	Le recours au principe de précaution appliqué au numérique	Le report de décisions au nom du manque de mesures parfaites
Écologie politique	Les impacts sont délocalisés et asymétriques	Les coûts écologiques touchent surtout certains territoires et populations	Une lecture Nord–Sud, justice environnementale, critique des externalités	Une évaluation purement locale ou technocentrée
Critique de l’innovation	Le progrès technologique n’est pas intrinsèquement souhaitable	Toute innovation doit être interrogée quant à sa finalité sociale	La possibilité du renoncement sélectif	L’idéologie de la nouveauté permanente

Je crois que je vais adopter cette habitude de demander à l’IA d’expliciter les hypothèses implicites cachées derrières ses réponses. C’est intéressant pour mieux comprendre et situer les réponses données. En recherche, ça me permettra notamment de rendre explicite les postures sous-jacente et facilitera le travail d’alignement des arguments et des cadres théoriques. Côté enseignement, je pourrai utiliser cette commande pour montrer l’importance de demeurer critique aux étudiants assis devant moi.

À ce stade de ma réflexion, j’ai rédigé une dernière commande pour Gemini.

Explicite les stratégies de prompting que tu as implanté dans le « Prompt Ultime » que tu m’as proposé plus haut. Explique aussi l’effet recherché.

J’avais déjà un peu analyser le prompt fourni par Gemini plus haut, mais je me demandais s’il y avait plus de cacher derrière. De plus, c’est une de mes stratégies favorite… J’utilise souvent l’IA pour recevoir du feedback ou pour m’expliquer comment améliorer mes prompts. Ici, je lui ai demandé de m’expliquer ce qu’il avait fait. Dans ce cas, Gemini a été plutôt bavard et il a détaillé les techniques de « prompt engineering » qu’il a utilisé. Disons que mon analyse précédente (plus haut) était loin du compte! Voici ce qu’il avait à dire:

Je constate qu’il a été beaucoup plus en profondeur que moi dans la définition de la personnalité et des caractéristiques du personnas. Cette stratégie est décidément plus puissante que je le pensais.

C’est une stratégie que j’utilisais déjà fréquemment. Suite à la rédaction de ce billet, je constate par contre que, ce faisant, cela a eu comme conséquence que de nombreuses hypothèses implicites sont restées cachées aux destinataires de la réponses…

Ici, je constate que nos requêtes sont limités par nos connaissance du sujet. Je n’aurais pas pensé à cette nuances parce que je ne maitrise pas assez bien cette problématique. Conséquemment, un peu comme un algorithme sur les réseau sociaux, l’IA peut nous faire tourner en rond et nous maintenir dans une zone de confort qui ignore une partie de la réalité. C’est un peu comme une chambre d’écho! Vous serez satisfaits de la réponse parce dès le départ vous ignoriez ‘existence d’une partie des faits et, donc, vous n’avez pas pris la peine d’obliger l’IA à considérer cette autre partie de la réalité. L’IA vous éclaire de sa réponse, tout en vous maintenant dans la noirceur…

Je vais tenter d’utiliser cette stratégies plus souvent. Forcer l’IA à confronter plusieurs points de vue et à fournir des réponses plus riches me semble une bonne idée pour qui tente d’être critique.

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Au final, j’ai encore des croutes à manger… Rédiger de bon prompt est beaucoup plus complexe que cela peut sembler. Voici une infographie produite par Gemini qui résume les techniques de prompt engineering qui ont été utilisée dans la discussion que j’ai eu avec lui aujourd’hui.

Et vous? Prenez-vous aussi le temps de réfléchir à vos prompts?

Comment faites-vous pour les améliorer?

Laissez-vous des traces quelque part que je pourrais consulter?