Être spécifique

Deuxième technique : la spécificité. Au lieu de tout laisser à l’interprétation du modèle, donnez-lui des consignes précises. Demandez « Écris une nouvelle sur un personnage qui découvre un talent caché » : Claude peut écrire 200 mots ou 2 000, suivre un personnage ou cinq, choisir n’importe quelle structure. Toutes ces réponses sont correctes ; aucune n’est forcément celle que vous vouliez.

Deux types de consignes

Les consignes de qualité listent les propriétés de la réponse :

• une longueur (moins de 1 000 mots) ;
• une exigence de structure (une scène claire qui révèle le talent) ;
• une exigence de contenu (au moins un personnage secondaire).

Les étapes disent au modèle comment procéder :

1. Imagine trois talents qui créeraient une tension dramatique.
2. Choisis le plus intéressant.
3. Esquisse une scène clé qui révèle le talent.
4. Imagine trois types de personnages secondaires qui renforceraient l’effet de cette découverte.

Les consignes de qualité contrôlent à quoi ressemble la réponse ; les étapes contrôlent comment Claude y arrive. Les applications professionnelles combinent souvent les deux. La documentation d’Anthropic recommande d’ailleurs des listes numérotées quand l’ordre ou l’exhaustivité des étapes compte.

Sur le plan de repas

Ajoutons des consignes de qualité au prompt de la leçon 18 :

def run_prompt(prompt_inputs):
    prompt = f"""
Génère le plan de repas d'une journée pour un athlète, en respectant ses restrictions alimentaires.

- Taille : {prompt_inputs["height"]}
- Poids : {prompt_inputs["weight"]}
- Objectif : {prompt_inputs["goal"]}
- Restrictions alimentaires : {prompt_inputs["restrictions"]}

Consignes :
1. Donne le total calorique exact de la journée.
2. Indique les quantités de protéines, de lipides et de glucides.
3. Précise l'heure de chaque repas.
4. N'utilise que des aliments compatibles avec les restrictions.
5. Donne toutes les portions en grammes.
6. Reste économique si c'est demandé.
"""
    messages = []
    add_user_message(messages, prompt)
    return chat(messages)

Chaque consigne ferme une ambiguïté. Sans la 1, certains plans donnaient un total et d’autres non ; sans la 5, les portions oscillaient entre « une poignée » et des grammes ; la 4 transforme une attente implicite en exigence écrite. Aucune ligne n’apprend la nutrition à Claude : elles lui disent ce que vous appelez une bonne réponse.

Dans la démonstration du cours officiel, la note passe de 3,92 à 7,86 avec ces consignes de qualité. La variante par étapes (calculer d’abord les calories, puis les macronutriments, puis les horaires) obtient 7,3 : un net progrès aussi, mais moindre sur cette tâche, qui demande surtout des exigences de sortie. C’est l’évaluation qui départage, sur des chiffres.

Quand donner des étapes

Les étapes prennent l’avantage pour les problèmes difficiles, les décisions, l’analyse critique, et chaque fois qu’il faut forcer Claude à considérer une vue large. Si vous demandez pourquoi les ventes d’une équipe ont chuté de 30 % au dernier trimestre, des étapes garantissent l’examen de plusieurs angles : marché, performances individuelles, changements d’organisation, retours des clients. Sans elles, le modèle risque de s’arrêter à la première explication plausible.

Une nuance pour les modèles qui réfléchissent avant de répondre, comme Haiku 5.5. La documentation d’Anthropic observe qu’une consigne générale, du type « réfléchis à fond », produit souvent un meilleur raisonnement qu’un plan détaillé écrit à la main : le raisonnement du modèle dépasse fréquemment ce qu’un humain prescrirait. Gardez les étapes pour imposer les angles à couvrir, et laissez l’évaluation trancher.

À vous de jouer

Qualité ou étapes. Sur votre prompt de la leçon 17, écrivez une version avec cinq consignes de qualité et une version avec quatre étapes. Évaluez les deux avec le même jeu de test : laquelle gagne, et de combien ?

Sources officielles : Being specific (Claude Academy) · Prompting best practices (documentation Claude)

Points clés à retenir

• Une demande vague a mille réponses correctes : la spécificité réduit cet espace.
• Consignes de qualité : à quoi ressemble la réponse. Étapes : comment y arriver.
• Chaque consigne ferme une ambiguïté que le modèle aurait tranchée à votre place.
• Dans la démonstration du cours officiel : 7,86 avec les consignes de qualité, 7,3 avec les étapes.
• Étapes pour imposer les angles d’une analyse ; sur un modèle qui réfléchit, une consigne générale bat souvent un plan écrit à la main.