Attribuer un rôle (rôle prompting)

Cette leçon montre qu’un rôle, donné dans le prompt système ou dans le message, change le ton, le style et le contenu d’une réponse, et parfois sa justesse : le tutoriel fait résoudre une énigme logique que Claude ratait sans rôle. L’exercice fait corriger une erreur de calcul que Claude validait à tort.

Le principe

Claude n’a pas d’autre contexte que ce que vous dites ; il est parfois important de lui faire endosser un rôle précis, avec tout le contexte nécessaire : c’est le role prompting, et plus le rôle est détaillé, mieux c’est. Amorcer Claude avec un rôle peut améliorer ses résultats dans des domaines variés, de l’écriture au code en passant par le résumé, comme un humain à qui l’on dit de « penser comme un… ». Le rôle change aussi le style, le ton et la manière de répondre. Il peut être donné dans le prompt système ou dans le tour user. Bonus du tutoriel : précisez aussi le public, « tu es un chat » ne produit pas la même chose que « tu es un chat qui parle à une foule de skateurs ».

print(get_completion("In one sentence, what do you think about skateboarding?"))
print(get_completion("In one sentence, what do you think about skateboarding?", "You are a cat."))

Sans rôle, la réponse sur le skateboard est directe et sans style ; avec le rôle de chat, ton, style et contenu s’adaptent. La documentation actuelle confirme qu’une seule phrase de rôle dans le prompt système fait déjà une différence.

Le rôle comme levier de raisonnement

Le rôle peut aussi rendre Claude meilleur en mathématiques ou en logique. L’énigme du tutoriel : Jack regarde Anne, Anne regarde George ; Jack est marié, George ne l’est pas, on ignore si Anne l’est. Une personne mariée regarde-t-elle une personne non mariée ? La réponse est oui (quel que soit le statut d’Anne), mais Claude 3 Haiku répondait qu’il manquait une information. Avec le prompt système « tu es un robot logique conçu pour résoudre des problèmes de logique complexes », il répondait juste, même si, note le tutoriel, pas toujours pour les bonnes raisons. Les modèles actuels raisonnent nativement et résolvent ce genre d’énigme sans rôle ; l’exemple reste utile pour comprendre ce qu’un rôle impose : une méthode de traitement, pas une information nouvelle. Le tutoriel insiste : beaucoup de techniques donnent des résultats semblables, et c’est à vous de trouver votre style.

À vous de jouer

Exercice 3.1 : correction de calcul. Le tutoriel soumet une résolution fausse (de 2x - 3 = 9 on passe à 2x = 6, puis x = 3) en demandant si elle est correcte ; Claude 3 Haiku la validait, alors qu’il repérait l’erreur en déroulant les étapes. Modifiez le prompt ou le prompt système pour que Claude juge la résolution incorrecte. Testez d’abord sans rôle avec claude-opus-5-5, qui a de bonnes chances de voir l’erreur seul, puis avec un rôle de correcteur qui vérifie chaque ligne : comparez les justifications.

Sources officielles : 03_Assigning_Roles_Role_Prompting.ipynb (anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial) · Prompting best practices (documentation Claude : « Give Claude a role »)

Points clés à retenir

• Un rôle fournit le contexte que Claude n’a pas : perspective, vocabulaire, réflexes du métier.
• Il change le style, le ton et le contenu, et peut améliorer logique et mathématiques.
• Prompt système pour un rôle qui vaut toute la conversation, message user pour un usage ponctuel.
• Précisez aussi le public : le même rôle parle autrement selon à qui il s’adresse.
• Le rôle est une technique parmi d’autres : consignes détaillées et exemples obtiennent souvent le même effet.