La qualité d’un prompt détermine directement celle de la réponse d’une IA. Une nouvelle méthode, le “Spec Interview”, permet de transformer vos idées brutes en spécifications impeccables. Découvrez comment structurer vos demandes pour gagner en précision et en efficacité.

Pourquoi les prompts vagues produisent des résultats médiocres

Et si la vraie révolution de l’IA générative ne résidait pas dans la puissance des modèles, mais dans notre capacité à formuler nos demandes ? Une question fondamentale qui change radicalement notre approche du prompting.

Les modèles de langage actuels excellent avec des instructions détaillées, mais peinent face à l’ambiguïté. Une demande floue comme “Crée une application de gestion de tâches” laisse trop de questions sans réponse : la plateforme cible, les fonctionnalités essentielles, le public visé… Ces zones d’ombre deviennent des terrains fertiles pour les hallucinations.

Les données sont sans appel : les prompts non structurés ne produisent que 40 % de sorties acceptables, contre 90 % pour les prompts raffinés. Chaque correction supplémentaire représente un gaspillage de 15 à 20 minutes en moyenne, une perte de temps qui s’accumule rapidement dans les workflows professionnels.

Comment les modèles traitent les spécifications structurées

Les LLMs comme Claude et Gemini sont entraînés sur d’énormes volumes de données structurées : code source, documentation technique, formats XML et JSON. Leurs mécanismes d’attention traitent donc bien mieux l’information organisée que le texte brut désordonné.

Le XML fonctionne particulièrement bien grâce à ses balises, qui créent une hiérarchie explicite que le modèle peut interpréter sans ambiguïté. Une étude récente confirme cette supériorité : le JSON et le Markdown structuré obtiennent des scores de 8,1/10 et 7,8/10, contre seulement 6,2/10 pour le texte brut.

Cette approche structurée force à clarifier le contexte, les contraintes et le format de sortie, éliminant jusqu’à 70 % des erreurs causées par l’ambiguïté. C’est toute la différence entre une demande approximative et une spécification professionnelle.

Workflow pas à pas : du brouillon à la spec impeccable

Étape 1 : Créez un fichier .md avec votre idée brute

Commencez avec un Markdown simple mais organisé :

# Spécification : [Nom du projet]

## Idée Brute
[1-3 phrases décrivant votre concept]

## Objectif Principal
[Quel problème résout-il ?]

## Cas d’Usage Clés
– Cas utilisateur 1
– Cas utilisateur 2

## Contraintes Techniques
– Stack, performances, sécurité

## Questions Ouvertes
[Laissé vide pour l’interview]

Étape 2 : Faites-vous interviewer par Gemini

Utilisez le prompt type : “J’ai ce fichier de spécification brut. Pose-moi les questions nécessaires pour le clarifier et le rendre exhaustif.”

Gemini excelle dans l’identification des zones d’ambiguïté et posera des questions pertinentes sur la mécanique centrale, l’expérience utilisateur, l’architecture technique et la gestion des cas limites que vous n’aviez pas anticipés.

Étape 3 : Restructurez la spec

Intégrez les réponses aux questions dans votre fichier Markdown. Clarifiez chaque section et ajoutez les détails manquants identifiés pendant l’interview.

Étape 4 : Générez le prompt final avec Claude

Demandez à Claude de transformer votre spec complète en prompt XML optimisé :

Décrire la tâche précise

Contexte et background

Limites et règles

Format de sortie attendu

Étape 5 : Exécutez et améliorez en boucle

Utilisez le prompt final pour votre tâche. Documentez les résultats et ajustez la spec pour les usages suivants, créant ainsi une base de connaissances évolutive.

Exemples concrets : code et documentation

Exemple 1 : Génération d'une fonction Python

Avant, on avait : “Écris une fonction pour compter les mots”. Après le spec interview, on obtient une spécification précise :

Crée une fonction Python qui compte les occurrences de chaque mot dans une chaîne de caractères

– Gérer la ponctuation : ignorer . , ! ? ;
– Case insensitive : Hello et hello même mot
– Retourner un dictionnaire {mot: count}
– Nom de fonction : count_words

Input: “Hello world. Hello Python!”
Output: {‘hello’: 2, ‘world’: 1, ‘python’: 1}

Exemple 2 : Spécification produit

Un product manager utilise la technique pour définir une nouvelle fonctionnalité. L’interview avec Gemini révèle des cas limites critiques qu’il n’avait pas considérés : le comportement hors-ligne, la gestion des erreurs réseau, les questions de rétrocompatibilité. Autant de points qui, s’ils avaient été découverts pendant le développement, auraient causé des retards significatifs.

Gemini vs Claude : des forces complémentaires

Le workflow optimal exploite les forces distinctes de chaque modèle. Gemini 3 excelle dans le raisonnement et le questionnement, ce qui en fait l’interviewer parfait pour la phase de clarification. Claude Opus 4.5 brille quant à lui dans la génération de contenu structuré, idéal pour produire la spécification finale bien formatée.

Pour les projets complexes, la combinaison Gemini (questionneur) → Claude (générateur) réduit le temps de développement de 60 %, transformant des journées de travail en quelques heures seulement.

Pièges à éviter et bonnes pratiques

Attention à ne pas tomber dans le piège de la sur-structuration : une spec trop contraignante peut limiter la créativité du modèle et produire des résultats rigides. Maintenez toujours la lisibilité humaine en utilisant des commentaires et une organisation claire. Enfin, adoptez une approche itérative : commencez avec une structure minimale et ajoutez de la complexité seulement si le besoin s’en fait sentir.

Bénéfices mesurables : temps gagné et qualité améliorée

Les données communautaires montrent des gains substantiels qui devraient convaincre les plus sceptiques. Le temps moyen de prompting passe de 15-20 minutes à seulement 3-5 minutes. Le taux de sorties acceptables bondit de 40 % à 90 %. Meta rapporte même +50 % de performance dans les entretiens techniques grâce à ces méthodes structurées.

La documentation des décisions devient un bénéfice secondaire précieux : la spec finale sert de source de vérité pour le projet, facilitant l’onboarding de nouveaux collaborateurs et la maintenance future.

En bref : le Spec Interview change la donne

Le Spec Interview n’est pas une solution magique, mais une méthodologie systématique qui transforme fondamentalement la collaboration humain-IA. En formalisant le processus de clarification, il élève radicalement la qualité des interactions avec les modèles de langage.

Cette approche pose une question plus large : et si l’avenir de l’IA ne se jouait pas dans l’entraînement de modèles toujours plus grands, mais dans notre capacité à mieux formuler nos problèmes ? Une perspective qui pourrait bien redistribuer les cartes de l’innovation dans les années à venir.

FAQ

Qu'est-ce que le Spec Interview ?

Une méthode qui consiste à faire interviewer vos idées brutes par une IA (comme Gemini) pour générer des spécifications détaillées avant de créer le prompt final.

Pourquoi utiliser un format structuré comme le XML pour les prompts ?

Les modèles de langage comprennent mieux les informations hiérarchisées et explicites, réduisant ainsi les ambiguïtés et les hallucinations.

Quels modèles d'IA utiliser pour le Spec Interview ?

Gemini pour poser des questions pertinentes et identifier les ambiguïtés, Claude pour générer des prompts finaux bien structurés.