J’ai créé le Prompt parfait pour TOUTES les IA (ChatGPT, Gemini, Claude…)

Item: J’ai créé le Prompt parfait pour TOUTES les IA (ChatGPT, Gemini, Claude…)
Rating: 4
Author: PostSingularity Institute

par Ludo Salenne

Sciences appliquées & ingénierie IA — Modèles & Recherche UYQIntelligence artificielle (IA)UYQFIntelligence artificielle générative

🎙 Ludo Salenne 👥 266K 📅 10 mars 2026 ⏱ 24 min 👁 40K 📄 tutoriel 🧭 2026-08-02

Disponible en : Français (actuel) English

Mots-clés

promptméta-promptreverse promptingcalibrageautocritique

Résumé

Ludo Salenne présente Promptor v2, un méta-prompt conçu pour générer automatiquement des prompts optimisés pour différents outils d’IA (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.). Il explique que chaque IA a ses spécificités et qu’un même prompt ne donne pas des résultats optimaux partout. La méthode repose sur une architecture en quatre parties : calibrage (identifier les caractéristiques clés du prompt pour l’outil cible), rédaction d’un premier brouillon, autocritique sévère avec notation sur 5 étoiles, et interrogatoire (poser des questions pour affiner). L’auteur insiste sur la recherche d’informations récentes pour rester à jour. Il démontre l’efficacité avec un exemple concret : générer un prompt pour développer une application Pomodoro sur Google Gemini. Il propose aussi une astuce pour automatiser le processus et souligne que l’utilisation régulière de Promptor permet de progresser en prompt engineering. La vidéo se termine par une invitation à rejoindre sa communauté et à télécharger ses ressources.

147 mots

Évaluation critique

La vidéo de Ludo Salenne apporte une contribution pratique et originale dans le domaine du prompt engineering. L’idée d’un méta-prompt adaptable à différents outils d’IA est pertinente et répond à un besoin réel des utilisateurs. La structure en quatre étapes (calibrage, brouillon, autocritique, interrogatoire) est pédagogique et favorise une amélioration itérative. L’accent mis sur la recherche d’informations récentes est un point fort, car il permet de rester à jour face à l’évolution rapide des modèles. Cependant, la méthode repose principalement sur l’expérience personnelle de l’auteur et sur des tests informels, sans référence à des études scientifiques ou à des benchmarks officiels. La validation de l’efficacité est donc subjective. De plus, la vidéo contient des séquences promotionnelles pour ses formations et sa communauté, ce qui peut nuire à l’objectivité. L’adéquation entre le titre et le contenu est bonne, même si le terme ‘parfait’ est exagéré. Globalement, la vidéo est utile pour les utilisateurs cherchant à améliorer leurs prompts, mais elle gagnerait à s’appuyer sur des sources plus solides. Les commentaires sont très positifs, ce qui suggère une satisfaction générale, mais ils ne constituent pas une preuve scientifique.

186 mots

Adéquation titre / contenu

Le titre annonce un prompt universel pour toutes les IA, et la vidéo tient cette promesse en présentant un méta-prompt adaptable.

Qualité & fiabilité

7/10

La vidéo propose une méthode structurée et reproductible (Promptor v2) pour générer des prompts optimisés pour différents outils d'IA. L'auteur s'appuie sur des retours d'expérience et des tests concrets, mais les sources scientifiques ou officielles sont absentes. La démarche est pragmatique et cohérente, mais la validation repose sur des essais personnels plutôt que sur des études contrôlées.

Chapitres

Sources citées

Formation Automatiser ChatGPT — Lien vers la formation de l'auteur mentionnée dans la description.
Ressources IA gratuites — Lien pour télécharger les ressources gratuites, dont Promptor v2.
Communauté QG IA — Lien vers la communauté privée de l'auteur.
Tuto pour rédiger un bon Prompt en 2026 — Vidéo recommandée par l'auteur pour approfondir la rédaction de prompts.
Tuto ChatGPT Custom Instructions — Vidéo recommandée pour personnaliser les instructions de ChatGPT.

Sources concordantes

OpenAI Prompt Engineering Guide — Guide officiel d'OpenAI sur les bonnes pratiques de prompt engineering, cohérent avec les conseils de la vidéo.
Google Prompting Guide — Guide de Google sur la conception de prompts pour Gemini, en accord avec les recommandations de la vidéo.

Sources discordantes

Anthropic Prompt Engineering Guide

Références externes

Apport & nouveautés

L’apport principal de cette vidéo est la proposition d’un méta-prompt structuré (Promptor v2) qui s’adapte à différents outils d’IA, contrairement aux approches souvent spécifiques à un seul outil. La technique du reverse prompting et l’autocritique systématique constituent une méthode originale pour améliorer la qualité des prompts. L’accent mis sur la recherche d’informations récentes est également pertinent.

Pour aller plus loin :

Prompt engineering — Article Wikipédia sur les principes généraux du prompt engineering.
Chain-of-thought prompting — Technique avancée pour améliorer le raisonnement des modèles.
Zero-shot and few-shot learning — Concepts liés à l’adaptation des prompts.

95 mots

Profil radar

Le profil radar montre une bonne quantité d'informations et une qualité correcte, mais le niveau technique est moyen, ce qui reflète une approche pratique plutôt que théorique. La fiabilité globale est acceptable, mais limitée par l'absence de sources scientifiques.

Fiabilité 7/10

💬 Très positif. Sur les 30 commentaires analysés, la grande majorité exprime une forte satisfaction et remercie l'auteur pour la qualité du contenu et la générosité du partage.