Le secret d’un prompt efficace ? Parlez en JSON

Le secret d’un prompt efficace ? Parlez en JSON

Les LLM (Large Language Models) comme ChatGPT, Claude ou Gemini sont conçus pour comprendre le langage naturel. C’est leur super-pouvoir : répondre à nos requêtes comme si l’on parlait à un humain. Mais il existe une autre manière de leur parler — plus claire, plus fiable, plus structurée.

Le prompt JSON.

Oui, ce bon vieux format structuré qu’on retrouve dans les API, les configs ou les échanges entre machines.

Et devinez quoi ? Les LLM adorent le JSON. Pourquoi ? Parce que derrière leur vernis “conversationnel”, ces modèles ont été entraînés sur d’immenses corpus techniques, incluant de la doc, des configs, du code… Et surtout, parce qu’un format structuré limite les ambiguïtés, ce qui permet au modèle de mieux interpréter notre intention.

Pourquoi prompter en JSON ?

Structure = précision

• Moins de place à l’interprétation, plus de cohérence dans la réponse.

Facile à parser (par vous et par le LLM)

• Un format clé/valeur universel que même vous pouvez relire sans flou.

Idéal pour les workflows automatisés

• Notamment dans les outils no-code, les pipelines API, ou les intégrations ChatGPT.

Préparez l’IA à produire du JSON en retour

• Si vous voulez une réponse JSON, commencez par parler en JSON.

Exemples concrets

Cas 1 : Générer un post LinkedIn

Prompt classique :

Écris-moi un post LinkedIn inspirant pour un développeur freelance en reconversion.

Prompt JSON :

{
 "task": "generate_linkedin_post",
 "audience": "développeurs freelances",
 "tone": "inspirant",
 "language": "français",
 "call_to_action": true,
 "length": "medium"
}

Résultat : le LLM sait exactement quoi produire, pour qui, avec quel ton, et dans quelle langue.

Cas 2 : Créer une fiche produit

Prompt classique :

Rédige-moi une fiche produit pour un mug éco-responsable.

Prompt JSON :

{
 "task": "product_description",
 "product": {
 "name": "Mug en bambou",
 "materials": ["bambou naturel", "résine bio"],
 "capacity": "350ml",
 "eco_friendly": true,
 "made_in": "France"
 },
 "language": "fr",
 "style": "accrocheur",
 "audience": "jeunes actifs soucieux de l'environnement"
}

On obtient une description parfaitement ciblée, cohérente, et prête à publier.

Cas 3 : Lancer une requête multi-objectifs

Prompt JSON pour une todo IA :

{
 "task": "assist_productivity",
 "subtasks": [
 { "action": "résume cet article", "input": "url ou texte ici" },
 { "action": "propose 3 titres de blog", "topic": "prompt engineering" },
 { "action": "génère un tweet court et percutant", "based_on": "résumé de l'article" }
 ],
 "language": "fr"
}

Astuce : utilisez un schéma JSON clair

Même sans être développeur, créez un format simple comme :

{
 "task": "string",
 "language": "fr/en",
 "input": "texte",
 "options": {
 "style": "formel/amical",
 "output_format": "markdown/html/json"
 }
}

Vous pouvez copier-coller ce format dans tous vos prompts complexes, en ne modifiant que les valeurs.

Bonus : Quand l’IA vous répond aussi en JSON

Vous pouvez lui dire :

Réponds uniquement au format suivant :

{“titre”:””, “contenu”:””, “hashtag”:[]}

Ou même :

{
 "output_format": "json",
 "expected_keys": ["summary", "keywords", "action_items"]
}

Conclusion : Structurer, c’est gouverner

Vous voulez des réponses fiables ? Des outputs que vous pouvez exploiter sans effort ?

Alors parlez au LLM comme à une API.

Les prompts JSON ne sont pas une triche, c’est le meilleur des deux mondes : le naturel d’un langage humain, et la rigueur d’un langage machine.

Essayez dès maintenant : prenez un de vos prompts classiques et transformez-le en JSON. Vous serez surpris du résultat.