Bibliothèque de prompts IA

Pourquoi les prompts à champs fonctionnent

Les prompts qui donnent de bons résultats partagent le même squelette : quoi montrer, dans quel style, avec quelle lumière et quel objectif, à quel format d'image. Copier le prompt de quelqu'un d'autre, c'est hériter de son sujet et de ses couleurs, et le retoucher à la main rend facile d'effacer, sans faire exprès, une consigne qui comptait. Ici le squelette reste fixe et seules les parties que vous devez changer ressortent en champs.

Remplir des prompts d'image et de vidéo

• Soyez précis sur le sujet. « Une serveuse posant deux cafés en terrasse à la fin de l'après-midi » fait mieux que « une personne dans un café ». Décrivez ce qui se voit : âge, vêtements, cheveux, matières. Le guide de génération d'images de Google (2026) met « Be hyper-specific » (soyez hyper-précis) en tête de ses bonnes pratiques : « The more detail you provide, the more control you have » (plus vous donnez de détails, plus vous gardez de contrôle).
• La lumière et l'objectif changent l'ambiance plus que tout le reste. Des termes de vraie photographie comme « lumière douce de fenêtre » ou « objectif 85 mm » poussent le résultat vers une photo crédible. Le même guide conseille d'« utiliser le langage photographique et cinématographique pour contrôler la composition », avec des termes comme plan grand angle, macro ou contre-plongée.
• Les fiches de personnage tiennent à la phrase qui fixe que le visage, les cheveux et la tenue restent identiques dans chaque case. Laissez cette phrase telle quelle et ne changez que la description du personnage et la liste d'expressions ou de tenues. Envoyez la fiche finie comme image de référence et utilisez la carte « Même personnage, nouvelle scène » pour garder le visage stable sur les images suivantes. Les modèles d'images de Google acceptent jusqu'à 14 images de référence par demande et conservent la ressemblance de 4 à 5 personnages selon le modèle (documentation d'octobre 2026).
• La vidéo est plus fiable avec un seul mouvement de caméra par clip. Réglez aussi la durée et le format dans les réglages de votre outil, car chacun propose des valeurs fixes : la documentation de Veo 3.1 (2026) n'admet que des clips de 4, 6 ou 8 secondes, et le 1080p uniquement à 8 secondes. Elle attend un sujet, une action et un style dans chaque prompt ; position et mouvement de caméra, composition, mise au point et ambiance restent des ajouts facultatifs.
• Pour les miniatures et logos avec du texte, gardez le texte court : moins de lettres, moins de fautes d'orthographe. Vous pouvez aussi générer l'image avec une zone vide et ajouter le texte ensuite dans un éditeur. Google note que pour le texte dans une image, le modèle « works best if you first generate the text and then ask for an image with the text » (donne le meilleur résultat si l'on fait d'abord le texte, puis l'image qui le contient).

Les champs se remplissent en français. Le guide de Google liste 15 langues pour la meilleure performance sur ses modèles d'image, dont le français (fr-FR), l'espagnol, l'allemand, le japonais, le coréen et le portugais du Brésil. Comme chaque outil accepte des langues différentes, le squelette de chaque carte reste en anglais, que tous les générateurs comprennent.

Remplir des prompts de chat

Les prompts de rédaction, résumé, code, révision et marketing suivent tous le même ordre : rôle, tâche, contraintes, format de sortie. Adapter les champs de public, longueur et ton à votre situation change visiblement la réponse. Les prompts qui se terminent par « Text: » ou « Code: » attendent que vous colliez votre matériel en dessous après avoir copié. Chaque prompt de chat a un champ pour la langue de la réponse ; sur cette page, il est réglé sur le français.

Cet ordre suit ce que publient les créateurs de modèles. Le centre d'aide d'OpenAI conseille de « mettre les instructions au début du prompt et d'utiliser ### ou """ pour séparer les instructions du contexte », et de dire quoi faire plutôt que seulement quoi ne pas faire. Le guide d'Anthropic indique qu'un rôle fait la différence dès une seule phrase, et que quelques exemples concrets améliorent encore la précision. Le guide de prompting de Gemini va plus loin : « We recommend to always include few-shot examples in your prompts » (nous recommandons d'inclure toujours des exemples dans vos prompts), tout en prévenant qu'en trop grand nombre, le modèle peut les copier excessivement. Si une réponse passe à côté, collez trois ou quatre exemples du résultat attendu.

Avec plusieurs documents longs, inversez l'ordre. Anthropic rapporte que placer le matériel long au début et la question à la fin a amélioré la qualité des réponses jusqu'à 30 % dans ses tests. Il y a bien plus de technique que cela : The Prompt Report (2024) recense 58 techniques de prompting textuel. Les cartes d'ici en restent aux bases : un rôle et un format de sortie fixe.

Ce que contient la bibliothèque

Treize catégories : motion design et vidéo, fiches de personnage (vues, expressions, tenues), photos de produit, miniatures, logos et icônes, styles d'illustration, réalisme photo et maquettes d'interface, plus des prompts de chat pour écrire, résumer, coder, réviser et rédiger des textes marketing. Les cartes sont du texte seul, donc la page charge vite et se pilote d'une main sur téléphone.

Sources (vérifiées le 10 octobre 2026) : Google, génération d'images avec Nano Banana · Google, générer des vidéos avec Veo 3.1 · Google, stratégies de conception de prompts · OpenAI, meilleures pratiques de prompt engineering avec l'API OpenAI · Anthropic, prompting best practices · Schulhoff et al., The Prompt Report (2024)