Comment créer des prompts robustes pour vos automatisations (guide complet et exemples)

Quand j’ai commencé à créer mes premières automatisations avec Make.com, je pensais naïvement qu’il suffisait de copier-coller les prompts que j’utilisais déjà dans ChatGPT. Après tout, si un prompt fonctionne en chat, pourquoi pas dans un scénario automatisé ?

En réalité, ces deux mondes n’ont presque rien en commun.

Dans un chat, vous échangez. Vous testez, reformulez, ajustez la consigne. Si le modèle hallucine ou vous propose un format bancal, il suffit de corriger dans la foulée. L’itération est immédiate.

Mais dès que l’IA entre dans la tuyauterie d’un workflow (Make, Zapier, n8n…), le confort du dialogue disparaît.

Dans une automatisation, vous n’avez qu’un seul essai. Pas de retour en arrière, pas de correction en direct. Votre scénario s’exécute — ou échoue. C’est là que beaucoup de créateurs se retrouvent bloqués : un prompt qui semblait parfait dans ChatGPT produit des résultats incohérents, inutilisables, voire carrément vides quand il tourne dans Make.com.

Depuis, j’ai écrit et testé des centaines de prompts pour mes workflows. J’ai essuyé des plantages, corrigé des erreurs absurdes, et affiné une méthode qui m’épargne aujourd’hui des heures de debug.

L’automatisation, c’est du « one shot ». Un prompt mal conçu, et c’est tout le scénario qui plante :

erreur de parsing,
réponse inexploitable,
données corrompues,
ou pire : des résultats vides sans la moindre alerte.

Dans cet article, je vais partager avec vous :

Ce qui différencie vraiment le prompt engineering “conversationnel” du prompt engineering “automatisé”.
La formule que j’utilise la plupart du temps pour rendre mes prompts fiables.
Quelques exemples concrets et un template prêt à l’emploi que vous pourrez adapter en quelques minutes.
Et surtout, la logique du chaining, l’enchaînement de prompts simples qui fait toute la différence quand vous visez la robustesse.

Que vous soyez entrepreneur, freelance ou simplement curieux de comprendre comment l’IA peut automatiser votre business, ce guide est fait pour vous.

ChatGPT vs Automatisation : deux logiques radicalement différentes

Conversation = souplesse, Automatisation = rigueur

Si vous avez l’habitude de discuter avec ChatGPT, vous avez sans doute déjà pris goût à sa flexibilité. Vous lui demandez de résumer un texte ; il oublie un point ? Vous le relancez : “Peux-tu détailler ce passage ?” Il vous répond, reformule, affine. C’est une conversation fluide, presque naturelle.

Cette expérience donne l’impression que prompting = conversation. C’est vrai… jusqu’au moment où vous basculez dans l’automatisation.

Dans Make.com, le modèle n’est plus votre interlocuteur. Il devient un agent qui doit exécuter une tâche précise, sans la moindre interaction humaine. C’est ce changement de posture qui bouleverse tout.

Les 3 conséquences immédiates d’un prompt non adapté à l’automatisation

Résultat imprévisible : format mixte, texte + explications, ou oublis d’informations.
Erreur technique : parsing impossible, JSON mal formé, automatisation bloquée.
Perte de contrôle : un bug silencieux (le pire !), où les données sont « acceptées » mais dégradées.

À retenir :

Ce n’est pas parce qu’un prompt fonctionne en chat qu’il fonctionnera en production. 99% du temps, il faut le repenser.

Le prompt conversationnel : souple et évolutif

Quand vous utilisez ChatGPT en mode chat, votre prompt peut se permettre quelques imprécisions :

Vous pouvez expliquer votre demande par morceaux.
Vous pouvez tolérer un format “à peu près” correct, puisque vous le reformatez vous-même ensuite.
Vous pouvez tester plusieurs formulations avant d’obtenir la meilleure réponse.

C’est un luxe que l’automatisation ne vous offre pas.

Le prompt automatisé : rigide et déterministe

Dans Make.com ou N8N, un scénario se joue en une seule passe. Votre prompt reçoit un input et doit produire un output parfaitement exploitable par l’étape suivante.

En clair :

Vous n’avez aucune chance de demander “Peux-tu reformater ?” si la sortie n’est pas conforme.
Si votre scénario attend du JSON et que la réponse contient un texte libre, l’automatisation échoue.
Si vous n’anticipez pas les cas limites (variables vides, contenus ambigus), vous risquez des erreurs silencieuses qui polluent vos données.

C’est pourquoi l’écriture d’un prompt pour Make.com (ou n8n, Airtable Automations…) demande une rigueur bien plus grande que pour un prompt de chat.

Pour que le modèle se comporte comme un vrai agent, il faut :

lui assigner un rôle explicite,
définir un contexte clair,
préciser la tâche attendue,
imposer le format de la réponse.

Cette différence est la racine de la plupart des frustrations des débutants : ils pensent que le prompt est universel, alors qu’il change totalement selon l’usage.

Si vous ne devez retenir qu’une chose de cette section, retenez celle-ci :

Un prompt qui fonctionne dans ChatGPT ne fonctionnera presque jamais tel quel dans une automatisation.

La méthode R-O-T-F : Rôle, Objectif, Tâche, Format

Quand j’ai commencé à créer des scénarios Make.com, je pensais qu’un prompt “assez clair” suffirait. Mais j’ai vite découvert que la moindre imprécision pouvait tout faire basculer : une sortie mal formatée, une information manquante, un scénario bloqué.

Pour éviter ces écueils, j’ai fini par formaliser une structure simple que j’utilise désormais systématiquement : R‑O‑T‑F.

C’est un acronyme qui signifie :

Rôle
Objectif (ou Contexte)
Tâche
Format

Chaque composant joue un rôle essentiel pour garantir que votre prompt sera compris, interprété et exécuté de façon fiable par l’IA.

Le Rôle

Le modèle doit savoir qui il est et ce qu’on attend de lui.

Par exemple :

Tu es un assistant de qualification commerciale expérimenté.

Tu es un assistant de qualification commerciale expérimenté.
➔ L’IA va détecter le statut de vos leads pour définir les bonnes actions à mettre en place.
Tu es un expert-comptable spécialisé dans les PME du secteur médical.
➔ L’IA va privilégier le vocabulaire métier et ne pas simplifier à l’excès.
Tu es un chef de projet digital qui doit synthétiser pour des non-spécialistes.
➔ Réponses vulgarisées, parfait pour des reporting automatisés.
Tu es un assistant RH expérimenté.
➔ Réponses centrées sur la conformité et la clarté administrative.

Cette simple ligne change profondément la tonalité des réponses. Sans rôle clair, le modèle adopte un style plus vague ou hésitant.

L’Objectif (ou Contexte)

C’est le pourquoi de la tâche : dans quel cadre elle s’inscrit, sur quelles données elle porte. Le contexte permet à l’IA de “voir la scène” et de capter ce qui compte.

Exemple :

Tu reçois le texte brut d’un formulaire soumis par un prospect.

ou encore :

Tu reçois la retranscription brute d’un appel client (prospect dans l’industrie du BTP).
Voici le contenu non structuré d’un mail de demande d’information.
Tu traites les réponses à un sondage interne destiné au département marketing.

Cela donne au modèle le contexte nécessaire pour interpréter correctement l’input.

La Tâche

C’est le quoi faire : l’action précise attendue.

Un prompt flou comme “résume ce texte” aboutit souvent à des réponses approximatives. Un prompt flou = résultats imprévisibles. Soyez chirurgical :

Que doit-on extraire ou transformer ?
Quelles exceptions, variantes, pièges à anticiper ?

Dresse la liste des 3 principaux besoins exprimés par le prospect, en une phrase chacun.

ou encore :

Liste les 3 objections principales formulées, chacune en une phrase.
Extrais toutes les dates mentionnées, au format AAAA-MM-JJ.
Synthétise en 2 lignes l’objectif évoqué, en évitant toute reformulation “trop créative”.

Astuce terrain : Pour chaque tâche, demandez-vous : si l’output sortait dans un mauvais format, où ça casserait mon workflow ?
Précisez-le alors dans la consigne : “uniquement sous forme de liste, aucune explication.”

La précision réduit l’ambiguïté et rend le résultat plus prédictible.

Le Format

C’est le comment présenter la sortie.

Si vous négligez cette partie, vous vous exposez à des formats imprévisibles : listes, paragraphes, texte libre…

Personnellement, j’opte presque toujours pour un format JSON. Il est plus simple à parser dans Make.com. Pensez également à lui demander de fournir la réponse sans aucun commentaire de sa part sinon il risque d’introduire sa réponse et de flinguer votre automatisation.

Exemples :

Pour l’extraction de besoins :

{
  "needs": [
    "Optimiser les processus commerciaux",
    "Automatiser la qualification des leads",
    "Réduire le cycle de vente"
  ]
}

Piège à éviter :

L’IA adore ajouter des commentaires type “Voici le JSON demandé :” ou “Bien sûr, voici :”

➔ Ajoutez toujours la consigne :
Réponds uniquement en JSON, sans aucun commentaire, ni texte additionnel.

Exemples de prompts R-O-T-F

Voici quelques exemples :

1. Cas “Qualification commerciale B2B”

Prompt

Rôle : Tu es un assistant de qualification commerciale expert en solutions SaaS B2B.
Objectif : Tu reçois la synthèse brute d’un entretien avec un prospect.
Tâche : Identifie les 2 besoins majeurs, la taille de l’entreprise (si mentionnée), le niveau d’urgence (faible/modéré/fort).
Format : Réponds uniquement en JSON :
{
  "needs": [],
  "company_size": "",
  "urgency": ""
}

Variante pour secteur médical :
Remplacez le rôle par « assistant commercial spécialisé dans la santé » ➔ l’IA adapte la terminologie (“patients”, “réglementation”, etc).

2. Cas “Analyse RH”

Prompt

Rôle : Tu es un responsable RH spécialisé en conformité légale.
Objectif : Tu analyses un rapport de situation individuelle.
Tâche : Liste les éventuels risques légaux mentionnés, classés par priorité.
Format : Réponds en JSON :
{
  "legal_risks": ["", ""]
}

3. Cas “Support client”

Prompt

Rôle : Tu es un conseiller support client senior.
Objectif : Tu reçois le contenu d’une demande par e-mail non structurée.
Tâche : Synthétise le problème et l’urgence perçue.
Format : Réponds en JSON, pas de texte en dehors de la structure demandée :
{
  "problem": "",
  "urgency": ""
}

Variante :
Pour le support multilingue, ajoutez “tu rédiges uniquement en français, même si la demande est partiellement en anglais.”

Cas réels : prompts qui plantent, prompts qui sauvent

Exemple d’échec courant :

Prompt vague :
“Résume ce texte et liste les points clés.”
➔ Sortie : Parfois un texte, parfois une liste, parfois un mix.
➔ Conséquence : Parsing impossible, workflow KO.

Prompt robuste :

“Synthétise le texte en une phrase, puis liste 3 points clés, tous au format JSON, aucune explication.”
➔ Sortie stable, directement exploitable.

Sécuriser vos outputs & gérer les erreurs : le vrai défi du prompt engineering automatisé

Même avec les meilleurs prompts, rien n’est jamais garanti à 100% dans l’IA.
L’output peut :

arriver vide,
être mal formé (JSON cassé, balises parasites, etc.),
être trop verbeux ou explicatif,
ne rien respecter du tout (ça arrive !).

1. Anticipez l’imprévu côté prompt

Incluez des garde-fous directement dans la consigne :

Réponds uniquement au format JSON, sans aucun commentaire, ni explication, ni introduction.
Si une information n’est pas disponible, laisse le champ vide ou note "NC".
Ne jamais ajouter de texte hors structure.

Exemple :

jsonCopierModifier{
"needs": [],
"company_size": "",
"urgency": ""
}

Si une info manque :

jsonCopierModifier{
"needs": [],
"company_size": "NC",
"urgency": "NC"
}

2. Nettoyez et validez le résultat après l’IA (Make, n8n…)

Parsez toujours l’output JSON avant toute suite du scénario.
➔ Utilisez les modules “Parse JSON”/“JSON Tools” pour détecter les erreurs immédiatement.
Ajoutez une étape de vérification :
➔ Si un champ clé est vide/absent, logguez l’événement, alertez-vous ou basculez sur une branche “erreur”.

Exemple Make.com :

Prompt IA ➔ [ ] Module “Parse JSON”
Si parsing OK ➔ Suite du workflow
Sinon ➔ Envoi d’une notification, stockage pour analyse, voire relance avec un prompt “fallback”.

3. Gérez les cas d’échec sans tout casser

Ajoutez des “scénarios bis” : si parsing impossible, relancez un prompt simplifié ou envoyez le message en review manuelle.
Logguez les outputs problématiques dans un Google Sheet ou une base Notion, pour améliorer vos prompts au fil du temps (votre “base de bugs” maison !).

4. Utilisez des validateurs externes

Pour les workflows critiques, vous pouvez interroger un second modèle ou un module de validation maison (“Ce JSON contient-il bien les champs attendus ?”).
Pour les prompts publics ou sensibles (RH, juridique…), doublez systématiquement avec une étape de vérification humaine ou semi-automatique.

En résumé :
Un prompt solide, c’est la base — mais une architecture robuste, c’est l’assurance tous risques.
➡️ Testez toujours vos prompts sur une dizaine de cas “tordus”, pas juste le cas nominal.
➡️ N’acceptez jamais l’output tel quel sans validation technique.
➡️ Faites de l’échec une source d’apprentissage, pas un point d’arrêt.

Sécuriser vos outputs & gérer les erreurs : le vrai défi du prompt engineering automatisé

Même avec les meilleurs prompts, rien n’est jamais garanti à 100% dans l’IA.
L’output peut :

arriver vide,
être mal formé (JSON cassé, balises parasites, etc.),
être trop verbeux ou explicatif,
ne rien respecter du tout (ça arrive !).

1. Anticipez l’imprévu côté prompt

Incluez des garde-fous directement dans la consigne :

Réponds uniquement au format JSON, sans aucun commentaire, ni explication, ni introduction.
Si une information n’est pas disponible, laisse le champ vide ou note "NC".
Ne jamais ajouter de texte hors structure.

Exemple :

{
  "needs": [],
  "company_size": "",
  "urgency": ""
}

Si une info manque :

{
  "needs": [],
  "company_size": "NC",
  "urgency": "NC"
}

2. Nettoyez et validez le résultat après l’IA (Make, Zapier, n8n…)

Parsez toujours l’output JSON avant toute suite du scénario.
➔ Utilisez les modules “Parse JSON”/“JSON Tools” pour détecter les erreurs immédiatement.
Ajoutez une étape de vérification :
➔ Si un champ clé est vide/absent, logguez l’événement, alertez-vous ou basculez sur une branche “erreur”.

Exemple Make.com :

Prompt IA ➔ [ ] Module “Parse JSON”
Si parsing OK ➔ Suite du workflow
Sinon ➔ Envoi d’une notification, stockage pour analyse, voire relance avec un prompt “fallback”.

3. Gérez les cas d’échec sans tout casser

Ajoutez des “scénarios bis” : si parsing impossible, relancez un prompt simplifié ou envoyez le message en review manuelle.
Logguez les outputs problématiques dans un Google Sheet ou une base Notion, pour améliorer vos prompts au fil du temps (votre “base de bugs” maison !).

4. Utilisez des validateurs externes

Pour les workflows critiques, vous pouvez interroger un second modèle ou un module de validation maison (“Ce JSON contient-il bien les champs attendus ?”).
Pour les prompts publics ou sensibles (RH, juridique…), doublez systématiquement avec une étape de vérification humaine ou semi-automatique.

En résumé :
Un prompt solide, c’est la base — mais une architecture robuste, c’est l’assurance tous risques.
➡️ _Testez toujours vos prompts sur une dizaine de cas “tordus”, pas juste le cas nominal.
➡️ N’acceptez jamais l’output tel quel sans validation technique.
➡️ Faites de l’échec une source d’apprentissage, pas un point d’arrêt.

3. Un workflow type Make.com (avec variantes et astuces de pro)

Scénario : Qualification automatisée de leads entrants

Étape 1 – Récupération des données

Module Webhook → réception du formulaire brut,
exemple de payload :

{
  "name": "Sophie Dupont",
  "company": "Acme Corp",
  "message": "Nous cherchons à automatiser nos process commerciaux et former nos équipes."
}

Astuce :

Nettoyez le texte (caractères spéciaux, sauts de ligne, etc.) avant de l’envoyer à l’IA.
Pré-filtrez les données non pertinentes pour limiter les hallucinations.

Étape 2 – Extraction structurée via prompt R-O-T-F

Prompt :

Rôle : Tu es un assistant commercial.
Objectif : Tu reçois le texte brut d’un formulaire prospect.
Tâche : Extrais l’objectif principal, le nombre d’employés (si mentionné), et toute contrainte spécifique.
Format : Réponds en JSON uniquement, sans texte additionnel, même en cas d’information manquante (utilise "NC" au besoin).

Exemple d’output idéal :

{
  "objective": "Automatiser les process commerciaux",
  "employees": "NC",
  "constraints": "Former les équipes"
}

Astuce :

Ajoutez une étape “Parse JSON” juste après.
Si parsing échoue → stockez le raw output et alertez-vous.

Étape 3 – Qualification automatisée

Prompt :

Rôle : Consultant commercial expert.
Objectif : Analyse les infos structurées du formulaire.
Tâche : Détermine si le prospect est qualifié (plus de 50 employés OU budget >10 000€).  
Format : Réponds en JSON : {"qualified": "oui" ou "non"}

Astuce :

Préparez une branche “doute” : si “employees” ou “budget” = “NC”, demandez une relecture manuelle.

Étape 4 – Génération du mail de suivi

Prompt :

Rôle : Copywriter B2B.
Objectif : Rédige un mail de relance personnalisé.
Tâche : Rédige un mail professionnel, court et engageant, basé sur les infos extraites.
Format : Texte brut uniquement, sans balises ni explications.

Astuce :

Ajoutez une couche d’analyse de ton (positif, formel, dynamique),
Testez sur 5-10 cas réels (pas juste un exemple qui “marche” !).

Variante avancée – Gestion multi-étapes et chaînage intelligent

Au lieu de faire “prompt → output → prompt”, insérez :

étape de nettoyage des réponses IA (suppression des retours à la ligne, des “Voici le JSON demandé”, etc.)
étape de validation sémantique (“les besoins détectés sont-ils cohérents avec le secteur d’activité ?”)
fallback prompts en cas de doute ou d’output “bizarre” (exemple : renvoyer un prompt “safe” qui ne demande qu’une info-clé).

À retenir :

La force de l’automatisation, c’est la rigueur.
La robustesse d’un workflow Make.com dépend autant du prompt… que de la façon dont vous gérez les erreurs, les sorties douteuses, et la réalité du terrain.

4. Bibliothèque de prompts sectoriels — à copier/coller

Pourquoi c’est crucial :
Les prompts “génériques” marchent mal : chaque secteur, chaque métier a son jargon, ses attentes, ses pièges.
Voici des modèles “prêts à l’emploi” pour automatiser l’IA dans différents univers pro :

✦ Comptabilité / Audit

Extraction d’indicateurs financiers

Rôle : Tu es un expert-comptable.
Objectif : Tu analyses un rapport d’activité d’entreprise.
Tâche : Identifie le chiffre d’affaires, le résultat net, la croissance par rapport à l’an dernier. Si une donnée manque, note "NC".
Format : JSON uniquement.
{
"chiffre_affaires": "",
"resultat_net": "",
"croissance": ""
}

Validation d’anomalies

Rôle : Auditeur interne.
Objectif : Détecter des incohérences dans un tableau de gestion.
Tâche : Liste les 2 anomalies majeures détectées.
Format : JSON uniquement.
{
"anomalies": ["", ""]
}

✦ Marketing digital / Social media

Analyse de sentiment d’avis client

Rôle : Analyste marketing.
Objectif : Tu reçois un lot de 10 avis clients.
Tâche : Pour chaque avis, attribue un score de sentiment (-5 à +5), synthétise le point principal.
Format : JSON array uniquement.
[
{"score": "", "synthese": ""},
...
]

Génération de post LinkedIn sur mesure

Rôle : Copywriter LinkedIn expert.
Objectif : Génère un post engageant à partir d’un événement d’entreprise donné.
Tâche : Reformule le contenu pour LinkedIn, en 3 paragraphes courts, ton positif.
Format : Texte brut uniquement, aucune balise ni explication.

✦ RH / Recrutement

Qualification de candidature

Rôle : Chargé de recrutement.
Objectif : Tu analyses un CV et une lettre de motivation.
Tâche : Résume en 3 bullet points les compétences majeures, attribue un score d’adéquation (1 à 10) pour le poste de “X”.
Format : JSON uniquement.
{
"competences": ["", "", ""],
"score_adequation": ""
}

Détection de risques légaux dans un contrat

Rôle : Juriste RH.
Objectif : Tu vérifies un contrat de travail.
Tâche : Liste tous les risques juridiques potentiels détectés.
Format : JSON uniquement.
{
"risques_juridiques": []
}

✦ Support client / SAV

Analyse de tickets entrants

Rôle : Responsable support client.
Objectif : Synthétise une demande de support.
Tâche : Classe la demande dans une des catégories suivantes (“facturation”, “technique”, “livraison”, “autre”) et résume le problème en 1 phrase.
Format : JSON uniquement.
{
"categorie": "",
"resume": ""
}

✦ Secteur santé

Analyse d’ordonnance

Rôle : Assistant médical IA.
Objectif : Tu reçois le texte d’une ordonnance.
Tâche : Liste les médicaments prescrits, doses, et indique s’il y a des interactions potentielles connues (oui/non).
Format : JSON uniquement.
{
"medicaments": [],
"doses": [],
"interaction_risque": ""
}

5. Stratégies “fallback” & monitoring — éviter la casse, apprendre de chaque échec

1. Prompt de repli automatique

Quand déclencher un fallback ?

Parsing JSON impossible
Champs clés “NC” ou vides
Réponse trop longue, explicative, ou avec balises parasites

Stratégie type :

Branche “erreur” dans Make.com :
➔ Si parsing KO, relancer l’IA avec un prompt simplifié, du type :
“Répète uniquement la donnée X sous forme de texte brut, sans rien d’autre.”
Stockage systématique des outputs problématiques
➔ Utilisez Google Sheets, Notion, Airtable pour logger chaque cas foireux
➔ Analysez ensuite : où ça coince, quel prompt planter, etc.
➔ Bonus : Faites une “retrain” régulière de vos prompts à partir de cette base.

2. Monitoring continu des scénarios

Métriques à suivre :
- taux de parsing réussi / KO
- % de champs “NC” sur 100 requêtes
- taux d’erreur humaine en review manuelle (si vous avez des fallback humains)
- délai de traitement moyen
Alerting / Reporting
- Ajoutez des modules “notification” (Slack, email…) pour remonter les incidents en temps réel
- Faites un reporting mensuel/hebdo sur vos “plantages” pour améliorer les prompts
Tests “edge cases”
- Créez une base de faux inputs “à la con” :
  - mails en CAPS LOCK
  - inputs vides
  - smileys, caractères spéciaux, etc.
- Vérifiez que vos prompts résistent à ces cas de figure (sinon, améliorez !)

6. Bonnes pratiques “anti-hallucinations” & prompts “safe”

Pourquoi c’est critique :
Un workflow automatisé, c’est la porte ouverte aux bêtises de l’IA si on ne sécurise pas.

Principes de base

Précisez systématiquement “Aucune information ne doit être inventée. Si un champ n’est pas trouvable, note ‘NC’.”
Interdisez l’explication, l’introduction, le résumé dans la consigne
Favorisez la simplicité des tâches : un prompt = une mission claire
Testez toujours sur plusieurs cas, pas seulement le cas idéal

Exemple de prompt “anti-hallucination”

Rôle : Assistant de saisie.
Objectif : Traite un texte libre.
Tâche : Si tu ne trouves pas la donnée attendue, note “NC”. Ne jamais inventer ni supposer.
Format : JSON uniquement, aucune explication.
{
"date_evenement": "",
"lieu": ""
}

Retenez ceci :

Demandez toujours au modèle :
- de NE PAS inventer d’information
- de rendre les champs vides ou “NC” si l’info n’existe pas
- de NE PAS commenter son résultat
Pour des tâches complexes, séquencez en micro-prompts (chaînage)
➔ C’est plus stable que d’attendre du modèle 4 actions en une seule.

Check-list finale pour industrialiser vos prompts automatisés

Rédigez chaque prompt avec la méthode R-O-T-F
Précisez toujours le format d’output (et testez le parsing)
Préparez une branche de fallback (prompt simplifié ou review humaine)
Stockez tous les cas “KO” pour analyse continue
Mettez en place un monitoring : taux de parsing, alertes, reporting régulier
Testez vos workflows sur des cas “sales” (inputs bizarres, incomplets, bruités)
Mettez à jour vos prompts tous les mois avec les “leçons terrain”

Passez au niveau supérieur dans vos automatisations IA

L’automatisation n’est pas un simple “copier-coller” de prompts : c’est un vrai métier, où chaque détail compte. En structurant vos prompts selon la méthode R-O-T-F, en anticipant les erreurs, et en testant sur des cas réels, vous transformez vos workflows IA de gadgets ludiques en leviers de performance solides et scalables.

Mais le terrain bouge vite. Les modèles évoluent, les outils aussi — et il y a toujours de nouveaux pièges ou astuces à découvrir.

J’expérimente, je documente et je partage régulièrement tout ça, sans langue de bois : exemples concrets, démos, prompts avancés, et retours d’expérience honnêtes.

https://www.linkedin.com/in/storregrosa/

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À très vite pour aller plus loin, ensemble.

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ChatGPT vs Automatisation : deux logiques radicalement différentes

Les 3 conséquences immédiates d’un prompt non adapté à l’automatisation

Le prompt conversationnel : souple et évolutif

Le prompt automatisé : rigide et déterministe

La méthode R-O-T-F : Rôle, Objectif, Tâche, Format

Le Rôle

L’Objectif (ou Contexte)

La Tâche

Le Format

Exemples de prompts R-O-T-F

1. Cas “Qualification commerciale B2B”

2. Cas “Analyse RH”

3. Cas “Support client”

Cas réels : prompts qui plantent, prompts qui sauvent

Sécuriser vos outputs & gérer les erreurs : le vrai défi du prompt engineering automatisé

1. Anticipez l’imprévu côté prompt

2. Nettoyez et validez le résultat après l’IA (Make, n8n…)

3. Gérez les cas d’échec sans tout casser

4. Utilisez des validateurs externes

Sécuriser vos outputs & gérer les erreurs : le vrai défi du prompt engineering automatisé

1. Anticipez l’imprévu côté prompt

2. Nettoyez et validez le résultat après l’IA (Make, Zapier, n8n…)

3. Gérez les cas d’échec sans tout casser

4. Utilisez des validateurs externes

3. Un workflow type Make.com (avec variantes et astuces de pro)

Scénario : Qualification automatisée de leads entrants

Étape 1 – Récupération des données

Étape 2 – Extraction structurée via prompt R-O-T-F

Étape 3 – Qualification automatisée

Étape 4 – Génération du mail de suivi

Variante avancée – Gestion multi-étapes et chaînage intelligent

4. Bibliothèque de prompts sectoriels — à copier/coller

✦ Comptabilité / Audit

✦ Marketing digital / Social media

✦ RH / Recrutement

✦ Support client / SAV

✦ Secteur santé

5. Stratégies “fallback” & monitoring — éviter la casse, apprendre de chaque échec

1. Prompt de repli automatique

2. Monitoring continu des scénarios

6. Bonnes pratiques “anti-hallucinations” & prompts “safe”

Principes de base

Exemple de prompt “anti-hallucination”

Check-list finale pour industrialiser vos prompts automatisés

Passez au niveau supérieur dans vos automatisations IA

Cas réels : prompts qui plantent, prompts qui sauvent