Il y a une question qui revient dans presque toutes mes formations, au moment où je fais une démonstration avec l’IA : « Vous pouvez nous partager vos prompts ? »
La réponse est oui. Mais avec un avertissement d’abord, parce que le prompt seul ne suffit pas.
Ce qui fait qu’un prompt fonctionne, ce n’est pas la formule magique. C’est le contexte que vous donnez à la machine : vos données, vos champs, votre objectif, votre contrainte.
Un prompt sans contexte, c’est une commande passée les yeux fermés.
Tous les prompts ci-dessous suivent la même architecture : je dis ce que je veux obtenir, je décris ce que j’ai, et j’impose la forme de la réponse. Les crochets sont les endroits où VOS informations font tout le travail.
« Écris une expression QGIS pour la calculatrice de champs qui [objectif précis]. Mes champs disponibles : [noms et types]. Donne uniquement l’expression, puis explique-la ligne par ligne. »
Le « explique-la ligne par ligne » est la partie la plus importante : c’est elle qui vous permet de vérifier au lieu de copier-coller à l’aveugle.
« QGIS m’affiche ce message : [message d’erreur copié tel quel]. Contexte : [format de la couche, traitement en cours, version]. Donne les 3 causes les plus probables, de la plus fréquente à la plus rare, avec un test simple pour vérifier chacune. »
Fini les heures sur les forums. Le classement par probabilité vous évite de commencer par la piste exotique.
« J’ai [description des données] et je veux obtenir [résultat final]. Propose une chaîne de traitement QGIS étape par étape, avec le nom exact de chaque outil, et signale les pièges possibles à chaque étape : projection, topologie, valeurs nulles. »
C’est le prompt du plan d’action. Vous restez l’exécutant et le juge, mais vous ne partez plus d’une page blanche.
« Explique-moi ce que fait réellement l’outil [nom] dans QGIS, sa différence avec [outil proche], et donne un cas concret où il produit un résultat trompeur. »
C’est mon prompt préféré à donner en formation. La question du résultat trompeur est celle qui transforme un utilisateur en géomaticien qui comprend ses outils.
« Écris un script PyQGIS qui [tâche à automatiser]. Commente chaque bloc. Ajoute des vérifications d’erreurs. Je l’exécuterai dans la console Python de QGIS. »
Même si vous ne codez pas, les commentaires vous donnent prise sur le script. Lisez-les avant d’exécuter, toujours.
« Je dois représenter [donnée] pour [public : élus, grand public, techniciens]. Propose 3 choix de représentation cartographique, avec pour chacun ses avantages, ses limites et ses pièges de lecture. »
Le public change tout. Une carte pour un bureau d’études et une carte pour un conseil municipal ne racontent pas l’histoire de la même façon.
« Voici l’analyse que je viens de produire : [méthode et résultat]. Joue le rôle d’un géomaticien exigeant qui doit la valider : quelles questions poserait-il ? Quels points vérifierait-il en premier ? »
Le prompt le moins utilisé, et le plus précieux. Utiliser l’IA pour critiquer votre propre travail avant que quelqu’un d’autre ne le fasse, c’est un réflexe professionnel, pas un gadget.
Ces 7 prompts fonctionnent parce qu’ils imposent une structure : contexte, objectif, forme de réponse, et surtout un moyen de vérifier.
Le piège serait de les recopier comme des formules et d’accepter les réponses comme des vérités. Chaque prompt de cette liste contient volontairement son garde-fou : l’explication ligne par ligne, le test de vérification, le cas trompeur, les commentaires. Ne les supprimez jamais pour gagner trois secondes. C’est précisément là que se loge votre valeur de géomaticien.
Cela suppose évidemment de maîtriser les fondamentaux : une expression qu’on ne sait pas lire reste une expression qu’on ne peut pas vérifier. Et si le sujet des outils vous intéresse, l’IA générative ne se limite pas à ChatGPT.
Ces 7 prompts sont mon quotidien de formateur. Dans la communauté des Géomagiciens, nous en avons rassemblé et testé 100, classés par usage SIG. Si vous voulez passer du copier-coller à la maîtrise, c’est là que ça se passe.
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