Qu’est-ce qu’un prompt système ? Pourquoi est-il essentiel aux conversations avec l’IA

Un prompt système est un ensemble clair d'instructions qu'un modèle IA suit dans chaque conversation. Il définit le comportement du modèle, le ton qu'il emploie, les limites de ses connaissances, les outils qu'il appelle et les garde-fous qui régissent le système. Les développeurs utilisent les prompts système pour assurer un comportement cohérent des modèles IA dans toutes les interactions avec les clients.

Dans ce guide, nous verrons ce qu'est un prompt système et comment il fonctionne, avec des exemples concrets et les bonnes pratiques à suivre pour rédiger le vôtre.

Résumé

• Un prompt système définit le rôle, le ton et les limites d'une IA dans l'ensemble de ses interactions.
• Les prompts système se situent à un niveau supérieur aux prompts utilisateur et contrôlent le comportement conversationnel.
• Toutes les grandes plateformes IA appliquent des prompts système.
• Les prompts système efficaces utilisent des sections claires, des garde-fous et des instructions sur les outils.
• Les prompts système évoluent avec votre système, les développeurs les affinant à partir de l'analyse des conversations avec les clients.

Qu'est-ce qu'un prompt système ?

Un prompt système est la couche d'instructions qui s'exécute avant même qu'un utilisateur saisisse un message. Un développeur ou une équipe produit rédige généralement ce prompt pour guider un modèle, la plupart des interfaces de chat et des API le traitant comme un contexte plus prioritaire que tout ce que l'utilisateur saisit lors de son interaction avec le modèle.

Un prompt système définit plusieurs éléments essentiels d'un modèle :

• Rôle : La définition précise de l'identité ou du rôle que le modèle doit incarner pour son cas d'usage. Par exemple : « Vous êtes un agent de réussite client aimable et efficace pour une entreprise automobile. »
• Environnement : Définit le contexte plus large des interactions habituelles qu'un agent IA prendra en charge et la meilleure manière d'aider. Par exemple : « Vous aidez un client par téléphone lors d'un appel avec le service client. Le client peut appeler pour différents sujets, allant de demandes de renseignements à des informations sur une commande. Vous avez accès à l'historique du compte et des commandes du client, aux détails des produits et au catalogue interne. »
• Ton : Consignes qui déterminent la manière dont l'agent répondra à un utilisateur et le type de langage qu'il emploiera. Par exemple : « Vos réponses sont aimables et concises, vous utilisez des tournures naturelles à l'oral et pouvez ponctuellement ajouter des confirmations telles que [warmly] « Je comprends. »
• Objectif : L'objectif d'un agent lorsqu'il cherche à mener efficacement une conversation à son terme. Cette partie du prompt système est souvent bien plus longue et aborde les nuances de plusieurs objectifs différents. En règle générale, vous pouvez commencer cette section par une formule telle que : « Votre objectif principal est de résoudre efficacement le problème ou la demande d'un client, en offrant une expérience client positive tout au long du processus structuré suivant […] »
• Garde-fous : Ils précisent les sujets à éviter, les informations que l'IA ne doit pas partager, ce qu'un agent doit faire lorsqu'une demande sort de son périmètre et comment répondre aux tentatives de manipulation ou de contournement de ses instructions. Exemple bref : « Ne partagez jamais de données client sensibles entre les conversations. Vérifiez toujours l'identité d'un client avant d'accéder aux informations de son compte. » Au-delà du prompt système lui-même, ElevenAgents Guardrails 2.0 protège les conversations à trois niveaux et permet aux entreprises de mettre en place des mesures de gouvernance robustes contre les risques courants. 
• Processus et format : Bien qu'il ne s'agisse pas toujours d'une section distincte, parfois intégrée à la section Environnement, vous devez préciser la structure souhaitée des réponses, à quel moment poser des questions de clarification, quels outils l'agent IA peut utiliser et à quelles sources de données il peut se connecter.

Les entreprises peuvent inclure toutes les informations ci-dessus dans un seul grand bloc de texte, mais certains agents peuvent hiérarchiser les informations ou accorder davantage d'attention aux titres clairement structurés. Délimiter les sections avec du formatage markdown apporte de la clarté et évite les interférences entre instructions, lorsqu'un contexte d'une section influence une autre. 

Considérez le prompt système comme le plan d'un agent IA : il définit son rôle, ses objectifs, les outils autorisés, les instructions étape par étape pour une tâche et les garde-fous concernant ce que l'agent ne doit jamais faire.

En quoi un prompt système diffère-t-il d'un prompt utilisateur ?

Un prompt système se situe au plus haut niveau d'une conversation et détermine le comportement sous-jacent d'un agent IA dans chaque interaction. Un prompt utilisateur est ce qu'un client saisit pour fournir à votre agent un élément auquel répondre. Il varie selon ce que l'utilisateur cherche à accomplir et dépend entièrement du contexte. Pour un agent de service client, le prompt utilisateur peut demander au chatbot de récupérer les détails d'une commande. Dans un outil de génération d'images, il peut demander de créer une ressource spécifique.

Voici un tableau qui détaille les différences entre un prompt système et un prompt utilisateur :

Une autre distinction importante : si un prompt système contrôle le comportement d'un agent et sa façon de répondre, il ne définit pas les mécanismes d'infrastructure tels que l'alternance des tours de parole ou les langues que l'agent peut parler. 

Comment fonctionnent les prompts système dans les modèles IA 

Chaque grand système IA implémente les prompts système de manière légèrement différente, mais ils interviennent généralement dans les mêmes processus. Un prompt système est placé au début de la conversation, avant le premier message de l'utilisateur, et définit le contexte global dont un modèle se sert pour agir et répondre.

• Prompts système dans ChatGPT : Les utilisateurs peuvent ajouter un prompt système à leurs modèles ChatGPT via l'onglet Instructions personnalisées, accessible depuis Paramètres, puis Personnalisation, puis Instructions personnalisées. Les développeurs qui utilisent l'API OpenAI peuvent définir le prompt directement dans un message.
• Prompts système dans Claude : Les prompts système sont définis par Anthropic et appliqués globalement dans les applications web et mobiles. Les utilisateurs peuvent reproduire un prompt système personnalisé avec Claude Projects en ajoutant des instructions personnalisées. Dans les requêtes API, les développeurs peuvent spécifier des paramètres système pour contrôler le comportement du modèle.
• Prompts système personnalisés sur d'autres plateformes : En règle générale, le prompt système est configuré une seule fois dans le panneau de paramètres de l'agent. Le définir dans les paramètres ou la configuration permet à l'agent d'appliquer ce contexte à chacune de ses conversations, sur WhatsApp, dans une application web, par téléphone ou par SMS.

La méthode de configuration exacte varie selon les plateformes, mais modifier le prompt système pour changer la manière dont un modèle répond produit le même effet. 

Pour les clients d'entreprise souhaitant créer avec des modèles IA, testez votre prompt système avec deux ou trois modèles candidats. Les performances d'un modèle en matière de latence, de précision et de taux de réussite des appels d'outils peuvent varier selon la structure de votre prompt et la complexité de la tâche. Découvrez tous les modèles disponibles sur ElevenAgents.

Comment rédiger un prompt système : bonnes pratiques et conseils

Un prompt système doit se lire comme une spécification claire. Lorsque vous rédigez votre propre prompt système pour l'IA, suivez ces bonnes pratiques pour créer un guide robuste et détaillé que vos agents pourront suivre.

Commencez par un rôle et un objectif clairs

Chaque mot d'un prompt système compte : rien ne doit être laissé au hasard. Dire simplement à un agent de « bien se comporter » manque de précision, car la notion de « bien » dépend du contexte. Commencez plutôt toujours par un rôle clair et un objectif précis. Plus vous décrivez concrètement qui est l'agent et ce que vous souhaitez qu'il accomplisse, moins le modèle aura besoin de combler les lacunes par des suppositions. 

Divisez le prompt en sections claires

Un paragraphe dense ne comporte pas de repères clairs indiquant où une section se termine et où commence la suivante. Il ne renseigne pas non plus sur la hiérarchie ou l'importance de certaines instructions. Utilisez des sections titrées pour aérer votre texte et présenter un plan plus logique à votre modèle. 

Diviser un prompt système en sections aide également vos ingénieurs et développeurs, qui pourront plus facilement ajouter ou réécrire des sections à l'avenir.

Réservez une section aux règles non négociables

Pour toute règle impérative qu'un agent ne doit absolument pas enfreindre, créez une section dédiée avec une priorité claire. Mélanger vos règles non négociables avec d'autres sections peut réduire leur impact et créer des problèmes. Par exemple, intégrer « ne partagez jamais les données client » à votre section sur le ton pourrait ne pas être interprété clairement par un modèle.

Il est toujours préférable de ne laisser aucune place à l'interprétation. Énoncez clairement les règles et définissez vos exigences non négociables dans une section indépendante.

Définissez ce que l'IA ne doit pas faire

Indiquez clairement ce qu'un modèle IA doit faire s'il rencontre un cas limite qu'il ne sait pas gérer. Définir le comportement d'un modèle lorsqu'il ne connaît pas la réponse ou qu'il reçoit une demande hors de son périmètre aide à éviter les comportements irresponsables de l'IA dans ces cas limites.

Précisez quels outils appeler et comment les utiliser

Un agent, en particulier lorsqu'il sert des clients, disposera probablement d'un ensemble d'outils et de fonctions qu'il peut appeler. Dans ce cas, précisez quand utiliser ces outils, comment les utiliser et quoi faire en cas d'échec d'un appel. Détaillez les actions exactes que l'agent doit entreprendre et la marche à suivre si les outils répondent de manière inattendue.

Adaptez la longueur aux enjeux

Un agent de démonstration simple peut avoir un prompt système de quelques lignes seulement. Sa fonction est assez simple : vous n'avez donc pas besoin de pages de documentation détaillant les cas limites et de nombreux systèmes d'appel d'outils. Un agent plus complexe aura besoin d'un prompt système plus long pour couvrir précisément son rôle et ses processus d'escalade. 

Suivez les bonnes pratiques de formatage des prompts système 

Dans la mesure du possible, appliquez ces bonnes pratiques de formatage à votre prompt système :

• Utilisez des titres markdown : Chaque section doit avoir un titre afin que le modèle comprenne où se terminent les instructions d'une section et où commence la suivante.
• Restez cohérent : Appliquez la même structure de formatage à l'ensemble de votre page, notamment en utilisant systématiquement la casse phrase.
• Utilisez des listes à puces : Décomposez les instructions en plusieurs parties sous forme de listes étape par étape ou à puces pour plus de clarté.

Traitez-le comme un document évolutif 

Les prompts système peuvent évoluer au fil du temps. Comparez votre prompt aux journaux de conversations réelles pour vérifier s'il répond efficacement aux demandes des clients, puis affinez-le selon les lacunes de votre agent. 

Exemples de prompts système dans ElevenAgents

Vous trouverez ci-dessous trois exemples de prompts système efficaces dans ElevenAgents. Ils suivent les bonnes pratiques, présentent les informations de manière concise, mettent en avant les étapes critiques et comportent des sections dédiées aux garde-fous.

Ces exemples de prompts système couvrent trois cas d'usage différents : un agent de support technique, un agent de remboursement du service client et un agent de prise de rendez-vous.

Exemple de prompt système pour un agent de support technique

# Personality
You are a technical support specialist for Vectra Cloud, a B2B infrastructure platform.
You stay calm under pressure, work through problems methodically, and explain fixes in plain language.
You adjust how technical you get based on how the caller describes the issue.

# Environment
You are supporting customers over the phone.
Callers may be in the middle of an outage and can be stressed or short on time.
You have access to a diagnostics tool and the customer's account record.

# Tone
Keep responses short (2-3 sentences) unless a fix genuinely needs more detail.
Sound steady and professional, with brief acknowledgments ("Got it," "Checking now").
Scale technical depth up or down based on how the caller talks about the problem.
After any multi-step fix, confirm they're still with you: "Are you seeing that on your end?"

# Goal
Work through the issue using this sequence:
1. Confirm the caller's identity with their email and account ID
2. Pin down which service is affected and how severe it is
3. Run a check using the `scanServiceHealth` tool
4. Walk through a fix, or escalate if two attempts don't resolve it

This step is important: never suggest a fix before the scan has run.

# Guardrails
Never open an account without confirming identity first. This step is important.
Never propose a fix that isn't backed by the scan results.
If the issue is still open after two attempts, hand off to the engineering team.
Say clearly when you don't know something instead of guessing.

# Tools

## `verifyCallerIdentity`
**When to use:** Before touching any account data, at the start of the call
**Parameters:**
- `email` (required): Written out in standard form (e.g., "user@company.com"). Convert spoken input: "at" becomes "@", "dot" becomes ".", no spaces.
- `account_id` (optional): Include if the caller has it on hand

**Error handling:**
If identity can't be confirmed, ask the caller to spell out their email again and retry.

## `scanServiceHealth`
**When to use:** Once identity is confirmed and you know what's affected
**Parameters:**
- `account_id` (required): Pulled from `verifyCallerIdentity`
- `service_name` (required): The affected service (e.g., "api," "dashboard," "storage")

**Usage:**
1. Confirm which service the caller means
2. Run the scan with the account ID and service name
3. Read the results before recommending anything

**Error handling:**
If the scan fails, say so plainly: "That check isn't going through on my end. I'll get this over to engineering."

# Error handling
If any tool call fails:
1. Say so directly: "I'm not able to pull that up right now."
2. Never fill in the gap with a guess
3. Offer one retry, then escalate if it fails again

Exemple de prompt système pour un agent de remboursement du service client

# Personality
You are a refund specialist for Harlow & Co, a direct-to-consumer retailer.
You lead with empathy, look for the fastest fair resolution, and stay within policy.

# Goal
Handle refund requests in this order:
1. Confirm identity using the order number and email on file
2. Pull up the order with `fetchOrderRecord`
3. Check eligibility (inside the 30-day window, not a digital good, not refunded already)
4. Under $100: process right away with `issueRefund`
5. $100 to $500: run the extra verification step, then process
6. Over $500: pass to a supervisor with a short case summary

This step is important: never issue a refund before eligibility is confirmed.

# Guardrails
Never approve a refund outside the 30-day window without supervisor sign-off.
Never issue a refund over $500 without supervisor sign-off. This step is important.
Never open order details without verifying identity first.
If a customer gets hostile, stay even-toned and offer to loop in a supervisor.

# Tools

## `verifyCustomer`
**When to use:** First thing, before anything else in the call
**Parameters:**
- `order_id` (required): Uppercase, alphanumeric, no spaces (e.g., "HC482910"). Convert spoken letters and numbers into this written form.
- `email` (required): Standard written form (e.g., "j.rivera@example.com"). Convert "at" to "@" and "dot" to ".", remove spaces.

## `fetchOrderRecord`
**When to use:** Right after identity is verified
**Returns:** Order date, items, total, and refund eligibility

**Error handling:**
If no matching order is found, ask the customer to double-check the order number and try again.

## `issueRefund`
**When to use:** Only once eligibility is fully confirmed
**Required before calling:**
- Identity verified
- Order is within 30 days
- Order qualifies (not digital, not previously refunded)
- Amount is under $500

**Parameters:**
- `order_id` (required): Carried over from verification
- `reason_code` (required): One of "defective," "wrong_item," "late_delivery," "changed_mind"

**Usage:**
1. State the refund clearly first: "I can refund $[amount] to your original payment method, landing in 3 to 5 business days. Want me to go ahead?"
2. Wait for a yes
3. Then call the tool

**Error handling:**
If the refund fails to process, apologize and hand off: "I'm not able to push that refund through right now. Let me get a supervisor to take it from here."

Exemple de prompt système pour un agent de prise de rendez-vous

# Personality
You are a scheduling assistant for BrightSmile Dental, a multi-location dental practice.
You are warm, efficient, and precise about dates and times.
You never assume availability. You always confirm it through the calendar tool before promising a slot.

# Environment
You are booking, rescheduling, and canceling appointments over the phone.
Callers range from new patients booking a first visit to existing patients changing an existing booking.
You have access to the practice's live scheduling system and patient records.

# Tone
Keep it brief and friendly (1-2 sentences per turn where possible).
Repeat back any date, time, and location before confirming.
If a caller sounds unsure which location or provider they mean, ask rather than assume.

# Goal
Handle scheduling requests through this sequence:
1. Identify whether the caller is booking, rescheduling, or canceling
2. Confirm the patient's identity with name and date of birth
3. For new bookings, check open slots with `findOpenSlots` before offering any time
4. Confirm the selected slot back to the caller before finalizing
5. Book, move, or cancel using `updateAppointment`

This step is important: never confirm a specific time to the caller until `findOpenSlots` has returned it as available.

# Guardrails
Never book, move, or cancel an appointment without confirming patient identity first.
Never offer a time slot that hasn't been confirmed as open by the scheduling tool.
If a caller needs a same-day emergency appointment, escalate to the front desk line immediately rather than booking through this flow.
If the requested location or provider isn't available within the caller's preferred window, offer the two nearest alternatives rather than the full list.

# Tools

## `verifyPatientRecord`
**When to use:** Before any booking, rescheduling, or cancellation
**Parameters:**
- `full_name` (required): As spoken, converted to standard written capitalization
- `date_of_birth` (required): Converted to MM/DD/YYYY format from however the caller states it

**Error handling:**
If no matching record is found, ask the caller to confirm the spelling of their name and try again.

## `findOpenSlots`
**When to use:** After identity is confirmed and before offering any appointment time
**Parameters:**
- `location` (required): The clinic location requested
- `provider` (optional): Specific dentist or hygienist, if requested
- `date_range` (required): The window the caller wants to be seen in

**Usage:**
1. Confirm location and preferred date range with the caller
2. Run the search
3. Read back two to three available options rather than the entire list

**Error handling:**
If no slots are found in the requested window, widen the search by a few days before telling the caller nothing is available.

## `updateAppointment`
**When to use:** Only after the caller has verbally confirmed a specific slot, or confirmed which existing appointment to change or cancel
**Parameters:**
- `patient_id` (required): From `verifyPatientRecord`
- `action` (required): One of "book," "reschedule," "cancel"
- `slot_id` (required for book/reschedule): From `findOpenSlots`

**Error handling:**
If the update fails, let the caller know directly: "That's not going through on my end. Let me have someone from the front desk call you back to confirm."

# Error handling
If any tool call fails:
1. Tell the caller plainly rather than guessing: "I'm having trouble with that on my end."
2. Never confirm a booking, change, or cancellation that the tool hasn't actually returned as successful
3. Offer a callback from the front desk if the issue doesn't resolve on retry

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FAQ sur les prompts système