Mais alors que beaucoup d'entre nous étaient concentrés sur ces questions essentielles, le paysage du financement s'est transformé sous nos yeux. Compte tenu du contexte politique mondial actuel et du rétrécissement de l'espace accordé à la société civile, nous devons trouver de nouveaux moyens de mobiliser les soutiens et de continuer à avoir un impact. Nous devons repenser le fonctionnement de la société civile, et l'IA peut être un outil utile dans ce processus.

Trop long, pas lu ? Voici ce dont vous avez besoin :

• La structure, c'est l'essentiel. Assurez-vous que votre prompt précise le contexte, les instructions, les données d'entrée et le format de sortie.

• Sinon, pour les modèles de raisonnement, utilisez ces 7 éléments : rôle, objectif, méthodologie, format de sortie, contraintes, incertitudes et validation

Commencez dès maintenant : Accédez à des modèles prêts à copier-coller et à des exemples concrets dans la bibliothèque de prompts pour la collecte de fonds

Le problème avec l'approche « il suffit de demander à l'IA »

Internet regorge de contenu IA creux.

Image 2. Description du contenu IA creux par Chat GPT : « Dans le paysage numérique actuel, en constante évolution, le contenu IA creux s’est imposé comme un phénomène qui change la donne et révolutionne la création de contenu. Ce paradigme innovant s'appuie sur une intelligence artificielle de pointe pour générer des solutions évolutives et synergiques qui créent une valeur sans précédent. En tirant parti des capacités d'apprentissage automatique de nouvelle génération, elle permet aux parties prenantes de saisir de nouvelles opportunités et de bouleverser les méthodologies traditionnelles en cette ère passionnante de transformation numérique. »

Ce paragraphe tout entier a été entièrement généré par l'IA, et avec tous ces mots compliqués (« qui change la donne », « révolutionne », « tire parti ») qui ne veulent rien dire, il illustre parfaitement ce qu'on appelle le « contenu IA creux ».

Merriam-Webster le définit comme « un contenu numérique de mauvaise qualité, généralement produit en grande quantité à l’aide de l’intelligence artificielle ». C'est l'équivalent numérique d'un spam : bien présenté, envoyé avec assurance, mais totalement inutile.

Voilà ce qui arrive quand les consignes sont floues et imprécises. L'IA comble les lacunes avec des éléments de remplissage génériques, produisant ainsi un contenu qui semble convaincant mais qui n'apporte aucune valeur réelle.

Principes fondamentaux de l'IA

Pour se fixer des attentes réalistes, il est utile de comprendre ce que fait réellement l'IA.

Nous l'utilisons depuis des années, car chaque recherche sur Google, chaque recommandation de Netflix et chaque réponse de Siri s'appuie dessus. Ce qui a changé récemment, c'est l'apparition d'outils capables de générer de nouveaux contenus, et pas seulement de trier les informations existantes.

Fondamentalement, l'IA identifie des tendances dans les données et utilise les statistiques pour prédire ce qui va se passer ensuite. Elle ne « comprend » pas comme les humains.

Lorsque vous posez une question, le système estime quel mot est le plus susceptible de suivre, puis le mot suivant, et ainsi de suite. Il génère des résultats en se basant sur les modèles qu’il a appris pendant son entraînement.

Termes clés à connaître :

• Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) effectuent des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale ou la traduction.

• L'IA générative crée de nouveaux contenus (texte, images, vidéo) en s'appuyant sur les modèles présents dans ses données d'entraînement.

• Les chatbots que vous voyez aujourd'hui (tels que ChatGPT, Gemini ou Claude) sont de grands modèles de langage (LLM) : il s'agit de systèmes entraînés à partir d'énormes ensembles de données textuelles qui génèrent des réponses semblables à celles d'un humain en prédisant des séquences de mots.

Cela nous amène à la manière la plus simple d'utiliser l'IA : on saisit une requête (un prompt) via une interface de chat, et on obtient un résultat. Cela a l'air simple.

Mais comme le montre l'exemple du contenu IA creux, des données d'entrée simples produisent des résultats inutiles.

Pourquoi les prompts peu précis échouent

C'est pourquoi il est important d'assurer une qualité immédiate. Lorsque vous travaillez avec des chatbots basés sur l'IA, vos principaux atouts sont la précision et la structure.

Vous avez sans doute déjà vu (ou utilisé) des prompts simples qui ne contiennent qu'une instruction, avec des concepts très vagues, comme :

« Rédige un texte pour une campagne de collecte de fonds destinée à venir en aide aux adolescents exposés au risque de se retrouver à la rue. »

Capture d'écran de ChatGPT – Vous pouvez trouver la transcription originale en anglais ici.

Le résultat donne souvent une impression d'assurance, mais reste assez générique. Il a l'air impeccable en apparence, mais ne fait pas le vrai travail.

Principaux défis liés aux prompts

Image 3. Pourquoi mon IA a-t-elle fait ça ? 4 défis courants du prompting : 1. Le fossé entre les intentions et les actes, 2. Le coût de la précision, 3. L'illusion de la mémoire, 4. Le paradoxe de l'expertise. Généré par NotebookLM de Google. Ces défis sont décrits dans le texte ci-dessous.

C'est pourquoi l'intelligence artificielle semble plus « artificielle » qu'« intelligente ».

• Le fossé entre les intentions et les actes - il s'agit de l'écart entre votre instruction (ce que vous avez saisi) et votre intention (ce que vous souhaitez réellement obtenir). Comme le langage reste l'interface principale, le chatbot ne peut pas connaître votre véritable objectif à moins que vous ne le formuliez clairement. Lorsque l'objectif n'est pas clair, le système comble les lacunes avec du contenu générique.

• Le coût de la précision - on souhaite souvent que l'IA « fasse juste le boulot » ; on lui donne donc une instruction vague en espérant qu'elle se débrouille pour le reste. Ensuite, le modèle tente de deviner ce que signifient réellement les expressions « être précis tout en restant concis » ou « contenu captivant », et à qui elles s'adressent. En cherchant à lever l’ambiguïté, il peut dériver et produire du contenu vague et creux.

L'illusion de la mémoire - les débutants ont souvent tendance à croire que le chat « se souvient de tout », en particulier dans un même fil de discussion où ils ont partagé de nombreux fichiers PDF, des détails de projet et des instructions. En réalité, lorsqu'ils traitent des données volumineuses, les modèles peuvent perdre de vue les contraintes antérieures et commencer à « halluciner » (c'est-à-dire à produire des détails plausibles mais erronés). Une astuce pratique consiste à inclure un petit indice dans votre premier message, par exemple :
« Si tu as lu ces instructions et que tu continues à les suivre, écris le mot [HIVEMIND] à la toute fin de chaque réponse. »

Lorsque le modèle « oublie » l'instruction, l'absence de [HIVEMIND] constitue un signal d'alerte précoce.

• Le paradoxe de l'expertise : pour juger si un résultat est bon, il faut avoir au moins une idée de base de ce à quoi ressemble la qualité. Une erreur courante consiste à demander à l'IA d'effectuer un travail de spécialiste dans un domaine que l'utilisateur ne maîtrise pas (par exemple, des programmeurs qui utilisent l'IA pour rédiger du contenu marketing sans avoir de connaissances en marketing).

Ces défis semblent épuisants, et ils le sont effectivement. Mais voici la bonne nouvelle : la solution, les professionnels des OSC savent déjà comment la mettre en œuvre.

Le prompting est de la gestion de projet en miniature

Un prompt correspond en gros à un cahier des charges.

Si votre cahier des charges est vague, vous risquez de voir le périmètre du projet s'étendre, de semer la confusion chez les parties prenantes et de susciter de la frustration face à un livrable qui, techniquement, existe bel et bien, mais qui est inutilisable dans la pratique.

Un bon prompt, c’est quand on arrête de demander à l’IA de « lire dans les pensées » et qu’on commence à rédiger un brief qu’un collègue compétent pourrait réellement exécuter.

Les éléments essentiels d'un bon prompt

Image 4. Composants de base d'un prompt : 1) CONTEXTE : Définit le rôle et la situation. Il fournit des informations contextuelles permettant au modèle de comprendre le contexte. 2) INSTRUCTIONS : Il s'agit d'instructions claires et précises qui indiquent à l'IA exactement quelle tâche elle doit accomplir pour obtenir des résultats. 3) DÉTAILS : Les données brutes, le texte ou les informations spécifiques nécessaires. Cela fournit les éléments nécessaires à la réalisation de cette tâche. 4) DONNÉES D'ENTRÉE : Définit la présentation du résultat, notamment le ton, le style et les contraintes de longueur.

Quatre éléments courants permettent d'améliorer un prompt :

• Contexte - Expliquez la situation et le rôle que le modèle doit jouer. Exemple : « Tu es un responsable expérimenté de la collecte de fonds en ligne, fort de 10 ans d’expérience dans la direction de campagnes au sein d’associations de jeunesse. »

• Instruction - Définissez précisément la tâche à accomplir. Exemple : « Ta mission consiste à rédiger des textes de campagne / concevoir un modèle de collecte de fonds / analyser les profils de sympathisants. »

• Données d'entrée - Fournissez des informations précises sur la tâche (souvent sous forme de pièces jointes, notamment des descriptions de programmes, des activités, des contraintes et des exemples antérieurs). Ne partagez pas de feuilles de calcul contenant des données personnelles, sauf si vous utilisez un modèle installé localement et que vous savez exactement ce que vous faites.

• Format de sortie - Précisez à quoi doit ressembler la réponse : format, structure et (si possible) quelques exemples. Si vous souhaitez obtenir des textes de campagne, partagez des exemples de campagnes passées qui ont porté leurs fruits ou que vous considérez personnellement comme particulièrement efficaces.

Nous appelons cela le modèle CIES (Contexte, Instruction, Entrée, Sortie) ; en anglais CIIO (Context, Instruction, Input, Output), bien que vous puissiez le trouver en ligne sous le nom de CIDE (Contexte, Instruction, Détails, Entrée) ou CIDI (Context, Instruction, Details, Input) en anglais ; il s'agit du même concept, mais avec des appellations légèrement différentes.

Ces quatre éléments ne sont pas toujours indispensables, mais dans le cadre d'une collecte de fonds, ils s'avèrent généralement utiles, surtout lorsque l'on souhaite obtenir des résultats éthiques, précis et exploitables.

Comment utiliser ce cadre pour cette campagne de collecte de fonds destinée aux adolescents exposés au risque de se retrouver à la rue ?

Capture d'écran de ChatGPT – Vous trouverez la transcription en anglais ici.

Cela donne de meilleurs résultats : le récit est désormais beaucoup plus concret et s'enchaîne naturellement, de l'accroche à l'appel à l'action.

Les 7 éléments d'un bon prompt

L'arrivée de nouveaux modèles axés sur le raisonnement offre des possibilités supplémentaires. Le CIIO reste utile, mais on peut aller encore plus loin en matière de précision.

Les améliorations apportées récemment aux modèles ont été considérables. Ils suivent mieux les instructions qu’auparavant, car la course entre OpenAI et Google semble apporter des améliorations presque quotidiennement. En effet, même entre la première et la dernière version de cet article, on a pu constater une transformation notable avec la sortie de ChatGPT 5.2.

Image 5. Composants avancés de prompts pour les modèles de raisonnement. RÔLE : Définit le profil ou le point de vue spécifique que l'IA adopte pour la tâche. OBJECTIF : Définit la fin ou la tâche précise et bien définie que l'IA doit accomplir. MÉTHODOLOGIE : Décrit les étapes spécifiques ou le raisonnement que l'IA doit suivre. FORMAT DE SORTIE : Détermine la présentation, le style, le ton ou la structure de la réponse. CONTRAINTES : Définit des limites et des restrictions concernant ce que l'IA doit éviter de faire. INCERTITUDE : Résout les conflits entre instructions en donnant la priorité aux principes. VALIDATION : Cela implique de procéder par itérations, d'affiner le résultat ou de demander à l'IA d'analyser ses propres résultats.

Voici sept éléments qui permettent d'améliorer de manière fiable les résultats obtenus avec ces nouveaux modèles :

1. 1. Définissez son rôle : considérez l'IA comme un spécialiste. Au lieu de « rédige un e-mail », utilisez : « Agis en tant que responsable des partenariats d'entreprise, fort d'une expérience dans le secteur technologique de la région EMEA. » Cela indique le vocabulaire et la stratégie pertinents.

1. 2. Fixez un objectif clair : « Aide-nous à récolter des dons » donne lieu à des conseils trop généraux. Ancrez clairement l'objectif : « Rédige un texte de présentation pour une campagne de financement participatif destinée à des donateurs particuliers au Nigeria, afin de soutenir notre stage intensif de formation aux compétences numériques destiné aux jeunes sans emploi, dans le but de collecter 20 000 dollars en deux mois. »

1. 3. Approche méthodique et esprit d'analyse : votre connaissance du secteur constitue un avantage concurrentiel. L’IA peut connaître les cadres méthodologiques, mais c’est à vous de les demander. Précisez comment elle doit raisonner : « Procède étape par étape à l'aide du Canevas de proposition de valeur pour aligner notre impact sur les objectifs RSE d'une entreprise technologique. » Pour les e-mails, vous pouvez utiliser une méthode telle que l'AIDA (Attention, Intérêt, Désir, Action).

1. 4. Format et niveau de détail : le modèle ne sait pas si vous avez besoin d'une publication LinkedIn ou d'une proposition. Précisez la structure et la longueur, par exemple : « Fournis un calendrier éditorial comprenant les rubriques suivantes : date, plateforme, idée visuelle et légende », et « Veille à ce que le résumé ne dépasse pas une page. »

1. 5. Limites et conditions d'arrêt : mettez en place des garde-fous. Exemple : « Évite d'utiliser un langage qui victimise ; privilégie l'autonomisation. » Ajoutez une condition d'arrêt pour éviter les suppositions : « Si tu ne disposes pas de données précises sur l'impact pour cette région, arrête-toi et demande-les moi plutôt que de faire des suppositions. »

1. 6. Définissez les incertitudes et les priorités : Une levée de fonds implique des compromis. Exprimez clairement vos priorités : « Si la maximisation des recettes entre en conflit avec nos directives en matière de narration éthique, donne la priorité à la narration éthique. »

1. 7. Vérification - Ne considérez pas le premier résultat comme définitif. Demandez au modèle de s'auto-évaluer et de se vérifier : « Avant de finaliser ce document, vérifie-le à la lumière des facteurs PESTEL afin de t’assurer que nous n’avons pas négligé de risques politiques ou économiques », ou « Évalue cet e-mail sur une échelle de 1 à 5 en fonction de son orientation vers les donateurs et propose une amélioration. »

2. À quoi cela ressemble-t-il dans le cadre d'une levée de fonds, par exemple ? Voici une grille de réflexion structurée visant à élaborer un nouveau modèle de collecte de fonds pour une organisation venant en aide aux enfants exposés au risque de vivre et de travailler dans la rue, suite au retrait d'un donateur traditionnel.

3. Capture d'écran de ChatGPT – Vous pouvez trouver la transcription originale en anglais ici.

4. Lorsque vous utilisez ce prompt, le résultat se présente comme suit :

5. Capture d'écran de ChatGPT – Vous pouvez trouver la transcription originale en anglais ici.

6. Dans cette version, nous ajoutons également une dimension narrative supplémentaire (l’exemple de David), qui peut résonner émotionnellement auprès des soutiens potentiels, tout en restant pleinement digne et sans aucune forme d’exploitation. Ce genre d'histoires, associées à des données sur l'impact, fournissent aux donateurs potentiels un argument de poids pour les inciter à faire un don.

Autres conseils pour la formulation des prompts

Éthique

Avant de finaliser tout contenu généré par l'IA destiné à la collecte de fonds, posez-vous les questions suivantes :

• Cela respecte-t-il la dignité des personnes que nous aidons ?

• Nos bénéficiaires auraient-ils le sentiment d'être représentés de manière juste et équitable ?

• Avons-nous évité de divulguer des informations sensibles ou permettant d'identifier des personnes ?

• Ce contenu renforce-t-il ou remet-il en cause les déséquilibres de pouvoir existants ?

• Faisons-nous preuve de transparence quant au rôle de l'IA dans la création de ce projet ?

• Avons-nous vérifié les affirmations et évité les statistiques fantaisistes ?

Une utilisation éthique de l'IA ne repose pas sur la perfection, mais sur l'intentionnalité. Les prompts que nous rédigeons reflètent nos valeurs ; veillez donc à les énoncer clairement.

Utiliser des balises

Séparez clairement les différentes sections de votre prompt à l'aide de titres comme celui-ci :

• # Rôle

• # Objectif

• # Méthodologie

• # Format de sortie

• # Contraintes

• # Priorités

• # Critères d'évaluation

Demandez-lui d'utiliser des outils

Si vous souhaitez que le chatbot utilise un outil spécifique auquel il a accès (par exemple, la génération d'images, la recherche approfondie ou la recherche sur le Web), précisez-le clairement. Certains chatbots sont capables de décider eux-mêmes quand utiliser des outils, mais il est plus prudent de préciser ce que vous souhaitez.

Localisation

Une question qui revient souvent concerne la langue : « J'ai besoin de contenu dans ma langue maternelle (pas en anglais). » « Dois-je rédiger le prompt dans ma langue maternelle ou le rédiger d'abord en anglais, puis demander une traduction ? »

En réalité, la réponse se situe entre les deux. Les modèles sont généralement entraînés davantage en anglais et « raisonnent » souvent mieux dans cette langue.

Une bonne approche consiste à rédiger le prompt en anglais pour plus de clarté et de qualité, tout en précisant que le résultat final doit être dans la langue cible.

Outils d'optimisation des prompts

Après avoir passé en revue les éléments qui composent un prompt efficace, voici deux outils qui peuvent vous aider :

• Prompt Optimizer d'OpenAI pour ChatGPT 5 permet de transformer un prompt désordonné en un prompt structuré. Il est tout de même utile de bien comprendre chaque composant, car l'optimiseur peut mélanger les instructions et les données d'entrée. Considérez cela comme un point de départ, et non comme une réponse définitive.

• Claude propose également un outil similaire d'amélioration des promps, mais applicable à n'importe quel chatbot. Il vous guide d'abord à travers une série de questions avant de vous proposer une suggestion finale.

Ces outils peuvent traiter vos données et générer un prompt structuré comme celui que nous avons décrit. Mais ce ne sera généralement pas la version définitive.

Ils peuvent confondre les sections, passer à côté de contraintes essentielles ou omettre un élément important que vous aviez demandé.

C'est pourquoi il est important de comprendre comment est structurée un bon prompt, afin de pouvoir améliorer les résultats fournis par ces outils.

Séquence de prompts en plusieurs étapes

Pour les tâches plus complexes, pensez en plusieurs étapes plutôt que d'essayer de tout caser dans un seul prompt.

Deux approches particulièrement utiles :

• Prompt par étapes successives : décomposez l'objectif final en sous-tâches plus petites qui s'enchaînent de manière logique. Dans une même conversation, vous guidez l'IA à travers chaque sous-tâche, étape par étape, en élargissant le contexte au fur et à mesure, jusqu'à obtenir le résultat final.

• Prompt méta : demandez au chatbot de vous aider à concevoir le « prompt final » en interprétant vos besoins, tels que l'expertise requise (rôle), le format de sortie, les contraintes, etc. Concrètement, cela transforme l'IA, qui passe du statut d'« exécutant » chargé d'une demande vague à celui de « gestionnaire » chargé de concevoir un ensemble d'instructions précises à l'intention de cet exécutant.

BIBLIOTHÈQUE DE PROMPTS POUR LES COLLECTES DE FONDS DESTINÉES AUX OSC.

Considérez les prompts comme un cahier des charges

Ce ne sont là que quelques approches et cadres de base pour formuler des prompts efficaces, mais cela suffit pour commencer à obtenir rapidement de meilleurs résultats.

Les trois points essentiels à retenir :

1. 1) Il n'y a pas de prompt parfait, seulement des itérations. L'art de susciter la réflexion est une compétence que l'on peut acquérir et perfectionner au fil du temps. Constituez votre propre bibliothèque de prompts au fur et à mesure.

1. 2) La structure apporte de la clarté, et la clarté mène à des résultats. Grâce à la structure, l'IA devient plus « intelligente » et moins « artificielle ». Par exemple, lorsque vous publiez un cahier des charges pour recruter un consultant.

1. 3) Arrêtez de considérer l'IA comme un simple chat. Depuis quelques années, c'est par le biais de chats que nous utilisons cette technologie — ce qui est certes pratique, mais aussi limitatif. La valeur ne réside pas dans les réponses du chatbot, mais dans notre capacité à gérer le système avec précision.

En attendant, n'hésitez pas à utiliser cette bibliothèque de prompts pour vos collectes de fonds afin de vous lancer. Bibliothèque de prompts pour les collectes de fonds (en anglais)

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Auteur

Miloš Janković est consultant en collecte de fonds en ligne et intervient à la croisée du secteur associatif et des technologies en Serbie et dans les Balkans occidentaux. Il aide les organisations de la société civile à passer d'un financement dépendant des donateurs à des modèles portés par les communautés, en s'appuyant sur des cadres pratiques ainsi que sur une IA et une automatisation intelligentes et éthiques. Ancien dirigeant d'une association à but non lucratif, il a dirigé Donacije.rs, la principale plateforme de dons en ligne de la région, aidant ainsi les organisations à renforcer leurs communautés de sympathisants et à lever des fonds plus efficacement. Aujourd'hui, il occupe également le poste de responsable de la croissance au sein d'une entreprise informatique.

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