Optimiseur de prompt IA
Transformez un prompt approximatif en prompt structuré pour un modèle de chat, de raisonnement ou d’image, avec la liste de ce qui a changé.
Votre clé reste dans votre navigateur.Elle part directement chez le fournisseur, jamais sur nos serveurs, et nous ne la journalisons ni ne la conservons. Utilisez une clé dédiée avec un plafond de dépenses et supprimez-la dans la console du fournisseur une fois terminé.
Entrée
Résultat
Le résultat apparaîtra ici.Un prompt d’une ligne laisse le modèle deviner le public, la longueur, le format et la conduite à tenir face aux informations manquantes, et il devine généralement de façon fade. Collez le prompt que vous alliez envoyer : l’outil le réécrit en parties étiquetées — rôle, contexte, tâche, contraintes, format de sortie — en conservant chaque exigence que vous avez donnée et en signalant les manques par des espaces réservés comme [public cible] au lieu de les combler par des inventions. Sous la réécriture, trois à six puces expliquent ce qui a changé et pourquoi, pour que vous reteniez la méthode au lieu de simplement copier le résultat. Choisissez d’abord la cible : un modèle de raisonnement veut un énoncé bref de l’objectif et des contraintes plutôt qu’un échafaudage étape par étape, et un modèle d’image veut un sujet, un style, un éclairage et une composition plutôt qu’un rôle.
Comment ça marche
- Trois cibles, trois jeux de règles : les modèles de chat reçoivent Rôle / Contexte / Tâche / Contraintes / Format de sortie ; les modèles de raisonnement (la série o, DeepSeek-R1, tout modèle à réflexion étendue) un prompt épuré sans consignes de chaîne de pensée ; les modèles d’image un prompt descriptif unique, plus des lignes pour le format d’image et le prompt négatif.
- Les règles de réécriture condensent les six stratégies de prompt engineering citées dans le pattern improve_prompt de Fabric, et le modèle est prévenu que votre texte est à réécrire, jamais à traiter comme une question à laquelle répondre.
- linshenkx/prompt-optimizer (plus de 30 000 étoiles, AGPL-3.0) est l’application open source conçue pour cette tâche, avec tests côte à côte et historique ; cette page en propose une version plus légère, sans installation, avec son propre prompt.
- Le prompt brut et votre clé partent de cet onglet directement vers le fournisseur choisi ; utilisez de préférence une clé créée pour l’occasion, avec un plafond de dépenses, et révoquez-la une fois terminé.
Où vont vos données
Avec votre propre clé, votre saisie et la clé partent de votre navigateur directement chez le fournisseur choisi, sans passer par Hysen Labs. En mode hébergé, votre texte transite par notre serveur jusqu’à notre fournisseur (DeepSeek) et est facturé en crédits ; pour la facturation, nous conservons le nombre de tokens et le coût de chaque exécution, jamais le texte ni la réponse. Le traitement du texte par le fournisseur relève de sa propre politique de confidentialité.
Cet outil manipule des clés et des identifiants : rien n’est enregistré sur une exécution, pas même dans votre propre historique.
À propos de votre clé API
Nous ne collectons, ne stockons et ne divulguons pas votre clé : elle ne vit que dans la mémoire de cette page (sauf si vous cochez « mémoriser dans cet onglet ») et disparaît à la fermeture. Restez prudent malgré tout avec toute clé collée dans une page web : créez une clé dédiée avec un plafond de dépenses, puis supprimez-la ou renouvelez-la dans la console du fournisseur une fois terminé.
Ce que ça coûte
Cet outil est gratuit, sans connexion ni points.
Questions fréquentes
- Pourquoi le prompt optimisé contient-il des éléments comme [public cible] ?
- Parce que votre original ne le précisait pas, et que l’autre option serait que le modèle invente. Remplacez chaque espace réservé entre crochets par la vraie valeur avant d’envoyer le prompt. Un prompt dont vous avez comblé les manques vaut mieux qu’un prompt dont les manques ont été comblés au hasard.
- Faut-il choisir la cible « modèle de raisonnement » pour la série o ou DeepSeek-R1 ?
- Oui. Les modèles de raisonnement planifient eux-mêmes leur démarche, et les recommandations d’OpenAI pour ses modèles de raisonnement sont de garder des prompts simples et directs, sans scénariser la chaîne de pensée. La cible raisonnement supprime les consignes du type « réfléchis étape par étape » et les personas élaborés, et conserve l’objectif, les contraintes et la sortie attendue.
- Pourquoi le prompt d’image est-il en anglais alors que j’ai écrit en français ?
- La plupart des modèles d’image, dont Stable Diffusion et FLUX, suivent plus fidèlement les prompts en anglais : c’est donc la valeur par défaut. Si votre modèle gère bien le français, précisez-le dans le prompt brut et la réécriture restera en français. Les notes sur les changements sont dans votre langue dans tous les cas.
- Le prompt que je colle est-il conservé quelque part ?
- Pas par ce site. La requête part de votre navigateur vers le fournisseur, sous votre propre compte : c’est donc la politique de données du fournisseur qui s’applique. Vérifiez-la avant de coller quoi que ce soit de confidentiel, car certains fournisseurs conservent les entrées d’API pendant un certain temps pour détecter les abus.
L’open source derrière
Cet outil est une implémentation autonome, sans bibliothèque tierce. linshenkx/prompt-optimizer (AGPL-3.0-only) fait le même travail sous forme de bibliothèque : pour l’intégrer à votre programme, commencez par là plutôt que d’appeler une page web.
linshenkx/prompt-optimizerAussi appelé
- optimiser prompt
- générateur de prompt
- améliorer prompt chatgpt
- outil prompt engineering
- réécrire prompt ia
- générateur prompt midjourney