- La méthode CO-STAR structure les prompts en 6 éléments clés : Contexte, Objectif, Style, Ton, Audience, Format de réponse.
- Développée par GovTech Singapore, elle réduit jusqu’à 40 % le temps passé à reformuler les requêtes et améliore la pertinence des réponses.
- Validée par des compétitions internationales de prompt engineering, elle est particulièrement adaptée aux dirigeants et marketeurs de PME, PMI et ETI.
- Permet d’obtenir des réponses précises, actionnables et alignées sur les enjeux métiers dès la première itération.
- Intègre des principes d’efficacité, d’éthique et de sécurité, essentiels pour une utilisation responsable de l’IA.
Comment obtenir des réponses précises et actionnables des LLMs dès la première itération ?
Dans un contexte où les dirigeants et marketeurs de PME, PMI et ETI sont confrontés à une surcharge d’informations et à des ressources limitées, l’utilisation des grands modèles de langage (LLMs) comme ChatGPT (IA) est devenue un levier stratégique. Cependant, la majorité des utilisateurs perdent un temps considérable à reformuler leurs prompts pour obtenir des réponses exploitables. Selon une étude de Portkey.ai, 68 % des utilisateurs reformulent leurs prompts au moins trois fois avant d’obtenir un résultat satisfaisant. Cette inefficacité représente un coût d’opportunité élevé, freinant la productivité et la prise de décision rapide.
La méthode CO-STAR, développée par des experts en IA de GovTech Singapore et primée dans des compétitions internationales de prompt engineering, offre une solution structurée et éprouvée. Ce framework organise les prompts autour de six éléments clés — Contexte, Objectif, Style, Ton, Audience, et Format de réponse — permettant de générer des outputs alignés sur les enjeux métiers, précis et actionnables dès la première itération. Pour les décideurs pressés, cela signifie un gain de temps de l’ordre de 40 % et une meilleure qualité des réponses.
Pourquoi les prompts basiques échouent et comment CO-STAR y remédie
Les prompts basiques, souvent vagues ou incomplets, conduisent à des réponses génériques, hors sujet ou peu exploitables. Sans structuration claire, les LLMs peinent à comprendre le contexte, les attentes et le format souhaité, ce qui oblige les utilisateurs à multiplier les tentatives. Cette approche par essais et erreurs est coûteuse en temps et en ressources, et limite l’efficacité opérationnelle.
La méthode CO-STAR répond à ces limites en imposant une structure rigoureuse qui guide le modèle dans la génération de réponses adaptées. Par exemple, en précisant explicitement le contexte métier (ex. : secteur d’activité, taille de l’entreprise), l’objectif (ex. : générer un plan marketing), le style (ex. : professionnel, concis), le ton (ex. : formel, enthousiaste), l’audience (ex. : dirigeants, clients finaux) et le format de réponse (ex. : rapport structuré, liste à puces), le prompt devient un levier puissant pour orienter la génération de contenu.
Cette méthode a démontré une réduction significative du temps passé à reformuler les prompts, avec un gain de productivité mesurable. Une étude de cas montre qu’une PME a réduit de 30 % ses coûts de création de contenu grâce à l’adoption de CO-STAR. En outre, la méthode optimise l’utilisation des tokens, réduisant ainsi les coûts d’API, un enjeu majeur pour les entreprises traitant un volume important de requêtes.
Les six composantes de CO-STAR : un décryptage détaillé avec exemples concrets
Contexte
Le contexte fournit au modèle des informations de fond essentielles pour comprendre la situation spécifique. Par exemple, préciser que l’entreprise est une ETI spécialisée dans les solutions SaaS pour les RH ciblant les PME françaises oriente la réponse vers des enjeux sectoriels précis. Sans contexte, le modèle peut générer des réponses trop génériques ou inadaptées.
Objectif
L’objectif définit clairement la tâche demandée au modèle. Par exemple, « générer un script de démonstration produit pour un webinar B2B » oriente la réponse vers un contenu spécifique et actionnable. Cela évite les digressions et améliore la pertinence.
Style
Le style indique la manière dont l’information doit être présentée : technique, simple, concis, détaillé, etc. Par exemple, un style « informatif mais excitant » pour un article de blog technologique influence la tonalité et la structure de la réponse.
Ton
Le ton précise la qualité émotionnelle ou formelle de la réponse : formel, amical, prudent, enthousiaste. Cela permet d’adapter la réponse au contexte professionnel et à la culture d’entreprise.
Audience
L’audience identifie le public cible de la réponse. Le modèle adapte alors le vocabulaire, la complexité et les exemples en fonction des destinataires : dirigeants, clients, développeurs, etc. Cela améliore la compréhension et l’impact de la réponse.
Format de réponse
Le format de réponse définit la structure ou le type de réponse attendue : texte, liste, JSON, tableau, etc. Cela facilite l’intégration des outputs dans des systèmes existants et garantit une réponse exploitable directement.
Tutoriel pas à pas : trois cas d’usage métiers avec prompts CO-STAR
Cas 1 : stratégie de contenu SEO
Prompt CO-STAR :
# CONTEXT #
Nous sommes une PME spécialisée dans le SaaS RH pour les PME françaises. Nous souhaitons améliorer notre visibilité en ligne via un blog optimisé SEO.
# OBJECTIVE #
Générer un plan éditorial pour les 3 prochains mois, incluant mots-clés, titres et calendrier de publication.
# STYLE #
Professionnel, concis, structuré.
# TONE #
Formel, informatif.
# AUDIENCE #
Responsables marketing et rédacteurs de contenu.
# RESPONSE FORMAT #
Tableau avec colonnes : Date, Titre, Mot-clé principal, Description courte.Résultat attendu : Un plan éditorial clair, structuré, prêt à être mis en œuvre, avec une optimisation SEO intégrée.
Cas 2 : analyse concurrentielle
Prompt CO-STAR :
# CONTEXT #
Nous sommes une ETI dans le secteur de la santé numérique. Nous souhaitons analyser nos concurrents directs sur le marché français.
# OBJECTIVE #
Identifier les forces, faiblesses, offres produits et parts de marché de nos principaux concurrents.
# STYLE #
Analyse détaillée, comparative.
# TONE #
Neutre, factuel.
# AUDIENCE #
Direction générale et équipes commerciales.
# RESPONSE FORMAT #
Rapport structuré avec sections : Analyse SWOT, Offres produits, Parts de marché.Résultat attendu : Une analyse concurrentielle complète, précise, permettant d’orienter la stratégie commerciale.
Cas 3 : e-mail de prospection B2B
Prompt CO-STAR :
# CONTEXT #
Nous sommes une PMI spécialisée en solutions SaaS pour la gestion de projet. Nous ciblons des responsables IT dans des entreprises de 50 à 200 salariés.
# OBJECTIVE #
Rédiger un email de prospection personnalisé, mettant en avant les bénéfices de notre solution.
# STYLE #
Professionnel, persuasif.
# TONE #
Amical, confiant.
# AUDIENCE #
Responsables IT.
# RESPONSE FORMAT #
Email structuré : Objet, Introduction, Présentation produit, Bénéfices, Call-to-action.Résultat attendu : Un email percutant, adapté au profil du destinataire, augmentant les taux de réponse.
CO-STAR combiné à des techniques avancées : résultats exponentiels
La méthode CO-STAR peut être combinée à d’autres techniques de prompt engineering pour maximiser la qualité des réponses :
- Role Prompting : Demander au modèle de jouer un rôle spécifique (ex. : consultant McKinsey) pour guider la structure et le style de la réponse (optimia-hub.com).
- Few-Shot Learning : Fournir des exemples de réponses attendues pour orienter la génération.
- Chain-of-Thought : Demander au modèle de raisonner étape par étape pour des réponses plus structurées et précises.
- Automatic Prompt Engineering (APE) : Utiliser des outils pour générer et affiner automatiquement les prompts, améliorant la qualité et la pertinence.
Ces combinaisons permettent d’adapter CO-STAR à des cas d’usage complexes et variés, renforçant son efficacité.
Études de cas : ROI mesurable pour les PME/ETI
L’adoption de CO-STAR a permis à des entreprises de toutes tailles de réaliser des gains concrets :
- Une PMI française a gagné 2 heures par semaine sur la rédaction de briefs créatifs, réduisant les coûts de 30 %.
- Une ETI a amélioré la précision de ses analyses de données, réduisant les erreurs et accélérant la prise de décision.
- Des dirigeants rapportent une meilleure qualité des contenus générés, avec une réduction significative des reformulations.
Ces résultats confirment que CO-STAR est un levier puissant pour améliorer la productivité et la qualité des interactions avec les LLMs.
Tableau comparatif : Prompts basiques vs CO-STAR
| Critère | Prompt basique | Méthode CO-STAR |
|---|---|---|
| Précision | Faible, souvent hors sujet | Élevée, ciblée |
| Pertinence | Variable, peu adaptée au contexte | Adaptée au contexte métier |
| Temps de reformulation | Élevé, 3+ itérations en moyenne | Réduit de 40 % |
| Coût | Plus élevé (plus de tokens utilisés) | Optimisé, réduction des tokens |
| Adaptabilité | Limitée | Polyvalente, combinable avec d’autres techniques |
| Intégration éthique | Rarement prise en compte | Intégrée dans la structuration |
En conclusion
La méthode CO-STAR est un framework puissant et validé, permettant aux dirigeants et marketeurs de PME, PMI et ETI d’obtenir des réponses précises, actionnables et alignées sur leurs enjeux métiers dès la première itération. En structurant les prompts autour de six éléments clés, cette méthode réduit considérablement le temps et les coûts liés à la reformulation, tout en améliorant la qualité et la pertinence des réponses. Son adoption est un levier stratégique pour toute entreprise souhaitant exploiter pleinement la puissance des LLMs dans un contexte professionnel exigeant.
Ressource et outil pratique
- Extension Chrome CO-STAR : Utilisez l’extension officielle pour structurer vos prompts facilement.
Cette approche structurée et pragmatique est la clé pour transformer vos interactions avec les LLMs en un avantage compétitif durable.
