Comment prompter Gemini (texte, image, vidéo)

La génération de texte de Gemini suit des principes similaires aux autres grands modèles de langage, mais il a des particularités à connaître. Il tend à produire des réponses bien organisées et structurées par défaut, avec des listes à puces et des titres sans qu'on le lui demande. C'est pratique pour la recherche et les synthèses, mais trop rigide pour l'écriture créative.

Pour des sorties créatives ou conversationnelles, dites explicitement à Gemini le format souhaité : « Écris en paragraphes fluides, pas en listes à puces. » Pour les tâches analytiques, appuyez-vous sur sa structure naturelle en demandant des tableaux, des classements ou des décompositions étape par étape. Le guide de prompting Gemini recommande d'être explicite sur le format, surtout quand le défaut ne correspond pas à vos besoins.

Gemini gère bien les conversations multi-tours et conserve le contexte sur de longs échanges. Vous pouvez construire sur les réponses précédentes sans tout reformuler. Cependant, si une conversation dévie, démarrer un nouveau chat produit souvent de meilleurs résultats que d'essayer de corriger en cours de route.

Un domaine où Gemini se démarque : l'intégration avec Google Search (grounding). Quand vous l'activez via l'API, Gemini peut récupérer des informations à jour et citer ses sources. C'est un atout pour les tâches de recherche où la fraîcheur des données compte.

La génération d'images intégrée de Gemini (via Imagen) fonctionne différemment d'outils autonomes comme DALL-E ou Midjourney. Vous le promptez de manière conversationnelle, de la même façon que vous demanderiez du texte. Pas de syntaxe séparée ni de système de paramètres. Décrivez simplement l'image souhaitée en langage naturel.

Cette approche conversationnelle a un avantage majeur : vous pouvez itérer sur les images dans le même chat. Générez une image, puis dites « assombris l'arrière-plan » ou « remplace le chien par un golden retriever ». Gemini garde en mémoire ce qu'il a généré et applique vos modifications. Cela évite de réécrire le prompt entier à chaque fois.

Les fondamentaux de tout guide prompt image IA s'appliquent ici : précisez le sujet, le style, l'éclairage, la composition et la couleur. Mais Gemini réagit aussi bien aux descriptions en langage naturel qui seraient trop verbeuses pour la syntaxe concise de Midjourney. « Un café cosy un après-midi de pluie, vu à travers une vitre embuée, avec une lumière jaune chaude à l'intérieur et des tons bleu-gris à l'extérieur » fonctionne naturellement avec Gemini.

Limites actuelles à garder en tête : Gemini peut refuser de générer des images de personnes réelles identifiables, et il ajoute des filigranes visibles pour signaler le contenu généré par IA. Pour les projets commerciaux, vérifiez les conditions d'utilisation actuelles de Google avant de construire des workflows autour des images Gemini.

Veo 3 est le modèle de génération vidéo de Google, accessible via Gemini. Il crée des clips courts à partir de descriptions textuelles ou d'images de référence. Prompter pour la vidéo demande un état d'esprit différent des images fixes : vous devez décrire le mouvement, le timing et les transitions.

Structurez votre prompt vidéo autour de cinq éléments : sujet (ce qui est dans la scène), action (ce qui se passe), caméra (comment le spectateur voit la scène), atmosphère (éclairage et ambiance), et durée (rythme). Exemple : « Une tasse en céramique se remplit de café fumant tandis que la lumière matinale entre par une fenêtre de cuisine. Lent travelling avant sur la tasse.

Tons chauds et dorés. »

Selon la documentation Google Veo, les prompts qui décrivent une action continue unique fonctionnent mieux que ceux qui décrivent une séquence d'événements. Gardez chaque clip centré sur un seul moment ou mouvement. Si vous avez besoin d'une vidéo plus longue avec plusieurs scènes, générez des clips individuels et montez-les ensemble.

Veo 3 supporte aussi la génération audio en parallèle de la vidéo : dialogues, sons d'ambiance et effets sonores. Vous pouvez inclure des directions audio dans votre prompt : « oiseaux qui chantent en fond » ou « son de la pluie sur un toit en tôle ». Cette capacité multimodale est récente, alors expérimentez avec différents niveaux de précision audio.

Les deux modèles répondent aux prompts structurés, mais ils ont des forces différentes. L'intégration native de Gemini avec les services Google (Search, Workspace, Maps) le rend plus performant pour les tâches qui bénéficient de données temps réel ou d'accès à des fichiers. ChatGPT brille par son écosystème de plugins plus large et sa génération d'images plus mature via DALL-E 3.

Pour la génération de texte, les prompts qui fonctionnent sur ChatGPT se transposent généralement à Gemini avec des ajustements mineurs. Gemini tend à être plus concis par défaut : vous devrez parfois demander explicitement des réponses plus longues et détaillées. ChatGPT penche vers la verbosité, donc vous aurez souvent besoin de la contrainte inverse.

Pour la génération d'images, le workflow diffère sensiblement. ChatGPT route les requêtes image vers DALL-E avec des paramètres spécifiques, tandis que Gemini utilise son modèle Imagen de manière conversationnelle. Aucun n'est strictement meilleur : ils produisent des esthétiques différentes. Testez les deux avec le même prompt et comparez pour votre cas d'usage spécifique.

La conclusion pratique : ne vous mariez pas à un seul modèle. Rédigez vos prompts de manière portable (structure claire, contraintes explicites, exemples) pour qu'ils fonctionnent bien sur les deux. Le framework Rôle-Tâche-Format se transfère parfaitement entre Gemini et ChatGPT parce qu'il repose sur la clarté de communication, pas sur des astuces spécifiques à un modèle.

Commencez simple et ajoutez de la complexité. Écrivez un prompt basique d'abord, examinez le résultat, puis ajoutez des contraintes ou des détails dans les messages suivants. La mémoire conversationnelle de Gemini rend cette approche itérative efficace. Pas besoin de tout concentrer dans un prompt massif dès le départ.

Utilisez les instructions système quand vous travaillez via l'API. La documentation API Gemini supporte un champ d'instruction système qui définit un comportement persistant pour tous les messages de la session. C'est l'endroit idéal pour les définitions de rôle, les règles de format et les contraintes que vous voulez appliquer à chaque réponse.

Profitez de l'entrée multimodale. Gemini accepte des images, des PDF et des fichiers de code comme partie de votre prompt. Au lieu de décrire un graphique à analyser, téléchargez-le directement. Au lieu de coller du code en texte, joignez le fichier. Les prompts multimodaux qui combinent instructions textuelles et références visuelles surpassent systématiquement leurs équivalents texte seul.

Utilisez les réglages de température de manière intentionnelle. Une température basse (proche de 0) produit des réponses plus prévisibles et factuelles. Une température haute (proche de 1) produit des sorties plus créatives et variées.

Le défaut se situe au milieu, ce qui convient pour un usage général. Mais l'ajuster selon la tâche fait une vraie différence. Température basse pour l'extraction de données, haute pour le brainstorming.