Gemini 3 : les cinq règles incontournables pour un prompt efficace
Qui dit nouveau modèle dit aussi nouvelle approche du prompt. Avec Gemini 3, Google propose une méthode plus efficace et plus simple pour obtenir des réponses encore plus précises. Lancé le 18 novembre à l’échelle du groupe, le modèle a été testé intensivement par les équipes de Google, qui ont évalué la qualité de ses réponses selon différents types de prompts. De ces tests, Google a dégagé des principes clés, détaillés dans sa (longue, très longue) documentation à destination des développeurs. Le JDN a retenu les conseils les plus pertinents pour qui souhaite améliorer drastiquement les résultats obtenus avec Gemini 3.
1. Soyez direct, précis et sans ambiguïté
C’est le principal changement : comme GPT-4.1 jadis, Gemini 3 est beaucoup plus direct dans sa compréhension des prompts. Le modèle applique les instructions avec une précision quasi-millimétrique. Cela permet ainsi d’obtenir des résultats vraiment cohérents avec votre demande (prompt adherence). Le revers de la médaille ? Le modèle est beaucoup plus premier degré et nécessite un prompting précis, direct et sans aucune ambiguïté. Google conseille, parallèlement, d’être concis et d’éviter les instructions peu utiles ou performatives.
Autre nouveauté, Gemini 3 doit être prompté avec des balises pour maximiser son efficacité. Une technique utilisée depuis longtemps chez Anthropic qui commence à se généraliser. Google insiste, l'utilisation de XML ou de markdown (sûrement moins efficace) permet au modèle de comprendre avec précision le contexte global, les instructions prioritaires et le contexte variable. Utilisez un seul format et maintenez le sur l’ensemble du prompt. Enfin, toujours dans une logique d’éviter les erreurs, Google recommande de bannir absolument toutes les ambiguïtés. Expliquez et contextualisez toujours les actions, mots ou expressions ambiguës en les expliquant rapidement au modèle, sans tomber dans le travers de la digression toutefois.
2. Contrôlez la verbosité dans le prompt
C’est, là aussi, une nouveauté, la verbosité de Gemini 3 doit être gérée directement dans le prompt. Par défaut, Gemini génère des réponses probabilistes courtes. Pour adapter la longueur de sa réponse, précisez explicitement le niveau de longueur, le format et la structure de la réponse attendue. Exemple : “réponds en utilisant entre 500 et 600 mots, sans liste à puce.”
3. L’image, la vidéo et le son sont aussi importants que le texte
C’est le troisième enseignement majeur de ce guide, et sans doute le plus transformateur : ne faites plus l'impasse sur la multimodalité. Les modèles de nouvelle génération, comme Gemini, ne sont pas simplement des lecteurs de texte ; ils sont nativement multimodaux. Ils ont été entraînés simultanément sur des corpus d’images, de vidéos et d'audio, le tout traité au sein d’un unique réseau neuronal unifié.
Les équipes de Google insistent donc sur un point crucial : il est impératif de traiter les modalités visuelles et sonores sur un strict pied d'égalité avec le texte. Qu'est-ce que cela signifie concrètement ? Mentionnez explicitement les éléments visuels ou audio que vous envoyez : "Analyse le graphique en haut à gauche", "Compare les deux diagrammes", "Que dit la personne dans cette vidéo entre 0:15 et 0:45 ?". Cette référence directe permet au modèle d'établir des liens cohérents entre les modalités.
Par exemple, plutôt que de dire "J'ai joint une capture d'écran d'un dashboard. Peux-tu l'analyser ?", privilégiez "Identifie les trois métriques qui ont le plus chuté ce mois-ci sur ce dashboard". Le modèle comprend implicitement qu'il doit chercher l'information dans le contenu visuel, tout comme il le ferait dans un tableau de données textuelles.
4. Comment bien gérer les longs contextes
Gemini 3 est doté d’un contexte d’un million de tokens. Sur le papier, il est possible d’envoyer au modèle des contextes gigantesques sans aucun problème. La réalité est plus nuancée. Même si Gemini 3 a fait de gros progrès sur la gestion des longs contextes (Gemini est l’une des meilleures familles de LLM sur ce point), le modèle peut parfois oublier certaines instructions (biais du lost in the middle, notamment) et dévier de son objectif initial.
Pour éviter que le modèle oublie vos instructions, lorsque vous utilisez des contextes longs, Google recommande de débuter votre prompt par le document, la base de code ou autre et de terminer celui-ci par les consignes. Autre conseil, lorsque vous donnez au modèle des informations ou documents sur plusieurs paragraphes, utilisez ensuite une phrase de transition pour recontextualiser cette masse de données. Par exemple : “En vous basant sur les informations ci-dessus…” Le but étant de faire comprendre au modèle qu’il doit utiliser les données fournies lors de l'exécution des instructions.
5. Améliorez le raisonnement en planifiant
Plan and act ! Dernier conseil que nous retenons et il est directement extrait des deux dernières années de recherche sur les LLM. Planifier et demander au modèle de réfléchir avant de répondre améliore fortement sa précision et Gemini 3 ne fait pas exception. Google conseille par exemple de demander explicitement au modèle de :
- décomposer le problème en sous-tâches
- vérifier que l’ensemble des informations fournies sont complètes
- créer un plan précis pour atteindre l’objectif.
Exemple :
Avant de fournir la réponse finale, veuillez : 1. Décomposer l'objectif indiqué en sous-tâches distinctes. 2. Vérifier que les informations fournies sont complètes. 3. Etablir un plan structuré pour atteindre l'objectif
Il est judicieux de demander au modèle de “réfléchir” sur sa réponse avant de la fournir à l’utilisateur. Toujours dans l’optique d’obtenir les meilleurs résultats.
Exemple :
Avant de renvoyer votre réponse finale, confrontez le contenu généré aux contraintes initiales de l'utilisateur. 1. Ai-je répondu à l'intention de l'utilisateur, et non simplement au sens littéral de ses mots ? 2. Le ton est-il fidèle au persona demandé ?
D’ultimes conseils
Le plus important ? Itérez progressivement selon votre cas d'usage spécifique. Et surtout, en production, surveillez rigoureusement la dérive du modèle : même les LLM les plus performants nécessitent un monitoring continu pour maintenir leur efficacité dans le temps.