L'adoption généralisée de modèles linguistiques à grande échelle (MLH), tels que ChatGPT, Gemini et DeepSeek, ayant considérablement transformé les méthodes de travail dans les domaines de l'éducation, de la formation professionnelle et de la création, cet article examine l'impact de la structure et de la clarté des invites utilisateur sur l'efficacité et la productivité des résultats des LH. À partir des données de 243 personnes interrogées issues de divers horizons académiques et professionnels, nous analysons les habitudes d'utilisation de l'IA, les stratégies d'invite et la satisfaction des utilisateurs. Les résultats montrent que les utilisateurs qui utilisent des invites claires, structurées et contextuelles constatent une plus grande efficacité dans leurs tâches et de meilleurs résultats. Ces résultats soulignent le rôle essentiel de l'ingénierie des invites pour optimiser la valeur de l'IA générative et fournissent des conseils pratiques pour une utilisation quotidienne.
