Vous écrivez un prompt. Vous ajustez. Vous relancez. Et là, ça marche: le texte est pile-poil, ou l’image a enfin la bonne pose et la bonne émotion. Problème classique ensuite: comment refaire exactement ça demain. Ou produire des variantes sans tout réexpliquer.

Ces jours-ci, j’expérimente à demander à l’IA de m’extraire une fiche JSON du résultat final. En clair, je lui fais écrire ce qu’elle a compris et appliqué: objectif, public, ton, contraintes, structure, options. Cette fiche devient ma recette. Je peux:

• la garder telle quelle pour la prochaine fois
• changer seulement 2 ou 3 champs pour une variante
• la partager à une collègue qui veut obtenir un résultat semblable

Résultat: moins de réécriture, plus de constance, et un langage commun pour l’équipe.

JSON, c’est quoi, en mots simples

D’où ça vient. JSON est apparu au début des années 2000. Douglas Crockford l’a popularisé pour échanger des données sur le web à partir d’un sous-ensemble de la syntaxe JavaScript, en documentant le format sur json.org dès 2002. Depuis, JSON est décrit par deux références stables: l’ECMA-404 (Ecma International) et la RFC 8259 (IETF). Ces textes définissent les règles minimales du format, rien de plus, ce qui explique sa simplicité et sa longévité. json.org

En pratique, c’est quoi. JSON est une façon claire d’écrire des informations sous forme de cases “clé: valeur”. C’est lisible par des humains et compris par la plupart des outils. Pour une définition pédagogique, voir MDN. developer.mozilla.org

Deux repères utiles pour ne pas se tromper:

• Les clés et les textes sont entre guillemets droits  » « .
• Pas de virgule après le dernier élément; pas de virgules traînantes. MDN résume ces règles. developer.mozilla.org
• Pas d’apostrophes idéalement

Même demande, deux formats

Version texte libre

Écris un message interne pour annoncer la nouvelle sauvegarde des fichiers. Reste simple, environ 150 mots, pas de jargon. Donne les étapes concrètes et un lien vers l’aide.

Simple, mais flou. À chaque fois, il faut tout retaper. Et le ton peut bouger.

Version JSON réutilisable

{
  "tache": "annonce interne",
  "contexte": "nouvelle sauvegarde des fichiers",
  "objectif": "expliquer ce qui change et quoi faire",
  "public": "employe·e·s non techniques",
  "ton": "clair et rassurant",
  "longueur": "120-160 mots",
  "structure": ["contexte", "ce qui change", "ce que je dois faire", "où trouver l'aide"],
  "a_eviter": ["jargon", "acronymes non expliqués"]
}

Ici, tout est rangé. La prochaine fois, vous ne changez que “contexte” et “objectif”. Vous gardez le même ton, la même structure. C’est ça l’intérêt du JSON: rendre vos consignes visibles, stables et faciles à réutiliser.

Pourquoi demander le JSON plutôt que rester en texte, Markdown, XML ou YAML

L’idée n’est pas d’être “tech”. C’est de choisir le bon contenant pour vos consignes, pour que l’IA les comprenne pareil demain qu’aujourd’hui.

Si on fait des recherches sur l’utilisation de JSON pour le prompting, on tombe vite sur des forums où ça débat du “meilleur” format. Il existe d’autres formats pensés pour être lus par des machines. En voici quelques-uns, pour situer le paysage sans rentrer dans la technique:

Texte brut
Rapide, mais ambigu. Rien n’oblige l’IA à garder la même structure la prochaine fois.
Exemple

Génère une image d’un chat qui danse, style illustré, fond simple, format carré 1024×1024.

Markdown
Top pour écrire un document lisible par des humains. Moins pratique pour décrire des paramètres réutilisables et vérifiables.
Exemple

# Demande d'image
- Sujet: chat qui danse
- Style: illustré
- Fond: simple
- Format: 1024x1024 (carré)
- Variantes: pose salsa, pose hip-hop

XML
Très structuré, historique du web, mais verbeux pour des fiches courtes.
Exemple

<demande>
  <tache>image</tache>
  <sujet>chat qui danse</sujet>
  <style>illustré</style>
  <fond>simple</fond>
  <format>1024x1024</format>
  <variantes>
    <variante pose="salsa"/>
    <variante pose="hip-hop"/>
  </variantes>
</demande>

YAML
Lisible et compact, pratique en configuration, mais sensible à l’indentation.
Exemple

tache: image
sujet: chat qui danse
style: illustré
fond: simple
format: "1024x1024"
variantes:
  - pose: salsa
  - pose: hip-hop

TOML
Format de configuration simple, clés-valeurs, assez lisible.
Exemple

tache = "image"
sujet = "chat qui danse"
style = "illustré"
fond = "simple"
format = "1024x1024"

[[variantes]]
pose = "salsa"

[[variantes]]
pose = "hip-hop"

CSV
Utile pour des tableaux. Moins adapté pour des consignes hiérarchiques.
Exemple

tache,sujet,style,fond,format,variantes
image,"chat qui danse",illustré,simple,1024x1024,"pose=salsa; pose=hip-hop"

JSON
Simple, léger, massivement compatible. Facile à valider.
Exemple

{
  "tache": "image",
  "sujet": "chat qui danse",
  "style": "illustré",
  "fond": "simple",
  "format": "1024x1024",
  "variantes": [
    {"pose": "salsa"},
    {"pose": "hip-hop"}
  ]
}

Pourquoi JSON est, en pratique, le meilleur compromis pour vos prompts réutilisables

1. Clair et compact. Des paires “clé: valeur”, des listes quand il en faut. Pas de balises longues.
2. Universel. Presque tous les outils lisent et écrivent du JSON.
3. Facile à vérifier. On peut tester en un clic qu’un JSON est valide et, plus tard, lui adjoindre un schéma si on passe par une API.
4. Assez strict, sans être fragile. Il évite les pièges d’indentation du YAML et la lourdeur des balises XML.

En bref

• Texte brut: le plus simple, mais instable.
• Markdown: pour présenter un résultat à des humains.
• XML: puissant, mais trop lourd pour nos fiches rapides.
• YAML: agréable, mais sensible aux espaces.
• JSON: le plus simple à relire, partager, valider, réutiliser.

Cas d’usage image: j’exporte le JSON, je modifie 2 ou 3 clés, je régénère des variantes

L’objectif est simple: transformer un bon résultat isolé en recette réutilisable. On part d’une image réussie, on extrait une fiche JSON qui décrit précisément le résultat, on l’archive, puis on la retouche légèrement pour produire des variantes plus tard, sans tout réécrire.

Étape 1. Obtenir une première image convaincante

Commence comme d’habitude, en texte libre. Exemple rapide:

Portrait illustré d’une personne lisant, lumière douce, palette chaude, cadrage mi-buste, fond simple.

Fais deux ou trois essais si nécessaire jusqu’à ce que l’image te convienne vraiment.

Étape 2. Demander au modèle d’extraire la fiche JSON du résultat

Formulation simple, à copier:

“Décris ce résultat sous forme d’un script JSON réutilisable. Crée des clés claires pour sujet, pose, expression, cadrage, style, palette, éclairage, arrière_plan, contraintes, variantes_suggerees et sortie. Si une info manque, mets a_valider.”

Le modèle te renverra une fiche structurée. Exemple de fiche type:

{
  "meta": {
    "titre": "Portrait lecture",
    "version": "1.0"
  },
  "sujet": {
    "type": "personne adulte",
    "genre_expression": "neutre",
    "pose": "mi-buste, légèrement de trois quarts",
    "expression": "concentrée",
    "accessoires": ["livre"]
  },
  "cadrage": {
    "plan": "mi-buste",
    "angle": "léger trois quarts",
    "composition": "centrée"
  },
  "style": {
    "approche": "illustration",
    "influences": ["studio contemporain"],
    "texture": "lisse",
    "palette": "tons chauds"
  },
  "eclairage": {
    "type": "doux",
    "direction": "45 degrés",
    "intensite": "moyenne"
  },
  "arriere_plan": {
    "type": "dégradé simple",
    "details": "aucun motif"
  },
  "contraintes": {
    "a_eviter": ["ombres dures", "bruit excessif"]
  },
  "variantes_suggerees": [
    {"expression": "souriante"},
    {"pose": "face, regard caméra"},
    {"palette": "tons froids"}
  ],
  "sortie": {
    "format": "png",
    "ratio": "1:1",
    "resolution": "1024x1024"
  }
}

Tu n’as pas eu à inventer cette fiche. Tu demandes au modèle de te la donner à partir du résultat qui te plaît. C’est la bascule importante: passer du “prompt libre” à une recette claire.

Étape 3. Archiver et nommer la fiche

Crée un dossier “prompts_images”. Enregistre la fiche avec un nom parlant et une version.

• portrait_lecture_v1.0.json
• Ajoute une ligne de note quelque part chez toi: ce qui a bien marché, ce qui reste à peaufiner.

Cette habitude fera gagner du temps à moyen terme. Tu bâtis une petite bibliothèque personnelle.

Étape 4. Produire des variantes sans tout réécrire

Quand tu veux revenir à ce style, réutilise la fiche. Tu modifies deux ou trois clés, pas plus.

Variantes d’émotion

Tu changes uniquement l’expression:

"expression": "souriante"

Variantes de pose

Tu remplaces la pose:

"pose": "face, regard caméra"

Variantes de palette

Tu ajustes la palette:

"palette": "tons froids"

Variantes combinées

Tu peux combiner deux modifications, tant que tu restes sobre. Exemple:

"pose": "face, regard caméra",
"expression": "sereine",
"palette": "tons froids"

Évite de changer 10 choses d’un coup. Garde la logique d’une recette: un petit ajustement à la fois, sinon tu repars d’une autre image.

Étape 5. Relancer la génération avec la fiche JSON

• En conversation: colle la fiche modifiée et dis “Génère l’image en respectant strictement ce JSON. Si une info te manque, mets a_valider plutôt que d’inventer.”

Bonnes pratiques qui aident vraiment

• Des clés stables. Réutilise toujours les mêmes noms de clés. Le modèle s’y habitue, tes collègues aussi.
• Variantes_suggerees. Demande au modèle de proposer trois variantes raisonnables dans la fiche. Tu as des idées prêtes.
• a_valider. Si le modèle n’est pas sûr ou si tu n’as pas donné l’info, il marque a_valider. Tu vois tout de suite quoi préciser.
• Version courte et version longue. Pour des besoins rapides, garde une mini fiche avec 6 à 8 clés. Pour des projets plus exigeants, la fiche complète est utile.

Un exemple minimaliste pour aller très vite

Quand tu n’as pas le temps, essaie un format super court:

{
  "sujet": "personne lisant",
  "pose": "mi-buste",
  "expression": "concentrée",
  "style": "illustration, lumière douce",
  "palette": "tons chauds",
  "arriere_plan": "dégradé simple",
  "sortie": {"ratio": "1:1", "resolution": "1024x1024"}
}

C’est suffisant pour retrouver le style général et ajuster une ou deux choses.

Un mot sur les limites

• Le modèle peut simplifier. Il n’extrait pas toujours chaque détail de l’image finale. Ce n’est pas grave. L’important, c’est d’avoir une base claire que tu peux éditer et rejouer.
• La cohérence dépend de toi. Plus tu nommes bien les clés et restes constant, plus tes séries d’images seront homogènes.

Ce que tu gagnes au quotidien

• Tu ne recommences pas à zéro à chaque idée.
• Tu peux briefer quelqu’un rapidement.
• Tu peux revenir sur un style des mois plus tard sans te demander “comment j’avais fait”.
• Tu te fais un catalogue personnel, comme un cahier de recettes.

Conclusion

On veut tous tirer plus de constance de l’IA. On lui reproche souvent de changer de ton, d’oublier des détails, ou de “ne pas tout comprendre”. Demander une fiche JSON, c’est une façon simple de clarifier la consigne et de la rendre réutilisable. Pas besoin d’être programmeur. On parle juste le langage de l’IA un peu plus précisément.

L’approche est pragmatique: on obtient un bon résultat, on demande au modèle d’extraire la fiche JSON qui décrit ce qu’il a fait, on la garde, on la modifie légèrement quand on veut une variante, on la partage si besoin. Pour des demandes ponctuelles et simples, restez en texte libre. Pour tout ce qui revient souvent, qui doit être cohérent, ou qui se partage en équipe, le JSON devient vite votre meilleur allié.

Annexe

3 gabarits de scripts JSON à copier

Astuce commune aux trois: demandez toujours au modèle de signaler ce qui manque avec "a_valider": true sur les champs incomplets. Ça évite les angles morts.

A) Gabarit JSON pour générer une image

{
  "meta": {
    "titre": "Nom court de la série",
    "version": "1.0",
    "notes": "Contexte utile ici"
  },
  "sujet": {
    "description": "ex. chat qui danse",
    "pose": "ex. trois quarts, regard caméra",
    "expression": "ex. joyeux",
    "accessoires": []
  },
  "cadrage": {
    "plan": "ex. mi-buste",
    "angle": "ex. léger contre-plongée",
    "composition": "ex. centrée"
  },
  "style": {
    "approche": "ex. illustration",
    "influences": ["ex. studio contemporain"],
    "palette": "ex. tons chauds",
    "texture": "ex. lisse"
  },
  "eclairage": {
    "type": "ex. doux",
    "direction": "ex. 45 degrés",
    "intensite": "ex. moyenne"
  },
  "arriere_plan": {
    "type": "ex. dégradé simple",
    "details": "ex. aucun motif"
  },
  "contraintes": {
    "a_eviter": ["ex. ombres dures", "ex. bruit excessif"],
    "coherence": ["ex. même palette", "ex. même cadrage"]
  },
  "variantes_suggerees": [
    {"expression": "ex. étonné"},
    {"pose": "ex. profil"},
    {"palette": "ex. tons froids"}
  ],
  "sortie": {
    "format": "png",
    "ratio": "1:1",
    "resolution": "1024x1024"
  }
}

B) Gabarit JSON pour générer un texte complexe

{
  "tache": "ex. annonce interne",
  "contexte": "ex. nouvelle procédure de sauvegarde des fichiers",
  "objectif": "expliquer ce qui change et quoi faire",
  "public": "ex. employe·e·s non techniques",
  "ton": "professionnel, simple, rassurant",
  "longueur": "120-160 mots",
  "structure": [
    "contexte court",
    "ce qui change",
    "ce que je dois faire",
    "où trouver l'aide"
  ],
  "exigences_style": {
    "lisibilite": "phrases courtes et claires",
    "terminologie": "pas de jargon",
    "accessibilite": "éviter abréviations non expliquées"
  },
  "exemples": {
    "positif": "message direct avec étapes numérotées",
    "negatif": "texte vague sans action claire"
  },
  "garde_fous": [
    "vérifier qu'il y a une action explicite",
    "mentionner un lien d'aide unique"
  ],
  "a_eviter": ["acronymes non définis", "hyperboles"],
  "sortie": {
    "format": "markdown",
    "sections_obligatoires": ["titre", "message", "lien aide"]
  }
}

C) Gabarit JSON pour faire une analyse répétable

{
  "tache": "analyse de corpus",
  "source": {
    "type": "texte",
    "taille_max": "2 pages",
    "langue": "français"
  },
  "questions": [
    "Quels thèmes reviennent le plus",
    "Quels irritants sont cités",
    "Quelles suggestions concrètes reviennent"
  ],
  "criteres": {
    "qualite_preuve": "citer des extraits courts",
    "neutralite": "éviter les jugements non fondés",
    "priorisation": "classer par fréquence perçue ou récurrence"
  },
  "extraction": {
    "themes_frequents": [],
    "irritants": [],
    "suggestions": [],
    "citations_cles": []
  },
  "presentation": {
    "format": "texte",
    "structure": [
      "themes_frequents",
      "irritants",
      "suggestions",
      "citations_cles"
    ]
  },
  "garde_fous": {
    "a_eviter": [
      "statistiques inventées",
      "affirmations sans extrait associé"
    ],
    "a_valider": [
      "points ambigus ou contradictoires"
    ]
  }
}