J'ai Testé 5 000 Prompts Gemini 3 – Voici le prompt parfait !

Découvrez le secret pour créer le prompt parfait avec Gemini 3. Dans cette vidéo, nous allons explorer les possibilités offertes par Gemini 3, notamment la version 3.0, et comment optimiser vos prompts pour obtenir les meilleurs résultats. Nous avons testé 5 000 prompts Gemini 3 pour vous aider à comprendre comment utiliser au mieux cet outil d'intelligence artificielle de Google. Vous apprendrez comment utiliser Gemini 3 de manière efficace, comment créer des prompts qui donnent des résultats précis et comment tirer parti de ses capacités de raisonnement multimodal. Que vous soyez un débutant ou un expert en matière d'intelligence artificielle, ce tutoriel Gemini 3 vous aidera à améliorer vos compétences en prompt engineering et à utiliser Gemini 3 pro pour automatiser vos tâches. Nous comparerons également les performances de Gemini 3 avec d'autres outils d'intelligence artificielle comme ChatGPT. Rejoignez-nous pour découvrir comment Gemini 3 peut vous aider à atteindre vos objectifs et à devenir un maître de l'intelligence artificielle.

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0:00 — pourquoi ce tutoriel fait de vous un meilleur prompt engineer que 99 % des utilisateurs
1:40 — Le mythe du “prompt magique” et les dangers
4:50 — Comment fonctionne vraiment Gemini 3 : probabilités, vecteurs, attention, multimodalité
8:30 — Requête simple vs prompt structuré
11:30 — Few-shot, exemples / anti-modèles : combien d’exemples donner sans biaiser le modèle
14:30 — Contexte, XML & Markdown : structure recommandée par Google, OpenAI, Anthropic
18:00 — Gemini 3 côté dev : AI Studio, Vertex AI, modèles Pro & Image, privacy et entreprise
21:30 — Thinking_level : ce que c’est vraiment, ce que disent la doc et les faux tutos
24:30 — Verbosité, “reasoning effort” & faux paramètres : où s’arrêtent les prompts et où commence l’API
27:00 — Prompts agentiques : auto-analyse, IDK, boucles de correction, rôle de l’humain

❓ Qu’est-ce que le prompt engineering sur Gemini 3 ?
Le prompt engineering, c’est l’art de structurer vos instructions pour que Gemini 3 produise des réponses précises et fiables. On joue sur le contexte, les objectifs, les contraintes et parfois les exemples pour guider le modèle.

❓ En quoi Gemini 3 est différent des autres IA pour le prompt engineering ?
Gemini 3 est nativement multimodal (texte, image, vidéo, audio) et inclut un processus interne de “thinking” qui améliore le raisonnement et la planification en plusieurs étapes. Le paramètre thinking_level Gemini 3 Pro permet de contrôler la profondeur de ce raisonnement côté API.
Google AI for Developers

❓ Faut-il toujours donner un rôle du type “tu es expert” à Gemini 3 ?
Ce n’est pas obligatoire. Donner un rôle peut aider à cadrer le ton et le type de vocabulaire, mais tout peut être exprimé aussi par un objectif clair et des contraintes explicites (public cible, niveau de langage, style, etc.).

❓ Qu’est-ce que le paramètre thinking_level de Gemini 3 Pro ?
thinking_level est un paramètre API qui contrôle la profondeur maximale du raisonnement interne du modèle avant la réponse. Il simplifie la gestion du “thinking budget” et permet d’arbitrer entre vitesse, coût et qualité de raisonnement.
Google Cloud Documentation


❓ Quelle est la différence entre un paramètre API (thinking_level, température…) et une instruction du prompt ?
Un paramètre API change le comportement interne du modèle de façon systématique pour la requête (ou la session). Une instruction dans le prompt (“réfléchis étape par étape”, “sois concis”) agit seulement comme signal textuel sur la probabilité des tokens, sans modifier la configuration du moteur.

❓ Comment structurer un prompt agentique avec Gemini 3 ?
On combine : rôle ou contexte, objectifs multi-étapes, contraintes, étapes de raisonnement explicites, règles de sécurité et éventuellement boucles de révision (“réanalyse, critique, corrige”). Ce type de structure exploite au mieux le mode thinking et les capacités agentiques de Gemini.
philschmid.de