Modèle RACE pour prompts ChatGPT : le canevas et des exemples
Le modèle RACE comme canevas de prompt prêt à l'emploi : Role, Action, Context, Execute, avec des exemples remplis par tâche marketing et les pièges à éviter.

En résumé
- RACE est un canevas de prompt en quatre blocs fixes : Role, Action, Context et Execute, écrits dans cet ordre dans un seul prompt
- Attention à la confusion de nom : en marketing, RACE désigne le plus souvent Reach, Act, Convert, Engage, un modèle de planification sans lien avec les prompts
- Le E connaît trois lectures (Execute, Expectation, Examples) ; nous retenons Execute, l'instruction sur la forme et le format de la réponse
- Des canevas RACE à copier par tâche marketing : description produit, post LinkedIn, e-mail de relance, annonce, analyse d'avis et brief d'article
- Role oriente le ton et l'angle mais n'est pas un bouton de connaissance : la recherche n'a pas trouvé de gain constant en exactitude factuelle grâce à une persona
- Le vrai levier pour une équipe n'est pas le cadre mais la bibliothèque : conservez les canevas remplis au même endroit et améliorez-les à partir de l'output
Le modèle RACE est l’une des trames les plus connues pour construire un prompt ChatGPT : Role, Action, Context, Execute. Pratique, à deux confusions près. Dans le milieu du marketing, RACE désigne le plus souvent tout autre chose, et même dans l’univers du prompting, trois lectures de cette dernière lettre circulent. Cet article remet les choses à plat, puis livre surtout ce que vous êtes venu chercher : un canevas prêt à copier, rempli pour les tâches marketing qui reviennent le plus souvent dans une PME. La théorie du bon prompt est volontairement laissée de côté : elle se trouve dans notre guide pour rédiger des prompts et dans sa suite sur le prompt engineering.
Que signifie le modèle RACE pour les prompts ChatGPT ?
RACE est un canevas de prompt à quatre blocs : Role (le rôle que prend l’IA), Action (la tâche exacte que vous demandez), Context (ce que le modèle doit savoir de votre situation) et Execute (la forme que doit prendre la réponse). Vous les écrivez les uns sous les autres dans un seul prompt. Ce cadre vient de la pratique de consultants IA, pas de la recherche académique.
| Bloc | Question à laquelle vous répondez | Exemple de ligne |
|---|---|---|
| Role | Qui l’IA doit-elle être ? | “Tu es copywriter avec de l’expérience en logiciels B2B.” |
| Action | Que doit-il se passer ? | “Rédige un e-mail de relance pour les prospects sans réponse.” |
| Context | Que doit-elle savoir pour bien le faire ? | “Audience, produit, tone of voice, ce qui a déjà été envoyé.” |
| Execute | À quoi doit ressembler la réponse ? | “130 mots maximum, trois objets, sans puces.” |
Attention au nom. Qui parle du modèle RACE dans un contexte marketing désigne en général le modèle de planification de Smart Insights : Reach, Act, Convert, Engage, un découpage du parcours client introduit par Dave Chaffey vers 2010, et qui n’a rien à voir avec les prompts IA. Mêmes quatre lettres, autre discipline. Ici, il s’agit systématiquement du cadre de prompt ; le modèle de planification, lui, a sa place dans une discussion sur le marketing en ligne et la stratégie de canaux.
Que signifie le E de RACE ?
Execute, dans la version la plus répandue : l’instruction sur la forme et le format de la réponse. Deux variantes circulent à côté, Expectation et Examples. Toutes trois visent le même endroit du prompt, à savoir le bloc final où vous fixez à quoi doit ressembler l’output. Si des variantes existent, c’est que personne n’a jamais figé ce cadre de façon formelle.
Qui utilise quoi :
- Execute : la version de Trust Insights, où Christopher Penn décrit le cadre, et celle d’Ayse Ozturk, qui la résume par “specify the output style”.
- Expectation : la version de Fabio Vivas, avec la phrase type “As a [Role], [Action] considering [Context]. I expect [Expectation]”.
- Examples : une variante surtout présente dans les bibliothèques de prompts, qui utilise le bloc final pour fournir des exemples plutôt que des exigences de forme.
En pratique, le choix compte peu, tant que vous restez constant. Nous retenons Execute parce que des exigences de forme sont nécessaires dans presque toutes les tâches, ce qui n’est pas le cas des exemples. Fournir des exemples reste utile, mais en complément, comme expliqué plus loin.
À quoi ressemble concrètement un prompt RACE ?
À quatre lignes ou blocs étiquetés les uns sous les autres, chacun commençant par le nom du composant. Ces étiquettes ne sont pas décoratives : elles vous obligent à ne rien oublier et rendent le prompt réutilisable, puisqu’il suffit de remplacer les champs. Voici le canevas vide :
Role : Tu es [fonction ou expertise] avec de l'expérience en [secteur ou domaine].
Action : [Verbe] [quoi exactement] pour [qui].
Context : Nous sommes [entreprise ou produit]. Audience : [description].
Tone of voice : [description]. Ce que tu dois savoir : [faits, chiffres,
contraintes, ce qui s'est déjà passé].
Execute : [Longueur et langue]. [Structure : titre, puces, tableau, nombre de
variantes]. À éviter : [ce que vous ne voulez explicitement pas].
Et voici ce que cela donne une fois rempli pour une tâche concrète :
Role : Tu es copywriter avec de l'expérience en logiciels B2B pour l'industrie.
Action : Rédige un e-mail de relance vers les prospects qui ont suivi notre
webinaire le mois dernier mais n'ont pas réservé de démo.
Context : Nous vendons un logiciel de planification à des entreprises de
production de 50 à 250 collaborateurs. Le lecteur est responsable de
production, pas informaticien. Sa plus grande frustration : planifier
dans un tableur et tout redéplacer chaque semaine. Le webinaire portait
sur les erreurs de planification qui coûtent de l'argent.
Tone of voice : sobre, sans superlatifs, sans discours commercial.
Execute : 130 mots maximum, en français, avec trois objets au choix. Termine par
une question concrète. À éviter : les listes de fonctionnalités et le
mot "solution".
La différence avec “rédige un e-mail de relance sur notre webinaire” n’a rien de subtil. La seconde version ne laisse au modèle que la possibilité d’écrire un e-mail moyen ; la première lui donne de quoi écrire un texte qui ressemble à votre entreprise.
Quels canevas RACE pouvez-vous copier tout de suite ?
Voici six canevas pour des tâches marketing récurrentes. Remplacez les crochets par vos propres données et laissez les étiquettes en place. Ils sont volontairement compacts : chez vous, le bloc Context peut très bien devenir trois fois plus long, car c’est de là que vient la qualité.
| Tâche | Canevas RACE |
|---|---|
| Description produit | Role : copywriter pour une boutique en ligne dans [secteur]. Action : rédige une description de [produit] pour [audience]. Context : [ce que fait le produit], [pourquoi les clients hésitent], tone of voice [description]. Execute : 120 mots, phrase d’accroche puis trois bénéfices puis conclusion, sans superlatifs. |
| Post LinkedIn | Role : responsable contenu de [entreprise]. Action : rédige trois variantes d’un post sur [sujet]. Context : audience [fonction et secteur], ce que nous avons à en dire : [position ou expérience]. Execute : 120 mots maximum par variante, chacune avec une autre entrée (question, chiffre, anecdote), sans hashtags. |
| E-mail de relance | Role : [votre fonction] chez [entreprise]. Action : rédige une relance vers [type de contact] qui [situation]. Context : contacts précédents [description], son objection est probablement [objection], tone of voice [description]. Execute : 130 mots maximum, à la première personne, trois objets, terminer par une question. |
| Annonce publicitaire | Role : copywriter performance. Action : rédige cinq titres d’annonce et deux descriptions pour [campagne]. Context : offre [description], audience [description], ce qui nous distingue : [point]. Execute : titres de 30 caractères maximum, descriptions de 90 caractères maximum, sans points d’exclamation, en français. |
| Analyse d’avis | Role : analyste marketing. Action : analyse les avis clients ci-dessous et dégage les schémas récurrents. Context : nous sommes [type d’entreprise], nous voulons savoir [question]. Avis : [collez ici]. Execute : cinq schémas, chacun avec une citation issue des données et une action possible, sous forme de tableau. |
| Brief d’article | Role : stratège de contenu. Action : rédige un brief d’article sur [sujet]. Context : audience [description], intention de recherche [informationnelle ou commerciale], ce que nous avons déjà publié : [liens]. Execute : titre de travail, six à huit H2 formulés en question, deux lignes d’orientation par H2, plus cinq questions de FAQ. |
Si vous produisez du contenu en volume, c’est précisément le moment où les canevas deviennent un processus ; à quoi cela ressemble structurellement est décrit sous production de contenu IA.
Comment affiner Role, Action, Context et Execute ?
Chaque bloc a sa règle : gardez le rôle crédible, rendez l’action mesurable, complétez le contexte jusqu’à ce qu’un nouveau collègue puisse démarrer avec, et décrivez la forme de façon à pouvoir cocher le résultat sans discussion. La plupart des outputs décevants remontent à l’un de ces quatre blocs, rempli trop maigrement.
- Role : choisissez un rôle qui correspond à l’angle voulu (“copywriter pour boutiques en ligne”, pas “le meilleur marketeur du monde”). N’en attendez pas de miracles côté exactitude : une recherche de Zheng et de ses collègues a testé 162 rôles sur 2 410 questions factuelles et n’a pas constaté d’amélioration systématique des performances grâce à une persona dans le prompt système. Utilisez donc Role pour le ton et l’angle, et placez vous-même les connaissances nécessaires dans Context.
- Action : une tâche par prompt, avec un verbe en tête. Demander un e-mail, trois posts et une analyse dans le même prompt donne trois demi-réponses. Découper est presque toujours plus rapide que retravailler.
- Context : c’est le bloc qui fait la plus grande différence et celui qu’on saute le plus souvent. Audience, offre, tone of voice, ce qui s’est déjà passé, ce qui est interdit. Un bon test : un freelance pourrait-il démarrer avec ce brief sans vous rappeler ?
- Execute : longueur, langue, structure, nombre de variantes, et explicitement ce que vous ne voulez pas. Ce dernier point est le gain de qualité le moins cher qui soit ; “évite les clichés comme révolutionnaire et incontournable” épargne une demi-réécriture.
Quand ajouter des exemples à votre prompt RACE ?
Dès que décrire la forme ne suffit plus à faire passer votre intention. Décrire un style a ses limites ; deux paragraphes que vous jugez réussis en disent plus que dix adjectifs. Collez-les alors en bas du prompt, après Execute, avec une courte instruction (“écris dans cette voix, pas sur ce contenu”).
Cette technique s’appelle le few-shot prompting et correspond exactement à ce que vise la variante Examples de RACE. Elle est surtout rentable pour le tone of voice, pour un format fixe difficile à décrire (une fiche produit, un bloc de reporting) et pour les tâches de classification, où un exemple par catégorie met le modèle sur la bonne voie immédiatement. Deux à cinq exemples suffisent généralement ; au-delà, le gain diminue et le modèle se met surtout à copier. L’ensemble plus large des techniques, du few-shot au raisonnement pas à pas, est traité dans notre article sur le prompt engineering. Une définition courte du terme figure aussi dans le glossaire.
Qu’est-ce qui rate le plus souvent dans un prompt RACE ?
Rarement le cadre lui-même, presque toujours la façon de le remplir. Les quatre classiques : un bloc Context vide, plusieurs tâches dans un seul prompt, un bloc Execute qui se contente de “professionnel”, et un canevas rempli mécaniquement sans réfléchir à la tâche. Un cinquième piège est plus subtil : trop compter sur le rôle.
Ce qui aide contre cela est banal mais efficace. Traitez la première réponse comme une version brute et corrigez au deuxième tour, plutôt que de peaufiner le prompt sans fin : une conversation en trois tours donne le plus souvent un meilleur travail qu’un prompt géant. Vérifiez faits, chiffres et noms avant publication, même quand la réponse se lit bien. Et sauvegardez tout de suite ce qui marche, car le prompt que vous réussissez aujourd’hui après quatre essais aura disparu la semaine prochaine. Pour voir comment le choix entre texte IA et travail maison se joue en pratique, le copywriting IA face à l’humain est un complément utile.
Comment faire de RACE une méthode de travail durable dans votre équipe ?
En transformant vos meilleurs prompts en canevas et en les conservant au même endroit avec des champs à remplir. Chacun atteint ainsi la même qualité, et vous capitalisez par tâche sur ce qui a fait ses preuves au lieu d’improviser chaque fois. Un document partagé suffit pour démarrer ; un outil ne devient utile qu’à partir de plusieurs dizaines.
Concrètement : choisissez trois tâches récurrentes, développez un canevas RACE par tâche, testez une semaine, et affinez selon ce qui manque structurellement dans l’output. Convenez de qui entretient la bibliothèque et ajoutez à chaque canevas une ligne sur le moment où l’utiliser. Évaluez après un mois quels canevas sont réellement ouverts : ces deux ou trois-là sont votre vrai gain, le reste peut disparaître. Si cela devient un flux récurrent que vous préférez faire tourner automatiquement, l’automatisation marketing est l’étape suivante, et au-delà les agents IA.
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Que retenir du modèle RACE ?
RACE n’est pas une formule magique mais un aide-mémoire en quatre blocs : Role, Action, Context, Execute. La valeur ne tient pas aux lettres mais à la discipline qu’elles imposent, et surtout au bloc Context que la plupart des gens remplissent trop maigrement. Utilisez le cadre là où il a sa place, pour les tâches récurrentes que vous voulez standardiser, et ne le confondez pas avec le modèle de planification marketing du même nom.
Si vous préférez une formule plus souple, commencez par rédiger des prompts en quatre étapes ; si vous voulez aller au-delà des canevas, passez au prompt engineering. L’assistant que vous choisissez compte moins qu’on ne le croit, même si notre comparaison des outils IA aide à déterminer ce qui convient à quelle tâche. Et si vous voulez utiliser l’IA plus largement que pour le texte seul, cela commence par l’IA pour la croissance.
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Questions fréquentes
RACE signifie Role, Action, Context et Execute : vous donnez à l'IA un rôle, une tâche concrète, le contexte de votre situation et une instruction sur la forme de la réponse. Vous écrivez ces quatre blocs les uns sous les autres dans un seul prompt. Des variantes circulent où le E signifie Expectation ou Examples, mais toutes visent le même bloc final : définir à quoi doit ressembler l'output.
Non, et c'est la confusion la plus fréquente. Le modèle RACE de Smart Insights (Reach, Act, Convert, Engage) est un modèle de planification du parcours client en marketing digital et ne dit rien des prompts. Le RACE de cet article est une structure de prompt issue de la pratique IA. Deux cadres, les mêmes quatre lettres, aucun lien : vérifiez toujours dans quel contexte le terme est employé.
Presque aucune sur le fond : Role correspond à Rôle, Action à Objectif, Context à Contexte et Execute à Output. La différence tient à la forme. RACE est une trame stricte à quatre blocs étiquetés, pratique pour des canevas réutilisables et des accords d'équipe. La formule de notre guide de base est plus souple et se lit plus naturellement quand vous demandez quelque chose vite fait. Choisissez-en une et gardez-la.
Non. Pour une question courte, Action et Context suffisent souvent. Le canevas complet devient rentable dès que la tâche revient, que l'output doit sonner comme votre marque ou que plusieurs collègues doivent atteindre la même qualité. Dans ce cas, ne sautez surtout pas Context : c'est le bloc qui fait la plus grande différence et celui qu'on oublie le plus souvent.
Oui. RACE n'est pas une fonction de ChatGPT mais une façon d'ordonner votre instruction, donc cela fonctionne dans tout assistant qui accepte des prompts texte. La structure recommandée diffère d'un modèle à l'autre dans le détail (Claude réagit par exemple bien à des blocs nettement délimités), mais rôle, tâche, contexte et forme souhaitée sont utiles partout. Testez le même canevas dans deux outils et comparez.
Plus longue que la plupart des gens n'osent. Les modèles actuels traitent des instructions très longues, donc la pertinence pèse plus que la concision : tout ce qu'un nouveau collègue devrait savoir sur la tâche a sa place dans le bloc Context. La limite, c'est le bruit. Ne collez pas des documents entiers quand seules trois lignes comptent, car l'information superflue détourne la réponse.
Commencez par trois tâches récurrentes, développez un canevas RACE par tâche avec des champs à remplir, et rangez-les là où chacun les trouve et peut les améliorer. Convenez de qui entretient la bibliothèque et évaluez après un mois quels canevas sont réellement utilisés. Si vous voulez être accompagné, ClickForest développe ces canevas avec votre équipe lors d'une formation IA sur mesure.
Sources et références
RACE comme cadre de prompt (et les variantes du E):
- Trust Insights (Christopher Penn) : "The RACE framework for AI prompts" (Role, Action, Context, Execute) · https://www.trustinsights.ai/insights/instant-insights/instant-insights-trust-insights-race-ai-framework/
- Dr. Ayse Ozturk : "Another prompting framework: RACE" (Execute = specify the output style) · https://drayseozturk.org/2025/02/22/another-prompting-framework-race-role-action-context-execute/
- Fabio Vivas : "RACE framework for prompts" (variante avec Expectation) · https://fvivas.com/en/race-framework-prompts-llm/
L'autre modèle RACE (planification marketing):
- Smart Insights (Dave Chaffey) : "The RACE Framework" (Reach, Act, Convert, Engage) · https://www.smartinsights.com/digital-marketing-strategy/race-a-practical-framework-to-improve-your-digital-marketing/
Sources et documentation officielle sur les prompts:
- OpenAI : Prompt engineering guide · https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering
- Anthropic : Prompt engineering overview · https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview
- Zheng et al. : "When A Helpful Assistant Is Not Really Helpful: Personas in System Prompts Do Not Improve Performances of Large Language Models" (2023, révisé en 2024) · https://arxiv.org/abs/2311.10054






