Prompter comme un sophiste grec : de l’IA à la rhétorique ancienne
En novembre 2022, OpenAI ouvrait ChatGPT 3.5 au grand public, démocratisant du jour au lendemain l’usage des grands modèles de langage (Large Language Models ou LLM). Très vite, des entreprises concurrentes ont tenté de rivaliser, propulsant leurs propres modèles IA génératives : pour n’en citer que trois, Claude (Anthropic) aux États-Unis, Le Chat (Mistral AI) en France, DeepSeek en Chine… Dès 2023, le corps enseignant a dû faire face à un nouveau type de fraude, a priori similaire au plagiat, mais dont les mécanismes sont autres : une IA générative ne reproduit pas un contenu à l’identique sous forme de copier-coller mais procède par association d’éléments préexistants, ce qui rend les outils anti-plagiat obsolètes. Comme d’autres collègues, j’ai senti le besoin de me former à l’usage des IA génératives, non pas en tant que chercheur en langue et littérature grecques, mais en tant qu’enseignant à Lyon 2. N’étant que peu formé aux humanités numériques, je pensais me heurter à un univers qui me serait radicalement étranger, mais il s’est avéré, étonnamment, que mes travaux de recherche sur les pratiques rhétoriques des sophistes grecs m’ont aidé à prendre les LLM en main avec une certaine aisance… Voici pourquoi.
Qu’est-ce que le prompt engineering ?
L’ingénierie du prompt (ou prompt engineering) est un passage obligé pour toute personne qui désire utiliser intelligemment un LLM comme ChatGPT ou l’un de ses rivaux. L’expression désigne l’ensemble des techniques qui permettent de formuler des requêtes ou prompts efficaces, afin d’obtenir un résultat de qualité. Un bon prompt, doublé d’une maîtrise disciplinaire, permettra par exemple d’éviter ce que l’on appelle métaphoriquement des « hallucinations », ces moments où une IA génère des fausses informations, comme des références bibliographiques inexistantes (Bowen & Watson 2024, 48–61). Pour ce faire, mieux vaut délimiter un contexte précis (Mizrahi 2023 : 14–19), contenant les informations suivantes : rôle du locuteur ; objectif visé ; public cible ; style et registre ; format attendu (fig. 1).

Pour des tâches complexes, il est pertinent de séquencer le processus : idéation ou brainstorming (fig. 2) ; sélection et structuration (par exemple, « Idée 5 : “Les dieux grecs vs les dieux nordiques : qui gagnerait dans une battle royale ?”. Génère un plan adapté à un billet de blog, format court ») ; rédaction d’un texte ou conception d’une appli (fig. 3). À chacune de ces étapes, il est pertinent de passer par une phase de rétroaction (feedback), soit en demandant à l’IA de s’auto-critiquer (« Liste les problèmes sous forme de liste à puces numérotées »), soit en intervenant personnellement et en proposant ses propres idées, voire les deux (Mizrahi 2023 : 106–109).


Pas grand-chose de nouveau sous le soleil
En suivant la toute première formation organisée par le Service de Pédagogie du Supérieur de Lyon 2 en 2024, j’ai été frappé par la proximité entre le prompt engineering et les techniques enseignées par les sophistes grecs, professionnels de la rhétorique qui associaient à leurs déclamations un enseignement payant.
Définir un contexte d’énonciation ? Rien de bien nouveau sous le soleil. Des sites web comme ceux propulsés par Google vous expliqueront comment faire, mais il peut être tout aussi efficace de vous rendre dans une bibliothèque universitaire et d’emprunter les Progymnasmata édités et traduits par Michel Patillon (1997 et 2008) aux Belles Lettres. Ces manuels grecs d’exercices préliminaires à la rhétorique, écrits entre le ier et le ve siècle de notre ère, contiennent déjà toutes les instructions nécessaires pour écrire un bon prompt. Mentionnons ici la prosopopée ou l’éthopée (littéralement : « construction d’un personnage ou d’un caractère »). À l’image d’un jeu de rôle, l’objectif est d’écrire le discours qu’aurait pu prononcer telle figure dans tel contexte, par exemple : « Quelles paroles Médée aurait-elle dites avant de tuer ses enfants ? » Cet exercice avait pour fonction de préparer les jeunes gens de l’élite notamment à la rhétorique judiciaire : plaider dans un procès nécessite d’adopter une posture adaptée à la situation et de travailler l’image que l’on donne de soi (l’éthos en grec ancien). Aelius Théon, dont on situe généralement la carrière au début du iie siècle de notre ère, définit tout un protocole : « Il faut avant tout considérer la qualité du locuteur et celle du destinataire, l’âge qu’ils ont, le moment, le lieu, la condition et la matière donnée comme thème aux discours. Et dès lors tâcher de dire les paroles adaptées… » (Progymnasmata, 8, 115). La chaîne de prompts ? Il s’agit là, ni plus ni moins, des trois premières étapes de la composition du discours dans la rhétorique ancienne. On nous parle tout d’abord de brainstorming : un Grec dirait eurèsis, un Romain inventio. Là interviennent les « lieux » de l’argumentation (topoï), qui désignent chez les Anciens des « cases vides » permettant de trouver des idées, et non des lieux communs au sens péjoratif du terme (Pernot 1986). Si, dans un deuxième temps, vous demandez à un LLM de générer un plan, vous procéderez à ce que les Grecs appellent parfois la taxis (« mise en ordre » des idées) et les Romains la dispositio. Enfin, au moment où vous délimiterez des consignes stylistiques pour que l’IA mette le texte à l’écrit, votre démarche ne sera pas éloignée du maniement des ideai, ou « catégories stylistiques du discours » auquel le sophiste grec Hermogène a dédié un manuel entier au iie siècle de notre ère (Patillon 2009). Dans la rhétorique latine, il s’agit de l’elocutio.
Post-humanisme ou retour aux humanités ?
Ce constat m’a rassuré en tant qu’enseignant et stimulé en tant que chercheur. Contrairement à ce que je craignais en m’inscrivant à des formations sur le prompt engineering, je n’avais pas grand-chose à apprendre sur le fond si je voulais m’en tenir à un usage généraliste des LLM. Il m’a surtout fallu m’initier aux interfaces des différents modèles, mais elles ne sont pas très compliquées à prendre en main quand on les compare à la plupart des outils numériques (j’avoue avoir bien plus souffert en apprenant à me servir d’Excel que de ChatGPT ou du Chat de Mistral AI).
J’étais donc armé, en 2024, pour assurer un TD d’écriture créative avec IA en licence 2 dans le département des Lettres, puis, à partir de 2025, dans MaestrIA, master en alternance qui forme des étudiantes et étudiants de lettres et de SHS aux métiers de la rédaction professionnelle. Ces enseignements ont consisté à redéployer sous une forme nouvelle les TD de rhétorique que je donnais à l’Université de Lille, quand j’étais doctorant puis ATER. En 2014, j’avais en charge un TD consistant à composer des éthopées inspirées des progymnasmata ; en 2024, j’enseignais l’écriture du prompt à partir du même modèle. En 2013, je donnais pour exercice l’invention d’éloges paradoxaux, inspirés des discours anciens : éloge de la mouche par Lucien de Samosate (iie siècle), éloge de l’anti-héros Thersite par le sophiste Libanios d’Antioche (ive siècle), éloge de la calvitie par l’évêque Synésios de Cyrène (fin ive – début ve siècle) ; en 2025, j’ai conçu le même exercice, cette fois avec IA, dans le master MaestrIA. L’usage de LLM a d’ailleurs fait émerger une nouvelle contrainte : la politique d’utilisation de ChatGPT (OpenAI) ou de Claude (Anthropic) empêche le modèle de générer du contenu sur un sujet identifié comme problématique, comme l’incitation à la haine, le suicide ou le viol. Ces restrictions, évidemment louables sur le plan moral, donnent lieu à des phénomènes de « censure » quand nous faisons travailler un LLM sur des sujets mythologiques ou que nous lui donnons à traduire un texte littéraire, qu’il soit ancien ou moderne (Ross et Baines : 2024, 184–185).
Dans cette ère du post-humanisme où les frontières humain-machine sont de plus en plus poreuses, ces pratiques pédagogiques semblent à la pointe de l’innovation. En réalité, elles consistent à en revenir à une tradition humaniste qui a traversé les siècles, depuis la Rhétorique d’Aristote jusqu’à la première moitié du xixe siècle (Bréchet 2020 : 409–412), et qu’une partie du corps enseignant en lettres classiques s’attache à restaurer (Chiron et Sans 2020 ; Chiron 2023).
La rhétorique ancienne : une intelligence artificielle ?
Comment expliquer la proximité entre le prompt engineering et les méthodes de composition du discours dans l’Antiquité ? Sans entrer dans les détails techniques sur les réseaux de neurones artificiels, le mode opératoire des IA génératives n’est pas tout à fait éloigné des nuages de mots que les humains emploient pour concevoir des cartes mentales : autour d’un concept phare dans un prompt, les IA vont déployer tout un champ lexical. À titre d’exemple, voici la manière dont Leornado.AI, spécialisé dans la génération d’images, reformule le prompt « A Greek philosopher teaching in Athens » (fig. 4).

L’expression « Greek philosopher » devient « a wise and aged Greek philosopher, dressed in traditional attire with a flowing white toga and sandals ». On notera ici que ces associations sont le miroir de tout un imaginaire collectif, fort éloigné de la réalité historique, la toge appartenant au monde romain et non grec. Le même phénomène s’est produit quand j’ai généré l’image d’un philosophe grec enseignant la rhétorique à une IA (fig. 5).

Ce phénomène explique en partie les fameux « biais » des IA, qui sont, pour certains, directement encodés dans la langue. Or, en matière de clichés, les rhéteurs et sophistes anciens ne valaient guère mieux que les IA. Pour l’écriture d’une prosopopée, Théon explique qu’il faut exploiter les topoï suivants : « Le discours du plus jeune sera, pour nous, mêlé de simplicité et de tempérance, celui du plus vieux d’intelligence et d’expérience. (…) Et en vertu de l’origine, les discours du Lacédémonien seront brefs et pénétrants, mais ceux de l’homme de l’Attique seront loquaces » (Progymnasmata, 8, 115–116). À un plus haut niveau d’études, le sophiste Hermogène précisera que « Démosthène était, comme chacun sait (δήπου), père, rhéteur, ambassadeur, et même soldat » (États de cause, I, 6) (fig. 6).

La rhétorique grecque serait-elle donc une intelligence artificielle avant l’heure ? Mieux vaut raisonner à l’envers : le prompt engineering hérite, sans le savoir, d’une longue histoire de la rhétorique. Les LLM ont été conçus par des géants de la tech qui trouvent une grande partie de leur clientèle chez des professionnels de la communication. Or les techniques de com’ n’ont pas connu d’évolution majeure depuis que les premiers sophistes, comme Protagoras et Gorgias, ont fait carrière à Athènes au ve siècle avant notre ère. L’écart entre les deux se situe du côté des codes culturels et des technologies : les techniques discursives, elles, demeurent (fig. 7).

Bibliographie
Bowen, J. A, Watson, C. E. 2024. Teaching with AI: A Practical Guide to a New Era of Human Learning, Baltimore, Johns Hopkins University Press.
Chiron, P., 2023. Manuel de rhétorique ou Comment faire de l’élève un citoyen, Paris, Les Belles Lettres.
Chiron, P., Sans, B. (éds.) 2020. Les Progymnasmata en pratique de l’Antiquité à nos jours / Practicing the Progymnasmata from ancient times to present days, Paris, Édi-tions Rue d’Ulm.
Mizrahi G. 2023. Unlocking the Secrets of Prompt Engineering: Master the Art of Creative Language Generation to Accelerate Your Journey from Novice to Pro, Birmingham, Packt Publishing.
Patillon, M. 1997. Aelius Théon, Progymnasmata, texte établi et traduit, avec l’assistance, pour l’arménien, de G. Bolognesi, Paris, Les Belles Lettres.
– 2008. Corpus Rhetoricum, tome I : Anonyme, Préambule à la rhétorique ; Aphthonios, Progymnasmata ; en annexe : Pseudo-Hermogène, Progymnasmata, texte établi et traduit, Paris, Les Belles Lettres.
– 2009. Corpus Rhetoricum, tome II : Hermogène, Les états de cause, texte établi et traduit, Paris, Les Belles Lettres.
Pernot L. 1986. Lieu et lieu commun dans la rhétorique antique, Bulletin de l’Association Guillaume Budé 3, 253–284.
Ross, E. A. S., Baines, J. 2024. Treading water: new data on the impact of AI ethics information sessions in classics and ancient language pedagogy, Journal of Classics Teaching, 25 : 50, 181–190. Disponible sur https://doi.org/10.1017/S2058631024000412
L’auteur
Valentin Decloquement est maître de conférences en langue et littérature grecques à l’Université Lumière Lyon 2 et membre de l’UMR 5189 HiSoMA, Maison de l’Orient et de la Méditerranée, Lyon. Ses travaux portent sur l’univers intellectuel et les pratiques d’écriture des sophistes grecs sous l’empire romain (ier–ive siècle).
OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Valentin Decloquement (29 mai 2026). Prompter comme un sophiste grec : de l’IA à la rhétorique ancienne. ArchéOrient - Le Blog. Consulté le 10 juin 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/16aqm


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