Générez un prompt GPT pour extraire des données JSON structurées

Les LLM comme GPT sont excellents pour extraire des données structurées à partir de texte libre, mais encore faut-il leur parler clairement. Ce prompt vous aide à générer un prompt bien calibré pour transformer du texte brut (avis client, email, spec produit…) en JSON structuré, directement exploitable en no-code, API ou pipeline data.

Quand utiliser ce prompt

Pour alimenter des automatisations (Zapier, Make, n8n…)

En parsing d'emails ou retours clients

Pour collecter des infos depuis un texte libre

Dans un chatbot avec une fonction d'extraction automatique

Ce que ce prompt permet d'obtenir

Un prompt robuste, structuré et clair

Un format JSON directement exploitable

Une compatibilité avec des outils d'automatisation

Un gain de temps pour le parsing sans regex

Astuces et erreurs à éviter

✓À faire

•Ne mélangez pas instructions et exemples dans le même bloc
•Validez votre prompt avec plusieurs inputs flous ou partiels
•Testez l'extraction dans un contexte réaliste

✗À éviter

•Spécifiez toujours le format de sortie exact

Modèle de prompt

Voici le modèle de base avec des espaces réservés. Remplacez les espaces réservés par vos informations spécifiques :

Tu es un ingénieur en IA. Crée un prompt pour extraire automatiquement des données précises depuis un texte libre. Le cas d'usage est : {{use_case}}. Le type de données à extraire est : {{data_fields}}. Le format de sortie JSON souhaité est : {{output_format}}. Ce prompt doit être robuste, clair, et adapté à une utilisation dans une API ou automatisation. {{additional_context_block}}

Descriptions des espaces réservés :

{{use_case}}Cas d'usage - ex : analyser des avis clients, structurer des fiches produit, lire un email support

{{data_fields}}Champs à extraire - ex : nom du produit, note, commentaire, date

{{output_format}}Format JSON de sortie - ex : { "product_name": string, "rating": number, "comment": string, "date": string }

{{additional_context}}Contexte ou contrainte technique (optionnel) - ex : la sortie doit être compatible avec Zapier, respecter un schéma strict, inclure des clés nulles si vide

Exemple de prompt généré

Voici un exemple avec des valeurs remplies :

Tu es un ingénieur en IA. Crée un prompt pour extraire automatiquement des données précises depuis un texte libre. Le cas d'usage est : analyse d'avis clients. Le type de données à extraire est : nom du produit, note, date, texte de l'avis. Le format de sortie JSON souhaité est :

{  
  "product_name": "string",  
  "rating": "number",  
  "review": "string",  
  "date": "string"  
}  

Ce prompt doit être robuste, clair, et adapté à une utilisation dans une API. Ajoute aussi ces précisions : les champs doivent être retournés même si certaines infos sont absentes.

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