Négocier votre salaire avec ChatGPT : 5 prompts pour préparer sans improviser

Vous avez une opportunité ou une promotion en vue, mais la même question bloque : comment formuler sa demande sans paraître présomptueux, tout en restant factuel ? ChatGPT peut devenir votre coach de négociation — capable de clarifier votre valeur, d’anticiper les objections, de peaufiner vos emails. À condition de savoir le questionner.

• 55 % des candidats ne négocient jamais, alors que 66 % de ceux qui le tentent obtiennent ce qu’ils demandent
• Les négociateurs emportent une augmentation moyenne de 18,83 %
• La spécificité du prompt ChatGPT détermine la qualité de la réponse
• ChatGPT présente des biais selon le genre ; validez toujours avec données externes
• Cinq prompts couvrent data, narration, objections, email et simulation

Pourquoi la plupart des candidats laissent de l'argent sur la table

Les chiffres tracent un portrait clair. 55 % des candidats ne négocient jamais, alors que 66 % de ceux qui le tentent obtiennent ce qu’ils demandent. Plus révélateur encore : les négociateurs emportent une augmentation moyenne de 18,83 %. Ce n’est donc pas une question de chance, mais de préparation.

L’obstacle principal est la vagueur. « Je crois que je mérite plus » génère une réponse évasive. Une discussion armée de données, d’une narration structurée et de scripts rodés change radicalement le rapport de force — et c’est exactement ce que ChatGPT permet de construire en amont.

Du vague au précis : le principe clé

ChatGPT tire sa pertinence de la spécificité de votre demande. Un prompt flou (« Quel salaire je dois demander ? ») génère une réponse plate. Un prompt contextualisé (« Ingénieur senior Python, 6 ans d’XP, scale-up Série B, San Francisco, ayant livré 3 migrations qui réduisent la latence de 60 %. Quel range ? ») produit une réponse nuancée et sourcée.

Ce principe vaut pour tous les prompts qui suivent.

Les 5 prompts ChatGPT pour préparer votre négociation

Prompt #1 : Recherche de salaires — armez-vous de données

Le prompt (copie-collable) :

Je prépare une négociation salariale. Je suis [votre poste] avec [X années d’expérience], basé(e) à [ville/région], travaillant dans [secteur]. Mes compétences clés : [listez 3–4 compétences].

En tant que responsable RH, fournis-moi un éventail salarial réaliste pour ce profil. Appuie-toi sur les standards de l’industrie, les données publiques de salaires, et les rôles comparables. Donne-moi :

1. La plage basse (25e centile)
2. La plage médiane (50e centile)
3. La cible ambitieuse mais réaliste (75e centile)

Explique aussi les facteurs qui font varier cette plage.

Pourquoi ça marche :

En reposant la question sous un rôle « RH » (neutre, data-driven), vous contournez la tendance naturelle de l’algorithme à s’appuyer sur des autoévaluations gonflées. Cette reformulation améliore la précision.

Exemple concret :

Entrée	Sortie
« Quel salaire pour un développeur ? »	$100k–$120k (généralisé)
« Je suis dev backend Python, 5 ans, Île-de-France, scale-up Series A. »	€45k–€55k base, €55k–€65k avec options (localisé et précis)

Après ChatGPT :

Ne prenez pas ces chiffres comme une certitude. Consolidez avec trois sources externes :

• Glassdoor : salaires rapportés par vrais employés de votre cible
• Levels.fyi : données détaillées par entreprise et niveau
• Payscale : tendances par poste, région, expérience

Si ChatGPT et vos sources divergent de plus de 15 %, creusez : contexte manquant ? Données obsolètes ? Industrie niche ? Ajustez en conséquence.

Prompt #2 : Narration de valeur — du CV au langage d'impact

Le prompt (copie-collable) :

Aide-moi à préparer ma justification salariale. Voici mes accomplissements clés en [rôle] :

1. [Accomplissement 1 : ex. « Livré projet X en 3 mois vs 6 estimés »]
2. [Accomplissement 2 : ex. « Mentorisé 4 juniors, 2 promotions après »]
3. [Accomplissement 3 : ex. « Réduit coûts infra de 40 % via optimisation »]

Pour chacun, reformule-le :

• En impact commercial : quel problème a-t-il résolu ? Combien a-t-il économisé ou généré ?
• En langage leadership : quel trait de compétence cela démontre ?

Puis génère-moi 3 talking points que je peux utiliser en négociation, formulés avec confiance mais sans arrogance.

Pourquoi ça marche :

Vous avez des victoires professionnelles, mais vous ne les présentez pas comme des atouts de salaire. ChatGPT force ce retraitement : il transforme « j’ai fait X » en « j’ai apporté Y de valeur à l’entreprise ». Cette translation basculait votre positionnement de « j’ai travaillé dur » à « j’apporte des résultats mesurables ».

Exemple avant/après :

Avant :
« J’ai bien travaillé cette année. »

Après :
« J’ai piloté 5 projets clients de £500k+ chacun, avec un taux de rétention de 98 %. Cela représente une valeur commerciale récurrente de £2,5M+. »

Après ChatGPT :

• Pratiquez les 3 talking points à voix haute. Testez auprès d’un pair : « Ça sonne comment ? »
• Ajustez pour votre style. Si le résultat ChatGPT semble trop corporate, allégez-le.

Prompt #3 : Anticiper les objections et rebondir

Le prompt (copie-collable) :

Je négocie une augmentation pour le rôle [rôle]. Imagine que tu es mon manager et que je te présente ma demande.

Génère-moi les 5 objections les plus probables que tu lèverais. Pour chacune, fournis-moi :

1. L’objection exacte que je risque d’entendre
2. Une réponse calme et factuelle (2–3 phrases max)
3. Une question de suivi qui relance le dialogue

Contexte : [industrie], [entreprise ou type d’entreprise], [votre niveau d’expérience].

Pourquoi ça marche :

Les objections ne sont pas des « non ». C’est souvent du « pas tout de suite » ou « pas autant ». La préparation transforme l’impasse mentale en capacité de rebond. ChatGPT génère les objections classiques pour votre contexte — budget serré, performance insuffisante selon eux, ou séniorité en question.

Trois objections types :

Objection 1 : « Le budget pour ton niveau est déjà maxé. »

Votre réponse : « Je comprends les contraintes. Si un ajustement immédiat n’est pas possible, parlons d’une révision formelle à [date]. Quels jalons faudrait-il que j’atteigne ? »

Objection 2 : « Il faut voir comment tu t’intègres avant de parler salaire. »

Votre réponse : « C’est justement pour ça que j’en parle maintenant, après 8 mois et 3 projets livrés. J’ai démontré ma contribution. Qu’est-ce qui doit se produire encore pour te convaincre ? »

Objection 3 : « C’est au-dessus du budget pour ce rôle. »

Votre réponse : « Ma contribution dépasse les responsabilités initiales. Peut-on reclassifier le rôle ou créer une structure hybride ? »

Après ChatGPT :

• Pratiquez avec un ami qui joue le manager « difficile ».
• Écoutez votre ton : restez calme, jamais agressif.
• Adaptez les objections à votre contexte. L’objection « budget » n’existe pas en scale-up bien financée ? Remplacez-la par une plus probable.

Prompt #4 : Rédiger un email de counteroffer professionnel et assertif

Le prompt (copie-collable) :

Je dois envoyer un email pour répondre à une offre de salaire. Voici les détails :
– Offre reçue : [montant]
– Mon counteroffer : [montant]
– Justification clé : [1–2 raisons principales]
– Ton voulu : professionnel, respectueux, assertif

Génère-moi un email de 150–200 mots qui :
1. Remercie pour l’offre
2. Exprime ton enthousiasme pour le rôle
3. Demande le counteroffer avec justification factuelle
4. Reste ouvert à discussion
5. Propose une date de suivi

Pourquoi ça marche :

Écrire sans ChatGPT, c’est risquer de basculer vers le ton « exigeant » ou trop passif. ChatGPT trouve l’équilibre : vous restez courtois mais ferme. Un seul email mal formulé peut sceller l’issue. Les recruteurs le relisent plusieurs fois.

Exemple d’output :

Cher [Nom],

Merci pour cette offre et pour l’énergie investie. Je suis réellement enthousiaste à l’idée de rejoindre [Entreprise] et de contribuer à [projet].

Après réflexion, j’aimerais proposer un ajustement à [montant]. Au regard des benchmarks pour un [rôle] avec mes [X ans] d’expérience en [domaine], ce repositionnement reflète davantage les standards du marché. Je suis convaincu que c’est équitable pour les deux parties.

Serais-tu ouvert(e) à discuter ? Je reste flexible si d’autres avantages peuvent compléter.

Proposons un call [jour/heure]. Disponible avant si besoin.

À bientôt,
[Votre nom]

Après ChatGPT :

• Lisez l’email à voix haute. Sonne-t-il naturel ?
• Supprimez les termes que vous ne diriez jamais.
• Faites relire par un pair neutre.
• Attendez 2 heures avant d’envoyer. Relecture à frais.

Prompt #5 : Pratiquer en temps réel — la négociation simulée

Le prompt (copie-collable) :

Tu vas m’aider à pratiquer ma négociation. Je me prépare à demander une augmentation pour [rôle]. Contexte :
– Rôle actuel : [rôle et montant estimé]
– Ma demande : [montant cible]
– Justification : [2–3 points clés]

À partir de maintenant, tu joues le rôle de [manager / recruteur] — sois réaliste et un peu résistant. Je vais simuler ma pitch.

Après chaque réponse de ma part :
1. Donne-moi ton feedback manager (ce qui a marché, ce qui cloche)
2. Dis-moi ce que tu demandes ou objectes ensuite

Allons-y. Moi : [votre ouverture]

Pourquoi ça marche :

La pratique diminue l’anxiété. Quand vous entrez dans la vraie négociation, vous avez déjà « entendu » les répliques difficiles. Vous exécutez au lieu d’improviser.

Exemple de pratique :

Vous : « Merci pour cette opportunité. L’offre est à €65k. Au vu de mes 7 ans en lead dev et du marché actuel, j’aimerais proposer €75k. »

ChatGPT (feedback) : Bon départ, pas agressif. Mais manque de preuve concrète. Le « marché actuel » est vague.

ChatGPT (objection) : €75k c’est ambitieux pour quelqu’un qui arrive. Comment j’explique ça aux décideurs ?

Vous (amélioration) : « Dans mes 7 ans, j’ai dirigé les migrations critiques qui ont réduit les incidents de 40 %. Les benchmarks 2025 pour lead dev expérimenté en région parisienne se situent à €72–78k. €75k me semble juste. »

ChatGPT (feedback) : Meilleur. Chiffres concrets.

Trois rounds de pratique = vous êtes prêt(e).

Après ChatGPT :

• Faites 2–3 simulations minimales. Variez les scénarios.
• Notez les points faibles. Rendez-vous dessus.
• Enregistrez-vous vocalement si possible. Écoutez pour détecter hésitations ou formulations maladroites.

Timing et stratégie : quand utiliser ChatGPT dans le processus

Phase 1 : Avant l'offre (3–4 mois avant)

Prompts : #1 (data)
Durée : 1 heure
Objectif : Constituer votre base de données personnelle (salaires market, facteurs de variation, positionnement probable)

Consultez Glassdoor, Payscale, Levels.fyi en parallèle. Notez les écarts. Si vous trouvez des données très différentes, creusez : géographie, industrie, niveau séniorité exact ?

Phase 2 : Offre reçue (semaine 1)

Prompts : #2 (narration) + #3 (objections)
Durée : 2 heures
Objectif : Lister vos 3 talking points solides et les 5 objections probables + ripostes

Ne répondez pas immédiatement. Prenez 3–5 jours pour réfléchir et préparer.

Phase 3 : Avant votre réponse (semaine 2)

Prompts : #4 (email) + #5 (simulation)
Durée : 2–3 heures
Objectif : Email prêt, mindset consolidé

Simulez au minimum 2 fois. Relisez l’email 2 fois. Envoyez.

Phase 4 : Après votre email (jours suivants)

Agissez selon réaction :

• Silence (3 jours après) : Relance courtoise
• Objection : Utilisez Prompt #5 à nouveau pour pratiquer votre réponse
• Accord : Confirmation écrite (Prompt #4 adapté pour remerciement + recap conditions)

Pièges et limites : quand ChatGPT ne suffit pas

Biais détecté : les salaires recommandés varient selon le genre

Une étude 2025 (PLOS One) a soumis 98 800 prompts à ChatGPT, en variant les variables démographiques. Résultat : ChatGPT recommande des salaires différents en fonction du genre du demandeur.

Qu’en faire :

• Croisez toujours les données ChatGPT avec Glassdoor et Payscale
• Si divergence >15 %, interrogez ChatGPT : « Pourquoi cette différence ? »
• Fournissez toujours des données comparables diversifiées au prompt

Quand ChatGPT n'est pas suffisant

Scenario	Action
Offre bien en-dessous du marché (>20 %)	Consultez un recruteur ou avocat
Compensation complexe (equity, vesting, bonus multi-années)	Consultant financier ou avocat recrutement
Contexte international (visa, taxes, contrats locaux)	Avocat spécialisé localement
Négociation syndiquée ou représentation tierce	Suivez protocoles syndicaux

Signes que votre sortie ChatGPT n'est pas fiable

• Salaire suggéré inférieur de 20 % au market (re-vérifiez)
• Email trop corporate ou agressif pour votre contexte (personnalisez)
• Données obsolètes (2021 ou antérieures ; confirmez)
• Aucune source donnée pour les chiffres

Règle simple : ChatGPT = outil d’armement et de structuration. Pas de décision salariale sans validation externe.

Votre checklist d'action

• Semaine 1 : Lancez Prompt #1. Consolidez avec Glassdoor + Payscale.
• Semaine 1–2 : Lancez Prompt #2. Identifiez vos 3 talking points.
• Avant offre : Lancez Prompt #3. Notez les 5 objections + ripostes.
• Email à rédiger : Lancez Prompt #4. Relisez, adaptez, validez auprès d’un pair.
• Avant négociation : Pratiquez Prompt #5 minimum 2 fois.
• Cross-check : Vos salaires ChatGPT vs Glassdoor. Écart >15 % ? Creusez.
• Avant d’envoyer : Data solide, talking points, réponses préparées, email clair ?
• Après réponse du recruteur : Utilisez Prompt #5 si objection.
• Offre complexe ? Consultez expert avant signature.

FAQ

Comment utiliser ChatGPT pour préparer une négociation salariale ?

Via des prompts contextualisés couvrant la recherche data, l’articulation de la valeur, l’anticipation des objections et la rédaction d’emails. Les 5 prompts proposés couvrent : (1) recherche de salaires, (2) narration de valeur, (3) anticipation d’objections, (4) rédaction d’email counteroffer, (5) simulation de négociation.

Quel pourcentage d'augmentation obtiennent les candidats qui négocient ?

66 % des négociateurs obtiennent ce qu’ils demandent, avec une augmentation moyenne de 18,83 %. Cela contraste avec les 55 % de candidats qui ne négocient jamais.

ChatGPT peut-il fiabiliser les salaires de marché ?

Partiellement. Consolidez toujours avec Glassdoor, Payscale et Levels.fyi ; écarts >15 % méritent investigation approffondie.

Existe-t-il des biais dans les recommandations salariales de ChatGPT ?

Oui. Une étude 2025 (PLOS One) a détecté des écarts selon le genre. Validez toujours avec données externes et recoupez vos findings.

Quand ChatGPT n'est pas suffisant ?

Pour l’equity complexe, les contrats internationaux, les contextes syndicaux ou les offres >20 % sous-marché. Consultez un expert (avocat, consultant financier) dans ces cas.