Chain-of-Thought, few-shot, system prompts, ReAct et Constitutional AI : les techniques de prompt engineering qui font la différence en production en 2026.
Instruction directe sans exemple. Fonctionne bien pour les tâches simples. Limite : les LLMs récents excellent en zero-shot sur 80 % des cas courants.
Fournir 3 à 5 exemples d'entrée/sortie dans le prompt. Améliore la précision de 15 à 40 % sur les tâches structurées (extraction, classification). Standard pour les templates métier.
Demander au modèle de "penser étape par étape". Réduit les erreurs de raisonnement de 40 % sur les problèmes complexes. Activer avec "Explain your reasoning step by step before answering."
Définir le rôle, le format de sortie, les contraintes et les exemples dans le system prompt. Approche utilisée par 94 % des déploiements LLM en production (Anthropic Cookbook 2026).
Combinaison raisonnement + appel d'outils. Le modèle planifie, exécute des outils (recherche, calcul, API), observe les résultats et itère. Base des agents IA modernes.
Forcer la sortie en JSON ou schéma défini. Élimine les erreurs de parsing. Disponible nativement dans OpenAI, Anthropic et Google APIs en 2026.
"Résume ce document" → aucune contrainte de longueur, format, audience. Donnez toujours un format attendu et une longueur cible.
"Ne sois pas formel" est moins efficace que "Utilise un ton conversationnel, comme si tu parlais à un collègue".
Au-delà de 7 contraintes dans un seul prompt, les LLMs commencent à en ignorer certaines. Décomposer en sous-tâches.
Les LLMs peuvent générer du JSON syntaxiquement valide mais sémantiquement faux. Valider les sorties critiques par règles métier.
Rôle : "Tu es un expert en analyse financière pour PME belges..."
Contexte : "L'utilisateur est un DAF qui prépare un comité..."
Format de sortie : "Réponds en JSON avec les champs: {résumé, risques[], recommandations[]}"
Contraintes : "Limite à 300 mots. Cite uniquement les données fournies."
Exemples (few-shot) : 2-3 paires entrée/sortie
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