Pourquoi le prompt engineering reste important
Même avec des modèles de plus en plus puissants, la façon dont vous formulez vos instructions détermine largement la qualité des sorties. Un bon prompt peut doubler la précision sur une tâche de classification complexe — sans coût supplémentaire de fine-tuning.
Chain-of-Thought (CoT)
En ajoutant simplement "Let's think step by step" (ou en français : "Raisonnons étape par étape"), on force le modèle à décomposer le problème avant de répondre. Les gains sont spectaculaires sur les tâches de raisonnement : +20 à +40% sur les benchmarks mathématiques pour les modèles GPT-4 classe.
Self-Consistency : voter entre plusieurs raisonnements
Au lieu d'une seule chaîne de pensée, on génère N raisonnements indépendants (temperature > 0) et on sélectionne la réponse majoritaire. Coûteux en tokens, mais très efficace pour les tâches critiques où l'erreur est inacceptable.
Structured Outputs avec Pydantic
Les LLMs modernes (GPT-4o, Claude 3.5+, Gemini) supportent le mode JSON forcé. Couplé à une librairie comme Instructor ou LangChain with_structured_output, vous pouvez déclarer un schéma Pydantic et obtenir des objets Python typés directement — sans parsing fragile du JSON.
Few-shot : des exemples plutôt que des instructions
Pour les tâches très spécifiques (classification dans une taxonomie propriétaire, extraction d'entités métier), 3 à 5 exemples input/output dans le prompt surpassent souvent une instruction longue et détaillée. La règle : montrez, ne dites pas.
