Chaînage de Prompts
On utilise le chaînage de prompts dans de nombreux contextes : génération de contenu long (rédaction structurée, scénarios), extraction et transformation de données, création de workflows d’analyse, ou encore développement d’agents intelligents multi-tâches.
Dans ce tutoriel, vous apprendrez à concevoir un chaînage de prompts efficace, à structurer vos requêtes en étapes claires, à exploiter les sorties partielles pour guider les suivantes, et à éviter les erreurs courantes. Vous verrez également des applications concrètes, par exemple la génération d’un rapport complexe ou la création d’un assistant interactif à étapes multiples. En fin de lecture, vous serez capable de mettre en place des chaînes de prompts robustes et optimisées pour vos besoins professionnels.
Exemple de Base
prompt# Étape 1 : Génération de la liste initiale
Prompt 1:
"Liste-moi 5 idées d’articles de blog sur le développement durable, en précisant pour chacune un titre accrocheur."
# Étape 2 : Développement d'une idée précise
Prompt 2 (entrée = sortie de l’étape 1, idée n°3 sélectionnée) :
"Développe l’idée suivante en un plan détaillé de 5 sections : \[Titre de l’idée sélectionnée]"
# Étape 3 : Rédaction du contenu
Prompt 3 (entrée = plan détaillé de l’étape 2) :
"Rédige l’article complet en suivant exactement le plan ci-dessous, avec un ton informatif et engageant : \[Plan détaillé]"Dans cet exemple de base, la tâche (écrire un article sur un sujet précis) est découpée en trois étapes claires.
- Le Prompt 1 sert à générer une liste d’options. Cela permet d’ouvrir le champ créatif et de disposer de plusieurs choix avant de s’engager sur une seule piste.
- Le Prompt 2 prend comme entrée l’une de ces options et produit un plan structuré. Cette étape intermédiaire est cruciale : elle impose une architecture logique au texte avant la rédaction.
- Le Prompt 3 exploite le plan pour générer un contenu final cohérent et complet.
Ce découpage améliore la qualité globale : en travaillant par étapes, on réduit les risques d’oublis, on maintient la cohérence et on s’assure que chaque partie du travail est validée avant de passer à la suivante.
Une variation possible serait d’insérer une étape supplémentaire pour vérifier le ton ou le style du texte avant la rédaction finale. Par exemple, après le plan, on pourrait demander : « Reformule le plan ci-dessous pour un public jeune et débutant ». Cela permet d’adapter la production au public cible.
Exemple Pratique
prompt# Étape 1 : Extraction d’informations brutes
Prompt 1:
"Analyse le texte suivant et extrait toutes les informations sur les caractéristiques techniques des produits mentionnés. Texte : \[Insérer texte]"
# Étape 2 : Normalisation des données
Prompt 2 (entrée = sortie du Prompt 1) :
"Organise les informations extraites sous forme de tableau structuré avec colonnes : Produit | Caractéristiques | Valeur."
# Étape 3 : Analyse et recommandations
Prompt 3 (entrée = sortie du Prompt 2) :
"À partir du tableau ci-dessous, identifie les produits ayant le meilleur rapport qualité-prix et explique pourquoi."
Variations possibles :
* Ajouter une étape 4 pour générer une infographie basée sur les données.
* Ajouter une étape de vérification pour contrôler la cohérence des valeurs avant analyse.Pour réussir un chaînage de prompts, il est important de respecter plusieurs bonnes pratiques.
Best practices :
- Diviser clairement la tâche : chaque prompt doit avoir un objectif unique et précis.
- Utiliser des formats de sortie normalisés : tableaux, listes numérotées, JSON, etc., pour faciliter la réutilisation dans l’étape suivante.
- Toujours valider les sorties intermédiaires avant de passer à l’étape suivante, afin de corriger d’éventuelles erreurs.
-
Maintenir la cohérence contextuelle en réinjectant systématiquement les éléments clés dans chaque étape.
Erreurs courantes à éviter : -
Prompts trop vagues ou multi-objectifs, qui produisent des réponses floues.
- Oublier de préciser le format de sortie, ce qui complique l’utilisation ultérieure.
- Passer à l’étape suivante sans vérifier la qualité de la sortie précédente.
- Ne pas limiter ou contrôler la longueur des réponses intermédiaires, ce qui peut saturer le contexte.
En cas de problème, réduisez la complexité en ajoutant plus d’étapes, ou simplifiez le langage des prompts. L’itération est essentielle : ajustez les formulations et l’ordre des étapes pour optimiser les résultats.
📊 Référence Rapide
| Technique | Description | Example Use Case |
|---|---|---|
| Chaînage séquentiel | Enchaîner plusieurs prompts linéaires où chaque sortie alimente la suivante | Rédaction d’un rapport par sections |
| Chaînage parallèle | Exécuter plusieurs branches de prompts en parallèle puis combiner | Comparaison de stratégies marketing |
| Chaînage itératif | Répéter un cycle prompt-sortie jusqu’à atteindre un objectif | Affinage d’un résumé complexe |
| Chaînage multi-format | Transformer la sortie d’un format à un autre | Conversion texte → tableau → infographie |
| Chaînage adaptatif | Adapter les étapes en fonction des résultats intermédiaires | Chatbot qui change de scénario selon réponses utilisateur |
En allant plus loin, le chaînage de prompts peut s’intégrer dans des systèmes d’IA avancés tels que les agents autonomes, les workflows automatisés ou les pipelines de traitement de données. On peut combiner cette technique avec le « Few-shot prompting » pour optimiser la précision à chaque étape, ou avec le « Role-based prompting » pour spécialiser les réponses selon le contexte.
Pour progresser, entraînez-vous à construire des chaînes de prompts sur des tâches complexes réelles (ex. audit SEO complet, génération de plan d’affaires). Expérimentez avec différentes structures : linéaire, arborescente ou conditionnelle. Documentez vos chaînes pour pouvoir les réutiliser et les améliorer.
Les prochaines étapes d’apprentissage peuvent inclure l’intégration avec des outils d’automatisation (Zapier, Make), la création d’agents multi-prompts dans LangChain, ou l’optimisation des contextes pour les grands modèles de langage. Maîtriser le chaînage de prompts, c’est apprendre à piloter efficacement l’IA, étape par étape, vers un objectif complexe.
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