Patterns de prompt engineering qui fonctionnent vraiment en 2025

Pattern 1 : Chain-of-Thought (CoT)

Ajoutez « Réfléchissons étape par étape » aux tâches de raisonnement complexes. Améliore la précision de 20-40 % en maths et logique.

Pattern 2 : Few-shot avec exemples négatifs

Correct: "The product arrived damaged" → NEGATIVE
Correct: "Excellent quality, fast shipping" → POSITIVE
Incorrect: "It's okay I guess" → [CLASSIFY]

Pattern 3 : Mode JSON

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o',
    response_format={'type': 'json_object'},
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Extract entities from: ...' }]
)

Pattern 4 : Persona + contrainte

« Vous êtes un ingénieur ML senior. Expliquez la descente de gradient en moins de 3 phrases. N'utilisez aucune notation mathématique. »

Pattern 5 : Auto-cohérence

Lancez le même prompt 5 fois et prenez le vote majoritaire. Réduit le taux d'erreur d'environ 30 % sur les tâches de raisonnement.