Un system prompt est l'instruction initiale qui définit le comportement d'un modèle de langage (LLM) pour une conversation ou une tâche. La structure d'un prompt efficace comprend généralement un rôle (persona), un contexte, des instructions, des contraintes, un format de sortie attendu et des exemples (few-shot learning). Les recherches montrent que les LLMs performent significativement mieux avec des prompts structurés en XML (`<context>`, `<instructions>`) ou en JSON. Un prompt bien structuré peut améliorer la qualité des réponses de 20 à 40% par rapport à un prompt non structuré (Anthropic Prompt Engineering Guide, 2025).
Pourquoi structurer son prompt est-il essentiel ?
Les prompts non structurés produisent des résultats incohérents. En séparant vos instructions en sections clairement étiquetées, les LLMs peuvent analyser chaque partie indépendamment. C'est crucial pour les applications en production où la fiabilité est non négociable.
Quel format choisir pour un system prompt : XML, JSON ou Markdown ?
Les balises XML sont recommandées par Anthropic pour Claude. Le JSON est idéal pour le chargement programmatique. Le Markdown offre la meilleure lisibilité et fonctionne partout.
Quel format de prompt fonctionne le mieux pour chaque modèle IA ?
Chaque modèle d'IA répond mieux à une structure de prompt différente. Claude (Anthropic) excelle avec des prompts XML où chaque section est encapsulée dans des balises descriptives comme <instructions>. GPT (OpenAI) préfère le Markdown avec des en-têtes ## clairs. Gemini (Google) favorise aussi le Markdown avec une hiérarchie explicite. Les modèles open-source comme Llama fonctionnent mieux avec un Markdown simple et direct. Cet outil sélectionne automatiquement le format optimal en fonction du modèle cible, tout en permettant un changement manuel pour les utilisateurs avancés.