Chaînage de prompts : Quand un seul prompt ne suffit pas

Si vous avez déjà essayé de condenser un projet entier en un seul prompt—exigences → solution → plan → risques → document final—vous savez déjà comment cela se termine :

• il saute des étapes,
• il oublie les contraintes,
• il vous donne une réponse « assurée » que vous ne pouvez pas facilement vérifier,
• et dès que quelque chose ne va pas, vous n'avez aucune idée de où l'erreur s'est produite.

Le Chaînage de prompts est la solution. Considérez-le comme la construction d'un flux de travail où chaque prompt est une station sur une chaîne de montage : une étape entrante, une étape sortante, et la sortie devient l'entrée de la station suivante.

En d'autres termes : vous ne demandez pas à un LLM de tout faire « d'un coup ». Vous lui demandez de faire une chose à la fois, de manière fiable.

1) Qu'est-ce que le Chaînage de prompts ?

Le Chaînage de prompts est la pratique consistant à :

1. Décomposer une grande tâche en sous-tâches plus petites
2. Concevoir un prompt dédié pour chaque sous-tâche
3. Transmettre des sorties structurées d'une étape à l'autre
4. Ajouter des étapes de validation + correction pour que la chaîne ne dévie pas

C'est essentiellement la « mentalité microservices » appliquée au raisonnement LLM.

Prompt unique vs Chaînage de prompts (en langage clair)

| Dimension | Prompt unique | Chaînage de prompts | |----|----|----| | Complexité | Bon pour les tâches simples et ponctuelles | Conçu pour des flux de travail réels en plusieurs étapes | | Logique | Le modèle devine le processus | Vous définissez le processus | | Contrôle | Difficile à orienter | Chaque étape est orientable | | Débogage | « Où est-ce que ça a mal tourné ? » | Vous pouvez identifier l'étape défaillante | | Limites de contexte | Facile à déborder | Alimenter les données progressivement, étape par étape |

2) Pourquoi ça fonctionne (La vraie raison)

Les LLM ne sont pas très doués pour jongler avec plusieurs objectifs simultanément.

Demandez : « Analyser les exigences, proposer des fonctionnalités, estimer l'effort, prioriser, puis rédiger un plan »—et vous avez mis en place un problème d'optimisation multi-objectifs. Le modèle fera généralement un travail correct sur un objectif et sous-performera discrètement sur le reste.

Le Chaînage de prompts réduit la charge cognitive : une étape → une sortie → un critère de réussite.

3) Le mécanisme central : Entrée → Processus → Sortie (Répété)

Au cœur du système, le Chaînage de prompts est une boucle :

• Entrée : sortie de l'étape précédente + toute nouvelle donnée
• Processus : le prompt suivant avec des règles + des contraintes de format
• Sortie : résultat structuré pour l'étape suivante

Voici une chaîne simple que vous pouvez visualiser :

flowchart LR A[Retour brut de l'utilisateur] --> B[Prompt 1 : Extraire les points de douleur] B --> C[Prompt 2 : Proposer des fonctionnalités] C --> D[Prompt 3 : Prioriser & estimer l'effort] D --> E[Prompt 4 : Rédiger un plan d'itération]

4) Quatre principes non négociables pour construire de bonnes chaînes

4.1 Les sous-tâches doivent être indépendantes et connectées

• Indépendantes : chaque étape fait un travail (pas de chevauchement)
• Connectées : chaque étape dépend de la sortie précédente (pas d'étapes « flottantes »)

Mauvais : « Extraire les points de douleur et concevoir des fonctionnalités » Bon : L'étape 1 extrait les points de douleur ; L'étape 2 conçoit des fonctionnalités basées sur eux.

4.2 Les sorties intermédiaires doivent être structurées

Le texte libre est fragile. Le prompt suivant peut le mal lire, le réinterpréter ou l'ignorer.

Utilisez des formats structurés comme JSON, des tableaux, ou des listes à puces avec des clés fixes.

Exemple (JSON que vous pouvez réellement analyser) :

{  "pain_points": [   {"category": "performance", "description": "Le paiement prend > 8 secondes", "mentions": 31},   {"category": "ux", "description": "Bouton de remboursement difficile à trouver", "mentions": 18},   {"category": "reliability", "description": "Le paiement échoue sans erreur", "mentions": 12} ] }

4.3 Chaque prompt doit explicitement « hériter » du contexte

Ne présumez pas que le modèle « se souviendra de ce que vous vouliez dire ». Dans le prompt suivant, référez-vous explicitement à la sortie précédente :

4.4 Construire un chemin d'échec (validation + réparation)

Chaque chaîne a besoin d'un « portail de qualité » :

• Valider : « La sortie contient-elle toutes les clés requises ? Les chiffres sont-ils cohérents ? »
• Réparer : « Si manquant, régénérer uniquement les parties manquantes »
• Garde-fou : « Maximum 2 tentatives ; sinon retourner le meilleur effort + erreurs »

5) Trois architectures que vous utiliserez partout

5.1 Chaînage linéaire : étapes fixes, pas de branches

Utilisez-le quand : le flux de travail est prévisible.

Exemple : Rapport mensuel des revenus UK (Linéaire)

Disons que vous avez une exportation CSV d'une boutique e-commerce UK et vous voulez :

• nettoyage
• insights
• un rapport prêt pour la direction

Étape 1 — Prompt de nettoyage de données (produit un tableau propre ou JSON)

SYSTEM: Vous êtes un analyste de données. Suivez exactement les instructions. USER: Nettoyez le jeu de données ci-dessous. ​ Règles : 1) Supprimez les lignes où revenue_gbp ou units_sold est null. 2) Marquez les valeurs aberrantes dans revenue_gbp : > 3x moyenne de catégorie OU < 0,1x moyenne de catégorie. Ne les supprimez pas. 3) Ajoutez month_over_month_pct : (ce_mois - dernier_mois) / dernier_mois * 100. 4) Sortie en tableau JSON uniquement. Chaque élément doit avoir :   date, category, revenue_gbp, units_sold, region_uk, outlier_flag, month_over_month_pct ​ Jeu de données : <COLLER LES DONNÉES ICI>

Étape 2 — Prompt d'insights (produit des insights à puces)

SYSTEM: Vous êtes un analyste senior écrivant pour un public de direction UK. USER: En utilisant le JSON nettoyé ci-dessous, produisez des insights : ​ 1) Catégorie : Top 3 par revenue_gbp, et Top 3 par month_over_month_pct. Incluez la contribution en %. 2) Région : Top 2 régions par revenu, et plus forte baisse (>10%). 3) Tendance : Tendance générale (hausse/baisse/volatile). Expliquez la relation revenu vs unités. ​ Format de sortie : - Insights de catégorie : 2-3 puces - Insights de région : 2-3 puces - Insights de tendance : 2-3 puces ​ JSON nettoyé : <COLLER LA SORTIE DE L'ÉTAPE-1>

Étape 3 — Prompt de rédaction de rapport (produit le document final)

SYSTEM: Vous rédigez des rapports internes concis. USER: Transformez les insights ci-dessous en un « Résumé mensuel des revenus » (800–1 000 mots). ​ Structure : 1) Aperçu exécutif (1 court paragraphe) 2) Insights clés (Catégorie / Région / Tendance) 3) Recommandations (2–3 éléments actionnables) 4) Clôture (1 court paragraphe) ​ Utilisez le formatage GBP (£) et l'orthographe UK. Insights : <COLLER LA SORTIE DE L'ÉTAPE-2>

Les chaînes linéaires sont ennuyeuses de la meilleure façon : elles sont prévisibles, automatisables et faciles à tester.

5.2 Chaînage par branches : choisir un chemin basé sur la classification

Utilisez-le quand : l'étape suivante dépend d'une décision (type, gravité, intention).

Exemple : Triage de messages clients (Par branches)

L'étape 1 classifie le message :

SYSTEM: Vous classifiez les messages clients. Ne sortez que l'étiquette. USER: Classifiez ce message comme l'un des : - complaint - suggestion - question ​ Format de sortie : label: <l'un des trois> ​ Message: "Ma commande a été facturée mais n'est jamais arrivée, et personne n'a répondu à mes emails. C'est ridicule."

Ensuite vous branchez :

• Si complaint → générer un plan de réponse à incident
• Si suggestion → produire faisabilité + positionnement feuille de route
• Si question → générer une réponse de support direct

Gestionnaire de plainte (exemple) :

SYSTEM: Vous êtes un responsable des opérations clients. USER: Créez un plan de traitement de plainte pour le message ci-dessous. ​ Inclure : 1) Énoncé du problème 2) Actions : dans 1 heure, dans 24 heures, dans 48 heures 3) Suggestion de compensation (raisonnable pour l'e-commerce UK) Sortie en trois sections avec puces. ​ Message : <COLLER LE MESSAGE>

Les chaînes par branches sont la façon dont vous cessez de traiter chaque entrée comme le même problème.

5.3 Chaînage en boucle : répéter jusqu'à atteindre une condition d'arrêt

Utilisez-le quand : vous devez traiter de nombreux éléments similaires, ou affiner la sortie de manière itérative.

Exemple : Génération par lots de listes de produits (En boucle)

L'étape 1 divise une liste en blocs d'éléments :

SYSTEM: Vous formatez les données produits. USER: Divisez la liste de produits suivante en blocs séparés. ​ Format de sortie (répéter pour chaque élément) : [ITEM N] name: key_features: target_customer: price_gbp: ​ Liste de produits : <COLLER LA LISTE>

L'étape 2 boucle sur chaque bloc :

SYSTEM: Vous rédigez du contenu produit à forte conversion. USER: Rédigez une description e-commerce pour le produit ci-dessous. ​ Exigences : - Titre accrocheur ≤ 12 mots - 3 puces de fonctionnalités (≤ 18 mots chacune) - 1 phrase : idéal pour qui - 1 phrase : pourquoi c'est un bon rapport qualité-prix (utilisez £) - 150–200 mots au total, anglais UK ​ Produit : <COLLER L'ITEM N>

Les chaînes en boucle nécessitent des règles d'arrêt strictes :

• Traiter exactement N éléments, ou
• Réessayer au maximum 2 fois si le nombre de mots est trop long, ou
• Arrêter si la validation passe

Sinon vous créerez la boucle infinie la plus coûteuse du monde.

6) Liste de contrôle pratique « Ne vous tirez pas dans le pied »

Problème : le format intermédiaire est désordonné → le prompt suivant échoue

Solution : rendre le formatage non négociable.

Ajoutez des lignes comme :

• « Sortie JSON uniquement. »
• « Si vous ne pouvez pas vous conformer, sortie : ERROR:FORMAT. »

Problème : le modèle oublie les détails antérieurs

Solution : reformuler explicitement le « contrat » à chaque fois.

• « Utilisez le tableau pain_points de la sortie précédente. »
• « N'inventez pas de catégories supplémentaires. »

Problème : les boucles ne convergent jamais

Solution : définir des contraintes mesurables + max de tentatives.

• « Nombre de mots ≤ 200 »
• « Maximum de tentatives : 2 »
• « Si toujours en échec, retourner la meilleure tentative + une liste d'erreurs »

Problème : la sélection de branche est erronée

Solution : améliorer les règles de classification + ajouter une seconde vérification.

Exemple :

• La plainte doit inclure un sentiment négatif ET un problème concret.
• Si incertain, sortie label: question (nécessite clarification).

7) Outils qui rendent le chaînage moins pénible

Vous pouvez chaîner les prompts manuellement (copier/coller fonctionne), mais les outils aident une fois que vous dépassez quelques étapes.

• n8n / Make : outils de flux de travail low-code pour chaîner les appels API, stocker les sorties, déclencher des alertes.
• LangChain / LangGraph : construire des chaînes avec mémoire, branches, tentatives, appels d'outils et gestion d'état.
• Redis / Postgres : persister les résultats intermédiaires pour pouvoir reprendre, auditer et éviter les appels répétés.
• Notion / Google Docs : étonnamment efficace pour le chaînage « humain dans la boucle » en phase initiale.

8) Comment améliorer cela

Le Chaînage de prompts devient encore plus puissant lorsque vous le combinez avec :

• RAG : ajouter une étape de récupération au milieu de la chaîne (par exemple, « récupérer les docs de politique » avant de rédiger une réponse)
• Portails d'approbation humaine : approuver avant les actions risquées (changements de prix, remboursements clients, réponses de conformité)
• Étapes multi-modales : texte → brief image → génération de diagramme → doc final

Conclusion

Le Chaînage de prompts n'est pas « plus de prompts ». C'est de la conception de flux de travail.

Une fois que vous commencez à traiter les prompts comme des étapes avec des contrats, des validations et des chemins d'échec, votre LLM cesse de se comporter comme un générateur de texte chaotique et commence à agir comme un coéquipier fiable—une station à la fois.

Si vous construisez quoi que ce soit au-delà d'une démo ponctuelle, chaînez-le.

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