Enchaînement de prompts
L'enchaînement de prompts est une technique où la sortie d’un prompt LLM est utilisée comme entrée pour le suivant, créant ainsi une séquence d’appels connectés qui accomplissent ensemble une tâche complexe qu’aucun prompt unique ne pourrait réaliser de façon fiable.
Comprendre Enchaînement de prompts
Les prompts uniques présentent des limites de fiabilité. Demander à un seul appel LLM de lire un mail, d’en évaluer l’urgence, d’extraire des tâches, de rédiger des réponses, de vérifier les disponibilités sur le calendrier et de créer une invitation est trop ambitieux : le modèle est moins précis lorsqu’il doit gérer de multiples étapes en même temps. L’enchaînement de prompts découpe cela en une séquence de requêtes ciblées : le prompt 1 lit l’email et classe l’urgence → le prompt 2 extrait les actions à réaliser des emails urgents → le prompt 3 rédige une réponse pour chaque action → le prompt 4 consulte le calendrier pour proposer des créneaux. Chaque prompt réalise une étape spécifique, et la chaîne permet d’atteindre l’objectif complexe de manière fiable. L’enchaînement permet aussi la vérification à chaque étape. Après chaque prompt, vous pouvez valider la sortie avant de poursuivre — vérifier que la classification des emails est correcte avant la rédaction, ou confirmer l’extraction des tâches avant la création dans le gestionnaire de projet. L’enchaînement de prompts est lié, mais différent, des boucles d’agent. Les chaînes sont des séquences prédéterminées ; les boucles sont dynamiques, le modèle décidant à chaque étape de la suite à donner en fonction des observations. La plupart des systèmes IA réels combinent ces deux schémas.
Comment GAIA utilise Enchaînement de prompts
GAIA utilise l’enchaînement de prompts pour des workflows multi-étapes prévisibles, comme le tri des e-mails (classer → extraire → rédiger → agir) et la préparation de réunions (identifier les participants → récupérer le contexte → générer un briefing). Cette structure en chaîne garantit que chaque étape bénéficie d’une attention ciblée et de haute qualité, au lieu de confier toute la tâche à un seul prompt.
Concepts liés
Boucle d'agent
Une boucle d'agent est le cycle d'exécution itératif d'un agent IA, au cours duquel il raisonne sur l'état actuel, sélectionne et exécute une action (souvent l'appel d'un outil), observe le résultat, et répète ce processus jusqu'à ce que la tâche soit terminée ou qu'une condition d'arrêt soit atteinte.
chaînage de raisonnement
Le chaînage de raisonnement (Chain-of-Thought, ou CoT) est une technique d’invite qui incite le modèle d’IA à expliciter ses étapes de raisonnement intermédiaires avant de produire une réponse finale, ce qui améliore considérablement la précision sur des problèmes complexes à étapes multiples.
Sortie structurée
La sortie structurée est une technique qui contraint un LLM à répondre selon un format prédéfini — généralement JSON ou XML — permettant une analyse programmatique fiable des réponses du modèle, par opposition au texte libre.
Ingénierie de prompt
L’ingénierie de prompt est la pratique qui consiste à concevoir et affiner les instructions données à des modèles linguistiques d’IA afin d’obtenir de manière fiable les résultats souhaités, en influençant leur comportement sans modifier leurs paramètres internes.
IA agentique
L'IA agentique décrit des systèmes d'intelligence artificielle conçus pour fonctionner de manière autonome, prendre des décisions et exécuter des tâches en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine.
