GPT4.1 prompting pour les développeurs

Mis à jour le May 7, 2025, 6:54 p.m.

Niveau: Débutant à Intermédiaire

La famille de modèles GPT-4.1 représente une avancée majeure par rapport à GPT-4o, notamment en matière de génération de code, de suivi précis des instructions et de gestion de contextes très longs. Ce guide de prompting rassemble une série de bonnes pratiques éprouvées, issues de tests internes intensifs, pour t’aider à exploiter pleinement les nouvelles capacités de ce modèle.

Bon nombre de recommandations classiques restent valables avec GPT-4.1 : fournir un contexte clair, rédiger des instructions précises, ou encore structurer le raisonnement étape par étape pour déclencher une réflexion plus poussée. Toutefois, GPT-4.1 étant entraîné pour suivre les consignes de manière plus stricte et littérale que ses prédécesseurs, il peut être nécessaire d’adapter ou migrer certains prompts existants. Cela dit, cette rigueur rend aussi le modèle hautement pilotable : une seule phrase claire et directe suffit souvent à recadrer son comportement.

Tu trouveras dans ce guide des exemples concrets pour t’inspirer. Garde cependant en tête que le prompts engineering est un art empirique, et que les grands modèles sont par nature non déterministes. Pour progresser efficacement, il faut tester, évaluer, ajuster... et recommencer. Ce guide te donne une base solide — à toi de l’adapter à tes besoins.

• 1. Workflows Agents avec GPT-4.1
• 2. Gestion avancée du contexte long
• 3. Chaîne de raisonnement (Chain of Thought)
• 4. Suivi strict des instructions
• 5. Mes conseils pratiques pour structurer vos prompts
• Conclusion
• FAQ

1. Workflows Agents avec GPT-4.1

GPT-4.1 est un excellent point de départ pour construire des workflows agents autonomes (ou “agentic workflows”). Lors de son entraînement, une attention particulière a été portée à la diversité des stratégies de résolution de problèmes de type agent. Résultat : le modèle atteint des performances de pointe sur le benchmark SWE-bench Verified, avec un taux de résolution de 55% pour un modèle non spécialisé en raisonnement.

📌 Rappels à inclure dans tous les prompts d’agents

Pour exploiter pleinement les capacités de GPT-4.1 en mode agent, il est recommandé d’intégrer 3 types de rappels dans le prompt système. Ces rappels sont optimisés pour le codage automatisé, mais peuvent facilement être adaptés à d’autres cas d’usage.

• Persistance : évite que l’IA rende la main trop tôt à l’utilisateur.
  Exemple :
  You are an agent – please keep going until the user’s query is completely resolved, before ending your turn and yielding back to the user. Only terminate your turn when you are sure that the problem is solved.

• Utilisation des outils (tool calling): incite le modèle à exploiter pleinement ses outils au lieu de deviner ou d’halluciner une réponse.
  Exemple :
  If you are not sure about file content or codebase structure pertaining to the user’s request, use your tools to read files and gather the relevant information: do NOT guess or make up an answer.
  
• Planification (optionnelle mais puissante) : force le modèle à planifier et commenter ses appels d’outils, au lieu d’enchaîner les actions à l’aveugle.
  
  Exemple : You MUST plan extensively before each function call, and reflect extensively on the outcomes of the previous function calls. DO NOT do this entire process by making function calls only, as this can impair your ability to solve the problem and think insightfully.



GPT-4.1 est entraîné pour suivre de manière rigoureuse à la fois les instructions utilisateur et les prompts système dans un cadre agentique. L’ajout systématique de ces 3 rappels a permis d’améliorer les performances internes sur SWE-bench de près de +20%. En clair : ces instructions transforment GPT-4.1 d’un simple chatbot en véritable agent autonome, capable d’avancer seul dans la résolution de tâches complexes.

Appels d’outils (Tool Calls)

GPT-4.1 a reçu un entraînement renforcé pour utiliser efficacement les outils définis via l’API OpenAI. Il est vivement recommandé d’utiliser le champ tools de l’API pour déclarer vos outils, plutôt que d’en injecter la description manuellement dans le prompt — ce que faisaient certains développeurs auparavant.

En procédant ainsi, on minimise les erreurs et on garantit que le modèle reste dans une trajectoire d’utilisation cohérente avec son entraînement. Lors de nos tests, cette méthode a permis une hausse de 2% du taux de réussite sur SWE-bench Verified.

Voici quelques bonnes pratiques :

• Nomme tes outils de manière explicite et descriptive
• Utilise le champ description pour expliquer clairement leur fonction
• Décris aussi clairement les paramètres d’entrée (params) : nommage explicite + description
• Si l’outil est complexe, préfère créer une section #Exemples dans ton prompt système, plutôt que d’alourdir le champ description

Fournir des exemples est utile pour guider l’usage : quand déclencher l’outil, que mettre comme paramètre, faut-il inclure du texte utilisateur, etc. Tu peux aussi utiliser “Generate Anything” dans le Prompt Playground pour générer des définitions d’outils de départ.

Planification par le Prompt & Chaîne de Pensée

Comme mentionné plus haut, il est possible — et souvent bénéfique — d’inciter GPT-4.1 à planifier et réfléchir entre les appels d’outils, plutôt que de les enchaîner silencieusement. GPT-4.1 n’est pas un modèle de raisonnement en soi : il ne produit pas spontanément une “chaîne de pensée” interne avant de répondre.

Cependant, tu peux induire ce comportement dans le prompt en insérant une consigne du type “planifie chaque étape avant chaque appel d’outil”. Cela pousse le modèle à penser “à voix haute” et à expliciter son raisonnement. Lors de nos tests sur SWE-bench Verified, ce simple ajout a permis d’augmenter le taux de réussite de 4%.

Exemple à suivre : voici le prompt agentique que OpenAI a utilisé pour obtenir le meilleur score sur SWE-bench Verified. Il contient des instructions détaillées sur le workflow et la stratégie de résolution. Ce schéma peut être adapté à toute tâche de type agent.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get(
        "OPENAI_API_KEY", "<your OpenAI API key if not set as env var>"
    )
)

SYS_PROMPT_SWEBENCH = """
You will be tasked to fix an issue from an open-source repository.

Your thinking should be thorough and so it's fine if it's very long. You can think step by step before and after each action you decide to take.

You MUST iterate and keep going until the problem is solved.

You already have everything you need to solve this problem in the /testbed folder, even without internet connection. I want you to fully solve this autonomously before coming back to me.

Only terminate your turn when you are sure that the problem is solved. Go through the problem step by step, and make sure to verify that your changes are correct. NEVER end your turn without having solved the problem, and when you say you are going to make a tool call, make sure you ACTUALLY make the tool call, instead of ending your turn.

THE PROBLEM CAN DEFINITELY BE SOLVED WITHOUT THE INTERNET.

Take your time and think through every step - remember to check your solution rigorously and watch out for boundary cases, especially with the changes you made. Your solution must be perfect. If not, continue working on it. At the end, you must test your code rigorously using the tools provided, and do it many times, to catch all edge cases. If it is not robust, iterate more and make it perfect. Failing to test your code sufficiently rigorously is the NUMBER ONE failure mode on these types of tasks; make sure you handle all edge cases, and run existing tests if they are provided.

You MUST plan extensively before each function call, and reflect extensively on the outcomes of the previous function calls. DO NOT do this entire process by making function calls only, as this can impair your ability to solve the problem and think insightfully.

# Workflow

## High-Level Problem Solving Strategy

1. Understand the problem deeply. Carefully read the issue and think critically about what is required.
2. Investigate the codebase. Explore relevant files, search for key functions, and gather context.
3. Develop a clear, step-by-step plan. Break down the fix into manageable, incremental steps.
4. Implement the fix incrementally. Make small, testable code changes.
5. Debug as needed. Use debugging techniques to isolate and resolve issues.
6. Test frequently. Run tests after each change to verify correctness.
7. Iterate until the root cause is fixed and all tests pass.
8. Reflect and validate comprehensively. After tests pass, think about the original intent, write additional tests to ensure correctness, and remember there are hidden tests that must also pass before the solution is truly complete.

Refer to the detailed sections below for more information on each step.

## 1. Deeply Understand the Problem
Carefully read the issue and think hard about a plan to solve it before coding.

## 2. Codebase Investigation
- Explore relevant files and directories.
- Search for key functions, classes, or variables related to the issue.
- Read and understand relevant code snippets.
- Identify the root cause of the problem.
- Validate and update your understanding continuously as you gather more context.

## 3. Develop a Detailed Plan
- Outline a specific, simple, and verifiable sequence of steps to fix the problem.
- Break down the fix into small, incremental changes.

## 4. Making Code Changes
- Before editing, always read the relevant file contents or section to ensure complete context.
- If a patch is not applied correctly, attempt to reapply it.
- Make small, testable, incremental changes that logically follow from your investigation and plan.

## 5. Debugging
- Make code changes only if you have high confidence they can solve the problem
- When debugging, try to determine the root cause rather than addressing symptoms
- Debug for as long as needed to identify the root cause and identify a fix
- Use print statements, logs, or temporary code to inspect program state, including descriptive statements or error messages to understand what's happening
- To test hypotheses, you can also add test statements or functions
- Revisit your assumptions if unexpected behavior occurs.

## 6. Testing
- Run tests frequently using `!python3 run_tests.py` (or equivalent).
- After each change, verify correctness by running relevant tests.
- If tests fail, analyze failures and revise your patch.
- Write additional tests if needed to capture important behaviors or edge cases.
- Ensure all tests pass before finalizing.

## 7. Final Verification
- Confirm the root cause is fixed.
- Review your solution for logic correctness and robustness.
- Iterate until you are extremely confident the fix is complete and all tests pass.

## 8. Final Reflection and Additional Testing
- Reflect carefully on the original intent of the user and the problem statement.
- Think about potential edge cases or scenarios that may not be covered by existing tests.
- Write additional tests that would need to pass to fully validate the correctness of your solution.
- Run these new tests and ensure they all pass.
- Be aware that there are additional hidden tests that must also pass for the solution to be successful.
- Do not assume the task is complete just because the visible tests pass; continue refining until you are confident the fix is robust and comprehensive.
"""

PYTHON_TOOL_DESCRIPTION = """This function is used to execute Python code or terminal commands in a stateful Jupyter notebook environment. python will respond with the output of the execution or time out after 60.0 seconds. Internet access for this session is disabled. Do not make external web requests or API calls as they will fail. Just as in a Jupyter notebook, you may also execute terminal commands by calling this function with a terminal command, prefaced with an exclamation mark.

In addition, for the purposes of this task, you can call this function with an `apply_patch` command as input.  `apply_patch` effectively allows you to execute a diff/patch against a file, but the format of the diff specification is unique to this task, so pay careful attention to these instructions. To use the `apply_patch` command, you should pass a message of the following structure as "input":

%%bash
apply_patch <<"EOF"
*** Begin Patch
[YOUR_PATCH]
*** End Patch
EOF

Where [YOUR_PATCH] is the actual content of your patch, specified in the following V4A diff format.

*** [ACTION] File: [path/to/file] -> ACTION can be one of Add, Update, or Delete.
For each snippet of code that needs to be changed, repeat the following:
[context_before] -> See below for further instructions on context.
- [old_code] -> Precede the old code with a minus sign.
+ [new_code] -> Precede the new, replacement code with a plus sign.
[context_after] -> See below for further instructions on context.

For instructions on [context_before] and [context_after]:
- By default, show 3 lines of code immediately above and 3 lines immediately below each change. If a change is within 3 lines of a previous change, do NOT duplicate the first change's [context_after] lines in the second change's [context_before] lines.
- If 3 lines of context is insufficient to uniquely identify the snippet of code within the file, use the @@ operator to indicate the class or function to which the snippet belongs. For instance, we might have:
@@ class BaseClass
[3 lines of pre-context]
- [old_code]
+ [new_code]
[3 lines of post-context]

- If a code block is repeated so many times in a class or function such that even a single @@ statement and 3 lines of context cannot uniquely identify the snippet of code, you can use multiple `@@` statements to jump to the right context. For instance:

@@ class BaseClass
@@ 	def method():
[3 lines of pre-context]
- [old_code]
+ [new_code]
[3 lines of post-context]

Note, then, that we do not use line numbers in this diff format, as the context is enough to uniquely identify code. An example of a message that you might pass as "input" to this function, in order to apply a patch, is shown below.

%%bash
apply_patch <<"EOF"
*** Begin Patch
*** Update File: pygorithm/searching/binary_search.py
@@ class BaseClass
@@     def search():
-        pass
+        raise NotImplementedError()

@@ class Subclass
@@     def search():
-        pass
+        raise NotImplementedError()

*** End Patch
EOF

File references can only be relative, NEVER ABSOLUTE. After the apply_patch command is run, python will always say "Done!", regardless of whether the patch was successfully applied or not. However, you can determine if there are issue and errors by looking at any warnings or logging lines printed BEFORE the "Done!" is output.
"""

python_bash_patch_tool = {
  "type": "function",
  "name": "python",
  "description": PYTHON_TOOL_DESCRIPTION,
  "parameters": {
      "type": "object",
      "strict": True,
      "properties": {
          "input": {
              "type": "string",
              "description": " The Python code, terminal command (prefaced by exclamation mark), or apply_patch command that you wish to execute.",
          }
      },
      "required": ["input"],
  },
}

# Additional harness setup:
# - Add your repo to /testbed
# - Add your issue to the first user message
# - Note: Even though we used a single tool for python, bash, and apply_patch, we generally recommend defining more granular tools that are focused on a single function

response = client.responses.create(
    instructions=SYS_PROMPT_SWEBENCH,
    model="gpt-4.1-2025-04-14",
    tools=[python_bash_patch_tool],
    input=f"Please answer the following question:\nBug: Typerror..."
)

response.to_dict()["output"]

2. Gestion avancée du contexte long

GPT-4.1 dispose d’une fenêtre de contexte étendue allant jusqu’à 1 million de tokens, ce qui le rend idéal pour traiter des tâches complexes basées sur un grand volume d’information. Cela inclut l’analyse de documents structurés, le re-classement d’éléments, la sélection d’informations pertinentes dans un contexte bruité, ou encore le raisonnement multi-étapes à partir de plusieurs sources.

Taille optimale du contexte

Les performances sont excellentes sur les tâches de type “aiguille dans une botte de foin” jusqu’à la limite complète du contexte. GPT-4.1 s’en sort très bien avec des mélanges de documents utiles et inutiles, même dans des situations complexes. Cependant, la performance peut se dégrader si la tâche nécessite d’extraire de nombreux éléments ou d’avoir une vision cohérente de l’ensemble du contexte (par exemple pour une recherche dans un graphe).

Ajuster la dépendance au contexte

Réfléchis à l’équilibre entre les connaissances internes du modèle et les données fournies dans le prompt. Dans certains cas, il est préférable que l’IA se base exclusivement sur le contexte externe ; dans d’autres, un peu de connaissance générale peut aider à combler les lacunes.

Instructions recommandées :

// Pour forcer uniquement l’usage du contexte externe :
- N’utilise que les documents du Contexte Externe pour répondre à la question de l’utilisateur.
- Si tu ne trouves pas la réponse, dis : “Je n’ai pas l’information nécessaire pour répondre.”

// Pour permettre un mixte interne + externe :
- Utilise en priorité le Contexte Externe.
- Si tu as besoin de connaissances générales complémentaires, et que tu es confiant, tu peux les utiliser.

Organisation du prompt

Lorsque tu travailles avec de longs contextes, l’ordre des éléments dans le prompt est crucial. Les meilleures performances sont obtenues en plaçant les instructions à la fois en début et en fin du contexte. Si tu préfères les placer une seule fois, le début du prompt est préférable à la fin.

3. Chaîne de Raisonnement (Chain of Thought)

Comme mentionné précédemment, GPT-4.1 n’est pas un modèle de raisonnement au sens classique. Il ne génère pas spontanément un raisonnement interne avant de produire une réponse. Mais grâce au prompting, tu peux induire une chaîne de pensée explicite — un raisonnement pas à pas — pour aider le modèle à mieux structurer sa réponse, résoudre des problèmes plus complexes, et produire une sortie de meilleure qualité.

Ce raisonnement explicite implique une légère augmentation des coûts (plus de tokens générés) et un peu plus de latence, mais les bénéfices sont souvent très significatifs en termes de fiabilité et de justesse. GPT-4.1 a été entraîné pour bien performer dans des tâches de résolution de problèmes réels, avec ou sans agent, donc il réagit très bien à ce type de consigne.

🧠 Consigne de base pour déclencher la chaîne de raisonnement

Commence par réfléchir attentivement, étape par étape, aux documents nécessaires pour répondre à la requête.
Ensuite, affiche le TITRE et l’ID de chaque document.
Puis, formate les IDs dans une liste.

À partir de cette base, tu peux affiner ton prompt en analysant les échecs dans tes tests ou évaluations, et en renforçant certaines étapes du raisonnement. N’oublie pas : la chaîne de pensée est souvent très sensible à la formulation du prompt. Une consigne bien structurée peut faire toute la différence.

🔍 Exemple de stratégie de raisonnement complète

# Reasoning Strategy

1. Analyse de la requête : découpe et analyse la question pour clarifier ce qui est demandé.
2. Analyse du contexte :
   a. Pour chaque document potentiel, explique en quoi il est pertinent ou non.
   b. Note de pertinence : [élevée, moyenne, faible, aucune]
3. Synthèse :
   - Résume les documents les plus pertinents et explique pourquoi.
   - Inclue tous les documents ayant une pertinence moyenne ou plus.
# Question de l’utilisateur
{question_utilisateur}

# Contexte externe
{contexte_externe}

Commence par réfléchir attentivement, étape par étape, aux documents nécessaires pour répondre à la question,
en suivant précisément la stratégie de raisonnement proposée.
Ensuite, affiche le TITRE et l’ID de chaque document retenu.
Puis, formate les IDs dans une liste.

4. Suivi des Instructions

GPT-4.1 se distingue par sa capacité exceptionnelle à suivre les instructions. Les développeurs peuvent en tirer parti pour façonner précisément les réponses : ton, structure, style, format, usage d’outils, sujets à éviter, etc. Mais attention : ce suivi très littéral implique que les prompts doivent être plus explicites que pour les modèles précédents. Les règles implicites ou floues ne sont plus automatiquement déduites.

Méthode recommandée pour concevoir et corriger un prompt

• Commencer par une section claire « Instructions » ou « Règles de réponse » avec des puces synthétiques.
• Pour modifier un comportement précis, ajouter une sous-section dédiée (ex. : # Exemples de formulations).
• Si un workflow doit être suivi, fournir une liste ordonnée d'étapes.
• En cas de comportement inattendu :
  • Vérifier les consignes contradictoires ou mal formulées.
  • Ajouter des exemples illustrant le comportement attendu.
  • S’assurer que les exemples sont cohérents avec les règles définies.
• Éviter les majuscules, les menaces ou incitations artificielles : cela rend souvent le modèle trop rigide.

Astuce : travailler dans un IDE avec IA intégrée permet d’itérer efficacement sur la cohérence des prompts (vérification de conflits, ajout d’exemples, mise à jour d’instructions...).

Erreurs fréquentes à éviter

• Une instruction trop rigide comme « tu dois toujours appeler un outil » peut entraîner des hallucinations ou des appels avec des valeurs nulles.
• Des phrases exemples trop figées risquent d’être répétées textuellement dans les réponses. Encourage la variation.
• Sans instruction précise, le modèle peut ajouter du texte explicatif ou du formatage non désiré.

Exemple de prompt : service client

Voici un exemple de prompt donné par OpenAI pour un agent fictif de service client. Il intègre des règles explicites, des consignes spécifiques, des sous-sections claires, et un exemple de comportement attendu. Teste différents messages pour voir comment GPT-4.1 respecte les instructions.

SYS_PROMPT_CUSTOMER_SERVICE = """You are a helpful customer service agent working for NewTelco, helping a user efficiently fulfill their request while adhering closely to provided guidelines.

# Instructions
- Always greet the user with "Hi, you've reached NewTelco, how can I help you?"
- Always call a tool before answering factual questions about the company, its offerings or products, or a user's account. Only use retrieved context and never rely on your own knowledge for any of these questions.
    - However, if you don't have enough information to properly call the tool, ask the user for the information you need.
- Escalate to a human if the user requests.
- Do not discuss prohibited topics (politics, religion, controversial current events, medical, legal, or financial advice, personal conversations, internal company operations, or criticism of any people or company).
- Rely on sample phrases whenever appropriate, but never repeat a sample phrase in the same conversation. Feel free to vary the sample phrases to avoid sounding repetitive and make it more appropriate for the user.
- Always follow the provided output format for new messages, including citations for any factual statements from retrieved policy documents.
- If you're going to call a tool, always message the user with an appropriate message before and after calling the tool.
- Maintain a professional and concise tone in all responses, and use emojis between sentences.
- If you've resolved the user's request, ask if there's anything else you can help with

# Precise Response Steps (for each response)
1. If necessary, call tools to fulfill the user's desired action. Always message the user before and after calling a tool to keep them in the loop.
2. In your response to the user
    a. Use active listening and echo back what you heard the user ask for.
    b. Respond appropriately given the above guidelines.

# Sample Phrases
## Deflecting a Prohibited Topic
- "I'm sorry, but I'm unable to discuss that topic. Is there something else I can help you with?"
- "That's not something I'm able to provide information on, but I'm happy to help with any other questions you may have."

## Before calling a tool
- "To help you with that, I'll just need to verify your information."
- "Let me check that for you—one moment, please."
- "I'll retrieve the latest details for you now."

## After calling a tool
- "Okay, here's what I found: [response]"
- "So here's what I found: [response]"

# Output Format
- Always include your final response to the user.
- When providing factual information from retrieved context, always include citations immediately after the relevant statement(s). Use the following citation format:
    - For a single source: [NAME](ID)
    - For multiple sources: [NAME](ID), [NAME](ID)
- Only provide information about this company, its policies, its products, or the customer's account, and only if it is based on information provided in context. Do not answer questions outside this scope.

# Example
## User
Can you tell me about your family plan options?

## Assistant Response 1
### Message
"Hi, you've reached NewTelco, how can I help you? 😊🎉\n\nYou'd like to know about our family plan options. 🤝 Let me check that for you—one moment, please. 🚀"

### Tool Calls
lookup_policy_document(topic="family plan options")

// After tool call, the assistant would follow up with:

## Assistant Response 2 (after tool call)
### Message
"Okay, here's what I found: 🎉 Our family plan allows up to 5 lines with shared data and a 10% discount for each additional line [Family Plan Policy](ID-010). 📱 Is there anything else I can help you with today? 😊"
"""

get_policy_doc = {
    "type": "function",
    "name": "lookup_policy_document",
    "description": "Tool to look up internal documents and policies by topic or keyword.",
    "parameters": {
        "strict": True,
        "type": "object",
        "properties": {
            "topic": {
                "type": "string",
                "description": "The topic or keyword to search for in company policies or documents.",
            },
        },
        "required": ["topic"],
        "additionalProperties": False,
    },
}

get_user_acct = {
    "type": "function",
    "name": "get_user_account_info",
    "description": "Tool to get user account information",
    "parameters": {
        "strict": True,
        "type": "object",
        "properties": {
            "phone_number": {
                "type": "string",
                "description": "Formatted as '(xxx) xxx-xxxx'",
            },
        },
        "required": ["phone_number"],
        "additionalProperties": False,
    },
}

response = client.responses.create(
    instructions=SYS_PROMPT_CUSTOMER_SERVICE,
    model="gpt-4.1-2025-04-14",
    tools=[get_policy_doc, get_user_acct],
    input="How much will it cost for international service? I'm traveling to France.",
    # input="Why was my last bill so high?"
)

response.to_dict()["output"]

5. Conseils généraux pour structurer vos prompts

Structure type d’un prompt efficace

Voici une structure de base que tu peux adapter selon tes besoins. Elle fonctionne bien pour la plupart des cas d’usage :

# Rôle et objectif

# Instructions générales

## Sous-sections pour des consignes spécifiques

# Étapes de raisonnement

# Format attendu en sortie

# Exemples
## Exemple 1

# Contexte

# Dernières instructions et incitation à raisonner étape par étape

Tu peux bien sûr ajouter, supprimer ou déplacer des sections selon le niveau de contrôle souhaité. Expérimente pour trouver ce qui fonctionne le mieux dans ton contexte.

Délimiteurs recommandés

Le choix du format pour structurer ton prompt est crucial, surtout dans des contextes longs. Voici les meilleurs formats testés :

• Markdown : recommandé en premier lieu. Utilise des titres (#, ##, ###), des listes à puces ou numérotées, et des blocs de code avec `.
• XML : très bien supporté. Pratique pour structurer avec précision, ajouter des métadonnées, et imbriquer des sections.
• JSON : bien compris, mais plus verbeux et sensible aux erreurs d’échappement. Moins recommandé pour les très longs prompts.

Cas particuliers — grands volumes de documents

Lorsque tu dois injecter de nombreux fichiers ou extraits, ces formats ont bien fonctionné lors des tests en contexte long :

Le rapide renard brun saute par-dessus le chien paresseux

ID: 1 | TITRE: Le Renard | CONTENU: Le rapide renard brun saute par-dessus le chien paresseux

À l’inverse, les blocs JSON très lourds avec des centaines de lignes ont donné de moins bons résultats.

⚠️ Mises en garde

• GPT-4.1 peut parfois refuser de produire des sorties longues et répétitives (ex : 300 analyses d’éléments en une seule fois). Si c’est nécessaire, ajoute une consigne explicite pour l’encourager à tout afficher, ou découpe la tâche.
• Les appels d’outils en parallèle peuvent parfois échouer ou se comporter de façon inattendue. Teste cette option et, si besoin, désactive les appels parallèles avec parallel_tool_calls: false.

Conclusion

GPT-4.1 est un modèle extrêmement puissant — mais cette puissance est directement proportionnelle à la qualité de tes prompts. Que tu construises un agent autonome, que tu manipules des contextes complexes ou que tu veuilles simplement obtenir une réponse claire et pertinente, tout commence par une bonne formulation.

Ce guide t’a montré comment structurer tes prompts pour tirer parti de la mémoire étendue, du suivi strict des instructions, de la chaîne de raisonnement, et de l’intégration d’outils. Avec un peu de rigueur et d’expérimentation, tu peux transformer GPT-4.1 en véritable coéquipier technique — précis, autonome et fiable.

À retenir : chaque prompt est une étape. Plus elle est claire, plus l’IA comprend ton intention… et plus le résultat est utile.

FAQ – GPT-4.1 & Prompt Engineering

Q : Dois-je changer tous mes anciens prompts pour GPT-4.1 ?
R : Pas forcément. Mais si tes anciens prompts reposaient sur des inférences implicites, il est probable que GPT-4.1 les interprète différemment. Ajoute des instructions explicites pour garder le contrôle.

Q : Est-ce que les prompts structurés marchent mieux que les prompts naturels ?
R : Oui, surtout pour les tâches complexes. Une structure claire améliore la compréhension du modèle, réduit les erreurs, et permet une sortie mieux formatée.

Q : Quelle est la meilleure manière de tester mes prompts ?
R : Crée des scénarios simples avec des critères clairs de réussite. Change un seul paramètre à la fois, observe les effets, et note ce qui fonctionne.

Q : Et si le modèle me donne une réponse bizarre ?
R : C’est souvent un problème de formulation. Reformule ton prompt en étant plus direct, ajoute une contrainte explicite, ou donne un exemple concret. GPT-4.1 est très sensible à ce genre d’indications.

Références

• OpenAI Cookbook - SWE-bench Prompt
• https://arxiv.org/html/2503.02032v1
• Bases du prompt engineering COT