Voici un inventaire complet, structuré et mis à jour (2025) des principaux frameworks, techniques et variantes de prompting, regroupés par familles d’usage.
Cette liste intègre les standards de la recherche académique, de l’ingénierie de prompts (OpenAI, Anthropic, DeepMind, Google Research, etc.) ainsi que les pratiques professionnelles (formation, RH, écriture, créativité).
I. Frameworks de structuration (architecture du prompt)
Ce sont les “ossatures” qui donnent une forme logique au prompt.
Elles servent souvent de base à d’autres techniques.
| Framework | Description synthétique |
|---|---|
| CRAFT (Context – Role – Action – Format – Tone) | Le plus complet pour structurer une consigne claire et nuancée. |
| ACTIF (Identité – Contexte – Tâche – Intention – Format) | Variante française, simple et adaptée à la formation RH. |
| CoSTAR (Context – Steps – Task – Action – Result) | Approche orientée production séquentielle. |
| P.R.O.M.P.T. | Acronyme pédagogique : Purpose, Role, Output, Method, Parameters, Tone. |
| RAPID | Structure agile pour les tâches rapides : Role, Action, Parameters, Intent, Deliverable. |
| A.C.E. (Ask – Context – Expectation) | Minimaliste, efficace pour le questionnement court. |
| IDEAL Prompting | Inspiré de la résolution de problème (Identify – Define – Explore – Act – Learn). |
| FEAST (Format – Example – Audience – Style – Tone) | Centré sur les formats et les publics cibles. |
II. Techniques cognitives (raisonnement, enchaînement, logique)
| Technique | Description |
|---|---|
| Chain-of-Thought (CoT) | Raisonnement étape par étape. |
| Logical CoT (LogiCoT) | Version rigoureuse et vérifiable du raisonnement logique. |
| Tree-of-Thought (ToT) | Exploration de plusieurs branches de raisonnement avant sélection. |
| Thread-of-Thought (ThoT) | Fils logiques parallèles pour les sujets complexes. |
| Graph-of-Thought (GoT) | Raisonnement en réseau d’idées interconnectées. |
| Chain-of-Density (CoD) | Densification progressive du contenu. |
| Chain-of-Knowledge (CoK) | Génération de savoirs intermédiaires avant la synthèse. |
| Chain-of-Table (CoT-Table) | Raisonnement tabulaire. |
| Chain-of-Symbol (CoS) | Raisonnement basé sur des symboles, schémas ou abréviations. |
| Chain-of-Verification (CoVe) | Vérification séquentielle des étapes. |
| Step-Back Prompting | Prendre du recul avant de répondre. |
| Self-Ask Prompting | L’IA se pose elle-même des sous-questions. |
| Self-Consistency Prompting | Génère plusieurs réponses puis choisit la plus cohérente. |
| Self-Reflection Prompting | Auto-évaluation et correction du raisonnement. |
| ReAct Prompting (Reason + Act) | Raisonnement suivi d’une action concrète. |
| Deliberate Thought Prompting | L’IA doit raisonner lentement et justifier chaque étape avant la réponse. |
| Meta-Reasoning Prompting | L’IA commente et optimise sa propre logique de réflexion. |
III. Techniques pédagogiques et de communication
| Technique | Description |
|---|---|
| Instruction Prompting | Consignes explicites et structurées. |
| Role Prompting | Attribution d’un rôle spécifique à l’IA. |
| Contextual Prompting | Précision du contexte pour une réponse adaptée. |
| Rephrase and Respond (RaR) | L’IA reformule la question avant d’y répondre. |
| Multi-Prompting | Plusieurs angles ou tons pour un même sujet. |
| Negative Prompting | Spécifie ce que l’IA ne doit pas faire. |
| Style Prompting | Imposition d’un ton ou registre particulier. |
| Emotion Prompting | Intégration d’une dimension émotionnelle. |
| Perspective Prompting | Répondre selon plusieurs points de vue (manager, salarié, client…). |
| Audience-Aware Prompting | Adapter la réponse selon le public cible. |
| Persona Prompting | Création de profils ou personas comme cadre de communication. |
IV. Techniques d’optimisation et de pilotage
| Technique | Description |
|---|---|
| Iterative Prompting / Prompt Refinement | Amélioration progressive d’un prompt. |
| Meta-Prompting | L’IA crée ou optimise elle-même un prompt. |
| System Prompting | Fixe les règles, le ton et les limites avant toute interaction. |
| Template-Based Prompting | Utilisation de modèles préformatés avec variables. |
| Few-Shot Prompting | Fournir quelques exemples avant la tâche. |
| One-Shot Prompting | Donner un seul exemple de référence. |
| Many-Shot Prompting | Donner de nombreux exemples d’apprentissage. |
| Zero-Shot Prompting | Aucune démonstration, simple consigne directe. |
| Prompt Decomposition | Découper une tâche complexe en sous-tâches. |
| Self-Critique Prompting | L’IA s’auto-critique avant de proposer une version améliorée. |
| Reinforcement Prompting | Amélioration d’un prompt à partir des feedbacks humains. |
V. Techniques créatives et exploratoires
| Technique | Description |
|---|---|
| SCAMPER Prompting | Substituer, Combiner, Adapter, Modifier, Proposer, Éliminer, Réorganiser. |
| Walt Disney Method | Trois rôles : rêveur, réaliste, critique. |
| Inversion Prompting | Explorer le contraire ou l’inverse d’une idée. |
| Random Stimulation Prompting | Introduire des éléments aléatoires pour inspirer la créativité. |
| Analogy Prompting | Utiliser la comparaison pour éclairer un sujet. |
| Counterfactual Prompting | Imaginer un scénario alternatif (« Et si… ? »). |
| Vision Prompting | Décrire une vision idéale ou future avant de concevoir l’action. |
| Dream Prompting | Solliciter des idées utopiques avant de filtrer le réalisme. |
| Story Prompting | Transformer une idée en récit narratif ou métaphorique. |
| Visual Prompting | Transformer un texte en image ou schéma logique. |
VI. Techniques analytiques et décisionnelles
| Technique | Description |
|---|---|
| Compare-and-Contrast Prompting | Comparer deux concepts ou deux options. |
| Prioritization Prompting | Classer les actions par ordre d’importance. |
| Evaluation Prompting | Évaluer une solution selon des critères définis. |
| Scenario-Based Prompting | Simuler des scénarios concrets (cas pratiques). |
| What-if Prompting | Tester des hypothèses conditionnelles. |
| Matrix Prompting | Organiser les réponses en tableau de critères. |
| Tree-of-Decision Prompting | Décomposer un choix stratégique selon des branches décisionnelles. |
VII. Techniques avancées et hybrides (IA cognitive et RAG)
| Technique | Description |
|---|---|
| Reinforcement through Reflection (ReaR) | L’IA apprend en améliorant sa réponse après auto-critique. |
| Multi-Agent Prompting | Plusieurs IA (ou “rôles”) débattent pour produire une synthèse. |
| RAG Prompting (Retrieval-Augmented Generation) | L’IA combine sa mémoire interne avec des sources externes. |
| Verifier-Actor Model Prompting | Une IA génère, une autre vérifie. |
| Guided Prompting | L’IA suit un schéma de raisonnement pré-écrit. |
| Dynamic Prompting | Le prompt évolue automatiquement selon les réponses précédentes. |
| Hybrid Prompting | Combinaison de plusieurs techniques (CoT + Step-Back + Style, etc.). |
VIII. Techniques émergentes (2024-2025)
| Technique | Description |
|---|---|
| Cooperative Prompting | L’IA dialogue avec l’utilisateur pour co-construire la consigne. |
| Anchored Prompting | Le raisonnement s’appuie sur un ancrage conceptuel précis. |
| Contrastive Prompting (v2) | L’IA apprend à distinguer le “bon” du “mauvais” raisonnement. |
| Context Stitching | Fusion de plusieurs contextes distincts pour une réponse unifiée. |
| Explain-then-Edit Prompting | L’IA explique une réponse avant de la réécrire. |
| Goal-Oriented Prompting | Centrer l’échange sur l’objectif final plutôt que la tâche immédiate. |
| Cognitive Loop Prompting | L’IA réévalue plusieurs fois sa réponse en boucle jusqu’à cohérence |