Politique de prompts
L'ensemble versionné et testé de règles et de gabarits qui gouvernent l'assemblage des prompts d'un workflow IA — instructions, exemples, mise en forme, patrons de refus, langage d'escalade.
L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.
Ce que c'est
Une politique de prompts est la discipline qui traite les prompts comme des artefacts gouvernés plutôt que comme des chaînes jetables. Chaque prompt utilisé par le système a une version, une suite de tests, un processus de revue des changements et une relation définie avec le persona IA et le workflow qu'il sert. La politique est ce qui permet à l'ingénierie de prompts de dépasser le savoir tribal d'une seule personne.
Pourquoi c'est important
La plupart des régressions de qualité en IA viennent de quelqu'un qui modifie un prompt sans que personne d'autre s'en aperçoive. Une politique de prompts rend ces modifications révisables — et les teste contre le jeu d'évaluations avant la mise en production. Sans elle, les prompts dérivent par copier-coller et le système se dégrade sans que personne puisse pointer le moment où c'est arrivé.
Concepts liés
Ingénierie de contexte, Persona IA, Évaluations de workflow, Portes de promotion.
Ressources connexes
La discipline qui consiste à décider ce qu'un modèle d'IA voit à chaque appel — instructions, données récupérées, mémoire, définitions d'outils, exemples — et comment les assembler de façon fiable à mesure que le workflow grandit.
Avant qu'un agent IA puisse être utile à quiconque, il doit être quelque chose — une identité cohérente qui tient face aux utilisateurs, aux sessions, aux pressions adversaires. C'est l'axe de recherche qui définit ce que cela signifie et comment maintenir cette stabilité.
Suites d'évaluation qui testent prompts, modèles, politiques de retrieval, code généré et structure de workflow contre des seuils de qualité, latence, coût, mémoire et sécurité avant promotion.
Les seuils qu'un changement candidat doit franchir avant d'atteindre la production — qualité, latence, coût, mémoire, sécurité — encodés pour que la porte soit appliquée par CI, pas par espoir.
Comment ça fonctionne
Les prompts vivent dans le contrôle de version. Chaque prompt a des tests (sondes d'invariants, cas de régression) qui s'exécutent dans le harnais d'évaluation. Les changements passent par la revue et la porte d'évaluation. Substrats courants : une bibliothèque de prompts structurée (sur mesure), des programmes DSPy, ou une couche de gabarits au-dessus de n'importe quel SDK d'agents.