IA & Prompting

Prompt :
Un train part de Paris à 08h00 à 200 km/h.
Un autre part de Lyon (410 km) à 09h00 à 250 km/h.
À quelle heure et à quelle distance de Paris se croisent-ils ?
Raisonne étape par étape avant de donner le résultat.

Réponse de l'IA (avec CoT) :
Étape 1 : À 09h00, le train de Paris a parcouru
          200 × 1 = 200 km. Distance restante = 410 - 200 = 210 km.
Étape 2 : Les deux trains se rapprochent à 200 + 250 = 450 km/h.
Étape 3 : Temps pour se croiser = 210 / 450 = 0.467h ≈ 28 min.
Étape 4 : Heure de croisement = 09h00 + 28 min = 09h28.
Étape 5 : Distance de Paris = 200 + 200×0.467 = 200 + 93 = 293 km.

Résultat : ils se croisent à 09h28, à 293 km de Paris.

Prompt :
Classe ces éléments au format JSON. Exemples :

Input: "Alice, 28 ans, ingénieure"
Output: {"nom":"Alice","age":28,"metier":"ingénieure"}

Input: "Bob, 34 ans, médecin"
Output: {"nom":"Bob","age":34,"metier":"médecin"}

Maintenant classe :
Input: "Carl, 41 ans, architecte"
Output:

L'IA complète avec le même format exactement :
{"nom":"Carl","age":41,"metier":"architecte"}

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 GÉNÉRATION
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Tu es un développeur Python expert.
Écris une fonction qui [description précise].

Contraintes :
- Utilise [bibliothèque X] version [Y]
- Gère les cas d'erreur suivants : [liste]
- Ajoute des docstrings au format Google
- Écris les type hints complets
- N'utilise pas de variables globales

Voici le contexte du code environnant :
[coller le code existant pertinent]

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 DÉBOGAGE
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Ce code Python produit l'erreur suivante.

Code complet :
[coller TOUT le code, pas juste la ligne]

Message d'erreur complet (copier-coller) :
[traceback complet]

Comportement attendu : [description]
Comportement observé : [description]

1. Explique la cause racine de l'erreur
2. Propose une correction
3. Explique comment éviter ce type d'erreur

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 REFACTORING
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Voici du code Python fonctionnel mais qui
doit être amélioré :

[coller le code]

Objectifs de refactoring (par priorité) :
1. Lisibilité — noms de variables clairs
2. Respecter PEP 8 et les conventions Python
3. Réduire la duplication (DRY)
4. Améliorer la gestion des erreurs

Contrainte : ne pas changer le comportement
observable ni l'interface publique.
Explique chaque modification importante.

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 REVUE DE CODE
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Fais une revue de code de ce fichier comme
si tu étais un senior lors d'un code review.
Identifie les problèmes par catégorie :
- Bugs potentiels
- Problèmes de performance
- Mauvaises pratiques
- Manques de tests
Pour chaque problème : localise la ligne,
explique le risque, propose la correction.

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 TESTS
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Génère des tests unitaires pytest complets
pour cette fonction Python :

[coller la fonction]

Couvre obligatoirement :
- Cas nominal (valeurs typiques)
- Valeurs limites (0, vide, None, max)
- Cas d'erreur (exceptions attendues)
- Au moins 8 tests distincts
Utilise des noms de test descriptifs.

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 RÉDACTION D'UN RAPPORT
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Rédige une introduction de rapport pour
le contexte suivant :

Sujet : [sujet précis]
Audience : [qui va le lire]
Niveau technique attendu : [débutant/expert]
Longueur visée : [nombre de mots]
Ton : [formel / académique / technique]

L'introduction doit inclure :
1. Contexte et problématique (2-3 phrases)
2. Objectifs du document
3. Plan annoncé (3 parties)

À ne pas inclure : remerciements, citations.

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 AMÉLIORATION DE TEXTE
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Améliore ce texte en conservant
EXACTEMENT le sens et les idées.

Texte original :
[coller le texte]

Objectifs d'amélioration :
- Clarté : phrases plus directes
- Cohérence : transitions entre idées
- Niveau de langue : [cible]

Ne pas changer : la structure en [N] parties,
les exemples cités, le point de vue.

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 RÉSUMÉ STRUCTURÉ
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Voici un document technique long :
[coller le document]

Produis un résumé structuré en 3 niveaux :

1. TL;DR — 3 phrases maximum, le strict
   essentiel pour quelqu'un qui n'a pas
   le temps de lire.

2. Points clés — 5 à 7 bullets, ce que
   quelqu'un doit retenir après lecture.

3. Questions ouvertes — 2-3 points qui
   méritent approfondissement ou qui ne
   sont pas résolus dans le document.

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 ANALYSE D'UN DATASET
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Voici les 20 premières lignes d'un CSV de
ventes (copier-coller ou upload du fichier).

[données]

Effectue une analyse exploratoire :
1. Décris la structure (colonnes, types,
   valeurs manquantes visibles)
2. Identifie 3 tendances ou patterns
3. Signale les anomalies ou valeurs
   suspectes
4. Propose 3 visualisations pertinentes
   avec le code pandas/matplotlib pour
   chacune

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 GÉNÉRER LE CODE D'ANALYSE
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Voici le schéma de mon DataFrame pandas :
[coller df.info() ou df.dtypes]

Écris le code Python complet pour :
- Nettoyer les valeurs manquantes
- Créer un rapport groupby par [colonne]
- Exporter le résultat en Excel multi-feuilles
Suppose que le CSV est chargé dans df.

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 INTERPRÉTATION
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Voici les résultats d'une analyse de données :
[coller les chiffres, tableaux, graphiques]

Contexte : il s'agit de [description du
domaine et de l'objectif de l'analyse].

Interprète ces résultats pour un public
non-technique (direction, client) :
1. Que montrent ces chiffres en langage clair
2. Quelle est la conclusion principale
3. Quelle décision cela suggère-t-il
4. Quelles limites ou précautions mentionner

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 FORMULES EXCEL / SQL
──────────────────────────────────────────
Écris la formule Excel pour [description].
Mon tableau s'appelle [nom], les colonnes
sont [A=..., B=..., C=...].
Explique la formule partie par partie.

1. CADRER avant de promper
   → Qu'est-ce que je veux VRAIMENT obtenir ?
   → Quel format me sera utile ?
   → Quelle information l'IA n'a pas ?

2. PROMPT INITIAL structuré
   → Rôle + contexte + tâche + format + contraintes
   → Inclure le code/texte/données pertinents

3. ÉVALUER la première réponse
   → Est-ce que ça répond à ma question ?
   → Qu'est-ce qui manque ou est faux ?
   → Ne pas accepter si non satisfait

4. ITÉRER de façon ciblée
   → "Le point 2 est trop vague, développe"
   → "Pourquoi as-tu fait ce choix ?"
   → "Maintenant critique ta propre réponse"

5. VÉRIFIER le résultat
   → Tester le code
   → Vérifier les faits importants
   → Relire avec son propre jugement

6. RAFFINER si nécessaire
   → "Maintenant reformule pour [audience]"
   → "Simplifie la partie [X]"

# Commencer une nouvelle conversation pour chaque projet
→ Évite la confusion entre contextes différents

# Résumer le contexte si la conversation est longue
"Pour rappel du contexte : nous travaillons sur
[X], les décisions prises jusqu'ici sont [Y],
la contrainte principale est [Z]. Maintenant..."

# Utiliser des titres clairs
"=== NOUVELLE TÂCHE : Refactoring ===" pour
structurer une conversation multi-tâches

# Sauvegarder les bons prompts
→ Conserver un fichier de prompts réutilisables
→ Template par type de tâche (debug, review...)

# Nommer les artefacts
"La fonction que tu as générée précédemment
(appelons-la generate_report), modifie-la pour..."
→ Évite les ambiguïtés dans les références

Tu es [rôle + expertise].

Contexte :
[Décrire la situation, le projet, les contraintes
 existantes, la stack technique si pertinent]

Tâche :
[Verbe d'action précis + ce qui est attendu]

Format de la réponse :
[Structure, longueur, langue, niveau de détail]

Contraintes :
[Ce qu'il ne faut pas faire / utiliser]

Matériau de travail :
[Code / texte / données à traiter]

# Approfondir
"Développe le point [N] avec un exemple concret."
"Va plus loin sur [aspect spécifique]."

# Simplifier
"Réexplique comme si je n'avais aucune
connaissance en [domaine]."

# Changer de format
"Reformule sous forme de tableau comparatif."
"Donne-moi seulement le code, sans explication."

# Vérification
"Es-tu certain de [affirmation] ? Si tu as
un doute, dis-le explicitement."
"Quelles informations devrais-je vérifier
dans ta réponse ?"

# Itération créative
"Propose 3 approches alternatives."
"Quelle serait l'approche la plus simple ?
 La plus robuste ? La plus rapide ?"