T’as forcément vécu ça : tu demandes un truc complexe à ton assistant IA, et soit il te sort une réponse bâclée, soit il part complètement en vrille. Le problème ? T’essaies de fourrer trop de trucs dans un seul prompt.
C’est là que le prompt chaining entre en jeu. Au lieu d’écrire un méga-prompt qui essaie de tout faire, tu découpes ta tâche en étapes où chaque prompt s’appuie sur le résultat du précédent.
Pense à la cuisine — tu balances pas tous les ingrédients d’un coup en croisant les doigts. Tu suis une recette, étape par étape.
C’est Quoi le Prompt Chaining ?
Le prompt chaining, c’est découper les tâches complexes en une séquence de prompts plus simples, où chaque étape utilise le résultat de la précédente.
Au lieu de :
- Un méga-prompt qui demande tout à la fois
- Espérer que l’IA oublie pas tes consignes à mi-chemin
Tu obtiens :
- Des prompts clairs et ciblés pour chaque étape
- Une meilleure qualité parce que l’IA se concentre sur une seule chose
- Plus de contrôle sur le process
- La possibilité de valider et ajuster entre les étapes
Exemple concret : Écrire un business plan, c’est pas une tâche — c’est de la recherche marché, puis une analyse concurrentielle, puis des projections financières, puis tout assembler. Chaque étape a besoin du résultat de la précédente. Ça, c’est du chaining.
Exemple Simple : Chaîne de Contenu en 2 Étapes
Commençons basique. Tu veux transformer une idée de blog en article fini.
Étape 1 : Générer le Plan
Je veux écrire un article sur "Comment le télétravail affecte la santé mentale."
Crée un plan détaillé avec :
- 5-7 sections principales
- 2-3 sous-sections sous chacune
- Nombre de mots suggéré par section
- Points clés à couvrir
Audience : Télétravailleurs 25-40 ans
Ton : Soutenant et pratique
Longueur : 1 500 mots total
Pourquoi ça marche : Tu obtiens d’abord la structure. L’IA se concentre uniquement sur l’organisation logique des idées.
Étape 2 : Écrire l’Article
En utilisant ce plan :
[colle le plan de l'Étape 1]
Écris l'article complet. Suis la structure exactement et respecte les objectifs de mots. Utilise un langage conversationnel, inclus des exemples concrets, et termine chaque section par un conseil pratique.
Pourquoi ça marche : L’IA a maintenant une feuille de route. Elle prend pas de décisions structurelles ET écrit en même temps. Le résultat est beaucoup plus cohérent.
Ce que tu viens de faire : Une chaîne de 2 étapes où plan → article. Chaque prompt a un job clair.
Exemple Complexe : Workflow de Recherche en 5 Étapes
C’est là que le chaining devient vraiment puissant. Disons que tu analyses si tu dois entrer dans un nouveau marché.
Étape 1 : Collecter les Infos
Je considère de lancer un outil de gestion de projets pour les équipes de design à distance.
Recherche et résume :
1. Taille actuelle du marché et taux de croissance
2. Top 5 concurrents et leurs tarifs
3. Principaux problèmes mentionnés par les équipes design dans les avis
4. Tendances émergentes dans cet espace
Formate en points avec sources si possible.
Étape 2 : Analyse Concurrentielle
Basé sur cette recherche marché :
[colle le résultat de l'Étape 1]
Crée un tableau d'analyse concurrentielle comparant les 5 principaux concurrents sur :
- Fonctionnalités clés
- Grilles tarifaires
- Taille de clientèle cible
- Propositions de valeur uniques
- Faiblesses/Lacunes
Puis identifie 3 opportunités où les concurrents ne répondent pas bien au marché.
Étape 3 : Priorisation des Fonctionnalités
Vu ces opportunités marché :
[colle les 3 opportunités de l'Étape 2]
Et ces faiblesses concurrentielles :
[colle les faiblesses de l'Étape 2]
Propose 8-10 fonctionnalités pour notre MVP qui :
- Adressent les lacunes identifiées
- Sont faisables en 3-4 mois
- Créent une différenciation claire
Classe-les par impact vs effort.
Étape 4 : Stratégie Tarifaire
Basé sur ces données tarifaires concurrentielles :
[colle la section tarifs de l'Étape 2]
Et nos fonctionnalités proposées :
[colle le résultat de l'Étape 3]
Recommande une stratégie tarifaire incluant :
- 3 paliers avec répartition des fonctionnalités
- Points de prix pour chaque palier
- Justification basée sur le positionnement concurrent
- Taux de conversion attendus par palier
Étape 5 : Résumé Go/No-Go
Synthétise toute l'analyse précédente :
Recherche marché : [colle l'Étape 1]
Lacunes concurrentielles : [colle les opportunités de l'Étape 2]
Fonctionnalités proposées : [colle le top 5 de l'Étape 3]
Stratégie tarifaire : [colle l'Étape 4]
Crée un résumé exécutif (max 300 mots) avec :
- Recommandation claire (Go/No-Go/Pivot)
- Top 3 raisons soutenant la recommandation
- Risque principal et stratégie de mitigation
- Prochaines actions immédiates si on y va
Ce qui s’est passé : T’as guidé l’IA à travers une analyse stratégique complète. Chaque étape s’appuyait sur la précédente, et t’aurais pu corriger le tir à tout moment si quelque chose semblait foireux.
Pourquoi c’est mieux qu’un prompt unique : Essaie de demander « Je devrais lancer un outil PM pour designers ? » d’un coup. Tu vas recevoir une réponse générique. Cette chaîne t’a donné recherche → analyse → stratégie → décision avec preuves.
Quand Chaîner vs Prompt Unique
Utilise un prompt unique quand :
- La tâche est directe (« Écris une description produit pour… »)
- Tu as besoin d’un seul type de résultat (« Liste 10 idées de blog »)
- Y a pas de séquence logique d’étapes
- La vitesse compte plus que la profondeur
Utilise le chaining quand :
- La tâche a des étapes naturelles (recherche → analyse → action)
- Tu dois valider le résultat avant de continuer
- La qualité compte plus que la vitesse
- Tu construis un truc complexe (rapports, stratégies, séries de contenu)
- Les étapes initiales informent les décisions ultérieures
Test rapide : Si tu te retrouves à dire « d’abord fais X, puis Y, puis Z » dans un prompt unique, t’as probablement besoin du chaining.
Considérations de Coût
Voilà le truc que personne mentionne : le prompt chaining utilise plus d’appels API. Si t’utilises Claude, GPT-4 ou d’autres APIs payantes, les chaînes peuvent coûter cher rapidement.
Décomposition des coûts :
Méga-prompt unique :
- 1 appel API
- ~3 000 tokens d’entrée + ~1 500 tokens de sortie
- Coût : ~0,15 € (tarif GPT-4)
Chaîne de 5 étapes :
- 5 appels API
- Total : ~4 000 tokens d’entrée + ~3 000 tokens de sortie (cumulatif)
- Coût : ~0,35 € (tarif GPT-4)
À l’échelle ça change tout : Une analyse ? Pas grave. 100 par jour ? C’est 20 €/jour vs 35 €/jour. Sur un mois : 600 € vs 1 050 €.
Stratégies d’optimisation :
- Utilise des modèles plus légers pour les étapes simples — GPT-3.5 ou Claude Haiku pour les plans, GPT-4 pour le résultat final
- Cache le contexte répété — Si tu réutilises le même system prompt, beaucoup d’APIs supportent maintenant le caching
- Valide avant de continuer — Exécute pas les 5 étapes si l’étape 1 a foiré
- Regroupe quand possible — Traite plusieurs items en une étape au lieu de chaînes séparées
- Sache quand NE PAS chaîner — Parfois un prompt unique bien fait suffit
5 Templates de Workflows Prêts à Utiliser
Copie ceux-ci et personnalise-les pour tes besoins.
Template 1 : Recyclage de Contenu
Cas d’usage : Transformer un article de blog en plusieurs contenus
Étape 1 : Extraire les points clés
"De cet article : [colle article]
Extrais les 7 insights les plus précieux comme des points autonomes. Chacun doit tenir seul."
Étape 2 : Créer un thread Twitter
"En utilisant ces insights : [colle l'Étape 1]
Écris un thread de 10 tweets. Commence par un hook, termine par un CTA pour lire l'article complet."
Étape 3 : Générer un post LinkedIn
"En utilisant ces insights : [colle l'Étape 1]
Écris un post LinkedIn (max 1 300 caractères). Ton professionnel, inclus 3-5 hashtags pertinents."
Étape 4 : Créer des scripts vidéo courtes
"En utilisant ces insights : [colle l'Étape 1]
Écris 3 scripts pour des vidéos de 60 secondes (un par insight). Inclus hook, point principal et CTA."
Template 2 : Campagne Email
Cas d’usage : Créer une séquence email complète
Étape 1 : Définir les objectifs
"Je lance [produit] pour [audience].
Crée une stratégie de campagne avec :
- Objectif principal
- Structure de séquence (combien d'emails, timing)
- Message clé par email
- CTA principal par email"
Étape 2 : Écrire email 1 (sensibilisation)
"En utilisant cette stratégie : [colle l'Étape 1]
Écris le premier email. Introduis le problème que [produit] résout. Ton conversationnel, max 150 mots."
Étape 3 : Écrire email 2 (considération)
"En s'appuyant sur l'email 1 : [colle l'Étape 2]
Écris l'email 2. Montre comment [produit] fonctionne. Inclus un témoignage client (rends-le réaliste)."
Étape 4 : Écrire email 3 (conversion)
"Basé sur les emails 1-2 : [colle les emails précédents]
Écris l'email final. Présente l'offre, crée de l'urgence, rends le CTA évident."
Template 3 : Réunion vers Actions
Cas d’usage : Transformer des notes de réunion en livrables actionnables
Étape 1 : Structurer les notes
"Notes de réunion brutes : [colle les notes]
Organise en :
- Décisions clés prises
- Items d'action (personne, tâche, deadline)
- Questions ouvertes
- Suivi nécessaire"
Étape 2 : Créer une décomposition des tâches
"De ces items d'action : [colle les items de l'Étape 1]
Pour chaque item, crée :
- 3-5 sous-tâches
- Temps estimé par sous-tâche
- Dépendances (ce qui doit se passer d'abord)"
Étape 3 : Rédiger un email de suivi
"Basé sur ce résumé de réunion : [colle l'Étape 1]
Écris un email de suivi aux participants avec :
- Récap bref des décisions
- Items d'action clairs avec responsables
- Date/agenda de la prochaine réunion"
Template 4 : Sprint de Recherche Produit
Cas d’usage : Valider rapidement une idée de produit
Étape 1 : Analyse du marché
"Idée de produit : [décris le produit]
Marché cible : [décris le marché]
Trouve et résume :
- 5 concurrents directs
- 5 produits adjacents (similaires mais marché différent)
- Fonctionnalités communes partout
- Gammes de prix"
Étape 2 : Points de douleur utilisateurs
"Basé sur ces concurrents : [colle l'Étape 1]
Recherche ce dont les utilisateurs se plaignent dans les avis. Identifie les 5 principaux problèmes récurrents."
Étape 3 : Analyse des écarts
"Vu ces problèmes : [colle l'Étape 2]
Et ces fonctionnalités concurrentes : [colle de l'Étape 1]
Quelles fonctionnalités les utilisateurs demandent qu'AUCUN concurrent n'offre ? Liste 5 opportunités."
Étape 4 : Scope MVP
"De ces opportunités : [colle l'Étape 3]
Définis un MVP (3 mois de build) qui :
- Adresse les 2 principaux problèmes
- Inclut 1 fonctionnalité unique
- Est clairement différent des concurrents
Liste les fonctionnalités exactes et explique pourquoi chacune."
Template 5 : Documentation Technique
Cas d’usage : Documenter du code ou des systèmes en profondeur
Étape 1 : Aperçu haut niveau
"Codebase : [décris le projet/repo]
Écris un aperçu style README couvrant :
- Ce que ce projet fait (2-3 phrases)
- Technologies clés utilisées
- Composants/modules principaux
- Comment les composants interagissent"
Étape 2 : Guide d'installation
"Basé sur cette stack : [colle de l'Étape 1]
Écris des instructions d'installation étape par étape :
- Prérequis
- Commandes d'installation
- Configuration nécessaire
- Comment vérifier que ça marche"
Étape 3 : Exemples d'utilisation
"Pour ces composants : [colle les composants de l'Étape 1]
Crée 3 exemples d'utilisation courants avec des snippets de code. Montre une vraie implémentation."
Étape 4 : Guide de dépannage
"Vu ce système : [colle l'Étape 1]
Crée une section dépannage avec :
- 5 erreurs courantes que les utilisateurs pourraient rencontrer
- Cause de chaque erreur
- Solution pour chacune"
Erreurs Courantes et Comment les Éviter
Erreur 1 : Perdre le Contexte Entre les Étapes
Ce qui arrive : Les prompts ultérieurs oublient les détails critiques des étapes initiales.
Pourquoi : Tu colles juste le résultat, pas le contexte complet.
Solution : Inclus le contexte pertinent de TOUTES les étapes précédentes dans les prompts ultérieurs, pas juste celle d’avant.
Erreur 2 : Rendre les Étapes Trop Granulaires
Ce qui arrive : Tu te retrouves avec 15 petites étapes qui devraient être 5.
Pourquoi : Overthinking de la décomposition.
Solution : Chaque étape doit produire un livrable significatif. Si une « étape » c’est juste du reformatage, combine-la avec la précédente.
Erreur 3 : Pas de Validation Entre les Étapes
Ce qui arrive : L’étape 1 produit de la merde, mais tu continues. À l’étape 5, tout est inutile.
Solution : Lis vraiment chaque résultat avant de continuer. Si l’étape 2 semble foireuse, corrige-la ou régénère avant l’étape 3.
Erreur 4 : Qualité de Prompt Inconsistante
Ce qui arrive : L’étape 1 est détaillée et spécifique, l’étape 3 est vague, la qualité chute.
Solution : Maintiens le même niveau de spécificité partout. N’assume pas que le contexte se transfère automatiquement.
Erreur 5 : Over-Chaining des Tâches Simples
Ce qui arrive : Tu crées une chaîne de 6 étapes pour un truc qui avait juste besoin d’un bon prompt.
Solution : Demande-toi : « Un prompt unique détaillé marcherait ici ? » Si oui, chaine pas juste parce que tu peux.
Conclusion
Le prompt chaining, c’est pas pour compliquer les choses. C’est pour découper la complexité en étapes gérables. Tu construirais pas une maison en un jour, et tu devrais pas attendre que ton IA résolve tout en un prompt.
Commence simple, itère, et sauvegarde ce qui marche.
T’as une chaîne de prompts qui marche super bien ? Partage-la dans notre répertoire de skills — quelqu’un d’autre essaie probablement de résoudre le même problème.
Maintenant va chaîner quelque chose.