La façon de formuler une instruction pour une IA générative influe-t-elle réellement sur sa réponse, ou est-ce une illusion ? Des études académiques et des retours de terrain montrent que le format compte, parfois drastiquement. Mais l’ampleur dépend du modèle, de la tâche et des objectifs mesurés. Distinguez la forme du fond, identifiez où la structuration aide, et où elle devient contre-productive.

• Format peut changer la performance jusqu’à 40 % en traduction de code, mais l’effet dépend du modèle et de la tâche
• GPT-4 est plus robuste aux variations de format que GPT-3.5
• Clarté sémantique prime souvent sur la syntaxe complexe
• Au-delà de 300 itérations d’optimisation, les gains deviennent marginaux
• Aucun format universel optimal n’existe

L'impact mesuré : la forme compte, mais de combien ?

A. Les preuves d'impact concret

Les données empiriques s’accumulent. Une étude menée par Microsoft et le MIT en novembre 2024 a mesuré l’effet du formatage (texte brut vs Markdown vs JSON vs YAML) sur plusieurs modèles de la famille GPT. Résultat : sur une tâche de traduction de code, GPT-3.5-turbo affiche une variation de performance jusqu’à 40 points selon le format utilisé. GPT-4, plus robuste, absorbe mieux ces variations.

Pour les tâches à entrée et sortie multiples, les écarts s’amplifient. Une analyse synthétisée sur Wikipedia rapporte qu’avec des exemples en contexte (quelques instances fournies au modèle pour qu’il en déduise le pattern), les changements de formatage creusent jusqu’à 76 points de précision. À l’inverse, sur des questions de compréhension générale (MMLU), les écarts restent modérés, souvent sous 10 points.

Des chercheurs de Wharton ont creusé plus loin. En mars 2025, ils ont testé le même modèle (GPT-4o) sur les mêmes questions, dans les conditions identiques, 100 fois. Surprise : les réponses variaient. Une formule de politesse (« Please » plutôt que « I order ») créait un écart jusqu’à 60 points sur une question donnée. Mais agrégé sur l’ensemble du dataset, cet écart s’annulait. Le signal : la variabilité existe, mais elle ne généralise pas toujours.

B. La robustesse varie selon le modèle

GPT-4 affiche une bien meilleure constance face aux variations de format. Les chercheurs de Microsoft l’ont mesurée via une métrique appelée coefficient de déviation moyenne : GPT-4 reste en dessous de 0,04, tandis que GPT-3.5 grimpe à 0,176. En clair, GPT-4 produit des réponses plus cohérentes, même si le prompt change de style.

Pourquoi ? L’hypothèse la plus probable : les modèles plus grands, entraînés sur plus de données et affinés pour l’alignement (rendre l’IA plus docile et prévisible), encodent mieux le sens sémantique des instructions, indépendamment du bruit syntaxique. Ce n’est pas prouvé, mais c’est le diagnostic favori.

Enjeu pratique : Si vous utilisez un petit modèle ou un LLM open-source comme LLaMA, l’effet de formatage peut être bien plus prononcé. GPT-4 vous pardonne plus facilement une instruction maladroite.

Structure syntaxique versus clarté sémantique : démêler les deux

A. Deux concepts distincts, souvent confondus

Deux notions se chevauchent, d’où naît la confusion.

Le format syntaxique est la wrapper : les crochets, les délimiteurs, l’indentation. JSON avec accolades et deux-points. Markdown avec ses dièses et tirets. YAML avec ses espaces significatifs. XML avec ses balises. C’est la robe de l’instruction.

La clarté sémantique est le contenu : « Fais une seule chose » plutôt que « réponds à ces dix questions en tenant compte de ce contexte, et cite aussi tes sources ». C’est le fond.

Les deux interagissent, d’où l’erreur courante : on assimile « structure » à « clarté », ce qui n’est pas exact.

B. Quand la syntaxe seule change la donne

Anthropic, l’éditeur de Claude, a constaté que son modèle, spécifiquement entraîné pour reconnaître les balises XML, gagne 15 à 20 % de performance en passant du texte brut à XML. Mais le contenu était identique. Donc oui, la syntaxe seule change la donne, si le modèle a appris à la valoriser.

C. Le framework KERNEL : structuration plus clarté

Un praticien expérimenté en prompt engineering a synthétisé en septembre 2025 un cadre appelé « structure KERNEL » :

• Keep (Simplicité) : Une instruction brève plutôt qu’un long contexte.
• Easy to verify (Vérifiabilité) : Critères de succès explicites.
• Reproducible (Reproductibilité) : Pas de références temporelles vagues.
• Narrow (Scope étroit) : Une tâche, pas dix.
• Explicit (Explicitude) : Dire ce qu’on ne veut pas, aussi.
• Logical (Ordre logique) : Contexte, tâche, contraintes, format attendu.

En appliquant ce cadre à environ 1 000 prompts, ce praticien a observé une hausse du taux de succès dès la première tentative (72 % à 94 %), une réduction du temps d’exécution (–67 %) et de la consommation de tokens (–58 %).

Attention : Ce n’est pas une étude contrôlée peer-reviewed. C’est un retour d’expérience terrain. Ces métriques mélangent fond et forme. On ne sait pas exactement quelle composante (simplicité ? clarté du scope ?) fait la différence.

D. La question non tranchée

Reste à prouver : Est-ce vraiment la syntaxe (JSON, braces) qui change le résultat, ou est-ce que des prompts mieux structurés contiennent aussi des instructions plus claires sémantiquement ?

Aucune étude n’a isolé parfaitement les deux. Les expériences testent l’impact du format en gardant le contenu sémantique constant. Or, un prompt JSON tend aussi à être mieux organisé conceptuellement qu’un texte libre. La causalité exacte reste floue.

Où la structuration aide concrètement

A. Extraction structurée et sortie formatée

Si vous demandez à un modèle d’extraire des noms d’entités ou de produire du JSON, la structure devient un signal fort. Une étude de Nature en 2025 a comparé plusieurs stratégies de prompting sur des modèles divers pour générer des flux de tâches projet conformes à ISO 21502. Les prompts structurés, utilisant un guide explicite, ont surpassé les approches zéro-shot (pas d’exemple).

De même, PMC rapporte que GPT-4o, quand on lui demande d’extraire des éléments structurés (méthodologie d’une étude, objectifs, design) avec prompts précis, atteint 100 % de reproductibilité sur dix essais.

Pourquoi ? Le modèle a été entraîné à parser des structures. Il reconnaît les délimiteurs. Vous lui donnez un signal syntaxique explicite, et il s’y accroche.

B. Génération de code et few-shot prompting

Quand vous montrez au modèle des exemples (few-shot), et que ces exemples suivent un format cohérent (même structure, même style de commentaires), la généralisation s’améliore. Le modèle imitera non seulement le contenu sémantique, mais aussi le pattern syntaxique.

Microsoft a noté que sur CODEXGLUE (benchmark de génération de code), le format JSON fonctionne souvent mieux que le texte brut. Raison probable : le code lui-même est structuré ; JSON renforce cette structure cohérente.

C. Tâches simples : moins critique

À l’inverse, sur des questions de langage naturel pur (MMLU, compréhension générale), le format change peu. L’écart est typiquement inférieur à 10 points. Raison : la tâche elle-même (comprendre une question et identifier la bonne réponse) est le signal dominant. Le bruit syntaxique ne le noie pas.

Où la structuration ne change rien, ou empire

A. Tâches triviales et compréhension générale

Poser une question simple (« Qui a écrit le Seigneur des Anneaux ? ») ne bénéficie pas de structuration. La réponse est évidente. Le modèle la connaît. Ajouter des délimiteurs ou des sections n’aide pas ; ça allonge simplement le prompt.

Wharton a observé cela : sur des questions générales, les micro-variations de politesse ou de formatage ne changent rien une fois agrégées sur plusieurs questions.

B. Sur-optimisation et rendements décroissants

C’est où gît le piège. Un cabinet de consulting spécialisé en IA (Softcery) a analysé le cycle itératif d’optimisation de prompts. Résultat : au-delà d’environ 200 à 300 itérations, les gains en performance deviennent marginaux. Chaque itération coûte du temps et des appels API.

On rencontre pourtant des équipes qui consacrent 20 heures par semaine au tuning de prompts pour le même agent ou la même tâche. C’est le piège productif : on optimise, on se sent efficace, mais le ROI s’effondre. Au-delà du point de saturation, la structuration devient un overhead cognitif et computationnel sans bénéfice.

C. Modèles petits et structures complexes

GPT-3.5 devient incohérent quand on lui jette des structures trop complexes. JSON vs Markdown produit des réponses divergentes. Raison probable : le petit modèle « se confond » face à une structure syntaxique élaborée.

Implication : si vous utilisez un modèle open-source léger (Phi, LLaMA 7B), la structuration complexe peut détériorer la performance plutôt que l’améliorer. Un prompt simple et clair fonctionne mieux.

Les zones d'ombre : ce qu'on ignore encore

A. Pourquoi GPT-4 est-il robuste aux variations ?

C’est établi : GPT-4 supporte mieux les variations. Pourquoi ? On a des hypothèses : la taille du modèle, la quantité et la qualité des données d’entraînement, l’alignment fine-tuning. Aucune n’est prouvée. Ce manque de compréhension limite la capacité à prédire comment une nouvelle technique de structuration affectera les modèles futurs.

B. Le format optimal existe-t-il ?

Non, apparemment. Microsoft a testé la transférabilité des formats entre GPT-3.5 et GPT-4 via une métrique appelée IoU (Intersection-over-Union). Résultat : IoU inférieur à 0,2. Traduit : le format qui booste GPT-3.5 ne booste pas forcément GPT-4. Aucun one-size-fits-all.

Implication : Aucun guide universel n’existe. Vous devez tester sur votre modèle, votre cas d’usage.

C. Bruit méthodologique et artefacts

Wharton a montré que cent runs du même prompt produisent des réponses variées. Est-ce un bruit intrinsèque du modèle (temperature, random seeding) ou un artefact de la mesure ? Difficile à dire. Cela soulève une question plus large : à quel point les études académiques mesurent-elles du vrai signal ou du bruit méthodologique ?

D. Transférabilité inter-modèles

Claude (Anthropic) vs. GPT (OpenAI) vs. LLaMA (Meta) : peu d’études les comparent directement. Les résultats pour GPT ne généralisent pas à Claude. Implication : la plupart des conseils « meilleure pratique » sont model-spécifiques, même si on oublie souvent de le préciser.

Guide décisionnel : quand structurer, quand ne pas

Contexte	Approche recommandée	Justification
Extraction structurée (NER, JSON output)	Structure explicite (XML, JSON)	Modèle entraîné à parser ; signal fort
Génération de code	Délimiteurs clairs, exemples formatés	Validation facile ; patterns imitables
Few-shot prompting	Format cohérent entre exemples	Généralisation améliorée
Question générale (Q&A simple)	Clarté sémantique avant syntaxe complexe	Bruit syntaxique peu utile
Production haute débit	Minimaliste ; température 0 si possible	Overhead structuration = surcoût
Itération rapide (R&D)	Framework KERNEL	Équilibre gain/effort
Modèle petit (Phi 3, LLaMA 7B)	Structuration légère plus tests empiriques	Confus par structure complexe

Règle d’or : Avant de sur-structurer, testez. Une itération sur vos données réelles vaut mieux que cent hypothèses.

En bref : ce qui est établi, ce qui reste inconnu

Ce qui est prouvé

• Format change la performance, jusqu’à 40 % en traduction de code.
• GPT-4 dépasse GPT-3.5 en robustesse aux variations de format.
• Structuration explicite plus clarté sémantique produit des gains mesurables.
• Au-delà de 300 itérations d’optimisation : bénéfice marginal.

Ce qui reste à élucider

• Mécanisme : Pourquoi exactement le format change-t-il la performance ? Tokenization ? Embedding space ?
• Universalité : Format optimal existe-t-il ? Les études convergent sur non.
• Séparation : Syntaxe ou sémantique ? Pas isolée empiriquement.
• Transférabilité inter-modèles : Claude vs. GPT vs. LLaMA ? Rares comparaisons directes.

Signaux de prudence

1. Biais de sélection des benchmarks : Chaque étude choisit ses métriques. GPQA Diamond (difficile) vs MMLU (facile) produisent des conclusions divergentes.
2. Modèles changent vite : GPT-4-1106 n’est pas GPT-4o. Les résultats deviennent rapidement obsolètes.
3. Variables non isolées : Temperature, top_p, seed, version du modèle ne sont pas toujours contrôlées.
4. Biais opérateur : Qui formule le prompt ? Auteur vs. tiers produit des micro-variations.

Conclusion

La forme du prompt a un impact. C’est établi. Mais cet impact est contingent : il dépend du modèle utilisé, de la tâche à accomplir, du format de sortie attendu et des métriques d’évaluation.

Aucun format universel n’existe. La clarté sémantique (une tâche claire, pas dix) prime souvent sur la syntaxe. Au-delà d’environ 300 itérations ou 20 heures par semaine, optimiser le wording devient un piège : un effort décroissant pour un gain marginal.

Pour les praticiens : Structurez quand vous travaillez sur de l’extraction, du code, du few-shot. Simplifiez quand la tâche est claire. Testez sur votre modèle et vos données avant de généraliser un conseil lu en ligne. Et ne confondez pas la sensation d’avoir affiné un prompt avec une amélioration réelle. Les données seules le diront.

FAQ

La structuration d'un prompt change-t-elle vraiment les résultats d'une IA générative ?

Oui, mais de façon contingente. Des études montrent des variations jusqu’à 40 % en traduction de code selon le format (JSON vs texte brut), mais l’effet dépend fortement du modèle (GPT-4 est plus robuste que GPT-3.5) et de la tâche (crucial pour l’extraction structurée, minimal pour les questions simples).

Quel format de prompt fonctionne le mieux : JSON, Markdown, XML ou texte brut ?

Aucun format n’est universellement optimal. JSON et XML aident pour l’extraction structurée et la génération de code. Markdown convient pour la clarté générale. Le choix dépend de votre modèle et de vos données réelles. Testez plutôt que de suivre des règles générales.

La clarté sémantique prime-t-elle sur la syntaxe ?

Oui. Une instruction sémantiquement claire (une tâche précise, scope étroit) fonctionne mieux qu’un format complexe mal articulé. La tendance : fusionner clarté et structure légère, plutôt que de sacrifier le premier pour le second.

Combien d'itérations d'optimisation de prompt sont vraiment utiles ?

Environ 200 à 300 itérations avant rendement décroissant. Au-delà, chaque itération apporte peu de gain pour un coût élevé. Attention : ne pas confondre productivité perçue (affiner) et ROI réel.

Comment structurer un prompt pour extraire des données ou du code ?

Utilisez des délimiteurs explicites (XML, JSON), montrez des exemples formatés identiquement (few-shot), énoncez clairement le format de sortie attendu. L’extraction structurée est un cas où la syntaxe aide réellement.