HomeCasa Créer un prompt classificateur few-shot avec étiquettes et évaluation
Concevez un prompt qui classe des textes (tickets, avis, e-mails) selon vos étiquettes, avec des définitions claires, des exemples équilibrés, une sortie structurée et un plan d'évaluation. Conçu pour ChatGPT, Claude, Gemini et Microsoft Copilot. Il comprend 4 variables personnalisables et vous pouvez le copier gratuitement en un clic.
Intermédiaire · Texte · En attente de relecture éditoriale
Prompt
Agis comme un spécialiste du traitement automatique du langage qui conçoit des prompts de classification pour la production.
Contexte :
- Textes à classer : {{type_texte}}
- Étiquettes souhaitées : {{etiquettes}}
- Exemples déjà étiquetés : {{exemples}}
- Format de sortie : {{format}}
Livrables :
1. Définition de chaque étiquette : ce qu'elle inclut, ce qu'elle exclut et un indice typique. Signale les étiquettes qui se chevauchent et propose comment les séparer ou les fusionner.
2. Règles de départage pour les textes ambigus ou multi-sujets, et une étiquette « autre / incertain » avec un critère clair.
3. Sélection d'exemples few-shot : 2 par étiquette, équilibrés, dont au moins un « faux ami » (texte qui ressemble à une étiquette mais relève d'une autre). Si mes exemples ne suffisent pas, propose-en de nouveaux marqués [SYNTHÉTIQUE : à vérifier].
4. Prompt classificateur final dans un bloc de code : consignes, définitions, exemples délimités et sortie en {{format}} avec étiquette, confiance (faible/moyenne/élevée) et justification en une phrase.
5. Plan d'évaluation : comment constituer un jeu de test d'au moins 50 textes réels absents des exemples, quelles métriques suivre (précision et rappel par étiquette, matrice de confusion) et comment itérer sur les erreurs.
Contraintes :
- N'invente pas le sens d'une étiquette : si l'une est ambiguë, demande-moi d'abord.
- Le prompt final doit renvoyer exactement une étiquette de la liste, jamais une nouvelle.
- S'il passe par une API, recommande une température basse et une validation de la sortie par le code.
Format : sections numérotées, tableau des définitions et prompt final prêt à copier.Comment l'utiliser
Collez de 10 à 30 exemples réels déjà étiquetés, même s'il y en a peu par étiquette. Testez le prompt final sur des textes nouveaux et relisez à la main ceux classés avec une confiance faible avant d'automatiser.
Exemple d'utilisation
Textes : tickets du support d'une boutique en ligne · Étiquettes : livraison, retour, paiement, produit défectueux, autre · Format : JSON.
Exemple de résultat
1. Définitions
| Étiquette | Inclut | Exclut | Signal typique |
|---|---|---|---|
| cuisine | goût, température, portions | prix des plats | « la viande était froide » |
| service | accueil, attention, erreurs du serveur | lenteur | « adorable » |
| prix | coût, rapport qualité-prix | — | « cher pour ce que c'est » |
| propreté | tables, toilettes, couverts | — | « toilettes sales » |
| attente | délais à table, en cuisine ou pour l'addition | attitude du personnel | « 40 minutes » |
Chevauchement : service et attente. Règle : si le reproche porte sur le délai, attente l'emporte.
2. Départage
Si un avis aborde plusieurs sujets, retiens celui de la phrase la plus négative. Utilise autre / incertain si aucun des cinq n'est cité.
3. Négatif difficile
« Le serveur a mis une éternité à apporter la carte » → attente, pas service. [SYNTHÉTIQUE : à vérifier]
4. Prompt final (extrait)
Classe l'avis entre <avis></avis> avec UNE étiquette :
cuisine | service | prix | propreté | attente | autre
Renvoie uniquement du JSON :
{"etiquette": "...", "confiance": "faible|moyenne|élevée", "raison": "..."}Conseil : température 0 et validation en code que l'étiquette figure dans la liste…
Informations clés
- Catégorie
- Programmation et développement · Agents IA
- Type de résultat
- Texte
- Niveau
- Intermédiaire
- Conçu pour
- ChatGPT, Claude, Gemini et Microsoft Copilot
- Vérifié sur
- En attente de vérification éditoriale
- Variables
- Textes à classer, Étiquettes, Exemples étiquetés et Format de sortie
- Langue
- Français
- Prix
- Gratuit, sans inscription
- Mis à jour
- 07/11/2026
Questions fréquentes
Combien d’exemples faut-il pour un classificateur few-shot ?
En général 1 à 3 par étiquette suffisent si les définitions sont claires. Davantage d'exemples allongent le prompt sans toujours aider ; les cas difficiles apprennent plus que les cas évidents.
Pourquoi ne pas évaluer avec les exemples ?
Le modèle les a déjà vus dans le prompt et les réussira presque toujours. Pour connaître sa performance réelle, mesurez-la sur des textes qui ne figurent pas parmi les exemples.
À quoi sert ce prompt ?
Concevez un prompt qui classe des textes (tickets, avis, e-mails) selon vos étiquettes, avec des définitions claires, des exemples équilibrés, une sortie structurée et un plan d'évaluation.
Avec quels outils d'IA fonctionne-t-il ?
Il est conçu pour ChatGPT, Claude, Gemini et Microsoft Copilot. Nous ne l'avons pas encore vérifié sur ces outils ; les résultats peuvent donc varier de l'un à l'autre.
Comment personnaliser le prompt ?
Cliquez sur « Personnaliser » et remplissez les variables (Textes à classer, Étiquettes, Exemples étiquetés et Format de sortie). Le texte se met à jour instantanément et vous pouvez ensuite le copier en un clic. Les valeurs sont stockées uniquement dans votre navigateur.
Faut-il de l'expérience pour l'utiliser ?
Il est de niveau intermédiaire : il vaut mieux connaître le sujet pour fournir un bon contexte et relire le résultat d'un œil critique.
Ce prompt est-il gratuit ?
Oui. Tous les prompts de HomeCasa Prompts sont gratuits, sans inscription ni abonnement. Vous pouvez aussi les utiliser dans des projets professionnels.
Puis-je me fier au résultat de l'IA ?
Considérez-le comme un brouillon de qualité : vérifiez toujours les données, les chiffres et les affirmations importantes avant de publier ou de prendre des décisions.