Contexte : Une entreprise souhaite classifier automatiquement des demandes clients dans 6 catégories métier précises. Le Problème : Le modèle se trompe régulièrement sur des cas ambigus lorsque seul un prompt simple est utilisé. Contraintes : Construire un prompt few-shot incluant plusieurs exemples représentatifs, y compris des cas limites. Maintenir un format de sortie strict (une seule catégorie autorisée). Limiter la taille totale du prompt pour éviter dépassement de tokens. Livrable attendu : Rédiger un prompt few-shot structuré incluant consignes, exemples annotés et format de sortie contrôlé afin d’améliorer la précision sur cas ambigus.