Instruction initiale envoyée à un LLM avant le dialogue utilisateur pour définir son comportement, sa personnalité, ses contraintes et son contexte d'utilisation. Le system prompt est invisible pour l'utilisateur final dans les applications grand public mais il conditionne toute la conversation. Il peut préciser : le rôle du modèle ('Tu es un assistant data engineer expert'), le format des réponses (JSON, Markdown), les limites comportementales (ne jamais donner de conseils médicaux), le contexte métier (langue, ton, niveau technique). La qualité du system prompt est déterminante pour les applications production. Les attaques de prompt injection tentent de détourner le system prompt via des instructions cachées dans le contenu utilisateur. La longueur du system prompt consomme du contexte — un prompt de 2000 tokens sur un contexte de 8000 tokens laisse peu de place pour la conversation.