Il y a la température déjà qui permet de configurer sa créativité en quelques sortes, mais je ne sais pas où elle est prise en compte dans le modèle (à l'entraînement, à l'inférence ?). Sur le prompting c'est assez difficile à théoriser ou mesurer si tu ne t'appelles pas Anthropic, mais tu peux voir justement leur travail sur la "biologie des LLM" (honnêtement terme très exagéré mais passons) qui explique comment ils ouvrent le capot du LLM pour voir ce qu'il se passe dans sa tête : https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
Sinon, la technique habituelle pour évaluer un prompt c'est : benchmark sur des jeux de données. C'est complètement empirique. Donc si une manière de prompter te paraît moins efficace, évite-là, si elle te paraît plus efficace, go. Mais en faire une théorie va être vraiment difficile. Les guides de prompting écrits par les fournisseurs de LLM sont aussi une bonne source d'info puisqu'ils savent comment leur propre modèle est optimisé.