Module 2/10 : Raisonnement en chaîne (Chain-of-Thought)
🧐 Module 2/10 : Raisonnement en chaîne (Chain-of-Thought)
Les invites en chaîne de pensée (CoT) permettent à l’IA de réfléchir à haute voix, étape par étape. Cela augmente la fiabilité et la transparence des réponses.
✅ CoT à zéro tir :
Ajoutez simplement une phrase déclencheuse telle que :
« Résolvons cela étape par étape. »
Exemple :
« Une entreprise a fait 5 M€ de CA, avec 30% de marge. Elle veut investir 25% de ses bénéfices en R&D. Combien cela représente ? »
L’IA va détailler les calculs : bénéfice = 1.5 M€ ; 25% = 375k€.
🔹 Autres déclencheurs utiles :
- « Décomposons cela »
- « Abordons cela logiquement »
- « Procédons par étapes »
🎓 CoT à quelques tirs :
Fournissez des exemples structurés avant la question cible.
Exemple : Donner 2 cas d’analyse de marché avant de demander :
« Une librairie doit-elle lancer un abonnement mensuel ? »
L’IA reproduira le même schéma d’analyse.
🍒 CoT avancé :
- Arbre de pensée : exploration des options et conséquences.
- Auto-cohérence : plusieurs analyses indépendantes qui convergent vers une même réponse.
⚡ Bonnes pratiques :
- Zéro tir : rapide et efficace pour des problèmes simples.
- Few-shot : plus adapté aux cas complexes ou à format défini.
- Avancé : pour les décisions critiques ou multi-facteurs.
Conclusion
L’ingénierie des invites est une compétence clé pour interagir efficacement avec une IA. Une bonne invite, c’est comme un bon brief : claire, contextualisée, ciblée, avec des attentes explicites. Plus vous êtes précis et stratégiques, plus l’IA vous le rendra.
