Techniques de Prompting : à la découverte de la Chain of Thought

Tout utilisateur d’intelligence artificielle générative est déjà resté perplexe devant des résultats déroutants ou erronés proposé par l’IA. Il est souvent plus simple de se dire que « La machine a pété un câble », plutôt que de remettre en question son prompt… La technique de « Chain of Thought » (CoT) représente une avancée notable dans l’ingénierie des prompts pour les modèles de langage génératifs. En guidant méthodiquement les modèles d’IA à travers des séquences logiques de raisonnement, la chain of thought améliore significativement la précision et la pertinence des réponses générées. Cet article explore les fondements, les applications et les résultats de la chain of thought, révélant ainsi son rôle essentiel dans l’affinement des interactions homme-machine.

Principes et fonctionnement de la chain of thought

La technique de chain of thought  constitue une approche révolutionnaire dans l’utilisation des modèles de langage génératifs tels que GPT-4. Cette méthode s’appuie sur le principe de décomposer un problème complexe en une série d’étapes de raisonnement intermédiaires, permettant ainsi au modèle d’IA de suivre un cheminement logique pour arriver à une conclusion. Au lieu de répondre directement à une question, le modèle est guidé pour explorer et articuler chaque étape de son processus de pensée, comme le ferait un humain en résolvant un problème.

L’importance de la chain of thought réside dans sa capacité à améliorer significativement la qualité des réponses générées par les modèles d’IA. En fournissant un cadre structuré pour le raisonnement, la méthode de prompt chain of thought aide l’IA à mieux comprendre la question posée et à développer des réponses plus précises et contextuellement appropriées. Cette méthode est particulièrement efficace pour les tâches qui requièrent un raisonnement complexe, comme les problèmes mathématiques, les questions de compréhension en lecture, ou les scénarios nécessitant une prise de décision basée sur plusieurs facteurs.