Entre les chapitres 3 et 4
Le Workshop
Tout ce que tu as appris, à une conversation de distance.
Arrête de tirer un seul coup.
À ce stade, tu disposes d'une boîte à outils : les blocs de construction, la méthode socratique, l'ingénierie de contexte, les system prompts, les tokens.
En pratique, les bons résultats ne viennent presque jamais d'un seul prompt. Les gens qui tirent le plus de l'IA la traitent comme un collaborateur. Tu partages un objectif, le modèle tente un coup, tu le pousses, il réécrit, tu ajoutes du contexte, il réessaie. Après quatre ou cinq rounds, la réponse commence à atterrir.
Prompter, c'est une conversation.
Chaque technique est un mouvement.
À l'intérieur d'une conversation, chaque technique que tu as apprise devient un mouvement que tu peux faire :
Ouvre avec les cinq blocs de construction : Rôle, Tâche, Format, Contraintes, Exemples. (Ch1)
Quand ton objectif est flou, fais en sorte que l'IA t'interviewe avant de commencer à construire. C'est le mouvement socratique. (Ch2)
Quand les enjeux sont élevés, prépare le contexte avec soin, et réfléchis autant à ce qu'il faut laisser de côté qu'à ce qu'il faut garder. (Ch3)
Quand le problème demande du raisonnement, dis au modèle de penser étape par étape. (on en reparle dans un instant)
Quand le premier brouillon ne va pas, itère. Personne ne réussit du premier coup, même les professionnels.
Tous ces mouvements font le même travail : ils t'aident à mettre en place une conversation dans laquelle l'IA peut réellement être utile.
Un mouvement de plus
Chain of thought, en bref.
Il y a un fameux truc de prompting appelé chain of thought. Tu ajoutes la phrase « pense étape par étape » à ton prompt, et la précision du modèle sur les problèmes difficiles fait un bond notable. Le modèle n'est pas devenu plus intelligent. Il a simplement du brouillon maintenant, et il s'en sert.
Le truc a si bien marché que les chercheurs l'ont automatisé. Les modèles de raisonnement dont tu as probablement entendu parler (Extended Thinking de Claude, la série o d'OpenAI, DeepSeek R1) sont en gros du chain of thought intégré directement dans le modèle. Ils pensent étape par étape avant de répondre, sans que tu aies à demander.
Ce qui soulève une bonne question. Si le modèle raisonne déjà tout seul, qu'est-ce que l'humain apporte encore ?
La conversation. Le chain of thought a prouvé que plus de réflexion donne de meilleures réponses. La même règle tient un cran au-dessus : plus de tours d'allers-retours donnent des réponses encore meilleures. Un modèle qui raisonne seul est utile. Un modèle qui raisonne avec toi est généralement là où vient la vraie qualité.
Le workshop ci-dessous est un endroit pour pratiquer ça.
À toi
Le Ultimate Prompt Builder.
Choisis une recette à gauche, active les mouvements que tu veux utiliser, et travaille avec l'IA tour par tour jusqu'à ce que tu sois content du résultat.