Comment parler à un LLM ?

Comprendre "le Guidage par l'exemples", le "Raisonnement étape par étape" et le "Système de rôles" en IA.

Salut les humains curieux !

Aujourd’hui, on va plonger dans trois concepts qui font tourner la tête des intelligences artificielles… et parfois aussi celle des développeurs : le guidage par l’exemple (Few-shot), le raisonnement étape par étape (Chain-of-Thought Prompting), et le système de rôles.

Promis, ça ne sera pas plus compliqué que de faire un café avec une machine qui a trop de boutons. On y va !

1. Guidage par l'exemple : l'art de l'exemple minimaliste

Imaginez que vous apprenez à votre chat à dire « bonjour ». Vous ne pouvez pas passer trois semaines à lui faire la leçon. Alors, vous lui montrez quelques exemples :

« Quand je dis ‘bonjour’, tu agites la patte. »
« Quand je dis ‘salut’, tu fais miaou. »

En IA, c’est pareil !

Le guidage par l’exemple, c’est quand on donne quelques exemples (2, 3, parfois 5) pour apprendre rapidement à un modèle comment répondre.

Par exemple :

Prompt :
Traduire en français :

« Hello » ➔ « Bonjour »

« Goodbye » ➔ « Au revoir »

« Thank you » ➔ …

L’IA capte le modèle et complète toute seule.
Pas besoin de la noyer sous 10 000 phrases !

Et s’il n’y avait aucun exemple ?
On parlerait alors de Zero-shot (courageux mais risqué).
Et avec plein d’exemples ?
Ce serait du Many-shot (sympa, mais un peu lourd).

2. Raisonnement étape par étape : faire réfléchir l'IA tranquillement

Imaginez demander à quelqu’un : « Combien font 12 x 15 ? »
S’il vous répond du tac au tac « 180 » sans réfléchir… vous aurez un doute (et vous auriez raison).

Le raisonnement étape par étape, c’est encourager l’IA à réfléchir à haute voix.
On ne veut pas juste la réponse, on veut comprendre son cheminement !

Exemple :

Prompt :
12 x 15 = ?
Réfléchissons étape par étape :

10 x 15 = 150

2 x 15 = 30

150 + 30 = 180
Réponse : 180

Résultat :
L’IA devient plus fiable, surtout pour des problèmes compliqués (maths, logique, devinettes…).
C’est un peu comme lui dire : « Pas de panique, respire, explique-moi tout. »

3. Système de rôles : donner un costume à l'IA

Vous avez déjà vu un acteur qui change complètement en fonction de son rôle ?
Brad Pitt peut être un boxeur, un espion ou un vendeur de sandwichs (en théorie).

Avec les IA, c’est pareil !
On leur dit : « Aujourd’hui, tu n’es pas juste une machine. Tu es un expert-comptable… un prof de yoga… ou même un pirate spatial si on veut. »

C’est ce qu’on appelle le système de rôles.
On définit un contexte, un ton, une personnalité.

Exemple de prompt :

Prompt :
« Agis comme un professeur de mathématiques patient qui explique les divisions aux enfants de 7 ans. »

Et hop ! L’IA chausse ses lunettes, ajuste sa craie virtuelle et se met en mode super pédagogue.

Pourquoi c’est génial ?
Parce que ça rend les réponses plus adaptées et plus humaines.
On n’a pas juste une réponse froide d’ordinateur, on a une interaction sur-mesure !

Résumé express (au cas où vous ayez lu en diagonale)

Concept	En deux mots	But
Guidage par l'exemple	Quelques exemples pour guider	Guider l'IA rapidement
Raisonnement étape par étape	Réfléchir à haute voix	Meilleure fiabilité
Système de rôles	Jouer un personnage	Réponses personnalisées

Mais au fait, pourquoi utiliser toutes ces techniques ?
Ces méthodes permettent de mieux guider l’intelligence artificielle, de rendre ses réponses plus précises, et surtout plus naturelles. En montrant quelques exemples (guidage par l’exemple), en encourageant la réflexion (raisonnement étape par étape) et en définissant un rôle clair (système de rôles), on transforme un simple robot en assistant intelligent, fiable et adapté à nos besoins.
En résumé : mieux on parle à l’IA, mieux elle nous comprend !

Résultat : vous boostez la qualité de vos réponses, vous gagnez du temps, et vous évitez de recevoir des réponses absurdes du genre « la France est un fruit exotique ».

Alors, prêt à devenir un maître du prompt ?
Vous voyez, c’était pas plus compliqué que d’expliquer à mamie comment utiliser une tablette !