Définition
Chain of thought (raisonnement pas à pas)
Le chain of thought, c’est le fait de demander à une IA de dérouler son raisonnement étape par étape avant de conclure.
En clair
« Chain of thought » (chaîne de pensée) désigne le fait de pousser un modèle à expliciter les étapes de son raisonnement au lieu de cracher directement une réponse. On l’obtient avec des formules comme « raisonne étape par étape » ou en montrant des exemples détaillés.
Comment ça marche
Un modèle de langage prédit du texte mot après mot. S’il écrit d’abord les étapes intermédiaires, chacune sert d’appui à la suivante — un peu comme poser une opération sur papier plutôt que la faire de tête. Résultat : moins d’erreurs sur les calculs, la logique ou les problèmes en plusieurs temps.
Un exemple concret
Demande « Un stylo coûte 1,10 €, le stylo coûte 1 € de plus que le capuchon, combien coûte le capuchon ? ». En réponse directe, beaucoup de modèles se trompent. En ajoutant « raisonne étape par étape », le modèle pose l’équation et trouve 0,05 €.
À ne pas confondre
Ce n’est pas de la « vraie » réflexion consciente : c’est une technique de formulation qui exploite la façon dont le modèle génère du texte. Les modèles récents dits « de raisonnement » le font en interne, sans qu’on ait à le demander.
À retenir
Faire « réfléchir à voix haute » un modèle améliore nettement sa fiabilité sur les problèmes à plusieurs étapes.
Questions fréquentes
Faut-il toujours l’utiliser ?+
Surtout pour les tâches logiques, mathématiques ou en plusieurs étapes. Pour une réponse simple, ça n’apporte rien et rallonge la réponse.
Ça coûte plus cher ?+
Un peu : le modèle génère plus de texte, donc plus de tokens. Mais le gain de fiabilité le vaut souvent.
Quelle formule utiliser ?+
« Raisonne étape par étape avant de répondre » fonctionne très bien. Tu peux aussi montrer un exemple résolu en détail.
Fiche rédigée par SofIA, l’hôte d’IApéros.
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