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Techniques avancées
Few-shot learning, chain-of-thought, zero-shot - Techniques pour améliorer vos prompts
Niveau 3 - Chapitre 2 · Le Praticien
Introduction aux techniques avancées
Au-delà de la structure RCTFC, il existe des techniques spécifiques pour améliorer la qualité et la précision des réponses de l'IA. Ces techniques exploitent les capacités des modèles modernes.
💡 Objectif : Comprendre quand et comment utiliser chaque technique pour obtenir les meilleurs résultats.
Zero-Shot : Demander directement
Le zero-shot consiste à poser une question directement, sans fournir d'exemples. C'est la méthode la plus simple et la plus courante.
Quand l'utiliser :
- • Questions simples et directes
- • Tâches courantes que l'IA maîtrise bien
- • Première approche d'un sujet
- • Quand vous voulez une réponse rapide
Exemple : "Explique-moi ce qu'est le machine learning en 3 phrases."
✅ Avantages : Rapide, simple, efficace pour la plupart des cas d'usage.
Few-Shot Learning : Guider avec des exemples
Le few-shot learning consiste à fournir quelques exemples (généralement 2-5) pour montrer à l'IA le pattern, le style ou le format souhaité.
Quand l'utiliser :
- • Vous voulez un format spécifique
- • Vous avez besoin d'un style particulier
- • La tâche est inhabituelle ou complexe
- • Vous voulez garantir la cohérence
Exemple :
Question : "Qu'est-ce que Python ?"
Réponse : "Python est un langage de programmation interprété, de haut niveau, avec une syntaxe simple et lisible. Il est utilisé pour le développement web, l'analyse de données, l'IA et l'automatisation."
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Question : "Qu'est-ce que JavaScript ?"
Réponse : "JavaScript est un langage de programmation principalement utilisé pour créer des interactions dynamiques dans les pages web. Il s'exécute côté client dans le navigateur et permet d'ajouter des fonctionnalités interactives."
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Question : "Qu'est-ce que React ?"
Réponse : [L'IA suivra le même format]
💡 Astuce : Plus les exemples sont clairs et cohérents, meilleure sera la réponse. Choisissez des exemples représentatifs de ce que vous voulez obtenir.
Chain-of-Thought : Raisonner étape par étape
Le chain-of-thought (chaîne de pensée) demande à l'IA de montrer son raisonnement étape par étape avant de donner la réponse finale.
Quand l'utiliser :
- • Problèmes mathématiques ou logiques
- • Analyses complexes nécessitant plusieurs étapes
- • Quand vous voulez comprendre le raisonnement
- • Pour améliorer la précision des réponses
Exemple :
"Résous ce problème étape par étape en montrant ton raisonnement :
Si une entreprise vend 120 produits à 25€ chacun, et que les coûts représentent 60% du prix de vente, quel est le bénéfice total ?"
✅ Avantages : Améliore la précision, permet de vérifier le raisonnement, aide à comprendre les erreurs si elles surviennent.
Comparaison des techniques
| Technique | Quand l'utiliser | Avantages |
|---|---|---|
| Zero-Shot | Questions simples, tâches courantes | Rapide, simple, efficace |
| Few-Shot | Format/style spécifique, tâches inhabituelles | Cohérence, contrôle du format |
| Chain-of-Thought | Problèmes complexes, raisonnement logique | Précision, transparence du raisonnement |
Techniques combinées
Vous pouvez combiner ces techniques pour des résultats encore meilleurs.
Exemple combiné :
"Voici 2 exemples de résumés d'articles :
[Exemple 1]
[Exemple 2]
Maintenant, résume cet article en suivant le même format. Montre ton raisonnement étape par étape : d'abord identifie les points clés, puis organise-les, enfin rédige le résumé."
↑ Ici, on combine few-shot (exemples) + chain-of-thought (raisonnement étape par étape)
🎯 À retenir : Chaque technique a son utilité. Commencez par zero-shot, puis utilisez few-shot ou chain-of-thought si nécessaire. L'expérience vous aidera à choisir la meilleure approche pour chaque situation.
Mal utiliser le few-shot
Donner des exemples incohérents ou trop nombreux peut confondre l'IA
Donner 20 exemples différents sans structure claire
Donner 2-3 exemples cohérents qui illustrent clairement le pattern souhaité
💡 Conseil : Moins mais mieux ! 2-3 exemples bien choisis valent mieux que 10 exemples confus.
Quiz du chapitre
Quiz - Niveau 3
Qu'est-ce que le 'few-shot learning' ?