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Technique Scratchpad : réflexion structurée avec l'IA

Ingénierie rapide

Technique Scratchpad : réflexion structurée avec l'IA

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La technique du bloc-notes modifie fondamentalement la façon dont nous interagissons avec les grands modèles de langage (LLM). Contrairement aux invites traditionnelles où nous énonçons simplement notre demande et espérons le meilleur, la technique du bloc-notes crée une processus de pensée structuré que vous et le LLM pouvez suivre.

ConsidĂ©rez ce scĂ©nario courant : Lorsqu'on demande Ă  un LLM d'analyser les habitudes d'achat des clients, on se contente gĂ©nĂ©ralement de demander l'analyse directement. Le rĂ©sultat ? Une rĂ©ponse souvent prĂ©cipitĂ©e ou mal adaptĂ©e, qui passe Ă  cĂ´tĂ© de considĂ©rations essentielles. C'est lĂ  que la technique du bloc-notes s'avère transformatrice.

Au lieu de plonger directement dans la solution, la technique du bloc-notes introduit une phase de planification critique. En utilisant balises, vous créez un espace où le LLM peut :

  • DĂ©finir son approche avant l’exĂ©cution
  • DĂ©composer les problèmes complexes en composants gĂ©rables
  • Identifiez les pièges potentiels dès le dĂ©but
  • PrĂ©voyez une correction de cap avant d’investir du temps dans la mauvaise direction

Le véritable pouvoir réside dans la transparence. Lorsque vous pouvez voir comment le LLM envisage de traiter votre demande, vous pouvez immédiatement détecter les malentendus et l'orienter vers le résultat souhaité.

Construire votre premier bloc-notes

La structure de base d’une invite de bloc-notes se compose de trois Ă©lĂ©ments clĂ©s :

  1. La demande initiale : Présentez clairement votre tâche, mais ne vous arrêtez pas là. Fournissez un contexte concernant vos objectifs et vos exigences spécifiques.
  2. La directive Scratchpad:Demander au LLM de planifier son approche en utilisant balises. Soyez précis sur ce que vous voulez voir dans la phase de planification.
  3. La boucle de révision: Examinez l’approche proposée et affinez-la si nécessaire avant de procéder à la réponse complète.

Prenons un exemple pratique. PlutĂ´t que de simplement demander une analyse de marchĂ©, voici comment la structurer :

Une rĂ©ponse de base du bloc-notes ressemblera Ă  ceci :

Cette étape de planification révèle les axes prioritaires du LLM. Si vous constatez qu'il manque des éléments essentiels, comme l'innovation en matière de technologie des batteries ou les partenariats en matière d'infrastructures de recharge, vous pouvez vous réorienter avant de recevoir une analyse complète, mais non ciblée.

Pièges courants à éviter

  1. Directives de planification vagues : Ne demandez pas simplement au LLM de « planifier son approche Â». Demandez plutĂ´t des Ă©lĂ©ments spĂ©cifiques que vous souhaitez voir figurer dans le bloc-notes, comme la mĂ©thodologie, les donnĂ©es ou les cadres analytiques.
  2. Ignorer l'Ă©tape de rĂ©vision : Le bloc-notes n'est pas seulement un outil de prĂ©sentation : c'est l'occasion de rectifier le tir. Prenez le temps d'Ă©valuer si l'approche proposĂ©e correspond Ă  vos besoins.
  3. Contexte insuffisant : Bien que le bloc-notes aide à organiser la réflexion, il ne peut pas compenser le manque de clarté des exigences initiales. Soyez précis quant à vos besoins, à votre public et à l'utilisation prévue de l'information.

Au-delĂ  des Basiques

Lorsqu'on aborde des projets de LLM, il devient crucial d'élaborer la bonne invite initiale.

Voici quelques idées de défis à plusieurs niveaux. N'oubliez pas d'inclure autant de contexte que possible sous forme de documents joints ou de texte :

Invite Ă  la stratĂ©gie de lancement du produit :

  • « Je dois dĂ©velopper une stratĂ©gie complète de lancement de produit. En utilisant « En analysant les balises, dĂ©composez votre approche pour analyser le positionnement sur le marchĂ©, le paysage concurrentiel et la planification de la mise sur le marchĂ©. Tenez compte des Ă©ventuelles lacunes d'information et des dĂ©pendances entre ces Ă©lĂ©ments avant de formuler des recommandations. »

Planification budgétaire :

  • « Aidez-moi Ă  Ă©tablir un budget dĂ©partemental pour l'annĂ©e prochaine. Avant de fournir des chiffres, utilisez Utilisez des balises pour dĂ©crire votre mĂ©thodologie de prise en compte des donnĂ©es historiques, des projections de croissance et de l'allocation des ressources. Indiquez les hypothèses que vous devrez formuler dans ce processus.

Invite Ă  l'Ă©valuation des risques du projet :

  • Nous lançons un nouveau logiciel d'entreprise. Avant de rĂ©pertorier les risques potentiels, utilisez Utilisez des balises pour dĂ©finir votre approche de l'identification des risques sur les plans technique, opĂ©rationnel et commercial. Incluez votre cadre de hiĂ©rarchisation de ces risques.

Chacune de ces invites :

  • Indique clairement l’objectif final
  • Demande des Ă©lĂ©ments de planification spĂ©cifiques
  • Identifie les domaines clĂ©s nĂ©cessitant une attention particulière
  • Encourage la rĂ©flexion systĂ©matique avant la gĂ©nĂ©ration de solutions

Note: Ces invites sont des exemples assez simples. Vous pouvez obtenir des exemples très dĂ©taillĂ©s et complexes en fonction du cas d'utilisation.

L’essentiel est d’exprimer explicitement sa volonté de suivre le processus de planification avant de proposer des solutions. Cela permet d’éviter les réponses précipitées et de garantir une prise en compte approfondie de tous les facteurs pertinents.

Comme mentionné précédemment, ces invites peuvent (et doivent) être davantage personnalisées en :

  • Ajout d'un contexte sectoriel spĂ©cifique
  • Y compris les contraintes connues
  • SpĂ©cification des sorties requises
  • Mentionner les mĂ©thodologies particulières que vous souhaitez voir prises en compte

Rappelles toi:Plus la tâche est complexe, plus il devient important de voir l’approche planifiée du LLM avant qu’il ne génère des solutions.

La technique du bloc-notes nous aide à transformer l’interaction entre les humains et les LLM. En mettant en œuvre cette approche structurée, les organisations et les professionnels peuvent aller au-delà des simples modèles de réponses rapides pour obtenir des résultats plus sophistiqués et fiables. Cette méthodologie s’avère particulièrement utile dans les environnements où la précision, la cohérence et le raisonnement transparent sont primordiaux pour les processus de prise de décision.

Alex McFarland est un journaliste et écrivain en IA qui explore les derniers développements en matière d'intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications d'IA dans le monde entier.