Niveau : Intermédiaire · Prérequis : Prompts itératifs · Temps de lecture : ~3 min
[...] sont à remplacer.
Générer avec critères de qualité
Utile quand vous voulez un premier jet qui respecte déjà des exigences précises, sans multiplier les itérations.Améliorer un contenu existant
Idéal pour retravailler un brouillon sans en perdre l’intention initiale.Comparer plusieurs options
Pratique pour une décision (outil, stratégie, formulation) où vous voulez un arbitrage structuré plutôt qu’une réponse binaire.Générer puis auto-évaluer
Ce pattern enchaîne une génération et une relecture critique dans le même prompt, utile quand vous ne pouvez pas itérer en plusieurs tours (traitement en batch, automatisation).L’auto-évaluation ne remplace pas une vérification humaine sur les faits critiques (voir la leçon sur les hallucinations). Elle réduit surtout les erreurs de forme et d’oubli d’instructions, pas les erreurs factuelles de fond.
Extraire des données structurées
Pour transformer un texte libre en données exploitables par un script ou un tableur.Construire vos propres patterns
Ces cinq templates couvrent les besoins les plus fréquents, mais la vraie valeur vient de vos propres patterns, construits à partir de vos tâches récurrentes. Dès qu’une séquence de prompts fonctionne bien deux fois de suite, transformez-la en template : identifiez les parties fixes (la structure) et les parties variables (entre crochets), puis sauvegardez-la dans un fichier dédié. Vous construisez ainsi, leçon après leçon, une bibliothèque personnelle qui vous fait gagner un temps considérable : c’est l’aboutissement naturel de l’itération vue au chapitre précédent.Testez vos connaissances
Quiz : le pattern « Générer puis auto-évaluer » suffit-il à garantir qu'une réponse ne contient aucune erreur factuelle ?
Quiz : le pattern « Générer puis auto-évaluer » suffit-il à garantir qu'une réponse ne contient aucune erreur factuelle ?
Non. Ce pattern réduit surtout les erreurs de forme (non-respect du format, oubli d’une consigne) parce que le modèle relit sa propre réponse selon des critères précis. Il ne remplace pas une vérification humaine sur les faits critiques : un modèle peut parfaitement valider sa propre affirmation erronée s’il la considère cohérente avec le reste de sa réponse.