Raisonnement étape par étape
Demander à l'IA de réfléchir à voix haute avant de répondre.
L'analogie
À l'école, donner le résultat ne suffisait pas : il fallait montrer les calculs. Quand un modèle « montre ses calculs » — écrit les étapes intermédiaires avant la conclusion — il se trompe beaucoup moins, exactement comme vous repérez plus vite une erreur en résolvant un problème par étapes.
En détail
Comme le modèle génère token par token, écrire des étapes intermédiaires lui donne un « espace de calcul » supplémentaire : chaque étape s'appuie sur les précédentes. Demander de « raisonner étape par étape » améliore les résultats en logique, en mathématiques et en planification. Les modèles de raisonnement récents le font déjà en interne par défaut.
Un exemple
Question directe : « Combien font 17 × 24 ? » peut échouer. « Résous-le étape par étape » → « 17 × 24 = 17 × 20 + 17 × 4 = 340 + 68 = 408 ». Même modèle, méthode différente, résultat correct.