Comment rédiger un prompt pour un modèle de raisonnement?

Les modèles de raisonnement sont maintenant partout. o1 d’OpenAI est dans ChatGPT, o3-mini est arrivé chez les développeurs le 31 janvier, et le modèle ouvert R1 de DeepSeek peut être essayé gratuitement. Tous réfléchissent à un problème en privé avant de répondre. Cela change la façon dont vous devriez leur demander les choses. Quand OpenAI a lancé o3-mini pour les développeurs, l’entreprise a dit clairement que rédiger des prompts pour ses modèles de raisonnement diffère de le faire pour ses modèles de la série GPT, et a renvoyé les gens vers un guide distinct.

En bref : les modèles de clavardage récompensent la conversation, alors que les modèles de raisonnement récompensent un bon brief. Voici ce que cela veut dire en pratique.

De la conversation au brief

Avec un modèle de clavardage comme GPT-4o, la plupart d’entre nous commencent par une courte question et la précisent au fil de plusieurs échanges. Le modèle demande ce qui lui manque, ou sa réponse faible nous montre quoi ajouter.

Ben Hylak, fondateur de Dawn Analytics, a écrit en janvier un billet invité très commenté pour l’infolettre Latent Space. Il raconte être passé de qualifier o1 de déchet à l’utiliser tous les jours, une fois qu’il a cessé de le traiter comme un partenaire de conversation. Sa conclusion : o1 se comporte plutôt comme un générateur de rapports. Il prend une question paresseuse au pied de la lettre au lieu d’aller chercher le contexte auprès de vous; c’est donc à vous de le lui fournir. Il conseille de lui en donner beaucoup plus que ce qui paraît naturel, et de le traiter comme une nouvelle recrue à sa première journée.

Ce qui fait partie de ce contexte :

• Ce que vous cherchez à accomplir, et pourquoi.
• Ce que vous avez déjà essayé, et ce qui s’est passé.
• Vos contraintes : budget, outils, échéances, règles de style.
• Les termes propres à votre entreprise ou à votre domaine, avec leurs définitions.
• La matière brute elle-même : le code, les données, le document.

Dites quoi, pas comment

Les anciens conseils de rédaction de prompts disaient souvent au modèle comment réfléchir : « Tu es un expert. Réfléchis lentement. Dresse d’abord la liste des hypothèses, puis… » Hylak a constaté que l’inverse fonctionnait mieux avec o1 : décrire en détail le résultat voulu et laisser le modèle planifier son propre chemin. Le raisonnement, c’est justement ce que ces modèles sont conçus pour faire.

C’est pourquoi la fin de votre prompt en est la partie la plus importante. Précisez le format, la longueur, ce qu’il faut inclure et ce qu’il faut laisser de côté. Hylak suggère aussi de demander un seul résultat précis par prompt, et le rédacteur en chef de Latent Space ajoute un conseil utile : décrivez ce qui rend un résultat bon ou mauvais, pour que le modèle puisse vérifier son propre travail selon ces critères.

Voici un brief construit de cette façon :

Je dirige un cabinet de tenue de livres de deux personnes qui compte une soixantaine de petites entreprises clientes. Nous envoyons des rappels mensuels par courriel, et environ le tiers des clients téléversent leurs reçus en retard, ce qui repousse notre fermeture de mois après le 10.

Ce que nous avons essayé : un deuxième rappel le 5 (petite amélioration) et des frais de retard (deux clients sont partis, alors nous les avons abandonnés).

Contraintes : aucun nouveau logiciel payant de plus de 30 $ par mois; la plupart des clients ont plus de 50 ans et utilisent le courriel, pas des applications.

Objectif : un plan pour recevoir au moins 80 % des reçus d’ici le 3. Donne-moi trois options classées par effort, chacune avec la première étape que nous ferions lundi prochain et un risque. Une bonne réponse est adaptée à un tout petit cabinet; une mauvaise suppose que nous avons du personnel ou un service informatique.

Remarquez qu’il n’y a ni rôle ni « réfléchis étape par étape ». Il y a beaucoup de mise en situation, un objectif précis et une définition de la réussite.

Les réglages propres à chaque modèle

Chaque famille a ses particularités :

Pour les mathématiques avec DeepSeek-R1, ses concepteurs suggèrent de demander la réponse finale à l’intérieur de \boxed{}, pour qu’elle soit facile à repérer dans une longue réponse.

Quand devriez-vous encore utiliser un modèle de clavardage ordinaire?

Souvent. Les modèles de raisonnement sont plus lents, parfois de plusieurs minutes, et ils peuvent passer beaucoup de temps sur une question qui demande une phrase. Hylak note qu’o1 peut s’égarer dans des dédales de raisonnement sur des tâches très simples. Pour des faits rapides, des échanges informels, du remue-méninges ou la réécriture rapide d’un paragraphe, un modèle de clavardage comme GPT-4o répond plus vite et fait parfaitement l’affaire.

La rédaction est un deuxième cas. Hylak a trouvé o1 faible pour écrire dans une voix ou un style précis, avec une tendance vers un ton universitaire, de rapport. Si vous voulez une introduction chaleureuse pour une infolettre ou un message dans votre propre voix, un modèle de clavardage y arrive généralement avec moins d’effort, et vous pouvez l’orienter d’un échange à l’autre.

Une approche pratique consiste à combiner les deux. Utilisez un modèle de raisonnement pour la réflexion difficile et aux enjeux élevés : le plan, le diagnostic, le code qui doit fonctionner du premier coup. Confiez ensuite son résultat à un modèle de clavardage pour peaufiner la formulation, le raccourcir ou en changer le ton. Choisissez l’outil selon la tâche, pas selon le modèle le plus récent.