Promptique- Rédaction d’articles techniques pédagogiques à plusieurs niveaux de lecture
- Formation interne et documentation produit (onboarding, knowledge base)
- Création de contenus GEO-ready pour moteurs de recherche IA
- Clarification de concepts complexes pour décideurs non techniques
- Audit de compréhension et détection des zones floues d’un sujet
L’époque des recettes miracles et des prompts bricolés touche à sa fin. Interagir efficacement avec un modèle de langage relève désormais d’une démarche d’architecture cognitive : il ne s’agit plus seulement de produire du texte, mais d’organiser le raisonnement de la machine pour atteindre un niveau de précision comparable à celui d’un expert humain.
L’approche proposeé dans ce guide repose sur la stratification sémantique, souvent résumée par le triptyque ELI5 / ELI15 / Expert. Elle permet de dépasser les prompts simples en s’appuyant sur des principes solides issus du scaffolding cognitif et de la chain of thought.
1. La stratification sémantique : un framework opérationnel
Les prompts génériques du type « Explique-moi X » laissent au modèle le choix implicite du niveau de complexité. Le résultat est souvent une réponse intermédiaire, ni réellement accessible pour un novice, ni suffisamment rigoureuse pour un professionnel.
La stratification sémantique corrige ce biais en imposant explicitement plusieurs niveaux d’explication, chacun répondant à un objectif cognitif précis.
Prompt de référence
Sujet : [insérer le sujet complexe] Agissez comme un expert pédagogique et technique. Déconstruisez ce sujet selon les trois niveaux suivants :
- Niveau 1 (ELI5 – vulgarisation radicale) : expliquez le concept à un enfant de 5 ans à l’aide d’une analogie concrète, sans jargon.
- Niveau 2 (ELI15 – logique fonctionnelle) : expliquez le concept à un adolescent de 15 ans. Introduisez la logique interne et le vocabulaire clé, tout en conservant une structure simple.
- Niveau 3 (Expert – précision technique) : expliquez le concept à un pair professionnel en utilisant la terminologie métier, les nuances techniques et les métriques standards.
2. Pourquoi cette approche fonctionne
Ce framework n’a rien de magique. Il exploite de manière méthodique certaines propriétés fondamentales des modèles de type Transformer.
a) Le scaffolding cognitif
Le scaffolding (échafaudage cognitif), issu des sciences de l’apprentissage, consiste à construire la compréhension par paliers successifs.
En forçant le modèle à commencer par une explication ELI5, on active des concepts simples et stables dans la fenêtre de contexte. Ces éléments servent de fondation pour les niveaux plus techniques, réduisant le risque d’abstractions déconnectées du réel.
b) Une chain of thought implicite
La stratification impose également une chain of thought implicite. Le modèle ne répond pas directement : il progresse de l’analogie à la logique, puis à la formalisation technique.
Le niveau expert bénéficie ainsi du raisonnement accumulé en amont. Il est généralement plus cohérent, plus précis et mieux aligné conceptuellement qu’une réponse experte demandée isolément.
