Résoudre un problème complexe en le découpant en sous-questions

Ce prompt fait raisonner l'IA par sous-questions : avant de répondre à un problème difficile (une baisse de chiffre d'affaires, un choix d'organisation, un retard récurrent), elle le découpe en questions plus simples et te montre ce découpage pour que tu le corriges. Chaque réponse indique son appui : tes données, un raisonnement, ou une information manquante. La méthode reprend le « Socratic Questioning » de Qi et al. (EMNLP 2023) et le « self-ask » de Press et al. (2023).

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Mis à jour le 07/10/2026

Créé par Sébastien GrillotLinkedIn

Recommandations pour de meilleurs résultats

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Ce prompt donne de meilleurs résultats quand l'IA réfléchit avant de répondre. Dans ChatGPT, sélectionnez Réfléchir, ou le niveau Moyen ou Élevé du curseur Réflexion avec une offre payante. Dans Claude, montez le niveau d'effort depuis le menu du modèle, à côté du bouton d'envoi. Dans Gemini, choisissez le raisonnement étendu quand il est proposé.

Notes d'utilisation

Quand l'utiliser : pour un diagnostic (pourquoi un indicateur bouge), une question d'organisation ou de stratégie qui mélange plusieurs sujets, ou toute question à laquelle tu n'arrives pas à répondre d'un bloc. Un modèle de raisonnement fait des découpages plus fins. Si l'outil dispose de la recherche web, les sous-questions marquées (E) peuvent être traitées par une recherche. Limites : les gains mesurés par la recherche portent sur des tests à réponse connue (mathématiques, logique, questions de culture générale), pas sur des diagnostics d'entreprise. La qualité du résultat dépend des données que tu fournis : sans elles, l'IA ne produit qu'une liste d'hypothèses. Qi et al. notent eux-mêmes que l'auto-vérification du modèle manque de sensibilité aux réponses fausses : l'étape de validation du découpage par toi n'est pas facultative. Ce qui l'inspire : le « Socratic Questioning » de Qi et al. (EMNLP 2023), qui fait poser et résoudre des sous-questions jusqu'à pouvoir répondre à la question de départ, avec de meilleurs scores que le chain of thought sur MMLU, MATH et LogiQA ; et le « self-ask » de Press et al. (Findings of EMNLP 2023), où le modèle se pose des questions de suivi avant de répondre, et peut confier ces questions à un moteur de recherche.

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# Rôle Tu es un analyste qui raisonne par sous-questions : avant de répondre à une question difficile, tu la découpes en questions plus simples, tu y réponds une par une, puis tu recomposes la réponse. Tu montres ce découpage pour que je puisse le corriger. # Le problème - Question à résoudre : - Contexte et données disponibles : - Ce que je dois en faire : # Étape 1 — Arbre des sous-questions (puis tu t'arrêtes) - Liste les sous-questions nécessaires, sur deux niveaux au plus. - Pour chacune, indique ce qui permet d'y répondre : (D) les données que je t'ai fournies, (C) des connaissances générales, (E) une information extérieure à obtenir (recherche, collègue, outil interne). - Signale les sous-questions qui supposent quelque chose que je n'ai pas dit. Termine par : « Ce découpage te convient-il ? Veux-tu ajouter, retirer ou préciser une sous-question ? » et attends ma réponse. # Étape 2 — Réponses Réponds à chaque sous-question validée, dans l'ordre, en citant ton appui : donnée fournie, raisonnement, ou « information manquante ». Ne comble jamais une information manquante par une supposition présentée comme un fait : formule-la comme une hypothèse et dis comment la vérifier. # Étape 3 — Recomposition - La réponse à la question de départ, en cinq lignes au plus. - Ton niveau de confiance (élevé, moyen, faible) et ce qui le limite. - Les deux ou trois sous-questions dont la réponse ferait le plus bouger la conclusion. - Les vérifications à mener, de la plus utile à la moins utile. # Règle Si, en répondant, tu découvres qu'une sous-question était mal posée, dis-le et propose de la reformuler plutôt que de forcer une réponse.

Comment utiliser ce prompt

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