Vérifier une affirmation avec un arbre maïeutique d'explications
Ce prompt fait vérifier une affirmation, un chiffre ou une réponse d'IA en obligeant le modèle à construire la meilleure explication pour et contre, à interroger chacune, puis à chercher la source qui tranche. Il s'inspire du « Maieutic Prompting » (Jung et al., EMNLP 2022) et de la « Chain-of-Verification » (Dhuliawala et al., Findings of ACL 2024). Le verdict sépare ce qui est établi par une source de ce qui est seulement plausible, et te donne une formulation prudente à reprendre.
Recommandations pour de meilleurs résultats
Activez le mode raisonnement
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.
Activez la recherche web
Ce prompt a besoin d'informations à jour : demandez à votre IA de chercher sur le web, puis ouvrez les sources qu'elle cite pour vérifier leur date. Dans ChatGPT, ouvrez Afficher tous les outils, puis Rechercher. Dans Claude, ouvrez le bouton +, puis Recherche web ; si l'option n'apparaît pas, Claude cherche de lui-même quand c'est utile.
Notes d'utilisation
Quand l'utiliser : avant de reprendre un chiffre dans une présentation, de publier une affirmation, ou quand une réponse d'IA te paraît trop belle. À lancer de préférence avec un modèle de raisonnement et la recherche web activée. Limites : sans accès au web, le modèle ne peut que raisonner sur ce qu'il croit savoir, et Huang et al. (ICLR 2024) montrent qu'un modèle qui se corrige sans retour externe ne gagne pas en justesse de raisonnement. Ouvre toi-même les URL données : un modèle peut citer une page qui n'existe pas ou qui ne dit pas ce qu'il lui prête. Ce qui l'inspire : le « Maieutic Prompting » de Jung et al. (EMNLP 2022) fait générer des explications pour « vrai » et pour « faux », les interroge récursivement, puis retient l'ensemble le plus cohérent ; sur des questions vrai/faux de sens commun, la méthode atteint jusqu'à 20 % de précision de plus que les méthodes de prompting comparées. Mais elle s'appuie sur un vérificateur logique et un solveur (MAX-SAT) qu'un prompt ne reproduit pas : ce prompt n'en garde que la structure. La « Chain-of-Verification » de Dhuliawala et al. (Findings of ACL 2024) réduit les hallucinations en faisant poser puis répondre séparément à des questions de vérification ; dans une seule conversation, cette séparation n'est que partielle.
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