Auto-cohérence (self-consistency)
En anglais : Self-consistency
Technique qui génère plusieurs raisonnements indépendants pour une même question, puis retient la réponse finale la plus fréquente parmi eux, afin de fiabiliser le résultat.
Exemple
Pour extraire un montant d’un contrat ambigu, une application interroge le modèle cinq fois et ne valide le chiffre que si au moins quatre réponses concordent ; sinon, le dossier part en revue humaine.
Notions liées
Chaîne de pensée (chain of thought)
IntermédiaireTechnique qui amène un modèle de langage à expliciter des étapes de raisonnement intermédiaires avant sa réponse finale, ce qui améliore souvent les résultats sur les problèmes à plusieurs étapes.
Hallucination
DébutantRéponse produite par un modèle d’IA qui paraît plausible et assurée, mais qui contient des informations fausses, inventées ou non étayées par ses sources.
Humain dans la boucle (human in the loop)
IntermédiairePrincipe de conception qui prévoit une intervention humaine à des étapes clés d’un système d’IA, pour valider, corriger ou refuser une décision avant qu’elle ne produise ses effets.
Modèle de raisonnement
IntermédiaireModèle de langage entraîné à produire un raisonnement intermédiaire, souvent appelé réflexion ou thinking, avant de formuler sa réponse finale, afin de mieux traiter les problèmes complexes.
Température
IntermédiaireParamètre de génération qui règle le degré d’aléa dans le choix des tokens : basse, elle rend les réponses plus prévisibles ; élevée, plus variées et surprenantes.
Arbre de pensées (tree of thoughts)
AvancéMéthode de raisonnement qui fait explorer à un modèle plusieurs pistes intermédiaires en parallèle, les évalue, puis poursuit les plus prometteuses ou revient en arrière face à une impasse.