// Classified_Document // Level_Intermédiaire • 8 h
Module 3 — Analyser le raisonnement et la Chain-of-Thought
"Initiez les LLMs à raisonner étape par étape grâce aux techniques Chain-of-Thought et Self-Consistency pour des résultats robustes."
⚠ System_Analysis:Améliore la fiabilité sur les cas où une simple génération textuelle induit des erreurs logiques ou numériques.
Target_Objectives.jsonREAD_ONLY
01Décomposer une tâche complexe en étapes logiques dans un prompt
02Appliquer les techniques Chain-of-Thought et Self-Consistency
03Évaluer la cohérence du raisonnement généré
Directory_Structure
CHAPTER_01
Pourquoi les LLMs se trompent sans structure guidée.
CHAPTER_02
Construire un prompt avec étapes explicites (CoT, Self-Consistency).
CHAPTER_03
Atelier : vérificateur de raisonnement avec règle métier.
CHAPTER_04
Techniques d'auto-vérification par prompting.
Capabilities_Matrix
Structurer un prompt orienté raisonnement multi-étapes.Diagnostiquer les erreurs de raisonnement d'un LLM.Mettre en place des garde-fous de cohérence logique.