La chaîne de pensée en IA constitue une avancée majeure dans le domaine du traitement du langage naturel, en particulier pour les modèles génératifs. Plutôt que de fournir une réponse directe à une question posée, le modèle est guidé à « réfléchir à haute voix » en déroulant ses raisonnements étape par étape. Cette technique tire parti du fait que les grands modèles de langage (LLMs) peuvent mieux résoudre des tâches complexes lorsqu’ils sont amenés à décomposer le problème en segments logiques. Elle est notamment efficace dans les domaines du calcul, de la résolution d’énigmes, des déductions logiques ou encore de l’analyse critique. Sur le plan opérationnel, cela se traduit souvent par une consigne explicite dans l’invite (prompt) — par exemple, en ajoutant « Explique ton raisonnement étape par étape » — ce qui active ce mode de fonctionnement. Le principal avantage réside dans l’amélioration de la justesse des résultats, car la verbalisation intermédiaire permet d’identifier et de corriger d’éventuelles erreurs de logique ou de formulation. Cela rend également le processus décisionnel plus transparent et interprétable pour l’utilisateur final, renforçant la confiance dans le système. Toutefois, cette approche implique un coût computationnel plus élevé, car la génération d’une chaîne de pensée est plus longue qu’une réponse directe. En outre, elle suppose que le modèle dispose de capacités suffisantes pour raisonner de façon cohérente et maintenir un fil logique pertinent tout au long du raisonnement. En résumé, la chaîne de pensée est un levier stratégique pour développer des IA plus explicables, pédagogiques et fiables, en particulier dans les contextes où la qualité du raisonnement prévaut sur la rapidité d’exécution.