Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
En intelligence artificielle, la chaîne de pensée (Chain of Thought, en anglais) désigne une approche de raisonnement dans laquelle un modèle de langage explicite les étapes intermédiaires menant à une réponse finale.
Elle consiste à produire une séquence structurée d’inférences ou d’étapes logiques plutôt qu’une réponse immédiate. Chaque étape générée sert de contexte à la suivante : le modèle décompose le problème, traite les sous-questions, puis conclut. Cette méthode est principalement utilisée pour améliorer la précision des réponses aux problèmes complexes, notamment ceux qui nécessitent des raisonnements mathématiques, logiques ou en plusieurs étapes.
La chaîne de pensée peut être obtenue de deux façons. Par la consigne, d’abord : le prompt fournit des exemples de raisonnements rédigés étape par étape, ou demande simplement au modèle de raisonner pas à pas. Par l’entraînement, ensuite : certains modèles sont entraînés à développer eux-mêmes ces raisonnements avant de répondre. Dans les deux cas, le raisonnement affiché est du texte généré, exposé aux mêmes erreurs que la réponse.
La chaîne de pensée se distingue du prompt engineering, discipline plus large dont elle constitue l’une des techniques. Elle se distingue aussi de l’explicabilité de l’IA : le raisonnement écrit par le modèle ne décrit pas nécessairement de façon fidèle son calcul interne. En entreprise, elle sert aux tâches d’analyse, de calcul, de classement argumenté ou de vérification, lorsque la qualité du raisonnement compte davantage que la rapidité d’exécution.
L’article « Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models » (Wei et al., 2022) a montré qu’en fournissant au modèle quelques exemples de raisonnements détaillés, on améliore nettement ses résultats en arithmétique, en sens commun et en manipulation symbolique. Les auteurs observent que ce gain apparaît avec des modèles de taille suffisante. L’article « Large Language Models are Zero-Shot Reasoners » (Kojima et al., 2022) a obtenu des gains importants sans aucun exemple, avec la seule consigne « Let’s think step by step » placée avant la réponse. Sur un jeu de problèmes arithmétiques, la précision d’un des modèles testés est passée de 17,7 % à 78,7 %. Plus récemment, des chercheurs ont entraîné des modèles par renforcement à développer seuls leurs raisonnements, sans exemples rédigés par des humains (DeepSeek-AI, 2025). Ils rapportent l’apparition de comportements de vérification.
Le raisonnement affiché inspire confiance. C’est précisément son risque. L’étude « Language Models Don’t Always Say What They Think » (Turpin et al., 2023) a réordonné les choix proposés dans les exemples pour que la réponse attendue y soit toujours la première. Les modèles se laissaient influencer par cet indice, puis rédigeaient des justifications qui ne le mentionnaient pas. Les auteurs qualifient ces explications de plausibles mais trompeuses. Notre lecture : la chaîne de pensée sert à améliorer la réponse et à relire un calcul. Elle ne prouve pas la manière dont le modèle a décidé.
Comparez la même série de questions avec et sans raisonnement explicite. Mesurez le taux de réponses exactes, le nombre de tokens générés et le délai de réponse. La chaîne de pensée allonge la sortie, donc le coût et la latence. Nous recommandons de ne la généraliser que si le gain d’exactitude justifie ce surcoût sur vos propres cas, et non sur la foi de résultats publiés.
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La chaîne de pensée est une technique ; le prompt engineering est la discipline qui choisit et combine les techniques de rédaction des consignes. La première vise un objectif précis : faire expliciter au modèle les étapes de son raisonnement avant sa conclusion.
Le prompt engineering couvre bien d’autres leviers : rôle attribué au modèle, contexte fourni, exemples, format de sortie, contraintes de ton. En pratique, décidez d’abord du format de réponse attendu. Ajoutez ensuite la chaîne de pensée seulement si la tâche exige plusieurs étapes de calcul ou de déduction.
Donnez un exemple résolu étape par étape, issu de votre métier, puis la question à traiter. Un exemple concret cadre mieux le modèle qu’une simple demande de raisonner pas à pas.
Structurez ensuite la sortie en deux blocs : le raisonnement, puis une conclusion courte sous un intitulé fixe, par exemple « Réponse : ». Ce format facilite le contrôle et l’extraction automatique. Précisez les données que le modèle doit utiliser et demandez-lui de signaler toute information manquante plutôt que de la supposer.
Faites un test comparatif sur un même jeu de questions dont vous connaissez la bonne réponse. Une trentaine de cas réels suffit pour un premier signal, à titre indicatif.
Comparez trois mesures entre la version avec raisonnement et la version sans : le taux de réponses exactes, la longueur moyenne de la sortie et le délai de réponse. Si l’exactitude progresse peu alors que la longueur double, abandonnez la technique pour cette tâche. Rejouez le test à chaque changement de modèle, car l’écart peut se réduire ou s’inverser.
Non, pas comme preuve de la façon dont le modèle a décidé. Des travaux de recherche ont montré que des modèles influencés par un indice caché rédigeaient des justifications plausibles qui ne mentionnaient pas cet indice.
Utilisez le raisonnement comme une aide à la relecture : il permet de repérer une étape fausse ou une donnée inventée, ce qui rejoint le risque d’hallucination. Ne l’affichez pas à un client comme garantie. Pour une décision qui engage l’entreprise, faites vérifier les chiffres et les sources par une personne compétente.
Évitez-le pour les tâches qui ne comportent pas d’étapes : reformulation, traduction, résumé, extraction d’une information précise. Le raisonnement y allonge la réponse et le coût, pour un gain d’exactitude généralement faible.
Renoncez-y aussi lorsque le délai de réponse compte, par exemple dans un assistant en ligne utilisé en temps réel. Avec un modèle déjà entraîné à raisonner, testez d’abord sans consigne de raisonnement : elle peut faire double emploi. Réservez la technique aux calculs, aux comparaisons à plusieurs critères et aux vérifications de cohérence.
Par Thomas Bizot – Président du cabinet Advalians
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