Schéma 3 sur 10
Donnez au modèle un moyen de se vérifier
La boucle par défaut : le modèle génère, vous trouvez le bug, vous relancez. L’amélioration : lui donner de quoi vérifier son travail avant qu’il ne vous parvienne.
Donnez un test ou une checklist pour que le modèle corrige ses erreurs d’abord.
La vérification autonome, c’est donner au modèle un moyen explicite de juger sa sortie : une checklist, des critères de réussite, des cas de test, ou l’instruction de se relire face aux exigences avant de répondre.
Pourquoi c’est vrai
Chaque tour de « non, je voulais ceci » coûte du temps et des tokens. Si le modèle vérifie d’abord face à des critères clairs, beaucoup de tours disparaissent. Les critères doivent être concrets et vérifiables, pas « fais bien ».
Comment faire
Énoncez les critères de réussite dans le prompt, puis demandez au modèle de comparer son brouillon avant la réponse finale.
« Écris une fonction pour valider les e-mails. »
« Écris une fonction de validation d’e-mails. Elle doit : rejeter les adresses sans @, gérer une entrée vide, et inclure trois cas de test. Avant de répondre, confirme chaque exigence. »
Exemple à copier
Task: write a function that converts a date string to ISO format.
Requirements (check each before answering):
1. Handles "DD/MM/YYYY" and "MM-DD-YYYY".
2. Returns null for invalid input instead of throwing.
3. Includes 3 test cases covering valid, invalid, and empty input.
Before giving the final code, list each requirement and confirm it is satisfied. If any is not, fix it first.Quand c’est utile
- Code, données et tout ce qui a des critères objectifs
- Tâches où vous relancez pour corriger les mêmes manques
- Sorties devant respecter une checklist ou un format fixe
Quand l’éviter
- Travail créatif subjectif sans critères vérifiables
- Très petites tâches où l’auto-vérification ajoute plus de texte que de valeur
Erreurs fréquentes
- Demander du « bon » sans critères concrets à vérifier
- Oublier de laisser le modèle corriger ce que sa vérification a trouvé
- Confondre relecture visible et vrai test (lancez le test si possible)
Questions fréquentes
Comment empêcher l’IA de répéter les mêmes erreurs ?
Donnez des critères de réussite concrets dans le prompt et demandez-lui de comparer son brouillon à chacun avant de répondre, puis de corriger ce qui échoue.