Je suppose que vous, Golems, n'utilisez qu'une seule IA afin de demander une information, supposant qu'elle est totalement neutre et non biaisée
Problème étant qu'une IA est forcément biaisée, ici le principe va être de combiner plusieurs deep research provenant de plusieurs IA, puis d'en synthétiser le contenu
Phase 1 : Le Prompt Initial
Objectif : Formuler la demande de base avec les contraintes essentielles.
Comment faire :
Rédiger une requête courte contenant les informations non négociables (peu importe l'IA, elle saura le faire)
- Produit : L'objet de la recherche.
- Contraintes : Budget, couleur, caractéristiques obligatoires.
- Format de sortie : La forme que doit prendre la réponse (un classement, un tableau, etc.).
Exemple concret :
"Je cherche une souris sans-fil pour un usage bureautique et un peu de jeu. Pour droitier. Budget maximum 70€. Trouve-moi un classement des 10 meilleurs modèles."
Phase 2 : La Demande de Clarification
Objectif : Obliger l'IA à poser des questions pour affiner le besoin.
Comment faire :
Après le prompt initial, donner l'instruction suivante.
- L'instruction clé : "Pose-moi des QCM pour mieux comprendre ma demande."
- L'IA va générer des questions sur vos priorités (Autonomie vs Poids ?), votre usage (Type de jeux ?), etc.
- Répondez aux questions. L'IA possède maintenant des données précises sur vos attentes.
Phase 3 : Le Prompt Détaillé
Objectif : Générer un prompt structuré qui servira de base pour la recherche.
Comment faire :
Après avoir répondu aux QCM, donnez cette nouvelle instruction.
- L'instruction clé : "Refais le prompt afin que je l'envoie à un LLM de type deep research."
- L'IA va produire un prompt complet intégrant vos réponses, vos priorités et des critères d'analyse. Ce prompt est l'outil de travail pour la suite.
Phase 4 : La Génération de Rapports Multiples
Objectif : Obtenir plusieurs analyses indépendantes pour croiser les résultats et éviter les erreurs.
Comment faire :
- Prenez le prompt détaillé généré à la phase 3 (généralement il sera plutôt long)
- Soumettez le à plusieurs IA de Deep Research (ChatGPT, Gemini Deep Research, Grok 4, Perplexity avec le mode "deep research", voire d'autres si j'en ai oublié)
Phase 5 : La Synthèse Finale
Objectif : Consolider toutes les informations en un seul classement final et argumenté.
Comment faire :
- Rassemblez le contenu des 3-4 rapports.
- Donnez-les tous à l'IA (un bon modèle de préférence) dans une nouvelle conversation.
- L'instruction clé : "Voici [X] rapports. Analyse-les, croise les informations, identifie les produits récurrents et les contradictions. Ensuite, établis un classement final de [Y] produits. Justifie chaque position en te basant sur la synthèse des documents."
Phase 6 : Le Contrôle Qualité
Objectif : Évaluer la pertinence des rapports générés pour optimiser vos futures requêtes.
Comment faire :
- Après avoir reçu le classement final, posez une dernière question.
- L'instruction clé : "Parmi les [X] rapports que je t'ai fournis, classe-les du plus au moins pertinent. Justifie ce classement."
- La réponse vous aidera à comprendre ce qui constitue une analyse de qualité de la part de l'IA. 
Problème étant qu'une IA est forcément biaisée, ici le principe va être de combiner plusieurs deep research provenant de plusieurs IA, puis d'en synthétiser le contenu
Phase 1 : Le Prompt Initial
Objectif : Formuler la demande de base avec les contraintes essentielles.
Comment faire :
Rédiger une requête courte contenant les informations non négociables (peu importe l'IA, elle saura le faire)
- Produit : L'objet de la recherche.
- Contraintes : Budget, couleur, caractéristiques obligatoires.
- Format de sortie : La forme que doit prendre la réponse (un classement, un tableau, etc.).
Exemple concret :
"Je cherche une souris sans-fil pour un usage bureautique et un peu de jeu. Pour droitier. Budget maximum 70€. Trouve-moi un classement des 10 meilleurs modèles."
Phase 2 : La Demande de Clarification
Objectif : Obliger l'IA à poser des questions pour affiner le besoin.
Comment faire :
Après le prompt initial, donner l'instruction suivante.
- L'instruction clé : "Pose-moi des QCM pour mieux comprendre ma demande."
- L'IA va générer des questions sur vos priorités (Autonomie vs Poids ?), votre usage (Type de jeux ?), etc.
- Répondez aux questions. L'IA possède maintenant des données précises sur vos attentes.
Phase 3 : Le Prompt Détaillé
Objectif : Générer un prompt structuré qui servira de base pour la recherche.
Comment faire :
Après avoir répondu aux QCM, donnez cette nouvelle instruction.
- L'instruction clé : "Refais le prompt afin que je l'envoie à un LLM de type deep research."
- L'IA va produire un prompt complet intégrant vos réponses, vos priorités et des critères d'analyse. Ce prompt est l'outil de travail pour la suite.
Phase 4 : La Génération de Rapports Multiples
Objectif : Obtenir plusieurs analyses indépendantes pour croiser les résultats et éviter les erreurs.
Comment faire :
- Prenez le prompt détaillé généré à la phase 3 (généralement il sera plutôt long)
- Soumettez le à plusieurs IA de Deep Research (ChatGPT, Gemini Deep Research, Grok 4, Perplexity avec le mode "deep research", voire d'autres si j'en ai oublié)
Phase 5 : La Synthèse Finale
Objectif : Consolider toutes les informations en un seul classement final et argumenté.
Comment faire :
- Rassemblez le contenu des 3-4 rapports.
- Donnez-les tous à l'IA (un bon modèle de préférence) dans une nouvelle conversation.
- L'instruction clé : "Voici [X] rapports. Analyse-les, croise les informations, identifie les produits récurrents et les contradictions. Ensuite, établis un classement final de [Y] produits. Justifie chaque position en te basant sur la synthèse des documents."
Phase 6 : Le Contrôle Qualité
Objectif : Évaluer la pertinence des rapports générés pour optimiser vos futures requêtes.
Comment faire :
- Après avoir reçu le classement final, posez une dernière question.
- L'instruction clé : "Parmi les [X] rapports que je t'ai fournis, classe-les du plus au moins pertinent. Justifie ce classement."
- La réponse vous aidera à comprendre ce qui constitue une analyse de qualité de la part de l'IA.
ChatGPT, tu peux faire un TL:DR, j'ai rien compris.
"C’est une méthode pour demander la même recherche à plusieurs IA, puis comparer et mélanger leurs réponses pour avoir un résultat plus sûr.
C’est utile pour des gros choix importants, mais trop long à faire pour des recherches simples."
Ok, mais j'ai pas le temps moi quand je tape le nom d'une OnlyFans
"C’est une méthode pour demander la même recherche à plusieurs IA, puis comparer et mélanger leurs réponses pour avoir un résultat plus sûr.
C’est utile pour des gros choix importants, mais trop long à faire pour des recherches simples."
Ok, mais j'ai pas le temps moi quand je tape le nom d'une OnlyFans