Découvrez les techniques de formulation de requêtes, organisées par niveaux de complexité. Adoptez une approche stratégique où la rédactique, les méta-requêtes et les giga-requêtes jouent un rôle clé pour optimiser l'efficacité de l'IA dans votre entreprise.

La rédactique : affinez vos requêtes pour une meilleure clarté et une pertinence maximales. Des demandes bien formulées génèrent des résultats précis et adaptés à vos besoins opérationnels.

Les méta-requêtes : allez plus loin en intégrant une réflexion sur le contexte global de la demande. Combinez plusieurs niveaux d’expertise pour des réponses nuancées et adaptées à divers départements de l'entreprise.

Les giga-requêtes : mobilisez des scénarios complexes et des outils interactifs pour résoudre des problématiques larges et améliorer la prise de décision stratégique.

Niveau Débutant ↔ Rédactique

La rédactique consiste à structurer des requêtes simples, claires et efficaces pour obtenir des réponses directes et précises, adaptées aux tâches quotidiennes de chaque département.

Requête simple (Zero-shot learning)

L'approche la plus directe pour formuler une demande.

Exemple : « Génère un rapport sur les ventes du dernier trimestre. »

Requête avec exemples (Few-shot learning)

Utilisation d'exemples concrets pour guider l'IA.

Exemple : « Voici une description de poste. Rédige une description similaire pour un poste de gestionnaire de projet. »

Note : Ne pas oublier de fournir la description de poste à l'IA.

Requête par analogie (Analogy prompt)

Utilisation de comparaisons familières pour expliquer des concepts.

Exemple : « Explique le principe d'un bilan comptable en utilisant des analogies pour en augmenter la compréhension. »

Note : Vous pouvez utiliser ce modèle de requête avec d'autres figures de styles (à la place des analogies) : métaphores, exemples, allégories, personnifications, etc.

Requête par étapes (Chain-of-thought)

Décomposition d'un problème en étapes logiques.

Exemple : « Explique étape par étape comment effectuer une analyse SWOT. »

Requête de simulation simple (Basic simulation prompt)

Création de scénarios d'apprentissage basiques.

Exemple : « Crée un scénario simple de négociation avec un client difficile. »

Requête multi-niveaux (Multi-level prompt)

Adaptation de l'explication selon différents niveaux de compréhension.

Exemple : « Explique le concept de retour sur investissement (ROI) pour : 1) un stagiaire, 2) un gestionnaire de projet, 3) un directeur financier. »

Méthode des « Avantages / Inconvénients» (Pros and cons method)

L'objectif principal de cette méthode est d’encourager une évaluation critique approfondie, permettant ainsi de :

  • Faciliter la prise de décision : en guidant vers un choix éclairé et bien réfléchi.
  • Renforcer l’analyse : en évaluant les options de manière objective et approfondie.
  • Clarifier la réflexion : en structurant les idées pour mieux cerner et définir le problème.
  • Enrichir les perspectives : en obtenant des avis équilibrés et une vision globale de la situation.

Exemple :

« Je travaille sur le lancement d'un nouveau produit. Pourrais-tu me donner quelques pistes pour le mettre en marché et les placer dans un tableau comparatif avec deux colonnes intitulées « Avantages » et « Inconvénients » ? »

Note : Afin d'optimiser la pertinence de la réponse de l’IA, il est recommandé d’inclure le nom, une description détaillée et les spécificités de votre nouveau produit dans votre requête. Vous pourriez également demander à l’IA d’ajouter une colonne intitulée « Exemples concrets » afin d'illustrer chaque idée par des situations réalistes et adaptées au contexte. Cela permettra de renforcer l'intérêt et l'applicabilité des propositions fournies.

Méthode de l'arborescence de requêtes

Vous pouvez aussi utiliser plusieurs requêtes dans une seule et même requête. Et pour chacune des requêtes vous pouvez utiliser une méthode difrérente ou non.

Exemple :

« Je travaille sur le lancement d'un nouveau produit. Pourrais-tu me donner quelques pistes pour le mettre en marché et les placer dans un tableau comparatif avec deux colonnes intitulées « Avantages » et « Inconvénients » ? Par la suite, classer les éléments de ce tableau selon les méthodes les plus avantageuses. »

Note : Dans cette requête, nous avons choisi de reprendre la requête des « Avantages / Inconvénients » et nous avons ajoutée une requête simple (la partie en gras) à la suite.

Niveau Intermédiaire ↔ Méta-requêtes

Les méta-requêtes nécessitent une réflexion approfondie sur le contexte et les objectifs sous-jacents des requêtes. Elles exigent également une structuration rigoureuse des éléments de la requête, tout en intégrant plusieurs dimensions ou perspectives pour une analyse plus complète.

Par exemple, des requêtes simples telles que « Corrige ce texte », « Améliore ce texte » ou « Analyse ce texte » offrent un point de départ basique. Cependant, ces requêtes peuvent être enrichies pour atteindre un niveau intermédiaire, voire avancé, en approfondissant le contexte et en intégrant des perspectives variées.

Ainsi, pour transformer des requêtes simples en méta-requêtes, voici quelques exemples :

  • Requête enrichie à partir de « Analyse ce texte » :
    « Analyse ce texte en identifiant les incohérences logiques et les omissions. Reformule-le ensuite pour le rendre plus percutant pour un public de gestionnaires, tout en respectant son ton initial. Propose plusieurs versions reformulées et évalue les avantages et inconvénients de chacune. »

  • Requête enrichie à partir de « Améliore ce texte » :
    « Propose une amélioration de ce texte en explorant trois styles rédactionnels différents : formel pour un rapport, persuasif pour un courriel de vente, et informatif pour une présentation. Associe un public cible pertinent à chacun des styles et explique pourquoi et dans quel contexte chacun d'eux est approprié. »

Dans cette vidéo de 18 minutes et 44 secondes, découvrez une méthode de création d'une méta-requête grâce à la collaboration de plusieurs modèles linguistiques (LLM). Cette approche vous permettra de mesurer la complexité associée à ces techniques avancées.

Pour aller plus loin, consulter la référence LARGE LANGUAGE MODELS AS OPTIMIZERS

L'utilisation de méta-requêtes par un utilisateur reflète une démarche proactive visant à anticiper les résultats, à intégrer différents angles d'analyse (linguistiques, stylistiques, fonctionnels) et à orienter l'IA vers une réponse parfaitement adaptée au contexte. Cette approche peut également aboutir à la génération de plusieurs réponses, que l'utilisateur évalue et sélectionne selon ses besoins spécifiques.

Une telle pratique requiert une maîtrise des outils, une capacité à structurer les requêtes de manière à exploiter pleinement le potentiel de l'IA, ainsi qu'une aptitude à évaluer les réponses générées en fonction d’objectifs variés et parfois complexes.

Reformulation systématique (Rephrasing)

Demander à l'IA de reformuler elle-même une requête pour obtenir des perspectives différentes.

Exemple : « Optimise la requête suivante : « Crée un plan marketing pour un nouveau produit. » »

Note : Une fois que l'IA aura répondu par une requête optimisée, révisez-la, copiez cette nouvelle version et collez-la dans une nouvelle conversation et comparez les résultats obtenus entre la requête initiale et la méta-requête résultante.

Requête guidée par cadre détaillé

Structuration d’une requête en fournissant des informations précises pour guider l’IA dans une tâche complexe, en précisant le rôle, les tâches, le contexte, des exemples, le format et le ton attendu.

Exemple : Crée un rapport sur les tendances du marché pour notre secteur en tenant compte des caractéristiques suivantes :

  • Rôle : Analyste de marché.
  • Tâches : Analyser les données de ventes, identifier les tendances émergentes, évaluer la concurrence.
  • Contexte : Présentation à la direction.
  • Exemples : Fournir des exemples de rapports pertinents.
  • Format : Rapport détaillé avec graphiques.
  • Ton : Professionnel et précis.
Méthode de la tempête d’idées (Brainstorming)

Cette méthode structurée aide à clarifier les idées et à obtenir des réponses pertinentes de l’IA en répondant à des questions essentielles. Elle est particulièrement utile lorsque les réponses de l’IA ne correspondent pas aux attentes, car elle pousse l’utilisateur à préciser les éléments clés d’une requête efficace en se posant toute sorte de question.

Étapes :

  • Contexte : Définir le cadre général de la tâche (ex. : campagne marketing).
  • Pourquoi : Identifier les objectifs (ex. : augmenter les ventes).
  • Quoi : Déterminer l’action spécifique à réaliser (ex. : création de contenu).
  • Pour qui : Identifier les destinataires (ex. : clients cibles).
  • Où : Préciser le lieu ou le contexte (ex. : réseaux sociaux).
  • Quand : Définir la fréquence ou le moment (ex. : chaque semaine).
  • Comment : Décrire les étapes ou méthodes (ex. : publication de posts).
  • Ressources et contraintes : Lister les outils, le temps ou autres limites.

Exemple :

« Choisissez une tâche de votre entreprise, comme la planification d'une campagne marketing. Répondez aux questions clés pour structurer votre demande, puis envoyez-la à l’IA. »

Méthode des 3 Pourquoi (3 P)

La méthode des 3 P est une approche simple mais puissante pour affiner votre compréhension du problème et formuler des requêtes plus efficaces. En posant la question "Pourquoi ?" à plusieurs reprises, vous creusez au-delà de la surface et identifiez les raisons fondamentales de votre demande.

Étapes :

  1. Énoncer la requête initiale : Décrivez votre demande de manière générale.
  2. Premier "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi cette requête est formulée.
  3. Deuxième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi la première réponse est importante.
  4. Troisième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi la deuxième réponse est importante.
  5. Analyse et Formulation : Analysez les réponses pour identifier les éléments clés. Utilisez ces éléments pour formuler une requête précise à l'IA.

Exemple :

Requête intitiale : Je travaille sur une campagne marketing pour un nouveau produit. Pourrais-tu me donner quelques pistes ?

Une fois la réponse donnée par l'IA :

Pourquoi 1 : Pourquoi chacune de tes idées est pertinente pour notre public cible (classe-les en ordre chronologique de la plus pertinente à la moins pertinente) ?

Pourquoi 2 : Pourquoi chacune de tes idées est importantes pour atteindre notre objectif de ventes (classe-les en ordre chronologique d'importance du plus important vers le moins important) ?

Pourquoi 3 : Pourquoi chacune de tes idées est facile à mettre en œuvre (classe-les en ordre chronologique de facilité de la plus facile à la moins facile) ?

Niveau avancé ↔ Giga-requêtes

Les giga-requêtes représentent le niveau le plus avancé de la formulation de requêtes à l'IA. Elles se distinguent par leur ambition de résoudre des problèmes complexes à travers des scénarios globaux, interactifs et souvent collaboratifs. Contrairement aux requêtes plus simples, une giga-requête ne vise pas seulement la production de texte, mais la création d'expériences d'apprentissage complètes, de simulations interactives et d'outils d'analyse. La réalisation de giga-requêtes nécessite une planification rigoureuse et une décomposition du problème en sous-tâches interconnectées.

En raison de leur complexité, les giga-requêtes sont souvent plus longues à mettre en œuvre et demandent une plus grande itération. Cependant, les résultats qu'elles offrent sont beaucoup plus puissants et permettent d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans l'entreprise.

Caractéristiques principales d'une giga-requête :

  • Interactivité et collaboration : Elles incitent l'IA à simuler des interactions complexes, à créer des outils interactifs ou des activités collaboratives, et pas seulement à produire du contenu statique.
  • Contenu multidimensionnel : Elles visent la production de différents types de contenu (texte, feuilles de calcul, présentations, simulations) connectés entre eux dans un scénario cohérent.
  • Planification de scénarios complexes : Elles incluent une logique de progression, par exemple, la création d'un processus de formation complet ou d'une analyse de marché progressive.
  • Gestion de données : Elles peuvent gérer de grandes quantités de données, les analyser et les synthétiser en vue d'une action (prévision, diagnostic, etc.).
  • Personnalisation : Elles sont capables d'adapter le contenu et l'expérience en fonction de différents profils d'employés ou d'utilisateurs.
 Conception d'un cahier des charges assistée par l'IA

Utilisez l'intelligence artificielle pour élaborer un cahier des charges structuré. Cette méthode permet de clarifier les attentes pédagogiques et techniques pour des projets complexes.

Exemple :

Voici une requête de niveau intermédiaire (méta-requête) : « Rédige un cahier des charges pour le développement d'une application de gestion de projet interne. Inclut les sections : objectifs, fonctionnalités requises, compétences à développer et exigences techniques. »

Cette requête pourrait être remaniée au niveau de la giga-requête en y ajoutant des éléments caractéristiques associées (voir l'explication plus haut) ainsi :

« Rédige un cahier des charges exhaustif pour le développement d'une application de gestion de projet interne, en accord avec nos besoins et les standards de notre industrie. Inclure les éléments suivants :

  1. Objectifs stratégiques et opérationnels :

    • Décrire les objectifs spécifiques que l'application doit atteindre, en termes d'amélioration de l'efficacité, de réduction des coûts et d'amélioration de la collaboration entre équipes.
    • Détailler comment l'application va s'intégrer dans notre écosystème actuel.

  2. Liste des fonctionnalités requises :

    • Présenter les fonctionnalités essentielles, comme la gestion des tâches, des délais, des ressources, des budgets, des communications et des rapports.
    • Justifier chaque fonctionnalité par son rôle dans l'amélioration de la gestion de projet.

  3. Développement des compétences ciblées :

    • Identifier les compétences que les employés devront acquérir pour utiliser l'application de manière optimale.
    • Évaluer les besoins en formation.

  4. Scénarios d'utilisation pratiques :

    • Élaborer des scénarios d'utilisation réalistes en fonction des divers types de projets et des profils d'utilisateurs (chef de projet, membre d'équipe, direction).

  5. Plan d'évaluation détaillé :

    • Proposer des indicateurs de performance pour mesurer l'efficacité de l'application (ex. taux de satisfaction des utilisateurs, réduction du temps de gestion, amélioration des délais).

  6. Formation des utilisateurs :

    • Inclure un plan de formation pour les utilisateurs, incluant des tutoriels, des vidéos, et une assistance technique.

  7. Contraintes et solutions :

    • Décrire les contraintes budgétaires, de temps et de ressources.
    • Proposer des solutions pour les surmonter.

  8. Calendrier de mise en œuvre avec suivi :

    • Fournir un calendrier précis avec les étapes clés du développement, du test, du déploiement et de la maintenance de l'application. Ajouter des colonnes pour les délais prévus et les délais réels, ainsi qu'une section pour le suivi des progrès.

Note : Ne pas oublier de fournir les documents suivants a l'IA : « Description de l'entreprise » et « Les différents processus internes de gestion de projet » en lien avec la demande.

Requête socratique interactive (Interactive Socratic prompt)

Au lieu de simplement poser des questions, cette méthode utilise l'IA pour créer un dialogue interactif guidant l'utilisateur vers une compréhension approfondie. Ce processus inclut une rétroaction personnalisée, des branches de questions alternatives et une auto-évaluation.

Exemple : « Crée une simulation interactive pour analyser un rapport financier. L'IA doit d'abord poser des questions à l'utilisateur (10 questions max.) pour identifier les points critiques du rapport, puis en fonction de ses réponses, elle va soit aider l'utilisateur (en donnant des indices), soit lui faire faire une auto-évaluation, soit le faire passer à l'étape suivante de la simulation. Si l'utilisateur n'arrive pas au bout de la simulation, l'IA devra recommencer la simulation et ajouter un indice supplémentaire (les indices sont pré-enregistrés). À la fin de la simulation, l'IA devra donner une explication à la fois technique et simple des données financières. Attendre que l'utilisateur inscrire « Début de la simulation » ou « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation » avant d'effectuer la tâche demandée et débuter par le message suivant : Quelle tâche désirez-vous faire, entre les choix suivants : « Début de la simulation », « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation ». »

Requête de simulation de sécurité contextuelle (Contextual safety simulation prompt)

Cette approche transforme la prise en compte de la sécurité en une expérience interactive et contextualisée. L'IA est sollicitée pour simuler des environnements de travail réalistes, où l'utilisateur doit identifier les risques, prendre les mesures de sécurité adéquates et subir des conséquences virtuelles en cas d'erreur.

Exemple : « Crée une simulation interactive de bureau où l'utilisateur doit gérer des données confidentielles. La simulation inclut des risques contextuels (ex. courriels de phishing, mots de passe non sécurisés), et l'utilisateur doit identifier les dangers et prendre les mesures de sécurité appropriées à chaque étape. En cas d'erreur, l'IA doit présenter les conséquences virtuelles (ex. violation de données). À la fin de la simulation, l'IA doit générer une évaluation de la capacité de l'utilisateur à gérer les risques. Attendre que l'utilisateur inscrire « Début de la simulation » ou « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation » avant d'effectuer la tâche demandée et débuter par le message suivant : Quelle tâche désirez-vous faire, entre les choix suivants : « Début de la simulation », « Arrêt de la simulation » ou « Évaluer la simulation ». »

Requête d'auto-évaluation adaptative (Adaptive self-evaluation prompt)

Cette méthode dépasse le simple questionnaire pour créer un système d'évaluation dynamique et personnalisé. L'IA génère un parcours d'évaluation adapté aux réponses de l'utilisateur, incluant des questions de différents niveaux de difficulté, des rétroactions détaillées et des ressources de remédiation ciblées.

Exemple : « Crée un système d'évaluation adaptatif sur les processus d'embauche. Le système doit : commencer par des questions simples, adapter la difficulté des questions en fonction des réponses de l'utilisateur, générer une rétroaction spécifique pour chaque réponse (correcte ou incorrecte), fournir des ressources supplémentaires en cas de difficultés, créer un tableau de bord de suivi des résultats avec des statistiques et des graphiques, proposer un plan de révision personnalisé basé sur les lacunes détectées. Le système devra aussi s'auto-améliorer et adapter sa base de donnée en fonction des résultats de l'utilisateur (plus il y aura de données, plus le système doit être performant). »

Requête de conception de simulation avancée (Advanced simulation design prompt)

Cette méthode utilise l'IA non seulement pour créer des scénarios, mais aussi pour concevoir des systèmes de simulation complets. Ces systèmes peuvent inclure des variables dynamiques, des modèles comportementaux, des interactions complexes et des interfaces personnalisées, offrant une expérience immersive et réaliste.

Exemple : « Crée un simulateur interactif de gestion de projet. Le simulateur doit : inclure plusieurs types de projets (développement, marketing, ressources humaines), permettre à l'utilisateur de modifier des paramètres en temps réel (budget, délais, ressources), simuler différents types de problèmes, afficher des messages d'erreur réalistes, fournir un tableau de bord avec les informations clés, adapter le niveau de difficulté en fonction de la performance de l'utilisateur. Le simulateur doit également inclure un mode "libre" permettant à l'utilisateur d'expérimenter librement les variables sans risque. »

Collaboration multi-persona pour la création d'un module de formation (Multi-persona collaboration with zero-shot learning)

Découvrez comment une giga-requête peut être utilisée pour créer un module de formation en prenant en compte différents profils. Cette approche permet de générer des ressources adaptées aux besoins variés des apprenants.

Exemple : « Concevez un module de formation interactif sur la gestion du temps en tenant compte des profils suivants :

  • Alice : Employée nouvellement embauchée, a besoin d'une explication simple et pratique avec des astuces concrètes.
  • Bob : Gestionnaire expérimenté, souhaite une analyse approfondie des techniques de gestion du temps avec des données chiffrées.
  • Charles : Expert, préfère un guide interactif pour tester ses connaissances et des activités pratiques.

La giga-requête doit générer un module comprenant les éléments suivants : une vidéo introductive avec des animations, un texte avec des schémas explicatifs, un questionnaire d'auto-évaluation , un simulateur simple, un tableau de bord permettant de suivre les progrès de chacun. L'IA doit ensuite justifier chaque choix (vidéo, texte, simulateur) en fonction des 3 profils identifiés. »

Conception collaborative multi-persona avec planification multi-phases (Multi-persona collaboration with multi-phase planning)

Cette méthode permet de créer un scénario complexe de collaboration en plusieurs étapes, en tenant compte de plusieurs persona (3 à 5), chacun ayant ses propres objectifs, attentes et besoins.

Exemple :

« Créer ce scénario :

1. Phase de préparation :

  • Identifier plusieurs profils types (3 à 5) correspondant à différents contextes ou besoins liés à la création d'une stratégie de communication pour le lancement d'un nouveau produit. Pour chaque profil (Alice, Bob et Charles), attribuer un nom fictif, une courte description (ex. "Alice, employée nouvellement embauchée"), Décrire leurs objectifs principaux, leurs attentes et leurs motivations, Lister leurs besoins spécifiques et leurs préoccupations, Identifier leurs forces et leurs limites face à la tâche.
  • Demander à l'IA de crée un planning précis pour chaque étape.

2. Phase de collaboration :

  • Demander à l'IA de faire interagir ces profils dans une conversation fictive où chacun donne son avis sur ce que devrait contenir la stratégie de communication en question.
  • Mettre en lumière les divergences de perspectives et les points d'accord pour trouver un compromis.

3. Phase de synthèse :

  • Demander à l'IA de proposer une version finale de la stratégie de communication basée sur les contributions de chaque persona.
  • Demander à l'IA d'ajouter des commentaires expliquant comment chaque partie de la stratégie répond aux besoins des différents profils et comment la collaboration entre les persona a influencé le résultat final.

4. Phase d'évaluation et d'adaptation :

  • Demander à l'IA de proposer une évolution de la stratégie en fonction des retours et de nouveaux besoins identifiés durant la phase de collaboration. »
Méthode des 3 Pourquoi (3 P) appliquée aux giga requêtes

La méthode des 3 P, que vous connaissez déjà, peut être un outil puissant pour formuler des giga-requêtes en structurant la réflexion et en identifiant les raisons fondamentales de votre demande.

Étapes :

  1. Énoncer la requête initiale : Décrivez votre objectif de manière générale en une giga-requête.
  2. Premier "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi cet objectif est important, en termes d'impact, d'efficacité, d'innovation.
  3. Deuxième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi les éléments identifiés lors du premier "Pourquoi" sont importants en termes de gestion des risques, d'intégration, de performance.
  4. Troisième "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi ces facteurs sont cruciaux pour la réussite de votre giga-requête (en termes de rentabilité, d'avantage concurrentiel, de durabilité).
  5. Analyse et Formulation : Analysez les réponses obtenues pour identifier les points clés. Utilisez ces éléments pour reformuler votre giga-requête de manière précise et détaillée, en incluant les aspects identifiés lors de l'itération de la méthode des 3 P.

Exemple :

Requête initiale : Crée un outil complet de prévision des ventes.

Pourquoi 1 : Pourquoi créer un outil de prévision des ventes ? (Pour anticiper les besoins futurs et optimiser la gestion des stocks et de la production).

Pourquoi 2 : Pourquoi anticiper les besoins est important ? (Pour minimiser les pertes liées aux invendus, maximiser la disponibilité des produits et assurer une production efficace).

Pourquoi 3 : Pourquoi minimiser les pertes et maximiser la production est important ? (Pour améliorer la rentabilité, augmenter notre part de marché et garantir une gestion durable des ressources).

Requête finale : "Crée un outil interactif de prévision des ventes qui intègre des données historiques, des tendances du marché, des prévisions économiques et des données de la concurrence. L'outil doit permettre aux utilisateurs de simuler différents scénarios de ventes en ajustant différents paramètres, de générer des rapports précis avec des visualisations graphiques, d'identifier les risques et les opportunités, et de proposer des recommandations pour la gestion des stocks et de la production afin d'améliorer la rentabilité, d'augmenter notre part de marché et de garantir une gestion durable des ressources."

En résumé

Tableau comparatif des différents niveaux

Critères Rédactique Méta-requête Giga-requête
Définition Rédaction claire et efficace. Requête pour structurer ou générer d’autres requêtes. Requête détaillée pour résoudre des tâches complexes ou faire des simulations.
Objectif principal Simplifier et clarifier les idées. Organiser et automatiser des processus. Trouver des solutions globales et détaillées.
Complexité Faible : pour des tâches simples. Moyenne : plus élaborée et organisée. Élevée : nécessite une vue d’ensemble.
Applications typiques Écrire des textes ou consignes simples. Générer des scénarios ou plans organisés. Gérer des projets complexes, multi-niveaux ou des simulations.
Point fort Clarté et simplicité. Organisation et efficacité. Vision globale et prise en compte des détails.
Point faible Limitée à des contextes simples. Peut devenir complexe si mal utilisée. Exige beaucoup de temps et de données.
Exemples de requêtes « Génère un rapport sur les ventes du dernier trimestre. » « Optimise la requête suivante : « Crée un plan marketing pour un nouveau produit. » » « Crée un outil interactif de prévision des ventes qui intègre des données historiques, des tendances du marché, des prévisions économiques et des données de la concurrence. L'outil doit permettre aux utilisateurs de simuler différents scénarios de ventes en ajustant différents paramètres, de générer des rapports précis avec des visualisations graphiques, d'identifier les risques et les opportunités, et de proposer des recommandations pour la gestion des stocks et de la production afin d'améliorer la rentabilité, d'augmenter notre part de marché et de garantir une gestion durable des ressources."
Last modified: Friday, 14 February 2025, 10:06 AM