Guide des pièges et solutions à mettre en place pour la création d’assistants IA (copie)
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 dans le diagnostic et la réparation électronique.
La rédactique : affinez vos requêtes pour obtenir des procédures claires et des schémas pertinents. Des demandes bien formulées génèrent des guides de réparation fiables et précis.
Les méta-requêtes : allez plus loin en intégrant une réflexion sur le contexte global du diagnostic. Combinez plusieurs niveaux d’expertise pour des réponses nuancées, adaptées aux clients comme aux techniciens.
Les giga-requêtes : mobilisez des scénarios complexes et des outils interactifs pour résoudre des pannes électroniques complexes ou créer des simulateurs de diagnostic.
Niveau Débutant ↔ Rédactique
La rédactique consiste à structurer des requêtes simples, claires et efficaces pour obtenir des réponses directes et précises, idéales pour des tâches de réparation courantes.
Requête simple (Zero-shot learning)
L'approche la plus directe pour formuler une demande.
Exemple : « Rédige un guide pour diagnostiquer un smartphone qui ne s'allume plus. »
Requête avec exemples (Few-shot learning)
Utilisation d'exemples concrets pour guider l'IA.
Exemple : « Voici une procédure pour dessouder un condensateur SMD. Crée une procédure similaire pour dessouder une puce BGA. »
Note : Ne pas oublier de fournir la procédure initiale à l'IA.
Requête par analogie (Analogy prompt)
Utilisation de comparaisons familières pour expliquer des concepts techniques.
Exemple : « Explique le fonctionnement d'un transistor en utilisant l'analogie d'un robinet d'eau pour en faciliter la compréhension. »
Note : Vous pouvez utiliser ce modèle de requête avec d'autres figures de style (métaphores, allégories, etc.).
Requête par étapes (Chain-of-thought)
Décomposition d'un problème technique en étapes logiques.
Exemple : « Explique étape par étape comment remplacer l'écran d'un ordinateur portable. »
Requête de simulation simple (Basic simulation prompt)
Création de scénarios de diagnostic basiques.
Exemple : « Crée un scénario simple de dépannage pour une console de jeu qui surchauffe. »
Requête multi-niveaux (Multi-level prompt)
Adaptation de l'explication technique selon différents niveaux de compréhension.
Exemple : « Explique le fonctionnement d'une alimentation à découpage pour : 1) un client, 2) un technicien débutant, 3) un ingénieur en électronique. »
Méthode des « Avantages / Inconvénients» (Pros and cons method)
L'objectif principal de cette méthode est d’encourager une évaluation critique pour faciliter une prise de décision technique ou commerciale.
- Faciliter la prise de décision : pour choisir la meilleure approche de réparation.
- Renforcer l’analyse : en évaluant les options (réparer vs remplacer) de manière objective.
- Clarifier la réflexion : en structurant les idées pour mieux cerner la cause d'une panne.
Exemple :
« Un client possède un ordinateur portable haut de gamme dont la carte mère est défectueuse. Je cherche à lui présenter les options. Pourrais-tu créer un tableau comparatif avec les colonnes « Avantages » et « Inconvénients » pour les deux solutions suivantes : 1) réparation par microsoudure de la carte mère, 2) remplacement complet de la carte mère ? »
Méthode de l'arborescence de requêtes
Vous pouvez combiner plusieurs requêtes en une seule pour affiner progressivement le résultat.
Exemple :
« Liste les causes possibles d'une panne d'alimentation sur une télévision LED. Ensuite, pour chaque cause, propose une méthode de diagnostic simple. »
Note : Dans cette requête, nous avons ajouté une seconde requête simple (en gras) pour détailler la première réponse.
Niveau Intermédiaire ↔ Méta-requêtes
Les méta-requêtes nécessitent une réflexion approfondie sur le contexte et les objectifs de la réparation. Elles exigent une structuration rigoureuse des éléments, tout en intégrant plusieurs dimensions (technique, client, coût) pour une analyse plus complète.
Par exemple, une requête simple comme « Comment réparer un port USB ? » peut être enrichie pour atteindre un niveau intermédiaire en approfondissant le contexte.
Ainsi, pour transformer une requête simple en méta-requête, voici un exemple :
Requête enrichie à partir de « Comment réparer un port USB ? » :
« Analyse ce rapport de diagnostic initial pour un port USB défectueux sur un ordinateur portable. Identifie les incohérences. Reformule ensuite une procédure de réparation claire pour un technicien junior, en insistant sur les points de mesure et les précautions ESD. Propose une version simplifiée de l'explication pour le client, en évaluant le coût et le temps estimé. »
L'utilisation de méta-requêtes par un technicien reflète une démarche proactive visant à anticiper les problèmes, à intégrer différents angles d'analyse (technique, logistique, communication client) et à orienter l'IA vers une réponse parfaitement adaptée au contexte de l'atelier.
Reformulation systématique (Rephrasing)
Demander à l'IA de reformuler elle-même une requête pour obtenir de meilleures perspectives techniques.
Exemple : « Optimise la requête suivante pour qu'elle soit plus efficace : « Crée un guide pour tester les composants d'une alimentation d'ordinateur de bureau. » »
Note : Une fois la requête optimisée par l'IA, utilisez cette nouvelle version dans une autre conversation et comparez les résultats.
Requête guidée par cadre détaillé
Structuration d’une requête en fournissant des informations précises pour guider l’IA dans une tâche complexe.
Exemple : Créer un guide de diagnostic pour une console de jeu qui ne s'allume plus, en tenant compte des caractéristiques suivantes :
- Rôle : Technicien spécialisé en réparation de consoles.
- Tâches : Diagnostic de la carte d'alimentation, test des fusibles, mesure des tensions de sortie.
- Contexte : Atelier de réparation avec des techniciens juniors.
- Exemples : Fournir des cas de pannes typiques (ex: connecteur d'alimentation endommagé).
- Format : Guide étape par étape avec points de contrôle.
- Ton : Technique, précis et didactique.
Méthode de la tempête d’idées (Brainstorming)
Cette méthode structurée aide à clarifier une problématique technique avant de formuler la requête, en répondant à des questions essentielles.
Étapes :
- Contexte : Définir le cadre général (ex. : diagnostic d'une carte mère d'ordinateur portable).
- Pourquoi : Identifier les objectifs (ex. : isoler le composant défectueux).
- Quoi : Déterminer l’action à réaliser (ex. : créer une séquence de tests logiques).
- Pour qui : Identifier le destinataire (ex. : un technicien avec 2 ans d'expérience).
- Comment : Décrire les étapes (ex. : inspection visuelle, mesures de tension, tests thermiques).
- Ressources et contraintes : Lister les outils disponibles (multimètre, oscilloscope, caméra thermique) et les limites.
Exemple :
« Choisissez une panne courante en électronique, comme une absence d'affichage sur un moniteur. 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 pour affiner votre compréhension d'une panne et formuler des requêtes de diagnostic plus efficaces.
Étapes :
- Énoncer la requête initiale : Décrivez le symptôme observé.
- Premier "Pourquoi ?" : Demandez-vous pourquoi ce symptôme apparaît (causes possibles).
- Deuxième "Pourquoi ?" : Pour chaque cause, demandez-vous pourquoi elle pourrait survenir (origine de la défaillance).
- Troisième "Pourquoi ?" : Pour chaque origine, demandez-vous pourquoi le composant a pu faillir (cause racine).
- Analyse et Formulation : Utilisez cette analyse pour formuler une requête précise à l'IA.
Exemple :
Requête initiale : Mon ordinateur portable ne charge plus.
Pourquoi 1 : Pourquoi ne charge-t-il plus ? (Causes : chargeur défectueux, connecteur de charge endommagé, batterie morte, problème sur la carte mère).
Pourquoi 2 : Pourquoi le connecteur de charge serait-il endommagé ? (Usure mécanique, chute, mauvaise manipulation).
Pourquoi 3 : Pourquoi l'usure mécanique est-elle si rapide ? (Conception fragile du connecteur, utilisation intensive).
Requête finale à l'IA : « Crée un guide de diagnostic pour un ordinateur portable qui ne charge plus, en te concentrant sur les pannes liées au connecteur de charge. Explique comment inspecter visuellement le port, tester sa continuité avec un multimètre et identifier les signes d'une soudure défectueuse sur la carte mère. »
Niveau avancé ↔ Giga-requêtes
Les giga-requêtes représentent le niveau le plus avancé pour un technicien. Elles visent à résoudre des pannes complexes ou à créer des outils complets via des scénarios globaux et interactifs. Une giga-requête ne vise pas seulement à obtenir une procédure, mais à générer des expériences de formation, des simulateurs de diagnostic ou des systèmes de gestion d'atelier.
Caractéristiques principales d'une giga-requête en électronique :
- Interactivité et simulation : Elles incitent l'IA à simuler des pannes complexes, à créer des outils de diagnostic interactifs ou des guides de réparation adaptatifs.
- Gestion de données techniques : Elles peuvent gérer de grandes quantités de données (schémas, fiches techniques) et les synthétiser pour une action précise.
- Personnalisation : Elles sont capables d'adapter le contenu en fonction de différents profils de techniciens (junior, senior) ou de types d'appareils.
Conception d'un cahier des charges assistée par l'IA
Utilisez l'intelligence artificielle pour élaborer un cahier des charges structuré pour équiper un atelier de réparation.
Exemple de giga-requête :
« Rédige un cahier des charges exhaustif pour mettre en place un nouveau poste de travail dédié à la microsoudure sur cartes mères de smartphones dans notre atelier. Inclure les éléments suivants :
- Objectifs de performance : Décrire les types de réparations ciblées (ex: remplacement de connecteurs FPC, puces BGA) et les taux de réussite attendus.
- Liste d’outils et équipements requis : Détailler le matériel nécessaire (microscope, station à air chaud, fer à souder, alimentation de laboratoire, etc.) avec des spécifications techniques précises et une justification pour chaque choix.
- Développement des compétences : Identifier les savoir-faire à maîtriser par les techniciens pour utiliser ce poste de travail.
- Scénarios de formation pratiques : Élaborer des exercices pratiques pour former les techniciens sur le nouvel équipement, basés sur des pannes réelles.
- Protocoles de sécurité et maintenance : Inclure un plan pour la protection contre les décharges électrostatiques (ESD), la gestion des fumées de soudure et la maintenance préventive des équipements.
- Contraintes et budget : Décrire les contraintes d'espace et budgétaires, et proposer des solutions ou des alternatives.
- Calendrier de mise en œuvre : Fournir un tableau de Gantt pour l'achat, l'installation et la formation du personnel.
Requête socratique interactive (Interactive Socratic prompt)
Utilise l'IA pour créer un dialogue interactif guidant un technicien junior dans un diagnostic complexe, avec rétroaction et auto-évaluation.
Exemple : « Crée une simulation de dialogue pour diagnostiquer une panne de rétroéclairage sur un ordinateur portable. L'IA doit jouer le rôle d'un technicien senior et poser des questions au technicien junior (l'utilisateur) pour l'aider à identifier le problème (ex: "As-tu vérifié la tension sur le connecteur LVDS ?"). En fonction des réponses, l'IA doit donner des indices ou valider l'étape. À la fin, l'IA doit expliquer la cause la plus probable de la panne. La simulation commence quand l'utilisateur écrit "Démarrer diagnostic". »
Requête de simulation de sécurité contextuelle
L'IA simule un environnement d'atelier réaliste où le technicien doit identifier les risques et appliquer les bonnes pratiques de sécurité.
Exemple : « Crée une simulation interactive où l'apprenant doit remplacer une batterie de smartphone gonflée. La simulation doit inclure des risques contextuels (manque de ventilation, outils métalliques près de la batterie, pas de lunettes de sécurité). L'apprenant doit décrire les actions à prendre pour sécuriser la zone. En cas d'erreur (ex: utiliser un levier en métal pour retirer la batterie), l'IA doit décrire les conséquences virtuelles (dégagement de fumée, incendie). À la fin, l'IA évalue la gestion des risques par l'apprenant. »
Requête d'auto-évaluation adaptative
L'IA génère un parcours d'évaluation dynamique qui s'adapte aux réponses du technicien pour identifier ses forces et faiblesses.
Exemple : « Crée un système d'évaluation adaptatif sur le diagnostic de cartes mères. Le système doit : commencer par des questions simples (ex: reconnaître un condensateur), adapter la difficulté (ex: interpréter un schéma, diagnostiquer une ligne de court-circuit), donner une rétroaction technique pour chaque réponse, et fournir des liens vers des ressources (vidéos, articles) en cas de difficultés. À la fin, générer un plan de formation personnalisé basé sur les lacunes détectées. »
Requête de conception de simulation avancée
L'IA est utilisée pour concevoir un système de simulation complet avec des variables dynamiques, offrant une expérience de diagnostic immersive.
Exemple : « Conçois un simulateur interactif de diagnostic de carte mère d'ordinateur. Le simulateur doit : inclure un schéma interactif, permettre à l'utilisateur de prendre des mesures de tension virtuelles avec un multimètre, simuler différents types de pannes (court-circuit, composant ouvert), afficher des messages d'erreur réalistes, et adapter le niveau de difficulté. Le simulateur doit aussi inclure un mode "bac à sable" où l'utilisateur peut expérimenter librement. »
En résumé
Tableau comparatif des différents niveaux
| Critères | Rédactique | Méta-requête | Giga-requête |
|---|---|---|---|
| Définition | Rédaction claire pour une tâche précise. | Requête structurée qui intègre un contexte. | Requête détaillée pour générer des systèmes complexes ou des simulations. |
| Objectif principal | Obtenir une procédure ou une information directe. | Organiser une analyse ou une comparaison. | Créer une solution globale et interactive. |
| Complexité | Faible : pour des tâches de routine. | Moyenne : pour des diagnostics multi-étapes. | Élevée : nécessite une vision d'ensemble du problème. |
| Applications typiques | Créer une procédure de démontage. | Générer un plan de diagnostic. | Concevoir un module de formation ou un simulateur de pannes. |
| Point fort | Rapidité et simplicité. | Organisation et pertinence. | Puissance et vision globale. |
| Point faible | Manque de contexte. | Nécessite une réflexion préalable. | Exige beaucoup de temps et de précision. |
| Exemples de requêtes | « Explique étape par étape comment remplacer l'écran d'un ordinateur portable. » | « Optimise la requête suivante pour qu'elle soit plus efficace : « Crée un guide pour tester les composants d'une alimentation d'ordinateur de bureau. » » | « Conçois un simulateur interactif de diagnostic de carte mère d'ordinateur, incluant un schéma interactif, des mesures de tension virtuelles et différents types de pannes simulées. » |