Partie I · Chapitre 10
10. Apprentissage au fil d'une conversation
Question centrale
Comment la correction progressive de l'IA au cours d'une conversation modifie-t-elle ses réponses ultérieures ?
Description
Le premier prompt ne doit pas nécessairement être parfait. Au fil des échanges, tu peux évaluer les résultats, corriger les interprétations, ajouter des distinctions et établir des préférences. Le modèle adapte sa réponse suivante à l'historique d'interaction disponible dans le contexte.
Rédige un article sur la valeur économique de la beauté dans le tourisme.
Après la réponse du chat (ou ton action), continue avec :
Tu interprètes la valeur économique de manière trop étroite. Intègre les effets indirects sur la destination. Considère la beauté comme un actif territorial potentiel, et non comme un simple attribut d'un produit touristique.
Après la réponse du chat (ou ton action), continue avec :
Distingue la beauté perçue de l'investissement esthétique. Sépare la création de valeur pour les entreprises, les résidents, les communes et le système de destination.
Après la réponse du chat (ou ton action), continue avec :
Réécris maintenant l'article.
Impact attendu
Au fil de la conversation, les corrections deviennent un capital. Le modèle n'efface plus les distinctions validées : chaque tour affine le livrable suivant.
Conversation -> résultat -> retour -> adaptation -> résultat amélioré.
- Précision : Il s'agit d'une adaptation opérationnelle dans le contexte. Cela ne signifie généralement pas que les paramètres sous-jacents du modèle sont réentraînés pendant la conversation.