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🧱 Module 6/10 : Décomposition des tâches complexes

L'un des secrets d'une invite efficace réside dans sa capacité à simplifier une tâche complexe. Au lieu d'une demande unique, on découpe le problème en étapes logiques, gérables et progressives.

🪜 1. Pourquoi décomposer une tâche ?

• Réduit la charge cognitive de l'IA

• Permet un contrôle qualité à chaque étape

• Facilite la gestion des dépendances

• Améliore la cohérence globale des réponses

⚙️ 2. Structure en étapes séquentielles

Approche incorrecte :

"Crée un plan marketing complet incluant analyse du marché, persona client, stratégie média et budget."

Approche décomposée :

Étape 1 : Analyse du marché\
Étape 2 : Définition des personas\
Étape 3 : Choix des canaux de communication\
Étape 4 : Budget et planning

Demandez une seule étape à la fois. Poursuivez seulement après validation.

🔁 3. Traitement itératif ou conditionnel

Chaque étape dépend des réponses précédentes.

Exemple :

"Basé sur l'analyse des besoins clients, propose 3 fonctionnalités principales à prioriser. Puis, selon leur coût estimé, propose un planning de livraison."

🧮 4. Tâches parallèles indépendantes

Certaines analyses peuvent être lancées en parallèle.

Exemple :

"Fais trois analyses séparées :\
A. Analyse des concurrents\
B. Étude de positionnement prix\
C. Analyse des canaux de distribution"

Traitez-les indépendamment, puis croisez les résultats.

🧭 5. Arborescence logique de projet

Utilisez une arborescence pour visualiser les blocs d'un projet.

Exemple simplifié :

Projet : Lancement d'un SaaS
├── Étude de marché ✅
│   ├── Analyse concurrence ✅
│   └── Segmentation client 🔄
├── Produit 🕐
│   ├── Spécifications fonctionnelles
│   └── UX/UI
└── Go-to-market 🕐
    ├── Communication
    └── Partenariats

📋 6. Suivi de l'avancement

Utilisez une checklist ou tableau d'état pour garder une vue claire.

Exemple :

[ ] Analyse marché
[x] Définir la cible
[x] Identifier les besoins
[ ] Identifier les canaux

🔍 7. Contrôle qualité intégré à chaque phase

À chaque étape, validez :

• Les données sont-elles complètes ?

• La logique est-elle respectée ?

• Les liens avec les étapes précédentes sont-ils cohérents ?

Exemple :

"Avant de continuer, vérifie que les conclusions de l'étape 1 sont prises en compte et bien intégrées."

Conclusion partielle

Décomposer une tâche complexe est une compétence clé pour obtenir des résultats robustes, progressifs et contrôlables avec l'IA. Le prochain module vous montrera comment structurer efficacement des demandes d'analyse de données.