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🎨 Module 4/10 : Contrôle du style et du format de sortie
Pour obtenir des résultats vraiment exploitables, il ne suffit pas que l'IA comprenne la tâche. Elle doit aussi présenter sa réponse dans un style et un format adaptés à vos besoins spécifiques.
🧱 1. Définir un format structuré
Exigez une sortie sous forme de sections claires, tableaux, puces ou tout autre format exploitable.
Exemple :
"Présente une analyse trimestrielle sous ce format :
[Résumé exécutif en 3 points]
[Analyse des revenus par segment et région]
[Dépenses principales et marges]
[Prévisions T+1 avec tendances]"
🎭 2. Contrôler le ton et le niveau de langage
Spécifiez à qui s'adresse la réponse (expert technique, client non-spécialiste, enfant, etc.).
Paramètres à indiquer :
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Ton : professionnel, informel, technique, académique...
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Complexité : basique (aucun jargon), intermédiaire, avancée.
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Style : concis, narratif, pédagogique, synthétique.
Exemple :
"Explique la mise à jour logicielle à un public non technique. Utilise un ton clair, simple, avec des analogies concrètes."
🧪 3. Ajout de validations intégrées
Demandez à l'IA de vérifier elle-même la complétude et la qualité de sa réponse.
Checklists internes :
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Toutes les affirmations sont-elles justifiées par des données ?
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Les tableaux incluent-ils des en-têtes clairs ?
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Les chiffres sont-ils actuels, sourcés ou estimés ?
Exemple :
"Vérifie que chaque recommandation repose sur une mesure vérifiable et cite les sources utilisées."
📦 4. Format mixte et documentation technique
Combinez texte, tableaux, listes et code ou pseudocode si besoin.
Exemple :
"Crée une fiche produit structurée ainsi :
Aperçu (objectif, cible)
Spécifications techniques (tableau)
Fonctionnalités (liste)
UX attendue (étapes + visuel ASCII si utile)"
⚠️ 5. Erreurs fréquentes à éviter
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Sous-spécification : demande trop vague → IA improvisera.
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Sur-spécification : trop rigide → IA limitée ou bloquée.
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Contradictions internes : ton "simple" mais contenu "avancé".
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Conclusion partielle
Contrôler le style et le format de sortie est indispensable pour des livrables IA utiles, actionnables et intégrables dans vos flux de travail. Le prochain module traitera de la détection et gestion des erreurs générées par l'IA.
