IA Générative - LLM, GPT & Raisonnement

L’IA générative a révolutionné la façon dont nous construisons des produits. ChatGPT, Claude, et toutes les autres IA génératives sont de vrais outils de productivité qui peuvent transformer ton approche du développement produit.

Mais pour en tirer le maximum, il faut comprendre comment ces modèles fonctionnent réellement et surtout, comment bien communiquer avec eux. Cette section te donne les clés pour faire de l’IA ton meilleur coéquipier dans la construction de ton MVP.

Quelques notions utiles

Prompt : le texte que tu envoies à l’IA
Context window : la "mémoire" de la conversation (limite en tokens)
Tokens : unités de texte que l’IA analyse (≈ 4 tokens pour un mot)
Temperature : contrôle la créativité (0 = très rigide, 1 = très inventif)
System prompt : instruction de fond pour définir le rôle de l’IA (ex. : "Tu es un coach produit")

Tu n’as pas besoin de tout retenir maintenant, mais ces bases te permettront de mieux comprendre pourquoi l’IA répond comme elle répond et comment ajuster si la réponse est à côté.

L’IA générative, c’est quoi exactement ?

Quand tu échanges avec ChatGPT, Claude ou tout autre assistant intelligent, tu interagis avec un LLM (Large Language Model) — un modèle statistique entraîné à prédire le mot suivant dans une phrase, à partir de milliards de textes.

Mais contrairement à ce que beaucoup imaginent, ces IA ne "comprennent" pas vraiment ce qu’elles disent. Elles ne pensent pas, n’ont pas d’opinion, et ne savent pas si ce qu’elles produisent est correct ou non.

Elles sont simplement très bonnes pour produire des textes cohérents, plausibles, et souvent utiles, à condition que tu saches comment t’en servir.

Comment raisonne un LLM ?

Ces modèles ne raisonnent pas comme un humain. Mais tu peux les forcer à adopter un processus logique explicite. Exemples :

"Explique chaque étape de ta réflexion"
"Raisonne étape par étape"
"Donne-moi trois hypothèses possibles avant de conclure"

On appelle ça du Chain-of-Thought Prompting — tu pousses le modèle à structurer sa réponse au lieu de te sortir un résumé rapide et imprécis.

Quand tu lui demandes d’expliquer ses choix, ses erreurs ou ses doutes, tu récupères de bien meilleures réponses.

Ce que l’IA ne sait pas (encore) faire

Te dire si une idée va marcher (elle n’a pas d’intuition ni de données marché en temps réel)
Lire dans ton intention implicite
Avoir une vraie vision produit ou une stratégie long terme

C’est à toi de poser la vision, de trier, de choisir. L’IA exécute, synthétise, accélère — mais elle ne décide pas.

À retenir

L’IA n’est pas "magique", mais elle peut devenir un outil puissant si tu sais lui parler.
Les grands modèles de langage sont comme des collaborateurs juniors super rapides.
Plus tu comprends leur logique, plus tu sais les "driver" efficacement.

Mini Exercice

Ouvre ChatGPT, Claude ou n’importe quel conversation avec un LLM
Pose une question simple
Ex. : Comment structurer une landing page pour mon MVP ?

Repose la même question, mais en ajoutant :

Raisonne étape par étape. Donne-moi au moins 3 variantes.
Et indique tes critères de décision.

Compare les deux réponses. Tu verras vite la différence de profondeur