Le few-shot : apprendre par l'exemple

Le few-shot : apprendre par l’exemple

Vous avez beau décrire précisément ce que vous voulez, parfois ChatGPT ne capte pas exactement votre style, votre format ou votre logique. La solution : montrez-lui. Le few-shot prompting consiste à fournir des exemples de ce que vous attendez, pour que ChatGPT reproduise le pattern. C’est la technique la plus fiable pour obtenir des résultats cohérents et reproductibles.

Le principe du few-shot

Le terme « few-shot » signifie littéralement « quelques essais ». Vous donnez à ChatGPT un, deux ou trois exemples du résultat attendu, puis vous lui demandez de produire la suite sur le même modèle. ChatGPT identifie le pattern dans vos exemples et l’applique à de nouvelles entrées.

Zero-shot (sans exemple) :

Classifie ce commentaire client comme positif, neutre ou négatif :
"La livraison a pris 3 jours de plus que prévu mais le produit est correct."

Résultat : ChatGPT peut hésiter entre neutre et négatif.

Few-shot (avec exemples) :

Classifie chaque commentaire client comme positif, neutre ou négatif.

Exemples :
- "Produit excellent, livraison rapide, je recommande !" -> Positif
- "Le produit fonctionne mais rien d'exceptionnel." -> Neutre
- "Déçu, la qualité ne correspond pas aux photos." -> Négatif
- "Bon rapport qualité-prix, livraison un peu lente." -> Neutre

Maintenant classifie :
- "La livraison a pris 3 jours de plus que prévu mais le produit est correct."

Avec les exemples, ChatGPT comprend votre échelle de jugement et produit une classification cohérente avec vos critères.

Quand utiliser le few-shot

Le few-shot est particulièrement efficace dans ces situations :

• Ton ou style spécifique : quand vous voulez que ChatGPT reproduise votre voix
• Format personnalisé : quand le format ne correspond à aucun standard connu
• Logique de classification : quand les critères de tri sont subjectifs
• Transformation de données : quand vous convertissez d’un format à un autre
• Rédaction à la chaîne : quand vous produisez plusieurs contenus similaires

Exemples concrets d’application

Reproduire un style de rédaction

Voici comment je rédige mes descriptions de produits :

Exemple 1 :
Produit : Casque audio sans fil
Description : Fini les fils qui s'emmêlent. Ce casque Bluetooth
se connecte en 2 secondes, tient 30h sur une charge et isole du bruit
comme si vous étiez seul au monde. Pour le bureau, le train ou le canapé.

Exemple 2 :
Produit : Clavier mécanique compact
Description : 65 touches, zéro compromis. Les switches tactiles
offrent un retour précis sans réveiller les voisins. Le rétroéclairage
RGB se règle en un geste. Compact mais complet, il se glisse
dans n'importe quel sac.

Sur le même modèle, rédige la description pour :
Produit : Souris ergonomique verticale

Transformer des données

Transforme ces descriptions de poste informelles en fiches structurées.

Entrée : "On cherche un dev frontend React, 3-5 ans d'exp, qui connaît
TypeScript et qui est pas contre faire du backend de temps en temps.
Remote OK, entre 45 et 55K."
Sortie :
- Poste : Développeur Frontend
- Stack : React, TypeScript
- Expérience : 3-5 ans
- Polyvalence : Backend occasionnel
- Remote : Oui
- Fourchette : 45-55K EUR

Entrée : "Besoin d'un PM senior pour piloter notre produit SaaS,
idéalement quelqu'un qui a déjà bossé en scale-up, on est à Paris
mais hybride 3j/semaine, budget 65-75K."
Sortie :
- Poste : Product Manager Senior
- Domaine : SaaS
- Expérience : Senior (environnement scale-up)
- Localisation : Paris, hybride 3j/semaine
- Fourchette : 65-75K EUR

Maintenant transforme :
"On a besoin d'un data analyst qui maîtrise SQL et Python, quelqu'un
de junior-mid qui veut monter en compétences sur le ML. Full remote,
35-42K, start ASAP."

Générer du contenu en série

Voici le format de nos posts LinkedIn pour présenter un cas client :

Exemple :
[Emoji pertinent] [Chiffre clé accrocheur]

[Nom du client] avait un problème : [problème en 1 ligne].

En [durée], nous avons mis en place [solution courte].

Résultat :
- [Métrique 1]
- [Métrique 2]
- [Métrique 3]

[Leçon ou takeaway en 1 phrase]

---

Cas à rédiger : notre client DataViz (éditeur de dashboards BI)
avait un taux de churn de 15 %/mois. En 4 mois, nous avons refondu
leur onboarding. Le churn est passé à 6 %, le NPS de 23 à 52,
et le time-to-value de 14 jours à 3 jours.

Combien d’exemples fournir ?

• 1 exemple (one-shot) : suffisant pour un format simple
• 2-3 exemples (few-shot) : idéal pour la plupart des tâches
• 4-5 exemples : pour les patterns complexes ou subtils

Au-delà de 5 exemples, vous risquez de consommer trop de contexte sans gain notable. Privilégiez la qualité et la diversité de vos exemples sur leur quantité.

Les exemples contrastés

Pour les tâches de classification ou de jugement, incluez des exemples qui couvrent les cas limites.

Évalue la qualité de ces accroches commerciales (note de 1 à 5).

1/5 : "Bonjour, nous vendons des logiciels." (trop vague, pas d'accroche)
3/5 : "Vos équipes perdent 5h par semaine sur les tâches admin." (bon angle mais pas de preuve)
5/5 : "Carrefour a réduit ses coûts admin de 34 % en 3 mois. Voici comment." (chiffre, preuve sociale, curiosité)

Maintenant évalue :
"Et si vous pouviez automatiser 80 % de votre reporting ?"

Mise en pratique

Prenez un contenu que vous produisez régulièrement (emails, descriptions, posts, rapports). Créez un prompt few-shot avec 2-3 exemples de vos meilleurs résultats passés, puis demandez à ChatGPT de produire le suivant.

Voici 2 exemples de résumés hebdomadaires que j'envoie à mon manager :

[Collez votre résumé semaine 1]

[Collez votre résumé semaine 2]

En suivant exactement ce format et ce style, rédige le résumé
de cette semaine à partir de ces notes brutes :
[Collez vos notes de la semaine]

Erreurs courantes

• Exemples incohérents entre eux : si vos exemples suivent des formats différents, ChatGPT ne saura pas lequel reproduire. Assurez-vous qu’ils sont homogènes.
• Exemples trop similaires : variez les cas pour que ChatGPT comprenne le pattern général, pas un cas particulier.
• Trop d’exemples : au-delà de 5, vous consommez du contexte inutilement. Deux ou trois exemples bien choisis valent mieux que dix exemples médiocres.

Points clés à retenir

• Le few-shot consiste à montrer des exemples pour que ChatGPT reproduise le pattern.
• Deux à trois exemples suffisent pour la plupart des tâches courantes.
• Utilisez le few-shot pour le style, le format, la classification et la production en série.
• Choisissez des exemples diversifiés et cohérents entre eux.
• Les exemples contrastés (bon/mauvais) sont très efficaces pour les tâches d’évaluation.