Workflows de parallélisation

La parallélisation décompose des tâches complexes en évaluations focalisées qui s’exécutent simultanément, puis agrège les résultats pour une décision finale.

Le problème avec les prompts complexes uniques

Pour une app de sélection de matériaux (métal, polymère, céramique, composite, élastomère, bois) :

Prompt unique : peu fiable, Claude jongle trop de critères
Prompt massif : Claude est surchargé cognitivement

La solution : parallélisation

Image de la pièce
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┌─────────────────────────────────────┐
│ Claude #1  │ Claude #2    │ Claude #3│
│ Critères   │ Critères     │ Critères │
│ métal      │ polymère     │ céramique│
└─────────────────────────────────────┘
       ↓
Agrégation des analyses
       ↓
Claude final : recommandation

Structure du pattern

1. Décomposer en sous-tâches indépendantes
2. Exécuter en parallèle
3. Agréger les résultats

Avantages

Avantage	Explication
Attention focalisée	Claude se concentre sur un aspect → analyses plus précises
Optimisation indépendante	Améliorer un prompt sans affecter les autres
Scalabilité	Ajouter un matériau = ajouter une requête parallèle

Recherchez les situations où vous demandez à une IA de considérer plusieurs critères ou de comparer plusieurs options.