Corrigez votre flux de travail pour des résultats plus intelligents

L’un des aspects les plus frustrants de la délégation de tâches à l’IA est l’incohérence des résultats. Certains jours, vous avez l'impression de travailler avec un génie capable d'accomplir un travail incroyablement complexe d'un simple coup de baguette magique.

D’autres jours, vous vous demandez où est passé le génie, et vous vous retrouvez dans des cycles angoissants consistant à demander à l’IA de réparer trois choses, et elle crache à plusieurs reprises des réponses qui obtiennent 2 réponses correctes sur 3.

En tant que passionné par les processus et utilisant l'IA presque tous les jours depuis un an et demi, j'ai fait beaucoup d'expérimentation pour trouver des moyens de reproduire les bons jours afin de pouvoir collaborer de manière cohérente avec l'IA en mode génie.

Aujourd'hui, je vais partager le processus avec lequel j'ai eu beaucoup de succès au cours des deux derniers mois, mais d'abord, il est important de comprendre quand utiliser ce processus.

Grands modèles de langage (LLM)

• Excellez systématiquement dans des tâches rapides – rédaction d'e-mails, formatage de données ou génération d'extraits de code simples – sur la base d'invites courtes et simples.
• Par défaut, ils fonctionnent dans ce que nous pourrions appeler le « mode pilote automatique », tentant d’accomplir n’importe quelle tâche, quelle que soit sa complexité, en une seule réponse.
• Bien que cela fonctionne bien pour des tâches plus simples, cela crée des défis importants lors de travaux plus complexes.

Les tâches complexes nécessitent plus que l’IA du pilote automatique

Considérez les tâches qui nécessitent traditionnellement une heure ou plus de travail ciblé :

• Élaborer des documents stratégiques complets
• Écrire du code complexe
• Création de livrables clients détaillés

L’idée selon laquelle celles-ci pourraient être résumées en quelques phrases puis parfaitement complétées dans une seule réponse générée par l’IA est, tout simplement, la suivante : irréaliste.

Pourtant, de nombreux professionnels se retrouvent coincés dans des cycles frustrants :

• Donner des instructions de base
• Demander au LLM de « réessayer, réessayer, réessayer »
• Recevoir des produits qui ne répondent jamais tout à fait aux normes qu’ils auraient produits à la main

Si, comme le prédisent certains optimistes de l’IA, les LLM guérissent un jour des maladies et produisent des travaux lauréats du prix Nobel, je peux vous assurer que cela ne viendra pas comme une réponse complète à une invite de deux phrases.

UN Cadre temporel pour la collaboration en matière d'IA

Ce défi nécessite une approche plus structurée de la collaboration en matière d’IA, qui distingue différents niveaux de complexité :

Mode pilote automatique (invites simples pour des tâches de 5 minutes) :

• Réponses rapides par e-mail
• Formatage simple des données
• Extraits de code de base
• Résumés de recherche rapides

Mode copilote (conversations structurées pour des tâches de plus de 60 minutes) :

• Documents de stratégie de contenu
• Développement de code complexe
• Livrables clients
• Analyse approfondie

Les tâches situées entre ces seuils nécessitent du jugement, mais le principe clé demeure : à mesure que la complexité augmente, le besoin de surveillance humaine et de collaboration structurée augmente également.

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Le flux de travail du copilote

Le mode copilote représente un changement fondamental de la consommation passive de l’IA à la collaboration active. Voici comment cela fonctionne :

1. Paramètres de contexte complets

Commencez par fournir toutes les entrées pertinentes : code existant, documents client, ensembles de données ou documents de référence.

Demandez à l’IA d’examiner ces documents et de créer des notes détaillées.

Cela établit une base solide et une compréhension commune avant le début de tout travail.

1. Planification structurée

Contrairement au mode pilote automatique, dans lequel l’IA tente de terminer immédiatement le projet, le mode copilote nécessite une planification explicite. Dites à l’IA de créer un plan que vous examinerez et approuverez avant de pouvoir poursuivre les travaux.

Cela interrompt le mode pilote automatique et la spirale des réponses pas tout à fait correctes.

Cela crée également une pause intentionnelle pour vous, l'humain, pour pense de manière critique et apportez votre contribution stratégique.

1. Mise en œuvre étape par étape

Une fois que vous êtes enthousiasmé par le plan, demandez au LLM d'exécuter le plan étape par étape, en validant chaque étape avant d'aller de l'avant.

Bien que cela puisse sembler plus long que de laisser l'IA fonctionner de manière indépendante, cela réduit en réalité les retouches et produit de meilleure qualité résultats à chaque étape.

1. Examen multi-perspectives

Une fois la première ébauche terminée, créez de nouvelles conversations dans lesquelles l'IA assume différents rôles d'évaluation : expert en sécurité, spécialiste de la mise à l'échelle ou client exigeant.

Cela vous permet d'avoir une deuxième paire d'yeux pour votre travail le plus important sans avoir à attendre la disponibilité d'un coéquipier.

Il vous permet également de signaler rapidement les problèmes potentiels et de les résoudre de manière proactive.

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La puissance de la collaboration homme-IA

Le flux de travail copilote combine le meilleur des deux mondes : l’expertise humaine et les capacités de l’IA. En chargeant dès le début des contributions complètes et en prévoyant des pauses délibérées pour la réflexion et les commentaires humains, les équipes peuvent réaliser un travail de qualité humaine à la vitesse assistée par l'IA.

Il est probable que vous et votre équipe disposez déjà d’un flux de travail éprouvé pour produire des résultats de haute qualité. Par exemple, faire des recherches dès le départ, créer un plan, prendre une pause pour réfléchir pendant que nous produisons nos résultats, puis obtenir les commentaires de nos pairs.

Plutôt que de remplacer ces flux de travail par la magie de l'IA, l'approche copilote demande aux LLM de travailler à vos côtés, en suivant les mêmes processus étape par étape qui ont fait leurs preuves.

L’intégration de l’IA accélère et améliore ces processus établis plutôt que de les remplacer entièrement.

Avantages clés

Cette approche structurée offre plusieurs avantages :

• Élimine les boucles de révision frustrantes
• Maintient une qualité constante sur les livrables complexes
• Tire parti de la réflexion stratégique humaine aux points de décision clés
• Produit des résultats qui reflètent à la fois l’efficacité de l’IA et le jugement humain

Avoir hâte de

L’évolution des capacités de l’IA continuera de remodeler le travail professionnel, mais le principe fondamental demeure : le maintien d’une surveillance humaine grâce à une collaboration structurée conduit à des résultats supérieurs, en particulier pour les tâches complexes.

En adoptant l’IA comme outil collaboratif plutôt que comme outil de remplacement, vous pouvez atteindre une efficacité sans précédent tout en maintenant les normes élevées que vous et vos parties prenantes attendez.

Prêt à vous lancer à fond dans l’IA ? Apprenez-en davantage sur le fait que tous les gains de temps ne sont pas égaux.