Posez une question piégeuse à un modèle en exigeant une réponse immédiate : il en improvisera une, avec assurance. Demandez-lui de dérouler son raisonnement d’abord, puis de conclure — et la justesse sur la logique, le calcul et les problèmes à étapes bondit. C’est le chain of thought (CoT). Avertissement honnête : contrairement à tous les autres patterns de cette section, celui-ci augmente votre facture de tokens, exprès. La question est de savoir quand il rapporte plus qu’il ne coûte.

L’analogie

« Montrez vos calculs » au contrôle de maths. L’élève forcé d’écrire les étapes intermédiaires attrape sa propre erreur à l’étape 2 — celui qui répond directement la propage en silence. Utile aussi pour le correcteur : quand la réponse est fausse, on voit où ça a déraillé.

Le principe

DIRECT : « Un portable coûte 1 200 € HT (TVA 21 %). Avec une
          remise de 15 % appliquée après TVA, prix final ? »
          → un nombre, à prendre ou à laisser.

CoT :    Même question +
          « Raisonne étape par étape : calcule d'abord la TVA,
            puis la remise. Montre chaque étape, puis donne le
            prix final sur une ligne commençant par RÉPONSE : »
          → ① 1200 × 1,21 = 1452  ② 1452 × 0,85 = 1234,20
            RÉPONSE : 1 234,20 €

• Le raisonnement se passe dans la sortie : générer les étapes est ce qui améliore la conclusion — un modèle ne peut pas « réfléchir en silence » en une passe, il calcule en écrivant.
• Structurez la fin (« termine par RÉPONSE : sur une ligne ») pour que le code en aval extraie la conclusion sans patauger dans le raisonnement.
• Une réponse fausse devient déboguable : la trace montre s’il a mal lu la question ou raté l’étape 3.

Une nuance honnête

Les modèles de raisonnement modernes font ça nativement — ils « réfléchissent » en interne avant de répondre, et leur demander de « raisonner étape par étape » n’ajoute plus grand-chose. Le CoT comme astuce de prompting compte surtout sur les modèles standard, les petits modèles locaux, et partout où vous voulez un raisonnement visible et auditable.

💶 Le gain en tokens

C’est le compromis honnête du pattern, en chiffres clairs :

• Le CoT coûte plus cher par appel : le raisonnement, ce sont des tokens de sortie — les chers, souvent 3 à 5× le prix de l’entrée. Une trace de 300 tokens, à l’échelle, c’est de l’argent réel.
• Il rapporte quand l’erreur coûte plus que les tokens : un montant faux sur une facture, une mauvaise décision d’éligibilité, une fenêtre de dosage mal calculée. Une seule erreur évitée paie en général des milliers de tokens de raisonnement.
• Il évite la spirale des reprises : une réponse directe fausse mais assurée déclenche des allers-retours « c’est faux, réessaie » qui re-facturent tout le contexte — souvent plus cher que le raisonnement ne l’aurait été.
• Ne le payez pas partout : pour classer, extraire ou formater, le CoT est du gaspillage. Routez les cas durs vers un prompt CoT et laissez les 80 % faciles répondre directement.

Le piège classique

Croire l’histoire. Une trace de raisonnement a l’air rigoureuse, mais un modèle peut écrire cinq étapes impeccables et y glisser quand même un nombre faux — du texte plausible, rappelez-vous, pas de la vérité vérifiée. Le CoT améliore les chances ; ce n’est pas une preuve. Pour tout ce qui est porteur, vérifiez la conclusion avec du vrai code ou un évaluateur qui recalcule réellement.