Comment le contenu est créé
PromptingEasy peut utiliser des outils d’IA pour explorer un sujet, organiser des notes, comparer des formulations ou préparer un premier brouillon. Un texte généré par l’IA n’est pas considéré comme une source. La page publiée reste sous la responsabilité de l’éditeur humain.
Chaque page se voit attribuer un public, un objectif, un niveau et un ensemble d’affirmations qui doivent être étayées.
Les explications et exemples sont rédigés ou révisés pour gagner en clarté. Une assistance par IA peut être utilisée, mais une affirmation non étayée n’est pas acceptée simplement parce qu’un modèle l’a produite.
Les affirmations factuelles et techniques importantes sont vérifiées, les limites sont ajoutées et les formulations laissant entendre des garanties sont supprimées, sauf si des éléments probants les justifient.
La page est publiée avec une date de mise à jour. Les corrections importantes apportées ultérieurement sont consignées dans l’historique public ci-dessous.
Des niveaux différents répondent à des objectifs éditoriaux différents
Les pages pour débutants privilégient des explications claires et des exemples pratiques sans prétendre que les systèmes complexes sont plus simples qu’ils ne le sont. Les pages avancées et expertes sont relues sous l’angle de l’exactitude technique, de la précision terminologique, des réserves dépendant de l’implémentation et des compromis de production. Elles peuvent supposer des connaissances préalables et ne sont pas simplifiées uniquement pour rendre chaque section accessible à un débutant.
Comment les faits sont vérifiés
Le type de preuve privilégié dépend de l’affirmation. Lorsqu’elles sont disponibles, PromptingEasy privilégie les sources primaires et faisant autorité plutôt que les résumés ou contenus marketing.
- Premier choix : documentation officielle des produits, documentation des normes, articles de recherche originaux, publications gouvernementales et annonces techniques de première partie.
- Sources complémentaires : des explications secondaires fiables peuvent apporter du contexte, mais ne remplacent pas une source primaire pour une affirmation technique importante ou sensible au temps.
- Exemples pratiques : les exemples sont présentés comme des illustrations ou des heuristiques, et non comme des garanties universelles de performance.
Informations sensibles au temps
Les capacités des modèles, interfaces de produits, prix, limites d’hébergement, fonctionnalités SEO, lois et recommandations des fournisseurs peuvent évoluer rapidement. Les affirmations dans ces domaines sont vérifiées à proximité de la publication ou de la révision et doivent inclure une date ou une limitation lorsque le moment est pertinent.
Relecture technique avancée et experte
Les pages techniques sont vérifiées au-delà de leur simple plausibilité apparente. La relecture examine les définitions, hypothèses, garanties algorithmiques, dépendances d’exécution et matérielles, modes de défaillance, ainsi que la portée générale ou limitée à une implémentation donnée d’une affirmation. Les sujets concernés comprennent notamment la récupération, l’échantillonnage, les transformeurs, les agents, l’appel d’outils, la quantification, le décodage spéculatif, l’affinage, l’évaluation, la latence, la fiabilité et les coûts.
Politique de correction et de mise à jour
Le contenu est réexaminé lorsque des recommandations officielles changent, qu’un modèle ou produit évolue de manière significative, qu’un lecteur signale un problème crédible ou qu’une relecture interne constate qu’une formulation est inexacte, obsolète, non étayée ou trop catégorique.
- Évaluer l’affirmation. Le passage signalé est comparé aux sources disponibles les plus pertinentes.
- Corriger la page. Les erreurs importantes sont corrigées directement. Les affirmations ambiguës peuvent être resserrées, datées, sourcées ou reformulées comme heuristiques.
- Vérifier les pages associées. Les affirmations répétées et les contenus sources du build sont vérifiés afin que le même problème ne soit pas réintroduit ultérieurement.
- Consigner les révisions importantes. Les modifications substantielles sont résumées dans l’historique public. Les petites corrections d’orthographe, de grammaire, de mise en forme et d’accessibilité peuvent ne pas y figurer.
Aucun processus de relecture ne peut garantir un contenu parfait ou durablement à jour. Pour les décisions importantes en matière médicale, juridique, financière, de sécurité ou de conformité, les lecteurs doivent vérifier les informations auprès de professionnels qualifiés et de sources actuelles faisant autorité.
Historique public des révisions
Ce journal consigne les principales révisions éditoriales. Il est volontairement plus concis que le relevé interne détaillé ligne par ligne.
Tutoriels de prompting : les garanties non étayées, pourcentages de réussite fixes et affirmations trop absolues sur la qualité des prompts, les personas, les exemples et les instructions de chaîne de pensée ont été nuancés ou supprimés.
LLM avancé : l’analyse des défaillances du RAG, l’appellation non standard « Large Action Model », MCP, A2A et les compromis des systèmes multi-agents ont été clarifiés sur le plan technique.
LLM expert : les garanties liées au décodage spéculatif, les dépendances de performance de la quantification et le rôle approprié de LoRA par rapport à la récupération ont été précisés.
Générateurs et cas d’usage : les recommandations de modèles et estimations de flux de travail ont été reformulées comme des indications sensibles au temps ou dépendantes de la tâche, plutôt que comme des classements permanents ou des résultats garantis.