Vous avez déjà parlé tout seul pour réfléchir à un problème ?

“Ok, si je fais ça, puis ça… ça marche peut-être mieux si je fais autrement.”

C’est ce que les chercheurs ont découvert chez l’IA : les machines apprennent mieux lorsqu’elles se parlent à elles-mêmes.

Cette idée, appelée IA auto-réflexive, a été étudiée par l’Okinawa Institute of Science and Technology et publiée dans la revue Neural Computation. Le principe est simple : au lieu de donner directement une réponse, l’IA passe par un raisonnement interne, un peu comme un murmure ou un dialogue avec elle-même.

Pourquoi l’IA qui se parle apprend mieux ?

Imaginons une IA classique. On lui pose une question et elle donne directement une réponse :

Question → Réponse

C’est rapide, mais limité. Pourquoi ? Parce que l’IA ne “réfléchit” pas vraiment : elle ne décompose pas le problème, ne vérifie pas sa logique et ne corrige pas d’éventuelles erreurs. Sur des tâches simples, ça peut suffire. Mais dès que le problème devient complexe ou inconnu, elle peut se tromper facilement.

Maintenant, voyons une IA qui se parle à elle-même. Elle suit un processus beaucoup plus proche de la façon dont un humain réfléchit :

Question → Raisonnement interne → Décomposition → Vérification → Réponse

La différence est claire. Grâce à ce dialogue interne, l’IA décompose le problème en étapes, peut vérifier sa logique à chaque étape et corriger ses erreurs si nécessaire. Cela fonctionne même pour des tâches beaucoup plus complexes qu’un simple calcul.

La mémoire de travail : ce qui rend l’IA vraiment flexible

L’une des découvertes les plus intéressantes de cette étude concerne la mémoire de travail. En effet, chez l’humain, elle correspond à notre capacité à garder plusieurs informations en tête et à les manipuler simultanément pour résoudre un problème complexe. De la même manière, dans le monde de l’IA, la mémoire de travail permet à une machine de retenir temporairement plusieurs éléments d’information, tout en les comparant et en les organisant afin de prendre la meilleure décision.

Les chercheurs ont montré que lorsqu’une IA ne dispose que d’un seul espace mémoire, elle ne peut traiter qu’une information à la fois et perd en cohérence dès que la tâche devient complexe. En revanche, avec plusieurs espaces mémoire, elle devient beaucoup plus agile : elle peut suivre plusieurs idées en parallèle, les organiser logiquement et relier différents éléments pour résoudre des problèmes ou accomplir plusieurs tâches simultanément.

Fort de cette mémoire améliorée et du dialogue interne, l’IA devient capable d’apprendre plus rapidement, d’utiliser moins de données, de s’adapter à des situations inédites et de générer des solutions structurées et cohérentes. Ainsi, l’alliance de la mémoire de travail et du raisonnement interne rend l’IA véritablement flexible, lui permettant de penser stratégiquement et efficacement, plutôt que de se contenter de répéter ce qu’elle a déjà appris.

Astuces et conseils pour utiliser cette approche dans vos prompts

Pour tirer pleinement parti de l’IA qui se parle à elle-même, il ne suffit pas de poser une question et d’attendre une réponse. En effet, il est essentiel de structurer vos prompts de manière à activer le raisonnement interne de la machine, comme vous le feriez pour guider un humain dans sa réflexion. En demandant à l’IA de décomposer le problème, de réfléchir étape par étape et de vérifier sa logique, vous obtiendrez des réponses plus précises, cohérentes et directement actionnables.

• Demandez à l’IA de réfléchir étape par étape : Exemple : “Avant de donner la réponse, explique ton raisonnement étape par étape.”
• Forcer la décomposition : Pour des tâches complexes, demandez explicitement : “Découpe ce problème en 3 parties et traite-les une par une.”
• Inclure une vérification finale : Demandez : “Vérifie que chaque étape est correcte avant de donner la solution finale.”

Conseil clé : demandez à l’IA de se poser des questions à voix haute avant de conclure. Par exemple :

“Avant de me donner la solution, pose-toi trois questions : Est-ce logique ? Ai-je oublié un détail important ? Quelle serait la meilleure approche si j’étais un expert humain ?”

Résultat : l’IA déchiffre le problème étape par étape, détecte ses erreurs, propose des alternatives et vous livre une réponse plus stratégique, créative et prête à être appliquée, comme si un consultant senior travaillait à vos côtés.

Comment faire réfléchir l’IA dans le marketing digital ?

Le concept n’est pas réservé aux scientifiques. En marketing digital, vous pouvez aussi exploiter l’intelligence artificielle grâce au prompt engineering avancé, qui active l’auto-réflexion de l’IA et permet d’obtenir des résultats plus précis, cohérents et créatifs.

Exemple 1 : stratégie marketing Instagram

• Prompt basique :

“Donne-moi une stratégie Instagram.”

Résultat : souvent une réponse générique et peu exploitable.

• Prompt avancé

Agis comme un consultant marketing senior avec 10+ années d’expérience dans les médias sociaux et la génération de contenu.

1 : Analyse la cible
Décris précisément le profil de la cible (âge, intérêts, comportements, usages d’Instagram). Identifie leurs besoins et leurs attentes.

2 : Identifie leurs motivations principales
Explique ce qui motive cette audience à interagir avec une marque sur Instagram (ex : recherche d’inspiration, tendance, info pratique, divertissement).

3 : Propose 3 angles de contenu
Génère trois idées originales et pertinentes pour engager cette audience, en précisant le format (post, story, reel, carrousel) et le ton (humoristique, informatif, inspirant).

4 : Compare les avantages et risques
Pour chaque angle, explique les points forts et les limites. Par exemple, quel angle est le plus engageant, quel angle pourrait ne pas bien fonctionner, et pourquoi.

5 : Recommande la meilleure option
Sur la base de l’analyse précédente, choisis l’angle le plus stratégique et propose un exemple concret de contenu pour le lancer immédiatement.

Exemple 2 : génération de contenu

Prompt basique :

“Écris un article sur l’IA.”
Résultat : souvent un texte moyen, peu structuré et difficilement exploitable.

Prompt avancé :

Agis comme un rédacteur expert en marketing digital, avec une expérience de plusieurs années dans la création de contenus engageants pour un blog professionnel.

Écris un article structuré comme suit :

1. Introduction : présente un problème actuel lié à l’IA, concret et pertinent pour le lecteur.
2. Explication : décris le concept de manière simple et claire, sans jargon technique.
3. Exemple concret : illustre le concept avec un cas pratique applicable en business ou marketing.
4. Erreur fréquente : signale un piège ou une idée reçue à éviter.
5. Conclusion actionnable : propose des conseils ou étapes concrètes que le lecteur peut appliquer immédiatement.

Résultat : l’IA produit un texte clair, logique et facilement exploitable, avec une structure prête à publier ou à adapter pour vos supports.

Ce que cela signifie pour Mindfull et pour vous

L’IA n’est pas magique. Sa puissance ne dépend pas seulement de la quantité de données qu’elle reçoit. Elle réside surtout dans la manière dont on structure son raisonnement. En guidant l’IA pour qu’elle réfléchisse étape par étape et qu’elle décompose les problèmes tout en se “parlant à elle-même”, elle devient capable de généraliser. Elle peut ainsi appliquer des concepts appris à de nouvelles situations, résoudre des tâches inédites et proposer des solutions adaptées. Ainsi, dans le contexte du marketing et de la stratégie digitale, cette approche change complètement la donne. Votre véritable avantage compétitif ne réside pas seulement dans l’utilisation de l’IA, mais dans votre capacité à la faire réfléchir intelligemment et à transformer ses réponses en actions concrètes et pertinentes tout en respectant l’éthique.