Chain-of-thought, few-shot, scoring : les 3 techniques derrière chaque maquette
Pas de magie noire. Nos sites sont le produit de 3 techniques de prompt engineering documentées par la recherche en IA. Voici lesquelles, comment elles fonctionnent, et pourquoi leur combinaison produit des résultats que les outils grand public ne peuvent pas atteindre.
3 techniques, 3 rôles distincts
Chaque technique résout un problème précis. Ensemble, elles couvrent toute la chaîne — du raisonnement initial à la sélection finale des composants.
Chain-of-thought — le raisonnement étape par étape
Le chain-of-thought (CoT) est une technique documentée par Google Research en 2022. Au lieu de demander à l'IA « crée un site restaurant », on lui demande de raisonner étape par étape. D'abord analyser le type de cuisine. Puis évaluer le positionnement tarifaire. Puis déterminer le ton éditorial. Puis sélectionner les composants visuels. Chaque étape produit un résultat intermédiaire qui nourrit l'étape suivante.
Pourquoi c'est crucial : Sans CoT, l'IA saute directement à la réponse finale — comme un chef qui dresserait une assiette sans avoir lu la commande. Avec CoT, elle construit sa réponse sur un raisonnement structuré. Pour un restaurant japonais haut de gamme, la chaîne de pensée identifie d'abord l'esthétique minimale attendue, puis ajuste la typographie, la densité visuelle et le vocabulaire.
Étape 1 : Cuisine japonaise → esthétique épurée, asymétrie contrôlée. Étape 2 : Prix moyen 65€ → registre soutenu, pas de superlatifs. Étape 3 : Chef avec parcours au Japon → section Chef prioritaire. Étape 4 : Sélection composants → Hero sobre, menu typographié, galerie zen.
Few-shot learning — apprendre par l'exemple
Le few-shot learning consiste à montrer des exemples à l'IA avant de lui demander de produire. Au lieu de décrire abstraitement ce qu'on veut, on lui montre 3 à 5 résultats réussis pour des restaurants similaires. L'IA s'en inspire sans les copier — elle extrait les patterns de qualité et les applique à votre contexte spécifique.
Pourquoi c'est crucial : Un prompt qui dit « écris un texte élégant » est subjectif. Mais un prompt qui montre 4 exemples de textes pour des bistrots parisiens bien notés donne un cadre concret. L'IA comprend le registre, la longueur des phrases, le type de détails à inclure. C'est la différence entre dire « fais-moi un bon plat » et montrer 4 photos d'assiettes réussies.
Exemples fournis : [Bistrot Belleville — ton chaleureux, phrases courtes, mise en avant du marché], [Brasserie Montmartre — accent sur l'ambiance, mention du quartier], [Café Canal — style décontracté, focus formule déjeuner]. Résultat : l'IA produit un texte qui capture l'esprit commun sans plagier aucun des exemples.
Scoring adaptatif — la sélection par les données
Le scoring adaptatif est notre technique propriétaire. Chaque restaurant est évalué sur 7 axes quantifiables : identité visuelle, niveau de gamme, ancrage local, richesse visuelle, complexité du menu, réputation en ligne, dynamisme commercial. Ces scores déterminent quels composants sont sélectionnés et dans quel ordre.
Pourquoi c'est crucial : Les techniques classiques (CoT + few-shot) améliorent la qualité du texte. Le scoring adaptatif va plus loin : il détermine la structure même du site. Ce n'est pas un template qu'on remplit différemment — c'est une architecture qui se reconfigure en fonction de vos forces. Un restaurant avec des avis exceptionnels aura un carrousel de témoignages en haut. Un restaurant avec un chef médiatique aura une section portrait en premier.
Scoring : Visuel=8, Gamme=9, Local=4, Menu=7, Réputation=9 → Sélection : Hero plein écran avec photo chef, section parcours, menu dégustation typographié, carrousel avis, galerie immersive. Composants exclus : carte de quartier, section événements, formule déjeuner.
Pourquoi la combinaison change tout
Utiliser une seule technique améliore le résultat. Les trois ensemble créent un système où chaque couche compense les faiblesses des autres.
L'effet multiplicateur
Chaque technique seule améliore le résultat. Les trois ensemble créent un effet multiplicateur. Le CoT structure le raisonnement, le few-shot calibre la qualité, le scoring détermine l'architecture. Résultat : un site qui est à la fois bien pensé, bien écrit et bien structuré.
La protection anti-cliché
Ces techniques ne sont pas juste positives — elles sont aussi défensives. Le CoT empêche les raccourcis logiques. Le few-shot empêche les dérives stylistiques. Le scoring empêche les assemblages incohérents. Trois filets de sécurité qui éliminent la médiocrité à chaque couche.
L'exécution en temps réel
Tout cela s'exécute en moins de 30 secondes. Le CoT produit son raisonnement, le few-shot sélectionne ses exemples, le scoring calcule ses axes — et l'IA génère un site complet. Ce qui prendrait des semaines de brief et d'itérations en agence se fait en un cycle de génération.
La science, pas la chance
Quand un site généré plaît dès la première version, ce n'est pas un coup de chance. C'est le résultat d'un raisonnement structuré (CoT), calibré par des exemples de qualité (few-shot), et guidé par des données quantifiées (scoring).
Ces techniques ne sont pas secrètes — elles sont documentées dans la littérature scientifique. Ce qui est unique, c'est la manière dont nous les combinons et les appliquons spécifiquement au domaine de la restauration. C'est ça, notre vrai produit.
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