Google Research a révélé une technique étonnamment simple qui améliore considérablement la précision des LLM. Répéter la requête d'entrée peut améliorer les performances jusqu'à 76 %. L'article, publié le mois dernier, remet en question les méthodes d'incitation complexes.

Les chercheurs ont découvert que la duplication des invites améliore les résultats pour les tâches ne nécessitant pas un raisonnement complexe. La technique fonctionne sur les principaux modèles tels que Gemini, GPT-4o, Claude et DeepSeek. Carl Franzen a rapporté les conclusions sur VentureBeat, le 13 janvier 2026.

Cette découverte pourrait simplifier le développement de l'IA et réduire la dépendance à l'égard de stratégies d'incitation complexes. Les premières réactions suggèrent une adoption généralisée en raison de sa facilité de mise en œuvre. La communauté de l'IA évalue maintenant les limites et les applications potentielles de la technique.

Pendant des années, les ingénieurs ont développé des méthodes d'incitation de plus en plus complexes. Des techniques telles que "Chain of Thought" et "Emotional Blackmail" visaient à améliorer les réponses des LLM. Cette nouvelle recherche suggère qu'une approche plus directe peut être tout aussi, voire plus, efficace.

Les recherches futures exploreront probablement les mécanismes sous-jacents à ce phénomène. Les scientifiques étudieront également son efficacité sur un éventail plus large de tâches et de modèles. L'attention se porte désormais sur la compréhension des raisons pour lesquelles une méthode aussi simple donne des améliorations aussi significatives.