Google Research a révélé une technique étonnamment simple pour améliorer la précision des LLM. Répéter l'invite d'entrée peut améliorer les performances jusqu'à 76 %. L'article, publié le mois dernier, a testé cette méthode sur des modèles tels que Gemini, GPT-4o, Claude et DeepSeek.

Les chercheurs ont découvert que pour les tâches ne nécessitant pas de raisonnement complexe, la répétition de l'invite améliorait considérablement les résultats. Cette découverte remet en question la tendance à des stratégies d'invite de plus en plus complexes. L'étude, intitulée « Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs », a été publiée juste avant les fêtes de fin d'année en décembre 2025.

L'impact immédiat pourrait être une simplification des flux de travail de l'IA. Les ingénieurs pourraient constater qu'ils peuvent obtenir de meilleurs résultats avec des invites moins complexes. La communauté de l'IA évalue maintenant les implications de cette recherche.

Pendant des années, les ingénieurs en IA ont développé des méthodes d'invite complexes. Celles-ci incluaient la « Chaîne de Pensée » et même des invites émotionnellement manipulatrices. Cette nouvelle recherche suggère un retour à des méthodes plus simples.

D'autres recherches exploreront les limites de la répétition des invites. De futures études pourraient étudier son efficacité sur différents types de LLM et de tâches. Le domaine de l'IA attend d'autres développements.