Le Chain of Thought, ou quand les IA tentent de réfléchir

Le Chain of Thought (CoT), ou « chaîne de raisonnement », est une méthode centrale dans le développement de l’intelligence artificielle générative. Popularisée par les travaux de Google en 2022, cette approche a démontré qu’elle pouvait améliorer la précision des réponses sur des tâches complexes, notamment en mathématiques, en logique ou en résolution de problèmes.

Définition du Chain of Thought (CoT)

Le Chain of Thought (CoT) est une technique de génération de texte qui consiste à faire expliciter par un modèle de langage les différentes étapes d’un raisonnement avant d’aboutir à une réponse finale. Plutôt que de fournir une réponse immédiate, le modèle est invité à décomposer la réflexion, à la manière d’un humain qui pense à voix haute.

L’expression se traduit littéralement par « chaîne de pensée » ou « enchaînement de pensées ». Au sens figuré, elle désigne donc une suite logique d’idées ou d’arguments menant à une conclusion.

Cette méthode s’inscrit en opposition de à la génération directe de réponse, souvent opaque ou difficile à interpréter. En introduisant un raisonnement intermédiaire, le CoT améliore la compréhensibilité du processus, et dans de nombreux cas, la qualité de la réponse elle-même.

Origines et fondements

Le concept de Chain of Thought (CoT) a été formalisé en 2022 par Jason Wei et ses collègues de Google Brain dans l’article Chain‑of‑Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Les auteurs y démontrent que les modèles massifs montrent un bond de performance sur des tâches comme la résolution de problèmes mathématiques ou de logique lorsque le prompt inclut quelques exemples à raisonnement explicite (few-shot CoT).

Le Chain of Thought apporte une nouvelle façon d’interagir avec les modèles de langage en les amenant à décomposer leur raisonnement. Cette logique introduit une structure intermédiaire qui aide le modèle à organiser sa pensée, à enchaîner les étapes et à justifier plus clairement ses conclusions. Cette mise en forme explicite améliore en principe la fiabilité des réponses.

Le Chain of Thought s’inspire du raisonnement humain : le modèle est encouragé à expliquer son cheminement, comme le ferait un expert qui pense à voix haute. Cette approche rend les réponses plus transparentes et, dans de nombreux cas, plus précises.

Ces premiers travaux ont montré que cette méthode devient réellement efficace avec des modèles de très grande taille (plus de 100 milliards de paramètres), chez lesquels une forme de logique interne semble émerger naturellement.

Les évolutions récentes du Chain of Thought

• En 2022, des chercheurs ont démontré qu’il n’était pas toujours nécessaire de fournir des exemples de raisonnement. Il suffit parfois d’ajouter une simple instruction comme « Pensons étape par étape » pour déclencher un raisonnement structuré, même en zéro-shot (sans démonstration préalable).
• La même année, la technique de Self-Consistency a été proposée : au lieu de s’en tenir à une seule chaîne de raisonnement, le modèle en génère plusieurs, puis sélectionne la réponse la plus fréquente ou la plus cohérente.
• En 2024, il a été démontré que certains grands modèles pouvaient produire un raisonnement en chaîne sans même y être poussés par un prompt explicite. Il a été observé que le raisonnement pouvait émerger de manière intrinsèque, suggérant que les modèles ont désormais une forme de logique latente déjà intégrée.

Fonctionnement théorique dans les modèles de langage

Quand un modèle de langage reçoit un prompt contenant une question, il génère token par token la réponse la plus probable à chaque étape, en s’appuyant sur son contexte. Sans chaine de pensée, vise (grâce aux probabilités) à produire un texte qui « ressemble à une réponse correcte ». Avec le Chain of Thought, il est désormais cadré par une séquence de raisonnement structurée autour d’étapes intermédiaires.

C’est une contrainte inductive douce : on pousse le modèle à activer ses capacités de raisonnement en lui montrant qu’il doit réfléchir avant de conclure. Et dans les grands modèles, cette contrainte permet de faire émerger des formes de logique plus poussées.

Un exemple pour mieux comprendre

Dans des tâches plus complexes, cette méthode permet au modèle de mieux suivre les dépendances logiques, de repérer des conditions implicites, de traiter plusieurs sous-problèmes avant de conclure. Elle améliore souvent les performances, mais aussi la traçabilité (il est possible de suivre le raisonnement et d’en identifier les failles éventuelles).

Les limites du Chain of Thought

Le CoT n’est pas infaillible. Il arrive que le modèle produise une chaîne cohérente… mais erronée. On parle alors d’hallucinations structurées : le raisonnement semble logique en surface, mais repose sur de mauvaises prémisses ou des erreurs de calcul. Dans des modèles mal guidés ou mal structurés, le CoT peut aussi introduire des étapes superflues ou contradictoires.

Autre limite : la génération d’un raisonnement détaillé allonge la réponse, ce qui peut consommer davantage de ressources (tokens, temps de calcul) sans toujours garantir un résultat parfait.

Variantes et extensions

Self-Consistency : voter entre plusieurs chaînes de pensée

La méthode Self-Consistency consiste à générer plusieurs chaînes de raisonnement différentes pour une même question, puis à sélectionner la réponse finale la plus fréquente ou la plus cohérente parmi elles. L’idée est d’éviter les erreurs causées par une seule trajectoire de pensée : en comparant plusieurs solutions, ce modèle est plus robuste (et plus coûteux).

Tree-of-Thought : raisonnement arborescent

Introduite en 2023, la méthode Tree of Thought (ToT) pousse le raisonnement encore plus loin en le représentant sous forme d’arbre décisionnel. Le modèle explore plusieurs options à chaque étape, comme un joueur d’échecs, et choisit les branches les plus prometteuses en évaluant leurs conséquences.

ReAct : réfléchir et agir

C’est une méthode qui combine le raisonnement (CoT) et l’action : le modèle interagit avec son environnement (lance une recherche, consulte une base de données…), puis utilise le résultat pour poursuivre son raisonnement. Cette alternance réflexion → action → observation transforme le modèle en agent autonome.

C’est sur ce fonctionnement que repose notamment la Deep Research de ChatGPT.

Combinaisons avec des agents, fonctions ou API

Le CoT peut être intégré dans des agents LLM capables de piloter des outils (recherche, exécution de code, appels d’API). Cette combinaison ouvre la voie à des systèmes autonomes, où le CoT devient un noyau de décision pilotant des fonctions réelles.

Domaines d’application

Le Chain of Thought est utile dans toutes les situations où une réponse correcte dépend d’un raisonnement structuré complexe.

• Résolution de problèmes mathématiques ou techniques nécessitant plusieurs étapes de calcul ou de logique.
• Réponses à des questions complexes impliquant des conditions, des croisements d’informations ou des raisonnements déductifs.
• Rédaction de contenus structurés ou argumentés (articles, synthèses, plans, comparatifs, réponses longues).
• Prise de décision raisonnée fondée sur des critères multiples ou hiérarchisés.
• Planification d’actions ou de tâches où chaque étape dépend des précédentes.
• Explication pédagogique ou vulgarisation étape par étape d’un concept, d’une règle ou d’un raisonnement.
• Interaction avec des outils ou APIs dans le cadre d’agents IA (ex. : réfléchir avant d’agir, analyser un besoin avant d’exécuter une fonction).
• Réécriture ou reformulation intelligente de requêtes dans les moteurs de recherche génératifs, avec exploration de sous-questions et justification des résultats.
• …

Les technologies et secteurs d’activité qui peuvent bénéficier du Chain of Thought

Le Chain of Thought permet d’exposer les étapes logiques qui mènent à une décision, une réponse ou une analyse. Il  construit un enchaînement vérifiable d’idées, d’hypothèses ou de règles.

Ce fonctionnement est utile dans les environnements où la transparence du raisonnement a une valeur directe. Par exemple, lorsqu’un résultat doit être justifié, ou lorsqu’une erreur de logique a des conséquences importantes. C’est le cas dans les activités juridiques, financières, réglementaires, mais aussi dans le diagnostic, l’enseignement ou l’analyse stratégique.

Le CoT devient pertinent dès que la compréhension des étapes compte autant que la réponse finale. Il aide à structurer la pensée, à identifier les dépendances, à suivre des hypothèses, ou à vérifier la cohérence d’un raisonnement. Ces besoins ne sont pas liés à un secteur en particulier, mais à des types de tâches. On le retrouve là où l’on cherche à construire, expliquer ou valider une suite d’opérations intellectuelles.

Dès que ces conditions sont réunies, le CoT devient un levier opérationnel. Il augmente la lisibilité d’un raisonnement, réduit l’opacité du résultat et permet d’aligner plus finement la sortie du modèle avec les contraintes du domaine concerné.

Une mise en application au travers des LLM

Les grands modèles de langage comme Gemini ou ChatGPT utilisent le Chain of Thought lorsqu’un problème contient plusieurs dépendances logiques. Ce comportement peut être déclenché par le contenu d’une requête, ou induit par la formulation d’instructions spécifiques. Dans les modèles les plus avancés, ce type de raisonnement peut émerger spontanément sans instruction explicite, dès que le contexte l’exige. Le Chain of Thought devient alors une structure interne d’organisation du contenu généré.

Le cas particulier des moteurs de recherche

Le Chain of Thought modifie profondément le rôle des moteurs de recherche, en leur donnant la capacité de construire une réponse complète à partir de plusieurs éléments. Ce mode de fonctionnement se généralise dans les nouveaux moteurs dits génératifs. Envie d’en savoir plus ? Découvrez notre article sur le sujet.

Retrouvez les meilleures définitions dans le glossaire SEO de La Mandrette !