Tree of Thoughts : la nouvelle approche pour résoudre des problèmes complexes avec l’IA
Les modèles de langage comme GPT-4 révolutionnent déjà la productivité en entreprise. Mais une limite persistait : leur manière de raisonner pas à pas, de gauche à droite, pouvait échouer dès que la tâche exigeait exploration, planification ou retour en arrière. C’est là qu’intervient le concept de Tree of Thoughts (ToT), présenté par une équipe de chercheurs de Princeton et Google DeepMind.
Étape 1 : Comprendre la limite des approches actuelles
Jusqu’ici, la technique du Chain of Thought (CoT) permettait d’obtenir des étapes intermédiaires de raisonnement. Cela a permis de grandes avancées, notamment en mathématiques et en logique. Mais cette approche restait linéaire : une seule suite de pensées était générée, sans alternative ni exploration parallèle. Résultat : si le premier choix est mauvais, tout le raisonnement s’écroule.
Cela rappelle le « Système 1 » de Kahneman : rapide, intuitif, mais faillible lorsqu’une tâche demande réflexion stratégique. Pour aller plus loin, il fallait un équivalent numérique du « Système 2 » : plus lent, plus délibératif, capable de revenir sur ses pas.
Étape 2 : Découvrir le Tree of Thoughts (ToT)
Le Tree of Thoughts propose de structurer le raisonnement comme un arbre de décisions. Chaque nœud correspond à une « pensée » cohérente (un calcul, une hypothèse, un paragraphe de plan). À chaque étape, le modèle ne suit pas une seule voie mais en explore plusieurs, qu’il peut comparer, évaluer et conserver si elles paraissent prometteuses.
Cette approche apporte trois nouveautés majeures :
- Exploration parallèle : plusieurs chemins de raisonnement sont générés en même temps ;
- Évaluation : le modèle s’auto-évalue pour estimer la pertinence de chaque pensée ;
- Planification : il peut revenir en arrière (backtracking) ou anticiper (lookahead) avant de poursuivre.
Étape 3 : Cas d’usage et résultats
Les chercheurs ont testé ToT sur trois tâches exigeantes :
- Le jeu du 24 (trouver une équation qui donne 24 à partir de 4 nombres). GPT-4 avec CoT n’a résolu que 4 % des cas, contre… 74 % avec ToT !
- La créativité (rédaction d’un texte cohérent à partir de phrases imposées). Les passages générés avec ToT ont été jugés plus fluides et cohérents que ceux produits par CoT.
- Les mini-mots croisés (remplir une grille à partir d’indices). Là encore, ToT s’est montré supérieur en combinant raisonnement lexical et exploration.
Ces résultats montrent que le Tree of Thoughts n’est pas un gadget, mais une véritable avancée vers une IA capable de planifier et d’adapter sa réflexion.
Bonnes pratiques pour exploiter ToT
Pour les dirigeants de PME et les consultants en transformation digitale, ces enseignements sont précieux. Ils suggèrent que demain, nos IA ne se contenteront plus d’exécuter des prompts, mais mèneront de véritables explorations raisonnées. Voici quelques bonnes pratiques :
- Segmenter les problèmes : découpez vos cas d’usage en « pensées » intermédiaires exploitables par l’IA ;
- Favoriser l’exploration : donnez au modèle la possibilité de générer plusieurs options avant de trancher ;
- Évaluer et comparer : intégrez des mécanismes d’auto-évaluation dans vos workflows IA ;
- Combiner avec l’humain : utilisez ToT comme assistant de réflexion, pas comme substitut complet.
Erreurs à éviter
Comme toute nouvelle méthode, ToT comporte des pièges :
- Surcharge cognitive : multiplier trop de branches peut ralentir ou perdre le modèle ;
- Manque de granularité : des « pensées » trop petites ou trop grandes deviennent inefficaces à évaluer ;
- Confiance aveugle : l’évaluation automatique reste imparfaite, l’intervention humaine reste clé.
CQFD
En conclusion, le Tree of Thoughts ouvre une nouvelle ère pour l’IA. Là où le Chain of Thought restait linéaire, ToT introduit une réflexion arborescente, proche de la cognition humaine. C’est une piste concrète pour des IA plus robustes et plus utiles en entreprise.
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