Introduction

Pour comprendre un concept nouveau à partir d’un article de recherche ou d’un cours dense, un résumé ne suffit pas. L’objectif est de vous en construire une représentation assez précise pour expliquer à quel problème il répond, ce que fait concrètement la méthode, quels résultats l’étayent et sur quelles hypothèses elle repose. Vous pourrez aussi repérer les points qu’il vous reste à approfondir.

ChatGPT peut rassembler automatiquement les informations nécessaires et illustrer des concepts complexes à l’aide de schémas ou d’images. Ce travail se prête aussi à l’utilisation de sous-agents : un fil peut dégager la structure de l’article, un autre réunir les connaissances préalables et un troisième examiner les figures et la notation. Le fil principal peut ensuite confronter leurs résultats et en tirer un rapport que vous pourrez relire plus tard.

Le résultat doit être facile à consulter. Choisissez un fichier Markdown tel que notes/concept-report.md, ou un document dans un autre format. Pour garder une trace qui vous servira au-delà de la discussion, prévoyez un résumé, un glossaire, une explication pas à pas, des schémas, un tableau des éléments de preuve, les limites de la méthode et les questions ouvertes.

Définissez votre objectif d’apprentissage

Commencez par nommer le concept et préciser le résultat attendu. Une question ciblée donnera un rapport plus utile qu’une demande de résumé général.

Par exemple :

Je veux comprendre l’idée centrale de cet article de recherche, le fonctionnement de la méthode, les raisons pour lesquelles les expériences étayent ou non la conclusion des auteurs, et savoir quoi lire ensuite.

Vous donnez ainsi à ChatGPT une tâche concrète. Demandez-lui de vous expliquer le concept, de signaler ce qui reste incertain, de citer la source des affirmations et de distinguer les conclusions des auteurs de sa propre interprétation.

Exemple fil rouge : l’analyse d’un article de recherche

Supposons que vous souhaitiez étudier un article sur une architecture de modèle que vous ne connaissez pas. Vous cherchez à en saisir rapidement le principe grâce à un rapport, sans avoir à lire l’article en entier.

Voici ce que vous pourriez obtenir :

• notes/paper-report.md avec l’explication principale.
• notes/figures/method-flow.mmd ou un diagramme Mermaid intégré au rapport pour expliquer la méthode.
• notes/figures/concept-map.mmd ou un petit fichier SVG qui montre les liens entre les notions préalables.
• Un tableau qui relie chaque affirmation aux sections, pages, figures ou tableaux de l’article qui l’étayent.
• Une liste de lectures complémentaires et de questions en suspens.

Cette démarche vous permet d’étudier le concept de façon méthodique et de conserver un document auquel vous pourrez revenir.

Répartissez le travail entre les sous-agents

Les sous-agents sont plus efficaces lorsque chacun reçoit une tâche bien délimitée et sait sous quelle forme présenter son résultat. Demandez explicitement à ChatGPT de les lancer. Toutes les lectures ne nécessitent pas de sous-agents, mais une analyse en parallèle est utile lorsque l’article est long ou concentre de nombreuses notions complexes.

Pour un article de recherche, vous pouvez répartir les tâches ainsi :

• Structure de l’article : Relevez le problème posé, l’apport de l’article, la méthode, les expériences, les limites et les résultats que les auteurs déclarent avoir obtenus.
• Connaissances préalables : Expliquez les termes, les concepts connexes et les travaux antérieurs que l’article suppose connus.
• Notation et figures : Expliquez pas à pas les équations, les algorithmes, les schémas, les figures et les tableaux.
• Lecture critique : Vérifiez si les résultats étayent les affirmations. Formulez les réserves éventuelles et repérez les comparaisons de référence manquantes ou les hypothèses mal définies.

L’agent principal doit attendre les réponses des sous-agents, les comparer et résoudre les contradictions. ChatGPT en fera ensuite la synthèse dans un rapport cohérent.

Ciblez votre recherche d’informations complémentaires

Lorsque l’article suppose des connaissances qui vous manquent, demandez à ChatGPT de consulter des sources approuvées. Il peut s’agir de notes locales, d’un dossier de références bibliographiques, d’articles accessibles par lien, d’une recherche web si elle est activée ou d’une base de connaissances connectée.

Si vous étudiez un concept propre à votre organisation, vous pouvez relier plusieurs sources à l’aide de plugins pour constituer une base de connaissances.

Délimitez cette recherche. Précisez à ChatGPT quelles sources vous jugez fiables et comment il doit utiliser les informations externes dans le rapport final :

• Définissez les termes à connaître dans un glossaire.
• Ajoutez une courte section « Ce qu’il faut savoir avant de commencer ».
• Présentez les liens vers les lectures complémentaires séparément des affirmations de l’article.
• Signalez les affirmations qui proviennent d’autres sources.

Générez des schémas pour le rapport

Un schéma est souvent le moyen le plus rapide de vérifier si vous comprenez vraiment un concept. Pour un rapport Markdown, demandez à ChatGPT des schémas fidèles aux sources et faciles à modifier.

Les formats suivants constituent de bons points de départ :

• Une carte conceptuelle qui présente les notions préalables et les liens entre elles.
• Un schéma qui retrace le déroulement de la méthode, des entrées aux sorties, en passant par les transformations et les composants du modèle.
• Une carte des expériences qui relie les jeux de données, les métriques, les références de comparaison et les conclusions avancées.
• Un schéma des limites qui distingue les hypothèses, les cas d’échec et les questions ouvertes.

Pour un rapport rédigé principalement en Markdown, demandez un diagramme Mermaid si l’outil de destination peut l’afficher. Sinon, demandez un petit fichier SVG ou PNG à ajouter au dépôt. Demandez à ChatGPT d’utiliser le skill système imagegen, fourni par défaut avec ChatGPT, uniquement si vous avez besoin d’une illustration qui n’exige pas de précision technique ou d’un visuel qui se prête mal à un diagramme intégré au Markdown.

Rédigez le rapport Markdown

Demandez à ChatGPT de rédiger un rapport suffisamment autonome pour que vous puissiez le reprendre plus tard. Vous pouvez l’organiser ainsi :

1. Synthèse.
2. Notions à connaître avant la lecture.
3. Termes clés et notation.
4. Explication pas à pas de l’article.
5. Schéma de la méthode.
6. Tableau des éléments de preuve.
7. Ce que l’article ne démontre pas.
8. Questions ouvertes et lectures complémentaires.

Le rapport doit citer ses sources chaque fois que possible. Pour un PDF, demandez des renvois précis aux pages, sections, figures ou tableaux. Si ChatGPT ne peut pas retrouver les numéros de page exacts, il doit le signaler et renvoyer aux sections ou à leurs titres.

Approfondissez votre compréhension à partir du rapport

Le premier rapport est un point de départ. Après l’avoir lu, posez des questions complémentaires et demandez à ChatGPT de réviser le document en conséquence.

Voici quelques questions à poser :

• Quelle partie de la méthode dois-je comprendre en premier ?
• Quel est l’exemple le plus simple qui illustre l’idée centrale ?
• Quelle figure joue le rôle le plus important dans l’argumentation des auteurs ?
• Quelle affirmation est la plus fragile ou la moins étayée ?
• Que dois-je lire ensuite si je veux mettre en œuvre cette méthode ?

Si la compréhension du concept passe par l’expérimentation, demandez à ChatGPT d’ajouter un petit notebook ou un script qui en reproduit une version simplifiée. Insérez un lien vers cet essai dans le rapport Markdown pour pouvoir retrouver l’explication et l’expérience au même endroit.

Exemple de prompt :

Skills à envisager

Utilisez les skills uniquement s’ils correspondent au résultat que vous recherchez :

• $jupyter-notebook pour créer des exemples simplifiés, tracer des graphiques ou reproduire une expérience à petite échelle avec du code exécutable.
• $imagegen pour créer des illustrations qui ne nécessitent pas la précision d’un schéma technique.
• $slides pour transformer le rapport en présentation une fois votre travail d’apprentissage terminé.

Pour la plupart des rapports d’analyse d’articles, privilégiez les diagrammes intégrés au Markdown ou les fichiers SVG simples plutôt qu’une image matricielle générée. Il est plus facile d’en comparer les versions, de les relire et de les mettre à jour à mesure que votre compréhension évolue.

Suggestions de prompts

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