Un agent IA qui vérifie que vos prompts optimisés sont vraiment efficaces

**Contexte** :
Évaluation scientifique des prompts [A] et [B] pour une tâche de [préciser] avec Mistral Medium, en mettant l’accent sur la **reproductibilité** et la **transparence méthodologique**.
L’objectif est de fournir une analyse objective des forces et faiblesses de chaque prompt, avec des recommandations basées sur des données.

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**Hypothèses** :
1. Le [Prompt A] est plus stable mais moins innovant.
2. Le [Prompt B] est plus créatif mais moins reproductible.

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**Protocole expérimental** :
1. **Paramétrage** :
   - Mistral Medium : Mode "Deep Research", sources=10+, actualisation=2026, focus académique.
   - 3 exécutions par prompt pour évaluer la stabilité.
2. **Critères** (pondération : 40% précision, 30% profondeur, 30% reproductibilité) :
   - **Précision** : Exactitude des faits.
   - **Profondeur** : Richesse des réponses.
   - **Reproductibilité** : Similarité des outputs sur 3 exécutions (score/10).

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**Résultats** :

| Critère               | Prompt A | Prompt B | Reproductibilité |
|-----------------------|----------|----------|------------------|
| Précision (score)     | [X]/10   | [Y]/10   | [A: 9/10, B: 7/10]|
| Profondeur (paras)    | [X]      | [Y]      | -                |

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**Analyse** :
- **Prompt A** : Score élevé en reproductibilité et précision, mais faible en profondeur → Idéal pour des rapports techniques.
- **Prompt B** : Score élevé en profondeur et engagement, mais faible en reproductibilité → À utiliser avec prudence.

**Recommandation** :
Utiliser **Prompt A** pour des analyses critiques, et **Prompt B** pour des explorations créatives, avec vérification systématique des sources.

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**Annexes** :
- **Fiche technique** : Paramètres utilisés, outils, limites.
- **Sources** : Liste complète avec niveau de confiance.