Gemini 4 Argon est maintenant disponible dans iWeaver, et iWeaver propose un essai gratuit du modèle. Vous pouvez l’utiliser pour traiter une question de recherche, comparer des documents ou créer une note de décision sans mettre en place d’intégration d’API.
Ce guide vous présente un workflow concret : sélectionnez Gemini 4 Argon, ajoutez le contenu que vous souhaitez qu’il utilise, décrivez le format de sortie souhaité, puis affinez la réponse. Nous utiliserons une comparaison de deux propositions de recherche comme exemple, avec une consigne que vous pourrez adapter à votre propre travail.
Pour en savoir plus sur le modèle, lisez notre aperçu des capacités de Gemini 4 Argon, notamment la manière dont son budget de contexte partagé influence les tâches portant sur de grands documents.
Commencez par une question à laquelle vous devez réellement répondre
Choisissez une tâche pour laquelle vous savez ce qu’une réponse réussie doit contenir. Par exemple, vous pourriez devoir comparer deux propositions de recherche et expliquer laquelle présente des preuves plus solides. Rassemblez les propositions, vos critères de décision et tout matériel pertinent avant de lancer la conversation.
Évitez de combiner des demandes sans rapport lors du premier essai. Si vous demandez à la fois un résumé, des prévisions de marché, un pack de slides et un plan de mise en œuvre, il devient difficile de savoir où le modèle vous a aidé et où il a simplement deviné. Une note bien définie vous donne une sortie que vous pouvez vérifier du début à la fin.
Étape 1 : ouvrez iWeaver et sélectionnez Gemini 4 Argon
Ouvrez iWeaver, connectez-vous, puis sélectionnez Gemini 4 Argon dans le sélecteur de modèle de l’espace de travail. Commencez par l’essai gratuit et une tâche que vous devez déjà accomplir, comme comparer deux propositions ou expliquer un rapport difficile.
Décidez de ce que vous souhaitez recevoir avant d’envoyer le premier message. Pour notre exemple, l’objectif est un tableau de comparaison et une recommandation courte étayée par les propositions fournies. En gardant cet objectif bien spécifique, vous suivez plus facilement les étapes suivantes.
Étape 2 : ajoutez votre contenu source
Ajoutez votre contenu via les options d’entrée affichées dans l’espace de travail. Donnez à chaque source une brève étiquette, comme Proposition A, Proposition B et Critères d’évaluation. Si des versions diffèrent, indiquez la date et précisez au modèle quelle version doit primer.
Pour plusieurs documents, prenez une minute pour définir ce que chaque source apporte. L’un peut contenir la proposition, un autre les preuves et un autre les contraintes. Le guide d’iWeaver sur l’analyse de plusieurs documents propose un workflow apparenté pour organiser une comparaison autour d’une question précise.
Ne remplissez pas l’espace de travail avec tous les fichiers dont vous disposez. Commencez par les sources nécessaires pour répondre à la question, puis ajoutez une autre source si le premier passage révèle un véritable manque. Cela facilite aussi le suivi d’une affirmation contestée jusqu’à sa source.
Étape 3 : décrivez la sortie dont vous avez besoin
La consigne doit expliquer la tâche, le public, les limites des preuves et le format de sortie. Voici un exemple que vous pouvez adapter :
Comparez la Proposition A et la Proposition B pour une équipe de recherche qui choisit son prochain projet. Utilisez uniquement le contenu fourni. Évaluez chaque proposition par rapport aux critères fournis. Pour chaque constat, identifiez la source et la section ; utilisez les numéros de page uniquement lorsqu’ils sont disponibles. Séparez les preuves documentées de votre interprétation. Signalez les informations manquantes plutôt que de les estimer. Produisez un tableau de comparaison, une recommandation de 300 mots, ainsi que les trois questions que nous devons résoudre avant de décider.
Cette instruction facilite la relecture de la réponse, car elle nomme les livrables et indique au modèle comment gérer l’incertitude. Elle empêche aussi la recommandation de dépendre silencieusement d’informations externes que vous n’aviez pas l’intention d’inclure.
Étape 4 : examinez et affinez la réponse
Lisez la recommandation et retracez ses affirmations principales jusqu’aux sources. Vérifiez si le modèle a comparé des mesures équivalentes, a conservé les versions des propositions séparées et a présenté honnêtement les informations manquantes. Une référence à une source n’est utile que si le passage cité étaye l’affirmation.
Quand vous trouvez un problème, corrigez-le de manière précise. Par exemple : « La Proposition B ne rapporte pas la rétention des participants. Révisez cette ligne pour indiquer les preuves manquantes et reconsidérez la recommandation. » Ensuite, vérifiez si la correction a aussi modifié la réflexion ultérieure ainsi que la cellule du tableau.
Pour un passage qui reste difficile, demandez au modèle d’expliquer la phrase concernée avant de l’utiliser dans la comparaison. Un PDF Explainer dédié peut aussi aider à mettre en place un workflow d’explication centré sur le document.
Si vous utilisez déjà Flash pour un travail similaire, appliquez le même paquet de sources et la même consigne aux deux modèles. Notre guide Gemini 4 Argon vs Gemini 3.8 Flash explique quelles différences consigner avant de choisir un modèle.
Étape 5 : enregistrez un workflow réutilisable
Notez la correction requise et le temps nécessaire pour la relecture finale. Demandez-vous si la réponse a réduit votre charge de travail, si vous pouvez la vérifier, et si la même consigne serait utile à nouveau. Un premier brouillon impressionnant vaut moins si sa vérification prend plus de temps que la rédaction de la note par vous-même.
Conservez ensemble la consigne performante, les étiquettes des sources et les critères d’acceptation. La prochaine fois, modifiez les documents tout en conservant la méthode de relecture. Vous obtenez ainsi une façon répétable d’évaluer Gemini 4 Argon, à mesure que le modèle et votre workflow évoluent.