Quel est le problème avec l'utilisation d'un seul prompt massif pour demander à Claude de choisir un matériau ?	Claude est surchargé, ce qui peut entraîner une confusion ou des résultats sous-optimaux.
Comment le workflow de parallélisation résout-il le problème de la surcharge de Claude ?	Il décompose la tâche principale en plusieurs sous-tâches exécutées simultanément.
Dans un workflow de parallélisation, quelle est la première action effectuée après la soumission de l'image ?	Envoyer des requêtes spécialisées à Claude pour évaluer chaque matériau individuellement.
Quel est l'objectif de chaque requête individuelle dans le workflow de parallélisation ?	Demander à Claude d'évaluer la pertinence d'un seul matériau spécifique (ex: métal, polymère).
Quel est le rôle de l'étape finale dans un workflow de parallélisation ?	C'est l'étape d'agrégation, où Claude synthétise les résultats des sous-tâches pour donner une recommandation finale.
Quel est le premier avantage du workflow de parallélisation concernant l'IA ?	Il permet à Claude de se concentrer sur une seule tâche à la fois, évitant la distraction.
Quel avantage permet le workflow de parallélisation en matière d'amélioration des prompts ?	Il est facile d'améliorer et d'évaluer les prompts utilisés dans chaque sous-tâche séparément.
Comment le workflow de parallélisation gère-t-il l'évolutivité (scalability) ?	On peut ajouter de nouvelles sous-tâches sans affecter les autres tâches en cours.