Maitrisez le prompt engineering et performez en IA générative.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Les modèles d'IA, comme les LLM, utilisent le langage pour établir des liens, exprimer des opinions et expliquer des idées, tout comme les humains. Ils répondent aux requêtes, c'est-à-dire aux instructions textuelles qui leur sont données. La manière dont une requête est formulée influence directement la réponse de l'IA.

Par exemple, un propriétaire de boutique de vêtements cherchant des idées marketing obtiendrait des résultats différents selon la précision de sa requête.

Pourquoi le prompt engineering est-il essentiel ?

Une requête claire et précise augmente les chances d'obtenir des résultats utiles de l'IA. L'ingénierie de prompt permet d'améliorer la qualité des résultats et de gagner du temps. Elle consiste à itérer, c'est-à-dire à évaluer les résultats et à reformuler les requêtes jusqu'à obtenir ce que l'on recherche.

Quelles sont les compétences clefs à maîtriser ?

Les raisons pour lesquelles vous devriez vous former à rédiger des instructions efficaces afin d'obtenir des résultats satisfaisants de l'IA générative sont nombreuses :

• Clarté et précision : plus les requêtes sont claires et précises, plus les résultats seront utiles.
• Itération : évaluer les résultats et reformuler les requêtes permet d'affiner la recherche.
• Pensée critique et créativité : ces compétences sont essentielles pour utiliser l'IA efficacement.
• Few-shot prompting : cette technique spécifique consiste à fournir quelques exemples à l'IA pour guider ses réponses.

En maîtrisant le prompt engineering, vous pourrez exploiter pleinement le potentiel de l'IA générative dans votre travail et obtenir des résultats pertinents et utiles.

Comment les LLM fonctionnent-ils ?

Les LLM (Large Language Models), ou Grands Modèles Linguistiques en français, sont des modèles d'intelligence artificielle entraînés sur d'immenses quantités de textes pour comprendre et générer du langage humain.

Entraînement sur des données massives.

Les LLM sont nourris de millions de sources textuelles (livres, articles, sites web, etc.) pour apprendre les schémas et les relations du langage humain. Plus la qualité des données est élevée, meilleures sont les performances du modèle.

Prédiction du mot suivant.

Grâce à leur compréhension du langage, les LLM peuvent prédire le mot suivant le plus probable dans une séquence. Par exemple, dans la phrase « Après la pluie, la rue était... », le LLM fera une prédiction probable pour « mouillée » ou « humide ».

Génération de réponses.

Les LLM utilisent les statistiques pour analyser les relations entre les mots et calculer les probabilités des mots suivants dans une séquence. Cette capacité leur permet de répondre à des requêtes variées, de la simple complétion de phrase à la rédaction d'histoires complexes.

Quelles sont les limites des LLM ?

Bien qu'ils soient de formidables outils, les LLM présentent un certain nombre de limites, comme tout outil technologique.

Biais potentiels.

Les données d'entraînement peuvent contenir des biais sociétaux, ce qui peut influencer les réponses du LLM. Par exemple, il pourrait associer certaines professions à des genres spécifiques.

Connaissances limitées.

Si les données d'entraînement manquent d'informations sur un sujet spécifique, le LLM pourrait ne pas être en mesure de générer un contenu pertinent.

Hallucinations.

Les LLM peuvent parfois générer des informations inexactes ou inventées, appelées hallucinations. Cela peut être dû à la qualité des données d'entraînement, à la formulation de la requête ou à la méthode d'analyse du texte.

Il est fondamental d'évaluer de manière critique les résultats produits par les LLM et de vérifier leur exactitude, leur pertinence et leur impartialité. Ne faites pas de suppositions sur les capacités du modèle et gardez à l'esprit qu'il s'agit d'un outil puissant nécessitant un accompagnement humain pour donner de bons résultats.

Pourquoi faut-il apprendre le prompt engineering ?

Dépasser les réponses simples.

Il ne suffit pas de saisir une requête basique pour obtenir des résultats intéressants. L'objectif est d'obtenir des réponses personnalisées et parfaitement adaptées à vos besoins spécifiques.

Conseils pour les débutants.

• Ne vous découragez pas : les outils d'IA ne sont pas magiques et nécessitent une formulation claire de vos attentes.
• Oubliez le contexte implicite : l'IA ne peut pas deviner vos pensées, soyez donc explicite dans vos requêtes.
• Expérimentez : n'ayez pas peur de tester différentes approches, de fournir beaucoup d'informations ou de les diviser en segments plus petits pour comparer les résultats. En explorant différentes formulations de requêtes, vous vous familiariserez avec les outils d'IA et découvrirez de nouvelles façons de les utiliser. Cette démarche ludique pourrait même transformer votre manière de travailler et d'interagir avec l'IA.

Comment rédiger vos prompts pour des réponses pertinentes de l'IA ?

Le prompt engineering, c'est l'art de formuler des requêtes claires et précises pour obtenir des résultats pertinents d'un modèle d'IA conversationnelle (LLM). Tout comme la qualité des ingrédients influence le résultat d'une recette, la qualité de la requête impacte la qualité de la réponse de l'IA.

Le rôle du contexte.

Les LLM ont besoin de contexte pour comprendre et répondre adéquatement à une requête. Par exemple, si un végétarien demande des recommandations de restaurants, un ami comprendra implicitement de suggérer des établissements avec des options végétariennes. Un LLM, en revanche, nécessite que cette information soit explicitement mentionnée dans la requête.

Améliorer les résultats par l'ingénierie de prompt.

Prenons l'exemple d'une demande de thèmes pour une conférence professionnelle sur l'expérience client dans le secteur de l'hôtellerie. Une requête vague comme "générer une liste de cinq thèmes possibles pour un événement" produit des résultats génériques et inadaptés. En revanche, une requête plus précise incluant le contexte (type d'événement, secteur d'activité, sujet) guide le LLM vers des résultats pertinents et utiles.

L'ingénierie de prompt : un processus itératif.

Il est fréquent de devoir affiner sa requête pour obtenir le résultat souhaité. L'itération consiste à évaluer la réponse du LLM et à ajuster la requête en conséquence. Dans mon exemple, la première requête imprécise a été reformulée pour inclure plus de détails, ce qui a permis d'obtenir des thèmes de conférence pertinents lors de la deuxième tentative.

Les limites du prompt engineering.

Même avec une requête parfaite, un LLM peut ne pas fournir les informations souhaitées s'il n'y a pas accès dans ses données d'entraînement. Par exemple, il ne pourra pas donner de détails sur un événement d'actualité s'il n'a pas été formé sur ces informations.

Dans quels domaines améliorer votre productivité ?

Les LLM offrent de nombreuses possibilités pour améliorer la productivité et la créativité au travail.

Création de contenus.

Les LLM peuvent générer divers types de contenus, comme des e-mails, des plans ou des idées. Par exemple, vous pouvez demander à un LLM de créer le plan d'un article sur les meilleures pratiques en matière de visualisation de données pour des analystes débutants. L'utilisation d'un verbe d'action (comme "créer") dans la requête aide le LLM à comprendre la tâche.

Exemple : « créer le plan d'un article sur les meilleures pratiques en matière de visualisation de données pour des analystes commerciaux débutants ».

Résumés.

Les LLM peuvent résumer efficacement de longs documents. En demandant à un LLM de "résumer en une phrase" un paragraphe sur les stratégies de gestion de projet, vous obtiendrez un condensé concis et utile.

Exemple : « Résumer en une phrase le paragraphe suivant : [insérer le paragraphe sur les stratégies de gestion de projet] ».

Classification.

Les LLM peuvent classer des informations, par exemple en triant les avis clients en positifs, négatifs ou neutres. En fournissant une liste d'avis et en demandant au LLM de les "classer", vous obtiendrez une analyse rapide et précise.

Exemple : « Classer les avis clients suivants en positif, négatif ou neutre : [insérer les avis] ».

Extraction de données.

Les LLM peuvent extraire des données spécifiques d'un texte et les organiser dans un format structuré, comme un tableau. Par exemple, vous pouvez demander d'extraire les noms de villes et les chiffres de revenus d'un rapport pour les afficher dans un tableau clair et lisible.

Exemple : « Extraire les noms de villes et les chiffres de revenus du rapport suivant et les placer dans un tableau : [insérer le rapport] ».

Traduction.

Les LLM peuvent traduire du texte entre différentes langues. Vous pouvez demander de traduire le titre d'une formation de l'anglais vers le français, et le LLM vous proposera plusieurs options avec des explications pour vous aider à choisir la meilleure.

Exemple : « Traduire le titre de la formation suivante de l'anglais vers le français : [insérer le titre] ».

Édition.

Les LLM peuvent modifier le ton, le style et la grammaire d'un texte. Par exemple, vous pouvez demander de réviser une analyse technique sur les véhicules électriques pour la rendre plus accessible à un public non technique.

Exemple : « Réviser l'analyse technique suivante pour la rendre compréhensible par un public non technique : [insérer l'analyse] ».

Résolution de problèmes.

Les LLM peuvent aider à résoudre des problèmes professionnels. Par exemple, vous pouvez demander des suggestions de menus pour un événement d'entreprise en tenant compte des restrictions alimentaires, ou bien, vous pouvez demander des idées pour augmenter le nombre de clients d'un nouveau service de rédaction.

Exemples :

• « Proposer des menus pour un événement d'entreprise en tenant compte des restrictions alimentaires suivantes : [insérer les restrictions] et en suivant un thème de vacances ».
• « Suggérer des idées pour augmenter le nombre de clients d'un nouveau service de rédaction ».
• « Rédiger un e-mail pour partager ces idées avec d'autres ».

En somme, les LLM sont des outils polyvalents qui peuvent vous aider dans de nombreuses tâches professionnelles, de la création de contenu à la résolution de problèmes.

Pourquoi l'itération représente-t-elle une approche clef ?

Le prompt engineering, comme tout processus créatif, est itératif. Cela signifie qu'en améliorant progressivement les requêtes, on obtient des résultats optimaux de la part d'un modèle d'IA.

Tout comme l'élaboration d'une présentation ou d'un site web, l'ingénierie de prompt implique souvent plusieurs essais et ajustements. Il est rare d'obtenir le résultat parfait dès la première tentative. L'itération consiste à évaluer les résultats, identifier les points d'amélioration et reformuler la requête jusqu'à obtenir la réponse souhaitée.

Les raisons d'itérer.

Plusieurs facteurs peuvent expliquer des résultats insatisfaisants malgré une requête claire et précise :

• Différences entre les LLM : chaque modèle est unique et possède ses propres forces et faiblesses, ce qui peut influencer les réponses.
• Limites des LLM : les LLM peuvent produire des résultats inexacts, biaisés, insuffisants, non pertinents ou incohérents. Il est donc crucial d'évaluer de manière critique chaque réponse en vérifiant son exactitude, son impartialité, sa pertinence, son exhaustivité et sa cohérence

Comment itérer efficacement ?

• Ajouter du contexte : si la requête manque de précision, fournissez plus de détails et d'informations contextuelles.
• Varier la formulation : le choix des mots peut influencer les résultats. Essayez différentes formulations pour trouver celle qui donne la meilleure réponse.

Exemple pratique d'itération.

Imaginons que vous cherchiez des établissements d'enseignement supérieur à Marseille proposant des cursus en animation. Une première requête simple peut donner une liste d'écoles, mais sans les détails nécessaires.

En itérant et en précisant que vous souhaitez un tableau avec le nom de l'établissement, sa localisation, le type de diplôme et le statut public/privé, vous obtiendrez un résultat plus structuré et utile.

Conclusions.

L'IA générative et le prompt engineering ouvrent un champ de possibilités infinies pour transformer votre manière de travailler, de créer et d'interagir avec le langage. En comprenant les mécanismes des LLM et en maîtrisant l'art de formuler des requêtes efficaces, vous pouvez exploiter tout le potentiel de cette technologie révolutionnaire.

Cependant, il est crucial de garder à l'esprit les limites de ces modèles et de toujours évaluer de manière critique les résultats obtenus. L'IA générative est un outil puissant, mais elle nécessite un accompagnement humain pour donner le meilleur d'elle-même.

En apprenant à communiquer efficacement avec l'IA, nous ouvrons la voie à une collaboration homme-machine plus fructueuse et créative. Le prompt engineering est bien plus qu'une simple technique, c'est une compétence clef pour naviguer dans l'ère de l'IA et façonner un avenir où l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine se complètent harmonieusement.

Pour aller plus loin.

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