Introduction
L’intelligence artificielle (IA) a fait d’énormes progrès au cours de la dernière décennie, devenant un outil puissant pour de nombreuses applications. Cependant, pour que les IA produisent des résultats précis et utiles, elles ont besoin d’une direction appropriée. C’est là que le prompt engineering entre en jeu, une technique essentielle pour guider les IA vers des performances optimales.
1) Comprendre le Prompt Engineering
Le prompt engineering, ou génie des requêtes en français, est une méthode qui consiste à formuler des instructions ou des requêtes spécifiques pour les modèles d’IA. Les modèles d’IA, tels que GPT-3, sont pré-entraînés sur d’énormes ensembles de données, ce qui leur permet de générer du texte de manière cohérente. Cependant, sans une instruction claire, ces modèles peuvent produire des résultats imprécis ou indésirables.
Le prompt engineering peut être comparé à la formulation de questions précises à un moteur de recherche. Si vous posez une question vague, vous obtiendrez des réponses générales. En revanche, une question spécifique générera des résultats pertinents. De la même manière, en utilisant le prompt engineering, vous pouvez guider une IA pour obtenir des réponses spécifiques à vos besoins.
2) L’Importance du Prompt Engineering
Le prompt engineering revêt une grande importance dans divers domaines. Voici quelques exemples :
- Assistance à la rédaction : Lors de la création de contenu, un écrivain peut utiliser le prompt engineering pour demander à une IA de générer des idées spécifiques, des résumés ou des paragraphes de texte.
- Traduction automatique : Pour obtenir des traductions de haute qualité, un utilisateur peut formuler un prompt qui précise le contexte et les nuances de la traduction souhaitée.
- Assistance à la programmation : Les développeurs peuvent utiliser le prompt engineering pour obtenir des extraits de code, expliquer des concepts ou résoudre des problèmes de programmation.
- Recherche d’informations : Les chercheurs et les professionnels de la veille stratégique peuvent utiliser cette technique pour extraire des informations spécifiques à partir de vastes ensembles de données.
3) Techniques de Prompt Engineering
Pour réussir dans le prompt engineering, il est essentiel de suivre quelques techniques clés :
- Soyez clair et spécifique : Formulez votre requête de manière précise. Évitez les instructions ambiguës qui pourraient générer des réponses inutiles.
- Utilisez des exemples : Fournissez des exemples de la réponse souhaitée. Par exemple, si vous demandez à une IA de générer du texte marketing, incluez des exemples de texte marketing précédemment rédigé.
- Itérations : N’hésitez pas à expérimenter et à ajuster votre requête. Vous pouvez essayer différentes formulations jusqu’à ce que vous obteniez les résultats souhaités.
- Utilisez des contraintes : Vous pouvez ajouter des contraintes spécifiques à votre requête pour orienter davantage l’IA. Par exemple, demandez à l’IA de rédiger un texte de 100 mots ou de ne pas inclure de jargon technique.
4) Comment utilise-t-on le Prompt Engineering chez Teamtrust ?
Sonder les équipes d’une entreprise est l’occasion de leur demander de s’exprimer sur des sujets importants, de trouver des idées d’amélioration, de diagnostiquer des problèmes de fonctionnement, etc. Et s’exprimer peut se faire, comme chacun sait, par le fait de rédiger quelques verbatim. Or, lorsque vous récoltez des dizaines, voire des centaines de verbatim relatifs à des différentes questions, il peut être long et difficile de réaliser une synthèse des résultats.
Mais aujourd’hui, grâce à des modèles comme ceux proposés par Open AI, nous sommes en mesure de traiter automatiquement les verbatim pour en extraire les sentiments exprimés, les principales opinions, arguments, critiques, idées d’amélioration.
Autrement dit, là où il fallait des heures pour aboutir à des synthèses laborieuses il y encore quelques temps, il est maintenant possible d’effectuer une analyse automatisée de la parole des équipes en très peu de temps, ce qui ouvre des perspectives très intéressantes en termes de mobilisation de l’intelligence collective des équipes, mobilisation qui peut se faire sur une variété importante de sujets. À condition cependant, qu’il existe au sein de vos équipes suffisamment de bonne volonté pour contribuer activement aux sondages proposés.
Mais parvenir à des résultats utiles suppose d’avoir appris à « dialoguer » avec les modèles, et c’est là tout l’enjeu du Prompt Engineering. Les modèles larges de langage sont en apparence faciles d’utilisation, et il est vrai que leurs performances sont par bien des aspects stupéfiantes. Toutefois, parvenir à en tirer ce que l’on souhaite exactement ne va pas de soi. Cela demande de ciseler finement les instruction et demandes que nous faisons à ces modèles.
Conclusion
Le prompt engineering est une compétence essentielle pour tirer le meilleur parti des modèles d’IA. En formulant des requêtes claires et spécifiques, les utilisateurs peuvent obtenir des résultats précis et adaptés à leurs besoins. Cependant, il est important de noter que le prompt engineering n’est pas une solution universelle, et il peut nécessiter un certain temps d’expérimentation pour obtenir les résultats souhaités.
Le prompt engineering offre un moyen puissant de collaborer avec les IA pour des tâches spécifiques. En utilisant cette technique, les utilisateurs peuvent exploiter pleinement le potentiel des modèles d’IA pour répondre à une variété de besoins. Pour en savoir plus sur le sujet, vous pouvez consulter les sources suivantes :
Source 1 : « The Role of Prompt Engineering in AI » – AI Research Journal
Source 2 : « A Guide to Prompt Engineering for GPT-3 and Other Language Models » – OpenAI Blog
Source 3 : « Harnessing the Power of Prompt Engineering in NLP » – Machine Learning Today
