Quelles sont les bases d'un prompt ?

Un prompt est l'entrée ou la commande communiquée à un système d'IA qui lui indique d'exécuter une tâche spécifique ou de générer une réponse particulière.

Parmi les types de prompts les plus simples, on trouve les questions de base ayant une seule réponse correcte, par exemple :

Prompt : Quelle est la plus grande forêt au monde ?

Sortie : La plus grande forêt au monde est la forêt amazonienne.

Un prompt légèrement plus complexe pourrait impliquer de demander à l'IA d'effectuer une tâche, par exemple :

Prompt : Crée une liste des trois plus grandes forêts classées par superficie.

Sortie :

1. Forêt amazonienne – Amérique du Sud
2. Taïga ou forêt boréale – Amérique du Nord, Europe et Asie
3. Forêt du bassin du Congo – Afrique centrale

Les prompts dictent la qualité des sorties spécifiques provenant des systèmes d'IA générative. Pour utiliser l'IA générative avec succès, il est primordial de créer des prompts solides qui génèrent des résultats pertinents et exploitables. Selon le degré avec lequel les techniques d'ingénierie des prompts ont été affinées, les systèmes d'IA générative apprennent de données diverses et variées, réduisent les biais, évitent la confusion et produisent des réponses précises.

Les ingénieurs de prompts créent des requêtes qui aident les systèmes d'IA à appréhender la langue, les nuances et l'intention d'un prompt. Un prompt bien pensé et précis a une influence considérable sur la qualité des contenus générés par l'IA, qu'il s'agisse d'images, de codes, de synthèses de données ou de textes.

Les prompts efficaces comblent l'écart entre questions brutes et réponses pertinentes de l'intelligence artificielle. Les ingénieurs de prompts affinent les prompts pour améliorer la qualité et la pertinence des sorties des modèles, répondant à la fois à des besoins spécifiques et généraux. Avec ce processus, la révision et la modification manuelles après génération sont réduites, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts dans l'accomplissement des objectifs visés.

Exemples d'ingénierie des prompts

Les utilisateurs interagissent avec des modèles d'IA générative à l'aide de prompts textuels. Le modèle prédit la série de mots suivante en fonction du texte précédent. Partons de la question : « Quelle est la première chose à laquelle vous pensez lorsque je dis <prompt> ? ». Par exemple, un prompt dont les premiers mots correspondent à une citation ou à une expression bien connue permet au modèle de poursuivre le texte avec précision :

Prompt : L'herbe est...

Sortie : verte.

Les prompts plus complexes fonctionnent de la même manière, dans la mesure où le modèle répond en fonction de ce qu'il pense être la réponse la plus probable. Les techniques d'ingénierie des prompts aident les systèmes d'intelligence artificielle à mieux comprendre les requêtes et les instructions, afin d'améliorer la qualité des sorties des modèles.

Quelles sont les méthodes de prompts les plus simples ?

Zero-shot prompting

Cette technique consiste à donner une tâche directement au modèle sans lui fournir d'exemple ni de contexte. Cette méthode peut s'utiliser de différentes manières :

• Question : en posant une question, on attend une réponse spécifique. Les questions sont utiles pour obtenir des réponses simples et factuelles. Par exemple : Quelles sont les causes principales du changement climatique ?
• Instruction : on ordonne à l'intelligence artificielle d'effectuer une tâche donnée ou de fournir une information dans un format spécifique. Une instruction est utile pour générer des réponses structurées ou pour exécuter des tâches définies. Par exemple : Répertorie les cinq plus grands effets du changement climatique sur l'environnement et donne une courte explication de chacun de ces effets.

La réussite d'un zero-shot prompting dépend des tâches spécifiques sur lesquelles le modèle a été entraîné, ainsi que de la complexité desdites tâches.

Prenons l'exemple suivant : Explique en quoi la déforestation participe au changement climatique.

Il est possible que la réponse générée compte environ 2 000 mots. Elle est donc trop longue et trop vaste si vous avez besoin d'une réponse en une seule phrase. Si tel est le cas, vous devez alors affiner votre approche avec un one-shot ou un few-shot prompting :

One-shot prompting

Ce type de prompt fournit un exemple unique pour illustrer le format ou le style de réponse souhaité, afin de guider le modèle plus efficacement qu'avec un zero-shot prompting. Exemple :

Exemple fourni : la combustion d'énergies fossiles entraîne le relâchement de dioxyde de carbone, lequel piège la chaleur dans l'atmosphère et contribue au réchauffement climatique.

À présent, explique comment l'agriculture industrielle participe au changement climatique.

Few-shot prompting

Cette approche fournit plusieurs exemples au modèle, afin qu'il comprenne mieux la tâche et la sortie qu'on attend de lui. Elle est particulièrement utile pour gérer les requêtes plus complexes ou générer des réponses nuancées. Exemple :

Exemples fournis :

• La combustion de carburants fossiles dans les véhicules entraîne le relâchement de gaz à effet de serre, ce qui augmente les températures de l'atmosphère.
• La déforestation réduit le nombre d'arbres capables d'absorber le dioxyde de carbone, ce qui intensifie le réchauffement climatique.
• L'agriculture industrielle produit du méthane avec le bétail, ce qui contribue à l'effet de serre.

À présent, décris comme l'urbanisation influence le changement climatique.

Techniques d'ingénierie des prompts

Grâce aux techniques avancées de prompting, les outils d'IA générative peuvent plus facilement gérer les tâches complexes. Les techniques suivantes sont employées par les ingénieurs de prompts pour leur rapidité et leur efficacité :

• Contextualisation : technique qui consiste à fournir des informations contextuelles dans le prompt pour aider le modèle à mieux comprendre le sujet. Exemple : Étant donné que la température mondiale a augmenté de 1,2 degré Celsius depuis l'industrialisation, discute des impacts potentiels sur les calottes glaciaires polaires.
• Attribution de rôle : technique consistant à ordonner au modèle de répondre à la manière d'un expert ou dans un style particulier. Exemple : En tant que scientifique environnemental, explique la relation entre les émissions des gaz à effet de serre et le changement climatique.
• Injection : technique qui consiste à insérer des instructions spécifiques qui vont amener le modèle à produire les résultats souhaités à partir d'un point de vue spécifique, tout en maintenant la pertinence et la précision. Exemple : Explique les causes du changement climatique. Rappelle aussi au lecteur de réduire son empreinte carbone grâce à l'utilisation de sources d'énergie renouvelables.
• Prompts séquentiels  : technique consistant à décomposer les requêtes complexes en petites unités faciles à gérer pour assurer clarté et détail. Exemple : Tout d'abord, décris les principales sources d'émissions de méthane. Ensuite, explique comment ces sources contribuent au changement climatique.
• Prompts comparatifs  : technique consistant à demander au modèle de comparer les différents aspects d'un sujet et d'en exposer les différences pour offrir un point de vue équilibré dans la réponse. Exemple : Compare l'impact de l'adoption des énergies renouvelables sur la réduction des empreintes carbone dans les pays développés par rapport aux pays en voie de développement.
• Scénarios hypothétiques  : technique consistant à utiliser des scénarios de simulation pour explorer des résultats potentiels ou des conséquences probables. Exemple : Que se passerait-il si tous les pays adoptaient des politiques de carboneutralité d'ici 2030 ? Comment cela affecterait-il les tendances mondiales en matière de température ?
• Incorporation des feedbacks  : technique consistant à fournir des feedbacks par rapport à des réponses précédentes afin d'affiner et d'améliorer les sorties suivantes des modèles. Exemple : Tu as indiqué précédemment que la déforestation avait un impact considérable sur le changement climatique. Peux-tu maintenant préciser quelles sont les pratiques de déforestation qui ont le plus d'effet ?
• Prompting par chaîne de pensée : technique consistant à encourager le système d'IA à articuler son processus de raisonnement étape par étape. Exemple : Explique comment les activités industrielles participent au changement climatique. Commence par l'extraction des matières premières, puis discute du processus de production, et enfin, parle des émissions des produits finis.
• Autocohérence : technique consistant à générer plusieurs réponses au même prompt et à sélectionner la plus cohérente. Exemple : Quelles sont les principales causes du réchauffement climatique ? Fournis trois réponses différentes, puis identifie les facteurs communs dans ces réponses.
• Arbre de pensées : technique consistant à explorer différentes lignes de raisonnement ou de solutions à un problème. Exemple : Envisage trois stratégies pour réduire les émissions carbone : énergie renouvelable, captation de carbone et reforestation. Discute des avantages et des inconvénients de chaque approche.
• Génération augmentée de récupération : technique consistant à améliorer les réponses avec les informations récupérées à partir des bases de données ou des documents externes. Exemple : D'après le dernier rapport du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat, synthétise les effets prévus du changement climatique sur le niveau des océans dans le monde.
• Raisonnement automatique et utilisation d'outils : technique consistant à imposer au système d'intelligence artificielle d'utiliser des outils ou des ensembles de données externes pour étayer ses réponses. Exemple : Utilise les données sur le climat de la National Oceanic and Atmospheric Administration pour analyser les tendances en matière de températures dans le monde au cours des 50 dernières années et explique les conclusions.
• Prompting par graphique : technique consistant à utiliser des données structurées sous la forme de graphiques ou de réseaux pour étayer les réponses. Exemple : À partir du graphique sur les émissions carbone mondiales par secteur, indique quels secteurs ont besoin de réformes urgentes pour atteindre les objectifs climatiques.
• Prompting par chaîne de pensées multimodale : technique consistant à intégrer plusieurs types de données, comme le texte, les images et les graphiques, dans un prompt pour améliorer le raisonnement du modèle. Exemple : Analyse le graphique fourni présentant les niveaux de CO2 au cours du siècle passé et explique en quoi ces changements se recoupent avec les tendances mondiales en matière de températures qu'affiche la photographie.

Le prompting s'apparente à un art (au sein d'une discipline technique) qu'il faut affiner et améliorer au fil du temps grâce à l'expérimentation et à l'expérience. Pour obtenir des résultats optimaux, les tactiques suivantes peuvent vous être utiles :

• Donnez des instructions précises. Ne laissez aucune place aux erreurs d'interprétation et limitez la portée des possibilités opérationnelles.
• Établissez une image avec des mots. Utilisez des comparaisons auxquelles il est possible de s'identifier.
• Renforcez le message. Dans certains cas, le modèle peut avoir besoin d'instructions répétées. Donnez des directives en début et en fin de prompt.
• Créez un prompt avec un ordre est logique. L'ordre des informations influence les résultats. Lorsque vous indiquez une instruction au début d'un prompt, par exemple si vous ordonnez au modèle de « résumer les éléments suivants », les résultats générés peuvent être différents de ceux que vous auriez obtenus en indiquant l'instruction à la fin du prompt, en demandant au modèle de « résumer les éléments précédents ». L'ordre des entrées fournies en exemple peut aussi se répercuter sur les résultats, étant donné que des biais de récence existent dans les modèles.
• Proposez une option alternative au modèle. Si le modèle peine à exécuter une tâche qui lui a été attribuée, suggérez-lui une alternative. Par exemple, si vous posez une question sur du texte, vous pouvez inclure une instruction du type « Répondre "pas de résultat" lorsqu'il n'y a pas de réponse ». Vous éviterez ainsi que le modèle génère des réponses incorrectes.

Avantages de l'ingénierie des prompts

L'un des principaux avantages de l'ingénierie des prompts est qu'elle nécessite une révision et un effort moindres une fois les sorties générées. Les résultats adossés à l'IA peuvent avoir une qualité variable, impliquant souvent une révision et un remaniement par un expert. Néanmoins, en utilisant des prompts bien rédigés, vous vous assurez que les sorties de l'intelligence artificielle reflètent l'intention d'origine, ce qui permet de réduire de façon drastique le travail après traitement.

Parmi les autres avantages importants de l'ingénierie des prompts, citons :

• Efficacité dans les interactions à long terme de l'IA, du fait que l'IA évolue grâce à une utilisation continue
• Utilisation innovante de l'IA allant au-delà de sa conception et de sa finalité d'origine
• Pérennisation, étant donné que les systèmes d'IA se développent et se complexifient

Avantages métier de l'ingénierie des prompts

L'ingénierie des prompts apporte également des avantages pour les opérations métier quotidiennes, notamment :

• Amélioration de la prise de décision grâce à des insights optimisés par l'IA qui stimulent la croissance stratégique de l'entreprise
• Expériences client personnalisées avec des réponses sur mesure et des interactions fluides
• Optimisation de la répartition des ressources, ce qui permet d'économiser des ressources informatiques et de réduire les coûts
• Renforcement de la capacité d'adaptation aux exigences sectorielles, maximisant ainsi la valeur de la mise en œuvre de l'IA
• Pratiques éthiques de l'IA qui atténuent les biais et qui aident à assurer l'équité dans les systèmes d'IA générative, favorisant l'inclusivité et des résultats plus équitables dans l'entreprise et dans la société

Comment l'ingénierie des prompts améliore-t-elle les systèmes d'IA générative ?

Une ingénierie des prompts efficaces rend les systèmes d'IA générative plus intelligents en combinant des connaissances techniques à une compréhension approfondie du langage naturel, du vocabulaire et du contexte, ce afin de générer des sorties exploitables qui nécessitent un minimum de révision.

Les modèles de base qui optimisent l'IA générative sont les grands modèles de langage (LLM) adossés à des architectures de transformateurs, des modèles de Deep Learning qui traitent toutes les données d'entrée en une fois plutôt que de manière séquentielle. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches comme la traduction et la génération de textes. Les LLM contiennent toutes les informations dont le système d'IA a besoin.

Les modèles d'IA générative se servent des architectures de transformateurs pour comprendre les complexités linguistiques et traiter de larges volumes de données grâce à des réseaux neuronaux. L'ingénierie des prompts par IA façonne la sortie du modèle, veillant à ce que le système d'intelligence artificielle réponde de manière pertinente et cohérente.

Les modèles appliquent plusieurs tactiques pour générer des réponses efficaces :

• Tokenisation : consiste à décomposer le texte en petites unités pour faciliter l'analyse, ce qui permet aux machines de mieux comprendre le langage humain.
• Ajustement des paramètres du modèle : consiste à garder les paramètres d'un modèle préentraîné pour réduire la charge de calcul.
• Échantillonnage sur les k premiers : consiste à restreindre le choix du mot suivant dans la sortie aux options les plus probables selon la probabilité prévue, ce qui aide à maintenir le contexte et la cohérence de la réponse.

Les modèles d'IA générative peuvent produire des réponses complexes grâce au traitement du langage naturel (NLP). Le NLP est un domaine de l'IA axé sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains via le langage naturel, qui permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain.

Les préparations de la science des données, les architectures des transformateurs et les algorithmes de Machine Learning permettent à ces modèles de comprendre le langage et de se servir d'ensembles de données volumineux pour créer du texte ou des images. Les modèles de conversion de texte en image emploient un LLM avec une diffusion stable afin de créer des images à partir de descriptions de texte.

Cas d'utilisation d'ingénierie des prompts

Grâce à la démocratisation de l'IA générative, les entreprises peuvent explorer la résolution de problèmes concrets via l'ingénierie des prompts :

Santé

Les ingénieurs de prompts jouent un rôle crucial en ordonnant aux systèmes d'IA de synthétiser des données médicales et de mettre au point des plans de traitement. Des prompts efficaces permettent aux modèles d'IA de traiter les données des patients avec précision, ce qui conduit à des recommandations cliniques pertinentes et précises.

Marketing

L'ingénierie des prompts accélère la création de contenus, réduisant ainsi les coûts et les délais de mise en production. Elle favorise aussi la génération d'idées, la personnalisation et l'ébauche de tous types de livrables.

Codage logiciel

Les copilotes s'appuient sur la force de l'ingénierie des prompts pour écrire du code plus rapidement en fournissant des suggestions opportunes pour les lignes de code suivantes, ce qui rationalise le développement de logiciels.

Cybersécurité

Les Data Scientists et les experts sectoriels se servent de l'IA pour imiter des cyberattaques et, de là, renforcer leurs plans de défense. La création de prompts pour des modèles d'IA peut permettre d'identifier les failles dans un logiciel.

Ingénierie logicielle

Les ingénieurs de prompts peuvent générer des extraits de code avec efficacité et simplifier d'autres tâches compliquées avec des systèmes d'IA générative entraînés dans de nombreux langages de programmation. Avec des prompts spécifiques, les développeurs automatisent le codage et le débogage d'erreurs, conçoivent des intégrations API pour réduire le nombre de tâches manuelles et créent des workflows basés sur les API pour contrôler les pipelines de données et mieux répartir les ressources.

Chatbots

Les développeurs de chatbots créent des prompts efficaces pour s'assurer que les systèmes d'IA comprennent les requêtes des utilisateurs et qu'ils fournissent des réponses pertinentes en contexte en temps réel.

De quelles compétences un ingénieur de prompts a-t-il besoin ?

Les grandes entreprises technologiques recherchent actuellement des ingénieurs de prompts pour :

• Créer de nouveaux contenus.
• Gérer les requêtes complexes.
• S'assurer que les prompts capturent les informations pertinentes.
• Affiner les prompts pour en améliorer la précision.
• Optimiser les tâches de traduction machine et de traitement du langage naturel.
• Évaluer la qualité des sorties générées et affiner les prompts en conséquence.

Pour réussir, les compétences dont les ingénieurs de prompts ont besoin sont les suivantes :

• Bonne compréhension du fonctionnement des LLM
• Compétences solides en communication pour expliquer les concepts techniques de manière efficace
• Maîtrise de la programmation, en particulier de Python
• Connaissance approfondie des structures des données et des algorithmes

La maîtrise de la langue anglaise, qui est la langue de base pour entraîner les modèles d'IA générative, fait également partie des compétences clés. Les ingénieurs de prompts vont loin dans le vocabulaire, les nuances, la formulation, le contexte et la linguistique pour concevoir des prompts qui guident les réponses de l'IA avec précision. Qu'ils donnent des indications au modèle pour qu'il génère du code, qu'il comprenne l'histoire de l'art pour la création d'images ou qu'il applique différents styles narratifs dans le cadre de tâches linguistiques, les ingénieurs de prompts adaptent leurs prompts avec soin pour atteindre les résultats souhaités.

FAQ

Que sont les réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques avec des nœuds regroupés comme les neurones d'un cerveau. Ils permettent un traitement rapide et parallèle des signaux qui améliore la reconnaissance de schémas et le Deep Learning.

Qu'est-ce qu'un contenu primaire ?

Un contenu primaire constitue la base de toute interaction, communication ou action que le modèle d'IA générative entreprend ou propose. Les ingénieurs de prompts fournissent des données brutes, que le modèle collecte, analyse et traite pour différentes applications.