L’intelligence artificielle fait partie de notre quotidien et continue d’étendre son influence. La taille du marché mondial de l’IA devrait connaître une croissance de 37% tous les ans jusqu’en 2030. Il est donc essentiel d’être capable de tirer le meilleur de cette technologie grâce à des disciplines telles que le Prompt Engineering.
Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?
Définition d’un prompt :
Un prompt est la requête transmise à un modèle de langage, sa fonction est donc de communiquer des instructions données à l’IA afin d’obtenir une réponse. Le prompt peut prendre la forme de questions, d’instructions, d’extraits de code ou textes créatifs. Plus le prompt sera bien élaboré plus la réponse sera pertinente et cette dernière peut aussi bien être du texte, qu’une image ou tout autre type de média.
Exemple : « Explique-moi les bases de la mécanique quantique en termes simples, comme si j’avais 10 ans. Inclut des exemples concrets pour illustrer les concepts. »
Le Prompt Engineering :
Il s’agit d’une nouvelle discipline, voire une science, ayant pour but de développer et optimiser des prompts et de savoir appréhender les capacités des LLMS afin d’orienter au mieux les IA génératives pour en obtenir les meilleurs résultats possibles en termes de précision et de pertinence.
Le but de ce processus est de cerner les limites des IA et de parvenir à les analyser et synthétiser afin de simplifier la communication avec elles.
Le Prompt Engineer ne se contente pas uniquement de la rédaction de prompts mais doit également posséder certaines compétences techniques telles que la maîtrise de plusieurs langages de programmation ou de script, une connaissance des algorithmes ainsi que des mécanismes de développement.
Pourquoi le Prompt Engineering est essentiel ?
L’importance du Prompt Engineering est étroitement liée à la qualité des réponses apportées par l’IA, un bon prompt signifie que votre demande sera mieux comprise ce qui réduira les risques d’erreurs ainsi que les réponses inexactes ce qui peut être un précieux gain de temps.
De plus le Prompt Engineering a pour objectif d’entraîner une IA afin de pouvoir répondre aux besoins de l’entreprise, grâce aux prompts l’IA utilisée deviendra de plus en plus adaptée à l’organisation qui l’utilise.
Dans certains secteurs tels que la cybersécurité ou encore la finance, la précision des résultats générés par l’IA est indispensable afin d’automatiser certaines tâches et d’obtenir des réponses conformes aux régulations.
Quels sont les principes clés du Prompt Engineering ?
- Clarté et précision : Le message doit être simple et direct, exemple : Au lieu d’écrire “parle-moi de l’histoire” écrivez plutôt “résume l’histoire de la seconde guerre mondiale en 5 points”.
- L’importance du contexte : Afin d’orienter au mieux la réponse que vous recevrez de l’IA, veuillez à lui fournir des éléments de contexte. Exemple : Plutôt que de demander “explique la photosynthèse” optez pour “explique la photosynthèse à un lycéen en utilisant des exemples concrets avec les plantes et la lumière du soleil”.
- Le format de réponse : Il est nécessaire de définir le format que vous souhaitez que ce soit un paragraphe, un tableau ou encore une liste à puces.
- Découper les instructions en plusieurs étapes : Lorsqu’il s’agit de requêtes complexes mieux vaut les décomposer en plusieurs sous requêtes. Exemple : “Écris un essai sur le changement climatique” ➡️ “1. Explique les causes du changement climatique, 2. Décris ses impacts sur l’environnement, 3. Propose des solutions.”
- Utiliser des exemples concrets : Vous pouvez également donner des exemples afin d’orienter le modèle vers ce que vous attendez comme réponse ce qui s’appelle du Few-Shot Learning.
- Éviter les biais : Employez un ton neutre afin d’éviter les biais de l’IA, exemple : au lieu de “Pourquoi X est il mieux que Y ?” utilisez plutôt “Compare X et Y en listant leurs avantages et inconvénients”.
Quelques techniques avancées de Prompt Engineering :
Chain-of-Thought (CoT) :
La chaîne de pensée vise à décomposer le raisonnement du modèle étape par étape ce qui s’avère très utile pour les problèmes mathématiques logiques ou analytiques. Exemple : Au lieu de demander à l’IA d’additionner 120 + 360, demandez lui de calculer 120 + 360 en expliquant chaque étape de son raisonnement.
Zero-Shot-Learning :
Cette technique consiste à fournir au modèle une requête sans lui apporter d’exemples en s’appuyant sur ses connaissances préalables.
Role Prompting :
Le Role Prompting consiste à attribuer un rôle à une IA générative afin d’augmenter la pertinence des résultats, exemple : “tu es un consultant marketing expérimenté, élabore une campagne digitale”.
Iterative Refinement :
En fonction des réponses obtenues, on peut affiner progressivement le prompt : “Écris une histoire sur un dragon qui vit dans une montagne. Maintenant, ajoute des détails sur son apparence et son caractère”.
Meta-Prompting :
Pour le Meta-Prompting, on va demander au modèle de pousser la réflexion sur la manière dont il devrait accomplir la tâche. Exemple : “Comment devrais-je construire mon exposé autour de la cybersécurité ? Propose-moi un plan détaillé.”
Temperature and Sampling Control :
Cette technique vous permettra d’ajuster la température pour influencer le niveau de créativité ou encore de rigueur. Il faut tout simplement ajouter à la fin du prompt “(température = x)” : “Ecris une explication factuelle autour du fonctionnement de Python (température = 0,2).’
Les techniques avancées de prompting sont donc innombrables et vous laissent l’embarras du choix, en parallèle il est également possible d’en utiliser plusieurs pour obtenir une technique de prompting hybride.
Quels sont les outils pour s’améliorer en Prompt Engineering ?
| Catégorie | Outil / Ressource | Description |
|---|---|---|
| Plateformes d'IA | OpenAI Playground | Test des prompts avec GPT-3, GPT-4, etc. |
| Plateformes d'IA | Hugging Face | Accès à des modèles open-source (BERT, GPT-J, etc.). |
| Outils de test | Promptfoo | Comparaison et évaluation des performances des prompts. |
| Communautés | r/PromptEngineering (Reddit) | Discussions sur les meilleures pratiques. |
| Communautés | Learn Prompting Discord | Communauté pour échanger des astuces. |
| Dépôts Open Source | GitHub - Awesome Prompt Engineering | Collection de ressources et d'outils pour le prompt engineering. |
| Frameworks | LangChain | Framework pour créer des applications basées sur des LLM. |
| Outils de collaboration | PromptBase | Marketplace pour acheter et vendre des prompts. |
| Guides et tutoriels | OpenAI Documentation | Guide officiel d’OpenAI sur l'utilisation de GPT. |
| Guides et tutoriels | Hugging Face Course | Cours gratuit sur l'utilisation des modèles de langage. |
Conclusion
Le Prompt Engineering deviendra une compétence clé pour tous les professionnels avec les modèles de plus en plus performants (GPT-4, Claude…). Cette discipline représente un levier puissant pour exploiter le potentiel des IA génératives ce qui permettra de repousser les limites de la créativité et de la productivité.
