Que ce soit pour créer du contenu sur les réseaux sociaux, rédiger des emails, du code, des fiches produits, réaliser des plans… les grands modèles linguistiques permettent de gagner un temps précieux. À condition bien sûr de savoir rédiger des prompts efficaces.
Car si les outils basés sur l’intelligence artificielle sont capables de générer des résultats surprenants, la qualité de ces résultats dépend entièrement de la qualité de la requête. Heureusement, il existe plusieurs solutions pour obtenir un contenu de haute qualité. Notamment le Reverse Prompt Engineering. Alors de quoi s’agit-il ? Comment ça fonctionne ? Comment l’appliquer ? Découvrez les réponses dans cet article. .
Qu’est-ce que le reverse prompt engineering ?
Le reverse prompt engineering (ou rétro-ingénierie des messages-guides) consiste à utiliser l’ingénierie des prompt, mais à l’envers.
L’idée n’est donc pas de taper une requête pour demander à un outil de langage linguistique de réaliser une tâche. À la place, vous présentez directement un texte de qualité à l’outil pour lui demander quelle requête permet d’aboutir à ce résultat. Ce qui vous permet d’obtenir le prompt à l’origine du résultat souhaité. Vous pourrez ensuite le réutiliser pour obtenir un résultat similaire.
L’objectif du reverse prompt engineering est alors de mieux comprendre les relations entre les prompts et les textes générés. Et surtout, les étapes amenant à un tel résultat. Ce faisant, il est plus facile d’améliorer les performances des modèles de génération de texte. Et donc, d’obtenir des textes plus précis et plus percutants.
Bon à savoir : il n’est pas nécessaire que le texte utilisé dans le reverse prompting ait été rédigé par l’outil d’intelligence artificielle.
Comment maîtriser le reverse prompt engineering ?
Pour obtenir les résultats souhaités grâce au prompt engineering, vous devez avancer par étape :
- Définir le contexte : avant de proposer à l’outil un résultat satisfaisant, il convient d’expliquer à ChatGPT ou tout autre outil d’IA le principe de la rétro-ingénierie des messages-guides. Autrement, vous lui attribuez un rôle pour le préparer au reverse prompting.
- Proposer le texte : à partir de là, vous pourrez sélectionner un texte dont vous souhaitez vous inspirer. Expliquez alors à l’outil d’IA qu’il doit vous sortir le prompt à l’origine d’un tel résultat.
- Ajuster le prompt : il se peut que le résultat fourni par l’outil d’IA ne soit pas assez précis, notamment au niveau de la tonalité utilisée, des bénéfices mentionnés, etc. N’hésitez pas à lui demander des ajustements pour obtenir le prompt le plus précis possible.
- Appliquer le prompt : dès que le prompt vous semble satisfaisant, appliquez-le et adaptez-le à vos besoins.
Il convient de rappeler que l’itération est souvent nécessaire pour toute technique de prompt engineering. Alors n’hésitez pas à réitérer et affiner les demandes pour améliorer les performances du modèle de langage.
Comment appliquer le reverse prompting ?
- Les fiches produits : vous avez identifié des fiches produits particulièrement percutantes. Présentez-les à vos outils d’intelligence artificielle pour obtenir le prompt à l’origine de ces fiches. Vous pourrez ensuite l’adapter aux spécificités de vos produits.
- La génération de code : vous pouvez utiliser des morceaux de code, pour en extraire le prompt d’origine grâce à l’ingénierie inverse. Ce faisant, vous pourrez générer des extraits de code similaires.
- Les articles de blog : si vous voyez un article de blog bien écrit, vous pouvez le proposer à votre modèle linguistique afin de connaître le prompt permettant d’aboutir à un résultat similaire.
Pour les professionnels du marketing, la maîtrise du reverse prompt engineering s’avère indispensable pour optimiser son contenu. Et si vous souhaitez booster vos performances grâce à l’intelligence artificielle et aux données, n’hésitez pas à rejoindre notre formation.
