Qu'est-ce qu'un prompt IA ?

Pourquoi un prompt IA est-il important ?

Les messages-guides de l'IA peuvent être utilisés pour soumettre un large éventail de demandes. Un modèle d'IA peut répondre à des questions, rédiger des articles, traduire des phrases, générer des images, créer de la poésie, réviser du code de programmation, etc.

Quel que soit le cas d'utilisation, des prompts IA bien rédigés sont essentiels pour que les modèles d'IA fournissent des résultats précis et pertinents. Si un prompt IA est mal défini, le résultat du LLM peut être vague, trompeur, hors sujet, inexact ou biaisé.

Les avantages d'une IA efficace

Un message-guide soigneusement défini permet généralement d'obtenir les résultats suivants :

• Des réponses précises. Un prompt d'IA efficace transmet l'intention de l'utilisateur au modèle d'IA, en lui donnant ce dont il a besoin pour générer des réponses appropriées.
• Amélioration des performances. Lorsque la plateforme d'IA fournit des réponses ciblées, les utilisateurs accomplissent leurs tâches plus rapidement, ce qui leur permet d'économiser du temps et des ressources.
• Une meilleure expérience pour l'utilisateur. Les réponses de grande valeur, que des prompts bien conçus rendent plus probables, augmentent la valeur perçue des systèmes d'IA par les utilisateurs.
• Amélioration de la prise de décision et de la productivité. Les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées plus rapidement s'ils reçoivent des informations précises et opportunes basées sur des prompts d'IA. Le fait d'obtenir les bonnes informations réduit les interactions itératives. Cela stimule à la fois la productivité individuelle et la prise de décision au sein de l'organisation.
• Amélioration de la créativité. Des prompts d'IA bien conçus peuvent générer des réponses qui incluent des idées et des perspectives innovantes que les utilisateurs n'auraient peut-être pas envisagées auparavant.
• Personnalisation. Les utilisateurs peuvent adapter les prompts (également dénommés messages-guides) de l'IA à leurs besoins spécifiques. Les spécialistes du marketing, par exemple, peuvent personnaliser les prompts en précisant le ton, le style et le sujet, ce qui permet d'obtenir un contenu unique adapté aux campagnes. Des éléments graphiques peuvent être demandés ou renvoyés dans les réponses de l'IA. Les utilisateurs peuvent également soumettre leur contenu pour obtenir un retour d'information.
• Apprentissage ciblé. Les enseignants peuvent personnaliser les expériences d'apprentissage à l'aide de prompts afin d'adapter le contenu pédagogique aux cas d'utilisation ou aux exigences. Les messages-guides peuvent également fournir des évaluations en temps réel et un retour d'information rapide aux étudiants.
• Gain de temps. Les prompts d'IA facilitent et rationalisent les communications entre le langage humain et les modèles d'IA en réduisant les explications répétitives et en récupérant rapidement des informations à partir de grands ensembles de données. Cela peut permettre d'économiser des heures d'exploration manuelle des données.

Défis et questions éthiques de l'IA générative

Les GenAI et les LLM, lorsqu'ils sont mal conçus ou mal exécutés, peuvent présenter plusieurs défis et problèmes éthiques :

• Un contenu préjudiciable. Les messages-guides de l'IA contribuent à l'évolution des LLM. Ces messages peuvent, intentionnellement ou non, conduire à la diffusion d'informations fausses ou préjudiciables.
• Hallucinations de l'IA. On parle d'hallucination de l'IA lorsqu'un modèle d'IA produit des informations inexactes mais les transmet comme si elles étaient vraies. Ce phénomène est dû au fait que les outils d'IA, tels que ChatGPT, sont conçus pour prédire des séquences de mots qui correspondent étroitement aux requêtes des utilisateurs, mais qu'ils ne peuvent pas appliquer la logique ou détecter les incohérences factuelles dans ces requêtes.
• Ambiguïté. Lorsque le contexte et les données d'entrée d'un prompt IA ne sont pas clairs, la plateforme d'IA peut répondre par des informations incorrectes ou non pertinentes. Le type et la qualité des données d'entrée, qu'il s'agisse de texte ou d'images, peuvent fortement influencer la capacité du modèle d'IA à produire des résultats spécifiques et clairs.
• Résultats biaisés. Si un LLM s'appuie sur des données biaisées, les inégalités sociales et les préjugés sont susceptibles d'avoir un impact sur les réponses d'un LLM aux invites de l'IA et de perpétuer le biais.
• Complexité. La création de prompts IA efficaces peut être difficile, en particulier pour les utilisateurs ayant des connaissances techniques limitées.

Compte tenu de ces préoccupations, les réponses aux prompts IA devraient être contrôlées fréquemment afin de détecter et de minimiser les erreurs, les préjugés et la désinformation. En suivant des lignes directrices éthiques et en menant des audits réguliers, les organisations peuvent plus facilement repérer et rectifier les préjugés dans une plateforme GenAI. En outre, des cadres juridiques, tels que la loi sur la partialité de l'IA de la ville de New York, pourraient contribuer à faire progresser l'équité et à garantir la responsabilité.

Un prompt IA doit fournir des instructions explicites au LLM afin qu'il puisse générer des réponses plus utiles, plus précises et plus complètes. Cependant, l'invite elle-même n'est qu'une partie du système. Un modèle d'IA utilise également des algorithmes de traitement du langage naturel et d'apprentissage profond pour examiner et comprendre les données fournies par l'utilisateur.

Chaque fois qu'un modèle d'IA reçoit une demande, il se réfère aux modèles qu'il a appris à partir des données d'apprentissage. Les données d'apprentissage sont souvent composées de grands ensembles de données afin de garantir des résultats plus précis. Le modèle d'IA calcule les probabilités de diverses séquences de mots et de corrélations sur la base du prompt et des données d'apprentissage. À partir de ces résultats, le modèle génère une réponse adaptée au contexte de l'entrée. L'ensemble de ce processus est appelé inférence.

Pour qu'un prompt génère le résultat souhaité, il doit être très spécifique. Une question d'IA telle que "Rédigez une dissertation" ne produit que des résultats génériques. En revanche, des détails précis, tels que le type d'essai, le sujet, le ton, le public cible et le nombre de mots, permettent d'obtenir des résultats plus précis et plus pertinents. La spécificité des questions d'IA réduit également la probabilité de réponses inexactes.

Comment rédiger un prompt dans l'IA ?

Quelle que soit la plateforme d'IA - ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Stable Diffusion ou Dall-E d'OpenAI - il est essentiel d'utiliser des prompts efficaces pour obtenir les résultats souhaités. Voici quelques conseils :

• Identifier l'objectif. Avant de rédiger un prompt, identifiez l'objectif et le résultat attendu. Demandez, par exemple, au système de générer un article de blog de moins de 1 000 mots ou de renvoyer l'image d'un chat aux yeux verts et à la fourrure épaisse.
• Soyez précis et donnez le contexte. Donnez des instructions précises qui mettent l'accent sur des caractéristiques spécifiques, telles que les traits, les formes, les couleurs, les textures, les motifs ou les styles esthétiques. Inclure des informations contextuelles. Par exemple, "Créer un paysage" ne donne pas des résultats aussi utiles que "Créer un paysage serein avec une montagne enneigée en arrière-plan, un lac calme au premier plan et un soleil couchant jetant des teintes chaudes dans le ciel".
• Inclure des mots-clés ou des phrases. Dans la mesure du possible, incluez des mots clés et des phrases importantes, qui peuvent faciliter l'optimisation des moteurs de recherche et aider à communiquer les préférences de termes au modèle d'IA.
• Les prompts doivent être précis et clairs. Il doit être aussi exact que possible et ne pas contenir d'informations inutiles ou redondantes. Il doit être aussi long que nécessaire pour transmettre pleinement ce que l'utilisateur espère obtenir.
• Éviter les termes contradictoires. Un prompt doit éviter les termes contradictoires afin que le modèle d'IA ne soit pas confus. Par exemple, l'utilisation des termes "abstrait" et "réaliste" risque d'embrouiller le modèle.
• Posez des questions ouvertes. Les prompts formulés sous forme de questions "oui-non" ont tendance à produire des résultats limités par rapport aux questions ouvertes. Au lieu de demander "Le café est-il mauvais pour la santé ?", l'IA pourrait demander "Quels sont les avantages et les inconvénients de la consommation de café pour la santé ?".
• Utiliser les bons outils. Plusieurs plateformes et outils d'IA sont disponibles pour générer des prompts et produire du contenu de haute qualité généré par l'IA. Des services tels que ChatGPT, Dall-E et Midjourney permettent aux utilisateurs de personnaliser et de générer des messages-guides.

Alors que le domaine de la GenAI continue de progresser, la demande d'ingénieurs prompts à intervenir est en hausse. Découvrez les compétences clés dont les ingénieurs prompts ont besoin pour exceller dans ce rôle.