Utiliser l'intelligence artificielle de façon judicieuse permet de gagner en efficacité et en temps. Mais comment communiquer efficacement avec un modèle de langage d'IA ? Gwendolyn de Zanger, experte en IA chez Cefora, explique les principes de base du prompting.
Comment fonctionne un modèle de langage d'IA comme Chat GPT ou Copilot ?
Un modèle de langage ne raisonne pas comme notre cerveau. Si vous demandez à ce type de modèle combien font “1+1”, il cherchera des exemples et des similitudes dans toutes les sources dont il dispose.
Un exemple : imaginons que tous les employés de la CP 200 écrivent sur Internet — que ce soit sur les réseaux sociaux ou dans des blogs — que 1 + 1 = 5. Les modèles de langage pourraient alors enregistrer cette information et finir par la considérer comme vraie.
La question posée au modèle de langage est ce que l’on appelle le « prompt », dérivé du verbe anglais « to prompt » – inviter. Il n'y a pas de règles de base fixes pour les élaborer. Mais il existe quelques principes de base qu’il est préférable de suivre pour obtenir des résultats pertinents, quel que soit l'outil utilisé.
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« Un outil d’IA générative comme ChatGPT analyse le texte que vous entrez et prédit la réponse la plus probable en s’appuyant sur un entraînement réalisé à partir d’un vaste ensemble de données », explique Gwendolyn de Zanger, experte en IA chez Cefora et conférencière très sollicitée. Dans son Learning Snack, elle vous emmène dans le monde fascinant du prompting.
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Les principes de base d'un prompt efficace
Donner un contexte suffisant
« Vous et vos collègues savez parfaitement ce que fait votre entreprise, qui sont vos clients et vos prospects, et comment vous vous adressez à eux en général », explique Gwendolyn de Zanger. « Donc, si vous confiez la mission à votre collègue de rédiger une invitation à un événement client, la personne n'aura pas besoin de beaucoup d'informations de base. Les choses sont bien entendu différentes avec un modèle de langage d'IA : vous devez lui fournir un contexte détaillé. »
Il existe plusieurs méthodes pour structurer un prompt. En utilisant l'acronyme ASPECT, vous ne perdrez aucun élément de vue :
- A (Action): précisez l'action que l'IA doit effectuer.
- S (Steps): spécifiez les étapes que l'IA doit suivre pour cette action.
- P (Persona): définissez le rôle ou la personnalité que l'IA doit assumer.
- E (Examples): donnez des exemples de résultats que vous attendez.
- C (Context & Constraints): saisissez des informations complémentaires et/ou des éléments à éviter.
- T (Tone): spécifiez le ton souhaité pour la réponse.
Par exemple ::
« En tant que conseiller en marketing (P), rédigez une proposition de campagne publicitaire (A) pour un nouveau produit écologique. Suivez les étapes suivantes : analyse de marché, identification du groupe cible, élaboration du message principal, sélection des canaux de distribution (S). Le ton doit être captivant et informatif (T). Évitez d'utiliser des termes techniques trop complexes (C). »
Une deuxième structure de prompt est évoquée dans le Learning Snack. Découvrez-le ici.
Diviser les questions complexes en étapes intermédiaires
Si vous demandez à l’IA d’élaborer un plan d'action pour résoudre un problème X ou Y, vous aurez un résultat en quelques secondes. Mais vous ne verrez pas comment le modèle est parvenu à ce plan, c’est-à-dire par quels raisonnements et hypothèses il est passé.
« C'est pourquoi je recommande de travailler pas à pas », explique Gwendolyn. « Commencez donc par demander au modèle d’analyser le problème. Ensuite, vous lui donnez l’instruction de trouver des solutions. Et enfin, vous lui demandez d'associer des actions à ces solutions. Vous gardez ainsi le contrôle sur le raisonnement suivi par le système. De plus, vous pouvez intervenir à chaque étape, fournir des informations supplémentaires, exclure des pistes, etc. »
Conseil supplémentaire : utilisez des formulations affirmatives
Évitez les doubles négations ou les questions qui prêtent à interprétation, car cela peut mener à une interprétation erronée de la part du modèle de langage. Aussi, vous obtiendrez toujours rapidement une réponse, mais vous augmenterez le risque qu'elle soit hors sujet. « Comparez la capacité de raisonnement d'un modèle de langage à celle d'un enfant d’école primaire », explique Gwendolyn. « Ce sont les instructions simples et sans ambiguïté qui donnent les meilleurs résultats. »
Alimenter le système en exemples
Pour répondre à votre question, le modèle de langage de l'IA recherche des informations qu’il peut combiner ou reproduire. Donc, si vous lui montrez le résultat que vous attendez à l'aide d'exemples concrets, le résultat n’en sera que plus pertinent.
Important : ne chargez jamais des données confidentielles dans un modèle de langage d'IA, car vous ne savez pas ce que l'algorithme en fera. Par conséquent, rendez vos données anonymes et supprimez toute information confidentielle ou susceptibles d’engendrer des atteintes à la vie privée.
Spécifier le ton que vous attendez
Si vous souhaitez, par exemple, une réponse dans un style formel, il est préférable que le prompt ait lui aussi un ton formel. Précisez aussi le registre de langue dans lequel vous souhaitez voir le résultat. Le modèle doit-il éviter le jargon professionnel ou non ?
Là encore, quelques exemples peuvent aider à alimenter le système. Gwendolyn : « Les modèles de langage IA savent s’adapter à tous les tons et registres de langue. Profitez-en pour expérimenter et leur lancer des défis ! »
Expliquer dans quel format vous souhaitez voir la réponse
Vous pouvez également adapter le niveau de formalité du résultat selon vos préférences. Demandez que votre réponse soit structurée sous la forme d’un tableau, d’un plan par étape, d'un article de blog détaillé, d’un rapport, etc. N'hésitez pas à indiquer dans quel format le résultat doit être généré : des listes à puces, des mots ou des phrases clés mis en évidence, un maximum de trois paragraphes de texte continu consécutifs, etc.
Enfin, un dernier conseil : votre prompt ne vous donne toujours pas le résultat pertinent que vous attendiez ? Demandez à votre modèle de langage d'IA de reformuler votre prompt.
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