Comprendre la prompt engineering
La prompt engineering est l’art de concevoir des instructions précises et efficaces pour guider les modèles d’intelligence artificielle, comme ChatGPT, afin d’obtenir des réponses pertinentes et fiables.
Cette discipline s’impose aujourd’hui comme une compétence clé dans le domaine de l’IA générative, car la qualité du prompt influence directement la pertinence des résultats obtenus.
Pour maîtriser cette pratique, il existe sept principes fondamentaux à connaître.
1. Clarté et concision
Un prompt efficace doit être clair et concis.
Il s’agit d’éviter toute ambiguïté ou information superflue qui pourrait détourner le modèle de l’objectif recherché. Plus le message est limpide, plus la réponse sera pertinente.
Par exemple : « Résume cet article en trois phrases » est bien plus efficace que « Peux-tu me faire un résumé détaillé mais pas trop long de ce texte ? »
2. Spécificité
La spécificité consiste à fournir suffisamment de détails pour orienter précisément l’IA vers le résultat attendu.
Cela implique d’utiliser des mots-clés pertinents ou une terminologie adaptée au domaine concerné. Un prompt spécifique réduit les risques de réponses vagues ou hors sujet.
3. Pertinence contextuelle
Il est essentiel d’intégrer dans son prompt un contexte pertinent qui aide le modèle à comprendre l’arrière-plan et les attentes liées à la tâche demandée.
Mentionner explicitement le public cible, les contraintes ou encore l’objectif final permet au modèle d’ajuster sa réponse en conséquence.
4. Décomposition des tâches complexes
Pour traiter une demande complexe, il vaut mieux décomposer celle-ci en sous-tâches simples plutôt que tout demander en une seule fois.
Cette approche itérative facilite non seulement la compréhension par l’IA mais aussi le contrôle sur chaque étape du processus.
5. Utilisation d’exemples et de démonstrations
Fournir un exemple concret dans son prompt peut considérablement améliorer la qualité des réponses générées par l’IA. Les exemples servent de guide explicite sur ce qui est attendu : ils réduisent ainsi les interprétations erronées du modèle.
6. Interaction active avec le modèle
Encourager activement l’IA à poser des questions pour clarifier certains points améliore significativement la précision finale du résultat obtenu.
Ajouter dans son instruction : « N’hésite pas à me demander si tu as besoin de précisions » favorise cette dynamique interactive bénéfique.
7. Test & itération continue
La conception optimale d’un prompt repose sur un processus expérimental : tester différentes formulations puis ajuster selon les retours obtenus permet progressivement d’affiner ses compétences en prompt engineering.
Tips :
Selon l’outil utilisé pour prompter, vous pouvez indiquer dans les paramètres vouloir un feed-back court a chaque prompt pour améliorer votre méthode.