Dans un monde où l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel s’imposent comme des outils essentiels, le prompt engineering se profile en 2023 comme une compétence indispensable. PME et entrepreneurs, en quête d’optimisation et d’innovation, ne pourront plus ignorer cette réalité.
Allons-nous tous devenir des ingénieurs en prompts ?
La question peut paraître provocatrice, mais elle traduit une réalité indéniable : l’ingénierie des prompts est en train de s’affirmer comme une discipline majeure pour exploiter les modèles de traitement du langage naturel, tels que ChatGPT. Elle offre des solutions pour des problématiques complexes et stimule la créativité.
Dans ce guide complet, mon objectif est non seulement de vous initier au prompt engineering avec ChatGPT, en explorant les concepts clés et les bonnes pratiques, mais aussi de vous convaincre de l’importance de cette compétence pour les entrepreneurs. Car oui, il semble bien que nous allons tous devoir nous familiariser avec l’ingénierie des prompts, pour rester à la pointe de l’innovation et garder une longueur d’avance dans un monde en constante évolution.
Qu’est-ce que le “Prompt Engineering” ?
Le prompt engineering est une discipline qui consiste à créer, optimiser et adapter des prompts pour les modèles de traitement du langage naturel basés sur l’IA (tels que chatGPT) afin d’améliorer leur efficacité et leur précision.
Voici 3 principes fondamentaux dont il faut tenir compte pour élaborer des prompts efficaces
- Formuler des prompts clairs, concis et adaptable. Les modèles de traitement du langage naturel répondent mieux aux questions ou aux tâches présentées de manière précise et sans ambiguïté. Il existe une relation directe entre la qualité des données d’entrée (inputs) et celle des données de sortie (outputs), tel qu’illustré par le concept anglo-saxon “garbage in, garbage out”.
- Expérimenter et itérer constamment pour affiner et améliorer la performance des prompts. Les “prompt engineers” ou (ingénieurs en prompt en bon français) doivent être prêts à tester différentes approches, à apprendre de leurs erreurs et à ajuster leurs prompts en conséquence.
- Étudier le fonctionnement des modèles de traitement du langage naturel, leurs forces et leurs faiblesses pour mieux comprendre comment les utiliser.
Exemple concret :
Imaginons que vous soyez un commercial qui souhaiterait élaborer un prompt pour rédiger des e-mails de prospection personnalisés.
Plutôt que de demander simplement au modèle “Rédige un e-mail de prospection”, un prompt bien conçu pourrait être :
Encore une fois, la qualité de votre “input” déterminera la qualité de votre “output”. Il est essentiel de donner un maximum de contexte.
Quel cas d’usages pour les entreprises ?
Le prompt engineering avec chatGPT peut tout simplement aider les entrepreneurs à résoudre des problèmes opérationnelles concrètes.
Sans entrer dans le détail de cas d’usages spécifiques qui peuvent exister, voici quelques exemples d’applications ou le prompt engineering peut améliorer l’efficacité de votre entreprise.
1 – Simplifier et améliorer la production de contenu
Les modèles de traitement du langage naturel comme chatGPT peuvent vous aider à rédiger des contenus pour votre site, les réseaux sociaux, les newsletters, les communiqués de presse voire des e-mails de prospection commerciale.
En utilisant le prompt engineering pour adapter les prompts à vos besoins spécifiques, vous pouvez obtenir du contenu hyper personnalisé et adapté à votre audience et à vos objectifs.
Attention cependant à ne pas uniquement compter sur le premier résultat obtenu. Plus vous retravaillerez et éditerez les informations produites par les modèles d’intelligence artificielle, et plus vous serez en mesure d’obtenir un contenu qualitatif, utile et rentable.
2 – Analyser des données et aide à la prise de décision
Vous pouvez également analyser et synthétiser de grandes quantités d’informations provenant de différentes sources, telles que des rapports, des articles, des échanges avec vos clients ou en combinant différentes sources d’informations.
Il suffit pour cela de les fournir à ChatGPT et de créer une conversation avec un ou plusieurs questions/prompts spécifiques. Vous serez étonnés de la qualité des suggestions et des recommandations basées que le modèle de language naturel, et en particulier dans sa version payante, peut vous donner sur la base d’informations contextuelles.
En utilisant le prompt engineering, vous pouvez ainsi faciliter et accélérer la prise de décision dans divers domaines, tels que la stratégie marketing, la gestion des ressources humaines ou la planification financière.
4 – Automatiser son support client
Le prompt engineering peut vous permettre d’améliorer l’efficacité de vos chatbots et assistants virtuels.
En optimisant les prompts pour répondre aux questions fréquemment posées par vos clients, vous pouvez offrir un support client plus rapide, et plus pertinent, en améliorant ainsi la satisfaction de vos clients et en réduisant la charge de travail de vos équipes de support.
5 – Automatiser certaines tâches administratives
La rédaction de courriers, la gestion des rendez-vous ou la préparation de documents…
Le prompt engineering peut vous aider à créer des requêtes adaptées pour simplifier et accélérer ces processus, libérant ainsi du temps pour des tâches plus stratégiques.
6 – Recrutement et gestion des talents
Vous pouvez utiliser les modèles de traitement du langage pour analyser les CV et les lettres de motivation, en identifiant les candidats qui correspondent le mieux aux critères de votre entreprise.
Le prompt engineering peut vous aider à créer des requêtes adaptées pour filtrer efficacement les candidatures et accélérer le processus de recrutement.
7 – Amélioration des processus internes
Le prompt engineering peut également être utilisé pour optimiser la communication et la collaboration entre les équipes au sein de votre entreprise.
Les modèles de traitement du langage naturel peuvent aider à la rédaction de rapports, la création de présentations ou la formulation de suggestions pour améliorer les processus internes.
En adaptant les prompts à vos besoins spécifiques, vous pouvez obtenir des résultats pertinents et actionnables pour renforcer l’efficacité de votre organisation.
8 – Internationalisation
Les modèles de traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour traduire et adapter votre contenu à différentes langues et cultures.
Le prompt engineering peut vous aider à créer des requêtes spécifiques pour obtenir des traductions précises et adaptées aux particularités culturelles de votre audience cible.
Les différents types de prompts
Il existe deux principaux types de prompts utilisés en ingénierie de prompts : les prompts explicites et les prompts implicites.
Prompt explicite
Les prompts explicites sont ceux qui fournissent des instructions claires et précises à l’IA. Ils décrivent exactement ce que l’utilisateur attend de la réponse de l’IA, ce qui aide l’IA à générer des réponses plus précises et pertinentes. Par exemple :
Utilisateur : “Convertis 100 dollars en euros.”
IA : “100 dollars équivalent à environ 89 euros (taux de change approximatif).”
Dans cet exemple, l’utilisateur donne une instruction claire et précise à l’IA, ce qui permet à l’IA de fournir une réponse spécifique et pertinente.
Prompt implicite
Les prompts implicites, en revanche, sont plus vagues et laissent plus de place à l’interprétation de l’IA. Ils ne fournissent pas d’instructions précises sur ce que l’utilisateur attend de l’IA, ce qui peut entraîner des réponses plus créatives ou variées. Par exemple :
Utilisateur : Parle-moi de la pluie et du beau temps.
IA : La pluie et le beau temps sont deux phénomènes météorologiques opposés. La pluie est généralement associée à des temps frais et humides, tandis que le beau temps est caractérisé par un ciel clair et des températures agréables.
Dans cet exemple, l’utilisateur n’a pas donné d’instruction précise à l’IA, ce qui a laissé l’IA libre d’interpréter la demande et de fournir une réponse créative et informative.
Les prompts explicites sont souvent préférables lorsqu’une réponse spécifique et précise est attendue, tandis que les prompts implicites peuvent être utilisés pour encourager des réponses plus créatives et variées de la part de l’IA.
En ingénierie de prompts, il est essentiel d’expérimenter et de peaufiner les prompts en fonction des résultats obtenus.
Cette approche permet de créer des interactions plus naturelles et efficaces entre les utilisateurs et les applications d’IA génératives.
Le processus de prompt engineering
Le processus de prompt engineering se compose de plusieurs étapes clés :
- Définir la tâche,
- Choisir un prompt,
- Évaluer le résultat et itérer.
Pour illustrer ce processus, nous utiliserons l’exemple d’une campagne de prospection commerciale.
1 – Identifier la tâche et son contexte
La première étape du processus consiste à déterminer clairement la tâche à accomplir avec le modèle de langage, ainsi que le contexte dans lequel cette tâche s’inscrit.
Comprendre le rôle de la tâche dans un processus plus large et les exigences spécifiques de son contexte permet de mieux orienter la conception du prompt et d’établir des attentes précises en matière de réponse.
Dans notre exemple, la tâche pourrait consister à générer des idées pour des accroches de prospection commerciale ciblant une audience spécifique.
Le contexte peut inclure des éléments tels que les objectifs de la campagne de prospection, les caractéristiques du marché cible, les forces et faiblesses de l’offre de l’entreprise, et les contraintes liées au budget ou au temps.
Une compréhension approfondie de ces éléments contextuels permettra de créer des prompts mieux adaptés et d’obtenir des résultats plus pertinents.
2 – Choisir un prompt
Une fois la tâche définie et le contexte compris, il est essentiel de choisir un prompt approprié pour guider le modèle de traitement du langage naturel (NLP) dans la bonne direction.
Dans notre exemple, un prompt optimisé pourrait être :
“L’ingénieur de ce prompt” doit impérativement également s’assurer d’ajouter des informations contextuelles pour améliorer la qualité des résultats proposés.
3 – Évaluer le résultat
Une fois le prompt optimisé choisi et soumis au modèle, il est important d’évaluer la qualité des réponses générées.
Dans notre exemple, cette évaluation doit prendre en compte la pertinence, la créativité et l’efficacité des accroches proposées en fonction du contexte établi. Il est également crucial d’analyser les éventuelles lacunes, ambiguïtés ou clichés présents dans les accroches générées.
Il peut être utile de comparer les réponses du modèle à celles obtenues par des experts humains ou des commerciaux expérimentés, afin de juger de leur qualité et de leur efficacité.
4- Itérer
L’itération est un élément essentiel du processus de prompt engineering.
Elle consiste à répéter les étapes précédentes jusqu’à obtenir des réponses satisfaisantes de la part du modèle.
Les ingénieurs en prompt peuvent affiner leurs choix de prompts, expérimenter avec différentes formulations et ajouter des informations contextuelles pour améliorer la qualité des réponses générées.
Dans notre exemple, si les accroches générées ne sont pas suffisamment convaincantes ou ciblées, on pourrait reformuler le prompt ou ajouter des détails sur les besoins spécifiques des entreprises cibles et les avantages uniques du logiciel de gestion de projet. Cette étape d’affinage peut nécessiter plusieurs itérations afin d’atteindre un niveau de performance optimal.
Quel futur pour le prompt engineering ?
Le prompt engineering présente des avancées majeures qui transforme le monde de l’entreprise. Dès 2023, l’intégration des modèles de langage dans nos outils quotidiens n’est plus une promesse, mais une réalité qui booste productivité et créativité.
Mais ce voyage ne sera pas sans défis. Biais des modèles, dilemmes éthiques : des problèmes auxquels les professionnels de l’IA et tout ingénieur en prompt doit faire face.
La formation continue est donc essentielle pour rester à la page. Et n’oublions pas la puissance de la collaboration interdisciplinaire, associant linguistique, psychologie, science des données et conception d’interaction, pour optimiser les performances des IA.
À retenir :
L’intégration des modèles de langage dans nos outils quotidiens est une réalité.
L’automatisation de certaines tâches offre un gain de temps précieux.
La formation continue et la veille technologique sont essentielles pour relever les défis du secteur.
La collaboration interdisciplinaire est un levier puissant pour optimiser les performances de l’IA.
