Qu’est-ce que le prompt engineering ?

La règle de base est que de bons prompts donnent de bons résultats. L’IA générative s’appuie sur le raffinement itératif de différentes techniques de prompt engineering pour apprendre efficacement à partir de diverses données d’entrée et s’adapter afin de minimiser les biais et les errances et de produire des réponses plus précises.

Les ingénieurs de prompts jouent un rôle essentiel dans l’élaboration de requêtes qui aident les modèles d’IA générative à comprendre non seulement le langage, mais aussi la nuance et l’intention derrière la requête. Un prompt de qualité, approfondi et bien informé, influence à son tour la qualité du contenu généré par l’IA, qu’il s’agisse d’images, de code, de résumés de données ou de texte.

Une approche réfléchie de la création des prompts est nécessaire pour transformer les requêtes brutes en réponses significatives de la part de l’IA. En affinant les prompts, les ingénieurs peuvent considérablement optimiser la qualité et la pertinence des résultats pour les demandes spécifiques et générales. Ce processus réduit le besoin de révision manuelle et d’édition post-génération, ce qui permet d’économiser du temps et des efforts pour atteindre les résultats souhaités.

Le prompt engineering est essentiel, car il influence directement la qualité, la pertinence et la précision de la production de l’IA générative. Un prompt bien conçu permet de s’assurer que l’IA comprend l’intention de l’utilisateur et produit des réponses pertinentes, minimisant ainsi le besoin d’un post-traitement approfondi. Alors que les systèmes d’IA générative deviennent de plus en plus largement adoptés à travers les secteurs, un guide de prompt engineering sert de clé pour déverrouiller tout leur potentiel en comblant le fossé entre les requêtes brutes et les sorties exploitables.

Les modèles d’IA générative sont construits sur une architecture transformatrice, ce qui leur permet de saisir les subtilités du langage et de traiter de grandes quantités de données via des réseaux neuronaux. Le prompt engineering aide à façonner la production du modèle, garantissant ainsi que l’intelligence artificielle répond de manière pertinente et cohérente. Plusieurs techniques de prompting garantissent que les modèles IA génèrent des réponses utiles, notamment la tokenisation, le réglage des paramètres du modèle et l’échantillonnage top-k.

Le prompt engineering s’avère essentiel pour libérer tout le potentiel des modèles de fondation qui alimentent l’IA générative. Les modèles de fondation sont de grands modèles de langage (LLM) construits sur une architecture transformatrice qui contiennent toutes les informations dont le système d’IA générative a besoin.

Les modèles d’IA générative utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour produire des résultats complexes à partir d’entrées en langage naturel. La science des données sous-jacentes, les architectures transformatrices et les algorithmes de machine learning permettent à ces modèles de comprendre le langage, puis d’utiliser d’immenses jeux de données pour créer du texte ou des images.

L’IA générative produisant des images à partir de texte, comme DALL-E et Midjourney, utilise un LLM de concert avec une diffusion stable : un modèle qui excelle dans cette tâche. Un prompt engineering efficace combine des connaissances techniques à une compréhension approfondie du langage naturel, du vocabulaire et du contexte pour produire des résultats optimaux avec peu de révisions.

Les techniques de prompt engineering impliquent des stratégies pour guider les modèles de IA générative dans la production des résultats souhaités. Ces techniques comprennent l’apprentissage zero-shot, dans lequel le modèle reçoit une tâche sur laquelle il n’a pas été explicitement entraîné, et l’apprentissage few-shot, qui fournit au modèle des exemples de sorties pour clarifier les attentes. Une autre technique clé est l’apprentissage de la chaîne de pensées, qui décompose les tâches complexes en raisonnement étape par étape afin d’améliorer la compréhension et la précision de l’IA. Ces approches permettent de garantir que les modèles IA génèrent des réponses plus cohérentes et plus pertinentes.

Le principal avantage du prompt engineering est la possibilité d’obtenir des résultats optimisés avec un minimum d’effort après la génération du contenu. Les résultats de l’IA générative peuvent être de qualité variable, ce qui nécessite souvent un examen et une révision par des praticiens qualifiés. En élaborant des prompts précis, les ingénieurs s’assurent que les résultats générés par l’IA s’alignent sur les objectifs et les critères souhaités, réduisant ainsi le besoin d’un post-traitement approfondi.

Il est également du ressort des ingénieurs de prompts de comprendre comment obtenir les meilleurs résultats à partir des différents modèles d’IA générative sur le marché. Par exemple, l’écriture de prompts pour GPT-3 ou GPT-4 d’Open AI diffère de l’écriture d’invites pour Google Bard. Bard peut accéder à des informations via la recherche Google, ce qui lui permet d’intégrer des informations plus récentes dans ses résultats. Cependant, ChatGPT est le meilleur outil pour ingérer et résumer du texte, car c’est sa finalité première. Des prompts bien conçus guident les modèles d’IA pour créer des réponses plus pertinentes, plus précises et plus personnalisées. Étant donné que les systèmes d’IA à travers leur utilisation, les prompts hautement techniques rendent les interactions à long terme avec l’IA plus efficaces et plus satisfaisantes.

Les meilleurs ingénieurs de prompts qui évoluent dans les environnements open source poussent l’IA générative à faire des choses incroyables qui ne faisaient pas nécessairement partie de leur portée originelle et produisent des résultats surprenants dans le monde réel. Des chercheurs ont par exemple développé un nouveau système d’IA capable de traduire une langue sans être entraîné sur un texte parallèle. Les ingénieurs intègrent l’IA générative dans les jeux pour susciter l’intérêt des joueurs humains dans le storytelling réactif, et même pour obtenir de nouvelles informations précises sur les phénomènes astronomiques des trous noirs. Le prompt engineering deviendra encore plus important à mesure que les systèmes d’IA générative gagneront en portée et en complexité.

Les grandes organisations technologiques recrutent des ingénieurs de prompts pour développer de nouveaux contenus créatifs, répondre à des questions complexes et améliorer les tâches de traduction automatique et de NLP. Les compétences que les ingénieurs de prompts doivent posséder :

• Une connaissance des grands modèles de langage : comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM), ainsi que leurs capacités et leurs limites, est essentiel pour créer des prompts efficaces et optimiser les résultats de l’IA.

• De bonnes compétences en communication : une communication claire et efficace est essentielle pour définir des objectifs, fournir des instructions précises aux modèles IA et collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.

• La capacité à expliquer les concepts techniques : les ingénieurs de prompts doivent être capables de traduire des concepts techniques complexes en prompts compréhensibles et d’expliquer le comportement du système d’IA aux parties prenantes non techniques.

• Une maîtrise de la programmation (en particulier Python) : la maîtrise des langages de programmation comme Python est précieuse pour interagir avec les API, personnaliser les solutions d’IA et automatiser les workflows.

• Une bonne compréhension des structures de données et des algorithmes : la connaissance des structures de données et des algorithmes permet d’optimiser les prompts et de comprendre les mécanismes sous-jacents des systèmes d’IA générative.

• Des compétences en matière de créativité et d’évaluation réaliste des avantages et des risques associés aux nouvelles technologies : la créativité est importante pour concevoir des prompts innovants et efficaces et une compréhension réaliste des risques permet de garantir une utilisation responsable et éthique des technologies d’IA.

En plus de ces compétences, les ingénieurs de prompts peuvent utiliser des techniques avancées pour améliorer la compréhension du modèle et la qualité de la production :

• Apprentissage zero-shot : cette technique fournit au modèle de machine learning une tâche sur laquelle il n’a pas été explicitement entraîné. Il vise à tester la capacité du modèle à produire du contenu pertinent sans s’appuyer sur des exemples antérieurs.

• Apprentissage few-shot : dans cette approche, le modèle reçoit quelques exemples de sorties (des shots) pour l’aider à apprendre ce qu’il doit réaliser. Le fait de disposer d’un contexte sur lequel s’appuyer permet au modèle de mieux comprendre la sortie souhaitée.

• La chaîne de pensées (CoT) est une technique avancée qui fournit un raisonnement étape par étape que le modèle doit suivre. Décomposer une tâche complexe en étapes intermédiaires, ou « chaînes de raisonnement », aide le modèle à mieux comprendre le langage et à générer des résultats plus précis.

Bien que les modèles soient entraînés dans plusieurs langues, l’anglais est souvent la langue principale utilisée pour l’IA générative. Les ingénieurs de prompts auront besoin d’une compréhension approfondie du vocabulaire, des nuances, de la formulation, du contexte et de la linguistique, car chaque mot d’une invite peut influencer le résultat.

Les ingénieurs de prompts doivent également savoir comment transmettre efficacement le contexte, les instructions, le contenu ou les données nécessaires au modèle d’IA.

Si l’objectif est de générer du code, un ingénieur de prompts doit comprendre les principes de codage et les langages de programmation. Ceux qui œuvrent à la génération d’images doivent connaître l’histoire de l’art, la photographie et les termes utilisés dans le cinéma. Ceux qui génèrent du contexte linguistique peuvent avoir besoin de connaître différents styles narratifs ou concepts littéraires.

En plus d’avoir des compétences en communication, les ingénieurs de prompts doivent maîtriser les outils d’IA générative et les cadres d’apprentissage profond qui guident leur prise de décision.

Un ingénieur de prompts conçoit, teste et affine des prompts pour optimiser les performances des modèles d’IA générative. Il travaille en étroite collaboration avec les systèmes d’IA pour créer des requêtes qui suscitent des réponses précises, pertinentes et créatives. Ses responsabilités incluent la compréhension des capacités et des limites des différents modèles d’IA, l’expérimentation de techniques avancées telles que l’apprentissage zero-shot et l’apprentissage few-shot, et la collaboration avec les équipes pour appliquer l’IA en situation réelle. Fondamentalement, un ingénieur de prompts fait le lien entre la technologie de l’IA et les applications pratiques.

Pour tirer le meilleur parti de l’IA générative, les ingénieurs de prompts doivent se concentrer sur la création de prompts claires, concis et riches en contexte. L’utilisation d’instructions et d’exemples spécifiques peut aider l’IA à générer le résultat souhaité. L’affinage itératif des prompts en fonction des réponses du modèle permet aux ingénieurs d’améliorer davantage les résultats. En outre, comprendre les limites des modèles IA et adapter les prompts en conséquence peut permettre d’éviter les erreurs ou les sorties biaisées. Enfin, tester les prompts dans différents scénarios permet de garantir leur robustesse et leur fiabilité.

À mesure que l’IA générative devient plus accessible, les entreprises découvrent de nouvelles façons innovantes d’utiliser le prompt engineering pour résoudre des problèmes réels.