Le Prompt En­gi­nee­ring : ex­pli­ca­tion

Le Prompt En­gi­nee­ring englobe dif­fé­rentes tech­niques et méthodes d’op­ti­mi­sa­tion des invites pour les modèles d’IA gé­né­ra­tive. Nous vous ex­pli­quons ce concept plus en détail à l’aide d’exemples dans cet article dédié.

La bonne for­mu­la­tion des invites pour les outils d’IA est es­sen­tielle pour exploiter plei­ne­ment le potentiel des modèles lin­guis­tiques. Avec le dé­ve­lop­pe­ment constant de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, le besoin de pro­fes­sion­nels experts en la matière s’est également accru. C’est ainsi qu’est née la pro­fes­sion d’ingénieur de prompt ou de requête.

Qu’est-ce que le Prompt En­gi­nee­ring ?

Le terme « Prompt En­gi­nee­ring », qu’on peut traduire par « l’in­gé­nie­rie de prompt », fait référence aux tech­niques et aux méthodes spé­ci­fi­que­ment conçues pour améliorer les for­mu­la­tions d’ins­truc­tions dans le domaine du trai­te­ment du langage naturel (NLP) et des Large Language Models (LLM) basés sur le Machine Learning, tels que GPT-3 ou GPT-4. L’objectif est d’obtenir des réponses de meilleure qualité, plus précises et plus ciblées, car la manière dont une question ou une ins­truc­tion est formulée exerce une influence sig­ni­fi­ca­tive sur la qualité et la per­ti­nence des réponses générées.

Le Prompt En­gi­nee­ring pour les modèles d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle requiert non seulement de la créa­ti­vité et de la précision, mais aussi une grande com­pré­hen­sion du modèle lin­guis­tique en question : en effet, le simple choix des mots et leur ordre peuvent modifier con­si­dé­ra­ble­ment le résultat en fonction du type de modèle utilisé. Les invites peuvent contenir du texte en langage naturel, des images ou d’autres types de données. Dans ce contexte, le même prompt peut donner des résultats dif­fé­rents sur dif­fé­rentes pla­te­formes d’IA. C’est pourquoi ces tech­niques doivent être utilisées dif­fé­rem­ment pour chaque gé­né­ra­teur de texte ou gé­né­ra­teur de vidéo par IA.

Pourquoi le Prompt En­gi­nee­ring est-il important pour l’IA ?

Le Prompt En­gi­nee­ring est essentiel pour exploiter plei­ne­ment le potentiel des modèles lin­guis­tiques et ainsi optimiser les réponses générées avec l’IA gé­né­ra­tive. Par exemple, un ingénieur d’invite peut mener des ex­pé­ri­men­ta­tions visant à di­ver­si­fier la for­mu­la­tion d’une question pour évaluer son impact sur la réponse générée, en fonction d’un style spé­ci­fique et de con­traintes données. Des va­ria­tions dans la structure des phrases, ainsi que l’ajout de mo­di­fi­ca­teurs comme « très » ou des su­per­la­tifs peut exercer une influence sig­ni­fi­ca­tive sur le résultat final.

Dans le cas de sites Web d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle pour les images, le Prompt En­gi­nee­ring peut aider à affiner dif­fé­rentes ca­rac­té­ris­tiques : il est gé­né­ra­le­ment possible de créer des images dans un style, une pers­pec­tive, un rapport hauteur/largeur ou une ré­so­lu­tion d’image spé­ci­fiques. La première invite n’est qu’un point de départ ; les invites suivantes per­met­tent par exemple d’atténuer ou de renforcer certains éléments et d’ajouter ou de supprimer d’autres.

Lors du dé­ve­lop­pe­ment de nouveaux modèles, le Prompt En­gi­nee­ring peut également aider à optimiser l’in­te­rac­tion entre les dif­fé­rents modèles de langage et à améliorer les flux de travail. Il existe en outre d’autres raisons pour les­quelles le Prompt En­gi­nee­ring est important pour l’IA :

• Optimiser les résultats : grâce à une in­gé­nie­rie d’invite soig­neu­se­ment conçue, les modèles lin­guis­tiques peuvent fournir des résultats plus per­ti­nents et de meilleure qualité.
• Ef­fi­ca­cité : des requêtes bien formulées per­met­tent de fournir plus ra­pi­de­ment les in­for­ma­tions sou­hai­tées, sans qu’il soit né­ces­saire de procéder à plusieurs invites ou ité­ra­tions.
• Contrôle de la sortie : avec une uti­li­sa­tion in­tel­li­gente du Prompt En­gi­nee­ring, les uti­li­sa­teurs peuvent contrôler la manière dont l’IA répond, y compris la longueur, le style et le ton de la réponse.
• Réduction des erreurs : des invites claires et précises con­tri­buent à minimiser les éventuels parti-pris, ma­len­ten­dus ou réponses im­pré­cises qu’un modèle pourrait donner.
• Plus de pos­si­bi­li­tés : avec une in­gé­nie­rie d’invite ap­pro­priée, les modèles d’IA peuvent être utilisés pour des tâches spé­ci­fiques ou dans des domaines par­ti­cu­liers pour lesquels ils n’ont pas été conçus à l’origine.
• Con­nais­sances ex­pé­ri­men­tales : l’ex­pé­ri­men­ta­tion de dif­fé­rentes invites peut con­tri­buer à une com­pré­hen­sion plus ap­pro­fon­die de la manière dont une IA gé­né­ra­tive fonc­tionne et réagit à dif­fé­rentes entrées.

Prompt En­gi­nee­ring : exemples

Les prompts que l’on peut utiliser pour créer des textes, des images ou des vidéos sont très dif­fé­rents les uns des autres. Cependant, pour tous les sites d’IA, le Prompt En­gi­nee­ring permet aux uti­li­sa­teurs d’interagir plus ef­fi­ca­ce­ment avec les modèles d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle.

Exemples d’invites pour les gé­né­ra­teurs de texte

En suivant les tech­niques du Prompt En­gi­nee­ring, voici quelques exemples d’invites op­ti­mi­sées pour les gé­né­ra­teurs de texte :

1. Être spé­ci­fique

• Invite initiale : « Parle-moi des arbres. »
• Invite améliorée : « Explique-moi le processus de pho­to­syn­thèse chez les arbres à feuilles caduques. »

2. Formuler cor­rec­te­ment

• Invite initiale : « Quels sont les avantages de l’énergie solaire ? »
• Invite améliorée : « Cite cinq avantages de l’énergie solaire. »

3. Insérer des exemples

• Invite initiale : « Écris une phrase sur Paris. »
• Invite améliorée : « Écris une phrase sur Paris dans le style d’Hemingway. »

4. Donner des détails

• Invite initiale : « Décris l’eau. »
• Invite améliorée : « Donne une ex­pli­ca­tion scien­ti­fique détaillée de la structure mo­lé­cu­laire de l’eau. »

5. Éviter les préjugés

• Invite initiale : « Que penses-tu des cryp­to­mon­naies ? »
• Invite améliorée : « Décris les cryp­to­mon­naies de manière neutre et objective. »

6. Préciser le contexte

• Invite initiale : « Pourquoi les actions baissent-elles ? »
• Invite améliorée : « En tenant compte des facteurs éco­no­miques actuels, pourquoi le cours des actions pourrait-il baisser ? »

7. Clarifier le style ou la pers­pec­tive

• Invite initiale : « Raconte-moi l’histoire de Napoléon. »
• Invite améliorée : « Raconte-moi l’histoire de Napoléon du point de vue d’un de ses soldats. »

Exemples d’invites pour les gé­né­ra­teurs d’images

Le Prompt En­gi­nee­ring n’est pas seulement pertinent pour les modèles de langage, mais aussi pour les Ge­ne­ra­tive Ad­ver­sa­rial Networks comme DALL-E. Pour les gé­né­ra­teurs d’images, les invites doivent décrire tex­tuel­le­ment le type d’image qui doit être généré :

1. Être spé­ci­fique

• Invite initiale : « Chat »
• Invite améliorée : « Chat orange endormi sur un coussin bleu »

2. Combiner les éléments

• Invite initiale : « Bâtiment et nuages »
• Invite améliorée : « Une vieille maison vic­to­rienne reposant sur des nuages flottants »

3. Indiquer le style et l’époque

• Invite initiale : « Voitures »
• Invite améliorée : « Voitures fu­tu­ristes de style rétro des années 1950 »

4. Détailler l’at­mos­phère

• Invite initiale : « Forêt »
• Invite améliorée : « Une forêt sombre et brumeuse au clair de lune »

5. Combiner des éléments in­ha­bi­tuels

• Invite initiale : « Une table et des fruits »
• Invite améliorée : « Une table faite de pastèques avec un plateau de tranches de bananes séchées »

6. Préciser la pers­pec­tive et les di­men­sions

• Invite initiale : « Montagnes »
• Invite améliorée : « Une montagne géante en forme de tasse de thé renversée »

7. Utiliser les émotions

• Invite initiale : « Sen­ti­ments »
• Invite améliorée : « Vi­sua­li­sa­tion de la joie sous la forme d’une explosion de couleurs vives »

Exemples d’invites pour les gé­né­ra­teurs de vidéos

Dans le cas des gé­né­ra­teurs de vidéos, le défi du Prompt En­gi­nee­ring réside dans la des­crip­tion d’une séquence dynamique d’actions et d’évé­ne­ments, plutôt que dans une simple image fixe. Une bonne invite aide à spécifier pré­ci­sé­ment l’action souhaitée, l’en­vi­ron­ne­ment, la durée et les in­te­rac­tions des éléments dans la vidéo :

1. Préciser les actions et les in­te­rac­tions dans une séquence

• Invite initiale : « Un chat »
• Invite améliorée : « Un chat orange passe lentement devant une flaque d’eau, puis saute dedans. »

2. Donner une ambiance

• Invite initiale : « Scène de plage »
• Invite améliorée : « Une plage déserte au coucher du soleil, avec des vagues qui se brisent doucement et un groupe d’oiseaux qui volent à l’horizon »

3. Indiquer l’échelle de temps

• Invite initiale : « Une fleur qui pousse »
• Invite améliorée : « Une rose qui passe d’un bourgeon à une fleur plei­ne­ment épanouie en 30 secondes »

4. Dynamiser les actions

• Invite initiale : « Jeu sportif »
• Invite améliorée : « Match de bas­ket­ball au cours duquel un joueur effectue un tir à trois points décisif dans les dernières secondes du match »

5. Combiner des éléments et des tran­si­tions

• Invite initiale : « Les moments de la journée »
• Invite améliorée : « Un panorama urbain qui passe du matin à la nuit, les lumières de la ville s’allumant à la tombée de la nuit »

6. Raconter une histoire avec un début, un milieu et une fin

• Invite initiale : « Un oiseau qui vole »
• Invite améliorée : « Un jeune oiseau essaie de voler pour la première fois et, après quelques ten­ta­tives in­fruc­tueuses, finit par conquérir les airs et revient sain et sauf dans son nid. »

Meil­leures façons d’utiliser le Prompt En­gi­nee­ring

Le Prompt En­gi­nee­ring permet d’obtenir des résultats optimaux à partir de modèles d’IA gé­né­ra­tive. Pour ce faire, il existe quelques bonnes pratiques éprouvées qui devraient être prises en compte lors de la for­mu­la­tion d’invites :

• Être précis : la clarté dans la for­mu­la­tion d’un prompt aide l’IA à mieux com­prendre ce qu’on attend d’elle.
• Être spé­ci­fique : assurez-vous que vos invites sont suf­fi­sam­ment spé­ci­fiques pour contrôler le type de réponse souhaitée.
• Ex­pé­ri­men­ter : si vous n’obtenez pas im­mé­dia­te­ment la réponse souhaitée, essayez de re­for­mu­ler la question.
• Donner des ins­truc­tions : si vous souhaitez que la réponse soit donnée dans un format par­ti­cu­lier (par exemple, liste, pa­ra­graphe court, langage formel), vous devez l’indiquer dans l’invite de commande.
• Utiliser des exemples : il peut être utile de donner à l’IA un exemple de la réponse souhaitée afin de l’orienter dans la bonne direction.
• Préciser le contexte : certaines IA donneront un meilleur résultat si vous leur com­mu­ni­quez des in­for­ma­tions sup­plé­men­taires ou un contexte plus précis.
• Éviter l’ambiguïté : évitez les for­mu­la­tions peu claires ou ambiguës.
• Limiter et orienter : si vous craignez que l’IA réponde de manière biaisée ou si vous souhaitez un style ou une pers­pec­tive par­ti­cu­lière, donnez des ins­truc­tions claires.
• Vérifier : il est important d’examiner de manière critique les réponses d’une IA et de s’assurer qu’elles sont à la fois précises et neutres.
• Approche itérative : il est souvent utile d’adopter une approche itérative et d’affiner la question sur la base des réponses obtenues.

Quelles sont les qua­li­fi­ca­tions requises pour devenir ingénieur de requête ?

Le métier d’ingénieur de prompt offre des pos­si­bi­li­tés pro­met­teuses aux personnes qui ont une profonde com­pré­hen­sion du trai­te­ment du langage et une pensée créative. Avec la diffusion crois­sante des tech­no­lo­gies d’IA et de NLP dans les secteurs les plus divers, la demande d’experts en Prompt En­gi­nee­ring va continuer à augmenter.

Même s’il n’y a pas d’exigences en termes de formation spé­ci­fique, un diplôme dans un domaine apparenté peut être utile. Par exemple, bien que des con­nais­sances en pro­gram­ma­tion ne soient pas in­dis­pen­sables, un diplôme en in­for­ma­tique ou en lin­guis­tique peut faciliter la com­pré­hen­sion des modèles de langage et le dé­ve­lop­pe­ment de prompts. L’in­gé­nie­rie d’invite consiste prin­ci­pa­le­ment à com­prendre comment fonc­tionne le langage et comment il doit être conçu pour obtenir les résultats souhaités. Les com­pé­tences suivantes peuvent être utiles :

• Com­pré­hen­sion de l’IA et du Machine Learning : une com­pré­hen­sion de base du fonc­tion­ne­ment des réseaux neuronaux ar­ti­fi­ciels et des modèles de langage est requise, afin de mieux com­prendre les mé­ca­nismes derrière les résultats.
• Pensée ana­ly­tique : l’analyse des résultats et l’adap­ta­tion des prompts né­ces­si­tent une pensée ana­ly­tique
• Com­pé­tences ré­dac­tion­nelles : la capacité de formuler des ins­truc­tions claires et précises est es­sen­tielle.
• Détection des erreurs : savoir détecter des im­pré­ci­sions ou des erreurs dans les réponses d’un modèle IA permet de procéder aux ajus­te­ments né­ces­saires.
• Con­nais­sances spé­ci­fiques au domaine : selon le domaine d’ap­pli­ca­tion, des con­nais­sances spé­ci­fiques dans certains domaines peuvent être né­ces­saires pour concevoir et évaluer ef­fi­ca­ce­ment les invites et les réponses.
• Ap­pren­tis­sage continu : l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et le Machine Learning évoluent ra­pi­de­ment. Le Prompt En­gi­nee­ring exige donc un en­ga­ge­ment en faveur de l’ap­pren­tis­sage continu et une volonté de s’adapter en per­ma­nence aux nouvelles tech­no­lo­gies.
• Travail d’équipe : un ingénieur d’invite doit souvent col­la­bo­rer avec d’autres pro­fes­sion­nels tels que des data scien­tists, des in­gé­nieurs en logiciels ou des analystes com­mer­ciaux.