Le Prompt Engineering : explication

Le Prompt Engineering englobe différentes techniques et méthodes d’optimisation des invites pour les outils 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 et obtenir des résultats satisfaisants, qu’il s’agisse d’un générateur de textes, d’images ou de vidéos. 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.

Prompt Engineering : définition

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 modèles de grande envergure basés sur l’apprentissage automatique, 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, car le choix des mots et leur ordre peuvent modifier considérablement le résultat. 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 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 obtenir ainsi de meilleurs résultats avec les outils d’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. Lorsqu’on utilise des outils tels que ChatGPT, des variations dans la structure des phrases, ainsi que l’ajout de modificateurs tels que « très » ou « très, très, très » peuvent exercer une influence considérable 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 outils, le Prompt Engineering peut également aider à harmoniser les LLM (Large Language Model, traduit par « grand modèle de langage » en français) et à optimiser les flux de travail. De plus, il existe 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 différentes les uns des autres. Cependant, pour tous les sites d’IA, le Prompt Engineering permet aux utilisateurs d’interagir plus efficacement avec les outils d’intelligence artificielle et d’obtenir des réponses correspondant à leurs attentes.

Exemples d’invites pour les générateurs de texte

En suivant les techniques du Prompt Engineering, les invites optimisées pour les générateurs de texte peuvent se présenter comme suit :

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 modèles qui génèrent des images, par exemple 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 consiste à ne pas se contenter de décrire un moment unique ou une image fixe, mais une séquence dynamique d’actions et d’événements. Une bonne invite aide à spécifier précisément l’action souhaitée, l’environnement, la durée et les interactions des éléments dans la vidéo :

1. Préciser la séquence d’action

• 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

• Invite initiale : « Un oiseau 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 d’outils d’IA générative, en particulier les modèles de langage. 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 en communiquant 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 de l’apprentissage automatique : une compréhension de base du fonctionnement des réseaux neuronaux 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 l’apprentissage automatique évoluent rapidement. Un bon 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 scientifiques de données, des ingénieurs en logiciels ou des analystes commerciaux.