Comment optimiser un prompt pour les LLM ?

En intelligence artificielle, les prompts LLM sont des commandes d’entrée qui servent à orienter les grands modèles de langage (en anglais Large Language Models) pour obtenir des réponses précises. Des prompts bien conçus améliorent la qualité des résultats et permettent d’utiliser efficacement l’IA générative. Nous avons réuni dans cet article quelques règles clés pour concevoir des prompts pour les LLM de manière claire et ciblée.

Qu’est-ce qu’un prompt LLM ?

Les prompts LLM sont des entrées ou des instructions transmises à un Large Language Model (LLM) afin de générer les réponses ou les actions souhaitées. Il peut s’agir de questions, de tâches, d’informations contextuelles (orales ou écrites), mais aussi d’images ou d’autres types de données. La qualité et la structure du prompt ont une influence déterminante sur la précision et la pertinence des réponses du modèle d’IA. L’élaboration de prompts précis pour les LLM est appelée Prompt Engineering et vise à exploiter au mieux les possibilités de l’intelligence artificielle générative.

Best practices : élaborer les meilleurs prompts LLM

Pour une interaction efficace avec l’intelligence artificielle, un prompt LLM de qualité est d’une importance capitale. En effet, la réponse souhaitée ne sera générée que lorsque les instructions sont clairement formulées. Voici quelques points auxquels il faut faire attention lors de la rédaction d’un prompt pour un LLM :

• Comprendre les capacités du modèle d’IA : connaître les forces, les faiblesses, mais aussi les données d’entraînement du LLM utilisé permet d’adapter de manière optimale les prompts aux capacités de l’intelligence artificielle.
• Formuler précisément les prompts LLM : des prompts peu clairs entraînent souvent des réponses imprécises ou ambiguës. À l’inverse, des formulations claires et précises garantissent que le modèle d’IA interprète correctement la tâche et fournit des résultats ciblés. Il est également recommandé de rédiger son prompt de manière concise et d’utiliser le même ton que celui souhaité pour la sortie.
• Fournir le contexte : les informations contextuelles facilitent la compréhension du prompt par l’intelligence artificielle. Un contexte clair augmente considérablement la pertinence et la précision de la sortie. Si des sources supplémentaires sont fournies, il peut être utile de définir les informations à prendre en compte par le modèle d’IA au sein de ces dernières.
• Optimiser progressivement les prompts : le prompting LLM nécessite souvent des ajustements. Si le prompt initial ne donne pas le résultat escompté, vous pouvez affiner l’instruction en fonction de la réponse du modèle ou d’essayer différents prompts.
• Utiliser des formulations neutres : les questions d’orientation peuvent influencer les réponses du modèle d’intelligence artificielle. Formulez vos prompts LLM vos prompts de manière neutre pour éviter de biaiser les réponses.
• Définir clairement le rôle du modèle IA : l’attribution d’un rôle permet d’obtenir des résultats plus pertinents. Attribuer un rôle spécifique à l’IA vous permet d’adapter le contexte et de cibler les réponses.
• Utiliser les modèles de prompts LLM existants : utilisez des modèles de prompts éprouvés et adaptez-les à vos besoins individuels afin d’obtenir des résultats optimaux. De nombreux exemples de prompts sont disponibles en ligne pour différents cas d’usage (marketing, juridique, SEO, etc.).

Comment optimiser les prompts LLM ?

Il existe différentes approches pour utiliser de manière optimale les grands modèles linguistiques. Voici quelques points clés auxquels faire attention lors de la création de prompts :

• Rôle
• Objectif principal
• Méta-instructions
• Exemples d’application
• Longueur
• Expérimentation

Rôle

Les Large Language Models disposent certes d’une multitude de données et d’informations, mais ils ne connaissent pas l’intention de l’utilisateur. C’est pourquoi il est judicieux de fournir un contexte à l’intelligence artificielle et de lui donner un rôle spécifique : spécialiste SEO ou expert en marketing, par exemple. La définition d’un rôle aide ainsi le modèle linguistique à cibler les réponses et à produire des résultats pertinents dans le style ou pour le domaine souhaité.

Objectif principal

Indiquez de manière précise et concise votre objectif principal lorsque vous rédigez un prompt LLM. En combinaison avec le rôle que vous lui avez attribué, l’IA comprendra dans la plupart des cas le résultat que vous visez, même si la description n’est pas très précise. Voici des exemples de prompts avec des rôles clairement définis :

• Exemple 1 : « Mets-toi dans la peau d’un spécialiste SEO et crée des propositions de thèmes pour des articles de blog avec le mot-clé « prompt LLM », qui puissent intéresser les lecteurs. »
• Exemple 2 : « Tu es une experte en survie. Explique aux passionnés de plein air inexpérimentés les cinq critères les plus importants pour la composition d’un équipement de survie. »

Méta-instructions

Pour que le modèle linguistique puisse résoudre des tâches complexes de manière satisfaisante, il est recommandé de les décomposer en sous-tâches. Si l’IA doit générer des propositions de thèmes pour des articles sur les prompts LLM, commencez par lui faire identifier les mots-clés pertinents avant de générer des idées d’articles. Les étapes de résolution correspondantes peuvent non seulement être prédéfinies, mais aussi générées par le modèle d’IA lui-même, par exemple à l’aide d’un prompt tel que : « Résous la tâche étape par étape et justifie chaque étape ».

Exemples d’application

Les exemples permettent à l’intelligence artificielle de se faire une meilleure idée du résultat souhaité. Plus les exemples choisis sont clairs, plus le modèle parvient à reproduire les exigences. Pour imiter un style, l’IA n’a généralement besoin que de quelques points de repère. Par exemple, s’il s’agit de rédiger un texte sur un sujet donné, il suffit généralement d’insérer deux ou trois exemples de textes qui correspondent aux attentes, notamment en termes de structure et de formulation.

Longueur

Des prompts trop longs peuvent conduire à ce que l’IA ne tienne pas ou peu compte des informations importantes qu’ils contiennent. Cette situation est due au fait que les grands modèles linguistiques sont surtout attentifs au début et à la fin de la fenêtre de contexte. Ainsi, renoncer aux formulations superflues, se concentrer sur quelques exemples concis et résumer les informations pertinentes de manière compacte peuvent vous permettre d’attendre votre résultat final plus facilement.

Expérimentation

Avec l’IA générative, les résultats dépendent souvent fortement du hasard. En saisissant le même prompt deux fois, vous obtiendrez des résultats légèrement différents l’un de l’autre. Il est donc recommandé d’essayer plusieurs fois la même instruction, de la modifier légèrement ou simplement d’utiliser un autre modèle de langage si le prompt ne donne pas de résultat satisfaisant.