Dans le monde en constante évolution de l’Intelligence Artificielle Générative, savoir rédiger des prompts est devenu une compétence clé.
Mais qu’est-ce qu’un prompt ? Il s’agit tout simplement de l’instruction que vous donnez à un modèle d’IA générative. La qualité, la clarté, et la structure de cette instruction influencent la précision et la pertinence des résultats obtenus, qu’il s’agisse de texte, de données ou d’images.
Pourquoi le Prompting est-il si important ?
Les Parties Clés d’un Prompt
Les prompts sont composés de plusieurs éléments clés qui travaillent ensemble pour guider l’IA générative. Bien que tous les prompts ne contiendront pas nécessairement tous ces éléments, comprendre comment chaque partie fonctionne peut vous aider à créer des entrées plus ciblées et efficaces.
1. L’instruction
C’est le cœur du prompt, l’action que vous souhaitez que l’IA générative effectue. C’est l’élément principal qui définit ce qu’on doit faire, comme “rédiger”, “analyser”, “décrire” ou “résumer”.
Un exemple de directive claire pourrait être : “Écris une analyse sur l’impact de l’intelligence artificielle dans l’éducation.”
2. Les exemples
Fournir des exemples aide l’IA générative à comprendre le format ou le style que vous attendez. Par exemple, si vous voulez que l’IA génére des textes dans un style particulier, montrez-lui un exemple de ce style pour l’orienter correctement.
Exemple : “Voici un exemple de texte de style académique : [exemple]. Maintenant, rédige un texte similaire sur [nouveau sujet].”
3. Le rôle
Il peut être utile de préciser un rôle ou une persona afin d’obtenir une réponse de manière plus ciblée et spécialisée.
Exemple : “Tu es un expert en finance et tu dois expliquer les tendances du marché boursier cette année. ”
4. Le formatage de la réponse
Il s’agit de définir la manière dont vous souhaitez que les informations soient organisées. Cela peut inclure des demandes comme “écris une liste en points”, “utilise des sous-titres”, “exécute ces instructions dans un tableau” ou “fournis une conclusion à la fin”.
Exemple : “Présente ta réponse sous forme de tableau avec deux colonnes : un pour les avantages, un pour les inconvénients.”
5. Les infos supplémentaires
Parfois, un prompt peut nécessiter des informations contextuelles. Cela peut inclure des détails sur le sujet, le contexte, ou des limitations spécifiques.
Exemple :“La réponse doit se concentrer uniquement sur les aspects environnementaux, en excluant les facteurs économiques.”
Comment améliorer vos compétences en prompting ?
L’expérimentation est la clé pour améliorer vos compétences. Essayez différents formats de prompts, ajoutez du contexte, et affinez vos entrées en fonction des retours que vous obtenez. Plus vous pratiquez, plus vos prompts deviendront efficaces. N’hésitez pas à tester de nouvelles approches et d’ajuster vos instructions pour obtenir des résultats plus ciblés. L’expérience vous permettra de mieux comprendre comment structurer vos prompts pour maximiser les performances de l’IA générative.
À vous de jouer ! Commencez par expérimenter avec ces techniques et découvrez comment le choix des mots peut faire toute la différence dans vos interactions.
Sources
- Prompt Engineering Guide (cours en ligne sur la plateforme learnprompting.org )
- Prompt partie : Un usage de l’IAg au quotidien pour les personnels (Présentation de l’atelier pratique #2 proposé par le SUN l’université de Montpellier pour contextualiser les IAg au quotidien)
- Les techniques de prompting
Des questions ? Des techniques à partager ? N’hésitez pas à les laisser dans les commentaires.
