Table des matières

Introduction

À l'ère du numérique actuelle, exploiter pleinement la puissance de l'intelligence artificielle grâce à la technique du prompt devient de plus en plus crucial. Cependant, de nombreuses sources d'information diffusent des conseils généraux, non fondés ou avec des explications peu claires, ce qui peut facilement conduire à des malentendus et à une application inefficace. Cela entraîne un gaspillage de temps et d'efforts, tout en réduisant la capacité à exploiter le véritable potentiel de l'IA.

Avec plus de dix ans d'expérience dans le domaine des technologies logicielles, ainsi qu'un processus de recherche et de synthèse à partir de sources fiables comme OpenAI, Google, Anthropic, je souhaite partager avec vous les connaissances de base et les méthodes pratiques pour optimiser la conception des prompts. Mon objectif est de vous aider à aborder la technologie de l'IA de manière correcte, efficace et à en tirer le maximum de valeur dans votre travail ainsi que dans vos projets de développement personnel.

Les sources d'information non officielles vous feront facilement croire à des astuces, mais en réalité, elles ne sont pas efficaces. Ou pire, elles vous feront mal comprendre le fonctionnement de l'IA. La plupart utilisent le zero-shot prompting et dépendent largement des capacités du modèle. Alors, qu'est-ce que le zero-shot prompting ?

Prompting sans exemple

Le prompting sans exemple est une technique d'interaction avec un modèle de langage large (LLM) sans fournir aucun exemple illustratif. Il repose sur la capacité de généralisation des connaissances du LLM.

Fondamentalement, le fonctionnement du LLM consiste à prédire le mot suivant en fonction du contexte, donc lorsqu'il reçoit un prompt clair, il peut appliquer les connaissances apprises pour générer une réponse appropriée.

Je ne pense pas que la technique de prompting sans exemple soit erronée. En effet, ce serait formidable de pouvoir travailler avec l'IA simplement avec des demandes simples, presque sans avoir besoin de comprendre comment cela fonctionne. Cependant, à l'heure actuelle, l'IA n'a pas encore atteint ce niveau.

Avantages

1. Simplicité: Le prompting sans exemple ne nécessite pas de données supplémentaires, ce qui le rend précieux dans les cas où les données pertinentes sont difficiles à trouver ou rares.

2. Flexibilité: Le prompt est facile à ajuster si nécessaire. L'amélioration ou la mise à jour du prompt nécessite peu d'efforts.

3. Diversité: Le prompting sans exemple montre une capacité impressionnante à exploiter les connaissances du LLM dans divers domaines.

Limites

1. Forte dépendance aux capacités du modèle: Le modèle peut ne pas comprendre le prompt ou ne pas avoir de connaissances dans ce domaine.

2. Dépend de la qualité du prompt: L'efficacité du zero-shot prompting dépend fortement de la clarté et de la spécificité avec lesquelles le prompt est rédigé.

Dans l'exemple ci-dessus, je n'ai pas pu trouver d'informations sur Lyon et Garman sur Google. J'ai donc dû demander très clairement ce que je voulais.

3. Difficulté avec les tâches complexes: Pour les tâches nécessitant un raisonnement complexe ou un format spécial, le zero-shot peut être moins efficace que d'autres méthodes comme le few-shot.

4. Résultats incohérents: Sans exemple pour guider, le modèle peut produire des résultats différents pour le même prompt, selon la formulation.

Toujours le même exemple, chaque fois que je l'exécute, le résultat est différent.

Quelques applications où le Zero-Shot Prompting peut être efficace

1. Classification de texte:

2. Résumé de texte:

3. Analyse de sentiment:

4. Conversion de format de données:

Le zero-shot prompting est très utile pour les tâches simples. J'ai attendu longtemps pour pouvoir exécuter des tâches plus complexes avec seulement quelques prompts simples. Mais pour exploiter l'IA dès aujourd'hui, nous devons avoir une stratégie.

Définir les critères

Avant de commencer à concevoir un prompt, il est essentiel de définir clairement vos objectifs et vos critères de succès. Sinon, vous évaluerez les résultats de manière subjective et sans mesure. Au lieu de laisser le LLM trouver son chemin, déterminez précisément ce que vous voulez et comment savoir si vous avez atteint cet objectif.

Les bons critères sont :

Spécifique (Specific) : Doit être clair et précis sur votre objectif.

Mesurable (Measurable) : Doit avoir des indicateurs ou des échelles claires.

Comme dans l'exemple ci-dessus, les critères de succès sont que l'article doit faire 500 mots et inclure au moins 3 sources de référence.

Réalisable (Achievable) : L'objectif doit être basé sur l'expérience, les benchmarks du secteur ou des recherches précédentes. Ne fixez pas d'objectifs trop élevés, dépassant les capacités actuelles du modèle.

Pertinent (Relevant) : Ajustez les critères en fonction de votre objectif et de vos besoins. Une grande précision peut être cruciale pour les applications médicales mais moins importante pour les chatbots ordinaires.

La règle d'or du prompt clair
Présentez le prompt comme si vous l'expliquiez à un collègue qui ne comprend pas bien la tâche, puis demandez-lui de suivre les instructions. S'il est confus, il est probable que l'IA le sera aussi.

Quatre éléments à considérer pour rédiger une instruction efficace

Pour exploiter pleinement la puissance de l'intelligence artificielle (IA), il y a quatre éléments clés sur lesquels vous devez particulièrement vous concentrer. Ces éléments aideront à rendre votre instruction claire, précise et adaptée à l'objectif souhaité. En les comprenant et en les appliquant correctement, vous pourrez facilement créer des instructions de qualité, réduire les malentendus de l'IA et ainsi améliorer l'efficacité de votre travail.

1. Persona (Rôle ou Personnage)

Attribuer un rôle consiste à définir clairement le rôle de l'IA dans l'instruction. En attribuant un "personnage" ou un rôle spécifique à l'IA, vous l'aidez à comprendre correctement la portée, le style et les objectifs à atteindre. Par exemple :

• "Vous êtes un avocat spécialisé en contrats commerciaux."

• "Vous êtes un expert en analyse de données dans le secteur bancaire."

• "Vous êtes un marketeur créatif."

2. Tâche (Mission ou Travail)

Une instruction claire sur la tâche aide l'IA à ne pas s'égarer et à se concentrer facilement sur le résultat souhaité. Au lieu d'être vague, vous devez décrire clairement et spécifiquement comme analysé précédemment.

3. Contexte

Le contexte est la partie qui fournit des informations, des données et des situations spécifiques liées à la tâche. C'est l'élément qui aide l'IA à mieux comprendre le contenu, le contexte et les données pertinentes pour produire une réponse appropriée et plus précise.

4. Format

Le format est la forme de présentation ou le style de réponse que vous souhaitez. Selon l'objectif et le résultat final dont vous avez besoin, définir clairement le format aide à rendre le résultat plus clair et plus facile à utiliser.

Persona - Rôle

Attribuer un rôle (Persona) à l'IA est une technique importante dans la conception de prompts efficaces. Lorsque vous placez l'IA dans un rôle spécifique, elle agira et répondra selon le style et les objectifs de ce rôle.

Pourquoi attribuer un rôle à l'IA ?

Attribuer un rôle à l'IA apporte de nombreux avantages importants :

1. Augmentation de la précision : L'IA se concentrera sur le domaine d'expertise du rôle attribué, réduisant ainsi les erreurs.

2. Ajustement du ton : Le style de réponse sera adapté au rôle (concis, formel, facile à comprendre).

3. Concentration sur la tâche : L'IA comprend clairement le champ d'action, ne se laissant pas distraire par des informations non pertinentes.

Attribuer le bon rôle à l'IA est la clé pour exploiter pleinement son potentiel. En attribuant simplement le bon rôle, vous pouvez transformer l'IA en un expert dans un domaine spécifique, aidant à produire des analyses et des réponses précises, adaptées à vos besoins. C'est une manière efficace de gagner du temps, d'améliorer la qualité du travail et de maintenir un bon contrôle lors de l'utilisation de l'IA.

De mon point de vue, attribuer une personnalité et une relation entre l'IA et l'utilisateur ne rend pas seulement la session plus vivante, mais crée également une proximité et une naturalité dans la conversation. Lorsque l'IA comprend qu'elle joue un rôle spécifique, avec une personnalité propre et une relation spécifique avec l'utilisateur, elle peut exprimer plus facilement des points de vue ou des opinions claires, tout en s'adaptant au style de communication que vous souhaitez. En français, la manière de s'adresser et d'exprimer des attitudes a de nombreuses nuances et styles différents, pas seulement "Vous" ou "Moi" comme en anglais. Par exemple, si vous souhaitez construire une conversation intime et proche, vous pouvez choisir de vous adresser en utilisant "tu" au lieu de "vous", et vous référer à vous-même en utilisant "je" au lieu de "moi".

Exemple :

Contexte - Contexte

Le contexte aide l'IA à mieux comprendre la situation, les objectifs et la portée de la tâche à accomplir. Un bon contexte permet à l'IA de comprendre le "pourquoi" et le "comment", ce qui lui permet de proposer des solutions appropriées et efficaces.

Exemple : lorsque vous recevez un appel vous informant que vous avez gagné un prix. Normalement, vous seriez très enthousiaste à l'idée de recevoir une telle bonne nouvelle. Mais si récemment, les informations sur les arnaques de prix sont de plus en plus nombreuses, vous pourriez vous sentir méfiant et ne pas être enclin à accepter cet appel.

Pourquoi le contexte est-il important ?

Fournir un contexte complet offre de nombreux avantages :

1. Augmenter la précision : L'IA peut fournir des réponses plus pertinentes en comprenant bien le contexte du problème

2. Réduire les malentendus : Un contexte clair aide l'IA à éviter les interprétations erronées

3. Optimiser les résultats : L'IA peut se concentrer sur les informations les plus importantes et pertinentes

Comment optimiser

1. Structure claire : Organisez les informations de manière logique, utilisez des titres et des formats appropriés

Exemple d'utilisation de markdown pour marquer les indices

2. Sélection des informations : Incluez uniquement les informations nécessaires, évitez d'encombrer le contexte

3. Utilisez un format approprié : Markdown, XML ou des délimiteurs pour distinguer les sections d'information

Exemple d'utilisation de XML pour marquer un texte long

Il y a une course à la taille du contexte que vous ne remarquez pas. Les modèles LLM actuels ont tendance à augmenter considérablement la taille du contexte. L'objectif principal est de pouvoir contenir un contexte plus large. En réalité, pour que l'IA soit vraiment un expert dans un domaine, les utilisateurs ont tendance à fournir autant de documents que possible.

Contexte large et utilisation efficace

Dans de nombreuses tâches complexes, fournir un contexte long et clair est essentiel pour que l'IA comprenne correctement vos besoins. Les modèles LLM deviennent de plus en plus puissants dans leur capacité à traiter de longues séquences de données, ce qui permet de maintenir des informations pertinentes tout au long de la conversation ou de la tâche.

1. Conserver plus d'informations : Dans les tâches nécessitant une analyse de données approfondie, des questions complexes ou des documents volumineux, un contexte long aide le modèle à ne pas manquer de détails importants.

2. Une précision accrue : Avec suffisamment de données, l'IA peut facilement synthétiser et déduire plus correctement, évitant les erreurs d'interprétation ou l'oubli de parties clés.

3. Plus intéressant pour des tâches variées : De la rédaction de contenu long, à l'analyse de données, en passant par la résolution de problèmes et les conversations à long terme, tout nécessite un contexte large.

L'IA a tendance à oublier lorsqu'elle travaille avec un contexte large. C'est similaire à la façon dont nous nous souvenons, le début et la fin sont les parties les plus importantes. Donc, avec un contexte large, placez-le au milieu. Et répétez la demande à la fin du prompt.

Format - Format

Formatez la façon dont le LLM répond pour qu'elle corresponde à votre objectif. Un bon format rend les résultats clairs, faciles à utiliser et économise du temps de correction ultérieur.

Formats courants

Voici quelques méthodes simples et courantes pour demander à l'IA de retourner les résultats dans le format souhaité :

1. Format JSON

Utilisez-le lorsque vous avez besoin de données structurées, faciles à traiter pour la programmation ou l'analyse.

Exemple :

2. Réponse à choix multiples

Utilisez-le lorsque vous voulez plusieurs résultats pour comparer et trouver le meilleur.

Exemple :

3. Texte ou liste de points clés

C'est la forme la plus basique, mais il est préférable de préciser la présentation pour que l'IA comprenne bien votre demande.

Exemple :

Avantages de l'utilisation d'un format approprié

1. Augmente la cohérence : Les résultats sont retournés dans une structure unifiée, facile à traiter et à analyser

2. Économise du temps : Réduit le temps de correction et de reformatage des résultats

3. Facilite l'intégration : Les résultats structurés s'intègrent facilement avec d'autres systèmes et outils

Jusqu'ici, nous avons la structure d'un prompt efficace. Pour faciliter le suivi, je vais résumer comme suit : [Persona] Vous êtes un expert en... (Attribuez un rôle spécifique. Vous pouvez ajouter un titre, une personnalité) [Task] Créez un article sur... (Objectif clair) [Context] Voici les informations pertinentes... (Ajoutez des informations, marquez le texte selon la structure) [Format] Répondez par... (Format du résultat)

Chaîne de Pensée - Technique de pensée en séquence

Pour des tâches complexes comme la recherche, l'analyse ou la résolution de problèmes, vous devez donner à l'LLM de l'espace pour réfléchir, améliorant ainsi considérablement ses performances. Cette technique, appelée chaîne de pensée (CoT), encourage l'LLM à décomposer le problème étape par étape.

La méthode la plus simple : ajouter la phrase "pensez étape par étape" au prompt

Cette méthode manque de directives spécifiques sur la manière de penser. Elle ne sera pas idéale dans de nombreux cas.

Guider les étapes de réflexion

Esquissez les étapes que l'LLM doit suivre dans son processus de réflexion.

Séparer la réflexion de la réponse

Cela nous aidera à déboguer et à améliorer les résultats plus facilement. Cependant, cela ne sera pas nécessaire pour les modèles capables de raisonner.

L'importance de la Chaîne de Pensée

Cette technique est l'une des plus mentionnées dans la littérature officielle sur les prompts. Elle est devenue une norme pour améliorer la précision et la capacité à résoudre des problèmes complexes des modèles LLM actuels.

Les études montrent que l'utilisation de la Chaîne de Pensée aide les modèles à traiter des problèmes nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes, augmentant considérablement le taux de précision, réduisant les erreurs et fournissant des réponses plus logiques et cohérentes. Ce n'est plus une nouvelle technique, mais un guide essentiel pour les développeurs et les ingénieurs de prompts professionnels.

Les recherches de Google montrent que les grands modèles de langage (LLM) réagissent souvent mal aux instructions négatives comme "Ne faites pas cela" ou "Ne faites pas ceci." Ainsi, au lieu d'utiliser des instructions négatives, vous devriez guider l'IA de manière spécifique et claire sur la manière d'atteindre le résultat souhaité. Par exemple, au lieu de dire "Ne soyez pas long," dites "Soyez concis en 3 phrases principales." Cela aide l'IA à comprendre la direction, à éviter les malentendus et à répondre plus précisément.

Prompting en quelques exemples

Le prompting en quelques exemples est une technique d'interaction avec les grands modèles de langage (LLM) en fournissant quelques exemples illustratifs clairs dans le prompt avant de demander au modèle d'exécuter la tâche principale. Au lieu de donner une seule commande (comme dans le zero-shot), le prompting en quelques exemples aide le modèle à mieux comprendre comment traiter et formater le résultat souhaité en lui montrant quelques exemples spécifiques.

Dans cette méthode, vous incluez des exemples dans le prompt, en décrivant clairement l'entrée et le résultat attendu. Lorsque le modèle voit ces exemples, sa capacité à prédire avec précision augmente considérablement, en particulier dans les tâches nécessitant un raisonnement complexe, un traitement de format ou des demandes spécifiques.

Avantages

1. Amélioration de la précision : Les exemples aident le modèle à mieux comprendre l'expression, le format ou le contenu nécessaire, réduisant ainsi les réponses erronées ou non pertinentes.

2. Flexibilité et personnalisation élevées : Facile d'ajouter ou de modifier des exemples pour s'adapter à différents objectifs.

3. Pas besoin de grandes quantités de données : Seuls quelques exemples sont nécessaires, sans avoir à réentraîner le modèle comme dans le finetuning.

Limites

Nécessité de concevoir des exemples clairs : Les exemples doivent être suffisamment clairs, pertinents et précis pour éviter les malentendus.

Exemple de Prompting en Quelques Exemples

Ainsi, en résumant toutes les techniques les plus puissantes. Nous avons le modèle de structure final suivant : [Persona] Vous êtes un expert en... (Attribuez un rôle spécifique. Vous pouvez ajouter un titre, une personnalité) [Tâche] Créez un article sur... (Objectif clair) [Contexte] Voici les informations pertinentes... (Ajoutez des informations, structurez le texte) [Exemples] (Exemples illustratifs) [Directives] (Guide des étapes de réflexion) [Tâche] (Rappelez la tâche si le contexte est long) [Format] Répondez en... (Format de la réponse)

Invite système

L'invite système est une commande ou une instruction définie pour le modèle LLM dès le début pour façonner la manière dont il répond tout au long de la conversation ou de la tâche. Elle sert de "cadre de fond" ou de "règle générale" pour que l'IA comprenne clairement son style, sa portée et son objectif opérationnel dans cette session de communication.

Rôle de l'invite système

1. Orientation du comportement de l'IA : Aide l'IA à comprendre la portée, le ton, le style de réponse adapté à votre objectif.

2. Maintenir la cohérence : Dans les conversations longues ou les interactions multiples, l'invite système aide l'IA à maintenir un style de réponse approprié, évitant les déviations ou la perte d'objectif.

3. Contrôle du contenu et des contraintes : Peut établir des règles, des limites ou des normes minimales pour les réponses de l'IA, comme éviter de traiter des contenus sensibles ou inappropriés.

4. Optimisation de l'efficacité de l'IA : Lorsque vous configurez correctement l'invite système, l'IA répond de manière plus précise et adaptée que sans ou avec une mauvaise utilisation.

Erreurs courantes actuelles

Les applications d'IA cachent souvent cette partie pour simplifier l'expérience utilisateur. Cela amène les utilisateurs à devoir placer tout l'invite dans le message courant. Le rôle et la puissance de l'invite système par rapport à l'invite courant sont complètement différents dans la conversation. L'invite que vous avez soigneusement construite, lorsqu'elle est placée dans un message courant, s'affaiblit à chaque réponse et ne sera pas aussi valorisée que l'invite système. Pour ChatGPT, vous pouvez la trouver dans Custom GPT ou OpenAI Platform. Pour Anthropic, vous pouvez la trouver dans Anthropic Console.

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Les modèles théoriques

Les LLM qui savent penser sont une forme d'intelligence artificielle spéciale, excellant dans la résolution de problèmes complexes en utilisant le raisonnement logique et la pensée structurée, dépassant les modèles simples. Ils peuvent analyser les problèmes, explorer différentes approches et valider les solutions, impliquant souvent le processus de "chaîne de pensée" (chain-of-thought), où ils "pensent" à travers chaque étape du problème avant de donner une réponse.

Les caractéristiques clés

1. Raisonnement logique: Ces modèles ne se basent pas seulement sur des prédictions à partir de modèles de données, mais utilisent également la logique et le raisonnement pour arriver à des réponses plus précises.

2. Pensée structurée: Appliquent souvent la méthode de "chaîne de pensée", divisant le problème en étapes plus petites et expliquant leur processus de réflexion.

3. Analyse de problème: Capables de décomposer des problèmes complexes en parties plus petites et plus gérables.

4. Validation de solution: Flexibles pour essayer différentes approches afin de trouver la méthode optimale et valider l'exactitude de la solution.

5. Retour en arrière: Lorsqu'une direction mène à une impasse, ces modèles peuvent revenir en arrière et essayer une autre méthode pour atteindre le résultat.

6. Amélioration de la résolution de problèmes: Particulièrement adaptés aux tâches nécessitant un raisonnement logique, des calculs mathématiques ou de la programmation.

Particulièrement adaptés aux tâches nécessitant un raisonnement logique, des calculs mathématiques ou de la programmation.

Comprendre et appliquer les modèles de raisonnement en IA nous permet de résoudre des problèmes complexes de manière plus systématique et efficace, en particulier dans les domaines nécessitant une pensée logique et une analyse approfondie.

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Conclusion

Je tiens à vous remercier sincèrement d'avoir pris le temps de lire les contenus de ce document. J'espère que mes partages vous aideront à mieux maîtriser les méthodes de travail efficaces avec l'IA.

Pour conclure, je souhaite partager davantage mes impressions sur les modèles LLM actuels. Bien que j'aie testé de nombreux modèles, il s'agit toujours d'une évaluation subjective. J'espère vous aider à trouver rapidement le modèle qui correspond à vos besoins.

Il est important de se rappeler qu'il n'y a pas de formule universelle pour tous les cas. La conception des prompts ne nécessite pas une compréhension approfondie des modèles d'IA, mais plutôt le contexte d'utilisation et les objectifs spécifiques de chaque situation. Nous devons continuellement expérimenter, évaluer et ajuster pour obtenir les meilleurs résultats.

J'espère que vous comprenez que le prompt n'est pas seulement une compétence technique, mais aussi un art. Il nécessite de la créativité, de la patience et une capacité de pensée critique. N'ayez pas peur d'expérimenter de nouvelles idées et de partager vos expériences avec la communauté.

Enfin, gardez toujours un esprit d'apprentissage et de mise à jour. Le domaine de l'IA évolue à un rythme effréné, et de nouvelles techniques continueront d'apparaître. Maîtriser les principes de base vous aidera à vous adapter facilement et à appliquer les nouvelles avancées à l'avenir.

N'hésitez pas à me contacter directement, je serai ravi de vous soutenir dans vos tâches spécifiques.