Prompt Engineering : Les bases pour utiliser l’IA efficacement

Dans l’univers en constante évolution de l’intelligence artificielle, communiquer efficacement avec ces systèmes sophistiqués est devenu un art à part entière. Imaginez pouvoir « parler » à une intelligence artificielle non pas comme à une machine rigide, mais comme à un collaborateur intelligent capable de s’adapter à vos besoins les plus subtils. Les techniques de prompt engineering sont précisément cette clé magique qui transforme une interaction basique avec l’IA en un dialogue riche, nuancé et extraordinairement précis.

Loin d’être un simple échange de questions et de réponses, le prompt engineering représente une véritable chorégraphie intellectuelle où chaque mot, chaque instruction compte. Qu’il s’agisse de résoudre des problèmes mathématiques complexes, de créer des recettes de cuisine innovantes, ou d’explorer les implications du changement climatique, ces techniques permettent de guider l’intelligence artificielle avec une remarquable finesse.

Voici une infographie particulièrement réussie pour comprendre comment fonctionne un LLM (large langage model) comme ChatGPT :

Embarquez pour un voyage au cœur des stratégies qui redéfinissent notre interaction avec les technologies les plus avancées de notre époque. Pour cela nous allons examiner différentes typologies de prompt, ces méthodes sophistiquées qui nous permettent de sculpter chaque interaction avec l’intelligence artificielle et de révéler tout son potentiel créatif et analytique.

Table des matières

Comprendre la Typologie des Prompts

Dans l’écosystème complexe du prompt engineering, plusieurs approches émergent, chacune offrant une stratégie unique pour guider et optimiser l’interaction avec l’intelligence artificielle.

Cette liste de stratégie de prompting est évolutive et n’a pas vocation à être exhaustive, si vous en connaissez d’autres, n’hésitez pas à nous en faire part !

Zero-shot prompt

Question simple, sans entrainement ou indication sur la manière de répondre ou sans exemple donné. Ici le LLM se fiera uniquement à son pré-entraînement pour comprendre la question et y répondre.

Few-shot prompt

Cette approche consiste à fournir à l’IA quelques exemples (ou shots) des résultats attendus. Ces exemples servent de guide, permettant au modèle d’adopter un comportement spécifique et de reproduire des tâches similaires avec précision.

Chain of Thought prompt

Structure le raisonnement du modèle en le faisant progresser étape par étape, réduisant ainsi les risques d’erreur. Cette méthode permet également de suivre et comprendre le cheminement logique menant à la réponse.

Sel-consistency prompt :

Consiste à générer plusieurs réponses ou raisonnements pour une même question et à en identifier la plus cohérente. Cette approche améliore la fiabilité et la précision en exploitant la convergence des solutions proposées.

Reverse prompting

Au lieu de commencer par une requête, vous partez du résultat attendu et le proposez à l’IA. Vous lui demandez alors de créer un prompt capable de générer ce type de résultat. En disposant d’un prompt de qualité, vous pouvez l’ajuster selon vos besoins pour obtenir une réponse adaptée et pertinente.

Role prompting

Consiste à assigner un rôle spécifique à l’IA (par exemple, directeur marketing dans une entreprise spécialisée en énergie renouvelable ou conseiller financier dans une agence locale). Cette approche permet de mieux cadrer le modèle et d’optimiser la qualité et la pertinence des réponses générées.

Le choix du type de prompting dépend des besoins de l’utilisateur : le 0-shot privilégie simplicité et rapidité, le Chain of Thought propose un raisonnement détaillé, et le Self-Consistency vise précision et cohérence. Par ailleurs, le Reverse Prompting reformule la question pour explorer de nouveaux angles, tandis que le Role Prompting attribue un rôle spécifique afin d’orienter la réponse du modèle.

Quelques exemples pour illustrer la typologie de prompt

Exemple – Prompt pour un calcul mathématique

0-shot : « Combien font 256 multiplié par 4 ? »
Chain of thought : « Calculez étape par étape : 256 x 4. D’abord 256 x 2 = 512, puis 512 x 2 = 1024. »
Self-consistency : « Comparons plusieurs méthodes de calcul pour vérifier que 256 x 4 = 1024. »
Reverse Prompting : « Quels sont les calculs nécessaires pour obtenir 1024 en multipliant 256 par 4 ? »
Role Prompting : « Imagine que tu es un professeur de mathématiques : explique comment résoudre 256 multiplié par 4 de manière détaillée. »

Exemple – Prompt pour une recette de cuisine :

0-shot : « Comment préparer une tarte aux pommes ? »
Chain of thought : « Décrivez étape par étape la préparation : ingrédients, pâte, garniture, cuisson. »
Self-consistency : « Comparons différentes recettes de tarte aux pommes pour identifier les points communs et créer une version optimisée. »
Reverse Prompting : « Quelles étapes suivriez-vous pour réussir la meilleure tarte aux pommes possible ? »
Role Prompting : « Imagine que tu es un chef pâtissier : donne-moi une recette de tarte aux pommes détaillée et professionnelle. »

Exemple – Prompt sur l’impact du réchauffement climatique

0-shot : « Quels sont les effets du changement climatique ? »
Chain of thought : « Identifions les effets du changement climatique : élévation des températures, fonte des glaciers, montée des eaux, et leurs impacts. »
Self-consistency : « Confrontons plusieurs études pour obtenir une liste cohérente des principaux effets du changement climatique. »
Reverse Prompting : « Quels phénomènes seraient la conséquence directe d’une élévation de 2°C sur la planète ? »
Role Prompting : « Imagine que tu es un climatologue : explique en détail les effets du changement climatique sur l’environnement. »

Exemple – Prompt sur le fonctionnement du cerveau

0-shot : « Quel est le rôle du cerveau dans la mémoire ? »
Chain of thought : « Décrivons les processus de la mémoire : stockage, récupération, et les parties du cerveau impliquées (hippocampe, cortex). »
Self-consistency : « Synthétisons différentes théories pour dégager une vision globale du rôle du cerveau dans la mémoire. »
Reverse Prompting : « Quels aspects du cerveau permettent de stocker et récupérer les souvenirs ? »
Role Prompting : « Imagine que tu es un neuroscientifique : explique le fonctionnement du cerveau dans les processus de mémoire avec précision. »

Exemple – Prompt pour améliorer la productivité

0-shot : « Comment améliorer la productivité de notre équipe de développement ? »
Chain of Thought : « Analysez étape par étape les facteurs impactant la productivité d’une équipe de développement : identification des goulots d’étranglement, évaluation des processus actuels, analyse des outils utilisés, impact du moral de l’équipe, et proposez des solutions concrètes pour chaque étape. »
Self-consistency : « Comparons différentes approches et méthodologies utilisées par des équipes de développement performantes pour identifier les stratégies les plus efficaces d’amélioration de la productivité. »
Reverse Prompting : « Quels seraient les résultats d’une équipe de développement fonctionnant à 100% de son potentiel en termes de livraison de projets, de satisfaction des membres de l’équipe et de qualité de code ? »
Role Prompting : « Imagine que tu es un consultant en efficacité organisationnelle spécialisé dans les équipes tech. Propose une stratégie complète pour optimiser la productivité d’une équipe de développement logiciel, en prenant en compte les aspects humains, techniques et organisationnels. »

Le prompt engineering se révèle bien plus qu’une simple technique de communication avec l’intelligence artificielle : c’est un art subtil qui transforme nos interactions avec ces technologies émergentes. Chaque approche – du zero-shot au role prompting – offre une palette unique de possibilités, permettant d’adapter notre dialogue avec l’IA en fonction du contexte et des attentes.

Loin d’être un ensemble de règles rigides, ces différentes typologies de prompt nous invitent à repenser notre créativité et notre capacité à guider l’intelligence artificielle. Elles nous montrent que la clé réside dans notre capacité à être précis, stratégiques et imaginatifs. Comme un chef d’orchestre qui sait comment solliciter le meilleur de chaque musicien, le prompt engineering nous permet d’extraire le potentiel le plus riche de nos assistants numériques.

À mesure que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, maîtriser ces techniques deviendra non pas un avantage, mais une nécessité. Comprendre et manipuler ces différentes approches de prompt nous permettra de collaborer plus efficacement avec ces nouvelles technologies, transformant ce qui pourrait être une simple interaction en une véritable synergie intellectuelle.