L'ingénierie rapide expliquée : créer de meilleures interactions avec l'IA

À mesure que les outils d’IA générative comme ChatGPT et Claude deviennent de plus en plus puissants et largement utilisés, la capacité d’interagir efficacement avec eux est devenue une compétence essentielle. C’est là qu’intervientl’ingénierie rapide. En apprenant à créer des invites précises et bien structurées, vous pouvez améliorer considérablement la qualité des résultats générés par l'IA, que ce soit pour résoudre des problèmes, créer du contenu ou répondre à des questions. Dans ce guide, nous détaillerons les principes fondamentaux de l'ingénierie rapide, expliquerons son importance et partagerons des techniques pratiques pour vous aider à maîtriser l'art de communiquer avec les modèles d'IA.

Table des matières

• Qu’est-ce que l’ingénierie rapide ?
• Pourquoi l’ingénierie rapide est-elle importante ?
• Techniques d’ingénierie rapides essentielles
• Conseils pour créer des invites efficaces
• Défis courants dans l’ingénierie rapide
• Applications de l'ingénierie rapide
• Outils et ressources pour une ingénierie rapide
• L'avenir de l'ingénierie rapide

Qu’est-ce que l’ingénierie rapide ?

L'ingénierie rapide est une technique permettant de guider et d'améliorer les réponses générées par les modèles d'IA, tels que les GPT ou d'autres grands modèles de langage (LLM). À la base, l’ingénierie des invites consiste à créer des invites claires et efficaces pour aider le modèle à mieux comprendre la tâche que vous souhaitez qu’il effectue. De cette manière, l’ingénierie rapide peut être considérée comme un pont entre l’intention humaine et les capacités de l’IA, aidant les gens à communiquer plus efficacement avec les LLM pour obtenir des résultats de haute qualité, pertinents et précis.

Des invites bien conçues sont essentielles pour libérer tout le potentiel de l’IA. Que vous recherchiez des réponses précises, des suggestions créatives ou des solutions étape par étape, une invite bien structurée peut améliorer considérablement l'utilité des réponses du modèle.

Qu'est-ce qu'une invite ?

Une invite est une saisie de texte en langage naturel que vous fournissez à un modèle d'IA pour spécifier la tâche que vous souhaitez qu'il accomplisse. Les invites peuvent aller de quelques mots seulement à des instructions complexes en plusieurs étapes comprenant des exemples et des informations supplémentaires pour le contexte.

Si vous utilisez des outils comme Claude ou ChatGPT, l'invite est ce que vous tapez dans la boîte de discussion. Dans un contexte de développeur, les invites servent d'instructions pour guider le modèle d'IA afin de répondre aux requêtes des utilisateurs au sein d'une application.

Pourquoi l’ingénierie rapide est-elle importante ?

L'ingénierie rapide améliore l'efficacité des LLM sans nécessiter de modifications du modèle sous-jacent ni de formation supplémentaire. Affiner la manière dont les modèles répondent aux entrées permet aux LLM de s'adapter à de nouvelles tâches, les rendant plus polyvalents et efficaces.

À la base, l’ingénierie des invites est un processus itératif qui implique la conception, le test et l’amélioration des invites jusqu’à ce que le résultat souhaité soit atteint. Cette méthode permet de relever les défis auxquels les LLM sont traditionnellement confrontés. Par exemple, bien que ces modèles ne soient pas intrinsèquement conçus pour un raisonnement logique, comme la résolution de problèmes mathématiques, des invites structurées en plusieurs étapes peuvent les guider pour diviser des tâches complexes en étapes gérables pour des résultats plus précis.

L’un des plus grands défis de l’IA – l’interprétabilité, souvent appelé le problème de la « boîte noire » – peut également être résolu grâce à des invites bien conçues. Les invites de chaîne de pensée (CoT), par exemple, exigent que les modèles montrent leur raisonnement étape par étape, ce qui rend les processus de prise de décision plus transparents. Cette clarté est particulièrement vitale dans des domaines à enjeux élevés tels que la santé, la finance et le droit, où comprendre comment un modèle parvient à sa conclusion garantit l’exactitude, renforce la confiance et soutient une prise de décision éclairée.

En repoussant les limites de ce que les LLM peuvent réaliser, l'ingénierie rapide améliore la fiabilité, la transparence et la convivialité. Il transforme les modèles d’IA en outils plus efficaces et plus fiables, capables d’aborder des tâches de plus en plus complexes.

Techniques d’ingénierie rapides essentielles

Les ingénieurs rapides qualifiés utilisent diverses méthodes pour obtenir des réponses plus nuancées et plus utiles de la part des LLM. Certaines des techniques les plus couramment utilisées incluent les invites en chaîne de pensée, les invites en quelques étapes et les invites spécifiques à un rôle. Ces techniques aident les LLM à produire des résultats mieux adaptés à des tâches et à des contextes spécifiques.

Invite de chaîne de pensée (CoT)

L'invite CoT est une technique puissante pour résoudre des tâches de raisonnement complexes en encourageant les LLM à diviser les problèmes en étapes logiques plus petites. Par exemple, une invite CoT peut inclure les éléments suivants :

« Expliquez votre raisonnement étape par étape lorsque vous fournissez votre réponse. »

En explicitant son raisonnement, le modèle a souvent plus de chances d'arriver à une réponse correcte que lorsqu'on lui demande de fournir une seule réponse sans montrer son travail. Cette approche est particulièrement utile pour les tâches impliquant des mathématiques, de la logique ou la résolution de problèmes en plusieurs étapes.

Invite de tir zéro

L'invite Zero-shot demande au modèle d'effectuer une tâche sans fournir d'exemples ni de contexte supplémentaire. Par exemple, vous pouvez demander au modèle de :

"Traduisez cet e-mail en japonais."

Dans ce cas, le LLM s'appuie uniquement sur sa base de connaissances pré-entraînée pour générer une réponse. L'invite Zero-shot est particulièrement utile pour les tâches simples avec lesquelles le modèle est déjà familier, car elle élimine le besoin d'instructions ou d'exemples détaillés. C'est un moyen rapide et efficace de tirer parti d'un LLM pour des tâches courantes.

Invite à quelques tirs

L'incitation à quelques tirs s'appuie sur l'invite à tir zéro en fournissant un petit nombre d'exemples (généralement deux à cinq) pour guider la réponse du modèle. Cette technique aide le LLM à s'adapter plus efficacement à une nouvelle tâche ou un nouveau format.

Par exemple, si vous souhaitez qu'un modèle analyse le sentiment des avis sur les produits, vous pouvez inclure quelques exemples étiquetés comme celui-ci :

Exemple 1 : « Ce produit fonctionne parfaitement ! » → Positif Exemple 2 : « Il est tombé en panne au bout de deux jours. » → Négatif

Une fois que vous lui avez fourni des échantillons, le LLM peut mieux comprendre la tâche et appliquer la même logique aux nouvelles entrées.

Invite spécifique au rôle

Les invites spécifiques au rôle demandent au LLM d'adopter une perspective, un ton ou un niveau d'expertise particulier lorsqu'il répond. Par exemple, si vous créez un chatbot éducatif, vous pouvez inviter le modèle à :

"Réagissez comme un professeur de lycée patient expliquant ce concept à un débutant."

Cette approche aide le modèle à adapter sa réponse à un public spécifique, en intégrant le vocabulaire, le ton et le niveau de détail appropriés. Les invites spécifiques à un rôle permettent également d'inclure des connaissances spécifiques à un domaine qu'une personne occupant ce rôle posséderait, améliorant ainsi la qualité et la pertinence des réponses.

Toutefois, les incitations spécifiques au rôle doivent être utilisées avec prudence, car elles peuvent introduire des biais. Des recherches ont montré, par exemple, que demander à un LLM de répondre « en tant qu'homme » plutôt que « en tant que femme » peut entraîner des différences dans les détails du contenu, comme la description plus approfondie des voitures pour les personnages masculins. La prise de conscience de ces préjugés est essentielle pour appliquer de manière responsable des incitations spécifiques à un rôle.

Conseils pour créer des invites efficaces

Pour maximiser l'efficacité des techniques ci-dessus, il est important de rédiger des invites avec précision et clarté. Voici cinq stratégies éprouvées pour vous aider à concevoir des invites qui guident les LLM pour fournir des résultats de haute qualité et adaptés aux tâches :

1. Soyez clair et précis.Définissez clairement ce que vous recherchez en incluant des détails tels que le format de sortie, le ton, l'audience et le contexte. Diviser les instructions en une liste numérotée peut les rendre plus faciles à suivre pour le modèle.
2. Tester les variantes.Expérimentez avec plusieurs versions de votre invite pour voir comment des changements subtils influencent le résultat. La comparaison des résultats permet d’identifier la formulation la plus efficace.
3. Utilisez des délimiteurs.Structurez vos invites à l'aide de balises XML (par exemple, <example> et <instructions>) ou de séparateurs visuels comme des guillemets triples (« » ). Cela aide le modèle à comprendre et à différencier les sections de votre entrée.
4. Attribuez un rôle.Orientez le modèle pour qu'il adopte une perspective spécifique, telle qu'un « expert en cybersécurité » ou un « agent de support client convivial ». Cette approche fournit un contexte utile et adapte le ton et l’expertise de la réponse.
5. Donnez des exemples.Incluez des exemples d’entrées et de sorties pour clarifier vos attentes. Les exemples sont particulièrement efficaces pour les tâches nécessitant un format, un style ou un processus de raisonnement spécifique.

Défis courants dans l’ingénierie rapide

Lors de la création d'invites efficaces, il est important de prendre en compte les limites des LLM. Certains problèmes à prendre en compte lors de la création d'invites incluent les limites de jetons, les biais dus au manque d'équilibre dans vos exemples et le fait de donner trop d'informations au modèle.

Limites des jetons

La plupart des LLM imposent une limite sur la taille d'entrée, qui inclut à la fois l'invite et toute information supplémentaire que vous donnez au modèle pour le contexte, comme une feuille de calcul, un document Word ou une URL Web. Cette entrée est mesurée en jetons, unités de texte créées par tokenisation. Les jetons peuvent être aussi courts qu'un caractère ou aussi longs qu'un mot. Les entrées plus longues sont plus coûteuses en calcul, car le modèle doit analyser plus d'informations. Ces limites, allant de quelques centaines à plusieurs milliers de jetons, permettent de gérer les ressources de calcul et la puissance de traitement.

Biais dans les exemples

Dans les tâches d'apprentissage en quelques étapes, les types d'exemples que vous fournissez au modèle à partir duquel il doit apprendre peuvent l'amener à correspondre trop étroitement aux exemples dans sa réponse. Par exemple, si vous demandez au modèle d'effectuer une tâche de classification des sentiments mais que vous lui donnez cinq exemples positifs et un seul exemple négatif dont il peut tirer des leçons, le modèle peut être trop susceptible de qualifier un nouvel exemple de positif.

Surcharge d'informations

Fournir trop d'informations dans une seule invite peut perturber le modèle et l'empêcher d'identifier ce qui est le plus pertinent. Des invites trop complexes peuvent amener le modèle à se concentrer trop étroitement sur les exemples fournis (surajustement) et à perdre sa capacité à généraliser efficacement.

Applications de l'ingénierie rapide

L’ingénierie rapide contribue à rendre les modèles d’IA plus réactifs, adaptables et utiles dans une grande variété de secteurs. Voici comment l'ingénierie rapide améliore les outils d'IA dans des domaines clés :

Génération de contenu

Les invites bien conçues révolutionnent la création de contenu en permettant la génération de communications commerciales très spécifiques et contextuelles, telles que des propositions, des livres blancs, des études de marché, des newsletters, des diaporamas et des e-mails.

Service client

De meilleures invites aident les chatbots du service client à fournir des réponses plus pertinentes, empathiques et efficaces. En améliorant la qualité et le ton des réponses, l’ingénierie rapide permet aux chatbots de résoudre les problèmes plus rapidement et de transmettre les problèmes complexes aux spécialistes humains si nécessaire.

Éducation

Les outils d’IA peuvent parfois avoir du mal à évaluer des réponses complexes dans des contextes éducatifs. Les invites CoT, cependant, peuvent aider les modèles d'IA à raisonner à travers les réponses des élèves pour déterminer si elles sont correctes. Lorsque les élèves fournissent des réponses incorrectes, ces invites permettent à l'IA d'identifier un raisonnement erroné et de proposer des commentaires utiles et personnalisés.

Outils et ressources pour une ingénierie rapide

Il existe de nombreuses ressources conviviales disponibles si vous souhaitez apprendre à créer vos propres invites. Voici une collection de didacticiels, de bibliothèques d'invites et de plates-formes de test pour que vous puissiez en savoir plus, commencer à créer et comparer les réponses générées par vos invites.

Ressources d'apprentissage et tutoriels

Si vous souhaitez en savoir plus sur les invites, il existe de nombreuses ressources intéressantes pour comprendre l'art et la science de l'ingénierie et une invite efficace :

• DAIR.AI : propose un didacticiel gratuit sur l'ingénierie rapide
• Anthropic : fournit un didacticiel interactif public gratuit avec des exercices pour apprendre l'ingénierie des invites et s'entraîner à créer vos propres invites.
• Communauté Reddit : rejoignez la communauté r/promptengineering pour explorer les invites que d'autres écrivent et découvrir les bibliothèques d'invites open source.
• OpenAI : partage six stratégies pour rédiger de meilleures invites
• Générateur d'invite ChatGPT : utilise l'outil HuggingFace pour générer une invite lorsque vous ne savez pas par où commencer

Bibliothèques d'invites et exemples

Vous pouvez également utiliser les invites que d’autres ont déjà écrites comme point de départ. Voici quelques bibliothèques d'invites gratuites des utilisateurs d'Anthropic, OpenAI, Google et GitHub :

• Bibliothèque d'invites d'Anthropic : il s'agit d'une bibliothèque consultable d'invites optimisées pour les cas d'utilisation personnels et professionnels.
• Invites de file d'attente ChatGPT : ce référentiel contient des chaînes d'invites copiables qui peuvent être utilisées pour créer un contexte pour ChatGPT avant de lui demander d'accomplir une tâche. Des invites sont incluses pour effectuer des recherches sur les entreprises, rédiger des propositions d'entrepreneurs et rédiger des livres blancs.
• Invites ChatGPT impressionnantes : cette bibliothèque d'invites ChatGPT populaire contient des centaines d'invites, dont beaucoup commencent par demander à ChatGPT d'assumer un rôle particulier comme « spécialiste du marketing » ou « console JavaScript ».
• Awesome Claude Prompts : cette collection générée par les utilisateurs, calquée sur Awesome ChatGPT Prompts, est plus petite mais contient toujours de nombreux modèles d'invites utiles, y compris pour les communications professionnelles.
• Google AI Studio : il s'agit d'une galerie d'invites suggérées à utiliser avec Gemini. Beaucoup d’entre eux se concentrent sur l’extraction d’informations à partir d’images.
• Exemples d'invites OpenAI : il s'agit d'une collection consultable d'exemples d'invites pour des tâches telles que la traduction, la création de sites Web et la révision de code.

Plateformes de tests

Une fois que vous avez quelques invites que vous aimeriez essayer, comment les tester ? Ces outils vous permettent d'effectuer des comparaisons côte à côte de différentes invites afin que vous puissiez évaluer leur efficacité :

• OpenAI Playground : vous pouvez tester les invites en utilisant différentes configurations de modèles GPT et voir comment les résultats se comparent.
• Anthropic Workbench : vous pouvez comparer les résultats de différentes invites côte à côte et utiliser une fonction de notation pour quantifier les performances.
• Prompt Mixer : Il s'agit d'une application de bureau open source pour macOS qui vous permet de créer, tester et créer des bibliothèques d'invites sur différents modèles d'IA.

L'avenir de l'ingénierie rapide

Dans les années à venir, l’ingénierie rapide deviendra de plus en plus une tâche que les LLM accompliront aux côtés des humains. Les chercheurs en ingénierie des invites enseignent aux modèles génératifs d’écrire leurs propres invites. Les chercheurs de Google DeepMind, par exemple, ont créé une approche de « méta-invite » appelée Optimisation par PROmpting (OPRO), dans laquelle un LLM est formé sur une bibliothèque d'invites, puis invité à générer ses propres invites en réponse à des problèmes.

Les chercheurs développent également des moyens permettant aux LLM à auto-invite de comparer et d'évaluer l'efficacité des invites qu'ils génèrent, ce qui pourrait potentiellement donner aux LLM une plus grande autonomie dans la réponse à des tâches complexes.