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Le prompt engineering et l’IA générative : Un guide pour les entrepreneurs

Le prompt engineering et l’IA générative : Un guide pour les entrepreneurs

L’intelligence artificielle générative (IA générative) est une technologie qui a le potentiel de transformer de nombreux secteurs d’activité. Elle est capable de générer des contenus originaux, de prédire des tendances et même de créer des œuvres d’art. Un aspect crucial de l’IA générative est le « prompt engineering », une technique qui permet de guider l’IA pour obtenir des résultats plus précis et utiles. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est le prompt engineering et comment il est utilisé dans l’IA générative.

Qu’est-ce que le prompt engineering et pourquoi est-il important ?

L’IA générative vise à étendre la capacité créative des humains et à réaliser des choses qui n’étaient pas possibles auparavant. Le prompt engineering est un processus qui nous aide à tirer parti de cette créativité en développant et en affinant l’entrée. Cette technique examine comment les ingénieurs de prompts influencent les modèles d’IA générative.

Pour comprendre le prompt engineering, il est utile d’avoir une idée générale de ce qu’est l’IA générative, comment elle fonctionne et pourquoi tant de personnes dans le monde de la technologie en sont enthousiastes.

L’IA générative vs l’IA discriminative

En surface, l’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui génère quelque chose d’original à partir d’un ensemble de données, d’abord en observant les données, puis en essayant de produire quelque chose de similaire. L’IA générative se distingue de l’IA discriminative, qui fait des prédictions sur la catégorie dans laquelle une pièce de données va s’insérer.

Une différence majeure entre les deux est que l’IA générative tente de gagner des informations sur les données pour créer quelque chose de nouveau, tandis que l’IA discriminative traite les limites entre les données.

L’IA générative dans la pratique : ChatGPT et le traitement du langage naturel

Le lancement de ChatGPT par OpenAI en 2020 a introduit un chatbot AI accessible au grand public, et depuis lors, il est devenu l’un des outils les plus rapidement croissants et les plus utilisés sur Internet. Bien qu’il ne soit pas le premier modèle de traitement du langage naturel (NLP), il est intuitif à utiliser, produit des réponses de qualité aux questions en langage naturel, s’appuie sur des réponses précédentes et s’ajuste en fonction des préférences de l’utilisateur.

Les limites de l’IA générative

Les critiques ont souligné que ChatGPT énonce ses réponses de manière autoritaire, que la réponse soit correcte ou non. Cela signifie que le chatbot pourrait propager de la désinformation si l’utilisateur ne fait pas attention à vérifier les faits. De plus, pour l’instant, il semble que ChatGPT soit limité aux informations de sa base de connaissances.

Qui sont les ingénieurs de prompts ?

La communication entre les humains et les IA génératives de traitement du langage naturel se fait au niveau du prompt, et il est important de bien le formuler. L’émergence de plateformes pour générer, échanger, inspirer et même vendre des prompts pour l’IA générative illustre l’importance de l’ingénierie des prompts et la demande croissante pour des ingénieurs de prompts qualifiés.

Compétences et connaissances pour l’ingénierie des prompts

Selon une étude, « la performance des tâches [de l’IA générative] dépend significativement de la qualité du prompt utilisé pour guider le modèle, et les prompts les plus efficaces ont été conçus à la main par des humains. Alors, comment un ingénieur de prompts qualifié guide-t-il le modèle ?

Voici quelques compétences et connaissances communes susceptibles de servir les ingénieurs de prompts :

  • Compréhension de la sortie souhaitée : La compétence la plus basique en ingénierie des prompts est de savoir ce que vous demandez. Bien que cela semble évident, une bonne compréhension de la tâche et de la sortie est essentielle pour un prompt bien conçu. Lorsqu’un ingénieur de prompts comprend les détails spécifiques du produit qu’il demande ou ce qu’il veut accomplir, il peut intégrer ces détails dans le prompt.
  • Maîtrise de la langue : Un bon prompt utilise un langage clair que le modèle peut comprendre. Un ingénieur de prompts doit également savoir comment fournir le contexte et le détail au niveau requis pour la sortie. Selon le cas d’utilisation, la maîtrise de la langue peut inclure la capacité de décrire la voix d’un écrit ou l’humeur véhiculée par une image. Un ingénieur de prompts doit comprendre comment les nuances de langue changent la signification du prompt.
  • Compétences analytiques : Les ingénieurs de prompts testent et ajustent leurs prompts, et analysent l’effet de ces ajustements sur la sortie du modèle. Les ingénieurs de prompts doivent être capables d’identifier des motifs dans la sortie et comment ces motifs se rapportent à la base de connaissances du modèle.
  • Compétences en programmation : La capacité de comprendre les algorithmes d’apprentissage automatique derrière le modèle d’IA générative peut aider l’ingénieur de prompts à comprendre comment le modèle utilise son ensemble de données et traite le prompt. Lors de la co-programmation avec l’IA générative, la capacité de lire le code soutient également la phase de débogage et d’analyse. Les compétences en programmation peuvent également être précieuses pour les ingénieurs de prompts car la programmation est une façon d’appliquer la logique et la précision à la langue, ce qui est une partie importante de la composition des prompts.
  • Familiarité avec le traitement du langage naturel : Les ingénieurs de prompts qui comprennent comment les modèles d’IA générative traitent et génèrent le langage naturel peuvent diriger plus efficacement la sortie du modèle. De manière similaire aux compétences en programmation, savoir comment le modèle traite le langage peut aider à formuler des prompts plus efficaces.
Comment les entreprises peuvent-elles utiliser le prompt engineering ?

Le prompt engineering peut être utilisé dans une variété de contextes d’entreprise. Par exemple, il peut être utilisé pour améliorer les chatbots de service à la clientèle, pour générer du contenu pour les blogs ou les médias sociaux, ou pour créer des descriptions de produits pour le commerce électronique.

Dans le contexte du service à la clientèle, un ingénieur de prompts peut travailler pour améliorer la précision et l’utilité des réponses générées par un chatbot. Cela peut impliquer de tester différents prompts pour voir lesquels produisent les meilleures réponses, ou d’ajuster les prompts existants pour améliorer leur performance.

Dans le contexte de la génération de contenu, un ingénieur de prompts peut utiliser l’IA générative pour produire des articles de blog, des posts sur les médias sociaux, ou d’autres types de contenu. Le prompt engineering peut aider à guider l’IA pour produire du contenu qui est pertinent et engageant pour le public cible.

Dans le contexte du commerce électronique, un ingénieur de prompts peut utiliser l’IA générative pour créer des descriptions de produits. Ces descriptions peuvent être générées automatiquement à partir d’un ensemble de données sur le produit, ce qui peut économiser du temps et des ressources par rapport à la rédaction manuelle des descriptions.

Les défis du prompt engineering

Bien que le prompt engineering offre de nombreuses possibilités, il présente également des défis. L’un des principaux défis est de trouver le bon équilibre entre la spécificité et la généralité dans les prompts. Un prompt trop spécifique peut limiter la créativité de l’IA, tandis qu’un prompt trop général peut conduire à des résultats imprévisibles.

Un autre défi est de comprendre comment l’IA interprète les prompts. Les modèles d’IA générative sont souvent des « boîtes noires » qui produisent des résultats sans expliquer comment ils sont arrivés à ces résultats. Cela peut rendre difficile la compréhension de pourquoi un certain prompt produit un certain résultat.

Enfin, le prompt engineering nécessite une compréhension approfondie de l’IA générative et de son fonctionnement. Cela nécessite une formation et une expérience en IA, ce qui peut être un obstacle pour certaines entreprises.

Conclusion

L’IA générative et le prompt engineering offrent de nombreuses possibilités pour les entreprises. Que ce soit pour améliorer le service à la clientèle, générer du contenu, ou créer des descriptions de produits, l’IA générative peut aider les entreprises à économiser du temps et des ressources, et à améliorer leurs produits et services. Cependant, le prompt engineering présente également des défis, et nécessite une compréhension approfondie de l’IA générative et de son fonctionnement. Avec la bonne formation et les bonnes ressources, les entreprises peuvent surmonter ces défis et tirer pleinement parti de l’IA générative.

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