L’ingénierie des prompts consiste à savoir poser les bonnes questions à l’intelligence artificielle. En termes simples, cela signifie rédiger des instructions claires pour des outils tels que ChatGPT. Cependant, beaucoup de gens continuent de saisir des questions vagues et finissent par être déçus. De meilleurs prompts mènent à de meilleures réponses. Cette compétence permet donc de gagner du temps et d’améliorer la qualité des résultats. Dans ce guide, nous expliquons l’ingénierie des prompts étape par étape. De plus, nous partageons des exemples concrets que vous pouvez reproduire dès aujourd’hui. Vous tirerez ainsi davantage parti des outils d’IA du quotidien, même sans aucune connaissance en programmation.
Qu’est-ce que l’ingénierie des prompts ?
L’ingénierie des prompts consiste à concevoir le texte que vous envoyez à un modèle d’IA. Nous appelons ce texte un « prompt ». Comme les modèles linguistiques prédisent les mots à partir de schémas, votre formulation détermine le résultat. Par conséquent, de légères modifications peuvent produire des résultats très différents. Par exemple, « écris un résumé » reste vague et ouvert. En revanche, « résume ce rapport en cinq points clés pour des managers très occupés » donne une orientation claire.
Un bon prompt apporte trois éléments au modèle. Premièrement, il définit une tâche claire. Deuxièmement, il ajoute un contexte utile. Troisièmement, il précise le format souhaité. Ainsi, le modèle apprend quoi faire, pourquoi et comment. Ce principe s’applique à de nombreux outils, des fonctionnalités d’IA générative dans les applications de chat aux assistants de programmation. De plus, cela n’affecte pas le modèle lui-même. Au contraire, cela modifie uniquement votre entrée. C’est pourquoi presque tout le monde peut l’apprendre rapidement.
Comment rédiger une consigne claire
Vous pouvez améliorer presque n’importe quelle consigne grâce à une structure simple. Tout d’abord, attribuez un rôle au modèle. Par exemple, demandez-lui d’agir comme un enseignant patient ou un éditeur rigoureux. Cette étape donne d’emblée le ton. Ensuite, ajoutez du contexte. Expliquez à qui s’adresse la réponse et pourquoi elle est importante. Le contexte réduisant les options possibles, le modèle reste concentré sur l’objectif. Troisièmement, énoncez clairement vos contraintes. Vous pouvez demander un nombre de mots précis, un niveau de lecture ou un format spécifique. La réponse vous parviendra alors prête à l’emploi.
Vous pouvez également montrer un exemple au modèle. Cette méthode, appelée « few-shot prompting », guide le style et la structure. Par exemple, collez un exemple de réponse avant votre demande proprement dite. Le modèle reproduira ainsi le modèle qui vous plaît. De plus, vous pouvez demander au modèle de raisonner étape par étape. Cette demande améliore souvent la logique et les calculs mathématiques. Veillez toutefois à ce que chaque instruction soit courte et simple. Les consignes longues et alambiquées désorientent le modèle. Par conséquent, décomposez les tâches volumineuses en petites étapes. En fin de compte, un modèle d’IA se contente de suivre le signal le plus clair qu’il peut trouver.
Exemples efficaces d’ingénierie des prompts
Les exemples d’ingénierie des prompts concrétisent ces idées. Examinons donc quelques améliorations rapides. Imaginez que vous souhaitiez un texte marketing. Une consigne peu efficace dirait : « Écris une publicité. » Une consigne efficace dirait : « Écris trois titres publicitaires courts pour une application de voyage à petit budget destinée aux étudiants. » Comme la deuxième version précise le public cible et le format, le résultat s’améliore immédiatement.
Prenons ensuite une tâche d’étude. Au lieu de « explique la photosynthèse », essayez « explique la photosynthèse à un enfant de dix ans en utilisant un exemple de la vie quotidienne ». La réponse devient ainsi claire et accessible. Vous pouvez également affiner vos demandes de code. Par exemple, demandez au modèle de « passer en revue cette fonction et de lister trois bugs possibles ». Vous obtiendrez ainsi un retour ciblé plutôt qu’une réponse vague. Enfin, n’oubliez pas que l’itération est essentielle. Il est rare que la première consigne donne un résultat parfait. Par conséquent, lisez le résultat et ajustez-le détail par détail. De plus, enregistrez les consignes qui fonctionnent bien. Au fil du temps, vous constituerez ainsi votre propre bibliothèque d’exemples de « prompt engineering ».
Ingénierie de contexte vs ingénierie de prompt
Récemment, un nouveau terme est apparu aux côtés de l’ingénierie des invites. On débat désormais de l’ingénierie du contexte par rapport à l’ingénierie des invites. Quelle est donc la véritable différence ? L’ingénierie des invites se concentre sur l’instruction unique que vous rédigez. À l’inverse, l’ingénierie du contexte se concentre sur tout ce que le modèle peut percevoir. Cette vision plus large inclut les documents, les messages antérieurs et les données associées.
Ces deux compétences vont de pair. Par exemple, vous pouvez rédiger une instruction précise tout en fournissant au modèle un fichier pertinent. Comme le modèle analyse les deux, la réponse gagne en précision. De plus, les outils les plus avancés gèrent désormais ce contexte à votre place. Ils extraient les informations pertinentes avant que le modèle ne réponde. Cependant, votre instruction reste le levier principal. C’est pourquoi des instructions claires sont essentielles, même lorsque le contexte est très riche. Derrière ces outils se cache une architecture de modèle linguistique de grande envergure qui évalue chaque token que vous fournissez. Par conséquent, la qualité de vos entrées reste déterminante pour la qualité de vos résultats.
Erreurs courantes à éviter
Les débutants ont tendance à répéter quelques erreurs évidentes. Premièrement, beaucoup rédigent des prompts trop généraux. Le modèle se retrouve alors à deviner et se trompe souvent. Deuxièmement, certains utilisateurs entassent cinq demandes sur une seule ligne. Demandez plutôt une chose à la fois. Troisièmement, on oublie souvent de préciser à qui s’adresse la réponse. Comme le public détermine le ton à adopter, ce détail a une grande importance.
Lorsque vous vous entraînez à l’ingénierie des prompts ChatGPT, testez de petits changements et comparez les réponses. Cette habitude rapide vous permet de découvrir ce qui fonctionne vraiment. De plus, ne confondez pas la formulation de prompts avec l’entraînement. Le fin-tuning remodèle en effet un modèle à l’aide de nouvelles données, ce qui nécessite des coûts et des compétences. L’ingénierie des prompts, en revanche, ne modifie que vos mots. Elle reste donc gratuite, rapide et accessible à tous. Globalement, l’ingénierie des prompts reste le moyen le plus simple d’obtenir de meilleurs résultats en matière d’IA. Commencez par définir une tâche claire, ajoutez du contexte et précisez votre format. Affinez ensuite jusqu’à ce que le résultat soit satisfaisant. Pour des conseils plus approfondis, les guides d’OpenAI et d’Anthropic expliquent les modèles avancés.