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Maîtrisez l'art de l'ingénierie de prompts ChatGPT. Apprenez à créer des prompts efficaces, à optimiser pour différentes tâches et à gérer les considérations éthiques.

Développement des compétences en ingénierie de prompts ChatGPT : Un guide mondial

Bienvenue dans le monde de l'ingénierie de prompts ChatGPT ! Alors que les modèles de langage volumineux (LLM) comme ChatGPT s'intègrent de plus en plus dans divers aspects de nos vies, de la création de contenu et du service client à la recherche et à l'éducation, la capacité à communiquer efficacement avec ces systèmes d'IA devient une compétence essentielle. Ce guide complet vous fournira les connaissances et les techniques nécessaires pour maîtriser l'art de la création de prompts percutants et efficaces, quels que soient votre expérience ou votre secteur d'activité.

Qu'est-ce que l'ingénierie de prompts ?

L'ingénierie de prompts est le processus de conception et d'affinement des instructions d'entrée (prompts) pour obtenir la sortie souhaitée d'un modèle d'IA. Elle implique de comprendre comment les LLM interprètent le langage, d'identifier les éléments clés qui influencent leurs réponses et d'améliorer de manière itérative les prompts pour atteindre des objectifs spécifiques. Considérez cela comme l'apprentissage de « la langue » de l'IA.

Fondamentalement, l'ingénierie de prompts consiste à optimiser la communication. Il s'agit de trouver le moyen le plus efficace de poser une question, de fournir un contexte et de guider l'IA vers la génération d'une réponse pertinente, précise et utile. Cette compétence est cruciale pour libérer tout le potentiel de ChatGPT et des modèles d'IA similaires.

Pourquoi l'ingénierie de prompts est-elle importante ?

Principes clés d'une ingénierie de prompts efficace

Voici quelques principes fondamentaux pour vous guider dans la création de prompts ChatGPT efficaces :

1. Soyez clair et précis

L'ambiguïté est l'ennemi des bons prompts. Plus vous définissez votre demande clairement et spécifiquement, meilleurs seront les résultats. Évitez le langage vague et fournissez autant de contexte pertinent que possible.

Exemple :

Mauvais prompt : Écrivez un article de blog sur la technologie.

Prompt amélioré : Écrivez un article de blog de 500 mots sur l'impact de la technologie 5G sur l'infrastructure mondiale des télécommunications. Incluez des exemples de la façon dont la 5G est utilisée dans différents secteurs, tels que la santé et la fabrication.

2. Fournir un contexte et des informations générales

Aidez ChatGPT à comprendre le contexte de votre demande en fournissant des informations générales pertinentes. Cela permettra au modèle de générer des réponses plus éclairées et précises.

Exemple :

Imaginez que vous devez rédiger un e-mail marketing.

Mauvais prompt : Écrivez un e-mail marketing.

Prompt amélioré : Écrivez un e-mail marketing pour promouvoir notre nouveau cours en ligne sur le marketing numérique pour les propriétaires de petites entreprises. Le cours couvre des sujets tels que le référencement, le marketing des médias sociaux et le marketing par e-mail. Mettez en évidence les avantages du cours, tels que la sensibilisation accrue à la marque et la génération de prospects.

3. Définir le format de sortie souhaité

Spécifiez le format que vous souhaitez que ChatGPT utilise dans sa réponse. Cela peut inclure la longueur de la réponse, le ton de la voix, le style d'écriture ou les éléments spécifiques que vous souhaitez inclure.

Exemple :

Mauvais prompt : Résumez cet article.

Prompt amélioré : Résumez cet article en trois puces, en soulignant les principales conclusions. Utilisez un langage concis et objectif.

4. Utiliser des mots-clés et une terminologie pertinente

Intégrez des mots-clés et une terminologie pertinents dans vos prompts pour guider ChatGPT vers le sujet souhaité. Ceci est particulièrement important lorsque vous traitez de sujets techniques ou spécialisés.

Exemple :

Mauvais prompt : Expliquez le fonctionnement d'un ordinateur.

Prompt amélioré : Expliquez l'architecture d'un ordinateur, y compris l'unité centrale de traitement (CPU), la mémoire (RAM) et les périphériques d'entrée/sortie (E/S). Décrivez comment ces composants fonctionnent ensemble pour exécuter des instructions.

5. Expérimenter et itérer

L'ingénierie de prompts est un processus itératif. N'ayez pas peur d'expérimenter différentes structures et paramètres de prompts. Analysez les résultats et affinez vos prompts en fonction de ce qui fonctionne le mieux. Plus vous pratiquez, plus vous serez doué pour créer des prompts efficaces.

Exemple :

Disons que vous essayez de générer des noms créatifs pour un nouveau café.

Prompt initial : Suggérez des noms pour un café.

Prompt affiné (itération 1) : Suggérez 10 noms créatifs et mémorables pour un café spécialisé dans les grains de café issus de sources éthiques. Les noms doivent évoquer un sentiment de chaleur, de communauté et de durabilité.

Prompt affiné (itération 2) : Suggérez 10 noms créatifs et mémorables pour un café spécialisé dans les grains de café issus de sources éthiques d'Amérique du Sud. Les noms doivent évoquer un sentiment de chaleur, de communauté et de durabilité, et doivent être relativement faciles à prononcer en anglais et en espagnol.

Techniques avancées d'ingénierie de prompts

Une fois que vous maîtrisez les principes de base, vous pouvez explorer des techniques d'ingénierie de prompts plus avancées pour améliorer encore les performances de ChatGPT.

1. Apprentissage en peu d'exemples

L'apprentissage en peu d'exemples consiste à fournir à ChatGPT quelques exemples de la relation entrée-sortie souhaitée. Cela aide le modèle à apprendre le modèle et à générer des sorties similaires basées sur de nouvelles entrées.

Exemple :

Prompt : Traduisez les phrases anglaises suivantes en français :

Anglais : Hello, how are you ?

Français : Bonjour, comment allez-vous ?

Anglais : Thank you very much.

Français : Merci beaucoup.

Anglais : Good morning.

Français :

ChatGPT répondra probablement par « Bonjour ».

2. Prompting par chaîne de réflexion

Le prompting par chaîne de réflexion encourage ChatGPT à décomposer les problèmes complexes en étapes plus petites et plus gérables. Cela peut améliorer la précision et les capacités de raisonnement du modèle.

Exemple :

Prompt : Roger a 5 balles de tennis. Il achète 2 boîtes supplémentaires de balles de tennis. Chaque boîte contient 3 balles de tennis. Combien de balles de tennis a-t-il maintenant ? Réfléchissons étape par étape.

ChatGPT répondra probablement par quelque chose comme :

« Roger a commencé avec 5 balles. Il a ensuite acheté 2 boîtes * 3 balles/boîte = 6 balles. Donc, au total, il a 5 + 6 = 11 balles. La réponse est 11. »

3. Jeu de rôle

Attribuer un rôle spécifique à ChatGPT peut influencer son ton, son style et sa perspective. Cela peut être utile pour générer différents types de contenu ou simuler des conversations avec des types spécifiques d'individus.

Exemple :

Prompt : Agissez en tant que conseiller financier chevronné. Expliquez les avantages d'investir dans un portefeuille diversifié à un jeune adulte qui débute sa carrière.

ChatGPT répondra probablement par des conseils sur un ton professionnel et compétent, adaptés à un public de jeunes adultes.

4. Contrôle de la température

Le paramètre de température contrôle le caractère aléatoire des réponses de ChatGPT. Une température plus basse (par exemple, 0,2) produira des résultats plus prévisibles et déterministes, tandis qu'une température plus élevée (par exemple, 0,8) générera des réponses plus créatives et diverses.

Exemple :

Si vous recherchez une réponse très factuelle et précise, utilisez une température plus basse. Si vous souhaitez réfléchir à des idées créatives, utilisez une température plus élevée. Notez que la mise en œuvre spécifique et la disponibilité du contrôle de la température dépendent de l'API ou de l'interface que vous utilisez pour interagir avec ChatGPT.

Ingénierie de prompts pour différentes applications

Les techniques spécifiques que vous utilisez pour l'ingénierie de prompts dépendront de l'application sur laquelle vous travaillez. Voici quelques exemples de la manière dont l'ingénierie de prompts peut être appliquée dans différents domaines :

1. Création de contenu

L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour générer un large éventail de contenu, notamment des articles de blog, des articles, des textes marketing et des mises à jour sur les réseaux sociaux.

Exemple :

Prompt : Écrivez une publication sur les réseaux sociaux courte et attrayante pour promouvoir notre prochain webinaire sur la vie durable. Mettez en évidence les avantages de la participation au webinaire, tels que l'apprentissage de conseils pratiques pour réduire votre empreinte carbone et économiser de l'argent sur les factures d'énergie. Utilisez des hashtags pertinents, tels que #sustainability, #ecofriendly et #sustainableliving.

2. Service client

L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour développer des chatbots et des assistants virtuels capables de fournir des réponses rapides et précises aux demandes des clients.

Exemple :

Prompt : Agissez en tant que représentant du service client pour un détaillant en ligne. Répondez à la question suivante : « Quelle est votre politique de retour ? » Fournissez une explication claire et concise de la politique, y compris le délai de retour, les conditions d'acceptation des retours et le processus de lancement d'un retour.

3. Éducation

L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour créer des expériences d'apprentissage personnalisées et fournir aux étudiants des commentaires personnalisés.

Exemple :

Prompt : Agissez en tant que tuteur pour un étudiant qui étudie les fractions. Expliquez le concept de fractions équivalentes et fournissez plusieurs exemples. Ensuite, posez à l'étudiant une série de questions pour tester sa compréhension. Fournissez des commentaires sur ses réponses et offrez des conseils supplémentaires si nécessaire.

4. Recherche

L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour extraire des informations d'articles de recherche, résumer les principales conclusions et générer des hypothèses.

Exemple :

Prompt : Résumez les principales conclusions de cet article de recherche sur l'efficacité de la thérapie cognitivo-comportementale (TCC) dans le traitement des troubles anxieux. Identifiez la principale question de recherche, la méthodologie utilisée, les principaux résultats et les limites de l'étude. Fournissez un résumé concis et objectif de moins de 200 mots.

5. Génération de code

L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour générer des extraits de code, déboguer du code existant et expliquer des concepts de code complexes.

Exemple :

Prompt : Écrivez une fonction Python qui prend une liste de nombres en entrée et renvoie la moyenne de ces nombres. Incluez la gestion des erreurs pour vous assurer que la fonction ne plante pas si la liste d'entrée est vide ou contient des valeurs non numériques. Ajoutez des commentaires pour expliquer le but de chaque ligne de code.

Considérations éthiques en ingénierie de prompts

À mesure que les modèles d'IA deviennent plus puissants, il est essentiel de tenir compte des implications éthiques de l'ingénierie de prompts. Voici quelques considérations éthiques clés à garder à l'esprit :

1. Atténuation des biais

Les modèles d'IA peuvent hériter de biais à partir des données sur lesquelles ils sont formés. L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour atténuer ces biais en créant soigneusement des prompts qui promeuvent l'équité et l'inclusivité.

Exemple :

Évitez les prompts qui renforcent les stéréotypes ou qui discriminent des groupes spécifiques de personnes. Par exemple, au lieu de demander « Écrivez une histoire sur un homme d'affaires prospère », demandez « Écrivez une histoire sur un entrepreneur prospère ».

2. Désinformation et mésinformation

Les modèles d'IA peuvent être utilisés pour générer de la désinformation et de la mésinformation. L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour l'empêcher en concevant des prompts qui encouragent l'exactitude et la vérification des faits.

Exemple :

Évitez les prompts qui demandent à ChatGPT de générer des informations fausses ou trompeuses. Par exemple, au lieu de demander « Écrivez un article de presse sur une fausse découverte scientifique », demandez « Écrivez un article de presse hypothétique sur l'impact potentiel d'une nouvelle découverte scientifique, en supposant qu'elle soit basée sur des principes scientifiques solides ».

3. Confidentialité et sécurité

Les modèles d'IA peuvent être utilisés pour collecter et traiter des informations personnelles sensibles. L'ingénierie de prompts peut être utilisée pour protéger la confidentialité et la sécurité en évitant les prompts qui demandent des informations personnelles ou encouragent le partage de données confidentielles.

Exemple :

Évitez les prompts qui demandent à ChatGPT de générer des informations personnelles, telles que des noms, des adresses, des numéros de téléphone ou des adresses e-mail. De plus, veillez à ne pas partager de données confidentielles avec ChatGPT, car cela pourrait potentiellement être exposé à des personnes non autorisées.

4. Transparence et responsabilité

Il est important d'être transparent sur l'utilisation des modèles d'IA et d'être responsable des résultats qu'ils génèrent. L'ingénierie de prompts peut contribuer à la transparence et à la responsabilité en garantissant que les prompts utilisés sont bien documentés et facilement compréhensibles.

Exemple :

Conservez un enregistrement des prompts que vous utilisez et des résultats qu'ils génèrent. Cela vous permettra de suivre les performances du modèle d'IA et d'identifier tout problème potentiel. Soyez également transparent avec les utilisateurs sur le fait que vous utilisez un modèle d'IA pour générer du contenu ou fournir des services.

Ressources pour en savoir plus sur l'ingénierie de prompts

Voici quelques ressources pour vous aider à continuer à en apprendre davantage sur l'ingénierie de prompts :

Conclusion

L'ingénierie de prompts est un domaine en évolution rapide avec un immense potentiel. En maîtrisant l'art de la création de prompts efficaces, vous pouvez libérer toute la puissance de ChatGPT et d'autres modèles d'IA, ce qui vous permettra de créer des solutions innovantes, d'automatiser des tâches et d'améliorer votre productivité. N'oubliez pas de pratiquer de manière cohérente, de vous tenir au courant des dernières avancées en matière d'IA et de toujours tenir compte des implications éthiques de votre travail. Au fur et à mesure que vous développerez vos compétences, vous serez bien équipé pour naviguer dans le paysage passionnant et en constante évolution de la communication de l'IA.

Que vous soyez étudiant, professionnel ou simplement curieux du potentiel de l'IA, l'ingénierie de prompts est une compétence précieuse qui peut vous permettre de tirer parti de la puissance des modèles de langage et de façonner l'avenir de l'interaction homme-machine. Relevez le défi, expérimentez différentes techniques et contribuez au développement responsable et éthique de cette technologie transformative.