L’ingénierie des prompts est une compétence importante qui consiste à structurer soigneusement les entrées fournies à l’IA afin d’obtenir de meilleurs résultats de la part des modèles d’IA. La rédaction de prompts efficaces devient rapidement une compétence indispensable dans tous les secteurs, alors que de plus en plus d’organisations se tournent vers l’IA pour prendre en charge diverses tâches. Se familiariser avec différentes techniques d’ingénierie des prompts, comprendre le fonctionnement du processus dans des situations réelles et savoir appliquer des stratégies adaptées à différents secteurs peut réduire les malentendus, accroître l’efficacité de l’IA et produire des résultats utiles. Voici un aperçu des tactiques et techniques à connaître pour créer de meilleurs résultats, ainsi que cinq exemples concrets d’ingénierie des prompts couvrant différents cas d’usage pour vous mettre sur la bonne voie.
- À RETENIR
- L’importance de l’ingénierie des prompts dans l’IA
- Tactiques et techniques de prompting de l’IA
- Cinq exemples concrets d’ingénierie des prompts
- Six exemples d’ingénierie des prompts pour des tâches propres à différents secteurs
- Cinq bonnes pratiques en matière d’ingénierie des prompts
- Trois outils pour améliorer l’ingénierie des prompts
- En résumé : les bons exemples d’ingénierie des prompts produisent des résultats d’IA de haute qualité
À RETENIR
- •Les exemples d’ingénierie des prompts vous donnent une longueur d’avance dans différentes situations et différents secteurs du monde réel. (Aller à la section)
- •Suivre les bonnes pratiques de l’ingénierie des prompts vous aidera à améliorer vos interactions avec l’IA et à obtenir des résultats cohérents et utiles. (Aller à la section)
- •
- Les solutions d’ingénierie des prompts peuvent vous aider à créer des prompts de zéro et à découvrir des prompts soigneusement conçus par d’autres experts du domaine. (Aller à la section)
L’importance de l’ingénierie des prompts dans l’IA
L’objectif principal de l’ingénierie des prompts est simple : améliorer la qualité des saisies humaines afin d’obtenir des résultats de meilleure qualité avec l’IA. C’est important, car l’utilité et la qualité d’un prompt influencent directement la précision et l’utilité des résultats générés par l’IA. Sans une ingénierie des prompts, les utilisateurs sont davantage susceptibles de recevoir des réponses vagues, hors sujet ou incorrectes de la part des technologies d’intelligence artificielle (IA), ce qui entraîne une perte de temps et de ressources. L’ingénierie des prompts garantit que les saisies sont claires, précises et fournissent le contexte adéquat pour générer des résultats plus satisfaisants.
Tactiques et techniques de prompting de l’IA
S’appuyer sur des techniques de prompting éprouvées est essentiel pour obtenir des résultats de haute qualité et maximiser la puissance des outils d’IA et des applications. Ces tactiques établies améliorent la précision des résultats de l’IA générative et fluidifient l’ensemble de l’interaction avec l’IA.
Les tactiques et techniques de prompting efficaces comprennent l’utilisation de contraintes, l’attribution d’une persona, l’enchaînement de prompts, la précision, l’ajout de contexte, l’affinement des prompts et la fourniture d’exemples clairs.
Utiliser des contraintes pour cibler les résultats
La spécification de limites dans les prompts oriente les résultats des modèles d’IA en restreignant le champ des réponses. Les contraintes rendent les résultats plus pertinents, plus précis et mieux alignés sur vos attentes en tant qu’utilisateur. Elles peuvent notamment porter sur la longueur de la réponse, le format requis ou des règles précises concernant le contenu.
Exemples
| Limiter la longueur de la réponse | Résumez « Harry Potter et les Reliques de la Mort » de J.K. Rowling en moins de 300 mots. Concentrez-vous sur l’intrigue principale, les personnages clés et les événements importants. |
|---|---|
| Préciser le format de sortie | Énumérez trois avantages des voitures électriques sous forme de liste à puces. |
Intégrer des instructions fondées sur un rôle
Attribuer à l’IA une persona, un rôle ou un point de vue particulier lui permet d’adapter ses réponses en fonction du rôle désigné. En ajoutant des instructions fondées sur un rôle, vous guidez le modèle pour qu’il simule différentes personas, qu’il s’agisse de professionnels ou même de personnages fictifs. Cette technique peut stimuler la créativité et l’engagement de l’outil d’IA.
Exemples
| Conseiller financier | Vous êtes conseiller financier. Donnez des conseils pour établir efficacement un budget destiné aux étudiants. |
|---|---|
| Personnage de fantasy | Vous êtes Frodo Baggins dans « Le Seigneur des anneaux ». Décrivez ce que vous ressentez alors que vous vous préparez à quitter la Comté. |
Maîtriser l’enchaînement de prompts pour les tâches complexes
Décomposer une tâche vaste et complexe en sous-tâches plus petites et gérables permet au système d’IA d’exécuter le travail avec davantage de précision. Dans l’enchaînement de prompts, les saisies sont reliées selon une séquence logique afin de traiter des tâches complexes ou de générer des résultats plus aboutis. Cela facilite le débogage et la compréhension du raisonnement du modèle. L’enchaînement de prompts est particulièrement utile pour les tâches comportant plusieurs opérations ou transformations, comme l’analyse de documents ou la résolution de problèmes.
Exemple d’enchaînement de prompts pour résoudre un problème
| Prompt 1 | Quels sont les principaux défis auxquels est confrontée une start-up qui lance un nouveau logiciel d’IA ? |
|---|---|
| Prompt 2 | Suggérez une stratégie pour surmonter chaque défi. |
| Prompt 3 | Combinez ces stratégies dans un plan d’action cohérent. |
Limiter l’ambiguïté grâce à des instructions précises
Fournir des instructions claires et détaillées dans votre prompt aide à éliminer les incertitudes susceptibles de provoquer des réponses vagues ou inexactes. En supprimant l’ambiguïté, vous définissez clairement vos attentes et guidez l’IA afin qu’elle comprenne l’intention qui sous-tend votre demande.
Exemple
| Prompt ambigu | Décrivez comment faire cuire un gâteau. |
|---|---|
| Prompt précis | Générez une série d’instructions étape par étape pour préparer un gâteau à la vanille destiné à une personne qui n’a jamais fait de pâtisserie. Incluez des informations clés comme les ingrédients, le temps de préparation, le temps de cuisson, la température requise et les instructions pour mélanger les ingrédients. |
Ajouter du contexte pour obtenir de meilleurs résultats
Un contexte détaillé fournit des informations générales ou des éléments propres à la situation qui aident le modèle à interpréter les nuances d’une demande. En formulant les prompts avec un contexte approprié, vous pouvez empêcher le système d’IA de produire des résultats génériques.
Exemple
| Prompt sans contexte | Rédigez une introduction à l’apprentissage automatique. |
|---|---|
| Prompt avec contexte | Rédigez une introduction à l’apprentissage automatique destinée à un public non technique qui ne connaît pas ce concept. Utilisez un langage simple et des exemples parlants, et évitez le jargon technique. |
Itérer et affiner les prompts pour les requêtes complexes
Vous pouvez utiliser une série de prompts de suivi pour améliorer la qualité des réponses générées par l’IA. Commencez par un prompt général qui aborde un sujet complexe, puis ajoutez des prompts de suivi afin que l’IA approfondisse sa réponse précédente. L’affinement itératif permet d’ajuster la réponse de l’IA au fil de l’interaction.
Exemple
| Prompt initial | Rédigez une lettre de motivation pour une candidature. |
|---|---|
| Prompt de suivi 1 | Rendez-la plus spécifique à un poste en marketing. |
| Prompt de suivi 2 | Rendez-la plus professionnelle et mettez en avant mes compétences en leadership. |
Orienter les résultats avec le prompting one-shot et few-shot
Fournir des exemples clairs de la forme que devrait prendre la réponse souhaitée peut influencer le résultat produit par l’IA. Cela peut se faire avec le prompting one-shot — en fournissant un seul exemple — ou le prompting few-shot, qui utilise plusieurs exemples.
Exemples
| Prompting one-shot | Rédigez un e-mail de rappel pour mon appel client de demain à 2 p.m. Exemple : « Bonjour à tous, petit rappel concernant notre réunion de demain à 10 a.m. Au plaisir de vous retrouver. » |
|---|---|
| Prompting few-shot | Rédigez un mot de remerciement pour avoir reçu des billets de concert en cadeau. Exemple 1 : « Merci pour ce magnifique pull. J’ai hâte de le porter ! » Exemple 2 : « J’adore le livre que tu m’as offert ! J’ai hâte de commencer à le lire ! » |
Cinq exemples concrets d’ingénierie des prompts
Selon le résultat souhaité, certains exemples d’ingénierie des prompts peuvent vous aider à obtenir de meilleurs résultats. Ces exemples vous aideront à orienter l’IA dans différentes fonctions, qu’il s’agisse de tenir des conversations, de générer des images, d’écrire du code ou d’analyser des sentiments.
Prompts de conversation pour les chatbots
Les prompts de conversation pour les chatbots sont un type de prompt de traitement automatique du langage naturel (TALN) qui simule des interactions humaines entre les utilisateurs et les chatbots alimentés par l’IA. Ces prompts permettent aux chatbots de mener des conversations cohérentes et tenant compte du contexte.
Dans l’exemple d’enchaînement de prompts ci-dessous, j’ai demandé à ChatGPT comment perdre du poids sans aller à la salle de sport. J’ai ensuite poursuivi la conversation avec des questions de suivi et affiné davantage le prompt en demandant à l’outil d’IA de créer un planning dans un format de tableau précis afin d’intégrer les tâches ménagères à ma routine quotidienne.
Utilisation de l’enchaînement de prompts dans ChatGPT pour une ingénierie des prompts efficace.
Prompts de génération d’images
Ces types de prompts orientent l’IA afin qu’elle produise du contenu visuel à partir d’instructions détaillées, en précisant notamment des éléments comme des objets, des environnements ou des styles artistiques. En fournissant des indications précises sur la composition, les palettes de couleurs et même l’ambiance de l’image, vous pouvez contrôler les aspects créatifs et techniques de l’image générée par l’IA.
Ici, j’ai utilisé starry.ai pour produire l’image d’une ville désolée de nuit, avec une silhouette solitaire se tenant près d’un véhicule abandonné. J’ai précisé que la palette de couleurs devait être sombre et demandé un style hyperréaliste à l’ambiance inquiétante. Cette approche a combiné contexte, contraintes et précision pour guider le générateur d’images d’IA dans la création d’une représentation visuelle très détaillée et atmosphérique.
Utiliser le contexte, les contraintes et la précision pour générer une image fidèle avec starry.ai.
Prompts de génération de code
Ces prompts guident les outils d’IA dans la rédaction d’extraits de code ou de scripts fonctionnels à partir de directives claires. Les prompts de génération de code comprennent des exigences qui définissent la manière dont le code doit exécuter des tâches, gérer les entrées ou structurer les sorties. Avec des prompts précis, l’IA peut écrire du code adapté aux besoins et aux cas d’usage de l’utilisateur.
Dans l’exemple ci-dessous, j’ai utilisé Ninja AI pour générer un script Python qui crée un mot de passe aléatoire sécurisé de 12 caractères. J’ai clairement indiqué que le résultat devait contenir au moins une lettre majuscule, une lettre minuscule, un chiffre et un caractère spécial. Les limites et les détails précis ont guidé Ninja AI vers la production d’un extrait de code utile pour générer des mots de passe sécurisés.
Fournir des détails précis et des limites claires dans Ninja AI pour générer le code demandé.
Prompts de synthèse de texte
Les prompts de synthèse de texte demandent aux outils d’IA de condenser des documents ou des passages longs en un contenu plus court et facile à assimiler. Ils précisent le point d’attention requis et permettent à l’IA d’extraire et de présenter les informations les plus pertinentes.
J’ai utilisé Claude pour résumer en 200 mots un document de politique d’IA publié par eWeek. J’ai demandé un résumé axé sur les principales directives, les rôles et responsabilités, ainsi que les violations. Claude a produit le résultat demandé en 168 mots.
Demander à Claude de résumer le modèle de politique d’IA d’eWeek en imposant un nombre de mots et des domaines d’attention précis.
Prompts d’analyse des sentiments
Les prompts d’analyse des sentiments demandent aux modèles d’IA d’évaluer et de catégoriser le ton émotionnel d’un texte donné, qu’il s’agisse d’avis de clients, de publications sur les réseaux sociaux ou d’évaluations de produits.
Dans l’exemple ci-dessous, j’ai demandé à Perplexity AI d’analyser le sentiment exprimé dans un avis client et de le classer comme positif, négatif ou neutre. Je lui ai également demandé d’ajouter une brève explication pour justifier sa classification. La précision des critères de classification et la demande de justification ont guidé l’IA vers le résultat attendu.
Appliquer la précision et demander un raisonnement dans Perplexity AI pour une analyse détaillée des sentiments.
Six exemples d’ingénierie des prompts pour des tâches propres à différents secteurs
Grâce à l’ingénierie des prompts, les entreprises peuvent adapter les saisies destinées à l’IA afin d’obtenir des résultats ciblés dans différents secteurs. Qu’il s’agisse d’améliorer la prise en charge des patients dans le domaine de la santé ou de rédiger des e-mails marketing personnalisés, ce processus permet aux organisations de tirer le meilleur parti des outils d’IA pour répondre aux besoins de leur entreprise.
Santé
Dans le domaine de la santé, l’IA peut aider à analyser de grands volumes de données médicales, mais le prompt doit définir clairement le type précis d’informations recherché. L’ingénierie des prompts aide les professionnels de santé à obtenir des informations ciblées à partir des dossiers des patients et des résultats de laboratoire, ce qui leur fait gagner du temps et favorise des décisions mieux éclairées.
Exemple de prompt : Étant donné les résultats de laboratoire, les symptômes et les antécédents médicaux suivants, suggérez les affections potentielles à envisager pour un patient de 45 ans. Dressez également la liste des examens de suivi pertinents pour affiner le diagnostic.
Marketing
Les outils marketing alimentés par l’IA peuvent vous aider à créer des campagnes et des messages marketing. Toutefois, en recourant à l’ingénierie des prompts lors de vos interactions avec ces outils, vous pouvez vous assurer qu’ils intègrent des schémas distincts de comportement des clients.
Exemple de prompt : Analysez les données relatives aux commentaires récents des clients et à leur historique d’achat afin de recommander des produits pour notre campagne des fêtes. Mettez en avant les trois produits les plus susceptibles d’intéresser les acheteurs soucieux de leur budget.
Service client
Des prompts bien conçus peuvent améliorer la précision des systèmes de service client pilotés par l’IA. En détaillant les préoccupations du client et les résultats souhaités dans votre prompt, vous pouvez rehausser la qualité des interactions automatisées avec le service client.
Exemple de prompt : D’après la réclamation fournie concernant un produit défectueux, rédigez une réponse personnalisée proposant des étapes de dépannage. Recommandez un remplacement si le problème persiste.
Droit
Les outils d’IA peuvent fluidifier les processus juridiques, notamment l’examen des contrats ou la synthèse de documents juridiques complexes et volumineux. Grâce à l’ingénierie des prompts, les équipes juridiques peuvent demander à l’IA d’extraire certaines clauses ou de signaler les sections problématiques.
Exemple de prompt : Examinez ce contrat de travail et identifiez les éléments susceptibles de présenter un risque juridique au regard de la législation américaine actuelle du travail. Répertoriez les éléments problématiques sous forme de liste à puces.
Éducation
Les modèles d’IA peuvent produire des expériences d’apprentissage personnalisées dans le secteur de l’éducation, mais uniquement si les prompts les orientent vers la création de contenus pertinents. Grâce à l’ingénierie des prompts, les enseignants peuvent créer des plans de cours, des quiz ou d’autres ressources adaptés aux besoins variés des élèves.
Exemple de prompt : En vous servant de la leçon suivante comme référence, générez un quiz de niveau débutant pour des lycéens en biologie. Concentrez-vous sur les termes clés et créez dix questions à choix multiples évaluant la compréhension de ces concepts par les élèves.
Recrutement
L’IA peut aider les responsables du recrutement en rédigeant des questions d’entretien personnalisées à partir des exigences particulières d’un poste. L’ingénierie des prompts permet de créer des questions ciblées et pertinentes qui évaluent les candidats à la fois sur leurs compétences techniques et leurs qualités comportementales.
Exemple de prompt : À partir de la description du poste d’ingénieur logiciel senior fournie, générez dix questions techniques et comportementales. Veillez à ce que ces questions portent sur les compétences en développement logiciel, les capacités de résolution de problèmes et l’expérience en leadership.
Cinq bonnes pratiques en matière d’ingénierie des prompts
Le respect de quatre pratiques clés en matière d’ingénierie des prompts contribue à aligner les réponses de l’IA sur les besoins des utilisateurs. Ces principes permettent de relever des défis courants, comme les prompts ambigus et les biais, et favorisent l’amélioration continue de l’IA. En appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie des prompts, vous pouvez améliorer la qualité des interactions avec l’IA et obtenir des résultats plus cohérents et utiles.
Les bonnes pratiques en matière d’ingénierie des prompts consistent notamment à être clair et concis, à effectuer des tests itératifs, à fournir des détails, à évaluer les retours du modèle d’IA et à définir des indicateurs pour mesurer les performances des prompts.
Adopter un langage clair et concis
La clarté et la simplicité sont essentielles en ingénierie des prompts pour garantir que le modèle de langage interprète correctement les demandes et y réponde en conséquence. La clarté réduit l’ambiguïté et la complexité. La concision aide à orienter l’IA vers une réponse ciblée. Un langage clair et concis réduit le risque de mauvaise interprétation et permet ainsi d’obtenir de meilleures réponses.
Affiner les prompts grâce à des tests itératifs
En expérimentant systématiquement différentes formulations, structures et contextes, les ingénieurs en prompts peuvent déterminer quelles variantes des entrées produisent les réponses les plus pertinentes. Les tests itératifs favorisent l’amélioration continue, car chaque itération apporte des informations sur le comportement et les préférences du modèle, permettant aux ingénieurs d’affiner les prompts pour une clarté et une précision optimales.
Gérer le comportement de l’IA avec des prompts détaillés
Grâce à des prompts précis et bien structurés, les ingénieurs peuvent orienter l’outil d’IA afin qu’il adopte les comportements souhaités et veiller à ce que ses réponses correspondent aux attentes des utilisateurs. Pour gérer efficacement le comportement de l’IA et orienter ses réponses, indiquez précisément le format, le ton et le niveau de détail des résultats attendus. Une ingénierie réfléchie des prompts améliore la prévisibilité et la fiabilité des résultats générés par l’IA.
Utiliser les retours du modèle
L’évaluation des résultats permet aux ingénieurs en prompts de repérer les biais, les erreurs ou les incohérences. Ils peuvent ainsi apporter les ajustements nécessaires aux prompts afin d’en améliorer la clarté et la pertinence. S’appuyer sur les retours du modèle favorise l’apprentissage continu et permet d’obtenir des résultats d’IA plus adaptés au contexte.
Définir des indicateurs de réussite pour des prompts efficaces
En ingénierie des prompts, l’établissement de critères de réussite clairs aide les ingénieurs à évaluer les performances des prompts. En définissant des références mesurables et personnalisées, adaptées aux objectifs du projet, ils peuvent évaluer la précision de l’IA, l’engagement des utilisateurs et l’exécution des tâches. Les organisations disposent ainsi d’une méthode structurée pour vérifier si les prompts atteignent les objectifs visés.
Trois outils pour améliorer l’ingénierie des prompts
Il existe plusieurs outils d’ingénierie des prompts qui peuvent vous aider à concevoir et à optimiser des prompts pour différents modèles d’IA. Ces plateformes offrent un soutien considérable en améliorant la qualité de vos prompts et en vous aidant à obtenir des résultats pertinents.
PromptBase
PromptBase est une place de marché spécialisée dans l’ingénierie des prompts, destinée aux utilisateurs de divers modèles d’IA, notamment ChatGPT, DALL-E et Midjourney. Elle propose une plateforme où vous pouvez concevoir et vendre des prompts, ainsi qu’explorer des milliers d’autres prompts créés par des experts de l’IA. Sa vaste collection de prompts vous permet de trouver des formulations adaptées pour obtenir de meilleurs résultats, tout en gagnant du temps et en réduisant les coûts d’API. Son écosystème communautaire favorise l’innovation et le partage autour de l’ingénierie et de la création de prompts dans diverses catégories, comme l’art et le marketing.
L’abonnement mensuel à PromptBase commence à 9,99 dollars américains et comprend 1 250 crédits pour la création de prompts. Gardez à l’esprit que, la plateforme proposant une sélection très vaste, il peut être difficile de parcourir le grand nombre de prompts afin de trouver ceux qui répondent le mieux à vos besoins.
PromptHero
PromptHero est une plateforme en ligne qui fait office de place de marché pour les prompts de création artistique générés par l’IA. Elle vous permet de découvrir, de partager et de vendre des prompts soigneusement conçus pour différents générateurs d’images par IA, comme Stable Diffusion, Flux et Midjourney. Elle illustre l’application concrète de l’ingénierie des prompts et aide les artistes à apprendre des techniques efficaces de conception de prompts grâce à des formations accélérées sur les principaux outils d’art génératif. PromptHero propose également un large éventail de prompts conçus pour de nombreuses catégories, de nombreux styles et de nombreux thèmes.
Son abonnement mensuel de 9 dollars américains comprend 300 crédits. En revanche, la plateforme offre un moins bon rapport qualité-prix que ses concurrentes, car les utilisateurs bénéficient de moins de générations d’images avec leur abonnement mensuel.
PromptPerfect
PromptPerfect est un générateur et optimiseur avancé de prompts d’IA qui transforme des entrées brutes en prompts détaillés et affinés. Outre l’optimisation automatique des prompts, cet outil prend en charge les entrées multimodales, qu’il s’agisse d’images ou de texte, ainsi que plusieurs langues, ce qui vous permet de saisir des prompts dans différentes langues. De plus, cette plateforme d’IA dispose d’un assistant interactif qui collabore avec vous lorsque vous réfléchissez à des idées de prompts.
Son forfait payant mensuel commence à 19,99 dollars américains et impose des limites quotidiennes à l’optimisation des prompts et aux interactions avec l’assistant IA. Il convient également de noter que PromptPerfect possède une interface complexe qui peut déconcerter les nouveaux utilisateurs.
En résumé : les bons exemples d’ingénierie des prompts produisent des résultats d’IA de haute qualité
Utiliser les bons exemples d’ingénierie des prompts présentés dans ce guide vous permettra d’exploiter au maximum les capacités de diverses technologies d’IA. Toutefois, ces exemples ne constituent qu’un point de départ sur le chemin de la maîtrise de l’ingénierie des prompts. La clé du succès réside dans une compréhension plus approfondie du fonctionnement des techniques d’ingénierie des prompts, afin de pouvoir concevoir vos propres prompts adaptés pour obtenir des résultats précis et atteindre vos objectifs.
Lisez notre article sur les principales entreprises d’IA pour découvrir les noms les plus influents qui façonnent aujourd’hui les différents secteurs.