IA Générative et LLM : Comment rédiger un prompt efficace ?
L’essor rapide des intelligences artificielles génératives a introduit de nouveaux concepts, outils et méthodologies. Pour optimiser leur usage et en tirer le meilleur parti, il est essentiel de comprendre leur fonctionnement. Un élément central de l’interaction avec ces IA est le prompt, une consigne qui détermine la qualité et la pertinence des réponses obtenues. Cet article vous guidera dans l’art de la rédaction d’un prompt efficace.
Rappel : IA Générative et LLM
Les IA génératives sont conçues pour créer du contenu de manière autonome (texte, images, vidéos, musique). Leur fonctionnement repose sur des réseaux de neurones artificiels entraînés sur de vastes ensembles de données.
Les Large Language Models (LLM) sont une spécialisation des IA génératives, axée sur la compréhension et la production du langage humain. Ils prédisent les mots les plus probables à la suite d’une phrase donnée, permettant ainsi de générer des réponses cohérentes.
Attention : ces modèles ne sont pas conçus pour vérifier la véracité des informations mais pour générer du texte plausible.
Lorsqu’un LLM est employé comme chatbot dans un but précis, tel que l’assistance sur un site e-commerce, on utilise ce que l’on appelle un “prompt système”. Il s’agit d’une instruction prédéfinie par l’administrateur, sur laquelle l’utilisateur final (par exemple, un client sollicitant le service après-vente) n’a normalement aucun contrôle. Ce prompt a pour but de restreindre les réponses du chatbot aux demandes liées au SAV, évitant ainsi qu’il soit détourné pour générer des poèmes, donner la météo ou répondre à d’autres types de requêtes non pertinentes.
Qu’est-ce qu’un prompt ?
Un prompt est une instruction ou une question soumise à une IA pour obtenir une réponse ciblée. Contrairement à une simple requête sur un moteur de recherche, le prompt peut orienter l’IA en imposant des règles, un contexte ou un format de réponse précis.
Exemple :
- Prompt simple : « Décris la Tour Eiffel. »
- Prompt détaillé : « Rédige un paragraphe de 150 mots sur l’histoire de la Tour Eiffel, en mettant l’accent sur son impact culturel et technologique. »
Dans certains cas, des prompts systèmes sont prédéfinis pour limiter le comportement de l’IA, comme dans les chatbots de service client.
Types de prompts
En fonction de l’ouverture de la réponse
- Prompt ouvert : Laisse une liberté de création à l’IA.
- Exemple : « Imagine un monde où l’IA gère toutes les décisions politiques. »
- Prompt fermé : Appelle une réponse concise et factuelle.
- Exemple : « Quelle est la hauteur de la Tour Eiffel ? »
En fonction du contexte fourni
- Prompt simple : Instruction directe sans contexte.
- Exemple : « Traduis ce texte en espagnol. »
- Prompt avec exemple : Fournit un modèle de réponse.
- Exemple : « Formule une réponse plus soutenue. Exemple : ‘Salut’ devient ‘Bonjour’. »
En fonction de la complexité
- Prompt directif : Spécifie un format de réponse.
- Exemple : « Liste les 5 frameworks web les plus populaires en Python sous forme de tableau. »
- Prompt interactif : Utilisé dans des conversations à plusieurs étapes.
Bonnes pratiques du prompt engineering
1. Clarté et précision
L’IA ne peut pas déduire ce que vous attendez d’elle. Soyez explicite sur :
- Le ton : Formel, décontracté, technique…
- Le format : Liste, tableau, paragraphe…
- Le public cible : Experts, débutants…
- La longueur attendue : Nombre de mots ou phrases.
2. Apport de contexte
Fournir un cadre clair améliore la pertinence de la réponse. Exemple :
- Sans contexte : « Donne-moi une rime en ‘i’. »
- Avec contexte : « Je rédige une chanson sur Paris, donne-moi une rime en ‘i’. »
3. Utilisation d’exemples
Les exemples servent de guide pour l’IA.
- Sans exemple : « Crée une définition simple du machine learning. »
- Avec exemple : « Explique le machine learning comme si tu parlais à un enfant de 10 ans. Exemple : ‘Une IA apprend comme un élève qui fait des exercices.' »
4. Exprimez clairement les contraintes
Restreindre les réponses évite les digressions inutiles.
- Exemples de contraintes :
- « Réponse en moins de 50 mots. »
- « Utilise un langage formel. »
- « N’utilise pas de termes techniques. »
- « Adopte un point de vue neutre. »
5. Soignez l’orthographe
Les fautes peuvent induire l’IA en erreur et altérer la qualité des réponses. Exemple :
- Prompt erroné : « Quels sont les effets du vert sur l’environnement ? » (L’IA peut comprendre « vert » au lieu de « verre »).
- Prompt corrigé : « Quels sont les effets du verre sur l’environnement ? »
6. Structurez votre prompt
Une présentation claire améliore la compréhension. Exemple de structure efficace :
- Rôle de l’IA : « Tu es un expert en marketing. »
- Contexte : « Nous lançons une campagne sur les réseaux sociaux. »
- Instruction principale : « Génère 5 idées de posts engageants. »
- Contraintes : « 150 caractères max, ton dynamique. »
Les bonnes pratiques présentées ici proviennent de diverses sources, notamment de cours dispensés par Google et Amazon, ainsi que de mon expérience personnelle dans l’utilisation des IA génératives et des LLM.
Conclusion
La maîtrise des prompts est essentielle pour tirer pleinement parti des IA génératives. Expérimentez différentes approches, testez les résultats et ajustez vos instructions pour obtenir des réponses toujours plus précises et pertinentes.
Pour aller plus loin, consultez des ressources spécialisées comme :
Partagez vos expériences et optimisations de prompts dans les commentaires !
