Qu’est-ce que le prompt engineering ?
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Le prompt engineering n’est pas une science exacte : découvrez combien il peut être facile d’obtenir ce que vous voulez de l’IA.
Vous avez toujours souhaité disposer d’un assistant sympathique et rapide qui fasse simplement ce que vous lui demandez ? De bien des manières, c’est justement ce que les applications d’IA comme ChatGPT peuvent vous offrir. Mais cela ne peut fonctionner qu’avec votre aide. En effet, pour obtenir des résultats bénéfiques de l’IA, vous devez maîtriser le prompt engineering.
Pas de panique, vous n’avez pas besoin d’un diplôme en informatique pour cela. Le prompt engineering consiste à poser les bonnes questions et à donner les bonnes commandes aux IA génératives comme ChatGPT pour obtenir les informations dont vous avez besoin. En principe, ce langage de programmation est très proche de notre langage courant.
Mais avant d’entrer dans le vif du sujet, nous voulons nous assurer que vous connaissez les solutions Salesforce AI. Grâce à Agentforce, les insights de l’IA sont à portée de main.
Nous avons des modules de formation➚ complets pour vous aider à interagir avec notre plate-forme basée sur l’IA, avec des conseils sur la création de prompts, et des informations sur le fonctionnement de notre plate-forme d’IA pour les différents domaines des entreprises, tels que les ventes, le service client, le marketing et le commerce.
Qu’est-ce que le prompt engineering ?
Le prompt engineering est l’art d’adapter les informations que vous envoyez aux applications d’IA afin de générer les réponses spécifiques dont vous avez besoin, que ce soit par le biais de commandes ou de questions. Il permet aux personnes et aux organisations d’exploiter tout le potentiel des technologies d’IA, telles que Salesforce Agentforce, en affinant la façon dont les utilisateurs interagissent avec ces systèmes afin d’obtenir une meilleure productivité et des résultats de qualité supérieure.
Termes clés à comprendre
Traitement du langage naturel (NLP) : domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain qui soit à la fois pertinent et adapté au contexte. De nombreuses applications d’IA l’utilisent comme modèle de base, y compris ChatGPT.
Reconnaissance de l’intention : il s’agit d’un concept fondamental du NLP. La reconnaissance de l’intention consiste à comprendre l’objectif sous-jacent du message ou de la requête d’un utilisateur. Cela constitue la pierre angulaire d’un prompt engineering efficace.
Entités : dans le domaine du NLP, les entités sont des éléments d’information spécifiques extraits des données saisies par l’utilisateur, comme des dates ou des noms de produits.
Flux de conversation : le flux de conversation en IA/NLP est la façon dont un chatbot ou un système d’IA communique avec vous, comprend ce que vous dites et répond. Il vise à maintenir la fluidité et la cohérence de la conversation.
Données d’entraînement : des données de haute qualité sont utilisées pour l’entraînement des modèles NLP. Cela améliore la reconnaissance des intentions, la génération de réponses et donc le prompt engineering dans son ensemble.
Contexte : dans le domaine du prompt engineering, le contexte fait référence à l’historique et aux informations des conversations, ce qui est crucial pour les interactions à plusieurs tours.
Un regard de débutant sur le prompt engineering
Dans cette publication, nous nous concentrerons sur les prompts textuels. Mais vous pouvez obtenir presque tout ce que vous voulez à partir d’un prompt, y compris des images !
Ce travail a été réalisé en utilisant le style anime de la version gratuite de Clipdrop, une interface offrant divers outils(Stable Diffusion XL by Stability AI➚, un générateur d’images par apprentissage profond).
Nous avons testé cette méthode avec un prompt simple : « Montre-moi une image avec de l’eau bleue et des montagnes. »
Un prompt peut donc être considéré comme un briefing court et précis.
Si votre outil d’IA générative reçoit un prompt pertinent, il sera plus à même de vous donner une réponse appropriée.
Et que dit Open AI, les créateurs de ChatGPT, à propos du prompt engineering ?
Exemples de prompt engineering
Nous avons expliqué plus haut ce qu’est le prompt engineering et comment débuter dans le domaine. Mais comment cela se traduit-il dans la pratique ? Notre premier exemple montre à quel point ChatGPT fonctionne bien lorsque vous concevez un prompt un peu plus élaboré.
Voici un exemple de ChatGPT où nous cherchons à créer des personas d’acheteurs.
Voici notre prompt :
« Crée cinq personas d’acheteurs de chocolat noir en utilisant toutes les données d’enquêtes clients que tu peux trouver. Crée un tableau de personas et attribue à chacun un nom, les avantages recherchés et des cas d’usage. »
Note : si vous disposez de vos propres données, ChatGPT peut les utiliser et les inclure dans sa réponse.
Vous pouvez également demander à ChatGPT de les ordonner dans un tableau pour vous :
Pour maîtriser les outils d’IA générative, saisissez des prompts appropriés et tenez compte de ces trois principes de prompt engineering :
1) Fournir du contexte : l’IA doit-elle élaborer des personas comme indiqué ci-dessus ? Précisez donc pour quel produit ou service ils s’appliquent.
2) Soyez concis : c’est tentant, mais ne vous laissez pas entraîner dans des bavardages ; cela perturbe les programmes GPT. Soyez bref et précis lorsque vous indiquez vos besoins.
3) Procédez par étapes : parfois, la lenteur est préférable. Décomposez votre prompt en plusieurs questions détaillées.
Explication du prompting par chaîne de pensée
La chaîne de pensée (CoT) est une méthode qui permet à l’IA de répondre de manière cohérente en tenant compte de ce qui a été dit auparavant, afin de rendre la discussion naturelle.
À ce stade, toute personne qui n’est pas spécialisée en informatique peut avoir la tête qui tourne en essayant de comprendre la différence entre l’IA et le prompt engineering.
Pour l’expliquer simplement, le prompt engineering est le facteur clé d’une utilisation efficace des outils d’IA. Le prompt est l’interface entre les utilisateurs et les grands modèles linguistiques d’IA (LLM, Large Language Model) comme ChatGPT.
Vous n’avez pas besoin de vous souvenir de cela. Mais il faut savoir que ces modèles linguistiques sont basés sur le langage naturel. Les LLM sont des modèles d’apprentissage machine. Mais ils génèrent des textes proches de ceux d’un humain, et c’est précisément la raison pour laquelle ils fonctionnent si bien.
La véritable révolution GPT, c’est que les prompts sont une nouvelle forme de code qui est saisi sous forme de texte et donne des résultats instantanés. Nous sommes donc tous des codeurs, sauf qu’aucune connaissance spécialisée n’est requise de votre part.
Pour les utilisateurs du prompt engineering (et nous devrions tous nous habituer à son utilisation) : nous devons nous assurer que les textes que nous produisons atteignent les objectifs souhaités.
Profitez donc des avantages du prompt engineering, mais soyez aussi conscient des limites de l’IA générative. Si le prompt n’est pas bon, les résultats ne le seront pas non plus.
Enfin, prenons un autre exemple de prompt. Pour y parvenir et obtenir de bons résultats, il convient de respecter les trois principes décrits ci-dessus.
Voici quelques types de prompts pour vous aider à vous lancer. Ils ont tous été créés avec la version gratuite de ChatGPT.
Le prompt suivant la loi de Pareto :
« Je veux en savoir plus sur [insérer un sujet (nous avons dit « les jonquilles »)]. Dresse la liste des 20 % meilleurs insights à ce sujet et partage-les avec moi, afin que je puisse comprendre 80 %. »
Appliquée aux prompts, la loi de Pareto est un moyen pratique d’en savoir plus sur un sujet.
Le Power Networking Prompt (parfait pour les e-mails à froid)
Prompt : « Donne-moi une série d’e-mails de prospection avec des sections entre parenthèses permettant de les personnaliser selon les personnes ou les entreprises que je contacte. »
C’est peut-être un peu plus détaillé que nécessaire, mais ça reste une excellente base et une bonne source d’inspiration. Vous pouvez toujours cliquer sur « Générer de nouveau la réponse » pour obtenir une nouvelle version du texte, ou répondre en envoyant le prompt « Raccourcis » si le résultat vous paraît trop long.
Un aperçu de l’état d’esprit des dirigeants
Tirez parti de la sagesse collective des plus grands PDG du Fortune 500 grâce à ce prompt. Nous avons saisi « énergie verte ».
« Simule une interview avec une équipe de PDG d’entreprises Fortune 500 sur [SUJET/QUESTION]. À partir de leurs réponses hypothétiques, élabore des instructions et des stratégies concrètes pour rendre [SUJET/QUESTION] réalisable. »
Améliorer vos compétences en matière de prompt
Dans ces exemples, nous donnons à ChatGPT une série de données immobilières sous forme d’une liste à puces et lui demandons quel serait le bon moment pour acheter une propriété dans la région.
Voici le résultat :
Il donne une réponse impartiale à une question délicate : « Quand est le bon moment d’acheter dans la région ? » Mais ce type de prompt peut vous donner une compréhension générale de ce qui se passe dans la région. Les utilisateurs de ChatGPT4 peuvent aller plus loin et demander à l’IA de créer des graphiques pour les aider à visualiser les données.
Exploitez votre potentiel en tant que prompt engineer et explorez les possibilités illimitées qui s’offrent à vous. Il est important de se rappeler que, même si elles ont un potentiel incroyable, les IA génératives produisent leurs réponses à partir de vastes sources de données en ligne et sont parfois imparfaites. La protection des données sensibles doit toujours être une priorité absolue pour vous et votre organisation.
Pour valoriser vos données et capitaliser sur leur potentiel, envisagez d’exploiter la synergie entre vos données et ChatGPT. Ce partenariat ouvre la voie à la création d’expériences nouvelles et captivantes pour vos clients. Il vous positionne en tant que leader dans la révolution de l’IA en cours.
