Découvrez comment optimiser vos interactions avec l’IA grâce à des techniques de prompting essentielles. De la définition des rôles à l’approche critique, maîtrisez l’art de demander pour obtenir des réponses plus pertinentes et personnalisées. Ce guide vous éclairera sur l’univers fascinant de l’intelligence artificielle.
L’IA est sur le point de devenir un élément essentiel de notre quotidien. De nombreux chatbots, tels que Gemini et ChatGPT, ont déjà envahi Internet. La plupart des smartphones modernes commencent également à intégrer de nombreuses fonctionnalités basées sur l’IA, comme les chatbots et les outils d’effacement d’images.
Cependant, bien que l’utilisation de l’IA soit relativement simple, il se peut que les réponses ne soient pas toujours satisfaisantes. Pour bien utiliser une IA, il est crucial de maîtriser les techniques de prompting. Les prompts jouent un rôle fondamental dans la manière dont vous communiquez avec l’IA, car la moindre erreur peut entraîner des réponses médiocres.
Si vous souhaitez apprendre les meilleures techniques de prompting, vous êtes au bon endroit. Commençons.
1. Prompting basé sur les rôles
Attribuer des rôles spécifiques à l’IA avant de poser une question peut aider à obtenir une réponse plus précise. Un modèle de langage largement utilisé tente généralement d’adopter une approche neutre, ce qui est bénéfique mais pas toujours optimal. Dans certains cas, il est donc essentiel de savoir comment utiliser le prompting basé sur les rôles.
Par exemple, si je veux demander l’origine des trous noirs à ChatGPT, au lieu de demander directement une explication, je pourrais dire : « Agis comme un scientifique de l’espace et explique-moi l’origine des trous noirs. »
Ce prompt garantit des réponses raisonnables et faciles à comprendre, évitant ainsi le jargon complexe. Le prompting basé sur les rôles favorise également une conversation plus humaine, et vous pouvez l’essayer vous-même pour constater la différence.
2. Prompting basé sur des exemples
Cette solution consiste à donner des exemples à l’IA. Un « exemple unique » signifie un seul exemple, « zéro exemple » signifie ne pas en donner, et « multi-exemples » signifie en fournir plusieurs. En fournissant un exemple précis de ce que vous voulez, vous obtiendrez une réponse plus détaillée et personnalisée.
Voici un exemple de prompt utilisant la technique de l’exemple unique :
« Écris un livre de développement personnel court et personnalisé. Tu peux prendre l’exemple de Atomic Habits. »
Ce prompt permet à l’IA de saisir exactement ce que vous désirez. Si ce même prompt avait été formulé en utilisant la technique « zéro exemple », vous auriez demandé simplement un livre de développement personnel sans en donner d’exemple. Si la technique « multi-exemples » avait été utilisée, nous aurions fourni 4 à 5 exemples différents.
3. Prompting par auto-critique
Comme mentionné précédemment, les IA ou modèles de langage sont conçus pour donner toujours une réponse naturelle. Mais si vous n’êtes pas satisfait de la réponse et souhaitez quelque chose de plus personnalisé, vous pouvez utiliser cette technique de prompting.
Le prompting par auto-critique, comme son nom l’indique, incite l’IA à critiquer sa propre réponse et à fournir une version améliorée de celle-ci.
Voici un exemple de prompting par auto-critique :
« Explique-moi les avantages et les inconvénients des téléphones mobiles. Puis, critique la réponse et donne-moi une version redéfinie basée sur la critique donnée. »
4. Technique de prompting négatif
Cette technique de prompting est relativement simple. Il s’agit simplement de préciser à l’IA ce que vous souhaitez et ce que vous ne voulez pas. Prenons l’exemple du prompt précédent : si vous l’écriviez en utilisant cette technique, cela donnerait : « Explique-moi les avantages et les inconvénients des téléphones mobiles, mais ne dépasse pas 5 points chacun.
Ce prompt clarifie à l’IA que vous ne souhaitez pas plus de 5 points, garantissant ainsi que la réponse fournie ne dépassera pas cette limite. Sans ce prompt négatif, il est possible qu’elle ait fourni 10 à 15 points, ce qui rendrait la réponse difficile à comprendre et désordonnée pour vous.
5. Prompting en chaîne de pensée
Ce prompt fonctionne de manière similaire à une demande d’explication des étapes à votre professeur de maths. Cette technique consiste à demander à l’IA d’expliquer la réponse étape par étape. Ce type de prompting est utile lorsque vous demandez à l’IA de résoudre des problèmes complexes ou de définir des points soulevés.
Voici un exemple de prompting en chaîne de pensée :
« Un bus roule à une vitesse de 60 km/h et les deux prochains arrêts se trouvent respectivement à 82 km et 126 km. Le bus part à 8h00. Quand atteindra-t-il ces deux arrêts ? Explique les réponses étape par étape avec des raisonnements. »
Sans ce prompting en chaîne de pensée, l’IA donnerait directement la réponse, ce qui pourrait vous laisser perplexe.
Mots de la fin
Cela résume les principales techniques de prompting à connaître avant d’utiliser l’IA. Les prompts sont un aspect crucial lors de l’utilisation des outils d’IA ; ainsi, les connaître et savoir laquelle utiliser rendra l’utilisation de l’IA non seulement plus facile mais aussi plus bénéfique pour vous. Vous pouvez tester tous les prompts, et nous sommes convaincus que vous serez en mesure d’obtenir la meilleure réponse ou du moins une réponse améliorée par rapport à l’original.