Les outils d'IA, en particulier les chatbots comme ChatGPT, ont révolutionné notre façon d'aborder la résolution de problèmes, la création de contenu et bien plus encore. Mais comment pouvons-nous tirer le meilleur parti de ces systèmes puissants ?

La clé réside dans le prompt engineering — l'art de concevoir des prompts qui guident les modèles d'IA vers des réponses pertinentes et de haute qualité.

Dans ce tutoriel, nous allons explorer cinq techniques de prompting populaires qui peuvent considérablement améliorer vos interactions avec les chatbots IA. Notez que ces techniques de prompt fonctionnent avec tous les chatbots IA, même si nous utiliserons ici ChatGPT puisqu'il s'agit du chatbot le plus répandu.

Ces techniques incluent :

• Zero-shot prompting
• Few-shot prompting
• Chain-of-thought prompting
• Context-aware prompting
• Retrieval-augmented generation (RAG)

Chacune de ces méthodes possède ses propres atouts, et en les maîtrisant, vous pourrez affiner la manière dont l'IA répond à diverses tâches, des requêtes simples à la résolution de problèmes complexes. Explorons ensemble chacune d'entre elles et apprenons à les utiliser efficacement.

Zero-shot prompting : simple et efficace

Le zero-shot prompting est la forme la plus élémentaire de prompting. Elle consiste à demander à l'IA d'accomplir une tâche sans fournir d'exemples préalables ni de contexte supplémentaire. En d'autres termes, vous vous appuyez entièrement sur les connaissances préalables du modèle pour générer la réponse.

Meilleures utilisations :

• Traduction de langues
• Synthèse de texte
• Questions-réponses simples

Comment ça marche :

Dans les prompts sans exemple (zero-shot), vous devez uniquement définir la tâche.

Par exemple :

Traduis la phrase suivante de l'anglais vers le français :
"What time does the train leave?"

Comme il s'agit d'une tâche relativement simple, le modèle peut bien fonctionner sans avoir besoin d'exemples. Le prompt sans exemple (zero-shot prompting) est efficace pour les tâches simples et générales, mais peut avoir des difficultés avec les requêtes complexes ou spécialisées.

Quand l'utiliser :

L'approche zero-shot est idéale lorsque vous souhaitez obtenir une réponse rapide à une question ou une tâche simple, mais elle peut manquer de précision pour des demandes plus nuancées.

Few-Shot Prompting : guider l'IA avec des exemples

Few-shot prompting va plus loin en fournissant à l'IA quelques exemples pour guider sa compréhension du résultat souhaité. En montrant plusieurs paires d'entrées-sorties, le modèle peut mieux comprendre le schéma et l'appliquer à de nouvelles entrées.

Meilleures utilisations :

• Étiquetage de données
• Analyse des sentiments
• Reconnaissance de motifs

Comment ça fonctionne :

Les prompts few-shot suivent généralement cette structure :

1. Définissez la tâche.
2. Fournissez des exemples sur la façon d'accomplir la tâche.
3. Présentez un nouveau cas à traiter par le modèle.

Exemple de prompt :‍

Tâche : Convertir les températures de Celsius en Fahrenheit.
Exemple 1 : Celsius : 0, Fahrenheit : 32
Exemple 2 : Celsius : 100, Fahrenheit : 212
Nouveau cas : Convertir Celsius : 37 en Fahrenheit.

L'IA appliquera la logique des exemples et fournira une réponse cohérente.

Quand l'utiliser :

La méthode du few-shot prompting est idéale pour les tâches nécessitant des indications supplémentaires afin d'obtenir des résultats précis, particulièrement lorsque le modèle ne dispose pas d'informations suffisantes avec un simple prompt zero-shot.

Chain-of-thought prompting : résoudre des problèmes complexes étape par étape

Le chain-of-thought prompting est une technique qui encourage l'IA à réfléchir à une tâche en plusieurs étapes, plutôt que de se précipiter directement vers la réponse. Cette méthode décompose les problèmes complexes en éléments plus simples et plus gérables, ce qui permet d'obtenir des réponses plus précises et transparentes.

Cas d'utilisation optimaux :

• Tâches de raisonnement logique
• Processus de prise de décision
• Résolution de problèmes complexes

Comment ça marche :

Avec le prompting en chaîne de pensée (chain-of-thought prompting en anglais), vous guidez le modèle pour qu'il raisonne explicitement à travers des étapes intermédiaires avant d'arriver à la solution finale.

Exemple de prompt :

Crée une proposition commerciale en suivant ces étapes :
1. Comprendre les besoins du client.
2. Définir la solution.
3. Structurer la proposition.
4. Rédiger une introduction.
5. Détailler la solution, incluant les prix et les délais.

Cette approche permet à l'IA de construire sa réponse de manière logique, ce qui s'avère particulièrement utile pour les tâches complexes de prise de décision ou de génération de contenu.

Quand l'utiliser :

La méthode "chain-of-thought" est particulièrement adaptée aux tâches nécessitant que l'IA traite plusieurs éléments d'information ou suive une séquence d'étapes. Elle est idéale pour générer des réponses détaillées et structurées.

Prompting contextuel : exploiter les informations de contexte

Le prompting contextuel consiste à fournir au modèle des informations détaillées ou un contexte qui l'aideront à générer des réponses plus précises et personnalisées. Cette méthode améliore la compréhension de la tâche par l'IA en lui donnant un contexte spécifique sur lequel s'appuyer.

Meilleurs cas d'utilisation :

• Génération de contenu créatif
• Résolution de problèmes contextuels
• Tâches basées sur des scénarios

Comment ça marche :

La clé d'une rédaction de prompts adaptée au contexte est de fournir toutes les informations pertinentes avant de demander au modèle d'exécuter la tâche. Par exemple :

Exemple:‍

Contexte : Tu es responsable d'un village médiéval menacé par un dragon. Chaque année, les villageois offrent un tribut pour éviter la destruction, mais un héros décide d'affronter le dragon.
Écris le début de cette histoire.

En fournissant un contexte détaillé dès le départ, vous orientez l'IA vers la génération de contenu hautement pertinent pour le scénario spécifique, qu'il s'agisse d'écrire de la fiction, de résoudre des problèmes dans des contextes uniques ou de répondre à des requêtes personnalisées.

Quand l'utiliser :

Cette technique est particulièrement utile pour les tâches nécessitant des scénarios spécifiques ou des connaissances contextuelles, ce qui la rend idéale pour la génération de contenu ou la planification de scénarios.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) : combiner les connaissances avec la génération

La génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation en anglais, abrégé RAG) associe la puissance des modèles d'IA génératifs avec des sources de données externes ou des bases de connaissances. Cette méthode récupère les informations pertinentes d'une base de connaissances et les intègre dans la réponse générée, produisant ainsi un résultat plus documenté et contextuellement précis.

Cas d'utilisation recommandés :

• Questions-réponses dans un domaine spécifique
• Synthèse de documents
• Vérification des faits et génération de contenu basé sur les connaissances

Comment ça fonctionne :

Les prompts RAG suivent généralement ce schéma :

1. Requête d'entrée : Vous fournissez une requête ou un prompt avec un lien vers une source de connaissances externe ou un document téléchargé.
2. Étape de récupération : Le modèle recherche dans la base de connaissances, la base de données ou le corpus de documents pour trouver les informations pertinentes liées à la requête.
3. Augmentation : Les informations récupérées sont combinées avec la requête initiale pour créer un prompt enrichi.
4. Étape de génération : Le prompt enrichi est transmis à un modèle génératif, qui produit une réponse en utilisant à la fois la requête et les informations augmentées.

Exemple:‍

Tâche : Résumer mon article de recherche à partir du document joint.

En intégrant des données externes, le RAG aide le modèle à fournir des réponses mieux ancrées dans des sources spécifiques et faisant autorité, ce qui le rend particulièrement efficace pour des tâches spécialisées.

Quand l'utiliser :

Le RAG est idéal lorsque votre tâche nécessite d'intégrer des informations qui ne font pas nécessairement partie des connaissances préentraînées de l'IA, comme la synthèse de documents spécifiques, la réponse à des requêtes propres à un secteur d'activité, ou la génération de contenu basée sur des directives externes.

Conclusion

Chacune de ces cinq techniques de prompting possède des atouts et des applications uniques qui peuvent vous aider à améliorer la qualité et la pertinence des réponses générées par l'IA. Que vous travailliez sur des tâches simples comme la traduction ou que vous abordiez des problèmes complexes, comprendre et utiliser la bonne technique améliorera considérablement vos interactions avec les modèles d'IA comme ChatGPT.

En maîtrisant le prompting zero-shot, few-shot, chain-of-thought, context-aware et RAG, vous serez parfaitement outillé pour créer des flux de travail plus efficaces et percutants avec les chatbots alimentés par l'IA.

À vous de jouer maintenant ! Essayez d'appliquer ces techniques dans vos propres projets et constatez la différence qu'elles apportent.