Qu'est-ce que l'invite IA ?

Si vous avez déjà posé une question à un chatbot et pensé « hmm, ce n'est pas tout à fait ce que je voulais » , vous avez entrevu l'art de la formulation par IA. Obtenir d'excellents résultats tient moins à la magie qu'à la façon dont vous posez la question. Avec quelques modèles simples, vous pouvez guider les modèles pour qu'ils écrivent, raisonnent, résument, planifient, voire critiquent leur propre travail. Et oui, de petits ajustements dans la formulation peuvent tout changer. 😄

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Qu'est-ce que l'incitation par IA ? 🤖

ingénierie des invites en IA consiste à concevoir des entrées qui guident un modèle génératif vers la production du résultat souhaité. Cela peut prendre la forme d’instructions claires, d’exemples, de contraintes, de rôles, voire d’un format cible. En d’autres termes, vous concevez la conversation de manière à ce que le modèle ait toutes les chances de fournir exactement ce dont vous avez besoin. Les guides de référence décrivent l’ingénierie des invites comme la conception et le perfectionnement d’invites destinées à piloter de grands modèles de langage, en mettant l’accent sur la clarté, la structure et l’amélioration itérative. [1]

Soyons honnêtes : on a souvent tendance à considérer l’IA comme un simple moteur de recherche. Or, ces modèles sont bien plus performants lorsqu’on leur précise la tâche, le public cible, le style et les critères d’acceptation. C’est en résumé ce qu’est l’aide à la décision fournie par l’IA.

Qu'est-ce qui caractérise une bonne IA de suggestion ✅

• La clarté l'emporte sur l'ingéniosité : des instructions simples et explicites réduisent l'ambiguïté. [2]

• Le contexte est primordial : fournissez des informations générales, les objectifs, le public cible, les contraintes, voire un exemple d'écriture.

• Montrez, ne vous contentez pas de dire : quelques exemples peuvent ancrer le style et le format. [3]

• La structure est utile : les titres, les listes à puces, les étapes numérotées et les schémas de sortie guident le modèle.

• Itérez rapidement : affinez l’invite en fonction des réponses obtenues, puis testez à nouveau. [2]

• Distinguez les préoccupations : demandez d’abord une analyse, puis la réponse finale.

• Encouragez l'honnêteté : invitez le mannequin à dire « Je ne sais pas » ou à demander des informations manquantes si nécessaire. [4]

Rien de tout cela n'est sorcier, mais l'effet cumulatif est bien réel.

Les éléments constitutifs fondamentaux de l'IA d'incitation 🧩

1. Consignes :
   Énoncez clairement la tâche : rédiger un communiqué de presse, analyser un contrat, critiquer un code.

2. Contexte :
   Inclure le public cible, le ton, le domaine, les objectifs, les contraintes et toute mesure de sécurité importante.

3. Exemples :
   Ajoutez 1 à 3 échantillons de haute qualité pour définir le style et la structure.

4. Format de sortie :
   Demandez un format JSON, un tableau ou un plan numéroté. Précisez les champs.

5. Critères de qualité
    : Définir « terminé » : critères d’exactitude, citations, longueur, style, pièges à éviter.

6. Conseils relatifs au flux de travail :
   Suggérez un raisonnement étape par étape ou une boucle de brouillon puis de modification.

7. infaillible
   de dire « Je ne sais pas » ou de poser d'abord des questions de clarification. [4]

Mini avant/après
Avant : « Rédigez les textes marketing de notre nouvelle application. »
Après : « Vous êtes un rédacteur publicitaire senior. Rédigez 3 titres de landing page pour des freelances débordés qui apprécient les gains de temps. Ton : concis, crédible, sans exagération. 5 à 7 mots. Générez un tableau avec le titre et son explication . Incluez une option originale. »

Les principaux types d'incitation par IA que vous utiliserez réellement 🧪

• Instruction directe :
  une seule instruction avec un contexte minimal. Rapide, parfois abrupte.

• Suggestion en quelques exemples :
  Fournissez quelques exemples pour enseigner le modèle. Idéal pour les formats et le ton. [3]

• Utilisation des rôles :
  Attribuez un rôle spécifique, comme rédacteur en chef, tuteur en mathématiques ou responsable de la sécurité, afin d'orienter les comportements.

• Séquence d'incitation :
  Demandez au modèle de réfléchir par étapes : planification, ébauche, critique, révision.

• Incitation à l'autocritique :
  Faire évaluer au modèle ses propres résultats par rapport à des critères et corriger les problèmes.

• Indications relatives aux outils :
  lorsque le modèle peut parcourir ou exécuter du code, indiquez-lui quand et comment utiliser ces outils. [1]

• Des garde-fous incitent
  à intégrer des contraintes de sécurité et des règles de divulgation pour réduire les résultats risqués - comme les barrières de sécurité dans un bowling : légèrement grinçantes mais utiles. [5]

Des modèles de prompts pratiques qui fonctionnent 🧯

• La méthode du sandwich des tâches :
  Commencez par la tâche, ajoutez le contexte et des exemples au milieu, et terminez en réaffirmant le format de sortie et le critère de qualité.

• Critique puis Créateur :
  Demandez d'abord une analyse ou une critique, puis demandez le livrable final intégrant cette critique.

• Méthode basée sur une liste de contrôle :
  Fournissez une liste de contrôle et exigez que le modèle confirme chaque case avant de finaliser.

• Approche par schéma :
  Fournissez un schéma JSON, puis demandez au modèle de le remplir. Idéal pour les données structurées.

• Boucle de conversation :
  Invitez le modèle à poser 3 questions de clarification, puis poursuivez. Certains fournisseurs recommandent explicitement ce type de clarté et de spécificité structurées. [2]

Un petit ajustement, un grand changement. Vous verrez.

Suggestions de l'IA vs réglage fin vs simple changement de modèle 🔁

Parfois, une meilleure invite permet d'améliorer la qualité. D'autres fois, la solution la plus rapide consiste à choisir un modèle différent ou à effectuer un léger réglage fin adapté à votre domaine. Les guides des fournisseurs expliquent quand inviter l'ingénieur et quand modifier le modèle ou l'approche. En résumé : utilisez l'invite pour définir les tâches et assurer la cohérence, et envisagez un réglage fin pour adapter le style au domaine ou obtenir des résultats stables à grande échelle. [4]

Exemples de messages par domaine 🎯

• Marketing :
  Vous êtes rédacteur publicitaire senior. Rédigez 5 objets d'e-mail pour des freelances débordés qui apprécient les gains de temps. Soyez percutants, concis (moins de 45 caractères) et évitez les points d'exclamation. Présentez le tout sous forme de tableau à deux colonnes : Objet, Justification. Incluez une option originale et surprenante.

• produit
  , transformez ces notes brutes en un énoncé de problème clair, des récits utilisateurs structurés selon le modèle « Étant donné-Quand-Alors » et un plan de déploiement en 5 étapes. Signalez les hypothèses ambiguës.

• Transformez
  ce message de client mécontent en une réponse rassurante expliquant la solution et précisant les attentes. Faites preuve d'empathie, évitez de blâmer et incluez un lien utile.

• Commencez
  par énumérer les hypothèses statistiques de l'analyse. Ensuite, critiquez-les. Enfin, proposez une méthode plus sûre, accompagnée d'un plan numéroté et d'un court exemple de pseudocode.

• juridique
  de ce contrat : utilisez des puces uniquement, sans donner de conseils juridiques. Indiquez clairement les clauses d’indemnisation, de résiliation ou de propriété intellectuelle.

Ce sont des modèles que vous pouvez adapter, pas des règles rigides. C'est évident, je suppose, mais quand même.

Tableau comparatif - Options d'aide à la suggestion par IA et leurs points forts 📊

Oui, le tableau est un peu bancal. La vie réelle l'est aussi.

Erreurs courantes dans l'aide à la parole de l'IA et comment les corriger 🧹

1. Vague demande :
   si votre consigne est vague, le résultat le sera aussi. Précisez le public cible, l’objectif, la longueur et le format.

2. Pas d'exemples.
   Lorsque vous souhaitez un style très précis, donnez un exemple. Même un tout petit exemple. [3]

3. Surcharger l'invite : Les
   invites longues et sans structure perturbent les modèles. Utilisez des sections et des listes à puces.

4. Évitez l’évaluation.
   Vérifiez toujours les affirmations factuelles, les biais et les omissions. Demandez des citations lorsque cela est approprié. [2]

5. Ignorer les règles de sécurité :
   Soyez prudent avec les instructions susceptibles d’intégrer du contenu non fiable. L’injection de requêtes et les attaques similaires constituent des risques réels lors de la navigation ou de l’intégration de données provenant de pages externes ; mettez en place des systèmes de protection et testez-les. [5]

Évaluer la qualité des interventions rapides sans conjectures 📏

• Définissez le succès en amont :
  exactitude, exhaustivité, ton, respect du format et délai d’obtention d’un résultat exploitable.

• Utilisez des listes de contrôle ou des grilles d'évaluation.
  Demandez au modèle de s'auto-évaluer par rapport aux critères avant de rendre la version finale.

• Ablatez et comparez.
  Modifiez un élément d'invite à la fois et mesurez la différence.

• Essayez un autre modèle ou une autre température.
  Parfois, le moyen le plus rapide d'obtenir des résultats est de changer de modèle ou d'ajuster les paramètres. [4]

• Identifiez les schémas d'erreur :
  hallucinations, dérives du sujet, public inapproprié. Rédigez des contre-propositions qui les bloquent explicitement.

Sécurité, éthique et transparence dans l'aide à la communication par IA 🛡️

Un bon système d'incitation comprend des contraintes qui réduisent les risques. Pour les sujets sensibles, exigez des citations de sources fiables. Pour tout ce qui touche aux politiques ou à la conformité, exigez que le modèle cite ses sources ou s'en réfère. Les guides établis préconisent systématiquement des instructions claires et précises, des résultats structurés et un perfectionnement itératif comme valeurs par défaut plus sûres. [1]

De plus, lors de l'intégration de la navigation ou de contenu externe, considérez les pages Web inconnues comme non fiables. Le contenu caché ou contradictoire peut inciter les modèles à produire des résultats erronés. Concevez des invites et des tests qui résistent à ces pièges et maintenez une intervention humaine pour les réponses cruciales. [5]

Liste de vérification pour un démarrage rapide et une IA performante ✅🧠

• Décrivez la tâche en une seule phrase.

• Ajoutez le public, le ton et les contraintes.

• Incluez 1 à 3 courts exemples.

• Spécifiez le format ou le schéma de sortie.

• Demandez d'abord les étapes, puis la réponse finale.

• Exiger une brève auto-évaluation et des corrections.

• Laissez-le poser des questions de clarification si nécessaire.

• Itérez en fonction des lacunes que vous observez… puis enregistrez la solution gagnante.

Où apprendre sans se noyer sous un flot de jargon 🌊

Les ressources officielles des fournisseurs permettent de s'y retrouver parmi toutes les informations. OpenAI et Microsoft proposent des guides pratiques sur l'utilisation des invites, avec des exemples et des conseils de scénarios. Anthropic explique quand l'utilisation des invites est pertinente et quand il vaut mieux essayer autre chose. Consultez ces ressources si vous souhaitez un avis extérieur, au-delà de votre simple intuition. [1][2][3][4]

Trop long, pas lu ! et réflexions finales 🧡

L'utilisation de l'IA comme outil d'aide à la tâche permet de transformer une machine intelligente, mais au sens littéral, en un collaborateur précieux. Indiquez-lui la tâche, montrez-lui le modèle, définissez le format et fixez un niveau de qualité requis. Itérez un peu. C'est tout. Le reste est une question de pratique, d'intuition et d'une pointe de persévérance. Parfois, vous réfléchirez trop, parfois vous ne préciserez pas assez, et il vous arrivera même d'inventer une métaphore étrange sur les pistes de bowling qui s'avère presque convaincante. Persévérez. La différence entre des résultats moyens et d'excellents résultats tient généralement à une meilleure suggestion.

Références

1. OpenAI - Guide d'ingénierie des prompts : en savoir plus

2. Centre d'aide OpenAI - Bonnes pratiques d'ingénierie pour ChatGPT : en savoir plus

3. Microsoft Learn - Techniques d'ingénierie rapide (Azure OpenAI) : en savoir plus

4. Documents Anthropic - Aperçu technique rapide : en savoir plus

5. OWASP GenAI - LLM01 : Injection d'invite : en savoir plus

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