Le guide ULTIME du prompt engineering avec ChatGPT (et les autres IA génératives)

Le guide ULTIME du prompt engineering avec ChatGPT (et les autres IA génératives)

Pour aujourd'hui, voici le guide complet pour obtenir les meilleurs résultats avec ChatGPT et les autres IA génératives grâce au "prompt engineering".

N'hésitez pas à liker & commenter le post LinkedIn qui parle de ce tuto. Ca m’aidera pour la visibilité et me donner de la force pour continuer à produire ces tutos 💪

👨‍🏫
- Introduction
- Comment fonctionne l’IA générative ?
- C'est quoi le prompt engineering ?
- Les 4 types de tâches réalisables par une IA générative
- Les bonnes pratiques du prompt engineering et 10 conseils

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Introduction

Si il y a bien une chose dont nous sommes sûrs concernant les IA génératives : la maitrise des prompts est primordiale pour en obtenir les meilleurs résultats. C'est le fameux "prompt engineering" dont tout le monde parle.

Via ce nouveau tuto, vous allez apprendre les fondamentaux du prompt engineering et surtout les bonnes et mauvaises pratiques avec des exemples concrets à chaque fois. Que vous soyez un débutant en IA ou un expert en la matière, vous trouverez ici des conseils précieux pour optimiser vos prompts et obtenir des résultats plus précis et pertinents avec ChatGPT et les autres IA génératives.

Comment fonctionne l’IA générative ?

Déjà commençons par le commencement : qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative est un type de système d'intelligence artificielle capable de générer du texte, des images, des vidéos, des audios à partir d'une instruction (=prompt). Elle est notamment capable de comprendre le sens, le contexte, la tonalité et les subtilités d’une langue pour en générer un contenu à la demande.

Pour faire simple, elle utilise 2 principes fondamentaux pour fonctionner :

  • Elle utilise un système de neurones artificiels et des techniques d’apprentissage profond (similaire au fonctionnement des neurones humains) pour comprendre et apprendre du language humain.
  • Elle utilise ce qu’on appelle les “Large Language Models” (LLM) afin d’entrainer l’IA sur des quantités faramineuses de données de texte (millions de pages de textes et sites web) et lui permettre de comprendre la structure des phrases, le sens, les relations et la récurrence entre les mots. Dans le cas de ChatGPT par exemple, les données qui ont été utilisées sont limitées à septembre 2021.

Pour fonctionner et fournir le meilleur résultat, l’IA générative va prédire le mot suivant dans une séquence de mots, en se basant sur l’instruction donnée par l'utilisateur et sur les données qu’il a pu emmagasiner pour fonctionner. Ce schéma ci-dessous résume plutôt bien son fonctionnement :

Avec l’instruction/prompt suivant : “Quelle est la planète la plus proche de la terre ?”

C'est donc de cette manière que l’IA générative va prédire le résultat le plus pertinent 👇

C'est quoi le prompt engineering ?

Le prompt engineering est justement l'art de formuler des instructions précises (=prompts) plus ou moins complexes, et efficaces pour guider les modèles d'IA générative, comme ChatGPT. Une bonne maîtrise du prompt engineering est cruciale pour obtenir les meilleurs résultats avec les IA génératives car elle permet :

  • de donner des instructions claires et efficaces à ces modèles
  • de guider le modèle vers la bonne direction à prendre
  • et donc d'exploiter au maximum les capacités des grands modèles de langage (appelés communément "LLM"), en les utilisant pour une grande variété de tâches

Les 4 types de tâches réalisables par une IA générative

Les IA génératives sont redoutablement efficaces pour effectuer 4 type de tâches :

  1. Générer du texte : à partir d’un prompt, l’IA générative va générer une suite logique de mots afin d’obtenir un contenu cohérent (très utile pour la rédaction d’articles, d’emails, de posts pour les réseaux sociaux, etc)
  2. Résumer du texte : l’IA générative est capable de distiller une grande quantité d’informations, pour en déduire les informations clés et les résumer en format bullet-point par exemple (très utile pour faire vos comptes rendus de réunion, ou résumer les infos clés d’un PDF)
  3. Classifier du texte : l’IA générative est capable de comprendre le sentiment d’un contenu et venir le classifier par type d’intention (très utile si vous voulez classifier automatiquement vos avis clients par exemple !)
  4. Réécriture du texte : l’IA générative est de réécrire un contenu en lui précisant un modèle, un ton ou un format spécifique, ou pour venir corriger des fautes d’orthgraphe

Ce schéma créé par Guillaume DURAND, Head of Group Data & Artificial Intelligence platforms à la Société Générale résume bien ses capacités :


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Voici les quelques avis reçus par les membres (accès à tous les avis Google ici)


Les bonnes pratiques du prompt engineering

Lorsque vous travaillez avec des IA génératives, mettez-vous à sa place, comme si vous faisiez un brief d’une tâche spécifique à faire à un humain. L’IA est très intelligente, mais elle doit savoir exactement quoi faire pour bien fonctionner et que vous soyez satisfait de son travail.

Alors voici une liste complète (mais non exhaustive) de bonnes pratiques à utiliser en prompt engineering

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