Dans le paysage technologique actuel, l’intelligence artificielle générative occupe une place centrale, redéfinissant nos interactions avec la technologie. Cette transformation fondamentale est incarnée par une pratique innovante : le prompt engineering. Que vous cherchiez un assistant virtuel avec ChatGPT ou à créer des images avec DALL-E, la manière dont vous formulez vos requêtes, appelées « prompts », joue un rôle dans les résultats obtenus. Découvrons le prompt engineering, ainsi que son rôle incontestable dans le domaine de l’IA générative.

Le prompt engineering est devenu une compétence indispensable pour exploiter pleinement le potentiel des modèles d’IA générative. Il s’agit d’un processus d’affinement des requêtes adressées à ces systèmes, visant à obtenir des résultats plus précis et pertinents. Pour faire une analogie, c’est comme choisir des ingrédients de qualité pour cuisiner un repas délicieux. De la même manière, des prompts bien conçus permettent à l’IA de produire des résultats de meilleure qualité. Que ce soit dans la rédaction de textes, la création d’images, ou d’autres applications variées.

Les spécialistes en intelligence artificielle (IA) emploient le prompt engineering pour développer des outils. Ces outils sont utilisés pour le support client ou pour créer des bases de contrats légaux. Une bonne maîtrise de cette discipline est cruciale pour s’assurer de la fiabilité des résultats fournis par des plateformes telles que ChatGPT. Compte tenu de la formation des modèles d’IA sur de vastes ensembles de données, une maîtrise du prompte d’entrée est indispensable pour avoir la réponse correspondant le plus à nos attentes.

Pour les « large language models » (LLM) comme ChatGPT, l’expérimentation avec des requêtes spécifiques est une pratique courante. Pour commencer, il est indispensable de renseigner au chatbot le contexte de votre demande :

• Quelles sont ses spécialités ?
• Quelles sont ses missions ?
• Sous quelle forme vous souhaitez-vous votre réponse ?

Enfin avec les modèles d’images comme DALL-E, il est possible d’ajuster les prompts pour créer des variations significatives des résultats. Ainsi, en modifiant le script d’entrée, on peut passer d’une image réaliste à une image plus schématique, voire artistique. Il en est de même pour ChatGPT : en changeant les termes d’entrée, il nous propose des réponses différentes.

Conclusion

Alors que l’IA générative continue de progresser, le prompt engineering demeure un atout inestimable. La qualité de nos requêtes façonne directement la qualité des résultats obtenus. Ainsi, les personnes maîtrisant ces techniques ont un avantage significatif sur leurs résultats. À mesure que nous anticipons des évolutions futures dans le domaine des requêtes, le prompt engineering restera un pilier essentiel de notre interaction en constante évolution avec l’IA générative.