Comment maîtriser efficacement l'ingénierie des invites (Prompt Engineering) : Techniques pratiques et guide d'outils

L'ingénierie des invites (Prompt Engineering), en tant que pont essentiel reliant l'intention humaine et la sortie des modèles d'intelligence artificielle, a suscité une attention considérable ces dernières années. Cependant, les discussions sur le fait de savoir si elle est « morte » ou « dépassée » sont également monnaie courante. Cet article vise à examiner les tendances actuelles dans le domaine de l'ingénierie des invites et à fournir un guide d'initiation pratique pour aider les lecteurs à maîtriser les techniques de base et à comprendre les outils connexes, afin de mieux utiliser les grands modèles de langage (LLM).

Qu'est-ce que l'ingénierie des invites (Prompt Engineering) exactement ?

En termes simples, l'ingénierie des invites est à la fois un art et une science. Elle implique la conception d'invites d'entrée (Prompts) efficaces pour guider les LLM à générer du texte de haute qualité qui correspond aux résultats attendus. Une bonne invite peut améliorer considérablement les performances d'un LLM, tandis qu'une mauvaise invite peut entraîner la production de contenu erroné, non pertinent, voire nuisible par le modèle.

L'ingénierie des invites (Prompt Engineering) vaut-elle la peine d'être apprise ?

Bien qu'il existe des points de vue tels que « les agents d'IA surpassent les humains » et « l'ingénierie des invites est dépassée », l'ingénierie des invites reste une compétence importante du point de vue des applications pratiques actuelles, pour les raisons suivantes :

• Améliorer la qualité de la sortie du modèle : Même si les capacités des LLM augmentent de jour en jour, une conception d'invite soignée peut toujours guider efficacement le modèle, lui permettant de mieux comprendre l'intention de l'utilisateur et de générer des résultats plus précis et pertinents.
• Contrôler le comportement du modèle : Les invites peuvent être utilisées pour limiter le style de sortie, le thème et la portée du modèle, éviter de générer un contenu inapproprié et garantir la conformité aux exigences de scénarios d'application spécifiques.
• Personnaliser les solutions d'IA : Grâce à l'ingénierie des invites, les développeurs peuvent personnaliser les modèles d'IA pour des tâches et des ensembles de données spécifiques, réalisant ainsi des applications plus personnalisées et efficaces.
• Les nouveaux modèles dépendent toujours d'invites efficaces : Même les modèles avancés comme Claude ont encore besoin d'invites efficaces pour exploiter leurs capacités, en particulier pour les tâches complexes, où de bonnes invites sont nécessaires pour guider le modèle.

Techniques pratiques d'ingénierie des invites (Prompt Engineering)

Voici quelques techniques d'ingénierie des invites couramment utilisées, combinées à des exemples spécifiques, pour aider les lecteurs à démarrer rapidement :

1. Instructions claires et précises (Clear Instructions) :

   • Point clé : Le cœur d'une invite est de fournir des instructions claires et spécifiques, en indiquant explicitement au modèle le résultat attendu. Évitez les descriptions vagues et ambiguës.
   • Exemple :
     • Mauvaise invite : « Écris un article sur les chats. »
     • Bonne invite : « Écris un article de 300 mots qui présente les races, les habitudes et les méthodes d'élevage des chats, et joins une jolie photo de chat. »

2. Jeu de rôle (Role-Playing) :

   • Point clé : Demander au modèle de jouer un rôle spécifique peut efficacement le guider à générer du contenu qui correspond au rôle défini.
   • Exemple : « Imagine que tu es un conseiller en voyages expérimenté. Recommande-moi un itinéraire de voyage en Thaïlande adapté aux familles, avec un budget de 5 000 $ US et une durée de 7 jours. »

3. Apprentissage avec peu d'exemples (Few-shot Learning) :

   • Point clé : Fournir quelques exemples pour permettre au modèle d'apprendre les modèles et le style de la tâche cible.
   • Exemple :

     Traduire en français :
     Anglais : Hello, world!
     Français : Bonjour le monde!
     Anglais : Thank you for your help.
     Français : Merci pour votre aide.
     Anglais : Good morning.
     Français :
     

4. Chaîne de pensée (Chain-of-Thought, CoT) :* Point clé : Guider le modèle à raisonner progressivement, en décomposant les problèmes complexes en plusieurs étapes simples, pour finalement arriver à la réponse.

• Exemple : "Xiao Ming a 5 pommes, il en mange 2 et en achète 3. Combien de pommes a-t-il maintenant ? Veuillez raisonner étape par étape et donner la réponse finale."
• Sortie du modèle : "Tout d'abord, Xiao Ming a 5 pommes, il en mange 2, il lui reste donc 5 - 2 = 3 pommes. Ensuite, il achète 3 pommes, il a maintenant 3 + 3 = 6 pommes. Donc, Xiao Ming a maintenant 6 pommes."

5. Contextualisation :

   • Point clé : Fournir suffisamment d'informations contextuelles pour aider le modèle à mieux comprendre l'intention de l'utilisateur.
   • Exemple : "Veuillez résumer le contenu principal de ce reportage : [Contenu du reportage]. Veuillez utiliser un langage concis pour extraire les points d'information clés."

6. Utilisation de mots-clés :

   • Point clé : Ajouter des mots-clés essentiels dans le Prompt peut aider le modèle à mieux se concentrer sur la tâche cible.
   • Exemple : "Générer un article de vulgarisation scientifique sur l'intelligence artificielle, destiné aux adolescents, en mettant l'accent sur les concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond."

7. Ajout de contraintes :

   • Point clé : Limiter le format, la longueur, le style, etc. de la sortie du modèle pour répondre à des besoins spécifiques.
   • Exemple : "Veuillez décrire le paysage d'automne sous forme de haïku (poème en trois vers)."

8. Invite négative (Negative Prompting) :

   • Point clé : Indiquer clairement au modèle le contenu ou le comportement que vous ne souhaitez pas voir apparaître.
   • Exemple : "Veuillez écrire un article sur l'exploration spatiale, mais sans aborder le sujet des extraterrestres."

Outils pratiques recommandés

Voici quelques outils qui peuvent vous aider à mieux réaliser l'ingénierie des invites :

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ce sont les LLM les plus populaires actuellement, et ils peuvent être utilisés directement pour tester et itérer les Prompts.
• PromptBench (Microsoft) : Un framework open source d'évaluation des Prompts qui peut vous aider à évaluer l'efficacité de différentes méthodes d'ingénierie des Prompts. Il peut évaluer des méthodes telles que CoT, EP, Zero/Few Shot, prend en charge les invites adversariales et l'évaluation dynamique, et prend en charge plusieurs ensembles de données et modèles.
• Zapier, Make, Notion : Ces outils peuvent être utilisés pour automatiser les flux de travail d'ingénierie des Prompts, tels que la génération automatique de Prompts, le test de Prompts, l'analyse des résultats, etc.
• NirDiamantAI GitHub repo : Un référentiel gratuit de ressources de tutoriels sur l'ingénierie des Prompts, contenant divers sujets allant du simple au avancé.

L'avenir de l'ingénierie des invites

Bien que les points de vue tels que "les agents d'IA dépassent les humains" et "l'ingénierie des invites est obsolète" soient apparus, l'ingénierie des Prompts continue d'évoluer. Les orientations futures possibles comprennent :

• Génération automatisée de Prompts : Utiliser la technologie de l'IA pour générer automatiquement des Prompts plus efficaces, réduisant ainsi l'intervention humaine.
• Outils d'optimisation des Prompts : Développer des outils d'optimisation des Prompts plus puissants pour aider les développeurs à trouver rapidement les meilleurs Prompts.
• Combinaison avec les agents d'IA : Combiner l'ingénierie des Prompts avec les agents d'IA pour construire des applications plus intelligentes.
• L'essor de l'ingénierie contextuelle (Context Engineering) : Se concentrer sur la capacité du modèle à comprendre le contexte et améliorer les performances du modèle grâce à l'ingénierie contextuelle.

RésuméL'ingénierie des prompts (Prompt Engineering) est une compétence qui s'apprend et se pratique continuellement. En maîtrisant les techniques et les outils présentés dans cet article, et en explorant et pratiquant sans cesse, vous serez en mesure de mieux utiliser les LLM (Large Language Models) et de construire des applications plus intelligentes. Même si les capacités de l'IA s'améliorent constamment, il est toujours très important de maîtriser les principes de base de l'ingénierie des prompts, car cela vous permet de mieux communiquer avec l'IA et d'obtenir des résultats plus satisfaisants. Et l'évaluation de l'efficacité d'un prompt peut vous aider à optimiser sa qualité et à réaliser des applications plus efficaces.