Vous utilisez très souvent ChatGPT et vous vous demandez comment obtenir de meilleures réponses ? Vous êtes au bon endroit !
Dans ce guide, nous vous partageons 10 techniques de prompt engineering que nous enseignons à nos élèves dans notre formation dédiée au Prompt Engineering.
Maîtriser l’art du prompting vous permettra d’exploiter pleinement les LLM (Large Language Models) comme ChatGPT. Selon Gartner, 70 % des entreprises prévoient d'intégrer l'IA dans leurs processus d'ici 2025. Il est donc indispensable de se former au prompt engineering pour se démarquer professionnellement et rester compétitif sur le marché du travail.
Pour maîtriser à fond les prompts, rien de tel qu'une formation au prompt engineering, qui vous permettra d'aller au-delà de toutes les limites et d'exploiter tout le potentiel des IA génératives.
Un prompt est une consigne donnée à une IA pour qu'elle génère une réponse. Il s'agit généralement d'une question ou d'instructions rédigées dans un langage naturel, tel que celui qu’on emploie dans notre quotidien au travail !
Plus le prompt est de qualité, plus la réponse produite par l’IA générative comme ChatGPT ou Midjourney sera pertinente et cohérente.
Le prompt engineering est la compétence qui consiste à créer des prompts clairs et efficaces pour les modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Aux États-Unis, on utilise aussi beaucoup les termes de prompt design, et prompting pour désigner cette discipline qui vise à guider une IA générative pour qu'elle produise le contenu souhaité de manière optimale.
Cette compétence ne relève pas du hasard ; elle demande une compréhension approfondie des LLM, de leur fonctionnement et de leurs limites. Et c’est pourquoi des formations en Prompt Engineering comme celles de Jedha ont vu le jour.
Les techniques de prompt engineering sont particulièrement utiles pour les modèles de langage à grande échelle (Large Language Models), qui sont des IA spécialisées dans la compréhension et la génération de texte, mais aussi dans la génération d'images et du son. Maîtriser l'art du prompt design est essentiel pour optimiser l'utilisation de ces modèles. Voici quelques exemples de LLM pour lesquels vous aurez besoin de compétences en prompt engineering :
Pour rédiger des prompts de qualité, vous pouvez utiliser vos connaissances en prompt design ou vous aider de générateurs de prompts.
Le Zero-Shot Prompting consiste à poser une question ou à donner une instruction au modèle sans fournir d'exemples spécifiques.
Utilisez le Zero-Shot Prompting lorsque vous avez besoin d'une réponse rapide et générale sur un sujet, sans nécessiter d'exemples préalables. C'est idéal pour obtenir une première impression ou pour des sujets où des exemples ne sont pas nécessaires.
Exemple de prompt : Écrivez un article sur les avantages du télétravail.
Le Few-Shot Prompting consiste à fournir plusieurs exemples représentatifs pour améliorer la précision des réponses générées par le modèle.
Utilisez le Few-Shot Prompting lorsque vous avez plusieurs exemples qui peuvent guider le modèle et lui fournir un contexte suffisant. Contrairement au Zero-Shot Prompting, cette méthode aide le modèle à comprendre le contexte et à fournir des réponses plus détaillées et pertinentes.
Exemple de Prompt : Voici trois exemples de descriptions de produits :
Le Chain-of-Thought Prompting est une technique qui consiste à décomposer les tâches complexes en étapes intermédiaires. Cela permet au modèle de langage (LLM) de suivre une séquence logique de raisonnement pour parvenir à une conclusion.
Cette méthode améliore la capacité de raisonnement des IA en fournissant des étapes de réflexion intermédiaires avant de générer une réponse finale. Elle est idéale pour résoudre des problèmes nécessitant un raisonnement structuré, comme les analyses stratégiques ou les résolutions de problématiques complexes.
Une variante avancée du Chain-of-Thought Prompting est le Tree-of-Thought Prompting. Cette technique pousse l’IA à explorer plusieurs chemins de raisonnement en parallèle avant de converger vers une solution optimale. Elle est particulièrement efficace pour des tâches impliquant de nombreuses possibilités ou nécessitant une exploration approfondie, comme la planification stratégique ou la conception de solutions alternatives.
Exemple de Prompt : Analysez les avantages et les inconvénients de l'investissement dans une nouvelle technologie en suivant ces étapes :
Le Multi-Prompting est une technique émergente qui consiste à utiliser plusieurs prompts distincts pour aborder une même question ou problématique. Cette méthode permet de comparer les différentes réponses générées par l’IA et de combiner les meilleures idées pour obtenir une solution plus complète et pertinente.
Cette approche est en plein essor grâce à son efficacité dans les contextes nécessitant créativité et exhaustivité. Elle est idéale pour explorer des angles variés d’une même problématique ou pour générer des idées innovantes dans des projets complexes.
En utilisant plusieurs formulations de prompts, vous pouvez non seulement identifier les réponses les plus cohérentes, mais aussi enrichir votre réflexion grâce à la diversité des perspectives proposées par l’IA.
Exemple de Prompt :
Nous avons trois propositions pour notre nouvelle campagne marketing :
Rédigez trois déclinaisons possibles pour chaque proposition et identifiez celles qui auront le plus d’impact sur notre cible.
L'Expert Role-Playing est une technique où l'IA est incitée à se comporter comme un expert dans un domaine spécifique, fournissant des réponses et des conseils comme le ferait un professionnel qualifié. Avec l'évolution des modèles, cette technique s'enrichit grâce aux rôles personnalisés intégrés dans des versions avancées comme GPT-4 ou les GPTs, permettant des réponses encore plus ciblées.
Cette technique permet de recevoir des réponses détaillées et spécialisées qui sont adaptées à des besoins spécifiques, tels que la rédaction d'articles, la planification stratégique ou l'analyse de données. Elle est particulièrement utile pour obtenir des résultats proches d’une expertise humaine.
Exemple de Prompt :
Vous êtes un rédacteur SEO expérimenté. Rédigez un article de blog de 500 mots sur l'importance du contenu optimisé pour les moteurs de recherche, en utilisant les meilleures pratiques SEO actuelles.
L'Iterative Prompting consiste à poser des questions de suivi pour approfondir les réponses fournies par l'IA. Un peu comme si vous faisiez des retours à un collaborateur ! Cette technique permet d'affiner les réponses en ajoutant des couches de détails supplémentaires au fur et à mesure des échanges, tout en validant chaque étape.
Cette méthode est particulièrement efficace dans des contextes où des précisions supplémentaires sont nécessaires. Elle permet d’améliorer continuellement les résultats en s’appuyant sur une approche itérative, idéale pour le développement de stratégies ou la création de contenus complexes.
Exemple de Prompt :
Prompt initial : Décrivez les avantages du marketing digital.
Réponse initiale de l'IA : Le marketing digital permet une portée globale, un ciblage précis, et une mesure des résultats en temps réel.
Iterative Prompt : Pouvez-vous détailler plus spécifiquement les bénéfices des campagnes publicitaires sur les réseaux sociaux ?
Iterative Prompt (suivant) : Proposez des exemples concrets de campagnes réussies sur les réseaux sociaux, avec des données chiffrées si possible.
Le Generated Knowledge intègre des connaissances générées par l'IA pour améliorer les réponses. Cette technique consiste à demander au modèle de générer des informations utiles sur une question ou un sujet avant de produire une réponse finale. Cela permet à l'IA de fournir des informations supplémentaires qui ne sont pas explicitement mentionnées dans le prompt initial, mais qui enrichissent la réponse.
L'utilisation de cette technique permet de fournir des réponses plus informées et précises en générant des connaissances supplémentaires. Elle est particulièrement utile pour les sujets complexes qui nécessitent une compréhension approfondie. Par exemple, avant de répondre à une question complexe, on peut demander à l'IA de générer des faits ou des informations pertinentes. Ces informations générées servent de base pour formuler une réponse plus détaillée et contextuellement riche.
Exemple de Prompt :
Prompt initial : Quelles sont les stratégies efficaces pour améliorer les ventes en ligne ?
Réponse initiale de l'IA : Utiliser le marketing digital, optimiser les pages de produits pour le SEO, et offrir des promotions attractives.
Generated Knowledge : Pouvez-vous fournir des informations supplémentaires sur les stratégies de marketing digital les plus efficaces en 2024 pour augmenter les ventes en ligne ?
La Contextual Augmentation consiste à fournir des informations supplémentaires à l’IA pour améliorer la précision et la cohérence de ses réponses. Cela aide l'IA à mieux comprendre la requête et à y répondre plus précisément.
La Contextual Augmentation est une technique particulièrement utile lorsque vous souhaitez que l’IA générative s’appuie sur vos propres données ou votre propre savoir pour raisonner.
Exemple de Prompt :
Le Template Filling est une technique où l'on fournit un modèle à l’IA générative avec des espaces à compléter (placeholders).Cela permet de générer rapidement du contenu en respectant un format cohérent tout en ajoutant des informations spécifiques selon les besoins.
Utilisez cette technique pour créer du contenu rapidement et de manière consistante. Elle est particulièrement utile pour des tâches répétitives comme la rédaction de descriptions de produits ou d’emails personnalisés. Cette méthode s’intègre facilement dans des workflows automatisés via des API ou des données dynamiques, permettant de générer un volume important de contenu adapté à divers besoins
Exemple de Prompt :
Écrire un email de remerciement de commande en remplissant le template suivant grâce à la liste CSV fournie.
"Prénom", merci pour votre commande chez XXX.
Nous avons bien reçu votre commande de "produit" au prix de "prix". Vous serez livré d'ici "date de livraison" à "adresse de livraison".
Liste CSV :
Prénom,produit,prix,date de livraison,adresse de livraison
Alice,Smartphone X1,699€,2024-06-15,123 Rue de la Paix, Paris
Bob,Laptop Pro 15,1200€,2024-06-20,456 Avenue des Champs, Lyon
Charlie,Casque Audio Ultra,199€,2024-06-10,789 Boulevard Saint-Germain, Marseille
Le Least-to-Most Prompting est une technique où l'on commence par des prompts simples et on augmente progressivement la complexité. Cela aide le modèle à comprendre la tâche de manière plus détaillée et nuancée.
Il est conseillé d’utiliser cette approche pour résoudre des problèmes complexes ou pour des tâches nécessitant une compréhension approfondie par l’IA. En commençant par des questions simples et en ajoutant des détails au fur et à mesure, l'IA peut fournir des réponses plus précises et complètes.
Exemple de Prompt :
Le métier de Prompt Engineer consiste à concevoir et optimiser des prompts pour les modèles de langage afin d'obtenir des réponses précises et pertinentes. Ce métier n'est pas encore répandu en France mais est destiné à devenir l'un des postes les plus essentiels dans les prochaines années.
C'est une compétence qui permet à tout le monde de maîtriser un panel de choses avec un niveau de code minimal grâce à la maîtrise de l'IA. Comme beaucoup de métiers de la Tech, ce métier est également compatible avec des modes de vie flexibles comme le digital nomadisme, permettant aux professionnels de travailler depuis n'importe où dans le monde.
Il existe plusieurs formations, y compris des bootcamps Chat GPT comme ceux proposés par Jedha, qui permettent de maîtriser le prompt engineering en quelques jours et d'obtenir une certification reconnue. Ces formations couvrent les bases du prompt design, des techniques avancées et des cas pratiques avec ChatGPT.
Il y a encore très peu d'écoles qui enseignent de manière aboutie le prompt engineering. Cependant, certains organismes de formation permettent de maîtriser le prompting. Par exemple, Jedha propose de s'y former en quelques jours avec une certification à la clé. La formation couvre les bases du prompt design, des techniques avancées et des cas pratiques avec ChatGPT, permettant ainsi aux participants d'acquérir une expertise reconnue.
Fournir un contexte et des instructions claires dans un prompt permet à l'IA de comprendre précisément ce qui est attendu, réduisant ainsi les ambiguïtés. Un contexte détaillé oriente le modèle vers des réponses plus pertinentes et de meilleure qualité, car il dispose de repères explicites. Cela optimise l'efficacité en minimisant le besoin de corrections et d'itérations
Les spécialistes du prompting considèrent qu’il y 4 erreurs principales à éviter lorsqu’on rédige des prompts :
