26 principes clés du prompt engineering

As-tu déjà posé une question à une intelligence artificielle comme ChatGPT ou Claude pour recevoir une réponse vague, hors sujet, ou tout simplement… décevante ?

Tu n’es pas seul.

Tu sais choisir la meilleure intelligence artificielle, mais comment améliorer les réponses que tu obtiens et maximiser l’efficacité de ces outils ?

Ces grands modèles de langage (LLM), malgré leurs capacités impressionnantes, sont très sensibles à la manière dont nous communiquons avec eux. La clé pour transformer une interaction médiocre en une conversation productive et obtenir des résultats exceptionnels réside dans l’ingénierie de prompt (ou prompt engineering). C’est l’art et la science de formuler des instructions (les « prompts ») claires, précises et efficaces pour guider l’IA vers le résultat souhaité. Même si tu sais choisir le bon outil d’IA pour ta tâche, savoir comment lui parler est ce qui fera toute la différence.

Ce guide complet, inspiré notamment par les recherches de Sondos Mahmoud Bsharat, Aidar Myrzakhan, Zhiqiang Shen – Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 que tu peux retrouver ici.

Je te dévoile les 26 techniques spécifiques pour maîtriser l’art du prompt engineering. Prépare-toi à améliorer radicalement la qualité et la pertinence des réponses de l’IA et à exploiter pleinement le potentiel de ces outils révolutionnaires.

Pourquoi optimiser tes Prompts est crucial

Les prompts, qui sont en quelque sorte le langage de programmation des LLM, jouent un rôle clé dans ce processus. Ils te permettent de guider le modèle pour obtenir les résultats que tu souhaites. Un prompt bien conçu peut faire toute la différence entre une réponse médiocre et un résultat exceptionnel.

Un prompt bien conçu est essentiel car il permet de :

• Améliorer la Qualité et la Pertinence : Des instructions claires mènent à des réponses ciblées et utiles.
• Obtenir des Résultats Précis : Adapte la sortie de l’IA exactement à tes besoins spécifiques.
• Exploiter les Capacités Cachées : Débloque des fonctionnalités avancées et des raisonnements complexes.
• Gagner en Efficacité : Réduis le nombre d’itérations nécessaires pour obtenir la bonne réponse.
• Résoudre des Tâches Complexes : Décompose des problèmes en étapes gérables que l’IA peut suivre.

Maîtriser le prompt engineering n’est plus une option, c’est une compétence essentielle pour quiconque souhaite utiliser l’IA de manière productive.

Principes Fondamentaux de Conception de Prompts

Il est important de comprendre les principes fondamentaux qui guident la conception efficace des prompts. Ces principes servent de base pour formuler des instructions qui génèrent des réponses de haute qualité à partir des modèles de langage pré-entraînés :

• Concision et Clarté : Les prompts doivent être concis tout en fournissant suffisamment d’informations spécifiques pour guider le modèle. Évite les informations superflues qui pourraient confondre le modèle ou entraîner des réponses hors sujet.
• Pertinence Contextuelle : Fournis un contexte pertinent qui aide le modèle à comprendre l’arrière-plan et le domaine de la tâche. L’utilisation de mots-clés, de terminologie spécifique au domaine ou de descriptions de situations peut ancrer les réponses du modèle dans le bon contexte.
• Alignement avec la Tâche : Assure-toi que le prompt est étroitement aligné avec la tâche à accomplir. Utilise un langage et une structure qui indiquent clairement la nature de la tâche au modèle.
• Démonstrations d’Exemples : Pour les tâches complexes, inclure des exemples dans le prompt peut montrer le format ou le type de réponse souhaité. C’est particulièrement utile dans les scénarios d’apprentissage « few-shot » ou « zero-shot ».
• Éviter les Biais : Conçois les prompts de manière à minimiser l’activation des biais inhérents au modèle. Utilise un langage neutre et sois attentif aux implications éthiques potentielles, surtout pour les sujets sensibles.
• Prompting Progressif : Pour les tâches nécessitant une séquence d’étapes, structure les prompts pour guider le modèle progressivement. Décompose la tâche en une série de prompts qui s’appuient les uns sur les autres.
• Adaptabilité : Prépare-toi à ajuster les prompts en fonction des performances du modèle et des retours itératifs. Sois prêt à affiner le prompt en fonction des sorties initiales et du comportement du modèle.

En gardant ces principes à l’esprit, tu seras mieux équipé pour concevoir des prompts efficaces qui maximisent les performances des LLM.

26 principes clés du prompt engineering

Les principes se regroupent en cinq catégories, chacune jouant un rôle essentiel pour bien interagir avec les modèles de langage (LLM) et obtenir des réponses optimales :

• Style de contenu et de langage
• Structure et clarté des prompts
• Spécificité et information
• Interaction et engagement de l’utilisateur
• Tâches complexes et codage

Examinons de plus près chacune de ces catégories et découvrons comment elles peuvent transformer tes interactions avec les LLM.

Style de contenu et de langage

• Si tu préfères des réponses concises, inutile d’être poli avec les LLM. Pas besoin d’ajouter des phrases comme « s’il te plaît », « si ça ne te dérange pas », « merci », « j’aimerais », etc. Va droit au but.
• Incorpore les phrases : « Ta tâche est » et « Tu DOIS. »
• Utilise « Tu seras pénalisé » dans les instructions.
• Utilise la phrase « Réponds à une question de manière naturelle et humaine » dans tes prompts.
• Assigne un rôle au modèle de langage.
• Répète un mot ou une phrase spécifique plusieurs fois dans un prompt.
• Pour corriger ou modifier un texte sans changer le style :
  • « Révise chaque paragraphe envoyé. Tu dois uniquement améliorer la grammaire et le vocabulaire tout en conservant le style d’écriture initial. »

Structure et clarté des prompts

• Intègre le public cible dans le prompt, par exemple : « Le public est un expert dans le domaine ».
• Utilise des directives affirmatives comme « fais » et évite le langage négatif comme « ne fais pas ».
• Utilise des mots introducteurs comme « réfléchis étape par étape ».
• Utilise des amorces de sortie, en concluant ton prompt avec le début de la sortie souhaitée.
• Utilise des délimiteurs pour bien séparer les différentes sections de ton prompt (Par exemple ### ou ““”” ou {}).
• Lors de la mise en forme de ton prompt, commence par
  • ###Instruction###,
  • suivi de ###Exemple### ou ###Question###, si pertinent.

Spécificité et Information

• Utilise le prompting basé sur des exemples : le few-shot prompting. Cette méthode permet sur la base d’exemples donnés, une génération par le modèle d’analogies. Tu lui fournis au départ quelques exemples dans ton prompt :

Exemple 1 :
Question : Le soleil est à la lune comme le jour est à…
Réponse : la nuit

Exemple 2 :
Question : Un peintre est à une toile comme un écrivain est à…
Réponse : un livre

Nouvelle question :
Question : Un professeur est à une classe comme un chef est à…
Réponse :

• Lorsque tu as besoin de clarté ou d’une meilleure compréhension d’un sujet, utilise des prompts explicatifs comme :
  • « Explique [sujet spécifique] en termes simples. »
  • « Explique-moi comme si j’avais 11 ans. »
  • « Explique-moi comme si j’étais débutant en [domaine]. »
  • « Écris [essai/texte/paragraphe] en termes simples, comme si tu expliquais à un enfant de 5 ans. »
• Ajoute à ton prompt la phrase suivante : « Assure-toi que ta réponse est impartiale et ne repose pas sur des stéréotypes ».
• Pour écrire un texte qui doit être similaire à un échantillon fourni, inclut les instructions suivantes :
  • « Utilise le même langage que celui du [paragraphe/titre/texte/essai/réponse] fourni ».
• Lorsque tu veux commencer ou continuer un texte avec des mots spécifiques, utilise des amorces :
  • « Je te donne le début [paroles de chanson/histoire/paragraphe/essai…] : [insère les paroles/mots/phrases]. Termine-le en te basant sur les mots fournis. Garde le flux cohérent. »
• Énonce clairement les exigences que le modèle doit suivre pour produire du contenu, sous forme de mots-clés, de règles ou d’instructions.
• Si tu veux tester ta compréhension d’un sujet ou d’une idée, utilise la phrase suivante :
  • « Enseigne-moi le [théorème/sujet/règle] et inclue un test à la fin, mais ne me donne pas les réponses tout de suite. Dis-moi ensuite si j’ai bien répondu. »

Interaction et engagement de l’utilisateur

• Permets au modèle d’obtenir des détails précis en te posant des questions jusqu’à avoir assez d’informations pour fournir la sortie nécessaire
  • par exemple, « À partir de maintenant, je voudrais que tu me poses des questions pour… ».
• Pour un texte détaillé, demande :
  • « Écris un [texte] détaillé sur [sujet], en ajoutant toutes les informations nécessaires. »

Tâches complexes et codage

• Décompose les tâches complexes en prompts plus simples dans une conversation interactive.
• Combine la méthode « Chain-of-Thought » (CoT) avec les prompts few-shot (vu précédemment). Chain-of-Thought (CoT), ou « chaîne de pensée » est une approche qui consiste à guider le modèle de langage à travers une série d’étapes de réflexion logiques pour résoudre un problème ou répondre à une question complexe. Au lieu de demander une réponse directe, on encourage le modèle à « penser à voix haute » et à expliquer son raisonnement étape par étape. Cette technique est particulièrement utile pour :
  • Résoudre des problèmes complexes nécessitant plusieurs étapes de réflexion
  • Obtenir des réponses plus détaillées et mieux argumentées
  • Améliorer la précision et la pertinence des réponses générées
• Pour un prompt de codage complexe impliquant plusieurs fichiers :
  • « À partir de maintenant, chaque fois que tu génères du code qui s’étend sur plus d’un fichier, génère un script [langage de programmation] qui peut être exécuté pour créer les fichiers spécifiés ou modifier les fichiers existants pour insérer le code généré. [ta question] ».

FAQ : Questions fréquentes sur l’ingénierie de prompt

Tu as des questions sur l’art de bien prompter les IA ? Voici les réponses aux interrogations les plus courantes :

Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt (prompt engineering) exactement ?

L’ingénierie de prompt est l’art et la science de créer des instructions (prompts) claires, précises et efficaces pour guider les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Claude ou Llama, afin d’obtenir les réponses les plus pertinentes et utiles possible pour une tâche donnée. Cela inclut le choix des mots, la structure, le contexte, les exemples et même les paramètres techniques du modèle.

Pourquoi est-il si important d’optimiser mes prompts ?

La qualité de la réponse d’une IA dépend directement de la qualité de votre prompt. Optimiser tes prompts te permet d’obtenir des résultats plus précis, plus pertinents, de gagner du temps en évitant les réponses inutiles, d’exploiter tout le potentiel du modèle et de résoudre des tâches plus complexes.

Est-ce que l’ingénierie de prompt est difficile à apprendre ?

Les bases sont accessibles à tous ! Tout le monde peut écrire un prompt. Cependant, maîtriser les techniques avancées et obtenir constamment d’excellents résultats demande de la pratique, de l’expérimentation et une bonne compréhension des principes clés, comme ceux décrits dans cet article. C’est une compétence qui s’affine avec l’expérience.

Quels sont les conseils les plus essentiels pour un débutant en prompt engineering ?

Si vous débutez, concentrez-vous sur ces trois points :

• Clarté et Spécificité : Sois aussi précis que possible sur ce que tu veux.
• Contexte : Donne les informations de fond nécessaires à l’IA.
• Exemples (Few-Shot) : Pour des tâches non triviales, montre à l’IA exactement ce que tu attends avec un ou deux exemples.

Dois-je être poli avec l’IA (ChatGPT, Claude…) dans mes prompts ?

Non, ce n’est généralement pas nécessaire. Les formules de politesse comme « s’il te plaît » ou « merci » n’améliorent pas la performance du modèle. Il est plus efficace d’être direct et clair dans vos instructions.

Ces principes fonctionnent-ils avec tous les modèles d’IA (GPT-4, Claude, Llama…) ?

Oui, les principes fondamentaux du prompt engineering sont largement applicables à la plupart des grands modèles de langage. Cependant, chaque modèle a ses propres nuances et peut réagir légèrement différemment. Il est donc toujours bon d’expérimenter et d’adapter légèrement tes prompts en fonction du modèle spécifique que tu utilises.

Quelle est la différence entre le prompting zero-shot et few-shot ?

Le zero-shot consiste à donner une instruction directe sans aucun exemple. Le few-shot (ou one-shot pour un seul exemple) consiste à inclure un ou plusieurs exemples d’entrée/sortie désirée dans le prompt pour guider le modèle. Le few-shot est généralement plus efficace pour les tâches complexes ou nécessitant un format spécifique.

Qu’est-ce que la ‘Chaîne de Pensée’ (Chain of Thought / CoT) ?

C’est une technique où l’on demande au modèle d’expliciter son raisonnement étape par étape avant de donner la réponse finale (par exemple, en ajoutant « Réfléchis étape par étape »). Cela aide l’IA à mieux structurer sa pensée pour les problèmes complexes et améliore souvent la précision de la réponse finale.

Comment savoir si mon prompt est efficace ?

L’efficacité d’un prompt se mesure à la qualité, la pertinence et la précision de la réponse obtenue par rapport à votre objectif initial. Si tu obtiens systématiquement le type de réponse souhaité, ton prompt est probablement efficace. Le meilleur moyen reste l’expérimentation et l’itération : teste, analyse le résultat, et affine ton prompt si nécessaire.

Faut-il utiliser des prompts longs ou courts ?

Il n’y a pas de règle absolue. La longueur idéale dépend de la complexité de la tâche. Pour une tâche simple, un prompt court et direct suffit. Pour une tâche complexe nécessitant beaucoup de contexte, des instructions détaillées ou des exemples (few-shot), un prompt plus long sera nécessaire et plus efficace. L’important est d’être concis tout en fournissant toute l’information nécessaire.

Conclusion : L’art subtil du prompt engineering

Maîtriser la conception de prompts efficaces est un art subtil qui nécessite de la pratique. Ces 26 principes clés te fournissent une base solide pour améliorer tes interactions avec les grands modèles de langage.

Rappelle-toi que chaque modèle et chaque tâche peuvent nécessiter une approche légèrement différente. N’hésite pas à expérimenter et à ajuster tes prompts en fonction des résultats obtenus.

En appliquant ces principes, tu seras en mesure d’obtenir des réponses plus précises, plus pertinentes et mieux adaptées à tes besoins spécifiques. Tu exploitera ainsi pleinement le potentiel des LLM pour résoudre des tâches complexes et générer du contenu de haute qualité.

Le prompt engineering est un domaine en constante évolution. De nouvelles techniques émergent régulièrement à mesure que notre compréhension des LLM s’approfondit. Reste curieux, continue d’apprendre et d’affiner tes compétences.

Avec de la pratique et de la créativité, tu deviendras un véritable expert dans l’art de communiquer efficacement avec les intelligences artificielles les plus avancées. C’est une compétence précieuse qui t’ouvrira de nombreuses possibilités dans le monde en pleine mutation de l’IA et du traitement du langage naturel.

 

16

Partages

16