Vous avez vu sur Linkedin ou Twitter des posts qui parlent de prompts magiques, permettant des résultats magiques avec Chat GPT.
Des résultats à rendre millionnaire.
A vous couvrir d’or comme Numérobis par Cléopâtre.
Bref…vous vous êtes inscrits à la newsletter.
Puis vous avez essayé ce super-mega-prompt-de-la-mort-qui-tue.
Et vous avez été déçu…
C’est normal.
Hormis les 6 conseils de prompt engineering que je vais vous partager dans les minutes qui suivent, voici le secret ultime…
LA PRATIQUE.
Pour mettre toutes les chances de votre côté – à l’heure où l’IA générative s’impose dans nos vies professionnelles – voici les 6 conseils pour bien parler à la machine.
Après les avoir lus, vous aurez TOUT ce dont vous avez besoin.
Il ne vous restera qu’à pratiquer.
Pourquoi ne devriez-vous pas prendre le prompting trop au sérieux…
Selon Ethan Mollick, vous ne devriez pas prendre le prompting au sérieux, pour 3 raisons :
Raison 1 : Être “bon en prompt” ne vous donnera qu’un avantage temporaire.
Les IA comme Bing AI ou GPT-4 sont forts pour déterminer votre intention.
Si vous voulez que l’IA vous aide dans votre objectif, demandez-lui simplement comment faire.
D’ailleurs, parenthèse…
“Si j’avais le temps, je répondrai bien à ces questions pour avancer sur mon side business.”
Pas vous ?
Raison 2 : La plupart des conseils de prompts sont plus de l’ordre du rituel magique que de conseils utiles et répétables.
Des prompts incluent des phrases comme “Agis comme la personne la plus intelligente de tous les temps”.
Les influenceurs Chat GPT disent que ça change TOUT.
Or il s’avère que – dans bien des cas – ça ne change rien.
Certaines formulations sont évidemment utiles, mais ce n’est pas la majorité.
Voici un exemple :
Je trouve que l’écrivain “normal” est meilleur que l’écrivain de génie.
Pas si utile de rajouter des superlatifs, vous ne croyez pas ?
Faites vos propres tests pour vous en convaincre.
Ce monde est encore expérimental.
Raison 3 : La meilleure façon d’utiliser les IA n’est pas de créer le prompt parfait, mais d’utiliser ces systèmes de manière interactive.
Posez une question à l’IA.
Réagissez.
Demandez-lui de modifier la réponse.
L’idée est de travailler avec l’IA dans une conversation à plusieurs étapes au lieu d’utiliser 1 seul prompt qui donnera la réponse idéale d’un seul coup.
“Plus vous expérimentez, plus vous aurez des résultats.
Utilisez simplement l’IA beaucoup, et cela fera une grande différence”
Ceci étant dit, il y a des conseils de prompts engineering qui font la différence.
En voici 6 (le dernier est le plus important).
Conseil de prompt engineering 1 : Programmez avec les mots : les chaîne de pensée
Un LLM est un modèle de langage.
Derrière ces mots qui apparaissent comme par magie derrière dans le chatbot, il y a une machine qui prédit des mots.
Elle comprend des instructions logiques.
Le premier conseil est de programmer avec les mots.
Donnez des instructions logiques à l’IA, et elle va les suivre (en général).
En ce moment même – dans les plus grands laboratoires de recherche – des scientifiques mènent des expérimentations pour comprendre comment bien parler à un modèle de langage afin d’avoir les meilleures réponses possibles.
L’une des approches qui semblent se démarquer s’appelle la chaîne de pensée. L’idée est de montrer à l’IA comment raisonner avant de lui donner une requête.
Il y a deux jours, j’ai lu les documents officiels d’Open AI qui montrent un exemple de la chaîne de pensée.
| Proposez trois noms pour un animal qui est un super-héros. Animaux : chatNoms : Capitaine Sharpclaw, Agent Fluffball, The Incredible FelineAnimaux : ChienNoms : Ruff le Protecteur, Wonder Canine, Sir Barks-a-LotAnimaux : ChevalDes noms: |
Open AI précise que l’ajout d’exemples de réponses attendues permet de fournir des noms de chevaux plus proches que ce que nous recherchons.
Vous pouvez donc guider l’IA avec des exemples ou des structures de réponses attendues.
Je vais vous donner un autre exemple du site Learn Prompting :
| Twitter est une plateforme de médias sociaux où les utilisateurs peuvent publier de courts messages appelés « tweets ». Les tweets peuvent être positifs ou négatifs, et nous aimerions être en mesure de classer les tweets comme positifs ou négatifs. Voici quelques exemples de tweets positifs et négatifs. Assurez-vous de classifier correctement le dernier tweet. Q: Tweet : « Quelle belle journée ! »Ce tweet est-il positif ou négatif ? R: positif Q: Tweet : « Je déteste cette classe »Ce tweet est-il positif ou négatif ? R: négatif Q: Tweet : « J’adore les poches sur les jeans » R: |
Ensuite, vous pouvez utiliser la mémoire de GPT pour donner davantage de tweets.
Enfin, le dernier exemple donné par Ethan Mollick :
“ChatGPT est généralement très mauvais pour créer des énigmes et des scénarios intéressants à résoudre, rendant les choses trop faciles ou impossibles. Mais si nous sommes explicites et l’aidons à raisonner étape par étape sur ce que nous voulons, les résultats sont bien meilleurs :”
| Vous êtes un maître du jeu. Votre travail consiste à proposer des défis intéressants à résoudre pour le joueur. Décrivez un scénario fantastique difficile et permettez-moi de le résoudre de manière intéressante. Vous utiliserez le format suivant pour vous aider à créer une série de réponses. Chaîne de pensée : [Étape 1] : Décidez du scénario, en le rendant original et vivant et non de la fantaisie standard. Le scénario peut impliquer un combat, un piège ou une énigme. Le scénario ne doit pas comporter d’énigmes ni d’éléments. Assurez-vous qu’il existe une solution au scénario. Faire en sorte que la solution nécessite une réflexion intelligente. Inclure la solution entre crochets [] [Étape 2] : Décidez de la scène. Assurez-vous que le joueur a la possibilité de résoudre le scénario en fonction des descriptions. Assurez-vous que la solution n’est pas claire, mais nécessite un raisonnement intelligent basé sur la scène. Assurez-vous qu’il existe des fausses solutions très différentes qui semblent plausibles. Incluez la vraie solution détaillée et décrivez les fausses solutions, ainsi que la façon dont le joueur trouverait la vraie solution entre crochets [] [Étape 3] : Décrivez le scénario et la scène, de manière vivante et originale. Assurez-vous qu’il y a des indices sur la solution et de faux indices crédibles, mais très différents, sur la mauvaise réponse dans la description. Ne décrivez pas directement la solution ou le problème. Ne décrivez pas comment résoudre le problème dans cette étape. Ne décrivez pas les faux indices comme faux. Commencez par vous présenter et suivez chaque étape dans l’ordre. |
L’exemple d’Ethan Mollick n’est pas applicable dans le business.
Mais servez-vous de sa logique pour “programmer” l’IA pour atteindre des résultats utiles en vous.
Vous pouvez lire mon guide pour utiliser l’IA pour les bonnes tâches.
Conseil 2 : Soyez créatif
Rappelez-vous, l’IA prédit les mots les plus probables en fonction de ce vous lui demandez.
Ainsi, pour avoir des résultats plus originaux, vous devez vous même être créatif.
Pour mon defi 30 minutes avec Galactiscène, j’ai demandé à l’IA de créer un concept de jeu de plateau mêlant Catane, l’espace et l’improvisation théâtrale.
Peu de personnes ont ces 3 passions en commun.
La réponse de l’IA sera donc plus originale.
Conseil 3 : Faites mémoriser votre travail à la machine puis tirer les fils de la conversation
Une des limites de Chat GPT est l’hallucination.
Chat GPT crée des faits qui ont l’apparence du vrai alors qu’ils sont tout à fait faux.
Nourrir Chat GPT avec vos données / documents permet de réduire les hallucinations car vous guidez l’IA en lui donnant les données sur lesquelles elle doit se baser.
Une des façons simples de faire :
Étape 1 : Faites mémoriser à l’IA toutes les parties de votre document.
Etape 2 : Posez lui des questions sur ce documents (résumer, post sur les réseaux sociaux…)
Conseil 4 : Servez-vous de l’IA pour coder et demandez-lui de vous expliquer le code.
Si vous ne savez pas coder, alors maintenant vous pouvez.
GPT-4 peut vous coder un programme Python complet et vous expliquer comment l’éxécuter.
J’ai réussi à faire un tutoriel de Chat Bot 100% avec GPT-4, alors que je ne comprenais rien au code.
Grâce à GPT-4, j’ai appris à utiliser Nano, le Terminal sur Mac, React, NodeJs, des outils et des langages informatiques que je ne comprenais pas.
Quand j’étais bloqué, je copiais et collais le code d’erreur et GPT-4 m’expliquer l’erreur.
Puis l’IA me disait comment la résoudre.
Conseil 5 : Utilisez des formulations comme “donne moi un exemple de ___”
Parfois, l’IA (surtout Bing AI) refuse de faire quelque chose pour vous.
Par exemple, les tâches créatives comme un livre.
Vous pouvez contourner ça en lui demandant un “exemple de “
Ex : Fournis moi un exemple d’introduction pour le livre fictif ____
Cela vous permettra d’avoir des résultats.
Et maintenant, le conseil le plus important :
Conseil 6 – Donner à Chat GPT du contexte et des contraintes
Je le rappelle encore pour que ça rentre :
Les modèles de langage (LLM) comme Chat GPT fonctionnent en prédisant le mot suivant (précisément un token).
C’est comme une fonction sophistiquée d’auto remplissage (comme votre téléphone qui vous suggère des mots dans les messages whatsapp ou les SMS).
Vous entrez du texte en tant que prompt et Chat GPT renverra une réponse de texte qui tentera de correspondre aux instructions ou au contexte que vous lui avez donnés.
Comme le système remplit avec le mot le plus probable qui suit en fonction des textes qu’il a ingéré lors de l’apprentissage, les résultats seront génériques.
Pour remédier à cela, il faut ajouter du contexte et des contraintes (les plus précises et spécifiques)
Une manière de le faire est de dire au système “Qui” il est, car cela lui donne une perspective.
Regardez par exemple comment les résultats diffèrent pour ces deux exemples :
- Agis comme un entrepreneur de la sillicon valley
- Agis comme un professeur de comédie musicale improvisée.
Attention cependant à ne pas tomber dans cet écueil : d’après Ethan Mollick, le fait de dire “Agis comme Xavier Niel” ne va pas produire de meilleurs résultats business mais ça donne un ton et une perspective.
Pour les contraintes, vous pouvez ajouter des instructions comme :
- Le style d’écriture “Écris dans le style d’un journaliste de Libération”
- Le ton “Ecris avec un ton enthousiaste”.
- Evite les répétitions
- Fait en sorte que ta réponse soit accessible à un collégien, explique moi comme si j’avais 5 ans
Si nous récapitulons, suivez les conseils suivants :
- Conseil 1 : Programmez avec les mots : les chaîne de pensée
- Conseil 2 : Soyez créatif
- Conseil 3 : Faites mémoriser votre travail à la machine puis tirer les fils de la conversation
- Conseil 4 : Servez-vous de l’IA pour coder et demandez-lui de vous expliquer le code.
- Conseil 5 : Fournis moi un exemple
- Conseil 6 – Donner à Chat GPT du contexte et des contraintes
Ensuite :
Conseils prompt engineering : Passez à la pratique
Le prompt engineering est un domaine expérimental.
Tous ceux qui vous diront qu’il existe des techniques magiques vous mentent ou se trompent.
Vous avez maintenant toutes les règles pour bien parler à la machine.
Vous pouvez aussi écouter mon podcast avec Flavie qui explique ces règles différemment.
Je vous recommande aussi de lire cet article qui explique comment utiliser l’IA pour les bonnes tâches.
Mais n’oubliez pas : PRA-TI-QUEZ !
Je vous remercie de m’avoir lu jusqu’au bout,
Si cet article vous a aidé, dites moi comment sur Linkedin.
A très vite,
Jean-Baptiste.
