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Ingénierie des prompts

L'ingénierie des prompts signifie, en termes simples, de poser de bonnes questions à l'IA. Un prompt est votre saisie avec votre question ou requête.

L'ingénierie des prompts consiste à concevoir des questions et des instructions ciblées pour aider les modèles d'IA à fournir les réponses appropriées lors des discussions. De meilleurs prompts vous donneront de meilleurs résultats.

Avec les spécifications du modèle choisi, cela détermine la qualité de la réponse.

Éléments d'un prompt (question)​

Pour obtenir de meilleurs résultats, vous devez tenir compte des points suivants :

  • Objectif : que voulez-vous exactement du modèle de langage ?
  • Rôle : quel rôle a le modèle de langage ? (Par ex. 'Analyste marketing', 'Conseiller juridique', 'Chef de projet')
  • Contexte : informations de fond sur la demande (Par ex. objectifs de l'entreprise, détails du projet, informations de marché)
  • Style : quel style voulez-vous adopter ? (Par ex. formel, convaincant, concis)
  • Sortie : quel format voulez-vous ? (Par ex. un rapport, un e-mail, un plan de présentation, un extrait de code)

L'objectif​

Décrire précisément l'objectif de votre question est essentiel et ne peut pas être omis.

Que voulez-vous savoir ?

  • Une question de fait est possible, mais soyez conscient des limitations (par exemple, manque de connaissances actuelles)
  • Comme sur Google, vous n'obtiendrez pas exactement la même réponse si vous posez la question plusieurs fois
  • L'avantage est la fonction "chat" qui vous permet de poser des questions de suivi

Exemple de prompt avec un objectif clair :

Prompt avec uniquement un objectif

Donnez une description des principaux défis liés à la mise en œuvre d'une nouvelle plateforme d'IA dans une entreprise de taille moyenne.

La mise en œuvre d'une nouvelle plateforme d'IA dans une entreprise de taille moyenne présente divers défis. Quelques défis importants sont :

  1. Résistance au changement : Les employés sont habitués aux processus et systèmes existants. Une nouvelle plateforme d'IA nécessite une adaptation et peut susciter de la résistance, surtout si l'impact sur les workflows n'est pas clair.
  2. Qualité et disponibilité des données : Les plateformes d'IA sont fortement dépendantes des données. La collecte, le nettoyage et la structuration des données pour la nouvelle plateforme peuvent être complexes et chronophages.
  3. Intégration avec les systèmes existants : La plateforme d'IA doit souvent être intégrée à d'autres applications d'entreprise (ERP, sources de données, outils BI). Cela peut présenter des défis techniques.
  4. Coûts : Outre les coûts de licence de la plateforme, il y a des coûts pour l'implémentation, la formation, l'infrastructure de données, et potentiellement du personnel spécialisé.
  5. Formation et adoption : Les employés doivent être formés à l'utilisation de la nouvelle plateforme et à l'interprétation de sa sortie. Sans formation et support continus appropriés, le taux d'adoption peut rester bas.
  6. Choix de la plateforme et des cas d'usage : Il existe de nombreuses plateformes et technologies d'IA. Sélectionner une plateforme et définir des cas d'usage pertinents qui correspondent aux besoins spécifiques et aux objectifs stratégiques de l'entreprise est crucial.
  7. Considérations éthiques et conformité : En fonction de l'application de la plateforme d'IA, il peut y avoir des questions éthiques et des exigences de conformité (par ex. GDPR) qui doivent être abordées avec soin.
  8. Gestion de projet : Une implémentation réussie nécessite une gestion de projet rigoureuse, des objectifs clairs et l'implication des parties prenantes de différents départements.

Ajouter un rôle et un contexte​

L'ajout d'un rôle et d'un contexte permet d'obtenir des réponses meilleures et plus spécifiques.

Exemple de la même question mais avec un rôle et un contexte :

Prompt avec objectif, rôle et contexte

En tant que chef de projet responsable de la mise en œuvre d'une nouvelle plateforme d'IA pour l'analyse de données et l'optimisation des processus dans une entreprise de services B2B de 150 employés, donnez une description des principaux défis et des stratégies de mitigation possibles.

En tant que chef de projet pour la mise en œuvre d'une nouvelle plateforme d'IA pour l'analyse de données et l'optimisation des processus dans une entreprise de services B2B de 150 employés, je vois les principaux défis et stratégies de mitigation suivants :

  1. Résistance au changement & Adoption par les utilisateurs:
    • Défi : Les employés, en particulier ceux dont les tâches sont directement impactées, peuvent être réticents à abandonner leurs méthodes de travail familières et à adopter les nouveaux insights de l'IA.
    • Mitigation : Impliquer les utilisateurs clés tôt. Communiquer clairement les avantages (efficacité, meilleure prise de décision, nouveaux insights). Fournir une formation complète, basée sur les rôles, et un support continu. Nommer des "champions de l'IA" dans les départements.
  2. Qualité, gouvernance et migration des données:
    • Défi : L'efficacité de la plateforme d'IA dépend de données de haute qualité, bien gérées. Les données des systèmes existants sont souvent incohérentes, incomplètes ou incorrectes.
    • Mitigation : Commencer par un audit de données approfondi, définir un cadre de gouvernance des données et effectuer un nettoyage des données avant l'intégration/migration. Définir des modèles de données et des flux clairs. Effectuer des tests et valider les données soigneusement.
  3. Intégration avec l'infrastructure IT existante:
    • Défi : Les connexions aux sources de données existantes, ERP, CRM et autres systèmes d'entreprise doivent fonctionner de manière transparente et sécurisée.
    • Mitigation : Identifier tous les besoins d'intégration tôt. Choisir une plateforme d'IA avec des capacités d'API robustes ou des connecteurs standard. Tester les intégrations de manière approfondie.
  4. Portée du projet & Dépassement budgétaire:
    • Défi : De nouveaux souhaits pour des applications d'IA peuvent survenir pendant le projet, élargissant la portée et augmentant les coûts.
    • Mitigation : Définir une portée claire et délimitée avec des cas d'usage spécifiques (MVP - Produit Minimum Viable) pour la première phase. Appliquer un processus de gestion des changements strict. Maintenir une planification de projet et un budget réalistes, incluant une réserve.
  5. Sélection de la technologie et du partenaire d'implémentation appropriés:
    • Défi : Le marché de l'IA est complexe. Un mauvais choix technologique ou un partenaire inexpérimenté peut faire échouer le projet.
    • Mitigation : Effectuer des recherches approfondies sur les technologies d'IA adaptées aux cas d'usage définis. Sélectionner un partenaire avec une expérience démontrée dans votre secteur et avec les technologies choisies. Demander des références.
  6. Manque de connaissances et de compétences en IA au sein de l'organisation:
    • Défi : Il peut ne pas y avoir suffisamment d'expertise interne pour utiliser, maintenir ou développer efficacement la plateforme d'IA.
    • Mitigation : Investir dans la formation et l'éducation. Envisager l'embauche de personnel spécialisé ou travailler étroitement avec le partenaire d'implémentation pour le transfert de connaissances. Créer une culture d'apprentissage continu.
  7. Considérations éthiques et explicabilité (IA explicable):
    • Défi : Les décisions prises ou soutenues par l'IA doivent être transparentes et explicables, surtout si elles impactent les clients ou les employés. Les biais dans les données peuvent conduire à des résultats inéquitables.
    • Mitigation : Établir des lignes directrices éthiques pour l'utilisation de l'IA. Choisir, si possible, des modèles interprétables. Mettre en place des processus pour détecter et atténuer les biais. Assurer une supervision humaine des décisions critiques de l'IA.

En abordant de manière proactive ces défis, nous augmentons les chances d'une mise en œuvre réussie de la plateforme d'IA qui contribue réellement aux objectifs de l'entreprise.

Techniques​

Nous décrivons ci-dessous quelques techniques que vous pouvez utiliser pour des prompts plus avancés.

[Le reste du document reste identique à la version originale en néerlandais]