L'avènement de l'intelligence artificielle générative (IA) a inauguré une ère où les machines sont désormais capables de produire des résultats très proches de la création humaine, qu'il s'agisse de texte, d'images, de code, etc. Bien qu'il s'agisse d'une capacité transformatrice en soi, son succès repose sur un aspect fondamental : l'efficacité de la communication entre nous et les modèles d'IA. Autrement dit, l'efficacité d'un ensemble d'instructions déterminera la qualité de la réponse du modèle d'IA.

Que sont les invites d’IA ?

L'ensemble des instructions que nous entrons dans un modèle d'IA, ou un grand modèle de langage (LLM), dans l'espoir d'obtenir le résultat souhaité est ce que nous connaissons tous sous le nom d'invite d'IA (ou simplement, invite) et constitue un élément essentiel de l'ingénierie des invites. Ecojustice Selon Fortune Business Insights, la taille du marché mondial de l'IA devrait passer de 294.16 milliards USD en 2025 à 1,771.62 2032 milliards USD d'ici XNUMX, une part importante de cette croissance étant tirée par les applications d'IA génératives où l'ingénierie rapide joue un rôle essentiel.

Cependant, nous sommes tous confrontés à des situations où nous avons l’impression que le résultat généré par un outil d'IA générative (gen AI), tel que ChatGPT d'Open AI ou Gemini de Google, est loin de ce qui était nécessaire, ou du moins attendu.

C'est alors une bonne idée de prendre du recul et de relire une deuxième fois (ou une troisième, une quatrième, voire une cinquième fois si nécessaire) la question initiale. Elle manque peut-être de précision, de contexte, voire d'informations clés qui auraient pu justifier la réponse.

La puissance des invites de l'IA

Pendant trop longtemps, le discours sur l'IA a été dominé par des algorithmes complexes et un codage complexe. En réalité, exploiter pleinement les modèles d'IA génératifs ne nécessite pas un doctorat en informatique. Il suffit de savoir formuler des messages clairs, précis et bien structurés, car ces modèles d'IA s'appuient sur l'apprentissage automatique et le traitement automatique du langage naturel (TALN). C'est une compétence si extraordinaire qu'elle a donné naissance à un domaine spécialisé appelé ingénierie rapide.

A étude récente Il a été démontré que l'application de techniques spécifiques d'ingénierie des invites entraînait une amélioration moyenne de 11.46 % par rapport aux requêtes non modifiées. Cela démontre clairement que même des améliorations subtiles dans la conception des invites peuvent entraîner des gains de performance substantiels.

Nous avons tous entendu parler de l'IA utilisée comme assistant intelligent, mais peu d'entre nous prêtent attention au fait que cela intelligente l'assistant n'est intelligent que tant qu'il continue à recevoir groupe de neurones Commandes (invites). Sans elles, nous transmettons à un outil puissant une requête vague en espérant le meilleur. Et comme le dit le vieil adage, à quoi bon ?

Une autre document de recherche L'ingénierie des invites a montré que les grands modèles de langage, lorsqu'ils sont équipés d'invites bien conçues, peuvent égaler les capacités d'ingénierie des invites au niveau humain, obtenant des performances comparables dans diverses tâches.

L'intérêt de l'IA basée sur les invites réside dans son accessibilité. Apprendre à rédiger des invites efficaces ne nécessite aucune formation particulière, et les personnes occupant différents postes au sein d'une organisation devraient en tirer parti. Par exemple :

• Les équipes marketing peuvent utiliser des invites pour générer des textes publicitaires convaincants
• Les équipes commerciales peuvent les exploiter pour personnaliser la communication avec les clients
• Les équipes opérationnelles peuvent les utiliser pour analyser les données et optimiser les processus. 

Qu’est-ce qui fait exactement une excellente invite d’IA ?

Il est important de garder à l'esprit que si les organisations peuvent déléguer de nombreuses tâches quotidiennes à l'IA, leur véritable avantage concurrentiel réside dans la qualité de leur pilotage. Prenons par exemple l'invite suivante fournie à ChatGPT :

À première vue, cette invite semble simple et pose des bases solides. Elle demande à l'IA de générer un e-mail marketing à la fois persuasif et informatif, mettant l'accent sur les fonctionnalités clés du produit et proposant un appel à l'action.

Voici la sortie:

Cependant, à la lecture de l'e-mail généré, il est évident qu'il est générique, manque de résonance émotionnelle et laisse passer des opportunités de persuasion stratégique. Il n'est pas surprenant que le message soit en cause, car :

• L'invite n'indique pas à l'IA de créer un ligne d'objet accrocheuse, laissant au hasard le soin de déterminer si l'ouverture de l'e-mail sera suffisamment engageante
• Aucune mention de le nom du produit quoi que ce soit
• Bien que l’invite identifie les « professionnels occupés » comme public cible, elle n’oriente pas l’IA vers reconnaître leurs défis ou frustrations spécifiques
• Sans orientation à inclure témoignages de clients, histoires de réussite ou récompenses du secteur, la réponse de l'IA manque de crédibilité et d'éléments de renforcement de la confiance
• Bien que l'invite d'origine demande un e-mail marketing, elle ne précise pas comment le contenu doit être structuré pour impact maximal
• L'invite demande un « appel à l'action percutant », mais ne précise pas ce qui le rend percutant. Un appel à l'action qui manque une offre limitée dans le temps ou une incitation est peu susceptible d'inciter le lecteur à agir immédiatement

Maintenant, essayons avec une invite modifiée :

Nous voyons ici une invite plus détaillée, entrant dans les détails de la demande.

Voici la sortie:

Les améliorations sont immédiatement perceptibles : l'e-mail est désormais plus engageant, structuré et persuasif. Une fois encore, le message d'incitation joue un rôle essentiel :

• l'invite demande explicitement une ligne d'objet, en veillant à ce que l'e-mail démarre fort et capte immédiatement l'attention
• Le produit s'appelle (SmartNest), ce qui ajoute une image de marque, de la crédibilité et un sentiment de familiarité au message
• Il dirige l'IA vers reconnaître les défis du public, rendant l'e-mail plus pertinent et persuasif
• Il ordonne à l'IA de inclure un témoignage client et une reconnaissance du secteur, en ajoutant des éléments de confiance qui renforcent la crédibilité
• Le formatage est spécifié (paragraphes concis, puces si nécessaire), garantissant la lisibilité et rendant l'e-mail plus facile à parcourir
• L'appel à l'action est affiné, avec un élément sensible au temps qui crée l'urgence et encourage une action immédiate

Conseils pour rédiger des invites d'IA efficaces

Le point essentiel à retenir ici est qu’une invite d’IA solide est celle qui : 

• Contient des instructions claires, spécifiques et détaillées
• Fournit le contexte et les détails de base requis
• A un flux logique et demande la structure de réponse requise
• Attribue un rôle pertinent (par exemple, « supposons que vous êtes un expert en intégration de données »)
• Fournit des informations sur le ton et le style à adopter
• Ce n'est pas inutilement complexe
• N'implique pas une chaîne de tâches multiples et compliquées
• Réduit le nombre d'itérations (aller-retour)

En bref, il guide l’IA en décrivant exactement ce qui doit être inclus afin que le résultat soit aussi proche que possible de l’objectif visé.

Agents IA : combler le fossé entre les invites de l'IA et les performances

Étant donné la montée de agents d'IA autonomes et leur application dans divers contextes, il est important de reconnaître que leur efficacité est directement influencée par la précision et la clarté des informations (invites) qui leur sont fournies. Cela s'explique principalement par le fait que les agents d'IA, quelle que soit leur autonomie, ont besoin que nous leur fixions des objectifs à atteindre en notre nom.

Agents d'IA Analyser le langage naturel et exécuter les tâches décrites dans l'invite système, y compris les instructions principales, les directives et le contexte qui régissent les réponses de l'agent. C'est pourquoi il est si important que les invites de l'IA soient précises et bien structurées.

Il est également important de garder à l'esprit que la clarté d'une invite est directement liée à la rapidité et à la précision de la réponse d'un agent IA. Une invite bien conçue réduit les allers-retours inutiles pour obtenir des précisions, ce qui permet des performances plus rapides et plus précises, qu'il s'agisse d'analyser des données, d'optimiser les processus ou de faciliter les interactions avec les clients.

Une invite bien articulée peut inciter un agent IA à :

• Discerner des modèles subtils dans des ensembles de données complexes
• Générer des solutions créatives dans des environnements concurrentiels
• Gérer des projets multiformes en mettant l'accent sur l'efficacité
• S'adapter à des scénarios en évolution avec une intervention minimale

Redéfinir l'interaction de l'IA grâce à une ingénierie rapide et efficace

À mesure que les LLM deviennent plus sophistiqués, la qualité de leurs résultats est de plus en plus déterminée par la façon dont nous structurons nos sujets.

Pour les organisations, l'ingénierie des prompts ne se limite pas à affiner les requêtes ; elle consiste également à concevoir une approche systématique pour extraire les réponses les plus précises, contextuellement pertinentes et à forte valeur ajoutée. Plutôt que de traiter les prompts comme des requêtes isolées, les organisations doivent développer une « capacité d'ingénierie des prompts » interne qui s'intègre aux flux de travail numériques et aux processus décisionnels existants.

Pour ce faire, les organisations doivent :

Créer des centres de connaissances centralisés pour les invites et les meilleures pratiques de l'IA

L'une des premières actions à entreprendre est de développer des référentiels internes où les invites efficaces, classées par cas d'utilisation et par fonction, sont documentées et facilement accessibles. Ce processus doit être accompagné d'un document régulièrement mis à jour décrivant les meilleures pratiques de construction d'invites, incluant des directives sur la clarté, la mise en contexte, les formats souhaités et les techniques permettant d'atténuer les biais. L'objectif est d'assurer la cohérence et d'éviter que les équipes ne résolvent systématiquement les mêmes problèmes d'invite de manière isolée.

Créer une équipe de collaboration croisée

Une ingénierie rapide optimale nécessite un mélange de compréhension technique et de connaissances spécifiques au domaine, ce qui signifie que les scientifiques des données, les experts en la matière et les utilisateurs finaux devront se réunir pour co-concevoir des solutions à la fois techniquement solides et alignées sur les objectifs commerciaux.

Simplifiez la création d'invites d'IA pour les utilisateurs professionnels

Les personnes ayant une expérience directe des données et des enjeux métier sont celles qui comprennent le mieux les résultats souhaités. L'organisation doit donc mettre en œuvre des outils intuitifs et des interfaces visuelles permettant aux utilisateurs non techniques de concevoir et d'affiner facilement les invites sans avoir à écrire de code complexe.

Intégrer l'ingénierie rapide dans l'infrastructure technologique existante

Plutôt que de traiter l’ingénierie rapide comme une tâche distincte, les organisations devraient tirer parti d’outils et de plateformes unifiés pour faciliter une ingénierie transparente. intégration avec diverses sources de données d'entrepriseL’objectif ici est de permettre la création d’invites riches en contexte qui utilisent les informations commerciales les plus récentes et fournissent des informations toujours plus fiables.

Démocratiser l'ingénierie rapide et donner aux équipes les moyens d'expérimenter et de s'améliorer

Un environnement permettant aux équipes de créer et de tester rapidement différentes versions de leurs outils est essentiel à l'amélioration continue. Les organisations doivent donc permettre à un plus large éventail d'employés, tous services confondus, d'interagir efficacement avec les LLM et de créer des solutions d'IA adaptées à leurs besoins spécifiques.

Ce que signifie une ingénierie rapide efficace pour les entreprises

Alors, quel est l'impact de l'ingénierie rapide sur les autres entreprises ? Pour commencer, l'IA n'est plus seulement un outil back-end pour les data scientists. Elle est devenue un moteur essentiel d'efficacité pour les entreprises, et les organisations qui considèrent l'ingénierie rapide comme une discipline stratégique plutôt que comme une compétence ponctuelle en tirent de réels avantages.

• Les équipes de département capables de créer des invites bien articulées seront en mesure de créer des agents d'IA efficaces pour leurs cas d'utilisation spécifiques sans être bloquées par des contraintes techniques.
• L'ingénierie rapide stratégique permet aux organisations d'adapter l'IA à leurs besoins commerciaux spécifiques, qu'il s'agisse d'automatiser le support client ou d'analyser des données complexes.
• Les invites optimisées conduisent à des résultats plus rapides et plus pertinents, réduisant ainsi le besoin de corrections manuelles ou d'itérations multiples.
• Les entreprises qui maîtrisent les interactions avec l’IA obtiennent un avantage certain sur leurs concurrents qui l’utilisent avec une approche d’essais et d’erreurs.
• Grâce aux meilleures pratiques standardisées, les équipes peuvent étendre les implémentations d’IA à tous les départements sans réinventer la roue pour chaque cas d’utilisation.

L’IA dépassera-t-elle un jour le besoin de bonnes invites ?

Il est certain que l'IA devient de plus en plus intelligente. Les progrès constants des masters de maîtrise et les interfaces perfectionnées rendent l'interaction avec l'IA toujours plus intuitive pour tous. Mais cela signifie-t-il que nous atteindrons un point où les instructions n'auront plus d'importance ?

La réponse courte : pas tout à fait.

Réponse longue : même si les systèmes d’IA deviennent plus sensibles au contexte et capables de mieux comprendre le langage naturel, ils dépendent toujours d’entrées structurées pour produire des réponses pertinentes et de qualité. La raison sous-jacente est simple : l’IA ne « pense » pas comme nous. Ainsi, sans orientation claire, elle peut mal interpréter l’intention, passer à côté de nuances essentielles ou se contenter de réponses génériques et de faible valeur, comme nous l’avons déjà vu dans les exemples ci-dessus.

Si les futurs modèles d'IA réduiront la courbe d'apprentissage des utilisateurs en fluidifiant les interactions, ils ne supprimeront pas la nécessité d'invites bien conçues. En réalité, la maîtrise des invites deviendra encore plus précieuse à mesure que l'IA prendra en charge des tâches plus complexes.

Et n'oublions pas que comprendre les limites de l'IA constitue également un avantage concurrentiel. L'IA pouvant halluciner, mal interpréter un langage ambigu ou induire en erreur en cas de réponses erronées, les utilisateurs qui identifient ces pièges et élaborent des solutions pour les contourner obtiendront toujours des résultats plus fiables que ceux qui supposent l'IA sans faille.

Conclusion : le véritable pouvoir de l’IA réside dans l’utilisateur, pas dans le modèle

L'idée reçue la plus répandue concernant l'IA est qu'il s'agit d'une entité totalement autonome et omnisciente. En réalité, la puissance de l'IA dépend de celle de la personne qui l'utilise. C'est pourquoi développer une compréhension rapide devient rapidement une compétence essentielle, non seulement pour les ingénieurs en IA, mais aussi pour les chefs d'entreprise, les spécialistes du marketing, les analystes et les créatifs.

Avec des plateformes de données modernes intégrant des agents d'IA, comme Astera, la capacité à créer une bonne invite deviendra aussi essentielle que l'écriture d'un code efficace.

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