La rédactique est la discipline qui consiste à concevoir et à affiner les invites pour orienter efficacement les modèles d’IA, en particulier les grands modèles de langage, afin d’obtenir des résultats précis et pertinents. Il s’agit de techniques telles que l’apprentissage sans exemple et l’apprentissage avec peu d’exemples, les stratégies de requêtes de décomposition en étapes et l’intégration contextuelle.
La vérité toute simple, c’est que même l’IA la plus avancée ne fonctionnera pas comme prévu si elle n’est pas accompagnée d’une invite efficace. La rédactique a été développée pour contrer ce danger, pour veiller à ce que les utilisateurs soient en mesure de fournir des instructions claires et pertinentes conçues pour donner aux programmes d’IA les orientations sans ambiguïté dont ils ont besoin. Cette approche comporte certains avantages :
- Contrôle accru pour les développeurs
En élaborant des invites détaillées, les développeurs peuvent dicter plus précisément le comportement des systèmes d’IA, ce qui mène à des résultats plus prévisibles et mieux ciblés. - Expérience utilisateur améliorée
Des invites bien conçues mènent à des réponses alimentées par l’IA plus précises et plus pertinentes, ce qui améliore l’expérience de l’utilisateur en fournissant des réponses plus rapides qui contiennent également des renseignements et des aperçus exploitables. - Flexibilité accrue
Une rédactique efficace permet d’adapter le même modèle d’IA à un large éventail de tâches et d’applications, de la simple récupération de données à la résolution de problèmes complexes. - Effort post-génération minimal
Grâce à une conception stratégique des invites, l’IA peut produire des extrants de grande qualité dès la première tentative, afin de réduire le besoin de correctifs ou d’ajustements constants.
La rédactique est déjà appliquée dans un large éventail de secteurs, révolutionnant la façon dont les entreprises interagissent avec les technologies intelligentes pour résoudre des problèmes complexes. Exemples de cas d’utilisation clés qui illustrent l’incidence notable de la rédactique sur les activités :
Les développeurs utilisent la rédactique pour simplifier les processus de codage et déboguer les logiciels. En structurant les invites pour générer ou réviser le code, les développeurs peuvent repérer les erreurs rapidement et optimiser les efforts de codage, ce qui réduit considérablement le délai de développement tout en améliorant la qualité du code.
En cybersécurité, la rédactique joue un rôle central dans l’automatisation de la détection des menaces et des interventions. Les modèles d’IA peuvent être poussés à analyser les modèles de données et à repérer les menaces, afin d’améliorer les protocoles de sécurité sans qu’il soit constamment nécessaire d’exercer une surveillance humaine.
Les diagnostics alimentés par l’IA sont améliorés grâce à une rédactique adéquate, ce qui permet des interprétations plus précises des données des patients. Cela permet d’obtenir des diagnostics plus rapides et plus précis et des plans de traitement personnalisés.
Les robots conversationnels alimentés par l’IA sont de plus en plus courants dans le secteur du service à la clientèle; ils offrent un soutien immédiat et précis tout en libérant des agents humains pour qu’ils se concentrent sur des problèmes plus complexes. Grâce à la rédactique, ces robots peuvent comprendre les demandes des clients et y répondre efficacement, en fournissant une assistance opportune, pertinente et fiable.
Dans les domaines de la création (comme la conception et la création de contenu), l’IA peut aider à générer des idées et des concepts distincts de ceux qui sont déjà disponibles. Grâce à une invite bien conçue, l’IA peut exploiter la créativité à grande échelle en aidant à concevoir des campagnes, à rédiger du contenu ou même à proposer de nouvelles idées de produits.
La rédactique permet à l’IA d’agir comme expert dans des domaines précis en fournissant des renseignements détaillés et contextuels. Elle peut servir à la formation, à la conformité ou comme outil d’aide à la décision dans des domaines aussi variés que le droit, la finance et l’éducation.
Les modèles d’IA peuvent faciliter les processus décisionnels en évaluant de multiples scénarios et résultats. Grâce à la rédactique, ces modèles fournissent des recommandations raisonnées et fondées sur des données probantes qui aident les décideurs humains.
Les entreprises comptent sur la rédactique pour aider les modèles d’IA à analyser des ensembles de données volumineux et à fournir des aperçus détaillés en temps réel ou à prévoir les tendances. C’est essentiel pour la planification stratégique et l’analyse des marchés, domaines dans lesquels il est crucial de comprendre les modèles de données complexes.
Au-delà du codage, la rédactique permet d’optimiser diverses tâches de génie logiciel, de la collecte des besoins à la mise à l’essai des systèmes, en veillant à ce que les produits logiciels répondent aux normes et aux fonctionnalités souhaitées.
En ce qui concerne le cycle de vie du développement de logiciels, la rédactique fournit une aide à la rédaction de nouveaux codes et au débogage des codes existants, deux activités essentielles au maintien de la santé et de l’efficacité des applications logicielles.
La rédactique englobe un éventail de techniques conçues pour optimiser l’interaction entre les humains et les modèles d’IA. La complexité et l’application de ces méthodologies varient considérablement :
Cette technique consiste à présenter au modèle une tâche ou une question sans entraînement particulier préalable sur le sujet. Elle repose sur la compréhension générale du modèle et sur sa capacité à déduire en fonction de ses données d’entraînement. L’invite par apprentissage sans exemple est largement utilisée en raison de sa simplicité et de son large champ d’application.
Les invites par apprentissage avec peu d’exemples améliorent l’apprentissage sans exemple en fournissant à l’IA quelques exemples ou « coups » qui orientent le modèle sur le format d’extrant souhaité ou le type de raisonnement requis. Grâce à cette méthode, l’IA est en mesure d’exécuter de meilleures déductions, en particulier lorsque les scénarios sont plus complexes.
La requête de décomposition en étapes consiste à décomposer une invite en une séquence d’étapes plus simples et logiques, ce qui amène l’IA à traiter l’information d’une manière qui imite le raisonnement humain. Cette technique convient bien aux tâches complexes de résolution de problèmes.
Prolongement de la méthode de la requête de décomposition en étapes, cette méthode permet à l’IA d’explorer différentes branches du raisonnement avant de consolider un seul extrant. Elle est utile pour les scénarios où plusieurs solutions ou perspectives plausibles doivent être envisagées.
Dans ce cas, l’extrant initial de l’IA est affiné au moyen de séries successives d’invites, chacune visant à améliorer certains aspects de la réponse. Cette méthode est essentielle pour obtenir des extrants de grande qualité dans le cadre de tâches exigeant de la précision.
Grâce à la rétroaction en temps réel dans le cadre du processus opérationnel de l’IA, les boucles de rétroaction permettent au modèle d’ajuster ses extrants en fonction des intrants continus, ce qui améliore le processus d’apprentissage et d’adaptation au fil du temps.
Cette méthode consiste à séquencer plusieurs invites, chaque invite subséquente s’appuyant sur l’extrant de la précédente. L’enchaînement de requêtes est particulièrement utile dans les tâches en plusieurs étapes où chaque étape est liée à une seule action complexe.
En attribuant à l’IA une personnalité ou un rôle précis (comme un scientifique des données, un agent de soutien ou un fournisseur de soins de santé), cette technique oriente le style et le contenu de ses réponses. Elle est particulièrement efficace dans les applications interactives comme les robots conversationnels, où il est essentiel de maintenir la cohérence du personnage.
Dérivée de la méthode d’enseignement socratique, cette technique consiste à orienter l’IA pour répondre à une série de questions qui extraient progressivement des données plus détaillées et plus précises, en affinant son processus de raisonnement.
Cette technique avancée utilise des invites multiples et variées pour remettre en question les capacités de raisonnement de l’IA, en sélectionnant le meilleur extrant en fonction de la profondeur et de la complexité des réponses générées.
La rédactique est extrêmement pertinente dans le domaine de l’IA générative en raison de son rôle dans l’affinement et l’orientation des extrants des modèles d’IA générative (à la fois dans le développement de nouveaux outils fondés sur l’IA et dans l’amélioration des fonctionnalités des modèles existants). En peaufinant les modèles de langage pour des tâches précises, comme alimenter des robots conversationnels en contact avec les clients ou créer des contrats spécialisés, la rédactique garantit que les réponses de l’IA sont exactes et très pertinentes pour les besoins particuliers du secteur.
De plus, la rédactique est essentielle au maintien de la sécurité et de l’intégrité des applications d’IA. Elle contribue à atténuer les risques tels que les attaques par infiltration de requête, où les auteurs de la menace peuvent utiliser des intrants soigneusement conçus pour produire des résultats indésirables (tels que l’accès à de l’information non autorisée ou dangereuse). En raffinant les invites en tenant compte des vulnérabilités potentielles des modèles d’IA, les développeurs peuvent contribuer à faire en sorte que l’IA continue de fonctionner avec fiabilité et sécurité.
Malgré toutes les avancées récentes réalisées dans ce domaine, l’IA n’a pas encore atteint le niveau de l’intelligence artificielle générale, dont les capacités cognitives sont égales (ou supérieures) aux processus de pensée humaine. À ce titre, l’exploration et la création d’invites d’IA très efficaces présentent encore plusieurs pièges potentiels :
- Complexité de la compréhension du langage
Les systèmes d’IA peuvent avoir de la difficulté avec un langage nuancé ou complexe, ce qui peut mener à des extrants incorrects ou non pertinents. Pour lutter contre ce phénomène, il est possible d’améliorer les ensembles de données d’entraînement pour y inclure des structures linguistiques plus diversifiées, ce qui aidera à améliorer la compréhension du modèle. - Préjugés dans les réponses de l’IA
Il existe un risque que les modèles d’IA génèrent du contenu biaisé ou inapproprié en fonction de leurs données d’entraînement. Des stratégies de surveillance et d’atténuation des préjugés devraient être mises en œuvre au cours tant de l’entraînement du modèle que de la conception des invites pour résoudre ce problème et assurer une représentation diversifiée et des extrants socialement responsables. - Intensité des ressources
Les techniques avancées de rédactique peuvent nécessiter d’importantes ressources informatiques. L’efficience peut être améliorée par l’optimisation de la performance du modèle et par l’exploration de stratégies d’invite plus efficaces sur le plan des ressources. - Équilibre entre spécificité et flexibilité
La création d’invites trop précises peut limiter la créativité de l’IA, tandis que des invites trop générales ont tendance à donner lieu à des résultats vagues. Une approche itérative de l’affinement des invites, combinée à l’utilisation d’invites par apprentissage sans exemple et avec peu d’exemples peut contribuer à équilibrer ces aspects. - Collaboration interdisciplinaire
Une rédactique efficace nécessite souvent une collaboration entre plusieurs disciplines, ce qui peut s’avérer difficile en raison des différences de terminologie, d’objectifs et d’attentes. L’établissement de voies de communication claires et d’objectifs communs peut faciliter la collaboration et améliorer les résultats de projets de rédactique.
La réussite de la rédactique dépend largement de la méthode adoptée pour développer et affiner les invites. Voici quelques pratiques exemplaires qui peuvent vous aider à obtenir des résultats efficaces :
Fournir un contexte suffisant dans une invite aide l’IA à comprendre la nuance et les spécificités de la requête, ce qui donne lieu à des réponses plus précises et pertinentes. Le contexte peut inclure des renseignements généraux, des explications de termes ou des détails sur l’utilisation prévue de l’extrant.
La clarté est essentielle pour la rédactique. Des invites vagues ou ambiguës peuvent entraîner des interprétations erronées de la part de l’IA, ce qui se traduit par des résultats qui ne répondent pas aux attentes des utilisateurs. Des invites claires orientent l’IA plus efficacement, améliorant ainsi la qualité de ses réponses.
Il est essentiel de trouver le juste équilibre entre la spécificité de l’information fournie et la souplesse de l’IA pour générer des réponses créatives ou novatrices. Il s’agit d’ajuster le niveau de détail et la portée de l’invite pour qu’elle corresponde à l’extrant souhaité.
Le domaine de l’IA évolue rapidement, et ce qui fonctionne (ou ne fonctionne pas) aujourd’hui pourrait ne pas produire le même effet demain. L’expérimentation continue de différentes techniques et stratégies d’invite est essentielle pour garder une longueur d’avance en rédactique. Cela comprend la mise à l’essai des invites dans différentes conditions, l’utilisation de divers types de données d’entrée et l’amélioration continue des invites en fonction des commentaires et des résultats.
À l’heure où l’IA prend de l’expansion sur le plan des capacités, des applications et des disponibilités, la rédactique est en passe d’améliorer considérablement la précision des interactions avec l’IA, tout en introduisant certains problèmes qui devront être résolus.
Au cours des prochaines années, les invites adaptatives seront de plus en plus répandues, ce qui permettra à l’IA d’adapter les réponses en fonction du style de l’utilisateur et des interactions passées, améliorant ainsi la personnalisation et l’efficacité. Les invites multimodales intégreront du texte, des images et peut-être d’autres types de données, ce qui élargira l’applicabilité de l’IA à différents médias et tâches. Cependant, avec l’utilisation croissante de l’IA, les questions morales passeront au premier plan; les invites éthiques gagneront en importance, afin de veiller à ce que les interactions avec l’IA respectent les directives établies et les normes sociétales, prévenant ainsi les préjugés et assurant l’équité du contenu généré par l’IA.
Ensemble, ces avancées contribueront à créer des systèmes d’IA plus dynamiques, responsables et conscients du contexte.
À mesure que le rôle de la rédactique continue de croître dans divers secteurs, les outils qui permettent de simplifier et d’améliorer ce processus deviennent de plus en plus précieux. L’outil Now PlatformMD de ServiceNow offre de puissantes solutions d’IA dans une suite unique d’outils infonuagiques centralisés. Conçue pour faciliter le développement et l’amélioration des interactions fondées sur l’IA, Now Platform fournit des fonctionnalités complètes permettant d’automatiser les flux de travail et d’intégrer diverses données : des éléments fondamentaux pour une rédactique efficace.
En tirant parti de Now Platform, les entreprises peuvent s’assurer que leurs modèles d’IA reçoivent les données précises et contextualisées dont ils ont besoin. Cela permet d’obtenir des extrants plus pertinents et plus précis en matière d’IA, qui sont hautement personnalisables en fonction des besoins particuliers de l’entreprise. ServiceNow propose également des outils de gouvernance et de conformité solides, afin que les entreprises de toutes tailles puissent œuvrer en sachant que leurs processus de rédactique respectent les normes et réglementations importantes.
Donnez à votre IA les invites dont elle a besoin pour faire croître vos activités. Demandez une démonstration de ServiceNow dès aujourd’hui!