L’ingénierie des invites est la discipline qui consiste à concevoir et affiner les invites pour guider efficacement les modèles d’IA, en particulier les grands modèles de langage, afin de produire des résultats précis et pertinents. Cela implique des techniques telles que l’approche « à zéro coup » ou « à peu de coups », les méthodes de chaîne de pensée et l’intégration du contexte.
Une invite IA est une requête ou une instruction structurée conçue pour guider la réponse d’une IA dans une direction spécifique. Dans le domaine en constante évolution de l’intelligence artificielle, la précision d’une invite peut avoir une influence significative sur la qualité et la pertinence des sorties de l’IA, en particulier avec les modèles de langage. Les éléments clés d’une invite sont les suivants :
- Instruction
Il s’agit de la commande directe ou de la demande envoyée à l’IA, qui décrit ce qui est attendu dans sa réponse. Elle définit l’objectif principal de la tâche de l’IA. - Contexte
Le contexte ajoute des informations contextuelles pertinentes à l’invite, aidant ainsi l’IA à comprendre la situation ou l’environnement lié à la tâche. Il peut s’agir d’expliquer les besoins de l’utilisateur, la nature du problème ou les conditions spécifiques dans lesquelles la réponse doit être générée. - Données d’entrée
Cet élément inclut toutes les données ou le contenu fournis à l’IA, que celle-ci doit traiter ou prendre en compte dans sa réponse. Il peut s’agir d’un ensemble de points de données, d’une description de scénario ou d’une question spécifique. - Indicateur de sortie
L’indicateur de sortie spécifie comment l’IA doit formater sa réponse. Il peut orienter l’IA pour qu’elle réponde sous forme de liste, d’explication détaillée, de résumé concis ou avec un ton spécifique, etc.
L’IA s’impose de plus en plus dans divers secteurs, du service client au diagnostic médical, et la nécessité d’affiner ces invites pour garantir des réponses précises et utiles n’a jamais été plus cruciale. Cela a conduit au développement d’un domaine spécialisé, l’ingénierie des invites, qui vise à optimiser la façon dont les utilisateurs humains communiquent avec les systèmes d’IA.
La réponse est simple : même l’IA la plus avancée ne fonctionnera pas comme prévu si l’invite n’est pas efficace. L’ingénierie des invites a été développée pour contrer ce danger, en s’assurant que les utilisateurs sont en mesure de fournir des instructions claires et pertinentes pour donner aux programmes d’IA l’orientation dont ils ont besoin, sans ambiguïté. Cette approche présente certains avantages :
- Plus de contrôle pour les développeurs
En élaborant des invites détaillées, les développeurs peuvent orienter plus précisément le comportement des systèmes d’IA, ce qui permet d’obtenir des résultats plus prévisibles et ciblés. - Meilleure expérience utilisateur
Des invites bien conçues permettent d’obtenir des réponses plus rapides, précises et pertinentes de l’IA. Ces réponses, qui contiennent également des aperçus et des informations exploitables, améliorent l’expérience de l’utilisateur. - Flexibilité accrue
Une ingénierie des invites efficace permet d’adapter un même modèle d’IA à une large gamme de tâches et d’applications, de la simple récupération de données à la résolution de problèmes complexes. - Post-génération minimale
Grâce à une conception stratégique des invites, l’IA peut produire des sorties de grande qualité dès la première tentative, ce qui évite d’avoir à apporter constamment des corrections ou des ajustements.
L’ingénierie des invites est déjà utilisée par un large éventail de secteurs et elle révolutionne la façon dont les entreprises interagissent avec la technologie intelligente pour résoudre des problèmes complexes. Les principaux exemples d’utilisation qui illustrent les avantages considérables de l’ingénierie des invites pour les entreprises sont les suivants :
Les développeurs utilisent l’ingénierie des invites pour rationaliser les processus de codage et déboguer les logiciels. En structurant les invites pour générer ou examiner le code, les développeurs peuvent détecter les erreurs rapidement et optimiser les efforts de codage. Ils réduisent ainsi considérablement le temps de développement tout en améliorant la qualité du code.
Dans le domaine de la cybersécurité, l’ingénierie des invites joue un rôle central dans l’automatisation de la détection des menaces et de l’exécution de la réponse. Il est possible de demander aux modèles d’IA d’analyser les schémas de données et d’identifier les menaces potentielles, améliorant ainsi les protocoles de sécurité sans surveillance humaine constante.
Les diagnostics basés sur l’IA sont améliorés grâce à des invites appropriées, qui permettent d’interpréter plus précisément les données des patients. Il est alors possible d’établir des diagnostics plus rapides et plus précis et des plans de traitement personnalisés.
Les chatbots optimisés par l’IA sont de plus en plus utilisés dans les services client, car ils fournissent une assistance immédiate et précise tout en permettant aux agents humains de se concentrer sur des problèmes plus complexes. L’ingénierie des invites aide ces robots à comprendre les requêtes des clients et à y répondre efficacement, en fournissant une assistance rapide, pertinente et fiable.
Dans les domaines créatifs (tels que la conception et la création de contenu), l’IA peut aider à générer des idées et des concepts différents de ceux qui existent déjà. Avec des invites bien conçues, l’IA peut stimuler la créativité à grande échelle en aidant à concevoir des campagnes, à écrire du contenu ou même à proposer de nouvelles idées de produits.
L’ingénierie des invites permet à l’IA d’agir en tant qu’expert dans des domaines spécifiques, en fournissant des informations détaillées et contextuelles. Elle peut être utilisée pour l’entraînement, la conformité ou comme outil d’aide à la décision dans des domaines aussi divers que le droit, la finance et l’éducation.
Les modèles d’IA peuvent soutenir les processus de prise de décision en évaluant plusieurs scénarios et résultats. Grâce à l’ingénierie des invites, ces modèles fournissent des recommandations justifiées et fondées sur des preuves, qui aident les décideurs humains.
Les entreprises s’appuient sur l’ingénierie des invites pour aider les modèles d’IA à analyser de grands ensembles de données et à fournir des informations ou à prévoir les tendances. Cela est essentiel pour la planification stratégique et l’analyse du marché, où la compréhension des schémas de données complexes est cruciale.
Au-delà du codage, l’ingénierie des invites peut optimiser diverses tâches d’ingénierie logicielle, de la collecte des exigences aux tests système, en veillant à ce que les produits logiciels répondent aux normes et fonctionnalités souhaitées.
Dans le cycle de vie du développement logiciel, l’ingénierie des invites aide à écrire le nouveau code et à déboguer le code existant, deux activités essentielles pour maintenir l’intégrité et l’efficacité des applications logicielles.
L’ingénierie des invites englobe toute une gamme de techniques conçues pour optimiser les interactions entre les humains et les modèles d’IA. Ces méthodologies varient considérablement en termes de complexité et d’application :
Cette technique consiste à présenter au modèle une tâche ou une question sans entraînement spécifique préalable sur le sujet. Elle repose sur la compréhension générale du modèle et sur sa capacité à faire des déductions basées sur ses données d’entraînement. Les invites « à zéro coup » sont largement utilisées en raison de leur simplicité et de leur large champ d’application.
Les invites « à peu de coups » sont plus efficaces que les invites « à zéro coup », car elles fournissent à l’IA quelques exemples ou « coups » qui guident le modèle sur le format de sortie souhaité ou le type de raisonnement requis. Cette approche aide l’IA à faire de meilleures déductions, en particulier dans des scénarios plus complexes.
La chaîne de pensée consiste à décomposer une invite en une séquence d’étapes logiques plus simples, qui permettent à l’IA de traiter les informations d’une manière qui imite le raisonnement humain. Cette technique est bien adaptée aux tâches complexes de résolution de problèmes.
Cette méthode est une extension de la chaîne de pensée qui permet à l’IA d’explorer différentes branches du raisonnement avant de le consolider en une seule sortie. Elle est utile pour les scénarios où plusieurs solutions ou perspectives plausibles doivent être prises en compte.
Ici, la sortie initiale de l’IA est affinée par séries successives de sélections, chacune visant à améliorer certains aspects de la réponse. Cette méthode est essentielle pour obtenir des sorties de haute qualité dans les tâches nécessitant une grande précision.
Les boucles de commentaires permettent d’obtenir des commentaires en temps réel tout au long du processus opérationnel de l’IA, afin que le modèle ajuste ses réponses en fonction des entrées continues, améliorant ainsi le processus d’apprentissage et d’adaptation au fil du temps.
Cette approche consiste à séquencer plusieurs invites. Chaque invite suivante s’appuie sur la sortie de la précédente. La chaîne d’invites est particulièrement utile pour les tâches comprenant plusieurs étapes liées, chacune, à une seule action complexe.
En attribuant à l’IA un rôle ou un profil spécifique (par exemple, spécialiste des données, agent d’assistance ou prestataire de soins de santé), cette technique guide le style et le contenu de ses réponses. Cela est particulièrement efficace dans les applications interactives telles que les chatbots, où la cohérence du rôle est essentielle.
Dérivée des méthodes d’enseignement socratiques, cette technique consiste à guider l’IA via des questions qui permettent d’extraire progressivement des informations plus détaillées et précises, en affinant son processus de raisonnement.
Cette technique avancée utilise plusieurs invites différentes pour remettre en question les capacités de raisonnement de l’IA, et sélectionne la meilleure sortie en fonction du niveau d’élaboration et de complexité des réponses générées.
L’ingénierie des invites est extrêmement utile à l’IA générative, car elle permet d’affiner et d’orienter la sortie des modèles de GenAI (à la fois pour développer de nouveaux outils basés sur l’IA et améliorer le fonctionnement des modèles existants). En adaptant les modèles de langage à des tâches spécifiques, telles que l’optimisation des chatbots en contact direct avec les clients ou la création de contrats spécialisés, l’ingénierie des invites garantit que les réponses de l’IA sont précises et vraiment pertinentes pour répondre aux besoins spécifiques du secteur.
En outre, l’ingénierie des invites est essentielle pour maintenir la sécurité et l’intégrité des applications d’IA. Elle permet d’atténuer les risques tels que les attaques par injection d’invites, où les pirates utilisent des entrées soigneusement conçues pour produire des résultats indésirables (comme accéder à des informations confidentielles ou dangereuses). En affinant les invites concernant les vulnérabilités potentielles des modèles d’IA, les développeurs peuvent contribuer à assurer le fonctionnement fiable et sûr de l’IA.
Malgré toutes les avancées récentes dans ce domaine, les capacités cognitives de l’intelligence artificielle générale ne sont pas encore équivalentes (ni supérieures) aux processus de pensée humains. Il existe donc encore plusieurs écueils potentiels associés à l’exploration et la création d’invites d’IA efficaces :
- Complexité de la compréhension du langage
Les systèmes d’IA peuvent avoir des difficultés à comprendre le langage nuancé ou complexe, ce qui peut générer des sorties incorrectes ou non pertinentes. Pour y remédier, les ensembles de données d’entraînement peuvent être améliorés afin d’inclure des structures linguistiques plus diverses, ce qui permet d’affiner la compréhension du modèle. - Biais dans les réponses de l’IA
Les modèles d’IA peuvent générer du contenu biaisé ou inapproprié, en fonction de leurs données d’entraînement. Afin de résoudre ce problème et de garantir une représentation diversifiée et des sorties socialement responsables, il est donc nécessaire de mettre en œuvre des stratégies de surveillance et d’atténuation des biais lors de l’entraînement des modèles et de la conception des invites. - Importance des ressources
Les techniques avancées d’ingénierie des invites peuvent nécessiter des ressources informatiques importantes. L’efficacité peut être améliorée en optimisant les performances du modèle et en explorant des stratégies d’invites plus efficientes. - Équilibre entre spécificité et flexibilité
La création d’invites trop spécifiques peut limiter la créativité de l’IA, tandis que des invites trop larges ont tendance à produire des résultats vagues. Une approche itérative de l’affinement des invites, combinée à l’utilisation dune stratégie « à zéro coup » et « à peu de coups », peut aider à équilibrer ces aspects. - Collaboration interdisciplinaire
Pour être efficace, l’ingénierie des invites nécessite souvent une collaboration pluridisciplinaire, qui peut s’avérer difficile en raison des différences de terminologie, d’objectifs et d’attentes. L’établissement de canaux de communication clairs et d’objectifs communs peut faciliter la collaboration et améliorer les résultats des projets d’ingénierie des invites.
Les résultats de l’ingénierie des invites dépendent fortement de l’approche adoptée pour développer et affiner les invites. Voici quelques bonnes pratiques qui peuvent vous aider à obtenir des résultats efficaces :
Lorsqu’une invite contient suffisamment de contexte, l’IA peut comprendre les nuances et les spécificités de la demande, et fournir des réponses plus précises et pertinentes. Le contexte peut inclure des informations générales, des explications de termes ou des détails sur l’utilisation prévue de la sortie.
Dans l’ingénierie des invites, la clarté est essentielle. Des invites vagues ou ambiguës peuvent entraîner des erreurs d’interprétation par l’IA, ce qui génère des sorties inadéquates par rapport aux attentes des utilisateurs. Des invites claires guident l’IA plus efficacement, améliorant ainsi la qualité de ses sorties.
Pour générer des réponses créatives ou innovantes, il est essentiel de trouver le bon équilibre entre le niveau de spécificité des informations fournies et la flexibilité de l’IA. Cela implique d’ajuster le niveau de détail et la portée de l’invite pour l’aligner sur la sortie souhaitée.
L’IA évolue rapidement et ce qui fonctionne (ou ne fonctionne pas) aujourd’hui pourra produire des effets différents demain. Dans l’ingénierie des invites, l’expérimentation continue avec différentes techniques et stratégies d’invites est essentielle pour rester à la pointe. Cela implique de tester les invites dans différentes conditions, d’utiliser différents types de données d’entrée et d’affiner en continu les invites en fonction des commentaires et des résultats obtenus.
Tout comme les capacités, les applications et la disponibilité de l’IA ne cessent de se développer, l’ingénierie des invites devrait améliorer considérablement la précision des interactions avec l’IA, mais introduit également certaines problématiques qui devront être résolues.
Dans les années à venir, les invites adaptatives seront de plus en plus répandues, permettant à l’IA d’adapter ses réponses en fonction du style de l’utilisateur et des interactions passées, pour une personnalisation et une efficacité renforcées. Les invites multimodales intégreront du texte, des images et, éventuellement, d’autres types de données, élargissant ainsi l’applicabilité de l’IA à différents supports et tâches. Mais avec l’utilisation croissante de l’IA, les questions d’ordre moral deviendront prégnantes. Les invites éthiques deviendront plus précises, veillant à ce que les interactions de l’IA respectent les directives et les normes sociétales établies, afin d’éviter les biais et de garantir l’équité dans le contenu généré par l’IA.
Ces avancées contribueront toutes à créer des systèmes d’IA plus dynamiques, responsables et contextuellement adaptés.
L’importance de l’ingénierie des invites continue de croître dans divers secteurs, et les outils permettant de rationaliser et d’améliorer ce processus sont de plus en plus précieux. La Now Platform® de ServiceNow offre de puissantes solutions d’IA, dans une suite d’outils unique, centralisée et basée sur le cloud. Conçue pour faciliter le développement et l’affinement des interactions guidées par l’IA, la Now Platform offre des fonctionnalités complètes pour automatiser les workflows et intégrer diverses entrées de données, autant d’éléments fondamentaux pour garantir l’efficacité de l’ingénierie des invites.
Grâce à la Now Platform, les entreprises peuvent s’assurer que leurs modèles d’IA disposent des données précises et contextualisées dont ils dépendent. Cela permet de générer des sorties d’IA plus pertinentes et précises, hautement personnalisables selon les besoins spécifiques de l’entreprise. ServiceNow propose également de solides outils de gouvernance et de conformité, afin que les entreprises de toutes tailles puissent travailler en toute sécurité, sachant que leurs processus d’ingénierie des invites respectent les normes et réglementations importantes.
Fournissez à votre IA les invites dont elle a besoin pour développer votre entreprise ; essayez ServiceNow dès aujourd’hui !