Ingénierie de prompt

L'ingénierie de prompt est un domaine émergent à l'avant-garde du développement de l'intelligence artificielle (IA). Cette discipline s'intéresse à un processus crucial : l'élaboration d'entrées efficaces pour les modèles d'IA générative. Les systèmes d'IA sont de plus en plus sophistiqués, et il devient indispensable de savoir communiquer efficacement avec eux. En faisant le lien entre l'intention humaine et la compréhension de la machine, l'ingénierie de prompt veille à ce que les outils d'IA produisent des résultats optimaux. 
 
L'ingénierie de prompt s'articule autour de la conception et de l'ajustement des instructions en langage naturel qui sont fournies aux modèles d'IA. Appelées prompts, ces instructions guident l'IA dans l'exécution de tâches spécifiques : générer du texte, répondre à des questions, créer des images ou écrire du code. L'objectif est d'obtenir du système d'IA les réponses les plus précises, pertinentes et utiles. 
 
Les robots conversationnels utilisés pour le service client offrent un exemple concret de l'action de l'ingénierie de prompt. Imaginons qu'une grande entreprise de commerce électronique utilise un modèle d'IA générative pour proposer une interface de chat à ses clients. Les ingénieurs de prompt conçoivent avec soin les prompts initiaux et les questions de suivi pour que le chatbot puisse traiter efficacement un large éventail de demandes. Ils élaborent des prompts qui incitent l'IA à demander des numéros de commande dans un format spécifique, à répondre avec empathie aux clients frustrés ou à transmettre les problèmes complexes à des représentants humains en cas de besoin. En affinant ces prompts, l'entreprise va améliorer considérablement l'efficacité du robot. Les clients seront plus satisfaits de leurs interactions, et le personnel de support humain verra sa charge de travail allégée.

L'ingénierie de prompt est récemment devenue un sujet brûlant avec les progrès rapides des outils d'IA générative et la généralisation de leur adoption. Des modèles tels que ChatGPT d'OpenAI, le grand modèle de langage de Meta AI (LLaMA) et BERT de Google ont démontré leur capacité à comprendre et à générer du texte semblable à celui des humains. Mais les résultats de ces modèles dépendent fortement de la qualité des instructions qu'ils reçoivent. Face à la démocratisation des outils d'IA dans les entreprises comme dans le public, l'ingénierie de prompt fait l'objet d'une intense demande. 

L'ingénierie de prompt est incontournable pour exploiter les grands modèles de langage (LLM) et autres outils d'IA générative qui s'appuient sur le traitement du langage naturel. Ces modèles, entraînés sur de grandes quantités de données, peuvent accomplir un large éventail de tâches. Cependant, du fait de leur conception ouverte, la qualité de leurs résultats dépend fortement de celle des entrées qu'ils reçoivent.
 

Parce qu'elle influence leur comportement et améliore la qualité de leurs résultats, l'ingénierie de prompt joue un rôle crucial dans l'optimisation des performances des modèles d'IA. Pour cela, elle utilise plusieurs approches :

1. Apport de contexte : des prompts bien conçus fournissent le contexte indispensable à l'IA pour comprendre les nuances de la tâche à accomplir. Ce contexte peut inclure des informations connexes, des exigences particulières ou les formats souhaités pour la sortie.  
2. Raisonnement guidé : les techniques avancées comme la chaîne de pensée décomposent les tâches complexes en étapes logiques pour guider le processus de raisonnement de l'IA. Cette approche produit souvent des résultats plus précis et cohérents, en particulier dans les tâches de résolution de problèmes. 
3. Réduction de l'ambiguïté : des prompts clairs et spécifiques réduisent le risque d'un défaut d'interprétation l'IA. Cette clarté est indispensable pour obtenir des réponses précises et pertinentes.  
4. Enrichissement de la créativité : soigneusement conçus, les prompts peuvent inciter les modèles d'IA à proposer des résultats plus créatifs et diversifiés, en particulier pour la génération de contenu ou d'idées. 
5. Atténuation des biais : l'ingénierie de prompts peut contrebalancer les biais inhérents aux modèles d'IA pour obtenir des résultats plus équilibrés et équitables. 
6. Gain d'efficacité : en formulant des prompts qui circonscrivent l'intention de l'utilisateur avec précision, l'ingénierie de prompt peut réduire le nombre d'itérations ou de clarifications nécessaires, afin de gagner du temps et d'économiser des ressources informatiques.  

Modalités d'échec de l'ingénierie de prompt :
Si l'ingénierie de prompt peut considérablement améliorer les résultats de l'IA lorsqu'elle est efficace, des prompts mal conçus peuvent conduire à des échecs de différentes natures. Par exemple :

1. Ambiguïté et défauts d'interprétation : des prompts vagues ou mal formulés peuvent empêcher l'IA de comprendre correctement une tâche et l'amener à produire des résultats hors sujet ou absurdes. Par exemple, un prompt comme « Parle-moi de ça », dépourvu de tout contexte, donnera certainement lieu à des réponses aléatoires et inutiles. 
2. Amplification des biais : les prompts qui contiennent des biais implicites peuvent amener l'IA à produire des résultats partiaux. Par exemple, un prompt qui demande de « décrire un médecin typique » sans faire mention de la diversité peut produire une réponse qui va renforcer les stéréotypes de genre ou d'ethnie. 
3. Hallucination : des prompts trop larges ou mal circonscrits peuvent amener l'IA à générer des informations fausses ou trompeuses. C'est particulièrement problématique dans les tâches basées sur des faits, où la précision est cruciale. 
4. Injection de prompt : des prompts malveillants peuvent contourner les instructions initiales de l'IA pour l'amener à générer des sorties inattendues ou néfastes. C'est d'ailleurs un risque de sécurité pour les systèmes d'IA accessibles au public. 
5. Excès de précision : les prompts trop spécifiques ou restrictifs peuvent entraver la capacité de l'IA à apporter des réponses utiles ou créatives, en « menottant » la puissance du modèle. 
6. Incohérence : un prompt mal conçu peut produire des résultats différents à chaque essai, et ce manque de cohérence nuit à la fiabilité du système d'IA pour les applications critiques.
7.  Préoccupations éthiques : en poussant une IA à générer du contenu sans tenir compte des implications éthiques, certains prompts peuvent générer des résultats inappropriés, offensants ou dangereux.

Les ingénieurs de prompt ont tout intérêt à maîtriser ces possibilités d'échec, qui rappellent à quel point il est crucial que les prompts soient élaborés avec soin, testés de façon approfondie et affinés en continu. C'est à ce prix que les systèmes d'IA produiront des résultats fiables, impartiaux et bénéfiques.
 

L'ingénierie de prompts s'intéresse à divers types de prompts, selon la tâche à accomplir et les résultats souhaités. Dans le cas de prompts multitâches, l'IA est invitée à effectuer une succession de tâches, par exemple un résumé de contenu suivi d'une analyse de sentiment. Il faut bien comprendre ces différents types pour exploiter efficacement les possibilités de l'IA : 

• Prompts de complétion de texte : ces prompts incitent l'IA à poursuivre ou développer un texte donné. Elles sont utiles pour des tâches comme la génération de contenu et de récits, mais aussi pour compléter du code. Par exemple, dans le domaine de l'écriture créative, un auteur de romans peut utiliser un prompt de complétion de texte pour générer des idées de rebondissements ou de développement de personnages.
• Prompts de questions-réponses : ces prompts formulent des requêtes de manière à obtenir de l'IA des réponses précises et pertinentes. Ils sont particulièrement utiles pour récupérer des informations et accomplir les tâches reposant sur des connaissances. Dans un contexte scolaire, par exemple, les enseignants peuvent utiliser des prompts de questions-réponses pour créer des quiz interactifs ou apporter des explications personnalisées aux élèves.
• Prompts de résumé : ces prompts invitent l'IA à synthétiser des textes plus longs en résumés concis tout en conservant les informations clés. C'est particulièrement utile dans le monde des affaires : des prompts de résumé permettent d'extraire rapidement les points clés d'un long rapport ou de la transcription d'une réunion. 
• Prompts de traduction : utilisés pour guider l'IA dans la traduction de texte d'une langue dans une autre, ces prompts incluent souvent des précisions sur le ton, le style ou le domaine du texte à titre de contexte. En marketing international, par exemple, une entreprise peut utiliser des prompts de traduction pour adapter un contenu publicitaire à différents marchés en tenant compte des nuances culturelles. 
• Prompts d'écriture créative : ces prompts demandent à l'IA de générer du contenu original – histoires, poèmes, scénarios, etc. – en précisant généralement des thèmes ou des contraintes spécifiques. Dans le domaine du marketing de contenu, les marques utiliseront des prompts d'écriture créative pour créer des publications pour leurs réseaux sociaux ou des articles de blog en phase avec le ton de leur marque. 
• Prompts de génération de code : conçus pour les tâches de programmation, ces prompts guident l'IA dans la rédaction, le débogage ou l'explication de code dans différents langages de programmation. Dans le domaine du développement logiciel, les programmeurs peuvent utiliser des prompts de génération de code pour créer rapidement des prototypes de fonctions, générer du code standard ou corriger des bugs.
• Prompts de génération d'image : utilisés avec des modèles d'IA capables de convertir le texte en image, ces prompts décrivent en détail le résultat souhaité, en précisant le style, la composition et les éléments à intégrer. Par exemple, en design graphique, un artiste utilisera des prompts de génération d'image pour créer des concepts ou visualiser des idées avant de s'engager dans un processus de design complet.
• Prompts spécifiques à une tâche : ces prompts personnalisés traitent des tâches spécialisées comme l'analyse de sentiment, la reconnaissance d'entités ou l'extraction de données. Dans le domaine des études de marché, les analystes peuvent s'appuyer sur des prompts d'analyse des sentiments pour évaluer l'opinion du public au sujet du lancement d'un nouveau produit, en étudiant les commentaires sur les réseaux sociaux.
• Prompts multitâches : ces prompts complexes invitent l'IA à accomplir plusieurs tâches en séquence ou en parallèle, et combinent différents types de consignes. Un prompt multitâche peut ainsi demander à l'IA de résumer une publication sur un réseau social, d'analyser son sentiment et de signaler tout contenu potentiellement inapproprié.
   

La création de prompts efficaces est à la fois un art et une science. L'ingénierie de prompts suit quelques principes clés et bonnes pratiques : 

1. Soyez clair et précis : la clarté est primordiale pour l'ingénierie de prompt. Évitez l'ambiguïté et décrivez spécifiquement ce que vous attendez de l'IA.
2. Donnez du contexte : ajoutez des informations ou des exemples pertinents pour aider l'IA à mieux comprendre la tâche.
3. Veillez à la cohérence de la forme : donnez une structure cohérente à vos prompts, surtout lorsqu'il s'agit de tâches complexes ou de processus en plusieurs étapes.
4. Expérimentez plusieurs approches : essayez différentes formulations et structures pour voir lesquelles donnent les meilleurs résultats. L'ingénierie de prompt implique souvent plusieurs itérations et affinements successifs.
5. Misez sur le « few-shot learning » : lorsque la situation s'y prête, donnez quelques exemples de la sortie souhaitée dans le prompt. Cette technique, connue sous le nom de prompt à quelques exemples ou few-shot learning, peut améliorer considérablement les performances de l'IA sur des tâches spécifiques.
6. Prenez en compte les limites du modèle : soyez conscient des capacités et des limites du modèle d'IA. Adaptez vos prompts à ces contraintes.
7. Utilisez un langage adéquat : adaptez la complexité du langage et le ton à la tâche à accomplir. Dans le cas d'une tâche technique, utilisez une terminologie précise ; pour une tâche créative, optez pour un langage plus descriptif.
8. Décomposez les tâches complexes : pensez à découper les problèmes complexes en étapes plus simples à l'aide de techniques comme la chaîne de pensée.
9. Ajoutez des instructions explicites : au besoin, fournissez des instructions détaillées ou des consignes spécifiques à l'IA.
10. Testez et affinez : testez régulièrement vos prompts et affinez-les en fonction des résultats. L'ingénierie de prompt est un processus itératif.

MLflow, une plateforme open source conçue pour gérer le cycle de vie du machine learning, peut jouer un rôle clé dans l'ingénierie de prompt. À l'origine, elle n'a pas été spécifiquement conçue pour l'ingénierie de prompt, mais ses fonctionnalités s'adaptent très bien à ce processus, ce qui en fait un outil précieux pour ceux qui débutent dans le domaine. MLflow offre un moyen structuré d'organiser, de suivre et d'optimiser votre travail. Voici comment MLflow s'intègre dans le workflow de l'ingénierie de prompt :

• Suivi des expérimentations : de par son fonctionnement, MLflow facilite le suivi de vos expériences. En ingénierie de prompt, chaque « expérience » peut être un prompt ou un groupe de prompts particulier. Les fonctions de suivi des expériences de MLflow permettent, par exemple, d'enregistrer différentes variantes, leurs paramètres et les résultats obtenus. Cette approche systématique permet aux ingénieurs de prompt de comparer facilement l'efficacité de différentes stratégies. 
• Registre de modèles : si les prompts ne sont pas à proprement parler des modèles du point du vue du machine learning, le Model Registry de MLflow peut stocker et contrôler les versions de différents modèles ou stratégies de prompts. On obtient ainsi un catalogue de prompts efficaces pour différentes tâches, qui s'avèrera particulièrement utile pour développer vos compétences et constituer une bibliothèque de prompts.
• Projets : les projets MLflow peuvent englober l'ensemble du workflow d'ingénierie de prompt : création des prompts, interaction avec le modèle et évaluation des résultats. En plus d'assurer la reproductibilité des expériences, les projets facilitent la collaboration entre les membres de l'équipe et le partage des travaux. 
• Journalisation des métriques : en machine learning, MLflow est utilisé pour consigner les indicateurs de performance. En ingénierie de prompt, vous pouvez définir des métriques de performance (scores de pertinence, mesures de cohérence ou indicateurs spécifiques à la tâche, par exemple). MLflow permettra alors d'enregistrer et de visualiser ces métriques à travers différentes itérations des prompts pour vous aider à identifier les plus efficaces.
• Stockage d'artefacts : le stockage d'artefacts de MLflow peut accueillir les sorties générées pour faciliter la comparaison et l'analyse des résultats de différents prompts. C'est particulièrement utile lorsque vous réalisez différentes itérations de prompts et que vous devez comparer les résultats côte à côte.
• Intégration avec les modèles d'IA : MLflow s'intègre avec différents modèles et plateformes d'IA, ce qui permet d'établir un workflow rationalisé allant de la conception des prompts à l'analyse des résultats, en passant par l'interaction avec le modèle. Avec ce type d'intégration, il devient possible de centraliser la gestion de l'ensemble du processus d'ingénierie de prompt, de l'idéation à l'évaluation.
• En mettant MLflow au service de l'ingénierie de prompt, les organisations peuvent adopter une approche plus structurée et basée sur les données de ce processus, et procéder à une optimisation systématique des prompts qui améliorera les performances de l'IA.

Les tests et l'affinement sont des étapes critiques dans le processus d'ingénierie de prompt. Une approche systématique permettra d'optimiser vos prompts : 

1. Établissez une base de référence : commencez par une version simplifiée de votre invite et mesurez sa performance. Cette mesure servira de référence. 
2. Définissez des métriques claires : déterminez les critères de réussite de la tâche en question. Il peut s'agir de la précision, de la pertinence, de la créativité ou du taux d'achèvement.
3. Créez des variantes : élaborez plusieurs versions de votre prompt en modifiant des éléments comme la formulation, la structure et le niveau de détail. 
4. Réalisez des tests comparatifs : comparez systématiquement différentes variantes de prompt pour identifier celles qui donnent les meilleurs résultats selon vos métriques.
5. Analysez les sorties : examinez attentivement les réponses de l'IA à chaque variante du prompt. Recherchez les schémas, les incohérences et les domaines d'amélioration.
6. Recueillez les commentaires des utilisateurs : si la situation s'y prête, intégrez une évaluation humaine des résultats de l'IA pour noter les aspects qualitatifs qui peuvent échapper aux mesures automatisées.
7. Itérez et affinez : affinez vos prompts sur la base de votre analyse. Vous pouvez ajouter davantage de contexte, clarifier des instructions ou ajuster les formulations.
8. Testez les cas limites : exposez vos prompts à des scénarios inhabituels ou extrêmes pour vérifier leur robustesse.
9. Pensez aux différents profils d'utilisateurs : si vos prompts sont destinés à un ensemble diversifié d'utilisateurs, testez leurs performances pour différents profils et niveaux de compétence.
10. Surveillez l'évolution des performances dans le temps : réévaluez régulièrement l'efficacité de vos prompts, surtout si le modèle d'IA sous-jacent est mis à jour ou si le cas d'utilisation évolue.
11. Documentez vos résultats : conservez des registres détaillés de votre processus de test, des résultats et des insights que vous en tirez. Cette documentation sera précieuse pour les prochaines activités d'ingénierie de prompt. 

En respectant ces étapes et en affinant continuellement votre approche, vous pourrez développer des prompts efficaces qui exploiteront pleinement les performances des modèles d'IA.
 

Il est également crucial de prendre en compte les implications éthiques de l'ingénierie de prompt. Les spécialistes ne peuvent pas faire l'impasse sur ces aspects essentiels :

Biais et équité : les prompts peuvent involontairement introduire ou amplifier les biais présents dans les modèles d'IA. Les ingénieurs de prompt doivent faire preuve de vigilance et chercher à créer des prompts qui favorisent l'équité et l'inclusion de groupes diversifiés.
Désinformation et manipulation : les prompts ont le pouvoir d'orienter la création de contenu par l'IA, ce qui peut donner lieu à des usages abusifs visant à la diffusion de désinformation ou à la manipulation des opinions.
Confidentialité et protection des données : l'ingénierie de prompt implique souvent de travailler avec des données sensibles ou de générer du contenu susceptible de révéler des informations privées.
Transparence et responsabilité : dans le contexte de l'intégration croissante des systèmes d'IA aux processus de prise de décision, la transparence est cruciale dans l'ingénierie de prompt. Il faut donc documenter la logique qui sous-tend la conception des prompts et faire preuve de transparence quant aux limites et aux éventuels biais des prompts. 
Intention et autonomie de l'utilisateur : l'ingénierie de prompt doit chercher à donner de l'autonomie aux utilisateurs, et non à les manipuler ou les induire en erreur. 
Cas d'utilisation éthiques : envisagez les implications éthiques des tâches pour lesquelles les prompts sont créés. Évitez de créer des prompts pour des applications qui pourraient causer du tort ou enfreindre les normes éthiques. 
Évaluation continue : l'évaluation des implications éthiques de l'ingénierie de prompt ne doit pas être un effort ponctuel. Il est indispensable d'évaluer et ajuster régulièrement les prompts en fonction de leur impact réel.
Collaboration interdisciplinaire : collaborez avec des experts et des professionnels de l'éthique et des sciences sociales pour élaborer une approche éthique complète de l'ingénierie de prompt. 
Conformité réglementaire : tenez-vous à jour des réglementations et directives ayant trait à l'éthique de l'IA et à la protection des données pour les respecter rigoureusement.
Éducation et sensibilisation : faites connaître les implications éthiques de l'ingénierie de prompts parmi les professionnels et les utilisateurs des systèmes d'IA.

L'ingénierie de prompt est une compétence essentielle. Elle mêle créativité, connaissances techniques et tests systématiques. Avec le développement continu de l'IA, savoir élaborer des prompts efficaces devient une compétence indispensable dans un large éventail de secteurs et d'applications. En maîtrisant l'art et la science de l'ingénierie de prompt, nous pouvons libérer le plein potentiel des technologies d'IA et accroître la précision, la créativité et la pertinence des résultats produits par l'IA.