Cette masterclass approfondit les techniques avancées de Prompt Engineering en explorant des méthodes permettant d’améliorer la qualité des interactions avec les modèles d’intelligence artificielle (IA). L’objectif est de passer de simples prompts basiques à des chaînes de prompts structurées permettant des réponses plus précises, créatives et adaptées aux besoins spécifiques.

1 : Rappels sur les fondamentaux du Prompting

1.1 Compréhension des grands modèles de langage (LLM)

• Principe de tokénisation (conversion du texte en nombres)
• Concept d’embedding (géométrisation de la langue)
• Fonctionnement des espaces latents et impact des données d’entraînement
• Objectif des LLM : prédiction du prochain token

1.2 Bases du Prompt Engineering

• Intégrer les informations spécifiques que l’IA ne connaît pas
• Différencier son prompt pour obtenir des réponses originales
• Éviter les prompts GIGO (Garbage In, Garbage Out) et favoriser les prompts VIVO (Value In, Value Out)

1.3 Éléments fondamentaux d’un bon prompt

• Contexte : Fournir des détails pertinents
• Rôle : Attribuer un rôle à l’IA
• Demande claire : Formuler une instruction précise
• Méthodologie : Guider l’IA avec des étapes définies
• Exemples : Intégrer des références pour illustrer le style ou le raisonnement
• Dialogue : Itérer pour affiner les résultats

2 : Techniques avancées de Prompt Engineering

2.1 Prompting émotionnel

• Exploiter les émotions pour améliorer la qualité des réponses
• Exemples : “C’est vital pour ma carrière”, “Si vous ne répondez pas correctement, je risque de perdre mon emploi.”
• Effets démontrés sur la performance des IA

2.2 Chaînes de raisonnement (Chain of Thought)

• Principe : Forcer l’IA à détailler son raisonnement pour améliorer la précision
• Exemple : Ajout de “Raisonne étape par étape”
• Autocohérence : Demander plusieurs chemins de raisonnement et comparer les résultats
• Arbres de raisonnement : Mobiliser plusieurs rôles d’experts pour enrichir l’analyse

2.3 Structuration du raisonnement avec les squelettes de pensée

• Décomposition d’un problème en sous-étapes avant génération de contenu
• Application aux documents longs : Générer d’abord un plan, puis rédiger chaque section séparément

3 : Chaînage de Prompts

3.1 Pourquoi chaîner des prompts ?

• Obtenir des réponses plus spécifiques
• Réduire la limitation de longueur des réponses
• Améliorer la cohérence et l’originalité du contenu généré

3.2 Types de chaînages

• One-to-One : Chaque réponse alimente la suivante
• Many-to-One : Plusieurs réponses combinées pour une synthèse
• Mixte : Combinaison des deux approches

3.3 Exemple d’application : Rédaction d’un article

1. Génération d’un plan détaillé
2. Rédaction de chaque partie avec réinjection du plan
3. Amélioration du texte par critiques successives

3.4 Exemple d’application : Prospective d’entreprise

1. Définition d’un scénario d’avenir (ex. impact des IA sur le marché du vin)
2. Romancer le scénario avec un auteur de science-fiction
3. Analyse stratégique des impacts sur le marché
4. Proposition d’expériences innovantes pour l’entreprise

4 : Automatisation et agentivité des prompts

4.1 Automatiser le chaînage de prompts

• Intérêt : Éviter le travail manuel fastidieux
• Outils : Prompt Chainer, API OpenAI, LangChain

4.2 Agents autonomes

• AutoGPT et BabyAGI : Capacité à structurer un raisonnement autonome
• Limites actuelles : Risque de divergence et boucle infinie
• Multi-agents : Collaboration entre plusieurs agents spécialisés

4.3 Exemple : ChatDev (entreprise virtuelle autonome)

• Attribution de rôles : CEO, Designer, Développeur, Testeur
• Interaction entre agents pour créer des logiciels

Le Prompt Engineering avancé permet de maximiser l’efficacité des interactions avec les IA, en structurant les demandes et en exploitant des techniques innovantes. L’avenir se dessine autour de l’agentivité, où l’IA pourra structurer elle-même des chaînes de raisonnement pour exécuter des tâches complexes de manière autonome. À terme, ces avancées pourraient transformer de nombreux métiers et processus de production intellectuelle.