Ce cours a pour objectif de découvrir les bases du “Prompt Engineering”, c’est-à-dire l’art de bien communiquer avec une intelligence artificielle (IA). Nous allons explorer les fondamentaux, des techniques avancées et des approches créatives pour optimiser les interactions avec des modèles de langage et d’image.

Nous utiliserons ChatGPT pour illustrer le “prompting” textuel et Midjourney pour le “visuel prompting”.

1 : Comprendre le Prompt Engineering

1.1 Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?

Le “Prompt Engineering” consiste à formuler des requêtes optimisées pour obtenir les résultats les plus pertinents d’une IA. Aujourd’hui, avec l’essor des modèles génératifs, savoir bien “parler” à ces modèles devient une compétence essentielle.

1.2 La révolution des modèles de fondation

• Les modèles de langage (ex : GPT-4) peuvent comprendre et générer du texte.
• Les modèles d’image (ex : Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion) créent des visuels.
• L’importance du “fine-tuning” : spécialiser un modèle avec peu d’exemples pour répondre à un besoin précis.

2. Techniques de base du Prompt Engineering

2.1 Le “Standard Prompt”

• Demande directe à l’IA sous forme de question.
• Importance de la spécificité et du contexte pour de meilleures réponses.
• Exemple : “Peux-tu expliquer ce qu’est une supernova ?”

2.2 La “Style Guidance”

• Ajouter un style d’écriture précis : humoristique, solennel, scientifique, etc.
• Exemple : “Explique-moi ce qu’est une supernova comme si tu étais un cowboy.”

2.3 Le “Role Prompting”

• Demander à l’IA de jouer un rôle précis (scientifique, professeur, artiste, etc.).
• Exemple : “Tu es un expert en storytelling, écris un post LinkedIn engageant sur le bricolage.”

2.4 Le “Few-shot Prompting”

• Fournir des exemples pour guider la réponse de l’IA.
• Exemple : “Donne-moi une réponse sous le format : Montagne – Hauteur.”

2.5 Le “Chain of Thought Prompting”

• Demander à l’IA d’expliquer son raisonnement étape par étape pour améliorer la précision.
• Exemple : “Résolve ce problème mathématique en expliquant chaque étape.”

2.6 Le “Content Prompting”

• Intégrer du contenu externe dans la requête pour aider l’IA à générer une réponse adaptée.
• Exemple : Copier un article et demander un résumé.

3. Techniques avancées

3.1 Le “Self-Augmenting Prompting”

• Faire produire à l’IA les informations dont elle a besoin avant de répondre.
• Exemple : “Quels sont les chiffres exacts sur la taille du Congo et de l’Afrique du Sud ?”

3.2 Le “List-to-Must Prompting”

• Décomposer un problème complexe en sous-problèmes plus simples.
• Exemple : “Décompose le processus de résolution d’une équation en plusieurs étapes.”

4. Prompting et créativité

4.1 Le “Concept Prompting”

• Demander à l’IA de générer des idées innovantes.
• Exemple : “Imagine un concept de bijou unique et original.”

4.2 Le “Adversarial Prompting”

• Simuler un dialogue entre un créateur et un critique pour améliorer une idée.
• Exemple : “Propose une idée de bijou, puis critique-la et améliore-la.”

4.3 Le “Meta-Prompting”

• Demander à l’IA de poser les bonnes questions pour guider une réflexion.
• Exemple : “Aide-moi à créer une histoire en me posant des questions clés.”

5 : Bonnes pratiques et limites

5.1 Sécurité et Confidentialité

• Ne jamais entrer de données sensibles ou confidentielles.
• OpenAI peut utiliser les conversations pour entraîner ses modèles.

5.2 Fiabilité des réponses

• L’IA peut générer des erreurs factuelles.
• Toujours vérifier les informations importantes.

5.3 Vers un avenir du Prompt Engineering

• Des interfaces plus intuitives intégreront progressivement le prompt engineering.
• Révolution des outils créatifs grâce à l’IA.

Le “Prompt Engineering” est une compétence incontournable pour interagir efficacement avec les IA génératives. Maîtriser ces techniques permet d’obtenir des résultats plus précis, créatifs et pertinents. L’expérimentation et l’affinage des prompts sont essentiels pour maximiser l’impact des IA dans notre quotidien professionnel et personnel.

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