L’intelligence artificielle générative permet de produire des réponses créatives et pertinentes à partir de simples instructions, appelées « prompts ». Dans cet article, je partage ma méthodologie pour rédiger des prompts efficaces, en utilisant des exemples issus des fonctions de gestion des ressources humaines et de gestion des systèmes d’information.
Qu’est-ce qu’un prompt?
Un prompt est une instruction ou une série d’instructions données à un modèle d’intelligence artificielle pour déclencher une réponse spécifique.
Par exemple, je peux demander à un modèle d’IA de rédiger une fiche de poste.
Qu’est-ce que le prompting?
Le prompting est l’art de rédiger un prompt de manière à obtenir une réponse pertinente. Cela nécessite de la précision et de la clarté dans la formulation des demandes.
Par exemple, au lieu de dire simplement « Rédige un document », je précise le type de document, le public cible et le ton à adopter, ce qui influence directement la qualité de la réponse générée.
Qu’est-ce que le framework prompting?
Le cadre de prompting (ou framework prompting) est un ensemble de directives qui structurent les instructions données au modèle.
Par exemple, le modèle peut nécessiter une description du contexte, la création d’un personnage, ou des précisions sur le format de la réponse souhaitée. Cela aide à guider l’IA vers des résultats plus précis et utiles.
Comment faire un prompt?
Spécificité et contexte
Il est crucial d’être aussi spécifique que possible dans la formulation du prompt.
Par exemple, je contextualise la demande, ce qui aide le modèle à affiner sa réponse. Si je souhaite élaborer un guide sur l’utilisation d’un nouvel outil numérique, je fournis des détails sur l’audience visée et les objectifs du guide.
Éviter les biais
Je fais également attention à éviter les biais involontaires.
Par exemple, je m’efforce d’utiliser des formulations neutres qui ne pénalisent pas la créativité de l’IA. En rédigeant un prompt pour un projet de communication interne, j’évite d’utiliser un langage émotionnel, préférant des termes objectifs qui présentent les faits de manière claire.
Utiliser des marqueurs
L’utilisation de marqueurs dans le prompt, comme des puces ou des séparateurs, permet de différencier les parties du texte et d’organiser les informations.
Par exemple, je peux formuler un prompt de la manière suivante :
- Action : Rédige une fiche de poste.
- Contexte : Recrutement d’un Product Owner.
- Résultat attendu : Collecter des candidatures pertinentes pour le poste.
Cette structure facilite la compréhension et la réponse de l’IA.
Utiliser des exemples pour guider l’IA
Les exemples sont très efficaces pour guider l’IA.
Par exemple, en demandant de créer un courriel, je peux fournir un exemple de courriel déjà existant pour orienter le ton et la structure. Cela aide le modèle à reproduire un style qui répond à mes attentes.
Exemples de frameworks prompting
Il existe une multitude de frameworks prompting avec des cas d’usage spécifiques :
- ACTIF,
- APE,
- CARE,
- CREATE
- COAST,
- ERA,
- RACE,
- RISE,
- ROSES,
- TAG,
- TRACE.
Voici deux cadres spécifiques.
APE: Action, Purpose, Expectation
Le framework APE est un modèle simple mais efficace pour la rédaction de prompts.
Voici comment je l’applique :
- Action : Je spécifie le travail que je veux que le modèle effectue. Par exemple, Rédige une fiche de poste pour le recrutement d’un(e) Product Owner.
- Purpose : Je définis l’objectif de la tâche. Par exemple, La fiche doit mettre en lumière les compétences spécifiques nécessaires pour exceller dans le secteur du luxe.
- Expectation : Je décris la forme du résultat attendu. Par exemple, La fiche est optimisée pour le SEO, commence par détailler la mission et les responsabilités du ou de la Product Owner, suivies par les compétences requises et le profil recherché.
Cette approche permet d’obtenir un résultat rapide à une requête simple qui peut ensuite être raffinés par des prompts complémentaires.
CARE: Contexte, Action, Résultat, Exemple
Un autre cadre utile est CARE, qui m’aide à orienter le modèle vers une réflexion plus spécifique.
Par exemple, dans un contexte de déploiement d’une solution interne, je peux formuler mon prompt ainsi :
- Contexte : Je fournis toutes les informations inhérentes au contexte. Par exemple, Je suis Responsable du digital à la Direction des Ressources humaines. Je recrute un Product Owner pour superviser l’ensemble des applications de gestion du recrutement…
- Action : Je spécifie le travail que je veux que le modèle effectue. Par exemple, Rédige une fiche de poste pour le recrutement d’un(e) Product Owner.
- Résultat : J’exprime ce que je veux accomplir avec ce prompt. Par exemple, Je recherche un candidat ayant non seulement les compétences techniques requises par ce poste, mais également les compétences comportementales qui faciliteront son intégration dans le secteur du luxe.
- Exemple : Je présente un ou plusieurs exemples à imiter par le modèle.
Cette structure facilite la production de contenu créatifs tout en respectant une ligne directrice.
Rédiger des prompts efficaces pour une intelligence artificielle générative nécessite une approche réfléchie et structurée. En tant qu’enseignant, je m’efforce de transmettre ces compétences à mes étudiants, en mettant l’accent sur l’importance de la spécificité, du contexte et de l’exemple. Ces éléments sont essentiels pour tirer parti de la puissance de l’IA et résoudre des problèmes complexes au sein des organisations. En adoptant ces techniques, nous pouvons non seulement améliorer notre communication interne mais aussi innover dans nos pratiques professionnelles.
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François Rouhban 