Comment communiquer? - Faire un prompt
Loin des lignes de code et au-delà des mots-clés des moteurs de recherche, la communication avec une IA générative se fait via un agent conversationnel auquel il faut formuler une requête articulée (i.e. prompt en anglais). L’expérience du prompt se veut simple et se passe de science. Les prompts sont pensés pour avoir une relation claire entre l’utilisateur/trice et l’IA.
Un-e ingénieur-e informatique n'est pas plus apte qu’un-e novice à générer un contenu de qualité s’il/elle ne sait pas expliquer à l’IA quelle est son attente. Il s’agit de quelque chose de comparable à décrire une scène à un-e aveugle. Tout est dans la formulation. Ce qui n’est pas dit explicitement n’est pas pris en compte et le sens commun ne suffit pas pour combler les lacunes entre attentes et informations disponibles.
La technique de prompting (i.e. prompt engineering) est donc une compétence comme une autre qui implique de prendre en compte un certain nombre d’éléments techniques et/ou créatifs. Surtout, cela implique d’avoir une idée claire de ce que l’on veut. Il existe des outils d’aide à la rédaction de prompts.
De la même manière qu’il n’est pas nécessaire d’être mécanicien-ne pour savoir conduire, on peut utiliser un outil d’IA générative sans maîtriser tous les aspects informatiques de son fonctionnement. Néanmoins, pour être pilote de course, il est utile de savoir ce qu’il y a sous le capot. La première partie de ce guide permet de comprendre la structure d’une requête.
En deuxième partie, nous avons mis en place une série d’étapes à suivre et d’instructions à garder en tête avec des acronymes spécifiques comme moyen mémotechnique pour appliquer les techniques de prompting.
E - ESPRIT
Il est utile de se mettre dans un état d’esprit de débutant-e ou d’allophone et éviter des formulations trop régionales ou personnelles et ne pas faire appel à des règles tacites ou habitudes.
Ex: Explique la décision X du CODIR concernant le PAT.
Ex: Explique la décisions X du Comité de Direction concernant le personnel administratif et techniques.
T - TRAME
La véritable puissance de ces outils est de construire une réponse. Posez des questions créatives et critiques pour obtenir des résultats intéressants et éviter les réponses évidentes (e.g. oui/non). Pour ne pas s’égarer, il est mieux d’avoir une idée de la trame voulue et de l’affiner avec des instructions précises et concises.
Ex : La loi sur l’Université est-elle bien?
Ex: Dans le contexte de la réforme de la loi sur l’Université en 2008, est-ce que l’enseignement supérieur et la recherche ont été harmonisés à l’échelle nationale?
A - ACTION
Il faut indiquer l’action attendue. Cela passe par l’usage d’un verbe ou la mention d’une activité, par exemple des verbes de direction comme «discuter», «comparer», «concevoir» ou «évaluer». Le choix du verbe peut grandement influencer le résultat.
Ex: Pour reprendre l’exemple de la loi sur l’Université, préciser de «donner les principaux arguments» ou «d’agir comme un représentant de tel parti politique» permettra de clarifier la réponse et de lui donner une certaine couleur.
P - PARAMÈTRES
Pour éviter les réponses vagues, non professionnelles, voire même chargées de contenu superflu, il faut affiner votre requête. Par exemple, précisez une méthodologie, le nombre de mots, la structure (e.g. courriel, mots-clés, rapport) ou le format (Python, HTML, CSV, Excel).
Ex: Rédige un paragraphe en 450 mots sur le sujet XY en format Markdown.
E - ENVIRONNEMENT
Le contexte crée un environnement pour l’outil. Utilisez des mots limitants (e.g. «en Suisse»), avec des exemples connus ou un public défini. Pour cibler le cadre, il est possible de donner le ton (formel, familier, etc.) ou le rôle attendu («une responsable assurance qualité»).
Ex: Élabore un atelier de première année dispensé en ligne pour les étudiantes et étudiants adultes.
Ex: Rédige une réponse compréhensible par un enfant de 8 ans.
Ex: Rédige dans un ton formel à la troisième personne pour un public universitaire.
CONSTRUCTION
Il n’y a pas une manière unique de communiquer avec une IA générative pour faire des requêtes. Il est normal, et important, de trouver son propre style, ou celui qui convient le mieux à une tâche donnée.
- Une fois pour toutes
L’approche consiste à écrire une seule requête précise. C’est un point de départ à éditer par la suite. Cette approche vise à éviter les efforts répétés ou les itérations successives. Elle s’applique dans divers contextes, tels que la résolution de problèmes, la prise de décisions ou la planification de projets, afin de maximiser l’efficacité et d’économiser du temps et des ressources.
- Par couches
Cette approche consiste à faire une requête minimale, à l’évaluer, puis à l’affiner en ajoutant des exemples, du contexte et des paramètres (voir ETAPE) jusqu’à obtenir un ensemble satisfaisant. Cette méthode permet également de diviser un problème complexe en plusieurs niveaux plus simples, chaque couche étant responsable d’une partie du problème. À la fin, il suffit de demander à l’outil d’agréger les réponses obtenues.
- En collage
Cette manière de procéder exige de formuler une requête aussi complète que possible, chargée de contexte, de paramètres et d’exemples, puis d’itérer plusieurs versions de résultats. Puisque l’outil génère quelque chose de différent à chaque demande, il est possible de prendre les meilleures parties de chaque résultat pour assembler quelque chose de nouveau.
Il est impératif d’avoir un comportement engagé. Adopter aveuglement les résultats peut mener à des erreurs, en particulier si la tâche se situe au delà de la frontière «dentelée» où les capacités de l’IA deviennent imprévisibles. D’après Dell’Acqua et al. (2023), deux catégories de pratiques de collaboration émergent entre l’humain et la machine. Ces stratégies distinctes ont été spontanément adoptées dans des cadres professionnels intégrant l’IA générative. Les premiers délèguent les tâches à l'outil ou à eux-mêmes, les seconds intègrent complètement leur flux de travail avec la technologie.
Comportement Centaure
À l’instar de la créature mythique, humains et machines ont étroitement fusionné dans une division stratégique du travail. Les centaures discernent quelles tâches sont mieux adaptées à l’humain ou à l’IA générative en fonction des forces et des capacités de chaque entité et les attribuent en alternance.
Comportement Cyborg
Les cyborgs intègrent les capacités de la machine et de l’humain au niveau des sous-tâches. On ne sait plus si le résultat a été produit par l’un ou l’autre. Avec cette approche, axée sur l’intégration complexe, il n’y a pas de division claire du travail. Les efforts se mêlent jusqu’à la frontière des capacités de l’IA générative.
