Comment utiliser l’IA générative ? Tous nos conseils

L'Intelligence Artificielle générative est un domaine en constante évolution, et ses avancées ces derniers mois grâce à ChatGPT, la solution d’OpenAI, changent la donne pour de multiples fonctions et secteurs.

Elle peut être utilisée pour automatiser les tâches administratives, améliorer la qualité du service client, produire du contenu personnalisé pour les médias sociaux et les sites web, et même aider à diagnostiquer des maladies dans le domaine de la santé. Les opportunités offertes sont quasi infinies.
Vous avez donc forcément entendu parler d’IA générative, de ChatGPT, mais comment l’utiliser au mieux ?

Nous allons examiner de plus près les différentes manières d'utiliser l'IA générative : le prompt engineering, l'utilisation d'API, et l'entraînement et la personnalisation des modèles.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative est une branche de l'IA qui permet de créer des données nouvelles et originales en utilisant des modèles de réseaux de neurones (qu’on appelle NPL pour neuro-linguistic programming en anglais). Contrairement aux modèles prédictifs qui utilisent des données existantes pour prédire les futurs résultats, les modèles génératifs créent des données en fonction des modèles de données existants. Découvrez notre article dédié pour tout savoir sur l’IA générative.

Qu’est-ce que le prompt engineering ?

Le prompt engineering est une méthode de formulation d'instructions pour l'Intelligence Artificielle qui permet d'obtenir des résultats optimaux. Cette technique est particulièrement utile pour les modèles génératifs, qui produisent des réponses en fonction des modèles de données existants.

Le prompt engineering est clé pour utiliser l’IA générative, a tel point que selon un article du Time d’avrill 2023, le prompt engineering est désormais considéré comme l'un des emplois les plus recherchés dans le domaine de la technologie.

Cette demande croissante pour des travailleurs spécialisés dans l'AI (Artificial Intelligence) se traduit par une augmentation exponentielle du nombre d'annonces d'emploi contenant les termes "IA Générative" ou "GPT". Bien que certains postes soient ciblés vers des profils techniques, d'autres entreprises sont disposées à recruter des personnes sans formation préalable en informatique. 

Certaines startups, comme Anthropic, financée par Google, offrent des salaires pouvant atteindre 335 000 dollars pour un poste de "Prompt Engineer and Librarian" à San Francisco, tandis que Klarity, une entreprise de vérification de documents automatisée, offre jusqu'à 230 000 dollars pour un poste d'ingénieur en apprentissage automatique capable de produire les meilleures sorties à partir d'outils d'IA. 

Si la demande en prompts engineers professionnels explose, chacun peut optimiser son utilisation de ChatGPT grâce aux conseils suivants.

Comment bien rédiger ses prompts

Commencer par un verbe d’action

La première étape pour formuler un prompt efficace consiste à commencer par un verbe d'action. Les verbes d'action indiquent à l'IA quelle est l'intention de la commande et ce que l'utilisateur souhaite accomplir. Par exemple, si vous voulez que l'IA génère un texte de présentation, vous pouvez commencer par le verbe "écris". Si vous voulez que l'IA crée une image, vous pouvez commencer par le verbe "dessine".

Fournir du contexte

Il est important de fournir un contexte pour aider l'IA à mieux comprendre l'objectif de la commande. Le contexte peut inclure des informations sur le sujet, le public cible, les objectifs de l'utilisateur, ainsi que toute autre information pertinente.

Utiliser des jeux de rôle

Le jeu de rôle peut être un outil utile pour formuler des prompts efficaces. En simulant une conversation avec l'IA, vous pouvez déterminer les meilleurs prompts pour obtenir les résultats souhaités.

Par exemple, si vous voulez que l'IA crée un texte de présentation pour un produit, vous pouvez simuler une conversation avec un client et demander à l'IA de créer un texte de présentation convaincant.

Utiliser des références

Les références aident l'IA à comprendre le contexte et à produire une réponse plus précise. Les références peuvent inclure des documents, des images, des vidéos ou tout autre type de contenu qui peut aider l'IA à mieux comprendre l'objectif de la commande. Par exemple, si vous voulez que l'IA crée une image pour un site web, vous pouvez inclure des images que vous trouvez inspirantes, pour aider l'IA à comprendre le style et le design.

Utiliser des guillemets

Les guillemets peuvent indiquer à l'IA qu'il doit considérer le texte qui les entoure comme une citation ou une référence. Les guillemets peuvent être utilisés pour spécifier les termes clés ou les phrases que l'IA doit utiliser dans sa réponse. 

Être Précis

Il est important d'être précis dans la formulation des prompts. Des commandes précises donnent des résultats précis. Les prompts doivent être clairs et précis pour aider l'IA à comprendre l'objectif de la commande. Par exemple, si vous voulez que l'IA crée un texte de présentation pour un produit, vous devez spécifier les caractéristiques clés, les avantages et le public cible.

Préciser la longueur de la réponse

Il est important d'indiquer la longueur de la réponse pour déterminer combien de tokens seront nécessaires pour produire la réponse. La longueur de la réponse peut varier en fonction de l'objectif de la commande et des besoins de l'utilisateur. C’est particulièrement utilise, si vous voulez que l'IA crée des titres ou des meta descriptions pour votre site, vous pouvez spécifier le nombre de caractères ou de mots requis.

Demander à ajuster

Le prompt engineering est un processus continu qui implique des essais et des erreurs. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, il est important de revoir et de peaufiner les prompts pour obtenir des résultats optimaux.

Préciser le ton

Il est utile de spécifier le ton pour donner un style ou une personnalité à la réponse. Le ton peut varier en fonction de l'objectif de la commande et des besoins de l'utilisateur. Par exemple, si vous voulez que l'IA crée une tribune pour un article de presse, vous pouvez spécifier le ton souhaité, qu'il soit convaincant, informatif ou humoristique.

Demander à réfléchir pas à pas

Demander à l'IA de réfléchir étape par étape permet d'obtenir une réponse plus précise et complète. Le prompt peut être formulé de manière à ce que l'Intelligence Artificielle pense étape par étape pour atteindre l'objectif de la commande. Par exemple, si vous voulez que l'IA crée un article de blog, vous pouvez lui demander de réfléchir au plan, puis aux sous parties, puis, enfin, au contenu.

Bien sûr l'IA peut également être utilisée pour améliorer les prompts elle-même ! 

Les modèles génératifs sont capables d'apprendre à partir de l'exemple et de produire des réponses de plus en plus précises. En utilisant l'IA pour aider à formuler des prompts, les utilisateurs peuvent obtenir des résultats optimaux plus rapidement et plus efficacement.

Voici un exemple de prompt pour améliorer un prompt existant :

"Tu es prompt engineer, ton rôle est de m'aider à créer les meilleurs prompts pour mes besoins. Je te founris : la version actuelle du prompt, les exemples de complétions actuelles et les complétifournisendues. Ton rôle est de modifier le prompt afin que je puisse obtenir les résultats attendus à chaque fois."

Le prompt engineering est donc une méthode essentielle pour obtenir des résultats optimaux lors de l'utilisation de l'IA générative. En utilisant notamment des verbes d'action, des contextes, des jeux de rôle, des références, des guillemets, des exemples.

Utiliser les APIs

Les entreprises ont de plus en plus recours à l'IA générative pour automatiser les tâches à grande échelle. Les APIs des IA génératives permettent aux entreprises de produire du contenu marketing, de créer des chatbots intelligents, d'optimiser les processus métier et bien plus encore.

L'utilisation de la solution d’OpenAI avec une API, implique l'utilisation de l'API pour communiquer avec le modèle. Il est alors possible d’intégrer L’IA générative telle que GPT dans des applications et des workflows existants, pour automatiser des tâches, ou pour personnaliser les réponses générées par l’Intelligence Artificielle.

L'utilisation des APIs de l'IA générative présente de nombreux avantages pour les entreprises. Les avantages incluent :

• La capacité à produire du contenu à grande échelle. Les entreprises peuvent utiliser les APIs de l'IA générative pour produire du contenu en masse, ce qui peut être utile pour les campagnes marketing ou la production de contenu pour les médias sociaux par exemple.
• L'automatisation des tâches fastidieuses. Les APIs de l'IA générative peuvent être utilisées pour automatiser des tâches répétitives telles que la réponse à des requêtes clients.
• La personnalisation du contenu. Les APIs de l'IA générative peuvent être utilisées pour produire du contenu personnalisé en fonction des besoins de l'utilisateur.

Ces APIs peuvent être utilisés avec des plateformes Nocode, telles que Zapier et Make qui permettent aux utilisateurs de créer des workflows personnalisés en utilisant l'IA générative sans avoir à coder.

L’un des avantages de l'utilisation des APIs de l'IA générative, est que le coût est souvent moindre, car basé sur le nombre de tokens utilisés pour produire du contenu. Un token est équivalent à environ 750 mots de contenu généré. Les coûts peuvent varier en fonction du modèle utilisé et de la quantité de données générées.

Un autre avantage : c'est qu'elle permet de créer des workflows complexes et de connecter différents outils entre eux – et ainsi gagner énormément de temps dans les opérations.

Que l’on utilise l’API ou l’interface utilisateur classique des solutions d’IA générative telles que OpenAI, il est toujours crucial de travailler le prompt en amont.

Entraînement et personnalisation d'une IA générative 

L'entraînement et la personnalisation d'une IA générative sont des étapes essentielles pour tirer pleinement parti de cette technologie. La mise au point (“Fine tuning”) et l'utilisation de sources de données propriétaires pour améliorer la connaissance de l'IA générative sur un sujet spécifique sont des techniques qui peuvent considérablement améliorer la qualité des résultats.

“Fine tuning” : une étape clé pour améliorer l'IA générative

Le “fine tuning” est l'une des principales étapes de l'entraînement de l'IA générative. Cette étape consiste à lui fournir un ensemble de données d'exemple pour l'entraîner. En fournissant des exemples, l'IA générative est capable d'apprendre à partir de ces données et de produire des réponses plus précises à des prompts spécifiques. Le fine tuning est particulièrement utile pour les entreprises qui ont des besoins spécifiques en matière de production de contenu ou pour les organisations qui souhaitent automatiser des tâches spécifiques.

Entraîner son modèle d'IA générative sur des données propriétaires

Une autre méthode pour améliorer la qualité des réponses produites par l'IA générative est de recourir à la capacité de recherche sémantique des IA sur des sources de données propriétaires. 

En utilisant des sources de données propriétaires, l'IA générative peut apprendre à partir de ces données et produire des réponses plus précises et pertinentes. Cette méthode est particulièrement utile pour les entreprises qui ont des connaissances approfondies sur un sujet spécifique.

La création de chatbot interne au service des employés ou externes au service des prospects et clients est un cas d’usage qui va très certainement exploser.

L'utilisation de l'IA générative est en train de révolutionner de nombreux domaines, en offrant des opportunités infinies pour automatiser les tâches, améliorer la qualité des services et produire du contenu personnalisé à grande échelle. Les avancées technologiques récentes dans le domaine de l'IA générative, telles que ChatGPT, offrent aux entreprises et aux individus des moyens inédits de tirer parti de cette technologie.

Conclusion : Des réflexes à appréhender

En examinant les différentes façons d'utiliser l'IA générative, notamment le prompt engineering, l'utilisation d'API et l'entraînement personnalisé des modèles, nous avons vu que chaque méthode offre ses propres avantages pour répondre à des besoins spécifiques. Le prompt engineering permet d'optimiser l'utilisation de l'IA générative en fournissant des instructions précises pour obtenir des résultats optimaux, tandis que l'utilisation d'API permet d'intégrer l'IA générative dans des applications et des workflows existants pour automatiser des tâches répétitives à grande échelle. L'entraînement et la personnalisation des modèles permettent quant à eux de produire des réponses plus précises et pertinentes en fonction de besoins spécifiques.