Prompt Engineering - Conseil stratégique en intelligence artificielle
Dans un monde des affaires en rapide évolution, où les entreprises font de plus en plus appel à l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer leurs processus et obtenir un avantage concurrentiel, il est essentiel d'utiliser l'IA de manière efficace et efficiente. Le concept d'ingénierie prompt a été développé pour aider les entreprises à tirer pleinement parti de l'IA et à optimiser leurs processus commerciaux. Cet article définira le terme "prompt engineering", discutera des défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans l'entreprise, fournira 20 exemples avec des instructions détaillées et examinera l'impact sur le monde du travail. Enfin, une conclusion complète sera tirée.
Prompt Engineering et pourquoi il est important pour la révolution de l'IA
Le prompt engineering est un concept de traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) qui permet d'obtenir des résultats souhaitables ou utiles en reconnaissant les entrées. Dire au génie dans la lampe magique ce qu'il doit faire est comparable à Prompt. Dans ce cas, il s'agit de la lampe magique DALL-E, qui est prête à produire n'importe quelle image souhaitée.
Explication du terme "Prompt Engineering"
Le prompt engineering fait référence à une approche utilisée lors du développement de modèles d'IA. L'objectif est de s'assurer que ceux-ci peuvent être mis en œuvre rapidement et efficacement. Le concept repose sur l'idée qu'un modèle d'IA doit non seulement fournir de bons résultats, mais aussi être facile à mettre en œuvre et à entretenir afin de créer une réelle valeur ajoutée pour les entreprises.
L'ingénierie prompt implique l'utilisation d'interfaces simples et claires pour l'interaction entre le modèle d'IA et d'autres systèmes, ainsi que l'intégration de l'IA dans l'infrastructure informatique existante de l'entreprise. Elle implique également l'utilisation d'architectures robustes et évolutives pour les modèles d'IA, capables de gérer de grandes quantités de données et de répondre à des exigences élevées en matière de vitesse de traitement.
Aperçu
La mise en œuvre de l'IA dans l'entreprise est une tâche complexe qui comporte de nombreux défis. Voici quelques-uns des principaux défis :
- Manque d'expertise
L'IA est un domaine relativement nouveau et en pleine expansion qui nécessite une connaissance approfondie des mathématiques, des statistiques et de la programmation. De nombreuses entreprises ne disposent pas d'un personnel suffisamment qualifié pour développer et mettre en œuvre des modèles d'IA.
- Qualité des données
Les modèles d'IA ne sont bons que dans la mesure où les données sur lesquelles ils sont entraînés le sont. Si la qualité des données n'est pas bonne, les modèles d'IA ne le seront pas non plus.
- Intégration dans l'infrastructure informatique existante
L'intégration de l'IA dans l'infrastructure informatique existante de l'entreprise peut être difficile, surtout s'il s'agit de systèmes anciens qui ne sont pas conçus pour l'IA.
- Protection des données et sécurité
Les modèles d'IA peuvent contenir des informations sensibles et les entreprises doivent s'assurer qu'elles sont en mesure de protéger les données et de sécuriser les modèles contre les attaques.
- Gestion du changement
L'introduction de l'IA peut nécessiter des changements dans les processus de travail et la culture d'entreprise, ce qui exige une stratégie globale de gestion du changement pour s'assurer que toutes les parties prenantes de l'organisation y sont préparées.
La motivation derrière l'ingénierie de l'invite peut être difficile à comprendre au premier abord, nous allons donc décrire l'idée à l'aide d'un exemple.
Imaginez que vous mettiez en place une plateforme de livraison de produits alimentaires en ligne et que vous disposiez de milliers d'images de différents légumes à insérer sur le site.
Le seul problème est qu'aucune des métadonnées des images n'est une description de quel légume se trouve sur quelle image.
À ce stade, vous pourriez trier laborieusement les images en plaçant les images de pommes de terre dans le dossier Pommes de terre, les images de brocolis dans le dossier Brocolis et ainsi de suite.
Vous pourriez également faire passer toutes les images par un classificateur pour faciliter le tri. Mais comme vous pouvez le constater, des données étiquetées sont toujours nécessaires pour l'entraînement du classificateur.
En utilisant la technique de l'invite, vous pouvez écrire une invite basée sur du texte qui, selon vous, donnera les meilleurs résultats pour le classement des images.
Il pourrait s'agir, par exemple, de l'invite Afficher le modèle "une image avec des pommes de terre". La structure de cette invite - ou de l'instruction qui définit la manière dont le modèle reconnaît les images - est déterminante pour l'ingénierie rapide.
Il s'agit souvent d'une question d'essais et d'erreurs pour écrire la meilleure invite de commande. En fait, l'invite "une image avec des pommes de terre" est très différente de l'invite "une photo de pommes de terre" ou "une collection de pommes de terre".
Voici 20 exemples de la manière dont les entreprises peuvent utiliser l'ingénierie prompt pour mettre en œuvre des modèles d'IA de manière plus efficace et efficiente.
1. Mise en œuvre de chatbots :
L'implémentation de chatbots permet aux entreprises d'améliorer leur service client tout en réduisant les coûts. Les chatbots peuvent être disponibles 24h/24 et 7j/7 et répondre automatiquement aux demandes. Cela peut être mis en œuvre par l'intégration de logiciels de reconnaissance vocale et textuelle et d'algorithmes d'apprentissage automatique.
2.Exploitation des données avec l'IA :
Les entreprises peuvent analyser leurs données plus efficacement à l'aide de méthodes d'IA et en tirer des enseignements précieux. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique permet d'analyser les données plus rapidement et plus précisément, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées.
3. Introduction de la personnalisation :
La personnalisation est une tendance importante dans le marketing et peut être mise en œuvre à l'aide de méthodes d'IA. Les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des offres et des recommandations personnalisées pour les clients, sur la base de leurs préférences et de leur comportement.
4. L'automatisation des processus :
Les méthodes d'IA peuvent également être utilisées pour automatiser et optimiser les processus commerciaux. L'automatisation des processus permet aux entreprises d'améliorer leur efficacité et de réduire leurs coûts.
5. Introduction de la maintenance prédictive :
En appliquant des méthodes d'IA telles que le Machine Learning, les entreprises peuvent introduire la maintenance prédictive. Cela signifie que les travaux de maintenance sur les machines et les appareils sont effectués automatiquement avant qu'une panne ne se produise.
6. Reconnaissance d'images :
Les entreprises peuvent utiliser la reconnaissance d'images à l'aide de méthodes d'IA telles que les algorithmes d'apprentissage en profondeur. Les images peuvent ainsi être automatiquement catégorisées et indexées, ce qui permet une gestion plus efficace des images.
7.Application de la reconnaissance vocale:
L'utilisation de technologies de reconnaissance vocale permet aux entreprises d'optimiser leurs processus de travail. La reconnaissance vocale peut être utilisée pour transcrire des dictées, traiter des appels et répondre automatiquement aux demandes des clients.
8. Introduction d'assistants virtuels :
Les assistants virtuels peuvent aider les entreprises à optimiser leurs processus de travail et à améliorer le service à la clientèle. Ils peuvent être développés à l'aide de méthodes d'IA telles que le traitement du langage naturel et les algorithmes d'apprentissage automatique.
9. Détection des fraudes :
En appliquant des méthodes d'IA telles que l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent mettre en œuvre la détection des fraudes. Cela peut par exemple être utilisé dans le domaine du commerce électronique pour identifier et empêcher les tentatives de fraude lors de commandes en ligne.
10. Développement de solutions robotiques :
Les entreprises peuvent développer des solutions robotiques à l'aide de méthodes d'IA telles que l'apprentissage automatique. Celles-ci peuvent par exemple être utilisées dans l'industrie manufacturière afin d'automatiser et d'optimiser les processus de travail.
Ingénierie de la promptitude :
- Guide complet : https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-book sur le sujet : https://prompt.mba
- Cours Udemy : https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Apprendre à faire des invites : https://learnprompting.org/
- Aperçu des prompts : https://prompts.chat
ChatGTP :
- Collection d'invites : https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Exemples inspirants : https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney :
Notre offre d'IA
Impact sur le futur monde du travail
L'ingénierie prompt et l'intelligence artificielle en général vont changer la façon dont les entreprises travaillent.
Voici quelques-uns des impacts auxquels nous pouvons nous attendre à l'avenir :
L'ingénierie d'impulsion comme élément clé
En biologie, l'émergence est une propriété incroyable dans laquelle des parties qui se réunissent parce qu'elles interagissent présentent un nouveau comportement (appelé émergence) qui ne peut pas être vu à une échelle plus petite.
Ce qui est encore plus incroyable, c'est que même si la version à petite échelle semble être similaire à la version à grande échelle , le fait que la plus grande échelle soit composée de plus de parties et d'interactions finit par montrer un comportement totalement différent.
Et il n'y a aucun moyen de prédire à quoi cela pourrait ressembler ou ressemblera.
C'est la beauté (pour le meilleur et pour le pire) de l'échelle !
L'aspect le plus excitant de la révolution actuelle de l'IA est l'apparition de nouvelles propriétés des modèles d'apprentissage automatique utilisés à grande échelle.
Et tout a commencé lorsqu'il est devenu possible de laisser ces modèles d'intelligence artificielle s'entraîner sans supervision. L'apprentissage non supervisé a en effet été l'un des principes clés de cette révolution de l'IA, et il a également été la solution aux progrès de l'IA au cours des dernières années.
Avant 2017, la plupart des systèmes d'IA fonctionnaient avec l'apprentissage supervisé. Il s'agissait d'utiliser de petits ensembles de données structurées permettant d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour des tâches très limitées.
Après 2017, avec l'introduction d'une nouvelle architecture appelée Transformer, les choses ont commencé à changer.
Cette nouvelle architecture pouvait être utilisée avec une approche d'apprentissage automatique non supervisé. Le modèle d'apprentissage automatique pourrait être pré-entraîné sur un très grand ensemble de données non structurées avec une fonction cible très simple : Prédiction de texte à texte.
Ce qui est passionnant, c'est que le modèle d'apprentissage automatique, pour apprendre à faire une prédiction de texte à texte (ce qui peut sembler être une tâche très simple), a commencé à apprendre un certain nombre de modèles et d'heuristiques autour des données sur lesquelles il a été entraîné.
Cela a permis au modèle d'apprentissage automatique d'apprendre une grande variété de tâches.
Le grand modèle linguistique a commencé à déduire des modèles à partir des données et à les réutiliser dans l'exécution de nouvelles tâches, plutôt que d'essayer d'exécuter une seule tâche.
C'était une révolution fondamentale. L'autre révolution, venue avec GPT-3, a été la capacité d'initier ces modèles.
En bref, cela permet à ces modèles de continuer à apprendre le contexte d'un utilisateur grâce à l'apprentissage en langage naturel. Cela pourrait changer considérablement la sortie du modèle.
Cet autre aspect résultait également du fait que personne ne l'avait explicitement demandé. C'est ainsi que nous avons obtenu l'apprentissage par prompteur basé sur le contexte comme caractéristique clé des modèles d'apprentissage automatique actuels.
L'ingénierie du prompt est l'un des éléments clés du paradigme actuel de l'IA.
L'un des aspects les plus intéressants de l'ingénierie de l'invite est le fait que l'évolutivité de l'architecture des transformateurs pour entraîner de grands modèles de langage s'est révélée être une nouvelle propriété.
Tout comme les souhaits que l'on exprime peuvent se retourner contre nous, la manière dont on exprime ce que l'on veut que la machine fasse peut changer dramatiquement ce qui en sort.
Et qu'est-ce qui est le plus intéressant ?
Prompting n'était pas une fonction développée par des experts en intelligence artificielle. Il s'agissait d'une fonction en cours d'élaboration. En bref, grâce au développement de ces énormes modèles d'apprentissage automatique, le prompting est devenu un moyen de faire faire à la machine ce qu'on lui demande.
Personne n'a demandé cette fonction, c'est arrivé comme ça !
Au cours de l'histoire de l'intelligence artificielle (IA), celle-ci s'est développée et homogénéisée. Avec l'introduction de l'apprentissage automatique, on déduit automatiquement, à partir d'exemples, la manière dont une tâche doit être effectuée. Le deep learning permet de développer les fonctionnalités de haut niveau utilisées pour la prédiction et les modèles de base permettent de développer des fonctionnalités encore plus avancées, comme l'apprentissage contextuel. Parallèlement, l'apprentissage automatique homogénéise les algorithmes d'apprentissage (p. ex. la régression logistique). Le deep learning homogénéise les architectures de modèles (p. ex. les réseaux neuronaux convolutionnels) et les modèles de base homogénéisent le modèle lui-même (p. ex. GPT-3).
L'ingénierie d'invite est un processus utilisé dans l'IA. Il consiste à transformer une ou plusieurs tâches en un ensemble de données basé sur le prompt, qui représente un modèle de langage qui est ensuite entraîné pour apprendre.
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Conclusion
L'ingénierie sur invitation est une approche importante pour une mise en œuvre plus efficace et efficiente des modèles d'IA. En utilisant l'ingénierie à l'invite, les entreprises peuvent s'assurer que leurs modèles d'IA sont adaptés à leurs besoins spécifiques et fonctionnent efficacement.
La mise en œuvre de modèles d'IA va changer le monde du travail : De nombreuses tâches manuelles et répétitives seront automatisées et la manière dont les entreprises travaillent changera. Pour profiter des avantages de l'IA et se préparer à l'évolution du monde du travail, les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie globale de gestion du changement afin de s'assurer que toutes les parties prenantes sont préparées à ces changements.
