Qu’est-ce qu’un prompt en IA ?

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne de nombreux domaines, notamment à travers les modèles d’IA génératifs, comme les grands modèles de langage (LLM). Ceux-ci permettent aux machines de dialoguer de manière fluide et naturelle avec l’utilisateur. Et la qualité de leur réponse est directement liée aux instructions données sous forme d’un prompt. Ces textes courts sont conçus pour déclencher des conversations ou des tâches spécifiques, et faciliter les interactions homme-machine.

Qu’est-ce qu’un prompt ?

En informatique, ce terme anglais se rapporte à une « invite » de commande affichée par un système informatique. Elle propose à l’utilisateur d’entrer des instructions ou des données. Généralement, elle apparaît sous la forme d’un texte suivi d’un curseur clignotant, à la suite duquel l’utilisateur peut saisir sa commande. Le prompt permet au système d’exécuter différentes opérations, comme naviguer dans les répertoires, lancer un programme ou manipuler des fichiers.

Dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, et plus précisément de l’IA générative, un prompt est le point de départ qui guide le modèle dans la génération de texte, d’images, ou d’autres formes de contenu. Il peut être aussi simple qu’une phrase ou plus complexe, avec des directives détaillées.

Le rôle du prompt dans le comportement des modèles d’IA

Les prompts agissent comme des guides, ils orientent l’algorithme vers une réponse particulière. Des modèles d’IA comme ceux basés sur les architectures de type GPT, Generative Pre-trained Transformer, sont entraînés sur d’énormes ensembles de données textuelles. Ils apprennent à prédire le mot suivant dans une séquence de texte. Dès lors qu’un prompt est fourni, le modèle utilise ce contexte pour générer une réponse cohérente et pertinente, toujours en fonction des données sur lesquelles il a été formé. Ainsi, la qualité et la spécificité du prompt influencent directement la pertinence et la précision de la réponse.

Le processus de traitement des prompts pour la génération de contenu

Lorsqu’un modèle génératif reçoit un prompt, il commence par analyser son contenu de manière à en saisir à la fois le contexte et les attentes implicites. Pour un LLM, comme ChatGPT, cela inclut la reconnaissance de mots-clés, de phrases et le ton général. Cette analyse permet alors de prédire et générer la suite du texte de manière itérative, en s’assurant que chaque partie de la réponse est en cohérence avec la demande initiale comme avec les réponses précédentes. 

Des modèles comme DALL-E ou MidJourney prennent des descriptions textuelles et les transforment en représentations visuelles. Ce processus implique plusieurs étapes de compréhension sémantique du texte, de composition visuelle et de rendu graphique. L’IA utilise pour cela des réseaux neuronaux profonds, notamment les réseaux de neurones convolutifs ou CNN, qui leur permettent d’interpréter le prompt textuel et de créer des images correspondant à la description donnée.

Quels sont les différents types de prompts ?

On distingue trois grandes catégories de prompts : textuels, visuels et multimédia.

Les prompts textuels

Ils peuvent prendre la forme de questions, de phrases incomplètes ou de directives spécifiques sur le type de réponse souhaitée. Ce type de prompts est utilisé pour générer du texte, par exemple des articles, des poèmes ou des scripts.

Ils peuvent être simples, comme « Explique le fonctionnement d’une bicyclette » ou plus complexes et incluant des instructions détaillées « Explique le fonctionnement d’une bicyclette en expliquant les étapes de rotation des pédales, la transmission de puissance aux roues via la chaîne, et l’équilibre maintenu par le cycliste pendant le mouvement. Assure-toi de mentionner les principes physiques sous-jacents, comme l’inertie, la friction et la gravité. »

Les prompts visuels

Une image, un graphique ou une vidéo sont présentés aux modèles d’IA afin de déclencher des réponses spécifiques. En reconnaissance visuelle, ils vont permettre d’entraîner l’algorithme à identifier et à classer des objets, des personnes ou des scènes dans des images. 

Dans le domaine de la génération d’images, les prompts sont présentés au modèle pour le guider dans la création de nouveaux visuels réalistes. Ils prennent la forme d’une description ou d’une référence visuelle accompagnée d’une instruction sur le type d’image à générer. Ils peuvent également être utilisés dans des tâches de description visuelle. L’IA doit générer des descriptions textuelles précises à partir d’illustrations.

Les prompts multimédias

Ceux-ci combinent à la fois des éléments textuels et visuels. Les modèles capables de traiter des prompts multimédias intègrent des réseaux neuronaux spécialisés dans le traitement des textes et des images. Ils combinent ces deux éléments pour générer des contenus multimédias comme des vidéos ou des présentations.

Des stratégies pour formuler un prompt efficace et pertinent

Malgré ses capacités impressionnantes, l’Intelligence Artificielle présente des limites dans sa compréhension du langage humain. Elle peut parfois rencontrer des difficultés à interpréter des prompts complexes ou ambigus. Ou à l’inverse, elle peut ne pas fournir les résultats attendus si la demande est trop générique. Voici quelques conseils pour formuler un prompt efficace :

• soyez clair et concis, votre prompt doit être facile à comprendre, sans ambiguïté et aller droit au but ;
• utilisez un langage précis, car le choix de vos mots et de vos phrases va orienter l’IA vers le résultat souhaité ;
• incluez, si possible, des exemples de contenus similaires au résultat attendu, pour aider l’IA à mieux comprendre vos attentes ;
• spécifiez des contraintes, par exemple la longueur du texte ou le style de l’image, qui vont permettre d’affiner les résultats ;
• n’hésitez pas à reformuler le prompt et à tester différentes options pour obtenir le meilleur résultat.

 

Enfin, adaptez-vous aux spécificités de chaque outil. Si avec des modèles comme DALL-E ou ChatGPT, vous devez simplement saisir votre prompt dans la zone dédiée, d’autres sont plus exigeants. Ainsi, Midjourney impose de démarrer l’instruction par </imagine >. Ces informations sont primordiales pour une bonne prise en main de l’outil et pour obtenir rapidement les résultats attendus. N’hésitez pas à passer par la case formation. D’autant que vous trouverez facilement sur le web un contenu pédagogique gratuit adapté. 

Des défis techniques et éthiques liés à l’utilisation des prompts

L’utilisation des prompts pour la formation et l’utilisation des IA génératives soulève des problématiques et des défis tant techniques qu’éthiques. La qualité des données d’entraînement est primordiale. En effet, elles sont susceptibles de contenir des biais, qui risquent d’être reflétés et amplifiés par l’algorithme. Or, s’agissant des LLM, on parle de quantités massives de données, qui peuvent être difficiles à collecter et à traiter.

D’autant que les modèles modernes, notamment ceux basés sur l’architecture Transformer, comme ChatGPT, nécessitent des ressources informatiques significatives pour l’entraînement et l’inférence. Concevoir des prompts efficaces peut s’avérer complexe. Un grand nombre d’essais et d’erreurs sont souvent nécessaires pour obtenir des résultats. Des utilisateurs malveillants peuvent concevoir des prompts pour obtenir des résultats nuisibles ou pour contourner des restrictions de sécurité intégrées. Actuellement, il est techniquement difficile de détecter et de prévenir des usages abusifs.

Parallèlement, des questions éthiques sont soulevées.

• La partialité et le risque de discrimination, car des prompts biaisés peuvent entraîner des résultats discriminatoires, en particulier pour les groupes marginalisés. Ils peuvent également servir à propager de la désinformation et de la manipulation.
• Les problématiques liées à la confidentialité, lorsque vous rédigez votre prompt, assurez-vous de ne pas divulguer d’informations sensibles ou privées.
• La définition de la responsabilité et la transparence : il convient de déterminer qui est responsable du contenu généré.

 

L’effet de l’apprentissage continu sur l’amélioration des réponses aux prompts

L’apprentissage continu permet d’améliorer les réponses de l’IA générative, qui affine ses capacités et génère des contenus plus précis, pertinents et créatifs.

L’exposition à de nouvelles informations

Nourris par des données fraîches et variées, les outils d’IA élargissent leur base de connaissances et enrichissent leur vocabulaire. Ils comprennent de mieux en mieux les nuances du langage, les différents styles d’écriture et les subtilités de la communication humaine. Au fur et à mesure de leur apprentissage, les modèles développent leurs compétences créatives. Ils explorent de nouvelles idées, génèrent des associations originales et proposent de nouvelles solutions aux problèmes posés par les prompts.

L’amélioration des algorithmes

L’analyse constante des performances associée aux progrès de la recherche permet de constamment optimiser les algorithmes sous-jacents aux modèles d’IA. Cela se traduit par :

• une meilleure compréhension des prompts ;
• une meilleure gestion des ambiguïtés ;
• une plus grande capacité à générer des contenus cohérents et structurés.

De plus, l’apprentissage continu permet de mieux identifier et corriger les biais, entraînant une diminution des erreurs et une augmentation de la fiabilité des réponses aux prompts.

L’adaptation aux besoins des utilisateurs :

Grâce à l’apprentissage continu, l’IA s’adapte aux préférences et aux attentes des utilisateurs. En analysant les interactions et les feed-back, les modèles affinent leur compréhension des styles de prompts appréciés et des types de contenus recherchés.

L’utilisation des prompts en IA offre un pont entre l’imagination humaine et la capacité générative des machines. Des instructions simples mais précises leur permettent de produire de nouveaux contenus et d’explorer des formes inédites d’expression et de création. Une compréhension approfondie de la construction de prompts et de leur traitement par les modèles d’IA est donc essentielle pour maximiser leur efficacité et pertinence.