Quest-ce que lingénierie rapide ? Explication avec exemples

Ce n'est un secret pour personne que l'essor explosif de l'intelligence artificielle générative comme ChatGPT est sur le point de rendre certains emplois obsolètes ; cependant, cela va aussi créer de nouveaux emplois. L'« ingénierie rapide » est l'un de ces nouveaux rôles passionnants qui prend lentement de l'ampleur.

L'ingénierie rapide est le processus d'affinement des interactions avec les systèmes d'IA, tels que ChatGPT, pour produire des réponses optimales. Un ingénieur rapide élabore la bonne question ou la bonne commande qui guidera l'IA pour fournir la réponse la plus précise et la plus utile.

Dans cet article, nous allons explorer le monde fascinant de l'ingénierie rapide. Nous discuterons du processus d'ingénierie rapide, mettrons en évidence ses applications et impacts dans le monde réel, et examinerons certains de ses défis et limites.

Allons-y !

Table des matières

• Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ?
• Qu'est-ce que le processus d'ingénierie rapide ?
• Que fait un ingénieur prompt ?
  • Exemple 1 : Chatbot du service client
  • Exemple 2 : Génération de contenu assistée par l'IA
  • Exemple 3 : L'IA dans la recherche scientifique
• L'ingénierie rapide nécessite-t-elle un codage ?
• Comment devient-on ingénieur prompt ?
• Comment gagner de l'argent avec Prompt Engineering ?
• Dernières pensées

Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ?

Si vous prêtez attention aux nouvelles sur l'intelligence artificielle , vous rencontrerez souvent le terme « ingénierie rapide ». Mais qu'est-ce que cela signifie exactement?

En termes simples, l'ingénierie rapide est la pratique consistant à élaborer des requêtes ou des entrées efficaces - appelées invites - pour guider un modèle de langage d'IA vers la génération des réponses souhaitées.

Les grands modèles de langage comme le GPT-4 d'OpenAI sont des partenaires de conversation très avancés qui utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre et générer un texte de type humain ; cependant, ils s'appuient sur des invites pour lancer la conversation. La façon dont vous formulez une question ou une commande a un impact significatif sur la réponse que vous recevez.

Prenons, par exemple, un scénario où vous cherchez à connaître la capitale de la France à partir d'un modèle linguistique. Si vous fournissez une entrée vague comme "France", le modèle d'IA peut ne pas comprendre les informations spécifiques que vous recherchez.

Il pourrait renvoyer divers résultats, tels que des informations sur la géographie, l'histoire ou l'économie de la France.

Cependant, si vous adaptez l'invite pour qu'elle soit plus précise, comme "Quelle est la capitale de la France ?", le modèle vous donnera probablement la réponse exacte dont vous avez besoin : "Paris".

L'ingénierie rapide ne se limite pas à de simples requêtes factuelles. Il s'applique à un large éventail d'applications, de la génération de contenu créatif et de la fourniture de recommandations personnalisées à l'automatisation du service client et à l'aide à la recherche scientifique.

Dans ces situations plus complexes, l'ingénierie rapide nécessite d'ajouter plus de contexte, d'affiner la formulation ou d'expérimenter d'autres facteurs susceptibles d'influencer la sortie du modèle.

L'importance de l'ingénierie rapide a été amplifiée avec l'avènement de modèles de langage plus puissants. Ces modèles génèrent des réponses en fonction de leurs données de formation et de l'invite spécifique qui leur est donnée, ce qui signifie que la création d'invites est essentielle pour exploiter tout leur potentiel.

C'est un art et une science, fusionnant les nuances linguistiques avec la compréhension technique, et cela devient une compétence essentielle à mesure que nous approfondissons notre interaction avec les systèmes d'IA.

Dans la section suivante, nous examinerons à quoi ressemble le processus d'ingénierie rapide.

Qu'est-ce que le processus d'ingénierie rapide ?

En plongeant dans le monde de l'ingénierie rapide, on peut se demander à quoi ressemble réellement le processus.

Bien que la formulation de questions ou d'énoncés pour un modèle d'IA puisse sembler simple, la réalité implique un processus itératif bien structuré.

Décomposons-le et explorons quelques exemples concrets pour mieux comprendre le processus.

1. Définir l'objectif : La première étape du processus d'ingénierie des invites d'IA consiste à définir un objectif clair. Que voulez-vous que l'IA génère ? Si vous êtes un créateur de contenu à la recherche d'idées de blog sur les énergies renouvelables, votre objectif pourrait être de faire en sorte que l'IA génère une liste de titres ou de sujets de blog potentiels.

2. Rédaction de l'invite initiale : Avec l'objectif à l'esprit, il est temps de rédiger une invite initiale. Cela peut prendre la forme d'une question, d'une commande ou même d'un scénario, selon l'objectif. En suivant l'exemple précédent, l'invite initiale pourrait être "Suggérez cinq sujets de blog sur les énergies renouvelables".

3. Tester l'invite : L'invite initiale est ensuite entrée dans le modèle de langage, et la réponse est analysée. Ici, le modèle peut générer une liste de sujets généraux sur les énergies renouvelables. Bien que ceux-ci puissent être pertinents, ils pourraient ne pas avoir l'angle ou la spécificité unique que vous espériez.

4. Analyser la réponse : cette étape consiste à examiner attentivement les résultats générés par l'IA. Cela correspond-il à votre objectif ? S'il ne correspond pas entièrement à vos attentes, notez les domaines dans lesquels il n'a pas été à la hauteur. Dans notre exemple de génération de sujets de blog, vous constaterez peut-être que les sujets manquent de spécificité ou sont trop généraux.

5. Affiner l'invite : avec les informations recueillies lors des tests et de l'analyse, il est temps de réviser l'invite. Cela pourrait impliquer de le rendre plus précis, d'ajouter plus de contexte ou de changer la formulation. Par exemple, vous pouvez affiner l'invite initiale : "Suggérez cinq sujets de blog axés sur des solutions innovantes dans le secteur des énergies renouvelables".

6. Itération du processus : les étapes de test, d'analyse et d'affinement sont répétées jusqu'à ce que vous soyez satisfait que l'invite guide systématiquement le modèle vers la génération de la réponse souhaitée. Dans l'exemple de génération de rubriques de blog, cela peut impliquer plusieurs itérations jusqu'à ce que le modèle suggère des rubriques uniques, spécifiques et alignées sur vos besoins.

7. Mise en œuvre : une fois que l'invite donne systématiquement les résultats souhaités, elle est prête à être déployée dans des applications réelles, qu'il s'agisse d'une conversation chatbot, d'un outil de recherche alimenté par l'IA, d'un générateur de contenu ou de toute autre application.

L'ingénierie rapide est un mélange fascinant de pensée analytique, de créativité et de perspicacité technique. Il ne s'agit pas seulement de poser des questions, il s'agit d'apprendre à poser les bonnes questions de la bonne manière pour obtenir les réponses les plus utiles.

Alors que nous continuons à affiner notre compréhension des modèles de langage et à développer des techniques d'ingénierie rapide plus avancées, les possibilités de ce que nous pouvons réaliser avec l'IA sont pratiquement illimitées.

Dans cet esprit, examinons certains projets sur lesquels les ingénieurs prompts travailleraient dans la section suivante.

Que fait un ingénieur prompt ?

Alors, que fait exactement un ingénieur prompt ?

Essentiellement, un ingénieur d'invite tire parti de sa compréhension de l'IA et des modèles de langage pour créer des invites efficaces qui guident les systèmes d'IA vers la génération des réponses souhaitées.

Passons en revue quelques exemples de la façon dont un ingénieur prompt fonctionne dans divers scénarios :

Exemple 1 : Chatbot du service client

Imaginez une entreprise qui souhaite mettre en place un chatbot pour gérer les requêtes courantes des clients. Un ingénieur prompt travaillerait à concevoir des invites capables d'extraire les informations nécessaires des clients pour mieux les aider.

Par exemple, si un client déclare « Je ne peux pas me connecter », l'ingénieur d'invite peut concevoir le chatbot pour qu'il réponde : « Je suis désolé d'apprendre que vous rencontrez des problèmes. Recevez-vous des messages d'erreur lorsque vous essayez de vous connecter ? » Cette invite est conçue pour extraire des informations plus spécifiques afin d'aider à résoudre le problème.

Exemple 2 : Génération de contenu assistée par l'IA

Dans un autre scénario, supposons qu'un rédacteur utilise un outil d'intelligence artificielle pour générer des idées de contenu. Une invite mal conçue comme "idées" donnerait un éventail de sujets sans rapport.

Un ingénieur d'invite créerait une invite plus précise, telle que "Générez cinq idées de sujets de blog liés aux tendances de la mode durable en 2023". Cette invite est plus susceptible de produire les résultats ciblés dont le rédacteur a besoin.

Exemple 3 : L'IA dans la recherche scientifique

Considérez un chercheur utilisant l'IA pour analyser une grande quantité de données et générer des hypothèses. Le chercheur peut initialement demander au modèle « Analyser les données ». Mais cette invite vague pourrait conduire à une analyse floue.

Un ingénieur d'invite aiderait à la place à affiner l'invite pour qu'elle soit plus spécifique, comme "Analyser les données pour identifier les corrélations potentielles entre la variable A et la variable B".

Un aspect clé du rôle d'un ingénieur des invites est le processus itératif de test et d'affinement des invites en fonction des réponses du modèle. Cela nécessite souvent plusieurs cycles d'ajustements pour guider le système d'IA vers la génération de la meilleure réponse possible.

En résumé, un ingénieur rapide allie compréhension technique et finesse linguistique pour façonner nos interactions avec l'IA.

Ils sont une partie essentielle de toute équipe cherchant à tirer parti de la puissance des modèles de langage d'IA, et leur travail est essentiel pour rendre ces outils complexes accessibles, utiles et efficaces pour une gamme d'applications.

L'ingénierie rapide nécessite-t-elle un codage ?

Une question courante concernant l'ingénierie rapide est de savoir si elle nécessite des compétences en codage. La réponse courte est : pas nécessairement, mais cela peut aider .

Essentiellement, l'ingénierie des invites consiste davantage à comprendre le fonctionnement des modèles de langage et à créer des invites efficaces pour les guider vers une sortie spécifique.

Bien que vous n'ayez pas besoin d'avoir un diplôme en informatique ou d'être un ingénieur en apprentissage automatique, le travail nécessite une solide compréhension des principes du langage, la capacité de penser de manière analytique et créative, et une compréhension des modèles d'IA et des systèmes d'IA que vous 'travaille avec.

Cela dit, une certaine familiarité avec la programmation peut être bénéfique, en particulier dans les applications plus techniques ou avancées de l'ingénierie rapide.

Par exemple, lorsque vous travaillez avec des modèles de langage comme GPT-4 , vous interagissez généralement avec eux via une API, et un aspect critique de cela est l'écriture de code.

De plus, si vous souhaitez mettre en œuvre des stratégies d'invite plus complexes, telles que l'ajustement dynamique des invites en fonction des réponses précédentes du modèle ou des entrées de l'utilisateur, une formation technique serait nécessaire.

De plus, si vous souhaitez utiliser l'apprentissage par renforcement pour affiner un modèle de langage afin de mieux répondre à certains types d'invites pour des tâches plus complexes, cela nécessiterait également des compétences en codage, ainsi qu'une compréhension plus approfondie des principes d'apprentissage automatique.

En conclusion, bien que vous puissiez vous lancer dans l'ingénierie rapide sans aucune compétence en matière de codage, une certaine maîtrise de la programmation peut ouvrir davantage d'opportunités et vous permettre de vous engager sur le terrain à un niveau plus profond.

La bonne nouvelle est qu'il existe de nombreuses disponibles pour ceux qui souhaitent apprendre à coder, dont beaucoup sont librement accessibles en ligne.

Comment devient-on ingénieur prompt ?

Compte tenu de l'importance croissante de l'ingénierie rapide dans le monde de l'IA, il n'est pas surprenant que de nombreuses personnes souhaitent en faire une carrière ou l'intégrer à leurs fonctions existantes. Mais comment devient-on ingénieur prompt ?

Voici quelques étapes d'ingénieurs prompts professionnels :

1. Familiarisez-vous avec l'IA et l'apprentissage automatique : comprendre les principes de base de l'IA et de l'apprentissage automatique est essentiel pour quiconque envisage un poste d'ingénieur rapide. Il existe de nombreux cours et ressources en ligne disponibles qui peuvent fournir une base solide dans ces domaines.

2. En savoir plus sur les modèles de langage : étant donné que l'ingénierie rapide consiste principalement à interagir avec des modèles de langage, une compréhension approfondie de ces modèles est cruciale. Découvrez différents systèmes d'IA et modèles d'IA tels que BERT, GPT-3, GPT-4 et autres, et comprenez comment ils sont formés et comment ils génèrent des réponses.

3. Expérimentez avec de grands modèles de langage : L'expérience pratique est l'un des meilleurs moyens d'apprendre si vous êtes intéressé par des emplois d'ingénierie rapides. De nombreux organismes de recherche en IA, dont OpenAI, fournissent des API qui vous permettent d'interagir avec leurs modèles de langage. Essayez de créer différentes invites et observez comment le modèle répond.

4. Comprendre les techniques d'invite : Au fur et à mesure que vous expérimentez des modèles de langage et d'apprentissage automatique, vous commencerez à remarquer des modèles dans la façon dont ils répondent aux différentes invites. Recherchez et découvrez différentes techniques d'incitation pour mieux comprendre comment guider efficacement la sortie d'un modèle.

5. Posséder ou développer de solides compétences linguistiques : un bon ingénieur des invites doit maîtriser parfaitement la langue et être capable de réfléchir de manière créative et analytique à la manière dont différentes invites peuvent influencer les réponses d'un modèle.

6. Apprendre à coder (facultatif mais recommandé) : Bien que cela ne soit pas strictement nécessaire, les compétences en codage peuvent grandement améliorer vos capacités en tant qu'ingénieur rapide. Apprendre un langage de programmation comme Python, qui est couramment utilisé dans l'IA et l'apprentissage automatique, peut être particulièrement bénéfique.

7. Restez à jour : Le domaine de l'IA évolue rapidement et de nouvelles techniques et de nouveaux modèles sont développés en permanence. Restez à jour avec les dernières recherches et développements pour vous assurer que vos compétences restent pertinentes.

8. Acquérir de l'expérience : Enfin, la meilleure façon de maîtriser l'ingénierie rapide est par l'expérience. Que vous travailliez sur vos propres projets, que vous collaboriez avec d'autres ou que vous occupiez un poste impliquant une ingénierie rapide, la pratique continue est essentielle.

Devenir un ingénieur prompt est plus un voyage qu'une destination. Cela implique un apprentissage et une pratique continus, mais pour ceux qui sont intrigués par l'intersection du langage, de la créativité et de l'IA, cela peut être un chemin enrichissant et épanouissant.

Comment gagner de l'argent avec Prompt Engineering ?

Alors que l'IA continue d'imprégner toutes les facettes de nos vies, le rôle de l'ingénierie rapide est devenu plus important et lucratif. Mais comment fait-on pour gagner de l'argent dans ce domaine émergent ? Voici quelques pistes potentielles pour monétiser vos compétences en ingénierie rapide.

1. Emploi à temps plein : Alors que les modèles de langage d'IA deviennent partie intégrante de plus d'entreprises et de services, de nombreuses entreprises embauchent des ingénieurs rapides à temps plein pour les aider à affiner leurs interactions avec l'IA. Ces rôles peuvent être trouvés dans un large éventail d'industries, des entreprises technologiques et des startups d'IA aux grandes entreprises qui intègrent l'IA dans leurs services. Gardez un œil sur les offres d'emploi dans les secteurs de l'IA, de l'apprentissage automatique et de la science des données pour trouver ces opportunités.

2. Travail à la pige : Si vous préférez un régime de travail plus flexible, le travail à la pige en tant qu'ingénieur ponctuel pourrait être une excellente option. De nombreuses entreprises ont besoin d'une optimisation de l'IA mais n'ont pas le besoin ou les ressources pour un employé à temps plein. Vous pouvez proposer vos services sur des plateformes indépendantes comme Upwork ou PromptBase, ou créer votre propre site Web pour attirer des clients.

3. Conseil : Si vous vous êtes bâti une solide réputation et avez une vaste expérience en ingénierie rapide, vous pourriez envisager d'offrir des services de conseil. De nombreuses organisations commencent tout juste à explorer les applications d'IA et apprécieraient les conseils d'experts sur la manière d'interagir efficacement avec les modèles d'IA.

4. Formation et éducation : En tant que domaine émergent, il existe une demande croissante de formation en ingénierie rapide. Vous pourriez créer un cours en ligne, proposer des sessions de formation personnalisées ou même écrire un livre sur le sujet.

5. Création de contenu IA : Les ingénieurs prompts peuvent également gagner de l'argent en utilisant leurs compétences pour générer du contenu créé par l'IA. Cela peut impliquer la rédaction d'articles, de livres ou d'autres formes de contenu générés par l'IA qui peuvent être vendus ou utilisés à des fins de marketing.

6. Construire et vendre des outils d'IA : Si vous avez les compétences techniques et avez de l'expérience avec les langages de programmation, vous pouvez créer des outils d'IA qui tirent parti d'une ingénierie rapide efficace. Ces outils pourraient ensuite être vendus à des entreprises ou à des particuliers.

Comme dans n'importe quel domaine, votre capacité à gagner de l'argent en tant qu'ingénieur rapide dépendra de plusieurs facteurs, notamment votre niveau d'expertise, votre réputation et la demande du marché pour vos services.

C'est aussi un domaine en évolution rapide, il sera donc essentiel pour réussir de se tenir au courant des derniers développements en matière d'IA et d'apprentissage automatique.

Avec les bonnes compétences et une approche proactive, il n'y a pas de limite aux opportunités dans le monde passionnant de l'ingénierie rapide !

Dernières pensées

Comme nous l'avons exploré dans ce guide, l'ingénierie rapide se situe à l'intersection passionnante du langage, de la technologie et de la créativité.

Ce domaine émergent devient un rouage essentiel dans la machinerie de l'intelligence artificielle, nous aidant à communiquer plus efficacement avec l'IA et rendant ces outils puissants plus accessibles et pratiques.

Bien qu'à la base, l'ingénierie rapide implique la création d'entrées pour guider le langage de l'IA et les modèles d'apprentissage automatique, c'est bien plus que simplement poser des questions ou donner des commandes. Il s'agit de comprendre comment ces modèles répondent à différentes invites, d'itérer et d'affiner ces invites pour aligner la sortie du modèle sur nos objectifs.

L'ingénierie rapide trouve déjà des applications dans divers secteurs - de la génération de contenu au service client, de l'analyse de données à l'éducation. Et à mesure que l'IA continue d'évoluer et de mûrir, il est probable que l'importance et l'influence de l'ingénierie rapide ne feront que croître.

Que vous soyez un passionné d'IA, un développeur, un créateur de contenu ou simplement curieux de connaître l'avenir de la technologie, comprendre l'ingénierie rapide peut vous doter d'un ensemble de compétences précieuses !

Si vous voulez en savoir plus sur la façon dont ChatGPT et l'IA générative vont changer le monde, regardez la vidéo ci-dessous :