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Auteur(s)
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Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les interactions avec les IA génératives s’effectuent sous forme de prompts, instructions que l’utilisateur formule en langage naturel, généralement sous forme de question ou de commande. Ces prompts peuvent être plus ou moins complexes dans leur forme, mais il faut savoir qu’un prompt bien rédigé permet à l’IA générative de mieux « comprendre » l’intention et l’objectif de la requête formulée. L’utilisateur obtient ainsi des résultats davantage adaptés et conformes à ses besoins, selon un format et des consignes à formuler dans le prompt. Il convient malgré tout d’être toujours vigilant et de vérifier la qualité et la véracité des réponses.
Cette fiche présente les bonnes pratiques associées à la rédaction de ces instructions dans le cadre d’une recherche approfondie.
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Notre conseil4. Scinder en plusieurs étapes et reformuler si nécessaire
Un prompt trop long ou complexe peut être difficile à comprendre par la machine, ou à traiter d’un seul coup. Les mécanismes d’attentions peuvent se disperser et certaines instructions risquent d’être traitées de façon superficielle, voire d’être omises. Diviser un prompt complexe en plusieurs étapes permet de clarifier les attentes à chaque étape. Chaque sous-partie peut être traitée avec plus de précision, ce qui réduit les risques de malentendus ou de réponses incomplètes. Il faut savoir aussi que les interfaces de certaines IA génératives peuvent limiter la longueur des prompts, souvent à quelques milliers de caractères,pour garantir une réponse cohérente et pertinente.
De plus, les étapes successives permettent de s’assurer que chaque aspect d’une tâche est bien exécuté avant de passer à la suivante. Si ce n’est pas le cas, on peut reformuler une instruction intermédiaire pour obtenir le résultat attendu.
Voici un exemple de « prompt chaining », ou enchaînement de prompts, qui permet de décomposer des tâches en plusieurs étapes. Cet exemple porte sur le processus de recherche d’informations innovantes, mais on peut utiliser l’enchaînement de prompts dans de nombreux autres cas comme l’analyse de documents ou la création itérative de contenu.
4.1 Première étape : Identification des innovations
L’objectif de cette étape est d’obtenir une vue d’ensemble des dernières innovations pour identifier les tendances actuelles.
Exemple de prompt : Liste les cinq innovations récentes dans le domaine des peintures écologiques. Pour chaque innovation, précise l’année de lancement, le type de peinture concerné, et les principaux avantages environnementaux.
HAUT DE PAGE4.2 Deuxième étape : Analyse des acteurs clés
L’objectif est ici de repérer les acteurs majeurs qui conduisent le progrès dans ce secteur.
Exemple de prompt :Parmi les innovations listées, identifie les trois principaux fabricants ou laboratoires de recherche impliqués. Décris leurs contributions spécifiques à l’industrie des peintures écologiques.
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