Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s'est retrouvée sous les feux de la rampe. Des technologies telles que les grands modèles de langage (LLM) - des programmes informatiques formés sur de vastes ensembles de données textuelles - peuvent désormais tenir des conversations étonnamment humaines. Depuis l'avènement de l'ère informatique, peu de développements ont autant captivé l'imagination du public. Pourtant, les rouages internes qui alimentent ces réponses intelligentes restent obscurs pour la plupart des utilisateurs occasionnels.
En réalité, obtenir les réponses les plus pertinentes, les plus nuancées et les plus utiles de la part des systèmes d'IA est un art en soi. La clé réside dans l'incitation minutieuse - l'amorçage du modèle avec une orientation intentionnelle avant de poser des questions complexes. Ce processus prépare le terrain pour que l'IA puise précisément dans les domaines pertinents de ses vastes banques de données.
L'amorçage s'apparente à l'ajustement des paramètres d'un puissant télescope, l'alignant correctement pour obtenir une image nette d'une étoile lointaine. Sans le bon étalonnage et les bonnes coordonnées, même le télescope le plus performant est inutilisable. De la même manière, l'amorçage établit le contexte et les attentes, ce qui permet au modèle d'IA de configurer ses réponses de manière appropriée.
Cet article propose un guide complet sur l'amorçage efficace des modèles d'IA. Il explique ce qu'est l'amorçage, pourquoi il est important et, surtout, comment vous pouvez utiliser ces techniques pour libérer tout le potentiel de votre assistant numérique.
Qu'est-ce que l'amorçage dans l'IA ?
En psychologie cognitive, l'amorçage fait référence à l'effet de mémoire implicite selon lequel l'exposition à un stimulus influence la réponse à des stimuli ultérieurs. Par exemple, le fait de lire des mots liés au "docteur" peut inconsciemment amorcer des souvenirs concernant son médecin, ce qui rend les termes liés au docteur plus accessibles par la suite.
L'amorçage dans l'IA utilise le même principe général. Les premières questions orientent le modèle vers un état d'esprit ou un domaine spécifique avant d'attendre des réponses complexes. L'attention du système est ainsi dirigée vers les domaines de connaissances pertinents nécessaires pour produire une réponse utile et bien informée.
Prenons l'exemple de ChatGPT, un LLM populaire à usage général utilisé dans des scénarios allant de la rédaction de contenu à l'assistance au codage. En posant à ChatGPT une question initiale signalant que vous avez besoin d'explications sur les réseaux neuronaux (une architecture d'IA complexe), il accède aux informations de base requises à partir de ses vastes banques de données. Il se prépare à poursuivre la conversation à un niveau technique adapté à ce sujet.
Sans un tel amorçage, les utilisateurs risquent de confondre ChatGPT avec des questions générales telles que "De quoi êtes-vous capable ?" - une tendance courante chez les nouveaux utilisateurs qui espèrent obtenir un résumé concis de toutes les capacités de la technologie en une seule fois. Le modèle n'a pas de réponse, s'efforçant de déterminer le contexte de cette question excessivement ouverte à travers le spectre des choses pour lesquelles il a été formé - du dialogue décontracté aux tutoriels de calcul.
Des invites bien construites ouvrent la voie à des conversations plus cohérentes et plus productives, dans lesquelles l'IA peut vraiment faire étalage de son intelligence.
Pourquoi l'amorçage est-il important pour les modèles d'IA ?
Malgré tout le battage médiatique sur la parité humaine dans des domaines étroits, même les modèles avancés comme ChatGPT n'ont pas une véritable compréhension.Ils ne peuvent pas reconnaître le contexte et l'intention de manière aussi réflexive que les humains.Pour nous, le passage d'une discussion sur la médecine à la politique est intuitif.Nous réorientons facilement nos processus de pensée sur la base d'indices conversationnels.Les modèles d'IA s'appuient beaucoup plus sur des signaux explicites et un cadrage guidé des questions complexes.Leurs connaissances sont statistiquement encodées dans les vastes référentiels de textes sur lesquels ils ont été formés, plutôt que sur une compréhension des relations conceptuelles. L'amorçage les place dans le bon cadre de référence, en mettant en évidence les associations pertinentes nécessaires à un échange significatif dans des domaines spécialisés.Sans amorçage, le modèle tire dans le noir en essayant de déterminer quelles bases de connaissances préalables activer et quels corollaires appliquer pour évaluer votre requête et formuler sa réponse.Sans cette boussole pointant vers le nord au milieu de la masse de connexions encodées dans sa base de connaissances, les performances se détériorent.
Outre de meilleures réponses, l'amorçage garantit également une utilisation plus responsable de l'IA. Il existe encore un débat considérable sur les biais indésirables qui peuvent se glisser dans ces modèles malgré les meilleures intentions de leurs concepteurs. Cependant, la définition de contextes clairs réduit le risque d'aborder par inadvertance des questions sociétales problématiques que le modèle ne comprend pas suffisamment. L'amorçage établit des garde-fous qui permettent à l'IA de rester en toute sécurité dans sa voie - en fournissant de l'intelligence mais pas de commentaires sur des réalités complexes.En bref, l'amorçage ouvre la voie à l'IA pour qu'elle fournisse une assistance fiable plutôt que de se débattre avec le caractère ouvert de la vie elle-même.Les indices aident les modèles à s'en tenir aux domaines pour lesquels leurs compétences sont actuellement les mieux adaptées. L'efficacité et le contrôle des fonctionnalités de l'IA commencent par un amorçage de qualité.
Partir du bon pied : l'importance de la première grande question
L'élaboration de la première question qui amorce le modèle doit faire l'objet d'une attention particulière : c'est là que vous définissez la destination approximative, même si l'itinéraire exact reste flou au départ.
L'analogie est la suivante : vous entrez une adresse dans le GPS de votre voiture avant de vous rendre dans une ville inconnue. Sans ce contexte critique, le GPS n'a pas la perspective nécessaire pour tracer un itinéraire significatif, quelle que soit la puissance de ses algorithmes de navigation ou l'étendue des cartes qu'il intègre.
De la même manière, une première question optimale doit indiquer dans les grandes lignes la direction que vous souhaitez donner à la conversation, tout en laissant une certaine marge de manœuvre pour que le dialogue évolue de manière organique. Si vous recherchez des perspectives sur la manière dont le paysage politique influence la réforme économique, la question "Quels sont les facteurs clés qui déterminent la politique fiscale ?" signale raisonnablement ce domaine cible sans restreindre prématurément les options.
En revanche, si l'on passe directement à la question "La nouvelle administration va-t-elle préconiser des réductions d'impôts dans son prochain budget ?", le modèle risque de l'interpréter littéralement, au lieu d'aborder d'abord le contexte général de l'économie politique que l'on souhaite réellement aborder.
En d'autres termes, l'invite initiale définit le domaine du problème tout en laissant au modèle la possibilité de s'en inspirer et d'explorer les perspectives pertinentes autour du sujet.
Ceci est important car la plupart des modèles actuels, y compris ChatGPT, n'ont pas le sens intrinsèque de la curiosité ou de l'initiative que les humains ont en abondance. Leurs connaissances restent en sommeil jusqu'à ce qu'elles soient sollicitées par une incitation précise. Une question trop étroite donne lieu à une réponse tout aussi étroite - le système répond exactement à ce qui a été demandé, ni plus ni moins.
En définissant le contexte dès le départ, l'IA est encouragée à activer ses associations entre des concepts connexes qui n'émergeraient pas nécessairement de manière organique. Cela lui permet de prendre l'initiative dans un domaine défini et de proposer des informations connexes que vous pourriez trouver utiles.
Le cadrage initial permet au modèle de prendre de l'élan avant de relever le défi d'invites plus délicates une fois qu'il a pris son envol. Il permet à l'IA de faire ce qu'elle fait le mieux : donner un sens à des problèmes amorphes en puisant dans son stock de faits et de corrélations dans un silo de connaissances particulier.
Sans amorçage, l'IA est bloquée par l'ampleur des possibilités de mise en correspondance des requêtes humaines libres avec ses bases de données structurées. Ce point de référence initial fait toute la différence en la guidant de manière ciblée dans le labyrinthe de ses propres capacités.
Élargir la compréhension : Des prompts efficaces
Une fois que le modèle a été aligné sur le problème grâce aux questions d'ouverture, les questions de suivi permettent d'approfondir la compréhension et l'analyse.une fois le contexte établi, il est possible d'entrer dans les détails d'une manière qui n'était pas possible auparavant. Le système n'est plus dans l'obscurité, mais a suffisamment de recul pour éclairer intelligemment la situation en se basant sur les indices précédents.
Les messages de suivi (prompt) permettent de passer du général au spécifique. Le cadrage initial du sujet donne aux modèles une boussole raisonnable ; les questions suivantes fournissent des panneaux indicateurs pour parcourir efficacement le sentier afin d'atteindre les destinations prévues.
Envisagez des questions telles que :
"En partant de ce point, pouvez-vous préciser son importance dans le monde d'aujourd'hui ?"
"Quelles sont les preuves qui étayent cette hypothèse ?
"Une idée intéressante. Pouvez-vous fournir des exemples concrets pour illustrer cette dynamique ?"
Ces questions ont plusieurs objectifs :
- Elles recherchent des niveaux de détail supplémentaires, obligeant le modèle à aller au-delà des observations superficielles et à fournir des explications structurelles sur les questions en jeu.
- Elles testent la véracité des arguments, poussant le modèle à étayer les points de vue affirmés par des faits concrets.
- Elles testent la flexibilité des connaissances du modèle en insistant sur les différents scénarios dans lesquels les conclusions se vérifient.
- Elles permettent de corriger le tir lorsque les modèles s'égarent, sur la base d'un retour d'information sur les points où la logique est défaillante.
- Elles incitent les modèles à ne pas se contenter des premières réponses, mais à suivre celles qui sont susceptibles de contenir une plus grande sagesse.
Ces suivis rapprochent les modèles de l'intelligence humaine, en recherchant non seulement des informations réactives, mais aussi un raisonnement responsable. En outre, les questions tactiques qui sollicitent des perspectives contrastées constituent des freins et des contrepoids aux visions étroites du monde :
"Il s'agit d'un point de vue, mais les critiques sont d'un autre avis. Ils avancent des arguments raisonnables. En vous faisant l'avocat du diable, quels sont les facteurs qui pourraient invalider ces hypothèses ? Un tel scepticisme constructif exige des modèles qu'ils envisagent des perspectives autres que celles qui sont évidentes, mettant ainsi à l'épreuve leur capacité à raisonner de manière équilibrée.
Enfin, il est extrêmement utile de tester explicitement les limites des connaissances des modèles en les invitant à faire preuve d'humilité : "Je vous remercie de m'avoir fait part de votre compréhension des points précédents. Y a-t-il des aspects sur lesquels vos connaissances sont actuellement limitées ?"
Peu d'incitations suscitent des réponses plus authentiques de la part des modèles que des signaux clairs indiquant qu'ils ont la permission d'accepter les incertitudes inhérentes à leurs capacités. Cette franchise finit par gagner la confiance de l'utilisateur.
Applications dans le monde réel : Comment amorcer efficacement les modèles d'IA ?
Si les séquences d'amorçage varient en fonction du contexte, certaines bonnes pratiques s'appliquent universellement :
- La requête d'amorçage initiale doit être large.
Donnez au modèle la possibilité de s'orienter parmi les concepts connexes entourant votre domaine d'intérêt avant de le cibler. - Ancrez-vous dans le concret autant que possible.
Les questions abstraites laissent beaucoup de place à l'interprétation. Le fait de fonder les questions sur des exemples, des spécificités et des détails personnels donne aux modèles plus d'éléments à mâcher.Ensuite, trouvez un équilibre entre la généralité et la spécificité. - Faites suivre les questions d'ouverture générales de questions spécifiques et substantielles qui laissent aux modèles la possibilité d'exercer leurs associations de connaissances.
- Vérifier la réalité
Insistez pour que les modèles contextualisent leurs idées à l'aide d'études de cas réels et d'exemples d'impact allant au-delà de la théorie. - Repousser les limites en douceur
En poussant les modèles à dépasser les réponses faciles dans les domaines où l'incertitude est reconnue, vous indiquez que vous recherchez la vérité, et pas seulement l'intelligence. - Ajuster la trajectoire en fonction du retour d'information sur la situation
Lorsque les réponses semblent erronées, remettez les modèles sur la bonne voie en leur donnant des indices sur les points faibles de la logique avant de poursuivre.
Voici quelques exemples d'amorçage efficace dans des contextes réels :
Percées de la recherche médicale
"La biotechnologie a progressé à pas de géant ces derniers temps. Pouvez-vous me donner un aperçu des domaines prometteurs qui pourraient être à l'origine de la prochaine vague d'impact radical sur la santé ?"
[Le modèle présente 3 ou 4 domaines à fort potentiel].
"Vous avez mentionné la médecine régénérative comme un domaine à fort potentiel. Pouvez-vous nous en dire plus sur les avancées récentes et les opportunités futures dans le domaine de la thérapie par cellules souches ?"
[Le modèle fournit une analyse technique]
"Cela semble très prometteur. Quelles sont les limites pratiques auxquelles les options de thérapie régénérative sont confrontées aujourd'hui avant de réaliser leur plein impact transformateur ?" [Le modèle passe à la vitesse supérieure pour aborder les défis de livraison]
"Votre enthousiasme initial est logique, mais il est important de rester ancré dans les réalités d'aujourd'hui avant de spéculer sur les possibilités futures."
Décisions en matière de stratégie commerciale
"Notre direction a discuté des stratégies à mettre en œuvre pour développer notre activité auprès des consommateurs. Pouvez-vous décrire les dynamiques actuelles qui façonnent les marchés de détail à la lumière des tendances émergentes ?" [Le modèle encadre l'évolution des dynamiques de détail] "Analyse intéressante. En se concentrant sur nos priorités, comment voyez-vous l'impact de ces changements sectoriels sur le marketing et la distribution pour des entreprises de marque comme la nôtre ?" [Le modèle relie l'analyse aux domaines d'intervention de l'entreprise].
"Ce sont de bonnes considérations pour le marketing. En ce qui concerne la distribution, quels modèles novateurs pourraient renforcer de manière rentable notre présence physique dans le commerce de détail à la lumière des tendances du commerce électronique ?
[Le modèle suggère des innovations dans le domaine de la brique et du mortier] "C'est un bon point en ce qui concerne les risques d'un surinvestissement dans le commerce de détail physique à l'heure actuelle. Double-cliquons sur votre idée précédente d'optimiser les dépenses de marketing numérique par le biais d'une réaffectation dynamique."
Inspiration pour l'écriture créative
"J'aimerais commencer une nouvelle sur le thème de la déconnexion moderne entre les gens, malgré la promesse de connectivité illimitée de la technologie. Pouvez-vous me suggérer des pistes pour explorer ce thème sous différents angles ?"
[Le modèle suggère 3 angles d'attaque uniques]
"L'idée de mettre en évidence les différences générationnelles dans l'adoption et l'impact de la technologie résonne fortement. Pouvez-vous développer les nuances intéressantes que je peux dégager sur la façon dont les technologies unissent et isolent les différentes générations ?"
[Le modèle réfléchit à des perspectives nuancées]
"Merci, ces contrastes générationnels donnent à réfléchir ! Pour approfondir les implications psychologiques, y a-t-il des philosophes, des sociologues ou des chercheurs modernes dont les écrits explorent ces thèmes de la déconnexion au milieu de la connectivité ?"
[Le modèle suggère des ouvrages savants pour s'inspirer].
Ces exemples illustrent l'application des principes discutés précédemment concernant les stratégies d'amorçage efficaces adaptées à différents cas d'utilisation. L'adaptation des spécificités tout en conservant le cadre de base permet d'exploiter les modèles à des fins différentes.
Glossaire
- Intelligence artificielle (IA) - Capacité d'une machine à imiter un comportement humain intelligent. Les exemples incluent la reconnaissance vocale, la classification d'images, les véhicules autonomes, etc.
- Large Language Models (LLM) - Classe de systèmes d'intelligence artificielle formés sur de vastes ensembles de données textuelles. Ils peuvent générer des textes semblables à ceux des humains et participer à des conversations en langage naturel.
- ChatGPT - Un LLM populaire lancé par OpenAI en 2022, connu pour ses capacités avancées en matière de langage naturel et de conversation.
- Priming - Technique consistant à orienter un modèle d'IA vers un état d'esprit ou un domaine spécifique à l'aide d'invites introductives avant de poser des questions complexes. Cela permet de fournir un contexte pour produire de meilleures réponses.
- Invitations de suivi - Questions et commandes utilisées après l'amorçage initial pour obtenir des informations plus approfondies de la part du modèle d'IA. Exemples : "Pouvez-vous développer ?", "Quelles sont les preuves de ce que vous avancez ?".
- Intelligence générale artificielle (AGI) - Capacité future hypothétique de l'IA à maîtriser l'intelligence humaine dans toute son ampleur et sa portée. Les modèles d'IA actuels ont une expertise limitée à des tâches spécifiques.
- Domaine de connaissances - Domaine d'informations et de faits sur un sujet particulier qu'un modèle d'IA peut posséder sur la base de sa formation. L'amorçage guide les modèles vers le domaine pertinent.
- Sémantique - Branche de la linguistique qui s'occupe de l'interprétation du sens, par opposition à la syntaxe qui s'occupe de la structure des expressions. L'IA actuelle n'a pas de compréhension sémantique.
- Caveat emptor - Expression latine signifiant "que l'acheteur prenne garde". Utilisée ici pour souligner la nécessité de faire preuve de prudence dans le déploiement des outils d'IA, compte tenu de leurs limites.
- Garde-fous - Contrôles et politiques visant à régir l'utilisation appropriée d'une technologie, en limitant les fonctionnalités jugées trop risquées ou inadéquates. Important compte tenu de l'immaturité de l'IA.