Faut-il des « ingénieurs en prompt » pour profiter de la révolution de l'IA ?
Derrière l'immense engouement pour ChatGPT, Midjourney ou encore Stable Diffusion, se trouve une révolution de l'usage. Plus besoin d'avoir des compétences informatiques pour commander les intelligences artificielles : tout passe par les prompts, des consignes que l'utilisateur peut écrire dans sa langue maternelle. Non seulement le prompt bouleverse l'accès aux IA, mais il offre aussi une capacité de personnalisation inédite. Son importance est telle dans la révolution technologique en cours qu'un nouveau métier commence à apparaître: celui de « prompt engineer » ou « ingénieur en prompt ». Explications.
Publié le 22-03-2023 par François Manens
Il suffit de quelques mots de l'utilisateur pour que ChatGPT écrive un poème ou que Midjourney crée une image originale. La nouvelle vague d'intelligences artificielles, dites génératives, a offert au grand public une capacité de production de contenu inédite non seulement par son étendue, mais aussi, et surtout, par son accessibilité. Plus besoin d'apprendre un langage informatique pour contrôler ces nouveaux outils : les IA génératives se commandent en langage naturel, par exemple dans la langue maternelle de l'utilisateur. Ce dernier n'a qu'à écrire un « prompt », c'est-à-dire une consigne d'une ou plusieurs phrases, pour que l'IA génère le contenu désiré. Une véritable révolution.
Le prompt, cadre essentiel des IA génératives
Mais le prompt n'a pas uniquement bouleversé l'accès aux IA : il s'avère également essentiel à la création d'usages industriels. « Le prompt permet de guider le modèle et de mettre en place des garde-fous », résume Philippe Limantour, CTO de Microsoft France. Sans prompt bien travaillé, les IA comme GPT-4 (OpenAI) ou LaMDA (Google), qualifiés de « généralistes », hallucinent trop souvent. Concrètement, elles mentent ou font des erreurs, entre 20% et 40% du temps (selon les sources) ce qui pose un problème critique pour les usages professionnels.
Cette tendance à l'hallucination a une explication connue : les modèles sont entraînés sur des milliards de phrases, piochées un peu partout sur le web, afin d'affiner leur compréhension du langage. Mais les
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