Astuce : prompt pour prompt

Améliorez-vous en continu dans la conception de vos prompts

Dans l’utilisation de l’intelligence artificielle générative, il est parfois difficile de savoir quel type de prompt donnera les meilleurs résultats. Les utilisateurs peuvent perdre du temps à expérimenter différents prompts sans obtenir l’orientation souhaitée. Avoir une méthode pour formuler des prompts de manière efficace devient essentiel pour optimiser les interactions avec le modèle.

Problème	En l’absence de directives claires, les prompts peuvent rester trop vagues ou trop spécifiques, limitant ainsi la qualité et la pertinence des réponses générées par l’IA. Cela conduit souvent à des résultats imprévisibles, nécessitant plusieurs essais pour atteindre l’objectif visé.
Implication	Le manque d’efficacité dans la formulation de prompts peut entraîner une perte de temps significative, ainsi qu’une frustration de l’utilisateur qui peine à obtenir les réponses attendues. Pour les professionnels, cela se traduit aussi par un ralentissement des processus et une difficulté à tirer le meilleur parti de l’outil.
Solution	L’astuce « Prompt pour prompt » consiste à utiliser l’IA pour générer elle-même les meilleurs prompts possibles pour une demande donnée. Cette approche exploite le modèle pour affiner la formulation et obtenir une réponse plus ciblée et utile dès le premier essai. Voici comment appliquer cette technique :

Étape 1 : Demander un prompt recommandé

But : Faire en sorte que l’IA génère un prompt efficace pour la question que l’on souhaite poser.

Résultat attendu : L’IA propose un prompt optimisé qui reflète le besoin de détails spécifiques.

Étape 2 : Spécifier le style de réponse souhaité

But : Affiner le ton et le style de la réponse pour qu’ils correspondent au contexte ou à l’audience visée.

Résultat attendu : Un prompt recommandé qui incorpore le style de réponse adapté au sujet et à l’audience.

Étape 3 : Ajuster pour des variables précises

But : Ajouter des détails spécifiques à la demande pour encore plus de précision.

Exemple de prompt :

Résultat attendu : Un prompt qui oriente l’IA vers un contenu riche et actualisé selon les paramètres techniques définis.

Étape 4 : Utiliser le feedback pour un perfectionnement itératif

But : Permettre à l’utilisateur d’affiner la réponse en fonction des résultats obtenus et d’optimiser progressivement le prompt.

Résultat attendu : L’IA aide l’utilisateur à améliorer le prompt pour gagner en spécificité.

Exemple de Prompt complet pour optimiser une demande

Bénéfices attendus

Grâce à la technique du « Prompt pour Prompt », les utilisateurs gagnent du temps en s’appuyant sur l’IA pour formuler des demandes plus efficaces et plus précises dès le départ. Cela permet de maximiser la pertinence des réponses générées, de réduire le nombre de tentatives nécessaires et d’améliorer la productivité.