Prompt comme une championne

Comment Sheila Téo a remporté le tout premier concours d’ingénierie rapide ChatGPT à Singapour fin 2023 ?

Si vous avez déjà utilisé ChatGPT ou d’autres outils basés sur l’intelligence artificielle, vous savez peut-être à quel point la précision des réponses dépend de la façon dont vous posez vos questions (prompt). Lors du tout premier concours d’ingénierie rapide ChatGPT de Singapour, Sheila Téo a démontré qu’il ne suffit pas de poser des questions – il faut savoir les structurer. Organisé par GovTech (l’Agence gouvernementale de technologie de Singapour), cet événement a réuni plus de 400 participants, tous brillants et rapides. C’est Sheila qui est sortie victorieuse grâce à des techniques astucieuses. Dans cet article, nous allons décortiquer ses méthodes, qui pourraient bien vous aider à tirer le meilleur parti des IA dans vos entreprises.

1. La formule « Co-star » : Un guide pour un prompt parfait

Sheila a appliqué la formule « Co-star », une approche simple mais extrêmement efficace pour structurer les questions posées à ChatGPT. Voici comment cela fonctionne :

– Contexte : Expliquez clairement le sujet ou le problème.
– Objectif : Détaillez ce que vous voulez obtenir de la réponse.
– Structure : Précisez la forme de la réponse (liste, paragraphe, etc.).
– Ton : Mentionnez le ton souhaité (formel, décontracté, etc.).
– Audience : Qui lira la réponse ? Un expert, un débutant, un enfant ?
– Rôle : Demandez à l’IA de jouer un rôle particulier (conseiller, professeur, etc.).

Prenons un exemple concret :
– Contexte : « Je travaille sur un projet d’automatisation pour des PME. »
– Objectif : « Je veux un résumé des outils d’automatisation disponibles. »
– Structure : « Présente ça sous forme de liste. »
– Ton : « Décontracté mais professionnel. »
– Audience : « Dirigeants d’entreprises. »
– Rôle : « Joue le rôle d’un consultant en technologie. »

Cette méthode permet non seulement d’obtenir des réponses claires, mais aussi de mieux guider l’IA pour qu’elle fournisse une réponse adaptée à vos attentes. J’utilise personnellement ce modèle depuis quelques semaines et les résultats sont vraiment bons !

2. Les délimiteurs : Structurer pour plus de clarté

Parfois, ce n’est pas tant ce que vous demandez, mais comment vous le demandez. Sheila a utilisé des délimiteurs (des signes comme des guillemets ou des crochets) pour clarifier les différentes parties de ses questions. Cela aide ChatGPT à comprendre les informations essentielles et à mieux répondre.

Exemple :
– Avec délimiteurs : « Donne-moi un résumé du texte suivant : [texte ici]. »
– Sans délimiteurs : « Donne-moi un résumé du texte suivant : texte ici. »

En encadrant le texte à analyser, Sheila a montré à ChatGPT exactement ce qu’elle voulait qu’il traite, réduisant ainsi les erreurs d’interprétation.

3. Balises XML : Une couche supplémentaire de structure

Pour aller encore plus loin, Sheila a utilisé des balises XML pour structurer ses questions. Les balises permettent de séparer les différentes parties d’une question, ce qui est particulièrement utile pour des requêtes complexes.

Par exemple :
« `xml
<question>Quelle est la capitale de la France ?</question>
<response_format>Donne une réponse en une phrase.</response_format>
« `
Grâce à cette approche, ChatGPT a su non seulement répondre à la question, mais aussi formater sa réponse exactement comme Sheila le souhaitait.

4. Instructions personnalisées : Ajuster les réponses à vos besoins

L’une des grandes forces de ChatGPT est sa capacité à s’adapter à vos préférences. En utilisant des instructions personnalisées, Sheila a précisé ce que le modèle devait savoir sur elle et comment il devait formuler ses réponses.

Elle a par exemple indiqué à l’IA qu’elle souhaitait des réponses détaillées avec des exemples pratiques, ajustant ainsi le comportement de ChatGPT pour qu’il réponde de manière plus utile et pertinente.

5. Utilisation des LLM pour trouver des motifs cachés dans les données

Sheila ne s’est pas arrêtée aux simples questions-réponses. Elle a également utilisé ChatGPT pour analyser des ensembles de données textuelles, lui demandant de trouver des modèles ou des tendances cachées. Cela peut être très utile pour des entreprises qui souhaitent classifier des informations ou segmenter des données.

Par exemple, en donnant à ChatGPT une série de descriptions de produits, Sheila a pu lui faire identifier des caractéristiques communes et des catégories sous-jacentes. Pratique, non ?

Conclusion : Sheila Téo et l’art de bien parler à une IA

En résumé, Sheila a brillamment utilisé une combinaison de techniques pour remporter ce concours. Elle a su guider l’IA avec des prompts clairs, structurés, et personnalisés, tirant parti de toute la puissance de ChatGPT pour répondre de manière pertinente et précise.

Ces techniques peuvent également vous aider à améliorer votre utilisation des IA dans vos entreprises, que ce soit pour automatiser des tâches ou extraire des informations précieuses.

Alors, prêts à vous lancer ? N’oubliez pas : tout est dans la façon dont vous posez la question !