Les bases du prompting
Les grandes familles de prompts
Atelier multi-outils
Techniques avancées
Bonnes pratiques et erreurs fréquentes
Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous explorons les types de résultats insatisfaisants que peut générer une intelligence artificielle et détaillons les éléments d'un prompt qui peuvent en être la cause. Souvent, des prompts mal formulés conduisent à des réponses vagues, hors sujet, courtes ou incomplètes, et même à des hallucinations où l'IA invente des faits inexacts.
Le manque de précision, l'absence de rôle attribué, un objectif flou, ou un contexte limité sont les principales raisons des prompts inefficaces. Cette leçon démontre comment structurer efficacement un prompt en assignant un rôle, une tâche, et un objectif, tout en enrichissant la description avec l'audience cible, le ton et le format attendus.
L'importance d'adopter une approche itérative, de revoir et d'analyser ses prompts, sont soulignées pour tirer le meilleur parti des outils d'intelligence artificielle. Diagnostiquer méthodiquement et ajuster les prompts peut transformer l'IA en un puissant collaborateur. De plus, découvrir les bonnes pratiques recommandées par OpenAI peut approfondir votre compréhension et optimiser la qualité des résultats obtenus.
Objectifs de cette leçon
Apprendre à identifier et réviser les prompts pour éviter les résultats insatisfaisants avec l'IA.
Prérequis pour cette leçon
Aucune connaissance préalable requise, bien que des notions de base en IA soient bénéfiques.
Métiers concernés
Rédacteurs techniques, ingénieurs en machine learning, et consultants en intelligence artificielle sont concernés par cette approche.
Alternatives et ressources
D'autres outils d'optimisation de texte comme les générateurs d'assistants personnels et les éditeurs de texte contextuels peuvent être utilisés.
Questions & Réponses
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