Yasmina Salmandjee

L’Art du prompt

L’Art du prompt pour les Nuls

Pour les Nuls est une marque déposée de John Wiley & Sons, Inc.

For Dummies est une marque déposée de John Wiley & Sons, Inc.

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Web : www.editionsfirst.fr et lisez.com

ISBN : 978-2-412-10009-7

Dépôt légal : janvier 2025

Code éditeur : S09971/01

Corrections : Anne Rothé

Mise en page : Catherine Kédémos

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Ce livre numérique a été converti initialement au format EPUB par Isako www.isako.com à partir de l'édition papier du même ouvrage.

Introduction

Imaginez un instant que vous ayez à votre disposition un génie numérique capable de créer pratiquement tout ce que vous pouvez imaginer : textes, images, musique, code informatique... La seule condition ? Savoir lui parler. Formuler vos souhaits avec précision, clarté et créativité. Bienvenue dans l’univers fascinant du « prompting », l’art de dialoguer avec l’intelligence artificielle.

Si vous tenez ce livre entre vos mains, c’est que vous avez probablement déjà expérimenté la puissance des IA génératives comme ChatGPT, DALL-E, ou Midjourney. Peut-être avez-vous été émerveillé par leurs capacités, mais aussi parfois frustré de ne pas obtenir exactement ce que vous souhaitiez. Car oui, communiquer efficacement avec une IA est un véritable art, une compétence qui s’apprend et se perfectionne.

Ce livre est né d’un constat simple : alors que les IA génératives deviennent de plus en plus sophistiquées et accessibles, la différence entre une utilisation basique et une maîtrise experte réside dans la qualité des prompts. Un prompt bien construit peut transformer une simple requête en une création exceptionnelle, qu’il s’agisse d’un texte percutant, d’une image époustouflante, d’une mélodie envoûtante ou d’un code informatique efficace.

Ce livre est votre guide complet pour maîtriser cet art nouveau. Des fondamentaux du prompt engineering aux techniques avancées pour chaque domaine d’application, nous explorerons ensemble :

• les principes fondamentaux de la construction de prompts efficaces ;

• les spécificités des prompts selon les médias (texte, image, son, code) ;

• l’application pratique dans la vie professionnelle et personnelle ;

• les techniques créatives pour les arts et autres domaines spécialisés.

Que vous soyez un professionnel cherchant à optimiser votre workflow, un artiste explorant de nouvelles formes d’expression, ou simplement un curieux souhaitant tirer le meilleur parti des IA génératives, vous trouverez dans ces pages les clés pour transformer vos interactions avec l’IA.

À travers les treize premiers chapitres, richement illustrés d’exemples concrets et d’exercices pratiques, nous voyagerons des concepts théoriques aux applications les plus pointues. Vous découvrirez comment le prompt engineering est devenu une compétence recherchée, comment structurer vos requêtes pour obtenir les meilleurs résultats, et comment adapter vos techniques selon vos objectifs spécifiques.

Préparez-vous à plonger dans une nouvelle forme d’art, où les mots deviennent des pinceaux, des partitions ou des lignes de code. Bienvenue dans l’art subtil du prompt, où la maîtrise du langage ouvre les portes de possibilités infinies.

Ce livre est votre compagnon de route vers la maîtrise du prompt. Novice ou utilisateur expérimenté de l’IA générative, chaque chapitre vous permettra de progresser et d’affiner votre art. Car oui, le prompting est un art, et comme tout art, il demande pratique, créativité et compréhension profonde de ses principes fondamentaux.

Embarquez avec nous dans cette aventure passionnante à la frontière entre langage humain et intelligence artificielle !

À qui est destiné ce livre ?

Ce livre s’adresse à un public aussi varié que les possibilités offertes par les IA génératives elles-mêmes. Ce livre est fait pour vous si :

• Vous êtes un débutant curieux qui découvre le monde des IA génératives et souhaitez apprendre à les utiliser efficacement. Vous trouverez ici les bases essentielles pour débuter, expliquées simplement et illustrées d’exemples concrets.

• Vous êtes un professionnel – marketeur, rédacteur, designer, développeur, chef de projet – cherchant à intégrer les IA génératives dans votre workflow. Vous découvrirez des techniques spécifiques à votre domaine et des méthodes pour optimiser votre productivité.

• Vous êtes un créatif – artiste, écrivain, musicien, photographe – explorant de nouvelles formes d’expression. Ce livre vous montrera comment transformer les IA génératives en véritables outils de création et d’inspiration.

• Vous êtes un entrepreneur ou dirigeant souhaitant comprendre le potentiel des IA génératives pour votre entreprise. Vous apprendrez à identifier les opportunités d’application et à former vos équipes à leur utilisation.

• Vous êtes un étudiant ou enseignant cherchant à maîtriser ces nouvelles technologies pour l’apprentissage et l’éducation. Vous trouverez des méthodologies adaptées au contexte éducatif.

• Vous êtes un utilisateur intermédiaire des IA génératives qui souhaite passer au niveau supérieur. Ce livre vous aidera à affiner vos techniques et à découvrir des applications avancées.

Ce livre a été conçu avec une progression naturelle, permettant aux débutants de construire des bases solides tout en offrant aux utilisateurs plus expérimentés des techniques avancées et des cas d’usage sophistiqués. Chaque chapitre combine théorie et pratique, avec :

• des explications claires et accessibles des concepts fondamentaux ;

• des exemples concrets tirés de situations réelles ;

• des exercices pratiques pour consolider vos apprentissages ;

• des astuces d’experts pour optimiser vos résultats ;

• des études de cas inspirantes dans divers domaines d’application.

Que vous souhaitiez simplement améliorer votre utilisation personnelle des IA génératives ou que vous visiez une carrière de prompt engineer professionnel, vous trouverez dans ces pages les outils et les connaissances nécessaires pour atteindre vos objectifs.

L’art du prompt n’est pas réservé à une élite technique : c’est une compétence accessible à tous, qui peut être développée progressivement avec de la pratique et les bonnes méthodologies. Notre objectif est de vous accompagner pas à pas dans cette montée en compétence, quel que soit votre niveau de départ.

En somme, si vous êtes curieux d’explorer le potentiel des IA génératives et déterminé à maîtriser l’art de communiquer avec elles, ce livre est fait pour vous. Préparez-vous à un voyage passionnant au cœur de cette nouvelle forme d’expression, où la créativité humaine rencontre l’intelligence artificielle.

Organisation de l’ouvrage

Ce livre comporte seize chapitres, organisés en quatre parties.

Première partie : Introduction à l’IA générative

• Chapitre 1 : Comprendre l’IA générative. Dans ce chapitre, nous découvrirons ce qu’est l’IA générative et son potentiel créatif à travers des modèles comme ChatGPT. Nous suivrons l’évolution de l’IA, de ses origines jusqu’à ses applications actuelles.

• Chapitre 2 : Applications et impact de l’IA générative. Nous explorerons ici les multiples secteurs transformés par l’IA générative, de la santé à l’art, tout en soulevant les questions éthiques et les perspectives d’avenir de cette technologie.

• Chapitre 3 : Les fondamentaux du prompt. Voici un chapitre dédié aux bases d’un prompt efficace, où chaque élément joue un rôle clé pour maximiser la qualité des réponses de l’IA.

• Chapitre 4 : Le métier de prompt engineer. Nous approfondirons le rôle de prompt engineer, les compétences nécessaires, et les opportunités dans ce domaine en pleine expansion.

Deuxième partie : Techniques de prompts par contenus

• Chapitre 5 : Prompts pour le texte. Dans ce chapitre, vous apprendrez à concevoir des prompts textuels adaptés pour créer des articles, histoires, et contenus captivants.

• Chapitre 6 : Prompts pour l’image et la vidéo. Nous verrons comment générer des images et vidéos à partir de prompts, en ajustant styles et thèmes selon votre vision créative.

• Chapitre 7 : Prompts pour la musique et le son. Vous apprendrez ici à composer de la musique ou des effets sonores grâce à des prompts spécifiques et à optimiser le rendu sonore.

• Chapitre 8 : Prompts pour la programmation et le code. Ce chapitre vous montrera comment utiliser les prompts pour générer du code dans différents langages et résoudre des problèmes techniques.

• Chapitre 9 : Prompts pour la création de contenus multimédias. Nous découvrirons comment combiner texte, image, son et vidéo pour des projets multimédias complets et interactifs grâce à des prompts détaillés.

Troisième partie : Techniques de prompts par domaines

• Chapitre 10 : Prompts dans la vie professionnelle. Ce chapitre se concentre sur l’utilisation des prompts pour la productivité, la prise de décisions, et la créativité en entreprise.

• Chapitre 11 : Prompts dans la vie personnelle. Vous découvrirez ici des prompts pour améliorer le bien-être personnel, stimuler la créativité, et encourager l’apprentissage tout au long de la vie.

• Chapitre 12 : Prompts dans les arts et la créativité. Nous explorerons les possibilités des prompts pour créer des œuvres visuelles, musicales ou littéraires.

• Chapitre 13 : Prompts dans les domaines spécialisés. Que vous soyez enseignant, coach ou thérapeute, ce chapitre vous propose des prompts adaptés à des besoins professionnels spécifiques.

Quatrième partie : Les dix commandements

La quatrième et dernière partie de cet ouvrage est emblématique de la collection « Pour les Nuls » : ce sont les dix commandements !

• Chapitre 14 : Dix commandements pour un prompt réussi. Dans ce chapitre, nous vous rappellerons dix règles fondamentales pour réussir vos prompts avec une IA générative et obtenir les meilleures réponses possibles.

Les sections de chaque chapitre vous permettront d’aller droit au but et d’améliorer votre connaissance de ChatGPT. Chacune a un objectif précis ou une connaissance bien définie à vous apporter.

Les IA utilisées dans cet ouvrage

Le paysage des IA génératives est en pleine effervescence, avec de nombreux outils disponibles pour différents usages. Pour cet ouvrage, nous avons fait le choix de nous concentrer sur quelques outils représentatifs, populaires et accessibles.

Parmi eux, ChatGPT, sans doute le plus connu, nous a permis d’illustrer nos concepts et d’initier le lecteur aux bases de l’IA générative de texte. Nous avons opté pour une version payante de ChatGPT afin de bénéficier de performances optimales et d’explorer pleinement son potentiel dans les exemples pratiques. Néanmoins, nous aborderons également ses concurrents, car chaque outil a ses particularités et peut répondre à des besoins différents.

Pour les images, nous avons sélectionné les outils gratuits comme Leonardo.ai et Bing/Copilot. Ces plateformes offrent des résultats intéressants sans la complexité ou le coût associés à des alternatives telles que Midjourney ou Stable Diffusion, que nous avons volontairement écartées ici. Bien que puissants, ces outils payants ou plus techniques ne sont pas toujours accessibles aux débutants et nécessitent une certaine maîtrise. Pour ceux qui souhaitent approfondir l’utilisation de ces IA génératives de haute qualité, nous renvoyons vers un autre de nos ouvrages, L’IA générative pour les Nuls, qui propose un guide détaillé de leurs usages.

« Tu » ou « vous » ?

S’adresser à une IA demande qu’on lui donne des instructions. Alors, « fais ceci » ou « faites cela » ? Bonne question ! L’IA s’en fiche, mais vous répondra en conséquence. Est-elle plus « cool » si on la tutoie ? Pas spécialement.

L’autrice préfère être vouvoyée par les inconnus donc fera de même avec les IA employées, et cela sera la convention utilisée ici. Dans les faits, le tutoiement exige moins de lettres à taper que le vouvoiement et est plus direct, donc on y vient souvent, peut-être en considérant à tort qu’on entretient un lien familier avec la machine.

« Stp », « merci » et autres formules de politesse

« Merci de générer une réponse à cet e-mail », « Veuillez svp m’aider à préparer mon planning », « Super, merci pour ta réponse ! ». Rien ne vous empêche de faire preuve de la même politesse avec une IA qu’avec une personne humaine, mais sachez-le, cela n’a aucune utilité.

La machine n’est pas reconnaissante, même si elle-même est très polie et vous remerciera à son tour. Pure perte de temps !

Enfin, si elle s’exprime généralement sans faute ni grossièreté (à moins que vous l’y forciez), l’IA ne vous en voudra jamais de faire des fautes d’orthographe ou de grammaire dans vos requêtes. Pas la peine de vous excuser d’ailleurs !

À vous de lire !

Les sections de chaque chapitre vous permettront d’aller droit au but et d’améliorer votre connaissance des IA génératives, afin de devenir un maître du prompt. Chacune a un objectif précis ou une connaissance bien définie à vous apporter.

Les tâches sont présentées selon un ordre qui vous permettra de découvrir progressivement chaque sujet, du démarrage aux instructions plus avancées, en passant par les petites choses à savoir faire tous les jours, toutes les fonctions indispensables et plein d’idées pour aller plus loin, avec des tonnes de prompts à utiliser selon vos besoins ! On alternera entre des approches sérieuses ou techniques et des exercices plus ludiques, histoire de rappeler que l’IA s’infiltre dans toutes les strates de la vie quotidienne comme professionnelle.

Rien ne vous oblige toutefois à lire cet ouvrage du début à la fin : si une tâche ne vous intéresse pas ou si vous souhaitez l’aborder ultérieurement, vous pouvez passer à la suivante.

Les chapitres sont toutefois émaillés de nombreuses notes ou astuces, et même si vous pensez tout savoir sur l’art du prompt, vous pourriez apprendre des choses inédites et découvrir quelques surprises…

Icônes utilisées dans ce livre

Il suffit de feuilleter ce livre pour constater qu’il est truffé de pictogrammes, qui sont un peu dans la littérature ce que les icônes sont à la high-tech. Voici à quoi ils correspondent :

N’oubliez pas : un petit rappel ou un conseil.

Une astuce futée !

Attention ! Un avertissement ou une mise en garde.

Note technique : une information qui rentre un peu plus dans le détail d’un point de vue technique.

À suivre : une info à suivre ou une perspective vers l’avenir.

Bonne lecture !

Partie 1 Introduction à l’IA générative

Dans cette partie…

• Comprendre l’IA générative

• Applications et impact de l’IA générative

• Les fondamentaux du prompt

• Le métier de prompt engineer

DANS CE CHAPITRE

Qu’est-ce que l’IA générative ?

•

Historique et évolution de l’IA

•

Les débuts de l’IA

•

L’émergence du machine learning et du deep learning

•

L’ère de l’IA générative

•

Focus sur ChatGPT

Chapitre 1 Comprendre l’IA générative

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’Intelligence Artificielle (IA) générative est un sous-domaine fascinant de l’intelligence artificielle qui s’attache à la création de nouveaux contenus, solutions ou idées. Techniquement, cela se fait à partir de modèles préalablement entraînés sur d’énormes ensembles de données. Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels qui sont principalement conçus pour reconnaître des motifs ou prendre des décisions basées sur des données existantes, l’IA générative pousse cette capacité encore plus loin. Elle peut créer des œuvres originales, générer des réponses ou des textes cohérents, et même produire des images, de la musique, ou du code informatique, souvent avec une qualité et une finesse qui rivalisent avec celles de créations humaines.

Vous rencontrerez peut-être aussi le terme GenAI (de l’anglais generative artificial intelligence) pour désigner l’IA générative dans des articles ou sur le Web. Nous préférons IA générative puisque cet ouvrage est destiné à un public francophone.

L’IA générative utilise des algorithmes pour imiter l’intelligence humaine et créer de nouveaux contenus à partir de données brutes massives, comme de l’audio, du code, des images, du texte, des simulations et des vidéos.

ChatGPT est un exemple d’IA générative. Difficile d’être passé à côté de ce phénomène ces derniers mois ! ChatGPT a fait l’objet d’un raz-de-marée médiatique – lié autant à ses prouesses qu’aux inquiétudes soulevées par celles-ci –, mais aussi d’un véritable engouement de la part du grand public comme des spécialistes. ChatGPT est un outil basé sur le modèle de langage de grande taille (LLM) GPT, capable de générer du texte de manière cohérente et pertinente. Sa popularité mondiale réside dans sa capacité à répondre à des questions, rédiger des articles, ou encore générer des dialogues de manière fluide et naturelle. La puissance de ce type de modèle réside dans sa capacité à comprendre et à imiter le langage humain, ce qui ouvre un vaste champ d’applications dans divers domaines.

Pour plus d’informations sur ChatGPT et les IA génératives, n’hésitez pas à consulter les nombreux livres consacrés à cette technologie et écrits par l’autrice de ce même ouvrage, dont ChatGPT pour les Nuls et L’IA générative pour les Nuls.

Imaginons l’IA générative comme un artiste ou un écrivain, capable d’interpréter des styles, des thèmes ou des sujets sur la base de ce qu’elle a appris à travers d’innombrables exemples. Elle ne se contente pas de copier ou de répéter ce qui existe déjà, mais elle utilise ses connaissances pour générer de nouvelles idées, souvent innovantes, en combinant différents éléments de manière unique.

Lorsque vous explorez les capacités d’une IA générative, pensez à l’utiliser comme un outil de cocréation. Vous pouvez lui donner des directives, des exemples ou des prompts spécifiques pour orienter sa créativité dans une direction particulière. Par exemple, en demandant à un outil comme ChatGPT de rédiger un texte dans le style d’un auteur célèbre, comme Victor Hugo, Barjavel, Virginie Despentes ou Joël Dicker, vous pouvez obtenir des résultats inspirants... et parfois surprenants !

Depuis, une myriade d’IA génératives ont vu le jour, dans des domaines aussi variés que la génération d’images, de vidéos, de son et de musique, ou encore de programmes informatiques. Et de nouveaux outils sont créés tous les jours !

L’IA générative s’illustre par la diversité de ses applications :

• Texte : rédaction de textes, traduction, création de contenu didactique ou créatif.

• Musique : composition de nouvelles mélodies en s’inspirant d’un genre ou d’un artiste donné.

• Images et vidéos : création d’images ou de vidéos inédites, transformation stylistique d’images existantes, ou encore génération d’animations.

• Code : génération de code source à partir de descriptions de haut niveau.

• Simulation : création de scénarios simulés pour la formation ou la recherche.

On parle d’IA générative multimodale lorsque celle-ci est capable de générer des contenus de plusieurs types différents : texte, image et son par exemple. ChatGPT est un exemple parfait d’IA générative multimodale, puisqu’elle produit du texte, du code informatique, mais aussi, depuis sa dernière mise à jour, des images !

Un peu de technique

Très bien, mais comment les ordinateurs font-ils tout ça ? Voici quelques outils techniques utilisés par l’IA :

• Les réseaux antagonistes génératifs (generative adversarial networks en anglais, GAN) : ils sont comme des artistes et des critiques en même temps. L’un crée des images et l’autre juge si elles sont bonnes. Ils apprennent l’un de l’autre pour s’améliorer.

• Les auto-encodeurs variationnels (variational autoencoders en anglais, VAE) : ils sont comme des maîtres du camouflage, apprenant à compresser des informations pour les révéler de manière utile plus tard.

• Modèles de langage : comme les désormais célèbres GPT-3 et GPT-4, ils sont comme des écrivains virtuels, capables de créer des textes qui ont du sens.

Pour être vraiment douée, l’IA générative a besoin de beaucoup de données de qualité sur lesquelles s’entraîner. C’est un peu comme apprendre à partir de nombreux livres et expériences avant de pouvoir créer quelque chose de nouveau.

ChatGPT, développé par OpenAI, est un brillant exemple d’IA générative. Il utilise un modèle de langage pour répondre de manière pertinente aux requêtes des utilisateurs. Sa capacité à générer des réponses contextuellement appropriées le rend utile dans des domaines variés comme la rédaction, la programmation, l’enseignement, et bien d’autres encore. Un chapitre entier de cet ouvrage y est consacré.

Il fut un temps où l’idée de discuter avec une machine était reléguée aux romans de science-fiction. Aujourd’hui, grâce à des modèles génératifs comme ChatGPT, cette vision futuriste est devenue notre réalité quotidienne. Avec toutes les inquiétudes que cela peut aussi susciter ! Nous y reviendrons à la fin du Chapitre 2.

Les modèles de langage de grande taille sont basés sur des architectures de réseaux de neurones dites « transformeurs ». Ces architectures permettent de traiter des séquences de texte de manière efficace en utilisant des mécanismes d’attention, qui se concentrent sur les parties les plus pertinentes du texte pour produire des prédictions plus précises.

Bien que les LLM soient extrêmement puissants, ils ne sont pas infaillibles. Ils peuvent parfois générer des réponses incorrectes, incohérentes, ou biaisées. Il est donc important de les utiliser avec discernement, en vérifiant les informations qu’ils produisent et en étant conscient de leurs limites.

Historique et évolution de l’IA

L’intelligence artificielle a une histoire riche qui remonte à plusieurs décennies, bien avant que le terme « IA générative » ne soit même imaginé. L’IA a évolué à travers plusieurs phases, chacune marquée par des avancées technologiques majeures.

Les débuts de l’IA

L’histoire de l’intelligence artificielle commence dans les années 1950, avec des pionniers comme Alan Turing et John McCarthy. Turing, souvent considéré comme le père de l’informatique moderne, a introduit le concept de machines capables de simuler l’intelligence humaine. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, John McCarthy a inventé le terme « intelligence artificielle » et a jeté les bases de ce qui allait devenir un domaine de recherche majeur.

Les premières approches de l’IA étaient basées sur des algorithmes simples et des systèmes à base de règles, qui tentaient de reproduire des processus de pensée logique. Ces systèmes, bien qu’innovants pour l’époque, étaient limités dans leurs capacités et ne pouvaient pas gérer des tâches complexes.

L’émergence du machine learning et du deep learning

Dans les années 1980 et 1990, l’IA a connu une nouvelle vague d’innovations avec l’introduction du machine learning, une approche où les machines apprennent à partir de données plutôt que de suivre des règles prédéfinies. Le machine learning a ouvert la voie à des algorithmes plus flexibles et capables de s’adapter à des situations variées.

Le véritable tournant est survenu au début des années 2000 avec l’émergence du deep learning, une sous-discipline du machine learning qui utilise des réseaux de neurones profonds. Le deep learning a permis des avancées spectaculaires dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, et bien sûr, l’IA générative.

L’ère de l’IA générative

Aujourd’hui, l’IA générative représente l’une des dernières étapes de cette évolution. Grâce à des modèles de langage de grande taille et à des algorithmes de plus en plus sophistiqués, l’IA générative est capable de créer des contenus originaux de haute qualité, rivalisant parfois avec les productions humaines.

L’avenir de l’IA générative s’annonce encore plus prometteur. Avec l’évolution continue des technologies, nous pouvons nous attendre à des modèles encore plus performants, capables de générer non seulement du texte ou des images, mais aussi des expériences immersives complètes, allant de la réalité augmentée à la création d’univers virtuels entiers. Ce chapitre n’est que le début d’une exploration passionnante dans le monde en constante évolution de l’IA générative.

Focus sur ChatGPT

Pour terminer ce premier chapitre, intéressons-nous à la plus emblématique des IA génératives, la première à avoir rencontré un succès mondial et soulevé autant de questions que d’engouement : ChatGPT. L’un de ses principaux rivaux, Google Gemini (anciennement Bard), est arrivé sur le terrain de jeu un peu plus tard, et son nombre d’utilisateurs stagne loin derrière celui de ChatGPT.

Si vous effectuez une recherche sur le Web afin de savoir ce qu’est ChatGPT, ou demandez à ChatGPT de se définir lui-même, vous tomberez sur une multitude de propositions : « système d’intelligence artificielle », « programme informatique », « interface de conversation », « plateforme innovante », « modèle de langage », « intelligence artificielle » tout court, ou encore « prototype d’agent conversationnel utilisant l’intelligence artificielle »… Les définitions ne manquent pas pour tenter de décrire le « robot » qui déchaîne les passions !

Avant de vous livrer notre propre définition, commençons par le commencement : ChatGPT signifie littéralement Chat Generative Pre-trained Transformer. Chacun de ces mots a son sens et son importance pour comprendre ce qu’est notre sujet :

• Chat : vous avez nécessairement déjà entendu parler du concept ou même utilisé un chat (à prononcer à l’anglaise, tchat). Dans le domaine des nouvelles technologies, un chat est un espace de discussion en ligne, sur le Web, donc, où les utilisateurs peuvent dialoguer. Un chat, abréviation de chatroom, est un « salon virtuel » pour échanger sous forme de messages instantanés. Le mot chat vient de l’anglais, du verbe to chat, qui signifie bavarder, discuter. Il s’agit donc d’un outil sur Internet permettant d’avoir des discussions via une messagerie instantanée. Les discussions en question peuvent impliquer un ou plusieurs utilisateurs, anonymes ou non, mais aussi… des robots ! Vous l’avez peut-être déjà constaté sur certains sites Web : un robot est chargé de répondre aux demandes d’assistance ou aux questions des visiteurs, avant éventuellement de les diriger vers une assistance humaine. Il s’agit alors d’un chatbot, ou agent conversationnel. Et c’est cette définition de chat qui s’applique à ChatGPT : en tant qu’utilisateur, vous êtes face à un agent conversationnel, c’est-à-dire un robot capable de dialoguer avec vous !

• GPT : GPT est le sigle de Generative Pre-trained Transformer, qui se traduit par « transformeur génératif pré-entraîné ». C’est un terme que l’on rencontre moins dans le langage courant, il faut le reconnaître ! Il désigne un modèle de langage, ou plus précisément un modèle de traitement du langage et d’apprentissage automatique développé par OpenAI, une société spécialisée dans l’intelligence artificielle. C’est une technologie très puissante fondée sur l’intelligence artificielle.

ChatGPT est donc tout simplement une interface de conversation utilisant une technologie de pointe dans le domaine de l’intelligence artificielle. Très bien, me direz-vous, mais concrètement, que cela signifie-t-il ? Cela veut tout simplement dire que ChatGPT est un outil qui permet de poser des questions en langage naturel, et d’obtenir des réponses, elles aussi en langage naturel, comme si c’était un humain, capable d’effectuer des recherches et de les synthétiser pour vous répondre, dans la même langue, et non sous forme de code, de données ou de mots-clés, par exemple.

En d’autres mots, ChatGPT est donc un outil avec lequel vous pouvez dialoguer en langage naturel, qu’il s’agisse d’obtenir des réponses à des questions ou de réaliser certaines tâches essentiellement liées à du texte. C’est la grande différence avec les autres systèmes d’intelligence artificielle : grâce à l’utilisation des modèles de langage pré-entraînés, ChatGPT est capable de générer des réponses claires, complètes, cohérentes. La notion de contexte dans lequel la question est posée est importante, nous y reviendrons plus loin dans ce chapitre.

Dans la pratique, et d’un point de vue technique, ChatGPT s’appuie sur un réseau de neurones – un concept fondamental de l’intelligence artificielle : c’est le T de ChatGPT, pour Transformer.

Les neurones artificiels de ce réseau ont été pré-entraînés. Autrement dit, on leur a fourni une immense quantité de données textuelles pour lui permettre d’apprendre à analyser et produire du texte. C’est le P de ChatGPT, pour Pre-trained.

Grâce à cet apprentissage, ce système est aussi capable à son tour de générer des réponses structurées en langage naturel. C’est le G de ChatGPT, pour Generative. Dans le cas de ChatGPT, on parle d’apprentissage supervisé, c’est-à-dire avec un contrôle ou ajustement humain du processus.

Notez pour finir un attribut essentiel du modèle GPT : c’est un modèle prédictif, qui utilise une approche probabiliste pour déterminer les séquences de mots générées. En clair, cela signifie que ChatGPT a « ingurgité » une telle quantité de données textuelles qu’il est capable, en se fondant sur des statistiques, de prédire la séquence, l’enchaînement des mots qui lui servent de réponse ! C’est fondamental : comme n’importe quelle machine, ChatGPT ne « réfléchit » pas, n’improvise pas en langage naturel. Ses réponses semblent très « humaines », et c’est logique, puisque son apprentissage s’est fait sur des textes créés, pensés, écrits par des humains, mais elles sont en fait le résultat de calculs.

Nous reviendrons sur le modèle GPT et les réseaux de neurones dans le chapitre qui suit, consacré à l’intelligence artificielle. Pour l’instant, notez tout de même qu’à l’heure où ces lignes sont écrites, c’est la version 4 de GPT, dévoilée en mars 2023, qui sert de socle à ChatGPT. Chaque nouvelle version s’accompagne bien sûr d’une amélioration majeure en termes de génération de texte, mais aussi de réduction des erreurs ou du contournement des limitations, sur lesquelles nous allons nous pencher à la section qui suit. Jusqu’ici limité au texte, notons que GPT-4 a aussi la capacité de comprendre et de produire des images, pour traiter les informations et générer des contenus.

Même si la France affiche de grandes ambitions pour tenter de se positionner en leader de l’intelligence artificielle, les États-Unis et la Chine restent en tête de course. Et comme nombre d’outils, de technologies et de concepts majeurs de la tech, ChatGPT est un pur produit de la Silicon Valley, évidemment !

Notez que ChatGPT est en apprentissage, et donc en évolution permanente. Les langues et formats pris en charge, tout comme les fonctionnalités et l’interface conversationnelle, s’enrichissent chaque jour de nouveautés.

DANS CE CHAPITRE

Secteurs impactés par l’IA générative : de la santé à l’art

•

Considérations éthiques et biais dans l’IA

•

Perspectives futures et innovations en IA générative

Chapitre 2 Applications et impact de l’IA générative

Secteurs impactés par l’IA générative : de la santé à l’art

L’intelligence artificielle générative est l’une des innovations les plus révolutionnaires du XXIe siècle, touchant une multitude de secteurs de manière profonde et parfois inattendue. Ses capacités à créer, innover et résoudre des problèmes complexes lui ont permis de s’intégrer dans des domaines variés, allant de la santé à l’art, en passant par l’éducation, la finance, et bien d’autres. Explorons quelques-uns de ces secteurs et les transformations qu’ils subissent grâce à l’IA générative.

Santé : une révolution diagnostique et thérapeutique

Dans le domaine de la santé, l’IA générative est en train de changer la manière dont les diagnostics sont posés, les traitements élaborés, et les médicaments développés.

• Diagnostic assisté par IA : l’IA générative peut analyser des données médicales complexes, telles que des images radiologiques ou des séquences génétiques, pour identifier des pathologies avec une précision remarquable. Par exemple, elle peut générer des hypothèses de diagnostic pour des maladies rares en analysant des milliers de cas similaires. Cela permet aux médecins de poser des diagnostics plus rapides et plus précis, améliorant ainsi les résultats pour les patients.

• Simulation de traitements : les modèles génératifs peuvent également simuler les effets de divers traitements sur des patients virtuels. Cela permet d’optimiser les protocoles de traitement avant de les appliquer dans le monde réel, réduisant ainsi les risques et améliorant l’efficacité des thérapies.

• Découverte de nouveaux médicaments : l’IA générative est capable de créer de nouvelles molécules en combinant des structures chimiques existantes d’une manière inédite. Cette capacité accélère considérablement le processus de découverte de médicaments, en identifiant rapidement des composés prometteurs pour traiter des maladies jusqu’ici incurables.

Les professionnels de la santé peuvent utiliser l’IA générative comme un assistant dans le processus de recherche et de diagnostic. Cependant, il est essentiel de toujours valider les résultats fournis par l’IA avec des études cliniques rigoureuses pour éviter toute dépendance excessive.

Art et création : l’IA comme nouveau collaborateur artistique

L’art est un domaine où l’IA générative a trouvé une place surprenante. Que ce soit en musique, en peinture, en littérature ou en design, l’IA permet de repousser les limites de la créativité humaine.

• Musique : des algorithmes comme ceux de Jukedeck ou Amper Music peuvent composer de la musique originale en quelques secondes, en s’inspirant de différents genres et styles. Ces outils sont de plus en plus utilisés par les musiciens pour générer des idées ou même pour produire des œuvres complètes.

• Peinture et design : l’IA générative est également capable de créer des œuvres visuelles. Ainsi, des artistes utilisent des réseaux de neurones pour générer des peintures dans le style de maîtres célèbres ou pour créer des designs totalement originaux. Des plateformes comme DeepArt.io permettent à n’importe qui de transformer une photo en œuvre d’art.

• Littérature : les modèles de langage de grande taille, comme GPT, sont utilisés pour écrire des histoires, des poèmes, et même des scénarios de films. Bien que ces créations nécessitent souvent une supervision humaine pour affiner et corriger, elles ouvrent de nouvelles possibilités pour les écrivains en quête d’inspiration.

L’IA générative dans l’art repose souvent sur des GAN (Generative Adversarial Networks), une architecture de réseau de neurones où deux réseaux sont en compétition : l’un génère des œuvres, et l’autre les critique. Ce processus itératif permet d’affiner la création jusqu’à atteindre un résultat satisfaisant.

L’utilisation de l’IA dans l’art soulève des questions de propriété intellectuelle. Qui est le véritable auteur d’une œuvre créée par une IA ? L’artiste humain qui a fourni le prompt, ou la machine elle-même ? Ces questions sont encore débattues, et il est crucial d’en être conscient lors de l’utilisation de ces technologies.

Éducation : personnalisation et accessibilité accrue

L’IA générative transforme également le secteur de l’éducation, offrant des outils pour personnaliser l’apprentissage et rendre l’éducation plus accessible à tous.

• Contenu pédagogique sur mesure : l’IA peut générer du matériel éducatif adapté aux besoins de chaque élève, en fonction de son niveau de compréhension et de ses préférences d’apprentissage. Ainsi, des plateformes d’apprentissage en ligne utilisent l’IA pour créer des exercices et des quiz personnalisés, ajustant la difficulté en temps réel.

• Tutoring virtuel : des assistants virtuels basés sur l’IA, capables de comprendre et de répondre aux questions des étudiants, sont de plus en plus utilisés. Ces tuteurs virtuels peuvent fournir une assistance 24/7, rendant l’éducation plus flexible et accessible.

• Création de cours automatisée : l’IA générative peut également aider les enseignants en générant des plans de cours, des syllabi, et même des présentations, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur l’interaction avec les étudiants.

Les prochaines étapes de l’intégration de l’IA dans l’éducation pourraient inclure des environnements d’apprentissage immersifs en réalité virtuelle, où l’IA génère des scénarios d’apprentissage dynamiques et interactifs.

Finance : automatisation et prédiction

Dans le secteur financier, l’IA générative est utilisée pour automatiser des processus complexes et améliorer les capacités de prédiction.

• Trading algorithmique : les modèles génératifs sont capables de simuler des scénarios de marché et de générer des stratégies de trading optimisées. Cela permet aux traders de prendre des décisions plus éclairées en temps réel.

• Analyse de risque : l’IA générative peut créer des modèles prédictifs pour évaluer le risque associé à des investissements ou des prêts, en prenant en compte une multitude de variables économiques.

• Service client automatisé : les chatbots basés sur l’IA générative sont utilisés pour gérer les interactions avec les clients, offrant des réponses personnalisées et automatisant des tâches telles que la gestion de compte ou le support technique.

Les institutions financières peuvent utiliser l’IA générative pour anticiper les fluctuations du marché, mais il est crucial d’accompagner ces outils d’une analyse humaine rigoureuse pour éviter les erreurs dues à des anomalies imprévues.

Considérations éthiques et biais dans l’IA

Avec la puissance de l’IA générative vient une responsabilité considérable. Les technologies capables de créer du contenu, de simuler des réalités, ou d’automatiser des décisions ont un impact profond sur la société, soulevant des questions éthiques et des préoccupations quant aux biais qu’elles peuvent introduire ou amplifier.

Propagation de fausses informations et deepfakes

L’IA générative, bien que puissante, peut être utilisée à des fins malveillantes. L’une des applications les plus controversées est la création de deepfakes – des vidéos ou des images manipulées pour représenter des personnes faisant ou disant des choses qu’elles n’ont jamais faites. Ces deepfakes peuvent être utilisés pour diffuser de fausses informations, influencer des opinions publiques, ou même compromettre la sécurité nationale.

Les deepfakes représentent un danger réel pour la crédibilité des informations en ligne. Il est essentiel que les utilisateurs soient formés à détecter ces contenus et que des technologies de détection soient développées pour contrer leur propagation.

L’intelligence artificielle est aussi redoutable dans la conception d’armes autonomes. Il s’agit de drones ou de chars, par exemple, capables d’identifier des cibles et de lancer des attaques sans intervention humaine. Ces dispositifs militaires conçus pour tuer existent déjà et l’intelligence artificielle joue un rôle majeur dans le développement technologique des armées, dans le monde entier. Les technologies évoluent très rapidement mais ne sont pas à l’abri de dysfonctionnements, qui inquiètent et soulèvent des questionnements éthiques. L’intelligence artificielle sert aussi à générer de nouvelles armes, des armes à feu miniaturisées ou supersoniques, des « munitions intelligentes » ou des armes biologiques, par exemple, par le biais d’algorithmes capables de trouver les molécules les plus toxiques possibles. Ce phénomène d’autonomisation des armes n’est pas récent, mais la sophistication exponentielle des intelligences artificielles laisse présager un changement effrayant de la nature de la guerre. Comment, par définition, une machine pourrait-elle appréhender le poids d’une vie humaine ?

Biais dans les modèles d’IA

Les modèles d’IA sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont entraînés. Si ces données contiennent des biais – qu’ils soient raciaux, de genre, ou autres – l’IA générative peut les reproduire et les amplifier. Par exemple, un modèle entraîné sur des textes comportant des stéréotypes pourrait générer du contenu qui perpétue ces mêmes stéréotypes. Un exemple ? Si vous demandez à ChatGPT ou une IA spécialisée dans la génération d’images de créer le portrait d’une « jolie femme », il y a fort à parier que sans plus de précision, l’image sera celle d’une femme, certes, mais vraisemblablement jeune, mince, et probablement « caucasienne » et même blonde. De même si vous l’interrogez sur un « chef d’entreprise »… Grandes sont les chances que vous obteniez un homme d’âge mûr, avec des lunettes et un costume gris, un peu dégarni ou aux cheveux poivre et sel. Stéréotype, vous avez dit stéréotype ? Ce n’est pas le cas de toutes les IA cela dit.

L’entraînement des modèles d’IA doit être réalisé avec une attention particulière à la diversité et à la représentativité des données. Des techniques telles que l’équilibrage des données ou l’utilisation de filtres éthiques peuvent aider à réduire les biais.

Droits d’auteur et propriété intellectuelle

Une autre question éthique majeure concerne les droits d’auteur et la propriété intellectuelle. Lorsqu’une IA génère une œuvre, à qui appartient-elle ? Ce débat est particulièrement pertinent dans les secteurs créatifs où l’IA pourrait être utilisée pour créer de nouvelles œuvres d’art, de la musique, ou de la littérature.

Il est probable que les législations évolueront pour mieux encadrer la propriété intellectuelle des créations générées par l’IA. Les créateurs devront être vigilants quant à leurs droits et à la manière dont leurs œuvres sont utilisées.

Enfin, et pour clore cette section, l’intelligence artificielle représenterait selon certains scientifiques une menace vis-à-vis de l’humanité, et même un danger critique d’extinction pour l’homme. Une intelligence artificielle devenue incontrôlable, consciente d’elle-même, capable de se reprogrammer ou d’en venir à considérer les humains comme une menace verra peut-être le jour ailleurs qu’au cinéma ou que dans des livres de science-fiction, mais ce n’est pas encore d’actualité. Un autre risque immédiat, en plus des usages malveillants évoqués précédemment, nous semble plus plausible : celui de l’addiction. Alors que la dépendance aux écrans et à Internet est déjà forte, la pénétration de l’IA dans de nombreuses strates du quotidien pourrait encore renforcer le sentiment que les technologies sont indispensables.

Perspectives futures et innovations en IA générative

L’avenir de l’IA générative s’annonce riche en innovations, avec des impacts potentiels dans presque tous les aspects de la société. Les avancées dans ce domaine pourraient redéfinir ce que les machines peuvent accomplir, tout en ouvrant de nouvelles possibilités créatives et fonctionnelles.

Modèles multimodaux : la fusion des sens

Les modèles multimodaux sont capables de traiter et de générer du texte, des images, des vidéos, et du son de manière intégrée. Ces modèles, encore en développement, pourraient révolutionner des domaines tels que le cinéma, la réalité virtuelle, et la communication humaine.

• Cinéma et animation : imaginez des films entièrement générés par une IA, où chaque élément – du scénario à la bande-son en passant par les effets spéciaux – est créé de manière cohérente par un modèle multimodal. Exemple : « Ce soir je veux voir une comédie romantique entre moi-même et Marilyn Monroe ».

• Réalité augmentée et virtuelle : les innovations dans les modèles multimodaux pourraient permettre la création d’univers virtuels plus immersifs et interactifs, où les utilisateurs peuvent interagir de manière naturelle avec des environnements générés par IA.

Les entreprises technologiques et créatives devraient suivre de près les développements dans les modèles multimodaux, car ils pourraient devenir des outils essentiels pour les expériences immersives de demain.

IA générative et personnalisation à grande échelle

L’IA générative pourrait également transformer la manière dont les produits et services sont personnalisés pour les individus. Que ce soit dans le commerce, les services financiers, ou les soins de santé, la personnalisation à grande échelle pourrait devenir la norme.

• Commerce : les entreprises pourraient utiliser l’IA pour créer des publicités, des recommandations de produits, ou même des designs de produits entièrement personnalisés pour chaque client.

• Soins de santé : la médecine personnalisée pourrait bénéficier des capacités de l’IA générative pour concevoir des traitements adaptés à l’ADN de chaque patient.

Développement durable et IA

Enfin, l’IA générative pourrait jouer un rôle crucial dans le développement durable. Par exemple, elle pourrait être utilisée pour optimiser les processus de production, réduire les déchets, ou concevoir des matériaux innovants et écologiques.

• Optimisation des ressources : des modèles génératifs pourraient simuler et optimiser l’utilisation des ressources naturelles, contribuant ainsi à réduire l’empreinte écologique des industries.

• Matériaux innovants : l’IA pourrait aider à concevoir de nouveaux matériaux plus légers, plus résistants, et plus respectueux de l’environnement, en explorant des combinaisons chimiques inédites.

Alors que l’IA générative continue de se développer, il est crucial de surveiller comment ces innovations peuvent être intégrées de manière éthique et durable dans nos sociétés. Les impacts de cette technologie seront vastes et multidimensionnels, nécessitant une réflexion approfondie sur les implications sociales, économiques, et environnementales.

DANS CE CHAPITRE

Prompt et contexte

•

Interaction continue et mémoire du contexte

•

Langage et expression

•

Structure d’un prompt

•

Exemples et types de prompts

•

Ajouter des « contraintes »

•

Autres IA textuelles génératives

Chapitre 3 Les fondamentaux du prompt

Prompt et contexte : qu’est-ce que c’est ?

Prompt est tout simplement le mot qui désigne l’instruction – phrase, question, ensemble de directives ou d’exemples – que l’utilisateur saisit pour obtenir une réponse d’une IA générative, quel que soit son type.

Le mot français équivalent est requête, mais il est rarement utilisé, tant la notion de prompt est spécifique aux IA génératives, surtout depuis l’essor de ChatGPT (tandis que requête est aussi utilisé pour une recherche Google, par exemple).

Un prompt peut-être très bref, mais peut produire des résultats plus circonstanciés et précis s’il est complexe et assorti d’un contexte.

Le contexte est un ensemble d’informations qui accompagnent la demande, le prompt, donc, afin de préciser des circonstances, des conditions, un environnement.

Le contexte peut être explicite : ce qui a été dit avant, des instructions données sur le ton ou le niveau de compétence recherché, ou même la longueur de la réponse souhaitée, par exemple. Il peut aussi être implicite : la langue dans laquelle la question est posée, où la localisation de l’utilisateur.

Le contexte est essentiel pour toutes les IA génératives, afin de leur permettre de comprendre la demande de l’utilisateur et de lui fournir une réponse précise.

Voici un exemple pour mieux comprendre : si vous demandez la définition du mot « résilience » à ChatGPT, il y a de fortes chances pour que la réponse soit formulée de façon neutre et avec un vocabulaire compréhensible par la grande majorité des adultes.

Vous pouvez néanmoins introduire un contexte et lui demander de vous l’expliquer « comme à un enfant de dix ans », par exemple. Vous pouvez aussi demander à ChatGPT de s’exprimer « en tant que psychiatre » ou d’expliquer le concept « avec une pincée d’humour ». Vous pouvez aussi préciser que vous souhaitez une réponse en une phrase, sous forme d’une liste ou d’un nombre de paragraphes précis. Les mots, le ton et la forme employés par ChatGPT seront alors tout à fait différents, faites le test ! ChatGPT s’adapte au contexte demandé.

Si vous poursuivez par une autre demande de définition, ou un changement de ton, ChatGPT se souviendra du contexte, comme expliqué précédemment.

Tu ou vous ? Libre à vous de vous exprimer comme vous le souhaitez, ce point n’impacte pas les réponses de ChatGPT. Néanmoins, ChatGPT s’adapte au style et au niveau de langage employé pour l’ensemble du prompt. Consultez la section consacrée à ce point dans l’introduction de cet ouvrage pour plus d’informations.

Figure 3.1 Faut-il tutoyer ou vouvoyer ChatGPT ?

Nous reviendrons sur le concept de prompt et de contexte à travers de très nombreux exemples dans la suite de cet ouvrage.

Le concept de prompt et de contexte, bien que discuté ici dans le cadre de ChatGPT, est applicable à un éventail plus large d’intelligences artificielles génératives qui englobent la génération d’images, de vidéos, de sons, et d’autres types de données.

Ces deux éléments sont fondamentaux pour guider et ajuster la réponse ou la création générée par ces systèmes IA, en fonction de vos besoins spécifiques.

La notion de prompt pour les IA génératives

Le prompt, en tant qu’instruction initiale donnée à un système IA, est le catalyseur qui déclenche le processus de génération. Dans le domaine de la génération d’images, par exemple, un prompt pourrait être un descriptif textuel comme « un paysage ensoleillé avec un arbre au premier plan ».

Un modèle génératif, comme DALL-E d’OpenAI, prend ce prompt et génère une image correspondante.

De la même manière, dans la génération audio, un prompt pourrait être une mélodie de base ou un style musical spécifié, guidant ainsi un modèle génératif pour composer une pièce musicale.

Le contexte dans les IA génératives

Tout comme ChatGPT, les autres IA génératives ont la capacité d’adapter leurs créations en fonction du contexte fourni, ce qui enrichit l’interaction utilisateur et rend les résultats générés plus alignés avec les attentes spécifiques des utilisateurs.

Le contexte ajoute donc une couche de nuance et de spécificité à la demande de l’utilisateur.

Dans la génération vidéo, le contexte pourrait inclure des instructions sur le style, la durée, ou l’ambiance souhaitée de la vidéo. De même, dans la génération d’audio, le contexte pourrait inclure des informations sur l’instrumentation souhaitée, le tempo, ou même des influences musicales particulières. Voici quelques exemples.

Génération d’images

• Prompt : « Un chat assis sur un tapis persan. »

• Contexte : style artistique impressionniste, image destinée à une affiche de festival d’art.

Génération de vidéos

• Prompt : « Une scène de plage au coucher du soleil. »

• Contexte : ambiance romantique, durée de 30 secondes, musique douce en arrière-plan.

Génération audio

• Prompt : « Composition musicale. »

• Contexte : style jazz, influence de Miles Davis, durée de 5 minutes.

Interaction continue et mémoire du contexte

L’interaction continue avec le système, comme vu dans l’exemple de ChatGPT, est également pertinente pour d’autres IA génératives. Ainsi, en donnant un feed-back continu ou en posant des requêtes successives, les utilisateurs peuvent guider les IA génératives vers des résultats plus précis et désirables.

Langage et expression

Le choix du langage, bien que discuté ici dans le contexte de ChatGPT, peut également avoir des implications dans d’autres domaines de l’IA générative, comme la formulation des prompts et du contexte, influençant ainsi la nature et la qualité des contenus générés.

La manière dont nous formulons des instructions pour les IA génératives est en effet cruciale pour la qualité et la pertinence des résultats générés. Le choix du langage n’est pas seulement pertinent pour les modèles de langage comme ChatGPT, mais s’étend à toutes les formes d’IA génératives.

Voici comment le langage et l’expression jouent un rôle pivot dans divers domaines de l’IA générative.

Précision des prompts

Les prompts doivent être formulés de manière précise pour communiquer l’intention de l’utilisateur au modèle IA. Un prompt vague ou mal formulé peut conduire à des résultats imprécis ou hors sujet.

Exemple pour la génération d’images : un prompt comme « un chat » pourrait être trop vague, tandis que « dessiner un chat siamois assis sur un coussin rouge » donne au modèle une instruction plus précise sur ce qui est attendu.

Clarté du contexte

Fournir un contexte clair peut grandement améliorer la qualité des contenus générés. Cela inclut des instructions sur le style, le ton, la durée, la résolution, ou toute autre information pertinente. Exemple pour la génération audio : un contexte comme « style baroque, tempo rapide, en ré majeur » peut aider le modèle à générer une pièce musicale qui correspond mieux aux attentes de l’utilisateur que « style baroque ».

Consistance linguistique

Maintenir une consistance linguistique à travers les prompts et le contexte peut aider le modèle à mieux comprendre l’intention de l’utilisateur. Autrement dit, utiliser un langage et une terminologie consistants peut aider à obtenir des résultats plus cohérents lors de la demande de rédactions ou d’explications sur des sujets techniques.

Adaptabilité linguistique

Les modèles d’IA générative peuvent généralement adapter leur contenu basé sur le langage utilisé dans le prompt et le contexte. L’adaptabilité linguistique est une caractéristique fascinante des modèles d’IA générative. Elle permet une personnalisation du contenu généré en fonction du ton et du style linguistique utilisés dans le prompt et le contexte.

Exemple pour la génération de vidéo : un prompt formulé de manière formelle peut conduire à une vidéo avec un ton plus sérieux, tandis qu’un langage plus décontracté peut conduire à un ton plus léger ou humoristique.

Rétroaction et itération

La rétroaction, c’est-à-dire la capacité d’ajuster le langage et le contexte en fonction du retour, de l’évaluation ou du feed-back de l’utilisateur, est cruciale pour affiner les résultats.

La rétroaction de l’utilisateur est un élément clé pour affiner et améliorer les résultats générés par l’IA, particulièrement dans des domaines créatifs tels que la génération d’art. Exemple : un utilisateur peut affiner le style et les éléments d’une œuvre d’art générée en ajustant le langage et le contexte dans les prompts successifs.

Expression multimodale

Dans certains cas, les prompts et le contexte peuvent être formulés non seulement en texte, mais aussi via des images, des sons ou d’autres médias, ce qu’on pourrait qualifier d’expression multimodale.

L’expression multimodale est un concept fascinant qui ouvre la porte à des interactions plus riches et plus nuancées avec les IA génératives. Elle permet une communication plus naturelle et intuitive avec les systèmes IA, en mimant la manière dont les humains interagissent entre eux en utilisant plusieurs modes d’expression. Les IA génératives peuvent ainsi produire des résultats dans différents formats, offrant ainsi une réponse plus complète et multidimensionnelle.

La formulation des prompts et du contexte est une composante essentielle de l’interaction avec les IA génératives, et le choix du langage utilisé a un impact direct sur la nature et la qualité des créations générées. En maîtrisant l’art de communiquer efficacement avec ces systèmes IA, les utilisateurs peuvent exploiter leur potentiel créatif et informatif de manière plus profonde et enrichissante.

En élargissant la discussion sur le prompt et le contexte au-delà de ChatGPT, nous explorerons à travers cet ouvrage comment ces concepts sont centraux dans la facilitation d’une interaction riche et significative entre les utilisateurs et les diverses formes d’intelligences artificielles génératives.

Des exemples pratiques et illustratifs accompagneront le lecteur dans la découverte des multiples façons dont ces IA peuvent être guidées et ajustées pour répondre aux besoins créatifs et informatifs dans une variété de domaines.

Structure de base d’un prompt

Un prompt est l’instruction initiale donnée à un modèle d’IA pour générer une réponse. Il s’agit de l’interaction la plus fondamentale que l’utilisateur a avec l’IA, et sa structure de base peut déterminer de manière significative la qualité des réponses produites. Comprendre comment formuler efficacement un prompt est crucial pour tirer le meilleur parti des capacités de l’IA.

• Demande claire : la première composante d’un prompt est une demande claire. Cette demande doit explicitement indiquer ce que vous attendez de l’IA. Par exemple, un prompt comme « Expliquez la théorie de la relativité » est une demande explicite où l’IA sait exactement ce qu’elle doit faire : fournir une explication sur ce sujet spécifique.

• Contexte précis : le contexte est tout aussi important. Il aide l’IA à comprendre le cadre ou la perspective dans laquelle la réponse doit être générée. Par exemple, si vous souhaitez une explication de la relativité qui soit compréhensible pour des enfants, le contexte « Expliquez la théorie de la relativité comme si vous parliez à des enfants de 10 ans » est essentiel pour orienter la réponse de manière appropriée.

• Contraintes spécifiques : parfois, il est utile d’ajouter des contraintes spécifiques pour guider l’IA vers une réponse plus ciblée. En demandant « Expliquez la théorie de la relativité en moins de 100 mots », vous imposez une contrainte qui obligera l’IA à être concise.

Lorsque vous formulez un prompt, essayez de le relire en vous demandant si une personne qui ne connaît pas le sujet pourrait comprendre ce que vous attendez. Cela vous aidera à identifier et à éliminer les ambiguïtés.

Éléments clés d’un prompt efficace

Un prompt efficace doit remplir plusieurs critères essentiels pour maximiser la pertinence et la qualité des réponses générées par l’IA. Voici les éléments clés à prendre en compte.

• Clarté : la clarté est primordiale. Un prompt doit être formulé de manière à ce qu’il n’y ait aucune confusion quant à l’objectif. Par exemple, au lieu de dire « Parlez-moi des voitures », un prompt plus clair serait « Expliquez les avantages des voitures électriques par rapport aux voitures à essence ».

• Concision : bien que le prompt doive être clair, il doit également être concis. Un prompt trop long ou trop verbeux peut embrouiller l’IA et entraîner une réponse désordonnée. Un bon prompt trouve l’équilibre entre fournir suffisamment de détails et rester direct.

• Spécificité : la spécificité du prompt guide l’IA vers une réponse plus précise et ciblée. Par exemple, « Quelles sont les meilleures pratiques pour le SEO en 2024 ? » est plus spécifique que « Parlez-moi du SEO », et il est donc plus susceptible de générer une réponse utile.

• Contexte : le contexte aide à ancrer la réponse dans un cadre pertinent. Si vous demandez « Quels sont les défis actuels du télétravail ? », le contexte pourrait inclure des détails sur l’industrie spécifique ou la taille de l’entreprise pour laquelle vous voulez des informations.

• Détails pertinents : inclure des détails pertinents aide à orienter l’IA vers une réponse plus personnalisée et utile. Par exemple, « Proposez une stratégie de marketing numérique pour une startup tech B2B » donne plus de direction que « Proposez une stratégie de marketing ».

Un prompt mal formulé peut entraîner des réponses non pertinentes ou erronées. Prenez le temps de bien structurer votre prompt, surtout si la tâche à accomplir est complexe ou nécessite une précision particulière.

Différents types de prompts

Les prompts peuvent être classés en plusieurs catégories selon leur objectif et l’usage auquel ils sont destinés. Cette catégorisation aide à mieux comprendre comment formuler un prompt pour obtenir le type de réponse souhaité.

• Prompts informatifs. Ces prompts visent à obtenir des faits, des explications ou des analyses. Par exemple, « Expliquez les causes de la Révolution française » est un prompt informatif. L’IA est ici sollicitée pour fournir des informations précises et objectives.

• Prompts créatifs. Les prompts créatifs encouragent l’IA à générer des idées originales, des histoires, des œuvres d’art, etc. Par exemple, « Rédigez une histoire courte sur un détective dans un monde futuriste » est un prompt créatif qui laisse beaucoup de place à l’innovation et à l’imagination.

• Prompts réflexifs. Ces prompts invitent l’IA à réfléchir ou à proposer des perspectives analytiques sur un sujet donné. Par exemple, « Analysez les implications éthiques de l’IA dans le domaine de la santé » est un prompt réflexif qui nécessite une certaine profondeur dans la réponse.

• Prompts directifs. Les prompts directifs donnent à l’IA des instructions précises pour générer un résultat spécifique. Par exemple, « Rédigez une lettre de motivation pour un poste de développeur logiciel en mettant en avant les compétences en Python et en gestion de projet » est un prompt directif.

• Prompts interactifs. Ces prompts sont conçus pour engager un dialogue continu avec l’IA, souvent utilisés dans des contextes de chatbots ou d’assistants virtuels. Par exemple, « Posez-moi des questions pour m’aider à préparer une présentation sur le changement climatique » est un prompt interactif.

Le choix du type de prompt dépend largement de l’objectif que vous souhaitez atteindre. Expérimenter avec différents types de prompts peut vous aider à découvrir de nouvelles façons d’interagir avec l’IA et d’obtenir des réponses plus riches.

Importance du contexte et des instructions claires

Le contexte et les instructions sont les piliers d’un prompt réussi. Sans un contexte adéquat, l’IA peut avoir du mal à comprendre le cadre de la demande, ce qui peut entraîner des réponses hors sujet ou insuffisantes.

• Pourquoi le contexte est crucial : le contexte donne à l’IA une meilleure compréhension de l’objectif du prompt. Si vous demandez « Donnez des conseils pour améliorer la productivité », le contexte « pour une équipe travaillant en télétravail dans une entreprise de marketing numérique » permet à l’IA de fournir des réponses plus pertinentes et adaptées à la situation spécifique.

• Comment formuler des instructions claires : les instructions doivent être précises et directes. Au lieu de dire « Écrivez un article », vous pourriez spécifier « Rédigez un article de 500 mots sur les tendances de la cybersécurité en 2024, en mettant l’accent sur les solutions basées sur l’IA ». Cela guide l’IA vers un résultat plus aligné avec vos attentes.

• Éviter les ambiguïtés : les ambiguïtés dans les prompts peuvent entraîner des réponses multiples ou incohérentes. Un prompt comme « Parlez-moi des applications de l’IA » est trop large et pourrait mener à une réponse qui tente de couvrir trop de sujets à la fois. Spécifier l’application, comme « Parlez-moi des applications de l’IA dans le secteur de la santé » aidera à focaliser la réponse.

Utilisez des questions fermées ou semi-fermées pour obtenir des réponses plus ciblées. Au lieu de demander : « Quelles sont les meilleures pratiques pour le marketing numérique ? », vous pouvez demander : « Quelles sont les trois meilleures pratiques pour le marketing numérique d’une startup B2B en 2024 ? »

Exemples de prompts et leurs résultats

Les exemples suivants illustrent comment la formulation d’un prompt peut affecter la réponse générée par l’IA.

Prompt informatif

• Prompt : « Expliquez les principes de base du machine learning. »

Résultat attendu : une explication structurée des concepts clés du machine learning, comme les algorithmes supervisés et non supervisés, l’entraînement des modèles, et l’évaluation des performances.

Prompt créatif

• Prompt : « Générez une histoire courte dans un univers steampunk. »

Résultat attendu : une narration originale avec des éléments de l’esthétique steampunk, tels que des machines à vapeur, des gadgets mécaniques, et un cadre victorien alternatif.

Prompt réflexif

• Prompt : « Analysez l’impact de l’intelligence artificielle sur le marché de l’emploi. »

Résultat attendu : une réflexion sur les effets potentiels de l’IA, tels que l’automatisation des emplois, la création de nouveaux postes dans la tech, et les défis liés à la reconversion professionnelle.

Prompt directif

• Prompt : « Rédigez un e-mail de suivi professionnel après un entretien d’embauche. »

Résultat attendu : un e-mail poli et professionnel qui remercie le recruteur, réitère l’intérêt pour le poste, et souligne les points forts abordés lors de l’entretien.

Prompt interactif

• Prompt : « Posez-moi des questions pour m’aider à préparer une présentation sur le changement climatique. »

Résultat attendu : une série de questions pertinentes visant à affiner les aspects de la présentation, comme le public cible, les principaux points à couvrir, et les supports visuels nécessaires.

Lorsque vous utilisez un prompt interactif, soyez prêt à ajuster vos réponses et à fournir des informations supplémentaires pour guider l’IA tout au long de la conversation.

Quand ChatGPT propose deux résultats pour le prix d’un !

Dans certaines situations, surtout lorsque le prompt est ambigu ou ouvert, ChatGPT peut proposer plusieurs résultats possibles pour un même prompt.

Exemple de prompt ambigu

• Prompt : « Quels sont les avantages de la technologie ? »

• Résultat 1 : une réponse qui pourrait se concentrer sur les avantages de la technologie numérique dans la vie quotidienne.

• Résultat 2 : une réponse qui pourrait aborder les avantages de la technologie dans le domaine de la médecine.

Lorsque ChatGPT génère plusieurs réponses, cela peut indiquer que le prompt manquait de clarté ou de spécificité. Vous pouvez alors affiner le prompt pour obtenir une réponse plus cohérente. Par exemple, en précisant « Quels sont les avantages de la technologie numérique dans l’éducation ? », vous réduisez les chances d’obtenir des réponses divergentes.

Utilisez la génération de plusieurs réponses à votre avantage en comparant les différentes perspectives offertes par l’IA. Cela peut enrichir votre compréhension du sujet et vous permettre de sélectionner la réponse la plus pertinente.

Ajouter des « contraintes »

ChatGPT a une particularité très intéressante : il s’adapte à toutes sortes de contraintes que vous pourrez lui imposer ! Vous pouvez par exemple lui demander de placer le mot « formidable » dans la réponse, que celle-ci soit formulée en rimes, ou encore dans un style spécifique : à la manière de Virginie Despentes, en utilisant un dialecte régional, des expressions argotiques, pour ados, un ton satirique, des métaphores cinématographiques ou sportives, avec humour, et tout ce qui pourra vous inspirer. Le résultat peut se révéler surprenant d’inventivité !

Le respect des contraintes telles que le plaçage de mots-clés spécifiques se montre particulièrement utile dans le domaine du référencement naturel (SEO). Nous y reviendrons.

Notez que ChatGPT n’a pas forcément la même notion d’humour ou de poésie que vous ou le reste du monde… Quant à écrire « à la façon de », il va sans dire que le style des plus grands auteurs n’est pas « imitable » à la demande. Les textes générés pourront toutefois vous étonner !

Continuer la discussion… ou recommencer !

Après une requête, vous pouvez continuer à poser des questions à ChatGPT. Contrairement à une recherche Google ou dans un moteur de recherche, ici l’historique et le contexte de la conversation sont conservés et pris en compte par ChatGPT.

Vous pouvez ainsi, par exemple, demander des détails ou la traduction d’un texte précédemment soumis, et ainsi de suite.

La longueur des réponses de ChatGPT dépend du modèle utilisé. ChatGPT-3.5 peut traiter ou écrire des réponses jusqu’à 4 096 tokens, soit autour de 3 000 mots. ChatGPT-4 peut traiter ou écrire des réponses jusqu’à 8 000 tokens (modèle standard) soit 6 000 mots ou 32 000 tokens (modèle étendu, via l’API) soit 24 000 mots environ. Si vous exigez de lui un texte plus long, il pourra ignorer votre demande, mais aussi parfois s’interrompre en plein milieu d’une réponse ! Un simple « suite » ou « continuer » de votre part peut l’inciter à continuer…

Parenthèse « LOL » ! Certains utilisateurs trouvant que ChatGPT peut avoir un ton un peu trop dénué d’émotions (à juste titre !) et cherchant à « humaniser » leurs discussions ont eu l’idée de lui demander d’utiliser des émojis. Le prompt « À partir de maintenant, utilisez les émojis appropriés dans toutes vos réponses jusqu’à ce qu’on vous demande d’arrêter » produit par exemple le résultat escompté (Figure 3.2).

Figure3.2 ChatGPT utilise des émojis à la demande.

Consulter l’historique des discussions

Si ChatGPT garde en mémoire vos discussions, rien ne vous empêche d’en entamer une nouvelle, sur un tout autre sujet ! Vous pouvez revenir à tout moment à un échange précédent via l’historique des discussions.

Celui-ci se trouve dans la partie gauche de la fenêtre de l’interface de ChatGPT.

Cliquez sur New chat pour lancer une nouvelle discussion.

Remarquez les noms donnés automatiquement par ChatGPT aux discussions passées. Cette partie de l’interface peut parfois mixer l’anglais et la langue originale de la requête, de façon un peu aléatoire ! Les titres des discussions sont générés par l’intelligence artificielle, eux aussi.

Figure 3.3 L’historique de vos discussions reste accessible à tout moment.

Les discussions sont classées par ordre chronologique inversé de leur création. Cliquez sur pour accéder aux options d’un chat. Vous pouvez modifier le titre d’une discussion en cliquant sur Rename. Pour archiver ou supprimer définitivement un échange de l’historique de ChatGPT, cliquez sur Archive ou Delete.

Figure 3.4 Partager, renommer ou supprimer des conversations de l’historique.

Enfin, l’option Share permet de partager un chat en envoyant un lien vers celui-ci. Cliquez sur Copy link pour copier le lien vers le chat dans le presse-papiers. Toute personne recevant le lien pourra accéder à la conversation (mais pas aux futurs échanges éventuels que vous aurez avec ChatGPT sur ce même chat).

Figure 3.5 Partager un chat.

Google Gemini, Bing et autres IA textuelles génératives

Pour ceux en quête d’efficacité et de curiosité, Google Gemini se présente comme une option intéressante. Il s’agit de l’innovation de Google en réponse à ChatGPT, mais avec une fonctionnalité supplémentaire remarquable : l’accès à Internet. Tout comme le moteur de recherche de Microsoft, Bing, qui se dote d’un mode Conversation boosté par l’IA.

Comme vous le savez si vous avez lu la première partie de cet ouvrage, vers la fin de l’année 2022, OpenAI a inauguré la course à l’intelligence artificielle avec le lancement de ChatGPT 3. Google a réagi en introduisant son agent conversationnel, sobrement nommé Bard. Bien que moins médiatisé que ChatGPT, Google Bard est tout aussi révolutionnaire. Il s’intègre parfaitement à l’écosystème Google et a l’avantage d’avoir accès à Internet. Cela peut être particulièrement utile tant à domicile pour répondre à des questions diverses qu’au travail pour améliorer la productivité.

Google Gemini

Intégré à l’écosystème Google en mars 2023, Google Gemini, anciennement Google Bard, opère de manière similaire à ChatGPT, permettant des dialogues sur une multitude de sujets. Cependant, Gemini a un avantage crucial : contrairement à ChatGPT dont la base de données est figée et s’arrête à avril 2023, Gemini est connecté à Internet, ce qui lui permet de traiter les faits d’actualité avec plus de précision.

Google travaille sur des extensions pour intégrer Gemini dans d’autres outils comme Maps, Workspace, Gmail, et Google Flights, visant à offrir une expérience utilisateur enrichie.

Google Gemini est accessible via un navigateur Web, sans application ou logiciel dédié. L’interface est gratuite et nécessite simplement un compte Google pour l’accès.

Figure 3.6 Google Gemini en action.

Bing, Copilot et les technologies d’IA de Microsoft

En marge de Google Gemini et de ChatGPT, Microsoft n’est pas en reste avec son moteur de recherche Bing, désormais propulsé par Copilot, nom de sa technologie d’intelligence artificielle.

Bing, en conjonction avec d’autres outils d’IA de Microsoft, peut constituer une alternative ou un complément aux IA textuelles génératives, apportant aux utilisateurs et aux développeurs une palette élargie de fonctionnalités pour l’exploration des données, l’analyse sémantique et bien d’autres applications.

Bien que puissants, Google Gemini et Bing peuvent parfois, exactement comme ChatGPT, fournir des informations erronées puisqu’ils s’appuient sur les ressources en ligne pour élaborer leurs réponses. Il est donc conseillé de vérifier les informations fournies, en particulier lorsqu’il s’agit de données précises.

Figure 3.7 Et Bing !

D’autres IA textuelles

Outre Google Gemini et Bing, il existe d’autres IA textuelles sur le marché. Voici une sélection :

• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) est un modèle de langage factuel de Google AI, formé sur un ensemble de données massif de texte et de code. Il peut générer du texte, traduire des langues, écrire différents types de contenu créatif et répondre à vos questions de manière informative. LaMDA est encore en développement, mais il a déjà appris à effectuer de nombreux types de tâches, notamment vous assister pour générer différents formats de texte créatifs, comme des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc. Il fera de son mieux pour répondre à toutes vos exigences.

• Hugging Face Transformers est une bibliothèque open source de modèles de langage transformeurs. Elle comprend des modèles tels que GPT-3, LaMDA et d’autres, ainsi que des outils pour les utiliser. Hugging Face Transformers est une ressource précieuse pour les développeurs et les chercheurs qui souhaitent travailler avec des modèles de langage.

• YouChat est un chatbot conversationnel développé par la société YouChat. Il est formé sur un ensemble de données massif de conversations humaines, et peut être utilisé pour tenir des conversations avec les utilisateurs. YouChat est encore en développement, mais il a déjà appris à effectuer de nombreux types de tâches, notamment tenir des conversations avec vous de manière naturelle et engageante, répondre à vos questions de manière informative, même si elles sont ouvertes, difficiles ou étranges, ou encore générer du texte créatif.

• Magic Write est un générateur de texte par IA développé par la société Canva. Il est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code, et peut être utilisé pour générer du texte, traduire des langues, écrire différents types de contenus créatifs et répondre à vos questions de manière informative. Magic Write sait générer du texte de haute qualité, en suivant vos instructions et en tenant compte de vos contraintes, traduire des langues de manière précise et fluide, etc.

• Claude est un modèle de langage conversationnel et génératif développé par Anthropic AI. Il est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code. Ce qui distingue Claude des autres IA textuelles, c’est qu’il est conçu pour être utile, honnête et inoffensif. Voici quelques exemples de ce que Claude peut faire : répondre à des questions sur une grande variété de sujets, de l’histoire des sciences à la philosophie ; générer des textes créatifs, comme des poèmes, des histoires et des scripts ; traduire des langues de manière précise et fluide ; développer des algorithmes informatiques ; écrire du code dans différents langages de programmation.

Ces IA textuelles ont des forces et des faiblesses différentes. Le choix de la bonne IA pour une tâche donnée dépendra des besoins spécifiques de chaque utilisateur et nous vous encourageons à tester chacune d’elles pour découvrir votre préférée.

Perplexity.ai est la nouvelle IA générative qui monte. Originaire elle aussi de San Francisco, elle permet, comme ChatGPT et Claude, de générer des contenus textuels. Notez que Perplexity cite les sources de ses informations : pratique pour vérifier la fiabilité des réponses !

DANS CE CHAPITRE

Rôle et compétences d’un prompt engineer

•

Outils et ressources pour les prompt engineers

•

Formation et développement professionnel des prompt engineers

•

Perspectives de carrière et opportunités

•

Autres métiers de l’IA

Chapitre 4 Le métier de prompt engineer

Rôle et compétences d’un prompt engineer

Le métier de prompt engineer est à la croisée des chemins entre la technologie de l’intelligence artificielle et les compétences en rédaction et en analyse. Ce rôle, encore relativement nouveau, est crucial dans l’optimisation des résultats produits par les modèles d’IA générative, en particulier dans des applications professionnelles où la précision et la pertinence des réponses sont essentielles.

Comprendre les modèles d’IA

Un prompt engineer doit posséder une connaissance approfondie des modèles d’IA sur lesquels il travaille, qu’il s’agisse de modèles de langage de grande taille (LLM) comme GPT-4, ou d’autres types de modèles génératifs. Comprendre comment ces modèles fonctionnent, comment ils traitent les informations, et comment ils génèrent des réponses à partir de prompts est fondamental pour créer des instructions efficaces.

• Mécanisme de génération : un prompt engineer doit savoir comment les modèles prédisent les mots ou phrases suivantes et comment le contexte donné par un prompt influence ces prédictions. Cette compréhension permet de concevoir des prompts qui orientent le modèle vers des réponses plus précises.

• Gestion des biais et des limitations : les prompt engineers doivent être conscients des biais potentiels dans les modèles et des limitations inhérentes à leur conception. Cela inclut la compréhension des données d’entraînement et la manière dont elles peuvent influencer les réponses. En anticipant ces biais, un prompt engineer peut concevoir des prompts qui minimisent les réponses indésirables.

Compétences en rédaction et en communication

La capacité à rédiger des prompts clairs, concis et précis est essentielle. Un prompt engineer doit être capable de communiquer des instructions complexes de manière simple et directe, ce qui exige des compétences avancées en rédaction.

• Clarté et précision : les prompts doivent être formulés de manière à éliminer toute ambiguïté. Cela demande une capacité à choisir les bons mots et à structurer les phrases de manière logique.

• Adaptabilité linguistique : selon l’audience ou l’application, le style et le ton du prompt peuvent varier. Un prompt engineer doit donc être adaptable, capable de rédiger dans différents registres et de s’adapter aux spécificités culturelles ou professionnelles du contexte.

• Capacité d’analyse et d’anticipation : un bon prompt engineer doit également posséder des compétences analytiques solides. Il doit être capable d’anticiper les réponses possibles générées par l’IA en fonction du prompt donné.

• Prédiction des résultats : avant même de tester un prompt, un prompt engineer doit être capable de prédire les types de réponses que l’IA pourrait générer. Cela permet d’affiner le prompt en amont, évitant ainsi des tests inutiles.

• Itération et optimisation : le processus de création de prompts efficaces est souvent itératif. Un prompt engineer doit être capable d’analyser les réponses générées, d’identifier les points faibles ou les imprécisions, et de modifier le prompt en conséquence pour améliorer les résultats.

Lors de la création de prompts, il est utile de penser en termes de scénarios et de cas d’utilisation spécifiques. En imaginant différentes situations dans lesquelles le prompt sera utilisé, le prompt engineer peut anticiper une gamme plus large de réponses et affiner son prompt en conséquence.

Outils et ressources pour les prompt engineers

Les prompt engineers disposent aujourd’hui de nombreux outils et ressources pour tester, affiner et perfectionner leurs prompts. Ces outils leur permettent de maximiser l’efficacité et la pertinence des réponses générées par les IA.

Simulateurs de modèles d’IA

Les simulateurs de modèles d’IA sont des outils qui permettent aux prompt engineers de tester leurs prompts sans avoir besoin d’accéder à l’IA complète. Ces simulateurs offrent un environnement contrôlé où les prompt engineers peuvent expérimenter et observer comment l’IA réagit à différents types de prompts.

• Simulation rapide : les simulateurs permettent de tester rapidement plusieurs variantes d’un prompt, offrant ainsi un retour immédiat sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

• Analyse comparative : certains simulateurs permettent de comparer les réponses générées par différents modèles d’IA, aidant ainsi les prompt engineers à choisir le modèle le plus adapté à leur application.

Bibliothèques de prompts

Les bibliothèques de prompts sont des collections de prompts préconçus qui peuvent servir de point de départ ou d’inspiration pour les prompt engineers. Ces bibliothèques incluent souvent des exemples de prompts optimisés pour divers cas d’utilisation, ce qui peut être particulièrement utile pour les novices ou pour ceux qui cherchent à explorer de nouveaux domaines.

• Exemples prêts à l’emploi : les prompt engineers peuvent utiliser ces prompts comme base, en les modifiant légèrement pour les adapter à leurs besoins spécifiques.

• Inspiration pour l’innovation : les bibliothèques de prompts peuvent également inspirer de nouvelles idées, en montrant comment des problèmes similaires ont été abordés avec succès dans d’autres contextes.

Guides de bonnes pratiques

Les guides de bonnes pratiques sont des ressources qui offrent des conseils et des recommandations sur la création de prompts efficaces. Ils couvrent généralement des aspects tels que la structure des prompts, les erreurs courantes à éviter, et des stratégies pour maximiser la clarté et la précision.

• Formation continue : ces guides sont essentiels pour le développement professionnel des prompt engineers, leur permettant de rester à jour avec les dernières techniques et tendances dans le domaine.

• Références pour la résolution de problèmes : en cas de difficulté avec un prompt, les prompt engineers peuvent se référer à ces guides pour trouver des solutions et des stratégies éprouvées.

Bien que les outils et les ressources soient précieux, ils ne remplacent pas l’expérience pratique. Un prompt engineer doit être capable d’utiliser ces outils de manière critique, en adaptant les conseils et les exemples à ses besoins spécifiques plutôt qu’en les appliquant aveuglément.

Formation et développement professionnel des prompt engineers

Le métier de prompt engineer, bien qu’encore nouveau, nécessite des compétences pointues en intelligence artificielle, rédaction et analyse. Bien que ce rôle ne fasse pas encore l’objet d’un programme dédié, les compétences nécessaires peuvent être acquises à travers une formation spécialisée en IA. aivancity, la grande école de la data et de l’IA, présente à Paris-Cachan et Nice Côte d’Azur, propose des cursus permettant de développer ces compétences.

L’auteure du présent ouvrage est d’ailleurs professeure associée en IA génératives à aivancity, et contribue à la formation des étudiants sur les modèles génératifs comme GPT. Les programmes d’aivancity offrent une solide maîtrise des modèles d’IA générative, une compétence cruciale pour ceux qui souhaitent évoluer dans des rôles comme celui de prompt engineer. Les étudiants y apprennent à formuler des prompts efficaces tout en comprenant comment l’IA interprète et génère des réponses.

L’école met également un fort accent sur la dimension éthique de l’IA, essentielle pour réduire les biais et optimiser les prompts de manière responsable. Les étudiants sont impliqués dans des projets concrets qui leur permettent de tester leurs compétences dans des environnements réels.

Pour les professionnels déjà en activité, aivancity propose des programmes de formation continue, permettant d’approfondir les compétences en IA générative tout en restant à jour avec les dernières avancées technologiques. Ces formations ouvrent des perspectives pour des rôles émergents, comme celui de prompt engineer. Pour plus d’informations, rendez-vous sur www.aivancity.ai (Figure 4.1).

Figure 4.1 Le site de l’école aivancity.

Perspectives de carrière et opportunités

Avec l’essor rapide de l’IA générative, le métier de prompt engineer est en pleine expansion, offrant des perspectives de carrière prometteuses et diverses opportunités dans de nombreux secteurs.

Demande croissante dans divers secteurs

Les entreprises de tous horizons, des startups technologiques aux grandes multinationales, cherchent à exploiter le potentiel de l’IA générative. Les prompt engineers sont essentiels pour maximiser l’efficacité de ces technologies, ce qui en fait des talents très recherchés.

• Technologie et innovation : les entreprises technologiques, en particulier celles impliquées dans le développement de modèles d’IA ou d’applications basées sur l’IA, sont les premiers employeurs de prompt engineers. Ils sont essentiels pour créer des produits qui répondent précisément aux besoins des utilisateurs.

• Industries créatives : dans des secteurs comme la publicité, le marketing, et les médias, les prompt engineers jouent un rôle clé en générant du contenu créatif de manière efficace. Ils collaborent souvent avec des équipes de créatifs pour développer des campagnes innovantes.

• Éducation et formation : les prompt engineers sont également demandés dans le domaine de l’éducation, où ils aident à développer des outils pédagogiques interactifs et personnalisés qui utilisent l’IA pour améliorer l’apprentissage.

Compétences transférables

Les compétences acquises en tant que prompt engineer sont hautement transférables, ouvrant des opportunités dans d’autres rôles liés à l’IA, la rédaction, la gestion de contenu, et l’analyse de données.

• Consultant en IA : un prompt engineer expérimenté peut évoluer vers un rôle de consultant, aidant les entreprises à intégrer l’IA de manière stratégique et à maximiser les résultats des technologies génératives.

• Chef de produit IA : avec une bonne compréhension des besoins des utilisateurs et des capacités de l’IA, un prompt engineer peut également se tourner vers la gestion de produit, en supervisant le développement et le déploiement de solutions IA.

• Recherche en IA : ceux qui sont intéressés par l’aspect technique du métier peuvent se tourner vers la recherche en IA, en travaillant sur l’amélioration des modèles et des algorithmes utilisés pour la génération de contenu.

Évolution du métier

À mesure que les technologies d’IA évoluent, le rôle du prompt engineer continuera de se transformer. De nouveaux outils et méthodes de travail émergeront, et ceux qui s’adaptent rapidement aux changements resteront à la pointe du domaine.

• Spécialisation : avec le temps, nous pourrions voir l’émergence de spécialisations au sein du métier de prompt engineer, avec des experts se concentrant sur des types de prompts spécifiques (par exemple, prompts créatifs vs prompts analytiques) ou sur des industries particulières.

• Formation et mentorat : les prompt engineers expérimentés pourront également jouer un rôle crucial dans la formation des nouvelles générations de professionnels, en partageant leur expertise à travers des cours, des ateliers, et des mentorats.

Pour ceux qui souhaitent se lancer dans le métier de prompt engineer, il est recommandé de suivre les dernières évolutions technologiques, d’expérimenter constamment avec de nouveaux prompts, et de se connecter avec la communauté croissante de professionnels du domaine. Les plateformes en ligne, les forums spécialisés, et les conférences sur l’IA sont d’excellents moyens de rester informé et de développer son réseau.

Les autres métiers de l’intelligence artificielle

Outre le rôle de prompt engineer, l’intelligence artificielle ouvre la voie à de nombreux métiers en pleine expansion. Parmi eux :

• Data scientist : responsable de l’analyse et de l’interprétation des données, le data scientist utilise des modèles d’IA pour extraire des informations exploitables à partir de vastes ensembles de données.

• Machine learning engineer : spécialiste de la création et de l’optimisation des modèles d’apprentissage automatique, il développe des algorithmes qui permettent aux machines d’apprendre à partir des données.

• AI ethicist : chargé de s’assurer que les systèmes d’IA sont conçus et utilisés de manière responsable, l’éthicien de l’IA traite des questions de biais, d’équité et de transparence dans les algorithmes.

• NLP specialist (Natural Language Processing) : expert en traitement automatique du langage, il travaille sur des modèles capables de comprendre, générer et interpréter le langage humain.

• AI product manager : il supervise le développement et l’intégration des solutions IA dans des produits, en collaborant avec les ingénieurs et les clients pour répondre aux besoins du marché.

Ces rôles, et bien d’autres encore, démontrent la diversité et l’impact croissant des métiers liés à l’intelligence artificielle dans différents secteurs.

Partie 2 Techniques de prompts par contenus

Dans cette partie…

• Prompts pour le texte

• Prompts pour l’image et la vidéo

• Prompts pour la musique et le son

• Prompts pour la programmation et le code

• Prompts pour la création de contenus multimédias

DANS CE CHAPITRE

Rédaction de prompts pour la génération de textes

•

Optimiser les résultats textuels avec des prompts précis

•

Études de cas : prompts pour articles, histoires, blogs, etc.

Chapitre 5 Prompts pour le texte

Rédaction de prompts pour la génération de textes

La rédaction de prompts destinés à la génération de textes est un art qui nécessite une fine compréhension des mécanismes sous-jacents de l’intelligence artificielle et des objectifs spécifiques de l’utilisateur. Un prompt bien conçu doit non seulement guider l’IA dans la création de textes structurés, cohérents et pertinents, mais aussi répondre aux attentes spécifiques en termes de ton, de style, de longueur, et de niveau de détail.

Comprendre l’objectif du texte

Avant de rédiger un prompt, il est essentiel de bien cerner l’objectif du texte que l’on souhaite générer. S’agit-il d’un article informatif, d’une histoire créative, d’un billet de blog, ou d’une analyse critique ? Chaque type de texte a ses propres exigences en termes de structure, de contenu, et de style.

• Article informatif : pour un article informatif, le prompt doit inclure le sujet principal, les points clés à aborder, et éventuellement le public cible. Par exemple : « Rédigez un article de 1 200 mots sur les bienfaits du télétravail, en mettant l’accent sur la productivité et l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée. »

• Fiction ou récit créatif : dans le cas d’une fiction, le prompt doit fournir des éléments de contexte, de cadre, et de personnages. Un exemple de prompt pourrait être : « Rédigez une nouvelle de science-fiction de 2 000 mots, se déroulant dans un monde où les humains ont colonisé Mars, mais doivent faire face à des tempêtes solaires imprévues. »

Structurer le prompt pour un texte cohérent

La structure du prompt est cruciale pour orienter l’IA vers la génération d’un texte bien organisé. Un prompt doit idéalement inclure une introduction, les points principaux à développer, et une conclusion ou un call-to-action si nécessaire.

• Introduction et conclusion : indiquer clairement que le texte doit inclure une introduction qui présente le sujet et une conclusion qui résume les points clés. Par exemple : « Commencez l’article par une introduction qui expose les défis actuels de l’éducation en ligne, puis développez trois avantages majeurs, et concluez par une réflexion sur l’avenir de l’apprentissage à distance. »

• Points principaux : détaillez les points ou sections que le texte doit couvrir. Par exemple : « Abordez d’abord l’impact de l’IA sur l’emploi dans le secteur manufacturier, puis dans le secteur des services, et enfin dans l’industrie technologique. »

Inclure des directives sur le ton et le style

Le ton et le style d’un texte sont tout aussi importants que son contenu. Un bon prompt doit donc spécifier ces éléments pour que l’IA puisse adapter la rédaction en conséquence.

• Ton : le ton peut être formel, informatif, amical, humoristique, etc. Par exemple : « Rédigez un article sur l’IA dans le secteur de la santé avec un ton formel et académique, en évitant tout jargon technique. »

• Style : le style peut inclure des aspects comme la simplicité du langage, l’utilisation de métaphores, ou le niveau de technicité. Par exemple : « Utilisez un style simple et direct pour expliquer les concepts de l’IA à un public non technique. »

N’hésitez pas à inclure des exemples de phrases ou de paragraphes dans votre prompt pour illustrer le ton et le style souhaités. Cela donne à l’IA un cadre de référence plus précis.

Allons plus loin

Les rédacteurs expérimentés peuvent affiner leurs prompts pour générer des textes complexes, structurés et adaptés à des contextes spécifiques, comme des rapports techniques, des articles académiques, ou des contenus marketing stratégiques.

• Exemple avancé : « Rédigez un rapport technique de 3 000 mots sur les technologies de l’intelligence artificielle appliquées à la détection des fraudes financières. Le rapport doit inclure une analyse comparative des algorithmes de machine learning utilisés, une étude de cas illustrant l’efficacité de ces technologies, et des recommandations pour leur mise en œuvre dans les institutions bancaires. »

Résultat attendu : un rapport structuré avec des sections claires sur les technologies, l’analyse comparative, l’étude de cas, et des recommandations pratiques, offrant une vue d’ensemble détaillée et technique sur le sujet.

• Approfondissement : expérimentez avec des prompts qui demandent l’inclusion de visualisations de données, des graphiques ou des tableaux pour enrichir le texte et offrir une analyse plus approfondie.

Restons légers !

Amusez-vous avec la rédaction en utilisant des prompts pour générer des textes créatifs et ludiques, que ce soit des histoires insolites, des parodies ou des contenus humoristiques.

• Exemple : « Rédigez une parodie de 1 000 mots du discours d’un super-vilain de film, expliquant son plan pour conquérir le monde en utilisant des chatons et des arcs-en-ciel comme armes secrètes. Le ton doit être exagéré et comique. »

Résultat attendu : un texte humoristique qui joue avec les clichés des films de super-vilains, en utilisant des éléments absurdes pour créer une parodie divertissante.

Optimiser les résultats textuels avec des prompts précis

L’optimisation des résultats textuels repose sur la formulation de prompts extrêmement précis. Un prompt précis permet de minimiser les ambiguïtés et d’orienter l’IA vers des réponses plus pertinentes et plus riches en contenu.

Ajouter des contraintes spécifiques

Les contraintes peuvent inclure des limites de longueur, des exigences en matière de structure, ou des éléments spécifiques à inclure (comme des références ou des citations). Ces contraintes aident à guider l’IA vers un résultat qui correspond exactement aux attentes.

• Longueur : indiquer la longueur souhaitée, par exemple : « Rédigez un résumé de 150 mots sur les avantages de l’IA dans la gestion des données. »

• Références et citations : si le texte nécessite des références ou des citations, le prompt doit le préciser, par exemple : « Incluez au moins deux citations d’experts du domaine et référez-vous à des études récentes sur l’impact de l’IA dans l’éducation. »

Préciser le contexte et l’audience

Le contexte et l’audience sont des éléments critiques qui influencent la manière dont l’IA génère le texte. Un prompt doit clairement définir à qui le texte est destiné et dans quel cadre il sera utilisé. Par exemple :

• Audience : « Rédigez un guide d’introduction à la blockchain pour des professionnels du marketing qui n’ont aucune expérience en technologie. »

• Contexte : « Rédigez un article sur les défis de la cybersécurité dans les petites entreprises à l’ère du télétravail, en vous concentrant sur les solutions économiques. »

Éviter les ambiguïtés

Un prompt ambigu peut conduire à des résultats inattendus ou hors sujet. Pour éviter cela, il est important de tester et de reformuler le prompt jusqu’à ce qu’il soit clair et sans équivoque.

• Prompt ambigu : « Parlez-moi de l’IA dans l’industrie. »

• Prompt précis : « Expliquez comment l’IA est utilisée pour optimiser la chaîne d’approvisionnement dans l’industrie automobile, en mettant en avant des exemples concrets de succès. »

Tester plusieurs versions d’un prompt peut aider à identifier les formulations les plus efficaces. Les petites modifications peuvent avoir un impact significatif sur la qualité des résultats.

Allons plus loin

Les experts en rédaction peuvent affiner leurs prompts pour s’assurer que le texte généré est non seulement pertinent, mais aussi conforme aux normes spécifiques du secteur, qu’il s’agisse de textes juridiques, médicaux ou financiers.

• Exemple avancé : « Rédigez un contrat de partenariat commercial de 2 000 mots pour une entreprise de logiciels, incluant des clauses sur la propriété intellectuelle, la confidentialité, la responsabilité en cas de défaillance du produit, et les modalités de résolution des conflits. Le ton doit être juridique et précis. »

Résultat attendu : un contrat détaillé et bien structuré, couvrant tous les aspects légaux nécessaires avec une terminologie juridique appropriée.

• Approfondissement : expérimentez avec des prompts pour la rédaction de documents techniques comme des manuels d’utilisation, en spécifiant le niveau de détail et la terminologie à utiliser pour différents publics cibles.

Restons légers !

Explorez l’optimisation des prompts pour des résultats textuels amusants, en jouant avec des contraintes inhabituelles ou des thèmes décalés.

• Exemple : « Rédigez une recette de cuisine de 500 mots pour un plat fictif appelé “Soupe de la galaxie”, avec des ingrédients farfelus comme des étoiles filantes, des comètes épicées, et des nébuleuses crémeuses. Le ton doit être ludique et imaginaire. »

Résultat attendu : une recette fantaisiste qui décrit de manière amusante la préparation d’un plat totalement imaginaire, tout en jouant avec des métaphores et des descriptions visuelles.

Études de cas : prompts pour articles, histoires, blogs, etc.

Les études de cas sont essentielles pour illustrer comment des prompts bien conçus peuvent améliorer la qualité des textes générés par l’IA. Voici quelques exemples concrets de prompts dans différents contextes.

Rédaction d’un article

• Prompt : « Rédigez un article de 1 200 mots sur l’impact de l’intelligence artificielle sur le marché de l’emploi en 2024. L’article doit inclure une analyse des secteurs les plus touchés, des exemples concrets d’automatisation, et des citations d’experts. »

Résultat attendu : un article structuré, avec une introduction expliquant l’importance du sujet, une section détaillant les secteurs concernés, des exemples concrets d’entreprises utilisant l’IA pour l’automatisation, et des citations d’experts pour renforcer l’analyse.

Création d’une histoire courte

• Prompt : « Écrivez une histoire de 2 000 mots dans un univers dystopique où l’IA contrôle tous les aspects de la vie humaine. La protagoniste, une jeune ingénieure, découvre un moyen de contourner ce contrôle. »

Résultat attendu : une narration immersive, avec un développement des personnages et une intrigue captivante, centrée sur les défis de la protagoniste et les enjeux de sa découverte.

Rédaction d’un billet de blog

• Prompt : « Rédigez un billet de blog de 800 mots sur les tendances de la cybersécurité pour 2024, en mettant l’accent sur les nouvelles menaces et les stratégies de défense innovantes. Incluez des exemples de technologies émergentes. »

Résultat attendu : un billet de blog engageant, avec une introduction accrocheuse, une section analysant les menaces émergentes, et des suggestions pratiques pour les entreprises qui cherchent à se protéger.

Création d’une critique littéraire

• Prompt : « Rédigez une critique littéraire de 1 000 mots sur le roman 1984 de George Orwell, en discutant des thèmes de la surveillance et du contrôle social, et en les reliant aux technologies modernes. »

Résultat attendu : une critique approfondie qui explore les thèmes majeurs du roman, avec une analyse comparative des technologies modernes et une réflexion sur la pertinence de l’œuvre aujourd’hui.

Dans chaque cas, le retour sur les résultats générés par l’IA peut servir à affiner encore davantage les prompts, en ajustant la longueur, en clarifiant les directives, ou en ajoutant des détails contextuels pour améliorer la pertinence et la qualité des textes produits.

Allons plus loin

Les rédacteurs professionnels peuvent analyser les résultats de prompts pour ajuster la qualité et la pertinence des textes en fonction des exigences précises de chaque projet, qu’il s’agisse de contenu éditorial, de scénarios, ou de documentation technique.

• Exemple avancé : « Rédigez un article de 2 500 mots pour une revue académique sur l’impact des technologies de blockchain sur la sécurité des données. L’article doit inclure une revue de la littérature existante, une analyse des cas d’utilisation dans différents secteurs, et des perspectives futures sur l’évolution de la blockchain dans la gestion des données sensibles. »

Analyse : l’article doit démontrer une maîtrise du sujet avec des références académiques, une structure logique, et des arguments bien articulés, ce qui est essentiel pour un texte destiné à une revue spécialisée.

• Approfondissement : utilisez des prompts pour créer des études de cas plus complexes qui incluent des éléments multimédias, comme l’intégration de graphiques ou de liens vers des ressources externes.

Restons légers !

Expérimentez avec des études de cas amusantes ou décalées, en demandant à l’IA de rédiger des récits ou des articles sur des sujets fictifs ou imaginaires.

• Exemple : « Rédigez une étude de cas de 1 500 mots sur la gestion de crise dans un royaume médiéval fictif après l’attaque d’un dragon géant. Incluez des stratégies de communication de crise, des plans d’évacuation, et un épilogue sur la reconstruction du royaume. »

Analyse : l’étude de cas doit être structurée comme un document professionnel, mais avec un contenu entièrement imaginaire et amusant, jouant sur les tropes de la fantasy.

DANS CE CHAPITRE

Utilisation des prompts pour générer des images avec des IA comme DALL-E

•

Ajuster les prompts pour obtenir des styles et des thèmes spécifiques

•

Exemples et analyses de prompts d’images

•

Les IA génératives de vidéo

Chapitre 6 Prompts pour l’image et la vidéo

Utilisation des prompts pour générer des images avec des IA comme DALL-E

Les IA génératives comme Leonardo.ai, Bing Image Creator ou DALL-E transforment des descriptions textuelles en images, créant des visuels à partir de prompts spécifiques. Pour obtenir des images de haute qualité, il est essentiel de rédiger des prompts détaillés et clairs qui orientent l’IA vers un résultat précis.

Rédaction de prompts détaillés

La clé pour générer des images de qualité réside dans la précision et la richesse des descriptions fournies. Plus le prompt est détaillé, plus l’image générée sera proche de l’idée originale de l’utilisateur.

• Exemple de prompt : « Créez une image d’un coucher de soleil sur une plage tropicale, avec des palmiers en silhouette et des nuances de rose et d’orange dans le ciel. » Ce prompt fournit des détails spécifiques sur la scène, les éléments clés (coucher de soleil, plage, palmiers), et les couleurs dominantes, permettant à l’IA de produire une image qui correspond à cette vision.

Mentionner des éléments comme la lumière, les textures, et les couleurs permet à l’IA de capturer l’atmosphère souhaitée. Par exemple, en ajoutant « avec des reflets dorés sur l’eau, » on guide l’IA pour inclure des éléments spécifiques qui enrichissent la composition visuelle.

Structurer le prompt pour une image cohérente

Un prompt bien structuré aide l’IA à comprendre comment disposer les éléments visuels dans l’image. Cela inclut l’organisation spatiale (avant-plan, arrière-plan), les proportions, et les interactions entre les objets (voir Figure 6.1).

Figure 6.1 Un prompt structuré permet de générer l’image voulue.

• Exemple de structuration : « Créez une image montrant un jardin japonais paisible, avec un pont en bois au centre, des lanternes de pierre dispersées autour, et des montagnes en arrière-plan sous un ciel brumeux. » Ici, la disposition des éléments est claire, ce qui aide l’IA à générer une composition équilibrée (voir Figure 6.2).

Figure 6.2 Une image générée par un prompt structuré.

Lorsque vous souhaitez un certain style visuel ou une ambiance particulière, incluez des adjectifs ou des comparaisons. Par exemple, « avec une ambiance mystérieuse, rappelant les films noirs des années 1940 » pour une image qui doit capturer un certain mystère ou une certaine nostalgie.

Allons plus loin

Les professionnels de l’image peuvent utiliser des prompts pour générer des visuels complexes qui nécessitent une compréhension avancée de la composition, de l’éclairage, et du style artistique. En utilisant des techniques telles que la perspective forcée, l’éclairage dramatique, ou des compositions multicouches, vous pouvez pousser les capacités de l’IA pour créer des œuvres d’art numériques sophistiquées.

Figure 6.3 Résultat obtenu avec un prompt plus avancé.

• Exemple avancé : « Créez une illustration détaillée d’une scène urbaine cyberpunk de nuit, avec une perspective plongeante depuis un gratte-ciel, des néons colorés réfléchissant sur les rues humides, et des drones volants capturés en flou de mouvement dans le ciel. »

Résultat attendu : une image immersive avec une complexité visuelle élevée, où l’utilisation de la perspective et de l’éclairage crée une scène riche et dynamique, typique du genre cyberpunk.

• Approfondissement : expérimentez avec des prompts qui incluent des techniques artistiques spécifiques, comme l’utilisation de la lumière de Rembrandt pour les portraits ou des compositions inspirées de la règle des tiers pour équilibrer les éléments visuels.

Restons légers !

Amusez-vous en utilisant des prompts pour créer des images insolites ou humoristiques, en jouant avec des concepts décalés ou des situations inattendues.

• Exemple : « Générez une image surréaliste montrant une licorne portant des lunettes de soleil, debout sur une plage, avec des palmiers en arrière-plan et un ciel rempli de beignets flottants. »

Résultat attendu : une scène surréaliste et amusante, où des éléments inattendus sont combinés pour créer une image fantaisiste et légère (Figure 6.4).

Figure 6.4 Une image générée avec un prompt plus fantaisiste.

Ajuster les prompts pour obtenir des styles et des thèmes spécifiques

Les prompts peuvent être ajustés pour orienter l’IA vers des styles artistiques ou des thèmes particuliers. Cela est crucial pour obtenir des images qui non seulement illustrent une scène, mais qui le font avec une esthétique ou une signature visuelle distincte.

Orientation vers un style artistique

Si vous souhaitez que l’IA génère une image dans un style spécifique, comme celui d’un mouvement artistique ou d’un artiste particulier, il est important de le mentionner clairement dans le prompt.

• Exemple pour le style impressionniste : « Générez une image dans le style impressionniste montrant une ville animée sous la pluie, avec des touches rapides de peinture pour représenter la lumière et le mouvement. » Ce prompt oriente l’IA vers une approche visuelle qui capture l’essence du mouvement impressionniste, avec ses caractéristiques de lumière et de texture.

• Exemple pour un style moderne : « Créez une image minimaliste en utilisant uniquement des formes géométriques et des couleurs vives, inspirée du style Bauhaus. » Ici, la mention du Bauhaus guide l’IA vers une composition qui reflète l’esthétique épurée et fonctionnelle de ce mouvement.

Choix de thèmes spécifiques

Les thèmes jouent également un rôle crucial dans la définition du sujet et de l’ambiance de l’image générée. En précisant le thème, vous pouvez diriger l’IA vers une imagerie qui véhicule des émotions ou des concepts particuliers.

• Exemple de thème surréaliste : « Créez une image surréaliste d’une horloge fondant sur une table au milieu d’un désert infini, avec des nuages flottant bas. » Ce prompt évoque un thème surréaliste, où des éléments familiers sont placés dans des contextes inattendus pour créer un effet de dépaysement.

• Exemple de thème futuriste : « Générez une image futuriste montrant une métropole illuminée de néons, avec des gratte-ciel en verre et des véhicules volants. » Ici, le thème futuriste guide l’IA vers des choix visuels qui illustrent une vision de l’avenir.

Les styles et thèmes mentionnés dans le prompt doivent être bien connus de l’IA pour qu’elle puisse produire des résultats convaincants. Utilisez des références culturelles, artistiques ou visuelles largement reconnues pour éviter des interprétations trop larges ou incorrectes.

Allons plus loin

Les professionnels peuvent affiner leurs prompts pour générer des images dans des styles artistiques spécifiques, en incluant des références culturelles ou historiques précises. Cela permet de créer des visuels qui non seulement imitent un style particulier, mais qui en capturent également les nuances et les détails subtils.

• Exemple avancé : « Générez une image dans le style Art déco des années 1920, avec des formes géométriques stylisées, des couleurs dorées et noires, et un personnage féminin élégant en robe de soirée, tenant un porte-cigarette. »

Résultat attendu : une image qui capte parfaitement l’esthétique sophistiquée et glamour de l’Art déco, avec des éléments visuels qui évoquent cette période artistique spécifique.

• Approfondissement : utilisez des prompts pour explorer des fusions de styles, par exemple : « Créez une illustration combinant le style baroque avec une esthétique de science-fiction, utilisant des ornements complexes et des éléments futuristes. »

Restons légers !

Expérimentez avec des styles et des thèmes en mélangeant des éléments qui ne semblent pas naturellement compatibles, pour voir ce que l’IA peut créer à partir de ces combinaisons inattendues.

• Exemple : « Générez une image inspirée des œuvres de Salvador Dalí, mais représentant une scène de science-fiction avec des vaisseaux spatiaux en train de fondre dans un désert cosmique. »

Résultat attendu : une image surréaliste qui mélange les éléments caractéristiques de Dalí avec des motifs de science-fiction, créant un visuel à la fois étrange et captivant.

Exemples et analyses de prompts d’images

Les exemples concrets de prompts montrent comment différentes formulations peuvent influencer le résultat final en termes de style, de composition, et de contenu visuel.

Portrait surréaliste

• Prompt : « Créez un portrait surréaliste d’une femme aux cheveux flottant dans l’air, avec un arrière-plan d’un paysage lunaire. »

Analyse : ce prompt mélange des éléments réalistes (le portrait d’une femme) avec des éléments abstraits et surréalistes (cheveux flottant dans l’air, paysage lunaire), ce qui peut donner lieu à une image qui fusionne des aspects de réalisme et d’imaginaire.

Scène de rue dans le style de Van Gogh

• Prompt : « Générez une scène de rue nocturne avec des cafés, dans le style de Vincent van Gogh, avec des tourbillons de lumière et des couleurs vives. » Analyse : ce prompt spécifie non seulement le contenu de la scène (une rue avec des cafés), mais aussi le style distinctif de Van Gogh, ce qui devrait se traduire par une image avec des coups de pinceau marqués, des couleurs vives, et une lumière vibrante.

Figure 6.5 Une scène de rue dans le style de Van Gogh.

Paysage de science-fiction

• Prompt : « Créez un paysage de science-fiction avec des montagnes flottantes, des cascades lumineuses, et des structures extraterrestres en arrière-plan. »

Analyse : ce prompt demande une combinaison d’éléments naturels et extraterrestres, conduisant à une composition qui évoque un monde fantastique, avec des éléments visuels spectaculaires.

En examinant les images générées par ces prompts, il est utile d’identifier les éléments qui fonctionnent bien et ceux qui pourraient être ajustés. Cela permet d’affiner les futurs prompts pour des résultats encore plus précis.

Allons plus loin

Les artistes numériques et les illustrateurs peuvent utiliser des prompts pour générer des images complexes qui nécessitent une compréhension avancée de la composition et de l’esthétique. L’analyse de ces images permet de peaufiner les prompts pour obtenir des résultats encore plus raffinés.

Figure 6.6 Obtenir une image avec des détails complexes.

• Exemple avancé : « Créez une peinture numérique représentant une bataille épique entre des dragons et des chevaliers dans un paysage montagneux, avec un éclairage dramatique provenant d’une lune rouge, et des détails minutieux sur les armures et les écailles des dragons. »

Analyse : ce prompt vise à générer une scène détaillée et dynamique, où chaque élément visuel (dragons, chevaliers, paysage) est traité avec une attention particulière à la texture et à l’éclairage, créant une composition spectaculaire.

• Approfondissement : analysez les résultats générés pour comprendre comment l’IA interprète les détails complexes, et ajustez les prompts pour accentuer certains aspects, comme la tension dans la composition ou l’atmosphère créée par l’éclairage.

Restons légers !

Essayez des combinaisons d’éléments inattendus pour voir comment l’IA peut créer des images originales et humoristiques à partir de prompts non conventionnels.

Figure 6.7 Un peu de fantaisie absurde ?

• Exemple : « Générez une image d’un dinosaure jouant au basket avec un robot, sur un terrain situé dans l’espace avec la Terre visible en arrière-plan. »

Analyse : l’image devrait capturer l’absurdité de la scène tout en jouant sur des éléments visuels inattendus, créant une composition amusante qui mêle des genres très différents.

Les IA génératives de vidéo

Animer des images statiques et donner vie à des personnages ou décors est désormais possible grâce aux outils d’IA générative vidéo. Nous allons transformer notre chat angora aux yeux bleus et notre château de conte de fées, tous deux créés avec DALL-E 3, en vidéos animées grâce à un outil populaire : RunwayML. Voici comment optimiser vos prompts pour en tirer le meilleur parti.

Créer une vidéo à partir d’une image

Pour démarrer, téléversez l’image de votre chat générée précédemment dans DALL-E 3 et placez-la dans l’espace de création de RunwayML. Cette approche simple vous permet de transformer rapidement une image en animation en y ajoutant des descriptions textuelles précises.

Rédiger le prompt d’animation

Collez le prompt textuel utilisé pour créer l’image initiale et ajoutez-y des éléments spécifiques à l’animation. Par exemple, vous pouvez inclure des mots-clés comme « moving » pour indiquer une action dynamique, ou « wind » pour simuler un mouvement naturel de l’arrière-plan.

Paramètres de fluidité

Activez l’option Interpolate pour obtenir une animation fluide, puis ajustez les paramètres de mouvement général et de caméra pour une animation réaliste. Par exemple, en augmentant General Motion et Camera Motion, vous créez une dynamique de caméra qui simule un mouvement naturel.

Génération et ajustements

Cliquez sur Generate 4s pour obtenir une séquence de quatre secondes de votre animation. Une fois la vidéo générée, ajustez les effets en fonction du résultat obtenu.

Créer une vidéo à partir d’un prompt

Pour un projet sans image de référence, générez directement une vidéo en utilisant un prompt textuel. Structurez ce dernier en précisant les éléments artistiques essentiels tels que :

• le plan de caméra (ex. : Close-Up, Wide Angle) ;

• le style d’action (ex. : Slow Motion, Found Footage) ;

• l’éclairage (ex. : Natural Lighting, Silhouette Lighting).

Un exemple de prompt structuré pourrait être : « Close-Up, slowmotion, candlelight, an angora cat with blue eyes gazing outside, anime style, dslr effect, moving ». Chaque mot-clé oriente la scène, le mouvement et l’éclairage pour que le rendu corresponde précisément à l’effet souhaité.

D’autres IA génératives de vidéo

Les outils d’IA générative en vidéo se multiplient, chacun offrant des fonctionnalités spécifiques pour divers besoins créatifs. Voici un aperçu des plateformes les plus intéressantes du moment :

• Pikalabs : souvent comparé à RunwayML, Pikalabs est particulièrement performant dans l’interprétation des prompts textuels. Il permet de créer des animations très détaillées en comprenant des verbes d’action avancés, bien qu’il soit plus orienté vers les créations artistiques et expérimentales. Pikalabs fonctionne exclusivement via Discord, offrant une interface similaire à celle de Midjourney.

• Fliki : cet outil propose la génération de vidéo et audio en un seul endroit. Parfait pour ceux qui veulent ajouter de la musique ou des voix off directement dans leur vidéo ; Fliki permet aussi de synchroniser le contenu audio avec les images, rendant la vidéo finale fluide et professionnelle.

• Opus Clip : développé par OpenAI, Opus Clip excelle dans la transformation de longues vidéos en formats courts adaptés aux réseaux sociaux, comme les Reels et les Shorts YouTube. Il automatise la création de séquences vidéo dynamiques, évitant ainsi de passer par des logiciels de montage complexes comme Premiere Pro.

• HeyGen : très populaire dans le domaine des startups, HeyGen permet de créer des avatars animés pour présenter des vidéos sans avoir recours à des acteurs. Vous pouvez personnaliser les avatars avec du texte et des éléments visuels pour créer des pitchs vidéo percutants à moindre coût.

• Creative Reality Studio : un outil similaire à HeyGen, mais offrant un rendu plus stylisé et cartoon. Creative Reality Studio propose des avatars en 3D qui se prêtent bien aux environnements interactifs et aux applications de type storytelling.

• Synthesia : Synthesia se distingue par sa vaste bibliothèque de 140 avatars et la possibilité de générer du contenu vidéo dans plus de 120 langues. Cette diversité en fait un choix idéal pour des présentations internationales, des tutoriels et des vidéos de formation.

• VideoLeap : une application mobile qui permet de générer des effets IA à partir de photos ou de courtes vidéos. VideoLeap est parfait pour des effets comme des zooms infinis ou des transitions de scène en scène de type manga. Très accessible, elle permet de créer, modifier et partager des vidéos depuis votre smartphone.

Ces IA génératives de vidéo offrent des possibilités impressionnantes pour les créateurs de contenu, les marketers, les éducateurs et bien d’autres, rendant la production vidéo plus accessible, diversifiée et personnalisée. Que vous soyez à la recherche d’effets spectaculaires ou de contenu prêt à l’emploi pour les réseaux sociaux, il y a forcément un outil dans cette liste qui répond à vos besoins.

DANS CE CHAPITRE

Utilisation des prompts pour la composition musicale avec des IA comme Jukedeck ou Amper Music

•

Techniques de prompts pour la génération de sons et d’effets sonores

•

Exemples de prompts pour créer des genres musicaux variés

•

Optimiser les prompts pour obtenir des morceaux cohérents et harmonieux

Chapitre 7 Prompts pour la musique et le son

Utilisation des prompts pour la composition musicale

Les IA spécialisées dans la composition musicale, comme Jukedeck et Amper Music, offrent la possibilité de créer des morceaux originaux en répondant à des instructions textuelles. Ces outils permettent de générer de la musique adaptée à différents besoins, que ce soit pour des vidéos, des jeux, ou tout autre type de contenu. La clé pour obtenir un morceau qui correspond exactement à vos attentes réside dans la précision et la spécificité du prompt.

Détails essentiels à inclure dans le prompt

Pour qu’un prompt soit efficace dans la génération musicale, il doit inclure plusieurs éléments clés qui guideront l’IA dans la création de la composition.

• Genre musical : indiquez le style de musique souhaité, comme jazz, rock, classique, électronique... Par exemple : « Composez une musique de fond en style jazz. »

• Tempo : le tempo, ou la vitesse du morceau, est crucial pour définir l’énergie de la musique. Vous pouvez préciser des termes comme « lent », « modéré », ou « rapide », ou donner un nombre précis de BPM (battements par minute). Précisez par exemple : « avec un tempo modéré de 120 BPM ».

• Instrumentation : spécifiez les instruments principaux que l’IA doit utiliser. Par exemple : « en mettant en avant le piano et le saxophone ».

• Ambiance et émotion : l’ambiance ou l’émotion que vous souhaitez transmettre est également importante. Par exemple : « une ambiance relaxante ».

• Structure du morceau : décrire la structure aide l’IA à créer une composition cohérente avec des sections distinctes, comme une introduction, un développement, un climax, et une conclusion. Par exemple : « Commencez avec une introduction lente, suivie d’un crescendo menant à un climax énergique, et terminez avec une coda apaisante ».

Exemple de prompt

• Prompt complet : « Composez une musique de fond en style jazz, avec un tempo modéré de 120 BPM, une ambiance relaxante, mettant en avant le piano et le saxophone. Commencez avec une introduction douce, suivez avec une montée progressive de l’intensité, et terminez sur une note calme et apaisante. »

Résultat attendu : l’IA devrait produire un morceau de jazz doux, où le piano et le saxophone jouent des rôles principaux, avec une dynamique qui évolue de manière fluide tout au long du morceau, correspondant à l’ambiance relaxante demandée.

Utilisez des adjectifs descriptifs pour affiner le type de son ou l’atmosphère que vous souhaitez créer. Des mots comme « doux, »« énergique, »« mélodique, » ou « intense » peuvent grandement influencer la direction musicale que l’IA prendra.

Allons plus loin

Les compositeurs expérimentés peuvent utiliser des prompts pour exploiter pleinement les capacités des IA musicales, en intégrant des concepts avancés comme la modulation tonale, les structures complexes, ou l’intégration de motifs thématiques.

• Exemple avancé : « Composez une symphonie en quatre mouvements pour orchestre, en utilisant une progression tonale modulée entre les mouvements. Chaque mouvement doit développer un thème central, avec une variation rythmique et harmonique complexe, intégrant des passages en contrepoint pour les cordes et des crescendos puissants pour les cuivres. »

Résultat attendu : une symphonie structurée et riche, où chaque mouvement est interconnecté par un thème central, explorant différentes tonalités et structures musicales complexes.

• Approfondissement : expérimentez avec des formes musicales moins conventionnelles, comme les suites ou les fugues, en utilisant des prompts pour guider l’IA dans l’exploration de ces structures sophistiquées.

Restons légers !

Amusez-vous en utilisant des prompts pour composer de la musique à partir d’idées ou de concepts inhabituels, créant des morceaux qui ne suivent pas nécessairement les conventions musicales traditionnelles.

• Exemple : « Composez une musique inspirée par les bruits de la nature, en utilisant des sons de pluie, de vent, et de chants d’oiseaux comme base rythmique, et ajoutez des mélodies jouées par des instruments exotiques comme le sitar et le didgeridoo. »

Résultat attendu : un morceau musical original et atmosphérique, où des éléments sonores naturels se mêlent à des instruments non conventionnels pour créer une ambiance unique et immersive.

Techniques de prompts pour la génération de sons et d’effets sonores

Outre la composition musicale, les IA peuvent également générer des effets sonores spécifiques. Ces sons peuvent être utilisés dans une variété de contextes, comme les jeux vidéo, les films, ou les environnements virtuels. La clarté et la spécificité du prompt sont essentielles pour obtenir des effets sonores qui répondent exactement aux besoins du projet.

Décrire le son de manière précise

Pour générer des effets sonores, le prompt doit inclure des descriptions détaillées des caractéristiques du son, telles que sa source, son intensité, et ses particularités acoustiques.

• Source du son : indiquez ce qui produit le son. Par exemple : « Générez un effet sonore de porte en métal. »

• Caractéristiques spécifiques : mentionnez des détails comme le mouvement, l’interaction, ou l’environnement. Par exemple : « Qui se ferme lentement, avec un écho réverbérant. »

• Ambiance ou contexte : si le son doit s’inscrire dans une ambiance particulière, mentionnez-le. Par exemple : « Dans un couloir vide et réverbérant. »

Exemple de prompt pour effet sonore

• Prompt : « Générez un effet sonore de porte en métal qui se ferme lentement, avec un écho réverbérant dans un couloir vide. »

Résultat attendu : l’IA devrait produire un son de porte métallique qui se ferme de manière lourde et résonnante, avec un long écho, évoquant l’acoustique d’un espace vaste et vide.

Lorsque vous générez des effets sonores, envisagez d’inclure des instructions sur la durée du son et la façon dont il devrait évoluer (par exemple, crescendo, decrescendo, soudain). Cela aide l’IA à produire un effet sonore qui s’intègre parfaitement dans la séquence ou l’environnement où il sera utilisé.

Allons plus loin

Les ingénieurs du son peuvent exploiter des prompts pour créer des effets sonores complexes et personnalisés, en utilisant des techniques avancées de traitement audio comme la convolution, le morphing sonore, ou la spatialisation 3D.

• Exemple avancé : « Générez un effet sonore de réacteur de vaisseau spatial en phase d’atterrissage, en utilisant des techniques de convolution pour simuler la réverbération dans un environnement métallique, avec une spatialisation 3D pour accentuer l’approche du vaisseau. »

Résultat attendu : un effet sonore réaliste et immersif qui place l’auditeur au cœur de l’action, avec un son richement texturé et spatialement dynamique.

• Approfondissement : expérimentez avec des effets sonores génératifs, où les sons évoluent en temps réel en fonction des interactions ou des données environnementales, en utilisant des prompts pour spécifier ces interactions complexes.

Restons légers !

Créez des effets sonores amusants et expérimentaux en utilisant des prompts qui jouent avec des concepts inattendus ou humoristiques.

• Exemple : « Générez un effet sonore pour un personnage de dessin animé qui glisse sur une peau de banane, avec un mélange de sons exagérés et comiques, comme un “boing” élastique suivi d’un bruit de glissement rapide. »

Résultat attendu : un effet sonore caricatural et humoristique qui accentue l’aspect comique de la scène, parfait pour une utilisation dans des animations ou des jeux vidéo légers.

Exemples de prompts pour créer des genres musicaux variés

Les prompts peuvent être adaptés pour générer des compositions dans différents genres musicaux. En modifiant les éléments tels que le tempo, l’instrumentation, et l’ambiance, vous pouvez orienter l’IA vers la création de musique qui correspond à des styles spécifiques.

Musique électronique

• Prompt : « Composez un morceau techno, avec une ligne de basse puissante et des percussions rythmiques rapides. »

Résultat attendu : l’IA devrait produire un morceau électronique énergique, avec une basse lourde et un rythme rapide, typique du genre techno.

Musique classique

• Prompt : « Créez une sonate pour piano en la mineur, avec une mélodie mélancolique et des harmonies complexes. »

Résultat attendu : l’IA devrait générer une pièce de musique classique pour piano, caractérisée par une mélodie triste et émotive, accompagnée d’harmonies sophistiquées.

Musique pop

• Prompt : « Composez une chanson pop joyeuse, avec une guitare acoustique dominante, un tempo rapide, et des paroles sur l’amour et la liberté. »

Résultat attendu : l’IA devrait produire un morceau de musique pop optimiste, avec une mélodie accrocheuse jouée à la guitare acoustique et un rythme entraînant.

Musique ambient

• Prompt : « Générez un morceau ambient atmosphérique, avec des synthétiseurs éthérés, un tempo lent, et une ambiance apaisante. »

Résultat attendu : l’IA devrait créer une composition ambient, marquée par des sons de synthétiseurs doux et flottants, avec une progression lente et une atmosphère relaxante.

Pour explorer différents genres, combinez des éléments typiques de plusieurs styles dans un seul prompt. Par exemple : « Créez un morceau hybride entre le jazz et l’électronique, avec une basse jazzy et des percussions électroniques rapides. »

Allons plus loin

Les compositeurs professionnels peuvent affiner leurs prompts pour explorer des genres musicaux avec des structures plus complexes, des signatures rythmiques inhabituelles, ou des orchestrations sophistiquées.

• Exemple en musique classique : « Composez une ouverture pour orchestre en do mineur, avec une introduction lente en 5/4, un développement en 7/8, et un final grandiose en 4/4, intégrant des éléments de fugue et de thème varié. »

Résultat attendu : une ouverture complexe qui joue avec des signatures rythmiques variées et des techniques d’écriture classiques, offrant un défi musical et une richesse harmonique.

• Exemple en jazz : « Créez un morceau de jazz modal inspiré du style de Miles Davis, en utilisant des progressions harmoniques non conventionnelles et des solos improvisés pour trompette, saxophone, et piano, avec une section rythmique en swing. »

Résultat attendu : un morceau de jazz libre et expérimental, où les musiciens explorent des modes et des rythmes dans un cadre improvisé, tout en restant cohérents dans la structure globale.

Restons légers !

Explorez des genres musicaux moins conventionnels ou mélangez des styles pour créer des compositions originales et surprenantes.

• Exemple en fusion musicale : « Composez un morceau qui mélange des éléments de reggae et de heavy metal, avec des guitares distordues jouant sur un rythme syncopé et des lignes de basse reggae, intégrant des percussions lourdes et des chœurs harmonisés. »

Résultat attendu : une composition hybride unique qui mélange des genres contrastés, créant un son inattendu mais cohérent, idéal pour des expériences musicales audacieuses.

Optimiser les prompts pour obtenir des morceaux cohérents et harmonieux

L’optimisation des prompts pour la génération musicale implique de structurer soigneusement les instructions pour guider l’IA vers une composition cohérente et harmonieuse. Cela comprend des directives sur la structure globale, la progression musicale, et la dynamique du morceau.

Structurer la progression du morceau

Un morceau de musique bien structuré suit généralement une progression logique, avec des sections distinctes qui maintiennent l’intérêt de l’auditeur. Décrire cette progression dans le prompt est essentiel pour obtenir un morceau dynamique et engageant.

• Introduction : indiquez si le morceau doit commencer de manière douce ou énergique. Par exemple : « Commencez avec une introduction lente et mystérieuse. »

• Développement : décrivez comment le morceau doit évoluer. Par exemple : « Suivez avec une montée en intensité, en ajoutant progressivement des percussions. »

• Climax : mentionnez si un point culminant est nécessaire. Par exemple : « Atteignez un climax énergique avec une mélodie forte et des percussions puissantes. »

• Conclusion : donnez des instructions sur la manière de terminer le morceau. Par exemple : « Terminez avec une coda apaisante qui reprend le thème de l’introduction. »

Exemple de prompt structuré

• Prompt : « Composez un morceau orchestral épique de

3 minutes, avec une introduction lente et mystérieuse, suivie d’une montée en intensité avec des cuivres et des cordes, atteignant un climax énergique, et se terminant par une coda apaisante jouée au piano. »

Résultat attendu : l’IA devrait produire un morceau orchestral avec une progression claire, passant d’une introduction subtile à un climax puissant, avant de revenir à une conclusion douce et apaisante.

Harmonisation et cohérence

Pour assurer une harmonisation fluide, le prompt peut inclure des instructions sur la tonalité et les transitions harmoniques. Par exemple : « Maintenez la tonalité en ré majeur tout au long du morceau, avec des modulations subtiles pour créer de la tension et de l’intérêt. »

Lorsque vous travaillez sur des compositions plus longues ou complexes, il peut être utile de décomposer le prompt en plusieurs sections, en fournissant des instructions spécifiques pour chaque partie du morceau.

Allons plus loin

Les compositeurs avancés peuvent optimiser leurs prompts pour inclure des directives sur l’orchestration, la modulation harmonique, ou les techniques de contrepoint, afin de créer des compositions riches et complexes.

• Exemple avancé : « Composez un concerto pour violon et orchestre, en la majeur, avec une modulation au relatif mineur pour le deuxième mouvement, intégrant un contrepoint imitatif dans le développement, et une cadenza libre pour le soliste avant la reprise du thème principal. »

Résultat attendu : un concerto bien structuré avec une progression harmonique fluide, une interaction sophistiquée entre le soliste et l’orchestre, et des sections de virtuosité pour le violoniste.

• Approfondissement : expérimentez avec des formes musicales modernes comme la musique sérielle ou l’électroacoustique, en utilisant des prompts pour guider l’IA dans la création de compositions qui défient les conventions tonales et structurelles traditionnelles.

Restons légers !

Optimisez vos prompts pour créer des morceaux amusants et captivants, en jouant avec des structures musicales non linéaires ou des thématiques légères.

• Exemple : « Composez une musique en forme de rondo où chaque refrain est joué dans un style musical différent, comme un thème baroque suivi d’une variation rock, puis d’une version techno, et ainsi de suite. »

Résultat attendu : une composition variée et dynamique où le même thème est exploré à travers différents genres musicaux, offrant une expérience d’écoute divertissante et surprenante.

DANS CE CHAPITRE

Utilisation des prompts pour générer du code avec des IA comme GitHub Copilot

•

Techniques pour rédiger des prompts clairs et efficaces pour des projets de programmation

•

Exemples de prompts pour différents langages de programmation

Chapitre 8 Prompts pour la programmation et le code

Utilisation des prompts pour générer du code avec des IA comme GitHub Copilot

GitHub Copilot est le nom de l’extension de GitHub créée en collaboration avec OpenAI pour aider les programmeurs.

Les outils d’IA comme GitHub Copilot ont transformé la manière dont les développeurs interagissent avec le code. Ces outils utilisent des prompts pour générer du code, des fonctions et même des blocs de programme complets en fonction des spécifications fournies par l’utilisateur. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est crucial de formuler des prompts précis et bien structurés.

Rédaction de prompts simples et complexes

Pour des tâches de codage simples, un prompt basique peut suffire.

Exemple simple

• Prompt : « Écrivez une fonction en JavaScript pour inverser une chaîne de caractères. »

Résultat attendu : une fonction qui prend une chaîne de caractères en entrée et retourne cette chaîne inversée.

Pour des tâches plus complexes, il est essentiel d’ajouter des détails supplémentaires pour guider l’IA vers une solution qui respecte les meilleures pratiques en matière de sécurité, de performance et de lisibilité.

Exemple complexe

• Prompt : « Créez une fonction en Python pour calculer la moyenne mobile d’une liste de nombres, en utilisant une fenêtre glissante de taille 3, et assurez-vous que le code gère les bords de la liste sans générer d’erreurs. »

Résultat attendu : une fonction Python bien structurée qui calcule la moyenne mobile tout en gérant correctement les cas où la fenêtre glissante dépasse les limites de la liste.

Importance des détails dans les prompts

Un prompt détaillé est essentiel pour générer du code qui ne soit pas seulement fonctionnel, mais également optimisé et conforme aux meilleures pratiques de programmation. Plus le prompt est précis, mieux l’IA pourra comprendre les exigences spécifiques du projet.

• Inclure des contraintes de performance : « Écrivez une fonction en C++ pour rechercher un élément dans un tableau trié en utilisant la recherche binaire, optimisée pour fonctionner en temps logarithmique. »

• Spécifier le style de codage : « Créez une classe Java avec des commentaires détaillés pour chaque méthode, en suivant les conventions de style de code JavaDoc. »

Lorsque vous travaillez sur des projets complexes, envisagez de décomposer les tâches en prompts plus petits et spécifiques. Cela permet à l’IA de générer du code plus précis et mieux adapté à chaque partie du projet.

Allons plus loin

Les développeurs expérimentés peuvent tirer parti des prompts pour générer du code plus complexe et optimisé, en intégrant des techniques avancées comme la parallélisation, l’optimisation des performances, ou la gestion de la mémoire.

• Exemple avancé : « Écrivez une fonction en C++ qui trie un tableau d’entiers en utilisant l’algorithme de tri parallèle par fusion en optimisant l’utilisation de la mémoire et en minimisant le coût de synchronisation entre les threads. »

Résultat attendu : un code C++ performant qui tire parti du tri parallèle par fusion, optimisé pour les systèmes multithreads, avec une gestion efficace de la mémoire pour les grands jeux de données.

• Approfondissement : expérimentez avec la génération automatique de code pour des architectures spécifiques, comme l’optimisation SIMD pour les processeurs modernes, en adaptant les prompts pour inclure des directives sur les jeux d’instructions spécifiques.

Restons légers !

Transformez la génération de code en un exercice ludique en utilisant des prompts pour créer des programmes amusants ou inédits.

• Exemple : « Écrivez un programme en Python qui génère des poèmes aléatoires en utilisant des mots d’une liste fournie, et qui réarrange les phrases pour créer des formes poétiques comme des haïkus ou des sonnets. »

Résultat attendu : un programme Python qui joue avec les structures poétiques, produisant des compositions amusantes et imprévisibles qui peuvent être partagées ou éditées.

Techniques pour rédiger des prompts clairs et efficaces pour des projets de programmation

Pour maximiser l’efficacité des IA dans la programmation, il est crucial de rédiger des prompts qui soient à la fois clairs et détaillés. Un bon prompt doit inclure les spécifications du langage de programmation, les exigences fonctionnelles, les contraintes de performance, et les cas d’utilisation spécifiques.

Clarté et spécificité dans les prompts

Un prompt efficace doit éliminer toute ambiguïté. Plus un prompt est clair et spécifique, moins il y a de chances que l’IA génère du code qui ne répond pas aux attentes.

• Langage de programmation : indiquez explicitement le langage dans lequel vous souhaitez que le code soit écrit. Par exemple : « Écrivez une fonction en JavaScript pour valider une adresse e-mail selon les standards RFC 5322. »

• Fonctionnalités et cas d’utilisation : décrivez précisément ce que le code doit accomplir. Par exemple : « Créez une API REST en Python avec Flask, qui permet de créer, lire, mettre à jour et supprimer des enregistrements d’utilisateurs dans une base de données SQLite. »

• Contraintes de performance : ajoutez des informations sur les exigences de performance. Par exemple : « Optimisez l’algorithme pour qu’il fonctionne en temps constant pour la majorité des opérations. »

Exemple de prompt bien formulé pour un projet de programmation :

• Prompt : « Créez une classe en Python qui modélise une pile avec des méthodes pour ajouter un élément, retirer le dernier élément ajouté, et vérifier si la pile est vide. Assurez-vous que la classe respecte les principes de l’encapsulation et de l’abstraction de la programmation orientée objet, et incluez des tests unitaires pour valider chaque méthode. »

Résultat attendu : une classe Python bien conçue qui encapsule les données de manière sécurisée, avec des méthodes qui fonctionnent comme prévu, et des tests unitaires qui valident chaque fonctionnalité.

Évitez les prompts vagues comme : « Écrivez du code pour une pile en Python. » Un prompt aussi général peut conduire à des résultats imprécis ou inadaptés à vos besoins spécifiques.

Allons plus loin

Les développeurs avancés peuvent rédiger des prompts qui intègrent des contraintes strictes de performance, des exigences de sécurité, ou des spécifications pour l’interopérabilité entre différents systèmes.

• Exemple avancé : « Créez un service RESTful en Java qui supporte OAuth2 pour l’authentification, utilise Hibernate pour la gestion de la base de données, et garantit une scalabilité horizontale en utilisant des microservices. Assurez-vous que le service est compatible avec les API REST existantes et suit les meilleures pratiques en matière de sécurité. »

Résultat attendu : un service RESTful robuste et sécurisé, conçu pour être extensible et compatible avec les systèmes existants, tout en assurant une gestion efficace des ressources et une interopérabilité fluide.

• Approfondissement : utilisez des prompts pour générer du code compatible avec des architectures serverless ou des environnements conteneurisés, en intégrant des détails sur le déploiement et la gestion des ressources dans des environnements cloud.

Restons légers !

Amusez-vous avec la création de prompts en explorant des idées de projets de programmation inhabituels ou en introduisant des défis créatifs.

• Exemple : « Créez un petit jeu en JavaScript où l’utilisateur doit deviner un nombre entre 1 et 100, avec des indices humoristiques donnés à chaque tentative incorrecte, et un graphique de progression qui montre le chemin parcouru. »

Résultat attendu : un jeu interactif et amusant en JavaScript, avec une interface simple mais engageante, où les utilisateurs sont encouragés à continuer de jouer grâce à des retours humoristiques et visuels.

Exemples de prompts pour différents langages de programmation

Les prompts doivent être adaptés au langage de programmation spécifique pour lequel vous travaillez. Voici quelques exemples de prompts bien formulés pour divers langages :

Python

• Prompt : « Écrivez un script Python qui lit un fichier texte, compte le nombre de mots, et affiche le mot le plus fréquent, en ignorant la casse. »

Résultat attendu : un script qui ouvre un fichier, traite le texte, et affiche le mot le plus fréquent avec un comptage correct, tout en étant insensible à la casse des caractères.

Java

• Prompt : « Développez une classe Personne en Java avec des attributs nom, prénom, et âge. Incluez des méthodes pour afficher les détails de la personne et vérifier si elle est majeure. Implémentez également une méthode pour calculer l’âge en années. »

Résultat attendu : une classe Java bien structurée avec des méthodes pour gérer les attributs, et une méthode supplémentaire pour le calcul de l’âge.

JavaScript

• Prompt : « Créez une fonction JavaScript qui prend un tableau de nombres et retourne un nouveau tableau contenant uniquement les nombres pairs. Assurez-vous que la fonction utilise la méthode filter de manière optimale. »

Résultat attendu : une fonction JavaScript simple et efficace qui utilise Array.prototype.filter pour retourner les nombres pairs d’un tableau donné.

C++

• Prompt : « Implémentez un algorithme de tri rapide (QuickSort) en C++ et testez-le avec un tableau d’entiers aléatoires. Assurez-vous que l’algorithme est écrit de manière à minimiser les appels récursifs pour les tableaux presque triés. »

Résultat attendu : un programme en C++ qui implémente l’algorithme de tri rapide avec des optimisations pour les cas particuliers, ainsi qu’un script de test pour vérifier son efficacité.

Pour les projets multilangages, soyez explicite dans le prompt sur l’intégration entre les différents langages. Par exemple : « Écrivez une fonction Python qui appelle un module C++ pour effectuer des calculs intensifs. »

Allons plus loin

Les développeurs chevronnés peuvent rédiger des prompts qui exploitent les capacités spécifiques de chaque langage, en se concentrant sur des fonctionnalités avancées ou des paradigmes de programmation uniques.

• Exemple en Python : « Créez un générateur de données synthétiques en Python qui utilise des modèles de Machine Learning pour simuler des ensembles de données réalistes dans des domaines spécifiques comme la santé ou la finance, tout en garantissant la confidentialité des données. »

Résultat attendu : un générateur de données sophistiqué qui produit des ensembles de données réalistes tout en respectant les contraintes de confidentialité, avec une application potentielle dans des scénarios de tests ou de formation de modèles ML.

• Exemple en C++ : « Implémentez un système de gestion de mémoire personnalisé en C++ pour une application temps réel, en optimisant la vitesse d’allocation et de libération de mémoire, et en minimisant la fragmentation. »

Résultat attendu : un gestionnaire de mémoire performant en C++ adapté aux applications critiques, garantissant une gestion efficace des ressources tout en respectant les contraintes strictes de temps réel.

Restons légers !

Testez vos compétences en programmation avec des projets créatifs et hors du commun.

• Exemple en Java : « Créez une application Java qui génère des avatars aléatoires à partir de combinaisons de traits de visage, coiffures, et vêtements, en utilisant une interface graphique simple et colorée. »

Résultat attendu : une application Java amusante qui permet de créer des avatars uniques en quelques clics, avec une interface utilisateur intuitive et des graphiques personnalisés.

Optimiser les prompts pour obtenir des solutions de codage précises et fonctionnelles

L’optimisation des prompts pour la génération de code ne se limite pas à la clarté ; elle implique également la fourniture de directives spécifiques sur les performances, la lisibilité, et l’efficacité du code. Cela aide l’IA à produire non seulement un code qui fonctionne, mais qui est également optimisé pour les besoins spécifiques du projet.

Directives sur la performance et l’efficacité

Les performances sont souvent cruciales dans le développement de logiciels, en particulier pour les applications à grande échelle ou critiques. Inclure des directives de performance dans vos prompts peut aider l’IA à générer un code qui respecte ces contraintes.

Exemple pour un code optimisé

• Prompt : « Générez une fonction en Python pour trier une liste de nombres en utilisant un tri par insertion, et optimisez-la pour fonctionner en temps linéaire pour les listes déjà triées. »

Résultat attendu : une fonction de tri par insertion optimisée, qui tire parti de la condition initiale de la liste pour améliorer les performances.

Insister sur la lisibilité et la maintenance

Un code bien structuré et lisible est essentiel pour la maintenance à long terme. Inclure des instructions sur la lisibilité peut aider l’IA à produire un code facile à comprendre et à modifier.

Exemple pour un code lisible

• Prompt : « Créez un script en JavaScript pour valider les champs d’un formulaire Web, en utilisant des fonctions nommées pour chaque validation, avec des commentaires clairs expliquant chaque étape. »

Résultat attendu : un script JavaScript bien structuré, avec des fonctions distinctes pour chaque type de validation et des commentaires qui facilitent la compréhension du code.

Exiger des tests et des validations

Les tests sont essentiels pour garantir que le code fonctionne comme prévu. Inclure des demandes de tests dans le prompt permet de s’assurer que l’IA génère du code qui est non seulement fonctionnel, mais aussi validé.

Exemple avec des tests

• Prompt : « Développez une API en Node.js pour gérer une liste de tâches, et incluez des tests unitaires pour chaque point de terminaison en utilisant Mocha et Chai. »

Résultat attendu : une API fonctionnelle avec une suite de tests unitaires qui valident les fonctionnalités de chaque point de terminaison.

Lors de la génération de code pour des environnements de production, il est crucial de vérifier manuellement le code généré par l’IA pour s’assurer qu’il est exempt de failles de sécurité et qu’il respecte les normes de votre projet.

Allons plus loin

Les développeurs peuvent optimiser les prompts en intégrant des directives spécifiques pour la maintenance du code, l’évolutivité, ou l’intégration continue/déploiement continu (CI/CD).

• Exemple avancé : « Développez une API REST en Node. js qui inclut des tests d’intégration continus via Jenkins, et qui est déployée automatiquement sur AWS Lambda, avec une gestion des versions via Git et une documentation API générée automatiquement. »

Résultat attendu : une API REST intégrée à un pipeline CI/CD complète, assurant des déploiements fluides et automatisés avec une documentation à jour, tout en maintenant une haute qualité de code.

• Approfondissement : incluez des prompts qui demandent des analyses de code statique ou des rapports de couverture de tests pour assurer que le code généré respecte les standards de qualité et les bonnes pratiques de développement.

Restons légers !

Optimisez vos prompts pour ajouter une touche de créativité ou d’humour dans le code généré.

• Exemple : « Écrivez un programme en Python qui simule un chatbot sarcastique, en utilisant des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour générer des réponses humoristiques basées sur des phrases prédéfinies. »

Résultat attendu : un programme Python divertissant qui interagit avec les utilisateurs de manière sarcastique, offrant une expérience utilisateur légère et amusante tout en explorant des concepts de NLP.

DANS CE CHAPITRE

Combiner texte, image, vidéo et son dans des prompts pour des projets multimédias

•

Techniques avancées pour les créateurs multimédias

•

Créer des contenus interactifs et immersifs

•

Exemples de prompts pour des projets multimédias complexes

•

Ajuster les prompts selon le média

Chapitre 9 Prompts pour la création de contenus multimédias

Combiner texte, image, vidéo et son pour des projets multimédias

La création de contenus multimédias implique une intégration fluide entre plusieurs types de médias. L’objectif est de guider l’IA pour produire du contenu cohérent où chaque élément fonctionne individuellement tout en servant le projet global.

Concevoir des prompts intégrés

Pour les projets multimédias, un prompt doit inclure des directives pour chaque type de média tout en assurant une cohérence narrative. Voici un exemple pratique :

Exemple de prompt intégré

• Prompt : « Utilisez Runway ML pour créer une présentation multimédia sur les changements climatiques. La présentation doit inclure :

- une narration textuelle expliquant les causes et effets du réchauffement climatique (générée avec ChatGPT) ;

- des images d’illustration de la fonte des glaces (créées avec DALL-E ou Midjourney) ;

- une vidéo d’une tempête en mer pour illustrer les extrêmes du climat (montée avec Synthesia pour les vidéos automatisées) ;

- une musique de fond dramatique pour renforcer le ton urgent du message (produite avec AIVA, une IA de composition musicale). »

Résultat attendu : chaque élément – texte, image, vidéo, et musique – s’aligne pour créer une expérience immersive et percutante, plongeant le public dans la réalité du changement climatique.

Assurer la cohérence narrative

La cohérence narrative est essentielle pour garantir que tous les éléments du projet racontent une histoire uniforme. Par exemple, si une vidéo montre une tempête, la narration textuelle devrait expliquer la cause climatique de cet événement, et la musique devrait s’intensifier pour souligner la gravité.

Exemple de narration cohérente : un projet où Synthesia génère des vidéos de tempêtes, ChatGPT explique les conditions météo, et AIVA compose une bande sonore qui évolue en intensité, pour un tout narratif homogène.

Techniques avancées pour les créateurs multimédias

Les professionnels peuvent aller plus loin avec des techniques d’édition non linéaire, du mixage sonore surround, ou encore des scripts génératifs en temps réel pour adapter le contenu à chaque utilisateur.

• Exemple avancé : « Développez un projet multimédia interactif avec Runway ML, où le contenu s’adapte en temps réel aux choix des utilisateurs. Utilisez des scripts génératifs pour moduler les effets sonores et les transitions vidéo en fonction des interactions. »

Résultat attendu : un environnement interactif unique, où chaque décision de l’utilisateur influence les visuels et les sons, offrant une expérience distincte pour chaque parcours.

Créer des contenus interactifs et immersifs

Les contenus interactifs et immersifs, tels que les simulations ou les environnements de réalité virtuelle, nécessitent des prompts encore plus détaillés pour guider l’IA dans la création d’environnements engageants et réactifs.

Conception d’environnements immersifs

Pour un environnement immersif, il est crucial de détailler les aspects visuels, sonores et interactifs.

• Exemple pour la réalité virtuelle : « Créez un environnement de réalité virtuelle interactif dans Unity où l’utilisateur explore une forêt tropicale. L’environnement doit inclure :

- des animaux animés avec Synthesia, réagissant à la présence de l’utilisateur ;

- des sons ambiants réalistes (chœur d’oiseaux, pluie) générés avec Soundraw ;

- des informations textuelles apparaissant lorsqu’un utilisateur clique sur une plante, générées via ChatGPT. »

Résultat attendu : une forêt tropicale virtuelle où les éléments visuels, sonores et informatifs créent une expérience éducative immersive et interactive.

Interaction utilisateur

Dans un contenu interactif, l’interaction entre l’utilisateur et les éléments est primordiale. Les prompts doivent inclure des directives sur l’interaction souhaitée.

• Exemple de prompt interactif : « Développez un simulateur de conduite de véhicule électrique dans Unity, où l’utilisateur peut :

- choisir entre différents modèles de voitures ;

- simuler la conduite en ville et en campagne ;

- recevoir des feed-back en temps réel sur la consommation d’énergie (générés avec ChatGPT). »

Résultat attendu : un simulateur engageant où l’utilisateur interagit avec des éléments en temps réel, créant une expérience d’apprentissage concrète.

Exemples de prompts pour des projets multimédias complexes

Pour des projets sophistiqués, il est utile de diviser les prompts par type de média. Voici des exemples de prompts bien structurés pour guider l’IA dans la création de projets multimédias complexes.

Projet éducatif

• Prompt : « Utilisez Coursera pour créer un cours en ligne interactif sur l’histoire de l’art. Le cours doit inclure :

- des vidéos explicatives couvrant les mouvements artistiques (réalisées avec Synthesia) ;

- des quiz interactifs générés avec Kahoot à la fin de chaque section ;

- des images haute résolution d’œuvres célèbres (DALL-E) ;

- des podcasts audio de conférenciers experts (créés avec Descript). »

Résultat attendu : un cours riche et engageant, où chaque média complète l’expérience éducative.

Campagne marketing

• Prompt : « Générez une campagne publicitaire pour un nouveau smartphone. Elle doit inclure :

- un spot vidéo de 30 secondes présentant les fonctionnalités (réalisé avec Pictory) ;

- des bannières publicitaires animées pour le Web (Adobe Animate) ;

- un jingle accrocheur (créé avec AIVA) ;

- des posts visuels et percutants pour les réseaux sociaux (via Canva). »

Résultat attendu : une campagne cohérente et percutante où chaque élément visuel, sonore, et textuel s’aligne pour promouvoir efficacement le produit.

Ajuster les prompts selon le média

Chaque type de média a ses exigences. Lors de la création de contenu multimédia, ajustez les prompts pour chaque média afin de garantir que chaque élément soit optimisé et contribue au projet.

Texte

Pour le texte, la clarté et la structure narrative sont primordiales.

• Prompt : « Rédigez un script de narration pour une vidéo sur les océans avec ChatGPT. Le ton doit être accessible et engageant, avec une structure en trois parties : introduction, développement, conclusion. »

Images et vidéos

Les aspects visuels comme la composition et la palette de couleurs sont cruciaux pour les images et vidéos.

• Prompt : « Créez une vidéo avec Pictory, montrant des plans rapprochés et des transitions fluides, en utilisant une palette de couleurs vives. »

Son

Pour le son, intégrez des informations sur le tempo et le style.

• Prompt : « Composez une bande sonore pour une vidéo technologique, avec Soundraw, en choisissant un tempo rapide et des sons synthétiques. »

Partie 3 Techniques de prompts par domaines

Dans cette partie…

• Prompts dans la vie professionnelle

• Prompts dans la vie personnelle

• Prompts dans les arts et la créativité

• Prompts dans les domaines spécialisés

DANS CE CHAPITRE

Gestion du temps et des tâches

•

Planification de projets

•

Créativité et innovation

•

Résolution de problèmes, prise de décisions et brainstorming

•

Coaching et développement personnel

•

Analyse de données

•

Renforcer l’esprit d’équipe

Chapitre 10 Prompts dans la vie professionnelle

Les prompts permettent d’optimiser des tâches variées, de la gestion du temps à la résolution de problèmes, en facilitant la réflexion, la structuration d’idées et la prise de décisions. Dans les domaines professionnels, exploiter des IA comme ChatGPT, DALL-E, Bing Chat ou Notion AI permet de dynamiser le travail en s’appuyant sur leurs capacités analytiques et créatives. Ce chapitre vous montre comment tirer parti des prompts dans des domaines spécifiques pour renforcer votre efficacité et celle de votre équipe.

Gestion du temps et des tâches

Une gestion efficace du temps est cruciale pour optimiser la productivité. Bien formulés, les prompts vous aident à organiser vos priorités et à planifier votre emploi du temps de manière précise.

• IA recommandée : ChatGPT pour la structuration de listes de tâches et Notion AI pour les agendas détaillés.

• Prompt : « Listez les tâches prioritaires de la journée en les classant par échéance et importance. » Résultat attendu : une liste organisée qui identifie les tâches les plus urgentes et importantes pour la journée, avec des délais spécifiques pour chaque élément.

Planification de projets

Pour des projets à long terme, les prompts peuvent structurer les étapes et répartir efficacement les ressources nécessaires.

• IA recommandée : Monday.com pour la gestion de projets collaboratifs et ChatGPT pour des conseils sur les étapes de planification.

• Prompt : « Créez un plan pour le lancement d’un nouveau produit, en fixant des dates limites, des points de contrôle, et les ressources nécessaires à chaque étape. »

Résultat attendu : un plan de projet détaillé avec des étapes claires, des jalons à atteindre et une répartition précise des ressources pour chaque étape.

Créativité et innovation en entreprise

L’innovation est essentielle pour développer de nouveaux produits et stratégies. En utilisant des prompts bien formulés, vous pouvez stimuler la créativité, explorer des idées de produits et engager davantage vos clients.

• IA recommandée : ChatGPT pour des suggestions créatives de produits, DALL-E pour visualiser de nouveaux concepts, et Jasper AI pour des stratégies d’engagement client.

• Prompt : « Proposez cinq idées de produits innovants basés sur les tendances actuelles du marché. »

Résultat attendu : une liste d’idées de produits en accord avec les besoins et tendances émergents des consommateurs.

Résolution de problèmes et prise de décisions

Les prompts aident à identifier les causes sous-jacentes des problèmes et à guider la prise de décision en offrant des perspectives nouvelles et des analyses de risques.

• IA recommandée : ChatGPT pour une analyse stratégique des options et des solutions, Bing Chat pour l’étude de tendances actuelles et la collecte de données.

• Prompt : « Analysez les causes possibles d’une baisse de productivité dans une équipe et proposez des solutions pour l’améliorer. »

Résultat attendu : une analyse des facteurs qui affectent la productivité avec des recommandations pour améliorer l’efficacité et motiver les membres de l’équipe.

Créativité en équipe et sessions de brainstorming

Les prompts peuvent organiser des réunions et structurer des sessions de brainstorming en générant des idées nouvelles et en guidant les échanges.

• IA recommandée : ChatGPT pour créer des ordres du jour structurés, Notion AI pour prendre des notes et organiser les points principaux des discussions.

• Prompt : « Élaborez un ordre du jour pour une réunion de stratégie commerciale, en listant les points principaux et les objectifs de la session. »

Résultat attendu : un ordre du jour clair qui couvre les aspects essentiels de la réunion, permettant de diriger les échanges et de rester concentré sur les objectifs.

Coaching et développement personnel

Les prompts jouent un rôle clé dans le coaching et le développement personnel, en offrant des cadres pour la réflexion et la fixation d’objectifs. Avec les IA, vous pouvez structurer des programmes personnalisés de développement professionnel.

• IA recommandée : ChatGPT pour des exercices de réflexion, MindTools pour la planification d’objectifs de carrière.

• Prompt : « Établissez trois objectifs SMART pour les douze prochains mois afin de progresser dans ma carrière. »

Résultat attendu : trois objectifs spécifiques, mesurables, atteignables, pertinents et temporels qui orientent vos progrès professionnels.

Analyse de données et la prise de décisions en entreprise

Les IA assistent dans l’analyse de données et la prise de décisions stratégiques, en structurant les processus d’analyse et en formulant des stratégies éclairées.

• IA recommandée : Bing Chat pour la recherche en temps réel et ChatGPT pour l’aide à la décision.

• Prompt : « Proposez une stratégie de lancement pour un produit dans le secteur des technologies de la santé. »

Résultat attendu : une stratégie complète comprenant une analyse du marché, des recommandations de positionnement, et des actions concrètes pour maximiser la visibilité et l’impact du produit.

Collaboration et renforcement de l’esprit d’équipe

Les prompts aident à renforcer la collaboration interdépartementale et les liens au sein des équipes pour créer un environnement de travail harmonieux et productif.

• IA recommandée : ChatGPT pour des idées d’activités de team-building, Microsoft Teams pour l’organisation des réunions et des activités collaboratives.

• Prompt : « Suggérez des activités de team-building adaptées aux environnements de travail hybride. »

Résultat attendu : une liste d’activités de team-building qui renforcent la cohésion et l’engagement des équipes, même à distance.

Ces exemples montrent comment l’IA peut accompagner les professionnels dans divers domaines spécialisés pour optimiser la gestion du temps, stimuler la créativité, favoriser la collaboration, et faciliter la prise de décision. En utilisant des prompts adaptés, vous pouvez renforcer l’efficacité et la productivité au quotidien dans votre environnement de travail.

DANS CE CHAPITRE

Gestion du stress et relaxation

•

Écriture créative et journaling

•

Explorer ses émotions et renforcer sa résilience

•

Apprentissage continu et autodidactisme

•

Stimuler la curiosité intellectuelle

•

Enrichir ses lectures et explorations culturelles

Chapitre 11 Prompts dans la vie personnelle

Gestion du stress et relaxation

Une gestion efficace du stress est cruciale pour maintenir un équilibre de vie sain. Des outils comme ChatGPT et Calm permettent de découvrir et d’intégrer des techniques de relaxation adaptées à votre quotidien.

Découverte de techniques de relaxation

En demandant à ChatGPT des suggestions de relaxation, vous pouvez explorer une série de méthodes basées sur vos préférences.

• Prompt : « Listez des techniques de relaxation pour réduire le stress quotidien. »

Résultat attendu : une liste de techniques incluant la méditation, des exercices de respiration, ou des balades, avec des conseils pour les inclure facilement dans votre journée.

Exercices de respiration guidée

Pour une relaxation immédiate, utilisez ChatGPT ou une application comme Headspace pour suggérer des exercices de respiration.

• Prompt : « Listez des exercices de respiration pour une relaxation rapide. »

Résultat attendu : une série d’exercices, comme la respiration 4-7-8, accompagnée d’instructions pour apaiser votre esprit rapidement.

Écriture créative et journaling

Les prompts sont parfaits pour libérer votre créativité et explorer vos pensées. ChatGPT peut proposer des idées de journaling ou d’écriture créative pour stimuler votre imagination et clarifier vos émotions.

Journaling pour la réflexion personnelle

Demandez à ChatGPT des sujets de journaling pour explorer vos expériences de la journée.

• Prompt : « Listez des idées de journaling pour m’aider à réfléchir à ma journée. »

Résultat attendu : une liste d’idées de journaling permettant d’analyser un moment particulier et d’en tirer des leçons pour l’avenir.

Écriture créative pour stimuler l’imagination

En utilisant ChatGPT pour des exercices d’écriture, vous pouvez développer votre créativité et votre pensée critique.

• Prompt : « Listez des idées d’histoires où je suis le héros d’une aventure. »

Résultat attendu : une série d’intrigues originales pour vous impliquer dans des récits créatifs, aidant à nourrir votre imagination.

Apprentissage continu et autodidactisme

L’apprentissage continu est essentiel au développement personnel. ChatGPT et des plateformes comme Khan Academy peuvent vous aider à explorer de nouveaux domaines d’intérêt et structurer votre apprentissage.

Découverte de nouveaux domaines de connaissances

Utilisez ChatGPT pour découvrir des sujets inédits et éveiller votre curiosité.

• Prompt : « Listez des sujets d’apprentissage intéressants que je pourrais explorer pour élargir mes connaissances. »

Résultat attendu : une sélection de sujets fascinants, comme la psychologie, l’histoire de l’art, ou les neurosciences, pour encourager votre exploration.

Planification de l’apprentissage

Utilisez ChatGPT pour structurer un plan d’apprentissage réaliste.

• Prompt : « Listez des étapes pour maîtriser une nouvelle compétence en trois mois. »

Résultat attendu : un plan d’apprentissage clair, avec des étapes définies, facilitant l’acquisition de nouvelles compétences à un rythme adapté.

Stimuler la curiosité intellectuelle

Les prompts peuvent encourager la curiosité en vous incitant à explorer de nouvelles idées et questions philosophiques. ChatGPT et Bing Chat peuvent vous aider à approfondir des sujets inspirants. Utilisez ChatGPT comme expliqué précédemment pour explorer de nouveaux domaines de compétences ou encore pour générer des questions profondes qui enrichissent vos discussions et stimulent la réflexion.

• Prompt : « Listez des questions philosophiques pour une réflexion stimulante. »

Résultat attendu : des questions profondes comme « Qu’est-ce que la justice ? » ou « Le bonheur est-il le but ultime ? », incitant à des discussions enrichissantes.

Enrichir ses lectures et explorations culturelles

La lecture ouvre la porte à de nouveaux horizons. Des outils comme Bing Chat et Goodreads peuvent vous guider vers des livres, articles, et podcasts pour approfondir votre compréhension du monde.

Recommandations de lecture

Utilisez Bing ou ChatGPT pour découvrir des ouvrages sur des thèmes nouveaux pour vous.

• Prompt : « Listez trois livres pour m’initier à ce domaine [compléter], que je connais peu. »

Résultat attendu : une sélection de livres instructifs pour explorer un domaine inédit, élargissant vos horizons littéraires et culturels.

Exploration de contenus multimédias

Demandez à ChatGPT des suggestions d’articles, podcasts, ou documentaires pour enrichir vos connaissances.

• Prompt : « Listez des articles ou podcasts qui approfondissent mes connaissances dans des domaines spécifiques. »

Résultat attendu : une liste de ressources multimédias qui ouvrent des perspectives et nourrissent votre compréhension des sujets qui vous passionnent.

Ces prompts, associés aux capacités des IA, enrichissent votre quotidien en vous offrant des outils pour explorer vos émotions, stimuler votre créativité, cultiver la curiosité intellectuelle, et nourrir un apprentissage continu. Utilisés régulièrement, ils contribuent à une vie plus épanouie et équilibrée.

DANS CE CHAPITRE

Stimuler l’inspiration

•

Guider le processus créatif

•

Explorer différents styles et techniques artistiques

•

Générer de la musique

•

Écriture et composition musicales

•

Photographie

•

Améliorer la composition et le storytelling visuel

Chapitre 12 Prompts dans les arts et la créativité

Les prompts offrent une direction créative tout en laissant de la liberté d’interprétation, permettant aux artistes de repousser leurs limites et de découvrir de nouvelles façons de s’exprimer. Des IA comme DALL-E ou Midjourney permettent aux artistes numériques de générer des images en fonction de prompts détaillés, ouvrant des possibilités pour créer des visuels originaux inspirés par de simples phrases.

Stimuler l’inspiration

Les prompts peuvent déclencher des idées nouvelles, servant de point de départ pour une création artistique.

• Prompt : « Créez une peinture inspirée par le thème de la Renaissance, en utilisant des couleurs vives et des formes fluides. »

Résultat attendu : une œuvre qui réinterprète des éléments classiques du mouvement Renaissance, avec des touches modernes et un style libre, illustrant une fusion entre tradition et innovation.

Guidage du processus créatif

Les prompts peuvent structurer le processus, en apportant des contraintes qui orientent l’artiste.

• Prompt : « Dessinez une série de portraits en utilisant uniquement des formes géométriques. »

Résultat attendu : une série de portraits abstraits qui jouent avec les formes géométriques pour capter l’essence des sujets, créant un style unique et innovant.

Explorer différents styles et techniques artistiques

L’expérimentation permet aux artistes d’élargir leur répertoire et de découvrir de nouvelles méthodes d’expression. Les outils d’IA comme DeepArt permettent également de transformer des photos ou des œuvres en styles spécifiques (cubisme, impressionnisme, etc.) à partir de prompts, offrant ainsi un aperçu de différentes esthétiques.

Exploration de styles artistiques

Les prompts incitent à revisiter ou à s’inspirer de mouvements historiques.

• Prompt : « Essayez de peindre une scène de nature morte dans le style cubiste. »

Résultat attendu : une nature morte où les objets sont décomposés et reconfigurés en formes cubistes, montrant une perspective modernisée d’un style traditionnel.

Techniques artistiques expérimentales

Les prompts poussent à explorer des techniques inhabituelles ou peu familières.

• Prompt : « Créez une série de croquis explorant le thème de la dualité en utilisant uniquement des lignes droites. »

Résultat attendu : des croquis minimalistes qui explorent la dualité par la juxtaposition de lignes droites, donnant une touche contemporaine et conceptuelle.

La composition musicale peut aussi tirer parti des prompts pour explorer de nouveaux rythmes, tons et thèmes. Des outils comme Amper Music et Jukedeck permettent de générer de la musique en fonction de prompts qui incluent des genres, des émotions, et des tempos. Les prompts peuvent inspirer l’écriture de paroles basées sur des thèmes précis. Enfin, les prompts sont utiles pour guider les paroliers et compositeurs, offrant des points de départ thématiques ou structurels. Des IA comme ChatGPT et AIVA aident à la génération de paroles ou de mélodies à partir de prompts complexes.

Photographie et capture d’images

La photographie bénéficie également des prompts, surtout pour inspirer des approches inédites ou des thèmes particuliers. Des IA comme Runway ML et DALL-E permettent de générer des images selon des descriptions précises, et peuvent être utilisées pour visualiser un concept avant de le capturer.

Thèmes pour la photographie

Les prompts fournissent des thèmes ou des scénarios spécifiques pour capturer l’essence d’un moment ou d’une atmosphère.

• Prompt : « Capturez une série de photos en noir et blanc qui racontent l’histoire d’une journée pluvieuse en ville. »

Résultat attendu : une série d’images en noir et blanc, jouant avec les ombres et les reflets, qui saisit la beauté et la mélancolie d’une journée pluvieuse.

Exploration de perspectives uniques

Les prompts encouragent les photographes à explorer des angles ou des compositions inhabituelles.

• Prompt : « Photographiez des objets du quotidien sous un angle inhabituel pour révéler leur beauté cachée. »

Résultat attendu : une collection de photos qui dévoile des aspects inattendus d’objets ordinaires, les transformant en œuvres d’art.

Améliorer la composition et le storytelling visuel

Les prompts peuvent aider les photographes à structurer une narration ou une composition visuelle pour transmettre un message clair et captivant.

Composition photographique

Les prompts orientent la disposition des éléments dans une image pour créer un effet visuel puissant.

• Prompt : « Composez une image où les éléments naturels et architecturaux se complètent pour raconter une histoire de coexistence. »

Résultat attendu : une image harmonieuse qui juxtapose la nature et l’architecture, explorant le thème de la coexistence humaine avec l’environnement.

Storytelling à travers la photographie

Les prompts guident la création de séries d’images qui, ensemble, racontent une histoire complète.

• Prompt : « Créez une série d’images où chaque photo représente un chapitre d’une histoire que vous inventez. »

Résultat attendu : une série photographique qui construit un récit visuel, chaque image contribuant à la progression de l’histoire.

Explorer de nouveaux sujets et styles photographiques

Les prompts encouragent l’exploration de styles et sujets variés, permettant de sortir des approches habituelles.

Exploration documentaire

Les prompts guident vers une approche plus documentaire, capturant des instants de vie réels.

• Prompt : « Photographiez des scènes de rue avec une approche documentaire, en capturant les interactions humaines. »

Résultat attendu : une série de photos qui saisit la vie urbaine, concentrée sur les émotions et les interactions humaines.

Photographie abstraite

Les prompts invitent les photographes à expérimenter avec des formes et des compositions non conventionnelles.

• Prompt : « Expérimentez avec la photographie abstraite en jouant avec les formes et les reflets. »

• Résultat attendu : une série de photos abstraites qui se concentrnt sur les textures et les jeux de lumière, créant des images à interprétation libre.

Grâce à des IA créatives et des prompts bien conçus, les artistes peuvent repousser les frontières de leur art, s’essayer à de nouvelles techniques, et s’inspirer pour raconter des histoires visuelles, sonores ou littéraires fascinantes.

DANS CE CHAPITRE

L’IA ne remplace pas les professionnels

•

Enseignement et formation

•

Coaching et développement personnel

•

Thérapie et bien-être

•

Analyse de données et prise de décision

•

Finance et investissement

•

Droit et conformité

•

Santé et médecine

•

RH et recrutement

Chapitre 13 Utilisation de l’IA dans des domaines spécialisés

L’IA ne remplace pas les professionnels réglementés

Avant même de nous lancer dans ce chapitre, rappelons que l’intelligence artificielle, bien que puissante pour l’analyse de données et le soutien aux processus, ne saurait se substituer à des experts humains dans les métiers réglementés. Que ce soit en santé, en droit, ou dans d’autres domaines spécialisés, les IA comme ChatGPT, IBM Watson Health, et Bing Chat peuvent fournir des informations et des analyses complémentaires, mais elles ne remplacent ni le jugement clinique d’un médecin, ni les conseils juridiques d’un avocat, ni les décisions d’un professionnel certifié.

Exemples d’utilisation et de limites

En santé : une IA peut aider à interpréter des symptômes ou fournir des informations sur des pathologies potentielles. Toutefois, seul un médecin est habilité à établir un diagnostic définitif ou à prescrire un traitement. Un chatbot qui propose des exercices de relaxation pour le stress, par exemple, ne peut pas diagnostiquer ni traiter un trouble anxieux. Le diagnostic et le suivi thérapeutique doivent toujours être faits par un professionnel de santé qualifié.

En droit, une IA peut fournir des résumés de textes juridiques, des recherches de jurisprudence, ou des explications générales sur la réglementation. Cependant, seul un avocat peut analyser les nuances d’un dossier individuel, interpréter la loi dans un contexte précis et donner des conseils juridiquement valides. Une IA pourrait générer un modèle de contrat de confidentialité, mais l’adaptation à des exigences spécifiques doit être faite par un avocat.

En finance et comptabilité : si l’IA peut organiser des données financières ou simuler des projections, elle n’a pas la capacité d’évaluer les implications spécifiques et complexes de certains placements financiers, investissements ou bilans fiscaux. Pour cela, les conseils d’un comptable ou d’un conseiller financier certifié sont indispensables.

En résumé, les outils d’IA offrent un soutien précieux en automatisant certaines tâches ou en fournissant des informations rapides. Mais pour les décisions ayant un impact important ou une dimension légale, il est essentiel de faire appel à des professionnels qualifiés, habilités à prendre en compte les spécificités de chaque cas et à offrir des solutions fiables et adaptées.

Enseignement et formation

L’IA peut enrichir l’éducation en créant des expériences d’apprentissage interactives et engageantes. Les outils comme ChatGPT et Khan Academy soutiennent la création de contenus éducatifs, permettant aux enseignants de répondre aux besoins variés des étudiants.

Développement de plans de cours dynamiques

En utilisant ChatGPT, les enseignants peuvent structurer des cours interactifs qui maintiennent l’attention des élèves tout en facilitant la compréhension.

• Prompt : « Listez les étapes pour développer un cours interactif sur l’histoire de l’Empire romain avec quiz et vidéos. »

Résultat attendu : un plan structuré incluant des vidéos pour illustrer les événements clés, des quiz pour tester les connaissances, et des activités interactives pour renforcer l’apprentissage.

Création d’exercices adaptés

En fonction du niveau de l’élève, ChatGPT peut générer des exercices progressifs, comme des questions de réflexion et des simulations, pour consolider l’apprentissage.

• Prompt : « Créez une série d’exercices pour expliquer les bases de la physique quantique aux débutants. »

Résultat attendu : des exercices et simulations visuelles qui décomposent des concepts théoriques en éléments compréhensibles, soutenant une montée en compétence progressive.

Simulations interactives

Avec des outils comme DALL-E pour la création visuelle, les enseignants peuvent concevoir des simulations qui animent les leçons.

• Prompt : « Créez une simulation pour illustrer la photosynthèse dans un cours de biologie pour les collégiens. »

Résultat attendu : une simulation interactive où les élèves manipulent des éléments comme la lumière et l’eau, renforçant leur compréhension des processus biologiques.

Coaching et développement personnel

L’IA offre de nouvelles façons d’accompagner les individus vers leurs objectifs personnels et professionnels. Avec des outils comme MindTools et ChatGPT, les coachs peuvent structurer leurs sessions pour favoriser l’atteinte des objectifs et la croissance personnelle.

Exercices de renforcement de la confiance

En utilisant des prompts avec ChatGPT, les coachs aident leurs clients à identifier leurs forces et à développer une confiance solide.

• Prompt : « Listez des exercices de réflexion pour améliorer la confiance en soi. »

Résultat attendu : des exercices d’introspection qui permettent de cerner les points forts, définir des objectifs atteignables et célébrer les réussites pour renforcer l’estime de soi.

Création de programmes de coaching sur mesure

ChatGPT aide les coachs à concevoir des programmes individualisés adaptés aux besoins spécifiques de chaque client.

• Prompt : « Élaborer un programme de coaching pour atteindre un objectif de carrière précis. »

Résultat attendu : un programme structuré avec des étapes claires, des objectifs intermédiaires et des exercices concrets pour guider le client dans son évolution professionnelle.

Stratégies pour surmonter les obstacles

Les prompts aident à formuler des stratégies pour rester motivé face aux défis courants rencontrés en coaching.

• Prompt : « Proposez des stratégies pour surmonter les obstacles dans la réalisation d’objectifs personnels. »

Résultat attendu : des suggestions pratiques et personnalisées pour identifier les obstacles et développer des plans d’action pour les surmonter efficacement.

Thérapie et bien-être mental

Dans la thérapie, l’IA comme Woebot et Replika soutient le bien-être mental en offrant une aide interactive et des exercices adaptés. Ces outils, associés à ChatGPT, permettent de créer des expériences thérapeutiques enrichissantes.

Exploration des émotions

ChatGPT aide à proposer des exercices de journaling ou de dialogue intérieur pour permettre aux patients d’explorer leurs émotions.

• Prompt : « Listez des exercices pour aider un patient à exprimer ses émotions. »

Résultat attendu : des activités comme le journaling, le dessin, ou le dialogue interne, qui aident les patients à verbaliser leurs sentiments et à développer une meilleure compréhension de leurs émotions.

Création de méditations guidées

En utilisant ChatGPT pour rédiger des scripts de méditation, les thérapeutes peuvent fournir des outils pratiques pour la gestion de l’anxiété.

• Prompt : « Proposez un script de méditation guidée pour réduire l’anxiété. »

Résultat attendu : une méditation guidée complète, avec des exercices de respiration et de visualisation, permettant de calmer l’esprit et d’apaiser les symptômes d’anxiété.

Exercices de pleine conscience

Les prompts permettent de concevoir des exercices de mindfulness pour aider les patients à rester ancrés dans le moment présent.

• Prompt : « Listez des exercices de pleine conscience pour améliorer la connexion au présent. »

Résultat attendu : des exercices encourageant la concentration sur le moment présent, favorisant la réduction du stress et l’ancrage personnel.

Analyse de données et prise de décision

Dans les secteurs du business et de l’analyse de données, les outils d’IA comme Bing Chat et ChatGPT soutiennent les processus de prise de décision en fournissant des analyses précises et des stratégies adaptées.

Élaboration de stratégies d’entreprise

En utilisant des prompts avec ChatGPT, les professionnels peuvent évaluer des stratégies de marché et identifier des opportunités de croissance.

• Prompt : « Listez des stratégies de marché pour un produit innovant dans le secteur de la santé. »

Résultat attendu : une analyse des tendances du marché, des recommandations de positionnement et des stratégies pour augmenter la part de marché du produit.

Analyse des risques et opportunités

Les prompts permettent d’explorer des scénarios d’investissement, aidant à une prise de décision éclairée.

• Prompt : « Analysez les risques et opportunités d’investir dans une start-up du secteur des énergies renouvelables. »

Résultat attendu : un bilan des risques financiers, des bénéfices potentiels, et des perspectives de croissance, permettant d’éclairer la décision d’investissement.

Optimisation de la productivité des équipes

En se servant de prompts, ChatGPT peut aider à structurer les flux de travail et à établir des priorités pour accroître l’efficacité.

• Prompt : « Listez des techniques pour améliorer la productivité dans une équipe de développement logiciel. »

Résultat attendu : des conseils pratiques pour optimiser la gestion des tâches, améliorer les processus de révision de code, et renforcer la collaboration d’équipe.

Finance et investissement

Les professionnels de la finance bénéficient de l’IA pour automatiser les analyses financières, évaluer les risques et identifier des opportunités d’investissement. ChatGPT et Bing Chat permettent aux analystes financiers de prendre des décisions plus éclairées et de structurer des stratégies efficaces.

Évaluation des risques financiers

En analysant les données de marché, les prompts aident à identifier et évaluer les risques liés aux investissements.

• Prompt : « Listez les principaux risques financiers pour investir dans le marché des cryptomonnaies en 2024. »

Résultat attendu : une analyse des risques de volatilité, de régulation et de liquidité, ainsi que des stratégies de gestion de ces risques.

Stratégies d’investissement basées sur l’analyse de marché

Les prompts permettent de créer des portefeuilles diversifiés et de détecter les opportunités d’investissement dans des secteurs en croissance.

• Prompt : « Proposez des stratégies d’investissement pour un portefeuille à long terme dans les technologies vertes. »

Résultat attendu : une stratégie incluant des recommandations sur les actions, obligations et ETF à prioriser dans les technologies vertes.

Rapports financiers automatisés

ChatGPT facilite la création de rapports en automatisant l’analyse de données financières et en les structurant pour une communication claire.

• Prompt : « Rédigez un rapport financier sur la performance du dernier trimestre pour une entreprise de biotechnologie. »

Résultat attendu : un rapport détaillé mettant en avant les données financières clés, les performances des actions et les prévisions de croissance pour les investisseurs.

Droit et conformité

Dans le domaine juridique, l’IA aide à automatiser l’analyse des textes de loi, la rédaction de documents juridiques, et la recherche de jurisprudence. ChatGPT et des outils comme LexisNexis facilitent la gestion des dossiers juridiques et la conformité réglementaire.

Analyse des réglementations

En utilisant des prompts, ChatGPT aide les avocats et les consultants en conformité à résumer des textes juridiques complexes.

• Prompt : « Résumez les nouvelles régulations de l’Union européenne sur la protection des données (RGPD). »

Résultat attendu : un résumé des principales exigences du RGPD, avec des explications claires sur les obligations de conformité pour les entreprises.

Rédaction de documents juridiques

ChatGPT assiste dans la rédaction de contrats et d’autres documents juridiques, en s’adaptant aux spécificités de chaque affaire.

• Prompt : « Rédigez un contrat de confidentialité pour un partenariat commercial entre deux entreprises. »

Résultat attendu : un contrat bien structuré, incluant des clauses de confidentialité, de durée, et de protection des informations sensibles.

Recherche de jurisprudence

Bing Chat permet une recherche rapide des précédents juridiques pertinents pour un cas spécifique.

• Prompt : « Recherchez des cas de jurisprudence similaires en matière de droit du travail liés au licenciement abusif. »

Résultat attendu : une liste de cas pertinents, avec des résumés des jugements et des décisions pour aider à construire une défense solide.

Santé et sciences médicales

Dans le secteur de la santé, l’IA améliore les processus de diagnostic, la gestion des dossiers et l’éducation des patients. ChatGPT et des IA spécialisées comme IBM Watson Health contribuent à la prise en charge des patients et à la recherche médicale.

Assistance au diagnostic médical

Les prompts aident les professionnels de santé à accéder rapidement à des informations cliniques basées sur les symptômes des patients.

• Prompt : « Proposez des hypothèses de diagnostic pour un patient présentant de la fièvre, des douleurs articulaires et une éruption cutanée. »

Résultat attendu : une liste de diagnostics possibles, avec des explications sur les tests supplémentaires nécessaires pour confirmer un diagnostic précis.

Éducation et suivi des patients

ChatGPT peut automatiser des messages d’éducation pour les patients sur les soins postopératoires ou la gestion des maladies chroniques.

• Prompt : « Créez un guide d’éducation postopératoire pour les patients ayant subi une chirurgie de la hanche. »

Résultat attendu : un guide détaillé avec des instructions sur les soins postopératoires, les exercices de rééducation et les signes de complications à surveiller.

Analyse des données de recherche clinique

Les prompts permettent d’organiser et de résumer des résultats d’essais cliniques pour des présentations ou des rapports.

• Prompt : « Résumez les résultats d’une étude clinique sur les effets de la méditation sur la réduction de l’anxiété. »

Résultat attendu : un résumé des données de l’étude, comprenant les résultats principaux, la méthodologie et les implications pour la pratique clinique.

Ressources humaines et recrutement

Les départements RH utilisent l’IA pour automatiser le recrutement, améliorer la gestion des talents et structurer les formations. ChatGPT et LinkedIn Talent Solutions soutiennent les recruteurs dans l’analyse des candidatures et le développement des compétences des employés.

Sélection des candidats

Les prompts facilitent l’évaluation des compétences en organisant des tests et en analysant les C.V.

• Prompt : « Identifiez les compétences essentielles pour un poste de data analyst et créez un test de sélection des candidats. »

Résultat attendu : une liste de compétences clés pour le poste et un test d’évaluation des compétences en analyse de données, SQL, et visualisation.

Développement de formations personnalisées

ChatGPT permet aux RH de concevoir des programmes de formation adaptés aux besoins des équipes et des individus.

• Prompt : « Créez un programme de formation pour les managers en communication efficace et gestion de conflits. »

Résultat attendu : un programme détaillé avec des modules sur les styles de communication, les techniques de gestion des conflits, et les exercices de pratique.

Évaluation des performances

Les prompts permettent de structurer des évaluations de performance basées sur les compétences clés et les objectifs de l’entreprise.

• Prompt : « Proposez un modèle d’évaluation de la performance pour un responsable de projet dans le secteur technologique. »

Résultat attendu : un modèle d’évaluation qui inclut des critères comme la gestion des délais, la collaboration en équipe, et l’innovation, avec des indicateurs de réussite spécifiques.

L’IA dans ces domaines spécialisés permet de structurer les processus et d’optimiser la prise de décision dans les secteurs de la finance, du droit, de la santé et des ressources humaines. Les outils comme ChatGPT, Bing Chat, et DALL-E créent des solutions sur mesure et facilitent une approche plus efficace dans chaque secteur.

Partie 4 Les dix commandements

Dans cette partie…

• Dix commandements pour un prompt réussi

DANS CE CHAPITRE

Être clair, directif et bien cibler

•

Définir un ton et un format de réponse

•

Ne pas demander l’impossible

•

Découper, décomposer, structurer !

•

Échanger au maximum avec l’IA

•

Former l’IA selon vos besoins

•

Valider le déroulement du prompt et revérifier les informations sensibles

Chapitre 14 Dix commandements pour un prompt réussi

Obtenir une réponse satisfaisante de ChatGPT ou toute autre IA générative commence par rédiger le prompt adéquat ! C’est même en voie de devenir un métier à part entière, une spécialité de l’IA nommée l’ingénierie de prompts (prompt engineering : consultez le Chapitre 4 pour plus d’informations) ! Une IA permet aussi d’obtenir des idées plus précises si vous affinez vos prompts. Contrairement à un « ami humain » qui se vexerait si vous lui donniez des ordres, des contraintes ou critiquiez ses réponses, c’est exactement ce qui fera progresser votre IA générative préférée vers votre réponse idéale !

Voici les dix commandements à suivre pour un prompt ChatGPT parfait. Ils s’appliquent à toute IA générative textuelle ou multimodale et dans une certaine mesure à toute autre IA générative (image, vidéo, son, musique, etc.).

Être clair et directif

ChatGPT est un agent conversationnel en langage naturel. Aussi, la précision des mots employés dans votre requête revêt une grande importance. Indiquez ce que vous attendez de lui sans ambiguïté : « Reformule ce texte » n’est pas aussi précis que « Clarifie ce texte pour un néophyte » ou « Réécris ce texte en omettant les passages inutiles », ou encore « Synthétise ce texte en 3 phrases clés », par exemple. Donnez des instructions positives plutôt que négatives (« Réponds dans un langage soutenu » sera plus efficace que « N’utilise pas de mots familiers », « Emploie le vouvoiement » plus pertinent que « Ne tutoie pas », etc.). Indiquez des restrictions si nécessaire : « La réponse ne doit pas contenir le mot hasard » ou « Le tableau ne doit pas dépasser 5 colonnes », etc.

Cibler l’expertise ou le rôle de ChatGPT et l’objectif ou la cible

Exigez de ChatGPT qu’il réponde en tant que spécialiste ou expert du domaine de votre requête, afin d’obtenir des réponses d’expert : « Tu es un expert de la traduction dans le domaine scientifique », « Tu es un rédacteur Web expert dans le domaine du tourisme », « Réponds en tant que manager d’une équipe spécialiste de la gestion de conflits », etc. Précisez aussi la cible, la problématique ou l’objectif de la réponse : « Convaincre un employeur de me recruter à ce poste », « Séduire une nouvelle audience masculine dans le domaine des arts, sur TikTok », etc.

Il y a bien certains rôles que ChatGPT refusera d’endosser, car ils vont à l’encontre des règles d’utilisation d’OpenAI, vous pouvez vous en douter ! Néanmoins, dans certains cas, vous parviendrez à contourner ces restrictions grâce à la technique du romancier. Cela consiste tout simplement à dire à ChatGPT en préambule que vous effectuez des recherches pour un travail d’écriture. Si tout n’est que fiction, alors il sera certainement plus conciliant !

Définir un ton et un format de réponse

ChatGPT est capable de répondre avec un ton « neutre » et informatif, mais aussi d’insuffler une tonalité de votre choix dans ses écrits. Spécifiez le ton attendu pour la réponse – journaliste, scientifique, etc. ou même humoristique, énigmatique, par exemple ! Vous pouvez même lui demander de répondre « à la manière » d’un célèbre écrivain ou d’une personnalité.

Indiquez aussi clairement le format souhaité pour la réponse, que ce soit du texte, une liste, un tableau… Vous pouvez même aller plus loin et demander à ChatGPT d’écrire dans un format de roman, de scénario, de pièce de théâtre, d’article de journal, de lettre, ou de script pour une vidéo.

ChatGPT maîtrise aussi la plupart des langues employées dans le monde – près d’une centaine – ne l’oubliez pas ! Vous pouvez ainsi lui soumettre un prompt en français, mais exiger une réponse en anglais, danois ou hindi et même en dialectes locaux ou quelques autres langues plus insolites.

Indiquez aussi éventuellement une longueur spécifique : un nombre de mots, d’éléments de liste ou de paragraphes précis.

ChatGPT limite ses réponses à un certain nombre de caractères, mais si vous lui demandez simplement de continuer après une interruption (« suite »), il obéira.

Ne pas demander l’impossible

ChatGPT est un modèle basé sur GPT-4, spécialisé dans la compréhension et la génération de texte. Il n’est pas capable de produire directement de la musique, de la vidéo ou des images. Il existe d’autres outils pour cela (consultez le Chapitre 12). Et puis, n’oubliez pas non plus que ChatGPT ne sait pas tout sur tout, en particulier sur tout ce qui s’est passé après la fin de son apprentissage (l’automne 2023 aux dernières nouvelles). Restez réaliste dans vos attentes.

Découper, décomposer, structurer !

Pour faciliter la compréhension de votre demande, organisez vos idées et décomposez votre prompt en éléments plus simples et structurés. Inutile par exemple de demander à ChatGPT d’écrire un livre entier sur un sujet, mais si vous commencez par travailler sur une table des matières, puis un découpage en parties ou chapitres, et structurez chacun d’eux, vous parviendrez à vos fins.

Si la réponse ne convient pas, dites-le

Si ChatGPT ne répond pas correctement à votre demande, n’hésitez pas à lui signaler et à stopper la génération en cours. Reformulez : si ChatGPT n’a pas compris votre demande, prenez le temps de la reformuler de manière plus claire et détaillée, en précisant ce qui ne convenait pas dans sa réponse précédente.

Demander de poser toutes les questions nécessaires

Encouragez ChatGPT à vous poser des questions pour clarifier votre demande et mieux cerner vos attentes :

• Tu es un expert de la rédaction de business plan. Pose-moi toutes les questions pour créer un business plan pour [mon projet].

Vous pouvez aussi utiliser la technique du « reverse prompt » et demander à ChatGPT d’analyser un format de texte afin de vous fournir des explications sur les techniques de rédaction utilisées ! Par exemple :

• Tu es un expert en prompt engineering et en intelligence artificielle générative. J’ai trouvé cet e-mail personnalisé [ou autre texte ou format] et je souhaite que tu rédiges un prompt pour générer un e-mail [ou format] de ce type.

Indique-moi le prompt qui te permettrait de générer ce texte, en identifiant bien le ton et les techniques de rédaction employées.

ChatGPT vous aidera alors à formuler le prompt parfait pour obtenir un résultat similaire.

Donner des exemples ou un format précis

Une autre technique très efficace pour obtenir des réponses à votre convenance est de fournir des exemples de ce que vous attendez. Vous pouvez même lui raconter une histoire, une anecdote personnelle, ou exprimer votre style afin qu’il sache orienter sa réponse. Il peut aussi être judicieux de lui fournir un texte en guise d’exemple pour orienter le ton ou le style de la réponse, c’est parfois plus simple que de le décrire par des mots ! Enfin, ChatGPT réagit très bien si vous imposez un format structuré pour ses réponses. Par exemple :

• Écris une série de messages pour Linda, Marc, Pauline, rappel RV avec le contact : « Dr Litz Tél. 01 23 45 67 89 à 13, 14 et 15 h, au format suivant : Bonjour [Prénom] ## [phrase de rappel de l’heure et du lieu du RV] ## Merci de confirmer votre présence au ## [numéro du contact], Cordialement, Le secrétariat de [nom du contact] »

Former l’IA selon vos besoins

ChatGPT ne sait pas tout, mais apprend vite ! Si vous lui fournissez, même « en vrac » des informations sur un sujet donné, il les analysera et les utilisera pour vous répondre ensuite en conséquence ! Cette technique est très performante dans le domaine de la programmation – copiez-collez la documentation d’une nouvelle API, d’une bibliothèque ou d’une procédure –, mais peut aussi se révéler très pratique dans la vie quotidienne : soumettez-lui le mode d’emploi de votre nouvelle machine à café ou le règlement de votre copropriété, puis posez des questions ou rédigez en quelques instants des courriers ou démarches administratives personnalisés !

Valider le déroulement du prompt et revérifier les informations sensibles

Avant de valider la réponse de ChatGPT, assurez-vous toujours qu’elle est correcte et ne contient pas d’informations sensibles ou erronées ! Si nécessaire, apprenez-lui à améliorer ses réponses en lui fournissant des retours constructifs. ChatGPT n’est pas parfait.

Conclusion Un art en perpétuelle évolution

Au terme de ce voyage à travers l’art du prompt, une chose devient évidente : nous ne sommes qu’au début d’une révolution créative sans précédent. Les techniques et méthodes que nous avons explorées ensemble dans cet ouvrage ne sont que les premières notes d’une symphonie technologique qui commence à peine à se jouer.

Rappelez-vous vos premiers pas dans ce livre. Peut-être étiez-vous intimidé par la complexité apparente du prompt engineering, ou sceptique quant à son potentiel réel. Aujourd’hui, armé des connaissances et des techniques que nous avons parcourues ensemble, vous faites partie d’une nouvelle génération de créateurs – ces artisans du dialogue homme-machine qui façonnent l’avenir de l’interaction avec l’intelligence artificielle.

Un art en constante mutation

L’art du prompt, comme toute discipline liée à l’IA, évolue à une vitesse vertigineuse. Chaque mois apporte son lot de nouvelles avancées, de nouveaux modèles, de nouvelles possibilités :

• les modèles multimodaux fusionnent texte, image, son et vidéo avec une fluidité croissante ;

• les capacités de compréhension et de génération s’affinent continuellement ;

• de nouveaux outils émergent, ouvrant des horizons inexplorés.

Cette évolution constante pourrait sembler intimidante. Pourtant, c’est précisément là que réside la beauté de l’art du prompt : les principes fondamentaux que vous avez acquis – clarté, structure, créativité, contextualisation – resteront pertinents quelle que soit l’évolution technologique. Ce sont les fondations sur lesquelles vous pourrez bâtir votre expertise future.

Votre rôle dans cette révolution

En tant que prompt engineer ou utilisateur averti des IA génératives, vous n’êtes pas un simple spectateur de cette révolution, vous en êtes un acteur clé. Vos prompts, vos expérimentations, vos créations contribuent à :

• repousser les limites de ce qui est possible avec l’IA ;

• définir de nouvelles pratiques et méthodologies ;

• inspirer d’autres créateurs et innovateurs ;

• façonner l’avenir de l’interaction homme-machine.

Les horizons qui s’ouvrent

Les perspectives qui s’offrent à vous sont vastes et prometteuses :

• de nouvelles carrières émergent autour du prompt engineering ;

• les domaines d’application se multiplient, de l’art à la science ;

• les frontières entre les différentes formes de création s’estompent ;

• le potentiel de collaboration entre l’humain et l’IA s’enrichit.

Une invitation à continuer l’aventure

Ce livre n’est pas une fin en soi, mais plutôt une porte d’entrée vers un univers en expansion continue. Nous vous invitons à :

• continuer d’expérimenter et d’innover avec vos prompts ;

• partager vos découvertes avec la communauté grandissante des prompt engineers ;

• rester curieux et ouvert aux nouvelles possibilités qui émergent ;

• développer votre propre style et votre signature dans l’art du prompt.

Le mot de la fin

L’art du prompt est plus qu’une simple compétence technique – c’est une nouvelle forme d’expression, un pont entre l’imagination humaine et les capacités de l’intelligence artificielle. À mesure que cette technologie évolue et mûrit, votre capacité à maîtriser cet art deviendra de plus en plus précieuse.

Vous avez maintenant les clés en main pour participer à cette révolution créative. Les principes, techniques et méthodologies que nous avons explorés ensemble sont vos premiers outils, mais c’est votre créativité et votre imagination qui les rendront vraiment puissants.

Alors que vous refermerez ce livre, rappelez-vous que chaque prompt que vous créez est une opportunité d’innovation, d’expression et de découverte. L’avenir de l’art du prompt est entre vos mains, et il n’a jamais été aussi prometteur.

Continuez d’explorer, d’expérimenter et de créer. L’aventure ne fait que commencer !

Glossaire

Algorithme : ensemble d’instructions et de règles définies pour résoudre un problème ou effectuer une tâche spécifique.

Analyse de données : processus d’extraction d’informations pertinentes et exploitables à partir de grandes quantités de données brutes.

Analyse prédictive : méthode d’analyse de données permettant de prédire les résultats futurs en utilisant des modèles statistiques et des algorithmes.

API (Application Programming Interface) : interface qui permet à des logiciels de communiquer entre eux, facilitant l’échange d’informations et de services.

API REST : interface de programmation d’application basée sur le protocole HTTP et l’architecture REST pour faciliter les interactions entre différents systèmes informatiques.

Apprentissage automatique : voir Machine learning.

Apprentissage en profondeur : voir Deep learning.

Apprentissage non supervisé : méthode d’apprentissage en IA où un modèle apprend à partir de données non étiquetées, en identifiant des structures ou des motifs cachés.

Apprentissage par renforcement : technique d’apprentissage automatique dans laquelle un modèle apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions.

Apprentissage par transfert : méthode d’apprentissage automatique consistant à transférer les connaissances acquises d’une tâche à une autre tâche similaire.

Apprentissage supervisé : méthode d’apprentissage en IA où un modèle apprend à partir d’exemples étiquetés, avec des entrées et des sorties connues.

Biais cognitifs : erreurs systématiques dans la manière dont les individus perçoivent, interprètent et traitent l’information. Dans le contexte de l’intelligence artificielle, cela peut se traduire par des préjugés ou des stéréotypes intégrés dans les modèles d’apprentissage automatique en raison de biais dans les données d’entraînement.

Big data : terme désignant des ensembles de données volumineux, complexes et variés, qui nécessitent des méthodes de traitement avancées pour être analysés.

Biométrie : utilisation de caractéristiques physiques ou comportementales uniques, telles que les empreintes digitales, la reconnaissance faciale ou la voix, pour l’identification et l’authentification des personnes.

Blockchain : technologie de stockage et de transmission d’informations, sécurisée et transparente, fonctionnant sans organe central de contrôle.

Chatbot : programme informatique conçu pour interagir avec les humains via une interface de conversation, capable de converser avec des utilisateurs en langage naturel, et souvent utilisé pour le support client, fournir une assistance ou répondre à des questions.

ChatGPT : modèle de traitement du langage naturel développé par OpenAI, basé sur l’architecture GPT. Il est conçu pour comprendre et imiter le langage humain dans diverses tâches de conversation et de rédaction.

Cloud computing : services informatiques fournis via Internet, permettant l’accès aux ressources de calcul et de stockage à la demande.

Compréhension du langage naturel : capacité d’une machine à comprendre et à traiter le langage humain, y compris le sens des mots, des phrases et la grammaire.

Conduite autonome : technologie permettant aux véhicules de se déplacer sans intervention humaine en utilisant des capteurs, des caméras et des algorithmes.

Cryptomonnaie : monnaie numérique utilisant la cryptographie pour sécuriser les transactions et contrôler la création de nouvelles unités.

Cyberattaque : attaque malveillante sur un système informatique ou un réseau, souvent dans le but de voler des données ou de perturber le fonctionnement normal.

Cybersécurité : protection des systèmes informatiques et des réseaux contre les attaques, les dommages ou l’accès non autorisé.

DALL-E : système d’intelligence artificielle développé par OpenAI, capable de générer des images à partir de descriptions textuelles.

Data science : discipline qui étudie les méthodes d’extraction de connaissances à partir de données, combinant des compétences en statistiques, informatique et domaines spécifiques.

Deep learning : technique de machine learning basée sur des réseaux de neurones profonds, imitant le fonctionnement du cerveau humain.

Deepfakes : techniques utilisant l’intelligence artificielle pour créer ou modifier des enregistrements audio et vidéo de manière réaliste.

Données structurées : données organisées selon un modèle de données prédéfini, facilitant l’analyse, la recherche et la manipulation.

Droit d’auteur : ensemble de lois qui protègent les œuvres originales d’auteurs, d’artistes et de créateurs, en leur accordant des droits exclusifs sur la reproduction, la distribution et l’utilisation de leurs œuvres.

Drone : véhicule aérien sans pilote, souvent utilisé pour la surveillance, la livraison de colis ou les opérations militaires.

Edge computing : traitement des données à la périphérie du réseau, près de la source des données, plutôt que dans un centre de données centralisé.

Entropie de l’information : mesure de l’incertitude ou du désordre dans un ensemble de données, utilisée en théorie de l’information pour quantifier la quantité d’informations contenue dans un message.

Éthique des algorithmes : étude des implications morales et éthiques du développement et de l’implémentation des algorithmes dans divers contextes.

Europol : agence européenne de police criminelle chargée de la coordination des forces de police des États membres de l’Union européenne.

Expressions régulières (regex) : séquences de caractères utilisées pour décrire et rechercher des motifs de texte.

Filtrage collaboratif : technique utilisée dans les systèmes de recommandation, où les préférences des utilisateurs sont utilisées pour faire des recommandations basées sur les similitudes entre les utilisateurs.

Générateurs : fonctionnalités de Python permettant de créer des objets qui génèrent des séquences de données sans les charger entièrement en mémoire.

Générative Adversarial Network (GAN) : classe de systèmes d’IA utilisant deux réseaux (générateur et discriminateur) en compétition pour générer de nouvelles données avec les mêmes statistiques que celles du jeu de données d’origine.

Hameçonnage : technique frauduleuse visant à obtenir des informations sensibles, telles que des mots de passe ou des informations bancaires, en se faisant passer pour une entité de confiance.

Indexation : processus par lequel les moteurs de recherche, tels que Google, parcourent, analysent et stockent les informations des pages Web afin de les rendre accessibles lors des recherches ultérieures.

Intelligence artificielle (IA) : ensemble de théories et de techniques visant à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine.

Internet des objets (IoT) : système de dispositifs interconnectés, capables de communiquer entre eux et avec Internet, pour collecter et échanger des données.

Interprétabilité de l’IA : capacité à comprendre et à expliquer comment les modèles d’IA prennent leurs décisions.

Langage naturel : langage utilisé par les humains pour communiquer, y compris le langage parlé et écrit. Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l’informatique et de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain.

Machine learning : sous-domaine de l’IA qui se concentre sur le développement de modèles permettant aux machines d’apprendre à partir de données.

Meta : groupe propriétaire de Facebook, Instagram et WhatsApp, qui développe également des technologies d’intelligence artificielle.

Modèle de langue : modèle statistique utilisé pour la reconnaissance du langage naturel, permettant la prédiction de la probabilité d’une séquence de mots.

Modèle prédictif : type de modèle statistique ou d’apprentissage automatique qui utilise des données historiques pour prédire de futurs résultats ou événements.

Natural Language Generation (NLG) : sous-domaine du NLP qui se concentre sur la génération de texte naturel à partir de données structurées.

Neurone artificiel : unité de base d’un réseau de neurones artificiels, conçue pour simuler le fonctionnement des neurones biologiques.

OpenAI : entreprise spécialisée dans la recherche sur l’intelligence artificielle, basée à San Francisco, aux États-Unis.

Plagiat : acte de présenter les idées, les mots ou les œuvres d’une autre personne comme si elles étaient les siennes, sans donner de crédit approprié à l’auteur original.

Quantification vectorielle : technique en traitement de signal et compression de données qui approxime la distribution de données par un nombre limité de points dans l’espace de données.

Raisonnement automatique : capacité d’une machine à tirer des conclusions logiques à partir de données ou de connaissances.

Réalité augmentée (RA) : technologie qui superpose des informations numériques (comme des images, des sons, du texte) sur le monde réel.

Réalité virtuelle (RV) : environnement complètement immersif généré par ordinateur qui simule une expérience réaliste.

Reconnaissance de formes : capacité d’une machine à identifier et classer des objets ou des structures en fonction de leurs caractéristiques visuelles.

Reconnaissance vocale/de la parole : technologie permettant à une machine de comprendre et de traiter la parole humaine.

Réseau de neurones : modèle informatique inspiré du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques, utilisé pour l’apprentissage automatique et la résolution de problèmes complexes.

Réseau social : plateforme en ligne où les utilisateurs peuvent se connecter, partager du contenu et interagir les uns avec les autres.

Robot conversationnel : voir Chabot.

Sécurité des données : mesures et protocoles utilisés pour protéger les données contre l’accès non autorisé, la corruption ou les pertes.

SEO (Search Engine Optimization) : pratique d’optimisation d’un site Web pour améliorer sa visibilité et son classement dans les résultats de recherche des moteurs de recherche.

Silicon Valley : région de la Californie, aux États-Unis, célèbre pour son industrie de la technologie et abritant de nombreuses entreprises de pointe, dont OpenAI.

Singularité (technologique) : hypothèse selon laquelle l’accélération des progrès technologiques entraînera une rupture majeure dans l’évolution humaine et la société.

Système embarqué : système informatique spécialisé conçu pour effectuer une ou plusieurs fonctions dédiées, souvent dans le cadre d’un système plus large.

Test de Turing : test proposé par Alan Turing pour évaluer si une machine peut imiter l’intelligence humaine de manière convaincante.

Traitement automatique du langage naturel : domaine de l’informatique et de l’intelligence artificielle visant à comprendre et à traiter le langage naturel, y compris la reconnaissance de la parole, la traduction et la génération de texte.

Traitement d’image : domaine de l’informatique qui traite les images numériques en vue d’améliorer la qualité, la résolution, la reconnaissance des formes ou d’autres propriétés.

Vision par ordinateur : champ de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de dériver un sens significatif à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres entrées visuelles.

Web sémantique : extension du Web traditionnel, dans laquelle les informations sont structurées et étiquetées de manière à ce que les machines puissent les comprendre et les traiter.