L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en pleine expansion, qui offre de nombreuses possibilités d'applications pour les professionnels dans leur métier. Mais pour en tirer le meilleur parti, il faut savoir comment l'adapter à ses besoins, la personnaliser et la contrôler. Les deux principales techniques utilisées aujourd'hui pour optimiser les modèles de langage sont le prompt engineering et le fine-tuning. Qu'est-ce que ces deux techniques ? En quoi consistent-elles ? Comment les utiliser ? Voici tout ce qu'il faut savoir.

Pourquoi utiliser des techniques d'optimisation d'IA ?

Malgré la promesse de leur conception, les modèles d'intelligence artificielle ne sont pas « intelligents ». Les chatbots, à l'instar de ChatGPT, fonctionnent en réalité à partir d'un modèle de langage pré-entraîné, c'est-à-dire un ensemble de données et de règles qui lui permettent d'effectuer une tâche donnée.

Mais si une IA générative est capable de produire des textes ou des images à partir d'une simple requête, il se peut que le résultat obtenu soit trop général, trop biaisé ou trop imprécis. C'est la raison pour laquelle il est nécessaire d'utiliser des techniques d'optimisation afin d'améliorer les performances et de générer des résultats plus pertinents. C'est là qu'interviennent le prompt engineering et le fine-tuning.

Qu'est ce que le prompt engineering ?

Un prompt est une instruction ou un ensemble de directives que l'on donne à une intelligence artificielle pour accomplir une tâche spécifique. C'est précisément la qualité de ces requêtes qui détermine la qualité du résultat obtenu. 

Ainsi, si vous posez une question assez générale à un système d'IA, celui-ci vous fournira une réponse tout aussi générale. À l'inverse, si vous lui donnez un prompt précis, en expliquant clairement votre intention et le contexte, l'IA sera plus en mesure de répondre correctement à votre demande.

Sachant cela, le prompt engineering est tout simplement l'art de concevoir des prompts efficaces pour une IA. Pour ce faire, le prompt engineer va utiliser des techniques pour guider l'IA vers le résultat souhaité. Lors de l'élaboration du prompt, il va notamment insister sur les points suivants : 

  • La mise en contexte : il s'agit de fournir à l'IA des informations pertinentes sur le sujet (domaine, public cible, etc.). Plus le contexte est détaillé et spécifique, meilleure sera sa compréhension et sa réponse.
  • Des instructions claires : il s'agit de préciser à l'IA ce que l'on attend d'elle. Le fait d'être direct et explicite et d'éviter les formulations vagues permettra au modèle de générer des réponses plus précises.
  • Le format de sortie souhaité : il s'agit de spécifier à l'IA comment structurer le contenu qu'elle va générer. Pour cela, il est possible d'utiliser des balises, des séparateurs ou des symboles.
  • Le ton et la longueur : il s'agit de définir à l'IA le style et la taille du contenu qu'elle va produire, en utilisant par exemple des adjectifs, des adverbes et des indicateurs de longueur.

Bon à savoir

Il existe une technique particulière de prompt engineering, qui s'appelle le prompt tuning. Le prompt tuning consiste à modifier légèrement un prompt existant, en ajoutant, enlevant ou changeant des mots, des symboles ou des caractères, pour voir comment cela affecte le résultat de la génération. Le prompt tuning permet de tester et d'expérimenter différents prompts, pour trouver celui qui donne le meilleur résultat.

Fine-tuning : qu'est-ce que c'est ?

Le fine-tuning est une technique de machine learning qui consiste à adapter un modèle de langage pré-entraîné à une tâche spécifique, en l'entraînant sur un ensemble de données supplémentaires. 

En d'autres termes, cette approche permet de personnaliser le modèle d'IA en lui faisant apprendre de nouvelles connaissances, de nouveaux concepts et de nouveaux mots spécifiquement liés au sujet que l'on souhaite approfondir. 

Le fine-tuning consiste donc à utiliser un jeu de données (dataset) qui contient de nouvelles informations brutes. Le fine-tuning va ensuite faire passer le modèle d'IA par un processus d'apprentissage, qui va lui permettre de s'ajuster aux caractéristiques du dataset, comme le vocabulaire, la syntaxe et le style. À la clé, on se retrouve avec un modèle d'IA spécialisé, qui va mieux répondre aux attentes de l'utilisateur.

Prompt engineering, fine-tuning : quelles différences ?

Vous l'aurez compris : le prompt engineering et le fine-tuning sont deux techniques d'optimisation de l'IA. Néanmoins, elles présentent des différences sur plusieurs aspects :

  • L'objectif : le prompt engineering vise à guider l'IA vers le résultat souhaité, en lui donnant des indications précises dans un prompt. Le fine-tuning, quant à lui, vise à modifier le modèle, c'est-à-dire l'ensemble de règles et de connaissances qui permettent à l'IA de générer du contenu.
  • La méthode : le prompt engineering repose sur la formulation d'un prompt, qui doit être le plus détaillé possible afin d'obtenir le meilleur résultat. De son côté, le fine-tuning repose sur l'entraînement d'un modèle et l'intégration de nouvelles données spécifiques.
  • Le contrôle : avec le prompt engineering, c'est l'utilisateur qui garde pleinement le contrôle sur les résultats. Tandis que le fine-tuning donne davantage d'autonomie à l'ordinateur.
  • Les moyens : pour concevoir des prompts efficaces, le prompt engineering nécessite seulement un peu de créativité, de logique et de rigueur. À l'inverse, le fine-tuning nécessite des ressources importantes pour entraîner le modèle d'IA, notamment des compétences techniques, des ressources informatiques et données de grande qualité.

Comment appliquer ces deux techniques dans son activité ?

Que ce soit pour générer du contenu, analyser des données ou automatiser certaines tâches, l'IA offre des possibilités infinies pour les entreprises. Cependant, pour profiter pleinement des avantages de l'intelligence artificielle, il faut savoir comment l'optimiser, en utilisant des techniques comme le prompt engineering et le fine-tuning. 

Voici quelques conseils pour appliquer ces techniques à votre activité professionnelle :

  • Identifier ses besoins et ses objectifs : la première chose à faire est de définir clairement ce que l'on attend de l'IA. Il faut aussi identifier ses contraintes et ses limites, en termes de capacités, de fiabilité ou encore de sécurité.
  • Choisir le modèle d'IA adapté : il convient ensuite de sélectionner le modèle d'IA qui correspond le mieux à son cas d'usage. Il faut aussi vérifier que le modèle est compatible avec les techniques d'optimisation que l'on souhaite utiliser.
  • Concevoir des prompts efficaces : pour formuler des prompts qui orientent l'IA vers le résultat souhaité, il est indispensable de lui fournir des informations et des instructions claires, mais aussi des indications quant à la longueur, au format et au ton. Il faut aussi tester et ajuster les prompts, en utilisant le prompt tuning, afin d'améliorer la qualité du contenu généré.
  • Entraîner le modèle d'IA avec des données spécifiques : si le prompt engineering ne suffit pas, ou si l'on veut obtenir des résultats plus spécifiques, on peut alors utiliser le fine-tuning. Pour cela, il faut choisir et préparer les données, en les nettoyant, les annotant et en les enrichissant. Il convient ensuite d'ajuster minutieusement les hyperparamètres du modèle, tels que le taux d'apprentissage, le nombre d'itérations et la taille du lot.
  • Évaluer et améliorer les résultats : que ce soit avec le prompt engineering ou le fine-tuning, il faut toujours vérifier que le contenu généré par l'IA réponde bien aux attentes, en termes de pertinence, de cohérence et de fiabilité. Il faut aussi mesurer les performances de l'IA afin de pouvoir apporter des corrections et des améliorations.