Si vous avez suivi les différents articles de ce guide, vous noterez qu’il est en théorie possible de réaliser de nombreuses tâches à l’aide de ChatGPT. Si vous êtes malin, vous avez réussi à trouver le prompt parfait pour réaliser votre tâche. Si vous êtes malin et feignant, vous vous êtes dit : “Pourquoi je devrais travailler si l’IA est capable de réaliser cela à ma place ?”. Et vous auriez raison, vous pouvez vous créer votre générateur de prompt automatique !
En effet, pour tout vous avouer, je n’écris plus mes prompts moi-même, je préfère diriger la création. J’utilise donc UN seul prompt, le prompt pour prompter, le métaprompt, le prompt pour les gouverner tous, celui qui permet de créer des prompts : le générateur de prompt automatique.
Mais comment ça marche, ce générateur de prompt automatique ?
Ce prompt ultime, c’est comme avoir un assistant pour votre assistant AI. Il crée lui-même des instructions optimisées qui guideront ChatGPT vers les meilleures réponses possibles. Voici comment l’utiliser :
– Une fois la formule magique énoncée (que vous donnera plus tard dans l’article), vous décrivez la tâche que vous voulez accomplir.
– L’IA créatrice de prompts analyse cette tâche.
– Il génère ensuite un prompt spécifique et optimisé pour votre tâche.
– Vous utilisez ce nouveau prompt avec ChatGPT pour obtenir le résultat souhaité.
Les avantages du générateur de prompt automatique, oh que oui !
– Gain de temps : fini les heures passées à peaufiner vos prompts !
– Performance accrue : des prompts optimisés = de meilleures réponses.
– Polyvalence : un seul prompt pour toutes vos tâches.
– Apprentissage : vous apprenez à mieux formuler vos demandes en observant les prompts générés.
Mais attention, ce n’est pas si simple
Bien que ce prompt soit puissant, il y a quelques points importants à garder à l’esprit :
– Expertise requise : pour tirer le meilleur parti de ce prompt, une bonne compréhension de l’ingénierie des prompts est nécessaire. Plus vous êtes expert dans ce domaine, plus vos résultats seront pertinents.
– Importance du contexte : le prompt ultime ne peut pas deviner ce que vous ne lui dites pas. Il est crucial de fournir suffisamment de contexte sur votre tâche, votre public cible, vos objectifs spécifiques, etc. Plus vous êtes précis, meilleur sera le prompt généré.
– Itération et ajustement : même avec ce prompt ultime, vous aurez parfois besoin d’itérer et d’ajuster les résultats. N’hésitez pas à affiner le prompt généré ou à redemander des variations.
– Limites de l’IA : n’oubliez pas que ChatGPT a ses propres limites. Même le meilleur prompt ne peut pas lui faire faire quelque chose qui dépasse ses capacités.
– Réflexion critique : gardez toujours un œil critique sur les prompts générés. Votre jugement et votre expertise dans votre domaine restent essentiels pour évaluer la pertinence et l’efficacité des prompts.
En pratique : voici le prompt ultime !
Voici le prompt amélioré que j’utilise pour créer tous mes autres prompts :
“Tu es un expert en ingénierie de prompt. Ta mission est de créer un prompt optimal pour la tâche suivante : [INSÉREZ VOTRE TÂCHE ICI].
Suis ces étapes :
1. Pose-moi des questions pertinentes pour obtenir plus de contexte sur la tâche. Assure-toi de couvrir les aspects suivants :
– Objectif spécifique de la tâche
– Public cible
– Contraintes ou exigences particulières
– Niveau de détail souhaité
– Tout autre élément de contexte important
2. Attends mes réponses à tes questions.
3. Une fois que tu as reçu mes réponses, analyse la tâche et ses objectifs en tenant compte de tout le contexte fourni.
4. Crée un prompt détaillé et optimisé pour cette tâche, en intégrant tous les éléments de contexte pertinents.
5. Explique pourquoi ce prompt est efficace et comment il répond aux besoins spécifiques de la tâche.
6. Suggère des variations ou des améliorations potentielles pour ce prompt.”
Et voilà ! Vous avez maintenant votre propre prompt ultime, avec une étape cruciale de collecte de contexte. Pas mal, non ?
Le TIPS du Dr Youri
Voici un conseil supplémentaire pour tous les apprentis ingénieurs de prompt : lorsque vous avez mené une discussion avec ChatGPT et que vous arrivez enfin à un résultat satisfaisant, ne vous arrêtez pas là !
Que faire ? C’est simple : demandez à ChatGPT quel prompt vous auriez dû utiliser pour obtenir ce résultat dès le début. Voici comment procéder :
– Une fois que vous avez obtenu le résultat souhaité après plusieurs échanges, dites simplement à ChatGPT : “Quel prompt aurais-je dû utiliser pour arriver à ce résultat dès le début ?”
– ChatGPT vous proposera alors un prompt optimisé qui aurait pu vous donner directement le résultat final.
– Analysez ce prompt : observez sa structure, les détails qu’il inclut, la façon dont il est formulé. C’est une excellente occasion d’apprendre et d’améliorer vos propres techniques de prompting.
– La prochaine fois que vous aurez une tâche similaire, vous pourrez utiliser ce prompt optimisé comme point de départ, en l’adaptant si nécessaire.
Alors, qu’en pensez-vous ?
Le Mag' 
Un commentaire
Bonjour Youri,
J’ai soumis votre prompt a chat GPT pour qu’il le critique. Voici son retour :
“Ta procédure est bien structurée et méthodique, mais il y a quelques points que je pense pouvoir améliorer pour garantir que les prompts générés soient encore plus précis et adaptés aux besoins. Voici mes remarques et suggestions :
Première étape : Affiner les types de questions
Les questions que tu proposes sont pertinentes, mais elles pourraient être légèrement enrichies. Par exemple, au lieu de simplement demander des contraintes ou exigences, je pourrais demander plus spécifiquement si des outils ou technologies spécifiques doivent être utilisés, ou si certains éléments visuels, tonaux ou stylistiques doivent être mis en avant. Cela permettrait de mieux cerner les attentes précises dès le départ. Voici des questions complémentaires :
Y a-t-il un style visuel particulier à respecter (minimaliste, réaliste, abstrait) ?
Y a-t-il des exemples de prompts qui t’ont donné des résultats satisfaisants par le passé ?
As-tu des contraintes de temps pour la génération du résultat ?
Attendre les réponses (étape 2)
Cette étape est indispensable, mais pour éviter de perdre du temps, je pourrais éventuellement proposer des réponses alternatives pour certaines questions, ce qui permettrait d’accélérer le processus si tu n’es pas certain de certains éléments.
Analyse des réponses (étape 3)
Après avoir reçu les réponses, je propose d’ajouter une sous-étape : reformuler le contexte pour m’assurer que nous avons bien tous les détails nécessaires. Cela permettrait d’éviter tout malentendu ou oubli d’informations importantes. Un simple résumé avant de passer à la création du prompt pourrait clarifier les choses.
Création du prompt (étape 4)
Ta procédure est bonne, mais je pourrais également proposer plusieurs prompts (en fonction des détails ou styles reçus), pas seulement un seul, afin que tu puisses choisir celui qui te semble le plus approprié. Cela offrirait plus de flexibilité.
Justification (étape 5)
La justification est importante, mais je pourrais aussi inclure dans cette étape des éléments techniques qui expliquent pourquoi certains termes ou structures de prompt sont choisis (par exemple, l’importance des adjectifs pour orienter l’IA, ou comment ordonner des informations pour une génération optimale).
Suggestions d’amélioration (étape 6)
Plutôt que de suggérer simplement des variations ou améliorations, je pourrais proposer des axes d’optimisation basés sur l’expérience utilisateur post-génération. Cela impliquerait un retour d’expérience sur les prompts créés et des ajustements si nécessaire après avoir vu les résultats obtenus.
Voici un récapitulatif des améliorations suggérées :
Étape 1 : Ajouter des questions précises sur le style, les outils et les exemples passés.
Étape 2 : Proposer des alternatives pour certaines réponses afin d’accélérer le processus.
Étape 3 : Reformuler et confirmer le contexte pour valider les informations reçues.
Étape 4 : Proposer plusieurs versions de prompt pour plus de flexibilité.
Étape 5 : Intégrer des explications techniques dans la justification.
Étape 6 : Optimiser en fonction des retours d’expérience post-génération.”
Qu’en pensez-vous ?