{"id":12997,"date":"2025-02-19T13:58:53","date_gmt":"2025-02-19T18:58:53","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=12997"},"modified":"2025-02-19T13:58:53","modified_gmt":"2025-02-19T18:58:53","slug":"10-meilleures-techniques-dincitation-pour-les-mlo-en-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/","title":{"rendered":"10 meilleures techniques d'incitation pour les LLM en 2025"},"content":{"rendered":"<p>L'art d'\u00e9laborer des messages-guides efficaces pour les grands mod\u00e8les de langage (LLM) est devenu une comp\u00e9tence cruciale pour les praticiens de l'IA. Des invites bien con\u00e7ues peuvent am\u00e9liorer de mani\u00e8re significative les performances d'un LLM, en permettant des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis, plus pertinents et plus cr\u00e9atifs. Cet article de blog explore dix des techniques d'incitation les plus puissantes, offrant un aper\u00e7u de leurs applications et des meilleures pratiques. Que vous soyez un d\u00e9veloppeur d'IA chevronn\u00e9 ou que vous d\u00e9butiez avec les LLM, ces techniques vous aideront \u00e0 lib\u00e9rer tout le potentiel des mod\u00e8les d'IA.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/91510c4b-41bb-4cbf-8e2d-0f87bdddb1f1.png\" alt=\"Techniques d&#039;incitation du LLM\">\n<\/figure>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#1_Zero-Shot_Prompting\" >1. L'incitation \u00e0 z\u00e9ro<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#2_Few-Shot_Prompting\" >2. L'incitation \u00e0 quelques coups de feu<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#3_Chain-of-Thought_CoT_Prompting\" >3. Incitation \u00e0 la cha\u00eene de pens\u00e9e (CoT)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#4_Role_Prompting\" >4. Invitation \u00e0 jouer un r\u00f4le<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#5_Task_Decomposition\" >5. D\u00e9composition des t\u00e2ches<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#6_Constrained_Prompting\" >6. Invitation sous contrainte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#7_Iterative_Refinement\" >7. Raffinement it\u00e9ratif<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#8_Contextual_Prompting\" >8. Invitation contextuelle<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#9_Self-Consistency_Prompting\" >9. L'incitation \u00e0 l'autoconsistance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#10_Adversarial_Prompting\" >10. L'incitation contradictoire<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#Finding_the_Right_Prompt_Engineering_Techniques\" >Trouver les bonnes techniques d'ing\u00e9nierie d'appel d'offres<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Zero-Shot_Prompting\"><\/span>1. L'incitation \u00e0 z\u00e9ro<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'invite z\u00e9ro est la mani\u00e8re la plus directe d'interagir avec un LLM. Dans cette technique, vous fournissez une instruction ou une question directe sans aucun exemple, en vous appuyant sur les connaissances pr\u00e9-entra\u00een\u00e9es du mod\u00e8le pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse. Cette m\u00e9thode permet de tester la capacit\u00e9 du LLM \u00e0 comprendre et \u00e0 ex\u00e9cuter des t\u00e2ches en se basant uniquement sur l'instruction donn\u00e9e, sans contexte ni exemples suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n\n\n<p>L'interrogation \u00e0 partir de z\u00e9ro est particuli\u00e8rement utile pour les t\u00e2ches simples et directes ou les questions sur les connaissances g\u00e9n\u00e9rales. C'est un excellent moyen d'\u00e9valuer les capacit\u00e9s de base d'un LLM et il peut s'av\u00e9rer \u00e9tonnamment efficace pour un large \u00e9ventail d'applications. Cependant, son efficacit\u00e9 peut varier en fonction de la complexit\u00e9 de la t\u00e2che et de son ad\u00e9quation avec les donn\u00e9es de formation du mod\u00e8le. Lors de l'utilisation de l'invite z\u00e9ro, il est essentiel d'\u00eatre clair et pr\u00e9cis dans vos instructions afin d'obtenir les meilleurs r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple :<\/u><\/strong> Lors de l'utilisation de l'incitation z\u00e9ro, vous pouvez simplement demander au MLD : \"Expliquez le concept de photosynth\u00e8se en termes simples\". Le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e8re alors une explication bas\u00e9e sur ses connaissances pr\u00e9existantes, sans aucun contexte ou exemple suppl\u00e9mentaire.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Few-Shot_Prompting\"><\/span>2. L'incitation \u00e0 quelques coups de feu<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation \u00e0 quelques coups de feu pousse l'interaction avec les MLD un peu plus loin en fournissant un petit nombre d'exemples avant de demander au mod\u00e8le d'effectuer une t\u00e2che. Cette technique permet d'orienter le format et le style de sortie du mod\u00e8le, en lui donnant essentiellement un mod\u00e8le \u00e0 suivre. En d\u00e9montrant la relation entr\u00e9e-sortie souhait\u00e9e, l'incitation par quelques exemples peut am\u00e9liorer de mani\u00e8re significative les performances du mod\u00e8le pour des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n<p>Cette m\u00e9thode est particuli\u00e8rement efficace lorsque vous avez besoin de formats de sortie coh\u00e9rents, lorsque vous traitez des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine ou lorsque l'incitation \u00e0 l'essai z\u00e9ro produit des r\u00e9sultats incoh\u00e9rents. L'interrogation \u00e0 quelques reprises vous permet d'affiner le comportement du mod\u00e8le sans avoir besoin d'une formation ou d'une mise au point approfondie. C'est un moyen puissant d'adapter rapidement le LLM \u00e0 votre cas d'utilisation sp\u00e9cifique. Cependant, il est important de choisir vos exemples avec soin, car ils influenceront fortement les r\u00e9sultats du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple<\/u><\/strong>: Dans le cadre de l'incitation \u00e0 la r\u00e9flexion, vous pouvez fournir au MFR quelques exemples avant de poser votre question principale. Par exemple :<\/p>\n\n\n<p><strong>Q : Quelle est la capitale de la France ? R : La capitale de la France est Paris.<\/strong><\/p>\n\n\n<p><strong>Q : Quelle est la capitale du Japon ? R : La capitale du Japon est Tokyo.<\/strong><\/p>\n\n\n<p><strong>Q : Quelle est la capitale du Br\u00e9sil ? A :<\/strong><\/p>\n\n\n<p>En fournissant ces exemples, vous aidez le LLM \u00e0 comprendre le format et le type de r\u00e9ponse que vous attendez, ce qui augmente la probabilit\u00e9 de recevoir une r\u00e9ponse coh\u00e9rente et pr\u00e9cise.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Chain-of-Thought_CoT_Prompting\"><\/span>3. Incitation \u00e0 la cha\u00eene de pens\u00e9e (CoT)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation \u00e0 la cha\u00eene de pens\u00e9e est une technique plus avanc\u00e9e qui encourage les MFR \u00e0 d\u00e9composer les probl\u00e8mes complexes en processus de raisonnement \u00e9tape par \u00e9tape. Cette m\u00e9thode imite les approches humaines de r\u00e9solution de probl\u00e8mes, ce qui permet au mod\u00e8le de s'attaquer \u00e0 des t\u00e2ches plus complexes n\u00e9cessitant un raisonnement ou des calculs en plusieurs \u00e9tapes. En incitant le LLM \u00e0 montrer son travail, le CoT peut am\u00e9liorer de mani\u00e8re significative les performances sur des t\u00e2ches complexes et fournir une transparence sur le processus de prise de d\u00e9cision du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n<p>Les avantages de l'incitation CoT vont au-del\u00e0 de l'am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision. Ils am\u00e9liorent \u00e9galement l'interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats du mod\u00e8le, ce qui permet aux humains de comprendre et de v\u00e9rifier plus facilement le raisonnement qui sous-tend les r\u00e9ponses. Cela est particuli\u00e8rement utile dans des domaines tels que l'\u00e9ducation, o\u00f9 la compr\u00e9hension du processus de r\u00e9solution des probl\u00e8mes est aussi importante que la r\u00e9ponse finale. Toutefois, il convient de noter que les messages-guides du CoT peuvent \u00eatre plus gourmands en ressources informatiques et ne sont pas toujours n\u00e9cessaires pour des t\u00e2ches plus simples. Il est \u00e9galement important de noter que les messages-guides de CoT se sont av\u00e9r\u00e9s plus efficaces lorsqu'ils fournissent des exemples tr\u00e8s pertinents et sp\u00e9cifiques. <\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple :<\/u><\/strong> Lorsque vous utilisez la cha\u00eene de pens\u00e9e, vous pouvez poser une question comme celle-ci : \"Si une chemise co\u00fbte $25 et qu'elle est en promotion \u00e0 20%, quel est le prix final ? Veuillez montrer votre raisonnement \u00e9tape par \u00e9tape.\" Le LLM peut alors r\u00e9pondre par un raisonnement d\u00e9taill\u00e9 :<\/p>\n\n\n<p>\"Abordons la question \u00e9tape par \u00e9tape :<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Le prix original est $25.<\/p><\/li><li><p>Une remise de 20% signifie que nous devons calculer 20% de $25.<\/p><\/li><li><p>20% de $25 est $25 \u00d7 0,20 = $5.<\/p><\/li><li><p>Le montant de la remise est de $5.<\/p><\/li><li><p>Pour obtenir le prix final, nous soustrayons la remise du prix initial.<\/p><\/li><li><p>$25 - $5 = $20. Par cons\u00e9quent, le prix final de la chemise est de $20\".<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Cette r\u00e9ponse ne fournit pas seulement la bonne r\u00e9ponse, mais d\u00e9montre \u00e9galement le processus de raisonnement, ce qui facilite la v\u00e9rification et la compr\u00e9hension de la solution.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Role_Prompting\"><\/span>4. Invitation \u00e0 jouer un r\u00f4le<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation par le r\u00f4le est une technique cr\u00e9ative et puissante qui consiste \u00e0 attribuer un personnage ou un r\u00f4le sp\u00e9cifique au MLD. Cette m\u00e9thode peut modifier consid\u00e9rablement le ton, le style et le contenu des r\u00e9ponses du mod\u00e8le, ce qui vous permet d'adapter ses r\u00e9sultats \u00e0 des besoins ou sc\u00e9narios sp\u00e9cifiques. En demandant au LLM d'adopter un r\u00f4le particulier, vous pouvez acc\u00e9der \u00e0 diff\u00e9rentes \"personnalit\u00e9s\" ou expertises dans la base de connaissances du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n<p>Cette technique est particuli\u00e8rement utile lorsqu'il s'agit de g\u00e9n\u00e9rer du contenu dans une voix ou un style sp\u00e9cifique, de simuler les connaissances d'un expert dans un domaine ou de cr\u00e9er diverses perspectives sur un sujet. L'incitation par le r\u00f4le peut conduire \u00e0 des r\u00e9ponses plus engageantes et adapt\u00e9es au contexte, ce qui la rend pr\u00e9cieuse pour l'\u00e9criture cr\u00e9ative, la planification de sc\u00e9narios ou les simulations \u00e9ducatives. Cependant, il est important de se rappeler que m\u00eame si le LLM peut simuler diff\u00e9rents r\u00f4les de mani\u00e8re convaincante, ses r\u00e9ponses sont toujours bas\u00e9es sur ses donn\u00e9es d'entra\u00eenement et ne doivent pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es comme de v\u00e9ritables conseils d'experts sans v\u00e9rification.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple :<\/u><\/strong> En ce qui concerne l'incitation au r\u00f4le, vous pourriez donner les instructions suivantes au MFR : \"En tant que climatologue exp\u00e9riment\u00e9, expliquez les effets potentiels \u00e0 long terme de l'\u00e9l\u00e9vation du niveau de la mer sur les villes c\u00f4ti\u00e8res.\" Cette incitation encourage le MLD \u00e0 adopter le personnage d'un climatologue, ce qui peut conduire \u00e0 une r\u00e9ponse plus technique et plus autoris\u00e9e sur le sujet.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Task_Decomposition\"><\/span>5. D\u00e9composition des t\u00e2ches<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La d\u00e9composition des t\u00e2ches est une approche strat\u00e9gique de l'incitation qui consiste \u00e0 d\u00e9composer les t\u00e2ches complexes en sous-t\u00e2ches plus petites et plus faciles \u00e0 g\u00e9rer. Cette technique tire parti de la capacit\u00e9 du LLM \u00e0 traiter des \u00e9l\u00e9ments d'information discrets et \u00e0 les combiner en un tout coh\u00e9rent. En d\u00e9composant une t\u00e2che importante, vous pouvez guider le mod\u00e8le \u00e0 travers une s\u00e9rie d'\u00e9tapes, en veillant \u00e0 ce que chaque \u00e9l\u00e9ment soit trait\u00e9 de mani\u00e8re compl\u00e8te et pr\u00e9cise.<\/p>\n\n\n<p>Cette m\u00e9thode est particuli\u00e8rement efficace pour aborder des probl\u00e8mes complexes qui pourraient submerger le mod\u00e8le s'ils \u00e9taient pr\u00e9sent\u00e9s en une seule fois. Elle r\u00e9duit la charge cognitive du LLM, ce qui permet des r\u00e9ponses plus cibl\u00e9es et plus pr\u00e9cises \u00e0 chaque sous-t\u00e2che. La d\u00e9composition des t\u00e2ches permet \u00e9galement de mieux g\u00e9rer les probl\u00e8mes \u00e0 plusieurs \u00e9tapes et peut am\u00e9liorer la qualit\u00e9 globale et l'exhaustivit\u00e9 du r\u00e9sultat final. En outre, cette approche peut faciliter l'identification et la correction des erreurs, \u00e9tant donn\u00e9 que vous pouvez examiner chaque \u00e9tape individuellement. Lors de la mise en \u0153uvre de la d\u00e9composition des t\u00e2ches, il est essentiel de maintenir un flux logique clair entre les sous-t\u00e2ches afin de garantir un r\u00e9sultat final coh\u00e9rent.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple :<\/u><\/strong> Lorsque vous utilisez la d\u00e9composition des t\u00e2ches pour une t\u00e2che complexe, vous pouvez demander au MLD de proc\u00e9der comme suit : \"Pour r\u00e9diger un document de recherche complet sur les \u00e9nergies renouvelables, d\u00e9composons-le en plusieurs \u00e9tapes. Veuillez \u00e9num\u00e9rer les principales \u00e9tapes \u00e0 suivre, de la d\u00e9finition du champ d'application \u00e0 la finalisation du document.\"<\/p>\n\n\n<p>Le LLM pourrait alors r\u00e9pondre par une ventilation comme celle-ci :<\/p>\n\n\n<p>\"1) D\u00e9finir le champ d'application du document (types d'\u00e9nergie renouvelable \u00e0 couvrir). 2. D\u00e9crivez les principales sections (introduction, \u00e9tat actuel, d\u00e9fis, perspectives d'avenir, conclusion). 3. Pour chaque section, dressez la liste des points cl\u00e9s \u00e0 aborder. 4. Effectuer des recherches et rassembler des donn\u00e9es pour chaque point. 5. R\u00e9diger une introduction qui d\u00e9finit le contexte et \u00e9nonce les objectifs du document. 6. D\u00e9velopper chaque section en incorporant les donn\u00e9es et les analyses pertinentes. 7. R\u00e9sumer les principaux r\u00e9sultats et les implications futures dans la conclusion. 8. Revoir et affiner l'ensemble du document pour en assurer la coh\u00e9rence et la fluidit\u00e9. 9. Cr\u00e9er une bibliographie des sources utilis\u00e9es.<\/p>\n\n\n<p>Commen\u00e7ons par l'\u00e9tape 1...\"<\/p>\n\n\n<p>Cette r\u00e9partition vous permet de vous attaquer \u00e0 la t\u00e2che complexe de la r\u00e9daction d'un document de recherche en plusieurs parties g\u00e9rables, ce qui am\u00e9liore la qualit\u00e9 globale et l'exhaustivit\u00e9 du r\u00e9sultat final.<\/p>\n\n\n<p>Certainement ! Poursuivons avec les sections restantes de l'article de blog \"10 Best Prompting Techniques for LLMs\". Voici les sections 7 \u00e0 10, suivies d'une conclusion et de conseils pratiques :<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Constrained_Prompting\"><\/span>6. Invitation sous contrainte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation contrainte consiste \u00e0 d\u00e9finir des r\u00e8gles ou des limites sp\u00e9cifiques que le LLM doit suivre dans ses r\u00e9ponses. Cette technique est particuli\u00e8rement utile lorsque vous devez contr\u00f4ler le format de sortie, la longueur ou le contenu des r\u00e9ponses du mod\u00e8le. En \u00e9non\u00e7ant explicitement les contraintes, vous pouvez guider le LLM pour qu'il g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9sultats plus cibl\u00e9s et plus pertinents.<\/p>\n\n\n<p>Les contraintes peuvent aller d'instructions simples, comme la limitation du nombre de mots, \u00e0 des exigences plus complexes, comme le respect de styles d'\u00e9criture sp\u00e9cifiques ou l'\u00e9vitement de certains sujets. Cette technique est particuli\u00e8rement utile dans les milieux professionnels o\u00f9 la coh\u00e9rence et le respect des directives sont cruciaux. Toutefois, il est important d'\u00e9quilibrer les contraintes avec la flexibilit\u00e9 pour permettre au LLM d'exploiter toutes ses capacit\u00e9s.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple :<\/u><\/strong> \"Fournissez un r\u00e9sum\u00e9 des derniers d\u00e9veloppements en mati\u00e8re d'\u00e9nergie renouvelable en 100 mots exactement. Concentrez-vous uniquement sur l'\u00e9nergie solaire et l'\u00e9nergie \u00e9olienne et ne mentionnez pas de soci\u00e9t\u00e9s ou de marques sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Iterative_Refinement\"><\/span>7. Raffinement it\u00e9ratif<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'affinage it\u00e9ratif est une technique qui implique l'utilisation de plusieurs invites afin d'am\u00e9liorer et d'affiner progressivement les r\u00e9sultats du MFT. Cette approche reconna\u00eet que les t\u00e2ches complexes n\u00e9cessitent souvent plusieurs s\u00e9ries de r\u00e9visions et d'am\u00e9liorations. En d\u00e9composant la t\u00e2che en plusieurs \u00e9tapes et en fournissant un retour d'information \u00e0 chaque \u00e9tape, vous pouvez guider le MLD vers des r\u00e9sultats finaux plus pr\u00e9cis et plus soign\u00e9s.<\/p>\n\n\n<p>Cette m\u00e9thode est particuli\u00e8rement efficace pour des t\u00e2ches telles que l'\u00e9criture, la r\u00e9solution de probl\u00e8mes ou le travail cr\u00e9atif, o\u00f9 le premier jet est rarement parfait. L'am\u00e9lioration it\u00e9rative vous permet d'exploiter les points forts du LLM tout en gardant le contr\u00f4le de l'orientation et de la qualit\u00e9 du r\u00e9sultat. Il est important d'\u00eatre clair et pr\u00e9cis dans vos commentaires \u00e0 chaque it\u00e9ration afin d'assurer une am\u00e9lioration continue.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple<\/u><\/strong>: \u00c9tape 1 : \"R\u00e9digez le plan d'un article sur l'impact de l'intelligence artificielle sur les soins de sant\u00e9\". \u00c9tape 2 : \"Sur la base de ce plan, d\u00e9veloppez la section consacr\u00e9e \u00e0 l'intelligence artificielle dans le diagnostic m\u00e9dical.\" \u00c9tape 3 : \"Maintenant, ajoutez \u00e0 cette section des exemples sp\u00e9cifiques d'applications de l'IA en radiologie.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Contextual_Prompting\"><\/span>8. Invitation contextuelle<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation contextuelle consiste \u00e0 fournir des informations contextuelles pertinentes au LLM avant de lui demander d'effectuer une t\u00e2che. Cette technique aide le mod\u00e8le \u00e0 comprendre la situation dans son ensemble et \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses plus pr\u00e9cises et plus pertinentes. En pr\u00e9parant le terrain avec un contexte appropri\u00e9, vous pouvez am\u00e9liorer de mani\u00e8re significative la qualit\u00e9 et la sp\u00e9cificit\u00e9 des r\u00e9sultats du LLM.<\/p>\n\n\n<p>Cette m\u00e9thode est particuli\u00e8rement utile lorsqu'il s'agit de sujets sp\u00e9cialis\u00e9s, de sc\u00e9narios uniques ou lorsque vous avez besoin que le LLM prenne en compte des informations sp\u00e9cifiques qui ne font pas partie de ses connaissances g\u00e9n\u00e9rales. L'incitation contextuelle peut aider \u00e0 combler le foss\u00e9 entre les connaissances g\u00e9n\u00e9rales du LLM et les exigences sp\u00e9cifiques de votre t\u00e2che.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple<\/u><\/strong>: \"Contexte : La ville d'Amsterdam a mis en \u0153uvre diverses initiatives \u00e9cologiques pour devenir plus durable. Sur la base de ces informations, proposez trois id\u00e9es innovantes en mati\u00e8re d'urbanisme qui pourraient renforcer les efforts d'Amsterdam en mati\u00e8re de d\u00e9veloppement durable.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Self-Consistency_Prompting\"><\/span>9. L'incitation \u00e0 l'autoconsistance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation \u00e0 l'autoconsistance est une technique avanc\u00e9e qui consiste \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer plusieurs r\u00e9ponses \u00e0 la m\u00eame incitation, puis \u00e0 s\u00e9lectionner la r\u00e9ponse la plus coh\u00e9rente ou la plus fiable. Cette m\u00e9thode tire parti de la nature probabiliste des LLM pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision, en particulier pour les t\u00e2ches qui n\u00e9cessitent un raisonnement ou une r\u00e9solution de probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n<p>En comparant plusieurs r\u00e9sultats, l'incitation \u00e0 l'autoconsistance permet d'identifier et de filtrer les incoh\u00e9rences ou les erreurs susceptibles de se produire dans les r\u00e9ponses individuelles. Cette technique est particuli\u00e8rement pr\u00e9cieuse pour les applications critiques o\u00f9 la pr\u00e9cision est primordiale. Toutefois, elle n\u00e9cessite davantage de ressources informatiques et de temps que les m\u00e9thodes \u00e0 r\u00e9ponse unique.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple<\/u><\/strong>: \"R\u00e9solvez le probl\u00e8me math\u00e9matique suivant : si un train roule \u00e0 100 km\/h pendant 2,5 heures, quelle distance parcourt-il ? Produisez cinq solutions ind\u00e9pendantes, puis choisissez la r\u00e9ponse la plus coh\u00e9rente.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Adversarial_Prompting\"><\/span>10. L'incitation contradictoire<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>L'incitation contradictoire est une technique qui consiste \u00e0 remettre en question les r\u00e9ponses ou les hypoth\u00e8ses initiales du LLM afin d'am\u00e9liorer la qualit\u00e9, la pr\u00e9cision et la robustesse de ses r\u00e9sultats. Cette m\u00e9thode simule un d\u00e9bat ou un processus de r\u00e9flexion critique, poussant le mod\u00e8le \u00e0 prendre en compte d'autres points de vue, des failles potentielles dans son raisonnement ou des facteurs n\u00e9glig\u00e9s.<\/p>\n\n\n<p>L'approche contradictoire consiste \u00e0 demander au LLM de fournir une premi\u00e8re r\u00e9ponse ou solution, puis \u00e0 l'inciter \u00e0 critiquer ou \u00e0 remettre en question sa propre r\u00e9ponse. Ce processus peut \u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9 plusieurs fois, chaque it\u00e9ration affinant et renfor\u00e7ant le r\u00e9sultat final. L'incitation contradictoire est particuli\u00e8rement utile pour la r\u00e9solution de probl\u00e8mes complexes, les sc\u00e9narios de prise de d\u00e9cision ou le traitement de sujets controvers\u00e9s ou \u00e0 multiples facettes.<\/p>\n\n\n<p>Cette technique permet d'att\u00e9nuer les biais potentiels dans les r\u00e9ponses du mod\u00e8le et encourage des r\u00e9sultats plus complets et plus \u00e9quilibr\u00e9s. Toutefois, elle n\u00e9cessite une formulation minutieuse des questions contradictoires afin de garantir une critique productive plut\u00f4t qu'une simple contradiction.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Exemple<\/u><\/strong>: \u00c9tape 1 : \"Proposez une solution pour r\u00e9duire la congestion du trafic urbain.\" \u00c9tape 2 : \"Maintenant, identifiez trois inconv\u00e9nients ou d\u00e9fis potentiels \u00e0 la solution que vous venez de proposer.\" \u00c9tape 3 : \"En tenant compte de ces difficult\u00e9s, affinez votre solution initiale ou proposez une autre approche.\" \u00c9tape 4 : \"Enfin, comparez les forces et les faiblesses de votre solution initiale et de votre solution affin\u00e9e, et recommandez le meilleur plan d'action.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Finding_the_Right_Prompt_Engineering_Techniques\"><\/span><strong>Trouver les bonnes techniques d'ing\u00e9nierie d'appel d'offres<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La ma\u00eetrise de ces techniques d'incitation peut consid\u00e9rablement am\u00e9liorer votre capacit\u00e9 \u00e0 travailler efficacement avec les MFR. Chaque m\u00e9thode offre des avantages uniques et est adapt\u00e9e \u00e0 diff\u00e9rents types de t\u00e2ches et de sc\u00e9narios. En comprenant et en appliquant ces techniques, les praticiens de l'IA peuvent lib\u00e9rer tout le potentiel des LLM, ce qui permet d'obtenir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis, plus cr\u00e9atifs et plus utiles.<\/p>\n\n\n<p>Le domaine de l'IA continue d'\u00e9voluer, tout comme les strat\u00e9gies d'incitation. Rester inform\u00e9 des nouveaux d\u00e9veloppements et exp\u00e9rimenter en permanence diff\u00e9rentes techniques sera crucial pour toute personne travaillant avec des MLD. N'oubliez pas que l'art de l'incitation consiste autant \u00e0 comprendre les capacit\u00e9s et les limites du mod\u00e8le qu'\u00e0 concevoir l'entr\u00e9e parfaite.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The art of crafting effective large language model (LLM) prompts has become a crucial skill for AI practitioners. 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