Pourquoi la plupart des prompts échouent

Ce que vous allez apprendre

• Les trois raisons pour lesquelles un prompt produit un résultat inutile
• Ce dont un modèle a réellement besoin pour bien accomplir une tâche
• Comment distinguer un problème de prompt d'un problème d'attentes

Lorsque le résultat est décevant, la cause est presque toujours l'une de ces trois choses. Contexte manquant : le modèle ne sait pas qui est le lecteur, quelle est la situation, ni ce que vous avez déjà essayé. Format manquant : vous vouliez un tableau, un résumé de 100 mots ou trois options, et vous avez obtenu un essai, parce que rien n'indiquait le contraire. Matière manquante : vous avez demandé au modèle d'écrire sur votre produit, vos données ou votre client, alors qu'il n'en dispose d'aucun.

Remarquez ce qui ne figure pas dans la liste : les formules magiques. Les longues formules de prompt, les personas élaborés et les menaces de pourboires n'améliorent pas de façon fiable le résultat. Ce qui améliore le résultat, c'est de fournir au modèle les mêmes informations qu'un collègue compétent aurait besoin de connaître avant de commencer : en quoi consiste la tâche, à quoi ressemble un bon résultat, quelle matière première utiliser et quelle forme doit prendre la réponse.

Distinguez un problème de prompt d'un problème d'attentes avant de réécrire quoi que ce soit. Si le modèle a produit une réponse raisonnable à une demande raisonnable et que ce n'est pas ce que vous vouliez, le prompt était vague sur l'objectif. Si le modèle a produit quelque chose d'affirmé avec assurance mais faux, aucun prompt ne le corrigera, car la tâche dépendait de faits qu'il ne possède pas : c'est un problème de vérification, dont traite la leçon huit. Reconnaître à laquelle de ces situations vous êtes confronté vous fera gagner plus de temps que tout autre point de ce cours.

Enfin, acceptez l'économie de ce medium. Un bon prompt prend deux minutes et en fait économiser trente ; un prompt bâclé prend cinq secondes et coûte une reprise, plus une lecture attentive pour trouver ce qui ne va pas. Considérez le prompting comme de la rédaction de spécifications, et non comme une conversation. Les personnes qui obtiennent des résultats constants ne sont pas plus habiles : elles énoncent simplement la tâche avec précision et vérifient le résultat par rapport à la spécification.

Étape d'action

Prenez un prompt que vous avez utilisé récemment et qui a donné un mauvais résultat. Notez laquelle des trois causes s'appliquait : contexte manquant, format manquant ou matière manquante, et indiquez ce qu'un collègue aurait eu besoin de savoir. Conservez la version réécrite ; vous l'améliorerez dans la prochaine leçon.