CATALOGUE Code & Data Formation Python Python, cas d'usages avec l'IA

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon met en lumière le rôle fondamental des prompts lorsqu'on interagit avec une intelligence artificielle, notamment avec ChatGPT. La qualité des réponses fournies par un modèle dépend en grande partie de celle des prompts posés. Un prompt bien formulé ne se limite pas à une consigne, mais offre un contexte, une intention claire et un cadre précis qui guide le comportement de l'intelligence artificielle.

Éviter les formulations vagues est crucial pour prévenir les réponses imprécises et les hallucinations du modèle. En se positionnant comme un expert via le prompt, par exemple en utilisant des termes techniques liés à un sujet précis comme le python ou l'endurance dans le sport, les utilisateurs peuvent optimiser la pertinence des retours de l'IA. De plus, même avec des modèles moins performants, un prompt adéquat peut considérablement améliorer les résultats.

Cette approche a donné lieu à l'émergence de nouvelles compétences sur le marché du travail appelées prompt engineering, accompagnées de formations spécifiques visant à perfectionner cette pratique.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo incluent la compréhension de l'importance des prompts, l'amélioration des compétences en prompt engineering, et l'optimisation des réponses obtenues à partir des modèles d'IA.

Prérequis pour cette leçon

Aucun prérequis formel n'est nécessaire; cependant, une compréhension générale de l'intelligence artificielle et de ses modèles peut être bénéfique.

Métiers concernés

Les métiers concernés incluent ceux liés à l'intelligence artificielle, au développement de logiciel, à la formation continue, ainsi qu'au marketing numérique.

Alternatives et ressources

Les alternatives incluent l'utilisation d'autres outils d'intelligence artificielle comme OpenAI's API, GPT-3, ou BERT pour différents besoins.

Questions & Réponses

La qualité du prompt détermine la précision et la pertinence des réponses générées par l'intelligence artificielle, capable d'améliorer les résultats.
Le prompt engineering est une compétence qui consiste à créer des prompts efficaces pour optimiser les interactions avec les modèles d'IA.
Pour éviter les 'hallucinations', il est important de fournir des prompts clairs et contextuels, empêchant l'IA de donner des réponses imprécises.