Faut-il apprendre l'ingénierie des prompteurs ? Ou est-ce un effet de mode ?

L'engouement autour de la mode

On a beaucoup parlé du métier d'ingénieur en intervention rapide dans les médias, et beaucoup le considéraient comme le travail idéal : pas besoin de se soucier des aspects inconscients, ni de coder, ni d'apprendre des choses complexes comme le deep learning. Ça paraît trop beau pour être vrai ?

L'engouement pour l'ingénierie de la génération de résultats rapides s'est toutefois estompé, car il s'avère que presque aucune organisation ne recherche plus d'ingénieurs spécialisés dans ce domaine. Dès lors, l'ingénierie de la génération de résultats rapides est-elle une mode passagère ? Probablement pas, car il s'agit de l'art d'obtenir le résultat souhaité avec des outils d'IA tels que ChatGPT, Bard ou tout autre générateur d'images par IA.

Considérez cela comme une recette. De même que de meilleurs ingrédients donnent un plat délicieux, des données d'entrée plus précises permettent d'obtenir de meilleurs résultats. Plus vous détaillez votre requête, mieux la machine la comprend et peut fournir une réponse plus pertinente, qu'il s'agisse de rédiger des courriels, de générer du code ou de créer des images. Comparez les deux exemples ci-dessous.

On constate que, si l'on fournit davantage de détails dans une requête simple, la réponse de l'outil d'IA varie considérablement. La première question est vague et l'outil propose des options aléatoires. La seconde, plus ciblée sur une recette précise de pâtes Alfredo, a donné lieu à une réponse adaptée. Ce constat s'applique à toutes les tâches professionnelles que l'on tente de résoudre avec des outils d'IA.

Une formation en ingénierie rapide peut-elle vous permettre de trouver un emploi ?

L'ingénierie rapide est certes une tâche importante et prometteuse, mais pas de la manière dont on l'envisage. Cette perspective d'ingénierie rapide est à l'origine de nombreux débats sur le sujet. Les experts la considèrent comme un moyen d'explorer les capacités de l'IA et son potentiel en tant que partenaire créatif. Les systèmes d'IA sont capables de produire des résultats qui surpassent même ceux des êtres humains. 

Mais le problème de fond est qu'aucune entreprise de développement logiciel n'embauchera un novice pour rédiger les instructions permettant de générer du code à partir d'un chatbot. Elles comptent sur leurs ingénieurs pour écrire ces instructions et ainsi accélérer leur flux de travail. Vous avez raison : rédiger uniquement des instructions ne vous permettra pas de trouver un emploi, sauf peut-être dans quelques startups très dynamiques de la Silicon Valley, mais cela reste une option peu viable.

Nous en revenons donc à la même question : l’ingénierie rapide est-elle un effet de mode ? Comme pour beaucoup de technologies censées révolutionner notre monde, les médias les encensent, créant un engouement excessif. Pensons aux débuts de Google ou des téléphones portables pliables. Bien qu’elles aient eu un impact sur nos vies, ces tendances finissent par perdre de leur attrait et s’installent dans la routine. L’ingénierie rapide suit le même phénomène, du moins jusqu’à présent. Elle est bénéfique à ceux qui l’appliquent correctement dans leur domaine professionnel et ne cherche pas à en créer une nouvelle.

Il est essentiel d'adopter une approche rationnelle pour optimiser la saisie , car les LLM ont leurs limites, même si elles deviendront un art plus sophistiqué avec le temps. On peut affirmer sans risque que l'ingénierie de la saisie consiste essentiellement à apprendre à utiliser les mots à bon escient. Plus nous les utilisons efficacement, plus nos tâches seront facilitées par l'aide d'outils d'IA qui accélèrent notre quotidien.