➡️ Dans cette session, je vous montre comment l’IA exploite le contenu des fichiers en entrée en tant que « grandes lignes implicites ». Apprenez à tirer parti de la puissance de l’IA pour analyser des documents et obtenir des informations-clés pertinentes, même en l’absence de contexte explicite.
OK, vous connaissez maintenant la méthode des grandes lignes et des contrôles pour interagir efficacement avec l’IA. Pour rappel, les grandes lignes fournissent le contexte, l’information brute à analyser, tandis que les contrôles guident l’IA vers le résultat souhaité.
Au-delà des Grandes Lignes Explicites : L’entrée en scène des fichiers et des liens
Mais saviez-vous que cette méthode s’applique aussi à des fichiers et des pages web ? Eh oui ! Au lieu d’écrire des grandes lignes, on peut directement fournir un document ou un lien à l’IA. C’est le principe même de plateformes comme Afforai, ou lorsque vous utilisez ChatGPT Plus avec un document Excel, PDF, texte ou image.
Le fichier, un ensemble de Grandes Lignes Implicites
En somme, le fichier (ou le contenu de la page web) devient un ensemble de « grandes lignes implicites ». Il fournit des éléments de contexte détaillés, tout comme le ferait un texte (cf. l’exercice sur les TDR) que vous placez directement dans la fenêtre conversationnelle avec l’IA. En fait, que les grandes lignes soient explicites ou implicites, le principe reste le même : fournir suffisamment d’inputs à l’IA pour générer des réponses pertinentes.
Exemples de prompts mobilisant des grandes lignes implicites
Prenons l’exemple d’une analyse financière à partir d’un fichier Excel. Vous pourriez dire à l’IA (GPT-4 Turbo 128K) :
Tu es un spécialiste en analyse financière. Ton rôle est de m’aider à analyser les dépenses ménagères de janvier 2024 fournies dans le fichier Excel ci-joint. Premièrement, identifie toutes les dépenses supérieures à 3000 Ariary et classe-les en cinq catégories: (1) produits de première nécessité, (2) transports et déplacements, (3) achats non indispensables, (4) éducation, (5) Autres. Les résultats doivent être affichés sous forme de tableau avec les catégories et sous-catégories de dépenses en colonnes, et les montants correspondants en lignes.
Téléchargez ici votre exemplaire du fichier Excel:
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Changement total de décor! Cette fois, vous allez vous servir de l’IA (GPT-4o) pour analyser un article en ligne sur le changement climatique :
Tu es un spécialiste des problématiques liées au changement climatique. Utilise le contenu de cette page web pour résumer les principaux faits présentés sur le changement climatique en 2023. Le résumé doit être concis, ne dépassant pas 300 mots, et inclure les citations clés : https://wmo.int/fr/news/media-centre/les-indicateurs-du-changement-climatique-ont-atteint-des-niveaux-record-en-2023-omm
– Source: Site de l’Organisation Météorologique Mondiale
Dernier exercice: Que diriez-vous de créer un superbe texte de présentation à partir d’une fiche synthétique ou un CV au format PDF? L’idée est d’extraire uniquement les informations dont vous avez besoin au lieu de tout réécrire! 😉 Voici par exemple le profil d’un écrivain engagé que j’apprécie beaucoup, Pierre Rabhi.
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Maintenant, appliquez le prompt suivant pour créer un texte de présentation spécifique à partir de ce fichier PDF (utilisez de préférence GPT-4 Turbo 128K):
Tu es un spécialiste de la rédaction de pages de présentation et d’introduction. Ton rôle est de m’aider à présenter le profil de [Pierre Rabhi] en insistant sur:
– Ses qualités humaines
– Ses qualités d’écrivain
Sers-toi du fichier joint pour extraire les informations relatives à la tâche demandée.
Instructions additionnelles:
– Base-toi uniquement sur les informations factuelles contenues dans le fichier.
– N’ajoute aucune autre information en dehors de ce qui se trouve dans le fichier.
– Dans cette présentation, supprime toutes les références liées à l’agroécologie et l’agriculture en général. On fera une présentation séparée pour cela.
À retenir : Malgré les nombreuses références à l’agroécologie dans la fiche synthétique sur Pierre Rabhi, vous pouvez très bien orienter l’IA à n’extraire que les informations que vous voulez. Pour aller plus loin : Comment pourriez-vous appliquer cette méthode à votre propre CV ?
L’IA et ses connaissances pré-intégrées : Avantages, limites et précautions
En fait, l’IA peut même se référer à ses propres connaissances internes comme à une sorte de « grande bibliothèque intégrée », notamment lorsque vous ne lui fournissez aucune donnée concrète pour alimenter le contexte de la tâche demandée. C’est comme si elle puisait dans sa gigantesque archive d’informations. Plutôt pratique quand vous n’avez pas suffisamment d’input à lui mettre sous la dent, n’est-ce pas… 😉
Mais attention: Il ne s’agit pas d’une solution miracle ! L’IA a aussi ses limites. Sans contexte clair, elle peut manquer d’éléments, inventer des informations (on appelle ça l’hallucination), voire répondre complètement à côté.
La Précision Initiale et les Contrôles : Vos Meilleurs Alliés
Que faire alors pour éviter que l’IA hallucine ? La solution se résume à trois points-clefs:
- Même quand vous manquez d’input, veillez toujours à bien guider l’IA.
- Utilisez la précision initiale pour bien définir son rôle…
- … Et des contrôles détaillés pour encadrer sa réponse. Par exemple : « Sers-toi de ta base de connaissances pour apporter une réponse pertinente et concrète à la question ».
Vérification et esprit critique : Indispensables !
N’oubliez jamais que vous êtes le chef d’orchestre:
- Vérifiez toujours les informations générées par l’IA, surtout les chiffres.
- Confrontez-les à des sources fiables pour éviter toute fausse note.