➡️ Après un premier calibrage pour tester le niveau de connaissance de l’IA (c’est important pour certaines tâches!), je vous montre comment générer une grille de notation complète pour évaluer la qualité de rédaction de vos textes en français. Le second objectif de l’exercice est de vous familiariser avec les approches de stockage des outputs générés par l’IA pour une réutilisation future.
Le souci du stockage de données avec l’IA
Revenons un instant à l’exercice précédent : vous avez vos modèles de scripts vidéo, et vous souhaitez les réutiliser pour plus tard. Le problème avec l’IA (de manière générale), c’est qu’elle n’est pas censée stocker vos données personnelles. Et c’est tant mieux du point de vue de la sécurité des informations sensibles.
Sauf que… Si vous demandez à l’IA de recréer 5 nouveaux templates de script vidéo, il y a fort à parier que ceux-ci soient plus ou moins différents de ceux que vous venez tout juste de produire à l’instant. Comme vous le savez, c’est le fonctionnement non déterministe de l’IA qui fait ça.
Vous voyez bien le hic: il n’y a quasiment aucune manière de retrouver vos modèles d’avant si jamais vous les stockez UNIQUEMENT sur votre application d’IA et que vous les perdez malencontreusement (rappelez-vous, un simple clic sur le bouton « Regenerate response » peut suffire à tout effacer…).
Une solution simple : stockez vos modèles en dehors de la mémoire de l’IA
Il n’y a pas besoin de faire plus compliqué. L’idée, c’est de garder vos précieux outputs (aussi bien les modèles que d’autres types de contenus) dans des fichiers bien à vous, complètement indépendants de l’IA. Que ce soit sur votre ordi ou sur le Cloud, peu importe, du moment que ça n’a rien à voir avec la mémoire de l’IA.
D’ailleurs dans les exercices sur l’approche des modèles, vous vous rappelez certainement qu’on a fait appel à du contenu externe et on l’a glissé dans le prompt de départ pour qu’il serve de modèle. Et ce fameux contenu externe qui doit servir de modèle… Il faut bien le stocker quelque part si on veut pouvoir le réutiliser à volonté, n’est-ce pas? 😉
C’est un des objectifs du présent exercice: vous allez apprendre à produire un modèle d’une grande valeur avec l’IA, puis le stocker pour un usage futur.
Le Grevisse : une référence pour la correction de textes en français
Ce modèle, c’est une grille de notation très efficace pour évaluer et corriger tous vos textes en français. L’efficacité de la grille vient du fait qu’elle est basée sur le Grevisse.
Le Grevisse c’est quoi?
Le Grevisse, c’est L’OUVRAGE incontournable sur les règles grammaticales et syntaxiques du français. Sorti pour la première fois en 1936, son vrai nom c’est « Le bon usage », mais la plupart des gens préfèrent l’appeler le Grevisse, en hommage à son créateur, Maurice Grevisse. Depuis, il a eu droit à pas mal de mises à jour, évidemment.
Oui mais… Qu’est-ce que ça a à voir avec l’IA? – Le test de calibrage.
Eh bien, figurez-vous que je me suis posé exactement la même question! 😎
En fait quand vous avez des réflexions de ce type, le plus simple est de poser directement la question à l’IA:
Bonjour, connais-tu le Grevisse?
Et si l’IA répond en vous donnant des informations spécifiques sur le sujet, alors il y a de grandes chances que ce « sujet » fasse partie des innombrables documents qui ont servi à entraîner l’IA. Un élément de sa grande bibliothèque de connaissances en quelque sorte.
Derrière son semblant d’innocence, cette question est donc bien un test de connaissance, ou encore un calibrage pour savoir si on peut faire confiance au réservoir d’information de l’IA pour faire des tâches plus complexes en rapport avec le sujet.
La réponse de l’IA (GPT-4o ici en l’occurrence) ne s’est pas fait attendre:
Bonjour ! Oui, je connais le Grevisse. Il s’agit plus précisément du « Bon Usage », un ouvrage de référence en grammaire française rédigé par Maurice Grevisse. Depuis sa première publication en 1936, ce livre est devenu une ressource incontournable pour ceux qui cherchent à maîtriser les subtilités de la langue française. Le « Bon Usage » est réputé pour sa rigueur et sa précision et est régulièrement mis à jour pour refléter les évolutions de la langue. Son objectif est d’expliquer les règles grammaticales et stylistiques du français de manière détaillée et nuancée. Avez-vous une question spécifique à propos de cet ouvrage ou de la grammaire française en général ?
J’ai posé la même question à Claude Opus, avec une réponse similaire – à quelques nuances près. Essayez aussi de votre côté, c’est important!
Élaboration de la grille de notation Grevisse
Une fois parvenu à ce test de connaisance concluant, j’ai tenté un truc encore plus osé. Je me suis dit : « Et si on s’en servait pour obtenir une grille de notation avec des critères bien précis… histoire d’évaluer et de noter n’importe quel texte en français ? »
Et c’est ainsi que le prompt suivant a vu le jour:
Tu es un spécialiste de la langue française. Ton rôle est de m’aider à extraire du Grevisse les règles essentielles pour bien rédiger en français. Ces règles doivent pouvoir servir de références pour confronter, faire une relecture, corriger et améliorer différents types de textes.
Je vais donc te demander de puiser dans ta connaissance du Grevisse pour lister des critères de score de performance de texte.
Voici les grandes instructions à suivre:
– Ces critères doivent couvrir des aspects tels que: la clarté du texte; la grammaire; le style; la simplicité; la cohérence et la structure globale du texte; la qualité d’écriture; etc.
– Sens-toi libre d’ajouter des critères importants qui sont rapportés par le Grevisse.
– Le scoring proposé doit suggérer des notes de 1 à 3; 1 est la note minimale, et 3 la note maximale.
Vous trouverez tous les détails à savoir sur la structure de ce prompt dans le fichier d’exercice PDF correspondant:
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Faites l’exercice, exécutez le prompt (idéalement avec GPT-4o) et dites-moi ce que vous obtenez. 😉 Je ne vais pas tout vous dévoiler maintenant, mais vous risquez d’être agréablement surpris… ou pas!
Quand le non déterminisme de l’IA vous joue des tours…
Mû par la curiosité, je voulais voir ce que ça donnerait si je relançais le même prompt plusieurs fois. Et là, déception 😞 : je n’ai jamais réussi à obtenir exactement les mêmes résultats à chaque fois. Un peu frustrant, je vous l’accorde, même si c’était prévisible vu comment fonctionne l’IA.
Sauvegarder le meilleur output dans un fichier à part
Et c’est là que j’ai eu l’illumination. Je me suis dit : « Qu’est-ce qui m’empêche de prendre le meilleur résultat que j’ai obtenu, c’est-à-dire une grille de notation de texte complète basée sur le Grevisse, et de le mettre dans un fichier à part? Comme ça, chaque fois que j’en aurai besoin pour évaluer la qualité de textes en français, il me suffira de refiler cette version de la grille Grevisse à l’IA et je pourrai travailler tranquille! »
Et vous qui avez cette chance inouïe de suivre mon cours (pas modeste le gars hein! 🤔), vous avez aussi accès à cette fameuse Grille Grevisse au format Word, ici-même.
- La Grille Grevisse au format Word (.docx) :
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L’essentiel à retenir
Cet exercice regorge d’enseignements, mais je voudrais surtout insister une fois de plus sur l’importance de mettre en place des méthodes de travail qui boostent votre efficacité et votre productivité avec l’IA.
Retenez bien ceci :
Quand vous arrivez à générer des outputs de grande valeur, des résultats exceptionnels, des modèles en or que vous voulez absolument conserver pour plus tard, rangez-les illico dans des fichiers indépendants du fonctionnement de l’IA.
Et quand vous en aurez besoin, vous n’aurez qu’à les réintroduire dans votre appli d’IA en tant que modèles ou grandes lignes, et le tour est joué !