L’essor des modèles d’intelligence artificielle donne naissance à un domaine connu sous le nom de « Prompt Engineering ». Il s'agit de créer un texte optimisé pour la saisie et de générer des résultats précis à partir de modèles d'IA. Qu’est-ce que cela signifie réellement et quel est son potentiel futur ?
L'ingénierie rapide est un domaine en évolution rapide qui se concentre sur la conception et le développement de systèmes capables de générer des entrées humaines telles que du texte, de la voix et des images. Des entrées qui peuvent rendre l'interaction de l'utilisateur avec une intelligence artificielle plus naturelle et intuitive.
Pourquoi faut-il (et sera-t-il) besoin d'ingénieurs rapides ?
Avec l’utilisation accrue de modèles d’intelligence artificielle tels que ChatGPT, À mi-parcours et d’autres, il existe une grande confusion quant à la manière de tirer le meilleur parti de leur potentiel. L'une des clés pour tirer le meilleur parti de ces modèles est préparation adéquate des données saisir. Cela implique de « nettoyer », de normaliser et de formater correctement les données utilisées pour les entraîner, afin qu'elles soient au format correct et de haute qualité.
Un autre aspect important est le choix de l’architecture et du design du modèle. Cela inclut le choix du bon type de modèle et le réglage de ses paramètres pour des performances optimales. Une fois formé, il est essentiel de déployer et d’intégrer correctement le modèle dans votre application. Cela inclut la capacité de gérer des données du monde réel, ainsi que la mise en œuvre de mesures de sécurité et de confidentialité appropriées.
Ingénierie rapide, nouvelles connaissances à l’horizon…
Attention : l'imaginaire collectif voit un domaine de ce genre comme celui du « scribe » du XIXe siècle, qui aidait les analphabètes à écrire des lettres et à lire des documents. Des professionnels capables de bien « parler » avec une machine, de lui faire produire du contenu, une image graphique ou autre de la manière exacte dont elle est conçue. Dans un certain sens, c'est aussi cela, mais ce n'est pas seulement cela. Le reste est ailleurs et se projette vers l’avenir.
Un avenir dans lequel il n’y aura pas seulement des outils d’intelligence artificielle « généraux », mais des modèles verticaux très détaillés qui traiteront de catégories individuelles ou d’activités commerciales individuelles.
Des chatbots qui feront le service client et devront recevoir une formation spécifique sur les produits d'une entreprise, ses valeurs d'entreprise, le ton des réponses à donner et d'autres informations qui devront être fournies de la bonne manière. Sans parler du IA médicale, qui devra « mâcher » des données beaucoup plus sensibles. Il y a tellement de scénarios possibles.
…et de nouveaux métiers
L’ingénierie rapide peut jouer un rôle crucial dans l’élaboration du futur marché du travail. Il a pour tâche très importante de contribuer à garantir que les technologies d’IA sont conçues, formées et déployées efficacement pour répondre aux besoins de diverses industries et applications. Sans compter que ce domaine vise aussi à sauver l’entreprise en optimisant les activités et les processus.
L’une des conséquences de l’ingénierie rapide sur le marché du travail est la création de nouvelles opportunités pour les professionnels possédant des compétences spécialisées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. À mesure que de plus en plus d’entreprises adoptent les technologies d’IA, la demande d’ingénieurs, de data scientists et d’autres experts dans ces domaines continuera de croître.
Encore une matière que vous ne trouverez pas (encore) dans les universités, et qui n'existait même pas jusqu'en... décembre dernier ?
