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Test Logiciel
Dans un monde où les technologies d'intelligence artificielle générative prennent une place de plus en plus importante, savoir créer des prompts efficaces devient indispensable. Maîtriser cette compétence permet de transformer l'IA d'un simple outil en véritable assistant performant, améliorant l'efficacité et stimulant l’innovation. Pour libérer pleinement ce potentiel, l'utilisation stratégique de techniques avancées de prompting est essentielle. Ce guide vous présente des méthodes éprouvées pour optimiser considérablement vos interactions avec l'IA. Les exemples de prompts proposés se concentrent sur des scénarios courants en assurance qualité et en tests, facilement adaptables à tout chatbot IA en mode standard.
La clarté et la précision sont essentielles pour tirer le meilleur parti d'une IA. Un prompt vague conduit souvent à des réponses génériques, alors qu'un prompt détaillé et bien structuré garantit des réponses pertinentes et exploitables. Fournir un contexte riche aide l’IA à mieux comprendre vos attentes et améliore significativement la qualité de ses réponses.
Exemple :
Prompt optimisé : Décrivez en détail des scénarios de tests de résistance pertinents pour évaluer un service de courtage financier face à des événements extrêmes comme un crash éclair ou une variation rapide des taux d’intérêt. Expliquez comment ces scénarios permettent d’analyser la gestion de la liquidité et l’évaluation du risque par la plateforme.
En fractionnant les tâches complexes en étapes plus simples, vous améliorez considérablement les résultats obtenus avec l’IA. Cette approche structurée permet un contrôle précis et facilite l’alignement avec vos objectifs. Elle favorise également un ajustement progressif, rendant les réponses plus précises et exploitables.
Exemple :
Prompt général : Concevez un cadre de test basique pour l'évaluation de la conformité d’un chatbot IA.
Prompt détaillé : Listez précisément les cinq principaux tests à effectuer pour respecter les exigences réglementaires du règlement européen sur l’intelligence artificielle (EU AI Act).
Inclure un processus itératif de rétroaction est une pratique clé du prompting efficace. En évaluant les réponses de l’IA et en affinant progressivement vos demandes, vous améliorez continuellement l’adéquation entre vos attentes et les résultats obtenus. Un retour précis sur les réponses insatisfaisantes permet à l'IA d'améliorer ses futures interactions.
Exemple :
Prompt initial : Élaborez une liste de tests d'impact environnemental.
Prompt affiné : Approfondissez les arguments en fournissant des justifications solides et complétez les cinq principaux tests d’impact environnemental avec des statistiques récentes et pertinentes.
Explorer différentes réponses alternatives améliore vos interactions avec l’IA. Cette démarche encourage la créativité, favorise la comparaison entre plusieurs options et facilite une prise de décision éclairée en sélectionnant la meilleure solution possible.
Exemple :
Prompt : En tant qu’expert QA, proposez un ensemble idéal d’outils pour automatiser les tests d'une application web créée avec Gradio. Suggérez également une alternative open source pour comparer les avantages et inconvénients.
Communiquer efficacement avec une IA générative est désormais une compétence incontournable. En appliquant des techniques de prompting avancées telles que la précision contextuelle, la structuration claire des demandes, l'affinement par rétroaction et l’exploration des variantes, vous maximisez les capacités de l’IA et obtenez des résultats supérieurs à vos attentes. Maîtriser ces stratégies renforce votre productivité et révèle pleinement le potentiel stratégique des interactions avec l'IA.
Thomas Becker
Thomas est un expert passionné en intelligence artificielle et en testing, aidant les entreprises à intégrer efficacement l'IA tout en garantissant la qualité. Grâce à sa solide expertise en IA, gestion des tests et transformation numérique, il conçoit des solutions sur mesure, allant de stratégies de test intelligentes à des applications innovantes d'IA. Son objectif ? Non seulement comprendre la technologie, mais la rendre concrètement utilisable. Il aime partager son savoir, fait avancer proactivement les projets et reste toujours à l'avant-garde des dernières évolutions en IA et en testing.
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