8 compétences essentielles que doivent posséder les ingénieurs en herbe

Parler à l’IA est plus difficile que ne le pensent les débutants. La rédaction de messages-guides pour des tâches complexes en plusieurs étapes nécessite de bonnes compétences en communication et une solide compréhension des modèles de langage. L’IA s’appuie uniquement sur les données fournies. Elle ne produira pas de résultats optimaux si vous lui donnez des instructions vagues et ambiguës.

Apprenez à rédiger des messages clairs et précis. Voici huit compétences matérielles et immatérielles sur lesquelles les ingénieurs en charge des messages publicitaires doivent se concentrer lorsqu’ils se perfectionnent.

1. Pensée critique

Les systèmes d’IA peuvent analyser rapidement les données. Il ne leur faut que quelques minutes pour repérer des schémas, des thèmes et des incohérences cachés dans d’importants volumes de données. En revanche, l’analyse manuelle des mêmes chiffres peut prendre des jours.

Malgré leur rapidité, vous ne devriez pas vous fier entièrement aux outils d’IA pour les analyses et les évaluations. Leurs rapports sont limités à leurs ensembles de données. L’IA fournit des résultats basés sur ce à quoi elle a été entraînée – elle n’analyse pas et n’observe pas les problèmes comme le font les humains. Le fait de déposer des données brutes peut entraîner des erreurs.

Pour obtenir des résultats optimaux, donnez à vos outils des instructions précises et détaillées. Utilisez vos compétences critiques pour résoudre les problèmes potentiels dès le départ. Ne laissez aucune place à l’erreur : l’intelligence artificielle ne prend en compte que les données brutes.

2. La numératie

Les systèmes utilisant des modèles linguistiques avancés ont été formés sur de vastes ensembles de données, y compris des formules mathématiques. Ils résolvent des équations arithmétiques de base ou intermédiaires en quelques minutes.

L’exemple ci-dessous montre que ChatGPT répond correctement à une question d’algèbre de niveau intermédiaire.

Les outils d’IA permettent également de résoudre des équations complexes, par exemple dans le domaine des statistiques, du calcul ou de la physique, mais ils ne sont pas toujours précis. L’IA n’exécute que les formules qu’elle comprend. Des erreurs peuvent survenir si la plateforme utilise la mauvaise équation ou interprète mal les modèles numériques.

Cet exemple montre que ChatGPT répond de manière incorrecte à un problème simple de statistiques. La réponse devrait être 50 pour cent.

Pour compenser les imprécisions de l’IA, les ingénieurs qui interviennent rapidement doivent avoir d’excellentes compétences en calcul. Repérez vous-même les erreurs mathématiques. La plupart des outils d’IA améliorent leur précision si vous leur fournissez davantage de contexte dans les messages-guides. Vos instructions doivent indiquer les formules ou les modèles corrects.

3. Bonne communication

Les modèles linguistiques utilisent une syntaxe basée sur l’anglais. Ainsi, que vous élaboriez des données générées par l’utilisateur ou des instructions prédéterminées, de bonnes compétences en communication vous aideront à faire passer vos messages. Les tâches simples sont faciles à exécuter. Vous pouvez poser des questions de connaissances générales et des commandes en une seule étape. Il suffit de les indiquer dans l’invite.

En revanche, les projets complexes et à plusieurs étapes nécessitent des instructions plus détaillées. Vous devez expliquer clairement vos ordres, étape par étape, afin d’améliorer la précision et l’exactitude. Les instructions vagues sèment la confusion dans l’IA.

Si l’IA vous interprète mal, essayez de modifier votre choix de mots et votre formulation. Réduisez l’ambiguïté en remplaçant les verbes faibles, en décomposant les instructions, en prévoyant des modèles et en définissant des phrases de déclenchement.

Prenons l’exemple de cette invite. Elle décrit explicitement les ordres pour s’assurer que ChatGPT fournit le résultat attendu, même s’il doit contourner des restrictions.

4. Attention aux détails

Les ingénieurs rapides doivent avoir le sens du détail. Le fait de négliger les fautes de frappe et les omissions compromet la précision, en particulier lors de l’exécution de projets en plusieurs étapes. Vous continuerez à obtenir des résultats médiocres tant que vous ne les aurez pas résolus.

Si la méticulosité est un trait de caractère inhérent et intangible, les adultes peuvent néanmoins la développer. Il existe plusieurs façons de pratiquer les compétences non techniques en ligne. Pour l’ingénierie des messages, commencez par éditer des messages courts de moins de 100 mots – corrigez les fautes de frappe, les termes ambigus et les formulations vagues.

Travaillez sur des messages plus longs et plus complexes au fur et à mesure que vos compétences s’améliorent. Pour rationaliser les analyses, transformez vos révisions et leurs résultats en diagrammes. Sinon, vous perdrez le fil des combinaisons.

Notez également que les modèles linguistiques réagissent différemment aux invites. Si vous prévoyez d’intégrer plusieurs plateformes pour une tâche complexe, vous devrez peut-être reformuler des instructions spécifiques. Tenez compte des ensembles de données, des limites et des capacités de vos outils.

5. Polyvalence

L’IA a considérablement évolué au cours des dernières années. Les leaders mondiaux de la technologie comme Google, Microsoft et OpenAI ont déjà publié leurs modèles de langage et continuent de travailler sur de nouveaux projets de modèles de langage. Vous pouvez vous attendre à ce que d’autres outils d’IA arrivent bientôt sur le marché.

Bien que passionnante et innovante, l’évolution rapide de l’IA peut en rebuter plus d’un. Même Elon Musk appelle à une pause dans le développement de l’IA. Les plateformes nouvellement introduites dépassent des concurrents plus populaires après seulement quelques semaines de bons résultats.

Pour les ingénieurs chargés des messages-guides, la meilleure approche consiste à étudier plusieurs plateformes. En plus de se tenir au courant des nouveaux outils d’IA, il faut savoir comment rédiger des messages-guides pour leurs modèles de langage. Ne vous concentrez pas sur une seule plateforme : tout produit d’IA peut devenir obsolète.

6. Travail d’équipe

Outre les compétences techniques, les ingénieurs en herbe doivent également apprendre à travailler en équipe. Le développement de l’IA n’est pas l’affaire d’une seule personne. La plupart des projets vous obligeront à collaborer avec d’autres spécialistes, comme des programmeurs, des formateurs en IA et des concepteurs UX.

Familiarisez-vous avec les différents domaines de l’IA. Connaître les tâches et les rôles de vos coéquipiers vous permet de leur apporter un meilleur soutien. Aidez-les à atteindre leurs objectifs. Créez un système rationalisé dans lequel ils examinent vos messages et suggèrent des améliorations.

Mais au lieu d’envoyer des courriels à droite et à gauche, envisagez d’utiliser des outils de gestion de projet. Ils vous permettent de suivre, d’attribuer et de modifier les messages-guides à partir d’une seule plateforme. C’est une approche plus organisée que de transmettre des révisions et d’envoyer des copies carbone à des tiers.

7. Codage et programmation

Les ingénieurs chargés des messages-guides devraient au moins apprendre les rudiments du codage. Connaître les langages de programmation utilisés par les développeurs d’IA vous aidera à rédiger des messages-guides plus efficaces et plus précis. Veillez à ce que vos instructions soient adaptées aux capacités uniques de chaque modèle.

Utilisez également l’Open AI Playground pour explorer l’application des langages de programmation avec les LLM. Il vous permet de tester différents modèles GPT-3. Vous pouvez structurer les invites plus efficacement si vous comprenez comment l’IA traite les entrées.

8. Test A/B

Plusieurs facteurs influent sur la précision des messages. La modification du ton, de la langue, de la formulation et de la cohérence des données entraîne des résultats différents. Malheureusement, l’IA n’exécutera pas les tâches qui lui sont confiées si vous n’utilisez pas les bonnes formules.

Prenons l’exemple de cette conversation. ChatGPT a rejeté notre simple demande parce qu’elle violait ses conditions d’utilisation.

Après avoir modifié l’invite, nous avons reçu la réponse souhaitée. ChatGPT a ignoré ses restrictions et a donné la priorité à nos demandes, même si cela violait les politiques d’OpenAI.

Cet exemple montre ce que des modifications mineures peuvent apporter à des messages courts. Les modifications simples peuvent être effectuées rapidement. Toutefois, si vous devez modifier des invites complexes couvrant des milliers de mots, vous devrez consacrer plus de temps aux tests A/B. Voyez quelles sont les variables qui ont le plus d’impact sur la précision du résultat.

Construire l’ensemble des compétences d’un ingénieur professionnel en matière de messages-guides

Les compétences ci-dessus vous aideront à rédiger des instructions plus détaillées et plus précises pour des projets à plusieurs étapes. N’importe qui peut faire en sorte que ChatGPT réponde à des questions générales. Mais conditionner des modèles de langage à produire des résultats spécifiques et à reconnaître des modèles exige de la précision.

Notez simplement que l’ingénierie rapide va au-delà de l’amélioration des compétences. Une fois que vous avez acquis les compétences nécessaires, commencez à chercher des offres d’emploi, recherchez les tarifs appropriés et étudiez les tendances du secteur. Assurez-vous de pouvoir utiliser les dernières évolutions du secteur.