De nombreux outils d'IA générative sont disponibles, y compris les exemples donnés sur la page Types d'IA générative. Une autre option consiste à exécuter un modèle de langage localement.
Les outils d'IA générative sont formés sur des masses de données et créent des modèles basés sur ces données. Lorsque vous formulez une requête ou une invite dans un outil d'IA, celui-ci utilise le modèle de données pour générer une réponse.
Certains outils d'IA générative (tels que ChatGPT ou DALL-E 2) demandent des requêtes sous forme de texte. D'autres outils peuvent proposer une série de requêtes parmi lesquelles les utilisateurs doivent sélectionner pour générer du contenu, ou ils peuvent nécessiter le téléchargement d'un fichier.
Utilisez la démarche CLEAR(1) pour vous rappeler comment générer des requêtes ou des invites efficaces à partir des outils textuels tels que ChatGPT.
| Catégorie | Description | Exemples de requêtes |
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Concis |
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"Citez trois des facteurs sociaux les plus importants de la révolution industrielle". “Traduisez en français…” |
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Logique |
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"Expliquez la mécanique quantique..." "Existe-t-il des principes ou des lois fondamentales pour cette branche de la physique ? |
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Explicite |
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Expliquez le passage suivant en termes simples. "Lorem ipsum ...." "Vous êtes un étudiant en sciences de premier cycle. Décrivez le cycle de Krebs en termes simples". |
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Adaptable |
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"En fait, ce n'est pas ce que je voulais dire. Je voulais dire ___________." "Pourriez-vous donner plus d'exemples ? |
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Réfléchi |
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Faites confiance mais vérifiez ! Ne partez pas du principe que l'outil renvoie des informations factuelles. Posez-vous les questions suivantes:
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La démarche CLEAR (colonnes Catégorie et Description dans le tableau) est partagée avec l'autorisation de Leo S. Lo de CLEARer Dialogues with AI: Unpacking Prompt Engineering for Librarians. Choice 360, 9 septembre, 2023.
Hall & McKee suggèrent de modéliser des requête sur la base de la formule suivant :
[Contexte engageant] + [Informations générales pertinentes] + [Objectifs clairs] + [Format et contraintes de la réponse souhaitée] + [Questions ou requêtes spécifiques].
[Fond] Jouez le rôle d'un étudiant en pharmacie [Contexte] qui souhaite créer une campagne promotionnelle sur la vaccination contre la grippe dans une pharmacie de quartier. [But/Objectif] Vous espérez augmenter le taux de vaccination contre la grippe de 15% et la campagne ne devrait pas nécessiter beaucoup d'argent. [Réponse de format et contrainte] Fournissez 5 exemples détaillés d'idées de campagne en gardant à l'esprit que la durée de la campagne est d'un mois.
[Fond] Je suis concepteur pédagogique [Contexte] intéressé par la création d'un cours de courte durée qui montre aux étudiants en commerce comment trouver des recherches sur l'industrie, y compris les concurrents, TAM, SOM et SAM. [But/Objectif] Je cherche un storyboard qui est clair et concis qui démontre la façon dont je pourrais échafauder mon tutoriel. [Réponse de format] Fournir une liste détaillée des concepts commerciaux accompagnés d'exemples afin que je puisse baliser mon tutoriel en ligne. [Contrainte] Limitez votre réponse à 5 concepts encadrés et supposez que le didacticiel s'arrêtera au bout de 60 minutes. (Hall & McKee)
Benjamin Hall & Jimmy McKee (2024) An early or somewhat late ChatGPT guide for librarians, Journal of Business & Finance Librarianship, 29:1, 58-69, DOI: 10.1080/08963568.2024.2303944
La vidéo ci-dessous décrit comment utiliser l'IA générative lorsque vous commencez un d'un projet de recherche.
Les étudiants peuvent utiliser les outils d'IA générative de différentes manières pour leurs travaux académiques et leurs études. Les guides de création de requêtes, comme celui-ci de Learn Prompting (voir aussi, Chat GPT: l’art de formuler des requêtes efficaces ou bien L’écriture de requêtes), montrent différentes façons d'utiliser l'IA générative. Voici quelques exemples:
Générer des idées
Réfléchir à des sujets de recherche
Modifier les styles de citation
Éditer et relire
Traduire un texte dans différentes langues
Aider à expliquer des concepts complexes
Résumer les informations de votre cours ou de vos notes de recherche
Pratiquer l'apprentissage des langues
Lorsque vous examinez les réponses de l'IA générative, n'oubliez pas certaines limites:
Les outils d'IA sont limités par leur base de connaissances (par exemple, la version gratuite de ChatGPT comprend des données jusqu'en janvier2022).
Les réponses ne sont pas reproductibles. Il s'agit d'une méthode probabiliste, vous n'obtiendrez donc pas deux fois la même réponse.
Peut générer de fausses informations (appelées "hallucinations").
Peut générer des informations biaisées sur la base de ses données de formation
Les outils d'IA non fondés sur les données probantes ne donnent pas de références/citations aux sources, et les références fournies peuvent être inexactes.
Peut être générique et manquer d'une véritable compréhension du sujet.
Pour plus d'information, voir L'utilisation éthique de l'IA et L'évaluation des résultats.
Si les services en ligne tels que ChatGPT sont plus familiers, il est également possible (et de plus en plus facile) d'utiliser d’outils d'IA moins courants sur un ordinateur de bureau ou portable. Cet article décrit comment organiser un LM: GPT4All : une IA avec interface graphique à installer sur son PC. Le processus est plus lent et moins avancé que les services en ligne, mais il existe des tâches pour lesquelles la puissance des services en ligne n'est pas nécessaire. L'utilisation d'un petit modèle de langage (LM) local réduit l'impact sur l'environnement et évite les problèmes de confidentialité associées aux services en ligne ; les considérations éthiques et la nécessité d'évaluer les résultats sont les mêmes. Un bon moyen d’explorer le fonctionnement et les faiblesses des modèles de langage est d’en utiliser un soi-même, étant donné qu'un petit LM n'est pas aussi apte à dissimuler ses limites qu'un grand modèle de langage. Le Digital Scholarship Centre peut vous aider à débuter votre exploration des petits modèles de langage locaux.