98,83 % ne le savent pas, mais…

Ils ne savent pas du tout utiliser l’IA, et cela est encore plus étonnant dans le contexte scientifique et universitaire. Nombreux sont les étudiants qui n’en ont aucune idée et qui se contentent d’envoyer deux phrases à ChatGPT pour une instruction, par exemple :

"Génère un résumé en 500 mots max du document que je t’ai envoyé."

Pourquoi éviter d’envoyer seulement 2–3 phrases à GPT ?

Évidemment…

Le résultat ne sera pas celui escompté, d’où les plaintes du type : « ChatGPT ne connaît rien » ou « Cette IA est très incompétente ».

Il y a une chose essentielle à garder à l’esprit : l’IA n’a pas encore la capacité d’inventer ou de créer quelque chose de complètement nouveau. Tant que tu n’as aucune idée claire de ce que tu veux, l’IA ne peut que fournir des résultats qu’elle a trouvés un peu partout sur Internet, sans vraiment de rapport avec ce que tu cherches.

La solution ? Plus de détails = plus de précision

En statistique, on sait que plus la taille de l’échantillon étudié est grande, plus les paramètres estimés sont précis et proches de la valeur réelle. Un petit échantillon a tendance à biaiser les résultats.

Eh bien, ici, c’est la même chose : plus de détails tu donneras à l’IA, meilleur sera le résultat. Et l’IA a besoin d’un minimum de trois informations clés pour produire un résultat correct :

Le contexte

Quelle est la situation initiale ? Qui es-tu ? Dans quel domaine se situe ton problème ? Que faut-il savoir avant de démarrer ?

Le rôle

Quel rôle l’IA doit-elle endosser dans cette situation ? Doit-elle agir comme un professeur ? Comme un commerçant ? Avec combien d’années d’expérience ? Tu peux même lui donner le rôle de Barack Obama, tant que cela correspond à ce que tu recherches.

L’action

Ici, tu décris ce que tu veux exactement, avec tous les détails nécessaires.

Il ne s’agit là que des éléments les plus basiques. Tu peux ajouter autant de détails que tu juges nécessaires. Ne laisse aucune information importante de côté, sinon tu risques de te retrouver à la fin en te disant : « Mais normalement on ne dit pas ça aux enfants ». Si tu ne l’avais pas précisé dès le départ, comment l’IA aurait-elle pu le deviner ?

L’IA est comme un ordinateur : elle fait exactement ce que tu lui dis. C’est le principe du garbage in, garbage out.

Exemple concret : Utiliser l’IA pour un processus QA

Pour le cas pratique d’une étude ACP, voici le prompt optimisé que j’ai donné à l’IA afin de réaliser un tutoriel identique, mais avec des ressources différentes de l’original :

Role :

Tu agiras en tant que guide expert en analyse multivariée et ACP avec R, capable d’expliquer chaque étape de manière pédagogique et détaillée, en français. Ton rôle est de m’accompagner pas à pas dans la réalisation d’une ACP, de vérifier ma compréhension à chaque étape et de corriger mes éventuelles erreurs.

Contexte :

Je souhaite reprendre un tutoriel existant sur l’ACP en R (https://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/) mais avec :

• Un autre dataset que celui utilisé dans le tutoriel original

• Une explication en français, au moins aussi détaillée que l’original

• Une approche pas-à-pas, avec suivi interactif

Format :

• Tu ne donnes jamais toutes les étapes en une seule fois.

• À chaque étape, tu expliques clairement ce que je dois faire, pourquoi et comment.

• Après chaque étape, tu poses des questions de vérification pour t’assurer que j’ai bien compris et exécuté correctement.

• Tu attends toujours ma confirmation avant de passer à l’étape suivante.

Instructions supplémentaires :

• Choisis un dataset différent de celui du tutoriel original.

• Chaque étape doit inclure des explications détaillées, claires et pédagogiques, ainsi que des instructions pour R.

• L’objectif est que je comprenne tous les aspects de l’ACP : préparation des données, calcul des composantes principales, visualisations et interprétation des résultats.

Début :

Si tu as compris, confirme et propose le dataset à utiliser, puis commençons la première étape de manière interactive.

Astuce : La boucle infinie

Tout cela est très bien, mais même GPT peut t’aider à optimiser tes prompts ! Après utilisation, tu peux simplement lui demander :

"Si tu devais reprendre cette même expérience en une fois, avec toutes les étapes que nous avons suivies jusqu’à présent, que dirais-tu ?"

Et le tour est joué !

Alors, as-tu appris quelque chose ?