Prompting récursif

Qu’est-ce que le prompting récursif ?

Le prompting récursif est une technique utilisée dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier avec les grands modèles de langage (LLMs) comme GPT-4 d’OpenAI. Il s’agit d’une méthode permettant de guider les modèles d’IA afin de produire des sorties de meilleure qualité et plus précises en affinant de façon itérative les prompts sur la base des réponses précédentes. Essentiellement, le prompting récursif implique une interaction cyclique où chaque prompt et chaque réponse s’appuient sur les précédents, améliorant la compréhension de l’IA et menant à un résultat souhaité.

Au cœur de cette technique, le prompting récursif exploite la capacité du modèle d’IA à traiter des informations séquentielles et contextuelles. En engageant un dialogue aller-retour, les utilisateurs peuvent orienter l’IA vers des sorties plus précises, détaillées et pertinentes. Cette technique est particulièrement utile lorsque la réponse initiale de l’IA est insuffisante ou manque de profondeur, permettant aux utilisateurs de fournir des informations supplémentaires, des corrections ou des points d’attention dans les prompts suivants.

Comment fonctionne le prompting récursif ?

Les étapes fondamentales

Le prompting récursif fonctionne via une série d’étapes impliquant à la fois l’utilisateur humain et le modèle d’IA :

1. Prompt initial : L’utilisateur fournit un prompt initial au modèle d’IA, définissant le contexte et posant une question ou une demande ouverte.
2. Réponse de l’IA : L’IA génère une réponse basée sur les informations du prompt initial et sa base de connaissances existante.
3. Retour utilisateur : L’utilisateur examine la réponse de l’IA et identifie les points à affiner ou à développer. Il fournit alors un prompt de suivi comprenant des retours, des corrections ou des instructions supplémentaires.
4. Réponse affinée de l’IA : L’IA traite le nouveau prompt, qui intègre les retours de l’utilisateur, et génère une réponse améliorée qui prend en compte les préoccupations spécifiées.
5. Itération : Les étapes 3 et 4 sont répétées autant que nécessaire, chaque itération visant à affiner davantage la sortie de l’IA jusqu’à atteindre le niveau de précision et d’exhaustivité souhaité.

S’appuyer sur les interactions précédentes

Chaque prompt dans le processus de prompting récursif s’appuie sur le contexte et le contenu des interactions précédentes. Cette approche cumulative permet à l’IA d’ajuster ses réponses en fonction de l’accompagnement continu de l’utilisateur. Grâce à des retours itératifs, l’utilisateur aide l’IA à surmonter les incompréhensions, corriger les inexactitudes et approfondir certains aspects du sujet.

Exploiter la compréhension contextuelle

Le prompting récursif exploite la capacité de l’IA à comprendre le contexte. Les grands modèles de langage sont entraînés sur d’immenses quantités de données et peuvent reconnaître des schémas et des relations dans le texte. En dialoguant de manière récursive, l’IA affine sa compréhension de l’intention de l’utilisateur, produisant ainsi des résultats plus pertinents et précis.

Pourquoi le prompting récursif est-il important ?

Améliorer la qualité des sorties

L’un des principaux avantages du prompting récursif est l’amélioration de la qualité des sorties de l’IA. Les réponses initiales des modèles d’IA peuvent parfois être génériques, incomplètes ou non parfaitement alignées avec les besoins de l’utilisateur. Le prompting récursif permet aux utilisateurs de guider l’IA pour produire des réponses plus détaillées, précises et adaptées. Ce processus itératif permet de :

• Clarifier les ambiguïtés : Traiter les aspects vagues ou peu clairs des réponses de l’IA.
• Corriger les erreurs : Identifier et corriger les inexactitudes factuelles ou les incompréhensions.
• Développer les détails : Demander à l’IA de fournir des informations plus approfondies sur certains points d’intérêt.

Dépasser les limites de l’IA

Même si les modèles d’IA ont beaucoup progressé, ils restent imparfaits et peuvent avoir des difficultés à comprendre pleinement des demandes complexes ou nuancées. Le prompting récursif sert de mécanisme permettant aux utilisateurs de pallier ces limites en :

• Fournissant des indications : Orienter l’IA vers la bonne interprétation de l’intention de l’utilisateur.
• Affinant la compréhension : Aider l’IA à ajuster sa compréhension grâce à des retours itératifs.
• Réduisant les biais : Corriger les biais ou contenus inappropriés dans les réponses de l’IA.

Accroître le contrôle utilisateur

Le prompting récursif donne aux utilisateurs un plus grand contrôle sur les sorties de l’IA. Plutôt que de se contenter d’un seul prompt et d’une seule réponse, les utilisateurs participent activement à la construction de la conversation. Ce contrôle accru permet d’obtenir des résultats plus proches des objectifs et des exigences de l’utilisateur.

Débloquer plus de valeur des modèles d’IA

En exploitant le prompting récursif, les utilisateurs peuvent tirer davantage de valeur des modèles d’IA. Le processus de raffinement itératif permet à l’IA de puiser plus efficacement dans sa vaste base de connaissances, produisant des résultats qui n’auraient peut-être pas été possibles avec un simple prompt unique.

Cas d’usage et exemples

Le prompting récursif peut être appliqué dans divers domaines pour améliorer les performances des modèles d’IA. Voici quelques exemples pratiques illustrant son application.

Exemple 1 : Affiner une recette

Scénario : Un utilisateur souhaite des instructions détaillées pour préparer une omelette classique.

Prompt initial :

« Donne les étapes pour préparer une omelette. »

Réponse de l’IA :

1. Battre les œufs dans un bol.
2. Chauffer une poêle à feu moyen et ajouter du beurre.
3. Verser les œufs dans la poêle.
4. Cuire jusqu’à ce que ce soit pris, puis plier et servir.

Retour utilisateur (prompt de suivi) :

« Donne des étapes plus détaillées. Inclue les ustensiles nécessaires, les ingrédients avec les quantités et les techniques de cuisson pour réussir une excellente omelette. »

Réponse affinée de l’IA :

1. Ingrédients :
   • 3 gros œufs
   • Sel et poivre selon le goût
   • 1 cuillère à soupe de beurre
   • Garnitures facultatives : fromage râpé, jambon en dés, légumes coupés
2. Ustensiles :
   • Saladier
   • Fouet ou fourchette
   • Poêle antiadhésive (20 cm recommandée)
   • Spatule
3. Instructions :
   • a. Casser les œufs dans le saladier. Ajouter une pincée de sel et de poivre.
   • b. Battre les œufs vigoureusement avec un fouet ou une fourchette jusqu’à ce que les jaunes et les blancs soient bien mélangés et légèrement mousseux.
   • c. Chauffer la poêle antiadhésive à feu moyen et ajouter le beurre. Laisser fondre et napper le fond uniformément.
   • d. Verser les œufs battus dans la poêle, en l’inclinant pour répartir les œufs uniformément.
   • e. Lorsque les bords commencent à prendre, utiliser la spatule pour les soulever délicatement, afin que l’œuf cru coule dessous.
   • f. Si vous ajoutez des garnitures, les disposer sur une moitié de l’omelette lorsque les œufs sont presque pris mais encore légèrement baveux sur le dessus.
   • g. Lorsque l’omelette est prise et que le dessous est doré, utiliser la spatule pour la plier en deux sur les garnitures.
   • h. Faire glisser l’omelette dans une assiette et servir immédiatement.

Retour utilisateur (raffinement supplémentaire) :

« Peux-tu inclure des astuces pour obtenir une texture moelleuse et éviter la surcuisson ? »

Réponse affinée supplémentaire de l’IA :

• Astuces pour une omelette moelleuse :
  • Battre les œufs jusqu’à ce que de petites bulles apparaissent ; cela incorpore de l’air pour une texture plus légère.
  • Cuire à feu moyen-doux pour une cuisson douce.
  • Ne pas remuer les œufs une fois dans la poêle.
  • Ne pas trop garnir ; trop de garniture alourdit l’omelette.
• Éviter la surcuisson :
  • Retirer la poêle du feu juste avant que les œufs soient totalement pris ; la chaleur résiduelle finira la cuisson.
  • Surveiller la couleur ; viser un jaune pâle sans coloration brune.

Cet exemple montre comment le prompting récursif peut affiner la sortie de l’IA, aboutissant à des instructions complètes et détaillées qui répondent aux besoins de l’utilisateur.

Exemple 2 : Reformuler des commentaires désobligeants en réponses polies

Scénario : Un modérateur de communauté doit transformer des commentaires désagréables mais pertinents en messages polis et respectueux.

Commentaire rude initial :

« Non seulement tu as tort, mais tu as totalement faux. »

Prompt initial :

« Peux-tu reformuler ce commentaire pour qu’il soit plus poli et bienveillant ?: ‘Non seulement tu as tort, mais tu as totalement faux.’ »

Réponse de l’IA :

« Je pense que tu fais erreur dans ta compréhension. »

Retour utilisateur (prompt de suivi) :

« Merci de veiller à ce que la reformulation conserve le sens d’origine et traite le point de désaccord de façon polie. »

Réponse affinée de l’IA :

« Il me semble qu’il y a une erreur dans ton raisonnement à ce sujet. »

Retour utilisateur (raffinement supplémentaire) :

« Peux-tu suggérer ou apporter des informations correctes pour clarifier le malentendu de façon respectueuse ? »

Réponse affinée supplémentaire de l’IA :

« Il semble qu’il y ait un malentendu. Permets-moi de partager quelques informations pour clarifier ce point. »

Grâce au prompting récursif, l’utilisateur guide l’IA pour produire une réponse non seulement polie, mais aussi constructive, contribuant à une atmosphère positive tout en traitant le problème de fond.

Exemple 3 : Développer une sortie complexe

Scénario : Un enseignant souhaite créer un plan de cours détaillé sur la photosynthèse pour des lycéens.

Prompt initial :

« Crée un plan de cours sur la photosynthèse pour des élèves de terminale. »

Réponse de l’IA :

• Objectif du cours : Comprendre le processus de photosynthèse.
• Activités :
  • Cours magistral sur la photosynthèse.
  • Montrer des schémas.
  • Réaliser une expérience en laboratoire.

Retour utilisateur (prompt de suivi) :

« Développe le plan pour inclure des objectifs détaillés, des informations de contexte, des activités étape par étape, des questions de discussion et des méthodes d’évaluation. »

Réponse affinée de l’IA :

• Titre du cours : Explorer la photosynthèse chez les plantes
• Durée du cours : 2 séances (90 minutes au total)
• Objectifs :
  • Les élèves expliqueront le processus de photosynthèse et son importance pour la vie végétale.
  • Les élèves identifieront les réactifs et les produits de la photosynthèse.
  • Les élèves comprendront le rôle de la chlorophylle et des chloroplastes.
• Informations de contexte :
  • La photosynthèse est le processus par lequel les plantes vertes transforment l’énergie lumineuse en énergie chimique.
  • L’équation générale : 6CO₂ + 6H₂O + énergie lumineuse → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Matériel nécessaire :
  • Schémas de cellules végétales.
  • Matériel de laboratoire pour démontrer la photosynthèse (ex. : plantes Elodée, tubes à essai, sources lumineuses).
• Activités :
  1. Cours introductif (15 minutes) :
     • Discuter de l’importance de la photosynthèse dans l’écosystème.
     • Expliquer le rôle de la lumière, du dioxyde de carbone et de l’eau.
  2. Analyse interactive de schémas (10 minutes) :
     • Examiner des schémas de chloroplastes et discuter de leur fonction.
  3. Expérience en laboratoire : Observation de la production d’oxygène (40 minutes) :
     • Les élèves mettent en place une expérience avec des plantes Elodée dans l’eau sous différentes conditions d’éclairage.
     • Observer et mesurer la production de bulles d’oxygène.
  4. Analyse des données et discussion (15 minutes) :
     • Les élèves analysent les résultats et discutent de l’effet de l’intensité lumineuse sur la photosynthèse.
• Questions de discussion :
  • Pourquoi la photosynthèse est-elle essentielle à la vie sur Terre ?
  • Comment les facteurs environnementaux influencent-ils le taux de photosynthèse ?
• Méthodes d’évaluation :
  • Quiz sur les éléments clés et les étapes de la photosynthèse.
  • Compte rendu de laboratoire résumant l’expérience et les conclusions.
• Devoir à la maison :
  • Rechercher l’impact de la photosynthèse sur les cycles du carbone à l’échelle mondiale et rédiger une synthèse d’une page.

Retour utilisateur (raffinement supplémentaire) :

« Merci d’inclure des supports visuels ou suggestions multimédias et de tenir compte des styles d’apprentissage variés. »

Réponse affinée supplémentaire de l’IA :

• Supports visuels :
  • Utiliser des animations ou des vidéos illustrant le processus de photosynthèse.
  • Fournir des modèles 3D de chloroplastes pour les apprenants tactiles.
• Différenciation pédagogique :
  • Discussion en groupes pour les apprenants interpersonnels.
  • Supports de lecture pour les apprenants verbaux-linguistiques.
  • Activités pratiques pour les apprenants kinesthésiques.

En recourant au prompting récursif, l’enseignant obtient un plan de cours complet et bien structuré, adapté à différents styles d’apprentissage et couvrant le sujet en profondeur.

Comment le prompting récursif est-il utilisé en IA, automatisation IA et chatbots ?

Améliorer les interactions avec les chatbots

Dans le domaine de l’IA et des chatbots, le prompting récursif joue un rôle majeur dans la création d’interactions plus naturelles et efficaces. Les chatbots doivent souvent gérer des requêtes complexes et fournir des réponses satisfaisantes. Le prompting récursif permet aux développeurs de concevoir des bots capables de :

• Clarifier l’intention de l’utilisateur : Si la réponse initiale du chatbot est insuffisante, il peut poser des questions de suivi pour mieux comprendre les besoins de l’utilisateur.
• Fournir une assistance détaillée : En affinant les réponses de façon itérative, les chatbots peuvent offrir un accompagnement plus complet aux utilisateurs.
• Gérer les ambiguïtés : Le prompting récursif permet aux chatbots de détecter et de résoudre les ambiguïtés dans les entrées des utilisateurs via des dialogues interactifs.

Automatisation IA et accomplissement des tâches

En automatisation IA, le prompting récursif peut être utilisé pour améliorer l’exécution des tâches par des agents IA. Par exemple :

• Résolution de problèmes complexes : Les modèles d’IA peuvent aborder des problèmes complexes en les décomposant en sous-parties gérables via le prompting récursif.
• Processus de prise de décision : Le prompting récursif permet à l’IA d’évaluer les options de façon itérative, affinant les choix selon de nouvelles informations ou des critères évolutifs.
• Extraction et traitement de données : Les systèmes d’IA peuvent utiliser le prompting récursif pour rechercher et traiter des données étape par étape, assurant précision et exhaustivité.

Entraînement et affinage des modèles d’IA

Le prompting récursif est également précieux lors de l’entraînement et de l’affinage des modèles d’IA :

• Alignement du modèle : Il aide à aligner les sorties de l’IA sur les résultats souhaités en ajustant les prompts lors de l’entraînement.
• Correction d’erreurs : Il facilite l’identification et la correction d’erreurs du modèle grâce à des boucles de retours récursifs.
• Acquisition de connaissances : Il améliore la capacité du modèle à acquérir et appliquer des connaissances dans des situations sensibles au contexte.

Recherches sur le prompting récursif

Le prompting récursif est un sujet d’étude fascinant dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier pour comprendre comment les modèles de langage peuvent être guidés vers des capacités de raisonnement récursif. Voici quelques articles notables explorant différents aspects du prompting récursif et ses implications dans les systèmes d’IA :

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Auteurs : Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Cet article explore la capacité des grands modèles de langage, en particulier GPT-4, à manifester des comportements récursifs. Il étudie la récursivité linguistique et non linguistique via divers prompts conçus à cet effet. L’étude met en avant la capacité de GPT-4 à produire et analyser des structures récursives, suggérant une forme de conscience métalinguistique proche des capacités cognitives humaines. Cette recherche est parmi les premières à explorer la récursivité dans des transformateurs à haut nombre de paramètres, offrant un éclairage sur les similitudes cognitives entre l’IA et le traitement du langage humain. Lire plus
2. Meta Prompting for AI Systems
   Auteurs : Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Cette étude présente le Meta Prompting, une approche innovante qui redéfinit la manière dont les systèmes d’IA utilisent les modèles de langage pour la résolution de problèmes. Contrairement aux méthodes traditionnelles, le Meta Prompting s’appuie sur la théorie des types et des catégories pour mettre en avant la structure de l’information. L’article détaille comment cette méthode décompose les problèmes complexes en sous-problèmes plus simples, améliorant ainsi l’efficacité et la précision du raisonnement des IA. De plus, elle permet aux modèles d’IA de générer eux-mêmes des prompts de façon récursive, à la manière du métaprogrammation. L’étude illustre le succès de la technique dans des tâches telles que la résolution de problèmes mathématiques et de jeux logiques, démontrant son potentiel transformateur. Lire plus
3. Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations
   Auteurs : Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   Cet article présente le Maieutic Prompting, une méthode conçue pour améliorer la cohérence du raisonnement des modèles de langage. En créant un arbre d’explications récursives et en formulant l’inférence comme un problème de satisfaisabilité logique, cette approche répond au bruit et à l’incohérence des explications générées. Testé sur des benchmarks nécessitant un raisonnement complexe de sens commun, le Maieutic Prompting surpasse les méthodes existantes jusqu’à 20 % en précision. Cette approche non supervisée met en avant le potentiel des explications récursives pour améliorer le raisonnement des IA. Lire plus