Comment dialoguer avec l’intelligence artificielle ? Depuis la sortie de ChatGPT, qui aurait conquis plus de 100 millions d’utilisatrices et utilisateurs en quelques mois seulement), cette question taraude nombre d’experts et d’amateurs, tous désireux de tirer le meilleur des capacités promises par la machine.
Un terme apparaît alors pour désigner la requête adressée à une IA générative : le « prompt ». De l’anglais, « prompt », inciter, entraîner, inciter à dire quelque chose, un prompt est un début de texte, une question, une situation, posés à la machine en langage naturel afin qu’elle génère une réponse. Un bon promptpermettrait de faire produire à la machine n’importe quel contenu textuel, pictural, audio… Cette vision est à l’origine de nombreuses peurs, en partie légitimes, de la part du monde de la culture ou des médias par exemple.
Derrière cette apparente discussion, la réponse à un prompt est statistique : le modèle d’IA générative prédit ce que pourrait être la réponse la plus plausible au regard de sa base d’entraînement et la génère. Cette caractéristique a inspiré la critique adressée notamment par la chercheuse Emily Bender aux ancêtres de ChatGPT qui ne seraient dès lors que des « perroquets stochastiques ». Même si, en réalité, ces systèmes ne reproduisent pas des phrases entières mais paraphrasent, concatènent, reformulent, afin de produire un texte original.
Savoir prompter nous assure-t-il une réponse digne de confiance ? En réalité, ne sachant pas réellement de quoi ils parlent, les modèles sont capables de produire des résultats aberrants. N’ayant pas de conscience, de compréhension ni d’autres limites que celles induites par les données du dataset ou celles fixées « à la main », ChatGPT et consorts produisent tout. Et, dès lors, posent de sérieux problèmes quant à la multiplication et la facilitation de génération de fake news, deepfakes, discours haineux… alors même que les individus accordent d’autant plus de confiance à un texte, une image ou une voix que ceux-ci paraissent « humains ».
Quoiqu’il arrive, l’effervescence autour des différents services semble avoir fait du prompt une compétence à part entière. Car l’exercice peut parfois se révéler contre-productif, en passant plus de temps à retravailler le prompt qu’on n’en aurait eu besoin pour produire soi-même le même contenu. On en vient alors à parler de « prompt engineering » de la part d’autoproclamés « prompt engineers » décrits comme des « AI whisperers ». On parle aussi de « prompt design » pour désigner l’habileté (moins technique que le prompt engineering) à gérer notamment le ton, le style, les éléments de langage.
