Votre entreprise s'est donc lancée dans le monde de l'IA. C'est une excellente initiative. Mais si vous êtes comme beaucoup d'équipes, vous trouvez peut-être qu'obtenir des réponses utiles de manière constante de votre IA ressemble un peu à une loterie. Parfois, c'est brillant, et d'autres fois... pas vraiment.
Voici le secret de polichinelle : la qualité de ce que vous obtenez d'une IA dépend presque entièrement de la qualité de ce que vous lui donnez.
C'est là que la « conception de prompts » entre en jeu. C'est l'art de rédiger des instructions qui guident une IA pour vous donner exactement les résultats que vous recherchez, à chaque fois. Cela peut sembler technique, mais c'est moins un art obscur qu'une compétence pratique que n'importe qui dans votre équipe peut maîtriser.
Ce guide vous présentera les bases de la conception de prompts OpenAI, en commençant par les idées fondamentales et en passant à des astuces que vous pouvez commencer à utiliser dès aujourd'hui. Nous nous concentrerons sur la manière dont ces concepts s'appliquent au support client, où obtenir des réponses claires et cohérentes n'est pas négociable.
Les bases de la conception de prompts OpenAI
La conception de prompts, parfois appelée ingénierie de prompts, est essentiellement l'art et la science de rédiger des instructions pour un grand modèle de langage (LLM) comme les modèles GPT d'OpenAI.
La meilleure façon de voir les choses n'est pas comme une requête de recherche, mais plutôt comme si vous briefiez un nouveau membre de l'équipe. Si vous donnez à une nouvelle recrue une tâche vague en une seule phrase, ne soyez pas surpris si elle revient avec quelque chose qui passe complètement à côté de la plaque. Mais si vous lui donnez un rôle clair, un peu de contexte sur la tâche, des instructions spécifiques et quelques exemples de ce à quoi ressemble un bon travail, vous la mettez sur la voie du succès.
C'est la différence entre demander à un chef de « faire à manger » et lui donner une recette détaillée avec une photo du plat final. Le premier est un pari ; le second est un plan. Pour les entreprises qui utilisent l'IA, bien faire cela est la clé pour s'assurer que chaque interaction générée par l'IA est précise et semble réellement provenir de votre marque.
Les composants clés d'une conception de prompts OpenAI efficace
Un prompt vraiment solide n'est pas une simple question. C'est une demande structurée qui inclut quelques ingrédients clés. Décortiquons l'anatomie d'un prompt qui fonctionne vraiment, en nous basant sur les recommandations des gens de chez OpenAI et Microsoft.
1. Rôle et objectif : Donnez un titre de poste à votre IA
Tout d'abord, vous devez dire à l'IA ce qu'elle est. Lui donner un rôle prépare le modèle avec le bon contexte et le bon état d'esprit. Pensez-y comme si vous choisissiez un acteur pour un rôle spécifique. Une IA à qui l'on dit qu'elle est une « spécialiste du support technique » répondra très différemment de celle à qui l'on dit qu'elle est une « assistante marketing amicale ».
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Un peu vague : « Quelle est notre politique de retour ? »
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Beaucoup mieux : « Vous êtes un assistant de support serviable pour une boutique de vêtements en ligne. Votre objectif est de fournir des informations claires et concises aux clients. Un client demande : "Quelle est votre politique de retour ?" »
Ce simple cadrage met immédiatement l'IA sur la bonne voie.
2. Instructions : Définissez les règles du jeu
Ensuite, vous devez donner à l'IA des directives claires et de haut niveau sur comment elle doit se comporter. C'est là que vous fixez les garde-fous. Pensez à la voix de votre marque, aux politiques de votre équipe de support et à toute chose spécifique que vous voulez qu'elle fasse (ou ne fasse pas).
Voici quelques exemples de bonnes instructions :
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« Utilisez toujours un ton professionnel et empathique. »
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« N'utilisez pas de jargon technique. Expliquez les choses en termes simples. »
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« Si vous ne connaissez pas la réponse, dites "Je vais devoir vérifier cela avec un spécialiste pour vous" au lieu de deviner. »
Ces règles aident à garantir que l'IA agisse comme une véritable extension de votre équipe.
3. Contexte : Fournissez les informations de base nécessaires
Pour qu'une IA donne une réponse pertinente, elle a besoin des bonnes informations. C'est ce dont elle a besoin pour faire son travail, comme l'e-mail d'un client, un article de base de connaissances spécifique ou la documentation d'un produit. Cette technique consistant à fournir des informations en temps réel à une IA est souvent appelée Génération Augmentée par Récupération (RAG).
Le gros problème ici est que trouver et copier-coller manuellement le bon contexte pour chaque question de client est incroyablement lent et ne fonctionne tout simplement pas lorsque vous recevez un grand nombre de requêtes.
C'est là qu'un outil comme eesel AI s'avère utile. Au lieu que vous fassiez le travail manuel, il fournit automatiquement ce contexte en se connectant directement à toutes vos sources de connaissances. Il se branche sur votre centre d'aide et vos wikis internes, qu'ils soient dans Confluence ou Google Docs, s'assurant que l'IA dispose toujours des informations les plus pertinentes sans que personne n'ait à lever le petit doigt.
4. Exemples : Montrez, ne vous contentez pas d'expliquer
Les modèles de langage apprennent incroyablement bien à partir d'exemples. Cette méthode, connue sous le nom d'« apprentissage few-shot », signifie simplement que vous donnez à l'IA un ou plusieurs exemples d'une bonne question et du type de réponse que vous souhaitez. Cela aide l'IA à trouver le format, le style et le ton spécifiques que vous visez.
Mais encore une fois, pensez au volume considérable de questions du support client. Créer un ensemble parfait d'exemples pour chaque question possible qu'un client pourrait imaginer est un travail à plein temps en soi, et aucune équipe de support n'a le temps pour ça.
C'est un autre domaine où l'approche manuelle ne peut tout simplement pas suivre. Un agent de support IA d'eesel AI est automatiquement formé sur des milliers de conversations de support réussies de votre équipe. Il apprend la voix unique de votre marque, les solutions courantes et quand escalader les problèmes, tout seul. Tout votre historique de tickets devient une immense bibliothèque d'exemples automatisée qui guide l'IA sur chaque nouveau ticket.
eesel AI apprend de milliers de conversations de support passées pour maîtriser la voix et les solutions de votre marque, un élément central de la conception de prompts OpenAI automatisée.5. Format de sortie : Spécifiez la structure finale
Enfin, si vous avez besoin que la réponse de l'IA ait une certaine apparence, vous devez le lui dire. Définissez clairement comment vous voulez que la réponse soit structurée, que ce soit un objet JSON, une liste à puces ou un tableau. C'est super important pour des choses comme l'extraction de données, la catégorisation des tickets, ou simplement pour vous assurer que vos réponses sont cohérentes et faciles à lire pour les clients.
Pour un ticket de support, vous pourriez demander quelque chose comme ceci :
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« Répondez dans ce format : »
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« Résumé : [Un résumé d'une phrase du problème du client] »
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« Actions à entreprendre : [Une liste à puces des prochaines étapes pour l'agent] »
Techniques pratiques pour une meilleure conception de prompts OpenAI
Connaître les éléments de base est une chose, les utiliser en est une autre. Voici quelques conseils simples pour vous aider à affiner vos prompts et à obtenir de meilleurs résultats.
Commencez simple et développez progressivement
Vous n'avez pas besoin d'écrire un prompt parfait de plusieurs pages du premier coup. En fait, c'est mieux si vous ne le faites pas. Commencez par une instruction simple, voyez ce que l'IA propose, puis ajoutez plus de détails et de règles pour peaufiner le résultat.
Le principal défi, en particulier dans un contexte de support en direct, est de savoir comment tester et améliorer ces prompts sans risquer une mauvaise expérience client. Envoyer une réponse d'IA à moitié cuite à un vrai client est un moyen rapide de causer des problèmes.
L'itération est essentielle, mais elle doit être sûre. C'est pourquoi eesel AI dispose d'un mode de simulation. Vous pouvez tester toutes les modifications apportées au comportement et aux prompts de votre IA sur des milliers de vos tickets passés. Cela vous permet de voir exactement comment elle se comportera et quel sera son taux de résolution avant qu'elle n'interagisse avec un client en direct.
Le mode de simulation d'eesel AI permet de tester et d'itérer en toute sécurité la conception de prompts OpenAI sur les tickets passés avant la mise en production.Soyez spécifique et clair
Un langage vague mène à des résultats vagues. Plus vous êtes précis dans vos instructions, meilleur sera le résultat de l'IA. Essayez de trouver toutes les descriptions vagues ou peu claires dans vos prompts et remplacez-les par des détails concrets.
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Au lieu de : « Écrivez une réponse courte. »
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Essayez : « Écrivez une réponse de moins de 50 mots. »
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Au lieu de : « Expliquez la fonctionnalité. »
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Essayez : « Expliquez la fonctionnalité "permissions utilisateur" à un utilisateur non technique en trois étapes simples. »
Dites à l'IA quoi faire, pas quoi éviter
Pour une raison quelconque, les LLM ont tendance à mieux réagir aux instructions positives (« faites ceci ») qu'aux instructions négatives (« ne faites pas cela »). Il est plus efficace de formuler vos directives autour de l'action que vous souhaitez, plutôt que de celle que vous voulez empêcher.
Ceci est particulièrement important dans un contexte de support pour des questions de sécurité et de confidentialité.
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Au lieu de : « Ne demandez pas au client son mot de passe. »
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Essayez : « Si un client a des problèmes de connexion, dirigez-le vers le lien de réinitialisation du mot de passe à l'adresse "[votre-entreprise.com/reset]". Ne demandez jamais d'informations personnellement identifiables. »
De la théorie à la pratique : Automatiser la conception de prompts OpenAI pour les équipes de support
Nous avons couvert la théorie, mais parlons de ce à quoi cela ressemble dans le monde réel, où les équipes de support jonglent avec des centaines, voire des milliers de tickets par jour.
Le casse-tête de la conception manuelle de prompts OpenAI dans le support client
Bien que les principes de la conception de prompts soient excellents, essayer de les appliquer à la main dans un environnement de support très actif ne fonctionne tout simplement pas.
Il est incroyablement chronophage de créer un prompt parfait et riche en contexte pour chaque problème client. De plus, vous ne pouvez pas vous attendre à ce que chaque agent de support soit également un expert en ingénierie de prompts ; leur travail est d'aider les clients. Lorsque différents agents rédigent des prompts différemment, vous vous retrouvez avec des réponses d'IA incohérentes et une expérience client décousue. Cela ne passe tout simplement pas à l'échelle.
L'approche eesel AI : Un moteur intégré de conception de prompts OpenAI
La solution n'est pas de transformer toute votre équipe de support en ingénieurs de prompts. C'est d'utiliser une plateforme qui automatise pour vous les parties les plus difficiles de la conception de prompts. C'est exactement ce pour quoi eesel AI est conçu. Il agit comme un moteur qui applique toutes ces meilleures pratiques automatiquement, en coulisses.
Ce flux de travail illustre comment eesel AI automatise le processus de conception de prompts pour le support client, de l'analyse du ticket à sa résolution.Voici un aperçu rapide de son fonctionnement :
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Vous définissez le persona et les actions : Vous définissez le rôle, le ton et les instructions principales de l'IA une seule fois dans un éditeur de prompts simple. Ce persona est ensuite appliqué de manière cohérente à chaque ticket. Vous pouvez même configurer des actions personnalisées, comme dire à l'IA qu'elle peut vérifier le statut d'une commande dans Shopify ou escalader un ticket délicat à une équipe spécifique dans Zendesk.
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Le contexte et les exemples sont gérés automatiquement : La plateforme unifie toutes vos connaissances pour vous. Lorsqu'un ticket arrive, eesel AI trouve instantanément les bonnes informations dans vos documents d'aide et utilise vos tickets passés comme exemples parfaits. Votre équipe n'a pas à lever le petit doigt.
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Vous gardez le contrôle : Vous obtenez un flux de travail entièrement personnalisable sans avoir besoin d'être un magicien des prompts. Vous pouvez décider exactement quels types de tickets l'IA traite, comment elle doit agir et quand elle doit passer le relais à un agent humain.
Concentrez-vous sur vos problèmes, pas seulement sur vos prompts
Pour tirer le meilleur parti de l'IA, il ne s'agit pas seulement d'écrire des prompts intelligents. Une bonne compréhension de la conception de prompts OpenAI est certainement utile, et tout se résume à donner à l'IA un rôle, des instructions, un contexte, des exemples et un format clairs à suivre.
Mais l'avenir de l'IA dans le monde de l'entreprise ne consiste pas à ce que chaque employé devienne un maître de l'ingénierie de prompts. Il s'agit d'utiliser des plateformes qui gèrent cette complexité pour vous, afin que votre équipe puisse se concentrer sur ce qu'elle fait de mieux.
En automatisant les aspects délicats de la conception de prompts, des outils comme eesel AI vous permettent de vous concentrer sur la résolution de vos problèmes de support et l'atteinte de vos objectifs. Vous décidez ce qui doit être fait, et l'IA s'occupe du comment avec la précision qui vient de prompts parfaitement structurés, à chaque fois.
Prêt à voir comment un agent alimenté par l'IA peut maîtriser vos flux de travail de support sans tout l'effort manuel ? Vous pouvez commencer un essai gratuit d'eesel AI dès aujourd'hui ou réserver une démo pour le voir en action.
Foire aux questions
La conception de prompts OpenAI 101 est la compétence qui consiste à élaborer des instructions efficaces pour un modèle d'IA afin de le guider vers la production de résultats précis et cohérents. C'est crucial car la qualité des résultats de l'IA dépend directement de la qualité et de la clarté des prompts d'entrée.
Une conception de prompts OpenAI efficace implique généralement de donner à l'IA un rôle clair, de fournir des instructions spécifiques, d'offrir le contexte nécessaire, de montrer des exemples du résultat souhaité et de définir le format de sortie requis. Ces éléments, collectivement, aident l'IA à mieux comprendre sa tâche.
Vous devriez commencer simple, en affinant vos prompts de manière itérative en ajoutant plus de détails si nécessaire. Concentrez-vous sur la spécificité et la clarté de vos instructions, et dites toujours à l'IA quoi faire plutôt que quoi éviter, car les instructions positives sont plus efficaces.
Appliquer manuellement une conception de prompts OpenAI détaillée pour chaque ticket client est généralement irréaliste et chronophage pour des équipes de support très occupées. Cela risque également d'entraîner des réponses incohérentes de l'IA si différents agents rédigent les prompts différemment, ce qui rend la mise à l'échelle difficile.
eesel AI automatise de nombreux aspects de la conception de prompts OpenAI en vous permettant de définir une persona et des instructions cohérentes une seule fois. Il fournit automatiquement le contexte à partir de votre base de connaissances et apprend des interactions passées, garantissant ainsi des réponses IA de haute qualité et constantes sans ingénierie de prompt manuelle.
Le blog suggère d'utiliser un mode de simulation, comme celui proposé par eesel AI. Cela vous permet de tester les modifications du comportement et des prompts de votre IA sur des milliers de tickets passés pour évaluer les performances et les taux de résolution sans affecter les interactions avec les clients en direct.
