Booster votre projet professionnel

Utilisez votre CPF pour accéder à une formation de pointe !

Pôle Emploi soutient votre projet professionnel !

OPCO : Votre partenaire dans l’évolution professionnelle !

La Méthode d’Apprentissage des Problèmes avec l’IA Générative

La Méthode d’Apprentissage des Problèmes avec l’IA Générative, ou « Learn Prompting Method », est un cadre pour résoudre des problèmes dans le domaine de l’IA générative. Elle vous aide à déterminer si l’IA générative est la solution appropriée, comment appliquer l’ingénierie de prompts, quels outils sélectionner, et bien plus encore. Nous allons détailler chacune des cinq étapes, puis fournir une étude de cas utilisant cette méthode.

Les Cinq Étapes

  1. Définissez votre problème La première étape de la Méthode d’Apprentissage des Problèmes est de définir votre problème. Cela implique d’articuler clairement le problème que vous rencontrez, sans sauter immédiatement aux solutions potentielles. Par exemple : « Nos clients ont des questions sur les fonctionnalités de notre produit qui doivent être résolues, car nous passons à côté de nouvelles opportunités commerciales ».
  2. Examinez les informations pertinentes Après avoir défini votre problème, la prochaine étape consiste à examiner les informations pertinentes. Cela peut inclure la recherche de problèmes similaires et de leurs solutions, l’étude du contexte de votre problème ou l’analyse des données liées à votre problème. Cela inclut également la recherche de prompts pertinents et d’outils d’IA générative. Cette étape est cruciale pour comprendre les subtilités de votre problème et identifier des approches potentielles pour le résoudre. À ce stade, vous devriez savoir si l’IA générative convient à votre problème.
  3. Proposez une solution Une fois que vous avez examiné les informations pertinentes, vous devriez avoir une idée plus claire de la manière de résoudre votre problème. Il est maintenant temps de proposer une solution. Cela pourrait être un prompt, un nouvel outil ou une nouvelle manière d’utiliser un outil existant. La solution doit être directement liée au problème que vous avez défini et aux informations que vous avez examinées.
  4. Ajustez la solution Une fois que vous avez choisi une solution, qu’il s’agisse d’un prompt ou d’un outil, la prochaine étape consiste à l’ajuster en fonction des retours et des tests. Cela pourrait impliquer la mise en place de tests pour voir comment les utilisateurs interagissent avec le prompt, recueillir des commentaires des utilisateurs ou apporter des ajustements en fonction de votre propre intuition et expertise. C’est là que l’ingénierie de prompts entre en jeu !
  5. Lancez votre solution La dernière étape de la Méthode d’Apprentissage des Problèmes consiste à lancer votre solution. Cela peut impliquer son intégration dans votre produit, sa publication sur une plateforme ou simplement son utilisation dans vos interactions avec les utilisateurs.

La Méthode d’Apprentissage des Problèmes est un cycle, pas un processus linéaire. Après avoir lancé votre solution, vous devez continuer à surveiller sa performance et apporter des ajustements si nécessaire. Vous pouvez utiliser l’acronyme SEPAL pour vous rappeler ces étapes !

Étude de Cas : Utilisation de la Méthode d’Apprentissage des Problèmes pour Créer un Chatbot d’Information sur les Chapeaux

Examinons une étude de cas de la manière dont la Méthode d’Apprentissage des Problèmes pourrait être utilisée pour créer un chatbot à partir de zéro. Dans ce cas, nous disposons d’une collection de questions d’utilisateurs sur les chapeaux.

  1. Définissez votre problème : Nous avons un grand nombre de questions d’utilisateurs sur différents types de chapeaux, leur histoire et comment les porter. Nous devons agir car nous perdons des opportunités commerciales.
  2. Examinez les informations pertinentes : Nous analysons les questions d’utilisateurs que nous avons collectées. Nous constatons que les questions les plus courantes portent sur l’histoire de types spécifiques de chapeaux, sur la manière de les porter correctement et sur leur entretien. Nous examinons également les chatbots existants, en regardant leur longueur de contexte, leur tarification et leur vitesse, ainsi que les outils d’IA générative qui pourraient potentiellement nous aider à résoudre notre problème.
  3. Proposez une solution : Sur la base de notre analyse, nous décidons de créer un chatbot utilisant ChatGPT capable de répondre à ces trois types de questions.
  4. Ajustez la solution : Nous testons nos prompts initiaux auprès d’un petit groupe d’utilisateurs et recueillons leurs retours. En fonction de leurs commentaires, nous réalisons que nos prompts doivent être plus engageants et moins formels.
  5. Lancez votre solution : Nous lançons le chatbot sur notre site web. Nous continuons à surveiller les interactions des utilisateurs avec le bot et apportons d’autres ajustements au besoin.

En suivant la Méthode d’Apprentissage des Problèmes, nous avons pu créer un chatbot capable de répondre efficacement aux questions des utilisateurs sur les chapeaux. Ce processus met en lumière l’importance de comprendre les besoins des utilisateurs, de tester et d’ajuster les solutions, et d’améliorer continuellement en fonction des retours des utilisateurs.

Explorez une approche directe et facile pour stimuler le développement de vos compétences.