Ingénierie de Prompts Avancée : Conseils Essentiels pour les Data Scientists

L’avènement des grands modèles de langage (LLM) a marqué un tournant significatif pour les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique, offrant des opportunités sans précédent pour rationaliser les workflows, accélérer les cycles d’itération et rediriger l’attention vers des tâches à fort impact. En effet, l’ingénierie de prompts, l’art et la science de concevoir des instructions efficaces pour ces puissants systèmes d’IA, évolue rapidement d’une compétence de niche à une exigence fondamentale pour de nombreux rôles en science des données et en apprentissage automatique. Ce guide explore des techniques de prompts pratiques et fondées sur la recherche, conçues pour améliorer et, dans certains cas, automatiser diverses étapes du workflow d’apprentissage automatique.

Au cœur, un prompt de haute qualité est méticuleusement structuré. Il commence par définir clairement le rôle et la tâche du LLM, par exemple en lui demandant d’agir comme “un data scientist senior expert en ingénierie des caractéristiques et en déploiement de modèles”. Il est également crucial de fournir un contexte et des contraintes complets, détaillant tout, des types de données, formats et sources aux structures de sortie souhaitées, au ton et même aux limites de jetons. La recherche indique que la consolidation de tous les détails et du contexte pertinents au sein d’un seul prompt donne les meilleurs résultats. Pour guider davantage le LLM, l’inclusion d’exemples ou de cas de test aide à clarifier les attentes, démontrant le style de formatage ou la structure de sortie souhaitée. Enfin, un crochet d’évaluation encourage le LLM à auto-évaluer sa réponse, en expliquant son raisonnement ou en offrant un score de confiance. Au-delà de la structure, les conseils pratiques incluent l’utilisation de délimiteurs clairs (comme ##) pour des sections scannables, le placement des instructions avant les données et la spécification explicite des formats de sortie – par exemple, “retourner une liste Python” ou “produire uniquement du SQL valide”. Pour les tâches exigeant une sortie cohérente, il est conseillé de maintenir une “température” basse (un paramètre contrôlant le hasard), tandis que les tâches créatives comme le brainstorming de caractéristiques peuvent bénéficier d’un réglage plus élevé. Les équipes soucieuses des ressources pourraient également exploiter des modèles moins chers pour les idées initiales avant de les affiner avec des LLM premium.

Les LLM s’avèrent inestimables dans la phase d’ingénierie des caractéristiques. Pour les caractéristiques textuelles, un prompt bien conçu peut générer instantanément un large éventail de caractéristiques sémantiques, basées sur des règles ou linguistiques, complétées par des exemples pratiques prêts à être examinés et intégrés. Un modèle typique pourrait assigner au LLM le rôle d’assistant d’ingénierie des caractéristiques, le chargeant de proposer des caractéristiques candidates pour une cible spécifique, de fournir un contexte à partir d’une source textuelle et de spécifier la sortie dans un format structuré comme une table Markdown, incluant une auto-vérification de la confiance. L’association de cette approche avec des embeddings peut créer des caractéristiques denses, bien que la validation des extraits Python générés dans un environnement sandbox soit cruciale pour détecter les erreurs.

Le processus souvent subjectif et chronophage de l’ingénierie manuelle de caractéristiques tabulaires connaît également des avancées significatives grâce aux LLM. Des projets comme LLM-FE, développés par des chercheurs de Virginia Tech, traitent les LLM comme des optimiseurs évolutifs. Ce cadre fonctionne par boucles itératives : le LLM propose une nouvelle transformation de données basée sur le schéma de l’ensemble de données, la caractéristique candidate est testée avec un modèle aval simple, et les caractéristiques les plus prometteuses sont conservées, affinées ou combinées, à l’image d’un algorithme génétique mais alimenté par des prompts en langage naturel. Cette méthode a montré des performances supérieures par rapport aux approches manuelles traditionnelles. Un prompt pour ce système pourrait instruire le LLM à agir comme un “ingénieur en caractéristiques évolutif”, suggérant une seule nouvelle caractéristique à partir d’un schéma donné, visant à maximiser l’information mutuelle avec la cible, et fournissant une sortie au format JSON, incluant une auto-évaluation de la nouveauté et de l’impact.

De même, la navigation dans les complexités des données de séries temporelles, avec leurs tendances saisonnières et leurs pics soudains, peut être simplifiée. Des projets comme TEMPO permettent aux utilisateurs de demander une décomposition et une prévision en une seule étape simplifiée, réduisant considérablement l’effort manuel. Un prompt sensible à la saisonnalité instruirait généralement le LLM en tant que “data scientist temporel” pour décomposer une série temporelle en ses composantes de tendance, saisonnières et résiduelles, en demandant la sortie dans un format de dictionnaire et en demandant une explication des points de changement détectés.

Pour les caractéristiques d’intégration de texte (text embedding features), l’objectif est d’extraire des informations clés. Au lieu de simples classifications binaires, les prompts peuvent guider le LLM pour qu’il fournisse un score de sentiment continu (par exemple, de -1 à 1 pour négatif à positif), identifie les mots-clés principaux en utilisant le classement TF-IDF pour une meilleure pertinence, et même calcule les niveaux de lecture en utilisant des métriques comme le Flesch–Kincaid Grade. La sortie peut être demandée dans un format structuré comme CSV, garantissant la nuance et une remontée d’informations efficace.

Au-delà de l’ingénierie des caractéristiques, les LLM sont des catalyseurs pour la génération de code et l’AutoML, simplifiant la sélection de modèles, la construction de pipelines et le réglage des paramètres – des tâches qui consomment traditionnellement un temps considérable. Au lieu de comparer manuellement des modèles ou d’écrire des pipelines de prétraitement, les data scientists peuvent décrire leurs objectifs et recevoir des recommandations robustes. Un modèle de prompt de sélection de modèle pourrait assigner au LLM le rôle d’un “ingénieur ML senior”, le chargeant de classer les modèles candidats, d’écrire un pipeline scikit-learn pour le meilleur et de proposer des grilles d’hyperparamètres. La sortie peut être demandée en Markdown avec des sections distinctes, accompagnée d’une auto-justification du choix du modèle principal. Cette approche peut être étendue pour inclure l’explicabilité du modèle dès le départ, en demandant au LLM de justifier ses classements ou de générer l’importance des caractéristiques (comme les valeurs SHAP) après l’entraînement, allant au-delà des recommandations de boîte noire vers des aperçus clairs et raisonnés.

Pour ceux qui opèrent au sein d’Azure Machine Learning, des fonctionnalités spécifiques comme AutoMLStep permettent d’envelopper une expérience d’apprentissage automatique entièrement automatisée – englobant la sélection, le réglage et l’évaluation du modèle – dans une étape modulaire au sein d’un pipeline Azure ML, facilitant le contrôle de version, la planification et les exécutions reproductibles. De plus, Prompt Flow d’Azure ajoute une couche visuelle basée sur des nœuds, offrant une interface utilisateur de glisser-déposer, des diagrammes de flux, des tests de prompts et une évaluation en direct, permettant une intégration transparente des composants LLM et AutoML dans une configuration unique, automatisée et livrable.

Le réglage fin (fine-tuning) des grands modèles ne nécessite plus une réentraînement à partir de zéro, grâce à des techniques légères comme LoRA (Low-Rank Adaptation) et PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning). LoRA ajoute de minuscules couches entraînables au-dessus d’un modèle de base figé, permettant une adaptation à des tâches spécifiques avec un coût computationnel minimal. PEFT sert de terme générique pour ces approches intelligentes qui n’entraînent qu’un petit sous-ensemble des paramètres du modèle, ce qui entraîne d’incroyables économies de calcul et des opérations plus rapides et moins chères. Fait crucial, les LLM peuvent même générer ces scripts de réglage fin, améliorant continuellement leur génération de code en fonction des performances du modèle. Un prompt de dialogue de réglage fin pourrait instruire le LLM en tant que “AutoTunerGPT”, définissant son objectif de régler finement un modèle de base sur un ensemble de données spécifique en utilisant PEFT-LoRA, décrivant les contraintes (par exemple, taille de lot, époques), et demandant la sortie au format JSON, incluant les métriques de validation et une auto-vérification. Des frameworks open source comme DSPy améliorent encore ce processus en permettant des pipelines auto-améliorants qui peuvent automatiquement réécrire les prompts, appliquer des contraintes et suivre les changements sur plusieurs exécutions, permettant au système d’ajuster automatiquement les paramètres pour de meilleurs résultats sans intervention manuelle.

Enfin, les LLM peuvent améliorer considérablement l’évaluation des modèles. Des études indiquent que les LLM, lorsqu’ils sont guidés par des prompts précis, peuvent évaluer les prédictions avec une précision proche de celle des humains. Les prompts peuvent être conçus pour des évaluations d’un seul exemple, où le LLM compare la vérité terrain à une prédiction basée sur des critères tels que l’exactitude factuelle et l’exhaustivité, en produisant des scores et des explications. D’autres prompts peuvent générer du code de validation croisée, spécifiant des tâches comme le chargement de données, l’exécution de divisions stratifiées, l’entraînement de modèles (par exemple, LightGBM) et le calcul de métriques comme l’ROC-AUC. Pour les tâches de régression, un prompt “Juge de Régression” peut définir des règles pour catégoriser la précision de la prédiction (par exemple, “Excellent”, “Acceptable”, “Faible”) en fonction de l’erreur absolue moyenne par rapport à la plage réelle, en produisant l’erreur et la catégorie.

Malgré leurs capacités, les LLM peuvent rencontrer des problèmes comme des “caractéristiques hallucinées” (utilisant des colonnes inexistantes) ou du code “créatif” mais instable. Ceux-ci peuvent souvent être corrigés en ajoutant un schéma et une validation au prompt ou en définissant des limites strictes de bibliothèque et en incluant des extraits de test. Un score incohérent ou une “dérive d’évaluation” peuvent être atténués en réglant la température du LLM à zéro et en enregistrant méticuleusement les versions du prompt.

En substance, l’ingénierie de prompts a mûri pour devenir une méthodologie sophistiquée, imprégnant chaque facette des workflows d’apprentissage automatique et de science des données. L’accent continu de la recherche en IA sur l’optimisation des prompts souligne leur impact profond. En fin de compte, une ingénierie de prompts supérieure se traduit directement par des résultats de meilleure qualité et des gains de temps substantiels – l’aspiration durable de tout data scientist.