Restrictions de sujet et de portée

Les modèles d’IA sont entraînés pour être utiles et exhaustifs. Lorsqu’aucune contrainte ne les limite, ils incluent souvent du contexte, des informations générales, des alternatives et des réserves dont vous n’avez pas besoin pour votre cas d’utilisation précis.

Les restrictions de périmètre dans les invites indiquent au modèle de rester dans une limite définie : un sujet, un domaine, un point de vue ou un ensemble de considérations. Sans ces restrictions, vous obtenez souvent des réponses globalement justes, mais trop larges pour être directement utiles.

La formulation de périmètre la plus directe est « Concentrez-vous uniquement sur X » :

• « Concentrez-vous uniquement sur les conséquences en matière de sécurité : ne parlez pas des performances. »
• « Traitez uniquement le processus d’intégration, et non l’ensemble des fonctionnalités du produit. »
• « Parlez uniquement des outils à code source ouvert. Ne mentionnez pas les produits commerciaux. »

Cette formulation fonctionne le mieux lorsque X désigne une catégorie clairement définie et délimitée. Les consignes de concentration vagues, comme « concentrez-vous sur les éléments importants », sont trop subjectives pour être utiles.

Les contraintes d’exclusion suppriment les sujets précis que vous ne souhaitez pas traiter :

• « Ne mentionnez ni les tarifs ni les coûts. »
• « Évitez toute référence à la crise financière de 2008. »
• « Ne parlez pas des limites de cette approche. »
• « Excluez toute mention des partis politiques. »

Les contraintes d’exclusion sont utiles lorsque vous savez à l’avance que le modèle inclura naturellement un élément que vous souhaitez laisser de côté. Elles sont particulièrement importantes pour les contenus conformes à la marque ou soumis à des exigences de conformité.

Les contraintes qui délimitent le domaine maintiennent le modèle dans un champ ou un contexte précis :

• « Restez dans le domaine du développement d’applications mobiles. »
• « Limitez votre réponse au contexte des petites entreprises de commerce de détail. »
• « Restez dans le périmètre de Python 3.10 et des versions ultérieures. »
• « Vos réponses doivent traiter uniquement du contexte réglementaire de l’EU. »

Les limites de domaine sont particulièrement importantes lorsque vous utilisez le modèle dans une application spécialisée dans un domaine, par exemple un assistant culinaire qui ne devrait pas fournir de conseils médicaux.

L’exclusion des concurrents est une exigence courante pour les contenus marketing et liés aux produits :

• « Ne nommez ni ne comparez aucun produit concurrent. »
• « Concentrez-vous sur les points forts de notre produit. Ne mentionnez pas le paysage concurrentiel. »
• « Évitez toute comparaison avec d’autres outils CRM. »

Cette restriction de périmètre est importante pour maintenir la conformité des contenus générés par l’IA avec les exigences de la marque. Les modèles entraînés sur des données provenant d’Internet connaissent les concurrents et les mentionneront s’ils ne font pas l’objet d’une restriction explicite.

Vous pouvez limiter non seulement le sujet, mais aussi le point de vue adopté par le modèle :

• « Présentez uniquement les arguments en faveur du télétravail. N’incluez pas de contre-arguments. »
• « Analysez ceci uniquement du point de vue d’une personne qui achète un logement pour la première fois. »
• « Concentrez-vous sur la mise en œuvre technique. Ne parlez pas des considérations commerciales ou stratégiques. »

Les restrictions de point de vue sont utiles lorsque vous avez besoin d’une analyse partielle pour un objectif précis : une note de préparation à un débat, un rapport destiné à une partie prenante spécifique ou un texte argumentatif à sens unique.

Pour les applications soumises à des limites de périmètre persistantes, inscrivez-les dans l’invite système. Vous empêcherez ainsi les utilisateurs de faire sortir, par inadvertance ou délibérément, le modèle du domaine prévu :

Les restrictions de périmètre ne sont pas toujours parfaitement respectées. Voici les cas d’échec les plus courants :

• Dérive — le modèle reste dans le périmètre au début de la réponse, puis s’en écarte
• Inclusion implicite — vous avez limité les mentions explicites, mais le modèle laisse entendre le contenu restreint
• Limites ambiguës — votre définition du périmètre n’était pas assez précise pour que le modèle l’applique de manière cohérente

La solution pour ces trois cas consiste à rendre les limites du périmètre plus explicites et plus précises. Au lieu d’écrire « restez dans le sujet », indiquez exactement ce qui se trouve dans le périmètre et ce qui en est exclu, sous la forme de deux listes distinctes.

Vous pouvez définir le périmètre en indiquant les éléments à inclure ou ceux à exclure. Les deux approches sont utiles et fonctionnent ensemble :

Positive (inclusion) : « Traitez uniquement les éléments suivants : descriptions des fonctionnalités, niveaux tarifaires et options d’intégration. »

Négative (exclusion) : « N’incluez pas les éléments suivants : historique de l’entreprise, biographies de l’équipe ou détails de l’architecture technique. »

Pour les exigences de périmètre complexes, utilisez les deux approches : définissez explicitement la liste des éléments inclus dans le périmètre ET celle des éléments qui en sont exclus. Cette double limite est plus robuste que l’une ou l’autre formulation utilisée seule.

Les restrictions de portée temporelle délimitent la période sur laquelle le modèle doit se concentrer :

• « Ne discutez que des événements de 2020 à aujourd’hui. »
• « Concentrez-vous sur l’état actuel de la technologie, et non sur son évolution historique. »
• « Ignorez toute évolution postérieure à 2022 — notre public n’en a pas encore connaissance. »

Elles sont utiles lorsque vous vous adressez à un public ayant peu de connaissances préalables ou lorsque le contexte historique détournerait l’attention d’une réponse pratique centrée sur le présent. Remarque : les modèles peuvent être limités par la date de coupure de leurs connaissances, ce qui peut nuire à l’exactitude concernant les événements très récents.

La portée peut également définir le niveau de détail ou de profondeur :

• « Donnez une vue d’ensemble — n’entrez pas dans les détails techniques de la mise en œuvre. »
• « Concentrez-vous sur les aspects pratiques de la mise en œuvre. Ignorez les notions conceptuelles de base. »
• « Restez au niveau stratégique. Les détails tactiques sont hors de portée pour ce document. »

Les restrictions de portée du niveau de détail sont particulièrement utiles lorsque vous créez une documentation à plusieurs niveaux — une version pour les dirigeants, une autre pour les ingénieurs — et que vous devez maintenir chacune au niveau qui lui convient sans qu’elle empiète sur l’autre.

Vous rédigez une consigne pour une application d’assistance à la cuisine. L’assistant doit aider à préparer des recettes, à comprendre les ingrédients, les techniques de cuisson et le matériel de cuisine. Il ne doit pas (NOT) fournir de conseils nutritionnels, d’orientations médicales en matière d’alimentation ou d’avertissements concernant les allergies alimentaires, ni aborder de sujets sans rapport avec l’alimentation.

Quelle consigne système encode le mieux cette portée ?

Les restrictions de portée orientent la sortie de l’IA en définissant ce qui est inclus et ce qui est exclu. Les principaux modèles consistent à se concentrer uniquement sur X, à ne pas mentionner Y, à rester dans le domaine Z et à délimiter la perspective.

La définition de portée la plus fiable combine des formulations positives et négatives, utilise des listes explicites plutôt que des termes vagues et place les restrictions dans la consigne système pour les applications où elles doivent rester actives.

Dans la prochaine leçon, vous appliquerez des contraintes au niveau du style : vous contrôlerez non seulement ce que dit le modèle, mais aussi la manière dont il le dit.