Amélioration des instructions génératives grâce à différentes techniques

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

• Améliorer les instructions génératives grâce à du contexte pertinent qui optimise la sortie de l’intelligence artificielle (IA)
  
• Guider un agent IA à travers des étapes de raisonnement qui l’aident à résoudre les problèmes avec précision
  
• Définir les étapes du cycle de vie d’une instruction générative.
  

Trailcast

Pour écouter un enregistrement audio de ce module, utilisez le lecteur ci-dessous. Lorsque vous avez fini d’écouter cet enregistrement, n’oubliez pas de revenir à chaque unité, de consulter les ressources et de réaliser les évaluations associées.

Dans le cadre de l’utilisation d’agents, le plus important pour tout professionnel est d’avoir des compétences en conception d’instructions génériques. Bien que les agents et les grands modèles de langage (LLM) sur lesquels ils reposent soient conçus pour répondre aux caractéristiques et au style du langage humain, il vous faut faire preuve d’une certaine habileté pour optimiser vos réponses et obtenir de meilleurs résultats. Le fait de savoir comment utiliser des stratégies de conception d’instructions génératives plus avancées peut vous aider à passer d’applications uniques d’intelligence artificielle générale (IAG) à des solutions à l’échelle de l’entreprise qui évoluent pour s’adapter à vos besoins.

Instructions génératives sans exemple

L’optimisation de vos instructions génératives est plus simple qu’il n’y paraît. Mais d’abord, vous devez savoir quel type d’instruction générative utiliser. Les instructions génératives sans exemple, ou instructions génératives directes, sont probablement la première chose à laquelle la plupart des gens pensent lorsqu’ils s’apprêtent à utiliser l’IA pour la première fois. Elles consistent à donner des instructions directes à un modèle, sans contexte ni exemple. Cela peut s’avérer utile pour générer de nouvelles idées dans le cadre de projets créatifs ou pour résumer un site Web, des tâches pour lesquelles vous n’aurez pas nécessairement besoin de beaucoup d’efforts supplémentaires pour obtenir une sortie fiable.

Voici quelques exemples d’instructions génératives sans exemple.

• « Résume la transcription de cette réunion et dresse la liste des mesures à prendre pour chaque participant. »
  
• « Crée un bloc de code qui envoie une notification push lorsqu’un site Web est mis à jour. »
  

Toutefois, lorsqu’il s’agit de tâches spécifiques et concrètes, les instructions génératives sans exemple peuvent donner au modèle un cadre trop vaste pour générer des résultats utiles. Vous pouvez aider l’IA à vous aider en utilisant différentes techniques de conception d’instructions génératives, notamment les instructions génératives avec peu d’exemples, par chaîne de pensée et basées sur un rôle.

Instructions génératives avec peu d’exemples

La conception d’instructions génératives avec peu d’exemples est une technique qui consiste à donner à l’IA quelques exemples de la tâche que vous souhaitez qu’elle réalise. En donnant à l’IA des exemples dans votre instruction générative, elle apprend le modèle et génère un résultat pertinent.

C’est particulièrement utile lorsque vous utilisez des enregistrements Salesforce, des brouillons d’e-mails automatisés, des résumés de requête ou des flux personnalisés pour lesquels la structure et le style sont importants.

Quand l’utiliser

Utilisez des instructions génératives avec peu d’exemples dans les situations suivantes :

• Vous avez besoin d’un formatage de sortie spécifique.
  
• Vous souhaitez que l’IA reproduise un ton, une structure ou un style particulier.
  
• La tâche est complexe ou propre à un domaine, comme résumer une requête de support client dans le style de votre entreprise.
  

Exemple : conception d’instructions génératives avec peu d’exemples pour un cas d’utilisation du support Salesforce

Imaginez que vous conceviez un assistant alimenté par l’IA dans Salesforce afin d’aider les agents à résumer des requêtes de support. Vous souhaitez que l’assistant suive un format spécifique comprenant le problème, la résolution et les étapes suivantes.

Voici comment rédiger une instruction générative avec peu d’exemples.

Instruction générative

Tu es un agent du support Salesforce. Sur la base des informations de la requête, rédige un résumé concis en adoptant le format suivant :

Requête > Résolution > Étapes suivantes

Instructions génératives par chaîne de pensée

Les instructions génératives par chaîne de pensée (CoT) guident l’IA pour qu’elle « réfléchisse à voix haute » avant de donner une réponse. Au lieu de donner directement une réponse, le modèle suit des étapes intermédiaires ou un raisonnement, ce qui améliore la précision, en particulier pour les tâches en plusieurs étapes ou nécessitant une logique complexe.

Ceci est particulièrement utile dans les scénarios Salesforce où le raisonnement est essentiel, notamment dans les scénarios de qualification de pistes, d’acheminement de requêtes et de prévision.

Voici quelques situations pour lesquelles vous pouvez utiliser les instructions génératives par chaîne de pensée :

• Vous souhaitez que l’IA explique son raisonnement avant de donner une réponse.
  
• Vous effectuez une tâche qui comporte plusieurs étapes, comme la vérification des conditions d’enregistrement ou l’évaluation de la logique métier.
  
• Vous déboguez une réponse de l’IA et souhaitez une réflexion transparente.
  

Exemple : conception d’instructions génératives par chaîne de pensée dans le cadre de la qualification de pistes

Dans cet exemple, vous créez une action GPT (transformateur génératif pré-entraîné) personnalisée pour aider les représentants commerciaux à qualifier des pistes en fonction de champs dans un enregistrement Salesforce. Vous voulez que le modèle réfléchisse étape par étape avant de catégoriser la piste avec l’étiquette « Chaud », « Tiède » ou « Froid ».

Instruction générative

Tu es un assistant qui aide un représentant commercial à qualifier une piste. Réfléchis étape par étape avant d’attribuer le statut « Chaud », « Tiède » ou « Froid » selon les critères suivants :

• Lead Source (Origine de la piste)
  
• Le secteur d’activité
  
• Budget
  
• Chronologie d’achat
  

Instructions génératives basées sur un rôle

La conception d’instructions génératives basées sur un rôle consiste à attribuer à l’IA un rôle ou une identité spécifique avant de lui demander d’accomplir une tâche. Cela permet au modèle d’adapter son ton, son expertise et son style de prise de décision à ce rôle, comme le ferait un utilisateur Salesforce dans son travail quotidien.

Lorsque vous définissez clairement le rôle, l’IA peut :

• imiter le langage et le comportement propres au travail ;
  
• comprendre la tâche du point de vue de l’utilisateur en question ;
  
• générer une sortie plus pertinente, précise et humaine.
  

Les instructions génératives basées sur un rôle sont encore plus puissantes lorsqu’elles sont utilisées avec des données dynamiques provenant de votre organisation. Utilisez des champs de fusion tels que {{Contact.FirstName}} ou {{Case.Subject}} pour personnaliser les instructions génératives.

Utilisez des instructions génératives basées sur un rôle dans les situations suivantes :

• Vous souhaitez que l’IA reflète le ton et les décisions d’une identité Salesforce spécifique (par exemple, un représentant commercial, un agent de service ou un administrateur).
  
• Vous travaillez sur une tâche qui s’appuie sur un contexte métier, comme des meilleures pratiques de gestion de la relation client, des indicateurs de performance clés ou des workflows.
  
• Vous créez des assistants IA avec des instructions personnalisées en utilisant des intégrations Slack, de flux et Apex.
  

Exemple : conception d’instructions génératives basées sur un rôle dans un contexte de vente

Dans ce scénario, vous créez un assistant alimenté par GPT qui aide les représentants commerciaux à rédiger des e-mails de suivi à la suite d’une prospection téléphonique.

Vous souhaitez que l’IA adopte l’état d’esprit et le ton d’un chargé de compte Salesforce.

Instruction générative

Agis en tant que responsable de compte Salesforce. Tu viens de terminer une prospection téléphonique auprès d’un client potentiel. Rédige un e-mail de suivi qui :

• récapitule les principales difficultés ;
  
• met en avant la manière dont Salesforce peut aider ;
  
• inclut un appel à l’action pour la prochaine réunion.
  

Utilise un ton professionnel, confiant et axé sur la valeur.

Détails de l’appel :

• Le client rencontre un problème de déconnexion de données entre les équipes de vente et de service.
  
• Il utilise des feuilles de calcul et des outils hérités.
  
• Il est intéressé par l’amélioration de la collaboration et de la visibilité entre les équipes.
  

Exemple de réponse de l’IA (sortie attendue)

Objet : Prochaines étapes pour connecter vos équipes de vente et de service

Bonjour [Nom du client],

J’ai été ravi de m’entretenir avec vous tout à l’heure ! J’ai apprécié en apprendre davantage sur les défis auxquels votre équipe est confrontée, notamment en ce qui concerne les systèmes déconnectés et la dépendance aux feuilles de calcul.

Comme nous l’avons abordé, Salesforce Customer 360 peut vous aider à unifier vos données de vente et de service au sein d’une seule plate-forme, offrant ainsi à vos équipes une visibilité en temps réel et une collaboration fluide.

Fixons un rendez-vous de suivi pour explorer comment cette solution pourrait s’intégrer à votre environnement. Êtes-vous disponible en début de semaine prochaine ?

Cordialement,

[Votre Nom]

Chargé de compte, Salesforce

Instructions génératives conversationnelles

Parfois, l’instruction générative la plus puissante ne se contente pas de donner des instructions, elle crée une conversation. Les instructions génératives conversationnelles guident l’IA à travers un dialogue qui reflète la façon dont un agent ou un utilisateur humain Salesforce pourrait interagir avec un collègue, un client ou un système. Ce style d’instruction générative encourage des échanges plus humains, contextuels et fluides, ce qui peut conduire à des réponses plus nuancées et utiles.

Contrairement aux instructions génératives sans exemple ou avec peu d’exemples qui donnent des instructions ou des exemples statiques, les instructions génératives conversationnelles façonnent le comportement de l’IA à travers des échanges réciproques. Cela est particulièrement utile lorsque vous créez des flux alimentés par l’IA dans Agentforce qui sont destinés à sembler interactifs, à fournir des conseils progressifs ou à s’adapter en fonction des entrées.

Utilisez des instructions génératives conversationnelles dans les situations suivantes :

• Vous voulez que l’IA se comporte comme un collaborateur réfléchi, et non comme un simple outil.
  
• Vous créez des flux basés sur des chats pour Slack, des robots ou des expériences guidées.
  
• Vous voulez des interactions dynamiques sous forme d’échanges, où l’IA réagit selon l’évolution des entrées.
  
• Vous simulez ou remplacez les conversations internes de type questions-réponses, entraînement ou formation.
  

Exemple d’instruction générative :

Imaginez que vous créiez un flux pour guider un nouvel administrateur Salesforce dans sa première configuration d’organisation. Au lieu de fournir toutes les informations en une seule fois, l’IA guide l’utilisateur étape par étape, en lui posant des questions, en lui proposant des options et en rendant l’expérience semblable à une session d’intégration en temps réel.

Instruction générative :

Tu es un assistant d’intégration Salesforce très utile. Pose des questions de clarification, guide l’utilisateur étape par étape dans les tâches de configuration et fais des suggestions si nécessaire. Fais en sorte que l’expérience ressemble à une conversation en direct.

Exemple de résultat d’IA (sortie attendue) :

Bonjour à tous ! Bienvenue dans Salesforce ! Je suis là pour vous aider à configurer votre organisation.

Commençons par le début : envisagez-vous d’utiliser Salesforce principalement pour les ventes, le service ou les deux ?

(Une fois que l’utilisateur a répondu : « Ventes »)

Très bien ! Commençons par configurer vos étapes de piste et d’opportunité. Avez-vous déjà défini un processus de vente ou souhaitez-vous utiliser le pipeline par défaut de Salesforce pour commencer ?

Instructions génératives contrefactuelles

Les instructions génératives contrefactuelles demandent à l’IA de raisonner à partir de réalités alternatives :que se serait-il passé si les choses avaient été différentes ? Cette technique est utile lorsque vous souhaitez que le modèle évalue des scénarios, explique des résultats ou suggère des améliorations en imaginant des modifications hypothétiques.

Chez Salesforce, cela peut constituer un outil puissant pour orienter la prise de décision, résoudre les problèmes liés aux processus défaillants ou simuler l’incidence de changements opérationnels. C’est également une excellente méthode pour le coaching, l’analyse rétrospective et la planification de scénario.

Utilisez des instructions génératives contrefactuelles dans les situations suivantes :

• Vous cherchez à comprendre pourquoi un enregistrement, une affaire ou une campagne n’a pas donné les résultats escomptés.
  
• Vous voulez que l’IA suggère des optimisations en fonction de ce qui aurait pu se produire.
  
• Vous accompagnez des utilisateurs ou analysez des requêtes historiques afin d’améliorer les résultats futurs.
  
• Vous concevez des simulations afin d’aider les équipes à explorer des stratégies potentielles ou des risques.
  

Exemple d’instruction générative :

Imaginons que vous créiez un assistant alimenté par l’IA qui aide les directeurs commerciaux à accompagner leurs représentants. Vous voulez que l’IA analyse les affaires perdues et suggère en quoi le résultat aurait pu changer si des facteurs clés avaient été différents.

Instruction générative :

Tu es un coach commercial qui analyse les opportunités perdues. Sur la base des données de l’opportunité, explique pourquoi l’affaire a été perdue, puis propose un scénario contrefactuel : qu’est-ce qui aurait pu être fait différemment pour remporter l’affaire ?

Détails de l’entrée :

Opportunité : Lost (Perdu)

Montant de l’affaire : 45 000 $

Date de fermeture : dépassée de 2 semaines

Décideur : non impliqué

Concurrent : BigDigital

Objection principale : plate-forme jugée trop complexe

Notes du représentant : la démonstration est fortement axée sur les fonctionnalités, et non sur les résultats

Exemple de réponse de l’IA (résultat attendu) :

L’affaire a été perdue principalement parce que le décideur n’était pas impliqué dans le processus d’achat et que la démonstration mettait l’accent sur les fonctionnalités plutôt que sur les résultats, ce qui a donné l’impression que le produit était complexe et moins accessible.

Scénario contrefactuel :

Si le décideur avait été impliqué plus tôt et si la démonstration avait mis l’accent sur l’impact commercial plutôt que sur les caractéristiques du produit, le client aurait peut-être perçu davantage la valeur ajoutée et la pertinence de l’offre. Une présentation simplifiée axée sur les résultats aurait pu améliorer l’adhésion et potentiellement garantir l’affaire.

Instructions génératives créatives

Les instructions génératives créatives aident l’IA à générer un contenu original, imaginatif ou attrayant du point de vue stylistique. Que vous réfléchissiez à des noms de campagne, pensiez à des thèmes d’événements ou écriviez des objets d’e-mails accrocheurs, les instructions génératives créatives permettent à l’IA d’exploiter ses capacités génératives.

Chez Salesforce, les instructions génératives créatives s’illustrent dans des cas d’utilisation tels que le marketing, le développement de marque, les communications internes et la conception d’expérience, en somme partout où une touche d’originalité peut renforcer l’impact.

Utilisez des instructions génératives créatives dans les situations suivantes :

• Vous avez besoin d’idées nouvelles (noms, slogans, titres ou concepts).
  
• Vous créez un contenu qui a un ton, un thème ou qui adopte la personnalité de la marque.
  
• Vous avez besoin de variété et d’inspiration pour surmonter le syndrome de la page blanche.
  
• Vous aidez des équipes telles que l’équipe marketing, l’équipe enablement ou l’équipe communication.
  

Exemple :

Vous développez un assistant IA destiné à aider les marketeurs à trouver des noms pour une prochaine campagne Salesforce axée sur la fidélisation client et les relations à long terme. Vous souhaitez que l’IA génère des idées pertinentes et adaptées à votre marque, en accord avec le ton de Salesforce.

Exemple d’instruction générative

Agis comme un marketeur créatif chez Salesforce. Trouve 5 noms pour une campagne de fidélisation client qui met l’accent sur la relation, la confiance et le partenariat à long terme. Rends-les attrayants, conformes à l’image de la marque et adaptés à une utilisation dans le marketing numérique et événementiel.

Exemple de réponse de l’IA (résultat attendu) :

• Toujours plus loin
  
• Ensemble avec Trailblazer
  
• Conçu pour durer
  
• Une conception fiable
  
• L’essence du lien
  

Cycles de vie d’une instruction générative

Étant donné que les instructions génératives sont rédigées en langage naturel, il peut être facile de les considérer comme de simples exercices d’écriture ou de langue. Or, même si une bonne maîtrise de la langue peut vous aider à formuler des instructions génératives, cela ne vous aidera pas toujours à affiner vos résultats. En effet, la conception d’instructions génératives est plus complexe et nécessite un état d’esprit qui comprend les règles sous-jacentes du fonctionnement du système, pas seulement les sorties. Prenons l’exemple du football : il y a une différence entre bien frapper dans un ballon et savoir analyser le terrain, mettre en place le jeu et contrôler le rythme du match. Cela requiert un état d’esprit qui comprend les règles du jeu, et pas seulement les buts marqués.

Tout comme les processus de développement logiciel ou de gestion de produits, les instructions génératives ont des cycles de vie qui déterminent leur valeur pour le fonctionnement à long terme d’une entreprise.

Pour toute instruction générative que vous souhaiteriez réutiliser, gardez à l’esprit les points suivants.

1. Develop (Développer) : planifiez et créez des instructions génératives en fonction des besoins métier à l’aide d’outils tels que le générateur d’instructions génératives, les modèles d’instruction générative, des API de modèle et des outils de plate-forme.
   
2. Test (Tester) : observez comment les instructions génératives que vous avez conçues fonctionnent lorsque vous les exécutez et comparez vos résultats à l’objectif fixé.
   
3. Monitor (Surveiller) : une fois que vous êtes certain qu’une instruction générative est prête à être utilisée, appuyez-vous sur les données de sécurité et analytiques provenant de sources telles que les rapports IA de Data 360 et la couche de confiance Einstein pour obtenir une vue complète de l’impact de vos instructions génératives sur votre entreprise.
   
4. Iterate (Itérer) : à mesure que vous apprenez des étapes précédentes, procédez à des ajustements afin d’améliorer les performances et la précision. Les modèles d’instruction générative vous permettent de créer des versions en fonction de données de commentaire et vous évitent d’avoir à recréer des instructions génératives complexes chaque fois que vous souhaitez modifier ou ajouter une fonction.
   

Meilleures pratiques en matière de conception d’instructions génératives

Outre le cycle de vie normal d’une instruction générative, certaines bonnes pratiques peuvent vous permettre de réussir à mesure que vous vous familiarisez avec les applications avancées de l’IA agentique.

Divisez les cas d’utilisation en tâches. Dans la mesure du possible, essayez d’analyser votre cas d’utilisation afin d’identifier les possibilités de diviser les tâches en sous-tâches plus simples à gérer. Plus vous parviendrez à décomposer les opérations complexes en instructions génératives plus petites, plus il vous sera facile de trouver des éléments à améliorer, ce qui vous permettra d’accroître la valeur globale de votre projet.

Définissez vos entrées. Les grands modèles de langage sont des machines contextuelles. Plus ils disposent de contexte, mieux ils fonctionnent. Vous pouvez obtenir de meilleurs résultats en fournissant des exemples de ton, de longueur de réponse appropriée ou de contenu humain semblable au contenu que vous souhaitez que l’IA génère. Cela permet également d’être aussi spécifique que possible. Par exemple, demander à un agent IA de générer un « texte marketing pour un complexe hôtelier » n’est pas aussi utile que de lui demander de générer un « texte marketing sur un ton humoristique pour un complexe hôtelier familial et décontracté en Californie ».

Appuyez-vous sur ce qui fonctionne. Lorsque vous trouvez des instructions génératives efficaces, créez un référentiel de cas d’utilisation utiles pour elles. Cela vous fera non seulement gagner du temps, à vous et aux futurs concepteurs, mais constituera aussi un excellent point de départ pour quiconque tente de développer une nouvelle instruction générative.

La chose la plus importante à retenir au sujet des instructions génératives est qu’il n’est pas nécessaire de repartir de zéro chaque fois que vous souhaitez utiliser l’IA pour une tâche. À mesure que vos cas d’utilisation deviennent plus complexes, ces meilleures pratiques peuvent vous aider à relever le défi et à évoluer efficacement. La meilleure façon de mettre à l’épreuve vos compétences avancées en matière de conception d’instructions génératives est de les mettre en pratique.

Passez à l’unité suivante pour mettre en pratique dans le générateur d’instructions génératives certaines techniques que vous avez apprises.

Scénario pour le questionnaire

Janina est responsable des stocks dans une grande enseigne nationale et utilise l’IA afin de prévoir les besoins en stocks pour la période des fêtes à venir. Elle demande à l’IA d’examiner les données de vente de l’année dernière en premier lieu, puis d’analyser les promotions et les retards dans la chaîne d’approvisionnement de cette année, et enfin de réaliser une projection de la demande par catégorie.

Ressources

• Blog Salesforce : Qu’est-ce que la conception d’instructions génératives ?
• Salesforce : Générateur d'invites