Au début de cette discussion sur les stratégies d’ingénierie des prompts, nous avons d’abord exploré le besoin d’adopter des techniques de protection afin de se prémunir contre les attaques de prompts malveillantes lors de l’utilisation de l’IA générative. Ces attaques peuvent prendre la forme de manipulations directes ou indirectes des prompts pour subvertir le fonctionnement de l’IA. En réponse à ces menaces, des approches de “delimiting”, “datamarking” et “encoding” ont été présentées comme des moyens de mettre en évidence les parties légitimes des prompts et d’empêcher les instructions indésirables de passer inaperçues.
Dans des exercices pratiques avec ChatGPT, nous avons démontré l’efficacité de ces techniques en identifiant et en neutralisant les prompts malveillants. Cependant, une mise en garde a également été émise quant à la possibilité que les systèmes d’IA puissent parfois mal interpréter ou contourner ces mesures de sécurité.
En fin de compte, il est crucial pour les utilisateurs de l’IA générative de se familiariser avec ces techniques de protection des prompts afin de limiter les risques d’attaques et de protéger leur intégrité et leurs données. L’adoption de bonnes pratiques en matière de composition de prompts peut aider à garantir une utilisation sécurisée et efficace de ces applications. Restez vigilant, soyez préparé et protégez-vous contre les menaces potentielles lors de l’utilisation de l’IA générative.