Le monde de l'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, en particulier avec l'émergence des outils d'IA générative. Les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT ont le potentiel d'automatiser ou d'accélérer toute tâche nécessitant la reconnaissance et la génération de contenu textuel à des niveaux de qualité souvent indiscernables du texte généré par l'homme. Ces LLM sont encore dans les premiers stades, donc les résultats manquent souvent de contexte et nécessitent une révision humaine. Cela s'améliorera rapidement à mesure que le modèle s'entraînera avec plus de données.

Dans l'industrie juridique, les cas d'utilisation potentiels d'IA générative pour les départements juridiques d'entreprises et les cabinets d'avocats sont nombreux. Les opportunités les plus significatives à court terme seront probablement l'optimisation des processus internes. Des exemples incluent la génération de rappels concernant la sécurité, la conformité et la synthèse des informations dans les contrats commerciaux ; l'intégration de l'IA générative dans les solutions d'eDiscovery existantes ; la création de modèles et la rédaction de mémoires.
Comme pour toute nouvelle technologie, les implications de l'utilisation des LLM suscitent des préoccupations majeures dans l'industrie juridique. Il y a un désir de mieux comprendre le fonctionnement de cette technologie pour déterminer les cas d'utilisation optimaux et limiter les risques. L'ingénierie de la formulation des instructions et la formulation des problèmes sont deux domaines à explorer davantage, car ces processus ouvrent la voie à des modèles mieux formés.

Ingénierie de la Formulation des Instructions

L'ingénierie de la formulation des instructions fait référence au processus de compréhension et de perfectionnement des questions qu'un utilisateur pose à un système d'IA ou de LLM pour obtenir des résultats optimaux. La capacité à optimiser les questions conduit à une meilleure sortie avec un minimum d'échanges. Les utilisateurs ont constaté que poser simplement des questions sans stratégie peut conduire à des résultats génériques ou incorrects. Les leaders de l'industrie dans ce domaine aident à formuler ces instructions, ce qui sera précieux et limitera les risques dans les cas d'utilisation juridique mentionnés précédemment.

Des meilleures pratiques ont émergé concernant la manière de poser stratégiquement des questions. Cela comprend le fait de demander aux outils de dire à l'utilisateur ce dont ils ont besoin pour accomplir une certaine tâche ou résoudre un problème ; d'appliquer un cadre spécifique à un problème ; ou de se comporter comme s'il était une personne exerçant une certaine profession. Des instructions comme celles-ci aident à orienter les LLM vers les bonnes données, à produire des résultats plus personnalisés et à être affinés au fil du temps grâce à la conversation. Par exemple, utiliser l'instruction "agissez comme si vous étiez un tuteur pour l'examen du Barreau" guiderait l'outil vers des données de formation spécifiques à ce domaine. Avoir plus de contexte permet aux robots de générer des réponses plus adaptées et réduit le risque de recevoir de fausses informations.

L'évolution rapide des modèles d'IA entraîne moins de besoins en formulation d'instructions au fil du temps. Cela continuera et permettra aux systèmes d'apprendre à un rythme plus rapide. À mesure que les progrès se feront, ces systèmes pourront même créer leurs propres instructions. Des défis linguistiques peuvent également surgir, car l'ingénierie de la formulation d'instructions nécessite une forte attention au langage utilisé pour formuler les questions. Même une petite nuance linguistique peut modifier la sortie. Certains professionnels de l'industrie estiment que le besoin d'ingénierie de formulation des instructions n'est pas aussi important que prévu initialement en raison de ces raisons. Pour l'instant, avoir un partenaire à la pointe de l'ingénierie de formulation des instructions peut aider les organisations à utiliser ces outils de manière responsable et ouvrir la voie à une concentration sur des besoins plus spécialisés tels que la formulation des problèmes.

Formulation des Problèmes

La formulation des problèmes est une compétence que certains analystes estiment être le véritable domaine de besoin en ce qui concerne l'utilisation et la formation des systèmes d'IA. Cela nécessite de bien comprendre le problème à résoudre afin de cibler la bonne entrée. Ce processus diffère de l'ingénierie de la formulation des instructions, qui se concentre sur les capacités d'un outil spécifique pour déterminer les meilleures questions à poser.

En plus de l'ingénierie de la formulation des instructions, la formulation des problèmes est un domaine en développement. Pour perfectionner cette compétence, plusieurs compétences deviennent importantes. Cela inclut la capacité de diagnostiquer un problème de manière succincte, de décomposer des problèmes complexes, de reformuler des problèmes et de réfléchir aux contraintes nécessaires pour orienter un système d'IA. Avec des problèmes juridiques complexes, cela nécessite l'accès à l'expertise et aux technologies appropriées.

Être capable de définir clairement un problème devrait permettre aux utilisateurs de mieux guider ces outils, de soulager les obstacles linguistiques inhérents à la formulation des instructions et de conserver la créativité et le contrôle lors de la formulation d'une solution. Si le problème est clairement défini, alors les problèmes liés au langage utilisé dans une instruction ne seront plus des obstacles à la recherche de la solution. Cela correspond aux objectifs inhérents à la pratique juridique - obtenir les meilleurs résultats pour les clients de la manière la plus efficace tout en conservant un jugement juridique sur la solution finale. Il sera intéressant de voir si et comment l'approche de "formulation des problèmes" évolue.

Conclusion

Pour l'instant, il est important de surveiller les développements en matière d'ingénierie de la formulation des instructions et de formulation des problèmes. Même si la concentration sur le problème devient plus répandue, les instructions resteront un atout précieux pour utiliser les outils d'IA de manière plus efficace. Ces deux processus seront probablement entrelacés à l'avenir. Avoir un partenaire pionnier dans ces domaines permettra aux départements juridiques d'entreprises et aux cabinets d'avocats de décider des cas d'utilisation appropriés, d'être stratégiques, d'utiliser ces outils en toute sécurité et de maintenir leur attractivité sur le marché.