Fabrice Frossard

S’il est possible d’utiliser la version 4.0 de ChatGPT, il ne faut pas pour autant jeter  GPT-5 aux orties et passer à côté de son vrai potentiel au motif de premiers retours négatifs. Comme tous les LLMs, la qualité des réponses dépend avant tout de la qualité des invites, mais aussi des réglages pour éviter les déconvenues lors du résultat.  Des déconvenues qui s’expliquent simplement. Par défaut, GPT5 choisissait le modèle qu’il jugeait le plus adapté à votre demande. Avec parfois quelques aléas 🙂

Voici quelques tips rapide pour le faire au mieux.

 

1. Le piège des instructions contradictoires

GPT-5 suit les consignes “à la lettre”. C’est une force… sauf si vos demandes se contredisent.

Règle d’or : nettoyer les ambiguïtés et supprimer toute contradiction.

Exemple concret (contenu)*:

Mauvais prompt :

> « Écris-moi un article LinkedIn très court mais qui explique en profondeur toutes les étapes de la stratégie de marque. »

Mieux  :

> « Rédige un post LinkedIn de 150 mots maximum qui explique uniquement les trois premières étapes essentielles d’une stratégie de marque. »

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2. L’optimiseur d’invites d’OpenAI

Dans son Playground, OpenAI propose un outil pratique : l’optimiseur d’invites.

Collez votre prompt  > cliquez sur « Optimiser » > et l’outil met en évidence les modifications.

C’est un peu comme un correcteur de style, mais pour le langage de l’IA.

Exemple
Prompt initial :

> « Explique-moi le storytelling comme si j’étais un débutant. »

Optimisé par l’outil :

> « Explique-moi les principes du storytelling à un débutant, en donnant des exemples concrets (publicité, cinéma, réseaux sociaux) et en utilisant un langage simple. »

Jusque là nous sommes en territoire connu. Pour optimiser réellement GPT5, il faut penser à deux autres pratiques.

 

 

 3. Régler l’effort de raisonnement (`reasoning_effort`)

GPT-5 permet de choisir son niveau de réflexion.

Minimal : rapide, pour résumer ou reformuler.
Faible: un peu de synthèse.
Moyen (défaut): équilibré, idéal pour structurer du contenu.
Élevé : analyse poussée, plan détaillé, utile pour des formations complexes.

💡 Astuce : même en mode “minimal”, demandez-lui d’annoncer son plan avant de répondre.

Exemple (formation)
Demande : « Prépare-moi un plan de module de formation sur l’IA pour des managers. »

Minimal : « Introduction – Exemples – Conclusion »
Moyen : « Contexte – Cas d’usage – Limites – Atelier pratique »
Élevé : « Objectifs pédagogiques – Structure complète avec durée – Activités interactives – Ressources complémentaires »

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 4. Empressement agentique : proactif ou pas ?

GPT-5 peut être plus “proactif et persévérant”… ou au contraire plus rapide et superficiel.

Plus d’empressement*: il déroule tout, même sans vos précisions.
Moins d’empressement: il livre l’essentiel et s’arrête vite.

Exemple (calendrier éditorial)

Demande : « Donne-moi un calendrier éditorial pour LinkedIn. »

Plus d’empressement  > plan détaillé sur 3 mois (types de posts, fréquence, objectifs).
Moins d’empressement  > « Poste 2 fois par semaine : un conseil et un témoignage. »

 

5. La verbosité : enfin un bouton volume

Avec GPT-5, vous contrôlez désormais la “longueur des réponses”.

Faible > concis, direct.
Moyenne > standard.
Élevée > détaillée.

Exemple (marketing de contenu)

Faible : « C’est créer du contenu pour attirer une audience. »
Moyenne : « Le marketing de contenu consiste à créer et partager des contenus utiles pour fidéliser une audience. »
Élevée : « Le marketing de contenu consiste à produire des articles, vidéos ou podcasts qui apportent de la valeur. Objectif : attirer, instaurer la confiance, puis convertir. »

 

Un petit hack pour les paresseux

Dans de nombreux prompts, il faut guider ChatGPT sous forme de question. Pour ce faire vous pouvez utiliser ce prompt et lui demander directement de faire votre prompt  :

 

« Vous serez mon ingénieur prompt. Je souhaite atteindre : [insérez votre objectif]. Veuillez reformuler cela avec vos propres mots et poser toutes les questions nécessaires pour clarifier les choses. »

 

Quel que soit votre objectif, l’IA vous posera toutes les questions nécessaires pour éditer le prompt idoine.

 

Pour aller plus loin avec GPT-5

Contexte conversationnel : réinjectez un résumé quand le fil est long.

« Jusqu’ici tu m’as proposé un plan de formation et un calendrier de publication. Maintenant, détaille uniquement la partie formation. »

Température & pénalités:

Température 0 = réponses stables, parfait pour documents officiels.
Température 0.9 = créativité, idéal pour brainstormings.

Rôles: attribuez une identité claire.

« Tu es un formateur en communication digitale, prépare un support d’atelier. »

Tools: activez les outils (web, calcul, code) si besoin d’aller plus loin.

Économie de tokens : invite courte = moins de coût, plus d’efficacité.

« Écris un post LinkedIn de 100 mots expliquant 3 bonnes pratiques SEO. »

Auto-vérification: demandez au modèle de critiquer sa propre réponse.

« Relis ton plan éditorial et signale deux points difficiles pour un créateur solo. »

La limite ? La plupart des réglages se font depuis le playground, (ou l’API) incontournable pour affiner votre LLM. En utilisant l’interface classique ou sur mobile, ces réglages doivent être indiqué dans le prompt à l’ancienne ((ex. « sois concis », « détaille chaque étape », « raisonne étape par étape »…).  De manière générale, les bonnes techniques de prompts(C.O.T, Few Shot, Decision tree etc) sont efficientes avec les modèles de la 5ème génération, mais encore une fois, à condition de bien régler votre modèle.