Des chercheurs du MIT, de Stanford et de l’Université de Californie à Berkeley ont analysé plus de 18 000 prompts collectés auprès de 1 891 personnes.
Les résultats ont montré que si 53 % de l’amélioration des performances due au passage à un nouveau modèle haute performance provenait de l’évolution du modèle lui-même, les 47 % restants étaient créés par les utilisateurs qui modifiaient la façon dont ils donnaient des instructions pour s’adapter aux capacités du nouveau modèle.
En d’autres termes, la performance de l’IA n’est pas déterminée uniquement par « le modèle que vous choisissez ».
Choisir un modèle haute performance et être capable de relier cette intelligence à votre travail sont deux compétences complètement différentes.
C’est particulièrement important lorsque vous utilisez GPT-5.6 Sol.
OpenAI positionne Sol comme un modèle de raisonnement phare pour la recherche, la conception et la prise de décision complexes. Cependant, aussi élevée que soit sa capacité de raisonnement, il ne peut pas lire vos objectifs, vos prémisses ou vos critères de jugement.
Si vous lui demandez de « trouver quelque chose de bien », Sol choisira la réponse la plus générique parmi un vaste éventail de possibilités.
À l’inverse, si vous avez défini :
- Qui vous êtes
- Ce que vous voulez accomplir
- Quelles conditions vous voulez qu’il suive
- Ce que vous considérez comme un bon résultat
La qualité des réponses changera considérablement, même avec le même modèle.
Beaucoup de gens paient chaque mois pour l’IA la plus intelligente mais laissent leurs instructions personnalisées vides, leur mémoire désorganisée et leurs demandes réduites à une seule phrase.
C’est comme embaucher un consultant brillant et lui demander d’« augmenter les ventes » sans lui fournir aucune information sur la situation de votre entreprise.
Dans cet article, je vais résumer les trois paramètres que vous devez vérifier en premier pour rapprocher l’intelligence de GPT-5.6 Sol de celle d’un « expert personnel », ainsi que les méthodes de demande qui changent la qualité des réponses.
Je n’utiliserai pas de techniques de prompt compliquées.
Une fois définis, ils affecteront presque toutes les conversations ultérieures. Je vous recommande de sauvegarder cet article pour pouvoir l’essayer plus tard tout en ouvrant votre écran de paramètres.
À la fin de l’article, je distribue un kit de conception qui vous permet de créer des diapositives de haute qualité avec Claude.
Pourquoi « choisir un modèle » seul ne donne pas de performance
Commençons par nous mettre d’accord sur l’endroit où « l’intelligence » est déterminée.
GPT-Sol est le modèle le plus intelligent et le plus réfléchi que vous puissiez choisir en ce moment. Mais même la personne la plus intelligente ne peut fournir que des réponses médiocres si on lui confie une tâche vague comme « fais juste quelque chose de bien ». L’intelligence et la capacité à la faire sortir sont deux choses différentes.
En observant comment différentes personnes l’utilisent, je pense que la différence réside dans ce côté « extraction », pas dans le modèle.
La performance est déterminée en préparant d’abord les trois choses suivantes : laisser ChatGPT mémoriser les prémisses (Paramètres), choisir un modèle en fonction de la tâche, et avoir un modèle pour la demande. Passons-les en revue dans l’ordre.
Paramètre initial ① : Les instructions personnalisées sont un « manuel opérationnel », pas une « auto-présentation »
La première chose à vérifier, ce sont les instructions personnalisées.
Beaucoup de gens n’écrivent ici que des choses comme « Veuillez répondre poliment » ou « Veuillez expliquer de manière concise ».
Cependant, cela revient presque à dire à un employé brillant le premier jour :
« Faites du bon travail, s’il vous plaît. »
Le guide officiel d’OpenAI présente une méthode pour fournir des informations à l’IA en les séparant en :
- Identité : quel rôle jouera-t-il ?
- Instructions : que doit-il suivre ?
- Exemples : quelle est une bonne réponse ?
- Contexte : quelles prémisses sont nécessaires au jugement ?
En d’autres termes, ce que vous devez mettre dans les instructions personnalisées n’est pas seulement un profil.
Ce sont les « règles de travail » à appliquer à ChatGPT à chaque fois.
Par exemple, même si vous lui demandez d’« améliorer ce post X », il y a beaucoup de choses que ChatGPT ne sait pas :
- À qui voulez-vous qu’il soit lu ?
- Que vendez-vous ?
- Le langage provocateur est-il autorisé ?
- Le but est-il la notoriété ou l’inscription à LINE ?
- Qu’est-ce qui constitue une écriture qui vous ressemble ?
Sans le savoir, ChatGPT ne peut que renvoyer le post le plus générique basé sur un savoir-faire général des réseaux sociaux.
À l’inverse, si vous placez les prémisses suivantes dans les instructions personnalisées, la direction de la réponse changera même avec la même phrase unique.
【Exemple de paramétrage que vous pouvez utiliser tel quel】
Je travaille comme employé de bureau tout en publiant sur l’utilisation de l’IA sur X et note.
Mes principaux lecteurs sont des employés de bureau et des travailleurs indépendants qui s’intéressent à l’IA mais ne savent pas comment l’intégrer dans leur travail.
Dans vos réponses, veuillez suivre ces règles :
- Énoncez d’abord la conclusion
- Ne vous contentez pas d’abstractions ; incluez au moins un exemple concret
- Lorsque vous utilisez des termes techniques, expliquez-les brièvement à la première mention
- Évitez les provocations excessives ou les affirmations sans fondement
- Pour les posts X, mettez l’accent sur l’accroche d’ouverture et les sauts de ligne faciles à lire
- Pour les articles note, structurez dans l’ordre : Affirmation → Raison → Exemple → Méthode de mise en œuvre
- Si la demande est vague, ne la remplissez pas vous-même ; demandez d’abord les prémisses importantes
Selon les informations officielles d’OpenAI, une fois les instructions personnalisées définies, elles sont appliquées à tous les chats, y compris ceux existants.
De plus, dans les formules Plus ou Pro, vous pouvez enregistrer jusqu’à 5 000 caractères.
Ce n’est pas un endroit pour écrire de longues phrases que vous utilisez à chaque fois.
C’est un endroit pour éliminer les petits écarts de reconnaissance qui se produisent à chaque fois, dès le départ.
Pour ma part, j’ai constaté une diminution des corrections comme « fais-le plus comme moi » ou « écris à partir de la conclusion » depuis que j’ai défini le ton, les thèmes et la structure.
Même une différence de quelques minutes par fois devient une énorme différence après 100 utilisations.
Les instructions personnalisées ne sont pas un paramètre pour booster les performances de ChatGPT une seule fois.
Ce sont des paramètres pour élever la qualité minimale de chaque conversation que vous aurez désormais.
Paramètre initial ② : La mémoire est une « fiche client », pas un « entrepôt »
La prochaine chose à vérifier est la mémoire.
Ce qui est surprenant ici, c’est que la mémoire de ChatGPT n’est pas seulement une fonction qui sauvegarde les conversations passées dans leur intégralité.
Selon l’explication d’OpenAI, la mémoire actuelle est utilisée comme « contexte » pour personnaliser les réponses en organisant continuellement les informations utiles des chats passés et d’autres sources.
En d’autres termes, la mémoire est moins un stockage de conversations et plus :
Une fiche client à laquelle ChatGPT se réfère à votre sujet.
Si la fiche contient des informations correctes, vous pouvez être compris sans explications détaillées à chaque fois.
D’un autre côté, si des informations anciennes ou ponctuelles subsistent, elles peuvent affecter des consultations complètement différentes.
Par exemple, supposons qu’une personne qui vendait auparavant des produits pour employés de bureau ait maintenant changé d’activité pour se tourner vers le support IA pour les entreprises.
Cependant, si une ancienne prémisse comme « publier du savoir-faire sur les activités annexes pour employés de bureau » reste en mémoire, même si vous demandez une proposition pour une entreprise, des expressions douces pour les particuliers ou des perspectives d’activités annexes pourraient s’y mêler.
Lorsque la réponse d’une IA est médiocre, la cause n’est parfois pas le prompt, mais des informations sur votre passé.
C’est pourquoi vous ne devez pas mettre n’importe quoi en mémoire.
Je recommande de séparer selon les critères suivants :
Informations à conserver en mémoire :
- Profession ou activité actuelle
- Produits ou services proposés
- Principale clientèle
- Objectifs à long terme
- Préférences d’écriture ou de réponse
- Critères de jugement fréquemment utilisés
Informations qui n’ont pas besoin d’être en mémoire :
- Tâches effectuées uniquement aujourd’hui
- Campagnes temporaires
- Chiffres de ventes ou d’abonnés qui changent souvent
- Dates limites ou plannings
- Hypothèses pensées sur le moment
- Émotions ou hésitations temporaires
Par exemple, « je propose des formations IA pour les entreprises » convient à la mémoire si cela ne change pas pendant un certain temps.
En revanche, « finaliser les supports de formation d’ici vendredi » est mieux traité uniquement dans cette conversation ou ce projet.
Le critère pour se souvenir est simple :
Voulez-vous que cela soit utilisé comme prémisse dans 3 mois ?
Si OUI, alors c’est pour la mémoire.
Si NON, placez-le uniquement dans ce chat ou ce projet.
Et demandez périodiquement ce qui suit :
« Veuillez vérifier les informations que vous avez actuellement sur moi. Veuillez séparer les informations qui pourraient être obsolètes de celles qui sont redondantes. »
Selon les informations officielles d’OpenAI, la mémoire peut être vérifiée, corrigée et supprimée depuis l’écran des paramètres, et vous pouvez utiliser le Chat temporaire pour avoir des conversations sans vous référer à la mémoire existante ni en créer de nouvelle.
Utiliser le Chat temporaire est une façon de consulter avant une réunion d’affaires importante ou lorsque vous jouez un rôle complètement différent de d’habitude.
Pour rendre l’IA plus intelligente, laissez-la mémoriser une grande quantité d’informations.
C’est à moitié vrai et à moitié faux.
Ce qui est nécessaire n’est pas la quantité d’informations.
C’est ne laisser que les prémisses correctes qui correspondent à votre moi actuel.
Paramètre initial ③ : Choisissez les modèles par « coût de l’échec », pas par « ordre d’intelligence »
Une fois les paramètres en ordre, l’étape suivante est le choix du modèle.
Beaucoup de gens se méprennent sur ce point. Toujours choisir le modèle le plus performant n’est pas nécessairement la manière la plus efficace de l’utiliser.
C’est comme décider chaque tâche unique dans l’entreprise lors d’une réunion du conseil d’administration. Vous n’avez pas besoin de réunir la direction juste pour changer l’objet d’un email.
D’un autre côté, il est dangereux de trancher une décision d’investissement de plusieurs millions dans une nouvelle activité avec une seule réponse immédiate d’un employé.
Le choix du modèle, c’est la même chose. OpenAI positionne GPT-5.5 Instant comme un modèle rapide pour les questions quotidiennes, et GPT-5.6 Sol comme un modèle de raisonnement pour les tâches complexes, la recherche et la conception.
GPT-5.6 Sol propose également des options pour modifier la profondeur de réflexion, comme Moyen, Élevé et Très élevé. Les options disponibles dépendent de votre formule.
Alors, quels critères utiliser pour choisir ?
Je recommande de choisir non pas en fonction des performances du modèle, mais en fonction de :
« À quel point cela fera-t-il mal si j’obtiens une réponse erronée ? »
Tâches adaptées à Instant :
- Reformuler du texte
- Vérifier les fautes de frappe
- Résumer des notes de réunion
- Créer des brouillons d’idées
- Suggérer des objets d’email
- Mettre en forme un contenu déjà décidé
Par exemple, une tâche comme « Raccourcis ce texte de 30 % sans changer le sens. » Même si la réponse est légèrement erronée, vous pouvez la vérifier et la corriger immédiatement.
Tâches où vous voulez utiliser Sol Moyen ou Élevé :
- Comparer des stratégies d’entreprise
- Planifier des conceptions impliquant plusieurs conditions
- Structurer des documents commerciaux importants
- Prendre des décisions après avoir lu de longs documents
- Rechercher des contrats ou des systèmes
- Concevoir des systèmes ou des flux d’activité
- Analyser des causes d’échec
Par exemple, une tâche comme « Évalue si tu dois investir dans cette nouvelle activité en fonction de cinq facteurs : concurrents, commercialisabilité, forces de l’entreprise, coûts initiaux et conditions de retrait. » Cela nécessite de comparer plusieurs informations simultanément et de prendre des décisions cohérentes, plutôt qu’une simple génération de texte.
Tâches où vous devriez envisager Sol Pro ou un raisonnement approfondi :
- Recherche complexe prenant beaucoup de temps
- Analyse sur un grand nombre de documents
- Deuxièmes avis pour des décisions de gestion importantes
- Recherche ou correction de codebases complexes
- Conceptions nécessitant plusieurs vérifications
Cependant, même ici, vous n’adoptez pas la réponse de l’IA telle quelle, mais vous l’utilisez comme un élément de prise de décision.
En cas de doute sur le choix du modèle, vous pouvez juger avec ces trois questions :
- La perte est-elle significative si une réponse incorrecte est adoptée ?
- Est-il nécessaire de réfléchir à plusieurs conditions simultanément ?
- Ne pouvez-vous pas vérifier le résultat vous-même immédiatement ?
Si deux ou plus s’appliquent, Sol vaut la peine d’être utilisé. À l’inverse, si presque aucun ne s’applique, Instant suffit.
La recommandation n’est pas de tout laisser à Sol.
D’abord, utilisez Instant pour :
- Identifier les points de discussion
- Créer un brouillon
- Augmenter les options
Ensuite, ne transmettez que les parties importantes à Sol pour :
- Rechercher des oublis
- Vérifier les contradictions
- Finaliser la proposition
C’est une approche en deux étapes. Par exemple, lors de la création d’un plan de webinaire :
D’abord, générez 10 idées avec Instant. Choisissez-en 3 et demandez à Sol :
« Veuillez comparer ces 3 idées sur la base de quatre éléments : pouvoir d’attraction, autorité, lien avec la conclusion et difficulté de mise en œuvre. Veuillez souligner les faiblesses sans les cacher. »
Ainsi, vous obtenez à la fois rapidité et profondeur.
Au lieu de toujours choisir le modèle le plus intelligent :
Utilisez des modèles rapides pour la divergence et des modèles à réflexion approfondie pour le jugement.
En divisant les rôles de cette façon, vous pouvez réduire le temps d’attente tout en améliorant la qualité des réponses dans les situations importantes.
Méthode de demande ① : Arrêtez de sous-traiter et utilisez un « modèle »
C’est le cœur du sujet. Même si vous arrangez les paramètres, la performance ne viendra pas si votre demande reste un transfert vague. Plus le modèle est intelligent, plus il renvoie des réponses « plausibles mais à côté » si les prémisses manquent. Alors, ayez un modèle pour les demandes. Juste quatre choses : « En tant que qui, mes prémisses, les contraintes à suivre, et le format de sortie. »
- ✗ « Comment lancer un blog comme activité annexe ? »
- ◯ (Remplissez les quatre) :
Vous êtes un rédacteur pour un blog sur les activités annexes. Je suis un employé de bureau et je ne peux consacrer qu’une heure par jour en semaine. Je n’ai pas encore décidé quoi écrire. Je suis intéressé par l’IA et les activités annexes. Dans ces conditions, veuillez créer une liste de tâches hebdomadaires pour ce qu’il faut faire le premier mois. Maximum 3 éléments par semaine, évitez le jargon technique.
La densité de la réponse change complètement. Voici un autre exemple, plus axé sur le travail :
- ✗ « Rédige une introduction pour ce produit. »
- ◯ :
Vous êtes un rédacteur publicitaire. Le produit est un support pour smartphone en bois qui garde le bureau bien rangé, au prix de 3 000 yens. Les acheteurs sont des trentenaires travaillant depuis chez eux. Sur le thème « ranger le bureau », fournissez 3 brouillons d’une description de produit de 120 caractères. Ne soyez pas provocateur ou exagéré. Ajoutez une ligne expliquant l’objectif pour chaque brouillon.
Même pour le même produit, seuls les « 3 brouillons utilisables » viendront de la seconde approche.
Méthode de demande ② : Ne visez pas la complétion en une fois ; « laissez-le poser des questions d’abord »
Même si vous utilisez un modèle, les prémisses peuvent encore être insuffisantes. Alors, une étape supplémentaire. Pour les modèles intelligents, laissez-les poser des questions avant de commencer. C’est particulièrement efficace avec les modèles de « réflexion » comme Sol.
Après cela, je veux que vous créiez une liste de questions inversées à utiliser lors d’un entretien d’embauche. Pour obtenir un bon résultat, posez-moi d’abord 5 questions. Commencez à travailler après que j’aie répondu.
Sol posera des questions précises sur les prémisses manquantes : Dans quel secteur est l’entreprise ? L’intervieweur est-il un dirigeant ou un terrain ? Qu’est-ce que vous valorisez ? Si vous le laissez travailler après avoir rempli ces éléments, les reprises diminueront visiblement. C’est finalement plus rapide d’intercaler un tour de questions qu’une demande vague en une seule fois.
Démonstration : Du début à la fin, un flux complet avec Sol
Les paroles ne suffisent pas, alors faisons-en un flux unique. C’est fictif, mais j’écrirai les mots réels utilisés.
Le thème est « Créer un post pour annoncer un support pour smartphone en bois lancé comme activité annexe sur X. »
- Les instructions personnalisées sont déjà définies (les prémisses de l’activité annexe et le formatage sont en place). Donc, aucune explication n’est nécessaire à chaque fois.
- Choisissez GPT-5.6 Sol comme modèle. Parce que vous ne voulez pas rater la première annonce.
- D’abord, laissez-le poser des questions.
Je veux créer un post d’annonce pour un produit sur X. Posez-moi d’abord 5 questions. Commencez à travailler après que j’aie répondu.
- Sol demande : Quel est le prix ? Y a-t-il des photos ? Qui est la cible ? Allez-vous inclure un lien ? Le ton est-il sérieux ou décontracté ? Répondez-y.
- Maintenant que les prémisses sont alignées, demandez la vraie chose.
Sur la base des réponses précédentes, fournissez 3 brouillons pour le post d’annonce. Chacun de moins de 140 caractères, facile à lire avec des sauts de ligne, et ajoutez une accroche à la fin. Ne soyez pas provocateur.
- Affinez le brouillon que vous aimez.
J’adopte le deuxième brouillon. Rendez le phrasé plus évocateur d’une scène de « bureau rangé ». N’utilisez pas d’emojis.
Vous obtiendrez un post que vous pourrez directement copier-coller, ce qui ne viendrait pas d’une demande vague faite sur un coup de tête. Au lieu d’une collection de conseils fragmentaires du genre « c’est bien de demander comme ça », imitez simplement ce flux et cela fonctionnera.
Résumé
- La performance de Sol est déterminée par « les paramètres et la demande » plutôt que par « le choix du modèle ».
- Écrivez une fois les prémisses dans les instructions personnalisées. Ne stockez en mémoire que les faits qui changent difficilement.
- Ne laissez pas tout à Sol. Utilisez Sol uniquement pour les actions que vous ne voulez pas rater.
- Arrêtez les transferts vagues et demandez en utilisant le modèle « En tant que qui, prémisses, contraintes, format de sortie ».
- Plus le modèle est intelligent, moins il manque de choses si vous le laissez poser des questions avant de commencer.
Si vous ne connaissez pas ces paramètres, vous continuerez à payer chaque mois pour le modèle le plus intelligent tout en donnant des demandes vagues à un étranger. Allez-vous arranger les paramètres une fois et changer votre façon de demander, ou obtiendrez-vous des réponses creuses avec « fais juste quelque chose de bien » aujourd’hui aussi ? Le tournant est ici.
Une étape que vous pouvez faire aujourd’hui : Ouvrez les paramètres ChatGPT et mettez deux choses dans les instructions personnalisées : « Vos prémisses d’activité annexe » et « Posez des questions d’abord quand c’est vague ». Dès le prochain échange, le contenu qui reviendra changera.
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