Formation ChatGPT perfectionnement : exploiter les fonctions avancées de l’IA

Matin

1. Choisir son modèle, vraiment

• Ce qui distingue une réponse rapide d’un raisonnement étape par étape.
• Quand le modèle le plus puissant est une perte de temps, et l’inverse.
• Coût, latence, qualité : arbitrer selon la tâche et non selon l’habitude.
• Pratique : même demande soumise à deux modèles, comparaison argumentée des résultats.

2. Instructions permanentes et mémoire

• Régler une fois pour toutes son contexte, son ton et ses contraintes.
• Ce que la mémoire retient, comment la consulter, la corriger et l’effacer.
• Les effets de bord : quand une consigne ancienne pollue une nouvelle tâche.
• Pratique : rédaction de ses propres instructions permanentes, puis test.

3. Travailler par projets

• Regrouper conversations, documents de référence et consignes dans un même espace.
• Alimenter un projet avec ses propres sources et interroger l’ensemble.
• Garder la maîtrise : ce que l’on dépose, ce que l’on retire, ce que l’on archive.
• Pratique : création d’un projet complet sur un dossier en cours.

4. Fichiers, tableaux et données

• Importer des documents longs et en extraire ce qui compte.
• Faire analyser un tableau, produire des indicateurs et des graphiques.
• Vérifier un calcul : la méthode pour ne pas signer un chiffre faux.
• Pratique : analyse d’un jeu de données apporté par le participant.

Après-midi

5. Assistants personnalisés

• Ce qu’un assistant dédié apporte par rapport à une bonne demande.
• Construire ses consignes, y attacher des documents de référence.
• Tester, corriger, versionner : un assistant se met au point, il ne s’écrit pas d’un jet.
• Partager en interne, et ce que cela implique côté confidentialité.
• Pratique : construction d’un assistant sur une tâche récurrente du participant.

6. Recherche approfondie et sources

• Lancer une recherche documentée et cadrer son périmètre.
• Lire les sources citées, repérer celles qui ne disent pas ce qu’on leur fait dire.
• Ce que ce mode coûte en temps, et quand il le vaut.
• Pratique : veille documentée sur un sujet professionnel, puis contrôle des sources.

7. Enchaîner les étapes

• Découper une tâche longue en étapes vérifiables plutôt qu’en une demande géante.
• Reprendre un travail en cours sans reperdre le contexte.
• Faire produire un livrable dans un format réutilisable ailleurs.
• Ce qui relève encore de ChatGPT et ce qui appelle un outil d’automatisation.
• Pratique : production complète d’un livrable en plusieurs étapes.

8. Cadre, confidentialité et méthode d’équipe

• Offres grand public et offres entreprise : ce qui change pour vos données.
• Ce qu’on ne dépose jamais, même dans un projet fermé.
• Constituer et faire vivre une bibliothèque de demandes partagée.
• Questions ouvertes et échanges avec le formateur.