Consignes chatGPT : Exemples concrets pour chaque cas d'utilisation

Je me demande combien de personnes essaient chatGPT une fois, sont déçues et abandonnent. Je me souviens qu'un de mes collègues a demandé à ce qu'on l'aide pour l'analyse des données la semaine dernière. Elle a reçu des conseils généraux sur le nettoyage des ensembles de données et la vérification des valeurs aberrantes. Techniquement correct, mais totalement inapproprié pour son problème réel. Je l'ai encouragée à essayer quelque chose de différent : Veuillez analyser cet ensemble de données de ventes afin d'identifier les tendances saisonnières et de suggérer les catégories de produits dont les performances sont en baisse. À ce moment-là, elle a acquis une véritable perspicacité en quelques secondes.

La différence ne résidait pas dans l'IA. C'était l'invite. Une invite est simplement l'instruction que vous donnez à chatGPT, et elle contrôle tout ce que vous obtenez en retour. Il est vrai que des questions vagues entraînent des réponses vagues, tandis que des questions précises entraînent des réponses utiles. Cependant, cela ne s'arrête pas là. Je vais vous guider à travers le processus.

Dans cet article, je partagerai ce que j'ai appris sur la rédaction de messages efficaces pour chatGPT et je présenterai des techniques spécifiques qui fonctionnent réellement. Vous découvrirez des exemples pratiques d'écriture, de codage, d'analyse de données, de tâches commerciales et d'apprentissage, ainsi que des techniques avancées pour gérer des flux de travail complexes et l'automatisation.

Les principes fondamentaux de l'utilisation de chatGPT

Une invite correspond à tout ce que vous saisissez dans chatGPT. Il peut s'agir d'une question ( « Qu'est-ce que la descente de gradient ? »), d'une instruction (« Résumez ce paragraphe ») ou d'un élément avec plus de contexte ( « Vous êtes formateur en SQL. »). Expliquez les jointures aux débutants »).

La différence entre les invites simples et structurées est considérable. Veuillez considérer ces deux personnes :

Invite simple :

Write about machine learning

Invite structurée :

Write a 150-word explanation of supervised learning for business analysts with no technical background. Use an analogy involving customer data.

Le premier ne fournit pratiquement aucune information à chatGPT. Le second précise le public, la durée et l'approche. Vous obtiendrez des résultats complètement différents.

L'ingénierie des invites est la capacité à concevoir des entrées efficaces pour l'IA. Il ne s'agit pas de programmation. Il s'agit de communication. Vous apprenez à donner des instructions claires en vous basant sur la manière dont chatGPT traite le langage.

J'ai cessé de considérer les invites comme des requêtes de recherche et j'ai commencé à les traiter comme des instructions. Une fois ce changement effectué, mes résultats se sont considérablement améliorés.

Comment chatGPT interprète les invites

chatGPT interprète vos instructions en fonction du contexte, du rôle, du ton et de la structure. Il ne « comprend » pas vraiment comme le font les humains. Il prédit quelle réponse est appropriée en fonction des modèles qu'il a appris pendant sa formation. C'est pourquoi la clarté est si importante.

Trois facteurs clés influencent la manière dont chatGPT interprète votre invite :

• Clarté: Un langage imprécis peut entraîner des résultats incohérents. « Expliquer Python » peut revêtir une multitude de significations. « Expliquez le fonctionnement de la syntaxe de compréhension de liste en Python à l'aide de trois exemples » est une consigne claire et précise.
• Spécificité: Les questions génériques obtiennent des réponses génériques. Demandez « Comment puis-je analyser des données ? » et chatGPT doit deviner ce que vous savez, quels outils vous utilisez et ce que vous essayez d'accomplir. Demandez « Veuillez m'indiquer comment identifier les valeurs aberrantes dans un DataFrame Pandas à l'aide de la méthode IQR » et vous obtiendrez immédiatement une réponse utile.
• Structure: Les invites organisées sont plus efficaces. Si vous décomposez les demandes complexes en étapes numérotées ou en listes à puces, chatGPT les suit plus facilement.

L'attribution d'un rôle modifie la manière dont chatGPT répond. Veuillez saisir « Vous êtes analyste financier » et le système adaptera automatiquement son langage et son niveau de détail. Cela fonctionne car le modèle a observé de nombreux exemples de communication des analystes financiers.

Le ton est également important. Demandez un « résumé professionnel formel » plutôt qu'une « explication informelle à un ami » et vous obtiendrez des styles très différents.

Remarque : Si vous utilisez l'API chatGPT, vous pouvez contrôler le caractère aléatoire à l'aide du paramètre de température (0 = cohérent, 1 = créatif) et définir des messages système qui s'appliquent à l'ensemble de la conversation. Pour la plupart des utilisateurs travaillant avec l'interface Web, il est essentiel d'être précis dans vos invites.

Exemples de messages chatGPT par catégorie

J'ai classé ces exemples par catégorie. Chaque section explique ce qui rend les invites efficaces dans ce domaine, puis vous donne des exemples que vous pouvez reproduire et adapter à votre propre travail.

Suggestions de rédaction

Ce qui les rend efficaces :

• Veuillez préciser le public cible, le ton et le format.
• Définir des limites en termes de nombre de mots ou de structure
• Définissez clairement l'objectif.

Exemple 1 : Présentation du blog

Write a 100-word blog introduction explaining why SQL remains essential for data analysis despite the rise of Python and R. Target audience: data analysts considering which skills to prioritize.

Exemple 2 : Courriel professionnel

Draft a 150-word email to a client explaining a project delay. Tone: professional but empathetic. Include a revised timeline and one proactive solution to minimize impact.

Exemple 3 : Contenu des réseaux sociaux

Write three LinkedIn post variations (under 200 characters each) announcing a new data visualization course. Emphasize practical skills over theory. Use a conversational, encouraging tone.

Exemple 4 : Documentation technique

Rewrite this API error message for non-technical users: "Authentication token expired. Error 401." Make it clear what happened and what action to take.

Exemple 5 : Écriture créative

Write a 200-word product description for noise-canceling headphones. Target remote workers. Focus on productivity benefits, not technical specs. Conversational tone.

Remarquez-vous la tendance ? Chaque invite indique qui lit, pourquoi et quel format vous souhaitez. Pas de conjectures. Vous recevez des premières ébauches exploitables.

Instructions de codage

Ce qui les rend efficaces :

• Veuillez indiquer le langage de programmation et le type de tâche.
• Veuillez inclure les messages d'erreur ou le contexte du code.
• Veuillez demander une justification, pas seulement un résultat

Exemple 1 : Génération de code

Write a Python function that takes a list of dictionaries and returns a new list containing only items where the 'status' key equals 'active'. Include error handling for missing keys.

Exemple 2 : Débogage

This Python function is supposed to calculate the median of a list, but it fails on even-length lists. Identify the bug and provide a corrected version:

def median(numbers):
    sorted_nums = sorted(numbers)
    mid = len(sorted_nums) // 2
    return sorted_nums[mid]

Exemple 3 : Explication du code

Explain what this SQL query does, identify any performance concerns, and suggest an optimized version:

SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE region = 'West')

Exemple 4 : Refactoring

Refactor this JavaScript code to use async/await instead of promise chaining. Maintain the same error handling logic:

[paste code here]

Exemple 5 : Identification des cas limites

Review this Python function for edge cases it doesn't handle. List each edge case and suggest how to fix it:

def divide_list(numbers, divisor):
    return [n / divisor for n in numbers]

Conseil : Pour le débogage, veuillez ajouter « expliquez votre raisonnement à chaque étape » afin de détecter les erreurs logiques que la génération de code simple ne permet pas de détecter.

Analyse des données

Ce qui les rend efficaces :

• Veuillez décrire la structure de votre ensemble de données.
• Veuillez demander une interprétation et un raisonnement.
• Veuillez demander des recommandations de visualisation.

Exemple 1 : Analyse exploratoire

I have a sales dataset with columns: date, product_category, revenue, region. Suggest five exploratory questions I should investigate first, and explain why each matters for business decisions.

Exemple 2 : Identification des tendances

This dataset shows monthly website traffic for 18 months: [paste data]. Identify three meaningful trends and explain what might be causing each one.

Exemple 3 : Recommandations en matière de visualisation

I need to present quarterly revenue by product line (5 categories) to executives. Suggest the best chart type and explain why it's more effective than alternatives.

Exemple 4 : Approche statistique

I want to test whether a new checkout process increased conversion rates. I have before/after data for 1,000 users. What statistical test should I use and why? What assumptions do I need to verify first?

Exemple 5 : Évaluation de la qualité des données

Review this customer dataset summary: 10,000 rows, 15% missing email addresses, age ranges from 18-120, some negative purchase amounts. Prioritize the three most critical data quality issues and suggest fixes.

Messages commerciaux

Ce qui les rend efficaces :

• Attribuer un rôle avec un contexte métier
• Veuillez demander des résultats structurés et exploitables.
• Définissez des contraintes et des scénarios clairs.

Exemple 1 : Analyse de marché

You are a market analyst. Summarize the top three risks for a U.S.-based SaaS company expanding to the European market. For each risk, provide one specific mitigation strategy. Keep the response under 200 words.

Exemple 2 : Positionnement concurrentiel

Compare three project management tools - Asana, Monday.com, and Trello - for a 50-person marketing team. Focus on collaboration features and pricing. Present findings as a decision matrix.

Exemple 3 : Élaboration d'une analyse de rentabilité

Draft a business case for implementing automated customer support chatbots. Include expected cost savings, implementation timeline, and two potential risks. Target audience: CFO and operations director.

Exemple 4 : Préparation de la réunion

I'm presenting Q3 results to the board. Revenue is up 12% but customer acquisition cost increased 18%. Prepare three talking points that acknowledge the CAC increase while emphasizing overall growth trajectory.

Exemple 5 : Amélioration des processus

Our sales team spends 10 hours weekly manually updating CRM records. Suggest three automation solutions, ranked by implementation difficulty and potential time savings.

Suggestions d'apprentissage et d'enseignement

Ce qui les rend efficaces :

• Veuillez indiquer le niveau de connaissances actuel de l'apprenant.
• Veuillez fournir des analogies et des exemples concrets.
• Veuillez demander des explications détaillées.

Exemple 1 : Explication du concept à l'aide d'une analogie

Explain gradient descent to someone learning machine learning for the first time. Use a hiking analogy. Keep it under 150 words.

Exemple 2 : Analyse adaptée aux débutants

I'm learning Python and don't understand decorators. Explain what they do, why they're useful, and show one simple example. Assume I understand functions but not advanced concepts.

Exemple 3 : Création de quiz

Create five multiple-choice questions testing understanding of SQL joins. Include one question each for: inner join, left join, right join, full outer join, and cross join. Provide explanations for correct answers.

Exemple 4 : Tutoriel étape par étape

Teach me how to create a pivot table in Excel. I've never used them before. Break it into numbered steps with one clear action per step. Use a sample sales dataset as the example.

Exemple 5 : Comparaison des concepts

Explain the difference between supervised and unsupervised learning as if teaching a business analyst with no machine learning background. Use real-world business examples for each.

Comment rédiger des invites chatGPT plus efficaces

De meilleures invites équilibrent clarté et contexte. Voici des techniques éprouvées qui améliorent les résultats :

Invitation à la prise de décision sans apprentissage préalable

Le prompting zéro-shot consiste simplement à poser une question directement, sans fournir d'exemples. Cela fonctionne pour les tâches simples :

Summarize this paragraph in one sentence: [paste text]

Invite unique

Une invite unique fournit un exemple pour illustrer le ton ou le format souhaité :

Convert these technical terms to plain language. Example: "API" becomes "a way for software programs to communicate with each other."

Now convert: "OAuth authentication"

Invitation à quelques essais

La suggestion en quelques étapes fournit plusieurs exemples pour enseigner un modèle :

Convert these product names to URL-friendly slugs:
"Premium Wireless Headphones" → "premium-wireless-headphones"
"4K Ultra HD Monitor" → "4k-ultra-hd-monitor"

Now convert: "Ergonomic Standing Desk Pro"

Conseil : Veuillez conserver vos meilleures suggestions de quelques phrases. Conservez un document contenant les modèles que vous utilisez fréquemment pour les révisions de code, l'analyse de données et la rédaction de rapports.

Suggestion de chaîne de pensée

La chaîne de pensée invite chatGPT à raisonner étape par étape :

A store sells notebooks for $3 each. If you buy 5 or more, you get 20% off the total. How much do 7 notebooks cost? Think step by step.

Invitation à jouer un rôle

Le rôle détermine l'expertise et le style de communication :

You are a SQL instructor teaching beginners. Explain what a foreign key is and why it matters in 100 words or less. Use a real-world analogy.

Les contraintes et le formatage permettent de maintenir les réponses pertinentes :

List three advantages of cloud computing. Requirements:
Bullet points
One sentence per point
Focus on cost and scalability
Under 100 words total

Il est rare que je réussisse du premier coup. Mon processus de travail : commencer par une approche simple, vérifier le résultat, puis ajouter 2 ou 3 détails spécifiques pour la prochaine tentative. Généralement, cela fonctionne au bout de deux ou trois tentatives.

Techniques avancées de guidage

Je vais vous présenter des techniques qui améliorent les capacités de raisonnement, de cohérence et d'automatisation de chatGPT pour les tâches complexes.

Cohérence personnelle et incitations à la réflexion

Veuillez demander à chatGPT de générer plusieurs solutions et de les comparer :

Generate three approaches to reducing customer churn for a SaaS company, each in 2 sentences. Then compare them in 3 sentences and recommend the best one.

Les invites de réflexion permettent de détecter les erreurs :

Review your previous answer for accuracy, clarity, and completeness. Identify any gaps or potential improvements.

Méta-invite

Veuillez demander à chatGPT de concevoir des invites pour vous :

I need to summarize academic papers. Generate three reusable prompt templates: one for methodology, one for key findings, and one for limitations. Keep each template under 20 words.

Gestion de la fenêtre contextuelle

Maintenez le cap lors de longues conversations en rappelant vos objectifs à chatGPT :

Reminder: We're designing a data pipeline for real-time analytics. All suggestions should prioritize low latency over storage efficiency.

Now, how should we handle schema changes?

Au cours de longues conversations, je réaffirme mon objectif principal à intervalles réguliers. Cela permet à chatGPT de rester en phase avec ce que je cherche réellement à accomplir.

Prompting multi-tours et modulaire

Divisez les tâches importantes en étapes séquentielles :

Exemple de processus de rédaction d'un article technique :

Invite 1 :

Generate an outline for a 2,000-word article on API rate limiting. Include 5 main sections with 2-3 subsections each.

Invite 2 :

Using the outline you just created, write a 200-word introduction that explains why rate limiting matters for API developers.

Invite 3 :

Now expand the "Implementation Strategies" section. Include code examples in Python.

Veuillez vérifier et ajuster à chaque étape plutôt que de générer tout en une seule fois. Pour l'automatisation, les développeurs peuvent créer des scripts pour ces séquences à l'aide de l'API OpenAI.

Rôles et perspectives multiples

Combinez plusieurs rôles pour obtenir des réponses équilibrées :

You are both a data scientist and a project manager. Explain how to prioritize machine learning projects. Address both technical feasibility and business impact.

J'ai constaté que la combinaison de rôles tels que « data scientist et analyste commercial » me permettait d'obtenir des réponses équilibrées lorsque j'avais besoin à la fois d'une expertise technique approfondie et d'une application pratique.

Questions d'évaluation et d'autocritique

Demander à chatGPT d'évaluer ses propres résultats :

[After receiving a response]

Rate your previous answer on these dimensions:
- Clarity (1-10)
- Accuracy (1-10)
- Completeness (1-10)

For any score below 8, explain what's missing and provide an improved version.

Modèles de messages et réutilisabilité

Créez des modèles réutilisables pour les tâches fréquentes :

Modèle pour l'analyse des ensembles de données :

Analyze this [DATASET TYPE] dataset with [NUMBER] rows and [NUMBER] columns.

Provide:
1. Overview: Key characteristics and data types
2. Trends: Three meaningful patterns
3. Outliers: Unusual values or anomalies
4. Visualizations: Suggest three charts with rationale

Dataset: [PASTE DATA OR DESCRIPTION]

Erreurs courantes et solutions pour les corriger

Erreur n° 1 : Consignes vagues ou trop générales

Inconvénient : Tell me about Python

Pourquoi cela échoue : chatGPT doit deviner ce que vous souhaitez. Vous obtiendrez un contenu générique.

Corrigé :

Explain how Python's list comprehension syntax works. Include three examples: filtering a list, transforming values, and nested comprehensions.

Erreur n° 2 : Poser plusieurs questions sans rapport entre elles en même temps

Inconvénient : Explain machine learning, recommend a Python course, and help me debug this code

Pourquoi cela échoue : chatGPT répartit son attention entre trois tâches. Chaque réponse sera superficielle.

Corrigé : Divisez en invites distinctes, une tâche par invite.

Erreur n° 3 : Ignorer les limites du modèle

Inconvénient : What were Apple's exact revenue figures for Q3 2025?

Pourquoi cela échoue : chatGPT n'a pas accès aux données en temps réel et peut générer des chiffres qui semblent plausibles.

Corrigé :

Explain how to interpret a company's quarterly revenue report. What metrics should I focus on beyond top-line revenue?

Erreur n° 4 : Aucune contrainte ni spécification de format

Inconvénient : Summarize this article: [paste long article]

Pourquoi cela échoue : Aucune indication concernant la longueur, le thème ou le public visé.

Corrigé :

Summarize this article in three bullet points. Focus on actionable takeaways for data analysts. Maximum 150 words total.

Erreur n° 5 : En supposant que chatGPT mémorise le contexte depuis longtemps

Inconvénient : Use the approach we discussed earlier (après 20 échanges)

Corrigé :

Use the Python pandas approach we discussed for handling missing values (forward fill method). Apply it to this new dataset: [paste data]

Conclusion

Les bonnes invites chatGPT reposent sur une communication claire. La différence entre des résultats satisfaisants et excellents réside dans la précision : identifiez votre public, fixez des limites et soyez explicite quant à vos attentes.

J'ai commencé par les bases - attribution des rôles, exemples en quelques étapes, raisonnement en chaîne - et je les ai adaptées à mon travail. J'ai observé quelles consignes étaient efficaces et lesquelles ne l'étaient pas. C'est ainsi que j'ai amélioré mes compétences dans ce domaine.

Ces techniques sont efficaces dans différents domaines, car elles correspondent à la manière dont chatGPT traite le langage. Que vous codiez, analysiez des données ou rédigiez des documents commerciaux, les mêmes règles s'appliquent : soyez clair, soyez précis et adaptez-vous en fonction des résultats.

Pour développer vos compétences en matière d'IA et de données, veuillez consulter notre  cours d'introduction à chatGPT et notre cours sur les cours « Principes fondamentaux de l'IA cursus. Pour une mise en pratique des invites dans le travail sur les données, veuillez consulter Utilisation de l'API OpenAI.