Vous pouvez adapter ChatGPT à vos informations en lui donnant du contexte dans votre prompt, en configurant un assistant ou en reliant une base documentaire. Pour la plupart des besoins ponctuels, coller les éléments utiles dans la conversation est la méthode la plus simple : vous obtenez une réponse contextualisée sans entraîner le modèle.
Le mot « entraîner » désigne ici plusieurs opérations différentes. Une conversation alimente le contexte de la réponse en cours ; des réglages, une base documentaire ou un processus de réglage fin répondent à des besoins plus durables.
Sur chatgptgratuit.app, vous pouvez essayer gratuitement le chat sans créer de compte. Il traite uniquement le texte : vous ne pouvez pas y joindre de fichier, de PDF ou de photo. Pour créer un assistant personnalisé dans l’application officielle d’OpenAI, vous devez disposer d’un compte.
Points clés à retenir
- Collez vos informations dans le prompt pour un besoin ponctuel.
- Utilisez le RAG pour interroger une base documentaire d’entreprise.
- Réservez le réglage fin au style et au format des réponses.
Une conversation ne modifie pas le modèle
Une conversation vous permet de fournir du contexte à ChatGPT, tandis que l’entraînement modifie les paramètres du modèle au cours d’un processus distinct. Vos messages orientent donc la réponse pendant l’échange sans mettre à jour les connaissances du modèle pour les conversations suivantes.
Pourquoi discuter avec ChatGPT ne l’entraîne pas
Le modèle produit une réponse à partir de son entraînement antérieur et des éléments présents dans la conversation. Si vous lui corrigez une réponse, il peut tenir compte de cette correction dans la suite de l’échange, mais cette réaction reste liée au contexte disponible.
L’entraînement, lui, nécessite des données préparées et un processus technique qui ajuste le modèle. OpenAI distingue le développement de ses modèles de base de leur utilisation dans ChatGPT, et décrit plusieurs étapes de préparation et d’entraînement dans sa présentation du développement des modèles.
Que deviennent les données que vous lui transmettez ?
Le traitement de vos conversations dépend du produit utilisé et de ses réglages. Dans ChatGPT, le paramètre « Améliorer le modèle pour tous » concerne l’utilisation des conversations pour améliorer les modèles ; vous pouvez consulter les contrôles des données dans ChatGPT pour vérifier les options disponibles.
Avant de transmettre des informations confidentielles, vérifiez les conditions applicables à l’outil et à votre compte. Évitez de coller des données personnelles ou des secrets professionnels lorsque vous n’avez pas établi que leur traitement est autorisé et adapté à votre situation.
Ajouter vos informations au prompt : la méthode la plus simple
Pour une question ponctuelle, le plus direct consiste à inclure les informations nécessaires dans votre message. Vous gardez la maîtrise du contexte et pouvez préciser le format attendu dans la même demande.
Comment fournir le contexte directement dans la conversation
Collez les passages pertinents, puis formulez une consigne explicite. Indiquez le rôle attendu, l’objectif, le public visé et la forme de la réponse ; par exemple, demandez une synthèse en cinq points à partir du texte fourni, en précisant que les faits absents du document doivent être signalés.
Pour obtenir un résultat fiable, fournissez des données à jour et suffisamment précises. Séparez les consignes du contenu à analyser, puis demandez à ChatGPT de citer les éléments du texte qui justifient sa réponse.
Cette méthode fonctionne dans un accès limité au texte, comme chatgptgratuit.app. Vous pouvez y copier du contenu directement, mais l’envoi de fichiers, de PDF et de photos n’y est pas disponible.
Quand la fenêtre de contexte devient-elle une limite ?
La fenêtre de contexte limite la quantité de texte que le modèle peut prendre en compte dans un échange. Elle comprend votre demande, les documents copiés et les réponses déjà produites ; un long historique peut donc réduire la place disponible pour les nouveaux éléments.
Si votre document dépasse la capacité du modèle, travaillez par parties et conservez une synthèse des points déjà traités. Pour des recherches répétées dans un grand corpus, une base documentaire avec récupération ciblée évite de coller l’ensemble des documents dans chaque prompt.
Elle repose entièrement sur la qualité de la consigne : voir écrire un bon prompt IA. La taille du contexte disponible est expliquée dans la mémoire de ChatGPT.
Utiliser les instructions et assistants personnalisés
Les instructions personnalisées fixent vos préférences récurrentes, tandis qu’un assistant personnalisé regroupe des consignes propres à une tâche. Ces réglages réduisent les répétitions lorsque vous réutilisez les mêmes attentes.
À quoi servent les instructions personnalisées ?
Vous pouvez y préciser votre métier, le niveau de détail souhaité ou le ton à employer. ChatGPT tient compte de ces préférences dans les réponses concernées, ce qui vous évite de les recopier à chaque conversation.
Rédigez des consignes stables et faciles à vérifier : « répondez en français », « distinguez les faits des hypothèses » ou « utilisez des paragraphes courts ». Gardez les informations changeantes, comme un tarif ou une procédure à jour, dans le contexte de la demande ou dans une base documentaire.
Dans quels cas créer un assistant personnalisé sur l’application officielle ?
Un assistant personnalisé convient lorsque vous répétez une tâche avec les mêmes règles, par exemple appliquer un guide de rédaction ou suivre une procédure interne. Vous pouvez définir son rôle et ses consignes, puis organiser son usage autour d’un besoin précis.
Cette fonctionnalité appartient à l’application officielle de ChatGPT et nécessite un compte. Elle sert à configurer le comportement de l’assistant ; pour une base de documents volumineuse ou régulièrement actualisée, une solution de recherche documentaire offre un fonctionnement plus adapté.
Créer une base de connaissances avec la recherche augmentée
La recherche augmentée par récupération, ou RAG, relie les réponses du modèle à des passages retrouvés dans vos documents. Elle convient lorsque vous voulez interroger un corpus de référence sans réentraîner le modèle avec chaque mise à jour.
Comment fonctionne la recherche augmentée par récupération ?
Le système découpe vos documents en passages, calcule des vecteurs qui représentent leur contenu, puis stocke ces représentations dans une base vectorielle. À chaque question, il recherche les passages les plus pertinents et les ajoute au contexte transmis au modèle.
Le modèle rédige ensuite une réponse à partir de la question et des passages récupérés. Le document reste dans la base, tandis que le modèle reçoit les éléments utiles au moment de la requête ; le fonctionnement du RAG pour connecter les données d’entreprise à une IA repose sur ce principe de recherche et de génération.
La qualité dépend de la préparation des contenus, du découpage et de la pertinence des passages retrouvés. Vous gagnerez à conserver les titres et les références des documents, puis à demander au système de signaler les réponses qui ne sont pas étayées par le corpus.
Pourquoi convient-elle aux documents d’entreprise ?
Une base RAG permet à vos équipes de poser des questions sur des documents internes sans intégrer chaque fait dans les paramètres du modèle. Vous pouvez actualiser les contenus de la base lorsque les procédures changent, puis récupérer les passages correspondant à chaque demande.
Cette approche est pertinente pour des politiques internes, des fiches produit ou des procédures dont les réponses doivent s’appuyer sur des versions précises. Prévoyez aussi les droits d’accès, la mise à jour des documents et la vérification des réponses : une recherche documentaire mal indexée peut fournir un passage incomplet ou obsolète.
Si vos sources sont des documents scannés, commencez par OCR et PDF : extraire du texte avec l’IA.
Réserver le réglage fin aux formats et aux styles
Le réglage fin sert à orienter la façon dont un modèle répond à partir d’exemples, notamment son style ou son format. Pour ajouter des connaissances qui changent, une base de recherche documentaire constitue une approche plus appropriée.
Que permet réellement le réglage fin par API ?
Avec l’API, le réglage fin adapte un modèle à des exemples de demandes et de réponses. Vous pouvez ainsi renforcer un format régulier, un ton rédactionnel ou une manière de traiter une tâche spécifique.
Cette démarche suppose de préparer des exemples cohérents et d’évaluer les réponses obtenues. Elle demande davantage de travail technique que l’ajout d’un prompt ou d’instructions, et implique de gérer les coûts d’utilisation de l’API ainsi que la maintenance du jeu de données.
Pourquoi n’est-il pas adapté à l’ajout de connaissances ?
Un réglage fin ne transforme pas le modèle en moteur de recherche fiable pour votre documentation. Des faits ajoutés aux exemples peuvent être appris de façon imprécise, et leur mise à jour suppose de préparer à nouveau les données et le processus d’adaptation.
Pour retrouver une règle précise dans un ensemble de documents, utilisez une recherche augmentée qui sélectionne les passages pertinents au moment de la question. Gardez le réglage fin pour les comportements récurrents, comme produire une réponse dans un format structuré.
Comment limiter les risques liés aux données personnelles et au RGPD ?
Avant tout traitement, déterminez quelles données sont nécessaires, qui peut y accéder et combien de temps elles doivent être conservées. Pour des données personnelles de clients, vérifiez la base juridique, l’information des personnes concernées, les règles de conservation et les engagements contractuels de votre prestataire.
Limitez les données transmises aux éléments indispensables et retirez les identifiants lorsque la tâche peut être réalisée sans eux. Dans ChatGPT, vérifiez le réglage relatif à l’amélioration des modèles et les contrôles des données disponibles ; pour un usage professionnel, examinez aussi les conditions propres au service retenu.
Choisir la méthode adaptée à votre besoin
Choisissez le prompt pour une demande ponctuelle, les instructions pour des préférences récurrentes, le RAG pour interroger des documents et le réglage fin pour stabiliser un style ou un format. Cette progression va de la mise en contexte immédiate à une mise en œuvre technique plus exigeante.
| Besoin | Méthode | Mise en œuvre |
|---|---|---|
| Réponse ponctuelle fondée sur un texte | Prompt avec contexte | Faible |
| Préférences récurrentes | Instructions personnalisées | Faible |
| Questions sur un corpus documentaire | Recherche augmentée par récupération | Projet technique |
| Style ou format régulier via API | Réglage fin | Préparation et évaluation des exemples |
Pour une base de connaissances d’entreprise, privilégiez le RAG et encadrez les accès aux documents. Si votre besoin se limite à un texte à analyser, copiez les passages utiles dans le prompt ; si vous voulez des réponses au même format, évaluez d’abord les instructions avant d’engager un réglage fin.
La mise en œuvre côté code est détaillée dans créer son chatbot IA avec l’API ChatGPT ; les réglages à tester, dans OpenAI Playground.