L’automatisation utile n’est pas forcément spectaculaire. Classer des demandes, résumer une veille, préparer un brouillon, extraire des données ou contrôler un fichier sont des tâches simples qui peuvent faire gagner beaucoup de temps lorsqu’elles se répètent.
Lire la suite →Un prompt isolé a peu de valeur. Une bibliothèque organisée par tâches, avec des variables et des exemples validés, devient progressivement un véritable système de productivité.
Lire la suite →Ajouter toujours plus de contexte ne rend pas automatiquement une réponse meilleure. Un contexte trop large peut diluer les contraintes importantes, augmenter le coût et pousser le modèle à privilégier des informations secondaires.
Lire la suite →Une technique souvent plus efficace qu’un prompt interminable consiste à séparer la compréhension du problème de la production finale. L’IA commence par cadrer la tâche, puis utilise ce cadrage pour produire le résultat.
Lire la suite →Un fichier CSV peut contenir des milliers de lignes, mais une analyse utile ne consiste pas à demander simplement « analyse ce fichier ». Il faut préciser la structure, la question métier, les contrôles attendus et le format de sortie.
Lire la suite →Les applications connectées à ChatGPT permettent de travailler avec des données et outils externes depuis la conversation. L’intérêt n’est pas seulement de poser des questions, mais de réduire les allers-retours entre plusieurs logiciels.
Lire la suite →