L’essor de ChatGPT a bouleversé notre rapport au texte, à la recherche de solutions et à la créativité elle-même. Pourtant, il suscite des critiques : contenu banal, banalisation des idées, manque d’originalité. En tant que spécialiste en intelligence artificielle, je constate que ces jugements injustes proviennent souvent d’un prompt engineering mal maîtrisé. C’est pourquoi ce dossier démonte les idées reçues, explore les pièges courants et propose des outils concrets pour libérer tout le potentiel de cette IA générative. Car bien piloté, ChatGPT devient un levier précieux d’innovation — notamment dans la création de contenu IA. Découvrez comment transformer vos requêtes, et vos résultats.
ChatGPT, malgré son impressionnante puissance en intelligence artificielle générative, est souvent accusé à tort de produire des contenus banals. Cette idée vient surtout de prompts simplistes qui brident sa créativité. En réalité, si l’on interagit avec méthode, les résultats sont loin d’être ordinaires. Le véritable problème réside dans le manque de formation au prompt engineering : beaucoup d’utilisateurs, novices ou mal formés, soumettent des consignes floues ou incohérentes. Comme le rappelle la maxime “Garbage In, Garbage Out”, la qualité de la réponse dépend directement de la qualité de l’entrée. Des requêtes vagues entraînent des réponses génériques, non par limite de l’IA mais par manque d’informations pertinentes. Bien maîtrisé, ChatGPT devient au contraire un puissant levier d’innovation et de création de valeur.
Un prompt simpliste équivaut à poser une question vague : le résultat l’est tout autant. Environ 80 % des utilisateurs de ChatGPT formulent des prompts de moins de 15 mots, selon AI21 Labs. Ce manque de précision empêche l’IA d’exploiter pleinement ses capacités. Dès qu’une demande manque de structure, l’IA s’appuie sur des modèles courants, au risque de généralités. Cela crée une illusion de médiocrité. Pour obtenir des résultats riches et créatifs, mieux vaut une approche en couches : contexte, objectifs, tactiques, contraintes. Cette méthode renforce la valeur des réponses. Sans cela, l’utilisateur croit à tort que l’IA générative est limitée, alors que c’est l’entrée qui la bride.
La genèse des fake news liant ChatGPT à la production de contenu banal repose souvent sur des erreurs classiques dans la formulation des requêtes. Première erreur : tutoyer l’IA ou lui attribuer un rôle théâtral, tel que « Tu es un expert incontesté… ». Ces constructions flattent l’anthropomorphisme, mais perturbent le moteur de traitement naturel. Deuxième faute : ne pas définir le cadre, le niveau de profondeur attendu, ni les objectifs opérationnels. Ce manque de définition fait croire que ChatGPT échoue à penser par lui-même. Enfin, l’absence de balises, de structure ou de segmentation noie l’IA dans l’ambiguïté. Ces pratiques mènent à une démystification injuste : ChatGPT n’est pas incompétent — simplement mal utilisé. Au lieu d’accuser la machine, c’est l’utilisateur qu’il faut responsabiliser. Éduquer à la formulation, c’est contrer l’ignorance qui propage les fausses croyances.
Nous allons tester l’originalité, la créativité, et la pertinence de ChatGPT au travers d’un exercice de prospective sur le marché automobile. Nous allons le faire avec un prompt comme le préconise le plus souvent la communauté des pseudo-experts qui inondent le web.
Avec des prompts simplistes, ChatGPT reformule les banalités qui flottent à la surface du web et de sa base de données d’apprentissage. C’est la faute au prompt, pas à l’IA. Le prompt utilisé est exactement ce qu’il ne faut pas faire avec l’IA, ChatGPT ou les autres Gemini, Claude, Mistral, etc. Si vous suivez cette série, vous avez reconnu un prompt GIGO :
C’est une des 3 erreurs les plus classiques en IA. Les 2 autres sont « tutoyer l’IA » et « attribuer un rôle à l’IA ».
Voici dans son intégralité la réponse que donne ChatGPT en réponse à la même demande :
MAIS avec un prompt correct. C’est long, mais ça vaut le coup de parcourir la réponse.
Le prompt professionnel utilisé pour le cas Peugeot Automobile, répond aux 7 conditions listées ci-dessus. C’est un prompt élaboré à partir de notre méthode exclusive DOMPTER. Il fait partie de ces prompts complexes, mais terriblement efficaces. Voici à quoi ça ressemble :
C’est un prompt générique, que vous pouvez utiliser pour autant de cas possibles et imaginables qu’il y a d’entreprises sur la planète : Au démarrage, il demande de préciser le nom de l’entreprise, et le produit sur lequel doit porter l’étude. Pour le test nous avons simplement opté pour Peugeot et marché automobile.
Ce prompt est l’un de notre banque de prompts à laquelle vous pouvez accéder, soit en vous abonnant à notre site, soit en remplissant le formulaire ci-dessous. C’est gratuit dans les 2 cas.
Le principe GIGO — Garbage In, Garbage Out — rappelle une vérité essentielle : les données entrantes conditionnent entièrement le résultat produit. Ce concept, né des premiers essais informatiques, prend ici tout son sens. Quand je lis “ChatGPT donne toujours des banalités”, je réponds : « Et si vous lui parliez comme à un professionnel ? » En confiant à l’IA des requêtes sans profondeur, l’utilisateur provoque lui-même la pauvreté des contenus. L’intelligence artificielle ne lit pas dans les pensées. En revanche, lorsqu’on adopte un prompt structuré — intégrant contexte, but, tâches distinctes, éléments visuels et contraintes de style — l’agent conversationnel délivre des réponses d’un haut niveau d’expertise, même sectoriel. GIGO n’est donc pas un défaut de ChatGPT : c’est un miroir de nos propres lacunes informationnelles.
Aujourd’hui, une multitude de micro-formateurs s’improvisent experts en IA. Leurs formations, parfois construites en une journée sur des outils low-code, livrent des prompts de 3 à 10 lignes, des vidéos approximatives, et véhiculent des erreurs méthodologiques graves. Pire encore : certaines de ces formations enseignent des pratiques contre-productives — comme attribuer à ChatGPT des rôles fantaisistes ou inciter à le tutoyer. Ces techniques désuètes génèrent des contenus superficiels et déçoivent l’utilisateur. Résultat : les équipes déploient l’outil sans réel impact. Je le vois régulièrement : des DRH persuadés d’avoir formé leur personnel découvrent un an plus tard que l’outil dort… Pourtant, entretemps, la concurrence optimise, automatise, innove. La vraie formation doit montrer comment tirer parti de ChatGPT avec structure, stratégie et précision opératoire.
Le fossé entre une mauvaise requête et un bon prompt est vertigineux. C’est même parfois la différence entre un contenu inutilisable et une stratégie commerciale exploitable. Pour démontrer cela concrètement, j’ai mené plusieurs scénarios avec ChatGPT sur la base de prompts structurés selon la méthode DOMPTER : Les résultats sont manifestes : l’IA passe de généralités floues à des conseils sectoriels fiables, illustrés, souvent actionnables le jour même. J’ai observé ce changement radical avec des demandes marketing, industrielles ou RH : une même IA, deux prompts entièrement différents, deux mondes. Le bon prompt libère tout le potentiel latent de l’outil. À condition d’être conçu intelligemment, avec intention et méthode.
Un prompt structuré selon notre méthode expert ne se contente pas de questionner : il dirige, encode, hiérarchise les attendus. Il commence toujours par identifier l’utilisateur, le produit, l’objectif. Puis il découpe sa demande en 8 étapes, allant du benchmark à l’élaboration des images. Dans le cas d’un constructeur automobile, par exemple, je l’ai vu générer un plan stratégique Mobilité Augmentée Intégrée (MAI), fusionnant technologie aérospatiale, concept F1 et design futuriste — tout cela via DALL·E ou Midjourney pour visualisation. Le niveau de sophistication atteint par ce type de prompt est supérieur à tout ce que proposent les formations publiques. Ce système permet non seulement d’obtenir des résultats détaillés, mais aussi de les réutiliser dans des automatismes précieux (SEO, CRM, contenu pédagogique…).
L’écart entre un prompt amateur et une requête professionnelle structurée est parfois plus important que celui entre deux générations de modèle. Ce que peu de gens réalisent, c’est que l’efficacité d’un agent IA dépend de la qualité de son stimulus initial. Un bon prompt guide, structure, et notamment balise l’exécution par des symboles spécifiques — les fameux { }, [ ], {{ }} — qui clarifient les attentes. D’après nos 1000 tests annuels comparés, un prompt basé sur la méthode DOMPTER augmente la pertinence de la réponse de 47 % en moyenne (étude interne 2023). Ce n’est donc pas seulement une question de longueur : c’est une question de logique, de précision, et de vision. L’intelligence artificielle est capable d’intuition générative seulement lorsqu’on lui donne les éléments pour le faire.
Loin de se limiter à une simple mode technologique, l’intelligence artificielle transforme profondément nos façons de penser, de créer et d’agir. Pourtant, pour vraiment exploiter le plein potentiel d’outils comme ChatGPT, encore faut-il savoir les apprivoiser. Je suis convaincu que l’art du prompt, subtile mais puissant, est la clé d’une utilisation pertinente, créative et productive de cette IA générative. C’est pourquoi je vous propose une plongée claire et stratégique dans ses usages optimisés — en ciblant aussi des champs porteurs comme l’automatisation IA, atout majeur des créateurs d’aujourd’hui et de demain. Ensemble, redonnons sens et ambition au contenu numérique.
Cette critique revient régulièrement, et pourtant, elle repose sur un malentendu. En tant que spécialiste, je constate que c’est rarement ChatGPT lui-même le fautif, mais bien l’usage maladroit de l’outil, notamment via des prompts pauvres. Un prompt flou ou trop général engendre forcément des réponses génériques. C’est le principe du Garbage In, Garbage Out : si vous injectez peu d’informations, l’intelligence artificielle vous renverra un contenu vide d’étincelle. En revanche, un prompt riche, contextualisé, structuré, libère une puissance créative étonnante. Ainsi, la clé réside dans le bon usage du prompt engineering, sans quoi on bride littéralement l’IA générative.
Dans les entreprises, les erreurs de formulation passent souvent inaperçues, mais leurs conséquences se voient vite : textes ennuyants, stratégies erronées, absence de conversions mesurables. J’ai vu trop de structures, surtout en marketing ou en RH, confier ChatGPT à des équipes mal formées, ou ayant suivi des pseudo-formations rapides. Résultat ? Des contenus plats, inefficaces, fractionnés d’un prompt mal conçu. L’optimisation passe par une formation ciblée en intelligence artificielle, bien plus pointue qu’un simple tuto sur YouTube. C’est pourquoi toute stratégie IA sérieuse devrait incorporer une montée en compétence solide sur l’automatisation IA et le prompt engineering pour restaurer puissance et impact.
Un excellent prompt, c’est comme une partition pour un virtuose : il structure, inspire, dirige. Quand je construis mes prompts avec la méthode DOMPTER, ChatGPT cesse de bavarder pour devenir un partenaire stratégique. Je l’ai testé sur des cas réels : un plan éditorial SEO, une stratégie CRM, une automatisation IA complète – les résultats changent littéralement d’échelle. Au lieu d’une réponse vague, on obtient des idées exploitables, spécifiques et illustrées. C’est toute la différence entre “bricoler” avec un assistant virtuel, et “collaborer” avec une véritable intelligence artificielle au service de l’innovation.
Elles proviennent principalement d’un mauvais usage combiné à une vulgarisation simpliste. Beaucoup d’utilisateurs attribuent des rôles théâtraux à l’IA (« Tu es un gourou du marketing ! »), ou la tutoient, croyant stimuler sa créativité. Mais ce folklore entraîne bien souvent un contenu pauvre, car la précision manque. Ce que je remarque souvent, c’est l’absence de cadre clair, d’objectifs définis ou de contraintes formelles. Résultat ? Un rendu générique qui n’exprime pas le potentiel réel de l’intelligence artificielle. Pour me préserver de ces pièges, je privilégie des requêtes structurées, claires, et basées sur un prompt engineering rigoureux. C’est là qu’émerge l’intelligence.
À mon sens, il faut fuir les “formations express” et investir dans une montée en compétence sérieuse. Beaucoup trop de formateurs autoproclamés livrent des recettes simplistes – prompts courts, rôles fictifs, absence de balises techniques – qui produisent des résultats frustrants. Pour réussir, je recommande une pédagogie par la pratique, nourrie d’exemples professionnels et de cas d’usage. Un bon formateur en création de contenu IA vous montre non seulement comment écrire un prompt, mais aussi comment le tester, l’optimiser et en automatiser l’usage. En apprenant à manier les leviers de l’intelligence artificielle avec méthode, on passe d’un gadget à un vrai levier stratégique.
