Face à la prolifération de conseils erronés sur l’usage des modèles IA comme ChatGPT 4o, j’ai ressenti l’urgence de rétablir quelques vérités. Une idée fausse s’est largement répandue : celle de « donner le temps à l’IA de respirer », comme si elle réfléchissait. Cette croyance, bien que séduisante, trouve peu d’ancrage technique concret. Dans cet article, je déconstruis cette fake news et expose, étapes par étapes, les dérives du pseudo-prompt engineering, notamment véhiculées par certains contenus de formation douteux. Mon objectif ? Proposer une lecture rationnelle et utile, en m’appuyant notamment sur des cas liés à nos formations à l’usage de ChatGPT 4o.
Beaucoup de professionnels aujourd’hui, notamment dans le marketing digital ou la formation continue, se fient à des conseils erronés lorsqu’il s’agit de rédiger des prompts pour des IA génératives comme ChatGPT-4o. L’un des plus absurdes, mais aussi des plus répandus, est celui qui recommande d’« accorder du temps à l’IA » ou de « la laisser respirer ». Ce type de recommandation témoigne d’une incompréhension fondamentale du fonctionnement de l’intelligence artificielle. Contrairement à ce qu’on pourrait croire, une IA ne pense pas, ne ressent pas, ne prend pas de pauses. Elle génère simplement des mots sur la base de probabilités calculées à partir d’un modèle d’entraînement. Au mieux, ce conseil ralentit la production d’idées. Au pire, il induit le lecteur en erreur et défavorise la qualité des réponses obtenues. Si un dirigeant décide de former ses équipes à l’usage de ChatGPT pour améliorer son SEO ou automatiser des tâches, suivre une telle fausse stratégie serait contre-productif. Pour comprendre ce qu’est véritablement le prompt engineering, il faut balayer ces mythes initiaux et revenir aux bases rationnelles.
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L’idée qu’une IA puisse « réfléchir » ou qu’elle ait besoin de « respirer » est une projection purement anthropomorphique. En réalité, une intelligence artificielle comme ChatGPT-4o n’a aucune conscience, aucun ressenti ni temporalité. Sa logique repose uniquement sur un calcul statistique de la vraisemblance des suites de mots, et non sur un raisonnement cognitif. D’aucuns penseront qu’en ajoutant des formulations du type « prends ton temps » ou « réfléchis bien » dans leurs prompts, ils améliorent les réponses, mais cela n’a aucun impact sur la mécanique d’un modèle entraîné à prédire le mot suivant. C’est une généralisation abusive d’une consigne mal comprise. Pire encore, cela peut perturber les performances de l’outil, qui va tenter d’interpréter une instruction inutilement ambiguë. S’il y a une méthode efficace, c’est celle qui repose sur une structuration logique du prompt avec des étapes claires, pas sur une pseudo-réflexion artificielle.
Prenons un exemple concret que j’utilise parfois en conférence ou en démonstrations : Je demande aux participants de tous lancer le même prompt : « Combien de « o » dans la phrase suivante : « Le robot coloré tourne doucement autour d’un gros nounours rigolo.” Les participants obtiennent parfois la bonne réponse (12) mais dans moins de 25% des cas. 75% des réponses sont entre 11 et 19, mais pas 12. Pourquoi ce résultat erratique ? Parce qu’elle ne comprend pas au sens humain la consigne. Sa réponse dépend de la façon dont elle segmente les mots, d’un héritage statistique construit selon ses entraînements antérieurs. De plus, elle ne mobilise pas de mémoire active pour “réfléchir”. Elle interprète en direct, sans logique linéaire. Cette démonstration élimine définitivement l’idée que ChatGPT ou tout autre LLM « pense ». Ce qu’il faut faire en revanche, c’est reformuler : « Décomposer cette phrase en mots, puis décomposer les mots en lettres. Puis compter le nombre de o.» Cette approche guidée obtient systématiquement la bonne réponse, car elle repose sur une logique séquentielle, et non métaphysique.
Cette fausse bonne idée ne vient pas de nulle part. Elle trouve sa source dans une documentation officielle d’OpenAI suggérant de « Give the model time to think ». Or, cette phrase n’indiquait pas qu’une IA avait besoin de temps réel pour « penser » au sens humain. Mais cette formulation a été sortie de son contexte technique par des formateurs peu rigoureux. Nombre d’entre eux se sont mis à traduire littéralement cette phrase anglaise, en introduisant dans leurs formations ou leurs banques de prompts des commandes comme « Inspire-toi », « Prends le temps », ou même « Respire profondément avant de répondre ». Ces ajouts sont non seulement inutiles, mais contreproductifs. Pire, ils coûtent du temps aux utilisateurs et détruisent la crédibilité de l’outil auprès des décideurs qui souhaitent professionnaliser leurs usages. Cette erreur de traduction est aujourd’hui l’un des pièges majeurs du pseudo-prompt engineering.
Pour être précis, OpenAI listait parmi ses best practices le conseil suivant : « Give the model time to think by asking it to reason step-by-step. » Cette phrase complète éclaire l’ambiguïté. Il ne s’agissait en aucun cas de programmer une pause ou une attente, mais plutôt de structurer des instructions en plusieurs étapes. En d’autres termes, l’efficacité réside dans la formulation du prompt en actions successives : analyse, filtre, synthèse, conclusion. Par exemple, au lieu d’écrire : « Donne-moi une idée pour un post LinkedIn », une formulation efficace serait : « 1. Lister trois thèmes pertinents en marketing IA ; 2. Choisir celui qui a le plus d’impact émotionnel ; 3. Rédiger un post de 3 phrases à ce sujet. » C’est cette clarification opérée par OpenAI dans ses guides d’utilisation qu’il faut retenir, non une interprétation poétique. Toute autre vision poétique risque de vous faire perdre en efficacité.
Le phénomène de l’IA générative a attiré méconnaissances, effets de mode et croyances quasi mystiques. De nombreux créateurs de contenus à peine formés prétendent aujourd’hui enseigner le prompt engineering, sans comprendre son fondement scientifique. Résultat : ce genre de fake news prolifère. L’absence de rigueur mène à la production en masse de formations simplistes ou de “banques de prompts” simplistes dont personne n’a validé les résultats. Ces formateurs ne se réfèrent ni aux sources officielles d’OpenAI, ni aux bases du calcul vectoriel et statistique qui structurent les modèles de langage. Certains créent même des vidéos ou carrousels LinkedIn avec des affirmations creuses du type : « Commence toujours ton prompt par : Respire ». Le manque d’esprit critique, couplé à la facilité de création de contenu autour de l’IA, alimente donc durablement cette idée fausse. Dans un monde où l’IA évolue à une vitesse fulgurante, une telle ignorance peut coûter cher aux entreprises qui s’y fient.
Ce sont principalement des indépendants ou de petits organismes de formation mal outillés qui, pour séduire un public néophyte, propagent des conseils erronés. Leur motivation principale n’est souvent pas d’éduquer ou d’éclairer, mais d’exploiter le boum de l’intelligence artificielle à des fins commerciales. Ils utilisent des stratégies de contenu virales pour attirer des prospects via des conseils prétendument faciles à appliquer. En réalité, ils diffusent des affirmations sans fondement, souvent sans avoir testé leurs propres prompts. Cela se voit en particulier dans les formations proposant des scripts de moins de trois lignes et des interactions publiées sans logique structurelle. Les conséquences sont multiples : mauvaises performances, perte de confiance dans l’outil, ou encore déperdition de temps et d’investissements. Les dirigeants doivent donc faire preuve de discernement en privilégiant des prestataires ayant une méthode structurée, plutôt que des gourous improvisés.
Parmi les sources citées par les experts comme étant problématiques figurent plusieurs plateformes. Ces sites ont acquis une certaine visibilité grâce à une communication active, mais sont décriés pour leur manque de rigueur et de méthodologie. Plusieurs d’entre eux s’appuient exclusivement sur des effets de buzz : publications LinkedIn, PDF “offerts”, webinaires éclairs – sans réelle pédagogie technique. Pire, leurs banques de prompts utilisent des formulations qui contredisent les recommandations fondamentales du prompt engineering. Exemple courant : commencer un prompt par “Fais semblant d’être un expert” ou “Incarne un rôle”… alors que ces formulations sont connues pour biaiser les résultats et produire des réponses peu fiables. Les entreprises à la recherche d’un gain de performance doivent s’en méfier, car la désinformation peut coûter bien plus cher qu’un faux prompt.
La logique économique explique cette persistance. Le marché de la formation à l’IA est extrêmement rentable. Proposer une banque de prompts simplistes à 79€, bien marketée, peut générer des milliers d’euros sans véritable investissement pédagogique. Le public ciblé étant composé en majorité de néophytes, il est difficile pour eux de distinguer un expert réel d’un spécialiste autoproclamé. En persistant dans l’erreur, ces pseudo-experts exploitent un biais cognitif : celui de l’urgence d’adopter l’IA avant ses concurrents. En conséquence de quoi, la qualité est sacrifiée au profit de la rapidité. L’absence de régulation dans cet univers renforce ce phénomène. Enfin, la soif de visibilité – likes, abonnés, webinaires gratuits – pousse à marteler des “conseils” percutants, même s’ils sont techniquement faux. C’est pourquoi je recommande ici de toujours vérifier les sources techniques avant d’appliquer un conseil provenant d’un formateur.
Il me paraît fondamental de rappeler que l’utilisation intelligente de ChatGPT 4o ne repose ni sur le mysticisme ni sur les astuces superficielles. C’est en maîtrisant les fondements réels – structurés, documentés, testés – que l’on tire profit de ses capacités. Je rejette donc fermement les approches pseudo-magiques promues par certains formateurs peu scrupuleux. Ce que j’ai observé, c’est qu’un bon usage passe avant tout par une compréhension fine de l’intention et du contexte métier. C’est pourquoi je milite pour une veille rigoureuse des véritables nouveautés ChatGPT 4o, gage d’efficacité, d’éthique et de progrès durable.
C’est une dérive anthropomorphique que je déconseille vivement. L’idée que ChatGPT 4o doive “respirer” ou “réfléchir” repose sur une compréhension erronée du fonctionnement des modèles génératifs. Ce modèle, comme tous les LLM, ne possède ni mémoire active ni conscience : il prédit le mot suivant selon une logique purement statistique. Lui “donner du temps” via des consignes comme “réfléchis bien” ou “prends ton temps” n’a aucun effet bénéfique. Pire encore, ces formulations floues peuvent perturber le traitement textuel. Pour automatiser efficacement avec ChatGPT 4o, mieux vaut structurer son prompt par étapes claires, en misant sur le raisonnement guidé.
Voici ce que j’applique, et que je recommande sans réserve : structurer vos instructions en séquences précises. Demandez à ChatGPT 4o de raisonner en plusieurs étapes, par exemple : “1. Analyser le problème ; 2. Proposer trois hypothèses ; 3. Justifier la meilleure.” Cette logique séquentielle est réellement comprise par le modèle, car elle guide ses prédictions mot à mot. C’est d’ailleurs ce que recommande OpenAI dans sa documentation : structurer les prompts pour favoriser l’efficacité. En automatisation avec ChatGPT 4o, cette approche permet des réponses plus précises, cohérentes et facilement exploitables dans vos outils métiers ou vos flux de travail.
Cette croyance a germé à partir d’une mauvaise interprétation d’un conseil d’OpenAI : “Give the model time to think.” Ce conseil n’indiquait en aucun cas un besoin réel de temporisation. Il suggérait plutôt d’amener le modèle à raisonner étape par étape. Mais certains formateurs peu rigoureux ont traduit cela littéralement et bâclé le contexte. Résultat : des prompts absurdes comme “Respire avant de répondre” se sont retrouvés dans des “banques” ou slides LinkedIn. Croyez-moi, pour tirer le meilleur de ChatGPT 4o automatisation, mieux vaut ignorer ces formulations contreproductives et s’en tenir à une approche claire, logique et mesurée.
Parce que c’est rentable. Le marché de la formation IA explose, et beaucoup misent sur du contenu viral au détriment de la rigueur. Il est plus simple de vendre une “banque de prompts magiques” à 79 €, truffée d’approximations, que d’éduquer les utilisateurs à comprendre le fonctionnement réel de ChatGPT 4o openAI. Cette stratégie commerciale joue sur l’urgence perçue d’adopter l’IA avant les concurrents. Résultat : des conseils simplistes comme “Fais le vide avant d’écrire” inondent LinkedIn ou TikTok. Pourtant, en tant que professionnel, je sais qu’un mauvais usage des fonctionnalités de ChatGPT 4o nuit au ROI plus qu’il ne l’optimise.
Je recommande une structure claire, orientée objectif. Par exemple, si vous voulez générer un post SEO, ne dites pas simplement : “Écris un post inspirant.” Préférez : “1. Proposer trois angles liés au SEO avec IA ; 2. Sélectionner le plus impactant pour LinkedIn ; 3. Rédiger un post de trois phrases engageantes.” Ce schéma guide l’intention du prompt engineering GPT-4o vers une exécution logique et prévisible. De telles constructions sont robustes, testables et exploitables pour l’automatisation avec ChatGPT 4o. Oubliez les formulations poétiques et concentrez-vous sur une commande structurée, car l’IA ne devine pas votre objectif : elle l’analyse pas à pas.
