GPT est accro aux théories

Voici un des secrets les plus importants à comprendre sur GPT : sa puissance est démultipliée si tu lui demandes d’utiliser une théorie.

Par exemple, dans le recrutement tu as un modèle théorique qui s’appelle l’entretien structuré. C’est tout une théorie qui explique comment faire un entretien qui soit efficace.

Par conséquent, je peux me contenter de mobiliser dans GPT les concepts de ce framework. Ici : les questions comportementales/situationnelles et la méthode des incidents critiques de Flanagan.

Je peux donc lui dire :

Je veux recruter un formateur. Tu peux me donner une trame de questions ? Je veux que toutes les questions soient comportementales ou situationnelles. Utilise les travaux de Flanagan pour proposer 3 critères à évaluer. 2 questions par critère.

Et il me répond :

Bon… là c’est une version à l’arrache. Si tu t’y connais en recrutement tu verras qu’il manque des choses. Mais c’est parce qu’il faudrait que je parte du début : définir les critères avec lui, etc.

Je voulais juste te montrer l’efficacité quand GPT sait de quelle théorie tu lui parles.

Ça a 3 avantages.

#1 | Vous avez une idée commune du résultat

Un des trucs les plus frustrants avec ChatGPT c’est quand tu lui demandes de te produire quelque chose. Tu attends avec impatience puis… le résultat est nul : super loin de ce que tu attendais.

Au moins là, GPT et toi partagez une idée globale de ce à quoi doit ressembler le résultat, sans avoir besoin de le spécifier longuement.

#2 | Le contexte est posé super rapidement

Une des erreurs les plus communes avec ChatGPT c’est que les gens sous-estiment le niveau de contexte qu’il faut lui donner. Il faut vraiment lui parler comme à un enfant qui ne saurait rien de toi.

Il ne peut pas lire dans tes pensées. Et il comprend très mal l’implicite. Même ce qui a l’air évident.

#3 | Contourner la limite de mots de GPT

Le point le plus important. Car, on pourrait se dire : ok s’il lui faut énormément de contexte on a qu’à lui balancer des pages et des pages de contexte ?

D’ailleurs, certaines personnes ont directement eu ce réflexe : je vais mettre dans GPT toutes mes données (articles, travaux, etc) pour qu’il soit adapté à moi. Sur le papier c’est une excellente idée. Ça montre que ces personnes ont compris les leviers de GPT.

Enfin… qu’elles ont compris tous les leviers sauf un : la limite de sa fenêtre de contexte.

Un autre exemple

Il existe une discipline qui s’appelle le SEO. Voilà comment Wikipédia la définit :

L'optimisation pour les moteurs de recherche, aussi connue sous le sigle SEO, inclut l'ensemble des techniques qui visent à améliorer le positionnement d'une page, d'un site ou d'une application web dans la page de résultats d'un moteur de recherche

En d’autres termes, le SEO est la discipline qui permet de faire ressortir un contenu dans Google.

Imaginons maintenant que je veuilles lancer un blog sur la pédagogie. Comment faire pour que les articles soient bien référencés dans Google ? Et bien il se trouve qu’en SEO il existe un modèle théorique qui s’appelle EAT.

On peut donc demander à GPT de l’utiliser pour nous aider :

Tu es expert SEO. Peux-tu me proposer un calendrier de contenu répondant aux exigences E-A-T de Google pour le thème de la pédagogie

Il me répond :

E-A-T est un acronyme utilisé par Google pour définir trois critères principaux auxquels un site web doit répondre pour être bien classé dans les résultats de recherche : Expertise, Authoritativeness (Autorité), et Trustworthiness (Fiabilité).

Avant de me proposer ça :

Voilà. Là encore on pourrait affiner, mais ça donne un bon début d’idées d’articles à écrire.

Je peux t’aider à maîtriser tout ça

Ce que je viens de te raconter c’est un extrait de ma formation sur ChatGPT (en featuring avec Nina Ramen).

Elle est disponible en tarif de (re)lancement jusqu’à vendredi 23h59. Si tu veux t’inscrire c’est par ici :