OpenAI vient de déployer GPT-4.1, et cette nouvelle version de son LLM vedette ne se contente pas de faire évoluer les performances. Elle change les règles du prompting, exigeant des utilisateurs une précision chirurgicale dans la formulation de leurs demandes.
Fini les prompts flous et les formulations improvisées : avec GPT-4.1, chaque mot compte. Le modèle est plus littéral, et donc plus sensible aux structures, aux étapes logiques et à la hiérarchisation des instructions.
Un modèle obéissant, mais pas devin
GPT-4.1 suit les consignes avec un degré de fidélité impressionnant. Ça paraît génial sur le papier, mais ça veut aussi dire que le prompt doit être pensé comme une spec technique : pas d’ambiguïté, pas d’hypothèse implicite, pas de raccourci.
Un prompt efficace doit maintenant anticiper le comportement du modèle, guider son raisonnement (via une chain of thought claire), définir un rôle précis, un format de sortie rigoureux et, idéalement, des exemples concrets.
La nouvelle architecture du prompt selon OpenAI
OpenAI propose désormais un schéma de prompt modulaire en sept étapes :
- Rôle + objectif : Tu dis à l’IA qui elle est et ce qu’elle doit faire.
- Instructions générales : Ce sont les grandes lignes, les catégories d’action.
- Instructions de raisonnement : C’est là qu’on place la chain of thought ou les étapes logiques à suivre.
- Format de sortie : Précis, structuré. Tu veux du JSON ? Dis-le.
- Exemples : Tu montres ce que tu attends, ça réduit le flou.
- Contexte : Tu balances les données, documents ou éléments de référence.
- Récapitulatif final : Tu répètes les consignes clés, notamment les logiques à respecter.
Cerise sur le prompt : le balisage Markdown ou JSON est fortement recommandé pour compartimenter les blocs d’instructions. Cela améliore la clarté du prompt et réduit les risques d’interprétation erronée.
Prompting 2.0 : vers une discipline à part entière
Avec GPT-4.1, on n’est plus dans le prompting freestyle. On parle de prompt engineering avancé, où la structuration, la logique et la rigueur sont aussi importantes que la créativité.
Ce n’est plus juste « parler à une IA », c’est concevoir une architecture d’instruction où chaque bloc a sa fonction. C’est technique, mais c’est aussi ce qui permet de débloquer des usages complexes : génération de code, modélisation juridique, synthèse de documents métiers.
Conclusion : GPT-4.1 exige, mais il délivre
GPT-4.1 pousse à revoir nos pratiques. Il ne pardonne plus l’imprécision, mais en retour, il offre une fidélité de réponse inédite. Pour les développeurs, les formateurs et tous les power users de l’IA, c’est le moment de passer au niveau supérieur.
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