J'ai testé la structure exacte de prompting GPT-5 d'OpenAI pendant une semaine et....
....Voici mon retour terrain avec la structure exacte.
Pour rappel, cette méthode organise chaque prompt en trois sections définies pour optimiser la précision des réponses.
▶️ **Section système : objectifs et rôle**
Structure exacte : [RÔLE] + [MISSION PRÉCISE] + [NIVEAU D'EXPERTISE ATTENDU]
Concrètement, je définis l'expertise métier, la tâche spécifique et le degré de technicité avant toute interaction.
Ce que j'y gagne : 40% de temps économisé sur les ajustements de contexte.
▶️ **Instructions utilisateur : contraintes et format**
Structure exacte : [TÂCHE] + [CONTRAINTES TECHNIQUES] + [FORMAT DE SORTIE] + [EXEMPLES]
Celui-ci intègre la demande, les limites, le rendu attendu et des cas concrets en une seule fois.
Ce que j'y gagne : Zéro reformulation nécessaire dans 80% des cas.
▶️ **Canaux séparés : raisonnement et résultat**
Structure exacte : Canal interne pour la logique + Canal utilisateur pour la sortie finale
L'idée est d'isoler le processus de réflexion et le livrable clean via des messages système distincts.
Ce que j'y gagne : Contrôle total sur la qualité et traçabilité du raisonnement.
📣 Et vous ?
Vous testez cette structure tri-partite précise ou vous restez sur vos anciens réflexes de prompting ?
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Je suis Laurent ALEXANDRE et j’aide les PME/ETI à former leurs équipes, automatiser leurs processus et activer leurs outils IA (Copilot, ChatGPT…) pour un ROI en <90 jours.
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