Maîtriser GPT-5 : Prompts Essentiels pour Diverses Applications IA

L’arrivée très attendue de GPT-5 d’OpenAI a naturellement suscité d’intenses discussions dans l’industrie, le modèle étant vanté pour ses vastes capacités en matière de codage, d’écriture, de génération d’images et même d’autonomie. Pour dépasser le battage médiatique initial et évaluer ses performances réelles, une série de prompts divers a été mise à l’épreuve, afin de déterminer si GPT-5 surpasse réellement ses prédécesseurs ou s’il ne fait qu’ajouter au paysage croissant de l’IA.

Lors des essais initiaux, GPT-5 a démontré une utilité prometteuse dans la création de tâches structurées. Lorsqu’il a été chargé de concevoir un outil de suivi des médias sociaux, le prototype a exécuté sans faille toutes les fonctionnalités demandées. Il a attribué les rôles avec précision, suivi la progression quotidienne des publications (quatre publications par plateforme par jour) et même intégré des animations de confettis de célébration à l’achèvement. Le résultat, y compris un format JSON bien structuré avec des codes couleur spécifiques à la plateforme et des invites de motivation, a mis en évidence la capacité du modèle à générer des solutions pratiques, prêtes pour les développeurs. De même, pour un jeu de “Devinez le mot”, GPT-5 a produit une interface utilisateur visuellement attrayante et interactive avec un gameplay fluide et un retour réactif. Cependant, une omission critique a été notée : la fonctionnalité principale permettant au joueur d’entrer un mot secret à deviner par l’IA était absente, empêchant une parfaite adéquation avec le prompt original. Malgré cela, le prototype a montré un potentiel considérable. Le modèle a également excellé dans la préparation académique, générant un test complet de 10 questions à choix multiples sur l’IA Agentique, avec quatre options par question, un rapport de score final et des explications détaillées pour les réponses incorrectes, citant des exemples pertinents et imitant les conditions d’examen.

Cependant, les performances de GPT-5 ont notablement fléchi dans des tâches opérationnelles plus complexes et des applications créatives. Une tentative d’automatiser la collecte de données pour l’analyse hebdomadaire en récupérant des publications de médias sociaux de canaux spécifiques (Instagram et LinkedIn) après une certaine date a donné des résultats incomplets. Malgré le volume typique de publications (environ 4 par jour par plateforme), GPT-5 a renvoyé significativement moins d’entrées, ne parvenant pas à capturer l’ensemble des données avec précision.

Les capacités de raisonnement et d’analyse d’images du modèle se sont également avérées décevantes. Dans une comparaison directe avec les modèles antérieurs d’OpenAI, GPT-5 a été chargé d’identifier des individus et leurs couleurs associées dans un dessin. Malgré des tentatives répétées, même en utilisant son “Mode de Pensée”, le modèle a constamment fourni des réponses incorrectes. Cette performance suggère que les capacités de raisonnement de GPT-5 pourraient ne pas atteindre les standards élevés annoncés par OpenAI pour de telles requêtes complexes, restant en deçà des attentes fixées par les versions précédentes.

La régression la plus significative a peut-être été observée dans la génération d’images. Comparé à GPT-4o, GPT-5 a montré des lacunes substantielles. Il a notablement eu du mal avec le rendu de texte, ne parvenant pas à incorporer ou à afficher avec précision du texte dans les images générées. La qualité globale de l’image était également sensiblement inférieure, caractérisée par une résolution réduite et une augmentation des artefacts. De plus, le modèle a fréquemment mal compris ou carrément ignoré des requêtes de prompts spécifiques, indiquant une baisse significative de l’adhérence aux prompts. Pour une itération supposément améliorée, ces régressions dans les fonctionnalités de base sont une préoccupation considérable.

En conclusion, bien que GPT-5 fasse preuve de compétence dans les tâches de codage structurées et certaines formes de génération de contenu, ses lacunes dans des domaines critiques tels que le raisonnement, l’extraction précise des données, et particulièrement la génération d’images, suggèrent un pas en arrière surprenant pour l’assistance générale de l’IA. La polyvalence et la prouesse créative qui définissaient les versions précédentes de ChatGPT semblent diminuées dans GPT-5, entraînant une expérience décevante pour les utilisateurs qui comptaient sur ses capacités plus larges au-delà du codage spécialisé. Le manque général de transparence concernant la version du modèle qui génère les réponses complique davantage l’évaluation de l’utilisateur.