ChatGPT – Correct usage & scale (2025)

Évolution 2023 → 2025

Impacts directs

• Latence variable selon l’heure/region (heures de pointe).
• Qualité perçue parfois en baisse (densité, cohérence) → nécessité de prompts structurés + garde-fous.
• Coûts d’inférence : arbitrer température, max_tokens, batch/streaming.

ROLE: Senior {{ domaine }} (ex. Django architect)
OBJECTIVE: {{ résultat attendu }}
CONTEXT: stack, versions, structure, conventions
CONSTRAINTS:
- Nom des fichiers & arborescence imposés
- Sortie en diff unifié + blocs par fichier
- Si > 120 lignes, proposer un plan en étapes
OUTPUT: étapes + code + commandes à exécuter
VERIFY: tests, critères d’acceptation, métriques

Exemples concrets

Anti-patrons (à éviter)

• Objectifs multiples dans un seul prompt (“fais le site + la doc + les tests”).
• Absence de format → réponses longues, peu réutilisables.
• Pas de limites (tokens/longueur) → coûts + latence inutiles.

Principes opératoires

• Sessions courtes avec reset régulier + résumé d’état (context pack).
• Un seul objectif par session ; branches séparées pour variantes.
• Mémoire “app-side” : RAG/vector store pour savoir mouvant.
• Formatage strict des sorties (JSON/sections) pour orchestration.

Flux recommandé

[User] Objectif clair → [GPT] Plan en 3 étapes
[User] Valide étape 1 → [GPT] Produit sortie formatée
[User] Teste/Compare → [GPT] Ajuste
[User] Passe à l’étape 2 → …

STACK: Django 4.2 / Python 3.10
CONV: noms fichiers snake_case, templates dans IA/
GOAL: ajouter IA_Catalog + admin + vue liste
LIMITS: 120 lignes max/réponse, format diff

RESET:
- Objectif actuel: finir Admin + filtres
- Dépendances: modèle OK, migration OK
- Restant: list_display, search_fields, tests

Développeur (Django)

1. Demander plan fichiers → valider.
2. Génération modèle + admin + migration (diff).
3. Création vue + URL + template + tests.
4. Revue humaine + exécution commandes + CI.

Marketing / Contenu

• Calendar d’édito → déclinaison multi-formats (post, teaser, carousel).
• A/B testing de prompts (ton, CTA, longueur).

Chef de projet

• Générer plan en étapes, risques, livrables, métriques de succès.
• Comptes-rendus structurés (décisions, next steps, owners).

Guardrails concrets

Métriques essentielles

Ops playbook

• Dashboards (Datadog/Grafana) : latence, erreurs, coûts, prompts/min.
• Alertes sur dérives (p95, coût/jour, success rate).
• Logs redacted + échantillonnage pour review humaine.
• Feature flags pour rollback rapide de prompts/paramètres.

Optimisation coût/latence

• Limiter max_tokens, utiliser stream si approprié.
• Ré-utiliser contexte (summaries), chunking côté RAG.
• Batch/queue selon cas (générations non interactives).

Cadre de décision rapide

Talk recommandé : “The CORRECT way to use ChatGPT (in 2025)”