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  • Personnaliser ChatGPT : 5 techniques pour des réponses adaptées à vos besoins spécifiques

    ChatGPT sait répondre à tout, mais rarement exactement comme on l’attend. Ce décalage n’est pas une limite du modèle, plutôt celle du contexte qu’on lui donne. En exploitant finement les Custom Instructions et des techniques de prompt maîtrisées, il devient possible d’orienter ses réponses, d’en affiner le ton, et de le faire travailler selon des règles précises. Une personnalisation discrète, mais décisive, qui change profondément la manière d’utiliser l’outil au quotidien.

    Pourquoi ChatGPT donne-t-il des réponses génériques ?

    ChatGPT fonctionne comme une machine de reconnaissance de motifs linguistiques. Sans indications contextuelles précises, il ne peut produire que des réponses standards basées sur ses schémas d’entraînement. Comme le soulignent les experts en ingénierie des prompts : La différence entre du contenu IA générique et du matériel utilisable réside dans la spécificité concernant les livrables, le public et les contraintes.

    Concrètement : une demande vague comme je veux des chaussures de running générera une liste standard. Une demande contextualisée produira des recommandations véritablement personnalisées.

    5 techniques pour des réponses personnalisées

    1. Fournissez un contexte personnel détaillé

    Évitez les demandes vagues. Précisez votre situation personnelle, vos habitudes et vos objectifs spécifiques.

    L’exemple le plus frappant ? Comparez Je veux des chaussures de running avec Je cours 10-15 km 2x par semaine, j’ai les pieds plats, je privilégie le confort et mon budget est de 150€. La première formulation déclenchera une réponse générique, tandis que la seconde permettra à ChatGPT de devenir votre conseiller running personnel.

    2. Énoncez toutes vos contraintes explicitement

    Les contraintes ne sont pas des limites, mais le carburant de la personnalisation. Budget, délais, style souhaité, publics cibles, éléments à éviter : chaque contrainte ajoutée affine mécaniquement la pertinence de la réponse. Plus vous serez précis dans vos exigences, plus ChatGPT pourra cibler sa proposition.

    3. Signalez ce que vous avez déjà essayé

    Cette étape cruciale évite les suggestions redondantes et accélère considérablement l’itération. En indiquant J’ai testé la Nike Pegasus (trop rigide) et l’Adidas Ultraboost (trop lourde), vous orientez immédiatement l’IA vers de nouvelles pistes, évitant de retomber sur des solutions déjà écartées.

    4. Spécifiez vos préférences et exclus

    Les micro-informations font la différence. Détails morphologiques, aversion pour certaines matières, ton rédactionnel préféré, niveau d’expertise de votre audience : ces nuances transforment une réponse standard en conseil sur mesure.

    5. Créez des snippets personnels réutilisables

    …Ne perdez plus temps à répéter vos informations contextuelles. Conservez une note avec vos données récurrentes : rôle professionnel, objectifs spécifiques, ton préféré, contraintes permanentes. Un copier-coller stratégique qui change tout.

    Automatisez avec les Custom Instructions

    La fonction Custom Instructions de ChatGPT révolutionne l’expérience en sauvegardant ces informations une fois pour toutes. Accessible via Paramètres > Personnalisation > Custom Instructions, cette fonctionnalité comporte deux champs essentiels de 1500 caractères maximum chacun.

    Comme l’indique Fvivas : “Cette fonctionnalité vous permet de configurer l’IA pour qu’elle délivre des réponses mieux alignées sur vos besoins.” Attention cependant : ces instructions ne s’appliquent qu’aux nouvelles conversations, sans effet rétroactif sur les chats en cours.

    Structurez vos instructions pour plus d’efficacité

    Priorisez stratégiquement vos informations. Les modèles de langage accordent naturellement plus de poids aux éléments positionnés au début et à la fin du contexte, un phénomène psychologique connu sous le nom de Serial Position Effect. Pour les contextes complexes, complétez toujours avec des précisions directement dans le prompt.

    Exemples concrets par profil

    Du runner partageant sa fréquence d’entraînement et ses antécédents de blessures au créateur de contenu précisant sa voice brand et ses canaux de distribution, chaque profil bénéficie d’une approche sur mesure. L’étudiant mentionnera son niveau académique et son style d’apprentissage, tandis que le consultant indiquera le ton professionnel attendu et sa structure de réponse idéale.

    Checklist de démarrage immédiat

    Listez vos 5 informations contextuelles principales, accédez aux Custom Instructions, remplissez les deux champs en respectant les limites de caractères, testez avec 3 prompts types, puis ajustez progressivement en fonction des résultats. L’expérimentation itérative reste la clé d’une personnalisation réussie.

    En bref

    Plus vous partagez de contexte pertinent, plus les réponses de ChatGPT deviennent précieuses et personnalisées. Les Custom Instructions offrent un levier immédiat pour cette transformation, même si leur application reste limitée aux nouvelles conversations. L’ajustement progressif et l’expérimentation constante permettent de faire évoluer votre assistant IA vers une compréhension toujours plus fine de vos spécificités.

    La personnalisation de ChatGPT n’est plus une option, mais une nécessité pour transformer un outil générique en véritable extension de votre pensée. À vous de jouer pour façonner l’IA qui vous ressemble….

    Automatisez avec les Custom Instructions

    FAQ

    Comment personnaliser ChatGPT pour mes besoins spécifiques ?

    Utilisez les Custom Instructions et fournissez un contexte détaillé (contraintes, préférences, expériences passées) dans vos prompts.

    Les Custom Instructions de ChatGPT fonctionnent-elles avec les conversations existantes ?

    Non, elles ne s’appliquent qu’aux nouvelles conversations, pas aux chats en cours.

    Quelle est la limite de caractères pour les Custom Instructions ?

    1500 caractères maximum pour chaque champ (qui vous êtes et comment vous voulez que ChatGPT réponde).

    Sources:

    • https://www.dreamhost.com/blog/chatgpt-prompt-engineering/
    • https://fvivas.com/en/chatgpt-custom-instructions/
    • https://latitude-blog.ghost.io/blog/context-aware-prompt-scaling-key-concepts/

  • MCP 2025 : le langage universel des IA que personne ne sécurise vraiment

    Le Model Context Protocol (MCP), standard d’interopérabilité des agents IA, s’est imposé en un temps record grâce au soutien des géants technologiques. Mais son développement accéléré a négligé un aspect essentiel : la sécurité. Alors que les vulnérabilités s’accumulent, son avenir à l’orée de 2026 est incertain.

    Qu’est-ce que le MCP et comment a-t-il connu un tel succès ?

    Lancé fin 2024 par Anthropic, le Model Context Protocol (MCP) est bien plus qu’un simple protocole open source. Il représente une tentative de standardisation des échanges entre modèles de langage et sources de données externes, une normalisation dont l’écosystème IA avait cruellement besoin. Son adoption quasi-immédiate par OpenAI, Google, Microsoft, AWS et GitHub s’explique par une simplicité technique séduisante et une vision résolument tournée vers l’interopérabilité.

    Fin 2025, son intégration au sein de la Linux Foundation via l’Agentic AI Foundation a consacré son statut de standard incontournable. Pourtant, cette course à l’adoption s’est faite au détriment d’un examen approfondi de sa robustesse sécuritaire, comme si la communauté tech répétait les erreurs du passé en matière de sécurité by design.

    Pourquoi la sécurité a-t-elle été reléguée au second plan ?

    Dès sa conception, les priorités du MCP ont clairement penché vers l’interopérabilité et la fonctionnalité plutôt que vers la sécurisation des échanges. Cette orientation a engendré plusieurs lacunes structurelles préoccupantes : absence de signature numérique des messages, modèle de confiance excessivement permissif et mécanismes d’autorisation insuffisants.

    Même les flux OAuth, pourtant présents dans les spécifications, sont rarement implémentés correctement dans la pratique. La recommandation d’intégrer un human-in-the-loop pour valider les actions sensibles est largement ignorée par les développeurs, sacrifiée sur l’autel de la rapidité de déploiement et de la course à l’innovation.

    Quelles sont les principales vulnérabilités identifiées en 2025 ?

    L’année 2025 a sonné le réveil brutal de la communauté avec une série de failles critiques au sein de l’écosystème MCP. Dès avril, les premières attaques par prompt injection étaient identifiées par Elena Cross de Thoughtworks, révélant une surface d’attaque insoupçonnée.

    Juillet a marqué un tournant avec la découverte de CVE-2025-6514, une vulnérabilité permettant une exécution de commandes à distance via mcp-remote – avec un score CVSS de 9,6. Entre 437 000 et 558 000 téléchargements auraient été impactés, selon les estimations. Peu après, les risques se sont multipliés : vols de tokens, empoisonnement d’outils, usurpation de serveurs. Des cas concrets d’exploitation via WhatsApp ou Supabase Cursor ont dramatiquement illustré l’urgence de la situation.

    Comment les acteurs de la sécurité ont-ils réagi ?

    Face à l’ampleur des risques, la réponse s’est organisée tant bien que mal. Des analyses détaillées ont été publiées par Red Hat, Palo Alto, Strobes Security, Wiz et Microsoft, tandis que la Cloud Security Alliance créait un MCP Security Resource Center.

    Cependant, l’écosystème souffre toujours d’un manque criant d’outils dédiés à l’audit automatique des serveurs MCP, contrairement à des environnements plus matures comme npm. Cette lacune oblige chaque entreprise à développer ses propres contrôles, complexifiant dangereusement la détection et la correction des failles à l’échelle industrielle.

    Quelles évolutions sont attendues en 2026 ?

    Sous l’égide de la Linux Foundation, des propositions d’amélioration ont émergé avec la spécification de novembre 2025. Parmi les plus notables : SEP-1024 pour les exigences de sécurité côté client, SEP-835 définissant des scopes par défaut pour limiter les accès, et SEP-1046 visant à renforcer les mécanismes d’autorisation.
    Le problème fondamental persiste : ces mesures restent optionnelles. Aucune signature obligatoire des messages n’est imposée, et le security by default n’est pas encore la norme. Microsoft et Google développent certes des contrôles internes, mais l’absence d’approche centralisée et obligatoire laisse l’écosystème entier vulnérable.

    Conclusion : MCP en 2026, un standard sous tension

    Le MCP demeurera incontournable en 2026, mais sa pérennité dépendra entièrement de sa capacité à intégrer la sécurité comme exigence fondamentale plutôt que comme simple option. Une faille majeure attribuée au protocole pourrait déclencher des conséquences réputationnelles, juridiques et financières sévères, remettant en cause toute la confiance accumulée si rapidement.

    Dès aujourd’hui, les organisations doivent adopter des bonnes pratiques strictes : validation humaine, audit systématique, sandboxing et monitoring renforcé. La véritable question n’est plus de savoir si le MCP survivra, mais s’il parviendra à mûrir assez vite pour éviter le scénario catastrophe que tout le monde redoute. L’innovation poursuit sa course effrénée, pendant que la sécurité tente désespérément de rattraper son retard.

    FAQ

    Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) ?

    C’est un protocole open source développé par Anthropic pour standardiser la communication entre les LLMs et les outils ou données externes.

    Pourquoi le MCP est-il considéré comme risqué ?

    Son développement priorisant l’interopérabilité a négligé la sécurité, entraînant des failles critiques comme des injections de prompt ou des exécutions de commandes à distance.

    Comment se protéger face aux risques du MCP ?

    Validation humaine des actions sensibles, audit régulier des serveurs, mise en sandbox et utilisation de outils de monitoring dédiés.

    Sources

  • Google IA : Pourquoi ses données propriétaires lui assurent une avance incontestable

    Si Elon Musk lui-même reconnaît que Google dispose de l’avantage le plus décisif dans la course à l’intelligence artificielle, c’est que la bataille dépasse le simple duel ChatGPT contre Gemini. Alors que les régulateurs tentent de limiter sa domination en search et adtech, Google construit silencieusement un nouveau monopole dans l’IA.

    • Google capitalise sur des données propriétaires massives et variées
    • Son écosystème intégré (Android, Workspace, Maps) constitue un avantage concurrentiel durable
    • Les régulateurs ne se sont pas encore attaqués à son activité IA
    • La domination n’est pas absolue : coûts, régulation et innovation open-source restent des menaces

    L’avantage concurrentiel structurel de Google en matière d’IA

    C’est la fin d’une ère d’orgueil à Cupertino… ou plutôt le début d’une suprématie bien plus profonde. Google ne se contente pas de développer des modèles d’IA – il les nourrit depuis vingt-cinq ans grâce à des réserves de données sans équivalent. Trois piliers fondent cet avantage structurel : la maîtrise des données, avec 5 000 milliards de requêtes annuelles sur Search et 500 heures de vidéos uploadées chaque minute sur YouTube ; une infrastructure colossale, avec 85 milliards de dollars de capex prévus en 2025 et ses TPU maison ; et un écosystème verrouillé, grâce à l’intégration native sur 3 milliards d’appareils Android.

    Comme le note Avidclan : Chaque question posée par un utilisateur génère des données qui renforcent le modèle, élargissant l’écart avec des concurrents aveugles au monde physique réel.

    Une stratégie d’intégration invisible mais omniprésente

    Contrairement à ses rivaux qui misent sur des interfaces conversationnelles visibles, Google opte pour une infiltration silencieuse de l’IA dans l’expérience utilisateur quotidienne. Android 16 intègre Gemini Nano directement dans le système, éliminant toute latence. Workspace verrouille les professionnels via Duet AI embarqué dans Gmail, Docs et Sheets. Maps combine données en temps réel et analyse Gemini pour des recommandations contextuelles uniques.

    Google n’a pas besoin d’un chatbot pour vous atteindre. Il peut mettre l’IA directement dans Maps, Docs, Drive ou Gmail, souligne GenInnov. Alors qu’OpenAI dépend du cloud Azure avec ses coûts et délais, Google opère déjà sur les terminaux des utilisateurs.

    Des concurrents contraints à suivre sans écosystème comparable

    Elon Musk reconnaît que Google dispose actuellement du plus grand avantage en termes de compute et de données, même si cela pourrait changer dans quelques années. Pourtant, aucun rival ne dispose d’un écosystème comparable. xAI, malgré ses 20 milliards levés, reste encore très théorique. OpenAI domine le marché des chatbots avec 43% de parts, mais sans ancrage matériel. DeepSeek mise sur l’open-source à bas coût, mais se heurte à des barrières géopolitiques.

    Aucun ne parvient à reproduire le cercle vertueux de Google : meilleures données → meilleurs modèles → plus d’utilisateurs → davantage de données.

    Régulation : un obstacle encore lointain pour l’IA générative

    Les condamnations antitrust récentes de Google en search (2024) et adtech (2025) pour pratiques monopolistiques n’ont pour l’instant pas touché son activité IA. Le juge fédéral Amit Mehta a reconnu que Google avait utilisé des accords anticoncurrentiels pour amasser une échelle de données sans précédent, mais l’IA générative échappe encore largement au cadre réglementaire.

    Les remèdes proposés – partage de données, vente d’AdX – concernent les marchés existants, pas la nouvelle frontière stratégique que représente l’IA.

    Une suprématie durable mais non invulnérable

    La domination de Google dans l’IA repose sur des bases solides, mais plusieurs risques persistent. L’émergence de l’IA edge, où Google est déjà bien positionné. Une régulation plus agressive sur l’usage des données personnelles et l’accès aux data lakes. L’innovation disruptive venue de petits acteurs ciblant des niches non couvertes par l’écosystème Google.

    Pourtant, comme le souligne un analyste : Google ne gagne pas la course en publiant le chatbot le plus impressionnant, mais en intégrant l’IA dans chaque interstice de votre vie numérique. Une stratégie d’ubiquité si efficace qu’elle pourrait bien définir la prochaine décennie numérique – à moins que l’Europe ou Washington ne décident enfin de regarder vers l’avenir plutôt que vers le passé.

    Conclusion

    Google ne gagne pas la course en publiant le chatbot le plus impressionnant, mais en intégrant l’IA dans chaque interstice de votre vie numérique. Une stratégie d’ubiquité si efficace qu’elle pourrait bien définir la prochaine décennie numérique.

    FAQ

    Pourquoi Google est-il si fort en IA ?

    Grâce à ses données exclusives (Search, YouTube, Gmail), son infrastructure et son écosystème intégré.

    Les concurrents peuvent-ils rattraper Google ?

    Difficilement : aucun n’a le même accès aux données en temps réel ni la même intégration plateforme.

    La régulation pourrait-elle freiner Google ?

    Oui, mais pour l’instant, l’IA générative n’est pas prioritairement visée par les actions antitrust.

    Sources

  • Apple confie Siri à Google Gemini : comment Google remporte la bataille de l’IA intelligente contre OpenAI

    Apple a pris une décision stratégique majeure en choisissant d'intégrer Gemini de Google comme moteur principal de Siri dès 2026. Ce partenariat d'un milliard de dollars par an représente un aveu de retard dans la course à l'IA et redéfinit les équilibres du marché des assistants intelligents, au détriment d'OpenAI et de ChatGPT.

    • Apple intègre Gemini de Google comme moteur principal de Siri à partir de 2026
    • Ce partenariat coûte un milliard de dollars par an à Apple
    • Gemini a été choisi suite à un « AI bake-off » comparant ChatGPT, Claude et Gemini
    • Apple reconnaît son retard dans le développement des LLM
    • ChatGPT restera disponible comme option manuelle pour les utilisateurs
    • Le déploiement est prévu pour le printemps 2026 avec iOS 26.4

    Introduction : Un séisme dans l'écosystème tech

    Le 5 novembre 2025, Bloomberg révélait une information qui a secoué l'écosystème technologique : Apple finalisait un accord avec Google pour intégrer Gemini comme cœur intelligent du nouveau Siri. Ce partenariat annuel d'un milliard de dollars marque un tournant décisif dans la course à l'intelligence artificielle.

    Ce revirement s'explique par un constat : Apple accuse un retard persistant dans le domaine des LLM (Large Language Models ou modèles de langage à grande échelle). Malgré des promesses répétées, Siri n'a pas connu d'amélioration significative face à la révolution ChatGPT, Gemini et Claude.

    Pourquoi Google a remporté le « AI bake-off » d'Apple

    Le processus de sélection en trois temps

    Apple a conduit ce que les initiés appellent un « AI bake-off » – une comparaison poussée des capacités, coûts et philosophies des différents modèles d'IA disponibles. Trois finalistes sont ressortis de cette évaluation :

    • OpenAI avec ChatGPT
    • Anthropic avec Claude
    • Google avec Gemini

    Selon les sources de Bloomberg confirmées par MacRumors, Gemini a été jugé techniquement supérieur pour les besoins spécifiques d'Apple. Plusieurs éléments ont joué en faveur de Google :

    • Supériorité technique pour répondre aux attentes d'Apple
    • Partenariat existant pour les services de recherche (18-20 milliards de dollars par an)
    • Facilité d'intégration technique grâce à la relation commerciale déjà en place

    Anthropic aurait été écarté principalement pour des raisons de coûts trop élevés, tandis qu'OpenAI restait une option sérieuse mais n'a pas été retenu comme moteur principal.

    L'aveu d'impuissance technique d'Apple

    Derrière ce choix se cache un constat d'échec : Apple n'a pas réussi à développer en interne un LLM compétitif. Plusieurs éléments expliquent cette situation :

    • Départs de talents clés (dont Ke Yang, responsable de l'IA conversationnelle)
    • Retards techniques répétés
    • Nécessité de regagner rapidement la crédibilité sur l'Apple Intelligence avant l'iPhone 17 (2026)

    Comment fonctionnera l'intégration Gemini dans Siri ?

    Une puissance multipliée par huit

    Techniquement, l'intégration de Gemini représente un saut quantique pour Siri :

    • 1,2 billion de paramètres contre 150 milliards actuellement
    • Capacités améliorées de synthèse, planification et compréhension contextuelle
    • Infrastructure via les serveurs Private Cloud Compute d'Apple (chiffrement et anonymisation garantis)

    Architecture technique et déploiement

    Contrairement à l'intégration de ChatGPT, Gemini fonctionnera « en coulisses » – Google restera invisible pour l'utilisateur final. ChatGPT ne disparaît pas pour autant :

    • Conservation comme option explicite choisissable manuellement
    • Plus le cœur du système
    • Déploiement prévu pour le printemps 2026 avec iOS 26.4

    Les gagnants et les perdants de cet accord historique

    Google : la validation stratégique du siècle

    Pour Google, cet accord représente une victoire majeure :

    • Validation historique de sa technologie d'IA par son plus grand concurrent
    • 1 milliard de dollars annuel supplémentaires
    • Accès précieux aux données d'usage via le Private Cloud Compute d'Apple
    • Position dominante : Gemini devient l'IA de facto pour plus de 2 milliards d'utilisateurs Apple

    OpenAI : le recul stratégique

    OpenAI subit un revers important bien que non fatal :

    • Perte du statut privilégié de moteur par défaut
    • Risque d'être perçu comme la deuxième meilleure option
    • Impact potentiel sur l'adoption et la perception du leadership technologique

    Apple : victoire tactique, défaite stratégique

    Apple obtient un gain à double tranchant :

    • Avantages : gain de temps et crédibilité technique pour relancer Siri
    • Inconvénients : abandon partiel de son indépendance technologique et de son image d'autosuffisance

    Les risques et questions en suspens

    Incertitudes contractuelles et réglementaires

    Plusieurs zones d'ombre persistent autour de cet accord :

    • Durée exacte du partenariat et clauses de sortie confidentielles
    • Dépendance durable à Google ou changement temporaire ?
    • Implications antitrust : collaboration entre deux géants déjà dominants

    Acceptation utilisateur et confidentialité

    La réaction des utilisateurs reste à observer :

    • Accepteront-ils que Siri soit alimenté par la technologie Google ?
    • Garanties de confidentialité via l'architecture Private Cloud Compute
    • Regrets des puristes sur le contrôle technique non intégralement Apple

    Perspectives concrètes et nouvelles fonctionnalités

    Révolution des capacités assistantes

    Ce partenariat pourrait inaugurer une nouvelle ère pour les assistants vocaux avec des capacités comme :

    • Compréhension de requêtes complexes multi-étapes
    • Planification contextuelle et proactive
    • Intégration avancée avec les applications tierces

    Opportunités pour les développeurs

    Pour l'écosystème développeur :

    • Nouvelles possibilités dans SiriKit
    • Interactions plus naturelles et contextuelles
    • API enrichies pour les applications tierces

    Conclusion

    Ce revirement stratégique montre que même les plus grandes entreprises technologiques peinent à maîtriser seules l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA avancée. La spécialisation et les partenariats pourraient devenir la norme dans ce domaine extrêmement complexe et coûteux.

    Google remporte une bataille décisive en devenant le cerveau caché derrière Siri, tandis qu'Apple choisit le pragmatisme technologique face à son retard persistant. L'avenir dira si les utilisateurs y trouveront leur compte – et si les régulateurs laisseront ces deux géants sceller une alliance aussi puissante.

    FAQ

    Quand Siri avec Gemini sera-t-il disponible ?

    Le déploiement est prévu pour le printemps 2026 avec iOS 26.4.

    ChatGPT disparaît-il complètement des produits Apple ?

    Non, ChatGPT restera disponible comme option explicite que les utilisateurs pourront choisir manuellement.

    Comment Apple garantit-il la confidentialité des données avec Gemini ?

    L'infrastructure utilisée s'appuiera sur les serveurs Private Cloud Compute d'Apple, garantissant chiffrement et anonymisation des données.

    Combien coûte ce partenariat à Apple ?

    Environ un milliard de dollars par an selon les informations disponibles.

    Pourquoi Apple n'a-t-il pas développé sa propre IA ?

    Apple a rencontré des retards techniques et des départs de talents clés, l'empêchant de développer un LLM compétitif dans les temps.