Ce mot-clé n'est pas très pertinent ; il s'agit d'une campagne marketing soigneusement élaborée visant à vendre des formations. En revanche, la discussion autour de cet article est intéressante. Le contenu suivant est un résumé généré par une IA ; les questions se trouvent dans les commentaires : ---- (Ouvrez l'éditeur et préparez-vous une tasse de café) Amis, un post très populaire aujourd'hui sur Reddit r/ChatGPT peut être décrit comme « un mélange d'informations et d'excentricités ». L'incident a commencé lorsqu'un type a publié qu'après avoir « testé plus de 1 000 invites ChatGPT » en 2025, il avait enfin trouvé une « formule gagnante » qui pouvait « continuellement battre tous les autres frameworks ». Il l'a baptisée la méthode DEPTH. Avant d'aborder les « battages créatifs » de la communauté, il nous faut d'abord comprendre ce qu'est cette « cible ». Quelle est la formule DEPTH ? Le DEPTH proposé par ce type (ci-après dénommé OP) est un cadre abrégé pour la construction de « super invites » : - D - Définir de multiples perspectives : Ne vous contentez pas de dire « Rédigez un courriel », mais dites plutôt « Vous avez maintenant trois experts : un psychologue comportementaliste, un rédacteur marketing direct et un analyste de données. Veuillez collaborer… » - E - Établir des indicateurs de succès : Ne dites pas simplement « écrivez bien », mais dites « l'objectif est un taux d'ouverture de 40 % et un taux de clics de 12 %, qui doivent inclure 3 déclencheurs psychologiques ». - P - Fournir des couches de contexte : Au lieu de simplement dire « Écrit pour mon entreprise », dites « Contexte : Nous sommes une entreprise SaaS B2B, à 200 $ par mois, ciblant les fondateurs surchargés de travail… » - T - Décomposition des tâches : Ne dites pas simplement « Organisons un événement », mais dites plutôt « Étape 1 : Identifier le problème. Étape 2 : Créer l’élément déclencheur. Étape 3 : Apporter de la valeur. Étape 4 : Appel à l’action discret. » - H - Boucle de rétroaction humaine : N’acceptez pas la première version de la réponse. Dites plutôt : « Veuillez évaluer votre réponse de 1 à 10… Si elle est inférieure à 8, veuillez l’améliorer. Si vous n’êtes pas sûr de certains faits, indiquez-les comme [INCERTITUDE] et expliquez pourquoi. » L'auteur du message a même fourni un « résultat » : les publications LinkedIn générées à l'aide de cette méthode ont recueilli 14 % d'engagement et 47 commentaires. À première vue, cette théorie semble très structurée et très « professionnelle », n'est-ce pas ? Cependant, lorsque cette « technique de terrassement » a été testée sur HN (Reddit), la réaction de la communauté a été loin d'être de l'« adoration ». La discussion s'est rapidement transformée en un « diagnostic collectif » du chaos actuel de l'ingénierie des prompteurs. J'ai identifié trois points de désaccord majeurs pour vous. Point clé 1 : La formule est bonne, mais pourquoi produit-elle encore des « divagations d’IA » ? Le premier tournant de cette discussion est venu d'un utilisateur nommé FineInstruction1397. Il a « mis ses connaissances en pratique » et a en fait renvoyé à ChatGPT l'exemple de publication LinkedIn de l'auteur du sujet concernant « l'IA remplaçant les emplois ». Et le résultat ? Il a reçu ceci : « ChatGPT ne se bat pas pour des emplois. Il se bat pour des excuses. » > … L'IA ne supprimera pas les travailleurs, elle éliminera seulement le gaspillage. > … > ⚡ Les PDG qui maîtrisent l'IA remplaceront ceux qui ne la maîtrisent pas. Voulez-vous être remplacé ou amplifié ? Eh bien... comment dire ? La réaction de la communauté a été très directe. Un commentaire d'un utilisateur (jmlusiardo) a parfaitement résumé la situation : « C'est tout simplement un ramassis de clichés de ChatGPT comme "Ce n'est pas A, c'est B". » Un autre utilisateur, BrooklynNets, est allé encore plus loin après avoir vu un autre exemple similaire : « C’est un véritable fouillis, rempli de tirets et d’émojis sans signification. On dirait le fruit d’un croisement improbable entre une publication LinkedIn et une légende Instagram. Mon cerveau est conditionné pour faire défiler automatiquement ce genre de contenu. » Cela a immédiatement déclenché l'inquiétude centrale sur le forum de discussion : pourquoi, après avoir utilisé une formule Prompt aussi complexe et ingénieuse, avons-nous obtenu un contenu aussi médiocre, manifestement faux et plein de « goût IA » ? L'auteur du message initial n'a manifestement pas répondu (ou plutôt, a évité de répondre) à cette question. Focus 2 : Comment les véritables « vétérans » font-ils pour que l’IA « parle le langage humain » ? Lorsque la « formule miracle » proposée aux opérateurs s'est révélée inefficace pour résoudre le problème fondamental des performances « de type IA », des discussions véritablement enrichissantes ont pu s'engager. Les membres les plus expérimentés de la communauté ont alors dévoilé leurs propres « techniques secrètes ». C’est là que réside le véritable trésor de cette discussion. Secret n° 1 : « Combattre le feu par le feu » – Utiliser l’IA contre l’IA L'utilisateur ophydian210 a proposé une idée très « hacker » : « N’utilisez jamais la même IA pour générer et nettoyer du contenu. Il y a trop de biais en jeu. » > Je lancerais mon programme complexe sur Gemini 2.5 ou Chat 5 (Note de l'éditeur : il s'agissait des modèles les plus performants de l'époque), puis j'enverrais le résultat à Claude tel quel pour réécriture et peaufinage. Cette stratégie de « poupées gigognes » a immédiatement éclairé de nombreuses personnes. Utiliser la différence de « biais » entre différents modèles pour la validation croisée et la « correction des biais » est clairement beaucoup plus sophistiqué que la boucle de rétroaction H complaisante proposée par l'auteur du message initial. Deuxième conseil : « Nourrir » vaut mieux que « donner des instructions ». L'essence de la méthode de l'auteur du message initial réside dans le fait de « donner des instructions ». Cependant, de nombreux utilisateurs ont souligné que pour des aspects subtils comme le « style » et le « ton », « donner des exemples » est bien plus efficace que « donner des instructions ». Comme l'a dit l'utilisateur Sequoia93, « des exemples (de haute qualité) valent mieux que des instructions ». L'utilisateur TheOdbball a ajouté plus précisément : « Les données d'entraînement (de l'IA) posent problème. Vous devez rédiger vos propres textes, les convertir en fichier Markdown, les fournir à votre LLM (par exemple, les placer dans un dossier d'écriture), puis lui dire : « Écrivez dans ce style, mais écrivez-le mieux. » » Secret n° 3 : Déconstruire la bibliothèque de commandes complexe qui « parle comme un humain » L'utilisateur Rasputin_mad_monk était visiblement insatisfait de la structure rudimentaire proposée par l'auteur du sujet. Il a donc immédiatement déployé sa précieuse « bibliothèque de commandes en langage naturel », démontrant ainsi ce à quoi ressemble un véritable travail de qualité : - Langage naturel et fluidité : « Reformulez ceci comme si vous discutiez avec une personne familière », « Expliquez cela comme si vous discutiez avec un collègue autour d'un café ». - Lien émotionnel : « Ajoutez de la chaleur à vos réponses tout en conservant votre professionnalisme » et « Reformulez-les de manière plus empathique et compréhensive ». - Une touche personnalisée : « Utilisez plus souvent "vous" et "nous" pour personnaliser davantage le contenu. » - Équilibre technique : « Simplifiez les informations techniques, tout en préservant leur exactitude » et « Expliquez-les comme si un expert avait une conversation informelle ». En comparaison, la commande « établir un indicateur de succès » de l'auteur du message initial semble tellement rigide et mécanique. Point 3 : S’agit-il d’une « technique pour terrasser un dragon » ou d’une « opération marketing » ? Au fur et à mesure que la discussion s'approfondissait, les « originaux et les excentriques » de la communauté ont commencé à déterrer les « sous-vêtements » de l'auteur du message. L'utilisateur keepcalmandmoomore a soulevé la question la plus pertinente : « Vous affirmez avoir « testé » plus de 1 000 invites ? Quelles sont vos méthodes de test ? Comment évaluez-vous objectivement chaque invite, qui a un objectif différent ? » L'utilisateur mafudge a renchéri : « Sans méthodologie de test publiée, ce n'est pas crédible. » À ce moment-là, la nature de la discussion a changé. Chacun a commencé à réaliser qu'il ne s'agissait peut-être pas d'un véritable « partage d'expérience », mais d'une campagne de « marketing de contenu » soigneusement planifiée. - Son abréviation est accrocheuse (DEPTH). - Elle prétend avoir résolu tous les problèmes de chacun (« la formule gagnante »). - Il affiche un chiffre étonnant (peut-être fabriqué) (« 14 % d’engagement »). Et effectivement, lorsqu'un utilisateur a demandé : « Puis-je convertir automatiquement mon Prompt catastrophique au format DEPTH ? », l'auteur de la question (Over_Ask_7684) a répondu avec enthousiasme : « Bien sûr ! J'ai déjà créé un guide étape par étape pour vous, allez le consulter via le lien dans mon profil ! » Les véritables intentions se révèlent lorsque la carte est déroulée. Comme l'a résumé l'utilisateur Historical_Ad_481 : « Comme prévu, il s'agissait finalement d'une simple publicité marketing. » Notre conclusion : le cadre est statique, mais les individus sont dynamiques. Cette discussion a débuté par une « formule gagnante à coup sûr » et a finalement évolué vers une réflexion profonde sur la « création de contenu à l'ère de l'IA ». Le cadre DEPTH proposé par l'auteur du message initial est-il erroné ? En réalité, non. Il résume parfaitement l'essence de la « réponse structurée », c'est-à-dire le passage d'une « discussion vague » à un « exposé clair ». Il s'agit en effet de la première leçon d'ingénierie rapide. Cependant, la communauté était « indignée » car l'auteur du message initial l'avait présenté comme la « solution ultime » pour vendre de l'anxiété et des leçons à tirer. La sagesse collective de la communauté HN (Reddit) nous dit : 1. Il n'existe pas de solution miracle : dans la lutte entre les « fonctionnalités de type IA » et la « créativité humaine », il n'existe pas de formule infaillible. 2. « Collaboration » plutôt que « Commandement » : Comme l’a dit l’utilisateur Gabe_at_Descript, l’utilisation vraiment brillante consiste à traiter l’IA comme une « équipe créative » avec laquelle « collaborer », plutôt que comme une « machine » à « commander ». 3. La « validation » prime sur la « génération » : l’IA assiste, tandis que l’humain valide. La véritable valeur ajoutée réside toujours dans la dernière étape du processus opérationnel : la « boucle de rétroaction humaine » (H), précisément celle que les opérateurs accordent le moins d’importance et qu’ils souhaitent automatiser uniquement avec l’IA. En fin de compte, ce cadre dit de « PROFONDEUR » ne fait peut-être qu'effleurer la surface de la « profondeur ». La véritable profondeur réside dans l'expérience pratique de la communauté en matière d'« alimentation », de techniques de « poupées russes » et d'« instructions précises ». Que pensez-vous du framework DEPTH ? Quelles techniques originales utilisez-vous pour que l’IA « parle comme un humain » ? N’hésitez pas à partager vos idées dans les commentaires.
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