Le guide officiel pour créer une application ChatGPT performante Le blog des développeurs d'OpenAI propose un guide pratique destiné aux développeurs, aux chefs de produit et aux concepteurs sur la création d'applications ChatGPT performantes. Ces applications ne se contentent pas d'adapter des produits existants à une interface de chat ; elles transforment plutôt les atouts fondamentaux du produit en fonctionnalités spécifiques au chat, permettant ainsi au modèle de mieux « savoir » (acquérir des informations), « faire » (exécuter des actions) et « afficher » (présenter des visualisations) lors des conversations. Les excellentes applications doivent rester épurées et ciblées, en évitant une navigation complexe et en étant plutôt conçues comme une « boîte à outils » facilement accessible aux modèles. Introduction : Du produit aux fonctionnalités conversationnelles. Cet article souligne d’emblée que les applications ChatGPT sont essentiellement des ensembles d’outils intégrés aux conversations, que le modèle peut activer lors des interactions utilisateur pour fournir du contexte, effectuer des actions ou générer un affichage visuel. Il ne s’agit pas d’une copie d’un produit complet, mais plutôt d’une « injection de fonctionnalités » pour les scénarios de chat. Par exemple, inutile d’intégrer une plateforme e-commerce complète dans une application de chat ; concentrez-vous plutôt sur des fonctions spécifiques comme la « vérification des stocks en temps réel ». L’article suggère aux développeurs de consulter le guide de démarrage rapide et la documentation du SDK Apps, en commençant par la sélection des cas d’utilisation, afin de garantir que l’application apporte une réelle valeur ajoutée aux conversations. Principes fondamentaux : Les trois piliers de la valeur définissent le standard des applications d’excellence : ils doivent « renforcer » le modèle de trois manières différentes, faute de quoi ils ne constituent qu’une simple surcouche à un modèle de base. Chaque principe est associé à un scénario concret afin d’aider les développeurs à évaluer rapidement les idées. • « Connaissance » : Élargir les « yeux et les oreilles » du modèle Les applications fournissent des données ou un contexte nouveaux auxquels les modèles de base n'ont pas accès, tels que les prix en temps réel, les indicateurs internes, les ensembles de données propriétaires, les informations spécifiques à l'utilisateur ou les flux de capteurs. Cela confère au modèle une « omnisciente » dans un domaine spécifique. Par exemple, une application financière peut récupérer les derniers cours boursiers, évitant ainsi aux utilisateurs de devoir changer de fenêtre. • « Action » : Donner au modèle les moyens d’exécuter les intentions de l’utilisateur. Les applications permettent aux modèles d’agir pour le compte des utilisateurs, par exemple en créant des enregistrements, en envoyant des messages, en planifiant des tâches, en déclenchant des flux de travail, en exécutant la logique d’un jeu avec état ou en contrôlant des objets connectés. L’application passe ainsi d’une simple « source d’information » à un « exécuteur », permettant au modèle de fonctionner de manière autonome comme un agent intelligent. Imaginez une application de planification capable de simplement « planifier une réunion pour mercredi ». • « Présentation » : Utilisez une interface graphique pour enrichir la présentation des informations grâce à une interface plus claire et interactive que le simple texte, par exemple avec des listes, des tableaux, des graphiques, des chronologies ou des éléments visuels de jeu, afin d’aider les utilisateurs à prendre des décisions ou à interagir. Par exemple, une application immobilière pourrait afficher une carte interactive plutôt qu’une longue description. Recommandations spécifiques : Fournir des conseils pratiques, de la conception à la construction d’écosystèmes, pour aider les développeurs à mettre en œuvre les principes et à éviter les pièges courants. • Privilégiez les besoins essentiels des utilisateurs plutôt que de simplement transposer des produits existants, comme « m'aider à choisir une maison » ou « générer un rapport ». Analysez les lacunes de ChatGPT (par exemple, l'absence de données en temps réel) et traduisez-les en 2 ou 3 opérations nommées (par exemple, « rechercher_des_biens » ou « créer_un_ticket »). Par exemple, Canva ne copie pas l'intégralité de son éditeur, mais se concentre sur la « génération d'une ébauche de présentation » avant de passer de manière fluide à l'édition en plein écran. • Conception et découverte axées sur le dialogue • Pour les intentions ambiguës (telles que « aidez-moi à trouver un endroit où loger ») : clarifier rapidement avec le contexte (poser un maximum de 1 à 2 questions), proposer des options spécifiques (telles que des recommandations de villes + explications) et éviter une longue procédure d'intégration. • Pour les intentions claires (telles que « appartement de 3 chambres à Seattle, budget de 1,2 million de dollars, près de bonnes écoles ») : analyser la requête, invoquer les outils, renvoyer des résultats affinés et éventuellement effectuer un suivi. • En l'absence de notoriété de la marque : présentez-vous en une phrase (par exemple : « Je propose des annonces immobilières et des évaluations d'écoles en temps réel »), apportez immédiatement de la valeur ajoutée et suggérez les prochaines étapes. L'application Canva excelle dans la collecte d'informations contextuelles en posant des questions de suivi afin de générer des démonstrations personnalisées. • Optimisez les noms et paramètres des opérations, tant pour le modèle que pour l'utilisateur. Veillez à ce qu'ils soient intuitifs (par exemple, `search_jobs`), privilégiez la confidentialité (nombre minimal de champs, absence de données sensibles) et fournissez une sortie structurée (avec un résumé et une liste exploitable par machine, incluant les identifiants). Définissez clairement le traitement des données (par exemple, marquez les informations sensibles comme « traitées ») et évitez de renvoyer des jetons internes. • Fonctionnement écologique et compact (par exemple, search_candidates au lieu d'un pipeline complet), sortie facile à transmettre (identifiants stables, structure cohérente), retour rapide à la conversation et prise en charge de la collaboration multi-applications. Liste de contrôle ci-jointe : évaluer les nouvelles fonctionnalités, se concentrer sur l’interface, l’interaction initiale, la convivialité du modèle, le mécanisme d’évaluation et l’adéquation à l’écosystème. Si la plupart des critères sont remplis avec succès, l’application peut être lancée. Exemples et cas pratiques : de la théorie à la pratique • Zillow (application immobilière) : Basée sur l’application ChatGPT, elle propose des suggestions immobilières, mais Zillow y ajoute la recherche en temps réel, le filtrage et des vues détaillées, permettant aux utilisateurs d’explorer sans quitter la conversation (par exemple, l’interaction avec la carte en plein écran). Avantage : Préserve le contexte tout en prenant en charge l’analyse dynamique des intentions. Canva (une application de conception) : lorsqu’un utilisateur saisit « créer un rapport », l’application génère une ébauche, ouvre une fenêtre de navigation en plein écran et demande : « Le sujet est-il les ventes ou le marketing ? ». En cas d’intention ambiguë, elle propose des options ; en cas d’intention explicite, elle ouvre directement l’outil. Résultat : une création fluide au sein du dialogue, sans avoir à tout recommencer. Adresse de l'article
