ChatGPT : comment bien utiliser les modèles o1-preview et o1-mini

OpenAI a lancé, en septembre 2024, deux nouvelles versions de ChatGPT : o1-preview et o1-mini. Ces modèles se concentrent sur la résolution de problèmes complexes et le raisonnement. Contrairement aux versions précédentes comme GPT-4, o1-preview et o1-mini fonctionnent mieux avec des prompts simples et directs. Voici un guide pour comprendre quand utiliser chaque modèle et comment prompter efficacement.

o1-preview et o1-mini : quelles différences entre ces deux modèles ?

Dans un premier temps, il convient de comprendre les différences entre les modèles o1-preview et o1-mini, tous deux expérimentaux :

• o1-preview est conçu pour les tâches nécessitant une analyse précise et approfondie. Il excelle dans les environnements complexes où le traitement d’une grande quantité de données ou la gestion de cas de raisonnement scientifique est essentielle. Il est idéal pour des applications telles que la recherche, le développement de logiciels complexes ou la modélisation mathématique.
• o1-mini, en revanche, est un modèle plus léger et plus rapide. Il se concentre sur des tâches techniques de base, où la rapidité d’exécution et l’efficacité sont prioritaires. Ce modèle est particulièrement adapté pour les tâches de routine, comme le débogage de code, les calculs mathématiques simples ou les interactions rapides dans des environnements à faible latence.

Dans le détail, o1-preview se distingue par ses capacités de raisonnement en profondeur, rendant ce modèle parfait pour :

• La résolution de problèmes complexes nécessitant plusieurs niveaux de réflexion,
• Le traitement de données structurées avec des contraintes spécifiques,
• L’élaboration de stratégies analytiques.

Par exemple, o1-preview peut être utilisé pour construire des solutions algorithmiques ou pour analyser des ensembles de données volumineux dans les domaines STEM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques).

o1-mini, quant à lui, est recommandé pour :

• Les réponses rapides et simples en temps réel,
• La rédaction de scripts ou de fonctions basiques,
• L’assistance client et les chatbots en temps réel.

Dans quels cas utiliser o1-preview ou o1-mini ?

Plusieurs exemples de cas concrets peuvent aider à comprendre dans quel contexte opter pour o1-preview ou pour son petit frère, o1-mini.

Tâches analytiques et scientifiques

Pour des tâches analytiques complexes, o1-preview est le choix privilégié. Par exemple, il peut être utilisé pour analyser des articles académiques, modéliser des prévisions de vente ou structurer des stratégies de développement. Pour exploiter ses capacités, il est conseillé de formuler des missions précises en structurant bien le contexte.

Exemple : « Voici les ventes des trois derniers trimestres pour les régions Nord et Sud. Identifie les facteurs de déclin et propose une stratégie pour améliorer les ventes du dernier trimestre. »

Développement de logiciels

o1-preview est performant dans le domaine du codage avancé. Il est ainsi possible de lui demander d’écrire des scripts complexes, de déboguer du code ou d’analyser la logique de systèmes programmés. En revanche, pour les tâches de codage simples ou les petites corrections, o1-mini est plus efficace en raison de sa rapidité.

Exemple : « Écris une fonction en Python qui trie une liste de tuples par ordre décroissant de la deuxième valeur. »

Support client et chatbots

o1-mini est conçu pour des interactions rapides. Il est idéal pour les applications où la latence doit être minimale. Sa capacité à fournir des réponses simples et directes en fait un outil de choix pour des scénarios de support client ou des tâches nécessitant une réponse instantanée.

Comment bien prompter avec o1-preview et o1-mini ?

Pour effectuer les bonnes requêtes aux nouveaux modèles d’OpenAI, il est important de changer certaines habitudes prises avec GPT-4. La société-mère de ChatGPT a diffusé des conseils et des bonnes pratiques de prompting, dont voici les principaux éléments.

1. Privilégier des prompts simples et directs

Les modèles de la série o1 réagissent mieux aux instructions courtes et claires. Contrairement aux versions précédentes, les techniques de « chain-of-thought » ou de « few-shot prompting » n’améliorent pas nécessairement leurs performances. Pour des résultats optimaux, il convient de donner des consignes claires sans vous attarder sur les détails méthodologiques.

Exemple : « Explique comment optimiser un algorithme de tri en utilisant la complexité temporelle. »

2. Structurer le prompt selon le modèle « Contexte + Problème »

Lors de la formulation des prompts, il est important de définir en premier lieu le contexte, puis exposer le problème à résoudre. Cette approche aide le modèle à interpréter correctement les informations et à se concentrer sur la mission principale.

Exemple : « Les ventes du produit X ont chuté de 30 % au troisième trimestre », soit le contexte. « Quelles stratégies de marketing recommanderais-tu pour inverser cette tendance ? », soit le problème.

3. Utiliser des délimiteurs pour organiser les informations

Si votre demande contient plusieurs sections ou types de données, il est possible de les séparer avec des délimiteurs comme des balises XML, des guillemets triples ou des tirets. Cela permet au modèle d’identifier et de traiter chaque segment de manière distincte, garantissant ainsi une réponse plus cohérente.

Exemple :

<Contexte>
Données de vente : Produit A : 500 unités, Produit B : 300 unités…
</Contexte>
<Mission>
Analyse les tendances et propose une nouvelle stratégie de vente.
</Mission>

4. Réduire le contexte à l’essentiel

Il est essentiel avec ces modèles de fournir uniquement les informations les plus pertinentes. Un excès de contexte risque de rendre la réponse moins précise ou d’embrouiller le modèle. Veillez à identifier les données essentielles et à éliminer les éléments superflus.

Exemple : plutôt que de copier un document entier, vous pouvez isoler le paragraphe ou la section spécifique qui est réellement pertinente.

5. Ne pas dicter la méthode

Contrairement aux anciens modèles, o1-preview et o1-mini gèrent déjà bien le raisonnement interne. Inutile, donc, de spécifier comment résoudre le problème. L’important est de se concentrer sur l’objectif global, en laissant le modèle choisir sa méthode de résolution du problème.

Exemple : « Voici les besoins du client. Développe une stratégie de réponse en tenant compte des contraintes de budget et de temps. »

Quelles sont les limites de o1-preview et o1-mini ?

Les modèles o1 sont puissants, mais ils ne se comportent pas comme les versions précédentes proposées par OpenAI. Leurs capacités de raisonnement peuvent être moins efficaces sur des tâches triviales ou lorsque les prompts sont trop détaillés. Ils sont également plus sensibles à un contexte surchargé, ce qui peut mener à des réponses moins cohérentes. Néanmoins, ils brillent dans les scénarios nécessitant une analyse en profondeur et des missions complexes, et sont particulièrement efficaces dans les environnements STEM.

Grâce à leur architecture optimisée pour le raisonnement complexe, ces modèles peuvent apporter de nouvelles perspectives sur des problématiques scientifiques ou techniques que d’autres versions n’abordaient pas aussi efficacement. Avec une bonne maîtrise de la structuration des prompts et une compréhension claire de leurs points forts, les modèles o1-preview et o1-mini ouvrent la voie à des utilisations plus sophistiquées de l’IA, avant l’arrivée d’un modèle o1 définitif.