(Spoiler : non… et c’est une excellente nouvelle)
C’est une question qui revient sans cesse chez les dirigeants, les équipes et même chez les utilisateurs avancés :
« Est-ce que ChatGPT apprend à partir de ce que je lui dis ?
Est-ce que mes échanges modifient le modèle ? »
La réponse courte et simple : non.
La réponse longue est plus intéressante… surtout essentielle pour bien utiliser l’IA.
Prenons quelques minutes pour démystifier ce fonctionnement, car ce malentendu empêche bon nombre d’entreprises d’exploiter réellement le potentiel de ChatGPT, Claude ou Gemini.
Le plus grand malentendu sur ChatGPT et les modèles de langage
Non, ChatGPT n’apprend pas à partir de vos conversations passées.
L’échange que vous avez eu hier, la semaine dernière ou il y a trois mois n’a strictement aucun impact sur le modèle lui-même.
Pour générer une réponse, un LLM (Large Language Model) ne prend en compte qu’une seule chose :
👉 la conversation en cours.
C’est-à-dire :
- ce que vous venez d’écrire,
- ce qu’il a déjà répondu dans ce même fil,
et éventuellement quelques informations ajoutées par l’application (on y revient plus loin).
Rien de plus. Rien de moins.
Comment ChatGPT génère une réponse (sans magie)
Un modèle de langage fonctionne selon un principe clé : l’autorégression.
Concrètement :
Il génère un premier mot.
Puis, en tenant compte de toute la conversation + du mot qu’il vient de produire, il génère le mot suivant.
Et ainsi de suite… jusqu’à fin de réponse.
C’est pour cette raison que :
-> Guider le modèle pas à pas est si puissant,
les techniques comme le few-shot, le chain-of-thought ou les exemples fonctionnent si bien,
un bon prompt n’est pas un ordre : c’est un chemin balisé.
👉 Un LLM peut être vu comme une fonction :
texte en entrée → texte en sortie.
Avec une contrainte majeure…
La fenêtre contextuelle : la mémoire (très) limitée des IA
Les modèles ne peuvent pas “se souvenir” indéfiniment.
Ils ont une fenêtre contextuelle, c’est-à-dire une taille maximale de texte qu’ils peuvent prendre en compte.
Au-delà, les informations du début… disparaissent.
Quelques ordres de grandeur :
- Llama 3 : ~8 000 tokens
- GPT-4o : bien plus
- Gemini 1.5 : jusqu’à 1 million de tokens
⚠️ Attention :
Les modèles ne raisonnent pas en mots, mais en tokens.
Un token peut être :
- un mot entier,
- une partie de mot,
- de la ponctuation,
- un chiffre.
Exemple simple :
“bonjour madame”
→ 2 mots pour vous
→ 3 tokens pour le modèle (bonjour – mad – ame)
Alors, maintenant, vous comprenez pourquoi, c’est complexe pour ChatGPT, Gemini ou autre de pouvoir compter le nombre de mots dans un article de blog…
Conséquence directe :
Plus une conversation est longue, plus le risque d’oubli est élevé,
- copier-coller de très longs documents peut diluer l’information importante,
- mélanger plusieurs sujets dans une même discussion est souvent contre-productif.
Et oui…
La Bonne pratique :
Créer une conversation par sujet ou par tâche.
Personnellement, je garde :
- une conversation principale cohérente,
- des conversations séparées pour chaque sous-problème.
“Memory” de ChatGPT : attention à la confusion
OpenAI a récemment introduit une fonctionnalité appelée Memory.
Et c’est là que la confusion commence.
👉 Le modèle n’a toujours pas de mémoire.
👉 C’est l’application ChatGPT qui mémorise certaines informations.
Il faut absolument distinguer :
- le modèle de langage (statique, identique pour tous),
- l’application ChatGPT (qui peut stocker et réinjecter des infos).
La fonction Memory permet à l’application de :
- retenir vos préférences,
- rappeler certains éléments personnels,
- les réutiliser dans de nouvelles conversations.
Mais cela ne modifie en rien le modèle sous-jacent.
Alors, c’est quoi “l’entraînement” dont tout le monde parle ?
Quand on parle de l’entraînement d’un modèle, on parle d’un processus initial, réalisé par ses créateurs.
Le modèle est “nourri” avec :
- Wikipédia,
- des livres,
- des journaux,
- des articles scientifiques,
- du code,
- des pans entiers du web.
Il apprend des corrélations statistiques du langage humain et à travers une représentation imparfaite (mais puissante) du monde.
Ensuite vient le fine-tuning, pour aligner le modèle avec des usages humains concrets.
Le fine-tuning c’est les instructions qu’on donne que donnent les entreprises à leurs modèles de langage, d’où le fait qu’elles peuvent être influencées selon si c’est Elon Musk qui la dirige, Marc Zuckerberg, ou Sam Altman de OpenAI (l’entreprise derrière ChatGPT).
Une fois ce processus terminé :
👉 les milliards de paramètres sont figés,
👉 le modèle est stocké,
👉 et distribué tel quel aux utilisateurs.
Avec ses imperfections, ses biais d’opinion.
Mais une chose est CERTAINE :
Vos conversations ne le modifient pas.
D’ailleurs, réentraîner un modèle de zéro prend des mois, des millions d’euros, et une facture énergétique co-lo-ssale.
On ne fait pas ça entre deux prompts.
ChatGPT “a accès à Internet”… vraiment ?
Autre idée reçue fréquente.
Quand on dit que ChatGPT “a accès à Internet”, c’est une simplification abusive.
Le modèle :
- ne lit pas le web,
- ne contourne pas les « Cookies« ,
- ne “voit” pas les pages comme un humain.
En réalité, l’application ChatGPT :
- appelle des outils externes (API, recherche),
- récupère des résultats,
- les modifie et les injecte dans la conversation.
Le modèle s’appuie sur ces informations pour générer une réponse… mot après mot.
👉 Résultat :
- les résumés d’articles payants sont souvent approximatifs car, totalement incomplet,
- On peut même jusqu’à dire : la réponse est parfois délirante et fallacieuse,
- ou issus d’autres sources publiques.
Moralité : si un document est important sur Internet → copiez-collez-le dans la conversation.
C’est la seule façon d’être sûr que le modèle a réellement “lu”l’article/la page en question.
Ce qu’il faut retenir (vraiment)
❌ ChatGPT n’apprend pas grâce à vos conversations.
✅ Il ne prend en compte que la conversation en cours.
⚠️ Sa mémoire est limitée par la fenêtre contextuelle (Le contexte que vous lui donnez).
🧠 “Memory” est une fonction de l’application, pas du modèle.
🏗️ L’entraînement est un processus long, initial et externe.
🌐 L’accès Internet passe par des outils… Les recherches internet sont donc à utiliser avec prudence.
Pourquoi c’est crucial pour les entreprises
Comprendre ces mécanismes change tout :
- la manière de rédiger des prompts,
- la façon d’organiser le travail avec l’IA,
- la structuration des usages en équipe,
et surtout… le niveau de performance que vous pouvez atteindre.
La majorité des entreprises utilisent aujourd’hui moins de 10 % du potentiel réel de ces outils.
Non pas par manque de technologie, mais par mauvaise compréhension.
Et si vous voulez aller plus vite :
Un accompagnement bien structuré vaut souvent des mois d’expérimentation hasardeuse.
Besoin d’aide pour intégrer l’IA dans votre business de manière stratégique (sans tomber dans l’expérimentation hasardeuse) ? Prenez rendez-vous pour un appel stratégique gratuit de 30 minutes, ou inscrivez-vous à ma newsletter pour recevoir des analyses concrètes comme celle-ci chaque semaine.
Vous sentez que votre secteur bouge et vous voulez anticiper ?
Chez The French Bot, nous ne vendons pas de la peur, nous vendons de la compétence. Nous accompagnons les professionnels et les entreprises qui veulent passer à l’action :
- Audit de vos processus (pour identifier ce qui peut être automatisé).
- Coaching IA & No-Code (pour vous rendre autonome).
- Formation aux outils d’intelligence artificielle.
- Mise en place d’automatisations sur-mesure.
Ces options ne dépendent pas d’un diplôme, mais de votre volonté d’adaptation.
[Contactez The French Bot dès aujourd’hui pour un audit gratuit et prenez une longueur d’avance.]
Réservez votre coaching gratuit de 30 minutes à nos côtés
Coaching de 30 minutes à mes cotés
Merci de votre lecture. ❤️
Julian & L’équipe The French Bot
#IntelligenceArtificielle #ConseilIA #Manus #TechFrance #AutomatisationBusiness #Marketing #ads #DigitalTransformation #TheFrenchBot
The French Bot 🤖 
Laisser un commentaire