Méthode C.A.R.T.E.L : la nouvelle grammaire de ChatGPT-5

ChatGPT-5 marque un tournant dans l’histoire de l’intelligence artificielle générative.
Plus puissant, plus précis et plus contextuel que ses prédécesseurs, il n’en demeure pas moins… plus exigeant.

L’époque où un simple prompt de deux lignes suffisait à obtenir une réponse de qualité est révolue.
Aujourd’hui, pour tirer pleinement parti du potentiel de GPT-5, il faut apprendre à parler le langage de l’IA : celui de la précision, du contexte et de l’intention.

C’est dans ce contexte que Ludo Salenne, formateur et créateur de contenus spécialisés dans l’IA, a développé une nouvelle approche du prompt engineering : la méthode C.A.R.T.E.L.

Pensée pour exploiter la logique interne de ChatGPT-5, cette méthode apporte une structure claire, rigoureuse et adaptable, permettant à l’utilisateur d’obtenir des réponses plus pertinentes, cohérentes et exploitables.

L’idée n’est pas de compliquer l’usage de l’IA, mais de l’humaniser : en précisant mieux nos attentes, nous facilitons le raisonnement du modèle.
La méthode C.A.R.T.E.L n’est donc pas seulement une technique d’écriture ; c’est une nouvelle grammaire pour communiquer efficacement avec une intelligence artificielle.

Comprendre ChatGPT-5 : un modèle à plusieurs cerveaux

Un bond en avant dans la compréhension contextuelle

ChatGPT-5 n’est pas simplement une version plus rapide ou plus « intelligente » de GPT-4.
C’est un système hybride et adaptatif, capable de moduler son raisonnement selon la complexité de la tâche qui lui est confiée.

Derrière l’interface que l’on connaît tous, GPT-5 fonctionne comme une constellation de modèles :

• certains sont optimisés pour la vitesse et les réponses simples ;
  
• d’autres sont spécialisés dans le raisonnement profond et les tâches complexes ;
  
• un routeur intelligent choisit automatiquement lequel activer selon le prompt reçu.
  

Autrement dit, ChatGPT-5 ne répond pas toujours avec le même “cerveau”. Il analyse d’abord la demande, estime le niveau de réflexion nécessaire, puis oriente la requête vers le sous-modèle le plus adapté.

Le paramètre clé : le raisonnement contrôlé

Cette nouvelle génération introduit un concept inédit : la possibilité de moduler la profondeur de réflexion de l’IA grâce au paramètre reasoning_effort.

Ce paramètre, réglé en interne ou via l’API, définit le degré d’effort cognitif que le modèle doit fournir :

• Minimal : réponses rapides et synthétiques.
  
• Moyen : raisonnement intermédiaire, parfait pour la rédaction ou l’analyse.
  
• Élevé : réflexion approfondie, idéale pour la stratégie, la modélisation ou la recherche.
  

L’utilisateur peut ainsi arbitrer entre vitesse, précision et créativité.
Mais pour que cette mécanique soit efficace, il faut que le modèle comprenne exactement ce qu’on attend de lui : le contexte, le rôle, le format, le public visé.

Et c’est là que les anciennes habitudes de prompt montrent leurs limites.
Un simple : « Écris-moi un article sur l’IA » ne suffit plus.
Sans cadre précis, GPT-5 risque de mobiliser le mauvais sous-modèle, ou de produire une réponse déconnectée du besoin réel.

Pourquoi la structure du prompt devient cruciale

GPT-5 est capable d’analyser des consignes longues, d’intégrer plusieurs sources et de comprendre des nuances complexes.
Mais il a besoin d’une structure logique claire pour activer son potentiel.

Chaque élément du prompt agit comme un repère :

• le contexte lui permet de cadrer la situation ;
  
• l’audience lui indique le niveau de langage et la tonalité ;
  
• le rôle oriente son style de raisonnement ;
  
• la tâche délimite le périmètre de la réponse ;
  
• les exemples servent de guide stylistique ;
  
• le livrable fixe le format et la profondeur attendue.
  

En somme, GPT-5 fonctionne comme un collaborateur très intelligent : il excelle quand on lui explique précisément ce qu’on veut, pour qui, et comment.
C’est exactement ce que la méthode C.A.R.T.E.L rend possible.

La méthode C.A.R.T.E.L : une structure pensée pour GPT-5

Une grammaire du raisonnement IA

La méthode C.A.R.T.E.L, conceptualisée par Ludo Salenne, est née d’un constat simple :

• GPT-5 raisonne mieux quand on lui donne une structure claire.

Alors que les anciennes approches de prompt consistaient surtout à « demander » quelque chose à l’IA, la méthode C.A.R.T.E.L cherche à collaborer avec elle.
Elle transforme la requête en un brief complet, semblable à celui qu’un professionnel transmettrait à un consultant ou à un rédacteur.

Le principe est simple : pour obtenir une réponse fiable et exploitable, il faut renseigner les six piliers qui encadrent toute production :

C.A.R.T.E.L = Contexte – Audience – Rôle – Tâche – Exemple – Livrable

C – Contexte : planter le décor

Le contexte est le fondement du raisonnement.
C’est lui qui indique à l’IA où elle se situe et pourquoi elle agit.

Sans contexte, GPT-5 doit deviner ; avec un contexte clair, il comprend.

Exemple :

« Je suis responsable formation dans une PME de 50 salariés. Nous voulons intégrer ChatGPT-5 dans nos pratiques pédagogiques et concevoir un module de sensibilisation pour nos formateurs. »

Un bon contexte inclut :

• la situation de départ,
  
• les objectifs recherchés,
  
• les contraintes 

C’est cette brique qui permet à l’IA d’activer le bon mode de raisonnement.

A – Audience : parler au bon public

GPT-5 ajuste sa langue, son ton et sa profondeur d’analyse selon la cible indiquée.
Sans précision, il risque d’écrire pour « tout le monde », donc pour personne.

L’audience peut être :

• des experts techniques (ton précis, vocabulaire riche),
  
• des apprenants novices (ton clair et didactique),
  
• des décideurs (ton synthétique et orienté résultat).
  

Exemple :

« L’article s’adresse à des managers qui découvrent l’IA générative et cherchent à comprendre ses usages concrets. »

L’audience est ce qui permet d’aligner le niveau de langage et les exemples pertinents.

R – Rôle : activer la posture adaptée

Indiquer un rôle à ChatGPT-5, c’est lui donner une mission claire.
Le modèle ne se contente plus d’improviser : il endosse une identité professionnelle.

Exemples de rôles efficaces :

• Expert en marketing digital,
  
• Coach en communication,
  
• Analyste de données,
  
• Formateur en entreprise,
  
• Journaliste spécialisé en innovation.
  

Exemple :

« Tu es un expert en pédagogie et tu aides les formateurs à intégrer ChatGPT dans leurs pratiques. »

Ce simple cadre modifie radicalement la qualité du raisonnement.
GPT-5 va alors mobiliser les connaissances et le style liés à ce rôle.

T – Tâche : définir l’action à accomplir

Le rôle est le qui, la tâche est le quoi.
Elle définit l’objectif concret de la requête.

Un bon prompt ne dit pas « Fais-moi un texte », il dit ce que le texte doit accomplir.
Exemples :

• « Rédige un article de 1000 mots qui vulgarise la méthode C.A.R.T.E.L pour des formateurs. »
  
• « Conçois un plan de formation de 7 heures intégrant des exercices pratiques. »
  

Pour les tâches complexes, il est conseillé de :

• découper en étapes (« propose d’abord un plan, puis rédige le contenu »),
  
• indiquer les priorités (ex. : clarté > créativité).

E – Exemple : guider la production

Les exemples sont un levier sous-estimé.
Ils agissent comme des modèles d’apprentissage : en voyant ce que vous attendez, GPT-5 adapte son style et son niveau de détail.

Il peut s’agir :

• d’un exemple positif (ce que vous voulez obtenir),
  
• ou d’un contre-exemple (ce que vous ne voulez surtout pas).
  

Exemple :

✅ « J’aime la structure claire et le ton de cet article : pédagogique mais professionnel. »
❌ « Évite le ton publicitaire ou trop familier. »

Ces repères guident le modèle vers la justesse du ton et la pertinence des exemples.

L – Livrable : obtenir exactement ce qu’on attend

Dernière étape : préciser le format final attendu.
C’est la clé pour éviter les réponses floues ou inutilisables.

Un bon livrable inclut :

• le format (article, plan, rapport, script, post LinkedIn…),
  
• la longueur ou densité attendue,
  
• les critères de qualité (clarté, structure, style, ton, etc.).
  

Exemple :

« Produit un article de blog structuré (H2/H3), de 1200 à 1500 mots, fluide et informatif, avec un ton professionnel. »

Le livrable, c’est le contrat de résultat : il traduit le besoin implicite en critères explicites.

Avec ChatGPT-5, le prompt engineering n’est plus un simple art de formuler une demande : c’est devenu une discipline de précision.
Le modèle est capable de raisonner, de comparer, d’analyser… mais seulement si on lui fournit les bons repères.

La méthode C.A.R.T.E.L de Ludo Salenne s’inscrit parfaitement dans cette nouvelle ère.
Elle donne un cadre clair, presque pédagogique, à une intelligence devenue plus contextuelle et réflexive.
En structurant ses prompts autour du Contexte, de l’Audience, du Rôle, de la Tâche, des Exemples et du Livrable, on ne parle plus à une IA : on travaille avec elle.

Cette méthode incarne une philosophie :

• Mieux on s’exprime, mieux l’intelligence artificielle nous comprend.

Les utilisateurs de GPT-5 qui maîtrisent cette approche gagnent du temps, obtiennent des résultats plus justes, et surtout, reprennent la main sur la qualité des productions générées.

La promesse de C.A.R.T.E.L n’est donc pas seulement technique : elle est humaine.

Elle nous rappelle que l’IA ne remplace pas la réflexion, mais la prolonge — à condition de savoir lui parler.

Et si vous voulez aussi maitriser C.A.R.T.E.L alors pourquoi ne pas suivre une formation sur les IA générative et ChatGPT 5