Après analyse de vos réponses et de mes propres recherches, il apparaît que l’approche idéale pour protéger les données est d’utiliser N8N et Ollama en local. Justification et contexte L’intégration de modèles exécutés localement via Ollama et la gestion automatisée des flux avec N8N permet de conserver un contrôle total sur la confidentialité et la sécurité des données. Cela évite tout transfert externe, conforme aux exigences réglementaires comme le RGPD.

Bonjour à tous ! Je tenais à vous adresser un immense MERCI pour votre aide précieuse concernant mon dernier problème. Vos réponses m’ont vraiment aidé à avancer et à comprendre des points qui me bloquaient. C’est génial de constater à quel point la communauté ici est active et toujours prête à partager son savoir ! Votre générosité et votre esprit d’équipe me motivent à progresser et à contribuer à mon tour. Grâce à vous, je me sens soutenu et inspiré pour aller encore plus loin. Merci encore à tous ceux qui ont pris le temps de répondre, liker, ou juste encourager : c’est grâce à des personnes comme vous que Skool est si spécial ! Je vous souhaite à chacun réussite et inspiration dans vos projets !

Peut-on utiliser les IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, etc… en mode crypté? Voici mon problème. Je veux faire des Prompts dans lesquels j’aurai des informations sensibles. J’aimerais obtenir des solutions, recommandations et suggestions de votre part. Si vous avez déjà analysé ce problème, je serais intéressé à en connaitre le résultat. Enfin, qu’est-ce qui se pointe à l’horizon concernant la sécurité des données traités via les Prompts.

(Synthèse approfondie suite au LIVE « Annonce GPT-5 ») Cette fiche technique reprend et organise l’ensemble des informations clés que nous avons présentées lors du live du lundi 13/08. Elle est destinée à servir de référence pour comprendre les annonces officielles, la structure interne, les nouvelles pratiques de prompt engineering, ainsi que l’intégration de GPT-5 dans les workflows et via l’API. 🔆🔆🔆🔆🔆🔆 1️⃣ Découverte du modèle GPT-5 1. Annonce officielle 🔹 Date : 7 août 2025, événement en ligne. 🔹 Promesse : « Un expert niveau PhD dans votre poche » – plus intelligent, rapide et utile que tous les modèles précédents. 🔹 Innovations : architecture unifiée, réduction drastique des hallucinations via “deep reasoning”, déploiement accessible même aux comptes gratuits (limité). 2. Réactions initiales 🔹 Presse : accueil enthousiaste, GPT-5 vu comme un baromètre du progrès réel de l’IA. 🔹 Utilisateurs : saluent les performances, mais critiquent la suppression brutale de GPT-4o. Ressenti : GPT-5 efficace mais moins « humain » ou « chaleureux ». 🔹 Réseaux sociaux : débats intenses entre performance technique et expérience utilisateur. 3. Correctifs post-lancement 🔹 Retour temporaire de GPT-4o sous pression communautaire (9 août 2025). 🔹 Patch serveur pour corriger un bug du routeur temps réel. 🔹 Doublement des quotas Plus pour encourager l’adoption. 🔹 Mea culpa public de Sam Altman. 4. Perspectives 🔹 Fusion progressive des modules en un seul modèle. 🔹 Intégrations natives (Gmail, Google Calendar, Contacts). 🔹 Personnalités configurables (Cynique, Robot, À l’écoute, Intello). 🔹 Capacité étendue de personnalisation et d’agentivité. GPT-5 marque un saut technologique, mais aussi une leçon pour OpenAI : innover vite tout en préservant l’attachement des utilisateurs à la personnalité de l’IA. . 2️⃣ Architecture et fonctionnement interne 1. Interface visible 🔹 GPT-5 par défaut pour tous, sans sélection manuelle de modèle.

Voilà près de deux semaines que GPT-5 est sorti. Et depuis, c’est le déchaînement : sur X, LinkedIn et Reddit, on le taxe de “lent”, “moins précis que GPT-4o”, voire “raté complet”. Mais soyons lucides : est-ce vraiment GPT-5 le problème ? Ou est-ce notre façon d'aborder ce nouveau modèle avec des pratiques "A L'ANCIENNE" ? Dans notre live de la semaine passée, Mayeul Rougevin l’a expliqué avec brio : via l’API, GPT-5 INTRODUIT DES PARAMETRES INEDITS qui changent complètement la donne !! 🔹 Latence de réflexion ou reasoning_effort : profondeur du raisonnement (low/medium/high). On peut ajuster combien de temps le modèle prend pour “réfléchir” avant de répondre. C'est comme demander à un élève de prendre 10 secondes pour penser avant de répondre, plutôt que de balancer la première idée venue. 🔹 Niveau d’attention : on peut orienter le modèle sur certains points précis du sujet.C’est comme dire à un collègue “concentre-toi uniquement sur le chapitre 2, le reste est secondaire”. 🔹 Granularité des nodes internes : chaque “nœud” de calcul peut être poussé pour plus de profondeur… ou allégé pour plus de rapidité. C'est un peu comme régler ton moteur de voiture : plus de puissance ou plus d’économie. 🔹 verbosité : niveau de détail dans la réponse. 🔹 Contrôles plus déterministes, suppression de l’aléatoire au profit de la cohérence. 🔹 Agents plus fiables et prévisibles, adaptation dynamique possible selon les étapes du workflow. Et vous savez quoi ? Même sans toucher l’API, l’interface ChatGPT exploite ces mêmes mécanismes en arrière-plan. En clair, GPT-5 n’est pas nul. Il est plus EXIGEANT ET PARAMETRABLE. Oui, oui, j'ai bossé le truc en partant de ces pistes et je t'explique tout un peu plus bas. 😁 "Pourquoi GPT-5 se fait critiquer alors ???" 🤔 - Parce qu’on l’utilise comme GPT-4o. - Parce qu’on attend une “réponse magique” alors qu’il demande une collaboration structurée. - Parce qu’il punit le flou et récompense la précision.