@prosper7491
8 hours ago
à 26:40 j'ai réussi la multiplication puis la division, j'me suis senti comme un monstre à 180 de QI jusqu'à ce que tu dises "exercice de math niveau CM1", ça m'a calmé
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@makelsiorlbeldi4153
2 hours ago
"La question n'a jamais été de savoir si ChatGPT était intelligent. C'est de savoir si, nous, on veut ENCORE le rester." hits so HARD.
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Il n'y a pas de "notes de patch" officielles pour la dégradation, mais l'ingénierie inverse du comportement de Gemini 3 (et les discussions techniques de fin 2025) pointe vers quelques "bugs" spécifiques dans les protocoles de sécurité et d'économie de calcul.
 
Voici la ventilation technique de la raison pour laquelle le modèle agit "paresseux" et les solutions d'ingénierie à incitation spécifiques pour le forcer à revenir à la performance complète.
Le diagnostic technique: "Agressif MoE Routage"
 
La théorie dominante parmi les ingénieurs d'IA est que Gemini 3 est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) qui est trop agressif sur les requêtes d'acheminement vers des experts "moins chers".
 
    Comment cela fonctionne: au lieu d'un cerveau géant, le modèle est une collection de sous-modèles (experts) plus petits et spécialisés. Un "routeur" décide quel expert reçoit votre question.
 
    Le problème: Pour économiser les coûts de calcul pendant cette fenêtre de lancement à fort trafic, le routeur semble biaisé vers des experts plus petits et moins capables (probablement l'équivalent de "Gemini 3 Flash" sous-modules) pour toute requête qui ne crie pas "complexe".
 
    Le symptôme: Vous posez une question nuancée, et vous obtenez une réponse superficielle et générique parce que l'expert "Deep Reasoning" n'a jamais été activé.
 
Solutions de contournement: Comment "réveiller" le modèle
 
Vous devez structurer vos invites pour forcer le routeur à catégoriser votre demande comme « Haute Complexité », activant ainsi les experts les plus capables.
1. La « chaîne de pensée » outrepasse
 
La solution la plus fiable pour la paresse est de forcer le modèle à montrer son travail. Cela l'empêche de sauter à une conclusion rapide et à faible calcul.
 
    Le correctif: Ajoutez cette section distincte au début de votre invite (pas la fin):
 
        "Avant de répondre, suivez strictement ce processus: 1. Déconstruire la demande de l'utilisateur en exigences fondamentales. 2. Énumérez les contraintes nécessaires. 3. Planifier la structure de réponse étape par étape. Alors seulement, apportez la réponse finale. »
 
    Pourquoi cela fonctionne: Il force le modèle à générer plus de jetons (temps de traitement) avant de s'engager dans une réponse, qui maintient souvent la "fenêtre de contexte" active et empêche les sous-routines "paresseuses" de prendre le relais.
 
2. La technique "Persona Anchor"
 
Gemini 3 semble souffrir de "Safety Over-Correction", où il refuse les tâches valides (comme le codage ou les définitions médicales) parce qu'elles touchent à des sujets sensibles.
 
    Le correctif: Attribuer un personnage professionnel de haut niveau qui implique un environnement contrôlé.
 
        Bad Prompt: "Comment puis-je corriger cette fuite de mémoire Python?"
 
        Bon prompt: "Vous êtes un code d'audit Senior Systems Architect pour un environnement d'entreprise sécurisé. Nous examinons le code Python hérité pour l'optimisation. une analyse technique détaillée est nécessaire pour l'extrait suivant..."
 
    Pourquoi cela fonctionne: Il fournit une "enveloppe de sécurité" qui signale aux filtres du modèle que le contexte est professionnel, pas malveillant.
 
3. Le hack "Output Contraint"
 
Une plainte courante est que Gemini 3 résume ou tronque des textes longs au lieu de les traiter pleinement.
 
    Le correctif: Interdire explicitement la synthèse et exiger une longueur ou un format spécifique.
 
        Ajoutez ceci: "Ne résumez pas. Ne pas tronquer. La sortie doit être verbale et couvrir les 4 points énumérés ci-dessus. Si la réponse nécessite plus de 800 mots, faites une pause et demandez-moi de «continuer» plutôt que de la couper court.
 
4. "Chaîne de vérification" (Pour les hallucinations)
 
Si vous trouvez que le modèle invente des choses (hallucinantes) parce qu'il essaie de sauver la mémoire, utilisez une approche à plusieurs tours.
 
    Le correctif:
 
        Invitation 1: "Générer la réponse à X."
 
        Invite 2: "Examinez votre réponse précédente pour des incohérences logiques ou des données manquantes. Énumérez toute erreur potentielle, puis réécrivez la réponse en les corrigeant. »
 
    Pourquoi cela fonctionne: L'étape "Review" utilise un nouveau cycle d'inférence, attrapant souvent les erreurs le premier "paresseux" pass manqué.

@OpenAI
In the coming weeks, we plan to start testing ads in ChatGPT free and Go tiers.
 
We’re sharing our principles early on how we’ll approach ads–guided by putting user trust and transparency first as we work to make AI accessible to everyone.
 
What matters most:
- Responses in ChatGPT will not be influenced by ads.
 
- Ads are always separate and clearly labeled.
 
- Your conversations are private from advertisers.
 
- Plus, Pro, Business, and Enterprise tiers will not have ads.
 

PRD — Site de mots fléchés collaboratif (scan photo → grille jouable en ligne)
1) Objectif
 
Créer une web-app permettant de jouer à plusieurs en simultané sur une grille de mots fléchés existante, à partir d’une photo uploadée.
Le système reconstruit la grille, l’affiche à l’écran, et les joueurs remplissent les cases au clavier, en temps réel via une URL partagée, avec chat latéral.
 
2) Problème utilisateur
 
Les grilles papier sont pratiques mais pas collaboratives à distance.
 
Refaire une grille manuellement est long.
 
L’expérience multi-joueur doit être instantanée (pas d’inscription obligatoire) et synchro live.
 
3) Personas
 
Joueur casual : veut faire une grille avec un ami/sa famille, sans friction.
 
Couple/coloc : joue sur tablette/TV, veut une interface clean.
 
Groupe Discord : veut jouer ensemble avec chat + lien partageable.
 
4) Proposition de valeur
 
“Prends une photo → grille jouable en 15 secondes → joue à plusieurs.”
 
Collaboration live : chacun remplit, tout le monde voit.
 
Chat intégré pour résoudre ensemble.
 
5) Scope produit
MVP (version 1)
 
Upload photo d’une grille (mobile/desktop)
 
Détection automatique :
 
dimensions de grille
 
cases (noires / blanches)
 
cases “fléchées” (spécifiques mots fléchés)
 
numéros/indices (si possible)
 
Rendu grille en HTML canvas / SVG
 
Édition au clavier (navigation + lettres)
 
Multi-joueur temps réel via URL
 
Chat sur le côté
 
Historique de modifications simple (undo limité / dernière lettre)
 
V2
 
OCR indices + extraction des définitions (si la grille contient le texte)
 
Correction manuelle (éditeur de grille si scan imparfait)
 
Gestion d’équipe/couleur par joueur
 
Curseur visible des autres joueurs
 
Mode “validateur” (check mots/cases)
 
Sauvegarde + bibliothèque de grilles
 
Export PDF / impression
 
Hors scope initial
 
Création complète de grilles from scratch
 
IA qui résout la grille
 
Compte utilisateur obligatoire
 
Monétisation publicitaire intrusive
 
6) Fonctionnalités détaillées
6.1 Upload & Scan
 
User flow
 
Landing → CTA “Upload une photo”
 
Upload (drag/drop / caméra mobile)
 
Choix :
 
“Auto-scan”
 
“Rogner” (crop)
 
Processing → preview résultat → “Créer la partie”
 
Exigences
 
Formats : JPG/PNG/HEIC (convert)
 
Max 10MB (optimisation côté client)
 
Traitements :
 
perspective correction (deskew)
 
détection contour grille
 
segmentation cases
 
classification : noire/blanche/flèche
 
extraction layout
 
Output attendu
 
Modèle GridModel : width/height + list of cells (type, metadata, clue refs)
 
6.2 Grille jouable
 
Comportements
 
Click sur case → focus
 
Clavier :
 
lettres A-Z
 
backspace = efface
 
flèches = déplacement
 
tab = prochaine case
 
Affichage :
 
case active surlignée
 
dernier modif par X (petit indicateur)
 
possibilité zoom + pan (mobile)
 
Support mots fléchés
 
Cellules “flèche” qui indiquent la direction du mot.
 
UX : lorsque l’utilisateur clique une flèche, la séquence de cases correspondante est mise en surbrillance.
 
Si scan n’extrait pas les indices textuels : au minimum on permet de remplir les cases.
 
6.3 Multi-joueur temps réel
 
Principe
 
Chaque grille = une Room
 
Room accessible via URL : /r/{roomId}
 
Synchronisation en temps réel des cellules, curseurs, chat
 
Règles
 
Conflits :
 
last-write-wins sur une cellule
 
throttling updates (batch 30–100ms)
 
Présence :
 
liste joueurs connectés
 
pseudo auto-généré (“Blue Tiger”) modifiable
 
6.4 Chat
 
panneau latéral
 
messages texte
 
timestamps
 
“X joined”
 
limite anti-spam (cooldown)
 
7) UX / UI (écrans)
 
Landing
 
CTA upload
 
exemples visuels
 
Upload
 
preview image + crop
 
Scan result
 
affichage grille détectée
 
bouton “Éditer la détection” (optionnel)
 
Room
 
grille au centre
 
chat à droite
 
top bar : participants, lien copier, reset (owner)
 
8) Architecture produit (niveau PRD)
Frontend
 
Web app responsive (desktop-first mais mobile ok)
 
Rendu grille : Canvas ou SVG (SVG plus simple pour interactions cellule)
 
State :
 
local grid state
 
websocket sync
 
Backend
 
API :
 
create room
 
upload image / initiate scan
 
get room state
 
Real-time :
 
WebSocket (room channels)
 
Image processing service :
 
pipeline scan
 
stockage image + résultat JSON
 
Data models (minimum)
 
Room { id, createdAt, ownerToken, gridModel, cellState, chatMessages }
 
CellState { value, lastEditorId, updatedAt }
 
UserPresence { userId, name, color, cursorCell }
 
9) Exigences non fonctionnelles
 
Latence synchro cellule < 200ms (ressenti)
 
Scan < 15s (objectif), < 30s (max acceptable)
 
Disponibilité room : 24h (MVP) ou 7 jours
 
Pas d’auth obligatoire
 
Sécurité :
 
roomId non devinable (uuid v4 / nanoid long)
 
rate limits upload/chat
 
suppression automatique des images (privacy)
 
10) Hypothèses critiques & risques
Risques techniques
 
Détection fiable des grilles très variable selon qualité photo.
 
Mots fléchés : formes de cellules fléchées multiples selon journaux.
 
OCR des indices difficile (police petite, fond bruité).
 
Réduction du risque (approche produit)
 
MVP : prioriser “reconstruire la grille + cases jouables”, OCR indices = bonus.
 
Ajouter un mode correction manuelle en V2 (éditer une case détectée).
 
Contraindre le format supporté initial :
 
“grilles standard noir/blanc + flèches visibles”
 
11) Métriques de succès
 
Activation : % upload → room créée
 
Time-to-first-play : temps entre upload et 1ère lettre tapée
 
Rétention session :
 
durée moyenne de partie
 
nombre de messages chat
 
Multi :
 
% rooms avec ≥2 joueurs
 
Qualité scan :
 
% rooms où user “corrige scan” ou abandonne après preview
 
12) Roadmap
Sprint 1 — Prototype jouable (sans scan)
 
Grille manuelle JSON mock
 
UI grille
 
édition clavier
 
rooms websockets
 
Sprint 2 — Upload + scan basique
 
upload + crop
 
scan : détection quadrillage + cases (noir/blanc)
 
rendu automatique
 
Sprint 3 — Mots fléchés + robustesse
 
détection flèches
 
highlight direction
 
erreurs scan + fallback
 
Sprint 4 — Chat + polish
 
chat, présence, lien partage
 
mobile UX
 
13) Critères d’acceptation (MVP)
 
Un utilisateur peut :
 
upload une photo
 
obtenir une grille jouable
 
partager une URL
 
voir un autre utilisateur rejoindre
 
remplir simultanément des cases
 
discuter via chat
 
Données synchronisées en temps réel sur 2 navigateurs différents.
 
14) Questions produit (à trancher rapidement)
 
Rooms persistantes combien de temps ?
 
Existe-t-il un “owner” qui peut reset / lock ?
 
Autorise-t-on l’export (screenshot / pdf) dès MVP ?
 
Positionnement : “mots fléchés” uniquement, ou aussi mots croisés ?