Openai : régler le ton et les emojis de ChatGPT au travail

Un ChatGPT trop enthousiaste, ou trop “mignon”, oblige encore beaucoup d’équipes à réécrire. Dans les faits, ce temps d’édition se cumule vite dès qu’on industrialise des réponses ou des contenus.

OpenAI ajoute désormais des réglages fins pour calibrer chaleur, enthousiasme, emojis et mise en forme, et les faire tenir dans la durée. Voici comment s’en servir en entreprise, avec des recettes simples.

Pourquoi openai met des boutons sur le ton (et pas seulement des “styles”)

L’année 2025 a été marquée par une vraie “guerre du ton” : certains utilisateurs reprochaient à ChatGPT d’être trop froid, d’autres trop chaleureux. En parallèle, la critique de la flagornerie automatique (sycophancy) a pris de l’ampleur : un assistant qui félicite à tout bout de champ peut sembler manipulateur, ou simplement inadapté au travail.

Dans ce contexte, OpenAI reconnaît implicitement qu’il n’existe pas de ton universel. Un message de support technique, une note au comité de direction et une publication de marque ne se lisent pas avec les mêmes codes.

La promesse est très opérationnelle : réduire la fatigue d’édition (retirer les emojis, calmer les points d’exclamation) et homogénéiser une “voix” d’assistant, quel que soit l’utilisateur qui le sollicite.

Trouver “Characteristics” et comprendre ce que ces réglages changent vraiment

En pratique, le chemin est le même sur le web et sur mobile.

1. Ouvrez les réglages de ChatGPT via l’icône de profil.
2. Allez dans le menu Personnalisation (Personalization).
3. Ouvrez Caractéristiques (Characteristics) et choisissez “Plus”, “Moins” ou “Par défaut” pour chaque dimension.

Quatre dimensions sont réglables, avec des effets visibles dès la génération suivante.

Chaleur (warmth) : la relation, sans la flatterie

La chaleur (warmth) correspond aux petites marques relationnelles. On parle de formulations du type “bonne question”, “je vois”, ou d’une reconnaissance du contexte.

En mode “Moins”, le texte devient plus direct. En mode “Plus”, l’assistant ajoute davantage de liant, ce qui peut aider en relation client, mais agacer en juridique.

Enthousiasme (enthusiasm) : énergie, ponctuation, célébration

L’enthousiasme (enthusiasm) pilote le niveau d’énergie. Concrètement, cela joue sur les exclamations, les tournures “bravo”, et la manière de “célébrer” une décision.

Dans un usage professionnel, “Moins” évite l’effet publicitaire involontaire. “Plus” peut convenir à de la pédagogie ou à des ateliers d’idéation.

Usage des emojis (emoji usage) : la fréquence, enfin sous contrôle

L’usage des emojis (emoji usage) règle la fréquence d’emojis. C’est utile dès qu’un texte doit être copié-collé tel quel dans un courriel, un ticket de support, ou un document.

Le gain est surtout organisationnel : moins d’édition manuelle, et moins d’écarts de style entre personnes.

Mise en forme (formatting) : titres, listes, structure

La mise en forme (formatting) influence la structure. Quand on pousse vers “Plus”, ChatGPT ajoute plus volontiers des titres, des étapes et des formats faciles à parcourir.

C’est précieux pour le support, la documentation et les comptes rendus. À l’inverse, une mise en forme trop structurée peut nuire à un texte narratif.

Point clé : ces réglages ne changent ni la qualité du raisonnement, ni la véracité des réponses, ni les règles de sûreté. Ils modifient surtout la présentation.

Pour situer l’enjeu, OpenAI distingue explicitement “chaleur” et “flagornerie”, en précisant que la première relève de micro-signes relationnels, pas de compliments excessifs. Ce positionnement est cohérent avec les débats sur les usages affectifs, où OpenAI a aussi publié des résultats reliant l’usage intensif à des marqueurs de dépendance émotionnelle (analyse de plus de 4 millions de conversations) : étude OpenAI sur les usages affectifs et la dépendance .

Empiler les réglages sans se contredire : la pile de personnalisation

Ces boutons s’ajoutent à une pile déjà existante.

D’abord, on choisit un “style” global (par exemple “Professional”). Ensuite, on fixe des instructions personnalisées (Custom Instructions), c’est-à-dire deux champs qui expliquent ce que l’assistant doit savoir et comment il doit répondre.

Puis on active, ou non, la mémoire (Memory), qui retient des préférences durables. Enfin, on ajuste les caractéristiques (Characteristics), qui modulent la forme du texte.

Bonne pratique : partez d’un style global, écrivez 2 ou 3 règles simples dans Custom Instructions, puis affinez chaleur, enthousiasme et emojis. Vous évitez ainsi les prompts à rallonge, et le résultat devient plus stable.

Toutefois, ces réglages restent globaux. Ils ne sont pas “par projet” ou “par canal”, ce qui force soit un compromis, soit un changement de paramètres avant une session critique.

Trois configurations prêtes à l’emploi, avec prompts et rendu attendu

Support technique B2B : calme, structuré, zéro décoration

Réglages conseillés : chaleur = Moins ; enthousiasme = Moins ; usage des emojis = Moins ; mise en forme = Plus.

Prompt modèle :
« Rédige une réponse de support pour un client. Ton professionnel, pas d’emojis. Donne un diagnostic probable, puis des actions numérotées, puis une question de vérification finale. »

Extrait de sortie attendue :
« Merci pour les détails. D’après les symptômes, la cause la plus probable est une expiration de jeton.
1. Vérifiez l’heure système du serveur.
2. Renouvelez le jeton et relancez le service.
3. Contrôlez les journaux sur les 15 dernières minutes.
Pouvez-vous confirmer si l’erreur apparaît sur tous les comptes ou un seul ? »

Marketing et réseaux sociaux : “brand-safe” sans excès d’emphase

Réglages conseillés : chaleur = Par défaut ou Plus (selon marque) ; enthousiasme = Par défaut ; usage des emojis = Par défaut ou Plus (si cohérent) ; mise en forme = Par défaut.

Prompt modèle :
« Propose 5 variantes d’un post. Respecte notre charte : ton clair, une seule promesse, emojis maximum 1, pas de doubles points d’exclamation, appel à l’action sobre. Public : responsables achats. »

Extrait de sortie attendue :
« Réduisez les délais de validation sans alourdir vos process.
Découvrez comment centraliser les demandes et suivre les approbations en temps réel. ✅
Demandez une démo. »

Dirigeant et communication interne : direct, lisible, sans “pep’s” artificiel

Réglages conseillés : chaleur = Par défaut ; enthousiasme = Moins ; usage des emojis = Moins ; mise en forme = Plus.

Prompt modèle :
« Rédige un mémo interne au ton direct. Une phrase de contexte, puis 3 points clés, puis une demande claire et une date cible. Évite toute surenchère d’enthousiasme. »

Extrait de sortie attendue :
« Nous consolidons nos priorités produit pour le premier trimestre.
– Nous arrêtons les demandes hors feuille de route sans sponsor métier.
– Nous concentrons les développements sur la fiabilité et la performance.
– Nous clarifions les responsabilités de validation.
Merci de confirmer vos priorités d’ici vendredi 18h. »

Calmer l’enthousiasme sans perdre l’empathie, et éviter la sycophantie

La frontière est simple : la chaleur utile facilite la collaboration, la flatterie automatique brouille le jugement. En entreprise, l’assistant doit pouvoir dire “non”, ou “ça dépend”, sans arrondir systématiquement.

Points de vigilance :

• Interdire les compliments non sollicités (ex. “excellente idée”) quand il faut évaluer.
• Préférer “voici les options et leurs risques” à “vous êtes sur la bonne voie”.
• Ajouter une règle explicite : « si tu n’es pas d’accord, dis-le clairement et explique pourquoi ».
• Utiliser des micro-prompts correctifs : « réécris plus sobre », « retire les emojis », « enlève les exclamations », « ton factuel, sans encouragement ».

Ce sujet dépasse le style. Dans son étude, OpenAI observe des corrélations entre usage intensif et marqueurs de dépendance émotionnelle, ce qui invite à calibrer le ton avec prudence selon les publics : résultats OpenAI sur solitude, socialisation et usage problématique .

Un test de 10 minutes pour valider que le réglage “prend” en conditions réelles

Choisissez un même cas d’usage, par exemple un courriel client, une réponse de support, ou un message LinkedIn. Générez ensuite trois versions : “Par défaut”, puis “Moins”, puis “Plus”, sans changer le prompt.

Mesurez deux éléments simples : le temps d’édition avant envoi, et la conformité à votre ton de marque. Ajoutez aussi un critère de risque, par exemple “trop familier” ou “trop sec”.

Pour stabiliser, une phrase de contrôle dans Custom Instructions fonctionne souvent bien : “Pas d’emojis. Pas d’exclamations. Style professionnel, phrases courtes.” Les recherches sur le pilotage du ton suggèrent aussi qu’un exemple de texte à imiter marche mieux qu’un adjectif vague : au lieu de “ton professionnel”, fournissez un modèle et demandez “écris comme ceci”.

La nouveauté d’openai ne “répare” pas le fond : une réponse peut rester inexacte ou incomplète. En revanche, ces réglages réduisent fortement la friction quotidienne et facilitent une production cohérente à l’échelle.

À court terme, il faut encore piloter avec des instructions et des prompts selon les cas. La suite logique serait des profils par tâche, ou un réglage qui s’adapte au canal, sans encourager un ton trop engageant par défaut.