Analyser des documents et fichiers avec ChatGPT

1L'ingestion documentaire et l'extraction ciblée dans ChatGPT

L'ingestion documentaire et l'extraction ciblée dans ChatGPT transforment des heures de lecture fastidieuse en requêtes analytiques précises. Lorsque vous déposez un fichier, le système le segmente, extrait le texte et indexe les passages clés pour les injecter dans la fenêtre d'attention.

Pour les documents volumineux, le risque de négliger une clause située au milieu du fichier existe. En structurant votre demande avec une exigence formelle de citation de page, vous forcez le modèle à localiser précisément la source avant de répondre.

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2Auditer un rapport annuel PDF pour en extraire les ratios clés

Auditer un rapport annuel PDF pour en extraire les ratios clés évite les erreurs de retranscription manuelle tout en conservant une traçabilité parfaite vers les annexes financières.

Un analyste étudie le rapport RSE d'un sous-traitant pour évaluer ses émissions carbone.

Prompt faible.

Lis le rapport joint et dis-moi quelles sont les émissions de gaz à effet de serre de l'entreprise.

Le modèle donne un chiffre global sans préciser s'il s'agit du Scope 1, 2 ou 3, ni indiquer où l'information a été trouvée.

Prompt fort (Tour 1).

Contexte : Analyse RSE du document PDF ci-joint. Tâche : Extrais le bilan des émissions carbone pour l'année 2024 sous forme de tableau à 4 colonnes : Périmètre (Scope 1, 2, 3), Émissions en tonnes CO2e, Évolution par rapport à 2023, Page du document source. Règle absolue : Cite textuellement la phrase de l'annexe certifiant chaque chiffre.

Le modèle extrait fidèlement les données avec leur source de page exacte.

Tour 2 : Relance d'audit des investissements.

Pour identifier les engagements financiers sous-jacents, l'analyste relance :

À partir du même document, liste dans un tableau à trois colonnes les investissements annoncés pour décarboner la flotte : Mesure, Budget alloué 2025-2026, Page. Si un montant n'est pas chiffré, inscris « non précisé ».

ChatGPT extrait les trois lignes budgétaires sans extrapoler, en pointant directement vers les notes de l'annexe financière.

Ce qui change. Le prompt initial impose la ventilation comptable exacte. La relance approfondit l'audit sur les investissements réels sans perte de contexte.

3Extraire des obligations contractuelles à partir d'une convention

Extraire des obligations contractuelles à partir d'une convention vous entraîne à mobiliser ChatGPT comme un assistant de pré-lecture juridique rigoureux.

Pour vous exercer sans manipuler de documents sensibles, voici un extrait contractuel type (société fictive NovaTech SAS), à copier ou enregistrer dans un fichier convention_logistique.docx :

[Extrait de convention logistique - Société fictive NovaTech SAS]
Article 3 - Engagements de service (SLA) : Le prestataire garantit un taux de disponibilité de la plateforme de commande de 99,5 % mesuré mensuellement.
Article 4 - Délais d'expédition : Toute commande validée avant 14 h doit être expédiée le jour ouvré même. En cas de retard supérieur à 48 heures non justifié par une force majeure, une pénalité forfaitaire de 150 € HT par jour calendaire est déduite de la facturation mensuelle.
Article 5 - Sécurité et données : Les données de traçabilité des expéditions sont conservées sur le territoire de l'Union européenne. (Note d'audit : aucune disposition n'est stipulée dans ce contrat concernant les conditions de réversibilité ou de restitution des données à l'échéance).

Le bouton « Charger l'exercice » du composeur préremplit l'objectif avec le prompt de départ faible :

« Analyse ce contrat joint et liste les obligations du prestataire. »

À partir de ce point de départ, complétez le prompt avec le composeur. Définissez le rôle de juriste et imposez un tableau à quatre colonnes : article, obligation, citation mot pour mot et pénalité.

Activez le renfort « non trouvé » pour les clauses absentes, notamment sur la réversibilité. Appliquez la technique de consigne finale (arXiv:2307.03172) en plaçant vos questions fermées tout à la fin pour neutraliser l'effet d'oubli au milieu du document.

Grille d'auto-évaluation : (a) le fichier est analysé sans erreur de lecture ; (b) les articles juridiques et pénalités sont correctement identifiés avec citations ; (c) la clause de réversibilité absente produit bien la mention « non trouvé ».

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