Joindre et analyser des fichiers

Transformer ChatGPT en analyste de documents

ChatGPT lit et analyse les fichiers que vous joignez à la conversation : documents, tableurs, présentations, images et, sur les offres payantes, enregistrements audio. Vous envoyez, vous posez vos questions, et l’analyse porte sur le contenu réel du document plutôt que sur ce que vous en auriez résumé. Les imports de documents, de tableurs, de présentations et d’images sont ouverts sur Free comme sur les offres payantes, avec des limites propres à chaque offre : sur Free, comptez trois fichiers par jour.

L’envoi ne demande rien de particulier : bouton + de la zone de saisie, puis Add photos & files, ou glisser-déposer dans la zone de saisie. Rédigez votre consigne dans le même message, et envoyez. Les fichiers que vous importez ou que ChatGPT crée sont ensuite rangés dans votre Library, ou dans Space si votre compte y a accès (leçon 3), d’où vous pouvez les réutiliser sans les téléverser de nouveau.

Formats acceptés et limites

Un document Google Docs ne s’importe pas tel quel : exportez-le d’abord en PDF ou en DOCX. Côté tailles, un document ou une présentation peut peser jusqu’à 512 Mo, dans la limite de 2 millions de jetons de texte par fichier ; un tableur, environ 50 Mo ; une image, 20 Mo ; un fichier audio, 512 Mo. Vous pouvez importer jusqu’à 80 fichiers toutes les trois heures, et OpenAI peut abaisser ces seuils aux heures de pointe.

Ces plafonds ne disent pas tout. OpenAI prévient qu’un fichier accepté peut être trop long, trop complexe ou trop mal structuré pour être analysé en entier. Si une réponse semble ignorer une partie du document, demandez-lui de cibler une section, des pages, des feuilles ou des colonnes précises, ou découpez le fichier.

Le PDF, cas d’usage le plus fréquent

Trois angles couvrent la quasi-totalité des besoins. Le résumé, d’abord, dont la valeur dépend entièrement de la précision de la consigne :

[PDF joint] « Résume ce document en 10 points. Mets en avant les données chiffrées et les conclusions principales. »

L’interrogation ciblée, ensuite, qui traite le document comme une base de connaissances que l’on questionne : « Dans ce contrat, quelles sont les conditions de résiliation anticipée ? Y a-t-il des pénalités ? » Vous obtenez en trente secondes ce qu’une lecture attentive aurait demandé un quart d’heure, et vous pouvez enchaîner les questions. Demandez de citer le passage concerné : la vérification devient immédiate.

L’extraction structurée, enfin, qui convertit du texte continu en données exploitables :

[PDF joint] « Extrais toutes les dates mentionnées dans ce document et présente-les dans un tableau chronologique avec l’événement associé. »

Tableurs : l’analyse va plus loin que la lecture

Sur un fichier Excel ou CSV, ChatGPT ne se contente pas de lire les cellules : il écrit et exécute du code Python pour calculer, regrouper et tracer des graphiques (leçon 8). Une demande comme « Analyse ce fichier de ventes. Donne-moi le chiffre d’affaires total, le top 5 des produits, la tendance mensuelle et un graphique de l’évolution des ventes » déclenche un vrai traitement, pas une estimation à vue d’œil. Relisez le code et les hypothèses affichés avant de vous fier au résultat.

Le nettoyage de données relève du même mécanisme : « Ce fichier contient des doublons et des valeurs manquantes. Identifie les problèmes et propose un fichier nettoyé. » Et rien n’interdit d’envoyer plusieurs fichiers dans la même conversation pour les croiser :

[Fichier 1 + Fichier 2] « Voici notre liste de clients et notre liste de commandes. Croise les deux pour identifier les clients qui n’ont pas commandé depuis 6 mois. »

Présentations, audio et vidéo

Une présentation PowerPoint se résume diapositive par diapositive, mais elle se critique aussi : « Le fil narratif est-il cohérent ? Y a-t-il trop de texte sur les diapositives ? Propose des améliorations. » Ce second usage est le plus intéressant, parce qu’il vous donne le regard extérieur qui manque toujours sur son propre travail.

Sur les offres payantes, un enregistrement audio se transcrit, se résume ou s’interroge : « Résume cette réunion : décisions, questions ouvertes, prochaines étapes. » OpenAI prévient que la transcription peut contenir des erreurs et que l’identification des personnes qui parlent peut être peu fiable : vérifiez les détails importants dans l’enregistrement. Les vidéos peuvent aussi être jointes, y compris sur Free, mais leur analyse peut être partielle.

Les projets, pour les documents de référence

Si vous travaillez souvent sur les mêmes documents, déposez-les dans un projet (leçon 3) plutôt que dans chaque conversation : toutes les conversations du projet s’en servent. Le nombre de fichiers par projet dépend de l’offre : 5 sur Free, 25 sur Go et Plus, 40 sur Pro, Business, Enterprise et Edu.

À vous de jouer

Un PDF, puis un tableur. Joignez un PDF de votre choix et demandez un résumé en cinq points, puis posez trois questions précises en exigeant le passage cité, et terminez par une extraction des informations clés en tableau. Avec un tableur, faites d’abord décrire sa structure (feuilles, colonnes, types de données), puis demandez une analyse de tendance et un graphique. Vérifiez enfin un chiffre du résultat directement dans votre fichier.

Sources officielles : Uploading files and audio to ChatGPT (centre d’aide OpenAI : offres, formats, tailles, quotas, fichiers par projet) · Data analysis with ChatGPT (tableurs, Python, fichiers analysés partiellement) · ChatGPT Image Inputs FAQ (images et vidéos) · Using Library to manage files in ChatGPT

Points clés à retenir

• ChatGPT lit PDF, Word, tableurs, présentations et images sur toutes les offres ; l’audio sur les offres payantes
• Joignez toujours une consigne claire avec votre fichier, et demandez les passages cités
• Un fichier accepté n’est pas forcément lu en entier : ciblez des sections ou découpez
• Sur les tableurs, ChatGPT exécute du Python pour calculer et tracer des graphiques
• Les fichiers importés et créés sont rangés dans la Library ; les documents de référence vont dans un projet