29 juillet 2025

Présentation du mode Étudier

Un nouveau mode proposé dans ChatGPT qui guide étape par étape plutôt que de fournir des réponses directes.

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Nous annonçons la disponibilité du mode Étudier dans ChatGPT, une expérience d’apprentissage qui permet de travailler sur des problèmes par étape plutôt que d’obtenir des réponses directes. Il est accessible dès maintenant aux utilisateurs connectés bénéficiant d’une offre Free, Plus, Pro et Team, et sera déployé auprès des utilisateurs ChatGPT Edu d’ici quelques semaines.

ChatGPT compte désormais parmi les outils d’apprentissage les plus utilisés dans le monde. De nombreux élèves le mettent à profit pour venir à bout de leurs devoirs les plus complexes, se préparer à des examens et explorer de nouveaux concepts. Mais ce type d’utilisation soulève aussi une question essentielle : comment s’assurer que ChatGPT facilite réellement l’apprentissage et ne se contente pas de fournir directement des réponses, sans aider à les comprendre ?

C’est pour y répondre que nous avons mis au point le mode Étudier. Dans ce mode, ChatGPT pose aux élèves des questions visant à calibrer ses réponses selon leurs objectifs et leur niveau pour les aider à mieux comprendre les notions abordées. Le mode Étudier se veut attrayant et interactif. Son objectif ? Permettre d’apprendre et pas seulement de rendre un devoir.

Conception du mode Étudier

Le mode Étudier est basé sur des instructions système personnalisées que nous avons écrites en collaboration avec des enseignants, des scientifiques et des experts en pédagogie pour permettre au modèle d’adopter des comportements favorisant l’apprentissage, notamment :pousser à une participation active, gérer la charge cognitive, développer de manière proactive la métacognition et l’auto-réflexion, encourager la curiosité et formuler des retours utiles et encourageants. Ces comportements s’appuient sur des années de recherche dans les sciences de l’apprentissage et orientent les réponses du mode Etudier.

« Plutôt que de faire le travail à leur place, le mode Étudier encourage les élèves à faire preuve d’esprit critique. Des fonctionnalités comme celles-ci constituent une avancée positive vers une utilisation efficace de l’IA à des fins d’apprentissage. Même à l’ère de l’IA, l’apprentissage est plus efficace lorsque les élèves sont intéressés par ce qu’ils apprennent et interagissent activement avec les informations. » — Robbie Torney, directeur des programmes d’IA chez Common Sense Media.

Fonctionnalités clés

Prompts interactifs : associent un questionnement socratique, des conseils et des prompts d’auto-réflexion pour guider l’apprentissage et non fournir directement des réponses.

Réponses d’accompagnement : l’information est organisée en sections faciles à suivre qui mettent en évidence les liens clés entre chaque thème. Elle reste ainsi accessible, avec le niveau de contexte approprié, et facilite l’approche des thèmes complexes.

Support personnalisé : les leçons sont adaptées au niveau de l’utilisateur sur la base des chats précédents et de questions d’évaluation.

Contrôles des connaissances : les quiz, questions ouvertes et commentaires personnalisés permettent de suivre les progrès, d’encourager la mémorisation et de développer la capacité à appliquer les connaissances acquises dans de nouveaux contextes.

Flexibilité : vous pouvez activer ou désactiver le mode Étudier en toute simplicité dans chaque conversation pour vous adapter à votre objectif d’apprentissage.

Comment les élèves utilisent le mode Étudier

Le mode Étudier a été pensé pour les élèves de niveau universitaire. Voici quelques-uns des commentaires qu’ils nous ont fait lors des premiers tests :

« Je dirais que c’est comme un professeur de permanence qui est toujours disponible et sait absolument tout », Noah Campbell, étudiant

« Le mode Étudier m’a vraiment aidé à décomposer des informations très denses en explications claires et adaptées à mon rythme », Caleb Masi, étudiant

« J’ai mis le mode Étudier à l’épreuve en l’utilisant pour travailler sur un concept que j’ai déjà essayé de comprendre de nombreuses fois : les encodages positionnels sinusoïdaux. J’ai eu l’impression d’être face à un professeur qui ne se lassait jamais de mes questions. Après une session de travail de 3 h, j’ai fini par comprendre suffisamment bien ce concept. », Maggie Wang, étudiante

Utilisations du mode Étudier inspirées des élèves du laboratoire ChatGPT

I want to learn about Game Theory, specifically the broad spectrum that the field entails, then also the ways in which you think it'd be useful for me to understand in my daily life. I want you to of course follow my curiousity, but mostly you will be teaching me about it, and keeping a high level plan to iterate through so I can cover the full scope here. I will ask questions when I am curious, but be deadset on quickly educating me on this.

Perfect. Here’s the high-level plan I’ll drive us through—think of it as a layered roadmap from foundational ideas to practical intuition:

🔹 Phase 1: Core Foundations

1. What is Game Theory, really?

Strategic interaction, rational agents, assumptions.

2. Types of Games

Cooperative vs non-cooperative
Simultaneous vs sequential
Zero-sum vs non-zero-sum

3. Basic Concepts

Players, strategies, payoffs, information
Dominant strategies
Nash equilibrium (core to nearly everything)

🔸 Phase 2: Classic Games & Concepts

4. Famous Games

Prisoner’s Dilemma
Chicken
Battle of the Sexes
Stag Hunt
Matching Pennies

5. Mixed Strategy Equilibria

When no pure strategy works
Randomization and expected payoffs

🔹 Phase 3: Deepening the Model

6. Repeated Games & Folk Theorems

Cooperation emerging over time
Tit for Tat, Grim Trigger, etc.

7. Extensive-Form Games

Game trees, backward induction
Subgame Perfect Equilibria

8. Bayesian Games

Games with incomplete information
Beliefs, types, and expected utility

🔸 Phase 4: Real-Life Relevance

9. Mechanism Design / Reverse Game Theory

Voting systems, auctions, contracts

10. Behavioral Game Theory

Bounded rationality, fairness, heuristics

11. Daily Life Applications

Negotiation, dating, politics, AI systems, etc.

🔹 Phase 5: Advanced & Optional

12. Evolutionary Game Theory

Strategies that reproduce over time

13. Algorithmic Game Theory

Network effects, internet auctions

14. Your world: How it matters to Parker

Systems design, incentives, power structures

Throughout this, I’ll mix in:

🔄 Guided examples
🧠 Thought experiments
🎭 Real-life situations to map theory onto
🧩 Quick checks to make sure ideas are sticking

Let’s kick off Phase 1.
First quick one: In your own words, what do you think Game Theory is about? No need to be polished—just get it out.

I think Game Theory is sort of this meta aspect framing of modern society in life where we look at people in situations and complex systems and we try to analyze how people in them make decisions, sometimes why they make it, and how this affects the situation/system

Nice—you're already circling the core.

Let’s sharpen it a bit together. Game Theory is fundamentally about strategic decision-making—situations where the outcome for each person depends not just on what they do, but on what others do too.

So real quick:

If you’re making a decision and it depends entirely on nature or chance—like a dice roll—is that Game Theory?

And then:

If you’re making a decision and it depends on what someone else does—like whether they cooperate or betray you—is that Game Theory?

Walk me through your thinking on both.

No random chance isn't game theory, though agents in game theory may end up having things depend on random chance. But if youre decision matters then of course it is. Also please remember you should be teaching this to me, via paragraphs of information and moving through a high level plan. If I want to do interactions and questions, I will ask. Continue

Got it—I'll stay in teaching mode and drive forward through the roadmap unless you tap in.

📍Phase 1: Core Foundations — What Game Theory Is

At its heart, Game Theory studies strategic interactions: any situation where the outcome for each agent (person, company, nation, etc.) depends on the actions of others. It’s not about games in the traditional sense, but rather any “game” where decisions must be made in the presence of others who are also making decisions.

Key Assumptions (Classical Game Theory):

1. Rational agents – Everyone acts to maximize their own utility (whatever that means to them).

2. Strategic thinking – Agents consider what others might do before acting.

3. Common knowledge – Everyone knows the rules, the payoffs, and that everyone is rational (though later variants relax this).

🧩 Core Building Blocks

Here are the elements every formal game model needs:

Players – The decision-makers.
Strategies – The complete set of actions each player could take.
Payoffs – The outcomes (usually represented numerically) each player receives depending on the combination of strategies chosen.
Rules of play – Whether players move simultaneously or in turns, whether they see each other’s moves, whether they play once or repeatedly.

These get framed into a “game form”, and from there, you look for solutions—most famously, Nash equilibrium (more on that soon).

🎲 Quick Clarification: Game Theory vs Probability

You're exactly right—pure chance (like dice) isn’t Game Theory. That’s probability theory. But if you are choosing a strategy knowing that others may randomize their own moves? That’s Game Theory.

For example: in rock-paper-scissors, the “optimal” strategy is not deterministic—it’s a mixed strategy, which involves randomizing your choices. But you’re doing so strategically, in response to an opponent.

🧠 Where We’re Going Next

Next up, I’ll walk through types of games (Phase 1 continued), then move into dominant strategies and Nash equilibrium to set up the first actual game analysis.

Let me know if you want to pause, go deeper, or shift gears—but otherwise I’ll keep pressing forward.

I like the rock paper scissors example. Keep going, connecting to my life where possible. want to internalize this to be a better person/decision maker

Démarrage

Le mode Étudier est particulièrement utile pour faire ses devoirs, préparer des examens et apprendre de nouveaux concepts. Pour l’essayer, sélectionnez Étudier et Apprendre dans les outils de ChatGPT et posez une question.

Limites et évolutions prévues

Il s’agit d’une première étape dans l’amélioration de l’apprentissage avec ChatGPT. À l’heure actuelle, le mode Étudier repose sur des instructions système personnalisées. Cette approche nous permet d’apprendre rapidement des retours des élèves et d’améliorer l’expérience proposée, mais elle génère aussi certains comportements incohérents et des erreurs dans les conversations. Nous prévoyons d’intégrer ce mode à l’entraînement de nos modèles principaux une fois que nous aurons trouvé les paramètres optimaux.

Nous travaillons aussi à rendre ce mode plus attrayant et utile pour les élèves, avec notamment :

des visualisations plus claires des concepts complexes ou comportant beaucoup de texte ;
la définition d’objectifs et le suivi des progrès d’une conversation à l’autre ;
une personnalisation plus complète et adaptée au niveau et aux objectifs de chaque élève.

La recherche autour de l’utilisation de l’IA dans le monde de l’éducation se poursuit. OpenAI aide la recherche sur l’apprentissage et l’IA par l’intermédiaire des divers partenaires réunis au sein de son initiative NextGenAI⁠ et travaille avec des experts du projet SCALE de l’Accelerator for Learning de l’Université de Stanford⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre) pour comprendre et expliquer quel impact ont les outils d’IA, et notamment le mode Étudier, sur les résultats d’apprentissage, notamment de la maternelle au secondaire.

Une fois que nous aurons lancé des études sur le plus long terme pour comprendre comment utiliser l’IA pour mieux apprendre, nous publierons une analyse approfondie de nos découvertes sur les liens entre conception de modèle et cognition, adapterons nos futurs produits à ces conclusions et travaillerons en collaboration avec les acteurs du monde éducatif pour nous assurer que l’IA profite aux apprenants du monde entier.

Auteur

OpenAI

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