Pourquoi ChatGPT oublie-t-il des informations et comment y remédier ?
ChatGPT est un outil puissant d’intelligence artificielle, mais il arrive parfois qu’il oublie des informations au cours d’une discussion prolongée. Cette perte de mémoire est souvent frustrante pour les utilisateurs réguliers, qui s’attendent à une continuité fluide.
Cet oubli n’est pas un bug, mais une conséquence des limitations techniques du modèle, principalement liées à :
- La fenêtre contextuelle, qui définit la quantité maximale d’informations que ChatGPT peut retenir au sein d’une conversation.
- La limite de tokens par requête, qui contraint la longueur d’un message unique (question + réponse).
- ChatGPT a une mémoire persistante entre les différentes discussions : toutefois il s’agit de retenir des points précis, indépendant des longues discussions. Par exemple, ChatGPT pourra mémoriser que vous êtes un français, votre travail, les outils que vous utiliser, vos préférences …
D’ailleurs cette mémoire est souvent rempli et se vide également au fil du temps. Sur cette page nous n’aborderons pas ce type mémoire, elle est hors sujet pour notre problème.
Pourquoi ChatGPT oublie-t-il certaines informations ?
ChatGPT n’est pas en mesure de retenir l’intégralité d’une conversation (comprenez Chat). Il ne se souvient pas non plus des autres conversations.
Dans une même conversation, il est limité par deux facteurs : la fenêtre contextuelle et la limite de tokens par requête.
| Modèle | Multimodal | Max Tokens | Fenêtre contextuelle | Points forts | Usage recommandé |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | Oui | 16k | 128k | Capacités avancées, large contexte | Projets créatifs et complexes |
| GPT-4o Mini | Oui | 16k | 128k | Optimisé pour l’efficacité | Projets avec contraintes de budget |
| GPT-o1 | Non | 100k | 200k | Raisonnement logique avancé | Tâches techniques et analytiques |
| o3-mini (low) | Non | 100k | 200k | Raisonnement logique avancé | Tâches techniques et analytiques |
| o3-mini (medium) | Non | 100k | 200k | Raisonnement logique avancé | Tâches techniques et analytiques |
| o3-mini (high) | Non | 100k | 200k | Raisonnement logique avancé | Tâches techniques et analytiques |
| GPT-o1 Mini | Non | 65K | 128k | Réponses rapides | Tâches techniques rapides |
| GPT Canvas | Oui | 6 000 | 10k | Itération | Précision avec l’itération mais contexte limité |
Pour aller plus loin : Choisir le bon modèle ChatGPT : guide complet
1. La fenêtre contextuelle : une mémoire temporaire
La fenêtre contextuelle correspond à la quantité totale de tokens (mots, phrases et instructions) que ChatGPT peut prendre en compte dans une discussion (chat). Attention la correspondance token / nombre de mots est une approximation afin de simplifier et d’avoir des exemples concrets.
- ChatGPT-4o (standard) : 128 000 tokens (~96 000 mots)
- ChatGPT Canvas : 10 000 tokens (~7 500 mots)
Quand la limite est atteinte, l’IA supprime progressivement les anciennes informations pour faire de la place aux nouvelles.
👉 Exemple ChatGPT-4o :
Si une discussion dépasse 96 000 mots, ChatGPT commencera à oublier les premiers messages. Cela permet d’assurer une continuité sur une très longue conversation, mais pas indéfiniment.
👉 Exemple ChatGPT Canvas :
Avec une fenêtre plus limitée (10 000 tokens, soit environ 7 500 mots), ChatGPT oublie les échanges bien plus tôt. Une conversation très technique peut rapidement atteindre cette limite.
Mieux comprendre les trous de mémoire de ChatGPT
La principale raison de ces trous de mémoire est la saturation de la fenêtre contextuelle. Plus une conversation est longue, plus elle pousse les anciens échanges hors du cadre de référence de l’IA.
Autres facteurs aggravants :
- Des réponses trop détaillées : elles remplissent rapidement la fenêtre contextuelle.
- Des discussions longues et techniques : elles consomment beaucoup de tokens et provoquent un effacement rapide des premiers échanges.
- Des allers-retours fréquents sans résumé : l’IA ne peut pas se souvenir de tout sans rappel explicite.
2. La limite de tokens par requête : un cadre strict
Chaque interaction (question + réponse) ne peut pas dépasser une certaine quantité de tokens.
- ChatGPT-4o : 16 384 tokens par requête (~12 000 mots)
- ChatGPT Canvas : 6 000 tokens par requête (~4 500 mots)
Si une requête dépasse cette limite, l’IA tronque ou rejette une partie du texte.
👉 Exemple ChatGPT-4o :
Si tu soumets un document de 13 000 mots, l’IA pourra le traiter, mais si tu ajoutes une question longue en plus, elle risque d’être coupée.
👉 Exemple ChatGPT Canvas :
Si tu demandes à ChatGPT de générer un article de 5 000 mots, il sera contraint de s’arrêter avant la fin, car la limite par requête est de 4 500 mots.
Comment éviter que ChatGPT oublie des informations essentielles ?
1. Faire des résumés réguliers
❌Mauvaise approche :
« Rappel toi ce qu’on a dit sur la mémoire de ChatGPT »
✅Bonne approche :
« Fait un résumé de cette discussion » Précisez les points à conserver si nécessaire
Puis dans une autre discusion, coller le résumé afin de repartir sur une nouvelle fenêtre contextuelle et poser une nouvelle question / prompt.
2. Diviser les discussions en segments plus courts
❌Mauvaise approche :
« Peux-tu expliquer en détail la mémoire contextuelle de ChatGPT, ses limites et comment les contourner ? »
✅Bonne approche :
« Comment fonctionne la mémoire contextuelle de ChatGPT-4o ? »
(Puis, après la réponse)
« Quelles sont ses principales limites ? »
3. Réintroduire des informations perdues
❌Mauvaise approche :
« Pourquoi ChatGPT oublie-t-il les discussions longues ? »
✅Bonne approche :
« On a vu que ChatGPT-4o a une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens, mais qu’au-delà de cette limite, il oublie les anciens échanges. Peux-tu me donner des stratégies pour éviter cela ? »
4. Utiliser des documents externes pour structurer une conversation
Si tu travailles sur un projet complexe, garde une synthèse écrite que tu peux copier-coller dans la discussion pour rafraîchir la mémoire de l’IA.
🔹 Exemple concret :
Au lieu de rappeler chaque fois un long contexte, prépare un résumé concis à réintroduire.
Pour aller plus loin : ChatGPT Projet : comment utiliser cette fonctionnalité ?
Exemple concret avec les limites de ChatGPT Canvas
Les tokens (par requête) sont partagés entre la requête (ce que vous écrivez), le traitement par l’IA et la réponse générée. Cela signifie que la limite inclut à la fois votre question et la réponse.
Décomposition des tokens dans une interaction
- Larequête (question ou instruction)
- Par exemple,« Peux-tu résumer cette discussion ? » représente ≈ 7 tokens.
- Une question plus longue, comme « Peux-tu me donner un résumé concis en 300 mots avec des exemples précis ? », pourrait faire ≈ 20 tokens.
- Traitement interne de l’IA
- L’IA traite la question en fonction du contexte existant.
- Ce processus est invisible pour toi mais consomme des tokens.
- Réponse générée par l’IA
- Une réponse de 300 mots représente environ 400 tokens.
- Si la réponse est longue (1 000 mots), elle peut atteindre 1 300 tokens.
Impact sur les limites
- Fenêtre contextuelle (10 000 tokens)
- Inclut l’historique des questions + réponses.
- Quand elle est saturée, les premiers échanges sont progressivement oubliés.
- Limite par requête (6 000 tokens)
- Une question longue + une réponse détaillée ne doivent pas dépasser 6 000 tokens combinés.
- Exemple : Si la question fait 1 000 tokens, la réponse ne peut pas dépasser 5 000 tokens.
Exemple concret d’une discussion longue
- Une question de 200 mots (~270 tokens).
- Une réponse avec 800 mots (~1 100 tokens).
- Cela représente 1 370 tokens consommés.
- Si on répète ce processus 7 à 8 fois, on atteint la limite des 10 000 tokens et les premiers échanges commencent à être oubliés.
👉 Conclusion : ChatGPT Canvas ne doit pas être utilisé pour de longue discussion
- Chaque message (question + réponse) consomme une partie des 10 000 tokens disponibles.
- Plus les questions et réponses sont longues, plus la mémoire se remplit vite.
- Pour maintenir le contexte sur une longue discussion, il vaut mieux poser des questions précises et éviter les réponses trop détaillées si elles ne sont pas nécessaires.
Conclusion : optimiser son utilisation de ChatGPT
ChatGPT possède une fenêtre contextuelle limitée, ce qui explique pourquoi il oublie certaines informations en cours de discussion. En comprenant les limites de la fenêtre contextuelle et des tokens, on peut améliorer son utilisation et éviter les oublis frustrants.
Un point important est d’identifier le bon modèle en fonction de la tâche que vous allez effectuer, référez-vous au tableau en début de page. Pour les longues discussions, privilégiez ChatGPT 4o.
Meilleures pratiques pour limiter l’oubli :
✅ Faire des résumés réguliers pour réintroduire le contexte.
✅ Diviser les questions complexes en plusieurs étapes.
✅ Réinjecter les informations essentielles dès qu’elles risquent d’être oubliées.
✅ Utiliser des documents externes pour garder une trace des échanges.
Grâce à ces techniques, il est possible de mieux exploiter ChatGPT et de limiter la perte d’informations dans les discussions longues.
A lire également : Comment ChatGPT gère-t-il la confidentialité des données ?
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