Du prompt au paramétrage, pourquoi aller plus loin ?
Le prompt reste la base
Le guide comment créer des prompts efficaces présente les éléments d’une bonne instruction : l’action attendue, les étapes, le rôle, le contexte, les exemples et les contraintes. Ces principes restent valables. Ils s’appliquent aussi, comme vous allez le voir, au paramétrage de votre assistant IA.
Les limites du prompt au quotidien
Utilisé seul, le prompt présente trois inconvénients dans un usage professionnel régulier :
- la répétition : il faut redonner à chaque conversation le contexte de l’entreprise, le ton attendu, le format de sortie ;
- la variabilité : 2 collaborateurs qui réalisent la même tâche avec l’IA obtiennent des résultats différents, en fonction de la qualité de leur prompt ;
- la perte du savoir-faire : un bon prompt reste souvent dans l’historique d’une personne, sans être partagé avec l’équipe.
Les modèles récents savent par ailleurs compléter eux-mêmes une demande courte. L’effort de formulation compte donc de moins en moins. Mais pour fournir des résultats vraiment satisfaisants, l’IA doit avoir un maximum de contexte. En effet, l’IA ne peut pas deviner la manière dont vous travaillez, c’est-à-dire vos étapes de travail, vos règles internes et les documents de référence à utiliser.
Paramétrer, c’est documenter votre contexte de façon durable
Le paramétrage consiste à enregistrer ces éléments de contexte une fois pour toutes, pour que l’IA les applique à chaque utilisation. La différence est comparable à celle qui sépare une consigne orale donnée à un nouveau collaborateur et une fiche de procédure qu’on lui remet le premier jour.
On entend souvent que l’IA “apprend” de nos échanges. L’expression recouvre en réalité deux mécanismes très différents, qu’il est utile de distinguer.
La mémoire permet à l’assistant de retenir des informations sur vous
La plupart des assistants proposent une fonction de mémoire. Au fil des conversations, l’assistant enregistre des informations qu’il juge utiles : votre métier, vos préférences de format, les projets en cours. Certains peuvent aussi consulter vos conversations passées pour retrouver un élément.
Le modèle d’IA lui-même ne change pas : l’assistant conserve des notes, qu’il ajoute automatiquement au contexte de vos prochaines demandes. Ces notes sont généralement consultables et modifiables dans les réglages.
La mémoire est utile, mais elle a ses limites pour un usage professionnel :
- elle est implicite : l’assistant décide seul de ce qu’il retient, et peut retenir une information inexacte ou dépassée ;
- elle est incomplète : elle conserve des faits et des préférences, rarement une méthode de travail détaillée ;
- elle est personnelle : ce que l’assistant a retenu pour vous ne profite pas à vos collaborateurs.
La mémoire facilite donc vos échanges du quotidien, mais elle ne remplace pas un paramétrage explicite, que vous maîtrisez et que vous pouvez partager.
L’entraînement qui permet d’améliorer les modèles avec vos conversations
Le second mécanisme concerne l’éditeur. Selon les offres et les réglages, vos conversations peuvent être utilisées pour entraîner les futures versions des modèles. Cet entraînement n’améliore pas votre assistant en particulier, il bénéficie à l’ensemble des utilisateurs.
La politique de l’éditeur varie souvent en fonction du type d’offre :
- pour les offres grand public, ce réglage est souvent activé par défaut ;
- pour les offres professionnelles, les données ne sont en général pas utilisées pour l’entraînement.
Vérifiez ce paramètre dans les réglages de confidentialité de votre outil, en particulier si vous échangez des informations sur vos clients ou vos activités.
Bien utiliser la mémoire
Voici 3 conseils simples pour bien exploiter la mémoire de votre assistant IA :
- Consultez régulièrement ce que l’assistant a retenu et supprimez les informations obsolètes.
- Utilisez une conversation temporaire, sans mémoire, pour les sujets sensibles ou ponctuels.
- Inscrivez les préférences importantes dans vos instructions personnalisées plutôt que de compter sur la mémoire.
Quels sont les 4 niveaux de paramétrage pour donner du contexte à l’IA générative ?
Toutes les fonctions de paramétrage reposent sur un même principe : avant de traiter votre demande, l’assistant se réfère au contexte (consignes, documents, etc.) à sa disposition pour améliorer la qualité de la réponse.
Ce qui distingue les 4 niveaux, c’est le moment où ce contexte est chargé : dans toutes les conversations, dans un espace de travail, avec un assistant choisi, ou seulement quand la tâche le demande.
Les noms de chacun de ces niveaux diffèrent d’un outil à l’autre et évoluent dans le temps, mais cette logique en 4 niveaux se retrouve partout.
1. Les instructions personnalisées
Ce sont des consignes générales qui s’appliquent à toutes vos conversations : votre métier, la langue de réponse, le ton, le niveau de détail.
Par exemple : « Je dirige une entreprise de plomberie de 8 salariés. Réponds en français, de façon concise, et signale toujours les points à vérifier. »
On les trouve dans les réglages de personnalisation de la plupart des assistants.
2. Les projets
Un projet est un espace de travail dédié à un sujet (un client, un appel d’offres, un chantier) dans lequel vous déposez des documents de référence et des instructions propres à ce sujet.
Toutes les conversations ouvertes dans le projet en tiennent compte. Selon les outils, on parle de projets, d’espaces ou de bibliothèques de documents.
3. Les assistants personnalisés
Un assistant personnalisé est une version de l’IA configurée pour un rôle précis, avec ses instructions et ses fichiers, comme l’assistant « Créateur de prompt » présenté dans la fiche pratique sur les prompts.
On choisit un assistant manuellement avant de l’utiliser (un seul à la fois). Selon les outils, on parle de GPT personnalisés (ChatGPT), de Gems (Gemini) ou d’agents (Vibe, Microsoft 365 Copilot).
4. Les compétences
Une compétence (ou skill) est une fiche de procédure, rédigée en texte simple, qui décrit comment réaliser une tâche précise : les étapes, les règles, un modèle de résultat, les erreurs à éviter. Elle peut être accompagnée de fichiers (un modèle de document, une grille tarifaire).
Trois caractéristiques la distinguent d’un assistant personnalisé :
- l’IA décide elle-même quand l’utiliser, en lisant la description de la compétence. Vous pouvez aussi l’appeler explicitement, souvent en tapant « / » suivi de son nom ;
- plusieurs compétences peuvent se combiner dans une même conversation, par exemple une compétence « charte rédactionnelle » et une compétence « relance de devis » ;
- elle n’est chargée qu’en cas de besoin, ce qui évite d’encombrer la conversation avec des consignes inutiles.
Un bon indicateur pour créer une compétence : vous donnez régulièrement les mêmes instructions, vous corrigez toujours le même défaut de format, ou vous enchaînez manuellement plusieurs étapes.
Les compétences reposent sur un format ouvert, appelée « compétences d’agent » (ou agent Skills), repris par la plupart des grands éditeurs. Une compétence rédigée pour un outil peut donc, en principe, être réutilisée dans un autre. Certains assistants proposent même, lorsqu’ils repèrent une tâche que vous répétez, de la transformer en compétence.
C’est ce qui explique l’évolution actuelle du marché : plus modulaires et plus faciles à transférer d’un outil à l’autre, les compétences tendent à remplacer les assistants personnalisés.
Comment choisir le bon niveau de paramétrage ?
Partez de votre besoin
- Vous répétez toujours les mêmes préférences (langue, ton, format) ? Utilisez les instructions personnalisées.
- Vous travaillez plusieurs semaines sur un même dossier avec des documents de référence ? Créez un projet.
- Vous réalisez régulièrement une tâche qui suit une méthode (compte rendu, relance, fiche produit, réponse aux avis) ? Créez une compétence.
Et pensez à combiner ces différents niveaux ! Par exemple, une compétence peut être utilisée à l’intérieur d’un projet, en tenant compte de vos instructions personnalisées.
Vérifiez ce que propose votre outil
Les fonctions disponibles varient selon l’outil et l’offre : les compétences et le partage en équipe sont parfois réservés aux offres payantes (généralement entre 15 et 25 euros par mois pour un abonnement individuel).
.
