Un Gem chez Google, un GPT personnalisé chez OpenAI, un Projet chez Anthropic : trois noms pour un même geste, et une seule réponse à écrire.
Il y a, dans chaque semaine, deux ou trois tâches identiques à elles-mêmes : le compte rendu à mettre en forme, la fiche à rédiger toujours selon le même plan, le dîner à composer avec ce qui reste dans le réfrigérateur. Vous ouvrez une conversation, vous réécrivez le contexte, vous redétaillez l’action, le format attendu, les exceptions. Une demi-page de consignes, au bas mot, qu’il faut réécrire à chaque fois.
Il existe une réponse unique à cela, et elle tient en un seul texte : le prompt système. Vous l’écrivez une fois, vous le rangez dans un assistant que vous programmez, et il s’applique tout seul à chaque nouvelle conversation. Votre demi-page de consignes devient alors deux lignes, et le résultat cesse de varier d’une fois sur l’autre.
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🧭 Trois noms, un seul objet
Les trois grands assistants proposent la même fonction sous trois appellations différentes : enregistrer vos consignes une fois pour toutes, et les appliquer automatiquement à chaque nouvelle conversation.
Deux confusions à écarter avant de commencer. Chez ChatGPT, les « Projets » existent aussi, mais ce sont des dossiers qui regroupent des conversations : l’objet que l’on programme et que l’on retrouve d’un jour à l’autre, c’est le GPT personnalisé. Chez Gemini, les « instructions pour Gemini », dans les réglages du compte, s’appliquent à toutes vos conversations sans distinction, alors qu’un Gem ne s’applique que lorsque vous l’ouvrez.
Le texte que vous inscrivez dans l’un de ces trois emplacements porte un nom : le prompt système. Il se distingue de vos messages ordinaires sur un point décisif. Vos messages sont lus une fois, puis se diluent à mesure que la conversation s’allonge ; le prompt système, lui, est placé en tête de chaque nouvelle conversation et gouverne l’ensemble des réponses. C’est la seule réponse durable à une tâche qui revient.
🎲 Les règles du jeu
Sur la règle 1. L’assistant polyvalent échoue pour une raison mécanique : à mesure que vous lui ajoutez des missions, ses consignes se contredisent, et il applique celle qui se trouve la plus proche de votre dernière phrase. Deux assistants séparés coûtent le même temps d’écriture et donnent des résultats stables.
Sur la règle 2. Pour vérifier qu’une tâche a une forme stable, essayez d’en décrire le rendu à quelqu’un qui ne l’a jamais vu. Si vous énumérez des sections dans un ordre fixe, c’est gagné. Si vous répondez « ça dépend », la tâche relève encore de la conversation ordinaire.
Sur la règle 3. Savoir juger est ce qui vous permettra de corriger : sans ce jugement, un résultat plausible passe pour un bon résultat, et vous n’avez aucune prise sur les instructions. La cuisine l’illustre bien : devant une recette, vous voyez immédiatement si le temps annoncé tient debout.
Sur la règle 4. Un agent, lui, dispose d’outils : il ouvre des pages, lit des fichiers, remplit des formulaires, enchaîne des actions sans repasser par vous. Un Gem, un GPT ou un Projet reste dans la conversation. La distinction compte, parce qu’elle fixe ce que vous pouvez lui confier : une production à relire, jamais une décision déjà exécutée.
Pourquoi programmer, plutôt que reprompter mieux
Le mécanisme derrière ces quatre bénéfices tient en une phrase : tant que la consigne change, le résultat ne vous apprend rien. Vous réécrivez le contexte de mémoire, un détail présent la semaine dernière manque cette fois, une précision nouvelle s’ajoute ; la réponse varie, et vous ne savez pas si elle a varié à cause de votre formulation ou du sujet traité. Avec une consigne fixe, un défaut qui réapparaît désigne forcément une ligne d’instruction précise. Vous cessez de réparer des réponses pour réparer la règle qui les produit.
Encore faut-il comprendre pourquoi ce texte-là pèse plus lourd que vos messages. Un assistant conversationnel ne conserve aucun souvenir de vos échanges précédents, hormis ce que la fonction mémoire retient de manière fragmentaire : chaque conversation repart d’une page blanche. Le prompt système, lui, y est réinscrit automatiquement, avant votre premier message, et il occupe une position prioritaire. En cas de tension entre vos instructions permanentes et une demande ponctuelle, ce sont les instructions permanentes qui cadrent la réponse.
La suite se déroule en cinq étapes, la tâche étant déjà choisie. Nous suivrons un exemple volontairement domestique, dont chacun peut juger le résultat sans expertise particulière : un assistant qui compose les repas du soir et ceux du week-end à partir de la photo de votre réfrigérateur, de vos besoins et de vos contraintes. La méthode, elle, se transpose telle quelle à vos tâches professionnelles.
Étape 1 — Faire sortir votre méthode
Noter vos étapes, vos règles et votre format attendu paraît simple, et c’est pourtant là que tout coince : une tâche pratiquée depuis des années s’exécute en grande partie sans y penser, et la page reste blanche. Ne rédigez donc pas seul : faites-vous interroger. Ouvrez une conversation ordinaire, avant même d’avoir créé quoi que ce soit, et demandez à l’assistant de vous poser les questions, puis de mettre vos réponses en forme.
Pourquoi : parce qu’une méthode pratiquée depuis longtemps se raconte mieux qu’elle ne se rédige, et qu’un questionnement fait remonter les critères que l’on n’aurait pas songé à écrire.
💬 Exemple de prompt
Je veux te programmer pour une tâche que je répète : [décrivez la tâche en une phrase]. N’écris encore aucune instruction. Interroge-moi d’abord pour extraire ma méthode, une question à la fois : ce que je fais concrètement et dans quel ordre, pour qui, ce qui distingue chez moi un résultat réussi d’un résultat médiocre, et les erreurs que je vois revenir. Quand tu auras de quoi rédiger, propose-moi un prompt système structuré en cinq blocs : contexte, objectif, règles, format, exemple.
🎓 Côté pédagogique. Répondre à un questionnement oblige à expliciter un savoir-faire devenu automatique, et c’est précisément là que se logent les critères de qualité. La consigne « n’écris encore aucune instruction » compte autant que le reste : sans elle, l’assistant produit immédiatement un texte générique, et vous adoptez sa version au lieu de formuler la vôtre.
🤖 Côté IA. Un modèle de langage complète ce qui lui est présenté : laissé libre, il produira la version la plus courante de ce que vous demandez, la recette moyenne d’internet, celle qui ressemble à des milliers d’autres. Vos réponses au questionnement introduisent ce qu’il ne peut pas deviner, à savoir vos contraintes, votre matériel et vos critères. C’est cette matière-là qui transformera une proposition plausible en une proposition utilisable ce soir.
Étape 2 — Écrire le prompt système en cinq blocs
Le texte proposé par l’assistant vous sert de base ; il vous revient de le trancher et de le durcir. Voici ce que chaque bloc doit contenir, et l’erreur qui revient le plus souvent dans chacun.
- Contexte : votre situation et vos contraintes matérielles, celles que l’assistant ne peut pas deviner. Erreur fréquente : raconter son histoire au lieu de donner des données exploitables, comme le temps disponible ou le nombre de personnes concernées.
- Objectif : ce qu’il doit produire, en une phrase, et à partir de quoi. Erreur fréquente : confondre l’objectif avec le sujet. « M’aider en cuisine » n’est pas un objectif ; « me proposer le repas du soir à partir de deux photos » en est un.
- Règles : l’ordre des opérations et les interdits. Erreur fréquente : interdire sans indiquer la conduite à tenir quand le cas se présente.
- Format : la structure du rendu, section par section, et sa longueur. Erreur fréquente : demander un style plutôt qu’une structure.
- Exemple : un rendu que vous jugez réussi, collé tel quel. Facultatif, mais c’est le bloc qui fait le plus progresser la qualité pour le moins d’effort.
Pourquoi cet ordre : le contexte, l’objectif et l’exemple donnent à l’assistant la matière de son travail ; les règles et le format fixent son comportement. Ce sont deux choses distinctes, et les mélanger produit des consignes qui se neutralisent.
💬 Exemple de prompt
Contexte. Tu es mon assistant de cuisine du quotidien, pour les repas du soir en semaine et ceux du samedi et du dimanche. Tu raisonnes comme un chef habitué à composer avec ce qu’il a sous la main. Je cherche une alimentation équilibrée sur l’ensemble de la semaine, et non à chaque repas. En semaine, je dispose de trente minutes ; le week-end, d’une heure et demie. Nous sommes [nombre] à table. Mes appareils : [four, plaque à induction, robot, mixeur, autocuiseur, etc.].
Objectif. À partir de la photo de ce que j’ai mangé à midi et de la photo de l’intérieur de mon réfrigérateur, propose-moi le repas du soir : d’abord trois plats possibles, une ligne chacun, puis la recette complète de celui que j’aurai choisi.
Règles. Commence par établir la liste des ingrédients que tu identifies sur la photo, et demande-moi confirmation, en une seule fois, pour ceux dont tu n’es pas certain. N’ajoute aucun ingrédient que tu ne vois pas : si une recette en réclame un qui me manque, propose un remplacement avec ce dont je dispose et signale-le-moi. Si aucun plat complet n’est possible, dis-le et donne-moi la liste de courses la plus courte, trois ingrédients au maximum. Je n’aime pas les soupes : n’en propose jamais. Ne me propose pas deux fois le même plat dans la même semaine.
Format. D’abord la liste des ingrédients avec les quantités. Ensuite les étapes dans l’ordre, une par ligne, en indiquant pour chacune l’ingrédient concerné et l’appareil à utiliser. En dernier, le temps total et ce qui peut être préparé la veille.
Exemple. Voici une recette que j’ai réussie et dont le niveau de détail me convient : [collez-la]. Reprends cette présentation.
🎓 Côté pédagogique. Ce texte est une fiche de poste : il décrit une fonction, des destinataires, un déroulé et des critères de conformité. Le bloc « règles » mérite une attention particulière, parce qu’il fixe l’ordre des opérations. Faire confirmer les ingrédients avant de proposer un plat, et non après, évite une recette entière bâtie sur une photo mal interprétée.
🤖 Côté IA. Les interdits assortis d’une solution de repli fonctionnent mieux que les interdictions sèches. « N’ajoute aucun ingrédient absent de la photo » laisse le modèle sans issue devant une recette incomplète ; « propose un remplacement, ou trois ingrédients de courses au maximum » lui en donne une, qu’il appliquera. La même logique vaut pour le format : une structure nommée section par section produit un résultat nettement plus régulier qu’une consigne de style comme « sois clair ».
Étape 3 — Ajouter les connaissances
Les documents ne se collent pas dans le prompt système : ils se déposent dans un emplacement dédié, que les trois outils appellent les connaissances du Gem, du GPT ou du Projet, et où l’assistant va puiser tout seul les passages utiles. La règle de partage est simple : ce qui tient en quelques lignes va dans le bloc « exemple », ce qui fait plusieurs pages va dans les connaissances.
Dans notre exemple, trois dépôts changent tout : deux ou trois recettes que vous avez déjà réussies ; la liste de vos appareils avec leurs contraintes ; et les régimes, allergies et refus de la maisonnée. Transposé au travail, ce sont vos meilleurs rendus passés et vos documents de référence.
🎓 Côté pédagogique. Un exemple réussi transmet ce qu’une consigne peine à décrire : le niveau de détail, le ton, la longueur des étapes, ce que l’on juge inutile de préciser. Deux exemples valent mieux qu’un seul, car ils montrent ce qui varie et ce qui ne varie jamais ; au-delà de trois ou quatre, l’apport devient marginal.
🤖 Côté IA. Ce mécanisme porte un nom, la génération augmentée par la recherche : plutôt que de tout garder en tête, l’assistant va chercher dans vos fichiers les passages pertinents au moment de répondre. D’où l’importance d’organiser vos fichiers clairement : des documents courts, bien titrés, avec des intertitres, sont mieux exploités qu’un fichier de deux cents pages. Et un assistant que vous partagez emporte ses fichiers avec lui : ce que vous déposez dans les connaissances devient lisible par ceux à qui vous donnez le lien.
Étape 4 — Tester, puis corriger les instructions
Des questions réelles, cela veut dire trois vrais soirs, avec le réfrigérateur tel qu’il est, et non un cas inventé pour l’occasion, toujours plus commode que la réalité. Notez les défauts au fil de l’eau, sans les corriger dans la conversation. Puis revenez au prompt système, et là seulement, réécrivez.
Pourquoi : corriger dans la conversation améliore ce résultat-là et rien d’autre. La correction disparaît avec la fenêtre, et le défaut reviendra la semaine suivante.
💬 Exemple de prompt
Voici la recette que tu viens de me proposer, et les trois défauts que j’y relève : [listez-les, par exemple : le temps annoncé est deux fois trop court, tu as utilisé un appareil que je n’ai pas, la quantité ne correspond pas au nombre de convives]. Ne corrige pas cette recette. Indique-moi, pour chaque défaut, quelle ligne de tes instructions l’a produit, ou quelle instruction manquait. Propose ensuite la reformulation exacte à coller dans le prompt système.
🎓 Côté pédagogique. Remonter d’un défaut observé à la règle qui l’a produit est un geste d’analyse, et c’est lui qui fait progresser. Trois cas valent mieux qu’un : un défaut isolé peut tenir à la situation du jour, un défaut qui revient trois fois tient à vos instructions.
🤖 Côté IA. L’assistant a accès à ses propres instructions et sait donc en désigner la ligne fautive, ce qui en fait un correcteur utile de son propre cadrage. Il reste toutefois porté à approuver ce que vous avancez : s’il vous donne raison sur les trois défauts sans jamais objecter, demandez-lui explicitement lequel provient d’une consigne contradictoire de votre part.
Étape 5 — Faire vivre l’assistant
Enrichir ses connaissances a un moment naturel : chaque fois qu’un rendu vous satisfait pleinement, déposez-le dans les fichiers de l’assistant. Votre collection d’exemples s’étoffe alors avec vos propres réussites, et non avec des modèles trouvés ailleurs.
Ajustez ensuite le texte quand vos besoins changent, en datant chaque version dans un simple document : vous saurez ce que vous avez modifié, et pourquoi, le jour où un comportement satisfaisant disparaît. Prévoyez enfin une relecture complète après une dizaine d’utilisations, car les instructions ajoutées au fil des correctifs finissent par se recouvrir, et un texte plus court redevient souvent plus efficace.
Ce n’est qu’à ce moment-là que vous passerez au deuxième assistant, pour la deuxième tâche de votre liste.
🧠 Quiz : avez-vous retenu la méthode ?
Répondez d’abord dans votre tête, puis dépliez la réponse.
1. Qu’est-ce qui distingue un prompt système d’un message ordinaire ?
Voir la réponse
Un message ordinaire est lu une fois et se dilue à mesure que la conversation s’allonge. Le prompt système est réinscrit en tête de chaque nouvelle conversation et garde la priorité sur le reste.
2. À quelles conditions une tâche se prête-t-elle à un assistant programmé ?
Voir la réponse
Elle revient régulièrement ; son résultat prend toujours la même forme ; et vous savez distinguer une bonne version d’une version médiocre, puisque c’est vous qui corrigerez les instructions.
3. Quels sont les cinq blocs d’un prompt système, et lesquels fixent le comportement ?
Voir la réponse
Contexte, objectif, règles, format, exemple. Le contexte, l’objectif et l’exemple donnent la matière ; les règles et le format fixent le comportement.
4. Un défaut apparaît dans le résultat. Où le corrigez-vous ?
Voir la réponse
Dans le prompt système, pas dans la conversation. Une correction apportée dans la conversation disparaît avec elle ; le défaut reviendra à la prochaine utilisation.
5. Pourquoi vaut-il mieux formuler un interdit avec une solution de repli ?
Voir la réponse
Parce qu’une interdiction sèche laisse l’assistant sans conduite à tenir devant le cas problématique. « N’ajoute rien » le laisse choisir ; « propose un remplacement avec ce dont je dispose, ou trois ingrédients de courses au maximum » lui donne une issue applicable.
📌 Ce qu’il faut retenir
Une tâche qui revient ne se règle pas en repromptant mieux, mais en écrivant une seule fois ce que vous répétez : un prompt système, rangé dans un Gem, un GPT personnalisé ou un Projet. Les noms diffèrent selon l’éditeur, le geste est identique.
Cinq étapes, et la tâche est réglée pour de bon : faites-vous interroger pour extraire votre méthode, écrivez les cinq blocs, chargez vos documents, testez sur trois cas réels avant de corriger les instructions, puis faites vivre le texte. Ce que vous y gagnez dépasse le temps économisé : votre méthode, jusque-là implicite, existe désormais par écrit.