La plupart des « mauvaises réponses de l'AI » ne sont pas la faute du modèle - elles sont la faute du prompt. Plus précisément, la faute d'un prompt qui consacre 200 mots à réexpliquer qui vous êtes et 12 mots à ce que vous voulez réellement. Décortiquons-en un, ligne par ligne, et voyons exactement où les tokens (et votre patience) sont allés mourir.
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Exemple A : un prompt réaliste et tout à fait typique
Voici le genre de message qui est collé dans ChatGPT ou Claude environ onze mille fois par jour. Rien de tout cela n'a rien d'inhabituel. C'est bien le problème.
"Bonjour ! Alors, un peu de contexte avant de poser ma question - Je dirige une petite marque de soins de la peau DTC appelée Lumen & Co ; nous vendons des sérums et des hydratants, principalement à des femmes de 25 à 45 ans, et la voix de notre marque est chaleureuse, mais fondée sur des données scientifiques, sans être trop commerciale ; nous n'aimons pas les points d'exclamation ni les termes emphatiques comme 'révolutionnaire' ou 'qui change la donne'. Nous sommes une petite équipe, alors je porte plusieurs casquettes : je m'occupe du marketing et d'une partie du service client. Lorsque vous rédigez pour nous, veuillez adopter un ton chaleureux, mais professionnel, garder des paragraphes courts parce que nos clients lisent sur mobile, et toujours éviter les allégations médicales puisque nous ne sommes pas réglementés par la FDA comme un médicament. Nous aimons aussi terminer nos e-mails par un CTA discret, pas insistant. Bon, avec tout cela en tête, pourriez-vous rédiger un e-mail de bienvenue pour les nouveaux abonnés à notre newsletter ? Il devrait probablement expliquer qui nous sommes et ce qu'ils recevront en s'inscrivant. Peut-être pourriez-vous le limiter à moins de 200 mots. Merci beaucoup, dites-moi si vous avez besoin d'autre chose de ma part !"
Ça se lit bien, non ? On dirait une personne sympathique et consciencieuse qui cherche à aider l'AI. Le texte fait aussi près de 230 mots, dont environ 75 % devront être retapés demain, puis le lendemain, et chaque jour où cette personne enverra un e-mail à une AI jusqu'à la fin du trimestre.
La déconstruction, ligne par ligne
"Bonjour ! Alors, un peu de contexte avant de poser ma question -"
Verdict : du remplissage. Zéro information. Cela coûte des tokens et la patience du lecteur, et retarde la véritable demande d'une phrase entière. À supprimer gratuitement, sans aucun inconvénient.
"Je dirige une petite marque de soins de la peau DTC appelée Lumen & Co ; nous vendons des sérums et des hydratants, principalement à des femmes de 25 à 45 ans"
Verdict : contexte permanent, retapé de mémoire, et mal retranscrit. C’est exactement le genre d’information qui devrait être conservée quelque part de façon permanente, et non reconstituée à partir de zéro dans une boîte de chat à chaque fois. Pire encore : que se passerait-il si la version de cette phrase de demain oubliait « principalement » et disait « les femmes de 25 à 45 ans » comme s’il s’agissait d’une vérité absolue ? L’AI disposerait alors de faits légèrement différents selon les jours, parce qu’une personne fatiguée retape les informations de l’entreprise de mémoire au lieu qu’elles soient définies une fois pour toutes et verrouillées.
« notre ton de marque est convivial, mais fondé sur la science, sans être trop commercial ; nous n’aimons pas les points d’exclamation ni les mots emphatiques comme « révolutionnaire » ou « novateur » »
Verdict : c’est exactement ce qu’il faut - et c’est gaspillé. Il s’agit d’une véritable règle de style, précise et utile. Le problème n’est pas qu’elle soit sans importance, mais qu’elle soit éphémère. Elle existe pour un seul message, puis s’évapore. La semaine prochaine, lorsque cette même personne demandera une description de produit, elle devra soit retaper toute cette règle (davantage de tokens gaspillés), soit l’oublier et obtenir un contenu rempli de points d’exclamation et de mots comme « révolutionnaire », qu’elle devra ensuite refuser et faire refaire. Ces allers-retours constituent le véritable coût de normes vagues et ponctuelles : non pas le premier brouillon, mais le deuxième, le troisième et le quatrième.
« Nous sommes une petite équipe, alors je porte plusieurs casquettes : je m’occupe du marketing et aussi d’une partie du service client. »
Verdict : sans rapport avec cette tâche. Détail biographique intéressant, mais qui ne change rien à la manière dont l’e-mail devrait être rédigé. C’est l’équivalent conversationnel d’un message Slack qui commence par « en gros » et n’arrive au véritable sujet que quatre minutes plus tard.
« veuillez adopter un ton chaleureux mais professionnel, garder des paragraphes courts parce que nos clients lisent sur mobile, et toujours éviter les allégations médicales puisque nous ne sommes pas réglementés par la FDA en tant que médicament »
Verdict : davantage de règles permanentes, correctement identifiées comme importantes, mais mal placées. « Éviter les allégations médicales » n’est pas une préférence ponctuelle : c’est une règle de conformité qui devrait s’appliquer à chaque contenu que cette marque générera, pour toujours. Enfouir une consigne juridique permanente dans un simple prompt signifie qu’elle ne vous protège que les jours où vous pensez à la saisir. Ce n’est pas une question de style, c’est une responsabilité juridique placée au mauvais endroit.
"nous aimons terminer les e-mails par un CTA discret, sans insistance"
Verdict : vague, et le vague coûte cher. « Doux, pas insistant » signifie quelque chose de différent pour chaque lecteur de cette phrase, y compris l'AI. Elle va devoir deviner. Peut-être qu'elle devinera juste. Peut-être qu'elle écrira « Découvrez nos meilleures ventes dès aujourd'hui ! » et que vous devrez expliquer, encore une fois, que « dès aujourd'hui » vous semble insistant. Les consignes vagues n'échouent pas bruyamment - elles échouent discrètement, en produisant une première version plausible mais légèrement à côté, ce qui déclenche une série de messages du type « non, plutôt... » qui prennent plus de temps que n'en aurait demandé la rédaction d'une consigne précise dès le départ.
"Pouvez-vous rédiger un e-mail de bienvenue pour les nouveaux abonnés à notre newsletter ? Il devrait probablement expliquer qui nous sommes et ce qu'ils recevront en s'inscrivant. Peut-être le limiter à moins de 200 mots."
Verdict : enfin, la véritable tâche - enfouie au mot 190. C'est véritablement tout ce dont l'AI avait besoin pour pouvoir s'y atteler clairement. Tout ce qui précédait n'était que préambule, contexte permanent qui ne devrait pas être retapé ou conseils de style vagues rivalisant pour attirer l'attention avec la véritable demande.
"Merci beaucoup, dites-moi si vous avez besoin d'autre chose de ma part !"
Verdict : bien. Et facile à supprimer. L'AI ne va pas se sentir vexée par son absence.
~230 mots au total. Environ 30 mots correspondent à la tâche proprement dite. Environ 90 mots sont du contexte permanent qui ne devrait jamais avoir besoin d'être retapé. Environ 60 mots sont de véritables règles de style et de conformité coincées dans un message ponctuel. Le reste est du remplissage. C'est tout le problème.
Ce qu'un fichier de Skill corrige concrètement ici
Un fichier de Skill (le document d'instructions système / de projet que vous chargez une seule fois dans Claude, ChatGPT ou Gemini) sert simplement de référentiel permanent pour tout ce qui figure dans ce prompt mais ne concerne pas la tâche. Nom de la marque, audience, règles de ton, mots interdits, garde-fous de conformité, préférences de mise en forme - tout est défini une fois, chargé une fois, puis devient simplement vrai pour chaque conversation suivante. Vous n'avez plus à retaper de mémoire les informations permanentes, ce qui signifie que vous ne risquez plus de voir apparaître une version légèrement différente de la voix de votre marque un mardi parce que vous étiez pressé.
Chargez Jake une seule fois avec la voix de votre marque, ses règles de ton et sa liste de mots interdits, et chaque e-mail de bienvenue, description de produit ou brief de page d'atterrissage qui suivra partira d'une base précise et fidèle à votre marque, plutôt que d'une supposition.
Voir Jake - Rédacteur publicitaire spécialisé en conversion →Annexe B : la version « après »
Supposons que le fichier Skill ci-dessus soit déjà chargé - le nom de la marque, l'audience, les règles de ton, les mots interdits et la règle de conformité de la FDA sont tous définis une fois pour toutes. Voici l'intégralité du message envoyé lorsqu'une véritable tâche d'e-mail de bienvenue se présente :
« Rédigez un e-mail de bienvenue pour les nouveaux abonnés à la newsletter, de moins de 200 mots, qui se termine par un CTA discret invitant à consulter la page des meilleures ventes. Mentionnez ce qu'ils obtiendront en s'inscrivant (un accès anticipé aux lancements de nouveaux sérums et des codes de réduction occasionnels). »
C'est tout. Deux phrases. Pas besoin de réexpliquer l'entreprise. Pas besoin de réexpliquer le ton. Pas besoin d'espérer que l'AI se souvienne cette fois de ce que signifie « pas insistant », puisque « pas insistant » était déjà défini dans le fichier Skill avec un exemple concret, et non une simple impression.
Pourquoi la version finale est MOINS CHÈRE ET meilleure
Ce sont deux gains distincts, et il vaut la peine de les dissocier :
- Moins cher : le contexte permanent (marque, audience, ton, règles de conformité) est saisi une seule fois au lieu d'une fois par conversation. Sur une semaine de prompts, ce n'est pas une différence négligeable - c'est la différence entre un message de 230 mots et un message de 30 mots, à chaque fois. Moins de tokens en entrée, moins de minutes passées à retaper le même paragraphe de mémoire, moins de charge mentale simplement pour aller à l'essentiel.
- Mieux : l'AI ne devine pas des standards implicites, parce qu'il n'en reste aucun. « CTA discret » n'est pas une impression que le modèle doit déduire du ton - c'est une règle que le fichier Skill énonce déjà clairement, avec un exemple de ce qui est discret et de ce qui est trop insistant. Cela signifie moins de relances du type « non, plutôt comme ça... », qui représentent le véritable coût caché d'un premier prompt vague : pas la première réponse, mais les trois réécritures nécessaires pour obtenir une réponse que vous enverriez réellement.
Mettez les deux en regard et le constat est sans appel : un prompt 85 % plus court, qui produit une première version nécessitant moins de retouches, ce n'est pas un simple gain d'efficacité. C'est la différence entre « l'AI comme un stagiaire lent et peu fiable qui oublie tout du jour au lendemain » et « l'AI comme un spécialiste qui sait déjà comment vous travaillez ».
Si votre « prompt perdu » est en réalité un brief SEO perdu - vous devez réexpliquer votre niche, vos mots-clés cibles et vos règles de contenu à chaque fois -, Serge conserve ce contexte en permanence afin que chaque brief commence directement par la vraie tâche.
Voir Serge - Spécialiste SEO →Comment exécuter cette analyse sur vos propres prompts
Prenez votre dernier prompt long adressé à ChatGPT ou Claude et surlignez-le en trois couleurs : gris pour les préambules que vous pourriez supprimer sans rien perdre, jaune pour les informations permanentes sur vous ou votre entreprise qui ne changent pas d’une tâche à l’autre, et vert pour la tâche proprement dite. Si le jaune représente plus d’un tiers du message, ce n’est pas un problème de prompt - c’est l’absence d’un fichier de compétences. Tout ce qui est en jaune doit être conservé quelque part de manière permanente. Tout ce qui est en vert est ce que vous devriez réellement écrire.
En résumé :
La plupart des prompts longs ne sont pas détaillés - ils sont désorganisés et mélangent des informations permanentes sur vous avec la seule chose à laquelle vous voulez réellement obtenir une réponse aujourd’hui. Déplacez une fois les informations permanentes dans un fichier de compétences comme Jake (Rédacteur spécialisé en conversion) ou Serge (Spécialiste SEO), et chaque prompt suivant peut se résumer à deux phrases honnêtes plutôt qu’à un paragraphe de présentation répétée.
Indiquez comment vous (ou votre équipe) utilisez réellement les discussions avec l’AI et obtenez une estimation mensuelle réelle du gaspillage de tokens et des coûts liés à la répétition des prompts par rapport à un fichier de compétences permanent. Aucune inscription, aucun e-mail - simplement les calculs de cet article appliqués à vos chiffres.
Essayez le calculateur →Foire aux questions
Qu’est-ce qu’un « fichier de compétences », exactement ?
C’est un document texte - souvent rédigé en markdown - que vous collez une seule fois dans les instructions de projet de Claude, dans un GPT personnalisé ou un projet ChatGPT, ou dans un Gem Gemini. Il contient tout ce qui doit rester vrai dans chaque conversation : qui vous êtes, vos standards, vos règles de conformité, vos préférences de mise en forme. Ensuite, chaque nouvelle discussion commence en le sachant déjà.
Le fait de répéter le contexte dans chaque prompt, n’est-ce pas simplement « être exhaustif » ?
Cela semble exhaustif, mais c’est en réalité l’inverse de la fiabilité : vous reconstruisez chaque fois les mêmes informations de mémoire, ce qui laisse s’infiltrer de petites incohérences, et vous consacrez des mots à la mise en place plutôt qu’à la tâche elle-même. Un fichier de compétences est plus complet que n’importe quel prompt, car il est rédigé une fois, avec soin, et ne se dégrade pas sous la pression du temps.
Un prompt plus court produit-il vraiment une meilleure réponse ?
Un prompt plus court au-dessus d’un fichier de compétences chargé produit une meilleure réponse, car les règles permanentes sont toujours là - elles ne se disputent simplement pas l’attention avec la tâche au sein d’un même message. Un prompt court sans fichier de compétences en arrière-plan est une tout autre chose, et pire : c’est simplement une demande insuffisamment précise.