La même « compétence » — une persona, un processus de travail, un ensemble de règles — peut se trouver à quatre endroits différents de votre environnement AI, et la plupart des gens choisissent par erreur le mauvais. Un prompt système brut, les instructions d’un Claude Project, un GPT personnalisé de ChatGPT ou un Gem de Gemini remplissent plus ou moins le même rôle : ils indiquent au modèle qui il doit être avant que vous ne lui demandiez quoi que ce soit. Mais ils se comportent très différemment lorsque vous commencez réellement à les utiliser au quotidien.
Dernière mise à jour : juillet 2026 · Par l’équipe de KissMySkills
Quatre emplacements, un seul objectif
Toutes les grandes applications de conversation avec une AI proposent désormais un moyen d’« installer » des instructions persistantes afin que vous n’ayez pas à ressaisir votre contexte à chaque session. Le mécanisme diffère selon l’outil, mais l’idée sous-jacente est identique : un bloc de texte se trouve au-dessus de votre conversation et façonne chaque réponse. Voici où ce texte peut être placé.
1. Le prompt système brut
Il s’agit de la version originale et la plus portable. Tout outil reposant sur une API — l’API de Claude, l’API d’OpenAI, une application personnalisée, un bot Slack, un outil interne configuré par votre équipe d’ingénierie — vous permet de définir une instruction au niveau du système qui régit toute la conversation. C’est l’option la plus flexible, car vous — ou la personne qui a créé l’outil — contrôlez précisément la manière dont elle est injectée, sa durée de persistance et les éléments supplémentaires qui peuvent s’y superposer. Le problème : vous avez besoin d’un outil qui expose réellement un champ de prompt système. La fenêtre de conversation par défaut de ChatGPT.com ou Claude.ai ne vous en fournit pas directement : vous devez passer par les Projects, les GPT personnalisés ou l’aire de test de l’API pour bénéficier de ce niveau de contrôle.
2. Claude Projects → Instructions du Project
Dans Claude.ai, un Project est un espace de travail : vous lui donnez un nom, ajoutez des « instructions du Project » et pouvez éventuellement importer des fichiers de connaissances (spécifications, guides de marque, décisions antérieures). Chaque nouvelle conversation que vous démarrez dans ce Project hérite des instructions et peut automatiquement consulter les fichiers importés. C’est idéal pour un domaine de travail spécifique et continu : « tout ce qui concerne notre planification du quatrième trimestre », « la voix de notre marque et nos modèles », « le compte de ce client en particulier ». Les instructions et les connaissances restent limitées à ce Project. Démarrez une conversation en dehors de celui-ci, ou dans un autre Project, et rien ne vous suit. C’est un avantage lorsque vous voulez séparer les contextes, mais une limite lorsque vous voulez utiliser la même persona partout.
3. GPT personnalisés et instructions personnalisées de ChatGPT
ChatGPT dispose de deux mécanismes distincts. Les « instructions personnalisées » (dans les paramètres) s’appliquent globalement à chaque conversation que vous démarrez — elles se rapprochent d’un prompt système personnel, mais il ne peut y en avoir qu’un à la fois. Les « GPT personnalisés » sont l’équivalent ChatGPT d’un projet : vous configurez un nom, des instructions et, si vous le souhaitez, des fichiers de connaissances et des actions, puis ce GPT devient un point d’accès autonome auquel vous pouvez revenir, que vous pouvez partager avec vos coéquipiers ou publier dans la boutique de GPT. Un GPT personnalisé est réellement utile lorsque vous voulez un outil reproductible et facile à trouver que d’autres membres de votre équipe (ou le public) peuvent trouver et utiliser sans rien connaître à l’ingénierie des prompts. Le compromis est le verrouillage : il ne fonctionne que dans ChatGPT et, si votre organisation adopte plus tard Claude ou Gemini comme solution standard, la configuration de ce GPT ne vous suit pas.
4. Gems Gemini
Les Gems sont la version Google de ce même modèle dans Gemini : une persona enregistrée avec des instructions personnalisées à laquelle vous pouvez revenir depuis l’application Gemini ou le panneau latéral, avec un ancrage facultatif dans des fichiers via Google Drive. Fonctionnellement, ils se situent entre un GPT personnalisé et les instructions d’un projet Claude : persistants, nommés et réutilisables, mais natifs uniquement de l’écosystème Gemini. Si votre équipe travaille principalement dans Google Workspace, les Gems sont l’emplacement naturel d’une compétence, car ils s’intègrent facilement aux fichiers Docs, Sheets et Drive que vous possédez déjà.
Comparaison des quatre options
| Emplacement | Idéal pour | Portabilité |
|---|---|---|
| Prompt système brut | Outils basés sur une API, bots internes, contrôle maximal | Le plus élevé — fonctionne partout où il existe un champ de prompt système |
| Instructions du projet Claude | Un même travail suivi avec des fichiers et un contexte partagés | Limité à ce projet |
| GPT personnalisé ChatGPT | Outils partageables et faciles à trouver dans ChatGPT/la boutique de GPT | Limité à ChatGPT |
| Gem Gemini | Équipes travaillant dans Google Workspace / Drive | Limité à Gemini |
Le point que tout le monde oublie : la compétence elle-même est portable, même lorsque le conteneur ne l’est pas
Voici le point qui compte vraiment. Un fichier de compétence bien rédigé est simplement du texte brut — généralement en Markdown — qui décrit un rôle, ses règles, son format de sortie et la manière dont il doit traiter vos demandes. Ce n’est pas du code. Il n’est pas lié à une API. Il ne sait pas et ne se soucie pas de savoir s’il se trouve dans un projet Claude, un GPT personnalisé ChatGPT, un Gem Gemini ou un champ de prompt système brut. Vous pouvez coller exactement le même fichier dans ces quatre emplacements et obtenir le même spécialiste configuré dans chacun d’eux.
Cela reformule entièrement le choix. Vous n'avez pas besoin de choisir une plateforme et de vous y engager. Vous rédigez (ou achetez) le skill une seule fois, puis le placez là où vous travaillez ce jour-là — Claude pour une analyse approfondie, ChatGPT pour partager rapidement un GPT Store avec votre équipe, Gemini parce que vous êtes déjà dans un document. Le problème de dépendance que les gens redoutent n'est pas vraiment un problème de skill ; c'est un problème de conteneur, qui disparaît dès que le skill devient un fichier portable plutôt qu'une configuration spécifique à une plateforme.
Un seul fichier Markdown qui transforme n'importe quel modèle conversationnel en chef de cabinet — dossiers pour le conseil d'administration, OKR, notes de décision. Collez-le aujourd'hui dans un projet Claude, puis le mois prochain dans un GPT personnalisé, sans avoir à le réécrire.
Voir Ryan - Skill AI chef de cabinet →Guide pratique de placement
- Vous menez un projet de longue durée avec beaucoup de contexte partagé — utilisez les instructions d'un projet Claude avec des fichiers de connaissances importés. Le périmètre défini est ici une fonctionnalité, pas un défaut.
- Vous voulez mettre un outil à la disposition de toute votre équipe sans aucune configuration — un GPT personnalisé est l'option la plus conviviale, puisque vos collègues n'ont qu'à ouvrir un lien.
- Vous utilisez déjà Google Docs/Sheets/Drive au quotidien — un Gem permet d'ancrer le skill dans des fichiers que vous modifiez déjà.
- Vous développez avec l'API ou souhaitez obtenir exactement le même comportement sur plusieurs outils — commencez par la version brute du prompt système et intégrez-la dans le conteneur de votre choix.
- Vous ne savez pas encore quel outil votre équipe va adopter comme standard — c'est le meilleur argument pour acheter ou rédiger des skills sous forme de fichiers simples, afin de ne pas refaire le travail plus tard.
Configure votre AI comme un spécialiste senior de l'automatisation marketing — parcours du cycle de vie, logique de segmentation et contrôle qualité des campagnes. Intégrez-le indifféremment dans un prompt système, un projet, un GPT personnalisé ou un Gem.
Voir Serge - Skill AI spécialiste du SEO →L'autre avantage de traiter un skill comme un fichier plutôt que comme une fonctionnalité de plateforme : le contrôle des versions. Lorsque vous améliorez les instructions — resserrer une règle, corriger une anomalie de formatage, ajouter une nouvelle capacité — vous modifiez un seul fichier et le recollez partout où il est installé, au lieu de gérer quatre copies légèrement divergentes dans quatre interfaces de plateforme différentes.
Des groupes de mots-clés, des audits techniques et des briefs de contenu avec la persona d’un spécialiste SEO senior : installez-le comme prompt système pour vos outils de développement ou comme instruction de projet pour vos travaux de contenu récurrents.
Voir Serge – Skill AI de spécialiste SEO →Indiquez comment vous (ou votre équipe) utilisez réellement les chats AI et obtenez une estimation mensuelle concrète du gaspillage de tokens et du coût en dollars lié à la reformulation des prompts, par rapport à un fichier de Skill persistant. Aucune inscription, aucun e-mail : uniquement les calculs de cet article appliqués à vos chiffres.
Essayez le calculateur →Foire aux questions
Puis-je utiliser le même fichier de Skill dans Claude, ChatGPT et Gemini ?
Oui, tant que le Skill est rédigé sous forme d’instructions en markdown ou en texte brut plutôt que lié aux fonctionnalités d’un outil précis, comme une action de GPT personnalisé ou un appel d’outil propre à Claude. Collez-le dans les instructions d’un projet, le champ d’instructions d’un GPT personnalisé, la configuration d’un Gem ou un prompt système brut : la persona et les règles sont transférées à l’identique.
Quel emplacement dois-je choisir si je ne suis pas encore sûr ?
Par défaut, choisissez l’application de chat que vous utilisez déjà quotidiennement et ne vous attardez pas trop sur le conteneur : c’est le Skill lui-même qui fait le travail. Si vous envisagez de changer d’outil plus tard, conservez le fichier original quelque part en dehors d’une plateforme particulière afin de pouvoir le recoller n’importe où.
Les GPT personnalisés ou les Gems enregistrent-ils le Skill de manière plus « permanente » que les instructions d’un projet ?
Pas vraiment : tous trois enregistrent vos instructions et les rechargent chaque fois que vous revenez dans ce projet, ce GPT ou ce Gem. La véritable différence tient à la portée et au partage, pas à la persistance : un GPT personnalisé peut être partagé via un lien ou publié, un Gem reste dans votre compte Google, et les instructions d’un projet Claude restent limitées à ce projet, avec ses fichiers.
En résumé :
Les prompts système, les instructions des projets Claude, les GPT personnalisés de ChatGPT et les Gems de Gemini ne sont que quatre conteneurs différents pour une même idée : le conteneur définit la portée et le partage, pas la portabilité. Un Skill rédigé dans un simple fichier, comme Ryan (Chef de cabinet) ou Finn (Automatisation marketing), fonctionne dans les quatre, vous l’achetez ou le rédigez donc une seule fois, puis vous le placez là où vous travaillez ce jour-là.
