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💡 Astuce IA de la semaine : créer des prompts système réutilisables
Cette semaine, je veux vous parler d'une technique simple mais puissante que trop peu de gens utilisent : les prompts système réutilisables.
Le problème qu'on rencontre tous :
Vous utilisez ChatGPT pour 10 tâches différentes (rédaction, analyse, code, brainstorming...), mais vous devez à chaque fois réexpliquer votre contexte, votre ton, vos attentes.
💡 La solution : préparer des prompts de contexte réutilisables
Plutôt que de redéfinir votre cadre à chaque fois, créez des "prompts système" que vous pouvez réutiliser.
🧩 Exemples concrets :
Contexte 1 : Rédaction professionnelle
Tu es mon assistant éditorial pour MaCertif. Ton style : pédagogique, accessible, avec exemples concrets. Structure : sections courtes, émotiônes pour aérer, pas de jargon inutile. Objectif : former, pas impressionner.
Contexte 2 : Analyse stratégique
Tu es mon analyste business. Ton approche : data-driven, factuelle, structurée. Format : executive summary + 3 points clés + recommandations. Toujours sourcer les chiffres. Ton neutre et professionnel.
Contexte 3 : Créativité & brainstorming
Tu es mon partenaire créatif. Ton approche : bold, décalé, sans filtre. Génère 10 idées minimum, même farfelues. Pas de jugement, que de la divergence. On triera après.
👉 Comment les utiliser ?
Sauvegardez-les dans un document (Notion, Google Docs, Apple Notes...)
Copiez-collez le contexte pertinent au début de votre conversation
Ajustez selon le besoin spécifique
💬 Mon conseil formateur :
Créez minimum 3 contextes :
Un pour le travail quotidien (ton, format, livrables)
Un pour l'analyse (méthode, structure, précision)
Un pour la créativité (liberté, divergence, expérimentation)
Résultat : vous gagnez 5-10 minutes par conversation, et la qualité des réponses s'améliore immédiatement.
Note : Si vous utilisez ChatGPT Plus/Pro/Team, vous pouvez aussi utiliser la fonctionnalité Projects qui automatise ce processus.
📚 Définition IA – Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui transforme complètement la façon dont les IA peuvent répondre à vos questions.
🧠 Le problème fondamental des LLM classiques :
ChatGPT, Mistral, Claude... tous ces modèles ont été entraînés sur d'immenses quantités de texte. Mais ils ont deux limitations majeures :
Leur connaissance s'arrête à une date précise (30 septembre 2024 pour ChatGPT-5.1 par exemple)
Ils ne connaissent pas VOS données internes : vos documents d'entreprise, vos procédures, vos bases clients...
💡 La solution : RAG
Plutôt que de tout mettre dans la mémoire du modèle (très complexe et coûteux), le RAG fonctionne en 3 étapes :
Étape 1 : Recherche (Retrieval)
Vous posez une question
Le système cherche dans vos documents les passages les plus pertinents
Il sélectionne les extraits qui vont aider à répondre
Étape 2 : Augmentation (Augmented)
Ces extraits sont ajoutés automatiquement à votre question
Le modèle reçoit donc : votre question + le contexte pertinent
Étape 3 : Génération (Generation)
Le modèle génère sa réponse en s'appuyant sur vos documents réels
Plutôt que d'inventer, il cite vos sources
🎯 Exemple concret :
Sans RAG :
Question : "Quelle est notre politique de remboursement pour les formations annulées ?"
Réponse : "Généralement, les organismes de formation proposent..." (réponse générique)
Avec RAG :
Question : "Quelle est notre politique de remboursement pour les formations annulées ?"
Le système trouve dans votre document "CGV_Formation.pdf" : "Article 7.3 : Annulation jusqu'à 48h avant = remboursement intégral"
Réponse : "Selon vos CGV, un remboursement intégral est possible si l'annulation intervient au moins 48h avant le début de la formation."
🔧 Où trouve-t-on du RAG ?
ChatGPT avec fichiers uploadés : quand vous ajoutez des PDF à votre conversation
Mistral Le Chat Data Analyst : analyse vos tableurs Excel/CSV
Google NotebookLM : entièrement basé sur RAG
Claude avec documents : idem ChatGPT
Solutions d'entreprise : bases de connaissances internes
📊 RAG vs Fine-tuning :
Beaucoup confondent RAG et fine-tuning, mais ce sont deux approches différentes :
RAG :
Connecté à vos documents en temps réel
Pas besoin de réentraîner le modèle
Idéal pour des données qui changent souvent
Coût modéré
Fine-tuning :
Réentraîner le modèle sur vos données
Plus long et coûteux
Idéal pour adapter le style ou le comportement du modèle
👉 En résumé : le RAG permet à un LLM de consulter vos documents avant de répondre, plutôt que de se fier uniquement à sa mémoire d'entraînement.
C'est ce qui transforme une IA généraliste en assistant personnalisé qui connaît VOTRE contexte.
🗞️ Actualité : début décembre 2025, la course à l'IA s'accélère
La première semaine de décembre 2025 a été marquée par une série d'annonces qui montrent que la course à l'IA s'intensifie. Entre acquisitions stratégiques, nouveaux partenariats et évolutions technologiques, voici ce qui compte vraiment.
🚀 AWS re:Invent 2025 : L'ère des agents autonomes
La semaine dernière (1-5 décembre), Amazon Web Services a tenu son événement annuel à Las Vegas avec un message clair : l'IA agentique est là, maintenant.
AWS a annoncé trois nouveaux "Frontier Agents" :
🛠️ Kiro Autonomous Agent
Agent de développement qui travaille pendant des jours sans supervision
Se connecte à vos repos, pipelines, Jira, GitHub, Slack
Apprend de chaque code review et décision architecturale
🔐 AWS Security Agent
Identifie les risques tout au long du cycle de développement
Tests de pénétration automatiques à la demande
⚙️ AWS DevOps Agent
Agit comme un ingénieur on-call autonome
Accélère la résolution d'incidents de 60% (cas iHeart)
Mais selon TechCrunch et les analystes : 42% des projets IA échouent. Et 95% des entreprises ne voient pas encore de ROI.
La vraie question : est-ce que le marché est prêt pour les agents autonomes ?
🧠 OpenAI multiplie les partenariats
Cette semaine, OpenAI a annoncé :
Acquisition de Neptune (start-up polonaise spécialisée dans les outils de surveillance et de débogage des LLM. OpenAI verrouille cette technologie perfectionne ses propres modèles (comme GPT), tout en privant ses concurrents d'un outil de pointe qu'ils utilisaient également.)
Partenariat avec Accenture pour accélérer l'adoption de l'IA en entreprise
Investissement dans Thrive Holdings pour l'adoption IA en entreprise
Lancement en Australie : expansion internationale
🌟 Google : Gemini 3 Deep Think disponible
Google a rendu Gemini 3 Deep Think disponible dans l'application Gemini. C'est le mode de raisonnement avancé qui prend plusieurs minutes pour résoudre des problèmes complexes.
Google Antigravity (la plateforme de dev agents) voit aussi ses limites de taux augmentées pour les abonnés Pro et Ultra.
📊 Les chiffres qui comptent :
42% des projets IA échouent (MIT)
95% des entreprises ne voient pas de ROI sur l'IA
Quand ça marche : +70% de complétion des tâches, +25% de qualité
👉 Ce qui change pour vous :
Décembre 2025 marque un tournant : l'IA passe des démos aux déploiements réels.
Les entreprises qui réussissent ne sont pas celles qui testent plein d'outils, mais celles qui :
Intègrent l'IA dans leurs processus existants
Forment leurs équipes
Mesurent les résultats avec des KPIs clairs
🎓 Retour d'expérience – "J'ai appris que l'IA ne génère pas de cartes géographiques”
Lors de notre formation "Maîtriser ChatGPT, Mistral et autres modèles", Marie a vécu une expérience éclairante sur les limites de l'IA.
🎯 La situation :
Marie travaille dans le tourisme. Elle voulait créer une carte interactive montrant les points d'intérêt d'une région pour ses clients.
Sa première idée : "Je vais demander à ChatGPT de me générer une carte !"
🚨 Ce qu'elle a découvert :
Après plusieurs essais infructueux, j'ai dû lui expliquer une règle fondamentale :
Les LLM (grands modèles de langage) ne génèrent PAS de cartes géographiques.
Pourquoi ?
Les cartes nécessitent une précision spatiale que les modèles texte-image comme Gemini Nano Banana (Un des modèles les plus puissants) ne maîtrisent pas
Les données cartographiques sont complexes : projections, échelles, coordonnées GPS...
Les résultats sont imprécis et trompeurs : routes au mauvais endroit, distances fausses, points d'intérêt mal placés
💡 La vraie solution :
Plutôt que d'essayer de forcer l'IA à faire quelque chose pour laquelle elle n'est pas conçue, je lui ai montré comment combiner les outils :
Étape 1 : Utiliser ChatGPT pour la liste
"Liste-moi les 15 points d'intérêt incontournables de la région Provence avec leurs coordonnées GPS"
ChatGPT génère une liste structurée avec descriptions
Étape 2 : Exporter vers un outil cartographique
Google My Maps (gratuit)
Mapbox
Leaflet (pour les développeurs)
Figma avec plugin de cartes
Étape 3 : Utiliser l'IA pour le contenu
Générer les descriptions de chaque point
Créer des icônes personnalisées avec DALL-E
Rédiger les légendes et infobulles
🎯 Le résultat :
"Maintenant je comprends : l'IA est un assistant, pas un logiciel tout-en-un. Elle excelle pour générer du contenu, analyser, structurer... mais pour des tâches spécialisées comme la cartographie, il faut utiliser les bons outils."
Marie a créé sa carte en 30 minutes au lieu de perdre 2 heures à essayer de forcer ChatGPT ou Gemini.
💬 La leçon pour vous :
Avant de demander quelque chose à l'IA, posez-vous la question de ce que sait faire l’IA :
✅ L'IA est excellente pour :
Générer du texte, des idées, des listes
Analyser des données
Transformer un format en un autre
Résumer, synthétiser, structurer
❌ L'IA n'est PAS adaptée pour :
Cartes géographiques précises
Diagrammes techniques complexes
Contenus nécessitant une précision pixel-perfect
C'est exactement ce genre de connaissance pratique qu'on enseigne chez MaCertif : quand utiliser l'IA, et surtout, quand NE PAS l'utiliser.
🔍 Analyse – Pourquoi 42% des projets IA échouent (et comment l'éviter) ?
La semaine dernière lors d'AWS re:Invent, un chiffre a fait réagir toute l'industrie :
"42% des projets IA échouent."
Et d'autres études vont encore plus loin : 95% des entreprises ne voient pas de ROI sur l'IA (étude MIT).
Alors pourquoi tant d'échecs ? Et surtout, comment les éviter ?
🚨 Les 5 raisons principales d'échec :
1. Manque de maturité organisationnelle
La plupart des entreprises sont encore en phase de pilote. Elles testent l'IA sur des cas d'usage isolés, mais n'ont pas la maturité pour déployer à l'échelle.
Selon Forrester : "AWS pense trop en avance. Les entreprises ne sont pas au niveau de maturité attendu."
2. AI sprawl (prolifération d'IA)
Chaque équipe déploie sa propre solution IA. Résultat : dizaines d'assistants déconnectés, chacun avec son login, sa gouvernance, son silo de données.
C'est l'anarchie.
3. Mauvaise intégration
L'IA fonctionne bien... dans une démo. Mais quand il faut l'intégrer dans les systèmes existants (ERP, CRM, outils métiers), ça coince.
L'IA devient un outil de plus au lieu d'un outil qui simplifie.
4. Manque de garde-fous
Beaucoup déploient l'IA sans contrôles de qualité, de sécurité, ou de gouvernance.
Résultat : "work slop" (travail bâclé), erreurs, et perte de confiance.
5. Attentes irréalistes
On attend de l'IA qu'elle résolve tous les problèmes. Mais l'IA est un outil, pas une solution magique.
Si vos processus sont cassés, l'IA ne les réparera pas.
✅ Comment réussir avec l'IA : les 5 clés
1. Commencer petit, mais avec un vrai cas d'usage
Ne visez pas la transformation totale. Choisissez un processus concret, avec des métriques claires.
Exemple : automatiser la génération de rapports hebdomadaires.
2. Intégrer plutôt qu'ajouter
L'IA doit s'intégrer dans les outils existants, pas créer une nouvelle couche de complexité.
Privilégiez les solutions qui se connectent à vos systèmes actuels.
3. Former les équipes
70% des utilisateurs ne savent pas utiliser l'IA efficacement.
Investissez dans la formation : prompting, limites, bonnes pratiques.
4. Mettre en place des garde-fous
Évaluations de qualité
Contrôles de sécurité
Gouvernance des données
Validation humaine sur les décisions critiques
5. Mesurer et itérer
Définissez des KPIs clairs :
Temps gagné
Qualité améliorée
ROI mesurable
Et ajustez en fonction des résultats.
📊 Les chiffres quand ça marche :
Quand l'intégration humain+IA fonctionne :
70% d'augmentation de la complétion des tâches
25% d'amélioration de la qualité
40% de qualité supérieure du travail produit
👉 La vraie leçon :
L'IA ne remplace pas les humains. Elle augmente ceux qui savent l'utiliser.
Et ceux qui investissent dans la formation et l'intégration intelligente seront les gagnants de 2025-2026.
🧭 Pour aller plus loin – Formation MaCertif
La formation la plus complète en français pour comprendre et maîtriser l'IA Générative dans un contexte professionnel.
🎓 Une certification reconnue pour renforcer votre CV
Notre formation débouche sur la certification RS6776 : "Création de contenus par l'usage responsable de l'IA générative".
Cette certification est :
✅ Reconnue par France Compétences (et donc par l'État français)
✅ Valorisable sur votre CV et LinkedIn
✅ Financement CPF possible : utilisez votre compte formation
✅ Financement avec paiement fractionné sans frais
✅ Adaptée aux recruteurs : ils recherchent activement ces compétences
💼 Pourquoi une certification IA maintenant ?
En 2025, "j'utilise ChatGPT" sur un CV ne suffit plus.
Les recruteurs cherchent des profils qui :
Comprennent les différents modèles et leurs cas d'usage
Maîtrisent les techniques avancées (prompting, RAG, agents...)
Savent intégrer l'IA dans des workflows professionnels
Respectent les cadres légaux (RGPD, IA Act)
Une certification officielle prouve ces compétences.
🧩 Contenu de la formation :
🔹 21 heures de formation hybride (en ligne + lives)
🔹 Certification incluse : examen + soutenance de projet
Modules concrets :
ChatGPT & modes avancés (o3, GPTs, Canvas)
Mistral et modèles open source français
Gemini et Deep Research
Claude pour l'analyse long-format
Génération d'images (Gemini Nano-Banana, GPT Image 1, Flux-2)
Génération vidéo (Veo3, Sora)
IA et conformité (RGPD, IA Act)
Création d'agents et automatisation
Atelier pratique : "Mon assistant IA personnalisé"
👉 Investissez dans votre avenir professionnel
L'IA n'est plus une option, c'est une compétence indispensable.
Et avoir une certification officielle fait toute la différence sur un marché du travail de plus en plus compétitif.
💬 Mot de la fin
Début décembre 2025 a montré une chose : l'IA agentique n'est plus du futur, c'est du présent.
Mais 42% des projets échouent. Pas parce que la technologie ne fonctionne pas, mais parce que les organisations ne sont pas prêtes.
La vraie question n'est pas "est-ce que l'IA fonctionne ?" mais "est-ce que MOI je suis prêt à l'utiliser correctement ?"
Mon conseil cette semaine :
👉 Créez vos 3 prompts système pour structurer votre usage de ChatGPT/Claude/Mistral
👉 Testez le RAG en uploadant un document dans ChatGPT
👉 Identifiez UN processus dans votre travail qui pourrait bénéficier de l'IA
👉 Définissez des KPIs avant de déployer : comment mesurerez-vous le succès ?
L'IA évolue vite. Mais ceux qui prennent le temps de vraiment comprendre et expérimenter intelligemment seront les grands gagnants de 2025-2026.
À la semaine prochaine ! 🚀
Grégoire SEMELET
Formateur IA chez MaCertif
💡 UNE PETITE FAVEUR ?
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