📘 Notions à retenir
- LLM = modèle de langue (GPT, Claude, Gemini, Mistral…). Il prédit le mot suivant à partir d'un énorme corpus. Il ne « sait » pas : il infère statistiquement.
- Prompt = l'instruction qu'on donne. Qualité du prompt = qualité de la réponse. Structure : Rôle + Contexte + Tâche + Format.
- Hallucination = l'IA répond avec aplomb une information fausse. Tous les modèles en font. → Toujours relire.
- 2 piliers : (1) Converser avec un modèle généraliste · (2) Utiliser un agent pré-configuré pour une tâche précise.
🚫 5 règles d'or — IA publiques
- Pas de données client (docs, noms, chiffres). → anonymiser via M'GPT d'abord.
- Désactiver l'entraînement dans les settings de chaque outil.
- Pas de secrets (mots de passe, tokens, RH, NDA, perso).
- Anonymiser : "Client A", ordres de grandeur, "semaine dernière".
- Relire toujours. Vérifier chiffres, noms, dates. Vous signez.
🚀 3 plateformes Groupe
M'GPTchat.magellan.partners
Chat · 203 Assistants · Traduction · Images · Agentic.
DIAnediane.daveo.fr
Chat multi-modèles (Gemini, Claude, GPT). Conseillers pré-configurés.
M'Agents Portalagents.magellan.partners
Agents IA dédiés : Consultant Augmenté, Agent M365, Cybersécurité…
🏢 Fournisseurs de LLM
OpenAIchatgpt.com
Anthropicclaude.ai
Googlegemini.google.com
Mistral 🇫🇷chat.mistral.ai
xAIx.ai/grok
DeepSeekchat.deepseek.com
Alibaba Qwenchat.qwen.ai
💡 Tous dispo dans M'GPT / DIAne — pas besoin d'abonner chacun.
🎯 4 conseils pour démarrer
- Testez sans peur. Chaque IA est spécialisée. Le but : savoir QUAND utiliser LAQUELLE.
- Démarrez petit. UNE tâche récurrente (CR, reformulation) confiée à l'IA, puis la suivante.
- Partagez. Un prompt qui marche = actif d'équipe. Déposez-le dans le Store M'GPT.
- Itérez. Mauvaise réponse = mauvais prompt. Répondez « plus court », « plus ferme »…
📝 Template de prompt — Rôle · Contexte · Tâche · Format
[RÔLE]
Tu es un consultant senior spécialisé en transformation digitale, 15 ans d'expérience grands comptes.
[CONTEXTE]
Je prépare une réponse à un appel d'offres client BTP, 6 pages max, remise vendredi 17h. Budget 200 k€. Enjeu : pénalités 0,5 %/jour.
[TÂCHE]
Rédige la synthèse en 3 parties : contexte (3 lignes), décisions (puces), actions (tableau avec responsable et échéance).
[FORMAT]
Tableau markdown 3 colonnes · ton factuel · 200 mots max.
🧩 La matrice 4 niveaux — où se situe une SKILL
Comprendre où tu es ⇒ savoir choisir le bon outil pour le bon job.
💬 CONV
Tu parles, ça répond.
Setup0 sec
Vitéphémère, oublié
Quandexplorer, 1-shot
Coûttemps × usages
✓ Zéro friction
✗ Tu re-tapes 100×
🏪 GPT / Project
Boîte pré-configurée.
Setup5-10 min in-platform
Vitchez OpenAI/Anthropic
Quandtâche répétée, plateforme imposée
Coûtabonnement requis pour utilisateurs
✓ Réutilisable, partage-link
✗ Lock-in, dispar. si plateforme change
🧩 SKILL ★
Savoir-faire écrit, à TOI.
Setup10 min de cadrage
Vitchez TOI (texte)
Quandprocess répété, à industrialiser
Coût0 € — texte
✓ Portable · partageable · versionnable
✓ Pas de lock-in plateforme
🤖 AGENT
Ça agit tout seul.
Setupdév + outils + tests
Vitsur un serveur en boucle
Quandaction autonome répétée
Coûtinfra + supervision
✓ Zéro action humaine
✗ Niveau N3 — pas pour aujourd'hui
🎯 Pourquoi faire une skill — les vraies raisons
- 1× écrit, 100× réutilisé. Tu re-tapes le même prompt 5×/semaine ? Tu viens de perdre 4 heures qui auraient pu produire de la valeur.
- Portable partout. Tu l'ouvres avec Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral — peu importe. Pas de "j'ai mes prompts dans tel outil".
- Partageable sans frottement. Texte = mail, git, Notion, Slack. Ton collègue n'a besoin d'aucun compte premium pour l'utiliser.
- Tu testes 1 fois, tu encaisses ensuite. Un cas test bien choisi → la skill marche pour 100 cas similaires sans réfléchir.
- Versionnable. Chaque ajustement = v2, v3. Plus de "j'ai oublié comment je faisais la fois où ça avait bien marché".
- Ton actif perso (et celui de l'équipe). Capital qui se cumule, pas du temps qui s'évapore. Tes skills te suivent.
- Zéro lock-in plateforme. OpenAI ferme demain, Anthropic change ses prix ? Ta skill marche encore. Tu n'es prisonnier de rien.
🏚️ Le piège qu'on voit pas — Locataire vs Propriétaire
🏚️ GPT custom — Locataire
Vit chez OpenAI / Anthropic. Si la plateforme ferme ou augmente, tu perds tout. Tes collègues sans Plus ne peuvent pas l'utiliser.
🏠 Skill — Propriétaire
C'est un texte que tu possèdes. Tu l'ouvres avec Claude, ChatGPT, Gemini — n'importe quoi. Tu n'es lock-in nulle part.
🌳 Décisionnaire en 3 questions
1
Tu vas le faire 1 fois ou 100 fois ?
1 fois → CONV. 100 fois → continue ↓
2
Ça doit tourner tout seul ?
OUI → AGENT (N3). NON → continue ↓
3
Lock-in OK ou tu veux pouvoir l'emporter ?
Emporter → SKILL ★ OK → GPT / Project.
🧬 Anatomie d'une skill — 4 phases
Phase 1
CADRAGE
Pour qui ? Pour quoi ? Quand ?
Phase 2
STYLE
Comment ça parle ? Ton, longueur, contraintes.
Phase 3
OUTPUT
Format de sortie, sections, règles.
Phase 4
TEST
Cas réel. Lance, ajuste, re-test.
⚡ La recette des 48h
- BOOKMARKE ta Skill Capsule — l'URL = ton accès à vie. Mets-la sur ta home screen.
- PREMIER USAGE < 48h — sinon tu l'oublies, comme un livre acheté jamais lu.
- ITÈRE & VERSIONNE — ajuste 1-2 lignes après chaque test. Garde v1, v2, v3 datées.
⚠️ 3 pièges courants
- Skill trop large. Une skill = une mission précise. Si tu hésites, splitte en 2.
- Pas de TEST. Sans cas réel testé, tu n'as qu'un prompt. Une skill est ce qui survit au TEST.
- Garder en mémoire seul. Une skill non bookmarkée = oubliée. Capsule = ton mémo perpétuel.
🛠️ La meta-skill « skill-creator » — passer d'un prompt de 30s à une skill prod
Anthropic publie une skill officielle dédiée à la création / évolution de skills. Elle te pose les bonnes questions et produit une skill prod réutilisable, traçable, à périmètre adaptatif — pas juste un prompt.
📂 Une skill = un dossier (pas un prompt)
spec-enablon/
├── SKILL.md # entrée + triggers
├── references/ # chargés à la demande
│ ├── tools-catalog.md
│ └── spec-format.md
└── scripts/ # exécutables via bash
└── generate_diagram.py
⚡ Workflow en 3 étapes
- Colle ta v1 + un échantillon réel de sortie API/MCP
- Demande : « Utilise skill-creator. Propose un découpage en dossiers (SKILL.md + references/ + scripts/) et interroge-moi sur l'ordre, le format de sortie, les cas limites. »
- Réponds aux 7 questions → skill-creator sort le bundle complet (.skill). Dépose dans Claude Code, réutilise sur chaque client.
Preuve réelle · spec-enablon (en prod chez VPWhite) — explore une instance Enablon EHS/GRC via MCP et produit une spec fonctionnelle Word avec diagrammes auto. Chaque affirmation tracée à une requête MCP. SKILL.md = 340 lignes, workflow 5 phases, 2 fichiers de référence, 1 script Python diagrammes.
🔍 Globalement — qu'est-ce qui change entre une skill de 30s et une skill prod ?
| Dimension |
Skill rapide (30s) |
Skill prod (skill-creator) |
| ① Fiabilité |
Sortie différente à chaque exécution |
Même logique à chaque fois |
| ② Couverture |
Gère le cas gentil, casse sur le reste |
Cas limites + erreurs pré-gérés |
| ③ Réutilisation |
À réécrire pour le prochain client |
Charge le bundle, ça repart |
| ④ Traçabilité |
Aucune trace — pas justifiable au client |
Chaque affirmation sourcée (quelle requête / doc) |
| ⑤ Périmètre |
Fait toujours pareil |
Adaptatif : full / 1 module / rules only / diff |
| ⑥ Outillage |
Texte seul — le LLM fait tout (mal pour calcul / gros fichiers) |
Exécute scripts (Python, bash) pour diagrammes, parsing, calculs |
💬 Les 7 questions que skill-creator va te poser (et pourquoi)
- Source des données ? MCP / CSV / API live → définit le contrat d'entrée
- Livrable ? .md / .docx / .pdf + diagrammes → force le format de sortie
- Ordre d'exploration ? architecture puis drill down → workflow reproductible
- Règles métier vs volumétrie ? mélanger ou séparer → évite de noyer le lecteur
- Formules : verbatim ou paraphrase ? → la reproductibilité impose le verbatim
- Périmètre adaptatif ? full / 1 module / rules only → rend la skill réutilisable d'un client à l'autre
- Erreurs API récurrentes ? table non exposée, wildcards, volume → contournements pré-câblés
↻ Itère en continu · Après 2-3 missions, chaque client fait apparaître un cas limite. Reinjecte ta v2 dans skill-creator avec le nouveau cas → v3, v4. Ta skill mûrit comme un vrai produit, pas comme un prompt one-shot.
🌱 Faire grandir ta skill APRÈS skill-creator — 6 tips + le prompt clé
skill-creator te donne le socle. La vraie valeur se construit mission après mission, en alimentant Claude avec ce que ta skill a raté.
🗒️ ① Log d'erreurs — chaque rate : ce que Claude a fait vs ce que tu attendais. Carburant de la prochaine update.
🎯 ② Un cas limite/mission — copie dans references/edge-cases.md + écris la règle.
🔍 ③ Demande à Claude de critiquer sa skill — « Où sont les ambiguïtés ? Quels cas tu ne sais pas gérer ? »
🧪 ④ Cas de test piégeux — « Produis-moi 5 inputs piégeux pour tester. » Tu repères les bugs avant le client.
⚙️ ⑤ Scripts pour les points faibles du LLM — parsing gros JSON, calculs, diagrammes → dépose un script Python dans scripts/.
📦 ⑥ Découpe quand SKILL.md > 200 lignes — bascule les détails dans references/X.md, garde SKILL.md = vue d'ensemble.
LE PROMPT CLÉ (à coller après chaque mission) :
« Je viens d'utiliser ma skill [nom] sur une mission client.
Résultat : [colle ce que Claude a produit].
Ce que le client attendait : [colle l'attendu].
Diagnostique l'écart et propose une modification précise de ma skill
pour gérer ce cas. Si un nouveau cas limite doit être ajouté à
references/edge-cases.md, écris-le. »
Preuve réelle : spec-enablon est en v4. v2 a ajouté les tables RGPD, v3 le multi-tenant, v4 le legacy non documenté. Chaque version déclenchée par une mission réelle — pas par du temps supplémentaire.
📝 Skill réelle — exemple : CR de réunion Teams (5 min)
Cas typique : transformer une transcription Teams en CR structuré et actionnable. Copier-coller, ça marche tout de suite.
## CADRAGE
Tu es un assistant qui aide un consultant à transformer une transcription brute
de réunion Teams (export Whisper ou Teams) en compte-rendu structuré et actionnable.
Déclenchement : quand je colle la transcription brute. Audience CR : équipe projet + sponsor.
## STYLE
Factuel, sans langue de bois ni superlatifs. Forme active ("Marie valide la spec",
pas "il a été décidé que..."). Si une info est ambiguë ou manquante → marque
[À CONFIRMER avec X]. Pas plus de 5 puces par section.
## OUTPUT — format strict
1. CONTEXTE (2 lignes max) — sujet, participants, durée, date
2. DÉCISIONS PRISES (puces, max 5)
3. ACTIONS — tableau : [QUI] · [QUOI] · [QUAND]
4. POINTS BLOQUANTS / À RECREUSER (si vide → écrire "Aucun")
5. PROCHAINE ÉCHÉANCE — date + objectif
## TEST
Voici la transcription à traiter :
[colle ici la transcription Teams brute]
→ Adapte la structure à ton process : relance client, fiche de spec VPSoft, transformation calculette Certivéa…
🛤 Le chemin parcouru — Prompt → Skill → Agent
| Niveau |
Verbe-clé |
Ce que tu pilotes |
| N1 · Débutant | Tu utilises | Conversation, prompts ponctuels — tu pilotes chaque tour. |
| N2 · Intermédiaire | Tu commandes | Ta méthode empaquetée en skill (dossier portable). |
| N3 · Avancé ★ | Tu délègues | L'agent se déclenche tout seul, enchaîne plusieurs outils, agit pour toi. |
🔄 La boucle agentique (schéma Anthropic)
Ton prompt → Claude évalue ⇄ Appel(s) d'outil(s) → Réponse finale
- Ton prompt arrive → Claude évalue (décide la suite).
- S'il a besoin → appelle des outils (mail, API, CRM, script, calendrier…) → reçoit le tool result → reboucle sur Claude évalue.
- S'il n'a plus besoin d'outil → il sort de la boucle et te rend la réponse finale.
→ Tant qu'il a besoin d'un outil, il reboucle. Quand il a fini, il répond. C'est ça, l'autonomie.
⚖ Skill vs Agent — la vraie différence
| SKILL (N2) | AGENT (N3) |
|---|
| TU la déclenches | SE déclenche (mail, event, cron) |
| Sur 1 conversation | Boucle sur N étapes |
| Produit 1 livrable | Utilise plusieurs outils |
| Puis s'arrête | Revient avec un résultat actionnable |
⭐ Les 3 règles d'or — direct d'un ingénieur Anthropic
À retenir absolument. C'est la cause n°1 des projets agentiques qui plantent.
- 🚫 Pas d'agent fait-tout. Un agent ne doit PAS essayer de tout faire. Plutôt qu'un mega-agent universel, monte une constellation de petits agents qui se passent le boulot. Composable, débuggable, robuste.
- 🪶 Keep it simple. Fonctionnalités simples, utilisations simples, prompts simples. Plus tu compliques la logique d'un agent, plus tu le verras planter. Un agent qui fait UNE chose, bien, bat 10 agents bricolés.
- 👁 Mets-toi à sa place. L'agent voit SEULEMENT ce que tu lui donnes. Avant de lui demander un truc : « il a quoi sous les yeux pour décider ? est-ce que c'est suffisant ? »
🛠 6 agents VPWhite déjà en prod
🔍 Interroger une Metrics — questions en langage naturel sur une instance Metrics (KPI, dérives, seuils).
📋 Alimenter l'IMS — crée les incidents / observations / presque-accidents EHS depuis un mail, une note vocale ou une photo.
🛠 Specs depuis ENX — lit un produit dans ENX, rédige une spec fonctionnelle prête à exploiter.
⚙️ Configurer une VPsoft complète — depuis un brief client : entités, formulaires, workflows, rôles.
📄 Compléter la donnée depuis des PDFs — extrait les bonnes infos des contrats/fiches/factures et les pousse dans le bon système.
📊 Agent d'analyse — croise plusieurs sources, repère patterns / anomalies, sort un rapport actionnable.
→ Pattern à retenir : chacun fait UNE chose, bien. Pas un truc qui essaie de tout faire.
💼 L'offre VPWhite Agentic
VPWhite a déjà déployé une plateforme agentique en prod. C'est notre offre pro pour des clients qui veulent automatiser leurs process métier.
- 📂 Toute l'offre est documentée sur le SharePoint VPWhite — rubrique Agentique (descriptif, cas clients, modèles de devis, équipe).
- 🚀 La plateforme :
vpw-frontend.stellarspace.tech — interface où on monte les agents.
- 👥 Tu as repéré un use case chez un client ? → tu remontes, on cadre, on devise, on déploie.
- 💬 Si un client te dit « on veut faire de l'agentique » → tu sais ce que c'est, tu peux pitcher concret, tu peux dire « oui ».
🎯 Ce qu'il faut retenir
- N1 utilise · N2 commande · N3 délègue. Tu prends de plus en plus de levier.
- Un agent = une boucle (observe → décide → agit → ré-observe). Rien de magique.
- Pas d'agent fait-tout. Multiplie les petits agents qui se passent le boulot.
- Keep it simple. Un agent qui fait UNE chose, bien, bat 10 agents bricolés.
- Mets-toi à sa place. L'agent ne voit que ce que tu lui donnes.
- L'offre existe — plateforme déployée, équipe en place. Va voir sur le SharePoint VPWhite, rubrique Agentique.