L’IA ne marche pas, sa faute ou la vôtre ?

ChatGPT vous déçoit ? Vous lui demandez de révolutionner votre business, et il vous pond des réponses dignes d’un stagiaire en fin de semaine ?

Bienvenue au club.

Moi aussi, j’ai râlé contre la machine. Tel le cocaïnomane que je suis, j’ai testé tous les outils d’IA du marché, espérant qu’un jour, enfin, l’un d’eux comprendrait ce que je voulais vraiment.

Spoiler : le problème, ce n’est pas l’IA. C’est vous.

Enfin, c’était moi. Et ça se corrige. Heureusement.

Râler contre la machine, un classique

On commence tous pareil : on balance un prompt bancal dans ChatGPT, on espère un miracle, et on se retrouve avec un résultat aussi générique qu’un article LinkedIn sur “l’importance de la persévérance”.

Exemple type de prompt pourri :

“Crée-moi une appli pour concurrencer Airbnb, en plus joli.”

C’est comme demander à se faire des abdos sculptés en mangeant du McDo tous les jours, sans jamais mettre les pieds dans une salle de sport. Ça marche pas. Point barre.

Le problème ? Vous n’avez donné aucun contexte, aucune contrainte, aucun objectif précis. L’IA fait ce qu’elle peut avec ce qu’elle a : rien. Résultat : du générique, du flou, du inutile.

Du prompt bancal à l’ingénieur BAC+10 en prompting

Les débuts (copier-coller façon brouillard)

Au début, on fait tous la même erreur : on copie-colle des requêtes vagues, on s’attend à des miracles, et on se demande pourquoi ça ne marche pas.

Exemples :

• “Fais-moi un plan marketing”
• “Écris un article sur l’IA”
• “Crée-moi un site web”

Résultat ? Des réponses généralistes, plates, sans valeur ajoutée. Normal : vous n’avez rien donné à l’IA pour qu’elle comprenne ce que vous voulez vraiment.

La révélation (Prompt Engineering)

Puis un jour, vous découvrez le Prompt Engineering. Et là, tout change.

Le Prompt Engineering, c’est l’art de structurer vos instructions pour que l’IA comprenne exactement ce que vous attendez d’elle. C’est la différence entre un stagiaire perdu et un pro qui livre.

Le framework qui change tout :

1. Rôle : Qui est l’IA dans ce contexte ?

   • Exemple : “Tu es un coach expert en Body Building, vainqueur de l’Olympia.”

2. Tâche : Que doit-elle faire précisément ?

   • Exemple : “Construis un programme biceps sur mesure pour moi.”

3. Contexte : Quelles sont les contraintes, les ressources disponibles ?

   • Exemple : “À disposition : barre de traction et ma femme (50–70 kg).”

4. Règles et ton : Quel style de réponse voulez-vous ?

   • Exemple : “Je suis prêt à investir dans du matériel. Utilise un ton sarcastique.”

5. Exemple de style attendu : Montrez-lui un modèle de sortie.

   • Exemple : “Format attendu : tableau avec exercice, séries, reps, repos.”

6. Notes : Précisions supplémentaires.

   • Exemple : “J’aimerais qu’on fixe tout ce dont j’ai besoin pour démarrer dès demain.”

Avec ce framework, vos résultats passent de “meh” à “wow, c’est exactement ce que je voulais”.

Quand un simple prompt ne suffit plus (PRD)

Pourquoi vos idées restent à l’état de brouillon

Vous avez une idée d’appli. Vous la balancez à ChatGPT. Il vous pond un wireframe générique, des fonctionnalités vagues, et vous vous retrouvez avec… rien de concret.

Le problème : Vous n’avez pas structuré votre demande. Sans contraintes, sans objectifs mesurables, l’IA ne peut pas faire de miracles.

La révélation (Product Requirements Document)

La solution ? Le PRD (Product Requirements Document). C’est le cahier des charges que les product managers utilisent pour définir un produit avant de le développer.

Structure d’un PRD :

1. Problème & audience : Qui servez-vous ? Quel problème résolvez-vous ?

   • Exemple : “PME françaises qui galèrent à automatiser leur CRM.”

2. Fonctionnalités clés : Quelles sont les 3-5 features indispensables ?

   • Exemple : “Synchronisation automatique CRM → Notion, rappels clients, tableau de bord ROI.”

3. Contraintes : Budget, RGPD, stack technique, délais.

   • Exemple : “Budget max 50k€, conforme RGPD, intégration Salesforce obligatoire.”

4. Critères de succès : Comment mesurez-vous le succès ?

   • Exemple : “Réduction de 30% du temps de saisie CRM en 3 mois.”

Pro tip : Co-créez le PRD avec l’IA. Posez-lui des questions, affinez ensemble, challengez les hypothèses. Ça transforme un brouillon flou en plan d’action béton.

Branchez l’IA à vos données (MCP & Deep Search)

MCP (Multi-Context Protocol)

Le MCP, c’est la révolution silencieuse de l’IA. Ça permet de connecter ChatGPT (ou Claude, ou autre) à vos outils réels : Google Sheets, Notion, PostgreSQL, votre CRM, vos bases de données.

Exemple concret :

“Récupère les ventes du mois dans Salesforce, génère un résumé stratégique avec les tendances clés, et envoie-moi ça par email.”

Résultat ? Vous économisez 45 minutes tous les lundis matin. L’IA accède directement à vos données, les analyse, et vous livre l’essentiel.

Avant MCP : Vous exportez manuellement les données, vous les triez, vous faites des tableaux croisés dynamiques, vous pleurez.

Avec MCP : L’IA fait tout. Vous validez. Vous passez à autre chose.

Deep Search

Fini les réponses Wikipédia génériques. Le Deep Search (intégré dans Claude ou Perplexity, par exemple) fouille le web en profondeur, cite ses sources, et vous donne des réponses précises et récentes.

Exemple :

“Quelles sont les tendances d’adoption de l’IA agentique en 2025 dans les entreprises françaises ?”

Réponse type :

“Selon le rapport McKinsey 2025, 72% des entreprises françaises ont testé des agents IA, mais seulement 19% les ont déployés en production. Les freins principaux sont la gouvernance (53%) et l’intégration avec les systèmes existants (47%).”

Sources citées, chiffres précis, contexte 2025. Pas de bullshit.

Ça foire encore ?

Si ChatGPT vous déçoit encore, posez-vous ces questions :

• ✓ Avez-vous donné des instructions claires au lieu de requêtes d’ado vagues ?
• ✓ Avez-vous fourni du contexte, des contraintes, un format attendu ?
• ✓ Avez-vous testé MCP ou Deep Search pour accéder à des données réelles et récentes ?

Si la réponse est “non” à l’une de ces questions, c’est là que ça coince.

Quote : “Souvent, l’IA n’est pas à la traîne : c’est l’utilisateur qui est branlant.”

Conclusion

L’IA évolue vite. Ce qui vous bloquait hier fonctionne aujourd’hui. Les outils comme MCP et Deep Search changent la donne, mais ils ne font pas de miracles si vous continuez à balancer des prompts bancals.

Structurez vos demandes. Donnez du contexte. Testez les outils avancés. Et arrêtez de râler sur l’IA quand c’est votre approche qui cloche.

Essayez juste de structurer votre prompt sur votre prochaine idée et racontez-moi le résultat dans les commentaires — ou venez râler, j’adore ça.

Pour aller plus loin :

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