28/05/2026
L'IA te donne de faux résultats. Et tu ne le sais pas encore ou alors tu te prends la tête...
Sur LinkedIn, on partage des prompts à longueur de journée.
"Utilise ce prompt pour tes emails." "Voilà mon prompt pour gagner 2h par jour." "Le prompt qui a changé ma façon de travailler."
Personne n'explique pourquoi ces prompts vont finir par te trahir.
Un prompt, ce n'est pas seulement une instruction sur ce qu'il doit faire. C'est surtout une liste de ce qu'il ne doit pas faire. Les garde-fous, les cas exclus, les limites explicites. C'est cette partie que personne n'écrit, et c'est exactement là que ça déraille.
Un prompt non testé, c'est une promesse non vérifiée. Le modèle produit quelque chose de fluide, de plausible, de convaincant. Et tu valides parce que ça a l'air bien. Jusqu'au jour où ça ne l'est pas, sur un vrai dossier, avec un vrai client.
Le skill que personne ne mentionne, c'est le stress-test itératif avec log (red teaming, pour les puristes).
Concrètement : tu prends un workflow IA qui "fonctionne". Et tu essaies activement de le casser.
Tu changes le contexte. Tu pousses les limites. Tu introduis des cas tordus. Tu notes où le modèle hallucine, prend un raccourci, produit quelque chose de faux avec une confiance totale.
Puis tu itères. Et tu logs tout. (enfin tu lui fais faire 😅)
Pas par perfectionnisme. Pour construire ce que presque personne ne construit : une mémoire de tes erreurs et de tes patterns fiables, sur tes cas réels.
Sans log, chaque session repart de zéro. Avec un log, tu capitalises vraiment.
Donner un prompt, c'est facile. Savoir dans quelles conditions il lâche, c'est ce qui sépare l'usage amateur de la maîtrise réelle.
Tester. Casser. Noter. Recommencer.
Mon job : t'aider à comprendre comment l'IA fonctionne pour la maîtriser vraiment.
La semaine prochaine, je propose quelque chose que je n'ai encore jamais fait. Concret, limité, accessible.
Suis l'actualité. 👀