J’ai automatisé mes prompts d’IA – Voici comment j’ai gagné des heures

D’accord, les amis, Ryan Cooper ici, votre passionné de workflows du quartier en provenance de agntwork.com. Aujourd’hui, nous allons explorer quelque chose qui fait écho dans ma tête depuis un moment, quelque chose qui promet de nous redonner des heures précieuses et de la bande passante mentale : l’art étonnamment simple d’automatiser vos requêtes AI.

Je sais, je sais, l’expression “automatiser les requêtes AI” peut sembler un peu méta, un peu comme enseigner à un robot à se former lui-même. Mais écoutez-moi. Dans le grand schéma des choses, nous passons tous beaucoup de temps à élaborer la requête parfaite. Nous ajustons, nous affinons, nous copions, nous collons. Et si vous êtes comme moi, vous le faites *beaucoup*.

C’était il y a environ six mois, après mon troisième café du matin et en fixant le vide un document qui devait être résumé pour un client, que ça m’a frappé. Probablement que j’avais tapé “Résumez le document suivant, en mettant en avant les points d’action clés et les risques potentiels, en moins de 500 mots” environ une centaine de fois cette semaine-là. Mes doigts étaient fatigués, mon cerveau était fatigué, et franchement, je m’ennuyais. C’est à ce moment-là que j’ai réalisé que la nature répétitive de l’élaboration de mes requêtes était en soi un problème de workflow. Et si j’ai appris une chose sur le workflow, c’est que la répétition est l’ennemi de la productivité et le meilleur ami de l’automatisation.

Aujourd’hui, nous ne parlons pas seulement de l’IA. Nous parlons du *méta-workflow* d’interaction avec l’IA. Plus précisément, comment arrêter d’être un singe des requêtes et devenir un orchestrateur de requêtes. Nous allons construire un système qui prend vos interactions AI les plus courantes et les transforme en merveilles d’un clic. Et oui, nous le ferons sans avoir l’air d’un capital-risqueur présentant leur dernière “solution révolutionnaire”.

Le Problème : Fatigue des Requêtes et Changement de Contexte

Soyons honnêtes, l’utilisation d’outils d’IA comme ChatGPT, Claude, ou même des APIs plus spécialisées est devenue une pierre angulaire de notre travail quotidien. De la rédaction d’emails à la génération d’idées de contenu, de la synthèse de recherches à la détection de bugs dans des extraits de code – l’IA est partout. Mais avec un grand pouvoir vient une grande… répétition.

Pensez à votre interaction typique :

• Ouvrir l’outil AI.
• Taper un préambule standard (par exemple, “Agissez en tant que stratège marketing senior…”).
• Coller votre entrée spécifique (le brouillon d’email, l’article, les données).
• Ajouter votre demande spécifique (par exemple, “… et réécrivez cela pour être plus concis et engageant pour un public de la génération Z.”).
• Appuyer sur entrée.
• Copier la sortie.
• Coller ailleurs.

Ce cycle, bien que efficace, est parsemé de points de friction micro. Chaque fois que vous tapez ce préambule, vous perdez quelques secondes. Chaque fois que vous copiez-coller, vous risquez une erreur. Chaque fois que vous changez entre votre document et l’outil IA, vous changez de contexte, ce qui, comme l’ont montré des études, nuit absolument à votre productivité. Mon expérience personnelle fait écho à cela : je trouve qu’après quelques heures de ce va-et-vient, mon cerveau ressemble à des œufs brouillés.

Mon objectif, et ce que je veux vous aider à atteindre aujourd’hui, est d’éliminer ces points de friction. Nous allons construire des mini-automatisations qui pré-emballent vos requêtes habituelles, permettent des entrées dynamiques, et même s’occupent de la sortie pour vous dans certains cas. Aucun savoir-faire en codage requis, surtout juste une utilisation intelligente des outils existants.

Solution 1 : Raccourcis Clavier et Expandeurs de Texte – Votre Première Ligne de Défense

C’est probablement la victoire la plus simple et immédiate que vous pouvez obtenir. Si vous n’utilisez pas un expandeur de texte en 2026, vous laissez du temps libre sur la table. Des outils comme TextExpander, Alfred Snippets (macOS), ou même les raccourcis de texte basiques au niveau de l’OS peuvent vous faire gagner des heures.

Voici comment je l’utilise :

J’ai une requête courante que j’utilise pour résumer des notes de réunion. Cela ressemble à quelque chose comme ça :

"En tant qu'assistant exécutif, analysez le transcript suivant de réunion. Identifiez les décisions clés prises, les éléments d'action assignés (y compris qui est responsable et pour quand), et toute question ou sujet ouvert pour discussion future. Présentez cela sous forme de liste à puces, suivi d'un paragraphe de résumé concis.
[COLLER LE TRANSCRIPT DE LA RÉUNION ICI]"

Taper cela à chaque fois ? Non merci. Je lui ai assigné un raccourci simple : `;mnsum`. Ainsi, quand j’ai besoin de notes, je tape simplement `;mnsum`, et voilà, toute la requête apparaît. Tout ce que j’ai à faire est de coller le transcript.

Exemple Pratique : Remplacement de Texte sur macOS

Si vous êtes sur Mac, vous pouvez faire cela nativement :

1. Allez dans Réglages du Système -> Clavier -> Remplacements de Texte.
2. Cliquez sur le bouton ‘+’.
3. Dans le champ “Remplacer”, mettez votre raccourci (par exemple, `;rewrite`).
4. Dans le champ “Avec”, collez votre requête AI complète (par exemple, “Vous êtes un rédacteur professionnel. Réécrivez le texte suivant pour améliorer la clarté, la concision et l’engagement. Concentrez-vous sur un ton positif et encourageant. Assurez-vous de la correcte grammaire et ponctuation.
   [COLLER LE TEXTE ICI]”).
5. Cliquez sur “OK”.

Désormais, partout où vous tapez `;rewrite`, cela s’étendra en votre requête complète. Cela fonctionne dans votre navigateur, votre éditeur de texte, partout. C’est un petit changement, mais l’effet cumulatif est considérable. J’en ai environ 20 pour diverses tâches – rédiger des publications sur les réseaux sociaux, générer des commentaires de code, même juste demander à l’IA de trouver des titres d’articles de blog.

Solution 2 : Rationalisation avec des GPTs Personnalisés et des Assistants AI

D’accord, c’est là que les choses deviennent un peu plus sophistiquées, mais toujours bien dans la zone de confort “sans code”. Si vous êtes abonné à ChatGPT Plus, les GPTs personnalisés sont votre meilleur ami ici. Ils pré-emballent essentiellement une personnalité et un ensemble d’instructions, donc vous n’avez pas à les taper à chaque fois.

J’ai créé un GPT personnalisé spécifiquement pour générer des publications LinkedIn. Avant, ma requête était quelque chose comme :

"Vous êtes un spécialiste du marketing de contenu B2B. Rédigez une publication LinkedIn concise et engageante basée sur les points clés suivants. Incluez des emojis pertinents lorsque c'est approprié et suggérez 2-3 hashtags pertinents. Le ton doit être professionnel mais accessible.
[COLLER LES POINTS CLÉS ICI]"

Maintenant, mon GPT personnalisé, que j’ai nommé “Créateur de Publications LinkedIn,” a tout cela pré-chargé dans ses instructions. Quand je l’ouvre, tout ce que j’ai à faire est de coller mes points clés, et il sait exactement quoi faire. C’est comme avoir un assistant AI dédié pour des tâches spécifiques.

Comment Créer un GPT Personnalisé (Étapes Rapides) :

1. Allez sur chat.openai.com, cliquez sur “Explorer” (en haut à gauche), puis “Créer un GPT.”
2. Dans l’onglet “Créer”, dites au constructeur de GPT ce que vous voulez que votre GPT fasse. Par exemple : “Je veux un GPT qui m’aide à rédiger des emails professionnels. Il doit prendre mes points principaux et le destinataire, puis générer un email poli, clair et concis. Il doit toujours me demander de confirmer le ton avant de finaliser.”
3. Le constructeur vous posera ensuite des questions de clarification. C’est ici que vous incluez vos instructions spécifiques, ton, et format de sortie désiré.
4. Une fois que vous êtes satisfait, allez à l’onglet “Configurer”. Ici, vous pouvez peaufiner ses instructions directement, télécharger des fichiers (base de connaissance), et ajouter des “Capacités” (navigation web, DALL-E, Interprète de Code).
5. Donnez-lui un nom et une description.
6. Définissez sa confidentialité (publique, non répertoriée ou privée).
7. Enregistrez-le !

Désormais, au lieu de taper votre long préambule, vous sélectionnez simplement votre GPT “Créateur de Publications LinkedIn”, collez votre contenu, et appuyez sur entrée. C’est un énorme gain de temps et cela garantit la cohérence de votre sortie AI.

Solution 3 : Utiliser des Outils d’Automatisation pour des Workflows en Plusieurs Étapes

C’est ici que nous faisons un pas de plus. Que se passe-t-il si vous devez prendre un article, le résumer, puis extraire des éléments d’action, et ensuite rédiger un email basé sur ces éléments d’action ? C’est un workflow en plusieurs étapes qui peut être partiellement automatisé avec des outils comme Zapier, Make (anciennement Integromat), ou même les Raccourcis Apple.

Mon exemple préféré de cela est l’automatisation de la synthèse de mes articles et de l’extraction des points clés. Je lis souvent de longs articles pour mes recherches, et j’ai besoin de points rapides pour mes notes. Copier, coller, relancer, puis recopier manuellement est fastidieux.

Exemple Pratique : Automatiser les Résumés d’Articles avec Make.com et une API AI

Cela peut sembler un peu plus complexe, mais je vous promets que c’est principalement du glisser-déposer. Pour cela, vous aurez besoin d’une clé API pour un service AI (comme l’API d’OpenAI, qui est souvent plus économique pour l’automatisation que les interfaces web pour un volume élevé). J’utilise Make.com pour cela.

1. Déclencheur : Je commence avec une simple feuille Google. Lorsque j’ajoute une nouvelle URL d’article dans une colonne spécifique, cela sert de déclencheur.
2. Extraire le contenu : J’utilise un module de “HTTP Request” dans Make pour récupérer le contenu de cette URL. J’utilise souvent un service comme Diffbot ou Newspaper3k (si je le fais localement avec Python) pour nettoyer l’article et extraire uniquement le texte principal. Pour Make, vous pouvez utiliser un module “Get a page content” de l’une de ses intégrations, ou analyser avec regex si vous vous sentez aventureux.
3. Demander à l’IA : C’est le cœur du processus. J’envoie le texte extrait à l’API d’OpenAI (en utilisant le module “OpenAI” dans Make). Ma demande est quelque chose comme ceci :

   
   "Résumez l'article suivant en 3 à 5 points clés. Ensuite, identifiez tout élément d'action potentiel ou toute perspective stratégique pertinente pour un blogueur technologique.
   Article :
   {{text_from_article}}"
   

   J’insère dynamiquement le `{{text_from_article}}` de l’étape précédente.

4. Traiter la sortie : L’IA renvoie le résumé. J’utilise ensuite un autre module pour analyser ce résumé (par exemple, un “Text Parser” pour extraire les points ou sections spécifiques).
5. Stocker la sortie : Enfin, je mets à jour une autre colonne de ma feuille Google avec le résumé généré et les points clés. Je peux également m’envoyer une notification Slack avec le résumé.

Ce processus se déroule en arrière-plan. Je dépose simplement une URL dans une feuille de calcul, et quelques minutes plus tard, j’ai un résumé concis et des points d’action qui m’attendent. C’est un changement significatif pour la recherche et la curation de contenu. La configuration initiale prend environ une heure, mais cela me fait probablement gagner 30 minutes par article traité de cette manière.

Vous pouvez appliquer cette même logique à de nombreux autres scénarios : générer automatiquement des publications sur les réseaux sociaux à partir de nouveaux articles de blog, résumer des courriels de retour d’expérience client, ou même trier des tickets de support en fonction d’une analyse par IA.

Informations exploitables : Votre livre de jeux pour automatiser les demandes

D’accord, nous avons parlé de théorie, nous avons parlé d’exemples. Maintenant, passons aux choses sérieuses. Comment commencer à automatiser *vos* demandes IA aujourd’hui ?

1. Auditer vos demandes : Passez une semaine à noter consciemment chaque demande que vous utilisez. Lesquelles sont répétitives ? Lesquelles tapez-vous presque mot pour mot plusieurs fois par jour ? Ce sont vos principaux candidats à l’automatisation.
2. Commencer simplement avec les extensions de texte : Pour vos demandes les plus courantes, légèrement répétitives, mettez en place des raccourcis clavier ou des extraits d’expansion de texte. C’est le fruit le plus facile et cela vous donnera des gains immédiats. Visez 5 à 10 de ces extraits au cours de votre première semaine.
3. Personnaliser avec des GPT personnalisés (ou similaire) : Si vous êtes utilisateur de ChatGPT Plus, identifiez les tâches pour lesquelles vous donnez régulièrement à l’IA un certain persona ou un ensemble d’instructions (par exemple, “Agissez en tant qu’expert en marketing,” “Générez des commentaires de code pour Python”). Créez un GPT personnalisé dédié pour chacun d’eux. Cela simplifie considérablement votre interaction.
4. Explorer l’automatisation sans code pour des flux en plusieurs étapes : Pour les tâches impliquant la récupération de données, leur traitement avec l’IA, puis l’exécution d’autres actions avec la sortie (comme mettre à jour une feuille, envoyer un e-mail ou publier sur les réseaux sociaux), cherchez des outils comme Zapier ou Make. Commencez par une simple automatisation de deux ou trois étapes. Ne tentez pas d’automatiser toute votre vie dès le premier jour.
5. N’oubliez pas les modèles : Parfois, la solution la plus simple est un ensemble bien organisé de modèles de demande dans un document ou une application de prise de notes. Bien que cela ne soit pas de l’“automatisation” au sens strict, les avoir à portée de main réduit la charge mentale de les créer de toutes pièces.
6. Itérer et affiner : Votre première demande automatisée ne sera peut-être pas parfaite. C’est normal ! Faites attention à la sortie. Ajustez vos extraits, peaufinez les instructions de votre GPT personnalisé et ajustez vos scénarios Make. L’automatisation est un processus d’amélioration continu.

Le but ici n’est pas d’éliminer la pensée humaine – loin de là. C’est de libérer votre énergie mentale des tâches banales et répétitives d’interaction avec l’IA, afin que vous puissiez vous concentrer sur une réflexion stratégique de haut niveau que l’IA ne peut pas (encore) reproduire. Cessez d’être un copieur de demandes et commencez à être un architecte de demandes. Votre cerveau, et votre emploi du temps, vous en remercieront.

À la prochaine fois, continuez à construire ces flux de travail plus intelligents !

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🕒 Published: March 27, 2026