Module
Module 4 sur 4Leçon 1 sur 3~12 min

Arrêter de se répéter avec les instructions permanentes et les projets

Redonner à chaque conversation votre métier, le contexte du produit et vos attentes fait perdre du temps et donne des réponses inégales. Vous apprenez à rédiger des instructions qui persistent d'un échange à l'autre, et à décider où ranger chaque élément de contexte selon qu'il vaut pour tout votre travail ou pour un seul dossier.

Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger des instructions permanentes adaptées à votre rôle et de choisir entre instructions globales, projet et mémoire selon la portée du contexte à conserver.

Thèmes abordés

  • instructions personnalisées
  • projets Claude et ChatGPT
  • mémoire de l'assistant IA
  • contexte persistant

Dans quel module

Installer un assistant, travailler avec diligence

Comment ne plus repartir de zéro, confier plus de travail à l'IA et rester responsable du résultat ?

Leçons du module

  1. Arrêter de se répéter avec les instructions permanentes et les projets (cette leçon)
  2. Créer un assistant dédié, puis confier des tâches à un agent
  3. Travailler avec diligence

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier

  • Décider, pour une tâche de votre cycle produit, s'il faut la confier à l'IA, sous quel mode (automatisation, augmentation, agent) et ce que vous gardez.
  • Expliquer les comportements d'un LLM (prédiction, connaissances datées, mémoire de travail, suivi des consignes) pour anticiper ses erreurs et choisir la parade.
  • Rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et les critères de qualité, avec contexte, données délimitées et exemples si besoin.
  • Évaluer une sortie d'IA (contenu, démarche, comportement) avec des critères explicites, puis l'améliorer par itérations ciblées.
  • Produire avec l'IA des livrables PM (synthèse de retours, persona, guide d'entretien, user stories) à partir de données réelles, et en vérifier la fidélité.
  • Configurer des instructions permanentes et un assistant dédié à une tâche récurrente, le tester sur des cas réels et décider quand passer à un agent.
  • Appliquer des règles de diligence (données partagées, transparence, responsabilité) avant d'utiliser ou de diffuser un travail produit avec l'IA.