Créer un assistant dédié, puis confier des tâches à un agent
Certaines tâches reviennent chaque semaine et méritent mieux qu'un prompt recopié à la main. Cette leçon vous aide à concevoir un assistant fiable pour l'une d'elles, puis à juger quand un agent capable d'agir seul devient pertinent, et quel contrôle humain garder sur ce qu'il fait pour vous.
Objectif de la leçon
À la fin de cette leçon, vous serez capable de configurer un assistant dédié à une tâche récurrente, de le tester sur des cas réels, et de décider si une tâche justifie un agent, avec quels points de validation humaine.
Thèmes abordés
- assistant IA personnalisé
- agents IA
- automatiser une tâche récurrente
- validation humaine
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
- Arrêter de se répéter avec les instructions permanentes et les projets
- Créer un assistant dédié, puis confier des tâches à un agent (cette leçon)
- 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.
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