Formateur certifié Qualiopi spécialisé en IA générative et prompt engineering. J'anime des ateliers ChatGPT pour les TPE et PME de Bordeaux et Nouvelle-Aquitaine depuis 2021 et je corrige chaque semaine les prompts de participants qui trouvaient l'IA décevante.
« On a testé ChatGPT, ça ne sert à rien, ça sort du texte creux. » Cette phrase, je l'entends dans presque chaque atelier animé à Bordeaux. Puis on regarde ensemble les demandes réellement tapées, et le diagnostic tombe en quelques secondes : le problème n'est presque jamais l'outil, c'est la façon de lui parler. Un salarié qui écrit trois mots obtient une réponse pour tout le monde, donc utile à personne.
Cet article recense les huit erreurs qui reviennent le plus souvent chez les TPE et PME, et surtout ce qui les corrige. Chaque erreur est suivie de son mini-correctif de prompt, prêt à copier et à adapter à votre activité. Aucune ne demande de changer d'outil, ni de souscrire un abonnement supérieur : elles se règlent toutes dans la façon d'écrire la demande.
Pourquoi ChatGPT donne des résultats décevants au travail
Les erreurs les plus courantes avec ChatGPT au travail sont des erreurs de demande, pas d'outil. Un modèle de langage produit la suite de mots la plus probable au vu de ce que vous lui avez donné. Quand votre demande ne précise ni le rôle attendu, ni le destinataire, ni le format de sortie, il comble ces vides avec la moyenne de tout ce qu'il a vu : un texte correct sur la forme, générique sur le fond, que n'importe quel concurrent obtiendrait à l'identique. La bonne nouvelle, c'est que le levier est entièrement entre vos mains. Sur les prompts apportés en atelier par les participants, la très grande majorité tient en moins de quinze mots. Ajouter le rôle, le contexte de l'entreprise et le format voulu suffit à rendre la sortie exploitable, sans changer d'outil ni de plan payant.
La différence de qualité ne se joue pas sur l'abonnement, elle se joue sur les quelques lignes que vous écrivez avant.
Erreur 1 : le prompt vague qui laisse l'IA deviner
C'est l'erreur numéro un, et de loin. « Écris-moi un email de relance », « fais-moi un post LinkedIn », « résume ce texte » : ces demandes ne contiennent aucune information exploitable. Le modèle ne sait ni à qui vous écrivez, ni ce que vous voulez obtenir, ni sur quel ton. Il produit donc la version la plus consensuelle possible, celle qui ne choque personne et ne convainc personne. Le réflexe correctif tient en une question à se poser avant de valider sa demande : si je confiais cette tâche à un stagiaire arrivé ce matin, aurait-il assez d'éléments pour la réussir ? Si la réponse est non, votre prompt est trop court. Comptez cinq à dix lignes, un temps d'écriture vite remboursé.
Le correctif à copier :
Tu es [rôle expert]. Rédige [livrable précis] destiné à [cible].
Objectif : [ce que le lecteur doit faire après lecture].
Ton : [professionnel, direct, chaleureux].
Longueur : [x mots ou x lignes].
Erreur 2 : oublier le contexte de votre entreprise
Deuxième erreur la plus fréquente : demander un contenu professionnel sans jamais dire ce que fait l'entreprise. Le modèle ne connaît ni votre secteur, ni votre positionnement, ni vos clients, ni ce qui vous distingue de votre voisin. Résultat, il écrit pour une société générique et vous obtenez un texte que votre concurrent direct pourrait publier tel quel. C'est exactement ce qui fait dire que l'IA produit du contenu sans âme. Le correctif consiste à donner en trois lignes ce que vous diriez à un nouveau collaborateur le premier jour : votre activité, votre clientèle type, votre différence. Une fois ces lignes écrites, conservez-les : elles serviront dans toutes vos demandes suivantes et forment le point de départ naturel d'une bibliothèque de prompts d'entreprise.
Le correctif à copier :
Contexte : je dirige [activité] à [ville], nous servons [clientèle type].
Ce qui nous distingue : [différence concrète].
Nos clients viennent nous voir surtout pour [besoin principal].
Erreur 3 : empiler cinq demandes dans un seul prompt
« Analyse ce document, résume-le, sors-moi les trois points clés, rédige un email au client et propose trois objets d'email. » Cette demande contient cinq tâches distinctes. Le modèle va toutes les traiter, mais superficiellement, en consacrant quelques lignes à chacune. Vous obtenez cinq demi-résultats au lieu d'un bon. Pire, si une seule partie ne convient pas, vous devez relancer l'ensemble et vous perdez ce qui fonctionnait. Le correctif est simple : une demande, un livrable. Enchaînez ensuite dans la même conversation, en repartant du résultat validé à l'étape précédente. Ce découpage permet de corriger le tir en cours de route plutôt qu'à la fin. Les participants qui adoptent ce réflexe en atelier constatent le gain dès le premier essai.
Le correctif à copier :
Étape 1 : résume ce document en 10 lignes maximum.
[attendre la réponse, la valider ou la corriger]
Étape 2 : à partir de ce résumé, rédige l'email au client.
Erreur 4 : ne jamais préciser le format de sortie
Vous vouliez un tableau, vous recevez trois paragraphes. Vous vouliez cinq puces courtes, vous recevez une dissertation. Sans consigne de format, le modèle choisit celui qui lui semble le plus probable, généralement du texte suivi. Vous passez alors autant de temps à remettre en forme qu'à écrire vous-même, ce qui annule le bénéfice recherché. Le correctif tient en une ligne ajoutée à la fin de chaque demande : dites précisément la forme attendue, et si possible la longueur. Tableau à trois colonnes, liste de cinq puces de quinze mots, email de dix lignes avec objet, script de cent vingt mots. Cette contrainte a un effet secondaire très utile : en imposant une longueur courte, vous forcez le modèle à trancher et à aller à l'essentiel plutôt qu'à délayer. La sortie devient directement collable dans votre outil de travail.
Le correctif à copier :
Format de sortie : tableau à 3 colonnes (Problème | Cause | Action).
Maximum 6 lignes. Pas d'introduction ni de conclusion.
Erreur 5 : accepter la première réponse sans itérer
Beaucoup d'utilisateurs jugent l'outil sur sa première réponse, la trouvent moyenne et referment l'onglet. C'est comme juger un collaborateur sur son premier brouillon sans jamais lui faire de retour. Or la conversation est précisément là pour ça : le modèle garde en mémoire l'échange en cours et sait retravailler ce qu'il vient de produire. Le correctif consiste à formuler une critique précise plutôt qu'un vague « refais ». Dites ce qui ne va pas et ce que vous voulez à la place : trop long, trop commercial, pas assez concret, il manque un exemple chiffré. Deux ou trois allers-retours suffisent en général à passer d'un brouillon moyen à un texte publiable. C'est le geste qui sépare, en atelier, ceux qui trouvent l'IA utile des autres.
Le correctif à copier :
Cette version est trop générique. Reprends-la en :
1) supprimant les formules toutes faites,
2) ajoutant un exemple concret issu de mon secteur,
3) réduisant de 30 % la longueur.
Erreur 6 : coller des données confidentielles dans l'outil
Celle-ci ne dégrade pas la qualité de la réponse, elle expose l'entreprise. Coller un fichier client complet, un contrat signé, un bulletin de paie ou le code source d'un logiciel maison dans une version grand public revient à confier ces informations à un service dont vous ne maîtrisez pas le traitement. Le sujet est sérieux et relève directement du RGPD. Le correctif est double. D'abord, anonymisez avant de coller : remplacez les noms, adresses, numéros et montants réels par des libellés neutres, le modèle raisonne aussi bien sur des données maquillées. Ensuite, si l'usage devient régulier sur des données réelles, passez à un plan professionnel et écrivez une règle interne simple. Notre article dédié à ChatGPT et le RGPD liste ce qui ne doit jamais sortir de chez vous.
Le correctif à copier :
Voici un cas anonymisé : client A, secteur [x], commande de [montant fictif].
Rédige la réponse type que je pourrai réutiliser en remplaçant les variables.
Erreur 7 : publier sans vérifier les faits et les chiffres
Un modèle de langage produit le texte le plus vraisemblable, pas le plus exact. Il peut donc inventer une statistique, une date, un article de loi ou une référence bibliographique, et il le fera avec exactement le même aplomb que lorsqu'il a raison. C'est le piège le plus coûteux en réputation, parce qu'il ne se voit pas à la relecture rapide : le texte est fluide, bien tourné, et faux. La règle à poser en entreprise est simple. Tout élément vérifiable qui part vers un client, un fournisseur ou l'administration passe par un contrôle humain : chiffres, dates, noms propres, références légales. Demandez aussi au modèle d'indiquer ses incertitudes. Le gain de temps reste massif, la responsabilité reste la vôtre.
Le correctif à copier :
Signale entre crochets [À VÉRIFIER] tout chiffre, date, nom ou référence légale
que tu n'es pas certain à 100 % de connaître. N'invente aucune source.
Erreur 8 : repartir de zéro à chaque fois
Dernière erreur, la plus silencieuse : réécrire chaque matin le même prompt approximatif pour la même tâche récurrente. Vous refaites le travail de cadrage à chaque fois, avec une qualité qui dépend de votre disponibilité du moment, et rien ne se transmet à vos collègues. Un prompt qui fonctionne est un actif de l'entreprise au même titre qu'un modèle de devis. Le correctif consiste à conserver vos bons prompts dans un document partagé, classés par tâche : réponse à une réclamation, relance d'un devis, compte rendu de réunion, annonce de recrutement. Chacun est écrit une fois, testé, corrigé, puis réutilisé par tout le monde. C'est ce qui transforme un usage individuel et inégal en pratique d'équipe. Les entreprises girondines que nous accompagnons y gagnent moins en performance brute qu'en régularité, ce qui compte davantage au quotidien.
Le correctif à copier :
Titre du prompt : [tâche]
Quand l'utiliser : [situation]
Prompt validé le [date] par [prénom]
Variables à remplacer : [client], [montant], [échéance]
Le récapitulatif : vos huit correctifs en une checklist
Reprises ensemble, ces huit erreurs dessinent une méthode plutôt qu'une liste de règles à retenir par cœur. Trois concernent la précision de la demande : le rôle, le contexte et le format. Deux concernent la conduite de l'échange, découper les tâches et itérer. Deux relèvent de la responsabilité professionnelle, protéger les données et vérifier les faits. La dernière transforme l'usage individuel en pratique d'entreprise. Passez la checklist ci-dessous avant vos prochaines demandes importantes : en atelier, la simple vérification de ces points fait remonter la qualité perçue des réponses dès la première tentative, sans changer d'outil.
Avant d'envoyer votre prompt : les 8 points à vérifier
Pourquoi ChatGPT me donne-t-il des réponses génériques ?
Parce que votre demande laisse trop de place à l'interprétation. Sans rôle, sans destinataire et sans format, le modèle produit la réponse la plus moyenne possible. Ajoutez ces trois éléments et la qualité change immédiatement.
Faut-il un abonnement payant pour obtenir de bons résultats ?
Non, pas pour la majorité des usages de bureau. Un prompt structuré sur une version gratuite bat un prompt vague sur une version payante. Les plans professionnels servent surtout à la confidentialité.
Peut-on coller des données clients dans ChatGPT au travail ?
Pas dans une version grand public. Anonymisez identifiants et montants avant d'envoyer. Pour un usage régulier sur données réelles, passez à un plan professionnel.
Faut-il toujours vérifier ce que produit ChatGPT ?
Oui, dès qu'il y a un chiffre, une date ou une référence légale. Le modèle formule le faux avec le même aplomb que le juste.
Combien de temps faut-il pour bien maîtriser les prompts ?
Moins qu'on ne l'imagine. Trois heures d'atelier suffisent pour repartir avec une bibliothèque réutilisable.
Conclusion : le problème n'était pas l'outil
Si ChatGPT vous a déçu, la cause est presque toujours dans la demande, rarement dans le modèle. Les huit erreurs listées ici reviennent d'un atelier à l'autre, quel que soit le métier, et se corrigent en quelques minutes chacune. Commencez par la plus rentable : donnez un rôle, un contexte et un format à votre prochaine demande, puis faites deux allers-retours avant de valider. Gardez ensuite le prompt qui a fonctionné, dans un document que vos collègues pourront reprendre. C'est de cette accumulation, et non d'un abonnement supérieur, que vient le vrai gain de temps pour une TPE ou PME de Nouvelle-Aquitaine. Aucune de ces huit corrections ne coûte un euro : elles demandent quelques minutes d'attention au moment d'écrire, et elles se transmettent d'un collaborateur à l'autre. C'est ce que nous travaillons en atelier à Bordeaux, sur vos cas réels.
Vos réflexes de prompt sont-ils bons ?
Question 1/3
Quelle est la cause la plus fréquente d'une réponse générique de ChatGPT ?
Vos équipes obtiennent des résultats inégaux avec l'IA ? Contactez FJ Digital pour un atelier de prompting adapté à vos métiers, à Bordeaux et en Gironde.
