Des formats pratiques pour aller droit au but : un usage, une configuration ou une méthode, expliqués pas à pas.
Corriger les fautes, clarifier les passages difficiles et garder son ton : cinq étapes pour encadrer une relecture par IA et choisir chaque modification.
Sources, chiffres, citations et conclusions : une méthode en cinq étapes pour contrôler une réponse, corriger ses erreurs et conserver ses incertitudes.
Des notes en vrac à un compte rendu vérifiable : distinguer décisions, propositions et engagements, conserver les incertitudes et faire valider avant de diffuser.
Courriels, notes, tableaux : préparer une copie utile, repérer ce qui identifie encore une personne et contrôler le fichier avant de l’envoyer à une IA.
Poser une question en français, examiner la requête, puis faire calculer une base locale : une méthode pour obtenir des résultats traçables à partir de fichiers CSV ou Excel.
Organiser ses documents, installer AnythingLLM et Ollama, indexer les textes, vérifier les réponses et maintenir une base locale.
Cartographier les données, les rôles, les processus et les accès avant de déployer un assistant ou un agent IA.
Cadrer la recherche, hiérarchiser les sources, relier chaque affirmation à une preuve et auditer les citations.
Choisir un ton, rédiger ses instructions, contrôler la mémoire et décider de l’usage éventuel de ses conversations.
Classer les usages en vert, orange ou rouge selon les données, la tâche, l’impact et le contrôle humain.
Transcrire, nettoyer, structurer et vérifier un entretien sans fabriquer de citations ni effacer les réserves.
Fixer l’architecture, le mobilier, les accessoires et la lumière d’un lieu avant de multiplier les scènes.
Fixer l’identité d’un personnage, produire ses vues de référence et limiter les dérives d’une image à l’autre.
Configurer la fonction Infographie de NotebookLM, choisir le niveau de détail, le format et rédiger un prompt efficace.
Construire une série cohérente d’affiches rétro en fixant une structure, un prompt stable et des variables à remplacer.
Structurer un prompt plus précis avec un contexte, un objectif, des contraintes utiles et un format attendu.
