Bêta en préparation · inscription sans paiement
Donnez à votre IA le bon contexte, sans tout réexpliquer
Vos informations utiles sont réparties entre vos notes, vos documents, vos emails, vos outils… et votre mémoire. Je prépare une bêta pour vous aider à construire une mémoire professionnelle simple et portable : des fichiers que vous gardez, relisez et transmettez à votre assistant IA seulement lorsqu’ils sont utiles.
Vous serez informé du format, du calendrier et du tarif avant de décider de participer.
Le problème ne vient pas seulement de vos prompts
Même une bonne consigne donne un résultat décevant lorsque le contexte est incomplet ou dépassé.
- Vous répétez régulièrement les mêmes informations à ChatGPT, Claude ou un autre assistant.
- Vos notes, décisions et documents sont dispersés dans plusieurs outils.
- Vous ne savez pas quels fichiers transmettre pour obtenir une réponse adaptée.
- Vous passez du temps à corriger des brouillons trop génériques.
- Vous voulez utiliser l’IA sans lui confier toute votre documentation.
- Vous ne voulez pas dépendre de la mémoire d’une seule plateforme.
L’enjeu n’est pas de tout donner à l’IA. Il est de disposer d’informations structurées, à jour et faciles à sélectionner.
Une mémoire que vous maîtrisez
La méthode testée pendant cette bêta repose sur des fichiers Markdown : du texte simple, organisé dans des dossiers et lisible sans outil spécialisé.
Pour chaque tâche, vous choisissez les quelques fichiers nécessaires, puis vous vérifiez le résultat produit par l’IA. Vous pouvez corriger, sauvegarder et réutiliser votre documentation avec différents assistants. Ce n’est pas une simple bibliothèque de prompts : vous organisez le contexte réel de votre activité.
Un exemple concret : préparer l’état d’avancement d’un projet
Avant
Vous rassemblez plusieurs notes, réexpliquez le client et le projet, puis tentez de retrouver la dernière décision. L’IA reçoit un contexte incomplet et produit une synthèse générique qui demande de nombreuses corrections.
Avec la méthode
Vous sélectionnez la fiche Client, la fiche Projet et le processus applicable. L’IA prépare un brouillon distinguant les faits, les décisions, les prochaines actions et les points à vérifier. Vous relisez les sources et validez vous-même le résultat.
Cet exemple illustre la méthode. La qualité du résultat dépend toujours des informations fournies, de l’outil utilisé et de votre vérification.
À quoi ressemble cette mémoire professionnelle ?
Mon activité/
├── Clients/
│ └── Client exemple.md
├── Projets/
│ └── Projet exemple.md
├── Processus/
│ └── Préparer un point d’avancement.md
└── Connaissances/
└── Offre principale.mdClient
Contexte, interlocuteurs, préférences et décisions confirmées.
Projet
Objectif, état d’avancement, décisions et prochaines actions.
Processus
Étapes, contrôles, modèles et limites applicables.
Vous commencez par un seul cas réel. Il n’est pas nécessaire de documenter toute votre activité avant d’obtenir un premier système utile.
Ce que la bêta doit vous aider à construire
- Une première arborescence Markdown adaptée à votre activité.
- Au moins une fiche Client ou Projet et une fiche Processus ou Connaissance.
- Une consigne claire que vous pourrez réutiliser.
- Une méthode pour sélectionner les fichiers strictement nécessaires.
- Une grille pour vérifier les réponses et retrouver leurs sources.
- Un premier flux de travail dans lequel l’IA prépare et l’humain valide.
- Un plan d’amélioration progressif sur 30 jours.
Des modèles de fiches, un exemple d’arborescence, un modèle de consigne et une grille de contrôle sont envisagés. Leur forme exacte sera précisée avant l’ouverture de la bêta.
Cette bêta est-elle faite pour vous ?
Elle s’adresse aux indépendants, freelances, consultants et professions libérales qui utilisent déjà une IA conversationnelle et souhaitent mieux exploiter leurs propres informations.
Vous n’avez pas besoin de savoir coder. Il faut savoir créer, nommer et ranger des dossiers et des fichiers, disposer d’un assistant IA et venir avec un cas professionnel réel.
Ce que cette première version ne couvre pas
- Le développement ou l’entraînement d’un modèle d’IA.
- Les automatisations complexes et la synchronisation de toutes vos sources.
- Un comparatif exhaustif des outils.
- Un audit personnalisé de sécurité, de conformité ou d’organisation.
- Le remplacement de votre jugement, de vos décisions ou de vos vérifications.
Vos fichiers restent votre point de repère
- Vous conservez des fichiers lisibles et réutilisables indépendamment d’une plateforme.
- Vous sélectionnez le contexte nécessaire à une tâche précise.
- Vous restez responsable des informations transmises à l’outil choisi.
- L’IA prépare un résultat, mais vous contrôlez les sources et validez la version finale.
Cette approche ne supprime pas les risques d’erreur ou de divulgation. Elle vous donne une méthode pour limiter le contexte envoyé et garder une trace que vous pouvez relire et corriger.
Qui prépare cette bêta ?
Je suis Thibaut Sehier, consultant informatique et RGPD, ainsi que formateur. J’accompagne les professionnels dans l’organisation de leurs systèmes d’information, le choix de leurs outils et la protection des données personnelles.
Avec cette bêta, je veux tester une méthode concrète à la croisée de ces sujets : mieux organiser l’information pour mieux travailler avec l’IA, sans perdre la maîtrise des fichiers ni la validation humaine.
Questions fréquentes
Je ne suis pas technique.
Le Markdown est du texte simple. La méthode demande de savoir créer, nommer et ranger des fichiers, pas de programmer.
J’utilise déjà ChatGPT ou Claude.
Vous pouvez continuer à utiliser votre assistant habituel. La méthode porte sur le contexte réutilisable que vous lui fournissez, pas seulement sur l’outil ou la formulation d’un prompt.
Je ne veux pas transmettre toutes mes données.
Le principe consiste à sélectionner les fichiers strictement nécessaires à une tâche. Vous restez responsable des données envoyées et devez tenir compte des conditions de l’outil utilisé.
Pourquoi ne pas tout conserver directement dans l’IA ?
Des fichiers indépendants restent lisibles, corrigeables, sauvegardables et réutilisables si vous changez d’outil.
Je n’ai pas le temps de tout documenter.
La méthode part d’un seul usage réel et d’une arborescence minimale. L’objectif est de construire une base utile puis de l’améliorer progressivement.
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