L'IA peut écrire un courrier formel en deux minutes. Ce qu'elle ne sait pas, c'est à qui tu l'envoies vraiment.
Ce que tu vas apprendre
Tu as fait le Niveau 1 : tu sais qu'un LLM prédit le mot suivant, qu'il peut inventer avec aplomb, et comment écrire un prompt structuré. La vraie question pour ton quotidien d'assistante : comment lui faire produire un courrier professionnel sans lui exposer des données personnelles, et sans obtenir un texte générique qui ne ressemble à personne ?
La rédaction est le territoire où l'IA est la plus visible dans le métier d'assistante et de secrétaire de direction. Mails, courriers administratifs, notes de service : l'IA peut écrire tout ça en deux minutes. Le problème n'est pas la vitesse. C'est que sans indication, elle produit un registre neutre qui conviendra mal à ton directeur général et agacera ton équipe. Et si tu colles des données personnelles réelles dans le prompt, tu t'exposes à un risque RGPD que beaucoup ignorent.
L'IA peut calibrer un ton si tu le lui demandes. Sans indication, elle produit un registre neutre, ni vraiment formel ni vraiment familier, qui ne conviendra ni à la préfecture ni à l'équipe. Ce registre par défaut, c'est la moyenne de tout ce qui s'écrit sur Internet : poli, lisse, sans personnalité.
Dans ton quotidien, tu jongles entre des correspondances très différentes en termes de protocole. Un courrier à la préfecture suit des codes précis : formule d'appel réglementée, ton neutre, absence de toute familiarité, structure normée. Un mail à ton directeur peut être direct et synthétique si c'est sa façon de travailler. Une note à destination des équipes peut être plus chaleureuse, surtout si elle annonce une bonne nouvelle.
L'IA ne connaît aucun de ces interlocuteurs. C'est toi qui lui dis. La bonne façon de le faire : une ligne de contexte dans ton prompt, avant la demande principale. Par exemple : [destinataire : préfecture de région, ton : formel, formule d'appel : Monsieur le Préfet]. Ou : [destinataire : équipe de 8 personnes, ton : direct et bienveillant, objectif : annoncer un changement d'horaires]. Avec ça, l'IA ajuste. Sans ça, elle improvise.
Les trois ateliers de ce module couvrent trois registres distincts : le mail de boîte (registre variable selon l'expéditeur), le courrier administratif formel (registre très codifié), et la note de service (registre interne, souvent court et factuel). Tu verras que le prompt de cadrage change à chaque fois, et que c'est cette ligne de contexte qui fait toute la différence sur le résultat.
Quand tu utilises un LLM comme Claude ou ChatGPT, tu envoies ta saisie aux serveurs de l'éditeur. Ce texte peut servir, selon les conditions d'utilisation, à des fins d'amélioration du modèle ou d'analyse. La règle à retenir : ne jamais coller de données personnelles réelles dans un prompt.
Ce que ça couvre concrètement : les noms de personnes physiques, les adresses, les numéros de téléphone ou de sécurité sociale, les données de santé, les informations salariales, tout ce qui permettrait d'identifier une personne précise. Le RGPD classe ces données dans une catégorie protégée, et leur traitement sans base légale est un risque pour ton employeur, pas seulement pour toi.
La bonne pratique, c'est de travailler avec des variables. Tu décris la situation sans nommer les personnes. Au lieu de : « Rédige un courrier pour Jean Dupont, domicilié au 12 rue des Acacias, concernant son absence du 3 au 7 juin », tu écris : « Rédige un courrier pour [nom du salarié], concernant son absence du [dates]. Le ton est formel, la demande porte sur la justification de l'absence. » Une fois que l'IA a produit le texte, tu réintègres les vraies informations manuellement dans le document final, hors du prompt.
Ce réflexe de substitution s'apprend vite et devient automatique. Il te protège et protège les personnes concernées, sans ralentir ton travail d'une minute.
L'IA produit un premier jet utilisable en quelques secondes. C'est son vrai atout sur la rédaction : tu n'attaques plus une page blanche. Mais ce premier jet, même bon, n'est jamais fini. Il lui manque toujours les 20 % qui font qu'un document est juste, et pas seulement correct.
Ces 20 %, c'est toi. Ce sont les faits que l'IA ne peut pas connaître : la date exacte, le bon numéro de dossier, le titre précis du destinataire, la nuance politique interne. C'est aussi le ton de ta boîte : peut-être que ton directeur déteste les formules trop fleuries, ou que l'administration avec qui tu travailles s'attend à une formulation très précise sur les accusés de réception.
La relecture active, ce n'est pas juste corriger les fautes. C'est vérifier trois choses dans l'ordre : les faits d'abord (dates, noms, références, chiffres), la justesse du ton ensuite (est-ce que ce texte sonne comme quelque chose qu'on enverrait vraiment à ce destinataire ?), et enfin la cohérence avec ce que tu sais du contexte. Un texte IA envoyé sans relecture, c'est un texte signé de ton nom. Il engage ta crédibilité, pas celle du modèle.
Prends un mail que tu dois écrire cette semaine, ou invente un cas simple : informer un prestataire d'un report de réunion. Lance le prompt vague ci-dessous, regarde ce que tu obtiens. Puis relance avec le prompt cadré. Compare les deux résultats.
Ce que la version cadrée gagne : un objet utilisable, une longueur adaptée, un ton que tu peux envoyer tel quel après une relecture de trente secondes. Les secondes investies dans le cadrage du prompt économisent les minutes passées à corriger le résultat.
Termes du glossaire
CNIL. « Les outils d'IA générative et la protection des données personnelles » (2023-2024). Référence française sur les obligations RGPD liées aux outils d'IA.
EDPB. « Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models » (déc. 2024). Avis européen sur les bases légales du traitement de données personnelles dans le contexte des modèles d'IA.
Harvard Business Review. « How to Use AI to Do Stuff » (2023). Cadre pratique pour distribuer les tâches entre humain et IA selon les points forts de chacun.