La semaine dernière, je vous présentais le concept d’escouade : cette architecture qui nous permet, chez The Learning Society, de dépasser les limites du « chat » classique pour entrer dans l’ère de l’ingénierie augmentée.
Aujourd’hui, je vous ouvre les portes de notre laboratoire. Nous allons voir comment, concrètement, nous avons configuré et déployé cette Dream Team en interne. Car la magie ne réside pas dans l’outil, mais dans la manière dont on le « forme » pour en faire un collaborateur de confiance.
1. L’Assistant n’est pas un agent (pour le moment)
Une précision méthodologique s’impose : chez The Learning Society, nous ne croyons pas à l’agent autonome pour le pilotage de projets — du moins, pas encore.
Si nous privilégions la figure de l’Assistant spécialisé (le collaborateur à qui l’on délègue) plutôt que l’agent autonome (qui agit seul en arrière-plan), c’est pour une raison de fiabilité. À ce jour, les technologies agentiques sont encore trop instables et présentent des risques d’erreurs ou d’hallucinations trop élevés pour être considérées comme « safe » dans un cadre professionnel exigeant. En ingénierie pédagogique, la précision est une question de crédibilité : nous gardons donc le contrôle humain sur chaque étape.
2. Notre stack technique : Mistral et Gemini au cœur du réacteur
Pour déployer cette méthode, nous avons choisi de nous appuyer principalement sur deux modèles de pointe : Mistral et Gemini.
Bien que nous utilisions ces outils au quotidien, sachez que cette logique est agnostique : elle est parfaitement réplicable sur ChatGPT ou Claude. D’ailleurs, nous sommes actuellement en phase de test intensif sur Claude pour évaluer sa finesse rédactionnelle sur la partie « Producteur ».
Voici les termes spécifiques que nous manipulons selon l’interface :
- Sur Mistral, nous créons des « Agents » (paramétrés comme des assistants métier) via des « System Prompts ».
- Sur Gemini, nous utilisons les « Gems » ou les « System Instructions » pour figer le comportement du modèle.
3. La Méthode de Configuration : Le protocole en 4 couches
Pour passer du chat à l’assistant expert, nous suivons un protocole rigoureux en quatre couches successives.
Couche 1 : La Fiche de Poste (Le « Qui »)
C’est la base. Nous définissons l’identité métier de l’assistant comme si nous recrutions un collaborateur.
- Exemple : « Tu occupes le poste de Concepteur Pédagogique Senior. Ton expertise porte sur l’ancrage mémoriel. Tu es rigoureux, structuré, et tu n’hésites pas à challenger l’utilisateur si ses choix manquent de cohérence. »
Couche 2 : Le « Frame » (Le Périmètre)
On définit ici les frontières de son action pour éviter qu’il ne s’éparpille.
- Consigne : « Ton champ d’action est limité à la scénarisation. Si une donnée manque pour compléter ton travail, ta consigne est de t’arrêter et de me la demander. »
Couche 3 : Le COT – Chain of Thought (Le « Comment »)
Pour garantir la qualité, nous forçons l’assistant à décomposer son raisonnement. On ne lui demande pas le résultat, on lui demande sa méthode.
- Consigne : « Avant de rédiger, procède par étapes : 1. Analyse les objectifs, 2. Identifie les points de blocage, 3. Propose ton plan selon la méthode EDRACT. Affiche ton raisonnement interne avant ta réponse finale. »
Couche 4 : Le Savoir (Le « Quoi »)
C’est l’injection de votre expertise via le RAG (Knowledge sur Mistral / Fichiers sur Gemini).
- Action : Téléchargez vos guides et modèles.
- Consigne : « Appuie-toi exclusivement sur les documents joints pour le ton et la structure. Ignore tes connaissances générales si elles entrent en conflit avec ces fichiers. »
4. Le Workflow en « Relais » : Piloter l’Escouade au quotidien
Le déploiement de cette Dream Team chez The Learning Society repose sur une règle d’or : l’Ingénieur Pédagogique est le garant du flux. Pour garantir la sécurité, les assistants ne communiquent jamais entre eux directement.
Le rôle pivot du Producteur
Un point crucial de notre succès réside dans le Producteur. Il dispose de tout notre savoir interne spécifiquement adapté pour être lu par une IA. Nous avons réécrit nos guides de style et nos structures de scripts dans un format optimisé pour les LLM (Markdown, suppression des ambiguïtés). Cela permet au Producteur de produire des textes d’une fidélité absolue à notre identité dès le premier jet.
La boucle de contrôle
- L’Architecte livre un diagnostic. Vous le validez.
- Vous transférez ce diagnostic au Concepteur. Il livre un plan. Vous le corrigez et validez.
- Le Producteur utilise ce plan et votre savoir optimisé pour rédiger les contenus.
- L’Auditeur passe enfin le travail au scanner de votre grille de qualité.
Reprenez le pilotage
La Dream Team n’est pas là pour vous remplacer, mais pour vous redonner du temps de cerveau disponible. Que vous soyez sur Mistral, Gemini, ChatGPT ou Claude, l’important est la structure que vous donnez à vos assistants pour garantir une utilisation professionnelle sécurisée et performante.