Il y a quelques semaines, j’ai fait quelque chose que je n’aurais jamais cru faire : j’ai désinstallé ChatGPT. Après plusieurs années d’utilisation quotidienne, de prompts peaufinés, d’abonnements payés sans broncher. Trois ans à défendre cet outil face à mes collègues sceptiques. Et puis un matin, j’en ai eu assez.
Ce n’est pas une décision prise sur un coup de tête. C’est l’accumulation de dizaines de petites frustrations qui, mises bout à bout, forment un tableau assez clair : ChatGPT n’est plus l’outil le plus adapté à un usage professionnel intensif. Du moins, pas pour moi.
Voici ce que j’ai vécu, ce que j’ai trouvé en face, et pourquoi je pense que beaucoup d’utilisateurs avancés sont en train de faire le même chemin — souvent sans encore l’admettre.
Les quatre problèmes qui ont tout déclenché
Quand l’IA ignore vos instructions et s’excuse poliment
Le premier problème est aussi le plus insidieux, parce qu’il arrive subtilement. Vous passez du temps à rédiger un prompt détaillé. Vous précisez le ton, la longueur, les expressions à éviter, la structure exacte que vous voulez. Et dans les premières lignes, tout semble correct. Puis, au fil des échanges, quelque chose dérive.
ChatGPT commence à glisser vers ses formules par défaut. Ce ton légèrement corporate, ces transitions prévisibles, ces conclusions en forme de liste qui ressemblent à toutes les autres. Vous le corrigez. Il s’excuse. Il recommence différemment. Puis, deux échanges plus tard, il est de nouveau là, ce style générique que vous avez pourtant explicitement banni.
Ce n’est pas un bug. C’est une limite structurelle dans la manière dont le modèle gère les instructions sur la durée.
La panne des 20 minutes
Le deuxième problème est plus visible, et franchement plus irritant dans un contexte de travail professionnel. Passé un certain volume d’échanges, la qualité des réponses se dégrade. Le modèle commence à tourner en boucle, à répéter des éléments déjà traités, à perdre le fil de ce qui a été décidé vingt minutes plus tôt.
J’ai vécu des sessions où je travaillais sur un article long — structure, révisions, reformulations — et où, au bout de 30 à 40 minutes, ChatGPT semblait littéralement oublier les contraintes établies en début de session. Comme si la conversation redémarrait à moitié, avec un modèle amoindri.
Pour un usage ponctuel, c’est acceptable. Pour un travail en profondeur sur un projet complexe, c’est rédhibitoire.
Une mémoire saturée qui devine plutôt qu’elle ne sait
La mémoire de ChatGPT, même dans sa version la plus récente, reste une promesse à moitié tenue. Le modèle fait des suppositions quand le contexte devient trop dense. Il comble les trous avec ce qu’il pense vraisemblable, plutôt qu’avec ce que vous avez réellement précisé. Dans un contexte créatif ou éditorial, c’est une source d’erreurs constante.
Résultat : vous passez autant de temps à corriger les dérives qu’à produire du contenu utile.
Du texte à copier-coller, pas de vrais livrables
Le quatrième point est peut-être le plus révélateur de l’écart entre ce que les outils d’IA promettent et ce qu’ils délivrent réellement. ChatGPT vous donne du texte. Bien formaté, parfois. Mais du texte. Si vous demandez un tableau, vous obtenez du markdown. Si vous demandez une présentation, vous obtenez des titres de slides. Si vous demandez un document Word, vous obtenez… des instructions pour le créer vous-même.
Pour un professionnel qui produit des livrables réels — rapports, présentations, tableurs — c’est une limite concrète qui ralentit le workflow à chaque session.
Claude Cowork, ou quand l’IA suit vraiment vos règles
Un modèle qui lit chaque ligne de votre brief
Quand j’ai commencé à utiliser Claude Cowork, la première chose qui m’a surpris, c’est la précision d’exécution. J’ai uploadé un document de ton de voix d’environ 2 000 mots — expressions privilégiées, tournures à éviter, rythme des phrases, niveau de familiarité avec le lecteur. Et le modèle l’a lu. Vraiment lu.
Non pas dans le sens où il en extrait deux ou trois éléments saillants. Dans le sens où il applique l’ensemble de ces consignes de manière cohérente, sur la durée, sans dériver vers ses automatismes par défaut. Le résultat sonne comme vous. Pas comme une IA qui essaie d’imiter votre style en forçant un peu trop.
C’est une différence qui peut sembler subtile. En pratique, elle change tout pour quiconque produit du contenu à forte valeur ajoutée.
Voici ce que vous pouvez intégrer dans votre brief de contexte pour des résultats optimaux :
- Votre ton de voix : formel, conversationnel, expert, engagé…
- Vos expressions bannies : les tournures génériques que vous ne voulez jamais voir apparaître
- Votre structure type : comment vous construisez un article, un email, un rapport
- Vos références sectorielles : les termes précis de votre industrie
- Vos exemples réels : des extraits de vos meilleures productions passées
Avec ce niveau de briefing, Claude ne produit plus du contenu IA. Il produit votre contenu.
Des sessions de travail qui durent vraiment
J’ai testé des sessions de deux heures sur des projets complexes : refonte de page de vente, structuration d’une stratégie de contenu, révision complète d’un rapport. Dans tous les cas, Claude a maintenu le fil. Ce qui avait été décidé au bout de 15 minutes était encore pleinement intégré 90 minutes plus tard.
Ce n’est pas anodin. La continuité de contexte, c’est ce qui permet de travailler en profondeur plutôt qu’en surface. C’est ce qui fait la différence entre un outil qui vous assiste vraiment et un outil que vous êtes obligé de recadrer toutes les dix minutes.
Et quand les choses commencent à dériver — parce que ça arrive, même avec le meilleur outil — il existe une méthode simple pour reprendre la main sans tout recommencer :
“Nous nous égarons. Recommence sans perdre le contexte. Génère un formulaire AskUserQuestion pour que nous puissions décider de ce qui n’a pas fonctionné.”
Ce prompt a quelque chose d’assez fascinant : c’est l’IA qui vous prompte, pas l’inverse. Elle structure la reprise, identifie les points de friction, et vous propose de choisir la direction. Un renversement de dynamique qui, une fois qu’on y a goûté, devient difficile à abandonner.
L’absence de mémoire comme avantage stratégique
Contrôler le contexte plutôt que le subir
Voilà un point qui demande un petit effort de recadrage mental. L’absence de mémoire persistante entre les sessions, qui ressemble à première vue à une limitation, devient un avantage dès qu’on change de perspective.
Avec une mémoire automatique, vous n’avez jamais la certitude de ce que le modèle a retenu, ni comment il interprète votre historique. Avec Claude, vous repartez à zéro à chaque session — mais vous contrôlez intégralement ce que vous injectez comme contexte.
La méthode est simple et efficace : créez un fichier markdown avec tout ce qui vous concerne. Votre activité, votre audience, votre positionnement, vos projets en cours, vos préférences de travail. Uploadez-le au début de chaque conversation. En trente secondes, Claude sait tout ce qu’il doit savoir. Vous avez une mémoire parfaite, que vous maîtrisez de bout en bout.
C’est une approche que les utilisateurs avancés adoptent naturellement. Et une fois qu’on a construit ce fichier de contexte, on réalise à quel point il est précieux — non seulement pour l’IA, mais aussi comme document de cadrage pour soi-même. 🔥
De vrais fichiers, pas du texte déguisé en livrable
La différence entre promettre et délivrer
C’est probablement le point qui crée le plus d’impact immédiat dans un workflow professionnel. Claude Cowork génère de vrais fichiers.
Demandez des slides : vous obtenez un fichier PowerPoint fonctionnel, avec mise en page, structure de slides, et contenu prêt à présenter. Demandez un tableur : vous obtenez un fichier Excel avec des formules actives, pas une image de tableau. Demandez un document : vous obtenez un Word formaté, avec titres, styles, et hiérarchie visuelle.
Ce n’est pas un détail. Dans un environnement professionnel, chaque étape supplémentaire entre la production et la livraison est une friction. Et les frictions, accumulées sur des dizaines de sessions hebdomadaires, finissent par représenter des heures perdues.
Le gain de temps n’est pas marginal. Il est structurel.
FAQ
Pourquoi changer d’outil après trois ans de ChatGPT ?
Parce que les usages ont évolué. Ce qui suffisait pour des tâches ponctuelles en 2022 n’est plus adapté à un usage professionnel intensif en 2025. Les limites de contexte, de cohérence sur la durée et de production de livrables réels deviennent des freins concrets quand on travaille plusieurs heures par jour avec un outil IA.
Claude Cowork est-il vraiment meilleur que ChatGPT pour la création de contenu ?
Pour un usage avancé — sessions longues, respect strict des instructions, production de fichiers réels — oui, l’expérience est sensiblement différente. ChatGPT reste performant pour des usages rapides et ponctuels. Claude Cowork se distingue dès qu’on cherche de la profondeur et de la cohérence sur la durée. ✨
Comment créer un fichier de contexte efficace pour Claude ?
Commencez par un document markdown d’une à deux pages. Incluez votre activité, votre audience cible, votre ton de voix, vos projets actuels et vos préférences de travail. Uploadez-le systématiquement en début de session. C’est la façon la plus fiable de maintenir une continuité sans mémoire automatique.
La transition vers un nouvel outil IA est-elle complexe ?
Moins qu’on ne le pense. La courbe d’apprentissage principale consiste à construire son fichier de contexte et à s’habituer à une dynamique de session différente. La plupart des utilisateurs trouvent leurs repères en deux ou trois sessions. 🌍
