Le propos ici c’est de vous lister une partie des choses qui sont bien connues en termes de Bonne pratique mais bien sûr Il y en a des plus importantes que d’autres et en fin de lecture on va discuter un petit peu pour choisir 5 règles Qui seront les règles d’or concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle au centre social Et bien sûr on pourrait rajouter des règles qui ne seraient pas évoquées ici mais qui seraient davantage tournées autour de la responsabilité morale.

Bien aiguiller sa demande, bien choisir son model

Type de média en entrée (Multimodalité) :

• Texte brut copié-collé vs Document PDF lourd (ex. règlement intérieur, convention) vs Photo/Scan (ex. étiquette d’un produit ménager pour l’agent d’entretien, courrier papier photographié pour la secrétaire).

Niveau de criticité / Tolérance à l’hallucination :

• Zéro tolérance (vérification humaine 100 % obligatoire) : Calculs, montants de prestations, délais légaux.
• Tolérance haute : Idées d’animations, métaphores pour expliquer un concept, reformulation bienveillante.

Format de sortie attendu :

• Déterministe / Structuré (tableau prêt pour tableur, liste d’actions ordonnée) vs Rédactionnel / Fluide (e-mail, synthèse de réunion).

Temporalité de la donnée :

• Intemporelle / Logique pure (reformulation, extraction de données fournies dans le texte) vs Dépendante de l’actualité (barèmes 2026, calendrier scolaire officiel, horaires).

Tâche métier	Profil de modèle à cibler	Recherche Web ?	Niveau d’entropie (liberté créative)	Règle RGPD / Secret
Simplifier un courrier CAF / CPAM	Rédacteur rapide	Non	Basse	Remplacer l’usager par [Allocataire] et supprimer les matricules
Vérifier un barème ou une date légale	Veilleur / Sourceur	Oui (obligatoire)	Nulle (factuel strict)	Aucune donnée personnelle dans la requête
Créer un planning sous contraintes	Raisonneur	Non	Basse	Données neutres (ex. Salarié A, Salle 1)
Extraire le texte d’un scan ou d’une photo	Lecteur / Scanner	Non	Nulle (fidélité au texte)	Masquage physique ou recadrage des zones d’identité
Idées d’animations ou de menus collectifs	Créatif	Non	Haute	Zéro risque de données (sujet générique)
Recadrer un mail avec diplomatie	Rédacteur rapide	Non	Moyenne	Masquer les noms propres et les motifs personnels précis

Les cinq profils de modèles à présenter aux équipes

• Le « Rédacteur / Exécutant rapide » (modèles standards légers)
  • Comportement : Répond instantanément, traite de gros volumes de texte sans surchauffe, suit des consignes de forme basiques.
  • Quand l’activer : Simplification de courrier, mise en tableau de notes désordonnées, reformulation de mail, synthèse de document court.
  • Paramètres associés : Entropie modérée, pas de recherche web requise, coût de calcul minimal.
• Le « Raisonneur / Méthodique » (modèles à chaîne de pensée / thinking)
  • Comportement : Fait une pause pour décomposer le problème avant de répondre, vérifie la compatibilité des contraintes, évite les raccourcis logiques.
  • Quand l’activer : Croisement d’horaires et de dates, calculs de planning sous contraintes multiples, règles d’éligibilité administratives complexes.
  • Paramètres associés : Raisonnement forcé, entropie très basse (déterministe), zéro tolérance à l’approximation logique.
• Le « Veilleur / Sourceur » (modèles connectés au Web / grounding)
  • Comportement : Ne s’appuie pas uniquement sur sa mémoire statique, interroge des pages web en temps réel et cite ses sources.
  • Quand l’activer : Recherche des dates officielles des vacances scolaires d’une zone, vérification des barèmes d’aides en vigueur en 2026, recherche d’un numéro ou d’une adresse de structure locale.
  • Paramètres associés : Recherche web activée, temporalité critique, vérification humaine des liens sources.
• Le « Lecteur / Scanner » (modèles multimodaux / vision)
  • Comportement : Analyse les images, capture le texte manuscrit ou imprimé mal cadré, décrit des schémas.
  • Quand l’activer : Photo d’une étiquette de produit d’entretien pour l’agent, photo d’un courrier papier chiffonné apporté par un usager, scan de tableau blanc d’une réunion.
  • Paramètres associés : Entrée image/document, étape d’anonymisation visuelle impérative (masquer les noms sur la photo).
• Le « Créatif / Brainstormer » (modèles à haute entropie)
  • Comportement : Fait des associations d’idées originales, propose des variantes métaphoriques ou ludiques, ne cherche pas une vérité unique.
  • Quand l’activer : Trouver des thèmes d’ateliers parents-enfants, imaginer des activités de motricité sans matériel, inventer des jeux pour le centre de loisirs.
  • Paramètres associés : Entropie haute (température élevée), aucune contrainte logique stricte, tolérance totale à l’imagination.

Les trois réflexes à appliquer quand on utilise un outil généraliste (qui peut tout faire / prendre tous les rôles listés ci-dessus)

• « Une tâche = une nouvelle session » (Règle du bouton Nouveau chat)
  • Dès qu’on change de sujet, de projet ou d’usager, on ouvre une discussion vierge.
  • On évite l’effet « tiroir-fourre-tout » qui dégrade les réponses et mélange les données.
• « Séparer la recherche de la production »
  • Ne jamais demander à un IA moteur de recherche (comme Google Overview) de rédiger un courrier complexe ou pire d’établir un planning.
  • Méthode : Après avoir reçu un aperçu des résultats, on consulte la source officielle (ex. dates de vacances sur service-public.fr), puis on copie-colle le texte brut dans l’outil de rédaction (ou le raisonneur) avec la consigne de mise en forme.
• « Privilégier le texte structuré au dialogue spontané »
  • Quand on parle comme à un collègue devant la machine à café (« Fais-moi un truc pour… »), l’IA répond avec le même flou.
  • Fournir directement la consigne en un seul bloc écrit avec le format voulu force l’outil à mobiliser toute sa capacité d’analyse dès le premier jet.

Outil / Interface	Ce que c’est vraiment	Ce qu’il faut lui confier	Ce qu’il faut lui interdire
Aperçu IA / Recherche web	Un moteur de synthèse documentaire	Trouver un lien, une adresse, un texte de loi	Coder, calculer un budget, générer un tableau
Discussion vocale / Chat rapide	Un générateur de texte interactif	Dégrossir une idée, reformuler une phrase	Gérer un planning complexe, appliquer des règles strictes
Zone de texte classique (prompt écrit structuré)	Un atelier de transformation de données	Classer, résumer, changer de format, simplifier	Croire sur parole des faits non vérifiables sans sources

Les bons réflexes de cadrage

Ce que l’on a tendance à écrire (Piège)	Pourquoi ça pose problème	Ce qu’il faut écrire à la place (Cadrage strict)
« Fais-moi un joli mot pour expliquer le retard… »	1. Risque de lyrisme et d’ambiguïté administrative.	« Rédige un message factuel de 3 lignes notifiant le délai, sans formulation émotionnelle. »
« Pourquoi l’usager a-t-il été radié à tort ? »	2. Biais de confirmation : l’IA va justifier le « tort » sans vérifier la règle.	« Liste les motifs de radiation prévus par le règlement et les pièces justificatives requises. »
« Que penses-tu de ce planning d’entretien ? »	3. Flagornerie : l’IA valide tout sans détecter les conflits.	« Vérifie les chevauchements d’horaires et pointe les incompatibilités dans ce planning. »

1. Le déclenchement involontaire de lyrisme et de bavardage (entropie non maîtrisée)

L’emploi d’adjectifs subjectifs ou de tournures narratives pousse le modèle vers une génération créative, augmentant le risque d’inventions factuelles (hallucinations) et de remplissage textuel creux.

• Les mots à proscrire pour un travail de précision :
  • « Imagine… », « Propose une vision inspirante de… », « Rédige un mot percutant/magnifique… », « Donne-moi les meilleures astuces… ».
  • Conséquence : Le modèle bascule en mode fiction ou marketing, dilue l’information utile dans des métaphores et multiplie les adjectifs pompeux.
• Le contrepoison : les verbes de commande déterministes :
  • Privilégier des verbes d’action stricts : « Extrais », « Liste », « Classe », « Reformule », « Synthétise ».
  • Ajouter un verrou de neutralité : « Style neutre, factuel, zéro adjectif superflu, phrases de moins de 15 mots ».

2. Les pièges de faux-amis et d’interférence Anglais/Français

Les modèles de langage sont entraînés sur une masse écrasante de données anglophones. Certains termes français polysémiques ou calqués sur l’anglais créent des déviations d’interprétation contextuelle.

• « Éventuellement » vs Eventually :
  • En français, cela signifie « le cas échéant / si possible ».
  • En anglais, cela signifie « au final / à terme ».
  • Risque : Une consigne comme « Tu pourras éventuellement ajouter les numéros d’urgence » peut être interprétée comme une certitude finale et non une option conditionnelle.
• « Actuellement » vs Actually :
  • Actually signifiant « en réalité / en fait », un prompt formulé de manière ambiguë peut amener le modèle à corriger une prémisse plutôt qu’à situer l’action dans le présent.
• « Audience » :
  • En centre social, une « audience » renvoie souvent à une audience judiciaire ou une convocation officielle.
  • Pour le modèle, audience renvoie en priorité au public cible marketing (target audience).
• « Prétendre » vs Pretend :
  • Si un travailleur social écrit « L’usager prétend avoir envoyé le document » (au sens de revendiquer un droit ou affirmer un fait), le modèle peut l’interpréter sous le prisme de to pretend (feindre / simuler), introduisant une suspicion erronée dans sa reformulation.

3. La flagornerie algorithmique et le biais de confirmation induit

Par conception (notamment via l’alignement par renforcement humain), les modèles cherchent à faire plaisir à l’interlocuteur. Si une question contient une opinion ou une hypothèse implicite, l’IA va spontanément abonder dans ce sens plutôt que de chercher la contradiction.

• La question orientée (confirmation toxique) :
  • Exemple piège : « Explique-moi pourquoi cette procédure de la CAF est injuste pour cet usager. »
  • Comportement de l’IA : Elle ne remettra pas en cause le jugement ; elle fournira un argumentaire unilatéral validant la frustration, même si le dossier est juridiquement irrecevable.
• La complaisance d’évaluation :
  • Demander « Que penses-tu de mon projet d’affiche / de mon courrier ? » produit systématiquement une réponse flatteuse (« C’est une excellente initiative, très claire et engageante ! »).
• La parade méthodologique (l’injonction contradictoire) :
  • Poser des questions ouvertes neutres : « Quels sont les critères légaux stricts appliqués par l’organisme dans ce cas précis ? ».
  • Forcer la contradiction : « Identifie trois failles majeures, incohérences ou risques de malentendu dans ce texte. Ne fais aucun compliment et reste strictement critique. ».

Dans ce poste Facebook je vous livre ma méthodologie pour m’éviter ce dernier problème.

Attention à la réglementation des données personnelles et au secret professionnel :

La méthode des balises de substitution :

• Remplacer systématiquement les identifiants directs par des étiquettes génériques avant l’envoi : [Usager 1], [Enfant A - 6 ans], [Commune], [Organisme].
• Supprimer immédiatement tout numéro administratif : matricule CAF, numéro de sécurité sociale, numéro de dossier ou date de naissance exacte (conserver uniquement la tranche d’âge si nécessaire).

Le piège de la ré-identification par croisement :

• En centre social, une combinaison de détails inhabituels (« mère isolée de 6 enfants résidant dans tel quartier avec un fils suivi par la PJJ ») rend la personne identifiable même sans nom. Il faut apprendre à génériciser (rendre générique) la situation en amont (« un foyer avec plusieurs enfants à charge rencontrant des difficultés administratives »).

Le modèle économique et l’entraînement des données :

• Rappeler clairement la distinction : sur les versions gratuites grand public, les requêtes sont conservées pour entraîner les futurs modèles et peuvent être examinées par des relecteurs humains.
• Montrer la manipulation concrète en début d’atelier pour désactiver l’historique et l’entraînement dans les paramètres du compte (ex. Activité dans les applications Gemini ou paramètres de confidentialité ChatGPT).

Zéro donnée de santé ou judiciaire :

• Règle absolue à marteler : aucune mention de pathologie précise, de handicap non générique, d’antécédents pénaux ou de mesures de protection judiciaire dans une invite.

Avant de passer à la rédaction des règles d’or du centre social je vous invite à jouer à un petit jeu qui résume un petit peu les différentes notions qu’on a pu voir ci dessus

Quelques Exemples de « bons » prompts

Exemple 1 : Le prompt d’extraction et de vérification stricte (zéro hallucination)

Ce prompt est conçu pour une tâche où l’erreur factuelle ou le décalage de calcul n’est pas toléré (contrôle de gestion, pointage de dossiers, croisement de critères d’éligibilité).

Tu es un auditeur de gestion rigoureux en centre social. Ton unique tâche est d'analyser le dossier brut ci-dessous pour vérifier l'éligibilité à l'aide financière d'urgence et dresser un tableau récapitulatif factuel.

RÈGLES STRICTES DE TRAITEMENT :
1. Délimitation des faits : Travaille exclusivement à partir des informations situées entre les balises <dossier_brut> et </dossier_brut>. N'extrapole aucun fait non mentionné.
2. Gestion de l'inconnu : Si une information est manquante, ambiguë ou invérifiable dans le texte, écris exactement « Non renseigné » dans la case correspondante. Il est strictement interdit de déduire ou d'estimer une valeur.
3. Calculs : N'effectue aucun calcul complexe de tête. Extrais les montants bruts tels qu'ils sont écrits et pose l'opération mathématique explicitement (ex. : 120 + 45 = 165).
4. Neutralité : Aucun commentaire empathique, aucune formule de politesse, aucune appréciation subjective.

CRITÈRES D'ÉLIGIBILITÉ DU RÈGLEMENT :
- Quotient familial inférieur à 700 €.
- Résidence établie sur la commune du Roussillonnais.
- Facture impayée datant de moins de 3 mois.

FORMAT DE SORTIE ATTENDU :
Produis uniquement deux éléments, sans aucune phrase d'introduction ni de conclusion :
1. Un tableau Markdown à 4 colonnes : Donnée requise | Valeur extraite | Statut (Conforme / Non conforme / Incomplet) | Justification (citation exacte entre guillemets).
2. Une ligne finale unique : « Décision suggérée : [Éligible / Non éligible / Dossier incomplet] ».

<dossier_brut>
L'usager (Dossier A-402) habite depuis deux ans rue des [XXXX] à Roussillon, dans un quartier politique de la ville . 
Revenus déclarés du foyer : 1 200 € / mois pour 2 parts fiscales (QF calculé à 600 €).
Demande : prise en charge d'une facture d'électricité de 184 € émise le 15 du mois dernier.
Le demandeur indique également qu'il aura bientôt besoin d'une aide alimentaire mais n'a pas joint de justificatif de dépenses pour ce point.
</dossier_brut>

Pourquoi ce niveau de détail et ces techniques ?

• Le bornage par balises XML (<dossier_brut>...</dossier_brut>) :
  • Mécanisme : Cela sépare physiquement les instructions machine du contenu à traiter.
  • Effet : Cela empêche le modèle de confondre une phrase de l’usager avec une consigne et bloque les injections de contexte involontaires.
• La clause de repli explicite (« Non renseigné ») :
  • Mécanisme : Par défaut, un modèle de langage déteste laisser un vide sémantique ; il a tendance à combler les trous en inventant des détails plausibles.
  • Effet : Lui donner une formulation de repli autorisée et impérative réduit drastiquement le risque d’invention factuelle.
• La répétition par reformulation (double contrainte) :
  • Mécanisme : La règle est énoncée en amont (« Travaille exclusivement à partir des informations… ») puis verrouillée en aval (« citation exacte entre guillemets »).
  • Effet : Cela force les poids d’attention du réseau de neurones à rester ancrés sur le texte source tout au long de la génération du tableau.
• L’interdiction des formules d’enrobage :
  • Mécanisme : Imposer de démarrer directement par le tableau supprime les tokens de préambule (« Voici le tableau récapitulatif pour ce dossier… »).
  • Effet : Cela économise la fenêtre de contexte et évite que le modèle ne commence à dériver vers un ton conversationnel ou complaisant.

Exemple 2 : Le prompt de médiation et de rédaction sous contrainte stylistique

Ce prompt est calibré pour une tâche de rédaction sensible (refus d’inscription, rappel au règlement, gestion de conflit d’usage) où le risque principal est le bavardage, la fausse promesse ou l’agressivité passive.

Rôle : Tu es un médiateur institutionnel en collectivité.
Objectif : Rédiger une notification de refus de dérogation pour une inscription hors délai au centre de loisirs.

CONSIGNES DE FOND :
- Motif du refus : Capacité d'accueil légale atteinte (normes PMI / DDCS) pour la tranche d'âge 3-5 ans.
- Voie de recours / Alternative : Proposition d'inscription sur liste d'attente prioritaire pour la 2e semaine + orientation vers le Relais Petite Enfance (RPE) pour les gardes ponctuelles.
- Clôture : Ne laisser aucune ambiguïté sur la possibilité de négocier pour la première semaine.

CONTRAINTES DE FORME ET DE STYLE :
1. Registre : Courtois, institutionnel, empathique mais ferme.
2. Longueur : Exactement trois paragraphes, pas un de plus.
3. Longueur des phrases : Moins de 20 mots par phrase.
4. Vocabulaire interdit : Ne pas utiliser les mots « malheureusement », « désolé », « exceptionnel », « sanction » ou « problème ».
5. Zéro flatterie : Ne commence pas ta réponse en disant que le cas est difficile ou que ma demande est légitime.

FORMAT DE SORTIE :
Génère le texte prêt à l'envoi, précédé uniquement d'une ligne d'objet technique.

<contexte_demande>
Demandeur : [Parent B]
Enfant : [Enfant B - 4 ans]
Demande formulée 10 jours après la clôture officielle des inscriptions pour les vacances de printemps.
</contexte_demande>

Pourquoi ce niveau de détail et ces techniques ?

• La liste noire lexicale (Negative Prompting) :
  • Mécanisme : L’exclusion explicite de certains mots (« malheureusement », « désolé ») bloque les tournures d’auto-justification ou de soumission administrative courantes dans les modèles de langage.
  • Effet : Le texte reste axé sur la règle légale et la solution alternative sans glisser dans l’émotionnel.
• Le verrouillage structurel (nombre de paragraphes et taille de phrase) :
  • Mécanisme : Limiter la taille des phrases (< 20 mots) contraint la syntaxe à des structures sujet-verbe-complément directes.
  • Effet : Cela élimine le style administratif indigeste (phrases à rallonge, propositions subordonnées multiples) et garantit une accessibilité immédiate pour tous les publics.
• L’injection d’alternatives positives :
  • Mécanisme : Le prompt ne dit pas seulement ce qu’il faut refuser, il détaille précisément les deux seules options alternatives autorisées.
  • Effet : Cela évite que l’IA ne génère de fausses promesses ou des conseils juridiquement infondés (ex. : inventer une aide financière inexistante).

Dernière attention, pour les responsable de secteur :
Le piège du brief pré-mâché ; quand l’IA transforme les experts en simples exécutants

À force d’utiliser l’IA pour rédiger des cahiers des charges ultra-détaillés ou des commandes de travail, on tombe dans un travers connu : le briefage circulaire. Quézako ?

En voulant trop cadrer une demande (qu’elle s’adresse à un graphiste, un développeur ou un collègue) avec des consignes générées par une machine, on étouffe l’intelligence de son interlocuteur. Le professionnel se retrouve alors coincé dans une double contrainte absurde :

• Soit il applique docilement le document au millimètre, bride toute créativité et devient un simple robot d’exécution interchangeable.
• Soit il fait son vrai travail d’expert, prend du recul pour proposer une solution pertinente et se fait reprocher de ne pas avoir respecté la consigne à la lettre.

À force de vouloir éliminer l’incertitude avec des prompts prémâchés, on finit par demander à des humains de se comporter comme des algorithmes. Alors c’est très bien quand on se les applique à nous-mêmes, sur nos domaines d’expertises. Car soit on est d’accord et ça nous ça nous a fait gagner du temps soit on n’est pas d’accord et on le fait changer. Mais c’est très mauvais de les appliquer sur quelqu’un d’autre alors qu’on a implicitement une dépendance sur son expertise. Car si vous avez besoin de lui Mais que vous lui dites quoi faire c’est que quelque part vous êtes dans l’illusion des connaissances sur le sujet

C’est d’ailleurs exactement ce qui s’est passé pour cette session : lorsque la direction a validé la thématique de la journée, une IA a immédiatement produit une fiche pédagogique bien lisse, bien théorique et parfaitement cadrée pour cet atelier.

Une fiche modèle… que j’ai évidemment mis de coté dès le départ pour qu’on puisse faire de la vraie pratique utile ensemble.
Et bien sûr comme on a un patron formidable il m’a tout de suite dit quelque chose comme
« Je suis désolé, l’IA m’a fait ça alors que je lui avais pas demandé, bien sûr, tu n’en tiens compte que si tu le souhaites »