La liste des raccourcis clavier sur Youtube est clairement une fonctionnalité cachée. Personnellement, je l’ai découverte par hasard, après une mauvaise manipulation.
Avant cela, je pensais connaître les principales fonctions de la plateforme.
Mais en réalité, YouTube permet de faire beaucoup plus que mettre une vidéo en pause, de la ralentir ou de la passer en plein écran. Sans toucher à la souris, on peut par exemple avancer image par image, modifier la vitesse de lecture à plusieurs degrés, ajuster les sous-titres, passer d’un chapitre à l’autre, contrôler une vidéo 360° ou encore ouvrir le mini-lecteur.
Si vous utilisez YouTube régulièrement, ces raccourcis ne sont qu’une petite partie des possibilités offertes par la plateforme. J’avais d’ailleurs détaillé les fondamentaux du référencement des vidéos dans mon guide complet du SEO YouTube.
Comment afficher les raccourcis clavier YouTube ?
La liste des raccourcis clavier Youtube est accessible depuis un…raccourci clavier. Pour y accéder il vous suffit de vous placer sur une vidéo et d’appuyer sur Maj + /.
Un panneau s’ouvre alors avec la liste des raccourcis disponibles. Pour le fermer, utilisez la touche Échap, cliquez sur « Ignorer » en bas à droite, ou encore plus simplement, cliquez en dehors de la fenêtre.
Le tableau complet des raccourcis clavier sur Youtube
Catégorie
Action
Raccourci clavier
Lecture
Lecture/Pause
k
Lecture
Revenir en arrière de 10 secondes
j
Lecture
Avancer de 10 secondes
l
Lecture
Vidéo précédente
MAJ + p
Lecture
Vidéo suivante
MAJ + n
Lecture
Image précédente (en pause)
,
Lecture
Image suivante (en pause)
;
Lecture
Diminuer la vitesse de lecture
Maj + ,
Lecture
Augmenter la vitesse de lecture
Maj + .
Lecture
Atteindre un moment spécifique de la vidéo (7 correspond à 70 % de la durée)
chiffre de 0 à 9
Lecture
Accéder au chapitre précédent
Ctrl + ←
Lecture
Accéder au chapitre suivant
Ctrl + →
Général
Activer/désactiver le mode plein écran
f
Général
Activer/désactiver le mode cinéma
t
Général
Activer/désactiver le lecteur réduit
i
Général
Fermer le lecteur réduit ou la boîte de dialogue actuelle
ÉCHAP
Général
Activer/Désactiver le son
m
Sous-titres
Si la vidéo est compatible avec les sous-titres, les activer ou les désactiver
c
Sous-titres
Alterner entre les différents niveaux d’opacité du texte
o
Sous-titres
Alterner entre les différents niveaux d’opacité de la fenêtre
w
Sous-titres
Alterner entre les tailles de police (augmentation)
+
Sous-titres
Alterner entre les tailles de police (diminution)
–
Vidéos sphériques
Déplacer vers le haut
w
Vidéos sphériques
Panoramique vers la gauche
a
Vidéos sphériques
Panoramique vers le bas
s
Vidéos sphériques
Panoramique vers la droite
d
Vidéos sphériques
Faire un zoom avant
+ sur le pavé numérique ou ]
Vidéos sphériques
Faire un zoom arrière
– sur le pavé numérique ou [
Les raccourcis YouTube indispensables sur ordinateur
Si vous ne deviez en retenir que quelques-uns, ce serait ceux-là.
Les raccourcis les plus utiles sont ceux qui permettent de contrôler la lecture de votre vidéo sans utiliser la souris. Ils vous seront particulièrement pratiques lorsque vous regarderez une vidéo longue, un tutoriel, une conférence ou un replay de direct.
Usage
Raccourci clavier
Intérêt
Lire ou mettre en pause
K ou Espace
Le raccourci indispensable
Revenir en arrière de 10 secondes
J
Très utile pour réécouter une phrase
Avancer de 10 secondes
L
Pratique pour passer une intro ou un blanc (appuyer plusieurs fois pour passer plusieurs dizaines de secondes)
Passer en plein écran
F
Plus rapide que de viser l’icône à la souris
Activer le mode cinéma
T
Agrandit la vidéo sans quitter la page
Activer le lecteur réduit
I
Garde la vidéo visible pendant la navigation
Couper ou réactiver le son
M
Utile en cas d’interruption ou de son trop fort
Fermer le mini-lecteur ou une fenêtre
Échap
Permet de revenir vite à l’affichage normal
Sur l’exemple de vidéo ci-dessous, voyez l’alternance entre le mode normal, mode plein écran et mode cinéma, activés successivement avec les touches F et T.
Sur l’exemple ci-dessous, la touche I m’a permis de passer la vidéo dans le lecteur réduit, et de continuer la navigation sur Youtube en parallèle.
Les raccourcis YouTube moins connus, mais tout aussi utiles
Avancer image par image dans une vidéo YouTube
YouTube permet d’avancer ou de reculer image par image, à condition de mettre la vidéo en pause.
Action
Raccourci clavier
Image précédente (en pause)
, (virgule)
Image suivante (en pause)
; (point-virgule)
Cette fonction est très utile pour analyser un passage précis. Et nombreux sont les créateurs Youtube qui laissent des « easter eggs » quasi invisibles, que seule une décomposition image par image permet de capter.
La gestion au clavier de l’affichage image par image sur les vidéos Youtube.
Changer la vitesse de lecture avec le clavier
Pour modifier la vitesse d’une vidéo YouTube au clavier, utilisez les touches suivantes :
Action
Raccourci clavier
Diminuer la vitesse de lecture
Maj + ,
Augmenter la vitesse de lecture
Maj + .
Ce raccourci est pratique pour par exemple accélérer une conférence, une interview ou un podcast vidéo lorsque le débit est lent. À l’inverse, vous pouvez ralentir un tutoriel, une démonstration technique (coucou les musiciens) ou une manipulation difficile à suivre.
Aller directement à un moment de la vidéo
Les chiffres du clavier permettent d’atteindre rapidement une partie de la vidéo.
Raccourci clavier
Action
0
Revenir au début de la vidéo
1
Aller à 10 % de la durée
2
Aller à 20 % de la durée
3
Aller à 30 % de la durée
4
Aller à 40 % de la durée
5
Aller à 50 % de la durée
6
Aller à 60 % de la durée
7
Aller à 70 % de la durée
8
Aller à 80 % de la durée
9
Aller à 90 % de la durée
Passer d’un chapitre YouTube à l’autre
Certaines vidéos YouTube sont découpées en chapitres. Dans ce cas, deux raccourcis permettent de naviguer rapidement entre les sections. Il vous suffit de maintenir la touche contrôle « Ctrl », et d’appuyer sur la flèche de gauche ou de droite de votre clavier, en fonction du chapitre que vous souhaitez atteindre.
Action
Raccourci clavier
Accéder au chapitre précédent
Ctrl + ←
Accéder au chapitre suivant
Ctrl + →
Cette fonction devient intéressante sur les vidéos longues : tutoriels, conférences, tests produits, formations, replays ou interviews chapitrées.
Les chapitres visibles dans la barre de lecture d’une vidéo Youtube. Facile d’y naviguer avec le raccourci clavier associé !
Les raccourcis YouTube pour les sous-titres
En plus de pouvoir désactiver les sous-titres depuis votre clavier, YouTube vous permet aussi d’en modifier l’apparence avec plusieurs raccourcis.
Action
Raccourci clavier
Activer ou désactiver les sous-titres
C
Modifier l’opacité du texte
O (appui successif permet d’alterner entre 4 niveaux d’opacité)
Modifier l’opacité de la fenêtre des sous-titres
W (appui successif permet d’alterner entre 3 niveaux d’opacité)
Augmenter la taille des sous-titres
+
Diminuer la taille des sous-titres
–
Ces options peuvent vraiment améliorer le confort de lecture. Selon la luminosité de la vidéo, la taille de l’écran ou le contraste de l’image, les sous-titres peuvent devenir difficiles à lire. Les raccourcis permettent alors d’ajuster rapidement leur affichage.
Exemple de sous-titres Youtube en taille maximale et opacité minimale.
Les raccourcis YouTube pour les playlists et les vidéos 360°
Certains raccourcis sont plus spécialisés. Ils ne serviront pas à tout le monde, mais ils peuvent être utiles dans des contextes précis.
Passer d’une vidéo à l’autre dans une playlist
Action
Raccourci clavier
Vidéo précédente
Maj + P
Vidéo suivante
Maj + N
Ces raccourcis sont utiles lorsque vous regardez une playlist, une série de vidéos ou plusieurs épisodes d’un même créateur.
Contrôler une vidéo YouTube 360°
YouTube propose aussi des raccourcis pour les vidéos sphériques ou les vidéos à 360°.
Action
Raccourci clavier
Déplacer la vue vers le haut
W
Déplacer la vue vers la gauche
A
Déplacer la vue vers le bas
S
Déplacer la vue vers la droite
D
Zoom avant
+
Zoom arrière
–
Et sur Android, peut-on utiliser des raccourcis YouTube ?
Oui, on peut utiliser des raccourcis sur Android ! YouTube intègre plusieurs zones et gestes tactiles pour contrôler la lecture d’une vidéo :
Le mode « Avance Rapide » (vitesse 2x) : Maintenez le doigt appuyé n’importe où sur l’écran. La vidéo passe immédiatement en vitesse 2x. Relâchez le doigt, et la lecture reprend à vitesse normale.
Le contrôle précis du timing (affichage de la pellicule) : Laissez votre doigt appuyé sur la barre de progression rouge, puis glissez-le vers le haut. Une pellicule miniature apparaît pour vous permettre de défiler image par image.
Le passage en plein écran en swipant: Faites un glissement de doigt vers le haut sur la vidéo pour basculer en plein écran. Faites un glissement vers le bas pour quitter le plein écran.
Le zoom personnalisé : Faites un pincement inversé (pinch to zoom) avec deux doigts pour zoomer et occuper tout l’écran, puis déplacez-vous dans l’image avec un doigt.
L’accès direct aux chapitres : Appuyez directement sur le titre du chapitre en cours (affiché en bas, au-dessus de la barre de lecture le cas échéant). Cela ouvre instantanément le menu latéral avec la liste complète des chapitres.
Le raccourci Youtube Shorts : Un double-tap rapide au centre d’un Short permet de lui attribuer un « Like » instantanément.
Les raccourcis clavier YouTube ne changent pas seulement la manière de lancer ou mettre en pause une vidéo. Ils permettent aussi de naviguer plus vite, de mieux contrôler la lecture, d’ajuster les sous-titres, de passer d’un chapitre à l’autre ou encore d’exploiter des fonctions plus discrètes comme l’image par image.
Le raccourci le plus important reste Maj + / : c’est celui qui permet d’afficher la liste complète directement depuis YouTube.
Tous ne vous seront pas utiles au quotidien, mais quelques touches suffisent déjà à gagner en confort : K, J, L, F, M, C (pour ne citer que des lettres). À force de les utiliser, elles deviennent vite plus naturelles que la souris. Et vous, en connaissez-vous d’autres que je n’aurais pas listées ? Partagez-les en commentaires.
Et si vous publiez vous-même des vidéos sur la plateforme, cette checklist SEO YouTube vous aidera à optimiser leur visibilité.
Les professionnels qui utilisent l’IA ont souvent le même réflexe pour améliorer leurs prompts. Ils ajoutent du contexte, des contraintes, des précisions. Pourtant, malgré ces ajustements, les résultats restent parfois décevants, ou simplement inégaux.
Ce décalage ne vient pas toujours de ce que l’on écrit. Il vient aussi de la manière dont on l’écrit.
Des travaux récents montrent que, à contenu strictement égal, la structure d’un prompt ChatGPT peut modifier de manière significative la réponse qui sera produite. Dans certains cas, l’écart de performance peut même être très important, de l’ordre de 40% !
Dans la pratique, l’effet est plus nuancé, et dépend largement de la tâche, du modèle, et du niveau de complexité de la demande.
Dans cet article, on va donc s’intéresser à une technique simple, souvent sous-estimée : le formatage des prompts, et en particulier l’usage du Markdown.
La technique simple pour rendre vos prompts ChatGPT plus efficaces
Vous promptez bien, mais vous ne structurez pas assez
Améliorer un prompt ChatGPT ne passe pas uniquement par ce que vous écrivez. Pour peu que vous ne soyez pas simplement en train de chercher la recette de l’omelette aux champignons, la manière dont vous l’organisez peut avoir une influence réelle sur le résultat. Surtout lorsque la demande devient longue, composite ou fortement contrainte.
Dans la pratique, beaucoup de professionnels produisent des prompts déjà clairs et bien contextualisés. Pourtant, les résultats restent inégaux. Un bon prompt avec des variables très précises (le lectorat que vous visez, vos objectifs commerciaux, un benchmark concurrentiel…) peut donner assez de matière à l’IA pour produire des résultats sur mesure.
Mais soyons honnêtes : peu de professionnels utilisent l’intelligence artificielle à un tel niveau d’implication, faute de temps ou de motivations. Et les réponses obtenues sont souvent trop générales, mal structurées, ou difficiles à exploiter.
Le réflexe, sain, consiste alors à ajouter des précisions dans un 2e temps, à éditer le prompt, ou à le reformuler. Cela améliore parfois la réponse. mais quand ce n’est pas le cas, cela génère beaucoup de frustration.
Le Markdown : un langage simple qui hiérarchise l’information pour l’IA
Il y a pourtant une chose que vous pouvez faire pour vos prompts à visée professionnelle.
Une chose que je fais personnellement de manière systématique, et qui ne me prend que 30 secondes, littéralement, à l’aide d’un convertisseur en ligne.
Dès qu’un prompt contient plusieurs éléments (plusieurs consignes, un contexte, un texte à analyser, des contraintes), l’information devient dense.
Si ces éléments sont simplement enchaînés dans un bloc de texte, le modèle doit interpréter seul leur rôle et leur priorité.
Et comme vous n’avez pas de contrôle sur sa compréhension, vous ne pouvez pas déceler les potentielles ambiguité sur lesquelles le modèle va construire sa réponse.
Une partie de la solution consiste donc à agir sur la structure de vos prompts, surtout lorsqu’ils sont longs. Le Markdown est l’un des moyens les plus simples d’y parvenir.
Il s’agit d’un langage de balisage léger, utilisé pour la hiérarchisation des informations.
Incorporer le Markdown dans votre prompt, c’est rendre la structure de votre pensée explicite pour le LLM.
Concrètement, cela revient à transformer un prompt en un document lisible, avec :
des titres pour séparer les sections ;
des listes pour clarifier les consignes ;
des blocs distincts pour isoler un contenu à analyser ;
un format de réponse clairement demandé.
Regardez l’image ci-dessous.
En haut, on aura utilisé les marqueurs de niveau de titre que sont les croisillons (« # », « ## »), et les listes ordonnées (à l’aide des tirets « – »).
En bas, on aura utilisé le formatage Markdown propres aux tableaux. Précieux, il permet donc de passer vos tableaux, avec les données qu’ils contiennent, avec 100% de fiabilité à ChatGPT.
2 exemples de représentation du Markdown dans un prompt. Au-dessus, on visualise le rendu des titres de sections et des listes à puce. En-dessous, on visualise le rendu des tableaux.
Ainsi, avec le markdown, chaque information est hiérarchisée, et immédiatement identifiable.
Comme dit précédemment, cette différence devient particulièrement visible sur les prompts longs ou multi-consignes. À contenu égal, un prompt structuré donne souvent une réponse plus organisée et plus conforme aux consignes. Le gain sur la qualité d’analyse, lui, dépend du modèle et de la tâche.
C’est précisément ce que plusieurs travaux récents commencent à documenter : le format d’un prompt n’est pas neutre, et peut influencer directement la qualité du résultat.
Pourquoi le formatage d’un prompt peut changer la réponse de l’IA
Si vous avez déjà eu l’impression qu’un prompt “presque identique” donnait une réponse très différente, ce n’est pas qu’une impression.
C’est en réalité un phénomène documenté.
Une étude publiée en 2024, intitulée « Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance? », s’est concentrée sur le test du formatage de prompts. Dans cette étude, chaque prompt testé dispose d’un contenu strictement identique : mêmes instructions, même contexte, mêmes exemples, même demande.
Seule la structure change, et est testée à l’aune de 4 formatages différentes :
prompt en texte brut,
en Markdown,
en JSON,
et en YAML.
Concrètement, les chercheurs ont comparé plusieurs façons d’organiser un même prompt.
Les informations restaient strictement identiques (instructions, contexte, exemples, format attendu), mais leur présentation changeait selon le format utilisé.
Dans ces conditions, les performances du modèle ont varié de manière significative. Dans certains cas, l’écart pouvait atteindre jusqu’à 40 %, uniquement en modifiant la manière dont l’information était structurée.
Ce chiffre ne signifie pas que le Markdown améliore tous les prompts de 40 %. Il montre surtout que le format d’un prompt peut devenir une variable de performance à part entière.
À contenu égal, un prompt ne produit pas toujours la même réponse. Le format influence la manière dont le modèle interprète la demande.
Pourquoi ?
Parce qu’un modèle de langage ne lit pas un prompt comme un humain. Si vous ne structurez pas votre demande, il doit inférer :
ce qui est une consigne ;
ce qui est du contexte ;
ce qui doit être analysé ;
et ce que vous attendez en réponse.
Lorsque tout est mélangé dans un seul bloc, cette interprétation repose sur des indices implicites. Elle devient donc plus fragile.
L’étude précise qu’il n’existe pas de format universellement supérieur. Selon les tâches, JSON ou YAML peuvent parfois mieux fonctionner. Les modèles récents sont également plus robustes, ce qui réduit, mais ne supprime pas, l’impact du format.
Autrement dit, structurer un prompt, ce n’est pas simplement le rendre plus lisible. C’est réduire les zones d’interprétation.
Pourquoi le Markdown est le meilleur compromis pour les non-développeurs
Un langage simple à comprendre et à utiliser
Le constat semble à présent posé : le format de votre prompt peut influencer la qualité ou la conformité de la réponse.
La question qui suit devient donc : quel langage de formatage utiliser ?
En théorie, plusieurs options existent. JSON, YAML ou XML permettent de structurer très précisément un prompt. Et dans certains cas, ils peuvent même produire de meilleurs résultats.
Mais en pratique, ces formats ont une limite évidente : ils demandent de la rigueur, du temps, et une certaine habitude technique.
À l’inverse, le texte brut est simple à écrire… mais devient vite difficile à lire dès que le prompt se complexifie.
C’est exactement à cette intersection que le Markdown trouve sa place, car il coche 2 cases.
Il est :
suffisamment structuré pour clarifier l’information,
et suffisamment simple pour être utilisé au quotidien.
Un langage aligné avec la manière dont les modèles interprètent l’information
Et le Markdown n’est pas seulement un compromis pratique.
Elle défend l’idée que les modèles de langage ne se contentent pas d’apprendre des mots ou des phrases : ils internalisent aussi des régularités de structuration issues de leurs données d’entraînement.
Or, une part importante des contenus de référence utilisés pour entraîner ces modèles (comme par exemple de la documentation technique, des bases de code ou des contenus pédagogiques en tout genre) est structurée en Markdown.
Résultat : les modèles ne se contentent pas de reconnaître cette structure. Ils semblent particulièrement familiers avec ce type de structuration documentaire.
C’est ce qui explique un comportement bien connu : même sans instruction explicite, les LLM ont tendent naturellement vers des réponses très structurées, avec des titres, des listes, ou des blocs bien séparés.
Les modèles de langage produisent spontanément des réponses structurées : titres, listes, blocs séparés. Le Markdown s’inscrit dans cette logique documentaire.
Exemple : prompt brut vs prompt structuré en Markdown
Jusqu’ici, on a vu que :
le format d’un prompt peut influencer la qualité, la structure ou la conformité des réponses,
les LLMs sont très familiers de ce type de structuration car il est partie intégrante de leurs données d’entraînement,
le Markdown est un bon compromis pour structurer sans complexité pour l’utilisateur,
le formatage se révèle davantage utile sur les tâches complexes
Il est maintenant temps d’observer la différence d’exécution en testant une tâche complexe formulée en texte brut et linéaire, vs. la même tâche structurée en Markdown.
Ce test sera réalisé à l’aide d’OpenRouter*, sur trois modèles récents :
GPT-5.4 mini
Gemini 3.1 pro Preview
Claude Haiku 4.5
La tâche consiste à analyser une page de service d’une agence web : identifier, classer et évaluer les éléments clés selon une nomenclature précise, avec une contrainte de priorisation des éléments les plus structurants, et (15 éléments max) et d’identification de 5 éléments manquants notables.
L’évaluation basée sur la discipline d’exécution, la qualité d’analyse et la conformité au format attendu.
Observation : avantage clair du Markdown → meilleure discipline et meilleure sélection.
Gemini 3.1 Pro Preview — comparaison
Format du prompt
Score
Respect consignes
Priorisation
Format de sortie
Lecture globale
Linéaire
38/45
Oui (13 éléments)
Très bonne
Bon
Lecture stratégique forte
Markdown
39,5/45
Oui (14 éléments)
Très bonne
Très propre
Plus complet et mieux réparti
Observation : quasi-égalité → Markdown plus structuré, linéaire plus intuitif.
Claude Haiku 4.5 — comparaison
Format du prompt
Score
Respect consignes
Priorisation
Format de sortie
Lecture globale
Linéaire
38/45
Oui
Très bonne
Correct
Analyse plus riche
Markdown
38/45
Oui
Bonne
Très propre
Plus conforme, un peu moins dense
Observation : égalité → arbitrage entre richesse (linéaire) et discipline (Markdown).
Tableau final
Modèle
Score linéaire
Score Markdown
Meilleur format
Écart
Ce qu’il faut retenir
GPT-5.4 mini
36/45
40/45
Markdown
+4
Meilleure discipline et meilleure priorisation
Gemini 3.1 Pro Preview
38/45
39,5/45
Markdown (léger)
+1,5
Structuration meilleure, analyse équivalente
Claude Haiku 4.5
38/45
38/45
Égalité
0
Linéaire plus riche, Markdown plus conforme
Le résultat ne valide donc pas l’idée d’un Markdown “magiquement supérieur”. Il montre plutôt un effet plus précis : sur cette tâche, le Markdown améliore surtout la discipline d’exécution. La qualité d’analyse reste dépendante du modèle.
Observations globales
Le Markdown améliore clairement la discipline d’exécution (respect des consignes, structure, format).
Le gain sur la qualité d’analyse est modéré et variable selon le modèle.
Le prompt linéaire conserve parfois une lecture plus intuitive et plus stratégique.
Quand utiliser le Markdown dans vos prompts (et comment vous y mettre sans perdre de temps)
Avant de partir, retenez bien ceci : le Markdown n’est pas une technique miracle. Il ne va pas améliorer tous vos prompts. Non, son intérêt apparaît lorsque la structure devient un facteur de qualité.
Alors, quand devez-vous structurer votre prompt en markdown, et quand cela n’est-il pas nécessaire ?
Le signal d’alerte est simple : il réside dans votre capacité à juger ce que vous demandez à l’IA. Si vous estimez que ce que vous vous apprêtez à lui demander est assez complexe, vous avez probablement intérêt à structurer votre premier prompt avec du Markdown.
Quand le Markdown est vraiment utile
Dans la pratique, son intérêt devient surtout visible sur des prompts comme :
un texte à analyser ou à améliorer (que l’on peut ainsi convertir en Markdown pour conserver toute la finesse de sa mise en page)
un brief rédactionnel
un audit (SEO, contenu, UX…)
une demande avec plusieurs consignes
un prompt cadre que vous réutilisez régulièrement
une réponse attendue sous un format précis (liste, tableau, plan…)
👉 Dans tous ces cas, le modèle doit gérer plusieurs couches d’information. C’est là que la structure a le plus de chances de faire la différence.
Quand il est moins nécessaire
À l’inverse, le Markdown apporte peu de valeur sur :
une question simple
une demande courte
une instruction directe
une génération rapide d’idées
👉 Ici, le gain est marginal. Le prompt est déjà lisible.
Comment commencer sans complexifier
Bonne nouvelle : vous n’avez pas besoin de maîtriser tout le Markdown pour en tirer un bénéfice.
Quelques réflexes suffisent. Pour commencer, consultez le guide du markdown pour comprendre comment baliser correctement vos prompts, et retenir les pratiques les plus utiles au quotidien.
Et de manière générale :
séparez votre prompt en sections avec des titres (représentés avec les croisillons « ## »)
organisez vos consignes sous forme de listes (représentés avec les tirets « -« )
isolez clairement un texte à analyser (en le mettant à la fin du prompt, après des délimiteurs)
utilisez des sections dédiées pour cadrer la réponse attendue (exemple : # CONTEXTE, # CONTRAINTES + délimiteurs)
Sans oublier évidemment de respecter les principes élémentaires du prompting, tels que :
donner suffisamment de contexte pour orienter la réponse
formuler une consigne claire et sans ambiguïté
vérifier les réponses dès qu’un doute apparaît
Pour aller plus loin
Si vous voulez aller plus loin sur le sujet du prompt engineering et du Markdown :
En 2026, le content marketing est dominé par un paradoxe : produire du contenu n’a jamais été aussi simple, rapide et peu coûteux grâce à l’IA. Mais cette accessibilité a pour conséquence d’augmenter le bruit numérique : il devient plus difficile d’être trouvé. Et encore plus difficile de capter l’attention et de convaincre.
Dans ce contexte, le défi des équipes éditoriales ne consiste plus seulement à produire des contenus de qualité. Cette exigence est devenue un standard.
Ce qui fait désormais la différence, c’est la capacité à publier des contenus structurés et incarnés, riches en informations vérifiables et utiles à la prise de décision. Leur valeur doit aussi être immédiatement lisible, aussi bien pour les utilisateurs que pour les moteurs de recherche et les modèles d’IA.
Continuer à produire sans revoir sa stratégie éditoriale revient finalement à amplifier le bruit plutôt qu’à créer de la valeur.
C’est dans cette optique que s’inscrit cet article, avec une méthode en 8 étapes pour structurer des contenus réellement performants, de l’intention de recherche jusqu’au brief éditorial !
Pourquoi structurer sa stratégie de contenu change tout
Depuis qu’elle est capable de se connecter au web en temps réel pour chercher de l’information, l’intelligence artificielle a complètement redistribué les cartes du référencement.
Dans ce nouveau cadre de production, élaborer une stratégie éditoriale vous servira d’abord à filtrer :
les sujets sans potentiel,
les angles déjà saturés,
et tous les contenus qui n’apportent rien de plus que l’existant.
Car, comme l’a théorisé Mark Schaefer en 2014, nous avons peut-être bien atteint le « Content Shock« . A savoir que le nombre de contenus disponibles sur le web augmente aujourd’hui de manière exponentielle, là où le temps d’attention humain reste une ressource finie et non extensible.
Un tri s’impose, donc.
Et en 2026, ce filtrage devient critique. Les moteurs comprennent mieux les intentions des utilisateurs, les contenus se multiplient, et les réponses sont de plus en plus synthétisées. Seuls les contenus éditoriaux bien positionnés, réellement utiles et immédiatement exploitables émergent.
Structurer sa stratégie, c’est donc reprendre le contrôle sur trois points :
ce qui mérite d’être produit,
la manière dont le contenu se différencie,
et sa capacité à délivrer concrètement de la valeur à son lecteur.
Le triptyque de la stratégie éditoriale sur le web
1. Intention : confronter l’idée de contenu à la réalité du marché
On ne choisit pas un sujet parce qu’il “semble intéressant”, on le valide parce qu’il correspond à une demande réelle.
Lecture systématique de la SERP : formats de contenu dominants, profondeur (débutant, intermédiaire, expert), angles déjà exploités
Identification de l’intention principale et des attentes implicites
Refus des sujets sans potentiel (trafic, conversion ou autorité)
2. Angle : rendre le contenu défendable
Un contenu sans angle est interchangeable. Donc inutile.
Industrialiser sans dégrader : décomposition du travail (analyse, plan, rédaction…), utilisation fine de l’IA, contrôle qualité systématique
Les 8 étapes de la méthode en 1 coup d’oeil
Voici les 8 étapes par lesquelles nous allons passer pour cocréer une stratégie éditoriale SEO data-driven, priorisée et alignée avec les ressources et objectifs de notre entreprise.
Quelle IA utiliser pour maximiser la réussite de cette méthode ?
L’IA la plus performante parmi les tests menés sur les 3 IA dominantes du marché (Gemini, Claude, ChatGPT) s’est révélée être ChatGPT 5.3.
Combien de temps faut-il pour appliquer cette méthode ?
Soyons honnêtes, cette méthode est ambitieuse car elle permet de fixer le cadre et la direction de vos contenus « édito », mais également de descendre jusqu’à la granularité du brief d’article.
En définissant correctement vos variables contextuelles (cf. étape 1 ci-dessous et exemple fourni au chapitre « La méthode en action« ), ce premier cycle vous prendra environ 45-60 minutes à exécuter.
Ensuite, il vous suffira de répéter les étapes 4 à 8 pour obtenir les briefs des articles suivants, et les ajouter progressivement dans votre calendrier éditorial (créé à l’étape 3).
Étape 1 – Trouver des idées d’articles réellement exploitables
Soyons clairs : lorsqu’on est un professionnel du marketing ou de la communication, trouver des sujets d’article autour de son activité ne représente pas une difficulté insurmontable. Au contraire, les idées d’articles émergent souvent naturellement dans le quotidien d’une entreprise.
Le problème n’est pas le manque d’idées, mais le manque d’alignement de ces idées avec les attentes réelles des utilisateurs.
L’IA peut fortement vous aider dans cette phase de réflexion, et la première étape de cette méthode est pensée dans ce sens.
Ici, vous allez commencer par :
faire émerger des questions concrètes que se posent vos prospects
puis les transformer en angles éditoriaux structurés.
⚠️ IMPORTANT !
Dans ce prompt, l’élément clé est la précision de vos variables de contextes. Plus elles seront fournies et précises, plus elles conditionneront la qualité des recommandations de l’IA sur l’ensemble du processus.
Les variables que vous devez personnaliser sont identifiées [entre crochets et surlignées en orange] dans chaque prompt.
Agis comme un consultant SEO éditorial senior.
Contexte :
- Audience cible de l'entreprise : [décrire précisément]
- Problématique principale de la cible : [décrire]
- Objectif business : [lead, branding, conversion, etc.]
- Détail de l'offre : [décrire services / produits de l'entreprise]
Étape 1 :
Liste les questions que se pose réellement cette audience face à cette problématique.
Contraintes :
- 15 à 25 questions maximum
- questions concrètes, formulées comme dans la tête d’un utilisateur
- éviter les généralités
Étape 2 :
Regroupe ces questions en grandes intentions de recherche (3 à 5 maximum).
Étape 3 :
À partir de ces intentions, propose 8 à 12 idées d’articles.
Pour chaque idée :
- titre proposé
- intention principale ciblée
- angle éditorial (ce que l’article fait mieux que les autres)
- type de contenu si pertinent (guide, comparatif, méthode…), sans forcer
Contraintes :
- pas de titres génériques
- éviter les redites
- chaque sujet doit être exploitable tel quel
Vous voulez accélérer la production de vos contenus avec l’IA, sans perdre en qualité (ni en visibilité) ? Discutons-en ! 💬.
Étape 2 – Prioriser et sélectionner les sujets à produire
Vous disposez à présent d’une première liste de sujets qui se positionnent à la croisée des chemins entre vos objectifs commerciaux/marketing, et les attentes des utilisateurs. Il est temps de faire le tri pour hiérarchiser les sujets avec le plus fort potentiel de réussite.
Dans ce prompt, l’élément clé est l’analyse de faisabilité en regard du niveau d’autorité de votre site et de vos capacités de production. Cela vous permet d’obtenir des suggestions de contenus prioritaires vraiment intéressants, et réalistes.
Conseil pour cette étape : utilisez le mode « Thinking » ou « Recherche Approfondie » sur votre IA préférée, les recommandations n’en seront que meilleures.
Étape 2 – Utilisez le prompt suivant :
Très bien, voici d'autres éléments de contexte.
Contexte :
- Niveau d’autorité du site : [donner une métrique de type "Domain Rank" si possible. Sinon, graduer : faible / moyen / élevé]
- Ressources disponibles pour ce projet : [temps, équipe, etc.]
Repars de la liste d'idées d'article que tu viens de fournir.
1. Évalue chaque sujet selon 3 critères :
- Potentiel SEO (volume + intention)
- Valeur business (capacité à générer leads / ventes / image)
- Faisabilité au regard de l'équipe disponible et de l'autorité du site (vs. difficulté potentielle du mot-clé visé)
2. Attribue pour chaque critère une note de 1 à 5.
3. Calcule une priorité globale et classe les sujets.
4. Propose :
- un TOP 3-5 prioritaire à produire immédiatement
- un TOP 3-5 secondaire à produire ensuite
- les sujets à écarter (si pertinents), avec justification
Pour chaque sujet sélectionné dans les 2 tops, tu fournis le mot-clé principal ciblé (assure-toi de la pertinence du mot-clé comme formulé par l'utilisateur et du volume de recherche substantiel). Tu fournis l'ensemble de cette 4e étape dans un tableau prêt à copier-coller.
Contraintes :
- sois synthétique
- évite les justifications vagues
- privilégie la prise de décision rapide
Étape 3 – Planifier vos contenus avec une logique SEO
Ca y est, vos thématiques principales sont sorties.
Cette nouvelle étape va vous permettre de les organiser proprement en un calendrier éditorial.
Cette organisation dépend de plusieurs variables :
Quelle est la période de publication visée (sur combien de temps prévoyez-vous la diffusion de ces contenus) ?
Quel est le rythme de publication ?
Y a-t-il des contenus plus complexes à produire ?
Certains contenus dépendent-ils d’autres contenus pour exister ?
Conseil : là-aussi, utilisez le mode « Réflexion » de votre IA générative, pour obtenir une articulation la plus intelligente possible. Spoiler : vous aurez sans doute des retouches à faire à la main, mais la base est solide ! Par ailleurs, vous pouvez ajouter une consigne du type « Livrable : Tableur Excel prêt à l’emploi » si vous souhaitez exporter ce tableau dans un fichier Excel.
Étape 3 – Utilisez le prompt suivant :
A présent, enfile ta casquette de content strategist senior. Voici d'autres éléments de contexte pour construire un calendrier éditorial.
Contexte :
- Rythme de publication souhaité : [ex : 1 contenu tous les 3 jours]
- Période : [ex : 1 mois]
Voici la liste des sujets priorisés :
[copier-coller tableau "Priorisation" de l'étape 2 avec niveaux de priorité prioritaire/secondaire]
Ta mission :
1. Analyse les sujets en Tops prioritaires et secondaires et valide leur niveau de complexité (faible / moyen / élevé).
2. Identifie les dépendances éventuelles :
- contenus qui doivent être publiés avant d’autres
- contenus piliers vs contenus complémentaires
3. Propose un calendrier éditorial structuré :
- dates de publication
- ordre logique de diffusion (pas uniquement chronologique)
- respect du rythme imposé
4. Pour chaque contenu :
- indique la date de lancement de production
- précise brièvement la logique de positionnement
- rappelle le mot-clé principal visé
Contraintes :
- calendrier lisible et synthétique
- pas de complexité inutile
- logique SEO visible
Étape 4 – Analyser la SERP et cadrer l’intention de recherche
C’est bon, vos sujets sont sélectionnés et organisés par ordre d’importance.
A partir de cette étape, on descend d’un cran et on passe au niveau de l’article, pour préparer le bon cadrage SEO qui transformera chaque sujet en un brief clair et optimisé, document indispensable pour la rédaction.
Ce qui compte ici, c’est de comprendre ce que Google attend réellement.
Avant de rédiger, vous devez estimer, pour votre futur article :
l’intention dominante
les angles déjà exploités
les failles à exploiter
Pour ce faire, il faut travailler directement depuis les résultats de recherche (appelés aussi « SERP »).
Dans ce prompt, l’élément clé est le détail des captures d’écran de la SERP que vous allez donner à l’IA, en plus du prompt. Je vous recommande de « screenshotter » séparément les différents emplacements intéressants sur la SERP (liens organiques, bloc PAA, bloc vidéos, refinement chips, recherches associées…).
Exemple :
Je prends donc le mot-clé principal du premier article du calendrier éditorial qui vient d’être créé, et je le tape dans Google.
Puis je fais un screenshot des différents « SERP features » des résultats de recherche, pour les fournir à l’IA, en complément du prompt ci-dessous.
Conseil : faites ce travail en navigation privée, pour obtenir une SERP la plus neutre possible.
Étape 4 – Utilisez le prompt suivant :
A présent, reviens dans ton rôle de consultant SEO senior.
On va travailler sur un seul des sujets que tu as priorisés :
- [citer le 1er sujet du calendrier éditorial (Etape 3.), et son mot-clé associé]
Tu vas analyser la SERP sur le mot-clé principal donné.
Données fournies :
- captures d’écran de la SERP jointes (résultats, PAA, etc.)
Ta mission :
1. Identifie l’intention dominante de la SERP
→ formule-la clairement en une phrase
2. Liste 2 à 4 intentions secondaires fortes
3. Analyse les contenus présents :
- types de contenus majoritaires (guide, tuto, comparatif…)
- angles récurrents
4. Identifie 3 à 5 failles concrètes dans la SERP
→ manques, angles faibles, infos absentes, mauvaise structuration…
5. Propose 3 à 5 opportunités éditoriales directement exploitables
→ une phrase chacune, actionnable immédiatement
Contraintes :
- pas de généralités
- uniquement des constats observables
- réponse courte et structurée
Etape 5 – Définir l’angle éditorial et optimiser le positionnement de l’article
Avec l’étape précédente, vous avez fait travailler l’IA sur de la donnée très utile pour trouver un positionnement SEO cohérent.
A présent, on peut lui demander de réfléchir à des angles performants pour placer votre page en haut des résultats de recherche, sans compromettre les objectifs de votre entreprise.
Étape 5 – Utilisez le prompt suivant :
A présent :
1. Propose 2 à 3 angles éditoriaux possibles.
Pour chaque angle :
- promesse de l’article (ce que le lecteur va concrètement obtenir)
- différenciation par rapport à la SERP
- alignement utile par rapport aux objectifs business spécifiés plus haut
2. Sélectionne le meilleur angle et justifie brièvement.
3. À partir de cet angle, propose 3 titres optimisés SEO.
Contraintes :
- pas de titres génériques
- pas de reformulation superficielle
- chaque angle doit être réellement différenciant
- les titres doivent être directement exploitables
Étape 6 – Construire un plan SEO orienté intention
A cette étape, l’élément clé est la capacité de l’IA à construire un plan aligné sur les intentions les plus fortes des utilisateurs qui cherchent du contenu en tapant la requête cible.
Le plan traitera en priorité la réponse à ces intentions recherche. C’est ce qui fait qu’un bon contenu performe : Google (ainsi que les IA génératives qui se connectent au web) accède sans difficultés à la valeur ajoutée utile pour le lecteur, car les informations les plus importantes sont positionnées en haut du contenu.
Étape 6 – Utilisez le prompt suivant :
A présent :
1. Choisis le titre le plus aligné et propose un plan de contenu optimisé (H1, H2, H3), ainsi que la longueur cible du contenu à rédiger.
2. Pour chaque partie :
- indique l’objectif du bloc (ce que le lecteur doit comprendre ou obtenir)
- liste les points clés à traiter (concrets, pas génériques)
3. Vérifie :
- que l’intention dominante est traitée dès le début de l’article
- que les intentions secondaires sont intégrées logiquement
- que le plan se différencie des structures classiques de la SERP
Contraintes :
- pas de plan générique
- pas de titres vagues
- structure directement exploitable en rédaction
Étape 7 – Définir le champ sémantique utile
Pour cette dernière étape, on continue à développer le brief de votre futur article. Ici, on cherche à maximiser l’autorité sémantique de votre page, en structurant les mots-clés et les concepts de manière cohérente à travers chaque section de votre plan.
Conseil : effectuez les étapes 3 à 7 pour chaque contenu prioritaire. Le tableau final de l’étape 7 agit comme un brief prêt à l’emploi pour la rédaction. Ensuite, passez-le à vos rédacteurs en y ajoutant les éléments éditoriaux propres à votre entreprise (tone of voice, contraintes de rédaction, iconographie, pages internes à mailler, CTA…).
Étape 7 – Utilisez le prompt suivant :
A présent :
1. Identifie les termes et expressions indispensables pour couvrir correctement le sujet. Agis en connaissance du fonctionnement actualisé des algorithmes Google Search pour la compréhension du langage naturel.
2. Organise-les en 3 catégories :
- Termes essentiels (indispensables pour le SEO)
- Termes de précision (pour enrichir et crédibiliser)
- Termes complémentaires (secondaires mais utiles)
3. Pour chaque catégorie :
- propose des mots ou expressions (pas de phrases)
- évite les synonymes inutiles
4. Indique comment ces termes doivent être répartis dans le plan :
- quelles sections doivent absolument les intégrer
5. A la fin de l'analyse, récapitule les termes et leur répartition dans le contenu dans un tableau lisible.
Contraintes :
- pas de liste brute sans structure
- pas de sur-optimisation
- privilégier la pertinence à la quantité
Étape 8 – Regrouper toutes les informations (et sortir avec le livrable final)
Arrivé(e) à cette étape, il ne vous reste plus qu’à synthétiser l’ensemble des éléments que vous avez constitué au fil des étapes.
Rappelez-vous, les 3 premières étapes se situent à un niveau stratégique, et vont ont servi à :
faire émerger des idées de contenu (étape 1)
à les prioriser selon des critères de potentiel SEO, valeur business et faisabilité (étape 2)
à les organiser dans un planning éditorial, selon votre temporalité et votre capacité de production (étape 3)
Les 4 étapes suivantes ont quant à elles permis d’entrer dans l’opérationnel, en descendant au niveau « article »:
analyse des résultats de la SERP sur le MC visé, et détection des opportunités éditoriales réelles (étape 4)
positionnement et titraille du contenu (étape 5)
déclinaison d’un plan de contenu aligné, avec objectif et points clés de chaque section (étape 6)
déclinaison d’un champ sémantique, avec classement d’importance des expressions et mapping dans les sections concernées (étape 7)
Vous voilà donc avec un brief complet d’article SEO porteur pour votre business, temporalisé, et suffisamment détaillé pour être confié à la personne en charge de la rédaction.
Le livrable final est donc de récapituler tout cela en complétant le calendrier éditorial pour l’article en question.
Étape 8 – Utilisez le prompt suivant :
Maintenant, fournis-moi la ligne du calendrier éditorial qui concerne l'article en question.
Ajoute-y, dans les colonnes suivantes de celles du tableau actuel :
- la longueur cible du contenu, comme tu l'as exprimée
- le plan proposé (H1, H2, H3) avec objectifs et points clés (sans perte d'information !)
- le champ sémantique, en conservant l'organisation demandée
Format de sortie : veille à tout bien fournir dans un tableau prêt à copier-coller, en respectant la structure initiale du calendrier éditorial (que tu as produit plus tôt dans la discussion) et les ajouts demandés ici.
⭐ Livrable final : une ligne de tableau structurée, avec toutes les infos pour déclencher la phase de rédaction
⚠️ Important :
A présent, il ne vous reste plus qu’à recommencer le processus pour l’article suivant du calendrier éditorial, en reprenant la discussion avec votre IA préférée à partir de l’étape n°4.
La méthode en action : un exemple concret
A. Si vous négligez cette partie, le résultat ne sera pas à la hauteur !
Comme dans tout bon système de production automatisée avec l’intelligence artificielle, la personnalisation est la clé !
L’IA est capable de vous faire un travail sur-mesure exceptionnel. Pour parvenir à un résultat réellement opérationnel, vous devez préparer la matière première que vous allez lui donner.
Cette matière première, que l’on nomme souvent « variables », ce sont les informations entre crochets que vous trouvez dans les prompts prêts à l’emploi du chapitre précédent.
Audience cible, problématique, objectifs business, ressources disponibles, notoriété du site…Autant de données propres à votre entreprise, qui, bien préparées, transformeront drastiquement la qualité et la précision de ses réponses.
Attention : Sans ce contexte, ou avec un contexte appauvri, l’IA se contentera de probabilités statistiques moyennes.
Faites vraiment un effort supplémentaire sur cette phase ! Avec ces variables proprement renseignées, l’IA devient un consultant expert qui connaît vos dossiers sur le bout des doigts.
B. Les variables de notre exemple
Maintenant que cela est dit, restons dans une logique SEO pour notre exemple, avec un cas concret centré sur un marché à fort potentiel : le fitness pour débutants.
Voici les éléments de contexte de notre entreprise fictive, qui souhaite développer sa visibilité éditoriale auprès d’actifs qui veulent se remettre au sport mais peinent à tenir dans la durée.
- Audience cible de l'entreprise : actifs 25–40 ans, plutôt sédentaires, avec peu d’expérience en sport ou en reprise après une longue pause
- Problématique principale de la cible : ils veulent se remettre en forme, mais manquent de régularité, de structure et de repères fiables. Ils cherchent une approche simple, efficace et compatible avec un emploi du temps chargé.
- Objectif business :
- conversion directe (achat de programmes fitness)
- vente de produits complémentaires (équipements à domicile)
- construction d’une base email qualifiée (lead magnets type programmes gratuits)
- Offre / modèle de l’entreprise :
- produit d’entrée : programmes fitness en ligne (PDF / app) orientés débutants (perte de poids, remise en forme, routines 20 min)
- produit principal : programmes premium (8 à 12 semaines) avec suivi structuré, progression, vidéos explicatives
- produits complémentaires : équipements fitness simples (élastiques, haltères, tapis) intégrés dans les programmes
- logique de funnel :
- contenu SEO →
- lead magnet (ex : programme gratuit 7 jours) →
- vente programme →
- upsell équipement
- Niveau d’autorité du site (métrique type Domain Rank) : 40
- Ressources disponibles : 1,5 ETP (1 CM à mi-temps + 1 rédacteur temps plein)
- Rythme de publication souhaité : 1 contenu par semaine, tous les lundis
- Période : sur 3 mois
C. Récapitulatif (et illustration) des étapes
Et voici la méthode en action. Je donne les extrais les plus intéressants des réponses de l’IA utilisée (ChatGPT Instant 5.3 / Thinking 5.4).
Étape 1 :
Grâce au prompt de l’étape 1, je reçois : une liste de questions que pourrait vraiment se poser ma cible, les grandes intentions qui découlent de cette liste de questions, et une dizaine d’idées d’articles.
Étape 2 (Modèle de raisonnement « Thinking ») :
Grâce au prompt de l’étape 2, je reçois : une note qui classe les sujets de l’étape 1 en fonction de leur intérêt SEO/Business/faisabilité. Cela me permet de faire émerger les sujets prioritaires, les sujets secondaires et les sujets à écarter.
Étape 3 (Modèle de raisonnement « Thinking ») :
Grâce au prompt de l’étape 3, je reçois un calendrier éditorial qui organise les articles ainsi proposés selon mes objectifs business (important pour valider la priorité de production), mon rythme de publication et la période de production de l’ensemble de ces contenus. Ici, l’IA gère également l’interdépendance entre les contenus de la liste, pour qu’un contenu pilier soit par exemple publié avant un contenu de soutien.
Étape 4 :
Grâce au prompt de l’étape 4, je reçois une analyse fine et contextualisée du potentiel éditorial du mot-clé visé pour le premier article du calendrier à produire. Pour rappel, cette analyse est basée sur l’étude de la SERP sur le mot-clé en question.
Étape 5 :
Grâce au prompt de l’étape 5, j’obtiens des propositions d’angle alignées sur le positionnement éditorial à adopter pour performer dans la SERP. Puis la recommandation de l’angle le plus prometteur, ainsi que 3 propositions de titre d’article pour cet angle.
Étape 6 :
Grâce au prompt de l’étape 6, je reçois un plan structuré pour mon contenu, avec pour chaque section, les objectifs éditoriaux et les points clés à aborder dans la section. A la suite du plan, quelques éléments d’analyse et de contrôle par rapport aux intentions identifiées dans les étapes précédentes sont également proposés.
Étape 7 :
Grâce au prompt de l’étape 7, je viens compléter ce plan avec un champ sémantique utile pour la performance éditoriale du contenu d’un point de vue Algorithme Google.
Étape 8 :
Grâce au prompt de l’étape 8, j’ai l’ensemble des réponses de l’IA qui sont regroupées dans une ligne de mon calendrier éditorial. Cette ligne est un brief précis et actionnable pour gérer la production de mon article.
Mettez cette méthode en pratique !
Voilà, vous avez maintenant une méthode complète qui vous permet de préparer la vision globale et opérationnelle de votre stratégie de contenu SEO en même pas une heure de temps.
Cette méthode sert de socle de départ pour vous permettre d’arbitrer de manière lisible et éclairée les contenus qui ont le plus de potentiel pour informer votre cible tout en faisant rayonner l’expertise de votre marque.
Si vous souhaitez aller plus loin, je peux vous aider à l’appliquer correctement à votre contexte métier, puis à sélectionner les sujets vraiment porteurs pour votre visibilité, et à orchestrer le déploiement opérationnel.
Vous souhaitez accélérer sur votre projet éditorial ? Discutons-en ! 💬.
Depuis des années, Google dominait l’innovation technologique. Mais l’arrivée de ChatGPT en novembre 2022 a rebattu les cartes. Face à la montée en puissance d’OpenAI, soutenu par Microsoft, Google a dû réagir vite pour développer une intelligence artificielle capable de rivaliser.
C’est ainsi qu’est née Google Gemini. Après un échec cuisant sous le nom de Bard, l’IA de Google est revenu plus forte pour mettre ChatGPT à ses pieds en redéfinissant les standards de l’intelligence artificielle multimodale.
👉 Mais en quoi Gemini se distingue-t-il vraiment ? 👉 Est-il une alternative crédible à ChatGPT ? 👉 Et surtout, quelles sont ses limites ?
Si vous vous posez ces questions, vous êtes au bon endroit. Voici 6 choses essentielles à savoir sur Google Gemini, l’IA qui pourrait bien changer la donne.
Google Gemini, c’est quoi ?
Une IA générative multimodale
Gemini, développé par Google DeepMind, est bien plus qu’un simple chatbot. Contrairement à Bard, qui reposait sur PaLM 2, Gemini a été conçu dès le départ pour être multimodal. Concrètement, cela signifie que Gemini peut comprendre et traiter du texte, du code, des images, du son et de la vidéo simultanément, sans avoir besoin d’outils externes.
Pourquoi est-ce un « game changer » ? Parce que cette approche ouvre la porte à une des applications très différentes.
Un journaliste peut par exemple lui soumettre une vidéo d’interview et obtenir un résumé écrit avec les citations clés.
Un développeur peut lui montrer un extrait de code et recevoir des suggestions d’optimisation instantanées.
Un chercheur peut analyser un document scientifique en le combinant avec des données visuelles pour en extraire des insights clés.
Bref, Gemini n’est pas juste un chatbot, c’est une IA conçue pour interagir avec tous les formats de données, et c’est ce qui le distingue de ses concurrents.
Une montée en puissance rapide depuis fin 2023
Depuis son lancement en décembre 2023, Google n’a cessé d’améliorer Gemini. La première version, Gemini 1.0, a été déclinée en trois modèles adaptés à des usages spécifiques :
🛠️ Gemini Ultra : le modèle le plus avancé, taillé pour les tâches complexes et les usages professionnels.
⚖️ Gemini Pro : un compromis entre performances et accessibilité, pensé pour le grand public.
📱 Gemini Nano : une version légère, intégrée directement dans les smartphones Pixel pour un usage mobile optimisé.
Puis, en février 2024, Gemini 1.5 est arrivé avec une amélioration majeure : une fenêtre de contexte record de 1 million de tokens. Avec une telle capacité, Gemini pouvait traiter des volumes de données jamais atteints auparavant en une seule requête, et ainsi effecteur des tâches plus ambitieuses, telles que :
Lire et analyser un livre entier d’un coup
Décrypter un dossier juridique complexe sans perdre le fil
Comprendre une vidéo longue et en restituer les moments clés
1️⃣ L’IA de Google en 2025 : une accélération sans précédent
Google ne s’en cache pas : 2025 est l’année de leur modèle d’IA Gemini.
Première preuve : en seulement quelques mois, les modèles suivants ont déjà été déployés.
Gemini 2.0 Flash : un modèle ultra-rapide, conçu pour minimiser la latence et gérer efficacement des entrées multimodales (texte, image, vidéo, audio). Sa capacité de 1 million de tokens en fait un outil puissant pour les tâches complexes.
Gemini 2.0 Pro : la version encore plus avancée, avec une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens, permettant d’analyser des volumes d’informations encore plus vastes. Elle est déjà disponible pour les développeurs via Google AI Studio et Vertex AI.
Gemini 2.5 Pro : le dernier modèle en date, sorti le 25 mars 2025. Selon Google, Gemini 2.5 surpasse tous les benchmarks actuels, et se place en tête du classement de la « Chatbot Arena ». Sa capacité de raisonnement avancée lui permet de résoudre des problèmes complexes, de coder des applications web visuellement riches et d’analyser d’immenses volumes de données grâce à sa fenêtre de contexte de 2 millions de tokens.
Le Top 5 des meilleures IA en mars 2025 (LLM Arena Leaderboard). Gemini 2.5 est en tête
Gemini Nano est en outre déployé directement au cœur des produits phares de Google, comme Chrome et Android. Selon les dernières actualités (article de mai 2025), ce modèle d’IA léger et puissant promet notamment d’agir en localpour détecter et bloquer en temps réel les arnaques en ligne, sans avoir à passer par le cloud !
La timeline de l’IA chez Google
D’un modèle expérimental (LaMDA) à une IA omniprésente (Gemini), voici les grandes étapes qui ont marqué l’évolution de Google en IA depuis 2022.
📌 Avril 2022 – Lancement de PaLM (Pathways Language Model)
Google Research dévoile PaLM, un modèle de 540 milliards de paramètres surpassant GPT-3 et LaMDA sur plusieurs benchmarks. C’est la première brique de la stratégie IA de Google.
📌 Décembre 2022 – ChatGPT déclenche un « Code Red » chez Google
Le succès fulgurant de ChatGPT prend Google de court. Sundar Pichai déclenche une alerte interne (« Code Red »), redirigeant des équipes entières pour accélérer les développements en IA.
📌 Février 2023 – Google dévoile Bard, sa première réponse
Google lance Bard, un chatbot conversationnel basé sur LaMDA, mais la comparaison avec ChatGPT reste mitigée. L’enjeu ? Prouver que Google a encore une longueur d’avance en IA.
📌 Avril 2023 – Google DeepMind voit le jour
Google regroupe ses équipes IA sous Google DeepMind, avec pour mission de développer un modèle révolutionnaire. C’est la naissance du projet Gemini.
📌 Décembre 2023 – Google dévoile Gemini 1.0, son modèle IA révolutionnaire
Conçu nativement multimodal, Gemini 1.0 surpasse GPT-4 sur plusieurs benchmarks. Pixel 8 Pro devient le premier smartphone embarquant une IA générative en local.
📌 Février 2024 – Gemini 1.5 : percée dans le traitement de longs contenus
Google introduit un modèle capable de traiter jusqu’à 1 million de tokens, ouvrant la voie à une IA pouvant analyser de vastes ensembles d’informations (livres, bases de données…).
📌 Mai 2024 – Gemini révolutionne Google Search
Google intègre l’IA générative directement dans ses résultats de recherche, proposant des résumés intelligents des réponses. Un tournant pour l’avenir de la recherche en ligne.
📌 Décembre 2024 – Google lance Gemini 2.0, une IA qui exécute des actions
Gemini passe de simple générateur de texte à un véritable agent capable d’utiliser des outils et d’accomplir des tâches complexes.
📌 Mars 2025 – Google Assistant fusionne avec Gemini
L’assistant vocal de Google devient Gemini, intégrant des fonctionnalités avancées de compréhension contextuelle et d’interaction fluide avec l’utilisateur.
📌 Mars 2025 – Google Gemini 2.5 est déjà sur le marché, et fait encore avancer Google un peu plus vide dans la course au leadership de l’IA générative.
2️⃣ En 2025, Gemini devient plus intelligent et personnalisé
En 2025, Google l’IA de Google franchit un cap en intégrant de nouvelles capacités qui améliorent à la fois la précision des recherches, la personnalisation des interactions et la rapidité du raisonnement. Voici trois évolutions majeures à connaître.
Deep Research : des rapports de recherche en quelques minutes
Gemini 2.0 introduit Deep Research, une fonctionnalité avancée qui lui permet de parcourir le Web et de générer des rapports de recherche complets en un temps record. Plutôt que de simplement résumer des sources existantes, Gemini analyse et croise plusieurs données pour offrir une synthèse structurée, idéale pour les professionnels en quête d’informations approfondies.
Une personnalisation accrue grâce à l’historique des interactions
L’IA de Google comprend désormais mieux ses utilisateurs en s’appuyant sur leurs historiques de recherche, leurs préférences et leurs précédentes discussions. Cette personnalisation avancée permet d’affiner les suggestions et d’adapter les réponses aux besoins spécifiques de chaque utilisateur, rendant l’assistant plus efficace et pertinent dans le temps.
2.0 Flash Thinking : un raisonnement plus rapide et connecté
Grâce à Flash Thinking, Gemini 2.0 améliore considérablement sa capacité de réflexion en temps réel. Cette mise à jour lui permet de se connecter à davantage d’applications et de systèmes externes, offrant une analyse plus fine et un accès plus rapide aux données nécessaires pour répondre à des requêtes complexes.
Gemini Live : l’IA qui voit et comprend en temps réel
Avec Gemini Live, Google intègre l’analyse vidéo et le partage d’écran en temps réel. L’IA peut désormais interpréter le contenu affiché sur votre appareil ou analyser des images via la caméra de votre smartphone. Besoin d’identifier un objet ou de retrouver un élément égaré ? Il suffit de pointer la caméra, et l’IA de Google fournit une réponse instantanée. Accessible aux abonnés Google One AI Premium, cette avancée place Google en tête face à Alexa et Siri, encore en phase de développement sur ces usages.
3️⃣ Pourquoi Google mise tout sur Gemini ?
Une réponse au « code rouge »
Quand ChatGPT a débarqué fin 2022, Google a compris qu’il était en danger. Jusqu’ici leader incontesté du web, l’entreprise a soudain vu OpenAI, soutenu par Microsoft, prendre une avance considérable en IA générative.
Face à cette menace, Google a déclenché un « red code », une alerte interne poussant toutes ses équipes à accélérer le développement d’une IA compétitive. Objectif : combler l’écart au plus vite et reprendre la main sur l’innovation. Sundar Pichai, PDG de Google, a déclaré que l’IA représentait une révolution encore plus importante que le mobile ou le web, et que Gemini jouerait un rôle central dans cette transformation.
🔹 Résultat : une réorganisation massive des ressources internes. 🔹 Les meilleurs chercheurs de Google ont été mobilisés pour dépasser GPT-4. 🔹 En quelques mois seulement, Gemini est devenu l’une des IA les plus avancées au monde.
Mais Google ne s’est pas contenté de développer une IA performante… Il l’a pensée stratégiquement, complémentaire de ses services actuels.
Une intégration massive dans l’écosystème Google
Contrairement à OpenAI, qui propose ChatGPT comme un produit autonome, Google a opté pour une stratégie radicalement différente : faire de Gemini une brique centrale de tous ses services.
Google sait qu’il possède un avantage unique : son écosystème d’un milliard d’utilisateurs. En intégrant Gemini dans tous ses produits, il crée donc un usage captif très fort, qui rend plus difficile le recours à des solutions concurrentes.
Dans Google Search : une refonte de la recherche
L’une des plus grandes transformations concerne la recherche Google. Avec les AI Overviews, progressivement déployée depuis un an sur de plus en plus de requêtes, les réponses générées par l’IA apparaissent directement en haut des résultats des pages de recherche Google, et permettent de synthétiser plusieurs sources en un seul bloc.
Impact majeur : les internautes n’ont plus besoin de cliquer sur des liens pour obtenir une réponse, ce qui pourrait provoquer une chute drastique du trafic vers les sites web.
💡 Pour approfondir le sujet des AI Overviews, comprendre quelles requêtes sont prioritairement visées et comment adapter ses contenus pour intégrer ces nouveaux résultats de recherche, consultez nos articles suivants :
L’IA de Google s’invite désormais dans Docs, Gmail, Sheets et Slides, où il automatise un grand nombre de tâches du quotidien. Sa fluidité et son adaptabilité devrait vous permettre de :
✅ Rédiger des emails complets dans Gmail à partir de quelques mots-clés. ✅ Générer des plans détaillés pour des documents professionnels dans Google Docs. ✅ Créer automatiquement des tableaux et graphiques dans Sheets. ✅ Optimiser la mise en page et le contenu des présentations dans Slides.
Sur Android : un assistant nouvelle génération
Google prévoit également de remplacer progressivement Google Assistant par Gemini :
Sur Pixel 8 Pro, Gemini peut résumer des notifications, transcrire des appels et expliquer des articles complexes.
Commande vocale avancée : poser une question et obtenir une réponse ultra-contextualisée.
L’IA pour les enfants : Google s’attaque au marché de la jeunesse
Enfin, Google essaie de capter de nouveaux utilisateurs le plus tôt possible, en plaçant désormais Gemini directement dans l’environnement numérique des enfants de moins de 13 ans, via les comptes Google Family Link. Cette avancée stratégique est toutefois très controversée, car :
elle crée un nouveau point d’entrée numérique, potentiellement très addictif, et difficile à réguler par les parents
elle expose les enfants à des technologies encore imparfaites (et notamment à leurs hallucinations)
elle renforce la dépendance à l’écosystème Google, au prix de débats éthiques sur le consentement, la protection des données et le devoir de vigilance des géants de la tech
4️⃣ ChatGPT vs Gemini : qui est le plus puissant ?
Benchmarks et performances : qui a l’avantage ?
Depuis son lancement, Google ne cesse d’affirmer que Gemini Ultra surpasse GPT-4 sur plusieurs benchmarks académiques.
Quelques chiffres clés :
✅ 90 % sur le test MMLU (Massive Multitask Language Understanding), contre 86,4 % pour GPT-4. ✅ Meilleures performances en raisonnement mathématique et logique. ✅ Capacité de traitement multimodal native, contrairement à GPT-4 qui a dû intégrer ces fonctions après coup.
Mais les benchmarks ne disent pas tout.
Dans les tests réels, plusieurs utilisateurs ont remarqué que GPT-4 Turbo (disponible sur ChatGPT Plus) reste plus fiable sur certaines tâches complexes, notamment :
🔹 Programmation avancée : Gemini fait parfois plus d’erreurs dans l’analyse de code. 🔹 Rédaction détaillée : ChatGPT est jugé plus cohérent sur de longs textes. 🔹 Gestion du contexte : bien que Gemini gère plus de tokens, GPT-4 conserve parfois mieux la cohérence sur des discussions longues.
Alors, qui gagne ? 🤔
Gemini Ultra vs ChatGPT-4 Turbo : le comparatif
Critère
Gemini Ultra
ChatGPT-4 Turbo
Compréhension du langage
✅ Très bon en logique et multimodalité
✅ Très bon, parfois plus fluide
Temps de réponse
⚡ Plus rapide en conversation
⏳ Légèrement plus lent
Multimodalité (texte, images, son, vidéo)
🏆 Native
📌 Ajoutée en option
Précision sur les sujets techniques
📉 Parfois sujet à des erreurs
✅ Plus fiable
Mémoire contextuelle
📌 Bonne sur un grand volume de texte
📌 Bonne, mais mémoire limitée
Accessibilité
❌ Payant (Google One AI Premium)
✅ Version gratuite + abonnement
👉 Mon retour d’expérience : pour la création de contenu, j’ai effectivement constaté que Gemini avait une approche plus créative, moins scolaire, que ChatGPT.
Gemini a aussi le défaut de cette qualité : une tendance inexorable a dévier des informations que l’utilisateur lui envoie dans son prompt. Pas pratique quand on créé du contenu, et qu’il faut respecter un brief initial. Si cela vous intéresse, j’ai rédigé un article complet qui compare les meilleures IA de 2025 et vous aide à choisir la bonne.
5️⃣Quels sont les usages concrets de Gemini ?
Voici quelques applications concrètes qui montrent comment Gemini peut transformer le quotidien de nombreux métiers. Attention toutefois, un fact-checking rigoureux de toutes les réponses fournies ne doit jamais être exclu. Cela vaut pour Google Gemini comme pour n’importe quelle autre IA.
Rédaction et SEO : un assistant de contenu avancé
L’intégration de Gemini dans Google Workspace en fait un outil puissant pour la création et l’optimisation de contenus.
Dans Google Docs
Rédaction d’articles de blog, rapports et présentations en quelques secondes.
Réécriture d’un texte pour améliorer le style ou l’adapter à une audience spécifique.
Synthèse automatique d’un document long en un résumé structuré.
Dans Gmail
Génération de réponses automatiques adaptées au ton du mail.
Synthèse des échanges longs en quelques phrases clés.
SEO et marketing
Analyse des tendances de recherche et suggestions de mots-clés.
Optimisation des textes pour le référencement (balises, structure, champ sémantique).
Proposition de titres et descriptions engageants pour améliorer le taux de clic.
A noter que vous pouvez également utiliser l’interface conversationnel de Gemini pour créer du contenu textuel. Tout comme ChatGPT, Gemini est tout à fait performant dans cette tâche. En 2025, il propose également une fonctionnalité Canvas, avec une interface pensée pour la rédaction, à l’image d’un éditeur de texte classique. Enfin, les Gemini Gems sont également disponibles. Il s’agit de chatbots que vous pouvez créer à votre guise à l’aide d’instructions personnalisées. Ce sont des outils parfaits pour automatiser une tâche de rédaction répétitive.
Exemple de Gem personnalisé ci-dessous, que j’utilise pour automatiser ma production de fiches produit pour le BTP.
Développement et programmation : un allié pour les codeurs
Avec Gemini Code Assist, Google propose une IA dédiée aux développeurs.
Fonctionnalités
Complétion automatique du code.
Détection et correction des erreurs.
Optimisation d’un algorithme en proposant des alternatives plus performantes.
Explication détaillée du fonctionnement d’un bloc de code.
Traduction de code d’un langage à un autre (ex : Python vers JavaScript).
Grâce à sa fenêtre de contexte de 1 million de tokens (voire plus selon le modèle choisi !), Gemini excelle dans l’analyse de documents volumineux.
Exemple de ce que cela permet de faire :
Lire et résumer un rapport financier de 100 pages en quelques paragraphes.
Identifier les clauses problématiques d’un contrat juridique.
Comparer plusieurs documents et en extraire les points communs.
Analyser un ensemble d’études et en tirer des tendances clés.
Une IA mobile, intégrée directement à Android
Google veut faire de Gemini une IA omniprésente, notamment sur mobile.
Sur le Pixel 8 Pro et Android
Résumé automatique des notifications.
Transcription des notes vocales en texte clair.
Synthèse d’un article en quelques phrases clés.
Réponses intelligentes aux messages et e-mails.
Exemple d’utilisation Un utilisateur reçoit un long e-mail avec plusieurs points importants. → Gemini le résume en une phrase et propose une réponse rapide.
6️⃣ Gemini est la vision stratégique de l’IA chez Google
Si vous ne deviez retenir qu’une chose sur L’IA de Google, c’est bien celle-ci : Gemini n’est pas une simple plateforme conversationnelle comme l’est ChatGPT. Gemini incarne la stratégie globale de Google pour l’avenir de l’intelligence artificielle.
En misant sur une intégration native dans ses produits, une IA multimodale et une approche résolument collaborative, Google veut faire de Gemini l’outil incontournable du quotidien, tant pour les professionnels que pour le grand public.
Sundar Pichai, CEO de Google.
Une priorité absolue pour Google en 2025
Sundar Pichai, CEO de Google, l’a affirmé sans détour : “2025 will be the biggest focus for Gemini.” (Source : Yahoo Finance). L’intelligence artificielle générative ne se limite plus à un laboratoire d’expérimentation. Pour Google, Gemini est au cœur de son modèle d’innovation et de croissance, avec une ambition claire : créer une IA utile, omniprésente et intégrée de manière fluide à l’écosystème existant.
Une IA profondément intégrée, pas une entité indépendante
Contrairement à OpenAI, qui propose ChatGPT sous forme d’un outil distinct, Google mise sur l’invisibilité fonctionnelle de son IA : Gemini s’infiltre dans Gmail, Docs, Meet, Search, et même Android, transformant l’expérience utilisateur sans nécessiter d’adoption consciente. Cette approche permet à Google de capitaliser sur ses milliards d’utilisateurs actifs pour imposer son IA de facto, sans friction ni apprentissage supplémentaire.
L’IA comme un outil exécutable et multimodal
L’un des atouts stratégiques majeurs de Gemini est son architecture multimodale native. Contrairement à ChatGPT, qui intègre progressivement des capacités visuelles et auditives, Gemini a été pensé dès le départ pour traiter simultanément texte, image, audio et vidéo. Cette vision ouvre la voie à des applications bien plus riches : analyse en temps réel de documents et images, synthèse de données audio, génération automatique de contenu interactif.
De plus, Google veut aller encore plus loin en permettant à Gemini d’utiliser des outils et d’interagir avec des services externes.
Sundar Pichai l’explique ainsi : “L’autre progression que nous poussons tous est que ces modèles commencent à utiliser des outils. Si vous y pensez, les humains utilisent des outils en permanence.”
Cela signifie que l’IA de Google pourrait bientôt exécuter des actions complexes, comme chercher des informations en ligne, interagir avec des logiciels métier ou automatiser des tâches analytiques.
En conclusion : Google peut-il imposer son modèle IA ?
L’histoire de Google montre une stratégie bien rodée : arriver après les autres, mais avec une exécution qui finit par écraser la concurrence.
Quelques exemples de ce constat :
Google Search n’a pas inventé le moteur de recherche, mais l’a perfectionné.
Chrome est arrivé bien après Internet Explorer et Firefox, mais domine aujourd’hui le marché.
Android a rattrapé et dépassé iOS en quelques années.
Le modèle Google, c’est une capacité à intégrer ses produits dans des usages existants, en s’appuyant sur son écosystème colossal. Gemini s’inscrit dans cette logique : une IA moins visible que ChatGPT, mais profondément ancrée dans les outils que tout le monde utilise déjà.
Mais l’IA diffère du fonctionnement d’un moteur de recherche ou un navigateur. Cette fois, Google affronte un concurrent qui a déjà capté l’attention du grand public. OpenAI a imposé ChatGPT comme la référence, et Microsoft mise sur l’IA pour renforcer son propre écosystème.
L’avantage de Google ? Une base d’utilisateurs immense, avec des milliards d’internautes déjà convertis à ses produits. Lui suffira-t-il d’accélérer sur l’IA pour remporter la mise ? A suivre…
Les fautes simples, c’est déjà vu. Après les 69 fautes de français courantes, il est temps de passer à la vitesse supérieure pour atteindre l’objectif ambitieux de rédiger un français sans fautes.
Certains accords, distinctions lexicales ou anglicismes subtils poussent même les champions d’orthographe à la faute. Découvrez 16 erreurs avancées qui vous plongent dans les nuances de la langue française, celles qui font vraiment la différence pour rédiger dans un français sans faute. Vous ne deviendrez peut-être pas un maître absolu de la langue française à la fin de cet article, mais une chose est sure, vous n’en ressortirez pas sans avoir perfectionné votre plume.
✅ Bonus : testez votre apprentissage avec notre quiz en fin d’article !
🛑 ✋ Besoin de documents de référence pour vos travaux en langue française ? Voici 3 ressources jugées comme les plus fiables pour couvrir tous les aspects de la langue :
Le Bon Usage (Grevisse) : l’ouvrage incontournable pour comprendre et appliquer les règles de grammaire et de syntaxe. Leur blog est également à visiter.
Bescherelle : la référence pratique pour maîtriser la conjugaison et les subtilités de l’orthographe (visitez leur rubrique « Règles de français »).
Maintenant que tout est dit, c’est parti !
« Après que » + indicatif
Niveau de difficulté : 2/5 😏
Introduction
On commence en douceur avec cette faute, que tout locuteur natif avec un niveau de français correct connaît. Au travail, avec des amis, à la télévision, sur internet… Difficile de passer quelques jours sans entendre l’horrible subjonctif suivre cette locution !
Explication linguistique simplifiée
Règle générale :
« Après que » indique qu’une action est réalisée avant une autre.
Cette notion d’antériorité impose l’usage de l’indicatif, qui exprime une action effective ou réelle.
Exemples corrects :
Après que Marieest partie, nous avons rangé la salle.
Après que le trainfut passé, les barrières se levèrent.
Après que Paula annoncéla nouvelle, les invités se sont tus.
La confusion avec « avant que » :
Contrairement à « après que », « avant que » projette une action dans le futur ou une hypothèse. Cela nécessite donc le subjonctif.
Exemple :
Je souhaite lui parler avant qu’il ne parte.
Erreur fréquente :
L’analogie erronée entre les deux conjonctions, et d’autres conjonctions phonétiquement similaires (telles que « bien que ») qui utilisent le subjonctif, pousse de nombreux locuteurs à utiliser le subjonctif après « après que ».
Problème sous-jacent
L’influence scolaire : Les règles du subjonctif sont enseignées de manière parfois générique, ce qui laisse penser qu’il suit toujours les conjonctions.
Influence de la sonorité : La construction « après qu’il soit » semble plus fluide à l’oreille que « après qu’il est », ce qui favorise l’erreur.
Perception erronée de la formalité : Certains locuteurs pensent que le subjonctif donne une tournure plus élégante ou soutenue à leur propos.
Méthode pour éviter l’erreur
Identifiez si l’action est déjà réalisée ou si elle reste hypothétique.
Réalisée (ou certaine) → Indicatif
Hypothétique (ou non réalisée) → Subjonctif
« Sensé » vs. « Censé »
Niveau de difficulté : 2/5 😏
Introduction
Êtes-vous sûr(e) de savoir si une phrase est « sensée » ou « censée » ? Ces deux adjectifs sont homophones, mais leurs significations sont assurément différentes. Bien qu’elle ne soit pas extrêmement complexe pour un locuteur natif, cette confusion est suffisamment courante pour mériter d’être abordée.
Explication linguistique simplifiée
Définitions :
« Sensé » : Adjectif signifiant « qui fait preuve de bon sens, raisonnable ». Exemple :C’était une remarque sensée qui a évité une erreur.
« Censé » : Adjectif signifiant « supposé, réputé », souvent utilisé pour exprimer une attente ou une présomption. Exemple :Elle est censée finaliser le dossier avant midi.
Repère mnémotechnique :
« Sensé » est lié au sens, au bon jugement.
« Censé » contient un c, comme dans conjecture, pour marquer une supposition.
Constructions typiques :
« Sensé » est souvent suivi d’un complément ou utilisé de manière descriptive. Exemple :Un conseil sensé peut éviter des complications.
« Censé » est généralement suivi d’un verbe à l’infinitif. Exemple :Le client est censé confirmer la commande avant 17 heures.
Problème sous-jacent
Homophonie : La prononciation identique des deux termes conduit à une erreur fréquente à l’écrit, notamment dans des contextes où les deux pourraient sembler corrects.
Méthode pour éviter l’erreur
Remplacez le mot par un synonyme pour vérifier le sens :
Si « raisonnable » fonctionne → sensé.
Si « supposé » fonctionne → censé.
« Ceci dit » vs. « Cela dit »
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
Vous avez peut-être déjà entendu ou lu : « Ceci dit, je ne suis pas d’accord. » Bien que cette tournure soit utilisée par certains, elle est incorrecte. La locution correcte est « Cela dit », qui renvoie à ce qui a été mentionné précédemment.
Explication linguistique simplifiée
Usage de « ceci » :
Ceci est utilisé pour annoncer quelque chose à venir. Exemple correct :Ceci représente une étape essentielle du projet.
En ce sens, « ceci dit » ne peut pas être utilisé pour introduire une nuance sur ce qui a été mentionné.
Usage de « cela » :
Cela renvoie à quelque chose qui a été dit ou évoqué précédemment.
La locution « Cela dit » signifie « après avoir dit cela », et s’utilise pour introduire une restriction ou une nuance par rapport à ce qui vient d’être dit. Exemple correct :Le rapport est incomplet. Cela dit, il contient des idées intéressantes.
Pourquoi « ceci dit » est incorrect :
Dire « ceci dit » revient à employer ceci de manière inappropriée, car la phrase réfère à ce qui précède et non à ce qui suit.
Problème sous-jacent
Simplification dans le langage oral : À l’oral, « ceci » et « cela » sont parfois perçus comme interchangeables, ce qui favorise la confusion dans des expressions courantes.
Langage relâché : L’absence de correction ou de mise en évidence de cette nuance dans des contextes informels contribue à l’ancrage de cette faute.
Méthode pour éviter l’erreur
Demandez-vous si la phrase introduit une remarque sur ce qui a été dit précédemment (→ cela) ou annonce un point à venir (→ ceci).
Faux amis intralinguistiques : éviter les confusions de sens
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
« Je suis confus… ou embarrassé ? Vous avez gradé vos copies, ou vous les avez graduées ? » Ces erreurs sont souvent liées à des mots proches ou à des influences linguistiques. Voici une liste non exhaustive pour clarifier ces confusions.
Explication linguistique simplifiée
Grader vs. Graduer :
Grader est un anglicisme emprunté à to grade, qui signifie attribuer une note ou un rang. Exemple erroné :Elle a gradé les devoirs. Exemple corrigé :Elle a noté les devoirs.
Graduer signifie « diviser en degrés » ou « ajuster progressivement ». Exemple :Graduer la température d’un appareil.
Confus vs. Embarrassé :
Confus signifie « manquant de clarté ». Exemple :Son explication était tellement confuse qu’elle a semé le doute.
Embarrassé signifie « gêné », « mal à l’aise ». Exemple erroné :Il était confus de ne pas avoir préparé sa présentation. Exemple corrigé :Il était embarrassé de ne pas avoir préparé sa présentation.
Inclination vs. Inclinaison :
Inclination désigne un penchant, une tendance naturelle ou un goût. Exemple :Il a une inclination naturelle pour l’écriture.
Inclinaison désigne un angle physique, une pente ou une position oblique. Exemple :L’inclinaison du toit permet une meilleure évacuation de l’eau. Exemple erroné :L’inclinaison de son esprit pour la philosophie est remarquable. Exemple corrigé :L’inclination de son esprit pour la philosophie est remarquable.
À nouveau ou de nouveau ?
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
« Je vais essayer à nouveau… ou de nouveau ? » Ces deux expressions, bien que proches, ne sont pas interchangeables. Leur différence subtile réside dans le sens qu’elles véhiculent : à nouveau implique un changement dans la manière de faire, tandis que de nouveau désigne une répétition pure et simple. Décryptons cette nuance essentielle pour un usage précis.
Explication linguistique simplifiée
« À nouveau » : refaire différemment
À nouveau implique une notion de recommencement avec un changement dans l’approche ou la méthode.
Sens : « d’une manière nouvelle ». Exemple :Elle va préparer la présentation à nouveau. (Elle va la refaire, mais avec une approche différente.)
« De nouveau » : refaire identiquement
De nouveau exprime une répétition pure, sans changement par rapport à l’action initiale.
Sens : « encore une fois ». Exemple :Nous avons de nouveau vu ce film hier soir. (Nous l’avons regardé une fois de plus, de la même manière.)
Erreur fréquente : les employer indifféremment
Beaucoup de locuteurs utilisent à nouveau et de nouveau comme des synonymes, alors qu’ils traduisent des nuances différentes. Exemple erroné :Ils ont répété l’expérience à nouveau, sans modifier les conditions. Exemple corrigé :Ils ont répété l’expérience de nouveau, sans modifier les conditions.
Méthode pour éviter l’erreur
Analysez le contexte de l’action :
Y a-t-il une répétition avec un changement de méthode ? → Utilisez à nouveau.
Y a-t-il une répétition identique ? → Utilisez de nouveau.
Astuce :
Si le sens ne nécessite pas de nuance particulière, privilégiez de nouveau, qui est plus neutre.
« Amener » vs. « Apporter«
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
Avez-vous déjà entendu quelqu’un dire : « J’amène un gâteau à la fête » ? Si cette tournure vous semble naturelle, elle n’en est pas moins incorrecte. La confusion entre amener et apporter concerne souvent les objets inanimés qu’on dit « amener » par erreur. Pourtant, une distinction simple existe et permet d’éviter cette faute fréquente.
Explication linguistique simplifiée
Définitions pour les objets inanimés :
Apporter : Utilisé pour les objets inanimés. Il signifie porter quelque chose vers un lieu ou une personne. Exemple :Elle apporte une bouteille de vin au dîner.
Amener : Strictement réservé aux êtres animés. Il signifie mener ou conduire un être vivant vers un lieu ou une personne. Exemple :Ils amènent leur enfant à l’école.
Erreur fréquente :
Beaucoup de locuteurs utilisent amener à tort pour parler d’objets inanimés. Exemple erroné :Nous amenons les cadeaux à la réception. Exemple corrigé :Nous apportons les cadeaux à la réception.
Méthode pour éviter l’erreur
Posez-vous une question simple : Déplacez-vous un être vivant ou un objet ?
Si c’est un être vivant → amener.
Si c’est un objet → apporter.
Par extension :
Si vous vous éloignez d’un lieu avec un objet, utilisez emporter.
Si c’est avec un être vivant, utilisez emmener.
Légitimiser au lieu de légitimer, ou le barbarisme invisible
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
Avez-vous déjà utilisé le mot légitimiser en pensant qu’il était correct ? Bien que ce verbe semble logique et intuitif, il n’existe pas en français. C’est un exemple de barbarisme invisible, une erreur de formation de mots par analogie avec d’autres verbes en -iser. Voici quelques exemples fréquents pour mieux comprendre ces erreurs.
Quelques exemples de barbarismes invisibles
1. Légitimiser (au lieu de légitimer)
Erreur :Légitimiser est une invention incorrecte.
Explication : Le verbe exact est légitimer, qui signifie rendre légitime (conforme à la loi ou à la morale). Exemple incorrect :Ce discours cherche à légitimiser des comportements douteux. Correction :Ce discours cherche à légitimer des comportements douteux.
2. Globaliser (au lieu de généraliser ou mondialiser)
Erreur : Employé à tort pour signifier rendre global, globaliser est un calque de l’anglais to globalize.
Explication : En français, on utilise mondialiser pour un contexte international, ou généraliser pour étendre un principe. Exemple incorrect :Nous avons décidé de globaliser nos activités commerciales. Correction :Nous avons décidé de mondialiser nos activités commerciales.
3. Normaliser (mal utilisé au lieu de standardiser)
Erreur :Normaliser est parfois utilisé pour signifier standardiser, mais ces termes ne sont pas interchangeables.
Explication :Normaliser signifie rendre conforme à une norme, alors que standardiser désigne l’uniformisation d’un processus ou d’un produit. Exemple incorrect :Ils souhaitent normaliser les pratiques dans toute l’entreprise. Correction :Ils souhaitent standardiser les pratiques dans toute l’entreprise.
4. Impacter (au lieu d’affecter ou influencer)
Erreur : Verbe issu de impact, il est critiqué pour son usage simpliste et souvent calqué de l’anglais (to impact).
Explication : Bien que courant à l’oral, il est préférable d’utiliser des termes plus précis comme affecter ou influencer. Exemple incorrect :Les changements ont impacté la productivité de l’équipe. Correction :Les changements ont influencé la productivité de l’équipe.
5. Solutionnable (au lieu de résoluble)
Erreur : Ce néologisme spontané est souvent employé dans un langage relâché.
Explication : Le terme exact est résoluble, qui signifie susceptible d’être résolu. Exemple incorrect :Cette situation est solutionnable avec plus de temps. Correction :Cette situation est résoluble avec plus de temps.
Emploi incorrect de certaines locutions courantes
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
Certaines locutions françaises sont utilisées de manière impropre ou abusive. Le plus souvent, inconsciemment. Parmi elles, des expressions comme « de par », « au final », et « en termes de » sont les porte-étendards de ce genre d’erreur.
Explication linguistique simplifiée
« De par » :
Usage correct : Historiquement, « de par » signifie « au nom de » ou « par l’autorité de », utilisé dans des expressions comme « de par le roi ». Aujourd’hui, son emploi est limité et souvent critiqué lorsqu’il est utilisé pour signifier « en raison de » ou « à cause de ». Exemple correct :« De par son autorité, il imposa cette décision. » Exemple incorrect :« De par son expérience, elle a obtenu ce poste. » Recommandation : Il est préférable d’utiliser des expressions comme « en raison de », « à cause de », ou « grâce à », selon le contexte.
« Au final » :
Bien que couramment utilisé pour signifier « finalement », « au final » est critiqué par certains puristes. Des alternatives plus neutres et recommandées incluent « en fin de compte », « finalement », ou « au bout du compte ». Exemple recommandé :« Finalement, le projet a été annulé. » Recommandation : Préférez « en fin de compte », « finalement », ou « au bout du compte ».
« En termes de » :
Usage correct : Cette locution signifie « du point de vue de » ou « dans le domaine de ». Son emploi doit être précis et pertinent. Exemple correct :« En termes de performance, cette voiture est impressionnante. » Exemple incorrect :« En termes de météo, il fait assez beau aujourd’hui. » Recommandation : Utilisez cette locution uniquement lorsque vous vous référez spécifiquement à un domaine ou à un point de vue particulier.
Problème sous-jacent
Influence de l’oralité et des médias : l’usage répété de ces expressions dans les médias et les conversations informelles conduit à leur adoption, parfois incorrecte, dans le langage écrit.
Méthode pour éviter l’erreur
Pour « de par » : remplacez par « en raison de », « à cause de », ou « grâce à », selon le contexte.
Pour « au final » : préférez « en fin de compte », « finalement », ou « au bout du compte ».
Pour « en termes de » : assurez-vous que l’expression est pertinente et spécifique au domaine ou au point de vue évoqué.
« Le peu de » suivi du singulier vs. « Peu de » suivi du pluriel
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
Avez-vous déjà hésité entre « Le peu de choses qu’il savait suffisait » et « Le peu de choses qu’il savait suffisaient » ? Ou entre « Peu d’élèves est venu » et « Peu d’élèves sont venus » ? Ces constructions, bien que proches, obéissent à des règles grammaticales et sémantiques distinctes qui méritent une attention particulière.
Explication linguistique simplifiée
Règle générale pour « Le peu de » (singulier) :
« Le peu de » est considéré comme une unité abstraite (le manque ou l’insuffisance).
Par conséquent, le verbe s’accorde au singulier. Exemples corrects :
Le peu de patience qu’elle montrait était remarquable.
Le peu d’argent qu’il possédait suffisait à ses besoins.
Règle générale pour « Peu de » (pluriel) :
« Peu de » désigne une petite quantité ou un groupe d’éléments. Le verbe s’accorde au pluriel. Exemples corrects :
Peu de spectateurs ont applaudi à la fin du film.
Peu de maisons ont été épargnées par la tempête.
Cas particuliers :
Lorsque « le peu de » est suivi d’un nom collectif, le sens peut influencer l’accord. Exemples :
Le peu d’amis qu’il avait l’a aidé dans ce moment difficile. (insistance sur le manque → singulier)
Le peu d’amis qu’il avait ont pris soin de lui. (insistance sur les amis → pluriel accepté dans l’usage moderne)
Problème sous-jacent
Ambiguïté contextuelle : Le choix entre le singulier et le pluriel dépend du sens que le locuteur souhaite transmettre. Cela crée une zone grise, surtout dans des phrases où les deux interprétations sont possibles.
Méthode pour éviter l’erreur
Identifiez si l’expression traduit une unité abstraite (singulier) ou une quantité concrète (pluriel).
Pluriel des noms composés
Niveau de difficulté : 3/5 🤨
Introduction
« Des couvre-lits… ou des couvres-lits ? » Si vous avez déjà hésité face au pluriel d’un nom composé, c’est normal : cette règle est l’un des casse-têtes les plus fréquents de la langue française. Avec plusieurs types de noms composés et des exceptions, il est facile de se tromper. Décryptons ensemble cette difficulté.
Explication linguistique simplifiée
Règle générale :
Le pluriel d’un nom composé dépend de la nature grammaticale de ses éléments :
Deux noms sans préposition : Ils prennent généralement tous les deux la marque du pluriel. Exemple :des wagons-restaurants (les deux éléments sont des noms, tous deux au pluriel).
Verbe ou préposition + nom : Ces derniers restent invariables. Seul le nom est mis au pluriel. Exemple avec verbe :des ouvre-boîtes (ouvre= verbe, reste invariable ; boîtes = nom, au pluriel).
Exemple avec préposition : des pieds-à-terre (seule la partie nominale s’accorde au pluriel).
Cas des adjectifs dans les noms composés :
Lorsque le nom composé inclut un adjectif, l’adjectif s’accorde avec le nom en genre et en nombre. Exemple :des basses-cours (basses s’accorde avec cours car il qualifie directement ce nom).
Exceptions fréquentes :
Certaines locutions composées restent invariables, même au pluriel, car elles sont figées dans l’usage. Exemple : des tête-à-tête, des va-et-vient.
Problème sous-jacent
Ces erreurs proviennent d’une méconnaissance des règles spécifiques aux noms composés, qui varient selon la nature grammaticale des éléments. La multiplicité des cas particuliers rend cette règle complexe.
Méthode pour éviter l’erreur
Deux noms sans préposition → mettez les deux au pluriel (wagons-restaurants).
Verbe ou préposition + nom → mettez uniquement le nom au pluriel (sèche-cheveux).
Adjectif + nom → accordez l’adjectif avec le nom en genre et en nombre (basses-cours).
Accord des adjectifs de couleur composés
Niveau de difficulté : 4/5 🫣
Introduction
« Des robes bleues claires… ou des robes bleu clair ? » Si cette hésitation vous parle, vous n’êtes pas seul(e). Les adjectifs de couleur composés sont une vraie source de confusion, même pour des locuteurs natifs aguerris.
Explication linguistique simplifiée
Règle générale :
Les adjectifs de couleur composés (formés de deux mots ou plus) sont invariables, quelle que soit la nature de leurs éléments. Cela s’applique dans deux cas principaux :
Si le second élément est un adjectif précisant la nuance de la couleur : Exemple :Des chemises rouge vif.
Si le second élément est un nom servant à décrire la couleur : Exemple :Des rideaux gris perle.
Exception :
Lorsque deux adjectifs de couleur sont coordonnés par et, chacun s’accorde indépendamment avec le nom. Exemple :Des rideaux noirs et rouges.
Erreur fréquente :
L’erreur courante consiste à accorder les adjectifs de couleur composés comme s’ils suivaient la règle générale des adjectifs simples. Exemple erroné :Des chemises jaunes pâles. Exemple corrigé :Des chemises jaune pâle.
Méthode pour éviter l’erreur
Identifiez les adjectifs de couleur composés (deux mots ou plus).
Si le second élément est un adjectif ou un nom servant à préciser la nuance, ne faites pas d’accord : l’ensemble est invariable.
Si deux adjectifs sont coordonnés par et, accordez-les séparément avec le nom.
Accord du participe passé des verbes pronominaux
Niveau de difficulté : 4/5 🫣
Introduction
« Elles se sont lavées les mains… ou elles se sont lavé les mains ? » Si cette question vous fait hésiter, rassurez-vous : vous n’êtes pas seul(e) ! L’accord du participe passé des verbes pronominaux est l’un des casse-têtes les plus courants de la langue française.
Explication linguistique simplifiée
Règle générale :
Les verbes pronominaux se divisent en deux catégories :
Les verbes essentiellement pronominaux (s’enfuir, se souvenir). Le participe passé s’accorde toujours avec le sujet. Exemple :Ils se sont aperçus de l’erreur.
Les verbes occasionnellement pronominaux (se laver, se dire). L’accord dépend de la position d’un complément d’objet direct (COD).
Si le COD est avant le verbe : accord avec ce complément. Exemple :Elle s’est lavée (elle-même).
Si le COD est après le verbe ou absent : pas d’accord. Exemple :Elle s’est lavé les mains.
Cas particuliers :
Faire + infinitif / Laisser + infinitif : Pas d’accord. Exemple :Ils se sont laissé convaincre par l’argument.
Se rendre compte : Toujours invariable. Exemple :Elles se sont rendu compte de l’ampleur du problème.
Se souvenir + de : Accord avec le sujet. Exemple :Ils se sont souvenus des événements passés.
Méthode pour éviter l’erreur
Identifiez le type de verbe.
Recherchez un COD.
Analysez sa position pour appliquer la règle appropriée.
L’accord du participe passé avec « en » COD placé avant le verbe
Niveau de difficulté : 4/5 🫣
Introduction
« Des pommes, j’en ai mangées… ou mangé ? » Ce type d’accord semble logique mais est pourtant incorrect. L’accord du participe passé avec « en » est une exception importante qui mérite une attention particulière pour éviter cette erreur.
Explication linguistique simplifiée
Règle générale :
Lorsque le pronom « en » est utilisé comme complément d’objet direct (COD) et est placé avant le verbe, le participe passé reste invariable.
Pourquoi ? « En » ne représente pas un genre (masculin ou féminin) ni un nombre (singulier ou pluriel). Exemple correct :Des cerises, j’en ai cueilli. Ici, « en » remplace « des cerises », et le participe passé « cueilli » reste invariable.
Quantité explicite : Si un autre complément explicite la quantité, l’accord avec « en » reste invariable. Exemple :Des gâteaux, j’en ai goûté plusieurs.
Méthode pour éviter l’erreur
Vérifiez si « en » est utilisé dans la phrase. Si « en » est le COD, le participe passé reste invariable.
« Réaliser » au sens de « se rendre compte » (anglicisme)
Niveau de difficulté : 4/5 🫣
Introduction
« Je n’ai pas réalisé qu’il était si tard… » Cette phrase vous semble naturelle ? Pourtant, en français, il s’agit d’un usage incorrect du verbe réaliser, et témoigne d’une confusion sémantique avec se rendre compte. Cette erreur n’est pas “complexe” dans le sens où elle disposerait d’une correction difficile à assimiler, mais plutôt au sens de sa persistance tenace dans nos habitudes de langage.
Explication linguistique simplifiée
Sens propre du verbe « réaliser » : En français, réaliser signifie « rendre réel, concrétiser quelque chose » ou encore « diriger une œuvre artistique ». Exemples corrects :
Ils ont réalisé leur projet de voyage autour du monde. (rendre réel, concrétiser)
Elle a réalisé une série documentaire captivante. (produire une œuvre artistique)
Le problème de l’anglicisme :
En français, réaliser n’a pas le sens de « prendre conscience » ou « se rendre compte ». Cette confusion est une traduction littérale erronée de l’anglais (to realize).
La bonne expression pour exprimer l’idée de prise de conscience est se rendre compte. Exemple incorrect :Ils n’ont pas réalisé qu’ils étaient en retard. Correction :Ils ne se sont pas rendu compte qu’ils étaient en retard.
Pourquoi cette confusion persiste :
L’exposition croissante à l’anglais via les films, séries, et plateformes numériques normalise cet usage fautif.
À l’oral, cette tournure passe souvent inaperçue car elle reste compréhensible dans le contexte.
Méthode pour éviter l’erreur
Demandez-vous si réaliser pourrait être remplacé par concrétiser dans le contexte. Si ce n’est pas le cas, utilisez se rendre compte.
Opportunité (au sens d’occasion favorable)
Niveau de difficulté : 4/5 🫣
Introduction
Après l’anglicisme « réaliser » utilisé à tort pour « se rendre compte », voici un autre cas courant d’influence de l’anglais : « opportunité », souvent employé à la place d’« occasion favorable ». Bien que répandu, cet usage demeure fautif dans un français soigné et mérite d’être corrigé.
Explication linguistique simplifiée
Sens propre du mot « opportunité » en français : Opportunité désigne le caractère approprié ou favorable d’une action ou d’une décision dans un contexte donné. Exemple correct :
L’opportunité de ce projet stratégique sera évaluée lors de la réunion. (l’à-propos ou le caractère opportun du projet)
Confusion avec « occasion » : En français, pour désigner une chance ou une circonstance favorable, on utilise des termes comme :
Occasion :Ce voyage est une occasion unique de découvrir une nouvelle culture.
Possibilité :Cette offre représente une possibilité à explorer.
Problème sous-jacent
Influence de l’anglais : Dans un contexte de globalisation et d’usage croissant de l’anglais, cet anglicisme est particulièrement fréquent dans les milieux professionnels.
Perception moderne : À force d’être utilisé dans ce sens élargi, opportunité commence à être accepté dans l’usage courant. Cependant, cette évolution n’est pas encore entérinée par les normes linguistiques.
Méthode pour éviter l’erreur
Demandez-vous si opportunité pourrait être remplacé par à-propos ou pertinence. Si ce n’est pas le cas, utilisez occasion ou possibilité.
L’accord du participe passé avec un infinitif
Niveau de difficulté : 5/5 🤯
Introduction :
« L’équipe que j’ai vue gagner… ou que j’ai vu gagner ? Cette règle est l’une des plus délicates de la grammaire française. Quand le participe passé est suivi d’un infinitif, son accord dépend du rôle exact du complément d’objet direct (COD). Voyons comment démêler cette subtilité syntaxique. »
Explication linguistique simplifiée :
Règle générale : L’accord du participe passé suivi d’un infinitif dépend du lien entre le COD et l’action exprimée par l’infinitif :
Le COD fait l’action de l’infinitif → accord.
Exemple : L’équipe que j’ai vue gagner. (L’équipe fait l’action de gagner → accord avec vue.)
Le COD ne fait pas l’action de l’infinitif → pas d’accord.
Exemple : Les décisions que j’ai vu prendre. (Les décisions ne prennent pas elles-mêmes → pas d’accord avec vu.)
Erreurs fréquentes :
Confusion avec la règle générale d’accord du participe passé : beaucoup de locuteurs accordent systématiquement le participe passé avec le COD, sans tenir compte de l’infinitif.
Problème sous-jacent :
Cette règle nécessite une analyse syntaxique fine pour déterminer le rôle du COD par rapport à l’infinitif. Elle est d’autant plus complexe qu’elle concerne un cas spécifique, rendant son application intuitive difficile. De plus, sa proximité avec d’autres règles d’accord du participe passé renforce les confusions.
Méthode pour éviter l’erreur
Identifiez le COD et son rôle :
Si le COD fait l’action de l’infinitif, accordez le participe passé.
Si le COD ne fait pas l’action de l’infinitif, laissez le participe passé invariable.
Avez-vous bien lu cet article ? Passez le quiz !
Question 1 : Après que + indicatif : Quelle phrase est correcte ?
A) Après qu’il soit parti, j’ai fermé la porte.
B) Après qu’il est parti, j’ai fermé la porte.
Question 2 : « Sensé » ou « Censé » : Quelle phrase est correcte ?
A) Il est sensé arriver à l’heure.
B) Il est censé arriver à l’heure.
Question 3 : « Cela dit » vs. « Ceci dit » : Quelle phrase est correcte ?
A) Ceci dit, je ne suis pas convaincu.
B) Cela dit, je ne suis pas convaincu.
Question 4 : Faux amis : Grader vs. Graduer : Quelle phrase est correcte ?
A) L’ouvrier a gradé l’inclinaison de la rampe.
B) L’ouvrier a gradué l’inclinaison de la rampe.
Question 5 : « À nouveau » ou « De nouveau » : Quelle phrase est correcte ?
A) Il a essayé à nouveau, avec une autre méthode.
B) Il a essayé à nouveau, de la même manière.
Question 6 : Amener ou Apporter : Quelle phrase est correcte ?
A) J’amène un gâteau à la fête.
B) J’apporte un gâteau à la fête.
Question 7 : Légitimiser ou Légitimer : Quelle phrase est correcte ?
A) Cette décision vise à légitimer une pratique courante.
B) Cette décision vise à légitimiser une pratique courante.
Question 8 : Locutions incorrectes : « En termes de » : Quelle phrase est correcte ?
A) En termes de météo, il a fait beau hier.
B) Pour la météo, il a fait beau hier.
Question 9 : « Le peu de » ou « Peu de » : Quelle phrase est correcte ?
A) Le peu de choses qu’il possédait lui suffisait.
B) Le peu d’efforts de choses qu’il possédait lui suffisaient.
Question 10 : Pluriel des noms composés : Quelle phrase est correcte ?
A) Des wagons-restaurants.
B) Des wagon-restaurants.
Question 11 : Adjectifs de couleur composés : Quelle phrase est correcte ?
A) Des murs vert foncé.
B) Des murs verts foncés.
Question 12 : Participe passé des verbes pronominaux : Quelle phrase est correcte ?
A) Elles se sont lavées les mains.
B) Elles se sont lavé les mains.
Question 13 : « En » COD placé avant le verbe : Quelle phrase est correcte ?
A) Des pommes, j’en ai mangées.
B) Des pommes, j’en ai mangé.
Question 14 : Réaliser au sens de « se rendre compte » : Quelle phrase est correcte ?
A) Je ne me suis pas rendu compte de son absence.
B) Je n’ai pas réalisé son absence.
Question 15 : Opportunité au sens d’ »occasion » : Quelle phrase est correcte ?
A) Ce voyage est une opportunité incroyable.
B) Ce voyage est une occasion incroyable.
Question 16 : Participe passé suivi d’un infinitif : Quelle phrase est correcte ?
Présentée il y a quelques semaines comme une alternative révolutionnaire aux moteurs de recherche Google et Bing, la recherche en ligne avec ChatGPT s’annonçait prometteuse. Pourtant, une étude récente pointe un constat troublant : ChatGPT Search produit des réponses inventées et des sources mal attribuées dans la majeure partie des cas. Et n’importe quelle recherche empirique avec l’IA d’OpenAI peut effectivement conduire à ces grossières erreurs.
Alors, pourquoi un tel manque de fiabilité ? Quels exemples frappants mettent en lumière ces failles ? Existe-t-il une IA plus performante pour la rechercher sur le web ? Toutes les réponses dans ce focus !
ChatGPT Search : une IA prometteuse, mais imparfaite
Conçu pour rivaliser avec des géants comme Google et Bing, ChatGPT Search se distingue a priori par plusieurs atouts :
Il offre une réponse exhaustive en compilant les informations de plusieurs sources.
Il cite les sources utilisées pour produire tout ou partie du contenu.
Il propose une interface conversationnelle : l’utilisateur peut affiner sa recherche dans le chat.
Il met l’accent sur l’expérience utilisateur : l’interface épurée et visuelle.
Autant d’arguments qui promettent une approche novatrice de la recherche d’informations et dépoussièrent un secteur où le monopole gargantuesque de Google a tendance à freiner l’innovation.
Voici un exemple de l’interface de réponse après une recherche en ligne avec ChatGPT Search (ici, sur le classement du Vendée Globe, nous en reparlerons un peu plus bas) :
A travers ce nouvel outil, OpenAI faisait la promesse de réponses fiables et bien sourcées à son lancement. Sur le papier, nous avions donc une super solution pour prémâcher la phase chronophage de recherche d’informations et de fact-checking.
Sur le papier seulement, car la réalité semble plus nuancée.
Lisez bien les informations qui suivent.
⚠️ Une étude du Tow Center, une association de la Columbia University qui travaille sur la technologie au service du journalisme, révèle que l’outil se trompe dans 76,5 % des cas !! ⚠️
Après avoir reçu 200 citations en provenance de 20 éditeurs différents à analyser et sourcer en ligne, le moteur de recherche ChatGPT a fourni des réponses incorrectes ou partiellement correctes pour 153 des 200 citations analysées.
Plus troublant encore, sur ces 200 citations analysées, ChatGPT n’a admis son incapacité à répondre qu’à 7 reprises. Dans tous les autres cas, il préfère donner une réponse, même inexacte, plutôt que d’indiquer qu’il ne sait pas. Ce comportement, associé à l’absence de signaux clairs sur les incertitudes, renforce l’illusion de fiabilité.
Les dangereuses hallucinations de la recherche en ligne avec ChatGPT
L’étude du Tow Center a révélé des cas troublants où ChatGPT Search a inventé des réponses ou mal attribué des citations. Parmi les exemples marquants :
Une attribution incorrecte auTime Magazine : une citation issue d’une lettre au rédacteur du Orlando Sentinel a été attribuée à tort à un article du Time Magazine, illustrant une gestion approximative des sources.
Un contenu bloqué attribué à un site plagiaire : lorsqu’une citation du New York Times a été testée, ChatGPT a mentionné DMS Retail, un site ayant copié illégalement l’article original, sans indiquer qu’il n’avait pas accès à la source réelle.
Une inconsistance dans les réponses : pour une citation soumise plusieurs fois, ChatGPT a d’abord attribué le passage au New York Times, puis correctement au Washington Post. Cette variabilité, causée par le réglage « température », remet en question la fiabilité de l’outil.
Ces exemples mettent en lumière une faille importante : la recherche en ligne avec ChatGPT ne distingue pas toujours ce qui est vrai de ce qui est déduit par l’IA, créant une dangereuse illusion d’exactitude.
Les implications pour les utilisateurs et les éditeurs
Les limites du moteur de recherche ChatGPT entraînent des conséquences importantes pour les utilisateurs et les éditeurs.
Pour les utilisateurs, le problème principal réside dans la difficulté à vérifier la véracité des informations. Face à des citations inventées ou mal attribuées, même des professionnels comme les chercheurs ou les journalistes risquent de prendre pour argent comptant des résultats erronés.
Pour les éditeurs, l’impact est double : leur visibilité est compromise par des attributions incorrectes, et leurs contenus protégés sont parfois indirectement exposés via des tiers non autorisés. Ce phénomène favorise le plagiat et réduit leur contrôle sur leur production.
Mat Honan, rédacteur en chef du MIT Tech Review, alerte sur l’enjeu, en soulignant que la majorité des utilisateurs ne sait pas que les chatbots peuvent halluciner. Il ajout ensuite : « Je ne pense pas que les petits avertissements que l’on voit dans ces chatbots — ou lors de recherches sur d’autres plateformes — soient suffisants ». Un manque de transparence qui, s’il persiste, risquera de fragiliser la confiance envers ces outils et les relations entre l’IA et les créateurs de contenu.
Clairement, cette étude interpelle : comment une IA générative ultra puissante, capable de rédiger de meilleurs poèmes que ceux de Shakespeare lui-même, montre des lacunes aussi importantes ? Comment OpenAI peut-il mettre un produit aussi peu fini sur le marché ? Peut-être que les possibilités techniques actuelles ne permettent pas de faire mieux que ce que fait ChatGPT Search. Dans ce cas, tous les prédicateurs de Linkedin qui annonçaient la mort prochaine de de Google et l’avènement du AIO (en remplacement du bon vieux SEO) peuvent encore attendre (en silence si possible…).
💡On verra toutefois deux chapitres plus bas qu’il existe bien une IA capable de rechercher de l’information de manière plus fiable — sans pour autant mettre de côté la phase de fact-checking humain — pour un prix identique à celui de ChatGPT Plus.
Que peut faire OpenAI pour restaurer la confiance ?
Pour répondre aux critiques soulevées par l’étude du Tow Center, OpenAI devra simplement renforcer la fiabilité de la recherche en ligne avec ChatGPT, notamment en corrigeant ses failles les plus visibles. Voici trois pistes d’amélioration :
Reconnaître ses limites, en instaurant par exemple un degré de confiance pour chaque réponse proposée, afin d’éviter que des utilisateurs soient induits en erreur par des réponses inventées.
Améliorer la précision des citations : corriger les mécanismes d’attribution pour éviter les erreurs et respecter les préférences des robots.txt.
Renforcer la collaboration avec les éditeurs : s’assurer que les contenus sont cités de manière juste et transparente, notamment pour les éditeurs ayant bloqué leurs crawlers.
Exemple empirique d’un “FAIL” du moteur de recherche ChatGPT
Au-delà de l’étude citée dans cet article, je vous partage un exemple qui illustre typiquement les problèmes évoqués.
Pourtant, la requête de départ n’avait rien d’ambitieux dans cet exemple : je cherchais simplement à connaître le classement actualisé du Vendée Globe. Pour ce faire, j’active la petite mappemonde au niveau du champ de texte dans ChatGPT, et je rédige le prompt le plus simple possible :
Voici la réponse de ChatGPT Search, qui identifie Nicolas Lunven comme leader du Vendée Globe (la recherche date du 15 novembre dernier) :
ChatGPT me cite par ailleurs CNews comme source d’information (j’aurais préféré qu’il source un autre site, mais bon…).
Premier problème : ChatGPT Search annonce récupérer des informations datées du 14 novembre, tandis qu’au début de sa réponse, il affirme fournir le classement au 15 novembre…
Et quand on consulte la source, non seulement le classement affiché sur le site de CNews date bien du 15 novembre, mais il est également différent de celui “récupéré” par ChatGPT. Et le leader à l’instant T n’est en fait pas Nicolas Lunven, mais Sam Goodchild. 🤔
Si on résume, sur une requête d’actualité récente et très recherchée (= où l’information pullule), formulée à partir du prompt le moins “complexe” possible, ChatGPT Search commet des erreurs rédhibitoires. Le rendu final impressionne, mais les failles de raisonnement et de récupération de l’information semblent trop nombreuses.
Perplexity AI encore bien meilleur pour rechercher sur le web
En comparaison, la version “Pro” de Perplexity AI dispose de capacités de raisonnement avancées. À l’image de ChatGPT o1, elle est capable de définir des étapes de raisonnement afin de segmenter les tâches complexes, pour un meilleur résultat.
Exemple : si je demande à Perplexity Pro de me fournir un tableau des participants au Vendée Globe, avec leur âge, le nom de leur équipe et ordonné selon le classement actuel de la course (recherche faite un peu plus tard le même jour, donc classement différent), voilà comment la tâche est décomposée :
Et voilà le résultat final, avec un total de 29 sources utilisées pour le produire !
Après vérification, les informations transmises sont correctes. Certes, si on veut être professionnel, le travail de fact-checking prend un peu de temps. Mais au-delà de ça, la performance intrinsèque de Perplexity Pro est impressionnante.
Conclusion
ChatGPT Search, qui a fait grand bruit lors de son lancement (tremblez Perplexity, Google Search et compagnie !), dévoile finalement des lacunes importantes : des réponses souvent inventées, des citations incorrectes, et un manque de transparence qui fragilise sa fiabilité.
Soyons clairs : dans le cadre d’une utilisation professionnelle, ces erreurs systématiques, comme l’ont montré les termes de l’étude citée dans cet article, sont rédhibitoires. En l’état, la recherche sur le web avec ChatGPT est inutilisable, et on préférera se tourner vers Perplexity Pro.
Et vous, avez-vous expérimenté des problèmes similaires avec ChatGPT Search ? Exprimez-vous en commentaires.