Corrigez vos articles à la perfection avec cette séquence de 6 prompts

Vous êtes en charge de la correction de contenus web, et vous cherchez une solution qui vous permet de déléguer une partie de cette tâche fastidieuse à l’intelligence artificielle, sans perdre en qualité ?

Dans cet article, je vous détaille mon process optimal pour corriger un texte avec ChatGPT !

🛑 Cet article a été rédigé en novembre 2023. Les prompts proposés sont fonctionnels avec ChatGPT-4 Turbo 🛑 (A vous de tester si cela marche avec les versions antérieures de ChatGPT) 🙂

📌Cliquez dans le menu ci-dessous pour accéder à la séquence de prompts dans son intégralité en bas de l’article.

Corriger un article avec l’IA : un travail en 6 étapes

Dans l’attirail du parfait rédacteur, certaines compétences sont littéralement indispensables. Parmi lesquelles, la capacité à :

• exposer ses idées de manière structurée,
• écrire dans un style à la fois simple et captivant,
• fournir des textes dénués d’erreurs de syntaxe et d’orthographe.

Pourtant, ce n’est pas toujours chose aisée, et certains de nos contenus peuvent présenter des failles de raisonnement, des arguments faibles ou invalides, des informations incorrectes et des erreurs de langage en tout genre.

Voici donc mon process en 6 étapes pour détecter ces erreurs et corriger votre article parfaitement avant publication.

Méthodologie

Pour parfaitement itérer avec ChatGPT, et éviter qu’il ne perde sa fenêtre contextuelle en cours de route, il est important de diviser le travail en plusieurs tâches.

🔎 Dans le détail, nous procéderons ainsi :

1. Vérification de la robustesse des arguments du texte
2. Génération des corrections
3. Fact-checking
4. Correction syntaxique et orthographique
5. Analyse comparée avec la charte éditoriale
6. Contrôle de la pertinence des liens

Aussi, il est important de lui rappeler régulièrement dans nos inputs les dernières réponses qu’il a fournies. Encore une fois, l’idée est de pouvoir avancer sur le travail de correction avec un contexte toujours adapté à la tâche, pour une exécution parfaite des prompts.

La fenêtre contextuelle, c’est quoi ?

Il s’agit du segment de texte précédent que le modèle est capable de prendre en compte dans son raisonnement lors de la génération d’une réponse. GPT-4 Turbo est normalement capable de prendre en compte 128 000 tokens, contre 25 000 tokens contre GPT-4.

🤔 Toutefois, je me méfie de ce nombre, car à l’usage de GPT-4, la fenêtre contextuelle semblait déjà bien inférieure à 25 000 tokens.

Première étape : vérifier la robustesse des arguments du texte

Cette première étape consiste à « challenger » le fond de l’article, en vérifiant qu’il ne contient pas d’erreurs de raisonnement, d’imprécisions critiques ou de biais en tout genre.

Et pour réussir cette tâche ambitieuse, voici une technique clé. 🔓

Vous devez confier un rôle d’expert à ChatGPT. Avec cette méthode, vous cadrez la réflexion du modèle, et faites levier sur toutes les connaissances de fond inhérentes à votre secteur d’activité pour détecter les informations erronées ou bancales.

Prenons un exemple, que nous filerons tout au long de l’article : disons que je doive corriger un article pour le blog d’un site spécialisé en éclairage LED.

Je vais donc commencer par définir un rôle d’expert de ce secteur à ChatGPT. Cela donne quelque chose comme ça :

📌« Tu es un spécialiste de l’éclairage LED pour les entreprises et les particuliers. Avec plus de 20 ans d’expérience, tu connais les différentes solutions présentes sur le marché, les différentes gammes de produit et les documents techniques et normes liées à leur conception et leur installation. »

RTF : Un framework utile pour structurer ses prompts

Après avoir défini le rôle de ChatGPT, vous devez continuer le cadrage de votre demande (input) en lui indiquant le la tâche qu’il doit réaliser, et le format dans lequel il doit livrer sa réponse (output).

Cette structure de prompt engineering est connue sous l’acronyme « RTF », pour « Role – Task – Format ».

Concrètement, un prompt « RTF » basique peut ressembler à ceci :

Comme nous avons déjà défini le rôle du modèle au début de ce chapitre, continuons la construction de notre prompt en détaillant la tâche et le format, puis mettons l’ensemble bout à bout.

📌[Rôle]

« Tu es un spécialiste de l’éclairage LED pour les entreprises et les particuliers. Avec plus de 20 ans d’expérience, tu connais les différentes solutions présentes sur le marché, les différentes gammes de produit et les documents techniques et normes liées à leur conception et leur installation.

📌[Tâche (et un peu de contexte)]

Je vais te donner un article que tu vas devoir réviser en plusieurs étapes. Cet article est destiné à alimenter le blog d’un site e-commerce de vente d’éclairage LED, avec pour objectif :

• d’informer le lecteur cible, qui est un particulier en recherche d’informations sur les avantages de la LED, en amont de son processus d’achat,
• de fournir une information précise et à haute valeur ajoutée pour le lecteur, afin qu’il perçoive l’expertise de la marque
• de bien se positionner sur les moteurs de recherche et de générer du trafic

Tu l’auras compris, on cherche à fournir des informations pertinentes et justes au lecteur.

📌[Format]

Première étape, tu vas d’abord vérifier que les arguments donnés dans le texte sont cohérents et justes.

Liste-moi les passages qui te semblent problématiques ou incertains sous forme de bullet points. »

NB : Mon article dépassant les 2000 mots, afin d’éviter de générer un message d’erreur avec un prompt trop long, je vais le lui fournir en PDF.

Après analyse de l’article, voici sa réponse.

Grâce à ce prompt, on obtient un output précis et détaillé. ChatGPT a bien effectué ce qu’on lui a demandé : challenger les infos du texte et lister les points « problématiques ».

Deuxième étape : lui demander de fournir les corrections

Évidemment, tous les points de sa liste ne sont pas parfaitement pertinents. Je fais donc ma sélection parmi ses propositions, et je lui demande à présent de fournir les corrections appropriées, en utilisant sa connaissance du sujet et son expertise.

Voici le prompt utilisé :

📌« OK, reprends tes suggestions de corrections pour les points 1,2, 4 et 6. Propose une réponse clés en main pour chacune. Ne rédige pas des réponses trop longues. Indique le H2, H3 ou H4 où intégrer ces compléments d’information dans l’article d’origine, sans nuire au texte existant. Pour cela, réanalyse le PDF pour bien localiser l’emplacement des corrections. Attention, fournis-moi les bons chapitres où les positionner, ne les invente pas. »

Et voici (un extrait de) sa réponse :

Parfaitement structurée, n’est-ce pas ? 🔥

Bon à savoir : si les réponses fournies ne vous apparaissent pas comme complètement satisfaisantes, vous pouvez tout à fait continuer la discussion en lui demandant de se concentrer sur celle(s) qui vous intéresse(nt) et lui donner les précisions nécessaires pour qu’elles soi(en)t plus pertinente(s).

Troisième étape : vérifier les informations factuelles (fact-checking)

Pour cette étape, généralement indispensable pour les articles de presse et d’actualité, l’idée est de demander à ChatGPT de :

• lister les informations qui pourraient nécessiter un fact-checking,
• aller vérifier ces informations en ligne.

Bon à savoir : GPT-4 Turbo propose une utilisation « holistique » de ses fonctionnalités dans un seul et même tchat. Ainsi, vous pouvez automatiquement basculer à une recherche en ligne, puis revenir sur votre PDF ou uploader n’importe quel autre type de fichier dans la même discussion. Seuls les plugins externes doivent être activés dans un chat distinct.

💡 Envie de corriger à plusieurs ? OpenAI a lancé son offre « Team » en janvier 2024, qui permet aux collaborateurs d’une même équipe d’utiliser l’IA star sur des documents communs, et de collaborer directement dans la même interface.

Voici donc 2 prompts successifs pour ce process de vérification d’informations.

📌#Prompt 1 : Continuons avec l’étape suivante. N’oublie pas que tu es un expert en éclairage LED, et que l’on est en train de corriger un article (fourni en PDF). Identifie les chiffres, statistiques et citations de l’article qui pourraient faire l’objet d’un fact-checking.

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Output de ChatGPT

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#Prompt 2 : OK. Je veux fact-checker le point n°6 uniquement. Fais une recherche en ligne auprès de sources pertinentes pour valider ou invalider l’information. Fournis-moi la ou les sources correspondantes et une proposition de correction le cas échéant.

Vous ne pouvez pas tout déléguer

Même si sa fiabilité s’améliore à chaque mise à jour, ChatGPT est connu pour sa tendance à halluciner des faits. Ainsi, il est impossible de lui déléguer à 100% le travail de fact-checking, au risque de nuire à la réputation de votre entreprise.

Pour cette étape, une intervention humaine est donc indispensable, et des outils tels que Twitter (oui, oui, il suffit de savoir chercher la bonne info) ou Google Fact Check Tool pourront vous aider à distinguer le vrai du faux.

Quatrième étape : pointer les erreurs de syntaxe et d’orthographe

Simple et efficace, cette quatrième étape vous permet de vous assurer que votre texte sera exempt de toute coquille, faute d’orthographe et de syntaxe.

Utilisez le prompt suivant pour ce faire.

📌 »OK. Etape suivante. Voici mon article mis à jour. Maintenant, tu dois le relire scrupuleusement afin de trouver de potentielles erreurs d’orthographe et de syntaxe.
Liste-moi les fautes que tu as détectées sous forme de bullet points, et les corrections que tu apportes.« 

Pour l’exemple, mon article avait déjà été corrigé par un humain, et ChatGPT n’a pas trouvé d’erreur. En réalisant cette étape, vous constaterez que l’IA est imparfaite, et a tendance à trouver des erreurs là où il n’y en a pas (mais dans le lot, toutes les vraies erreurs sont généralement aussi identifiées).

Et ce n’est pas inhérent au fait qu’il analyse un document tiers. J’ai observé le même problème avec l’analyse de texte directement dans la conversation.

Exemple :

La virgule est pourtant bien présente dans mon article :

Cinquième étape : contrôler l’adéquation avec la charte éditoriale / rédactionnelle

Contrôler l’intégralité de la charte

A priori, le rédacteur ou la personne qui s’est chargée de rédiger votre texte a dû respecter un ton, un style et une structure propre au positionnement de votre entreprise. C’est encore plus vrai si cette personne s’est vue fournir un brief de rédaction de qualité en amont de la rédaction.

Contrôler que le style d’un contenu est aligné sur ceux existants est donc une étape obligatoire, surtout quand ce contenu est externalisé.

Dans ce cas, vous pouvez fournir votre charte directement à ChatGPT et lui demander de vérifier si les recommandations du document sont bien respectées dans l’article. Puis lister les points d’amélioration.

Voici un prompt pour ce faire :

📌 »Voici la charte éditoriale de mon entreprise dans le PDF joint. Effectue une analyse comparée avec le ton, la structure et le style de l’article que je t’ai fourni plus haut. Liste-moi les passages qui ne respectent pas la charte, et donne une proposition de correction pour chacun.« 

Et voilà le type d’output que vous pouvez obtenir :

Vous constaterez sans doute que l’analyse comparée n’est pas très poussée, surtout si ChatGPT travaille sur des documents volumineux.

Concentrer le travail de vérification sur un ou quelques points spécifiques de la charte permettra d’obtenir un résultat plus abouti dans ce cas.

Contrôler un point spécifique de la charte

Par exemple, vous pourriez vérifier que le style de l’article concorde bien avec le « Tone-of-Voice » de votre marque.

Il n’est pas rare de trouver ce genre d’information (sous forme de glossaire, lexique ou nuage de mots) dans les chartes éditoriales, et savoir les réutiliser à bon escient est important.

Voici un exemple :

Encore une fois, une charte éditoriale est un document personnalisé, et vous devrez adapter cette 5e étape en fonction de vos besoins.

Mais continuons le processus en restant sur l’exemple du Tone of Voice.

Pour mon article sur le bon choix d’une ampoule LED, on pourrait imaginer que les mots-clés qui définissent mon entreprise et mes produits sont les suivants (image générée avec ChatGPT) :

Et on peut demander à L’IA d’évaluer la concordance de l’article avec ces mots-clés.

Voici le prompt :

📌 »Maintenant, je voudrais vérifier que le style et le ton employés collent bien avec les valeurs et le tone-of-voice de mon entreprise. J’ai un lexique de mots qui définissent ce tone of voice. Fais une analyse comparée et fais un rapport détaillé pour juger de la concordance de mon article avec le lexique qui définit mon image de marque. Voici le lexique : [Lexique] »

Le résultat est satisfaisant, dans la mesure où ChatGPT analyse que l’article est plutôt bien aligné sur les valeurs de la marque, avec quelques « manquements » (ici élégance et personnalisation).

Sixième étape : contrôler la pertinence des liens

Dernière étape indispensable pour tout type de contenu web : la vérification des liens de l’article.

Bien maîtrisé, le maillage d’un site internet peut être un avantage de poids pour le référencement et l’UX, notamment la navigation vers des pages importantes et en passant de la popularité de page en page (le « link juice »).

Ainsi, avant publication, il est impératif de s’assurer que les liens internes présents dans votre article :

• Redirigent bien vers une page de votre site, avec une thématique proche,
• ont un texte d’ancrage aligné avec le contenu de la page cible.

Voici le prompt que j’utilise pour ce faire :

📌 »Dernière étape, je veux que tu contrôles la cohérence des liens internes contenus dans l’article. Tu dois vérifier :

• qu’ils renvoient bien vers le site [NDD de votre site]

• qu’ils renvoient vers une page en rapport avec l’ancre de lien (la structure de l’URL devrait te donner suffisamment d’information pour ce faire).« 

Conseil de pro : il est probable que ChatGPT ait du mal à identifier les liens présents dans le PDF. Dans ce cas, fournissez-lui votre article sous format « Markdown ». Il arrive très bien à interpréter ce langage, qui a l’avantage de clairement retranscrire la structure d’un article, dont ses liens hypertextes.

Exemple d’un lien retranscrit en format Markdown :

Voici donc l’analyse de ChatGPT sur la cohérence des liens internes de mon article :

On peut constater qu’il effectue la tâche de manière claire et structurée, et qu’il a détecté sans difficulté le lien qui a été mal intégré.

Vous pouvez ensuite adapter le prompt pour analyser les liens externes de votre contenu.

La séquence complète de prompts pour corriger un texte avec ChatGPT

Voici la séquence de prompts clés en main pour corriger un article pour le web.

N’hésitez pas à naviguer dans les chapitres concernés ci-dessus afin de visualiser des exemples d’output pour chaque prompt, et obtenir des explications complémentaires sur comment bien les implémenter.

Prompt 1

« Tu es un spécialiste de [domaine d’expertise en rapport avec l’article à corriger] pour les [publics cibles]. Avec plus de 20 ans d’expérience, tu connais [donner des précisions sur le champ d’expertise].

Je vais te donner un article que tu vas devoir réviser en plusieurs étapes. Cet article est destiné à alimenter [but de l’article / format], avec pour objectif :

• d’informer le lecteur cible, qui est un [décrire le lecteur cible et son objectif],
• de fournir une information précise et à haute valeur ajoutée pour le lecteur, afin qu’il perçoive l’expertise de la marque
• de bien se positionner sur les moteurs de recherche et de générer du trafic

Tu l’auras compris, on cherche à fournir des informations pertinentes et justes au lecteur.

Première étape, tu vas d’abord vérifier que les arguments donnés dans le texte sont cohérents et justes.

Liste-moi les passages qui te semblent problématiques ou incertains sous forme de bullet points. »

Prompt 2

« OK, reprends tes suggestions de corrections pour les points [lister les points pertinents]. Propose une réponse clés en main pour chacune. Ne rédige pas des réponses trop longues. Indique le H2, H3 ou H4 où intégrer ces compléments d’information dans l’article d’origine, sans nuire au texte existant. Pour cela, réanalyse le PDF pour bien localiser l’emplacement des corrections. Attention, fournis-moi les bons chapitres où les positionner, ne les invente pas. »

Prompt 3

#1 : « Continuons avec l’étape suivante. N’oublie pas que tu es un expert en [rappeler le champ d’expertise], et que l’on est en train de corriger un article (fourni en PDF). Identifie les chiffres, statistiques et citations de l’article qui pourraient faire l’objet d’un fact-checking.« 

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Output de ChatGPT

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#2 : « OK. Je veux fact-checker le point n°[préciser l’information à fact-checker suite à l’analyse]. Fais une recherche en ligne auprès de sources pertinentes pour valider ou invalider l’information. Fournis-moi la ou les sources correspondantes et une proposition de correction le cas échéant.« 

Prompt 4

« OK. Etape suivante. Voici mon article mis à jour. Maintenant, tu dois le relire scrupuleusement afin de trouver de potentielles erreurs d’orthographe et de syntaxe.
Liste-moi les fautes que tu as détectées sous forme de bullet points, et les corrections que tu apportes.« 

Prompt 5

« Voici la charte éditoriale de mon entreprise dans le PDF joint. Effectue une analyse comparée avec le ton, la structure et le style de l’article que je t’ai fourni plus haut. Liste-moi les passages qui ne respectent pas la charte, et donne une proposition de correction pour chacun.« 

Prompt 6

« Dernière étape, je veux que tu contrôles la cohérence des liens internes contenus dans l’article. Tu dois vérifier :

• qu’ils renvoient bien vers le site [NDD de votre site]

• qu’ils renvoient vers une page en rapport avec l’ancre de lien (la structure de l’URL devrait te donner suffisamment d’information pour ce faire).« 

Pour aller plus loin, l’art de la personnalisation

Evidemment, cette séquence de prompts, aussi étoffée soit-elle, n’est pas exhaustive ni figée. Vous pouvez l’adapter à vos propres besoins.

Par exemple, vous pourriez :

• Ajouter un étape sur la lisibilité du texte par rapport aux habitudes de lecture de votre audience cible
• Vérifier qu’il n’y a pas de « Content Gap » par rapport aux autres résultats de la SERP sur votre MC principal
• Identifier les tournures un peu lourdes, les paragraphes trop denses, les phrases trop longues, les répétitions etc., pour améliorer la lecture sur le web
• …

En conclusion

Voilà pour ce process détaillé de révision et d’amélioration d’article avec ChatGPT-4 Turbo !

Au-delà même des prompts clés en main, l’idée principale derrière cet article était bien de souligner qu’il est possible de :

• Réfléchir à des prompts complets et structurés pour bien cadrer l’exécution de ChatGPT
• Mettre ces prompts à la chaîne pour dépasser le cadre de la micro-tâche, et réaliser un travail exhaustif
• Déléguer les parties chronophages et fastidieuses d’analyse, afin d’avoir plus de temps pour travailler sur la qualité globale de l’article

J’espère que vous y aurez trouvé de l’information facilement réutilisable pour vos propres travaux de corrections. N’hésitez pas à me faire part de vos commentaires dans la section ci-dessous !