Claude : la solution pour éviter de se répéter avec l'IA

Le défi de la mémoire avec Claude

Claude, l'intelligence artificielle développée pour assister dans divers projets, pose un problème majeur : il ne conserve pas la mémoire des interactions passées. Chaque nouvelle session commence comme une page blanche, sans souvenir des discussions ou des décisions antérieures. Cette absence de continuité oblige les utilisateurs à réexpliquer constamment des informations essentielles, un processus fastidieux et inefficace qui peut devenir rapidement frustrant pour ceux qui cherchent à optimiser leur flux de travail.

En mars, un utilisateur a décidé de passer de ChatGPT à Claude pour ses projets de design. Bien que les sessions aient été globalement meilleures, il a rapidement constaté qu'il devait réitérer les mêmes explications à chaque nouvelle interaction. Il avait structuré ses projets en utilisant des espaces de travail distincts pour chaque flux de design, chacun avec son propre contexte et ses attentes vis-à-vis de Claude. Cependant, cela ne résolvait pas le problème de la répétition des informations personnelles et des préférences de travail.

Pendant un moment, cet utilisateur a pensé que des instructions de projet plus précises pourraient résoudre ce problème. Il a donc essayé de les affiner, mais même avec des instructions plus strictes, la nécessité de réexpliquer les mêmes concepts persistait. Le problème était plus profond, lié à la structure même de Claude.

La nature des systèmes d'IA

Les systèmes d'IA comme Claude sont conçus pour traiter chaque session de manière indépendante. Ils ne gardent aucune trace des échanges précédents, ce qui signifie que les utilisateurs doivent sans cesse réintroduire des informations personnelles et contextuelles. Cette limitation devient de plus en plus perceptible à mesure que l'on utilise l'IA comme un véritable collaborateur, où la qualité de la collaboration est cruciale.

Face à cette situation, l'utilisateur a commencé à envisager une solution différente : et si Claude pouvait se souvenir des informations essentielles à chaque session, au lieu de repartir de zéro ? Cela l'a conduit à réfléchir à une méthode pour doter Claude d'une mémoire persistante, capable de retenir les informations clés qui définissent son style de travail et ses attentes.

L'idée des fichiers d'identité

La solution réside dans la création de fichiers d'identité, qui fournissent à Claude une image persistante de qui est l'utilisateur. Ces fichiers sont lus par Claude avant chaque réponse, quel que soit le projet en cours. Ils contiennent des informations clés sur le style de travail, les principes et les préférences de l'utilisateur, permettant à l'IA de mieux comprendre et de s'adapter aux besoins de celui-ci. Cette approche vise à transformer chaque session en une continuation fluide des précédentes, plutôt qu'un redémarrage constant.

Les composants des fichiers d'identité

• about-me.md : Ce fichier décrit le rôle de l'utilisateur, ses projets actuels, ses forces et ce qu'il attend de Claude. Il s'agit d'un brief de travail plutôt que d'une biographie formelle, conçu pour orienter l'IA dans son rôle de collaborateur. En détaillant ces aspects, l'utilisateur permet à Claude de comprendre le contexte dans lequel il évolue et comment il peut l'assister efficacement.

• principles.md : Ce fichier détaille les principes opérationnels de l'utilisateur, les décisions qu'il a prises et son approche des compromis. Il ne s'agit pas de directives pour Claude, mais d'un cadre de référence pour qu'il puisse raisonner de manière cohérente avec l'utilisateur. En partageant ses principes, l'utilisateur aide Claude à aligner ses suggestions et ses analyses sur sa manière de penser.

• anti-patterns.md : Ce fichier recense les erreurs fréquentes et les modes d'échec à éviter. Il sert de guide pour éviter les pièges récurrents dans la collaboration avec Claude. En documentant ces anti-modèles, l'utilisateur réduit les risques de répétition des mêmes erreurs et améliore la qualité des interactions.

• voice-samples.md : Ce fichier contient des exemples de passages écrits par l'utilisateur qui illustrent son style de communication. Ces exemples aident Claude à comprendre comment l'utilisateur souhaite que ses idées soient exprimées. En fournissant des échantillons de sa voix, l'utilisateur permet à Claude d'adopter un ton et un style qui lui sont familiers.

Comment créer ces fichiers

La création de ces fichiers ne nécessite pas de partir de zéro. Les utilisateurs peuvent synthétiser des documents existants tels que des études de cas, des évaluations de performance ou des conversations Slack. L'idée est de rassembler ces éléments pour former un ensemble cohérent que Claude peut utiliser. Cette approche permet de capitaliser sur le travail déjà accompli et de structurer les informations de manière à ce qu'elles soient facilement accessibles pour l'IA.

Pour ce faire, les utilisateurs peuvent partager ce matériel avec Claude lors d'une session et le laisser les interviewer section par section. En environ 30 à 45 minutes, ils peuvent obtenir un système fonctionnel. Ce processus collaboratif avec Claude permet d'affiner les fichiers d'identité en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs et de garantir qu'ils reflètent fidèlement leur style de travail.

Un utilisateur a également développé un playbook pour la configuration de la couche d'identité Cowork. Ce guide détaille tout le processus, en orientant Claude pour qu'il interviewe les utilisateurs section par section, en s'appuyant sur leurs écrits existants pour construire chaque fichier. Ce playbook, ainsi que des versions épurées des quatre fichiers d'identité de cet utilisateur, sont disponibles dans un dossier GDrive.

Mise à jour automatique du système

Une fois mis en place, le système de fichiers d'identité s'auto-actualise. Claude intègre progressivement les corrections et ajustements effectués lors des sessions dans les fichiers d'identité. Un scan hebdomadaire permet également de détecter les motifs récurrents et de les intégrer dans le système. Cette mise à jour continue assure que les fichiers d'identité restent pertinents et reflètent les évolutions du style de travail des utilisateurs.

Avec le temps, ce processus rend la collaboration avec Claude de plus en plus fluide et efficace. Les corrections deviennent moins fréquentes, et l'IA s'adapte mieux aux attentes des utilisateurs. L'effet cumulatif de ces ajustements est une amélioration notable de la qualité des interactions, rendant chaque session plus productive.

Les bénéfices du système

L'un des principaux avantages de ce système est la disparition de la nécessité de réexpliquer constamment les mêmes informations. Claude acquiert une compréhension suffisante de la voix et des principes des utilisateurs pour appliquer ces connaissances dans des situations nouvelles sans nécessiter de réaffirmation. Cela permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité des sessions de travail.

De plus, la création de ces fichiers d'identité permet aux utilisateurs de mieux articuler leurs propres modes de fonctionnement et d'identifier des schémas d'échec qu'ils n'avaient peut-être pas explicitement reconnus auparavant. Ce processus de réflexion et de documentation est bénéfique non seulement pour Claude, mais aussi pour les utilisateurs, en les aidant à clarifier et à structurer leurs idées.

En somme, ce système offre une solution efficace pour optimiser la collaboration avec Claude, en réduisant le temps perdu à réexpliquer des informations essentielles et en améliorant la qualité des interactions.

Enfin, pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'utilisation de Claude comme collaborateur en design, un utilisateur prépare un article complémentaire. Celui-ci explorera en détail comment il utilise Claude au quotidien, la configuration persistante du projet, et à quoi ressemble réellement une session de travail avec l'IA. Cet article sera bientôt disponible.