Bonjour à tous

Cette semaine, on change un peu de format. Pas de test d'outil isolé, mais une fonctionnalité qui mérite qu'on s'y arrête et qui change ma façon de travailler depuis quelques semaines.

Le retour que j'ai eu sur les éditions précédentes, c'est en gros le suivant : c'est top de voir sortir de nouveaux outils chaque semaine et de comprendre ce qui bouge dans l'IA. Mais on ne va pas prendre 5 abonnements à 20-30€ par mois à chaque nouveauté. On a Claude, on a ChatGPT, et c'est très bien. La vraie question, c'est comment en tirer le maximum.

Vous avez raison. Et la réponse aujourd'hui s'appelle les Skills — une fonctionnalité que peu de gens utilisent encore, et qui change radicalement la qualité de ce que l'IA te produit.

L'idée est simple : un Skill, ça marche pour toutes les fois où tu refais la même tâche, ou pour les cas où tu as besoin de sous-diviser une tâche très complexe en plein de petits blocs ultra-spécialisés. Tu encodes une fois ta méthode, et ton IA l'applique automatiquement à chaque fois que tu en as besoin.

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Ce que tu vas trouver dans cette édition

Qu'est-ce qu'un Skill ?

Un Skill, c'est un mode d'emploi permanent que tu donnes à ton IA pour une tâche précise.

Aujourd'hui, quand tu utilises Claude ou ChatGPT, tu repars de zéro à chaque conversation. Tu réexpliques ton contexte, ton format préféré, tes contraintes, ton ton. Et la semaine d'après, tu recommences.

Un Skill, c'est un petit dossier qui contient ces instructions une fois pour toutes. Tu l'installes dans ton IA, et dès que tu lui demandes quelque chose qui correspond, il l'applique automatiquement, sans que tu aies à le rappeler.

Pour situer ça dans le paysage technique, voici les trois briques que tu vas entendre revenir partout cette année :

Les trois briques d'une IA agentique : LLM, Skill, MCP

Le LLM raisonne, le Skill organise la méthode, le MCP donne accès aux données

Le LLM, c'est le moteur. Le Skill, c'est la méthode. Le MCP — qu'on couvrira dans une prochaine édition — c'est le pont vers tes données réelles : ton Gmail, ton Notion, ton Drive, ton Slack, ton CRM.

Aujourd'hui on parle uniquement de la deuxième brique, le Skill. C'est la plus simple à mettre en place, c'est gratuit à créer, et c'est celle qui change le plus vite la qualité de ce que tu obtiens.

Pourquoi plusieurs petits Skills valent mieux qu'un prompt

Question légitime. Tu pourrais préparer un prompt bien ficelé une bonne fois pour toutes, le garder dans un coin, et le copier-coller à chaque fois que tu en as besoin. Est-ce que ce n'est pas équivalent ?

Non, et pour deux raisons concrètes.

La première, c'est la mémoire de l'IA. Chaque IA a une mémoire limitée par conversation — c'est ce qu'on appelle la fenêtre de contexte. C'est un peu comme un humain à qui tu donnerais 50 consignes d'un coup : il en retient quelques-unes, mais il en oublie forcément en route. Pareil pour l'IA : si tu colles 2000 mots d'instructions à chaque message, elle finit par "oublier" les premières règles quand elle arrive aux dernières. Un Skill ne fonctionne pas comme ça : ton IA ne charge que les parties dont elle a vraiment besoin, au moment où elle en a besoin.

La deuxième, c'est que plusieurs Skills spécialisés battent toujours un mega-prompt généraliste. Prends un exemple concret : tu veux analyser une société pour décider si tu veux y investir ou y postuler.

Méthode 1 — Le gros prompt qui essaie tout. Tu écris un prompt géant à ton IA : "Fais-moi la revue de presse récente, analyse le management, les performances financières, les compétiteurs du secteur, le positionnement, les risques, l'historique des levées..." L'IA essaye de tout faire en un seul passage, et le résultat est moyen partout.

Méthode 2 — L'équipe de spécialistes. Tu as 4 Skills spécialisés qui bossent chacun à son tour : un pour la revue de presse, un pour l'analyse du management, un pour les chiffres financiers, un pour les compétiteurs. Chacun est ultra-spécialisé et excellent sur sa partie. Le résultat final est nettement meilleur.

Méthode 1 (un gros prompt) vs Méthode 2 (équipe de spécialistes)

Une équipe de spécialistes au lieu d'un généraliste qui essaie de tout faire

C'est exactement la philosophie des Skills : une équipe de spécialistes au lieu d'un généraliste qui essaie de tout faire d'un coup.

Où est-ce que je peux trouver des Skills ?

Les Skills sont disponibles aujourd'hui principalement sur Claude (plans Pro, Max et Enterprise) et sur ChatGPT (via le format standard "Agent Skills" depuis fin 2025). Sur Mistral, c'est moins développé : Le Chat propose des fonctionnalités qui s'y rapprochent mais on n'y est pas encore au niveau d'un vrai écosystème de Skills.

Une fois sur la bonne plateforme, il y a trois grandes sources où trouver des Skills :

Trois sources de Skills : Officiels Anthropic, Marketplace communautaire, et les tiens

Les Skills officiels, le marketplace communautaire, et ceux que tu crées

Sur Claude, tu retrouves tous tes Skills installés dans Settings → Capabilities → Skills. Tu y trouves les Skills officiels d'Anthropic activés par défaut, dont le skill-creator qu'on utilisera dans la section suivante.

À noter — Focus finance

Anthropic a fait un focus marqué sur la finance, qui est l'un des secteurs sur lesquels ils se concentrent le plus aujourd'hui. Ils ont sorti récemment des templates prêts à l'emploi pour ce secteur, parmi lesquels :

  • Earnings reviewer — lit les transcripts de résultats, met à jour les modèles, flag les changements importants
  • Model builder — construit et maintient des modèles financiers à partir de filings et de données de marché
  • Market researcher — suit l'actualité sectorielle, synthétise news et research d'analystes

Ce n'est pas 100% des Skills disponibles — c'est un peu plus complexe que ça en réalité, mais ça repose bien sur la même mécanique. Le détail complet de leur offre finance : anthropic.com/news/finance-agents.

Comment est-ce que j'utilise un Skill ?

La bonne nouvelle : tu n'as rien à faire de spécial. Une fois qu'un Skill est installé et activé dans tes paramètres, ton IA le déclenche toute seule au bon moment.

Comment ça marche concrètement ? Chaque Skill a une description qui dit ce qu'il fait et quand l'utiliser. Quand tu écris un message à ton IA, elle regarde tes Skills disponibles, identifie ceux qui correspondent à ta demande, et applique automatiquement le bon.

Concrètement, par exemple sur Claude :

Tu peux aussi forcer l'usage d'un Skill en le mentionnant explicitement : "Utilise le Skill X pour faire Y". Mais c'est rare d'en avoir besoin — la détection automatique fonctionne très bien si la description du Skill est bien écrite.

Comment j'ai créé mon Skill pour Lucius

Je l'ai fait cette semaine. Mais ce n'est pas tant pour écrire la newsletter elle-même.

À chaque fois que j'entends parler d'un outil qui m'intéresse, je veux pouvoir le qualifier rapidement avant de perdre 10 heures à le tester pour rien. Est-ce que ça vaut le coup d'aller plus loin ? Est-ce que c'est sérieux ? Qui sont les fondateurs ? Que disent les utilisateurs ?

J'ai donc créé une batterie de Skills qui bossent en équipe sur n'importe quel outil que je leur soumets :

Concrètement, voici à quoi ressemble le SKILL.md que j'ai créé pour la partie management :

Mon SKILL.md pour la recherche management : description qui définit les déclencheurs

Mon SKILL.md pour la recherche management : description qui définit les déclencheurs, sources utilisées (Crunchbase, Dealroom, GitHub, X, alumni pages), et format de sortie attendu

C'est exactement la méthode 2 dont je parlais plus haut : 7 spécialistes qui bossent chacun à fond sur leur partie, plutôt qu'un gros prompt confus qui essaye de tout faire.

Voici comment je m'y suis pris, étape par étape.

Étape 1 — Identifier la tâche que je fais souvent

Pour moi, c'est évident : qualifier rapidement un outil, c'est un truc que je fais 3-4 fois par semaine. Avant, je passais 1h à chaque fois sur des recherches dispersées. Maintenant, je donne le nom à mes Skills et j'ai la note 15 minutes plus tard.

Étape 2 — Utiliser le skill-creator

C'est un Skill officiel d'Anthropic qui sert littéralement à créer d'autres Skills par conversation. Tu l'actives dans Settings, tu lui décris ce que tu veux, et il te pose toutes les bonnes questions :

Interface skill-creator dans Claude : le Skill officiel qui aide à créer d'autres Skills

Le skill-creator d'Anthropic : il génère lui-même la structure du Skill, te guide à travers les questions, et te sort un dossier complet prêt à uploader

Étape 3 — Affiner la description

C'est la partie la plus importante. La description du Skill, c'est ce qui détermine si ton IA va le déclencher au bon moment.

Mauvaise description

"Skill pour qualifier des outils."

Bonne description

"Analyse un outil IA pour décider s'il vaut le coup d'être testé. Utilise ce skill dès que l'utilisateur mentionne les mots 'qualification' ou 'édition Lucius', ou donne le nom d'un outil et demande à en savoir plus avant d'investir du temps à le tester."

Étape 4 — Uploader

Le skill-creator te génère un dossier ZIP avec un fichier SKILL.md dedans. Tu l'uploades dans Settings → Capabilities → Skills → Upload custom skill. C'est installé.

Étape 5 — Itérer

Le premier essai n'est jamais parfait. Il faut utiliser ton Skill 2 ou 3 fois en conditions réelles pour repérer ce qui dérive et l'ajuster. Ça demande un peu de temps d'élaboration, mais une fois que c'est fait, tu as quelque chose qui te ressemble, qui est réutilisable indéfiniment, et qui est même partageable — d'autres peuvent l'installer chez eux ou le combiner avec leurs propres Skills.

Le verdict

Les Skills demandent un investissement de temps au départ — il faut identifier la bonne tâche, l'encoder proprement, itérer 2 ou 3 fois avant que ça tourne bien. C'est ça qui freine la plupart des gens.

Mais une fois ce travail fait, le gain est massif. Sur des tâches complexes que tu fais souvent — analyser une boîte, rédiger un type de document récurrent, traiter un email type — les Skills te permettent de décomposer un gros problème en plein de petits blocs ultra-spécialisés. Tu gagnes un facteur 2 à 5 en vitesse, et surtout tu obtiens des réponses bien plus pertinentes qu'avec un prompt fait à la volée.

La règle simple : si tu fais une tâche plus de deux fois par mois, ça vaut le coup d'en faire un Skill.

D'autres cas d'usage à essayer cette semaine

Ce qui vient ensuite dans Lucius

Cette édition était un peu une parenthèse — un sujet de fond plutôt qu'un test d'outil. La semaine prochaine, on revient au format habituel : un nouvel outil testé en conditions réelles, comme on l'a fait depuis le début.

Et dans quelques semaines, on couvrira la troisième brique du schéma : les MCP — les connecteurs. La couche qui permet à ton IA d'aller chercher tes vraies données dans Gmail, Notion, Drive, Slack, ton CRM.

Mot de fin

Si tu crées un Skill cette semaine ou si tu trouves un cas d'usage sympa, fais-moi signe. Je suis curieux de voir ce que vous concevez de votre côté.

Et si tu as un outil que tu aimerais qu'on teste prochainement, dis-le nous.

Bonne semaine, on se retrouve samedi prochain.

Lucius

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