Claude Agent Skills 2/2
Dans le premier article de cette série, je vous ai montré que Claude Skills n'était pas une innovation sortie de nulle part. C'est l'application à l'IA des procédures opératoires standardisées.
Le parallèle est simple :
- Vos SOPs formalisent l'expertise de vos équipes humaines
- Les Skills formalisent l'expertise pour des agents IA
- Dans les deux cas : cohérence, scalabilité, capitalisation du savoir-faire
Maintenant que vous comprenez le "pourquoi", parlons du "comment".
Parce que c'est bien beau de comprendre le concept, mais la vraie question pour un dirigeant c'est : par où je commence ?
Les questions à se poser avant de créer votre premier Skill
Toutes les tâches de votre entreprise ne méritent pas d'être transformées en Skills. Exactement comme vous ne créez pas un processus de 50 pages pour préparer un café.
Voici les questions à vous poser pour identifier les bons candidats :
1. Cette tâche est-elle répétitive et structurée ?
Bon candidat :
- Analyse mensuelle des bilans clients (cabinet comptable)
- Rédaction de propositions commerciales (agence)
- Vérification de conformité de documents techniques (industrie)
- Synthèse de réunions clients (conseil)
Mauvais candidat :
- Négociation stratégique avec un client majeur
- Gestion d'une crise de communication
- Décision d'investissement importante
- Brainstorming créatif sans contraintes
Règle simple : Si vous avez déjà un template, une check-list, ou une procédure pour cette tâche → c'est un bon candidat pour un Skill.
2. Cette tâche mobilise-t-elle de l'expertise spécifique ?
Bon candidat :
- Analyse financière selon VOS ratios et seuils d'alerte
- Rédaction selon VOTRE charte éditoriale
- Contrôle qualité selon VOS normes internes
- Classification de tickets selon VOTRE taxonomie
Mauvais candidat :
- "Rédige un email poli"
- "Traduis ce texte en anglais"
- "Résume cet article"
Règle simple : Si Claude sans Skill peut déjà bien le faire → pas besoin de Skill. Le Skill apporte de la valeur quand il encode VOTRE façon unique de faire.
3. Cette tâche est-elle faite par plusieurs personnes dans votre organisation ?
Fort impact :
- 5 personnes font cette analyse chaque semaine de façon légèrement différente
- 10 commerciaux rédigent des propositions avec des niveaux de qualité variables
- 3 managers font des compte-rendus de réunion dans des formats différents
Faible impact :
- Une seule personne fait cette tâche une fois par mois
- La tâche est tellement spécifique qu'elle ne se reproduit jamais
Règle simple : Plus la tâche est mutualisée, plus le ROI d'un Skill est élevé.
4. Le gain de temps justifie-t-il l'investissement de création ?
Créer un Skill de qualité, c'est un investissement. Comptez :
- 2-4 heures pour formaliser votre expertise
- 1-2 heures pour tester et affiner
- 30 minutes de formation de l'équipe
Calcul simple : Si la tâche prend 30 minutes, est faite 10 fois par semaine par 3 personnes :
- Temps actuel : 30 min × 10 × 3 = 150h/semaine
- Avec Skill : diviser par 3 minimum = 100h gagnées/semaine
- Temps de création : 6h
- ROI : récupéré en... 4 minutes.
Règle simple : Visez d'abord les "quick wins" — les tâches fréquentes qui prennent 15-60 minutes.
Si vous voulez avoir une idée rapide du temps que prennent les choses, https://cvlc.fr/ (de Jonathan Lefèvre et Cédric Raud) est l'outil qu'il vous faut pour commencer.
Comment démarrer concrètement
Vous avez identifié une tâche candidate ? Voici le processus pour créer votre premier Skill.
Étape 1 : Documentez votre expertise actuelle
Ne partez pas de zéro. Vous avez probablement déjà formalisé une partie de cette expertise.
Rassemblez :
- Les templates existants
- Les check-lists que vous utilisez
- Les exemples de "bonnes" réalisations
- Les erreurs fréquentes à éviter
- Les cas particuliers et comment les gérer
Exemple concret (cabinet comptable) :
Pour un Skill "Analyse Bilan", rassemblez :
- Votre template de rapport d'analyse
- La liste des 15 ratios que vous calculez systématiquement
- Les seuils d'alerte que vous utilisez
- 3 exemples de bilans analysés (un sain, un fragile, un critique)
- Les 5 erreurs que les juniors font souvent
Étape 2 : Structurez en instructions claires
Transformez votre expertise en instructions que Claude peut suivre.
Format efficace :
Objectif : [Ce que le Skill doit accomplir]
Inputs attendus : [Type de document, format, etc.]
Processus :
1. [Étape 1 avec critères précis]
2. [Étape 2 avec critères précis]
3. [...]
Critères de qualité :
- [Ce qui fait un bon output]
- [Ce qui est inacceptable]
Cas particuliers :
- Si [condition], alors [action]
Format de sortie : [Structure attendue]Astuce : Si vous pouvez expliquer la procédure à un stagiaire en 30 minutes, vous pouvez la transformer en Skill.
Étape 3 : Testez et affinez
Créez le Skill dans Claude, puis testez-le sur des cas réels.
Check-list de test :
- ✅ Le Skill se déclenche-t-il automatiquement quand pertinent ?
- ✅ Les outputs respectent-ils vos standards de qualité ?
- ✅ Les cas particuliers sont-ils bien gérés ?
- ✅ Un collègue pourrait-il l'utiliser sans formation ?
Affinez en itérant :
- Ajoutez des exemples pour les cas limites
- Précisez les critères flous
- Documentez les erreurs que vous observez
Étape 4 : Déployez et formez
Formation minimale de l'équipe (15 min) :
- "Voici la tâche que le Skill automatise"
- "Voici comment le déclencher (ou il se déclenche auto)"
- "Voici ce qu'il produit"
- "Voici quand le résultat doit être vérifié par un humain"
Important : Ne survendez pas. Expliquez aussi les limites. N'hésitez pas à utiliser le format vidéo.
Étape 5 : Mesurez et améliorez
Suivez les métriques qui comptent :
- Temps gagné par utilisation
- Nombre d'utilisations par semaine
- Taux de satisfaction des utilisateurs
- Erreurs détectées
Mettez à jour le Skill quand :
- Les normes/processus de votre entreprise évoluent
- Vous découvrez un nouveau cas particulier
- Les utilisateurs remontent des incohérences
Les pièges à éviter
J'ai vu assez d'entreprises rater leur transformation digitale pour identifier les erreurs classiques. Voici celles à éviter avec Skills.
Piège 1 : Vouloir tout transformer en Skills d'un coup
L'erreur : "On va créer 50 Skills pour tout automatiser !"
La réalité : Vous allez créer 50 Skills médiocres, personne ne va les utiliser, le projet va mourir.
La bonne approche : Commencez par 2-3 Skills sur des tâches critiques. Perfectionnez-les. Mesurez l'impact. Puis étendez.
Piège 2 : Créer des Skills trop génériques
L'erreur : Un Skill "Analyse de document" qui essaie de tout faire.
La réalité : Il ne fera rien de bien. C'est comme un SOP qui dit "faites du bon travail".
La bonne approche : Des Skills spécifiques et experts. "Analyse de bilan pour PME industrielles" > "Analyse de documents financiers".
Piège 3 : Ne pas impliquer les utilisateurs finaux
L'erreur : Le DSI crée des Skills dans sa tour d'ivoire, impose leur utilisation.
La réalité : Résistance, contournement, échec.
La bonne approche : Co-créez les Skills avec ceux qui vont les utiliser. Ce sont eux qui connaissent les vrais cas limites.
Piège 4 : Oublier la maintenance
L'erreur : Créer des Skills puis les oublier pendant 2 ans.
La réalité : Les processus évoluent, les Skills deviennent obsolètes, les gens arrêtent de les utiliser.
La bonne approche : Désignez un "Skills Manager" (comme vous avez un responsable qualité pour les SOPs). Revue trimestrielle minimum.
Piège 5 : Sous-estimer les questions de confidentialité
L'erreur : Mettre des informations sensibles dans un Skill partagé avec toute l'entreprise.
La réalité : Fuite de données, problèmes de compliance, auditeurs très mécontents.
La bonne approche : Définissez clairement qui a accès à quels Skills. Certains Skills doivent rester privés.
Ce qu'on ne sait pas encore (et c'est normal)
Soyons honnêtes : Skills vient de sortir. Beaucoup de questions restent ouvertes.
Question 1 : Quelle sera l'adoption réelle ?
Ce qu'on sait : Le concept est solide. Le parallèle avec les SOPs est évident pour moi.
Ce qu'on ne sait pas : Est-ce que les entreprises vont vraiment franchir le pas ? Ou est-ce que ça va rester un truc que 5% des utilisateurs testent ?
Mon intuition : Les early adopters vont prendre un avantage compétitif massif. Comme ceux qui ont adopté les SOPs avant leurs concurrents dans les années 80-90.
Question 2 : Va-t-on voir émerger des marketplaces de Skills ?
Le potentiel : Imaginez un "App Store" de Skills sectoriels :
- Skill "Comptabilité TPE française" certifié par l'Ordre
- Skill "Analyse juridique contrats de travail" vérifié par des avocats
- Skill "Contrôle qualité ISO 9001" créé par des experts certifiés
L'incertitude : Anthropic va-t-il ouvrir cette marketplace ? Les Skills des autres sont-ils auditables ? Qui certifie la qualité ?
L'enjeu : Si ça arrive, ça accélère l'adoption de façon exponentielle. Certains, comme ici, proposent déjà leur liste de Skills sur Github.
Question 3 : Comment gérer la propriété intellectuelle ?
Le dilemme : Vos Skills contiennent votre savoir-faire. Votre avantage concurrentiel.
- Où sont-ils stockés exactement ?
- Qui y a accès chez Anthropic ?
- Si vous changez de plateforme, pouvez-vous exporter vos Skills ?
- Si un employé part avec les Skills dans sa tête ?
La réalité : Les CGU sont claires sur la confidentialité, mais les questions de portabilité et de lock-in restent ouvertes.
Question 4 : OpenAI va faire quoi ?
La certitude : OpenAI ne va pas laisser Anthropic seul sur ce terrain.
L'incertitude : Vont-ils copier Skills ? Faire quelque chose de différent ? Essayer d'imposer un autre standard ?
Le risque : Fragmentation de l'écosystème. Vous créez des Skills pour Claude, des GPTs pour OpenAI, des Gems pour Google... Et rien n'est interopérable.
Question 5 : Les modèles futurs rendront-ils Skills obsolète ?
L'argument : "Dans 2 ans, les LLMs seront tellement intelligents qu'ils n'auront plus besoin de Skills, ils s'adapteront automatiquement."
Mon avis : Non. Pour la même raison qu'on a toujours besoin de SOPs même avec des employés brillants. La formalisation de l'expertise a une valeur intrinsèque :
- Cohérence garantie
- Transmission du savoir
- Auditabilité
- Amélioration continue documentée
Les modèles vont s'améliorer. Mais le besoin de structurer l'expertise restera.
Le moment charnière
Voilà où on en est aujourd'hui.
Skills vient de sortir. Très peu d'entreprises l'ont adopté. La plupart ne savent même pas que ça existe. Certaines confondent encore avec les GPTs d'OpenAI.
Dans 6 mois : Les early adopters auront créé leurs premiers Skills, mesuré les gains, ajusté leur approche. Ils auront pris de l'avance.
Dans 2 ans : Les Skills (ou leur équivalent chez d'autres acteurs) seront la norme. Ne pas avoir formalisé son expertise en Skills sera aussi étrange que de ne pas avoir de SOPs en 2025.
La question n'est pas "est-ce que ça va marcher ?"
La question est : êtes-vous prêt à formaliser votre savoir-faire ?
Parce que c'est ça, le vrai shift. Ce n'est pas une question de technologie. C'est une question de mindset.
Passer de "on fait les choses comme on les a toujours faites" à "on formalise notre expertise pour qu'elle soit reproductible et scalable".
Certaines entreprises vont résister. "On n'a pas besoin de ça, on sait ce qu'on fait." Ce sont les mêmes qui résistaient aux SOPs il y a 30 ans. Certaines ont disparu. D'autres ont fini par suivre, en retard.
D'autres vont foncer. Elles vont créer leurs Skills, itérer, apprendre. Elles vont capitaliser leur savoir-faire avant leurs concurrents.
Vous êtes dans quelle catégorie ?
Ce que je fais maintenant
De mon côté, je teste tout ça dans les prochaines semaines. Je vais créer des Skills pour des processus réels en entreprise :
- Vérification de conformité de documents techniques
- Analyse de risques dans les projets
- Synthèse de réunions de suivi de projet
Je documenterai ce qui marche, ce qui casse, les surprises, les limites réelles.
Et je partagerai les résultats ici.
Parce que Skills, ce n'est pas juste une annonce produit. C'est potentiellement le moment où l'IA passe du gadget au processus métier.
Et si c'est le cas, vous voulez être du bon côté de l'Histoire.