Claude Agent Skills 1/2

Comment Anthropic vient de tuer le prompt engineering (et pourquoi c'est une bonne nouvelle).

Vous avez peut-être commencé à utiliser ChatGPT, Gemini ou Claude pour gagner du temps sur certaines tâches : rédiger un mail, analyser un fichier Excel, préparer une présentation. Et vous avez probablement remarqué un truc frustrant.

Chaque fois que vous revenez, vous devez tout réexpliquer.

"Je suis expert-comptable, j'ai besoin d'analyser ce bilan en suivant les normes françaises, voici le format que je veux..." Ça marche. Le lendemain, même tâche, même client : vous recommencez l'explication depuis le début.

C'est comme si vous aviez embauché un stagiaire performant, mais qui efface sa mémoire tous les soirs. Vous passez plus de temps à le briefer qu'à exploiter son travail.

Résultat : beaucoup d'entreprises testent l'IA, trouvent ça impressionnant... et abandonnent. Parce que ça ne s'industrialise pas. Ça ne devient pas un processus fiable et répétable. Ça reste de l'expérimentation.

Anthropic vient de lancer quelque chose qui change cette équation : Claude Skills.

Ce n'est pas juste une nouvelle fonctionnalité à ajouter sur la pile. C'est la réponse à une question que beaucoup de dirigeants se posent : "Comment transformer l'IA d'un outil d'expérimentation en un vrai processus métier ?"

Et ce qui m'a frappé en analysant cette annonce, c'est qu'Anthropic n'invente rien. Ils appliquent à l'IA un concept que toute entreprise structurée connaît déjà : les procédures opératoires standardisées.

Sauf que cette fois, ce ne sont pas vos équipes qui les exécutent. Ce sont des agents IA.

Et ça, ça change tout.

C'est quoi Claude Skills, concrètement ?

Oublions le jargon technique une seconde. Voici ce que Skills résout comme problème métier.

Le problème actuel : Vous utilisez l'IA comme un consultant externe brillant mais amnésique. À chaque interaction, vous devez :

• Expliquer votre contexte métier
• Préciser vos standards de qualité
• Rappeler le format attendu
• Donner des exemples de ce que vous voulez
• Corriger quand ça part en vrille

C'est chronophage. Et surtout, ça ne se capitalise pas. Ce que vous avez appris hier en passant 2h à affiner vos instructions ? Perdu demain.

Ce que Skills change : Claude peut maintenant avoir des "compétences permanentes" que vous définissez une fois, et qu'il applique automatiquement quand c'est pertinent.

Prenons un exemple concret pour un cabinet comptable :

Avant Skills : Le processus artisanal

Vous uploadez le bilan d'un client dans Claude.

Vous écrivez : "Analyse ce bilan selon les normes françaises. Je veux : 1) Les ratios de solvabilité et liquidité, 2) Une alerte si la trésorerie est tendue, 3) Une comparaison avec les moyennes du secteur, 4) Le tout dans un format que je peux copier directement dans mon rapport client."

Claude fait le travail. Bien.

Le lendemain, nouveau client, même besoin. Vous recommencez l'explication complète.

Après Skills : Le processus industrialisé

Vous créez une fois un Skill "Analyse Bilan Cabinet XYZ" qui contient :

• Vos standards d'analyse (quels ratios, quels seuils d'alerte)
• Votre format de rapport type
• Les benchmarks sectoriels que vous utilisez
• Vos procédures de validation

Maintenant, quand vous uploadez un bilan, Claude reconnaît le type de document et applique automatiquement votre Skill. Sans que vous ayez besoin de rappeler les instructions.

Plus important encore : ce Skill est partageable avec votre équipe. Votre junior qui démarre peut bénéficier immédiatement de 20 ans d'expertise métier formalisée dans un Skill.

Ce que ça signifie en pratique

Pour un cabinet d'expertise-comptable :

• Skill "Analyse financière" avec vos standards maison
• Skill "Liasse fiscale" pour la préparation des déclarations
• Skill "Audit de cohérence" pour détecter les anomalies

Pour une agence marketing :

• Skill "Brief créatif" qui structure les demandes selon votre process
• Skill "Analyse de campagne" avec vos KPIs prioritaires
• Skill "Rédaction corporate" qui respecte la charte éditoriale

Pour une PME industrielle :

• Skill "Analyse de devis fournisseur" avec vos critères de validation
• Skill "Rapport de contrôle qualité" selon vos normes
• Skill "Documentation technique" dans le format de votre entreprise

La différence fondamentale ? Vous passez d'un usage expérimental ("voyons si ChatGPT peut m'aider") à un processus métier fiable et répétable.

C'est ce qu'on appelle industrialiser l'IA.

Skills vs GPTs : une confusion légitime

Si vous avez déjà testé les Custom GPTs d'OpenAI, ou encore un Gemini Gem de Google, vous vous demandez probablement : "C'est quoi la différence ?"

C'est une excellente question, parce que les deux promettent de personnaliser l'IA pour vos besoins. Mais le paradigme est fondamentalement différent.

Les GPTs (OpenAI) : des assistants spécialisés séparés

Avec les Custom GPTs, vous créez des versions spécialisées de ChatGPT. Par exemple :

• Un GPT "Analyse Financière Cabinet XYZ"
• Un GPT "Rédaction Marketing Agence ABC"
• Un GPT "Support Client Entreprise DEF"

Le problème ? Vous devez consciemment choisir quel GPT utiliser.

Vous ouvrez ChatGPT, vous naviguez dans votre liste de GPTs, vous sélectionnez le bon. Chaque GPT vit dans sa bulle. Si vous avez besoin de combiner plusieurs expertises, vous devez jongler entre plusieurs GPTs.

Analogie : C'est comme avoir plusieurs consultants externes spécialisés. Excellent pour des missions ponctuelles, mais vous devez gérer qui appeler, quand, et transférer le contexte entre eux.

Les Skills (Anthropic) : des compétences automatiquement invoquées

Avec Skills, vous avez un seul Claude qui possède plusieurs compétences et décide automatiquement laquelle appliquer selon le contexte.

Vous uploadez un bilan comptable ? Claude invoque automatiquement votre Skill "Analyse Financière".

Vous demandez de rédiger un post LinkedIn ? Il bascule sur votre Skill "Communication Corporate".

Vous posez une question technique sur un contrat ? Il active votre Skill "Analyse Juridique".

Tout ça dans la même conversation, sans que vous ayez à changer d'assistant.

Analogie : C'est comme avoir un employé polyvalent qui sait automatiquement quelle casquette porter selon la situation. Comptable le matin, rédacteur l'après-midi, analyste le soir.

Pourquoi c'est important pour votre entreprise

Avec des GPTs :

• Vous devez former vos équipes à savoir "quel GPT pour quelle tâche"
• Le contexte se perd quand vous changez de GPT
• Difficile de combiner plusieurs expertises dans une même tâche

Avec des Skills :

• Claude gère la complexité, l'utilisateur se concentre sur son besoin
• Le contexte est préservé entre les compétences
• Plusieurs Skills peuvent collaborer dans une même tâche

Pour un dirigeant, la différence est simple : GPTs = vous gérez la complexité. Skills = l'IA gère la complexité.

Et c'est exactement ce que vous voulez quand vous industrialisez un processus : que la technologie s'adapte à votre métier, pas l'inverse.

Maintenant que la différence est claire, parlons de ce qui rend Skills vraiment puissant : le parallèle avec quelque chose que toute entreprise structurée connaît déjà.

Ce que sont vraiment les SOPs (et pourquoi ils fonctionnent)

Toute entreprise qui dépasse 20 personnes commence à créer des procédures. Pas pour bureaucratiser, mais parce que c'est vital pour la survie de l'organisation.

Un SOP, c'est :

• Une procédure qui décrit exactement comment accomplir une tâche
• Avec le niveau de qualité attendu
• Les critères d'acceptation
• Les cas particuliers et comment les gérer
• Les ressources nécessaires

Pourquoi ça marche ?

1. Cohérence Que ce soit l'ingénieur junior ou le senior qui fait le contrôle, le résultat est homogène. Le client reçoit le même niveau de qualité.

2. Scalabilité Vous pouvez grandir sans que la qualité s'effondre. Vous embauchez, vous formez avec les SOPs, l'entreprise continue de tourner.

3. Capitalisation Les 20 ans d'expertise de votre expert qui part à la retraite ? Ils ne partent pas avec lui. Ils vivent dans les procédures.

4. Formation accélérée Un nouveau peut être opérationnel en semaines au lieu de mois, parce qu'il a accès au savoir-faire formalisé.

5. Amélioration continue Quand vous trouvez une meilleure façon de faire, vous mettez à jour le SOP une fois. Tout le monde bénéficie de l'amélioration.

Le parallèle avec Skills : ligne par ligne

Maintenant, remplacez "procédure papier" par "Skill numérique" et "opérateur humain" par "agent IA".

C'est le même principe, appliqué à des agents numériques.

L'exemple qui rend tout évident

Prenons un cas concret que tout industriel ou toute entreprise structurée comprend.

Scénario : Contrôle de conformité d'un document technique

Sans SOP (le chaos) :

• Chaque ingénieur fait le contrôle à sa façon
• L'un vérifie 15 points, l'autre 8
• Les critères d'acceptation varient selon l'humeur
• Un client reçoit un niveau de rigueur, un autre non
• Impossible de former rapidement un nouveau

Avec SOP (l'industrialisation) :

• La procédure liste exactement les 23 points à vérifier
• Les critères sont clairement définis (seuil de tolérance, normes applicables)
• Chaque contrôle prend 30 minutes, pas 2 heures
• La qualité est homogène
• Un junior peut être autonome en 2 semaines

Maintenant, transposez ça avec l'IA.

Sans Skill (aujourd'hui pour beaucoup) :

• Vous réexpliquez à chaque fois ce qu'il faut vérifier
• Les résultats varient selon comment vous formulez
• Vous oubliez de mentionner un point critique
• Vous passez 10 minutes à briefer l'IA avant qu'elle travaille
• Impossible de garantir la cohérence

Avec Skill (demain) :

• Le Skill "Contrôle Conformité Technique Entreprise X" contient tout
• Claude sait exactement quoi vérifier, comment, selon quelles normes
• Vous uploadez le document, l'analyse démarre
• Résultat en 2 minutes, toujours au même niveau de qualité
• Tous vos collaborateurs bénéficient de la même expertise

Ce que ça signifie pour votre entreprise

Si vous acceptez ce parallèle SOP / Skill, alors trois choses deviennent évidentes :

1. L'IA n'est plus un gadget, c'est un process métier

Exactement comme vous n'improvisez pas vos contrôles qualité, vous n'improviserez plus votre usage de l'IA. Vous allez industrialiser.

2. Votre savoir-faire devient un actif numérique

Tout comme vos SOPs contiennent votre expertise, vos Skills vont contenir votre façon unique de faire les choses. Votre avantage concurrentiel se numérise.

3. La courbe d'adoption va exploser

Aujourd'hui, adopter l'IA en entreprise, c'est compliqué. Il faut former tout le monde au prompt engineering, espérer que chacun trouve les bonnes formulations, accepter l'incohérence.

Avec Skills, c'est comme déployer un SOP : vous le créez une fois, vous le partagez, tout le monde l'applique. La barrière à l'adoption s'effondre.

Le shift mental nécessaire

Voici ce qui doit changer dans votre tête si vous êtes dirigeant :

Avant : "L'IA, c'est un outil que mes équipes utilisent comme elles veulent" → Résultat : expérimentation anarchique, pas de ROI mesurable
Après : "L'IA, c'est un processus métier que je structure avec des Skills" → Résultat : industrialisation, ROI mesurable, amélioration continue

Avant : "Je laisse chacun se débrouiller avec ChatGPT" → Résultat : perte de temps, incohérence, frustration
Après : "Je crée des Skills métier et je les déploie dans l'organisation" → Résultat : cohérence, scalabilité, capitalisation du savoir-faire

Avant : "L'IA remplace les humains" → Résultat : résistance, peur, rejet
Après : "L'IA exécute nos procédures, comme un opérateur suit un SOP" → Résultat : adoption, libération du temps pour les tâches à valeur

C'est exactement le même shift mental qui s'est produit quand les entreprises sont passées de "chacun fait comme il veut" à "on suit des procédures".

Ceux qui ont résisté ont disparu. Ceux qui ont adopté ont grandi.

Maintenant que vous comprenez le parallèle fondamental entre Skills et SOPs, la vraie question devient :

Par où commencer ? Et quelles sont les vraies questions à se poser ?

Dans le prochain article de cette série, je vous donnerai un plan d'action concret pour identifier les processus à transformer en Skills, et je poserai les questions stratégiques qu'il convient de se poser pour mener à bien cette transformation.