Projet Claude ou ChatGPT : le cerveau de votre IA marketing

La plupart des marketeurs utilisent ChatGPT et Claude de la même façon. On demande. On attend. On corrige. On redemande. Et le lendemain, on réexplique tout.

Résultat : des heures perdues à briefer chaque jour le même outil.

Pourtant, personne ne recruterait le meilleur responsable marketing du marché sans lui présenter l'entreprise. Son contexte, sa stratégie, ses KPI, ses canaux. On lui donnerait un dossier d'accueil le premier jour.

L'IA, c'est pareil. Elle a besoin d'un « cerveau » : un dossier qu'elle lit avant chaque tâche. C'est ce qu'on appelle le context engineering. Et pour le ranger, ChatGPT comme Claude proposent le même outil : les projets.

Context engineering ou prompt engineering ?

Pendant deux ans, tout le monde a cherché le prompt parfait. La bonne formule, le bon rôle, la bonne structure. C'est utile et on y a consacré un guide complet sur le prompt engineering mais ça ne règle qu'une partie du problème.

Anthropic, l'éditeur de Claude, présente le context engineering comme la suite logique du prompt engineering. Le premier porte sur la façon d'écrire une instruction. Le second consiste à choisir ce qui entre dans la mémoire de travail limitée du modèle, parmi toutes les informations possibles.

Dit simplement : le prompt, c'est la question que vous posez. Le contexte, c'est tout ce que l'IA sait au moment où vous la posez. Un excellent prompt envoyé à une IA qui ne sait rien de vous donnera toujours une réponse générique.

Les trois briques pour démarrer

Inutile de tout documenter le premier jour. Trois briques suffisent pour changer la qualité des réponses.

1. Votre client

Pas un persona générique avec un âge et un salaire. Une situation concrète. Par exemple : « un gérant de restaurant qui vient d'ouvrir un deuxième établissement et ne s'en sort plus avec les réservations ».

Pour aller plus vite, donnez à l'IA vos transcriptions d'appels de vente. Elle y trouvera les mots exacts de vos clients, leurs objections, leurs hésitations. Retirez d'abord les noms, les e-mails et les numéros : ce sont des données personnelles, et l'IA n'en a pas besoin pour comprendre votre client.

2. Votre voix, par l'exemple

Décrire son ton avec des adjectifs ne marche pas. « Dynamique, accessible, expert » : tout le monde écrit ça et l'IA en fait la même bouillie.

Donnez-lui plutôt trois ou quatre textes que vous aimez et deux ou trois qui ne vous ressemblent pas. Pour chacun, ajoutez une phrase qui dit pourquoi : c'est cette explication qui fait la différence.

3. Vos corrections

C'est la brique la plus sous-estimée. Chaque fois que vous reprenez l'IA, transformez la correction en règle et ajoutez-la au dossier. « Pas de point d'exclamation dans les objets d'e-mail. » « On ne dit jamais "solution", on dit "formation". »

Au bout de quelques semaines, ce fichier devient votre actif le plus précieux. Il contient tout ce que vous avez appris sur ce qui marche pour votre marque.

Projet Claude, projet ChatGPT : où ranger ce cerveau

Bonne nouvelle : ChatGPT et Claude ont tous les deux prévu un endroit pour ça. Ce sont les projets.

Dans ChatGPT

Un projet regroupe des conversations, des fichiers de référence et des instructions, pour que l'outil garde en tête ce qui compte. Les instructions d'un projet ne s'appliquent qu'à l'intérieur de ce projet, et elles priment sur vos instructions personnalisées générales. Gardez donc les instructions personnalisées pour ce qui vaut partout (qui vous êtes, votre métier) et le contexte de marque pour le projet.

Dans Claude

Le principe est proche. Vous ajoutez des documents à la base de connaissances du projet et des instructions que Claude applique à toutes les conversations du projet. Un point à connaître : les conversations d'un même projet ne partagent pas leur contenu entre elles, sauf ce qui est ajouté à la base de connaissances.

Et la mémoire, dans tout ça ?

Les deux outils ont aussi une mémoire. Dans ChatGPT, la mémoire de projet peut puiser dans les autres conversations du même projet.

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Dans Claude, chaque projet a sa propre mémoire. Une correction faite en passant peut donc être retenue. Ou pas : c'est l'outil qui choisit ce qu'il garde.

C'est justement là que votre dossier prend tout son sens. Une règle écrite dans le dossier, elle, est relue à chaque fois.

Les pièges à éviter

Tout mettre dedans

Le réflexe naturel, c'est d'empiler : charte, plaquettes, études, quinze PDF. Mauvaise idée. Anthropic recommande de viser le plus petit ensemble d'informations utiles, parce que l'attention du modèle est limitée. Un dossier court et précis bat un dossier exhaustif.

Confondre ce que dit le client et ce qu'on en pense

Une transcription d'appel contient les mots du client, mais aussi les questions du commercial et ses interprétations. Séparez les deux dans votre dossier : d'un côté les verbatims, de l'autre vos hypothèses. Sinon l'IA reproduira vos angles morts avec beaucoup d'assurance.

Croire qu'une règle écrite est une règle appliquée

Ajouter une correction au dossier augmente les chances qu'elle soit respectée mais ce n'est pas une garantie. La documentation de Claude Code le dit elle-même : ces instructions sont lues et suivies, sans garantie de respect strict, surtout si elles sont vagues ou contradictoires. Écrivez des règles précises, relisez les résultats et testez de temps en temps vos règles sur une tâche type.

Laisser le dossier vieillir

Votre offre change, vos prix changent, vos cibles aussi. Un cerveau périmé produit des contenus faux avec le bon ton, ce qui est pire qu'un contenu générique. Fixez-vous un rendez-vous mensuel pour le relire et le désherber.

La structure à copier

Voici la structure du « cerveau » marketing que nous utilisons chez Mantra. Elle est pensée pour des agents qui travaillent directement dans un dossier, comme Claude Code, qui lit le fichier CLAUDE.md au début de chaque session.

marketing-agent/
├── CLAUDE.md      # point d'entrée : la carte, les règles, où ranger quoi
├── brain/         # offres, client, voix, claims, campagnes, journal des tests
├── research/      # appels clients, verbatims, études et audits datés
├── channels/      # une cellule par canal : stratégie, boucle, mémoire
├── skills/        # procédures et outils partagés entre les agents
├── memory/        # leçons et corrections, relues en PR comme du code
├── DECISIONS.md   # les arbitrages datés : quoi, qui, où c'est appliqué
├── ROADMAP.md     # « À trancher » : les agents proposent, le fondateur tranche
└── docs/          # automatisations et permissions de chaque agent

Quelques repères pour la lire :

• CLAUDE.md est le point d'entrée. Il dit à l'IA où trouver quoi, et quelles règles respecter partout.
• brain/ réunit les trois briques vues plus haut, plus vos offres, vos claims (les promesses que vous avez le droit de faire) et le journal de vos tests.
• research/ garde la matière brute, datée : appels, verbatims, études. C'est là que vous séparez ce que dit le client de ce que vous en pensez.
• memory/ stocke les corrections. Chaque nouvelle règle est relue avant d'entrer, comme une équipe tech relit du code avant de le valider.
• DECISIONS.md et ROADMAP.md séparent ce qui est tranché de ce qui reste à trancher. Les agents proposent, un humain décide.

Vous travaillez dans un projet ChatGPT ou Claude plutôt que dans un dossier ? Gardez la même logique, en version courte. Avec le guide des Claude Skills, vous pourrez ensuite transformer vos procédures récurrentes en compétences réutilisables.

Instructions du projet
  Qui nous sommes, ce qu'on attend de toi, et :
  « Avant chaque tâche, relis client.md, voix.md et corrections.md. »

Fichiers du projet
├── offres.md        # ce qu'on vend, à qui, à quel prix, ce qu'on promet
├── client.md        # situations concrètes + verbatims anonymisés
├── voix.md          # 3-4 textes qu'on aime, 2-3 qu'on refuse, et pourquoi
└── corrections.md   # une règle par ligne, datée

Commencez petit : votre client, cinq exemples de textes et une page de corrections. Puis enrichissez le dossier à chaque fois que vous reprenez l'IA. Pour les tâches elles-mêmes, nos 22 prompts marketing pour ChatGPT et Claude fonctionnent d'autant mieux que l'IA connaît déjà votre marque.

C'est exactement ce qu'on construit dans la formation IA Générative pour le Marketing de Mantra : un cerveau sur mesure pour votre marque et les réflexes pour le faire vivre.

FAQ

Qu'est-ce que le context engineering ?

C'est l'art de choisir les informations que l'IA a sous les yeux avant de travailler : votre client, votre voix, vos offres, vos règles. Anthropic le présente comme la suite logique du prompt engineering.

Quelle différence avec le prompt engineering ?

Le prompt engineering porte sur la formulation d'une demande, le temps d'une conversation. Le context engineering porte sur ce que l'IA sait en permanence, dans toutes les conversations. Les deux se complètent.

Comment donner du contexte à Claude avec un projet ?

Créez un projet, ajoutez vos documents dans sa base de connaissances et rédigez des instructions. Claude utilise ces instructions dans toutes les conversations du projet. Les conversations ne partagent pas leur contenu entre elles, sauf ce qui est ajouté à la base de connaissances.

Quelle différence entre instructions personnalisées et instructions de projet dans ChatGPT ?

Les instructions personnalisées s'appliquent à toutes vos conversations. Les instructions d'un projet ne s'appliquent qu'à l'intérieur de ce projet, et elles priment sur vos instructions personnalisées.

Combien de documents mettre dans le contexte de l'IA ?

Le moins possible, mais les bons. L'attention du modèle est limitée : un dossier court et précis donne de meilleurs résultats qu'une pile de PDF. Commencez par votre client, quelques exemples de textes et une page de corrections.

Ressources

• Effective context engineering for AI agents, Anthropic (septembre 2025)
• Projects in ChatGPT, centre d'aide OpenAI
• How can I create and manage projects?, centre d'aide Claude
• How Claude remembers your project (CLAUDE.md), documentation Claude Code