Prompts système : les instructions cachées de ChatGPT et Claude

Avant de vous répondre, chaque intelligence artificielle lit une note de service. Plusieurs pages, rédigées par son fabricant, relues à chaque message. Vous ne la verrez jamais à l'écran. Elle décide pourtant du ton, des limites et de la forme de tout ce que la machine vous écrit.

Ces notes ont fuité. Elles sont aujourd'hui publiques, vérifiées, mises à jour en continu. Et pour une entreprise qui s'équipe en intelligence artificielle, elles valent une formation entière : personne ne rédige mieux les consignes d'une IA que ceux qui la fabriquent.

Une note de service que vous ne lirez jamais

Chaque assistant conversationnel reçoit, avant votre premier mot, un texte d'instructions écrit par son éditeur. Les spécialistes l'appellent « prompt système ». C'est une note de service au sens strict : voilà qui tu es, voilà ce que tu fais, voilà ce que tu ne fais jamais, voilà comment tu présentes ton travail.

Ce texte n'est pas du code. C'est de la langue courante, structurée en sections, avec des règles, des exemples et des priorités. Et le modèle ne la lit pas une fois pour toutes : il la relit à chaque message, avant chacune de ses réponses.

Quelques milliers de mots invisibles cadrent donc tout ce que vous obtenez. Quand deux entreprises utilisent le même outil et obtiennent des résultats très différents, la différence tient rarement au modèle. Elle tient à la note.

Des fuites devenues bibliothèque publique

Un dépôt GitHub, asgeirtj/system_prompts_leaks, collectionne ces notes de service mot pour mot. Il est mis à jour en continu : la note de Claude Opus 5 y a été ajoutée le 24 juillet 2026, celle de Grok 4.5 le 26 juillet.

Deux institutions sérieuses s'y sont adossées. Le Washington Post a construit, le 11 mai 2026, un article interactif entier à partir de ces fuites : le lecteur y découvre les règles cachées des IA, puis s'en sert pour réécrire l'article lui-même. Le think tank européen CEPS en a tiré, le 10 juillet 2026, un tableau de bord public qui compare ces textes entre eux.

Ce qu'on trouve dans le dépôt :

• les notes de service de ChatGPT 5.6, Claude Opus 5, Gemini 3.5 et Grok 4.5
• celles des assistants de programmation : Claude Code, Codex, Copilot, Cursor
• les règles internes de Perplexity, Mistral, DeepSeek et de dizaines d'autres outils

Rien de volé au sens technique : ces textes ont été extraits en conversant avec les modèles, puis recoupés et vérifiés. Mais aucun éditeur ne les publie de lui-même.

Ce que ces notes contiennent vraiment

Ouvrez celle de ChatGPT ou de Claude. Vous n'y trouverez ni formule magique ni secret industriel. Vous y trouverez de la méthode.

Un rôle, posé dès la première ligne. Des règles de ton : quand être bref, quand détailler, quel niveau de langue adopter selon l'interlocuteur. Des consignes de format : comment structurer une réponse, quand utiliser un tableau, quand l'éviter. Des cas limites traités à l'avance : que faire en cas d'incertitude, quand refuser, comment le dire. Et des priorités arbitrées : si deux règles se contredisent, laquelle l'emporte.

Les notes des outils de programmation vont plus loin. Celle de Claude Code, par exemple, impose de vérifier l'état d'un fichier avant de l'écraser et de confirmer avant toute action difficile à annuler. Des réflexes de prudence écrits noir sur blanc, que bien des procédures internes d'entreprise n'ont jamais formalisés.

La meilleure école de la consigne

Ces textes sont écrits par les équipes qui fabriquent les modèles. Ce sont donc, littéralement, les meilleurs cours de rédaction de consignes disponibles. Et ils sont transposables tels quels à votre usage.

Ce que les fabricants font systématiquement :

• un rôle explicite avant toute règle : « tu es un assistant qui... »
• chaque règle illustrée d'un exemple, souvent d'un contre-exemple
• les exceptions traitées avant qu'elles n'arrivent, pas après
• un format de sortie imposé, pas suggéré
• une hiérarchie claire quand les règles entrent en conflit

La leçon tient en une phrase : celui qui écrit la note de service obtient la réponse qu'il veut. La réciproque est tout aussi vraie. Une consigne vague produit une réponse vague, et ce n'est pas la machine qui est en cause.

Un exemple chiffré : les demandes de devis

Prenons une entreprise de services de quinze personnes. Elle reçoit trente demandes de devis par mois. Chaque réponse prend quinze minutes et le ton varie selon la personne qui répond ce jour-là.

Elle rédige sa propre note de service pour son assistant, en copiant la structure des notes fuitées. Un rôle : tu prépares des projets de réponse, tu ne les envoies jamais. Des informations obligatoires à vérifier : nature du besoin, délai, contraintes du client. Un ton : sobre, sans superlatifs. Un format : trois paragraphes, une seule question de clarification au maximum. Un interdit : jamais de prix ferme sans validation humaine.

Résultat mesurable : le brouillon sort en deux minutes, la relecture en prend trois. Dix minutes gagnées par demande, soit cinq heures par mois. Et un bénéfice qu'aucun chiffre ne capture : les trente réponses se ressemblent enfin. La note de service, pour une fois, rend service.

Trois pièges à connaître avant d'écrire la vôtre

Le premier : croire que la note fait tout. Un modèle peut se tromper avec des consignes parfaites. Tout ce qui engage votre entreprise, un prix, un délai, un engagement contractuel, passe par une relecture humaine. Les fabricants eux-mêmes l'écrivent dans leurs propres notes.

Le deuxième : y glisser des informations confidentielles. Ces fuites prouvent une chose : même OpenAI et Anthropic n'ont pas su garder leurs notes secrètes. Si votre assistant est exposé au public, sur votre site par exemple, considérez que sa consigne peut être extraite de la même façon. Tarifs internes, marges, noms de clients n'y ont pas leur place.

Le troisième : empiler les règles sans les hiérarchiser. Les notes fuitées sont longues, mais chaque conflit possible y est arbitré. Une consigne d'entreprise qui accumule les ajouts au fil des mois finit par se contredire, et le modèle tranche alors à votre place.

Lire d'abord, écrire ensuite

L'été s'y prête. L'activité ralentit, les urgences aussi. Prenez une heure, au calme, pour lire deux ou trois de ces notes de service : celle de ChatGPT, celle de Claude, celle d'un outil que votre équipe utilise déjà. Notez ce qui vous surprend. C'est exactement ce qui manque à vos propres consignes.

Puis, à la rentrée, écrivez la vôtre : une note de service par usage, testée sur des cas réels, relue comme un document qui engage. Si vous préférez ne pas partir d'une page blanche, nous accompagnons des entreprises françaises sur ce chemin : cadrer les usages, rédiger les consignes, sécuriser ce qui doit l'être. Le plus simple est d'en parler de vive voix : prendre rendez-vous.

Ces notes de service, personne n'était censé les lire. Ce sont pourtant les seules qui méritent d'être relues. La prochaine sera la vôtre.