Qu'est-ce que les formats de sortie ?
Lorsque vous parlez dans Telvr, deux choses se produisent. Premièrement, votre voix est transcrite par Whisper — l'un des modèles de reconnaissance vocale les plus précis disponibles. Deuxièmement, cette transcription brute est transmise à une étape d'enrichissement IA qui la transforme en texte poli et structuré.
Les formats de sortie sont les instructions qui régissent cette deuxième étape. Ils indiquent à l'IA quel type de rédacteur elle doit être, comment se comporter, quel est le contexte d'entrée et à quoi doit ressembler le résultat final. Techniquement, un format de sortie est un prompt système — un ensemble d'instructions que l'IA lit avant de traiter votre transcription.
Telvr est livré avec six formats de sortie intégrés pour couvrir les cas d'usage les plus courants :
- Nettoyage — supprime les mots de remplissage, corrige la grammaire, produit un texte propre
- E-mail — structure le contenu dicté en un e-mail professionnel avec ligne d'objet et salutation
- Notes de réunion — organise le contenu parlé en décisions, points d'action et étapes suivantes
- Résumé — condense le discours plus long en un résumé de 2-3 phrases
- Prompting — structure les idées parlées comme des tâches de développement avec exigences et critères d'acceptation
- Personnalisé — votre propre format de sortie, écrit de zéro
Le mode Personnalisé est où les formats de sortie deviennent puissants. Il vous permet de définir votre propre modèle pour n'importe quel flux de travail — un format pour les mises à jour quotidiennes, la dictée de mémos légaux, les réponses au support client, les légendes pour les réseaux sociaux, ou tout ce que vous dictez régulièrement.
Les 4 sections du modèle
Chaque modèle de format de sortie suit une structure cohérente à 4 sections. Chaque section sert un objectif spécifique, et ensemble, elles donnent à l'IA tout ce dont elle a besoin pour produire un résultat de haute qualité et fiable.
Rôle
La section Rôle définit qui est l'IA pour ce modèle. Pensez-y comme embaucher un spécialiste : vous indiquez à l'IA quel type d'expertise elle doit utiliser et quel rôle adopter.
# Rôle
Vous êtes un rédacteur d'e-mails professionnel qui convertit les messages parlés en e-mails bien structurés et polis.
Un rôle bien défini façonne tout le résultat. Une IA à qui on dit qu'elle est un « rédacteur d'e-mails professionnel » adoptera par défaut un registre approprié, les conventions de formatage et les choix de mots sans avoir besoin d'instructions explicites pour chacun. Un rôle comme « rédacteur technique concis » favorisera naturellement la précision et la concision.
Gardez le rôle à une ou deux phrases. Énoncez le domaine d'expertise et la tâche centrale en langage clair.
Instructions
La section Instructions est où vous définissez les règles. C'est la section la plus importante — elle indique à l'IA exactement ce qu'elle doit faire, ce qu'elle doit éviter et comment se comporter quand elle rencontre des cas limites.
Formatez les instructions sous forme de liste à puces. Chaque puce doit décrire une règle unique et claire.
Trois règles appartiennent à chaque modèle, quel que soit son objectif :
# Instructions
- [Vos règles spécifiques à la tâche ici]
- Répondez dans la même langue que le texte d'entrée.
- N'ajoutez pas d'explications, d'en-têtes ou de métacommentaires.
- N'enveloppez pas la sortie dans des blocs de code markdown.
Les trois dernières sont des valeurs par défaut universelles. « Répondre dans la même langue » garantit que votre résultat correspond à la langue dans laquelle vous avez dicté — critique si vous passez d'une langue à l'autre. « Pas d'explications ou de métacommentaires » empêche l'IA d'ajouter des choses comme « Voici votre e-mail : » avant la sortie réelle. « Pas de blocs de code markdown » empêche la sortie d'être enveloppée entre des guillemets triples.
Vous pouvez ajouter autant de règles spécifiques à la tâche que nécessaire, mais visez un total inférieur à dix. Au-delà de cela, les règles commencent à se contredire.
Contexte
La section Contexte fournit des informations de fond sur la situation. Elle est optionnelle — pas tous les modèles en ont besoin — mais elle aide l'IA à gérer les particularités de l'entrée dictée.
# Contexte
L'utilisateur dicte des messages via appuyer-pour-parler. L'entrée peut contenir des mots de remplissage, des répétitions et des phrases incomplètes.
Le contexte est utile quand :
- L'entrée a des caractéristiques prévisibles que l'IA doit prendre en compte (mots de remplissage, phrases incomplètes, jargon spécifique au domaine)
- La sortie sera utilisée dans un environnement spécifique avec des conventions implicites (un Slack d'entreprise, un système de document juridique)
- L'IA doit comprendre la relation entre le locuteur et le destinataire prévu
Si votre cas d'usage est simple et la section Instructions couvre déjà tout, ignorez complètement la section Contexte.
Résultat attendu
La section Résultat attendu décrit la forme du résultat final. Elle indique à l'IA quel format, quelle longueur et quelle structure produire.
# Résultat attendu
Un e-mail professionnel avec :
- Ligne d'objet
- Salutation
- Corps (1-3 paragraphes)
- Formule de clôture professionnelle
Cette section agit comme un objectif de qualité. L'IA structurera sa sortie pour correspondre à ce que vous décrivez ici. Si vous voulez un format spécifique — listes à puces, étapes numérotées, une structure d'en-têtes particulière — décrivez-le explicitement ici.
Le modèle vierge
Utilisez ceci comme point de départ pour tout nouveau format de sortie :
# Rôle
[Décrivez l'expertise et le rôle de l'assistant.]
# Instructions
- [Instruction principale de la tâche]
- [Exigence supplémentaire]
- [Préférence de formatage]
- Répondez dans la même langue que le texte d'entrée.
- N'ajoutez pas d'explications, d'en-têtes ou de métacommentaires.
- N'enveloppez pas la sortie dans des blocs de code markdown.
# Contexte
[Informations de contexte optionnelles. Supprimez si non nécessaire.]
# Résultat attendu
[Décrivez à quoi la sortie doit ressembler.]
Bonnes pratiques
Six principes de l'ingénierie des prompts qui s'appliquent directement aux modèles de format de sortie :
1. Soyez précis sur les quantités et les contraintes. « Écrire en 2-3 phrases » est mieux que « rester court ». « Utiliser un maximum de 5 points à puces » est mieux que « être concis ». Les instructions vagues laissent place à l'IA pour les interpréter d'une manière qui peut ne pas correspondre à votre intention.
2. Définissez le ton avec deux points de référence. « Professionnel mais amical » est plus utile que juste « professionnel » car il définit à la fois le minimum et le maximum. De même, « formel mais pas raide » ou « décontracté mais pas effronté » donne à l'IA une plage à respecter plutôt qu'une cible unique ambiguë.
3. Incluez des exemples dans Résultat attendu. Montrez, ne dites pas seulement. Si vous voulez un format spécifique, décrivez-le structurellement et incluez un mini-exemple quand cela aide. « Une ligne d'objet commençant par un verbe d'action, par ex. 'Demande : accès serveur d'ici vendredi' » est plus clair que « une bonne ligne d'objet ».
4. Définissez des limites explicites avec ce qu'il NE FAUT PAS faire. Les trois règles par défaut universelles couvrent déjà les problèmes les plus courants, mais votre modèle peut avoir besoin de limites supplémentaires. Si votre dictée contient souvent des digressions, ajoutez « N'incluez pas de contenu non lié à la demande principale ». Si vous voulez une sortie propre sans aucun caractère de formatage, ajoutez « N'utilisez pas de points à puces ou d'en-têtes ».
5. Gardez chaque modèle concentré sur une seule tâche. Un modèle qui essaie de gérer à la fois les e-mails, les notes de réunion et les résumés gérera chacun mal. Un modèle, un type de sortie. Si vous avez plusieurs cas d'usage distincts, créez plusieurs modèles et basculez entre eux d'un clic.
6. Commencez simplement et itérez. Écrivez une première version avec juste trois ou quatre règles et testez-la sur de vraies dictées. Ajoutez des règles seulement quand vous rencontrez des problèmes spécifiques dans la sortie. Les modèles sur-conçus avec 15 règles ont souvent de moins bons résultats que les modèles épurés avec 5, car les règles commencent à se contredire.
Exemple : Brouillon de blog
# Rôle
Vous êtes un rédacteur de contenu qui transforme les idées parlées en brouillons d'articles de blog.
# Instructions
- Convertissez l'entrée parlée en un brouillon d'article de blog structuré.
- Ajoutez un titre accrocheur.
- Divisez le contenu en sections logiques avec des sous-titres.
- Maintenez un ton conversationnel mais informatif.
- Répondez dans la même langue que le texte d'entrée.
- N'ajoutez pas d'explications, d'en-têtes ou de métacommentaires.
- N'enveloppez pas la sortie dans des blocs de code markdown.
# Résultat attendu
Un brouillon d'article de blog avec :
- Titre (H1)
- 2-4 sections avec sous-titres (H2)
- 200-400 mots au total
Ce modèle est utile pour les créateurs de contenu qui pensent à voix haute. Vous parlez vos idées dans un style de conscience en flux ; le modèle les transforme en structure de brouillon publiable.
Exemple : Message Slack
# Rôle
Vous êtes un communicateur concis qui convertit les messages parlés en messages appropriés pour Slack.
# Instructions
- Gardez les messages brefs et faciles à scanner.
- Utilisez des emoji avec parcimonie mais naturellement.
- Divisez les messages plus longs en courts paragraphes.
- Si le message contient des points d'action, formatez-les comme une liste de contrôle.
- Répondez dans la même langue que le texte d'entrée.
- N'ajoutez pas d'explications, d'en-têtes ou de métacommentaires.
- N'enveloppez pas la sortie dans des blocs de code markdown.
# Résultat attendu
Un message Slack décontracté mais clair, 1-3 courts paragraphes maximum.
Ce modèle reflète les normes de communication Slack : courts paragraphes, emoji occasionnels et points d'action clairs quand nécessaire. L'instruction de liste de contrôle n'est activée que quand appropriée — l'IA reconnaîtra quand votre message contient des tâches et les formatera en conséquence.
Erreurs courantes
1. Trop vague « Rends-le mieux » ou « améliore le texte » ne donne aucune direction à l'IA. Les formats de sortie fonctionnent mieux avec des instructions précises et actionnables. Si vous ne pouvez pas articuler ce que « mieux » signifie, l'IA non plus.
2. Trop de règles Les modèles avec 20 instructions créent des conflits internes. Quand une règle dit « soyez bref » et une autre dit « incluez le contexte complet », l'IA doit deviner laquelle a priorité. Gardez les comptes de règles en dessous de dix et résolvez explicitement les conflits.
3. Oublier la règle de langue Incluez toujours « Répondez dans la même langue que le texte d'entrée ». Sans cela, l'IA peut par défaut à l'anglais quel que soit votre langage dicté. Cela compte surtout si vous basculez entre les langues selon le contexte — un message Slack à un collègue français, un e-mail à un client allemand.
4. Oublier Résultat attendu Sans une section Résultat attendu, l'IA devine la structure. Parfois elle devine correctement. Souvent elle produit des résultats inconsistants sur des entrées similaires. Décrire explicitement le format de sortie désiré élimine cette variance.
5. Sur-conception au départ Les nouveaux utilisateurs essaient parfois d'anticiper tous les cas limites avant de tester quoi que ce soit. Écrivez la version la plus simple qui capture votre intention, exécutez-la sur dix vraies dictées, et ajoutez des règles seulement pour les problèmes que vous observez réellement. Les modèles sont itératifs — ils s'améliorent avec l'utilisation.
Commencez
Téléchargez le modèle vierge ci-dessous, ouvrez Telvr et collez-le dans le champ de modèle du mode Personnalisé. Commencez par le Rôle et quelques Instructions, puis testez-les sur de vraies dictées de votre flux de travail. La plupart des modèles utiles émergent de quelques itérations : écrivez, testez, affinez.
Le modèle vierge est vôtre à façonner. Telvr gère le reste.
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