Méthode personnelle · IA & outils
ChatGPT + Codex : comment je crée mes propres agents IA
Pour créer un agent, je commence par expliquer ce que je veux obtenir. Les outils et la technique viennent ensuite.
Ma méthode consiste à préparer le projet avec ChatGPT, à confier sa réalisation à Codex, puis à tester le résultat sur des tâches concrètes.
Prenons un exemple : un agent pour préparer mes publications sur les réseaux sociaux et les transmettre à Buffer lorsque la connexion est disponible.
Un skill structure une méthode de travail. Il ne crée pas, à lui seul, un agent autonome en permanence ni des accès aux services externes. Les connexions et leurs droits se configurent séparément.
1. Je m’appuie sur le créateur de skills
Un skill est une compétence réutilisable : il rassemble les instructions et les ressources nécessaires pour effectuer une tâche selon une méthode définie.
Codex dispose d’un créateur intégré, skill-creator, que j’appelle avec $skill-creator. Il m’aide à structurer cette compétence. La documentation officielle d’OpenAI sur la création de skills décrit ce fonctionnement.
Dans cet exemple, l’objectif est de donner à mon agent une méthode de travail pour mes publications : comprendre le sujet, rédiger les contenus, respecter mon identité visuelle et préparer leur diffusion.
2. Je clarifie mon besoin avec ChatGPT
Avant de demander à Codex de construire quoi que ce soit, je discute avec ChatGPT.
Je lui explique ce que l’agent doit produire, pour quel public, dans quelle langue et avec quelles contraintes. Je précise aussi les outils à utiliser et les actions qui nécessitent ma validation.
Pour mon agent de réseaux sociaux, cela signifie notamment définir :
- les réseaux concernés et les formats attendus ;
- le ton et la longueur des textes ;
- l’identité visuelle des publications ;
- le fonctionnement souhaité avec Buffer ;
- les critères permettant de juger le résultat.
Je demande ensuite à ChatGPT de transformer ces échanges en un prompt structuré destiné à Codex.
3. Je transmets ce prompt à Codex
Codex reçoit un objectif précis et les critères de réussite.
Je lui demande d’utiliser le skill approprié, d’examiner les outils disponibles et de créer les instructions, modèles et éventuels scripts nécessaires.
Pour Buffer, il doit vérifier la connexion réellement disponible et les opérations qu’elle permet. Une consigne écrite ne donne pas automatiquement accès à mon compte.
4. Je définis le design system et les fonctionnalités
Le design system fixe les règles visuelles : couleurs, typographies, hiérarchie des titres, marges, place du logo et modèles de diapositives.
Les fonctionnalités définissent ce que l’agent doit accomplir : transformer une idée en article, en extraire un carrousel, rédiger les légendes et préparer les contenus pour chaque réseau.
Je lui fournis des exemples pour qu’il puisse reproduire le style attendu. Si une charte existe déjà, elle sert de référence.
5. Je calibre l’agent avec des tests
Je commence par une publication test.
Je vérifie le fond, le ton, la lisibilité sur téléphone, la cohérence graphique et l’ordre des diapositives. Je contrôle aussi le compte destinataire et le statut du contenu lorsqu’une connexion à Buffer est utilisée. Pendant ces tests, les contenus restent en brouillon.
Puis je décris précisément les écarts : un titre trop long, une police trop petite, une formulation trop commerciale ou une étape oubliée.
Je demande à Codex d’intégrer ces corrections dans les instructions ou les modèles, puis je relance un test. Corriger uniquement la publication ne suffit pas : je veux que la correction serve aussi aux suivantes.
OpenAI documente également une méthode pour tester et améliorer les skills à partir de résultats observables.
6. Je réutilise une méthode documentée
Une fois les tests satisfaisants, je peux confier de nouveaux sujets à l’agent sans réexpliquer tout le processus.
Les règles restent accessibles dans ses instructions et ses ressources. Je peux les faire évoluer lorsque mes besoins changent.
C’est ainsi que je construis mes agents : je définis le résultat avec ChatGPT, je fais réaliser le fonctionnement par Codex, puis je l’ajuste à partir de tests concrets.