Pour construire avec Claude, choisissez le bon modèle, ancrez-le dans vos données et assurez-vous de retourner des résultats structurés. Utilisez des outils (et MCP) pour les actions, le caching de prompts pour la rapidité/réduction des coûts, et ajoutez l'utilisation de l'ordinateur pour les tâches de bureau. Emballez le tout avec des évaluations, des dispositifs de sécurité et un plan de déploiement pour que les projets pilotes se transforment en valeur de production.

Pourquoi cela est important maintenant

Les modèles les plus récents de Claude (Opus/Sonnet 4.5) apportent un codage renforcé, des flux de travail d'agent et un raisonnement à long terme. Ajoutez des résultats structurés, le caching de prompts, l'utilisation d'outils & d'ordinatéurs, ainsi que le Protocole de Contexte Modèle (MCP), et vous pouvez passer de démonstrations astucieuses à des systèmes fiables qui génèrent de la valeur.

Sélection du modèle

• Opus 4.5 : le meilleur pour le codage complexe, les agents, la recherche et les plans en plusieurs étapes. À utiliser lorsque la qualité prime sur le coût.

• Sonnet 4.5 : performance/prix équilibrés pour la plupart des applications et API.

• Haiku (si disponible dans votre région) : le plus rapide/coût le plus bas pour une classification simple, extraction ou routage.

Fenêtre de contexte : jusqu'à 200k tokens sur la famille actuelle 4.5. Cependant, ne vous contentez pas de "tout coller" - ancrez et récupérez ce qui est pertinent.

Règles d'or (qui vous évitent des semaines plus tard)

1. Retournez des structures, pas de la prose. Demandez des résultats structurés (JSON Schema) pour que votre code traite les résultats de manière déterministe.

2. Gardez les prompts modulaires. Utilisez un prompt système court et stable + instructions de tâche + exemples.

3. Cachez les préfixes lourds. Activez le caching de prompts pour les politiques, les exemples, et les longs arrière-plans pour réduire la latence/le coût.

4. Connectez les outils proprement. Utilisez l'utilisation des outils et standardisez les connexions via MCP.

5. Concevez des points de contrôle. L'humain dans la boucle pour les étapes à haut risque ; automatique pour le bas risque.

6. Mesurez et itérez. Suivez la précision, la latence, le coût, et le résultat commercial (temps économisé, qualité, risque, revenu).

Démarrage rapide (10–15 minutes)

1) Choisissez un modèle & formez le prompt système
Décrivez le rôle, l'audience, les contraintes, et le comportement en cas d'échec (par exemple, "dire je ne sais pas en cas d'incertitude"). Gardez cela bref.

2) Définissez le schéma de sortie
Créez un JSON Schema qui capture exactement ce dont vous avez besoin (types, énumérations, champs requis). Évitez de commencer avec des fonctionnalités trop complexes.

3) Ajoutez des outils (facultatif maintenant, essentiel plus tard)
Commencez avec un outil simple de "recherche" ou "getCustomer". Passez à MCP lorsque vous êtes prêt à standardiser les connexions.

4) Activez le caching de prompts
Cachez le préfixe statique (politiques, exemples) pour réduire la latence/le coût de chaque appel.

5) Écrivez une petite évaluation
10–20 cas qui reflètent des entrées réelles. Évaluez les champs de correspondance exacte et les règles commerciales.

6) Faites un pilote avec un groupe
Instruments de journaux et tableaux de bord. Décidez de scaler/itérer/arrêter en fonction des données.

Exemple : API Messages TypeScript avec JSON structuré

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY! });

const schema = {
  type: "object",
  additionalProperties: false,
  properties: {
    intent: { type: "string", enum: ["support", "sales", "other"] },
    priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
    summary: { type: "string", maxLength: 240 }
  },
  required: ["intent", "priority", "summary"]
} as const;

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4.5",
  max_tokens: 800,
  system: "You are a helpful triage assistant. If uncertain, say you are uncertain.",
  messages: [{ role: "user", content: "My checkout fails at payment step" }],
  output_format: { type: "json_schema", json_schema: schema }
});

const result = JSON.parse(msg.content[0].text);

Caching des prompts (TypeScript)

const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4.5",
  max_tokens: 800,
  system: {
    type: "text",
    text: "Global policies and examples...",
    cache_control: { type: "ephemeral" } // cache this heavy prefix
  },
  messages: [{ role: "user", content: "New request text..." }]
});

Outils, MCP, et utilisation de l'ordinateur (quand vous êtes prêt à agir)

L'utilisation d'outils permet à Claude d'appeler des fonctions que vous définissez (avec des paramètres JSON-schema). Idéal pour : recherches de bases de données, recherches, envois d'emails, publications sur des CRM.
MCP normalise la manière dont les modèles se connectent aux outils et aux données — pensez à USB‑C pour l'IA. Adoptez-le pour éviter les adaptateurs sur mesure et permettre un écosystème croissant de serveurs prêts à l'emploi.
Utilisation de l'ordinateur (bêta) permet des interactions contrôlées sur le bureau (souris/clavier/écran) pour les tâches qui sont encore dans des applications uniquement GUI.

Modèle

• Commencez par 1–2 outils (par exemple, recherche de connaissances, extraction d'entités).

• Ajoutez des appels d'outils programmatiques et un outil coureur qui réessaie avec des erreurs claires.

• Journalisez chaque appel (entrées/sorties) pour la traçabilité.

Modèles de prompt qui aident systématiquement

• Rôle + contraintes : "Vous êtes un réviseur de conformité. En cas de doute, demandez la page de politique."

• Exemples (peu de coups) : un bon exemple vaut mieux que dix règles vagues.

• Contrat de sortie : rappelez à Claude qu'un JSON invalide = tâche invalide.

• Laissez-le dire Je ne sais pas : moins d'hallucinations, meilleure confiance.

• Décomposez les tâches : demandez un plan avant d'agir dans des flux à enjeux élevés.

Évaluations & qualité

Définissez d'abord des critères de succès (champs de correspondance exacte, pass@k, précision/rappel, latence). Construisez un petit harness d'évaluation :

• 10–20 cas de test réalistes avec des sorties attendues.

• Évaluation automatique pour la validité structurelle + règles commerciales.

• Un graphique de tendances hebdomadaire (précision, coût, latence, taux de réussite du cache).

Signes d'alerte : formats changés silencieusement, latence croissante, échecs d'appels d'outils, réponses trop confiantes.

Liste de vérification des coûts et performances

• Caching de prompts pour les préfixes statiques et blocs d'exemples.

• Réponses en streaming pour une rapidité perçue dans l'UI.

• Messages plus courts : mettez le contexte long derrière une étape de récupération plutôt qu'en ligne.

• Taille adéquate du modèle : Haiku pour l'extraction/le routage ; Sonnet/Opus pour un raisonnement lourd.

• Batching des tâches non interactives en dehors des heures de pointe.

Sécurité, sûreté & gouvernance

• Périmètres de données : clés de moindre privilège pour les outils et serveurs MCP ; évitez l'accès large.

• Gestion des PII : masquez à l'ingestion ; démasquez uniquement là où c'est autorisé.

• Points de contrôle humain : approbations pour les actions à fort impact (paiements, communications avec les clients).

• Audit & observabilité : journalisez les prompts, appels d'outils, et sorties avec les ID ; conservez-les pour la conformité.

• Prompts de politique : encodez les règles "doit/jamais" dans une courte couche système ; gardez-les versionnées.

Recettes pratiques

1) Réponses de connaissances avec citations

• Récupérez les 5 meilleurs passages de votre outil de recherche/base de connaissances.

• Demandez à Claude de répondre avec des citations en ligne et une étiquette de confiance.

• Retourner JSON : {answer, citations:[...], confidence: enum}.

2) Triage de support

• Classifiez l'intention/la priorité, résumez, proposez l'étape suivante.

• Si à haut risque ou données manquantes, redirigez vers un humain.

• Enregistrez le raisonnement dans un champ caché pour les audits.

3) Assistant de recherche de ventes

• Appels d'outils : recherche d'entreprise → enrichissement CRM → brouillon d'email.

• Sortir JSON + projet de texte séparé pour révision.

4) Agent pour opérations back-office (utilisation de l'ordinateur)

• Lire l'écran → cliquer dans l'interface utilisateur légale → exporter les données → les télécharger dans le système de registre.

• Protégez avec des délais, des listes blanches et une étape d'approbation manuelle.

Pièges courants (et solutions amicales)

• Sorties en texte libre → passez à des sorties structurées.

• Prompts massifs → ancrez via la récupération + le caching de prompts.

• Surréglementation → gardez les humains dans la boucle pour les cas limités d'abord.

• Un outil géant → divisez en petits outils composables avec des schémas clairs.

• Pas d'évaluations → même 20 cas de test valent mieux que deviner.

FAQ

Claude convient-il aux débutants ?
Oui. Commencez avec l'API Messages et des sorties structurées ; ajoutez des outils plus tard.

Comment arrêter les hallucinations ?
Demandez de l'incertitude, ancrez avec le contexte récupéré, et exigez des citations ou des sorties structurées.

Quelle fenêtre de contexte devrais-je prévoir ?
Planifiez autour des modèles à long contexte (jusqu'à ~200k tokens) mais ne récupérez que ce qui est pertinent.

Claude peut-il agir dans mes systèmes ?
Oui, via l'utilisation d'outils et MCP ; pour les applications de bureau, envisagez l'utilisation de l'ordinateur (bêta) avec des dispositifs de sécurité.

Comment mesurer le ROI ?
Suivez la précision, le temps économisé, la réduction des erreurs, le coût par tâche, et—si applicable—l'augmentation des revenus.

Réservez un atelier de construction Claude — nous vous aiderons à sélectionner le bon modèle, à connecter les outils via MCP, à permettre des sorties structurées et du caching, et à mettre en place un harness d'évaluation pour que vous lanciez en toute confiance.