Note de l’auteur : à partir de l’approche présentée par Prose, « L’IA est une éditrice, pas une rédactrice fantôme », cet article détaille un cadre de conception complet pour la révision de textes par l’IA : localisation des modifications, affichage des différences, acceptation individuelle, retour en arrière et confirmation humaine.
Demandez à une IA de peaufiner un texte et elle réécrit souvent tout le paragraphe. Le résultat se lit mieux, certes, mais pour savoir quelle phrase a disparu, si les numéros de citation sont toujours là ou si des données clés ont changé, l’utilisateur doit comparer les deux versions mot à mot. Cet article propose un cadre d’interaction et d’ingénierie directement utilisable pour créer un prototype, centré sur la revue modification par modification et la possibilité de revenir en arrière.
Ce n’est pas un énième article d’initiation qui explique comment créer un outil d’écriture en lui branchant un grand modèle de langage. Nous examinerons, sous l’angle du produit et de l’ingénierie, pourquoi le remplacement d’un paragraphe entier ne convient pas à la rédaction professionnelle et quels problèmes concrets la revue de chaque modification doit résoudre.
Ce que vous y gagnerez : une méthode pour concevoir les interactions de révision par l’IA, de la localisation des modifications à la confirmation humaine, en passant par l’affichage des différences, l’acceptation ou le refus individuel et le retour en arrière. Elle s’accompagne d’une liste de contrôle pratique pour la mise en œuvre.
Les principes clés de la révision des modifications de l’IA
Avant de passer à la conception, examinons un exemple public. Sur V2EX, un développeur a présenté Prose, son outil de rédaction de textes longs sur ordinateur. Ses principes de conception sont clairs : « l’IA est une éditrice, pas une plume » et « seule une information vérifiable compte ». Le premier signifie que l’IA se contente de modifier le texte et que chaque changement nécessite l’accord de l’utilisateur. Le second implique que les modifications doivent être visibles dans un diff et que les sources doivent pouvoir être consultées dans leur version originale.
Pour la révision du texte, l’IA modifie directement le fichier dans l’éditeur. Chaque changement est signalé séparément : l’utilisateur peut l’accepter ou le refuser, et même revenir en arrière s’il l’a accepté par erreur. Avant d’intervenir, l’IA repère le passage concerné et ne modifie que les phrases nécessaires, sans réécrire tout un chapitre pour remplacer un mot. La mise en œuvre technique de Prose n’a toutefois pas été rendue publique. Le cadre de conception présenté ci-dessous découle de ces principes publics : il ne prétend pas reproduire son fonctionnement interne.
| Principe | Description | Bénéfice pour l’utilisateur |
|---|---|---|
| Repérer avant de modifier | Le modèle trouve d’abord les chapitres et les phrases à modifier, puis génère les changements | Évite de réécrire un chapitre entier pour un seul mot |
| Des modifications indépendantes | Chaque modification est un objet structuré doté d’un identifiant | Permet de tout examiner individuellement plutôt que d’accepter l’ensemble |
| Visualisation des différences | Un diff au niveau des mots ou des phrases compare le texte original et le nouveau texte | Montre d’un coup d’œil ce qui a été supprimé ou ajouté |
| Acceptation ou refus au cas par cas | Chaque modification fait l’objet d’une décision indépendante | L’utilisateur garde le contrôle final |
| Retour en arrière possible | Journal des opérations et instantanés de version | Permet de restaurer le texte après une acceptation par erreur |
| Limites soumises à confirmation humaine | L’écriture dans une base externe et les modifications en lot nécessitent une confirmation | Empêche l’IA de modifier les données de l’utilisateur sans autorisation |
Pourquoi l’IA ne devrait pas remplacer des paragraphes entiers
Le problème du remplacement d’un paragraphe entier n’est pas que le modèle écrit mal : c’est que tout le travail de vérification est reporté sur l’utilisateur. Si le texte d’origine compte 300 caractères et la nouvelle version 320, il faut comparer mentalement les deux textes dans leur intégralité pour vérifier qu’aucun argument clé n’a disparu. Dans un texte spécialisé, comme un article scientifique, un rapport ou un contrat, la suppression discrète d’une nuance ou la modification incorrecte d’un numéro de référence [3] peut avoir des conséquences bien réelles.
Les documents de référence soulignent aussi le problème actuel : les outils de clavardage sur le Web produisent un nouveau texte qu’il faut comparer à l’œil nu ; de nombreuses fonctions d’IA intégrées aux documents remplacent toute la sélection d’un bloc et permettent rarement d’examiner les changements un par un. C’est précisément ce que vise à résoudre la révision modification par modification : remplacer « je dois faire confiance à l’IA pour avoir corrigé le texte » par « je peux vérifier ce que l’IA a modifié ».
Le modèle de confiance derrière la révision modification par modification
La révision modification par modification consiste avant tout à redéfinir les rôles de l’utilisateur et du modèle. Le modèle repère les problèmes et propose des changements, l’utilisateur prend la décision finale, et le système consigne chaque décision tout en permettant de revenir en arrière. Avec cette répartition, l’IA ressemble davantage à un éditeur qui annote le texte qu’à un rédacteur qui livre directement sa version.
Une fois ce modèle de confiance établi, de nombreux choix de conception deviennent plus simples à trancher. Par exemple, à la question « faut-il tout accepter par défaut ? », la réponse est claire : le statut par défaut devrait être « en attente de révision », et non « appliqué ».
Démarrage rapide : concevoir une révision par IA vérifiable
Voici les six étapes de développement d’une fonctionnalité de révision par IA dont les modifications peuvent être vérifiées et annulées. Pour faciliter son adaptation à différentes piles techniques, nous utiliserons des définitions de champs et des points de contrôle plutôt que du code.
Étape 1 : délimiter les passages à modifier
La première étape ne consiste pas à demander au modèle de réécrire le texte, mais à lui faire repérer les passages concernés. Si l’utilisateur demande : « Rends l’argumentation du troisième chapitre plus rigoureuse », le système doit d’abord demander au modèle d’indiquer les paragraphes à modifier. Si nécessaire, l’utilisateur peut confirmer cette sélection avant le début de la réécriture. Cette approche a deux avantages : elle réduit le contexte et donc le risque que le modèle modifie des passages sans rapport avec la demande, tout en permettant à l’utilisateur de corriger la direction prise dès le départ.
Pour un document long, on peut d’abord créer un index des chapitres à partir des titres, puis demander au modèle de renvoyer la liste des identifiants des paragraphes ciblés en s’appuyant sur cet index et sur la demande de l’utilisateur. Seul le texte original de ces paragraphes est ensuite transmis à l’étape de réécriture.
Étape 2 : structurer les modifications proposées par l’IA
C’est le cœur technique de la solution. Au lieu de demander au modèle de renvoyer le texte entier révisé, demandez-lui une liste de modifications, chacune correspondant à un changement indépendant. Voici les champs recommandés :
| Champ | Signification | Points de conception |
|---|---|---|
id |
Identifiant unique de la modification | Généré par le système pour faciliter le suivi des validations et des retours en arrière |
anchor_text |
Extrait original à remplacer | Doit correspondre mot pour mot à un passage du texte original |
context_before / context_after |
Quelques mots avant et après l’ancre | Servent à lever l’ambiguïté lorsque l’extrait apparaît plusieurs fois |
replacement |
Texte de remplacement | Une valeur vide indique une suppression |
reason |
Motif de la modification | Explication en une phrase, affichée à l’utilisateur |
category |
Type de modification | Par exemple : grammaire, formulation, logique ou faits ; sert au filtrage |
Un choix est essentiel ici : utiliser une « citation du texte original » comme ancre plutôt qu’une « position en caractères ». Les modèles ne calculent pas les positions de caractères de manière fiable, mais ils reproduisent un passage original bien plus régulièrement. Une fois le champ anchor_text reçu, le système recherche une correspondance exacte dans le texte original. Si aucune correspondance n’est trouvée, le modèle a mal reproduit le passage ; s’il y en a plusieurs, le contexte permet de lever l’ambiguïté.
Étape 3 : validation des points d’ancrage et solution de repli en cas d’échec de la révision par l’IA
Les modifications proposées par le modèle ne doivent pas être affichées directement : elles doivent d’abord être validées. Vérifiez au minimum les points suivants :
- Unicité du point d’ancrage :
anchor_text, associé à son contexte, ne doit apparaître qu’une seule fois dans le texte original. Sinon, marquez la modification comme « à localiser manuellement ». - Absence de chevauchement : les plages d’ancrage de deux modifications ne doivent pas se chevaucher. Si c’est le cas, fusionnez-les ou écartez la seconde.
- Contenu protégé : si des marqueurs de citation comme
[1], des nombres, des noms propres ou des formules disparaissent ou sont modifiés lors du remplacement, signalez-le clairement. - Ampleur de la modification : si la proportion de texte remplacé est trop élevée, affichez le message « Cette modification s’apparente à une réécriture » pour attirer l’attention de l’utilisateur.
Il n’est pas nécessaire d’écarter immédiatement les modifications qui échouent à la validation. Vous pouvez les afficher sous forme de cartes « suggestion » dans la barre latérale, pour que l’utilisateur les traite manuellement. C’est plus fidèle au principe selon lequel seules les modifications vérifiables comptent, plutôt que de passer les erreurs sous silence.
Étape 4 : présentation des différences pour la révision par l’IA
La présentation des différences détermine l’efficacité de la relecture. Trois formats sont courants : le texte barré et surligné directement dans le texte, la comparaison en deux colonnes côte à côte et les cartes d’annotation dans une barre latérale. Pour retoucher une phrase, un diff mot à mot dans le texte est le plus intuitif ; pour réorganiser un paragraphe, la comparaison en deux colonnes est plus claire ; pour une modification logique qui demande une explication, une carte d’annotation convient mieux.
En pratique, vous pouvez privilégier l’affichage dans le texte et placer une petite étiquette à côté de chaque modification, avec reason affiché au survol. Proposez aussi des filtres comme « Afficher uniquement les modifications factuelles » ou « Afficher uniquement les modifications de formulation », pour que l’utilisateur puisse les examiner par ordre de priorité.
Étape cinq : accepter ou rejeter chaque modification et annuler une révision par l’IA
Chaque modification devrait avoir l’un de ces trois états : en attente de validation, acceptée ou rejetée. Les acceptations et les rejets doivent être inscrits dans un journal d’opérations indiquant l’identifiant de la modification, l’heure de l’opération et le texte avant et après celle-ci. L’annulation consiste à exécuter les opérations du journal en sens inverse : on peut ainsi annuler une seule modification ou revenir à un instantané complet antérieur à une révision par l’IA.
Il faut aussi gérer un cas facile à oublier : l’utilisateur peut modifier manuellement le document pendant la validation. Les points d’ancrage des modifications encore en attente risquent alors de ne plus être valides. Le système doit les vérifier à nouveau et signaler les éléments concernés avec la mention « texte d’origine modifié », plutôt que de les appliquer de force.
Étape six : quand demander une confirmation humaine pour les révisions par l’IA
Toutes les opérations ne nécessitent pas le même niveau de confirmation. Prose offre un bon exemple : les nouvelles références trouvées ne sont enregistrées dans Zotero qu’après l’accord de l’utilisateur. De même, une fois Obsidian connecté, les modifications de notes passent par une validation du diff, modification par modification. La limite est claire : toute opération qui écrit dans les ressources existantes de l’utilisateur doit faire l’objet d’une confirmation explicite.
On peut adapter la confirmation au niveau de risque : pour modifier une seule phrase dans l’éditeur, une validation de chaque modification suffit ; pour des modifications groupées portant sur plusieurs chapitres, il faut d’abord confirmer leur portée ; pour écrire dans une bibliothèque externe de références ou de notes, il faut une fenêtre de confirmation distincte ; pour supprimer un paragraphe entier, une deuxième confirmation est nécessaire.
🚀 Conseil pour le prototype : si vous cherchez à vérifier la faisabilité d’une « liste structurée de modifications », vous pouvez commencer par créer un prototype minimal sur APIYI apiyi.com, avec une interface de complétion de conversation compatible avec le format OpenAI. La plateforme permet d’invoquer plusieurs modèles via une interface unifiée : vous pouvez rapidement passer de l’un à l’autre avec les mêmes invites et la même logique de validation, puis comparer la précision des points d’ancrage qu’ils produisent. Pour l’adresse de l’interface et les paramètres exacts, consultez le centre de documentation d’APIYI.
Comparaison des modes d’interaction pour la révision par IA
| Solution | Caractéristique principale | Cas d’usage | Principal inconvénient |
|---|---|---|---|
| Remplacement complet du passage | Le texte sélectionné est directement remplacé par le nouveau | Brouillons, textes courts, contenus à faible risque | Toute la vérification repose sur l’utilisateur |
| Cartes de suggestions | Les suggestions d’amélioration sont affichées dans un panneau latéral et appliquées manuellement | Suggestions de logique ou de structure qui nécessitent une explication | L’utilisateur doit effectuer les modifications lui-même, ce qui prend plus de temps |
| Validation de chaque modification par diff | Chaque modification est mise en évidence et peut être acceptée ou refusée individuellement | Textes professionnels longs, comme les travaux universitaires, les rapports ou les manuscrits | Nécessite une sortie structurée, la validation des points d’ancrage et des journaux |
| Mode hybride | Les modifications au niveau des phrases passent par un diff, les suggestions structurelles par des cartes | La plupart des produits de rédaction matures | Conception des interactions et gestion des états plus complexes |
Comparaison des approches de révision par IA
Remplacement du passage entier : cette approche reste la moins coûteuse à mettre en œuvre et ne demande presque aucun travail d’ingénierie supplémentaire. Mais elle laisse toute la vérification à l’utilisateur, qui risque de ne pas remarquer la suppression d’une nuance ou d’une référence. Pour les textes professionnels destinés à être livrés, la vérification modification par modification avec un diff facilite davantage le contrôle.
Cartes de suggestions : elles excellent pour expliquer les problèmes qui ne peuvent pas être résolus par un simple remplacement, comme « cet argument ne tient pas ». En revanche, elles ne modifient pas directement le texte : l’utilisateur doit rédiger lui-même. Pour une révision centrée sur la formulation et la grammaire, le diff reste donc le choix le plus sûr.
En pratique, une approche hybride est souvent la plus utile. « 小 P 同学 », l’assistant de Prose présenté publiquement, ne pose qu’une question à la fois et approfondit la problématique de recherche et les arguments comme le ferait un mentor ou un relecteur. Ce type de retour se prête naturellement aux cartes, tandis que la révision précise des phrases peut être confiée au diff.
Critères d’évaluation des modèles pour la révision par IA
La vérification modification par modification dépend fortement de la capacité du modèle à respecter les règles. Faute de données publiques sur la précision des modifications ou leur taux d’acceptation par les utilisateurs, nous ne proposons pas de classement. Voici plutôt les critères à tester en phase de prototypage :
| Critère | Ce qu’on mesure | Pourquoi c’est important | Plateforme ou méthode de test |
|---|---|---|---|
| Précision de reproduction de l’ancre | La capacité d’anchor_text à correspondre exactement à un passage du texte d’origine |
Détermine si la modification peut être appliquée | Comparaison de plusieurs modèles sur APIYI apiyi.com |
| Stabilité des sorties structurées | La capacité à renvoyer systématiquement une liste de modifications au format valide | Détermine le taux d’échec de l’analyse | Vérifier la prise en charge dans la documentation officielle |
| Retenue dans les modifications | La capacité à ne modifier que ce qui doit l’être | Détermine la charge de vérification | Comparer sur un jeu de test fixe |
| Préservation du contenu protégé | Les modifications accidentelles des numéros de citation et des chiffres | Détermine la crédibilité professionnelle | Concevoir des passages de test contenant des citations |
| Qualité des justifications | La précision et la clarté de reason |
Détermine la rapidité de vérification par l’utilisateur | Évaluation manuelle par échantillonnage |
💡 Conseil pour choisir : la prise en charge des sorties structurées, de l’appel d’outils et d’autres fonctionnalités varie selon les modèles. Fiez-vous à leur documentation officielle et à vos propres tests. Grâce à l’interface unifiée d’APIYI, vous pouvez comparer plusieurs modèles sur les mêmes passages de test, noter le taux d’échec de correspondance des ancres et le nombre de modifications accidentelles du contenu protégé, puis choisir votre modèle principal.
Liste de vérification pour la révision de textes par IA
Voici les six étapes précédentes condensées en une liste à vérifier point par point avant la mise en production :
| Étape | Point à vérifier | Critère de validation |
|---|---|---|
| Définition du périmètre | Le passage cible est-il défini avant la réécriture ? | Visible et modifiable par l’utilisateur |
| Sortie structurée | Les modifications sont-elles renvoyées sous forme de liste ? | Chaque élément contient une ancre, un texte de remplacement et une justification |
| Validation des ancres | L’unicité et les chevauchements sont-ils vérifiés ? | Les éléments qui échouent deviennent des suggestions, sans être supprimés silencieusement |
| Contenu protégé | Les citations, les nombres et les formules sont-ils surveillés ? | Une alerte bien visible apparaît en cas de modification |
| Affichage des différences | Un diff par mot ou par phrase est-il pris en charge ? | Les suppressions comme les ajouts sont facilement repérables |
| Actions de révision | Peut-on accepter ou rejeter chaque modification séparément ? | Des actions groupées sont aussi disponibles, mais ne sont pas appliquées par défaut |
| Retour arrière | Existe-t-il un journal des opérations et des instantanés ? | On peut annuler une modification ou revenir en arrière sur l’ensemble |
| Modification concurrente | Les modifications manuelles pendant la révision sont-elles prises en compte ? | Les modifications devenues invalides sont vérifiées à nouveau |
| Confirmation explicite | L’écriture dans une base externe demande-t-elle une confirmation distincte ? | Rien n’est écrit sur disque avant confirmation |
Les deux points les plus souvent écartés sont la « modification concurrente » et le « contenu protégé », car ils posent rarement problème pendant une démonstration. Pourtant, les utilisateurs modifient couramment leur texte à la main pendant qu’ils passent les suggestions en revue, et il arrive souvent qu’un modèle change au passage un numéro de citation. Mieux vaut donc intégrer ces deux points dès la phase de prototypage.
🎯 Conseil technique : pour valider votre prototype, préparez un jeu de tests « pièges » contenant des numéros de citation, des nombres et des phrases répétées. Sur APIYI apiyi.com, faites ensuite passer les vérifications de la liste à plusieurs modèles candidats. Vous pourrez ainsi cerner les limites de stabilité de chaque modèle pour les réécritures locales avant de développer l’interface définitive.
FAQ : révision de textes par l’IA
Q1 : Qu’est-ce que la validation modification par modification ?
Au lieu de remplacer directement un passage entier, l’IA décompose la révision en modifications distinctes et indique les différences pour chacune. L’utilisateur peut les accepter ou les rejeter une par une, puis les annuler après coup. L’essentiel est de pouvoir vérifier et annuler chaque modification.
Q2 : Quelle est la différence entre la validation modification par modification et le remplacement d’un passage entier ?
Le remplacement d’un passage entier est plus simple à mettre en œuvre, mais l’utilisateur doit tout accepter ou tout rejeter et vérifier les différences à l’œil. La validation modification par modification exige une sortie structurée et une vérification des ancres, ce qui augmente le coût de développement. En contrepartie, elle donne à l’utilisateur un contrôle précis sur chaque changement et convient mieux aux documents destinés à être remis, comme les articles scientifiques ou les rapports.
Q3 : Pourquoi utiliser un extrait du texte original plutôt qu’une position de caractère pour localiser une modification ?
Les grands modèles de langage ne calculent pas toujours les décalages de caractères de façon fiable : une légère erreur peut entraîner une modification au mauvais endroit. Il est beaucoup plus fiable de reproduire un extrait original, puis de le rechercher par correspondance exacte dans le programme. Le contexte avant et après l’extrait permet aussi de gérer les passages répétés. Les échecs de correspondance sont faciles à repérer et peuvent être traités manuellement.
Q4 : Dans quels cas la validation modification par modification est-elle la plus utile ?
Elle convient principalement aux situations suivantes :
– **Rédaction universitaire** : lors de la révision d’un article, il faut éviter de modifier par erreur les numéros de citation et les données
– **Rapports professionnels** : une légère reformulation des conclusions peut en changer le sens ; chaque phrase mérite donc d’être vérifiée
– **Manuscrits et romans** : l’auteur souhaite préserver son style personnel et n’accepter qu’une partie des suggestions
– **Gestion d’une base de notes** : lorsque l’IA lit et modifie une base de connaissances personnelle, chaque changement doit être confirmé
Q5 : Comment créer rapidement un prototype de révision par l’IA pour valider l’approche ?
Pour une première validation minimale, utilisez une plateforme d’interfaces compatible avec plusieurs modèles :
1. Inscrivez-vous sur APIYI apiyi.com et obtenez une clé API
2. Consultez la documentation des interfaces et envoyez une requête à l’interface de complétion de conversation compatible avec le format OpenAI
3. Demandez au modèle de renvoyer une liste de modifications selon les champs définis dans cet article, puis vérifiez les ancres dans votre programme
APIYI permet d’invoquer différents modèles courants via une interface unifiée. Un même prototype peut ainsi passer rapidement d’un modèle à l’autre pour comparer les résultats. Pour connaître le niveau de prise en charge des sorties structurées par chaque modèle, consultez sa documentation officielle et effectuez vos propres tests.
Q6 : Que faire si l’utilisateur modifie manuellement le document en cours de validation ?
Les ancres des modifications encore en attente peuvent alors ne plus être valides. Le système doit vérifier à nouveau les ancres de tous les éléments en attente : conserver ceux qui correspondent toujours au texte et marquer les autres comme « texte original modifié ». L’utilisateur peut ensuite décider de les générer à nouveau, plutôt que de voir d’anciennes modifications appliquées de force.
Q7 : Comment maîtriser le coût des tests lors de la comparaison de plusieurs modèles ?
Commencez par un petit jeu de tests fixe mais exigeant, par exemple une dizaine de passages contenant des citations, des chiffres et des phrases répétées, plutôt que de tester directement un long document entier. Utilisez l’interface unifiée d’APIYI pour invoquer plusieurs modèles par lots et ne relever que les indicateurs clés, comme le taux de correspondance des ancres et le nombre de modifications incorrectes. Vous pourrez ainsi présélectionner des modèles à moindre coût.
Q8 : Quelles sont les limites connues d’une approche permettant de vérifier chaque modification proposée par l’IA ?
Il existe quelques limites à prendre en compte. D’abord, l’approche dépend de la capacité du modèle à produire des résultats structurés de manière fiable : il faut donc prévoir une solution de secours en cas d’échec de l’analyse. Ensuite, elle convient mal aux réorganisations importantes de la structure, qui se prêtent mieux à des cartes de suggestion. Enfin, le secteur manque actuellement de données publiques sur les taux d’acceptation et d’exactitude : il faut donc vérifier les résultats dans son propre prototype. L’auteur de Prose reconnaît aussi que certaines étapes, comme l’aller-retour au format Word, restent imparfaites. Cela montre que la chaîne de rédaction complète présente encore de nombreux défis techniques.
Modifications par l’IA vérifiables : les points essentiels
- Définition : les modifications proposées par l’IA doivent pouvoir être vérifiées une par une, plutôt que remplacer des paragraphes entiers comme le ferait un rédacteur fantôme
- Repérer avant de modifier : localiser d’abord les sections et les paragraphes pour limiter la portée des changements et le contexte nécessaire
- Structurer les modifications : former des unités de modification indépendantes à partir d’un point d’ancrage dans le texte original, du texte de remplacement et d’une justification
- Vérifier systématiquement : contrôler l’unicité des points d’ancrage, le chevauchement des modifications et les contenus protégés avant l’affichage
- Garantir la réversibilité : combiner journal des opérations et instantanés pour permettre l’annulation individuelle et le retour à un état antérieur
- Adapter le niveau de confirmation : toute écriture dans une bibliothèque de références ou de notes externe doit faire l’objet d’une confirmation distincte
- Valider avec un prototype : utiliser l’interface unifiée multimodèle d’APIYI pour tester la stabilité des réécritures locales de différents modèles
En résumé
Les points clés pour concevoir une expérience de révision avec l’IA :
- Modèle de confiance : l’IA propose, l’utilisateur décide et le système enregistre les modifications et garantit leur réversibilité
- Point technique essentiel : une liste structurée des modifications et la vérification de leur ancrage dans le texte original rendent possible l’examen de chaque modification
- Choix d’interaction : un diff pour les retouches au niveau des phrases, des cartes de suggestions pour les problèmes structurels : le mode hybride est le plus pratique
- Niveau de confirmation : plus une opération d’écriture touche aux contenus existants de l’utilisateur, plus la confirmation doit être explicite
Les principes de Prose, « l’IA est un éditeur, pas un nègre littéraire » et « seules les informations vérifiables comptent », donnent une direction claire aux produits d’écriture assistée par l’IA : placer le contrôle de l’utilisateur au centre de la conception, plutôt que de viser la génération en un clic. Pour la suite, construisez un prototype minimal à partir de la liste de cet article et testez les limites du modèle sur des textes réels.
Pour créer ce prototype et comparer plusieurs modèles, vous pouvez passer par APIYI sur apiyi.com. Utilisez le même jeu de tests pour trouver la solution de réécriture locale la mieux adaptée à vos besoins.
📚 Références
- V2EX – J’ai créé pour ma copine Prose, un agent d’écriture IA pour les textes longs, à la fois simple à utiliser et professionnel : principes de conception et présentation des fonctionnalités publiés par l’auteur de Prose
- Lien :
v2ex.com/t/1254240 -
Description : présente quatre principes de conception, dont « l’IA est un éditeur, pas un nègre littéraire », ainsi que des fonctionnalités comme la révision avec diff, la recherche documentaire et les intégrations Zotero et Obsidian
-
Site officiel de Prose : outil de bureau d’écriture IA pour les textes longs
- Lien :
prose-ai.cn - Description : permet d’essayer l’interface de révision modification par modification et de s’en inspirer pour la conception produit
Auteur : équipe technique APIYI
Échanges techniques : contactez-nous depuis la page d’accueil du site APIYI. Pour en savoir plus sur les API, consultez le centre de documentation docs.apiyi.com.
