Ce qui fait une excellente application ChatGPT

Lors du DevDay, nous avons présenté les applications ChatGPT, une nouvelle façon d’intégrer votre produit directement aux conversations ChatGPT. Dans la continuité de ce lancement, cet article propose aux développeurs, chefs de produit et designers des conseils pratiques pour choisir le bon cas d’usage et concevoir une application réellement utile une fois en service. Nous verrons comment transformer les points forts de votre produit en capacités claires et bien délimitées, que le modèle pourra utiliser dans des conversations variées pour répondre à différentes intentions des utilisateurs. Si vous cherchez la procédure technique initiale, consultez directement le guide de démarrage rapide d’Apps SDK et la documentation pour les développeurs.

Au programme :

• Ce qu’est vraiment une application ChatGPT (et ce qu’elle n’est pas)
• Les trois façons dont une application peut apporter une réelle valeur ajoutée
• Comment concevoir une application pour la conversation et la découverte
• Comment savoir si votre application est vraiment utile
• Des exemples concrets et des suggestions de captures d’écran

Ce qu’est vraiment une application ChatGPT

Quand une équipe crée sa première application ChatGPT, elle part souvent de cette idée :

       « Nous avons déjà un produit. Intégrons-le à ChatGPT. »

Cela commence souvent par une expérience web ou mobile existante, avec ses écrans, ses menus et ses parcours, que l’on essaie d’adapter à la discussion. Ce réflexe est compréhensible : depuis des années, un « logiciel » se compose de pages, d’une navigation et de toute une structure d’interface.

Mais créer des applications pour ChatGPT suppose un cadre différent. Les utilisateurs n’« ouvrent » pas votre application en commençant par la page d’accueil. Ils discutent d’un sujet et le modèle peut décider quand intégrer une application à cette conversation. Ils y accèdent à un moment précis de leur échange. Dans ce contexte, les meilleures applications paraissent étonnamment modestes de l’extérieur. Elles ne cherchent pas à recréer l’intégralité du produit. Elles donnent plutôt accès à quelques capacités bien précises pendant leur utilisation dans ChatGPT : les actions concrètes que votre produit réalise le mieux et que le modèle peut réutiliser dans n’importe quelle conversation.

En dehors de ChatGPT, votre application est souvent la destination. Les utilisateurs :

1. Appuient sur votre icône
2. Accèdent à votre environnement
3. Se familiarisent avec votre navigation et vos conventions d’interface

La plupart des décisions produit découlent de ce postulat : « Nous maîtrisons l’écran. » Vous pouvez investir beaucoup dans la mise en page, la prise en main et l’architecture de l’information, car les utilisateurs choisissent de passer du temps dans votre environnement.

Dans ChatGPT, votre application joue un autre rôle :

• C’est une capacité que le modèle peut appeler pour obtenir du contexte et proposer des interactions visuelles.
• Elle intervient au sein d’une conversation en cours.
• Elle fait partie des outils que le modèle peut orchestrer.

La valeur ne se mesure donc plus tant à l’expérience globale qu’aux actions précises que vous permettez au modèle et à l’utilisateur d’accomplir au bon moment.

Une définition concrète :

Une application ChatGPT est un ensemble d’outils bien définis qui peuvent effectuer des tâches, déclencher des interactions ou accéder à des données.

Cela implique plusieurs choses :

• Vous n’avez pas besoin de porter toutes les fonctionnalités.
• Vous n’avez pas besoin d’une arborescence de navigation complète.
• Vous avez en revanche besoin d’une API claire et compacte : quelques opérations faciles à appeler et sur lesquelles il est facile de s’appuyer.

Voyez votre application ChatGPT comme une boîte à outils dans laquelle le modèle puise lorsque l’utilisateur rencontre un type de problème précis. Plus ces outils sont définis avec précision, plus ils sont faciles à utiliser au fil de la conversation.

Dès que vous envisagez votre application comme « des capacités que le modèle peut orchestrer » plutôt que comme « une version miniature de notre produit », les choix de conception deviennent plus clairs. Vous commencez à vous demander « En quoi pouvons-nous être utiles ici ? » plutôt que « Où l’utilisateur doit-il aller ensuite ? ».

Les trois façons d’apporter une réelle valeur ajoutée

Voici une grille simple pour évaluer toute idée d’application :

• Savoir : permet-elle à l’utilisateur de travailler avec de nouveaux éléments de contexte ou des données auxquels il n’aurait pas accès autrement dans ChatGPT ?
• Faire : l’application effectue-t-elle des actions concrètes pour le compte de l’utilisateur ?
• Montrer : l’application présente-t-elle les informations dans une interface plus claire et plus facile à exploiter que du texte seul ?

Cela vaut aussi bien pour les applications de productivité « sérieuses » que pour les applications « juste pour le plaisir » , comme les jeux. Un jeu n’aide peut-être pas à livrer un rapport plus vite, mais il accomplit tout de même des choses que le modèle de base ne sait pas bien faire seul : gérer une logique de jeu en conservant son état, suivre la progression, faire respecter les règles ou afficher des vues intéressantes de l’univers du jeu. La valeur réside dans le plaisir et l’envie de continuer à jouer, mais le principe reste le même.

1) De nouvelles choses à savoir

Votre application apporte de nouveaux éléments de contexte à une conversation ChatGPT :

• Prix, disponibilités et stocks en temps réel
• Métriques, journaux et analyses internes
• Jeux de données spécialisés, accessibles sur abonnement ou de niche
• Données propres à l’utilisateur (comptes, historique, préférences, droits d’accès)
• Données de capteurs, flux vidéo en direct

En pratique, cela consiste souvent à se connecter à des systèmes dont les données sont exactes, à jour et soumises à des autorisations d’accès. L’application devient les « yeux et les oreilles » du modèle dans votre domaine et peut fournir des réponses mieux fondées.

2) De nouvelles choses à faire

Votre application agit pour le compte de l’utilisateur :

• Créer ou mettre à jour des enregistrements dans des outils internes
• Envoyer des messages, des tickets, des approbations et des notifications
• Planifier, réserver, commander ou configurer
• Déclencher des workflows (déployer, faire remonter un problème, synchroniser des données)
• Jouer à des jeux interactifs (appliquer les règles, passer au tour suivant, suivre l’état du jeu)
• Agir dans le monde physique (IoT, commande de robots, etc.)

Ici, l’application sert moins de source de référence que de moyen d’action. Elle traduit l’intention de l’utilisateur en changements concrets dans les systèmes que votre équipe utilise déjà au quotidien. Dans le cas des jeux, elle modifie l’état du jeu de façon à rendre l’expérience cohérente et équitable. C’est là que votre application commence véritablement à jouer le rôle d’un agent.

3) De meilleures façons de montrer

Une application peut présenter des informations dans une interface graphique au sein d’une conversation ChatGPT, afin de les rendre plus faciles à comprendre ou à exploiter :

• Présélections, comparatifs, classements
• Tableaux, frises chronologiques, graphiques
• Synthèses adaptées à un rôle ou à une décision précise
• Représentations visuelles ou structurées de l’état du jeu (plateaux, inventaires, scores)

C’est particulièrement utile lorsque les utilisateurs doivent faire des choix ou des compromis. Les applications peuvent donner au modèle un langage pour structurer l’information : des widgets avec des colonnes, des lignes, des scores et des visuels adaptés à la manière dont les personnes prennent réellement leurs décisions ou, dans les jeux, se situent dans l’univers du jeu.

Si une application n’apporte pas d’amélioration claire sur au moins un de ces trois axes, savoir/faire/montrer, elle risque de donner l’impression de ne rien ajouter à ce que les utilisateurs peuvent déjà faire dans ChatGPT. Ils ne s’en plaindront peut-être pas explicitement, mais c’est une occasion manquée de leur apporter une valeur plus concrète, que l’application serve à travailler ou à jouer.

Voici un exemple d’expérience enrichie par une application :

Cette réponse est utile, mais l’utilisateur peut souhaiter recourir à une application offrant des capacités supplémentaires pour consulter directement des biens immobiliers réels, sans changer de contexte ni quitter la conversation.

Avec l’application Zillow, l’utilisateur peut aussi rechercher des annonces immobilières en temps réel, les filtrer selon ses critères et consulter des fiches détaillées, le tout sans quitter la discussion.

Le mode plein écran pour une exploration enrichie

L’intérêt est de conserver le contexte riche fourni par le modèle tout en profitant d’une expérience applicative enrichie qui s’adapte dynamiquement à votre intention. Vous souhaitez lui demander des logements dans une région précise ? Avec l’application Zillow, le modèle appelle l’outil sur le serveur MCP de Zillow et effectue un nouveau rendu de l’interface.

Sélectionnez des capacités, ne transposez pas votre produit

Un premier réflexe courant consiste à dresser la liste de toutes les fonctionnalités de votre produit et à se demander : « Comment les intégrer à ChatGPT ? »

Sur le papier, cette approche paraît exhaustive. En pratique, elle produit généralement un ensemble vaste et mal défini, dans lequel le modèle peine à s’orienter et que les utilisateurs ont du mal à comprendre. Si vous avez du mal à résumer en une phrase ce que fait l’application, le modèle aura lui aussi plus de difficulté à le comprendre.

Voici une approche plus efficace :

1. Listez les principaux besoins à satisfaire : identifiez les tâches précises que les utilisateurs cherchent à accomplir ou les résultats qu’ils souhaitent obtenir grâce à votre produit. Ce sont les raisons mêmes de son existence. Partir de ces besoins vous permet de rester centré sur les résultats attendus par les utilisateurs plutôt que sur des listes de fonctionnalités.
   Exemples :

   • Aider quelqu’un à choisir un logement.
   • Transformer des idées en présentations soignées.
   • Faire d’une intention une expérience de découverte agréable.
   • Transformer des données brutes en un rapport clair et facile à partager.

2. Pour chaque besoin, posez-vous la question suivante :

   « Sans application, qu’est-ce que l’utilisateur ne peut pas faire dans une conversation ChatGPT ? »

   Réponses courantes :

   • Accéder à des données en temps réel ou privées.
   • Effectuer des actions concrètes dans nos systèmes.
   • Obtenir les résultats structurés ou visuels dont les utilisateurs ont besoin.

3. C’est là que la valeur propre à votre application commence à se dessiner. Vous ne vous demandez plus « Que pouvons-nous exposer techniquement ? », mais « Où apportons-nous une aide que personne d’autre ne peut offrir ? »

4. Répondez à ces besoins non satisfaits par quelques opérations aux noms explicites. Par exemple :

   • search_properties – renvoie une liste structurée de logements à envisager.
   • explain_metric_change – récupère les données pertinentes et résume les facteurs explicatifs probables.
   • generate_campaign_variants – crée plusieurs variantes publicitaires accompagnées de métadonnées.
   • create_support_ticket – ouvre un ticket et renvoie un résumé ainsi qu’un lien.

Ces opérations sont :

• Assez concrètes pour que le modèle puisse les choisir avec assurance
• Assez simples pour être combinées à d’autres étapes d’une conversation
• Directement liées à la valeur apportée, et non à l’ensemble des fonctionnalités de votre produit

Autre façon d’aborder la question : si quelqu’un dans votre équipe demandait « Quelles sont les trois choses que cette application doit absolument bien faire ? », chacune devrait correspondre presque exactement à une capacité de votre produit.

Par exemple, l’application Canva dans ChatGPT peut générer une première version complète d’une présentation. L’utilisateur peut ensuite passer en mode plein écran pour parcourir le diaporama comme il en a l’habitude, mais les modifications plus poussées, diapositive par diapositive, se font toujours dans l’éditeur complet de Canva.

Concevez pour la conversation et la découverte

Dans votre serveur MCP, vous pouvez définir le champ description pour indiquer au modèle quand utiliser votre outil et, plus précisément, quels appels effectuer pour accomplir une tâche donnée. Cela permet de faire correspondre l’intention de l’utilisateur aux actions de vos outils.

a) Intention vague

Aidez-moi à déterminer où vivre.

Pour bien répondre, l’application doit :

• Utiliser tout le contexte pertinent déjà présent dans le fil de discussion.
• Poser au maximum une ou deux questions de clarification, si nécessaire.
• Fournir rapidement quelque chose de concret, par exemple quelques villes accompagnées de brèves explications.

L’utilisateur doit avoir le sentiment de commencer à avancer, pas de se retrouver dans un parcours de prise en main à plusieurs étapes. S’il faut répondre à cinq questions avant d’obtenir quoi que ce soit d’utile, beaucoup abandonneront tout simplement.

Voyons comment l’application Canva s’y prend :

Créer une présentation complète nécessite du contexte. L’application Canva pose des questions complémentaires pour amener l’utilisateur à résumer ce qu’il souhaite créer.

b) Intention précise

Trouvez des logements de 3 chambres à Seattle à moins de 1,2 million de dollars, à proximité d’écoles élémentaires bien notées.

Ici, l’application ne devrait pas demander à l’utilisateur de se répéter. Elle devrait :

• Analyser la requête.
• Faire appel aux capacités appropriées.
• Renvoyer une sélection ciblée de résultats présentés de manière structurée et utile.

Vous pouvez toujours proposer d’affiner les résultats (« Accordez-vous plus d’importance au trajet domicile-travail ou à la note de l’école ? »), mais cela doit être perçu comme un ajustement facultatif, et non comme une configuration obligatoire.

Exemple avec Canva :

Lorsque l’intention de l’utilisateur se précise et qu’il demande de générer une présentation, le modèle sait exactement quand appeler Canva et quelle capacité utiliser.

Comme on le voit ci-dessous, l’outil propose quelques options et pose aussi des questions plus précises si l’utilisateur souhaite affiner davantage le résultat :

c) L’utilisateur ne connaît pas votre marque

Vous ne pouvez pas supposer que l’utilisateur sait qui vous êtes.

Votre première réponse substantielle devrait :

• Expliquez le rôle de votre application en une phrase (« Je récupère les annonces en temps réel et les évaluations des écoles pour vous permettre de comparer les options. »)
• Fournissez immédiatement un résultat utile.
• Proposez une prochaine étape claire (« Demandez-moi d’affiner la recherche selon le trajet domicile-travail, le quartier ou le budget. »)

Voyez cela comme un problème de démarrage à froid : vous présentez ce qu’est votre application, pourquoi elle est utile et comment l’utiliser, le tout en un ou deux messages.

Concevez pour le modèle autant que pour l’utilisateur

Vous concevez votre application pour deux publics :

• La personne qui participe à la discussion
• L’environnement d’exécution du modèle, qui décide quand et comment appeler votre application

La plupart des équipes ont l’habitude de penser au premier public. Le second leur est moins familier. Mais si le modèle ne comprend pas ce que fait votre application ni comment l’utiliser, les utilisateurs auront peu d’occasions de profiter de l’expérience que vous avez conçue pour eux.

Une troisième dimension compte tout autant : les données utilisateur qui transitent par votre application lorsque le modèle l’appelle. Bien concevoir une application ne consiste pas seulement à proposer des capacités claires. Cela demande aussi de la rigueur quant aux données que vous demandez et à la manière dont vous les utilisez.

• Des actions et des paramètres clairs et descriptifs : Indiquez clairement quand votre application est pertinente et comment l’appeler. Utilisez des noms explicites (search_jobs, get_rate_quote, create_ticket) et précisez quels paramètres sont obligatoires ou facultatifs, ainsi que leur format. Toute ambiguïté complique le choix du bon outil.

• La protection de la vie privée dès la conception : N’exigez que les champs dont vous avez réellement besoin. Évitez les paramètres fourre-tout qui recueillent du contexte superflu. Privilégiez des entrées minimales et structurées, et n’utilisez pas de consignes comme « envoyez simplement toute la conversation ».

• Des sorties prévisibles et structurées : Gardez des schémas stables ; incluez des identifiants et des noms de champs clairs. Associez un bref résumé (« Trois options qui correspondent à votre budget et à votre temps de trajet domicile-travail ») à une liste exploitable par une machine ([{id, address, price, commute_minutes, school_rating, url}, …]). Le modèle peut ainsi s’exprimer naturellement tout en conservant des références précises aux données.

• Choisissez délibérément ce que vous ne renvoyez pas : Ne renvoyez pas de données internes sensibles « au cas où ». Gardez les tokens et les secrets hors des éléments visibles par l’utilisateur. Masquez ou agrégez les données lorsque tous les détails ne sont pas nécessaires.

• Expliquez clairement ce que vous collectez et pourquoi : Demandez le strict nécessaire pour accomplir la tâche. Lorsqu’un élément sensible est requis (par exemple, l’accès à un compte), expliquez pourquoi en une phrase. Concevez les actions et les schémas de façon à rendre évidentes les données envoyées et leur destination.

Concevez pour un écosystème, pas pour un environnement fermé

Dans une session ChatGPT réelle, votre application est rarement la seule à intervenir. Le modèle peut faire appel à plusieurs applications au cours d’une même conversation.

Pour l’utilisateur, il s’agit d’un seul parcours. Pour vous, c’est un rappel : votre application fait partie d’un écosystème, ce n’est pas un produit isolé.

Quelques conséquences pratiques :

• Privilégiez des actions limitées et ciblées

  • search_candidates, score_candidates, send_outreach
  • plutôt qu’une seule action run_full_recruiting_pipeline.

• Rendez les sorties faciles à transmettre

  • Des identifiants stables, des noms de champs clairs, des structures cohérentes.
  • Évitez de laisser les informations importantes uniquement dans du texte libre.

• Évitez les parcours longs qui enferment l’utilisateur

  • Accomplissez votre partie de la tâche, puis redonnez la main à la conversation.
  • Laissez le modèle décider quel outil doit prendre en charge l’étape suivante.

Si d’autres applications (ou de futures versions de la vôtre) peuvent facilement s’appuyer sur vos sorties, vous pourrez profiter des améliorations apportées ailleurs dans l’écosystème plutôt que d’entrer en concurrence avec elles.

Une courte liste de vérification

Voici quelques points à vérifier avant ou après le développement :

• 1. De nouvelles capacités
  • Votre application apporte-t-elle clairement de nouvelles connaissances, actions ou façons de présenter l’information ?
  • Dans les scénarios que vous ciblez, les utilisateurs remarqueraient-ils que votre application ne fonctionne plus ?

• 2. Un périmètre ciblé
  • Avez-vous sélectionné un petit ensemble de capacités plutôt que de reproduire l’intégralité de votre produit ?
  • Les noms et le périmètre de ces capacités correspondent-ils clairement à des tâches concrètes à accomplir ?

• 3. La première interaction
  • Votre application traite-t-elle aussi bien les prompts vagues que les prompts précis ?
  • Un nouvel utilisateur peut-il comprendre le rôle de votre application dès la première réponse substantielle ?
  • En perçoit-il l’utilité dès le premier échange ?

• 4. La facilité d’utilisation par le modèle
  • Les actions et les paramètres sont-ils clairs et sans ambiguïté ?
  • Les sorties sont-elles suffisamment structurées et cohérentes pour être réutilisées et servir aux étapes suivantes ?

• 5. L’évaluation
  • Disposez-vous d’un petit jeu de tests bien conçu, comprenant des cas positifs, négatifs et limites ?
  • Avez-vous une idée de la fréquence à laquelle la réponse fournie par l’application est jugée meilleure que celle de ChatGPT sans l’application ?

• 6. L’intégration dans l’écosystème
  • Les autres applications et l’utilisateur peuvent-ils s’appuyer sur vos sorties sans difficulté excessive ?
  • Acceptez-vous d’être un maillon d’une chaîne de plusieurs applications, plutôt que de prendre en charge l’ensemble du parcours ?

Votre application n’a pas besoin d’être parfaite sur tous les plans pour être lancée. Mais si vous pouvez répondre « oui » à la plupart de ces questions, vous ne vous contentez pas d’intégrer votre produit à ChatGPT : vous donnez à ChatGPT de véritables moyens d’agir dans votre domaine. C’est là que ces applications commencent à devenir indispensables.