Qu’est-ce qui fait une bonne application ChatGPT ?

Lors de DevDay, nous avons présenté les applications ChatGPT, un nouveau moyen d’intégrer votre produit directement aux conversations dans ChatGPT. Dans le prolongement de ce lancement, cet article propose aux développeurs, aux responsables produit et aux designers des conseils pratiques pour choisir un cas d’usage pertinent et concevoir une application qui sera vraiment utile une fois en ligne. Nous verrons comment tirer parti des points forts de votre produit pour définir des fonctionnalités précises, au périmètre bien délimité, que le modèle pourra mobiliser dans des conversations variées, selon ce que cherche à faire l’utilisateur. Pour retrouver la démarche technique présentée lors du lancement, consultez directement le guide de démarrage rapide de l’Apps SDK et la documentation pour les développeurs.

Au programme :

• Ce qu’est réellement une application ChatGPT et ce qui la distingue d’une application classique
• Les trois façons dont une application peut apporter quelque chose de plus
• Comment concevoir une application qui se prête à la conversation et à l’exploration
• Comment savoir si votre application aide vraiment les utilisateurs
• Des exemples concrets et des idées de captures d’écran

Qu’est-ce qu’une application ChatGPT ?

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

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

L’équipe reprend alors les écrans, les menus et les parcours de son application web ou mobile et tente de les adapter à une discussion. Le réflexe se comprend : pendant des années, concevoir un « logiciel » a consisté à organiser des pages, à définir la navigation et à construire l’interface autour de ces éléments.

Créer une application pour ChatGPT vous place toutefois dans un autre contexte. L’utilisateur n’« ouvre » pas votre application pour arriver sur sa page d’accueil. Il discute d’un sujet et le modèle peut décider à quel moment faire intervenir votre application. L’utilisateur la découvre donc à un moment précis de l’échange. Dans ce contexte, les meilleures applications paraissent étonnamment modestes au premier abord. Elles ne cherchent pas à reproduire tout le produit. Elles donnent accès, au sein de ChatGPT, à quelques fonctionnalités bien précises : ce que votre produit fait le mieux et que le modèle peut réutiliser dans n’importe quelle conversation.

En dehors de ChatGPT, les utilisateurs viennent souvent directement dans votre application. En général :

1. Ils appuient sur votre icône.
2. Ils entrent dans votre environnement.
3. Ils se familiarisent avec votre navigation et les conventions de votre interface.

La plupart des décisions produit découlent d’un même principe : « Nous avons tout l’écran pour nous. » Vous pouvez investir beaucoup dans la mise en page, la prise en main et l’architecture de l’information, puisque les utilisateurs ont choisi de passer du temps dans votre application.

Dans ChatGPT, votre application joue un autre rôle :

• Elle offre une fonctionnalité que le modèle peut appeler pour obtenir du contexte et permettre à l’utilisateur d’interagir avec une interface visuelle.
• Elle intervient au sein d’une conversation déjà engagée.
• Elle fait partie des outils que le modèle peut orchestrer.

L’« unité de valeur » change donc d’échelle : ce qui compte surtout, c’est ce que votre application aide concrètement le modèle et l’utilisateur à accomplir au bon moment.

En pratique, on peut retenir cette définition :

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

Cela a plusieurs conséquences :

• Vous n’avez pas besoin de transposer toutes les fonctionnalités de votre produit.
• Vous n’avez pas besoin de reproduire toute l’arborescence de navigation.
• Il vous faut en revanche une API claire et compacte : quelques opérations faciles à appeler et dont on peut facilement exploiter les résultats.

Voyez votre application ChatGPT comme une boîte à outils dans laquelle le modèle puise lorsque l’utilisateur rencontre un type de problème précis. Plus le rôle de chaque outil est clair, plus le modèle peut s’en servir facilement au fil de la conversation.

Dès que vous envisagez votre application comme « un ensemble de fonctionnalités que le modèle peut orchestrer » plutôt que comme « une version miniature de notre produit », les choix de conception deviennent plus évidents. La question « Où l’utilisateur doit-il aller ensuite ? » laisse place à « Comment pouvons-nous l’aider à ce stade ? ».

Trois façons d’apporter une réelle valeur ajoutée

Pour évaluer une idée d’application, posez-vous trois questions :

• Savoir : l’application permet-elle à l’utilisateur d’exploiter des informations ou des données auxquelles il n’aurait pas accès autrement dans ChatGPT ?
• Agir : l’application effectue-t-elle des actions concrètes pour le compte de l’utilisateur ?
• Montrer : l’interface présente-t-elle les informations plus clairement qu’un simple texte et permet-elle de s’en servir plus facilement pour agir ?

Ces questions valent autant pour les applications de productivité dites « sérieuses » que pour celles qu’on utilise « juste pour s’amuser », comme les jeux. Un jeu n’aidera peut-être personne à rendre un rapport plus vite, mais il sait faire des choses que le modèle de base maîtrise mal à lui seul : faire évoluer la partie en fonction de son état, suivre la progression, faire respecter les règles ou proposer des vues intéressantes de l’univers du jeu. L’intérêt tient au plaisir de jouer et à l’envie de poursuivre la partie, mais le principe reste le même.

1) Donner accès à de nouvelles informations

Votre application peut enrichir le contexte d’une conversation ChatGPT avec de nouvelles données :

• Prix, disponibilités et niveaux de stock en temps réel
• Indicateurs internes, journaux et données d’analyse
• Jeux de données spécialisés, réservés aux abonnés ou propres à un domaine de niche
• Données propres à l’utilisateur (comptes, historique, préférences, droits d’accès)
• Données de capteurs et flux vidéo en direct

En pratique, il s’agit souvent de se connecter à des systèmes qui fournissent des données exactes, à jour et soumises à des droits d’accès. Votre application devient « les yeux et les oreilles » du modèle dans votre domaine et peut ainsi fournir des réponses mieux étayées.

2) Permettre de nouvelles façons d’agir

Votre application peut agir pour le compte de l’utilisateur :

• Créer ou mettre à jour des enregistrements dans des outils internes
• Envoyer des messages, des tickets, des approbations ou des notifications
• Planifier, réserver, commander ou configurer quelque chose
• Déclencher des workflows (déployer, transmettre un dossier au niveau supérieur, synchroniser des données)
• Proposer des jeux interactifs (appliquer les règles, passer au tour suivant, suivre l’état de la partie)
• Agir dans le monde physique (objets connectés, commande de robots, etc.)

Ici, l’application joue surtout un rôle d’exécution. Elle traduit l’intention de l’utilisateur en changements concrets dans les systèmes que votre équipe utilise déjà au quotidien. Dans un jeu, ces changements font évoluer l’état de la partie de manière cohérente et équitable pour les joueurs. C’est là que votre application commence véritablement à jouer le rôle d’un agent.

3) Mieux présenter les informations

Au sein d’une conversation ChatGPT, une application peut présenter les informations dans une interface graphique pour les rendre plus faciles à comprendre ou à exploiter :

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

Ces présentations sont particulièrement utiles lorsque les utilisateurs doivent faire un choix ou un compromis. L’application donne au modèle des moyens de structurer l’information : les colonnes, les lignes, les notes et les éléments visuels d’un widget peuvent refléter la façon dont les utilisateurs prennent leurs décisions ou, dans un jeu, dont ils se repèrent dans son univers.

Si une application n’apporte rien de tangible sur au moins un de ces trois plans — savoir, agir, montrer —, les utilisateurs risquent de se demander ce qu’elle leur apporte de plus que ChatGPT seul. Ils ne s’en plaindront pas forcément, mais vous aurez manqué une occasion de leur être plus utile, que votre application serve à travailler ou à jouer.

Voici comment une application peut enrichir une conversation :

Cette réponse est utile, mais l’utilisateur voudra peut-être consulter directement des biens réellement sur le marché, sans changer de contexte ni quitter la conversation. Une application peut lui offrir cette possibilité.

Avec l’application Zillow, l’utilisateur peut aussi rechercher des annonces immobilières à jour, les filtrer selon ses critères et consulter une fiche détaillée pour chaque bien, le tout sans quitter la discussion.

Le mode plein écran permet d’explorer les résultats plus en détail

Vous bénéficiez toujours des explications du modèle, tout en disposant d’une application qui adapte son interface à votre demande. Vous cherchez des logements dans une région précise ? Le modèle appelle l’outil sur le serveur MCP de Zillow et actualise l’affichage.

Choisissez les fonctionnalités à intégrer plutôt que de transposer tout votre produit

Le premier réflexe consiste souvent à dresser la liste de toutes les fonctionnalités du produit et à se demander : « Comment les intégrer à ChatGPT ? »

Sur le papier, la démarche paraît rigoureuse. En pratique, elle débouche généralement sur un ensemble d’outils trop vaste et mal délimité, dans lequel le modèle peine à s’orienter et dont les utilisateurs saisissent mal l’intérêt. Si vous avez du mal à résumer en une phrase ce que fait l’application, le modèle aura lui aussi du mal à le comprendre.

Voici une démarche plus efficace :

1. Recensez les principaux objectifs des utilisateurs. Déterminez quelles tâches précises votre produit leur permet d’accomplir ou quels résultats il les aide à obtenir. C’est pour cela que votre produit existe. En partant de ces objectifs, vous gardez à l’esprit ce que les utilisateurs cherchent à accomplir, sans vous perdre dans une liste de fonctionnalités.
   Exemples :

   • Aider quelqu’un à choisir un logement.
   • Transformer des idées en présentations soignées.
   • Partir d’une envie pour proposer des découvertes qui plaisent à l’utilisateur.
   • Transformer des données brutes en un rapport clair et facile à partager.

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

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

   Réponses fréquentes :

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

3. C’est à ce stade que l’apport propre à votre application se précise. Vous passez de « Qu’est-il techniquement possible d’exposer ? » à « Quelle aide sommes-nous particulièrement bien placés pour apporter ? ».

4. Traduisez ces besoins en quelques opérations aux noms explicites. Par exemple :

   • search_properties – renvoyer une liste structurée de logements susceptibles de convenir.
   • explain_metric_change – récupérer les données pertinentes et résumer les causes probables de la variation d’un indicateur.
   • generate_campaign_variants – créer plusieurs variantes d’une publicité avec leurs métadonnées.
   • create_support_ticket – ouvrir un ticket et renvoyer un résumé + un lien.

Ces opérations sont :

• Assez précises pour que le modèle sache laquelle choisir
• Assez simples pour s’intégrer aux autres étapes d’une conversation
• Directement liées à un besoin, sans chercher à couvrir tout le produit

Vous pouvez aussi poser la question ainsi à votre équipe : « Quelles sont les trois choses que cette application doit absolument savoir bien faire ? » À chacune de ces priorités devrait correspondre, à peu de chose près, une fonctionnalité de votre produit.

Par exemple, l’application Canva dans ChatGPT peut générer une première version complète d’une présentation. L’utilisateur peut passer en plein écran pour parcourir le diaporama comme il en a l’habitude. Pour modifier chaque diapositive en détail, il utilise ensuite l’éditeur complet de Canva.

Concevez votre application pour la conversation et l’exploration

Sur votre serveur MCP, vous pouvez définir la description qui indique au modèle quand utiliser votre outil et, plus précisément, quels appels effectuer pour accomplir une tâche donnée. Le modèle peut ainsi associer l’intention de l’utilisateur aux actions proposées par vos outils.

a) La demande est vague

Aidez-moi à choisir où habiter.

Pour bien répondre, l’application doit :

• Exploiter les informations pertinentes déjà présentes dans la conversation.
• Poser, si nécessaire, une ou deux questions de clarification au maximum.
• Proposer rapidement quelque chose de concret, par exemple quelques villes en expliquant brièvement l’intérêt de chacune.

L’utilisateur doit sentir que sa recherche avance dès le départ, sans avoir l’impression de devoir suivre tout un parcours de prise en main. Si vous imposez cinq questions avant de présenter quoi que ce soit d’utile, beaucoup s’arrêteront là.

Voyons comment s’y prend l’application Canva :

Pour créer une présentation complète, il faut un peu de contexte. L’application Canva pose quelques questions qui aident l’utilisateur à formuler en quelques mots ce qu’il souhaite créer.

b) La demande est précise

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

Ici, l’application doit éviter de demander à l’utilisateur de se répéter. Elle doit :

• Analyser la demande.
• Appeler les fonctionnalités appropriées.
• Renvoyer une sélection ciblée de résultats, présentés de façon à faciliter le choix.

Vous pouvez proposer d’affiner la recherche (« Qu’est-ce qui compte le plus pour vous : le temps de trajet ou la note de l’école ? »), mais l’utilisateur doit pouvoir choisir de le faire, sans que cela devienne un préalable pour obtenir des résultats.

Exemple avec Canva :

Une fois que l’utilisateur a précisé son intention et demandé la création d’une présentation, le modèle sait exactement quand appeler Canva et quelle fonctionnalité utiliser.

Comme le montre l’exemple ci-dessous, l’outil propose plusieurs options et invite l’utilisateur à préciser ses préférences s’il souhaite affiner le résultat :

c) L’utilisateur ne connaît pas votre marque

Ne partez pas du principe que l’utilisateur vous connaît.

Dès sa première réponse de fond, votre application doit :

• Expliquer son rôle en une phrase (« Je consulte les annonces à jour et les notes des écoles pour vous aider à comparer les logements. »).
• Fournir immédiatement un résultat utile.
• Proposer une suite claire (« Demandez-moi d’affiner la recherche par temps de trajet, par quartier ou par budget. »).

Imaginez que vous partiez de zéro : en un ou deux messages, l’utilisateur doit comprendre ce que fait votre application, pourquoi elle lui est utile et comment s’en servir.

Concevez l’application pour le modèle autant que pour l’utilisateur

Votre application s’adresse à deux publics :

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

La plupart des équipes savent concevoir une application pour le premier public. Le second leur est moins familier. Or, si le modèle ne comprend pas ce que fait votre application ou comment l’utiliser, les utilisateurs auront rarement l’occasion de s’en servir.

Une troisième dimension compte tout autant : quelles données de l’utilisateur transitent par votre application lorsque le modèle l’appelle ? Bien concevoir une application implique de définir clairement ses fonctionnalités, mais aussi de choisir avec soin les données que vous demandez et la manière dont vous les utilisez.

• Donnez des noms explicites aux actions et aux paramètres : le modèle doit comprendre d’emblée quand votre application est pertinente et comment l’appeler. Choisissez des noms simples (search_jobs, get_rate_quote, create_ticket) et précisez quels paramètres sont obligatoires ou facultatifs, ainsi que le format attendu. Toute ambiguïté complique le choix du bon outil.

• Protégez la vie privée dès la conception : ne rendez obligatoires que les champs dont vous avez réellement besoin. Évitez les paramètres « fourre-tout » qui recueillent des éléments de contexte superflus. Privilégiez des entrées minimales et structurées. N’utilisez pas d’instructions du type « envoyez simplement toute la conversation ».

• Fournissez des sorties structurées et prévisibles : gardez des schémas stables, incluez des identifiants et donnez des noms explicites aux champs. Associez un bref résumé (« Trois logements qui correspondent à votre budget et au temps de trajet souhaité ») à une liste exploitable par le modèle ([{id, address, price, commute_minutes, school_rating, url}, …]). Le modèle peut ainsi s’exprimer naturellement tout en gardant des références précises aux données.

• Décidez quelles données vous excluez de la réponse : évitez de renvoyer des informations internes sensibles « au cas où ». Veillez à ce que les jetons d’accès et les secrets n’apparaissent dans aucun élément visible par l’utilisateur. Si le détail complet n’est pas nécessaire, masquez certaines informations ou agrégez les données.

• Précisez ce que vous collectez et pourquoi : demandez le strict nécessaire pour accomplir la tâche. Si vous avez besoin d’un accès sensible, par exemple au compte de l’utilisateur, expliquez pourquoi en une phrase. Concevez vos actions et vos schémas de sorte qu’on voie clairement quelles données sont envoyées et à quelle destination.

Concevez votre application pour un écosystème ouvert

Dans une session ChatGPT, 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, l’échange se poursuit naturellement. Pour vous, c’est un rappel : votre application fait partie d’un écosystème et doit pouvoir interagir avec d’autres produits.

En pratique :

• Donnez à chaque action un périmètre restreint et un objectif précis

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

• Fournissez des résultats faciles à transmettre

  • Utilisez des identifiants stables, des noms de champs explicites et des structures cohérentes.
  • Évitez de laisser des informations importantes uniquement dans du texte libre.

• Évitez d’enfermer l’utilisateur dans un long parcours imposé

  • Accomplissez votre part de la tâche, puis redonnez la main à la conversation.
  • Laissez le modèle choisir l’outil qui prendra en charge l’étape suivante.

Si d’autres applications, ou de futures versions de la vôtre, peuvent facilement réutiliser vos résultats, vous pourrez tirer parti des améliorations apportées ailleurs dans l’écosystème au lieu de vous retrouver en concurrence avec elles.

Quelques vérifications rapides

Avant ou après le développement, passez en revue les questions suivantes :

• 1. Nouvelles possibilités

  • Votre application donne-t-elle clairement accès à de nouvelles informations, à de nouvelles actions ou à de nouvelles façons de présenter les résultats ?
  • Dans les situations que vous ciblez, les utilisateurs remarqueraient-ils que votre application a cessé de fonctionner ?

• 2. Périmètre ciblé

  • Avez-vous sélectionné un petit nombre de fonctionnalités plutôt que de reproduire tout votre produit ?
  • Le nom et le périmètre de chacune correspondent-ils clairement à une tâche que les utilisateurs cherchent à accomplir ?

• 3. Premier échange

  • Votre application répond-elle de façon appropriée aux prompts vagues comme aux prompts précis ?
  • Un nouvel utilisateur peut-il comprendre le rôle de votre application dès sa première réponse de fond ?
  • En tire-t-il quelque chose d’utile dès le premier échange ?

• 4. Facilité d’utilisation par le modèle

  • Les actions et les paramètres sont-ils clairs et sans ambiguïté ?
  • Les résultats sont-ils assez structurés et cohérents pour être réutilisés et permettre d’enchaîner les opérations ?

• 5. Évaluation

  • Disposez-vous d’un petit jeu de tests bien choisi, comprenant des cas positifs, négatifs et limites ?
  • Avez-vous une idée de la proportion de cas où la réponse obtenue avec l’application est meilleure que celle de ChatGPT seul ?

• 6. Intégration à l’écosystème

  • Les autres applications et l’utilisateur peuvent-ils facilement exploiter vos résultats pour poursuivre leur tâche ?
  • Êtes-vous à l’aise à l’idée que votre application prenne en charge une étape d’un parcours faisant intervenir plusieurs applications, plutôt que le parcours entier ?

Vous pouvez lancer votre application sans avoir coché toutes les cases. Mais si vous répondez « oui » à la plupart de ces questions, vous allez au-delà de la simple intégration de votre produit dans ChatGPT : vous donnez à ChatGPT de vrais moyens d’agir dans votre domaine. C’est là que votre application commence à devenir indispensable.