Organisez les preuves et la logique du programme pour une demande de subvention sans inventer de résultats ou de citations.
Ce guide propose un flux de travail pour préparer un plan aligné sur le bailleur de fonds à partir de matériel organisationnel vérifié. C'est un modèle de planification, pas un test de première main revendiqué, une garantie, ou un substitut au jugement professionnel.
Vous avez besoin des orientations du bailleur de fonds, des données de programme vérifiées, et d'un responsable de la demande. Ne collez pas de mots de passe, de clés API, d'informations de santé, d'identifiants gouvernementaux, ou de données clients/employés non expurgées dans un service AI à moins que votre organisation n'ait explicitement approuvé ce traitement.
Entrée : questions de candidature, contraintes budgétaires, et dossier de preuves.
Résultat attendu : un plan traçable par réclamation et une liste des preuves manquantes.
La disponibilité des outils, le comportement du modèle, les limites du plan, et les conditions peuvent changer. Consultez la documentation actuelle de chaque fournisseur et les paramètres de compte de votre organisation avant de configurer un flux de travail.
Écrivez une phrase décrivant la décision que ce travail doit soutenir : un plan traçable par réclamation et une liste des preuves manquantes. Listez ce qui est confirmé, ce qui est inconnu, et qui peut approuver une version finale. Mettez des liens source à côté des réclamations matérielles ; le texte généré n'est jamais la source d'une réclamation.
Créez un paquet d'entrée contenant les questions de candidature, les contraintes budgétaires, et le dossier de preuves. Supprimez les noms, les coordonnées directes, les identifiants de compte, et tout matériel qui n'est pas nécessaire pour cette tâche. Par exemple, utilisez un lien source ou un ID d'enregistrement interne à la place d'un document confidentiel collé. Déclarez ce que la sortie ne doit pas faire : elle ne doit pas prendre une décision concernant une personne, ne pas publier automatiquement, et ne pas représenter une déclaration incertaine comme confirmée.
Passation : donnez le brief délimité, le paquet d'entrée, et le dossier source à la personne qui fera le premier brouillon. Cette personne doit pouvoir expliquer pourquoi chaque élément inclus est nécessaire.
Construisez un registre de réclamations avec le fait du programme, le lien de preuve, le propriétaire, et la formulation autorisée. Laissez les montants budgétaires et les chiffres d'impact vides jusqu'à ce que les propriétaires des finances et du programme les confirment ; n'utilisez jamais une citation générée.
Dans Claude, demandez une première analyse structurée, pas une réponse finale. Une instruction utile est : « Utilisez uniquement le matériel ci-dessous. Produisez des en-têtes, un tableau de preuves, des questions ouvertes, et un brouillon. Étiquetez tout ce qui n'est pas soutenu par le matériel comme nécessite une vérification. » Joignez les IDs source à côté du paragraphe ou de la ligne pertinente.
Lisez le résultat ligne par ligne par rapport au paquet d'entrée. Supprimez les réclamations qui ne peuvent pas être retracées, et distinguez une hypothèse utile d'une décision. La sortie de travail à ce stade devrait être un brouillon lié à la source, pas un actif poli.
Passation : transmettez le brouillon, les liens source, et les questions non résolues à l'examinateur du domaine. Demandez à l'examinateur de répondre avec des corrections, du contexte manquant, et un oui/non explicite sur toute réclamation sensible.
Utilisez Notion AI pour organiser les modifications de l'examinateur en trois groupes : corrections requises, choix que le propriétaire responsable doit faire, et améliorations optionnelles. Ne demandez pas au modèle de résoudre un désaccord ou d'inférer une approbation. Le propriétaire responsable décide quelle version devient la copie de travail approuvée.
Ce n'est qu'ensuite que vous utiliserez ChatGPT pour faire la sortie demandée : un plan traçable par réclamation et une liste des preuves manquantes. Conservez la copie de travail liée à la source à côté de la version formatée. Si une passation change de format, par exemple, de notes à un diaporama, un prototype, ou un message automatisé, comparez les deux versions pour trouver les qualificatifs abandonnés, les nombres altérés, et l'emphase visuelle trompeuse.
Si l'automatisation fait partie de l'étape finale, configurez une approbation humaine nommée avant que quoi que ce soit ne soit envoyé, publié, ou ne change un enregistrement. Incluez une condition d'arrêt, une alerte d'erreur, et un moyen d'annuler une action partielle sans supprimer la piste de preuve.
Passation : le propriétaire responsable approuve le plan final traçable par réclamation et la liste des preuves manquantes.
Avant la publication, confirmez :
L'AI peut omettre le contexte, produire des erreurs plausibles, et refléter des biais dans le matériel qui lui est donné. Ce flux de travail est inadapté aux décisions autonomes concernant les personnes, aux conseils réglementés, ou aux actions irréversibles. Commencez par un petit échantillon et inspectez les frais basés sur l'utilisation, les crédits de génération, le stockage, et les limites de siège payant avant de monter en charge.