Invoquer les sages : comment utiliser un LLM comme séance de mentorat avec n'importe quel expert

Ma femme invoque Charlie Munger pour planifier le budget familial. Dans ChatGPT. C’est pas une blague.

Elle lui dit un truc comme “agis comme Charlie Munger en révisant nos finances familiales” et lui balance les dépenses du mois. Le truc lui renvoie des trucs comme “tu confonds investissement et dépense dans le poste éducation” ou “ce fonds a un coût caché que tu ne comptabilises pas”. Des trucs que Munger dirait. Avec le ton que Munger utiliserait.

Moi j’ai fait pareil. Mais au lieu d’un investisseur, j’ai invoqué un expert différent : Edward Tufte.

Qui est Edward Tufte (et pourquoi ça devrait vous intéresser)

Edward Tufte est probablement la personne qui a le plus influencé la façon dont on visualise les données. Son livre The Visual Display of Quantitative Information (1983) est un de ces rares textes qui change pour toujours la façon dont vous regardez un graphique. Ça fait plus de 40 ans qu’il est une référence absolue dans les universités, les rédactions et les studios de design du monde entier.

Ses principes sont brutalement simples :

• Maximisez le ratio données-encre. Chaque pixel de votre graphique doit communiquer des données. Si il communique pas de données, effacez-le.
• Ne décorez pas. Les grilles, les dégradés 3D, les ombres, les cadres décoratifs… tout ça c’est ce que Tufte appelle chartjunk. Des déchets visuels qui détournent l’attention des données.
• Laissez les données parler. Si vous devez expliquer votre graphique avec une légende de 200 mots, le graphique est mal conçu.

Tufte a aussi inventé les sparklines — ces graphiques minuscules qui tiennent dans une ligne de texte. L’idée qu’un graphique n’a pas besoin de titre, d’axes, ni de légende pour communiquer. Juste des données.

Mon graphique était un bâclage

Je suis en train de construire une app de barre de menu pour macOS qui surveille mon quota Claude Max. Une partie de l’app affiche un sparkline — un petit graphique en ligne — avec la vitesse à laquelle je consomme le quota.

Ma première version avait ces problèmes :

• Axe Y fixe de 0 à 100% — Si votre usage est à 8%, le graphique est une ligne plate collée au sol. 85% de l’espace n’affiche rien.
• Une ligne de seuil à 80% — Arbitraire, personne l’a demandée, communique rien d’utile.
• Étiquette flottante avec le % actuel — Redondante : la carte en dessous affiche déjà le chiffre exact.
• “pp/min” comme unité — Points de pourcentage par minute ? Même moi je savais pas ce que ça voulait dire.
• Remplissage dégradé sous la ligne — Pure décoration. Chartjunk.

En clair : j’avais violé chaque principe de Tufte dans un graphique de 56 pixels de haut.

La technique : invoquer l’expert en boucle

Au lieu d’essayer de corriger ça moi-même (qui ai clairement pas de critère pour ça), j’ai fait quelque chose de différent. J’ai demandé à Claude d’être Tufte.

Le prompt :

Agis comme Edward Tufte en révisant ce graphique.
Analyse le code SwiftUI de VelocityCardView.
Identifie TOUTES les violations de tes principes
de visualisation de données.

Pour chaque violation :
1. Quel principe elle viole
2. Pourquoi c'est un problème
3. Prescription concrète (code, pas de philosophie)

Sois impitoyable. Si quelque chose est du chartjunk, dis-le.
Évalue avec PASS ou FAIL.

La clé c’est la dernière partie : PASS ou FAIL. Parce que sans ça, le LLM vous donne des suggestions gentilles et vous dit qu’“en général c’est bien”. Avec un verdict binaire, il s’engage. Il peut pas se cacher derrière “il y a de la marge d’amélioration”.

Et puis la boucle :

Applique les prescriptions de Tufte.
Implémente chaque changement.
Arrête pas d'itérer jusqu'à ce qu'il donne son feu vert.

Quatre tours jusqu’au PASS

J’ai pas passé à la première. Ni à la deuxième. Ni à la troisième.

Tour 1 — FAIL (6 prescriptions) :

• Axe Y adaptatif au lieu de fixe 0-100
• Éliminer la ligne de seuil à 80% (chartjunk)
• Éliminer l’étiquette flottante (redondante avec la carte inférieure)
• Remplacer “pp/min” avec un mot simple (en hausse, en baisse, stable)
• Réduire la ligne de résumé à seulement fenêtre temporelle + tendance
• Monter la hauteur du sparkline de 44 à 56 points

J’ai implémenté les 6. Deuxième tour.

Tour 2 — FAIL (1 prescription) :

• Éliminer l’étiquette de % sur le bord droit. Complètement redondante : la carte de quota en dessous affiche déjà le chiffre. Laisser le sparkline occuper toute la largeur.

Un seul truc, mais Tufte négocie pas avec la redondance.

Tour 3 — FAIL (4 prescriptions) :

• Axe Y contextuel : min - 3 à max + 5, avec minimum 10 points de plage pour la résolution visuelle
• Tendance comme enum unique (pas calculer deux fois)
• Couleur de ligne gris neutre — la forme communique, pas la couleur. Colorier toute la ligne selon la valeur actuelle ment sur l’historique
• Seuil de tendance proportionnel : max(2, moyenne * 0.1) au lieu d’un chiffre fixe

Cette troisième prescription m’a enchanté. J’y aurais jamais pensé. Si votre quota est à 80% et toute la ligne est rouge, vous dites qu’elle a toujours été haute. Mais il y a 20 minutes elle était à 40%. La couleur ment. La forme non.

Tour 4 — PASS.

“Le sparkline accomplit maintenant ce qu’un sparkline doit faire : maximum d’information dans un espace minimum, avec zéro chartjunk.”

Quatre itérations. D’un graphique médiocre à un qui ferait probablement pas s’arracher les cheveux à Tufte.

Le modèle généralisé

Ce que j’ai fait peut se résumer comme ça :

1. Invoquer l'expert : "Agis comme [EXPERT] en révisant [TON TRAVAIL]"
2. Demander un verdict binaire : PASS ou FAIL
3. Si FAIL → implémenter TOUTES les prescriptions
4. Retourner à l'étape 1
5. Répéter jusqu'au PASS

Le truc c’est que le LLM vous donne pas des petites tapes dans le dos. Le verdict binaire le force à s’engager. Et si il dit FAIL, il vous explique exactement pourquoi et quoi faire.

C’est comme avoir une code review infinie avec un expert du domaine. À 3h du matin. Sans qu’il s’énerve parce que c’est la quatrième fois que vous lui demandez une révision.

Charlie Munger et le budget familial

En revenant à ma femme. Son prompt c’est quelque chose comme :

Tu es Charlie Munger en train de réviser un budget familial.
Applique tes modèles mentaux : coût d'opportunité,
inversion de l'ignorance, marge de sécurité.
Sois direct et brutalement honnête comme tu le serais
dans un conseil d'administration de Berkshire Hathaway.

Elle lui balance les dépenses du mois et Munger virtuel lui dit des trucs comme “tu payes une assurance redondante — le coût d’opportunité de ces 80€/mois investis sur 20 ans c’est X” ou “tu as pas assez de marge de sécurité pour les imprévus médicaux”.

Est-ce que c’est vraiment ce que dirait Munger ? Pas exactement. Mais le modèle a lu tout ce que Munger a écrit et dit publiquement. Il a une représentation statistiquement solide de sa façon de penser. C’est pas lui, mais c’est la meilleure approximation disponible en dehors de lire ses 40 ans de lettres aux actionnaires.

Qui pouvez-vous invoquer ?

La technique marche avec n’importe quel expert qui a laissé assez d’œuvre publique :

La clé c’est que l’expert ait assez d’œuvre publiée. Plus il y a de livres, conférences, interviews et articles, meilleure sera la simulation.

Les limites (parce qu’il y en a)

Avant que vous sortiez invoquer Einstein pour votre prochaine pull request, quelques nuances :

C’est pas l’expert réel. C’est une approximation statistique basée sur du texte public. Le Tufte simulé va pas avoir d’idées nouvelles que le vrai Tufte a jamais publiées. C’est une distillation, pas une résurrection.

Ça marche mieux avec des principes qu’avec des goûts. “Qu’est-ce que dirait Tufte sur ce graphique ?” ça marche parce que Tufte a des principes explicites et codifiés. “Qu’est-ce que dirait Steve Jobs sur ce design ?” c’est plus glissant parce que Jobs opérait beaucoup par intuition non documentée.

La boucle c’est ce qui compte. Sans le cycle de FAIL → implémenter → réévaluer, la technique c’est juste un joli prompt. La magie c’est dans l’itération jusqu’à ce que ça passe. Quatre tours dans mon cas. Ça pourrait être plus.

Vous pouvez mixer les experts. Rien vous empêche de demander un tour de Tufte pour le graphique, puis un de Jakob Nielsen pour l’utilisabilité, et puis un de Don Norman pour l’expérience utilisateur. Trois réviseurs experts pour le prix de zéro.

Mentorat distillé

Avant, pour consulter un sage, il fallait voyager dans les marécages puants de Dagobah, bouffer une soupe douteuse et supporter qu’un petit bonhomme vert vous parle dans l’ordre inverse. Maintenant vous l’avez dans votre terminal.

Tout ce que ces penseurs ont publié, débattu, enseigné et défendu pendant des décennies est compressé dans les poids d’un réseau de neurones. Quand vous dites au modèle “sois Tufte”, il active ces patterns spécifiques et vous renvoie quelque chose qui ressemble beaucoup à ce que Tufte vous aurait dit.

Est-ce que c’est la même chose qu’avoir le maître en face ? Évidemment non. Mais c’est infiniment mieux que de designer un graphique sans aucun critère, ce que j’étais en train de faire.

Ma femme le résume mieux : “C’est comme avoir un conseiller financier qui a lu tout ce que Munger a écrit, disponible 24h/24, qui facture pas et qui a pas de conflit d’intérêts.”

Difficile de discuter avec ça.

Lié : Si ça vous intéresse comment j’utilise les LLM pour construire du logiciel (et les désastres qu’ils peuvent causer), ce post fait partie d’une série involontaire. D’abord c’était les 44 emails inventés, puis l’IA qui invente des données et les tests les valident, et maintenant l’IA qui canalise des experts pour vous aider à designer. Au moins ce chapitre a une fin heureuse.