Comment découper une grosse tâche en sous-tâches avec l’IA

Pour découper une grosse tâche en sous-tâches avec l’IA, demandez à un agent de la décomposer avant tout travail : une tâche trop grosse devient plusieurs sous-tâches concrètes, chacune assez petite pour être prise en charge, terminée et approuvée séparément. « Refondre l’accueil des nouveaux utilisateurs » n’est pas une tâche sur laquelle un agent IA, ni la plupart des gens, peut simplement se lancer. C’est un objectif déguisé en tâche. La solution n’est pas un meilleur prompt. Elle consiste à transformer un élément trop gros en plusieurs éléments concrets qu’un agent peut réellement prendre en charge, traiter et terminer un par un.

Pourquoi les grosses tâches se bloquent

Une tâche qui en cache cinq a tendance à rester en haut d’une file sans bouger, parce que rien n’y indique quoi faire ensuite. Les humains la remettent à plus tard. Les agents, eux, se figent devant l’ambiguïté ou, pire, devinent, font quelque chose de plausible et rendent un résultat qui touche formellement au titre mais passe à côté du sujet. Le découpage corrige ces deux échecs de la même façon : en remplaçant une chose vague par plusieurs choses sans ambiguïté.

Comment fonctionne decompose_task

decompose_task découpe une tâche en plusieurs sous-tâches en un seul appel. Chacune est une vraie tâche à part entière, que l’on peut attribuer, planifier et traiter indépendamment. Orientez un agent vers la tâche trop grosse et demandez-lui de commencer par la découper : vous obtenez un ensemble de sous-tâches concrètes au lieu d’un paragraphe sur lequel personne n’agira.

Des sous-tâches à un plan

Les sous-tâches seules ne vous disent ni l’ordre ni la forme du travail. render_plan présente les sous-étapes d’une tâche de trois façons à la fois : une liste à cocher en markdown lisible d’un coup d’œil, du JSON structuré pour l’outillage, et un widget interactif pour les hôtes MCP qui savent l’afficher. Appelez-le juste après decompose_task ou propose_plan pour transformer un tas de sous-tâches en quelque chose qui se lit comme un vrai plan.

Cocher les étapes au fur et à mesure

set_step_status coche une sous-étape ou la rouvre, et renvoie le plan actualisé. C’est l’action naturelle quand vous dites à un agent qu’une étape est faite, ou quand vous la basculez vous-même dans le widget. Un détail compte ici : un agent qui marque sa propre étape non agent_ok passe toujours par l’étape d’approbation au lieu de la clôturer directement. Le découpage ne crée pas de raccourci pour contourner l’approbation. Il rend simplement chaque unité de travail assez petite pour être approuvée rapidement.

Proposez le plan avant de vous engager

Pour tout ce qui est conséquent, la meilleure séquence n’est pas « découper puis foncer » : c’est découper, puis propose_plan, puis attendre. La tâche passe à plan_proposed et reste hors de la file des tâches prêtes jusqu’à approve_plan (le travail commence) ou reject_plan (retour à l’état non commencé, avec vos remarques intégrées). Vous relisez l’approche avant qu’aucun effort n’y soit consacré : repérer une mauvaise hypothèse à ce stade coûte moins cher qu’une fois le travail fait.

Un exemple concret

Après decompose_task, « Refondre l’accueil des nouveaux utilisateurs » devient : auditer le parcours actuel, esquisser trois options, recueillir des retours, construire l’option retenue, rédiger la documentation. render_plan transforme ces cinq éléments en une liste à cocher ordonnée. propose_plan vous laisse valider cet ordre (vous avancez peut-être « recueillir des retours ») avant que quoi que ce soit ne soit construit. Ensuite, chaque sous-tâche est prise en charge, traitée et cochée (ou envoyée en approbation) séparément, au lieu d’une tâche énorme qui reste intacte pendant un mois.