Pourquoi les chatbots IA parlent en Markdown

Si vous avez déjà discuté avec ChatGPT, Claude, Gemini, ou tout assistant IA moderne (y compris celui dans le coin inférieur droit de ce site web), vous avez probablement remarqué quelque chose : leurs réponses sont formatées avec du texte en gras, des listes à puces et des liens cliquables. Ce n'est pas de la magie. C'est du Markdown.

Qu'est-ce que le Markdown ?

Le Markdown a été créé en 2004 par John Gruber comme une manière légère de formater du texte en utilisant des symboles simples. Au lieu de cliquer sur des boutons dans un traitement de texte, vous tapez des caractères qui représentent le formatage :

**texte en gras**
*texte en italique*
[texte du lien](https://example.com)
- point de liste

Lorsqu'ils sont rendus, ceux-ci deviennent :

• texte en gras
• texte en italique
• texte du lien
• point de liste

Pourquoi les modèles d'IA utilisent-ils le Markdown ?

Ce n'est pas un hasard si les modèles d'IA produisent du Markdown. Ils sont entraînés sur de vastes quantités de texte provenant d'Internet, et le Markdown est omniprésent en ligne : GitHub, Stack Overflow, blogs techniques, documentation. Le format est intégré dans leurs données d'entraînement.

Les grands modèles de langage comme GPT-5, Claude, Llama, Gemini et Grok sont entraînés sur des quantités massives de texte Internet. Une énorme partie de ce texte provient de :

• GitHub : Fichiers README, documentation, problèmes, commentaires
• Stack Overflow : Questions et réponses
• Blogs techniques : Tutoriels et documentation
• Reddit et forums : Discussions d'utilisateurs

Toutes ces plateformes utilisent le Markdown. Ainsi, lorsqu'un modèle d'IA apprend à communiquer, il adopte naturellement le Markdown comme faisant partie de son « langage ».

L'avantage pratique

Le Markdown reste lisible par l'homme même sans rendu. Comparez ces deux exemples :

**Important** : Consulter la documentation

vs

<strong>Important</strong> : Consulter la documentation

Le premier est du Markdown. Le second est du HTML. Les deux produisent le même résultat, mais le Markdown est plus propre et plus facile à lire sous sa forme brute.

C'est important car les réponses de l'IA doivent être lisibles dans de multiples contextes : réponses API brutes, interfaces de chat, documentation, et plus encore.

Analyse du Markdown en pratique

J'ai travaillé avec le Markdown pendant des années dans la documentation, les fichiers README et les systèmes de gestion de contenu. Lorsque l'on construit des chatbots IA, cela devient particulièrement pertinent. Le modèle renvoie du texte qui peut contenir un formatage Markdown, le frontend doit donc l'analyser (parser).

Voici une chaîne d'analyse simplifiée pour le formatage de base :

Réponse de l'IA (texte brut avec Markdown)
        ↓
Analyse de [texte](url) → liens cliquables
        ↓
Analyse de https://... → URL cliquables
        ↓
Analyse de **texte** → texte en gras
        ↓
Rendu dans la bulle de discussion

Pour les chatbots en production, vous voudrez probablement utiliser une bibliothèque d'analyse Markdown complète comme react-markdown, marked.js ou markdown-it. Celles-ci gèrent la spécification Markdown complète : en-têtes, tableaux, blocs de code, et plus encore.

Vous ne pouvez pas contrôler entièrement le format de sortie de l'IA. Même si vous demandez des liens au format [Titre](url), le modèle pourrait renvoyer des URL brutes à la place. Concevez votre analyseur pour gérer les deux formats.

Faut-il utiliser le Markdown dans vos prompts ?

Oui, mais avec des attentes réalistes. Lorsque vous rédigez un prompt système pour une IA, demander une sortie Markdown est logique car :

1. C'est ce que le modèle produit naturellement
2. C'est facile à analyser côté frontend
3. C'est sûr (pas de risque XSS comme avec le HTML)
4. C'est lisible par l'homme en tant que solution de repli

N'oubliez pas que les LLMs ne suivent pas toujours parfaitement les instructions. Concevez votre frontend pour gérer les variations avec souplesse.