JSON vs TOON : quel format utiliser avec les LLM ? Le guide complet
l’importance de structurer pour bien travailler avec une IA
Depuis l’essor des LLM comme ChatGPT, Gemini ou Claude, une nouvelle vérité s’impose : la manière dont vous structurez vos instructions change radicalement la qualité du résultat.
Autrement dit, l’IA ne réagit pas seulement à ce que vous lui demandez, mais à la façon dont vous l’organisez.
Deux formats sont de plus en plus utilisés :
le JSON, standard mondial, formel, machine-compatible ;
le TOON, version simplifiée, humaine, inspirée du YAML, devenue la nouvelle écriture courte des prompts structurés.
Alors lequel faut-il privilégier ?
La réponse dépend en réalité de l’objectif, du contexte, et du destinataire final (IA seule ou IA + machine externe).
JSON : le langage que les modèles comprennent le mieux
Le JSON est partout. Les modèles GPT, Gemini, Claude ou Mistral ont été entraînés à grande échelle sur des quantités colossales de :
documentation technique
API
exemples de code
schémas
metadata structurées
Pour un LLM, le JSON est un langage parfaitement normé, prévisible, explicite.
Avantages du JSON
Une structure rigoureuse comprise immédiatement par les IA
Un format universel pour les API, webhooks, pipelines, datastores
Une validation possible (lint, parser)
Une interprétation stable pour les tâches critiques
Inconvénients
Verbeux
Peu lisible pour un humain
Long à écrire
Demande rigueur (guillemets, virgules, crochets…)
Conclusion
Le JSON est indispensable dès qu’un système externe va exploiter la sortie du LLM. Pour un agent, une API, une automation Make, Supabase ou GitHub Actions :
→ JSON obligatoire.
TOON : la nouvelle écriture courte des prompts structurés
Le TOON n’est pas un standard officiel, mais un format qui s’impose dans l’écosystème IA. Il s’agit simplement d’une écriture compacte, sans accolades ni virgules, proche du YAML mais plus permissive.
Exemple :
agent:
name: "QD-SEO"
tasks:
- crawl
- analyse
- cluster
active: trueLe même en JSON serait deux fois plus long.
Pourquoi TOON fonctionne aussi bien avec les IA ?
Parce qu’il réduit :
le bruit visuel
la syntaxe inutile
les erreurs liées à la virgule manquante
la fatigue cognitive du prompt design
Et parce qu’il augmente :
la lisibilité
la vitesse d’écriture
la clarté des intentions
Ce que TOON permet particulièrement bien
Définir des stratégies
Structurer une réflexion
Écrire des agents pour un usage interne au modèle
Prototyper des workflows
Générer des plans, briefs, mappings SEO
Limites
Pas validable automatiquement
Pas reconnu par les API
Pas acceptable comme format d’exécution
TOON est donc parfait pour travailler avec un LLM, tant que la machine externe n’intervient pas derrière.
JSON vs TOON : ce que disent réellement les modèles
Ce que l’IA préfère → JSON
Parce qu’il est normé, inhérent aux données d’entraînement, et produit peu d’ambiguïtés.
Ce que l’IA comprend le plus vite → TOON
Parce qu’il va droit à l’essentiel.
Ce dans quoi l’IA produit les meilleurs raisonnements → TOON
En retirant la friction syntaxique, on augmente la capacité du modèle à se concentrer sur le fond.
Ce dans quoi l’IA donne les réponses les plus fiables → JSON
Dès que la réponse doit être exécutée (ou parsée), le JSON s’impose.
Comment choisir intelligemment entre JSON et TOON
Voici la règle stratégique que j’applique à mes projets chez Quillet Digital :
1. Pour penser avec l’IA → TOON
brainstorming technique
architecture d’agent
workflows de contenu
stratégies SEO
plans marketing
définition de règles ou politiques internes
2. Pour faire agir la machine → JSON
APIs
pipelines
intégrations Make / Zapier
DevOps
instructions destinées à un système externe
3. Pour prototyper vite, produire propre
Une méthodologie simple :
Étape 1 — Rédiger en TOON (humain + IA)
→ Plus rapide, plus clair.
Étape 2 — Convertir en JSON strict
→ Je peux automatiser cette conversion pour toi.
C’est la méthode optimale, déjà adoptée dans de nombreux labos IA.
Exemple concret : config d’un agent SEO
Phase de réflexion (TOON)
agent:
name: "SEO-Audit"
mission: "Identifier les blocages techniques et les quick wins"
analyse:
- performances
- structure
- indexation
- contenus
sortie_attendue:
format: tableau
colonnes: ["problème", "impact", "priorité", "action"]
Phase d’exécution (JSON)
{
"agent": {
"name": "SEO-Audit",
"mission": "Identifier les blocages techniques et les quick wins",
"analyse": [
"performances",
"structure",
"indexation",
"contenus"
],
"sortie_attendue": {
"format": "tableau",
"colonnes": [
"problème",
"impact",
"priorité",
"action"
]
}
}
}
La différence est évidente :
→ TOON = penser
→ JSON = exécuter
Ce que cela change pour le SEO, le GEO et les projets e-commerce
Le contenu structuré est devenu un enjeu central :
pour la collaboration avec les IA
pour la production de briefs
pour la génération de modèles
pour le pilotage de workflows automatisés
Pour le SEO
TOON permet de structurer très rapidement :
clusters sémantiques
briefs éditoriaux
stratégies de maillage
dictionnaires d’intention
JSON prend le relais quand on automatise :
extraction GSC
génération de métadonnées
mise à jour massive d’un CMS
Pour le GEO
Les IA conversationnelles comprennent le langage des questions mais aussi l’organisation logique d’un contenu.
TOON aide à fabriquer cette logique.
JSON permet de l’opérationnaliser.
Conclusion : ce n’est pas JSON ou TOON.
C’est JSON ET TOON, dans le bon ordre.
Les LLM inaugurent une nouvelle discipline : la structuration stratégique de l’information.
Le JSON apporte la rigueur.
Le TOON apporte la pensée claire.
Ensemble, ils forment le workflow optimal pour travailler avec des IA modernes.
Les professionnels qui adopteront cette logique dès maintenant gagneront en vitesse, en précision et en contrôle.
Les autres, comme souvent en SEO ou en dev, perdront du temps à se battre contre la syntaxe au lieu de travailler sur le fond.
