Il y a peu, j’ai aidé un client à mettre en place un système automatisé de publication pour son compte WeChat officiel. Rédaction des articles, création des couvertures, illustrations et mise en page : de l’analyse des besoins au déploiement, en passant par les corrections et la mise en production, tout a été réglé en une semaine.
L’IA a fait l’analyse. L’IA a fait la planification. L’IA a fait la production.
Moi, je n’ai fait que deux choses : comprendre ce dont le client avait réellement besoin et veiller à ce que l’IA ne s’écarte pas de la bonne direction.
Ces deux choses, je ne les confierai pas à l’IA.
Les clients disent vouloir de l’IA. Ce qu’ils veulent, ce n’est jamais l’IA.
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La première chose consiste à comprendre le besoin réel.
Depuis deux ans, presque tous les clients qui viennent me voir commencent par la même phrase : nous voulons utiliser l’IA pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité, et trouver davantage de clients grâce au marketing numérique.
Les mots « intelligence artificielle » ont été ajoutés ensuite, parce que tout le monde en parle. Ce qui leur pesait vraiment, c’était de trouver des clients.
J’ai déjà essayé de confier l’analyse des besoins à l’IA. Je lui ai transmis tous les documents du client en lui demandant de les analyser.
Elle y arrive, et le résultat paraît très convaincant : publics cibles, ligne éditoriale, rythme de publication… tout est cohérent et semble irréprochable au premier regard.
Le problème, c’est qu’elle ne sait pas lire la personne qui se cache derrière ces documents.
Le dirigeant d’une entreprise industrielle traditionnelle qui veut lancer un compte WeChat cherche peut-être à montrer à ses clients qu’il se transforme. Ou à éviter que ses concurrents le croient resté bloqué dans les années 2010. Ou alors, pendant un appel d’offres, quelqu’un lui a simplement demandé s’il faisait quelque chose dans le numérique.
Ces trois motivations donnent lieu à des textes complètement différents.
Et cette information ne figurait dans aucun document qu’il m’avait envoyé. Elle se trouvait dans les deux heures de conversation informelle lors de notre rencontre, et dans le ton qu’il prenait en racontant pourquoi un projet avait échoué l’année précédente.
Si les informations nécessaires au jugement ne figurent pas dans ce que vous donnez à l’IA, vous ne pouvez pas lui confier cette étape.
Elle ne s’est pas simplement trompée. Elle doit vous répondre sans disposer de cette information — et sa réponse doit paraître convaincante, puisqu’elle ne dira pas : « Je ne sais pas. »
Voilà pourquoi, dans ce métier, ce qui prend le plus de temps n’est jamais la production. C’est de s’asseoir et d’écouter les gens.
L’IA en a proposé dix. Il y en avait beaucoup moins de bonnes.
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La deuxième chose consiste à la garder sur la bonne voie.
Je ne parle pas de corriger les fautes de frappe. Chaque fois qu’elle me remet une version, je dois décider si elle est utilisable, où elle ne l’est pas, s’il faut la modifier et jusqu’où aller.
Un jour, pour une analyse de produits à sélectionner, je lui ai demandé de passer en revue une catégorie et de dresser une liste d’options intéressantes.
Elle en a proposé dix.
Je les ai examinées une à une : trois étaient vraiment viables ; quatre étaient facultatives — les choisir ne ferait pas perdre d’argent, mais les laisser de côté ne ferait rien manquer ; les trois dernières relevaient de la surinterprétation et, en suivant ses conseils, nous aurions pu nous attirer des ennuis.
Si je l’avais laissée continuer seule, elle aurait retenu les dix.
Ce n’est pas qu’elle soit stupide. Elle n’assume pas les conséquences, donc elle ne sait pas arbitrer. Ce n’est pas son argent qui reste immobilisé dans l’entrepôt ; ce n’est pas elle qui perd la face quand un client rejette une proposition. Celui qui n’assume aucune conséquence choisira toujours de tout faire, au cas où.
Seule une personne qui a quelque chose à perdre peut vraiment arbitrer.
C’est encore plus évident pour une marque. Le brief du client dit : haut de gamme, jeune et affirmée — trois mots qui ne disent presque rien. Donnez-les à l’IA et elle vous rédigera tout un manuel de marque. Les formules seront élégantes, mais elles ne ressembleront pas à cette entreprise.
Il faut quelqu’un pour dire : cette phrase ne va pas ; ce passage est trop vague ; les distributeurs du client ne comprendront pas cette formulation.
Et cette personne doit être celle qui devra reprendre le texte s’il est refusé.
Deux repères
Les raisons de garder ces deux tâches pour moi diffèrent, mais elles se résument à deux questions que l’on peut se poser à tout moment.
Première question : les informations nécessaires au jugement figurent-elles dans ce que vous donnez à l’IA ?
Sinon, ne lui confiez pas cette étape. Elle ne vous dira pas qu’elle ne sait pas. Elle inventera une réponse plausible, et vous ne verrez peut-être pas qu’elle est inventée.
Deuxième question : qui assumera les conséquences si cela tourne mal ?
Si la personne qui en répondra n’est pas intégrée au processus, quelqu’un doit encore surveiller cette étape. Pas forcément du début à la fin, mais la décision finale doit revenir à une personne.
Il faut tracer la limite pour pouvoir lâcher prise
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Une fois ces deux tâches conservées entre mes mains, j’ai confié le reste à l’IA sans réserve.
À condition de lui fournir des éléments suffisamment complets, le premier jet est généralement prêt du premier coup. Je le relis et apporte quelques petites retouches. L’IA s’occupe de la structure, des illustrations et de la mise en page ; je n’ai pas besoin de tout surveiller point par point. Même le prompt pour une illustration tient en une phrase.
Une limite clairement tracée permet justement de lâcher prise plus facilement.
Quand tout est flou, on se méfie dans les deux sens : on n’ose pas tout lui confier, mais on ne veut pas non plus tout reprendre depuis le début. Alors chaque étape est faite à moitié.
Faire chaque étape à moitié est la façon la plus coûteuse de travailler. On paie deux fois — la machine et la personne — pour obtenir un résultat que ni l’une ni l’autre n’a mené jusqu’au bout.
Pour savoir si une entreprise utilise vraiment l’IA, ne comptez donc pas le nombre d’outils qu’elle a adoptés.
Regardez si elle a tracé la limite : quelles tâches sont entièrement confiées à l’IA et lesquelles ne le sont jamais.
Si cette limite n’existe pas, elle n’a probablement pas encore commencé.
Quand je prépare une proposition pour un client, ce qui prend le plus de temps n’est jamais de lister tout ce qu’on pourrait faire. C’est de le convaincre d’en supprimer une partie.
Car ce qu’il faut supprimer est souvent précisément ce qui enthousiasme le plus le patron.
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Je ne pensais pas que ma propre base de notes me donnerait une leçon
Pourquoi les patrons apprennent l’IA, puis n’arrivent toujours pas à l’utiliser au travail