TL;DR
Afficher sa pertinence opérationnelle à l’ère de l’IA ne vaut que par la réalité du travail accompli. J’ai mené deux missions réelles de production de contenu assistée par IA, avec le même réflexe de construction de systèmes : écrire soi-même le cahier des charges, laisser l’humain en contrôle et rendre les sources traçables. L’une s’est déroulée juste avant que le virage de l’IA ne se généralise, l’autre juste après.
Démontrer sa pertinence à l’ère de l’IA
La façon habituelle pour un profil senior de répondre à la question de l’IA tient en une ligne : des outils cités, une promesse d’aisance avec l’IA, ou un silence défensif qui vous fait lire « avant l’IA ». Une affirmation ne coûte rien à formuler, mais il est plus difficile de démontrer un savoir-faire avancé, preuves à l’appui.
L’IA, sur le plan opérationnel, est un système de plus à appréhender : écrire le cahier des charges, séances de calibrage, testing intensif, laisser l’humain dans la boucle et en contrôle, utiliser des sources traçables et documenter son travail.
Je construis ainsi des systèmes évolutifs.
1ère approche concrète
Chez Simplébo, une agence web SaaS, j’ai créé un « proof of concept » (POC) de production de contenu de pages assistée par IA. Le dirigeant était un partisan convaincu de l’automatisation. Pourtant, il craignait de perdre le versant humain de la production et de se retrouver avec des contenus similaires d’un site client à l’autre. Le choix délibéré a été de garder l’humain au coeur de la machine, en exploitant le potentiel de l’outil plutôt qu’en se contentant de laisser un simple opérateur valider des contenus générés par l’IA.
Une construction en trois volets
Lors de mes missions, la mise en place d’un système opérationnel a toujours utilisé trois phases.
Écrire le cahier des charges soi-même
Chez Simplébo, après avoir audité des outils d’IA éditoriale spécialisés, j’ai laissé les équipes de contenu choisir l’outil avec lequel elles étaient le plus à l’aise, puis j’ai mis en place un processus et une matrice pour montrer la capacité et dimensionner le temps nécessaire. Chez Aprovall, un éditeur de logiciel de conformité, j’ai écrit moi-même des scénarios précis de test et d’apprentissage. L’utilisation de la fonctionnalité « projet » de l’outil permet d’avoir un système de fichiers léger toujours disponible pour l’IA, renfermant les spécifications et les instructions à respecter. S’en est suivie une phase laborieuse de calibrage pour que les premiers articles soient validés par le juriste relecteur.
Garder le contrôle : laisser l’humain dans la boucle
Chez Simplébo, c’était la décision de l’humain au cœur de la machine. Chez Aprovall, les premiers articles ont été validés par la responsable marketing et le référent juridique du contenu. Si le relecteur interne a eu très peu de remarques, chacun de ses retours a enrichi les spécifications, assurant au processus de s’améliorer à mesure qu’il était utilisé.
Conserver des sources traçables
Chez Aprovall, il était impératif, dans le secteur de la garantie de conformité, de pouvoir s’appuyer sur la véracité d’un argumentaire, des textes, des chiffres et des sources vérifiables. L’historique de traçabilité mis en place permettait de justifier ou de corriger tout article livré, même lors d’une relecture tardive, et cette rigueur n’a jamais été remise en question.
Assurer la continuité
Chez Aprovall, la collaboration a duré environ six mois et une centaine d’articles ont été produits ; le référent juridique du contenu a salué leur qualité, et j’ai proposé au client mes procédures de production en fin de mission. Chez Simplébo, la vélocité du système mis en place permettait d’absorber le flux de demandes clients sans compromettre le reste de la production éditoriale du site vitrine.
Ce n’est pas un pivot, mais une philosophie de travail. Une approche de l’automatisation qui utilise des outils logiciels et des systèmes informatiques pour soulager l’humain là où c’est efficace et fiable. Que ce soit pour l’aide à la décision ou l’assistance à la production, même avant l’IA, je concevais mes propres algorithmes de priorisation éditoriale, et même des algorithmes de détection de fraude. .
Démonstration sur pièces
Ma démonstration est délibérément limitée. Elle couvre la production de contenu assistée par IA dans deux secteurs d’activité différents : un secteur de conformité à fortes contraintes juridiques, et un contexte de production de sites web en SaaS.
Un site dédié viendra illustrer plus avant mon savoir-faire en matière d’usage de l’IA, destiné à augmenter les collaborateurs de l’entreprise, tout en respectant les contraintes réglementaires. Pour en savoir plus, suivez ma page Qui suis-je ?
Si la mise en pratique opérationnelle de l’usage de l’IA au sein de votre entreprise vous semble complexe, parlons-en.