Utiliser l’IA avant qu’elle vous vire : Le guide de survie professionnel en 2025
Le titre peut sembler provocateur, presque menaçant : ‘Utiliser l’IA avant qu’elle vous vire’. Pourtant, derrière cette phrase se cache moins une fatalité qu’un puissant appel à l’action. En 2025, l’intelligence artificielle n’est plus un concept futuriste réservé aux laboratoires de recherche ou aux géants de la tech. Elle s’est immiscée dans nos vies, nos logiciels, et surtout, dans notre sphère professionnelle. Pour beaucoup, elle évoque un brouillard d’incertitudes, une vague de fond qui menace de tout emporter sur son passage. La peur d’être dépassé, de devenir obsolète, est palpable. On entend tout et son contraire : d’un côté, la promesse d’une productivité décuplée et d’une créativité sans limites ; de l’autre, le spectre du chômage de masse et de la dévalorisation des compétences humaines. Comment naviguer dans cette nouvelle réalité ? Comment transformer cette menace potentielle en la plus grande opportunité de notre carrière ?
C’est précisément pour répondre à ces questions que nous avons discuté avec Marie Robin, consultante en marketing digital et fondatrice du collectif Shift Forward. Forte de 14 ans d’expérience, elle a vu les algorithmes des réseaux sociaux bouleverser son métier et a pris le virage de l’IA générative très tôt, comprenant que les défis et les opportunités seraient similaires, mais à une échelle bien plus grande. Loin des discours alarmistes ou excessivement technophiles, Marie nous offre une perspective pragmatique et ancrée dans le réel. Son approche est simple : l’IA n’est pas une baguette magique, mais une boîte à outils extraordinairement puissante. Le secret n’est pas de tout savoir, mais de savoir par où commencer et comment s’approprier ces outils pour qu’ils servent nos objectifs. Dans cet article, nous allons plonger au cœur de sa routine, décortiquer ses choix d’outils, et surtout, extraire une méthode concrète pour que vous puissiez, dès aujourd’hui, commencer à utiliser l’IA comme un véritable copilote intelligent et non comme un concurrent redoutable.
Mon couteau suisse au quotidien : Naviguer entre ChatGPT, Claude et Gemini
Face à la pléthore d’outils d’IA qui émergent chaque semaine, la première question qui se pose est souvent : ‘Lequel choisir ?’. La tentation est grande de chercher l’outil unique et parfait qui résoudra tous nos problèmes. Cependant, l’approche la plus efficace, comme le démontre ma pratique quotidienne, est celle de la spécialisation. Il ne s’agit pas d’avoir un seul marteau, mais une caisse à outils bien garnie, où chaque instrument a une fonction précise. Au quotidien, je jongle principalement entre trois grands modèles de langage (LLM) généralistes : ChatGPT, Claude et Gemini. Chacun possède ses forces et ses faiblesses, et les utiliser en synergie permet de décupler leur efficacité.
ChatGPT : Le généraliste incontournable et polyvalent
ChatGPT reste mon point de départ pour la majorité de mes tâches. Comme je le disais, ‘c’est le number one dans mes usages du quotidien. Il est très bon en généraliste’. Sa grande force réside dans sa polyvalence. Que ce soit pour analyser un document, structurer une pensée, générer des idées créatives ou même aider à raisonner sur un problème complexe, il répond présent. Les mises à jour constantes d’OpenAI, comme l’intégration du modèle GPT-4o ou l’accès à des fonctionnalités avancées telles que la ‘deep research’, le maintiennent en tête de course. Cette fonction, par exemple, lui permet de faire des recherches approfondies sur le web, de synthétiser plusieurs sources et de fournir une réponse bien plus nuancée et documentée qu’une simple recherche Google. Il répond à une multitude de besoins, mais il n’est pas parfait. Son principal talon d’Achille, et c’est un point crucial à comprendre, est sa fenêtre contextuelle.
Gemini : Le spécialiste de la donnée brute et de la vidéo
C’est ici que Gemini entre en jeu. La ‘fenêtre contextuelle’, c’est la mémoire à court terme de l’IA. Elle définit la quantité d’informations (texte, documents) que le modèle peut prendre en compte simultanément dans une conversation. Imaginez que vous discutez avec quelqu’un qui oublie le début de votre phrase avant que vous ne l’ayez terminée. C’est ce qui peut arriver avec une fenêtre contextuelle limitée. Je l’ai bien résumé : ‘vous lui donnez analyse-moi ce PDF sur les tendances marketing 2025, […] qui fait 100 pages, il va analyser les premières pages et les dernières et il va pas vous dire qu’il a pas pris le milieu.’ C’est une limite critique et silencieuse. Gemini, développé par Google, possède actuellement l’une des plus larges fenêtres contextuelles du marché, ce qui le rend idéal pour l’analyse de documents longs et denses. Mais son véritable atout différenciant est sa capacité native à analyser des vidéos, ce que les autres ne font pas. Concrètement, si je veux documenter un processus, je peux me filmer en train de le faire, télécharger la vidéo dans Gemini, et il me générera un guide textuel détaillé, étape par étape. C’est un gain de temps phénoménal. De plus, son intégration profonde dans l’écosystème Google (Drive, Docs, Sheets) lui permet de faire des rapprochements intelligents entre mes différents documents, agissant comme un véritable assistant qui connaît mon environnement de travail.
Claude : Le maître des mots et du style éditorial
Enfin, il y a Claude. Si ChatGPT est le généraliste et Gemini l’analyste de données, Claude est sans conteste l’écrivain, le styliste. Pour toutes les tâches qui demandent une finesse rédactionnelle, c’est vers lui que je me tourne. ‘Claude reste au-dessus sur la capacité à s’approprier un style d’écriture, à proposer des choses qui se rapprochent de la façon dont j’aurais fait mes tournures de phrase’. Que ce soit pour rédiger le script d’une vidéo, un article de blog ou des publications pour LinkedIn, sa capacité à imiter un ton et à produire un texte fluide et naturel est bluffante. Il ne se contente pas de régurgiter de l’information ; il la met en forme avec une certaine élégance. L’objectif n’est pas d’obtenir un texte finalisé, mais un ‘premier draft que j’ai plus qu’à modifier’. Ce premier jet est souvent si proche de mon propre style que le travail d’édition est minime, ce qui représente un gain de temps et d’énergie mentale considérable. En combinant ces trois outils, je couvre près de 90% de mes besoins, en choisissant le meilleur spécialiste pour chaque tâche spécifique.
Cette approche multi-outils peut sembler complexe au premier abord, mais elle est en réalité la clé d’une productivité optimisée. Au lieu de forcer un outil à faire quelque chose pour lequel il n’est pas conçu, on s’appuie sur ses forces intrinsèques. C’est un changement de paradigme : on ne subit plus les limites de la technologie, on apprend à orchestrer ses capacités. Cette orchestration demande une compréhension fine non seulement des fonctionnalités, mais aussi des limites de chaque modèle, notamment en ce qui concerne la gestion de nos informations les plus précieuses : nos données.
La question de la confidentialité : Peut-on faire confiance à l’IA avec nos données ?
L’intégration de l’IA dans nos flux de travail, notamment via des outils comme Gemini qui peuvent analyser l’intégralité de notre Google Drive, soulève inévitablement une question cruciale et légitime : celle de la confidentialité. Laurent l’a très bien formulé : ‘ça te fait pas un peu flipper toi en terme de privacy, de de savoir que toute ta tout ton drive est analysé par Gemini ?’ C’est une préoccupation fondamentale qui ne doit pas être balayée d’un revers de main. La réponse n’est pas binaire. Oui, il y a des risques, mais ils peuvent être gérés et atténués par une compréhension claire des mécanismes en jeu et l’adoption de bonnes pratiques rigoureuses.
Premièrement, il est essentiel de distinguer les offres gratuites des abonnements payants. En règle générale, les versions payantes des grands modèles comme ChatGPT ou Gemini offrent des garanties de confidentialité supérieures. Notamment, elles permettent de désactiver l’utilisation de vos données pour l’entraînement futur des modèles. C’est un premier rempart important. Comme je le précise, ‘en théorie quand tu as un abonnement payant, tu peux bloquer le fait qu’il utilisent tes données pour son entraînement’. C’est une option à activer systématiquement dans les paramètres de son compte. Cependant, cela ne signifie pas que les données que vous soumettez ne sont pas traitées sur leurs serveurs. Il faut donc partir du principe que tout ce que vous ‘uploadez’ est potentiellement exposé, même si le risque est faible.
La véritable discipline réside donc dans ce que l’on choisit de partager avec l’IA. La règle d’or est simple : ne jamais lui fournir de données sensibles brutes. Cela demande un travail de préparation en amont, une sorte d’hygiène numérique. ‘Il faut uploader des documents qui sont anonymisés. […] C’est parmi les bonnes pratiques que tu apprends quand tu prends en main cet outil de bah effectivement pas lui donner des choses avec des données sensibles’. Concrètement, si je veux analyser un fichier client contenant des noms, des adresses email ou des informations financières, je dois créer une version de ce fichier où toutes ces informations personnelles et identifiables ont été supprimées ou remplacées par des pseudonymes. On ne garde que la substance, la structure des données dont on a besoin pour l’analyse, sans le contexte sensible. C’est un réflexe à acquérir, un peu comme on floute les visages sur une photo avant de la publier. On ne donne à l’IA que le strict nécessaire pour accomplir la tâche, en retirant tout ce qui pourrait permettre de faire un rapprochement avec un individu ou une entité spécifique.
Au-delà des outils : Créer ses propres assistants pour une productivité sur-mesure
Une fois que l’on maîtrise les bases des grands modèles généralistes, une nouvelle porte s’ouvre : celle de la personnalisation. L’un des plus grands pièges de l’écosystème IA actuel est ce que j’appelle la ‘course à l’échalote’. Chaque jour, de nouveaux outils spécialisés voient le jour, promettant de révolutionner une micro-tâche spécifique. Le risque est de se retrouver avec une myriade d’abonnements, une ‘stack’ d’outils complexe et coûteuse, alors que la solution est souvent bien plus simple et plus puissante : créer ses propres assistants au sein même des plateformes que l’on utilise déjà.
Le piège des outils de niche
Beaucoup de ces nouveaux outils sont en réalité des ‘wrappers’, c’est-à-dire des interfaces spécifiques construites sur l’API de ChatGPT ou d’autres grands modèles. Ils proposent des assistants pré-configurés pour des cas d’usage précis, par exemple pour un agent immobilier ou un avocat. ‘On a des assistants qui font des use case pour quelqu’un qui sait pas qui sait pas créer un assistant, il va s’intéresser à ça, il va utiliser leur outil’. C’est une bonne porte d’entrée pour les débutants, mais on atteint vite leurs limites. Ces outils manquent de flexibilité et, surtout, ils ne connaissent pas VOTRE contexte, vos processus, votre style. La véritable puissance de l’IA se déchaîne lorsqu’elle est finement adaptée à vos besoins uniques. Plutôt que de multiplier les outils externes, la stratégie la plus pérenne est d’apprendre à sculpter l’IA généraliste pour qu’elle devienne votre spécialiste personnel.
Devenir l’architecte de sa propre IA
La fonctionnalité de création d’assistants (les ‘GPTs’ sur ChatGPT, par exemple) est une révolution. Elle permet à n’importe qui, sans une seule ligne de code, de créer un agent IA spécialisé dans une tâche récurrente. Le principe est simple : au lieu de répéter le même long ‘prompt’ à chaque fois, vous le configurez une bonne fois pour toutes. Mais cela va plus loin. Vous pouvez ‘nourrir’ cet assistant avec vos propres documents : vos templates d’emails, vos guides de style, vos argumentaires de vente, vos rapports précédents. L’assistant devient alors un expert de VOS méthodes de travail. C’est ce que j’évoque en parlant de la fonction ‘mémoire’ de ChatGPT : ‘elle a pas besoin de te répéter. […] En amont, il va retenir ce que je fais dans la vie, mes offres, mes services, j’ai pas besoin à chaque fois que je crée un assistant de l’indiquer dedans.’ Un commercial peut ainsi créer un assistant ‘Rédacteur de propositions’ nourri de ses 50 meilleures propositions commerciales. Un manager peut créer un assistant ‘Préparateur de 1-to-1’ qui connaît les objectifs de chaque membre de son équipe. Le résultat sera toujours infiniment supérieur à ce qu’un outil générique pourrait produire, car il est basé sur votre propre expertise et vos données. ‘Ça sera jamais mieux que quand tu le crées toi-même pour ton propre besoin.’
Par où commencer ? La méthode pour intégrer l’IA sans se noyer
Face à la vitesse vertigineuse de l’évolution de l’IA, le sentiment d’être dépassé est une réaction normale. On se dit : ‘Il y a trop de choses, je ne sais pas par où commencer’. La clé n’est pas de tout savoir, mais d’adopter une méthode structurée. Commencer en 2025 est un défi, car beaucoup de choses se sont passées depuis 2023, mais c’est aussi une chance, car les outils sont plus matures. Voici la démarche que je recommande, qui part non pas de l’outil, mais de vous.
L’étape zéro : Devenir l’ethnologue de son propre travail
Avant même d’ouvrir ChatGPT, la première étape, la plus cruciale, est de s’arrêter et d’analyser son propre travail. La plupart d’entre nous fonctionnons en pilote automatique, sans avoir une conscience claire de la manière dont nous allouons notre temps et notre énergie. L’exercice est simple mais puissant : ‘La même façon que ton nutritionniste te dirait voilà note tout ce que tu manges dans une journée. ton consultant il va te dire bon bah c’est quoi tes tâches de la journée, de la semaine’. Prenez une semaine et documentez tout ce que vous faites. Quelles sont les tâches chronophages ? Celles qui ne vous apportent aucun plaisir ? Celles qui sont répétitives et à faible valeur ajoutée ? L’analogie que j’utilise est celle de la passation : ‘si je devais faire une passation pour que quelqu’un me remplace sur mon job, qu’est-ce que je lui dirais ?’. Cet exercice d’introspection et de documentation est le plus grand service que vous puissiez vous rendre. Il va faire émerger une carte précise de vos douleurs, de vos goulots d’étranglement, et donc, des opportunités d’automatisation les plus évidentes. Vous n’allez plus chercher un problème pour un outil, vous aurez des problèmes clairs en quête d’une solution.
Trouver les bonnes sources : Fuir le bruit pour chercher le signal
Une fois que vous avez identifié vos besoins, il est temps de vous informer. Mais attention au piège de l’infobésité. Suivre toutes les newsletters et chaînes YouTube sur l’IA est le meilleur moyen de se sentir submergé et de ne rien faire. C’est ‘trop d’informations en fait. C’est indigeste possible’. La stratégie efficace est de devenir sélectif. Ne suivez pas les généralistes, mais les ‘curateurs’ spécialisés dans votre domaine d’activité. Il existe des experts qui décortiquent les cas d’usage de l’IA pour les juristes, les médecins, les marketeurs, les architectes. Leurs conseils seront infiniment plus pertinents pour vous. Cherchez ces voix, ces relais qui font le tri et vous apportent des solutions directement applicables à vos problématiques. Cela vous permettra de vous concentrer sur un ou deux outils pertinents plutôt que d’essayer de tout tester.
L’expérimentation personnelle : La seule vraie façon d’apprendre
Enfin, aucune lecture, aucune vidéo ne remplacera jamais la pratique. C’est en mettant les mains dans le cambouis que l’on apprend vraiment. Il faut sanctuariser du temps pour cela. ‘Il faut aussi se garder du temps pour tester soi-même. C’est la meilleure façon d’apprendre en fait.’ Bloquez une heure dans votre agenda chaque semaine, dédiée à l’expérimentation. Prenez une des tâches que vous avez identifiées à l’étape zéro et essayez de la réaliser avec une IA. Le résultat sera peut-être décevant au début, mais chaque essai vous apprendra quelque chose sur la manière de ‘prompter’, sur les limites de l’outil, sur la meilleure façon de formuler votre demande. C’est ce cycle vertueux d’identification, d’information ciblée et d’expérimentation qui vous permettra de monter en compétence durablement, sans vous laisser intimider par le rythme effréné des innovations.
L’impact concret : Comment l’IA redéfinit le métier de Community Manager
Pour rendre tangible la transformation à l’œuvre, prenons l’exemple d’un métier que je connais bien pour l’avoir exercé : celui de community manager (CM). Ce rôle a longtemps été celui du ‘couteau suisse’ digital, un poste où l’on attendait une polyvalence extrême, souvent au détriment de la profondeur stratégique. L’arrivée de l’IA ne signe pas la fin de ce métier, mais plutôt sa profonde réinvention, en le faisant passer d’un rôle d’exécutant polyvalent à celui de stratège augmenté.
Avant l’IA : L’artisan épuisé par les tâches répétitives
Il y a quelques années à peine, une part considérable du temps d’un CM était absorbée par des tâches laborieuses et à faible valeur ajoutée. Le reporting mensuel en est l’exemple parfait. ‘Ça fait une journée par client en agence à créer un bilan des performance du mois. […] Une journée 8h pour aller chercher les meilleurs posts, analyser pourquoi ça a marché et cetera.’ Huit heures passées à compiler manuellement des données depuis différentes plateformes, à les copier-coller dans Excel, à créer des graphiques dans PowerPoint. Pendant ce temps, le CM ne réfléchissait pas à la prochaine campagne créative, il ne dialoguait pas avec la communauté. De même, la création de visuels simples pour les publications quotidiennes pouvait devenir un goulot d’étranglement, nécessitant des allers-retours avec une équipe de créatifs souvent surchargée. Le CM était un jongleur, constamment en train de courir après le temps.
Après l’IA : Le stratège créatif et autonome
Aujourd’hui, le paysage est radicalement différent. Cette journée de reporting ? ‘Avec l’IA, mais ça se fait en une fraction de seconde.’ On peut connecter ses sources de données à un outil comme Claude ou utiliser les fonctionnalités d’analyse de données de ChatGPT. On lui fournit un template, et il génère le rapport complet, graphiques inclus. La machine s’occupe de la compilation, et l’humain de l’interprétation. Le CM ne passe plus 8 heures à collecter des chiffres, mais peut-être une heure à analyser les ‘insights’ que l’IA a fait remonter pour proposer des orientations stratégiques. La création visuelle est également transformée. Des outils comme Midjourney ou Freepick, combinés à Canva, permettent à un CM formé de produire des visuels de haute qualité en quelques minutes, sans dépendre du pôle créatif. ‘Tu le formes à Midjourney, Midjourney plus Canva, tu fais des choses mais super qui qui suffisent à pas mal de d’usage sur social media.’ Cette nouvelle autonomie désengorge les équipes créatives qui peuvent se concentrer sur des projets à plus forte valeur ajoutée, et rend le CM plus agile et réactif. L’IA n’a pas remplacé le community manager. Elle a automatisé les parties les plus fastidieuses de son travail, libérant ainsi son temps et son énergie pour ce qui fait sa véritable valeur : la créativité, la stratégie, la compréhension fine de la communauté et l’intelligence relationnelle.
Conclusion : L’IA est un catalyseur, soyez le pilote
Au terme de cette exploration, une évidence s’impose : l’intelligence artificielle est bien plus qu’un simple outil. C’est un catalyseur de changement, une force qui rebat les cartes de la productivité, de la compétence et de la valeur sur le marché du travail. Le fossé se creuse déjà, non pas entre ceux qui utilisent l’IA et ceux qui ne l’utilisent pas, mais entre ceux qui l’abordent de manière passive et superficielle, et ceux qui l’intègrent de manière profonde et stratégique dans leurs processus. L’erreur serait de croire qu’il suffit de souscrire à un abonnement ChatGPT pour être à la page. La véritable transformation s’opère lorsque l’on cesse de voir l’IA comme une solution externe et qu’on commence à la façonner pour qu’elle devienne une extension de notre propre intelligence.
Les points clés à retenir sont simples mais fondamentaux. Premièrement, adoptez une approche d’artisan en choisissant le bon outil pour la bonne tâche. Deuxièmement, investissez du temps pour créer vos propres assistants personnalisés ; c’est là que réside le gain de productivité le plus spectaculaire. Troisièmement, partez de vos propres besoins, de vos propres ‘douleurs’ professionnelles, pour guider votre apprentissage. Enfin, n’ayez pas peur d’expérimenter, de tester, d’échouer. Comme je le disais, c’est le paradis pour les gens curieux. Chaque expérimentation est une occasion d’apprendre et d’affiner votre maîtrise.
La question n’est donc plus de savoir ‘si’ l’IA va impacter votre métier, mais ‘comment’ vous allez utiliser cet impact à votre avantage. N’attendez pas que votre entreprise vous impose des outils ou que vos concurrents prennent une avance décisive. Devenez le moteur de votre propre transformation. Commencez petit, documentez votre quotidien, automatisez une première tâche, puis une deuxième. En adoptant cette posture proactive, vous ne ferez pas que survivre à la révolution de l’IA, vous en deviendrez l’un des acteurs, transformant la menace de l’obsolescence en une formidable promesse d’augmentation. L’IA ne vous virera pas ; c’est l’inertie qui pourrait le faire.
Foire Aux Questions (FAQ)
Quelle est la principale différence entre ChatGPT, Claude et Gemini pour un usage professionnel ?
La principale différence réside dans leur spécialisation. Pensez-y comme à une équipe d’experts. ChatGPT est le généraliste polyvalent, excellent pour une grande variété de tâches comme le brainstorming, la structuration d’idées et l’analyse de documents standards. Gemini se distingue par sa capacité à traiter de très grands volumes de données grâce à sa large fenêtre contextuelle et par sa compétence unique d’analyse vidéo, ce qui le rend idéal pour les rapports complexes ou la documentation de processus. Claude, quant à lui, est le spécialiste de la rédaction : il excelle dans l’appropriation d’un style d’écriture spécifique, ce qui en fait le meilleur choix pour créer des contenus (scripts, articles, posts) qui nécessitent une touche humaine et une grande finesse rédactionnelle.
‘J’jongle entre GPT, Claude, Gemini. […] GPT, je dirais que c’est le number one dans mes usages du quotidien. […] C’est là que Gemini m’intéresse parce qu’il a la plus large fenêtre contextuelle. […] Claude reste au-dessus sur la capacité à s’approprier un style d’écriture.’
Est-il vraiment sécuritaire d’utiliser l’IA avec les données confidentielles de mon entreprise ?
La sécurité est une préoccupation légitime et non, il n’est pas recommandé d’uploader des données brutes et confidentielles sans précaution. La bonne pratique est une discipline d’anonymisation systématique. Avant de soumettre un document à une IA, vous devez retirer toutes les données personnelles identifiables (noms, contacts, chiffres précis, etc.). Les abonnements payants offrent une protection supplémentaire en vous permettant de désactiver l’utilisation de vos données pour l’entraînement des modèles. La règle d’or est de ne jamais fournir à l’IA une information que vous ne partageriez pas publiquement. Traitez l’IA comme un consultant externe : donnez-lui la structure et le contexte, mais pas les détails sensibles.
‘Dès lors que tu veux lui faire analyser des documents confidentiels, bah il faut uploader des documents qui sont anonymisés. […] retirer ce qui est sensible et ne garder que ce que tu as besoin d’analyser mais qui il va pas pouvoir forcément faire un rapprochement avec un individu par exemple.’
Dois-je utiliser de nombreux outils d’IA spécialisés ou me concentrer sur un seul ?
La tendance à multiplier les outils de niche est un piège. La plupart sont des surcouches de modèles existants comme ChatGPT. La stratégie la plus puissante est de maîtriser les plateformes majeures (ChatGPT, Claude, etc.) et d’y créer vos propres assistants personnalisés. En ‘nourrissant’ un assistant avec vos propres documents, templates et données, vous créez un outil sur-mesure infiniment plus performant qu’un logiciel générique. C’est plus durable et plus efficace. L’objectif n’est pas d’avoir 20 abonnements, mais de savoir sculpter un outil généraliste pour qu’il devienne votre expert personnel.
‘Plutôt que de d’avoir X outils différents bah tu peux tout faire avec GPT si tu à condition que tu saches exactement faire quels sont tes données […] Ça sera jamais mieux que quand tu le crées toi-même pour ton propre besoin.’
Je suis débutant, quelle est la toute première étape pour intégrer l’IA dans mon travail ?
La toute première étape ne consiste pas à choisir un outil, mais à vous analyser vous-même. Avant tout, devenez l’observateur de votre propre travail pendant une semaine. Documentez chaque tâche : celles qui sont chronophages, répétitives, ou que vous n’aimez pas faire. Posez-vous la question : ‘Si je devais former un stagiaire pour me remplacer, que devrais-je lui expliquer ?’. Ce processus d’auto-analyse révélera les opportunités d’automatisation les plus pertinentes pour VOUS. C’est seulement après avoir identifié ces ‘points de douleur’ que vous pourrez chercher quel outil d’IA peut vous aider à les résoudre efficacement.
‘Le plus grand service qu’on puisse se rendre, c’est d’essayer de travailler là vous-même de documenter […] vous allez avoir une vraie compréhension de bon bah là clairement il y a que le faire […] partant de vos propres besoins plutôt qu’en partant des fonctionnalités des divers outils.’
L’IA va-t-elle vraiment supprimer des emplois comme celui de community manager ?
L’IA ne va pas supprimer le métier, mais elle va le transformer radicalement. Elle va automatiser les tâches à faible valeur ajoutée qui consommaient une grande partie du temps, comme la création de rapports de performance ou la production de visuels simples. Cela ne rend pas le community manager obsolète, au contraire : cela libère son temps pour des activités plus stratégiques et créatives. Le rôle évolue d’un exécutant polyvalent à un stratège augmenté, capable d’analyser des données plus rapidement, de produire du contenu plus agilement et de se concentrer sur l’animation de communauté et la planification de campagnes, qui restent des compétences profondément humaines.
‘Aujourd’hui avec l’IA, mais ça se fait en une fraction de seconde. […] tout ce que tu attentes ton community manager c’est pas nécessairement qu’il soit le meilleur data analyste mais par contre ce que tu attends lui, c’est qu’il soit peut-être créatif, trouver des des façons intelligentes de capitaliser sur des choses qui ont marché.’
Qu’est-ce que la ‘fenêtre contextuelle’ d’une IA et pourquoi est-ce si important ?
La ‘fenêtre contextuelle’ est l’équivalent de la mémoire à court terme d’une IA. C’est la quantité maximale d’informations (mots, pages de document) qu’elle peut prendre en compte en même temps lors d’une conversation ou d’une analyse. C’est un point technique crucial car si vous lui donnez un document plus long que sa fenêtre contextuelle, l’IA va ‘oublier’ une partie de l’information (souvent le milieu) sans vous prévenir. Cela peut mener à des synthèses incomplètes ou des analyses erronées. C’est pourquoi un outil comme Gemini, avec une très grande fenêtre contextuelle, est plus fiable pour analyser des rapports ou des livres blancs volumineux.
‘Le concept de la fenêtre contextuelle, c’est que un chat GPT va pouvoir analyser un certain nombre de pages […] jusqu’à ce qu’il arrive à un point où il va plus prendre en considération ce qui s’est dit en amont d’une conversation et pas vous prévenir.’
