Utiliser l’IA avant qu’elle ne vous vire : le guide de survie professionnel pour 2025
Le titre peut sembler provocateur, mais il reflète une réalité que nous ne pouvons plus ignorer. Nous sommes fin 2024, début 2025, et l’intelligence artificielle n’est plus un concept de science-fiction ou un gadget pour technophiles. C’est une force de frappe qui redéfinit les règles du jeu professionnel à une vitesse vertigineuse. La question n’est plus ‘faut-il s’y intéresser ?’ mais ‘comment survivre et prospérer dans ce nouvel écosystème ?’. Beaucoup ressentent une forme d’anxiété, un mélange de fascination et de peur face à ces technologies qui semblent tout savoir, tout faire. On entend parler de métiers qui vont disparaître, de compétences qui deviennent obsolètes du jour au lendemain. Cette appréhension est légitime, mais elle ne doit pas paralyser. Au contraire, elle doit être le moteur du changement.
Je m’appelle Marie Robin, et depuis 14 ans, j’évolue dans le marketing digital. J’ai vu l’arrivée des algorithmes des réseaux sociaux transformer nos métiers. J’ai vu des entreprises prendre le virage et d’autres le manquer, avec les conséquences que l’on connaît. L’arrivée de l’IA générative a été pour moi un signal encore plus fort. J’ai très vite compris que mes clients, et plus largement tous les professionnels du tertiaire, allaient faire face au même type de bouleversement, mais à une échelle décuplée. C’est pourquoi j’ai fondé Shift Forward, un collectif de freelances experts en IA générative, pour aider les entreprises à naviguer dans cette transition. L’objectif de cet article, basé sur ma conversation avec Laurent pour le podcast Bannouze, est simple : vous donner les clés pratiques et stratégiques pour faire de l’IA votre meilleure alliée. Pas dans dix ans, pas l’année prochaine, mais dès aujourd’hui. Nous allons voir quels outils utiliser, comment les personnaliser pour vos besoins spécifiques, et surtout, comment changer votre état d’esprit pour passer de la méfiance à la maîtrise. Car, comme le dit le titre :
‘L’idée, c’est d’utiliser l’IA avant que l’IA vous vire’.
Et croyez-moi, c’est beaucoup plus accessible que vous ne le pensez.
Votre trousse à outils IA pour 2025 : choisir le bon LLM pour la bonne tâche
Le premier réflexe face à l’IA est souvent de se sentir submergé par la multitude d’outils qui sortent chaque jour. On voit passer des listes de ’10 outils IA qui vont changer votre vie’ et on ne sait pas par où commencer. La vérité est plus simple : pour 90% des besoins d’un professionnel du tertiaire, un trio de grands modèles de langage (LLM) généralistes suffit amplement. L’important n’est pas d’avoir 50 outils, mais de maîtriser les 3 bons et de savoir quand utiliser l’un plutôt que l’autre. Au quotidien, je jongle constamment entre ChatGPT, Gemini et Claude. Chacun a ses forces et ses faiblesses, et les comprendre, c’est déjà un avantage compétitif énorme.
ChatGPT, le couteau suisse polyvalent et créatif
ChatGPT reste mon outil numéro un, le point de départ pour la plupart de mes tâches. C’est le plus connu, mais surtout le plus équilibré. Il est excellent pour tout ce qui est ‘généraliste’. Il peut vous aider à brainstormer des idées, à structurer un plan d’article, à rédiger un email complexe, à générer du code simple ou à analyser un document. Sa force réside dans sa capacité de raisonnement et sa créativité. Quand je dis ‘raisonnement’, je veux dire sa faculté à décomposer un problème complexe en étapes logiques et à proposer une solution structurée. Par exemple, si je lui demande ‘Crée-moi une stratégie de lancement pour un nouveau produit’, il ne va pas juste me donner une liste d’idées ; il va organiser sa réponse par phases : pré-lancement, lancement, post-lancement, en détaillant les actions pour chaque étape. C’est un sparring partner intellectuel exceptionnel.
De plus, avec les dernières mises à jour comme le modèle GPT-4o, il a gagné en rapidité et en capacités multimodales. La fonction de recherche intégrée, qui permet de récupérer des informations à jour sur le web, le rend encore plus puissant. Cependant, il a une faiblesse majeure, et elle est cruciale à comprendre : sa ‘fenêtre contextuelle’.
Gemini, le champion de la mémoire et de l’analyse profonde
C’est ici que Gemini entre en jeu. Pour comprendre son utilité, il faut d’abord saisir ce qu’est la fenêtre contextuelle. Imaginez que vous avez une conversation très longue avec quelqu’un. Au bout d’un moment, cette personne risque d’oublier ce que vous avez dit au tout début. La fenêtre contextuelle d’une IA, c’est sa mémoire à court terme. ChatGPT a une bonne mémoire, mais elle a ses limites. Si vous lui donnez un rapport de 100 pages à analyser, il y a un risque qu’il ‘oublie’ le contenu des pages du milieu. Il va lire le début, la fin, et faire une synthèse sans vous prévenir qu’il a sauté une partie. C’est un piège redoutable. C’est là que je me tourne vers Gemini. Il possède actuellement l’une des plus larges fenêtres contextuelles du marché. Je peux lui confier de très longs documents, des transcriptions d’entretiens de plusieurs heures ou des bases de données complexes, avec l’assurance qu’il analysera l’intégralité du contenu. C’est un gage de fiabilité indispensable pour des analyses de fond.
L’autre super-pouvoir de Gemini est sa capacité à analyser des vidéos. C’est une fonction que les autres n’ont pas encore de manière aussi aboutie. Par exemple, je peux enregistrer une courte vidéo de moi réalisant une manipulation sur un logiciel, un ‘loom’, la télécharger dans Gemini et lui demander :
‘documente par écrit, étape par étape, le processus que je viens de montrer’.
C’est un gain de temps phénoménal pour créer des tutoriels, des procédures internes ou des supports de formation. Enfin, son intégration native dans l’écosystème Google est un avantage majeur pour ceux qui, comme moi, utilisent Google Drive, Docs et Sheets. Gemini peut ‘voir’ mes documents et faire des rapprochements entre eux, me fournissant des réponses qui tiennent compte du contexte global de mon travail.
Claude, le maître des mots et du style littéraire
Enfin, il y a Claude. Si ChatGPT est le généraliste et Gemini l’analyste, Claude est l’écrivain. Pour toutes les tâches qui demandent une vraie finesse rédactionnelle, une appropriation d’un style d’écriture spécifique, Claude est souvent supérieur. Quand je dois rédiger ma newsletter, des scripts de vidéo ou des contenus pour LinkedIn, je commence souvent par lui. Je lui ai fourni en amont plusieurs exemples de mes écrits, et sa capacité à imiter mes tournures de phrases, mon ton, mon vocabulaire est bluffante.
‘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 phrases’.
Cela me permet d’obtenir un premier jet (un ‘draft’) de très haute qualité, que je n’ai plus qu’à affiner. Le gain de temps n’est pas seulement quantitatif, il est qualitatif. Il m’aide à surmonter la page blanche tout en conservant mon identité éditoriale.
Le dilemme de la confidentialité : faut-il avoir peur de nourrir la machine ?
Une question légitime que Laurent a soulevée est celle de la confidentialité. Confier tout son Drive à Gemini, n’est-ce pas risqué ? La réponse est nuancée. Oui, il faut être vigilant. La première règle d’or est que les versions payantes des outils offrent généralement des garanties de confidentialité supérieures. Elles permettent notamment de désactiver l’utilisation de vos données pour l’entraînement des modèles futurs. C’est un réglage essentiel à vérifier. Ensuite, il faut adopter des réflexes d’hygiène numérique. La règle est simple : ne donnez à l’IA que ce dont elle a besoin pour la tâche demandée. Si vous voulez analyser un fichier client pour en tirer des tendances, anonymisez-le. Remplacez les noms, les adresses, les emails par des identifiants génériques. L’IA n’a pas besoin de savoir que c’est ‘Mme Dupont’ pour comprendre que les clients de cette catégorie achètent tel produit.
‘C’est parmi les bonnes pratiques que tu apprends quand tu prends en main ces outils de […] retirer ce qui est sensible et ne garder que ce que tu as besoin d’analyser’.
C’est une discipline à acquérir, mais elle est fondamentale pour collaborer sereinement et de manière sécurisée avec ces puissants assistants.
En maîtrisant ce trio d’outils, vous couvrez déjà un spectre immense de besoins professionnels. Vous avez le généraliste, l’analyste et l’écrivain. L’étape suivante n’est pas de chercher un quatrième outil, mais de rendre ces trois-là encore plus intelligents en les adaptant parfaitement à VOS propres tâches récurrentes.
Au-delà des outils : pourquoi la personnalisation de l’IA est la clé de votre productivité
Avoir les bons outils est une chose, mais la véritable révolution se produit lorsque vous cessez de les voir comme des logiciels standards et commencez à les sculpter à votre image. L’écosystème tech est inondé d’outils ‘spécialisés’ pour chaque métier : IA pour les avocats, IA pour les assureurs, etc. Si certains peuvent être utiles, ils représentent souvent un piège : celui de la dépendance et de la multiplication des abonnements. La plupart de ces outils sont en réalité des ‘surcouches’ construites sur les API de ChatGPT ou d’autres grands modèles. Or, vous avez la possibilité de créer vous-même ces ‘outils spécialisés’ directement à la source, pour un résultat bien plus performant car parfaitement adapté à votre contexte. C’est le concept des assistants personnalisés, ou ‘GPTs’.
Le mirage des ‘nouveaux outils IA’ : un piège à éviter
Laurent l’a bien résumé en parlant de ‘la course à l’échalote’. Chaque jour sur YouTube ou LinkedIn, on vous présente ‘le nouvel outil qui va décupler votre productivité’. Le problème de cette approche est qu’elle vous place en consommateur passif de technologie. Vous passez plus de temps à tester de nouveaux outils qu’à approfondir votre maîtrise des fondamentaux. En réalité, un assistant que vous créez vous-même dans ChatGPT sera presque toujours plus efficace qu’un outil externe ‘prêt à l’emploi’. Pourquoi ? Parce qu’il connaît vos objectifs, vos contraintes, vos données, votre ton.
‘Demain, plutôt que d’avoir X outils différents, bah tu peux tout faire avec un seul, à condition que tu saches exactement quoi faire, quelles sont tes données […] que tu veux mobiliser’.
Le pouvoir n’est plus dans l’outil, mais dans votre capacité à l’instruire.
Devenez l’architecte de votre efficacité : créer un agent sur mesure
Créer un assistant personnalisé peut sembler technique, mais c’est en réalité très intuitif. Il s’agit simplement de donner des instructions permanentes à l’IA pour une tâche récurrente. Prenons un exemple concret : un manager qui doit préparer un compte-rendu hebdomadaire pour sa direction. Au lieu de copier-coller les données brutes dans ChatGPT chaque lundi et de réécrire le même prompt, il peut créer un assistant nommé ‘Rédacteur de reporting hebdo’. Dans les instructions de cet assistant, il écrira : ‘Tu es mon assistant de reporting. Chaque fois que je te donne les chiffres de la semaine, tu dois produire un rapport de 300 mots destiné à la direction. Le ton doit être factuel et synthétique. La structure doit toujours être : 1. Résumé des 3 points clés. 2. Analyse des succès et des points de blocage. 3. Plan d’action pour la semaine suivante. Mes KPI principaux sont le taux de conversion et la satisfaction client. Ne jamais utiliser de jargon trop technique’.
Une fois cet assistant créé, le travail du manager se résume à coller les données brutes et à dire ‘Génère le rapport’. C’est là que la fonction ‘Mémoire’ de ChatGPT, que j’évoquais, devient surpuissante. L’IA se souvient de vos préférences, de vos offres, de votre rôle dans l’entreprise. Vous n’avez plus besoin de vous répéter.
‘Je suis revenu à GPT quand la mémoire est arrivée parce que tu as pas besoin de te répéter’.
C’est un changement de paradigme : vous ne dialoguez plus avec une machine amnésique, vous collaborez avec un assistant qui apprend et s’améliore avec vous.
Le point de départ : cartographier votre propre travail avant tout
La question qui vient alors est : ‘Ok, mais par où je commence ? Pour quelles tâches créer des assistants ?’. La pire erreur serait de partir des fonctionnalités de l’outil. Il faut partir de vous. C’est l’exercice le plus important que vous puissiez faire. Prenez une semaine type et documentez tout ce que vous faites. Soyez honnête et précis. Comme le ferait un nutritionniste qui vous demande de noter tout ce que vous mangez, devenez l’observateur de votre propre journée de travail. Quelles sont les tâches chronophages ? Celles qui vous demandent peu de réflexion mais beaucoup de temps ? Celles que vous détestez faire ? Celles où vous faites toujours les mêmes manipulations ?
‘Le plus grand service qu’on puisse vous rendre, c’est d’essayer de travailler avec vous-même, de documenter […] Qu’est-ce que je lui dirais [à un stagiaire] ? Qu’est-ce que je lui raconterais ?’.
Une fois cette cartographie réalisée, les cas d’usage vous sauteront aux yeux. Le reporting, la retranscription de réunions, la rédaction des premiers jets d’emails récurrents, la veille concurrentielle, la préparation de présentations… Chaque tâche répétitive est une candidate parfaite pour la création d’un assistant IA. C’est en partant de vos propres ‘points de douleur’ que vous trouverez les gains de productivité les plus spectaculaires.
Cette approche, qui consiste à partir de ses propres besoins pour façonner l’outil, est la première étape d’une transformation bien plus profonde. Car en optimisant vos tâches individuelles, vous allez inévitablement commencer à repenser les processus collectifs et l’impact de l’IA à l’échelle de votre entreprise et de votre marché.
L’IA n’est pas un outil, c’est un catalyseur de transformation
L’erreur la plus commune est de considérer l’IA comme un simple outil d’optimisation, une version améliorée d’Excel ou de PowerPoint. C’est une vision dangereusement réductrice. L’IA n’est pas un outil, c’est un catalyseur. Elle ne se contente pas d’accélérer les anciennes façons de travailler ; elle en invente de nouvelles, elle change les attentes des clients, et elle redistribue les cartes de la compétition. Penser que l’on peut simplement ‘utiliser l’IA’ sans remettre en question ses opérations, sa stratégie et ses compétences est la voie la plus sûre pour se faire dépasser.
Le fossé se creuse : l’exemple frappant des agences marketing
Je le vois tous les jours avec les agences que j’accompagne. Un fossé, invisible de l’extérieur, est en train de se creuser à une vitesse folle. D’un côté, il y a les agences qui ‘utilisent’ l’IA : elles ont un abonnement ChatGPT, leurs créatifs s’amusent un peu sur Midjourney. De l’autre, il y a celles qui ‘intègrent’ l’IA. Elles forment leurs équipes, repensent leurs workflows, créent leurs propres outils internes et automatisent la production de rapports. Ces dernières ne sont pas juste plus rapides. Elles sont capables de proposer des services plus pertinents, à des coûts moindres. Le client, qui est lui aussi formé à l’IA, le sait. Il ne comprend plus pourquoi il paierait une journée de travail pour un reporting que l’IA peut générer en 30 secondes.
‘Les agences, elles se retrouvent challengées de dire : ben en fait, vos façons de faire jusqu’à présent, elles vont plus suffire’.
Ce qui est fascinant, c’est que l’IA permet un rééquilibrage. Une petite agence de 10 personnes, hyper agile et maîtrisant parfaitement ces technologies, peut désormais rivaliser avec des structures de 100 personnes sur des appels d’offres importants. L’agilité et la compétence technologique deviennent plus importantes que la taille.
Vos données sont de l’or : le véritable avantage compétitif est chez vous
Le second niveau de transformation stratégique réside dans la data. Les modèles comme ChatGPT sont entraînés sur l’intégralité d’Internet. C’est leur force et leur faiblesse. Leur force, c’est leur connaissance encyclopédique. Leur faiblesse, c’est qu’ils ne connaissent pas ce qui n’est pas sur Internet : vos données internes, vos historiques clients, les résultats de vos campagnes passées, vos processus spécifiques. C’est là que se trouve votre véritable or noir. De nombreuses entreprises dorment sur des trésors de données inexploitées.
‘Le vrai avantage compétitif, il vient de quand tu as compris que tu dors sur potentiellement le nouveau pétrole’.
En apprenant à utiliser ces données pour ‘fine-tuner’ des modèles d’IA ou simplement pour les donner comme contexte à vos assistants, vous créez un avantage que vos concurrents ne peuvent pas copier. Vous pouvez, par exemple, entraîner une IA sur tous vos échanges avec votre meilleur client pour qu’elle puisse anticiper ses besoins. Vous pouvez analyser 5 ans de données de performance de vos campagnes pour créer un modèle qui prédit le succès des futures créations. C’est là que l’on passe de l’utilisation de l’IA à la création de sa propre IA. Et pour cela, plus besoin d’une armée d’ingénieurs. Des outils comme ChatGPT permettent déjà d’uploader des bases de connaissances pour créer des assistants experts.
Le cas du Community Manager : anatomie d’un métier réinventé
Pour rendre cela concret, prenons l’exemple d’un métier que je connais bien pour l’avoir exercé : le Community Manager. Hier, un CM passait une journée entière par client à compiler manuellement des données pour créer son reporting mensuel. Il devait être un peu copywriter, un peu graphiste, un peu data analyst. Aujourd’hui, son rôle a radicalement changé. Le reporting ? Il fournit le template et les données brutes à Claude ou ChatGPT, qui génère le rapport et les graphiques en quelques minutes. La création de visuels ? Avec des outils comme Midjourney ou Freepik, il peut générer des images de haute qualité en quelques secondes, sans dépendre d’un créatif. La rédaction ? L’IA lui fournit des premiers jets qu’il peut affiner et A/B tester à grande échelle.
‘Aujourd’hui avec l’IA, mais ça se fait en une fraction de secondes’.
Est-ce que le CM a disparu ? Non. Il a évolué. Son temps n’est plus consacré à des tâches d’exécution à faible valeur ajoutée, mais à la stratégie. Son rôle est de poser les bonnes questions à l’IA, d’analyser les résultats qu’elle lui fournit pour en tirer des insights, d’avoir la vision créative pour guider les outils de génération d’images. Il devient un chef d’orchestre, un pilote d’IA. C’est un métier plus stimulant, plus stratégique. Mais cela demande de nouvelles compétences : le prompt engineering, l’analyse critique des résultats de l’IA, la curation. C’est un exemple parfait qui s’applique à de nombreux métiers : l’IA ne supprime pas les jobs, elle supprime les tâches répétitives au sein des jobs, nous forçant à nous concentrer sur ce qui fait notre humanité : la créativité, l’esprit critique et la stratégie.
Conclusion : Devenez l’acteur de votre avenir professionnel
Nous avons parcouru un chemin rapide mais dense : du choix stratégique de vos outils IA à leur personnalisation pour coller à vos besoins, jusqu’à la compréhension de l’impact profond de cette technologie sur nos métiers et nos entreprises. Le message central est clair : l’inaction est le plus grand risque. Attendre que ces outils soient parfaits, que votre entreprise vous forme ou que le brouillard se dissipe, c’est prendre le risque d’être déjà dépassé lorsque vous vous déciderez à commencer. L’intelligence artificielle n’est pas une vague que l’on peut attendre de voir passer ; c’est une marée montante qui reconfigure tout le paysage.
La bonne nouvelle, c’est que vous avez toutes les cartes en main pour devenir un acteur de cette transformation plutôt qu’une victime. La curiosité est votre plus grand atout. Comme l’a souligné Laurent, c’est ‘le paradis pour les gens curieux’. Chaque tâche que vous accomplissez peut être l’occasion de vous demander : ‘Est-ce qu’une IA pourrait m’aider à faire cela mieux, ou plus vite ?’. N’ayez pas peur de tester, d’échouer, d’apprendre. La meilleure ressource n’est pas une newsletter ou une vidéo YouTube, même si elles sont utiles pour la veille.
‘La meilleure façon d’apprendre, en fait, c’est de tester soi-même’.
Bloquez-vous une heure par semaine dans votre agenda. Appelez-la ‘Exploration IA’. Durant cette heure, ne produisez rien pour votre travail. Expérimentez. Essayez un nouveau prompt. Tentez de créer un assistant pour une petite tâche agaçante. C’est cet investissement régulier qui construira votre compétence et votre confiance.
Ne laissez personne vous dire que c’est trop tard ou trop compliqué. Le voyage commence par un premier pas. Analysez vos tâches, choisissez un outil, et lancez-vous. L’objectif n’est pas de devenir un expert en IA du jour au lendemain, mais d’intégrer ces nouveaux partenaires de travail dans votre quotidien pour libérer votre temps et votre énergie pour ce que vous faites de mieux : réfléchir, créer, et interagir humainement. C’est ainsi que vous n’aurez plus à craindre que l’IA vous vire, car vous serez trop occupé à la piloter pour construire l’avenir de votre métier.
Foire aux questions (FAQ)
Quelle est la principale différence entre ChatGPT, Gemini et Claude 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 le brainstorming, la structuration d’idées et la résolution de problèmes variés. Gemini est l’analyste de données, imbattable pour traiter de très longs documents ou des vidéos grâce à sa vaste ‘fenêtre contextuelle’, c’est-à-dire sa mémoire à court terme. Enfin, Claude est le rédacteur littéraire, supérieur pour capturer un style d’écriture spécifique et produire des textes qui sonnent authentiques. Le choix dépend donc de la tâche : créativité et polyvalence pour ChatGPT, analyse de fond pour Gemini, et finesse rédactionnelle pour Claude.
‘Au quotidien je jongle entre ChatGPT, Claude, Gemini […] GPT, je dirais que c’est le number one dans mes usages du quotidien, il est très bon en généraliste. […] 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-ce vraiment sécurisé d’utiliser des IA comme ChatGPT avec des données d’entreprise ?
La sécurité est une préoccupation légitime et la réponse est oui, à condition de respecter des règles strictes. Les versions payantes et professionnelles de ces outils offrent des options de confidentialité renforcées, notamment la possibilité d’empêcher que vos données soient utilisées pour entraîner les futurs modèles. C’est un paramètre essentiel à activer. La pratique la plus importante reste cependant l’anonymisation. Avant de soumettre un document contenant des informations sensibles (noms de clients, chiffres confidentiels spécifiques), vous devez le ‘nettoyer’ en retirant ou en remplaçant ces données. L’IA a besoin du contenu pour travailler, pas des identifiants personnels.
‘En théorie quand tu es en abonnement payant, tu peux bloquer le fait qu’il utilise tes données pour son entraînement. […] Dès lors que tu veux lui faire analyser des documents confidentiels, bah il faut uploader des documents qui sont anonymisés.’
Je ne suis pas technique, par où commencer pour créer mon propre assistant IA ?
La bonne nouvelle est qu’aucune compétence technique n’est requise. La première étape, et la plus cruciale, n’est pas dans l’outil mais dans l’analyse de votre propre travail. Prenez le temps de documenter vos tâches hebdomadaires, en particulier celles qui sont répétitives, chronophages ou que vous n’aimez pas faire. Imaginez que vous deviez briefer un stagiaire pour qu’il les réalise à votre place. Les instructions que vous lui donneriez sont exactement ce que vous allez fournir à l’IA pour créer votre assistant personnalisé. C’est un simple dialogue en langage naturel où vous expliquez le rôle, le ton, le format de sortie attendu. Le point de départ n’est pas la technologie, mais la connaissance de vos propres besoins.
‘Ce qu’il faut, c’est pas chercher le truc préexistant, mais vraiment partir de ton besoin […] c’est quoi les choses que je fais sur lesquelles tu prends pas plaisir, qui sont chronophages, que je pourrais facilement déléguer, automatiser…’
Comment l’IA peut-elle concrètement aider une petite entreprise à concurrencer les plus grandes ?
L’IA agit comme un grand niveleur. Elle donne accès aux petites structures à une puissance de frappe qui était auparavant réservée aux grands groupes. Une petite agence agile qui maîtrise l’IA peut automatiser la production de rapports, la création de contenus et l’analyse de données, lui permettant de se concentrer sur la stratégie et la relation client. Elle peut ainsi produire autant, voire plus, qu’une structure plus grande mais moins efficace. De plus, en exploitant ses propres données (historique client, performances passées) pour entraîner des modèles spécifiques, une petite entreprise peut développer un avantage compétitif unique et très pertinent que les grands acteurs généralistes n’auront pas.
‘Avec l’IA, il y a un vrai rééquilibrage qui peut se faire sur l’accès aux opportunités pour des agences qui sont hyper agiles et qui sont beaucoup plus rapides pour s’approprier les outils.’
Le métier de community manager va-t-il disparaître avec l’IA ?
Non, le métier ne disparaît pas, il se transforme radicalement. Les tâches d’exécution à faible valeur ajoutée, comme la compilation manuelle de rapports ou la création de visuels simples, sont de plus en plus automatisées. Cependant, cela libère du temps pour des activités plus stratégiques. Le Community Manager de demain est un pilote d’IA : il doit savoir prompter pour obtenir les meilleurs contenus textuels et visuels, analyser les dashboards générés par l’IA pour en tirer des conclusions stratégiques, et superviser la créativité des machines. Son rôle évolue de ‘faiseur’ à ‘chef d’orchestre’, ce qui requiert de nouvelles compétences mais rend le métier potentiellement plus intéressant et à plus forte valeur ajoutée.
‘Tout ce que tu faisais lausement avec ton Excel […] maintenant tu files le template de ton reporting avec les variables à remplacer et il le fait. […] ce que tu vas attendre de ton CM, c’est pas nécessairement qu’il soit le meilleur data analyste mais par contre […] qu’il soit peut-être créatif.’
Qu’est-ce que la ‘fenêtre contextuelle’ et pourquoi est-ce si important ?
La ‘fenêtre contextuelle’ est l’équivalent de la mémoire à court terme d’une intelligence artificielle. C’est la quantité d’informations (texte, conversation précédente) qu’elle peut prendre en compte simultanément pour formuler sa réponse. Une petite fenêtre contextuelle signifie que l’IA peut ‘oublier’ le début d’une longue conversation ou le milieu d’un long document. C’est un problème majeur car elle peut fournir une réponse incomplète ou erronée sans vous en avertir. C’est pourquoi un outil comme Gemini, avec une très grande fenêtre contextuelle, est précieux pour analyser des documents volumineux ou des transcriptions, car il garantit une prise en compte exhaustive de l’information.
‘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 […] et pas vous prévenir. […] C’est là que Gemini m’intéresse parce qu’il a la plus large fenêtre contextuelle.’
