La création de contenu avec l’ia ne ressemble pas à ce qu’on nous vend. Trois heures. C’est le temps qu’il faut à une community manager aguerrie pour produire quatre posts corrects sur une semaine – images comprises, angles variés, sans tomber dans le post de vente à chaque ligne. Laurence Zaied, co-fondatrice de Rapidly (une plateforme d’assistance à la création de posts pour les réseaux sociaux), a chronométré ça elle-même, dans ses propres tests. Et elle le dit sans détour : même en étant la plus productive et concentrée possible, trois heures minimum.
Ce chiffre m’a arrêté. Pas parce qu’il est énorme – on s’en doutait. Mais parce qu’il vient de quelqu’un dont c’est le métier. Quelqu’un qui a été community manager avant de fonder une boîte spécialisée là-dedans. Si elle met trois heures, qu’est-ce que ça donne pour le dirigeant qui gère ses réseaux en plus du reste ?
L’IA, dans ce contexte, n’est pas une baguette magique. Laurence Zaied insiste là-dessus avec une régularité qui finit par convaincre. C’est un assistant. Un très bon assistant. Et la différence entre les deux – baguette magique vs assistant – change tout à la façon dont tu l’utilises.
Pourquoi écrire des posts épuise autant (et c’est pas juste une question de temps)
Commençons par ce que personne ne dit franchement. Écrire des posts réguliers, ce n’est pas seulement chronophage. C’est cognitivement drainant d’une façon particulière – différente de rédiger un rapport ou de préparer une présentation.
Laurence Zaied le formule bien :
« Au-delà du fait que ça prend du temps d’écrire tous ces posts, c’est aussi super drainant en terme d’énergie. Quand tu dois constamment trouver de nouvelles idées sur un sujet que tu as déjà pas mal rabâché, tourné dans tous les sens, trituré et tout, plus réécrire encore des textes qui sont différents à chaque fois… »
Voilà. Dit comme ça, c’est évident – mais on minimise systématiquement cet aspect.
Ce qui crée cette fatigue, c’est la combinaison de trois contraintes simultanées : trouver une idée originale, la formuler dans un format adapté au réseau (LinkedIn n’a pas les mêmes codes qu’Instagram), et maintenir une cohérence avec tout ce qu’on a déjà publié. Le cerveau gère ces trois niveaux en parallèle, et ça coûte cher. Estelle Ballot, l’animatrice du podcast, le reconnaît elle-même – et elle est présente sur un seul réseau.
Ce point est important parce qu’il déplace le débat. On parle souvent de l’IA comme d’un outil pour aller plus vite. Mais si elle réduit aussi la charge mentale, c’est un gain différent – peut-être plus précieux sur la durée. (Et c’est souvent là que ca coince dans les évaluations ROI des outils de contenu : on mesure le temps, pas l’énergie.)
La création de contenu avec l’ia : ce que l’outil fait vraiment, et ce qu’il ne fait pas
Soyons précis. Ce que l’IA produit quand on lui demande d’écrire un post LinkedIn, c’est un premier jet. Pas un post publiable.
« On devrait jamais publier directement ce que propose l’IA. Malgré toutes les informations qu’on peut lui donner, l’IA c’est pas toi. Elle pourra jamais dire exactement les choses de la façon dont tu les aurais dites. Et puis après elle a pas tes histoires personnelles, tes anecdotes, ton vécu. »
C’est exactement le problème avec la plupart des guides sur l’IA : ils montrent le premier jet comme résultat final. Laurence Zaied est plus honnête que ça.
La création de contenu avec l’ia fonctionne sur un modèle de collaboration : l’IA mâche le travail, structure les idées, propose des formulations – et toi tu repasses derrière pour ramener ce qui fait que c’est vraiment toi. Tes anecdotes, ton ton particulier, les références que seuls tes lecteurs réguliers reconnaissent. Ce travail de personnalisation, il ne peut pas être délégué. Ni à une IA, ni à un stagiaire.
Le gain réel ? Laurence cite des clients qui passaient deux heures sur un post et qui sont maintenant à quinze ou vingt minutes. Sur une semaine de quatre posts, ça représente entre cinq et sept heures récupérées. Par semaine. C’est pas anodin.
Mais il faut aussi nommer la limite : faire le buzz sur LinkedIn demande plus qu’un bon texte généré vite. La régularité compte, le format compte, l’engagement dans les commentaires compte. L’IA accélère la production – elle ne remplace pas la stratégie relationnelle.
L’IA comme sparring partner pour construire sa stratégie
Ce qui m’a le plus surpris dans cet épisode, c’est la partie sur la stratégie. Pas la rédaction – la stratégie.
Laurence Zaied décrit quatre éléments fondamentaux pour une stratégie de contenu sur les réseaux :
- Des objectifs clairs – qu’est-ce que tu veux obtenir concrètement avec ta présence sur ce réseau ?
Une audience niche bien définie – parce que parler à tout le monde, c’est parler à personne. Des piliers thématiques – plusieurs grandes thématiques récurrentes, mais pas trop, pour que les gens comprennent ce que tu leur apportes. Et un ton de voix cohérent avec tes valeurs.
Sur le papier, ces quatre éléments semblent évidents. En pratique, la page blanche au moment de les définir est paralysante. Estelle Ballot nomme ce moment comme un ‘crève-cœur pour plein de gens’ – notamment les indépendants qui veulent se lancer sans background marketing.
C’est là que l’IA change quelque chose d’intéressant. Pas en faisant la stratégie à ta place. En jouant ce rôle que Estelle appelle ‘sparring partner’ – quelqu’un qui te renvoie une proposition sur laquelle tu réagis. Et la réaction, c’est souvent là que les vrais choix se clarifient.
« Ce qui est intéressant, c’est que je pense que tu sais cette stratégie de contenu, c’est un crève cœur pour plein de gens. Pour quelqu’un qui a pas du tout de background marketing, c’est encore plus compliqué. »
Exactement. Et souvent, ce n’est pas que la personne n’a pas les idées – c’est qu’elle n’a pas de surface de rebond pour les tester.
Dans Rapidly, ils ont intégré ce principe directement dans le produit : à partir d’une description de ton activité, l’IA guide la création de la stratégie et propose automatiquement un mois d’idées de posts correspondantes. Les idées ne sont pas toutes bonnes – mais elles déclenchent le processus de choix. Et c’est souvent suffisant pour débloquer quelqu’un qui tournait en rond depuis des semaines. Si tu travailles sur la construction de ta mailing list avec les réseaux sociaux, cette mécanique de planification mensuelle devient encore plus utile – tu peux aligner tes posts avec tes campagnes email.
Prompter l’IA : le vrai travail, celui qu’on minimise
Bon, parlons de ce qui fâche un peu. La création de contenu avec l’ia suppose qu’on sache parler à l’IA. Et ça – clairement – c’est pas inné.
Laurence Zaied décrit les éléments d’un bon prompt pour générer des idées de contenu : donner à l’IA une personnalité spécifique (expert en création de contenu pour LinkedIn, pas juste ‘expert en marketing’), préciser le sujet, indiquer les angles souhaités, définir le ton (humoristique ? sérieux ? qui génère de la curiosité ?), et choisir le niveau de créativité demandé – de ‘reste précis sur ce sujet’ à ‘élargis au maximum le champ des possibles’.
Ce dernier point – le niveau de créativité – est celui que j’entends le moins souvent dans les tutos ChatGPT. Et pourtant c’est souvent là que la différence se fait entre un output générique et quelque chose d’utilisable.
« La vraie difficulté aujourd’hui, c’est d’apprendre à prompter l’IA. C’est-à-dire rédiger ces instructions qui sont pour l’IA, c’est un vrai métier, c’est en train de devenir clairement un vrai métier. Et c’est pas forcément accessible à tout le monde. »
Dit sans détour. Et c’est pour ça que les outils qui font l’interface entre l’IA brute et l’utilisateur final – comme Rapidly – ont une vraie valeur. Pas parce que ChatGPT est mauvais, mais parce que ChatGPT demande une expertise que la plupart des gens n’ont pas envie d’acquérir juste pour écrire leurs posts LinkedIn.
Et puis, il y a la question de la mémoire. Laurence pointe une limite technique réelle : l’IA ne peut absorber qu’une certaine quantité d’informations par conversation. Si tu essaies de lui coller un brief de cinquante pages, il te renvoie bouler – ou pire, il tronque sans prévenir. La solution conversationnelle (nourrir petit bout par petit bout) a ses limites aussi : la totalité de la conversation reste contrainte.
La vraie astuce, c’est de demander à l’IA de synthétiser tes propres documents avant de les lui redonner en entrée. Tu copie-colles des extraits de ton site, tu lui demandes de les réduire en bullet points, et tu utilises cette synthèse comme contexte de départ. Utiliser l’IA pour préparer l’IA. (Ce qui est légèrement absurde, mais qui marche.)
Ce que l’IA ne remplacera pas – et pourquoi c’est une bonne nouvelle
Paradoxalement, les limites de l’IA dans la création de contenu avec l’ia sont ce qui rend l’exercice intéressant.
Pour bien nourrir l’IA, tu dois d’abord savoir qui tu es, ce que tu veux dire, à qui tu parles. L’exercice de synthèse que l’outil demande – identifier ses piliers, son ton, ses objectifs – est en fait un exercice marketing fondamental. L’IA ne te dispense pas de ce travail. Elle te force à le faire proprement.
Et ce qui restera irremplaçable – les anecdotes personnelles, le vécu, les opinions tranchées – c’est précisément ce qui différencie un contenu qui crée de la confiance d’un contenu qui remplit un calendrier éditorial. Si tu réfléchis à comment vendre grâce aux réseaux sociaux, tu sais que c’est la couche humaine qui convertit, pas le volume de posts.
Laurence Zaied formule ça en parlant de ‘deuxième cerveau’ – un cerveau plus nourri que le tien, capable de faire des connexions entre des sujets auxquels tu n’aurais pas pensé. L’image me plaît parce qu’elle ne prétend pas que l’IA pense à ta place. Elle pense en parallèle, sur un corpus plus large, et te donne des matières premières.
Ce que tu fais avec ces matières premières, c’est encore ton boulot. Et c’est tant mieux – parce que c’est ça qui construit un vrai branding, une vraie présence reconnaissable, quelque chose qui ressemble à une voix et pas à un générateur de contenu.
Mais bon – entre savoir ça et réussir à l’appliquer de façon cohérente semaine après semaine, il y a un écart que l’IA ne comble pas non plus. Pour ça, il faut probablement aussi regarder comment l’algorithme traite ton contenu – parce qu’un post bien écrit mais mal timé ou mal formaté, ça reste invisible.
Trois heures ou quarante minutes : le vrai calcul à faire
Revenons aux chiffres, parce que c’est là que ça devient concret pour quelqu’un qui hésite à investir du temps dans l’apprentissage de ces outils.
Laurence Zaied pose l’équation clairement : trois heures sans IA pour une semaine de contenu (quatre posts, bien faits, avec des angles variés). Avec l’IA bien utilisée – environ une heure trente. Soit une réduction de moitié. Ses clients qui maîtrisent le workflow vont jusqu’à quinze-vingt minutes par post individuel, contre deux heures auparavant.
Ces chiffres varient évidemment selon le niveau d’aisance à l’écrit, la complexité du sujet, et la maturité de la stratégie de contenu. Quelqu’un qui n’a jamais vraiment formalisé ses piliers éditoriaux va mettre plus de temps au départ – le temps de construire ce socle que l’IA va ensuite réutiliser à chaque session.
La création de contenu avec l’ia a donc un coût d’entrée. Pas financier – en temps de configuration et d’apprentissage. Et ce coût, il faut l’accepter pour obtenir les gains en sortie. C’est un investissement qui ressemble d’ailleurs beaucoup à celui qu’on fait quand on apprend à lancer un podcast : les premières heures sont lentes, maladroites, et le retour sur investissement n’est pas immédiat.
Ce qui est rassurant dans l’approche de Laurence Zaied, c’est qu’elle ne vend pas un miracle. Elle vend un outil qui rend un travail difficile un peu moins difficile. Et dans le domaine du contenu – où le principal ennemi c’est l’inertie, la page blanche, l’épuisement créatif – ‘un peu moins difficile’ peut suffire à changer la régularité. Et la régularité, en fin de compte, c’est ce qui fait la différence sur les réseaux.
