Quelle ia utiliser pour le marketing – c’est la question que personne ne pose correctement. On dit ‘IA’ et on pense ChatGPT. Automatiquement. Comme si ‘voiture’ voulait dire ‘Renault’. Jean-Baptiste Viet, alias Jeanviet, gère une chaîne YouTube de plus de 100 000 abonnés dédiée à l’IA depuis 9 ans, et il a envoyé un email à Estelle Ballot après l’épisode 286 du Podcast du Marketing pour lui dire une chose simple : utiliser ChatGPT pour créer du contenu, c’est une erreur.
Pas une erreur catastrophique. Une erreur de casting.
Et quand quelqu’un avec 100 000 abonnés sur une chaîne dédiée à l’IA te dit d’arrêter d’utiliser l’outil IA le plus populaire du monde pour ton usage principal, tu écoutes. Ou en tout cas, tu devrais.
Ce qui suit, c’est pas un comparatif de tableaux avec des étoiles et des cases cochées. C’est ce que Jeanviet a expliqué concrètement – avec ses propres exemples, ses propres tests – sur la question qui agite tous les créateurs de contenu en ce moment : est-ce qu’on peut encore avoir une voix propre quand tout le monde utilise les mêmes outils ?
ChatGPT n’est pas l’IA du rédactionnel – et c’est pas son problème
Le diagnostic de Jeanviet est chirurgical. ChatGPT est un généraliste. Très bon dans plein de trucs. Pas le meilleur dans la création de contenu écrit avec une voix singulière.
Tu l’as vu sur LinkedIn. Ces posts avec des emojis toutes les deux lignes, ce ton ‘copywriter américain ultra-successful’, ces accrochent qui sonnent comme un script de formation en ligne des années 2015. C’est ChatGPT mal prompté. Enfin – mal prompté, ou utilisé pour ce qu’il fait en mode par défaut.
« Si tu veux écrire du rédactionnel, il y a une IA qui est beaucoup mieux que ça, qui est Claude. Et moi je conseille plutôt aux gens qui sont dans une démarche d’écrire, de faire du storytelling, donc de partager leur propre prise de parole, quitte à s’enregistrer, tu vois, après le transcrire, et demander à Claude, non pas à ChatGPT, d’améliorer ça. »
Dit comme ça, c’est presque évident. Mais on y pense pas.
Parce que ChatGPT est là, on l’a apprivoisé, on a payé l’abonnement, on a même suivi des formations pour apprendre à le prompter correctement. Changer d’outil pour un usage précis, ça ressemble à un effort inutile. C’est exactement là que le raisonnement coince.
La réalité, c’est que Claude.ai – claude comme le prénom, avec le .ai derrière – a une interface épurée, un mode conversationnel qui fonctionne pareil que ChatGPT, et un rendu rédactionnel qui ressemble moins à du copié-collé de newsletter américaine. Il a aussi ce qu’ils appellent les ‘artefacts’ : une interface latérale où le texte s’affiche proprement pendant que tu continues à l’affiner dans le chat. (ChatGPT a copié l’idée avec Canvas, si tu te demandais d’où ça venait.)
Mistral pour les données : quelle ia utiliser pour le marketing quand tu détestes les chiffres
Voilà le cas d’usage que personne ne voit venir.
Tu es côté créatif. Les dashboards, les CSV, les tableaux croisés dynamiques – tu comprends pourquoi c’est nécessaire, mais c’est pas ton truc. Et bien Mistral – chat.mistral.ai – fait exactement ça, et il le fait mieux que les autres pour une raison très concrète : il a été entraîné sur des corpus français et européens, et son nouveau mode de raisonnement change vraiment la donne sur l’analyse de données.
« Comme je suis sur YouTube, je lui ai demandé par rapport à mes dernières vidéos YouTube, de me sortir les vidéos pour 1000 vues qui avait fait le plus d’abonnés par vue. Parce que c’est un indicateur, tu sais, que si les gens s’abonnent après avoir vu ton programme, c’est que la vidéo a plu. Et donc moi ça me donne facilement des pistes, il me fait un petit graphique et tout pour me dire ‘Ah bah alors c’est ce type de vidéo qui plaît’. »
L’exemple est concret. Et c’est ce qui manque dans 95% des conversations sur l’IA en marketing.
Tu prends ton export de stats – Spotify, YouTube, Mailchimp, peu importe – tu le colles dans Mistral sous forme de fichier CSV, tu actives le mode réflexion (une case à cocher dans l’interface), et tu poses une question ouverte. Pas ‘fais-moi un rapport’. Une vraie question : quels épisodes ont le mieux converti des abonnés par rapport à leur volume d’écoute ? Quelle semaine a eu le meilleur taux d’ouverture email et pourquoi les suivantes ont chuté ?
Il génère des graphiques basiques – barres, camemberts, nuages de points – en format image téléchargeable. C’est pas Tableau. C’est pas Data Studio. Mais pour identifier ce qui performe vraiment dans ta stratégie de contenu, c’est largement suffisant.
Et l’argument RGPD n’est pas anecdotique. Mistral est hébergé en Europe. Quand on parle de données marketing – même pas forcément super sensibles – c’est un argument qui compte.
Le problème que tout le monde ignore : tes données partent où ?
Deux ans et demi qu’on utilise ces outils. Et la conversation sur la protection des données a pratiquement disparu. Ce que Jeanviet pointe – et je trouve que c’est le moment le plus inconfortable de l’épisode – c’est le paradoxe complet dans lequel on s’est retrouvés.
« Avant, je te dis il y a encore 2 ans, on ne parlait que de ça, l’importance de ne pas partager toutes ces données avec les réseaux et cetera et cetera, les grands méchants Gafa et compagnie. Et puis maintenant on en parle plus du tout. Et je trouve ça quand même assez surprenant. »
C’est exactement le problème. On a collectivement baissé la garde.
La nuance que Jeanviet apporte est importante : les données ne sont pas revendues. Elles servent à entraîner les modèles. Ce qui veut dire qu’une information que tu partages aujourd’hui peut, en théorie, ressortir dans la réponse d’un autre utilisateur demain. Pas ton nom. Pas ton adresse. Mais la substance de ta stratégie, le positionnement de ton offre, les données de performance que tu as glissées pour ‘avoir un dashboard rapide’.
Pour les solopreneurs – et Estelle Ballot le dit elle-même – l’enjeu est relatif. YouTube et Spotify ont déjà tes données. Que Claude ou Mistral les aient aussi ne change pas grand-chose. En revanche, pour une entreprise avec des données clients, des projections financières, des plans produits : c’est différent.
La solution intermédiaire que Jeanviet cite : sur Mistral, en offre pro, il y a une case à cocher explicitement pour refuser que tes données servent à l’entraînement. Chez ChatGPT et Claude, c’est dans les paramètres. La question de ce qu’on communique et à qui reste entière – elle a juste changé de terrain.
Les agents IA : quand l’outil disparaît derrière le résultat
James Park. C’est le nom à retenir si tu veux aller plus loin que l’interface de chat basique.
Les agents IA, c’est une couche au-dessus des LLM (les modèles de langage comme Claude, Mistral, GPT). Au lieu de toi qui prompt, qui affines, qui copies-colles dans PowerPoint : l’agent fait la chaîne entière. Il prend tes données, appelle le bon LLM pour chaque tâche, formate le résultat.
Jeanviet a testé James Park pour générer des slides avec graphiques intégrés. Le résultat est – selon lui – visuellement propre, pas juste fonctionnel. Pour des carrousels LinkedIn, des présentations clients, des rapports de performance : c’est le type d’outil qui rend la question ‘quelle ia utiliser pour le marketing’ presque obsolète, parce que l’agent choisit à ta place.
Mais – et c’est la limite assumée – on est dans un environnement moins protégé que Mistral. James Park, c’est pas européen. Donc la règle reste la même : données publiques ou non-sensibles, vas-y. Données clients, projections stratégiques, contrats : non.
Ce qui m’intéresse dans cette logique d’agents, c’est ce que ça dit sur la façon dont on pense la création de contenu et les outils qui vont avec. On est en train de passer d’une logique ‘j’utilise un outil’ à une logique ‘je définis un objectif et la chaîne d’outils s’organise toute seule’. C’est un vrai changement de posture.
L’IA locale : la solution radicale pour les données ultra-sensibles
LM Studio. Voilà l’option dont personne ne parle dans les webinaires marketing.
Principe : tu télécharges un logiciel sur ton ordinateur. Tu y charges un modèle d’IA – par exemple Magistral de Mistral (24 milliards de paramètres, 14 Go) ou un petit modèle à 4 Go si ta machine est standard. Et tu l’utilises en local. Rien ne sort vers internet. Jamais.
« Dans documents, quand est-ce que il parle de ça et ça ? Et donc ça donne l’avantage en fait d’enrichir le corpus des réponses du modèle et en fait il va restructurer un petit peu, aller chercher à ta place le point saillant du gros document de 100 pages qu’on a pas envie de s’enfiler. Pour les contrats, c’est génial ça. »
L’exemple du contrat est frappant. Tu peux coller une clause de partenariat, demander à l’IA locale si elle est équilibrée, si telle formulation te défavorise – sans que cette clause parte jamais s’entraîner sur les serveurs d’OpenAI ou d’Anthropic.
La limite : les performances. Un petit modèle à 4 milliards de paramètres, c’est pas GPT-4o. La vitesse de génération dépend de ta carte graphique. Si tu es habitué à l’expérience ChatGPT en quelques secondes, le choc peut être réel. (Et c’est souvent là que les gens abandonnent, alors que l’usage cible – l’analyse de document confidentiel – ne demande pas nécessairement une réponse en 3 secondes.)
Pour une équipe marketing qui bossait sur une campagne avec des données clients sensibles, trouver les bons canaux et les bons outils sans sacrifier la confidentialité devient une vraie contrainte opérationnelle. LM Studio n’est pas la réponse universelle. Mais c’est une réponse que trop peu de gens connaissent.
La vraie question derrière la question : tu veux garder ta voix ou pas ?
Revenons au début. Pourquoi Jeanviet a envoyé cet email à Estelle Ballot ?
Pas pour critiquer ChatGPT – il dit clairement continuer à l’utiliser pour l’organisation, la recherche, le brainstorming, la planification de vacances si ça lui chante. Mais parce que la question de ce que tu publies sur LinkedIn et comment tu te positionnes est directement liée à l’outil que tu choisis – et personne ne fait le lien.
Quand tout le monde utilise le même LLM avec les mêmes prompts basiques, les contenus se ressemblent. C’est mécanique. Les emojis, le ton ‘je suis entrepreneur passionné et je partage mes learnings’, les listes en 5 points – c’est pas une tendance LinkedIn. C’est une empreinte ChatGPT non-promptée.
Le conseil de Jeanviet sur Claude est précis : enregistre-toi en parlant de ton sujet. Transcris. Donne la transcription à Claude en lui demandant de garder ta voix tout en structurant le storytelling. Résultat : un post qui ressemble à ce que tu aurais écrit toi-même – mais mieux structuré.
C’est pas une recette magique. Ça demande quand même de savoir ce que tu veux dire avant de le confier à une IA. Mais c’est infiniment moins uniforme que ‘écris-moi un post LinkedIn sur [sujet]’ balancé à ChatGPT sans contexte.
Et quelle ia utiliser pour le marketing en 2025, finalement ? La réponse de Jeanviet tient en une logique simple : Claude pour tout ce qui est rédactionnel et storytelling, Mistral pour l’analyse de données avec un œil sur la protection RGPD, ChatGPT pour le reste – organisation, recherche, exploration d’idées. Et si tes données sont vraiment sensibles, LM Studio en local.
Mais franchement, la plupart des gens qui liront ça continueront à tout envoyer à ChatGPT. Pas par paresse – par friction. Changer d’outil pour un usage précis, même si c’est logique, demande une réorganisation mentale que peu de gens font spontanément. C’est un peu le même problème que rester sur les réseaux sociaux par habitude plutôt que par stratégie.
La question que Jeanviet n’a pas vraiment posée mais qui flotte dans tout l’épisode : est-ce que l’uniformisation du contenu IA va finir par créer un appel d’air massif pour les créateurs qui résistent et gardent une vraie voix ? Ou est-ce que le volume l’emportera sur la singularité ?
