1. Outils utilisés
Claude, version payante Pro. Mon outil principal, pour la recherche, l’analyse, la structuration de l’infographie et l’aide à la reformulation.
Perplexity, version gratuite. Pour recouper les sources.
Figma, version gratuite et Canva, version gratuite. Pour la mise en forme finale de l’infographie.
Notion, version gratuite. Pour la base de données (newsletters, revues scientifiques, livres blanc…) dans laquelle j’ai demandé à l’IA de récupérer des article et de recouper les infos.
Pourquoi ces outils ? J’utilise Claude par habitude et parce qu’il est performant en recherche et en analyse de documents longs. Pour le contrôle des sources, j’ai préféré Perplexity, qui affiche systématiquement ses références : utiliser une deuxième IA m’a permis de ne pas faire vérifier une IA par elle-même. Le sujet évolue très vite, j’ai donc revérifié chaque fait juste avant de le publier.
2. Exploration, développement d’idées et créativité
Source d’inspiration. L’idée est venue sans IA : je suis l’actualité de l’intelligence artificielle sur LinkedIn et dans plusieurs newsletters, et les annonces de protocoles s’enchainaient (UCP, ACP, AP2…). J’aime vulgariser, j’ai donc voulu rendre ce sujet technique compréhensible.
Questions ouvertes et idéation. J’ai d’abord demandé à Claude de m’aider à recouper les différentes sources que je lui ai fournit, pour faire un audit des protocoles et de leur place dans le parcours d’achat. J’ai ensuite posé des questions ouvertes pour brainstormer et faire émerger plusieurs angles et formats, avant de trancher moi-même.
Adaptation de contenu en anglais. Presque toutes les sources sont en anglais (Adobe, OpenAI, Sierra, Agentic AI Foundation). Je les ai fait traduire, les ai lus, puis ai demandé à l’IA de les résumer. J’ai cherché dans mon article a adapté le vocabulaire pour un lecteur français non technicien, en vérifiant chaque chiffre dans le texte original.
Une idée à laquelle je n’avais pas pensé. En challengeant l’IA sur PAP (« un prompt ne donne-t-il pas déjà les accès ? »), j’ai compris la vraie différence : un prompt est une consigne que seul l’agent entend, alors qu’avec PAP la marque connaît aussi les limites et peut les faire respecter. Cette distinction est devenue un passage clé de l’article. En général, challenger mes idées avec l’IA m’a apporté une meilleure compréhension du sujet.
3. Planification et organisation
Structuration par séquences de prompts. Je n’ai pas utilisé un prompt unique : bien que j’ai démarré avec un prompt complet détaillant le contexte, role, ton, contraintes, la structure de l’article, etc., j’ai découpé les actions pour ensuite avancer par étapes, chacune validée avant de passer à la suivante.
Rapprochement des sources de la base de donnée Notion
Formats d’infographie : plusieurs propositions de structure pour stimuler ma créativité.
Contrôle des sources : j’ai demandé une notation de pertinence (de 1 à 3 étoiles) pour chaque référence, puis recoupé avec Perplexity, puis j’ai lu et vérifié moi-même.
Brief de l’article : rôle, contexte, cible, ton et contraintes. J’ai apporté dès le début ma propre structure d’article en 6 parties, avec pour chacune les pistes à creuser : l’IA a travaillé à l’intérieur de ce cadre, et non l’inverse.
Rédaction et relecture : une V1, puis un travail phrase par phrase et une vérification de cohérence entre l’article et l’infographie et une relecture pour les erreurs d’orthographe.
Cadrage des sources. J’ai fixé des consignes strictes : sources primaires, fiables, vérifiables, issues d’acteurs reconnus, moins de 10 au total. J’ai ensuite trié, recoupé et validé chaque référence : sur une trentaine au départ dans ma base de donnée, j’en ai gardé 5 pour l’article, en privilégiant les plus récentes (2026).
Impact sur l’efficacité. L’IA m’a fait gagner beaucoup de temps sur la recherche, la synthèse et la mise en forme des premières maquettes. En revanche, la vérification m’a demandé un temps important : chaque chiffre, chaque phrase et chaque date ont été contrôlés dans la source d’origine.
4. Rédaction et articulation
Part de texte écrit par l’IA : environ 5 à 10 % pour l’article (estimation réalisé avec IA). Claude a produit une première version à partir de ma structure. J’ai ensuite retravaillé chaque paragraphe : je demandais plusieurs formulations, je choisissais, je modifiais, et je réécrivais moi-même. Pour les textes de l’infographie, plus courts et plus factuels, la part de l’IA est plus élevée car il s’agit de résumé les infos déjà présentes dans l’article, mais chaque mention a été relue et ajustée.
Un prompt « intelligent » plutôt qu’un texte générique. Mon brief fixait un rôle (rédacteur expérimenté en IA et en UX), un ton (humble mais confiant, direct, pédagogique), une posture (étudiante qui recherche et analyse, sans se présenter comme experte) et une règle : ne rien inventer et me poser la question en cas de doute. Surtout, je demandais régulièrement de comparer plusieurs formulations, avec un objectif précis : être le plus centrée possible sur l’utilisateur. J’ai aussi imposé mes choix de style : vouvoiement dans l’article, tutoiement dans l’infographie, phrases courtes, pas de jargon.
Infographie. La structure a été maquettés avec Claude, puis j’ai fait la mise en forme finale sur Figma et Canva.
Comparaison des versions. Exemple avec l’accroche :
Version IA : « Demain, ce ne sera peut-être plus vous qui cliquerez, mais votre agent IA. »
Version finale : « L’IA nous aide déjà à choisir. Demain, les agents IA pourront acheter pour nous, guidés par des règles invisibles : les protocoles agentiques. »
Objectifs d’impact (KPI). Crédibiliser mon profil auprès des experts du secteur et des recruteurs, et générer des vues et des partages sur LinkedIn. La question finale de l’article sert à susciter des commentaires.
5. Éthique, sources, biais et hallucinations
Citation et transparence. Chaque chiffre et chaque fait de l’article est suivi de sa source, au format (Nom, date). Sur l’infographie, chaque fiche de protocole indique sa propre source. L’usage de l’IA est déclaré dans cette note.
Contrôle des réponses de l’IA. J’ai systématiquement vérifié les réponses de Claude : relecture des sources d’origine, recoupement avec Perplexity, et questions de contrôle dès qu’une affirmation me paraissait floue, incohérente ou trop belle. Ce contrôle a permis de détecter et de corriger plusieurs erreurs :
Un chiffre mal attribué. Le chiffre de +4 700 % de trafic IA était attribué à Visa. En vérifiant, il venait en réalité d’Adobe (juillet 2025). Je l’ai finalement remplacé par un chiffre plus récent et plus mesuré : +393 % au premier trimestre 2026 (Adobe).
Une information dépassée. L’IA affirmait que la spécification de PAP n’était pas encore publiée. Une nouvelle vérification a montré qu’elle existait déjà en version provisoire.
Une généralisation fausse. « La plupart des protocoles ont moins d’un an » : en recalculant les dates, seuls deux sur neuf étaient dans ce cas.
Des affirmations non sourcées. « Sans création de compte » pour x402, ou un troisième « mandat » pour AP2 : absents des sources officielles, ils ont été retirés.
Une erreur de raisonnement. Une formulation laissait croire que PAP supprimait la connexion à chaque marque. En relisant la source, ce n’était pas le cas, et la phrase a été corrigée.
etc.
Cas éthiques. J’ai refusé plusieurs formulations séduisantes mais non démontrées : dire que PAP pourrait « remplacer » d’autres protocoles, que son avantage est « légal », ou que les entreprises « attendent des preuves ». Quand une idée relève de mon analyse et non d’une source, je l’ai nuancé.
Biais identifiés. Plusieurs sources viennent des entreprises qui portent ces protocoles : je les ai utilisées pour décrire ce que font les protocoles, pas pour juger de leur succès.
Avantages et limites. L’IA a accéléré la recherche, la synthèse et l’exploration de formulations. Sa limite principale reste la fiabilité : sur un sujet aussi récent, chaque information doit être vérifiée à la source.
6. Annexes : exemples de prompts et d’interactions
« Je me rends compte que ça fait beaucoup d’informations à mettre dans une infographie. […] Propose-moi différentes structure de visuels qui respectent les critères que je t’ai donné précédemment. Le but principal est que ça soit des visuels attractifs, pédagogiques, et surtout, critère numéro un, lisibles facilement, sans surcharger le lecteur d’infos ou de visuels. »
Ce que ça a produit : trois formats comparés côte à côte. J’ai retenu le format « chemin », puis l’ai fait évoluer.
« Je te remet ici la liste de toutes les sources que j’ai lu et qui me semble pertinentes […]. Vérifie que toutes les sources sont fiables, réelles, vérifiables et pertinentes, et que ça provienne bien d’experts ou d’acteurs reconnus. Et indique-moi s’il y a des sources qui sont moins pertinentes ou moins fiables, sur une échelle de 1 à 3. »
Ce que ça a produit : une notation de chaque source, et la détection du chiffre de +4 700 % attribué à tort à Visa.
« Ce n’est pas clair. Quand on prompte, on donne déjà les accès, il n’y a pas de nuance ou de différence, il faut expliciter ce passage en donnant un exemple concret.»
Ce que ça a produit : un exemple concret qui a débloqué ma compréhension, puis une phrase clé de l’article : un prompt est une consigne que seul l’agent entend, alors qu’avec PAP la marque connaît aussi vos limites et peut les défendre.