Note méthodologique IA – Article « IA et recrutement étudiant en 2025 »

Les outils utilisés 

J’ai utilisé Gemini pour structurer l’article de blog, préparer le plan stratégique (H2, H3) et rédiger le corps de texte en respectant les codes éditoriaux du MBA DMB. Pour la partie forme et la conception technique, j’ai fait appel à l’IA pour générer le code HTML responsive, structurer la hiérarchie sémantique des balises et optimiser la lisibilité visuelle pour le format web.

Exploration, développement d’idées et créativité 

L’idée de cet article est née de mes recherches doctorales sur l’automatisation des admissions dans l’enseignement supérieur. J’ai souhaité transformer une approche académique parfois dense en une analyse « terrain » actionnable pour les écoles. Avec Gemini, j’ai exploré l’angle du paradoxe : comment une technologie de masse (l’IA) peut-elle paradoxalement recréer de la personnalisation dans un processus d’admission devenu industriel ? J’ai écarté les pistes trop généralistes sur la puissance technique de l’IA pour me concentrer sur les enjeux réels : la transparence algorithmique, le RGPD et le maintien de la posture humaine dans la sélection finale.

Planification et organisation 

Pour structurer cet article, j’ai utilisé une séquence de prompts visant à transformer mes données de recherche en une narration pédagogique. Mon premier prompt demandait à Gemini d’adopter une posture d’expert en stratégie EdTech pour hiérarchiser les enseignements de ma thèse. Après une première version, j’ai ajusté le plan pour intégrer des blocs de synthèse (points clés, recommandations) afin de faciliter la lecture rapide (skimming). Cette étape a permis de découper l’article en six sections thématiques claires, rendant les enjeux éthiques et techniques accessibles à l’audience du blog.

Rédaction et articulation 

La rédaction a été menée par Gemini, en veillant à conserver un ton professionnel, analytique et didactique. Une fois le contenu textuel validé, j’ai demandé à l’IA d’appliquer une mise en page épurée et moderne en générant un bloc HTML. L’IA a intégré des éléments de design responsive (CSS inline) qui permettent de structurer visuellement les informations sans surcharger le lecteur. Cette articulation a permis de créer un support à la fois riche en fond et agréable à parcourir sur mobile.

Éthique, source et hallucination

 La fiabilité des données et la précision des références étaient ma priorité. J’ai procédé à une vérification manuelle pour m’assurer que les concepts évoqués (RGPD, biais algorithmiques) étaient conformes au cadre légal français actuel. Cette phase de fact-checking a été cruciale pour garantir que les limites techniques citées ne soient pas des approximations générées, mais des réalités documentées de l’IA.

Exemples de prompts et interactions :

• Exemple 1 (Gemini – Structure et ton) : « Agis comme un rédacteur expert du blog MBA DMB. À partir de mes données de thèse sur l’IA dans l’admission étudiante, rédige un article structuré. Adopte un ton professionnel, pragmatique et analytique. Utilise des intertitres engageants et fais ressortir le paradoxe entre efficacité de traitement et déshumanisation. »
• Exemple 2 (Gemini – Conception technique) : « Transforme ce texte en un article HTML responsive. Utilise un design moderne et épuré. Crée des composants spécifiques : une liste à puces pour les bénéfices, une boîte de recommandation stylisée pour les écoles, et un balisage sémantique rigoureux (h1, h2, h3) pour le SEO. Respecte les bonnes pratiques du web. »