Cette note méthodologique accompagne ma fiche de lecture Homo Deus & dataïsme : l'algorithme est-il votre nouveau CMO ?. Elle documente la façon dont les outils d'IA générative ont été mobilisés — et surtout les endroits où ils ne l'ont pas été.
1. Les outils utilisés
- Claude (Anthropic) — version payante Pro (claude.ai) : clarification du plan, reformulation, relecture critique, génération de contre-arguments.
- ChatGPT (OpenAI) — version gratuite (chatgpt.com) : comparaison de formulations sur deux passages, utilisé marginalement.
- Yoast SEO — version gratuite : titre, méta description, structure des titres, lisibilité.
- Hors IA : l'ouvrage lui-même (édition Albin Michel), les notes manuscrites prises en cours de lecture, et les recensions critiques publiées dans la presse généraliste pour confronter mon avis à d'autres.
2. Exploration, développement d'idées et créativité
Le point de départ n'est pas l'IA mais la lecture : j'ai lu l'ouvrage en prenant des notes manuscrites, sans aucun outil, parce qu'une fiche de lecture écrite à partir d'un résumé généré n'aurait aucune valeur — ni pour le lecteur, ni pour moi.
L'IA est intervenue à l'étape suivante, pour m'aider à choisir un angle. J'ai posé une question volontairement ouverte : quels angles permettent de traiter un essai très commenté sans répéter ce que tout le monde en a déjà dit ? Une dizaine de pistes sont sorties. J'ai écarté le résumé chapitre par chapitre (sans valeur ajoutée et proche du spoil), la critique purement philosophique (hors du périmètre d'un blog de marketing digital) et l'angle « ce que Harari avait prédit s'est-il réalisé ? » (séduisant mais invérifiable sérieusement en 1 000 mots). J'ai conservé l'angle professionnel : que fait ce livre à quelqu'un dont le métier est d'optimiser des décisions par la donnée.
Plusieurs recensions consultées étaient en anglais. Je les ai lues en version originale, puis j'ai demandé une restitution adaptée — pas traduite — pour en tirer les critiques récurrentes adressées à l'auteur, que j'ai ensuite vérifiées à la source avant de les mentionner.
3. Planification et organisation
La structure retenue suit la grille attendue pour une fiche de lecture : présentation de l'auteur, mise en contexte de l'ouvrage, points saillants, valeur ajoutée personnelle, mise en perspective avec d'autres lectures. Je l'ai imposée à l'outil plutôt que de la lui demander, puis je lui ai demandé de la critiquer. Sa seule suggestion retenue : séparer nettement « ce que le livre réussit » et « ce qu'il rate », au lieu d'un avis global nuancé qui aurait dilué la prise de position.
La séquence de prompts s'est déroulée en cinq temps : cadrage du lectorat et du ton, génération et tri des angles, consolidation du plan, rédaction section par section à partir de mes notes de lecture, puis passe finale sur les transitions, le maillage interne et le SEO. Jamais un prompt unique : chaque étape est un point de contrôle où je peux rejeter la proposition.
4. Rédaction, articulation et objectifs d'impact
L'IA m'a surtout servi à articuler : transformer des notes elliptiques en paragraphes tenus, trouver la formulation juste pour opposer intelligence et conscience, et resserrer un texte qui faisait initialement 1 400 mots. Le travail de coupe a d'ailleurs été plus utile que le travail d'écriture.
Objectifs d'impact fixés avant rédaction : un titre sous 55 caractères construit autour de l'expression clé « Homo Deus », une méta description sous 155 caractères avec verbe d'incitation, une longueur de 900 à 1 100 mots, au moins deux liens internes vers d'autres articles du blog, une structure H2/H3 sans saut de niveau, et une question finale suffisamment ouverte pour déclencher du commentaire plutôt que du like passif. La tonalité visée : celle d'un professionnel qui assume un désaccord argumenté avec un auteur très consensuel.
5. Éthique, sources et hallucinations
Règle posée dès le départ : aucune citation du livre reproduite, aucun extrait recopié. Une fiche de lecture n'a pas à se substituer à l'ouvrage, et les modèles de langage sont par ailleurs capables de produire de fausses citations parfaitement crédibles. Toutes les idées attribuées à l'auteur sont reformulées avec mes mots, à partir de mes notes de lecture.
Les hallucinations rencontrées ont été instructives. En première version, le modèle a attribué à l'ouvrage une date de parution erronée, inventé un numéro de chapitre, et produit deux phrases présentées comme des citations qui n'existent pas dans le livre. Les trois ont été supprimées. C'est exactement le risque d'une fiche de lecture assistée par IA : le modèle « connaît » l'ouvrage de seconde main et comble les trous avec du plausible.
Sur les avantages et les limites : l'IA est un excellent éditeur et un mauvais lecteur. Elle m'a aidé à structurer, condenser et contredire ; elle est incapable de produire l'inconfort réel que crée la lecture d'un livre, qui est précisément ce que la fiche de lecture doit transmettre. L'usage de l'IA est signalé en fin d'article par un lien vers cette note.
6. Exemples de prompts et interactions
Prompt de contradiction : « Voici mon avis sur cet essai. Joue le rôle d'un lecteur qui adore ce livre et démonte mes critiques une par une, avec les meilleurs arguments disponibles. Ensuite, dis-moi lesquelles de mes critiques résistent. »
Pourquoi il a fonctionné : deux de mes reproches initiaux ne résistaient pas et ont été abandonnés ; celui sur le fatalisme du livre, lui, est sorti renforcé et structure désormais la section « ce qu'il rate ». C'est l'interaction qui a le plus amélioré la qualité argumentative de l'article.
Prompt anti-hallucination : « Dans ce texte, liste toute affirmation factuelle sur le livre ou sur son auteur : date, chapitre, citation, éditeur, parcours. Pour chacune, indique si elle provient de mes notes ou de ta propre connaissance. Ne corrige rien. »
Résultat : quatre affirmations signalées comme issues du modèle, dont trois fausses. Je passe désormais systématiquement ce filtre avant publication.
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