Méthodologie


1. Les outils en question pour impact de l’IA générative

  • Recherche documentaire & Sourcing : Perplexity Pro (Version Payante).
  • Aide à la rédaction & Argumentation : Google Gemini Advanced (Version Payante).


2. Exploration, développement d’idées et créativité

J’ai utilisé l’IA (Perplexity) pour trouver les preuves.

  • Processus : J’ai cherché à valider mon intuition par des données. J’ai posé des questions ciblées sur « l’impact de l’IA sur les salaires des freelances » ou « le risque de standardisation créative ».
  • Sélection : Concernant la phase de sélection, j’ai délibérément choisi d’écarter les articles d’opinion, qu’il s’agisse de tribunes ou d’éditos. Précisément, j’ai appliqué un filtre de sélection rigoureux : mon objectif était de ne conserver que des sources solidement ancrées sur des données chiffrées ou reconnues académiquement. Ce faisant, j’ai pu valider la pertinence des failles identifiées par l’outil.

3. Planification et organisation

  • Rôle de l’IA : J’ai utilisé Gemini pour organiser ma pensée en trois piliers distincts (Économique, Compétence, Créativité).
  • Séquence de prompts : Dans un premier temps, j’ai soumis l’article de mon collègue à Gemini en lui demandant d’en identifier les angles morts. Cette démarche visait à contrebalancer le ton initialement optimiste du texte par une analyse critique des failles potentielles. Par la suite, j’ai sollicité l’outil pour structurer ces points de vigilance selon un plan progressif. Ainsi, l’argumentation s’articule logiquement en partant des enjeux les plus concrets, tels que l’économie et le travail, pour s’élever vers des concepts plus abstraits.

4. Rédaction et articulation

Tout en conservant la nuance nécessaire, j’ai sollicité l’outil pour passer d’une formulation trop théorique à un argumentaire académique véritablement structuré et percutant.

  • Apport de l’IA : Gemini a servi d’assistant rédactionnel. Dans cette optique, j’ai soumis mes paragraphes à l’outil afin de passer d’une formulation abstraite à un raisonnement plus rigoureux et académique. En effet, mon objectif était de ne conserver que des sources solidement ancrées sur des données chiffrées ou reconnues académiquement.
  • Articulation : L’outil m’a aidé à formuler les transitions complexes, notamment pour assurer le passage de l’argument économique à l’argument cognitif. Par la suite, j’ai sollicité l’outil pour structurer ces points de vigilance selon un plan progressif. Ainsi, l’argumentation s’articule logiquement en partant des enjeux les plus concrets, tels que l’économie et le travail, pour s’élever vers des concepts plus abstraits.
  • Vocabulaire : Suggestions de termes précis comme « Automation Complacency » ou « Model Collapse ».

5. Éthique, source et hallucination

Cet article reposant sur la contradiction, la justesse des sources est important.

  • Sourcing via Perplexity : C’est la clé de voûte de l’article. Chaque affirmation (chute de 21% sur Upwork, étude sur la créativité dans Science Advances) a été sourcée via Perplexity Pro qui fournit les liens directs vers les PDF des études.
  • Vérification : J’ai cliqué sur les liens fournis pour vérifier que les chiffres (ex: +35% de productivité pour les moins qualifiés) n’étaient pas des hallucinations.
  • Éthique : L’article mentionne clairement et respectueusement la source originale pour inscrire la démarche dans un débat d’idées et non une critique personnelle.

Pour obtenir les études scientifiques citées, j’ai utilisé la méthode des 7 étapes sur Perplexity Pro :

Prompt Recherche (Perplexity) :

(Le Rôle) Agis comme un Chercheur en Économie Numérique et Sociologie du travail.

(Les Objectifs) Je veux trouver des arguments académiques solides pour nuancer la phrase « L’IA ne vous remplacera pas ».

(La Mission) Trouve-moi 3 études récentes (2023-2025) qui démontrent les effets pervers de l’IA générative sur l’emploi ou la qualité du travail.

(Le Contexte) Je rédige un article de blog en réponse à une vision très optimiste de l’IA. Je cherche à prouver qu’il existe un risque de « nivellement par le bas » et de « perte de compétence ».

(Le Format) Une liste à puces. Pour chaque point : le constat, le chiffre clé ou la conclusion de l’étude, et la citation académique précise (Auteur, Revue, Année).

(Les Contraintes) Utilise uniquement des sources académiques, revues scientifiques ou des données de marché réelles. Pas d’articles de presse généraliste.

(La Tonalité) Factuelle, précise et scientifique.

Résultat : Ce prompt a permis de faire remonter l’étude de Doshi & Hauser (2024) sur la standardisation des histoires et celle de Brynjolfsson (2025) sur l’écart de productivité. Ce qui a pus faire un meilleur impact de l’IA générative


Vous pouvez lire l’article rebond complet ici.
Accédez à l’article LinkedIn par ici.
Voici l’article ici.