Note Méthodologique : Are Neural Networks the New Ghosting

Note Méthodologique

ARE NEURAL NETWORKS THE NEW GHOSTING

Projet : Rédaction d’une fiche de lecture LinkedIn (How AI Thinks, Nigel Toon)

1. Les Outils Utilisés

Pour ce projet, une approche multi-LLM (Large Language Models) a été privilégiée afin de tirer parti des forces de chaque architecture :

  • ChatGPT (OpenAI) : Payant
  • Claude (Anthropic) : Payant
  • Gemini (Google) : Gratuit

2. Exploration, Développement d’Idées et Créativité

L’intention initiale est née hors-IA : la lecture de l’ouvrage en anglais How AI Thinks de Nigel Toon et une veille active sur LinkedIn concernant les tendances IA en 2026. L’inspiration créative consistait à briser les codes académiques austères en adoptant le ton de Carrie Bradshaw (Sex and the City) pour vulgariser des concepts de Data Science. L’IA n’a pas créé l’idée ; elle a servi de miroir de brainstorming. J’ai exclu les propositions trop techniques des modèles pour ne conserver que les analogies comportementales (ex: comparer les réseaux de neurones aux schémas amoureux), assurant une hybridation parfaite entre stratégie business et pop-culture.

3. Planification et Organisation : La Séquence de Prompts

Refusant l’approche simpliste du « Prompt Unique Youpla boum », j’ai orchestré une démarche d’ingénierie de prompt inversée (Meta-Prompting) en deux étapes :

Étape A : Co-construction du prompt parfait (Meta-Prompt Room)

J’ai exposé ma vision créative (analogie amoureuse, style Bradshaw, critique rigoureuse Master) simultanément à Claude, Gemini et ChatGPT dans une première interface, en leur demandant de générer le meilleur prompt possible pour exécuter cette tâche.

« Tu es étudiante en Digitale marketing & business stratégie data et IA. tu es dois écrire un article de blog sur linkedin, le type d’article est une fiche de lecture avec les instructions suivantes : La fiche de lecture Il parait un nombre impressionnant d’ouvrages chaque mois sur le digital : e-commerce, utilisation des réseaux sociaux, transformation digitale de la société, biographie de startupers, etc… La fiche de lectureest un article qui partage votre avis sur un ouvrage lié au digital. Vous en ferez une courte présentation de l’auteur et placerez l’ouvrage dans son contexte. Vous proposerez ensuite un résumé ou une analyse des points saillants du livre. Vous apporterez enfin votre valeur ajoutée personnelle : votre avis sur le livre, la mise en perspective avec d’autres ouvrages ou contenus, etc tu as choisi le livre en HOW IA THINKS. Je veux que tu me crée un prompt pour me généré un article à publier sur linkedin en anglais. Je veux que le style d’écriture sois comme Carrie Bradshaw; Tu peux me poser des questions sur tu en juge le besoin.? » »

Étape B : Exécution et sélection (Production Room)

Le prompt optimisé par les IA a ensuite été injecté dans de nouvelles pièces de chat indépendantes sur chaque outil.

Act as a Master’s student specializing in Digital Marketing, Business Strategy, Data & AI. Write a LinkedIn blog post in the format of a book review (« fiche de lecture ») for the book « How AI Thinks » by Nigel Toon. The target audience consists of digital professionals, marketers, tech enthusiasts, and fellow business students. The goal is to share a fresh, insightful, and strategic perspective on the book while keeping it highly engaging. STRICT WRITING STYLE: Write in the exact voice and style of Carrie Bradshaw (from Sex and the City). The tone must be witty, fashionable, deeply conversational, slightly philosophical, and clever. Use her signature phrasing, like « I couldn’t help but wonder… », and draw smart, stylish analogies between human relationships/dating and how AI systems or data models function. STRUCTURE OF THE ARTICLE: 1. The Hook (The « Carrie » Opening): Start with a witty observation about modern digital life, AI obsession, or tech trends, leading into the book. 2. Author & Context: Briefly introduce Nigel Toon (tech pioneer, co-founder of Graphcore) and position the book in our current 2026 AI-saturated landscape. 3. Key Takeaways & Analysis: Summarize the core pillars of how AI « thinks » (neural networks, patterns, intelligence vs. calculation) but explain it simply, with a business/marketing twist. 4. Personal Value Add & Critique: Provide a sharp, personal critique as a Digital Strategy student. How does this apply to marketing data? Is it a must-read or too theoretical? (Include a perspective check: compare it to the reality of deploying AI in business today). 5. The « Carrie » Conclusion: End with a lingering, thought-provoking question about our future with AI, followed by 3-4 strategic hashtags. FORMATTING: – Use short, punchy paragraphs. – Use bold text for emphasis to make it highly scannable for LinkedIn. – Include subtle emojis that match a chic, professional yet fashionable vibe. – Language: English.

Critère de sélection : Après analyse comparative des trois drafts, la version de Gemini a été retenue pour sa justesse stylistique et son respect de la structure académique demandée.

4. Rédaction, Articulation et Personnalisation

Pour l’étape de rédaction finale, le contenu brut sélectionné a fait l’objet d’une profonde reformulation humaine afin d’ajuster le vocabulaire stratégique marketing (ex: data silos, KPI, legacy systems).

Indicateurs de Performance (KPIs) assignés à la création : L’objectif de cet article n’était pas universitaire pur, mais hybride (Infotainment). Les KPIs ciblés étaient :

  • L’engagement de considération (temps de lecture moyen sur le document PDF joint).
  • Le taux de clics (CTR) sur le visuel pour inciter à lire la légende.
  • La viralité (Partages) via l’originalité du ton (« scroll-stopper »).

Pour la phase finale de promotion, je me suis tourné spécifiquement vers Claude, réputé pour sa plume fine et engageante, afin de synthétiser l’article long en une légende LinkedIn percutante.

write me a LinkedIn post to promote the article below. It should be written the same way as the article and pushes the reader to read my article. should be short and concise : It’s a Saturday afternoon, and as I sat watching a flawlessly targeted ad for a pair of beautiful earrings pop up on my feed, I realized something. In 2026, our feeds don’t just know our taste; they practically anticipate our heartbreaks. We are utterly obsessed with Artificial Intelligence. We treat large language models like hot new lovers: we flirt with prompts, stay up late waiting for the perfect response, and overanalyze every single syntax shift. But do we actually know what’s going on beneath that elegant, digital exterior? Or