1. Les outils utilisés
- ChatGPT (version Plus, payante) — chat.openai.com — préparation des questions et reformulation
- Otter.ai (version gratuite) — otter.ai — transcription automatique de l’entretien enregistré
- Perplexity (version gratuite) — perplexity.ai — vérification de données chiffrées mentionnées par l’interviewée
2. Exploration, développement d’idées et créativité
Avant de solliciter mon interlocutrice, j’ai utilisé ChatGPT pour explorer les angles possibles d’un entretien sur l’IA générative en marketing, en posant des questions ouvertes du type « quels sont les angles peu traités sur l’usage de l’IA générative dans des équipes growth ? ». Cela m’a permis d’écarter l’angle « productivité » trop souvent traité, et de garder l’angle « gouvernance interne et vérification des contenus », plus original. L’idée initiale venait toutefois d’une discussion en cours avec un intervenant du MBA, pas de l’IA elle-même.
3. Planification et organisation
J’ai demandé à ChatGPT de m’aider à structurer une trame d’entretien en partant de mon objectif éditorial (« comprendre la gouvernance de l’IA en équipe marketing, pas seulement les cas d’usage »). J’ai procédé par séquence de prompts :
- « Propose-moi 10 questions sur l’usage de l’IA générative en marketing d’équipe »
- « Regroupe ces questions en 3 thématiques cohérentes »
- « Réordonne-les pour aller du général au spécifique, en terminant par un conseil actionnable » Je n’ai pas utilisé de prompt unique : chaque étape a été affinée manuellement avant de passer à la suivante.
4. Rédaction et articulation
Après transcription automatique via Otter.ai, le texte brut de l’entretien était peu lisible (hésitations, répétitions). J’ai utilisé ChatGPT pour proposer une première version de mise en forme des réponses, en lui demandant de conserver le sens exact des propos sans en inventer. J’ai ensuite réécrit moi-même chaque citation pour m’assurer qu’elle reflétait fidèlement les propos recueillis. J’ai également demandé à l’IA de m’aider à reformuler certains passages afin de retirer tout détail permettant d’identifier la personne ou son entreprise (nom, secteur précis, chiffres trop spécifiques), tout en conservant le sens des propos. Objectif d’impact (KPI) fixé pour cet article : favoriser l’engagement (commentaires LinkedIn) plutôt que le trafic pur, d’où un ton conversationnel et une dernière question orientée conseil pour inciter au partage.
5. Éthique, sources et hallucination
La personne interviewée ayant demandé à rester anonyme, j’ai veillé à retirer tout élément identifiant (nom, entreprise, indices sectoriels trop précis) avant publication, et je l’ai informée de mon usage de l’IA pour la retranscription et la reformulation. Aucune citation n’a été générée par l’IA : toutes les phrases entre guillemets sont les propos réels de la personne interviewée, simplement nettoyés des hésitations orales et des détails identifiants.
6. Exemples de prompts et interactions
Un prompt qui a particulièrement aidé : « Voici la transcription brute d’un entretien. Identifie les 3 passages qui contiennent le point de vue le plus différenciant de la personne interrogée, sans reformuler son propos. » Cela a permis de repérer rapidement la réponse sur la « discipline de vérification » comme étant le passage le plus à valeur ajoutée. Un second prompt utile : « Reformule ce paragraphe en supprimant tout élément qui pourrait permettre d’identifier l’entreprise ou la personne, sans changer le sens du propos. » – utile pour anonymiser proprement sans dénaturer les propos recueillis.