Note méthodologique IA – Article IA Agentique | MBA DMB
Note méthodologique IA · MBA DMB EFAP

Note méthodologique IA — article sur l’IA Agentique

Article associé : « IA Agentique : à quoi ça sert, quels avantages et comment en créer ? »

01 Les outils utilisés

Outil Version Lien Usage dans cet article
Claude (Anthropic) Pro — payante claude.ai Idéation, structuration du plan, rédaction des sections, reformulation du ton
Gemini (Google) Gratuite gemini.google.com Génération des visuels illustrant l’article

02 Exploration, développement d’idées et créativité

Point de départ hors IA : ma veille LinkedIn. Plusieurs posts de professionnels du secteur mentionnaient l’IA agentique comme « la prochaine rupture » après les LLMs. J’ai ensuite lu deux articles en anglais — un rapport Gartner sur les autonomous agents et une analyse du MIT Technology Review sur les systèmes multi-agents — que j’ai adaptés en français avec ma propre valeur ajoutée.

J’ai utilisé Claude pour brainstormer : quels angles traiter ? À qui s’adresse vraiment ce sujet dans un contexte marketing ? J’ai écarté l’angle très technique (architecture des agents, tokens, mémoire vectorielle) pour garder une entrée « praticien du digital » : comprendre le concept, identifier les bénéfices concrets, puis passer à l’action avec des outils no-code.

L’idée de structurer l’article en trois temps — quoi / pourquoi / comment — est venue naturellement de cet arbitrage entre ce que l’IA proposait et ce que ma lecture du terrain m’indiquait.

03 Planification et organisation

Je n’ai pas utilisé un seul prompt « génère-moi un article sur l’IA agentique ». J’ai travaillé en séquence de trois prompts distincts :

  • Prompt 1
    Cadrage : « Je suis étudiante en MBA Digital Marketing. Je veux écrire un article de blog de 800 à 1000 mots sur l’IA agentique pour un public marketing non-technique. Quels sont les 5 angles les plus pertinents à aborder ? »
    → Claude a proposé 7 angles, j’en ai retenu 3.
  • Prompt 2
    Plan détaillé : « Sur la base de ces 3 angles, propose-moi un plan en H2/H3 avec une phrase de résumé pour chaque section. »
    → J’ai modifié l’ordre des H2 pour placer les outils en dernier (logique pédagogique : comprendre avant d’agir).
  • Prompt 3
    Rédaction section par section : une section à la fois, avec consigne de ton précisée à chaque itération.
    → Cette approche m’a permis de garder le contrôle éditorial à chaque étape.

04 Rédaction et articulation

Pour chaque section, j’ai demandé à Claude d’adopter un ton professionnel mais accessible, sans jargon inutile, avec des exemples concrets tirés du marketing digital. Consigne type : « Écris comme si tu expliquais à un CMO curieux, pas à un développeur. »

KPIs visés pour cet article :

Engagement

Article partageable sur LinkedIn, accroche forte, listes lisibles sur mobile

Crédibilité

Sources citées (Gartner, MIT), structure rigoureuse en H1 / H2 / H3

Trafic SEO

Titre optimisé, champ lexical dense autour de « IA agentique » et « agents autonomes »

J’ai systématiquement reformulé les premières versions de Claude : certaines tournures étaient trop lisses, trop « brochure commerciale ». J’ai réinjecté ma propre voix, notamment dans l’introduction et la conclusion.

05 Éthique, sources et hallucinations

J’ai détecté et corrigé deux approximations factuelles :

⚠ Hallucination détectée — Stat Gartner Claude a initialement attribué une statistique sur l’adoption des agents IA à Gartner 2024. En vérifiant directement sur le site Gartner, j’ai constaté que le chiffre provenait d’une projection 2025, pas d’une étude publiée. J’ai reformulé en « selon les projections de Gartner ».
⚠ Hallucination détectée — LangChain Une description de LangChain présentait une fonctionnalité comme « native » alors qu’elle nécessite une intégration tierce. J’ai vérifié sur la documentation officielle LangChain avant de valider.

Sur la transparence : signaler l’usage de l’IA dans une note méthodologique distincte est, selon moi, la bonne pratique — ni dans le corps de l’article (cela casserait la fluidité de lecture), ni dans le silence total (ce serait malhonnête vis-à-vis du lecteur). L’IA m’a aidée à structurer et formuler, mais les choix éditoriaux, les sources, la valeur ajoutée et la relecture finale restent les miens.

06 Exemples de prompts et interactions

❌ Prompt unique — à éviter
"Écris-moi un article de 900 mots sur l'IA agentique pour le marketing digital."
Résultat : texte générique, trop encyclopédique, sans angle personnel ni structure SEO.
✅ Prompt itératif n°1 — cadrage audience
"Je prépare un article de blog pour le MBA DMB EFAP. Le sujet est l'IA agentique.
Mon lectorat : des professionnels du marketing digital, niveau intermédiaire.
Quels sont les 3 points de douleur concrets que ce sujet résout pour eux ?"
Résultat : trois angles actionnables, centrés sur l’utilisateur, que j’ai pu valider ou écarter selon ma propre expérience terrain.
✅ Prompt itératif n°2 — reformulation ton
"Ce paragraphe est trop technique. Reformule-le en gardant la précision
mais en utilisant une métaphore concrète du quotidien marketing."
Résultat : Claude a proposé la comparaison avec un chef de projet qui délègue des tâches à une équipe — une image juste que j’ai conservée dans l’article final.

Ce que cet exercice m’a appris

L’IA est un accélérateur, pas un auteur. La vraie valeur ajoutée reste dans les choix que l’on fait : quoi garder, quoi reformuler, quoi vérifier.

Travailler en prompts séquentiels plutôt qu’en prompt unique change radicalement la qualité du résultat — et oblige à rester acteur de son contenu, pas simple validateur.

Documenter cet usage dans une note méthodologique n’est pas une contrainte : c’est une pratique de transparence qui, je crois, deviendra bientôt un standard professionnel dans la production de contenu digital.