Note méthodologique IA :
Article « Quand l’IA choisit votre prochain rouge à lèvres »
Dans le cadre de la rédaction de cet article, j’ai utilisé l’intelligence artificielle comme un outil d’exploration, de recherche, de structuration et d’amélioration rédactionnelle. Elle ne s’est toutefois pas substituée au choix de mon sujet de thèse, à mes préférences professionnelles, à mon analyse du problème ni à la vérification des informations utilisées.
1. Les outils utilisés
J’ai principalement utilisé ChatGPT, développé par OpenAI, dans sa formule ChatGPT Plus, correspondant à une version payante accessible depuis son interface web.
L’outil m’a accompagnée à plusieurs étapes :
- recherche d’un sujet de thèse adapté à mon profil ;
- comparaison de plusieurs problématiques ;
- identification d’un axe précis pour l’article ;
- recherche d’informations récentes ;
- élaboration du plan ;
- reformulation de certaines idées ;
- vérification de la longueur et de la cohérence éditoriale.
J’ai également consulté les sites officiels d’OpenAI, Google, Amazon, Shopify et L’Oréal ainsi que des études de McKinsey consacrées au commerce agentique. Ces publications, majoritairement rédigées en anglais, ont été analysées puis adaptées en français sans en reprendre littéralement les formulations.
2. Exploration, développement d’idées et créativité
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Ne disposant pas encore d’un sujet de thèse, j’ai demandé à ChatGPT de croiser mes centres d’intérêt — marketing digital, mode, beauté, IA et comportement du consommateur — avec des problématiques émergentes. Parmi vingt propositions, j’ai retenu le personal shopper IA, car il questionne à la fois la visibilité, la désirabilité et la différenciation des marques. J’ai écarté les sujets trop généraux sur l’IA ou l’influence, déjà largement traités.
Trois questions ouvertes posées à l’IA
« Quels changements apparaissent lorsque le consommateur délègue une partie de sa décision d’achat à une intelligence artificielle ? »
« Comment une marque peut-elle rester désirable si un agent compare principalement des données, des prix et des caractéristiques ? »
« Quels nouveaux critères permettront à une marque de mode ou de beauté d’être recommandée par un assistant IA ? »
Ces questions ont permis de dépasser un sujet général sur « l’IA dans l’e-commerce » et d’identifier une tension plus originale : la nécessité de séduire l’humain tout en devenant compréhensible par la machine.
3. Planification et organisation
Je n’ai pas demandé directement la rédaction d’un article complet à partir d’un prompt unique.
Dans un premier temps, j’ai demandé à ChatGPT de proposer vingt sujets de thèse originaux liés au digital et susceptibles de valoriser mon profil dans les secteurs de la mode ou de la beauté.
Après avoir sélectionné le thème du personal shopper IA, je lui ai demandé de le transformer en problématique académique. Plusieurs angles ont été examinés : la confiance envers les recommandations, la personnalisation, la visibilité des produits, la disparition éventuelle du site e-commerce et la différenciation des marques.
J’ai retenu l’angle de la visibilité et de la désirabilité, car il permettait de relier les dimensions techniques et émotionnelles du marketing.
La structure de l’article a ensuite été construite progressivement :
- une situation concrète permettant de projeter le lecteur ;
- une définition du commerce agentique ;
- des exemples de solutions actuellement développées ;
- l’évolution de la visibilité des marques ;
- le risque d’uniformisation ;
- les principaux défis marketing ;
- la présentation de mon futur terrain de recherche.
Cette progression permet de partir d’une expérience d’achat imaginaire pour aboutir à une véritable problématique de thèse.
4. Rédaction et articulation
L’intelligence artificielle m’a aidée à articuler des concepts relativement techniques avec un style accessible à des étudiants et à des professionnels du marketing digital.
Je lui ai notamment demandé d’expliquer le commerce agentique sans multiplier les termes techniques. J’ai aussi souhaité conserver une écriture personnelle afin que l’article ne ressemble pas à une simple présentation des innovations développées par les plateformes.
La première version accordait une place importante aux fonctionnalités des différents acteurs. J’ai donc demandé à renforcer l’analyse critique et à faire apparaître le paradoxe central : une marque doit structurer ses données pour être recommandée, mais elle ne doit pas devenir interchangeable avec ses concurrentes.
L’objectif éditorial était de proposer un article prospectif, crédible et suffisamment accessible pour générer de l’intérêt autour de mon futur travail de recherche.
Les principaux indicateurs envisagés seraient le nombre de clics depuis LinkedIn, le temps de lecture, la profondeur de défilement, les commentaires, les partages et les prises de contact professionnelles liées au sujet.
5. Éthique, sources et hallucinations
Je n’ai pas considéré les réponses de ChatGPT comme des sources. Les fonctionnalités, chiffres et partenariats mentionnés ont été vérifiés dans les publications officielles des entreprises concernées ou dans les études identifiées.
Une attention particulière a été portée à la distinction entre les services déjà disponibles, les fonctionnalités en cours de déploiement et les projets simplement annoncés. Cette différence est importante dans un domaine qui évolue rapidement et dans lequel les annonces peuvent précéder de plusieurs mois leur disponibilité généralisée.
J’ai également conservé une distance critique face aux données publiées par les plateformes elles-mêmes. Par exemple, les évolutions du trafic et des commandes communiquées par Shopify permettent d’observer une tendance, mais elles restent des données internes à l’entreprise et ne représentent pas nécessairement l’ensemble du commerce en ligne.
L’intelligence artificielle peut par ailleurs inventer un chiffre, attribuer une fonctionnalité au mauvais acteur ou mélanger plusieurs dates. Toutes les informations importantes ont donc été confrontées à leurs sources originales.
Enfin, aucune donnée confidentielle, personnelle ou appartenant à une entreprise n’a été transmise à l’outil.
6. Exemples de prompts et interactions
Voici plusieurs exemples de prompts utilisés au cours du travail :
« Propose vingt sujets de thèse innovants croisant marketing digital, intelligence artificielle, mode, beauté et comportement du consommateur. »
« Transforme le thème du personal shopper IA en une problématique de thèse qui apporte une valeur concrète aux marques. »
« Identifie cinq angles d’article permettant de présenter un aperçu de cette thèse sans essayer de traiter l’intégralité du sujet. »
« Recherche les fonctionnalités de shopping agentique actuellement proposées ou annoncées par OpenAI, Google, Amazon et Shopify. Privilégie les sources officielles et les informations publiées en 2026. »
« Construis un plan de 800 à 1 000 mots autour de la tension suivante : être lisible par la machine sans perdre sa désirabilité auprès de l’humain. »
« Rends l’introduction plus immersive en partant d’une demande concrète adressée à un personal shopper IA. »
« Relis l’article et distingue clairement les faits vérifiés, les hypothèses personnelles et les questions qui seront étudiées dans la thèse. »
Ce dernier prompt a permis de ne pas présenter mes hypothèses comme des conclusions déjà démontrées. Il a également renforcé la dimension académique de l’article en faisant apparaître les questions qui guideront mon futur travail de recherche.
L’intelligence artificielle a donc joué le rôle d’un partenaire de brainstorming, d’un assistant de recherche et d’un soutien rédactionnel. Le choix du sujet, l’angle adopté, la réflexion critique, la sélection des informations et les orientations futures de la thèse sont restés sous ma responsabilité.