Note méthodologique IA : données lecteurs dans les maisons d’éditions
1. Outils utilisés
Pour réaliser cet article, j’ai utilisé plusieurs outils d’intelligence artificielle afin de m’aider dans la réflexion, la structuration et la rédaction.
ChatGPT Plus – version payante d’OpenAI
Utilisé principalement pour le brainstorming, l’organisation des idées, la rédaction de l’article et la reformulation de certains passages.
Gemini – version gratuite de Google
Utilisé pour compléter certaines réflexions, explorer d’autres angles autour de la donnée lecteur, du marketing éditorial et de la relation entre les maisons d’édition et leurs publics.
2. Développement de l’idée
Je souhaitais écrire un article en lien avec mon sujet de thèse, qui porte sur l’exploitation des données lecteurs dans les maisons d’édition.
L’objectif n’était pas simplement d’expliquer que les maisons d’édition utilisent des données marketing, car certaines pratiques existent déjà, notamment à travers les CRM, les newsletters segmentées ou les campagnes emailing.
J’ai donc utilisé ChatGPT Plus pour réfléchir à un angle plus différenciant. Plusieurs pistes ont été envisagées, comme la personnalisation, la recommandation de livres ou encore l’intelligence artificielle dans l’édition.
J’ai finalement choisi l’angle suivant : les maisons d’édition connaissent-elles vraiment leurs lecteurs, ou se contentent-elles encore trop souvent de mesurer leurs comportements ?
3. Construction de l’article
ChatGPT Plus m’a aidée à structurer l’article autour de plusieurs grandes parties :
- la place actuelle des données marketing dans les maisons d’édition ;
- la différence entre connaître un comportement et comprendre une intention ;
- l’importance des données qualitatives ;
- le rôle possible de l’intelligence artificielle ;
- la transformation de la donnée en levier de relation lecteur.
Cette structure m’a permis de construire un article progressif, en partant d’un constat simple pour aller vers une réflexion plus stratégique.
4. Rédaction et reformulation
J’ai demandé à ChatGPT Plus de rédiger l’article avec un ton clair, professionnel et accessible, adapté au blog MBA DMB.
L’IA m’a aidée à formuler certaines idées, à améliorer les transitions et à rendre le propos plus fluide. J’ai ensuite relu, modifié et adapté le texte pour qu’il corresponde davantage à mon style et à ma réflexion personnelle.
L’objectif était de produire un article qui ne soit pas uniquement descriptif, mais qui propose une vraie analyse sur l’évolution de la relation entre les maisons d’édition et leurs lecteurs.
5. Éthique et vérification
L’intelligence artificielle a été utilisée comme un outil d’aide à la réflexion et à la rédaction, mais elle n’a pas remplacé mon analyse personnelle.
J’ai veillé à garder un regard critique sur les propositions générées, notamment pour éviter les formulations trop générales ou les idées non vérifiées.
Les notions importantes, comme le CRM, les données personnelles, la segmentation ou l’intelligence artificielle, ont été associées à des sources externes fiables afin de renforcer la crédibilité de l’article.
6. Exemples de prompts utilisés
Voici quelques exemples de prompts utilisés pendant la réalisation de l’article :
- « Propose-moi des angles d’article en lien avec ma thèse sur les données lecteurs dans les maisons d’édition. »
- « Je veux aller plus loin que le simple CRM et les newsletters segmentées. Quels sujets puis-je explorer ? »
- « Rédige un article sur le fait que les maisons d’édition connaissent leurs lecteurs, mais ne les comprennent pas toujours vraiment. »
- « Donne-moi une version HTML de l’article pour WordPress. »
- « Ajoute les bonnes informations pour Yoast SEO. »
Ces échanges m’ont permis de passer d’une idée générale à un article structuré, rédigé et adapté à une publication en ligne.