Comment j’ai utilisé l’IA pour mettre en valeur le travail de Lou Martin

Les outils utilisés

La démarche : du PDF de soutenance à l’article hommage

Cet article repose sur un principe simple mais exigeant : mettre en valeur le travail de Lou sans le déformer. Le point de départ est son support de soutenance (26 slides), document académique dense et structuré, qu’il fallait transformer en contenu de blog vivant, accessible et fidèle.

Planification : ma séquence de 5 prompts

Voici le PDF de soutenance de thèse de Lou Martin (MBA DMB EFAP) sur
"blockchain et confiance marketing". Extrais de manière EXHAUSTIVE
et FIDÈLE :
1. Tous les chiffres clés (avec leur source si mentionnée)
2. Toutes les citations d'experts (verbatim exact)
3. La méthodologie de recherche complète
4. Les recommandations formulées par l'auteur
Ne reformule ni n'interprète à cette étape — extraction brute uniquement.
Signale si une donnée n'a pas de source claire dans le document.

Rédaction : rendre la blockchain « fun » sans la trahir

Le défi rédactionnel principal était de transformer un sujet technique et académique (blockchain, smart contracts, RGPD) en contenu engageant — tout en respectant la rigueur du travail de Lou. J’ai demandé à Claude de privilégier les chiffres chocs et les cas concrets plutôt que la théorie abstraite.

Rédige l'article en mettant en scène le travail de Lou comme une
enquête passionnante, pas comme un résumé académique. Privilégie :
- Les chiffres chocs en ouverture de section (effet de surprise)
- Le cas Unilever comme moment fort visuel (carte dédiée)
- Des H3 qui posent des questions plutôt que des affirmations
Évite tout jargon non expliqué. Le ton doit donner envie de
connecter avec Lou sur LinkedIn, pas de fuir un cours de blockchain.

KPIs visés pour cet article

Éthique : valoriser le travail d’un tiers sans le déformer

La règle d’or de cet article

Mettre en avant le travail d’une autre personne implique une responsabilité particulière. J’ai appliqué une règle stricte : aucune statistique, citation ou conclusion ne devait dépasser ce qui figure explicitement dans le support de soutenance de Lou. Mon rôle était de donner de la visibilité à son travail, pas de le réinterpréter ou de l’amplifier au-delà de ce qu’il a démontré.

Citer la source exacte des données macro

Toutes les statistiques sectorielles (Statista, We Are Social, IAB, McKinsey, Juniper Research, Forbes) citées dans la thèse de Lou ont été reprises avec leur attribution exacte, sans vérification supplémentaire de ma part — la responsabilité de la véracité de ces données relève de son travail de recherche, que je cite fidèlement plutôt que de la revérifier intégralement.

Respect et consentement

Avant publication, Lou Martin doit être informé de cet article et idéalement valider le contenu qui le concerne — particulièrement les éléments tirés de sa thèse encore non publiée publiquement. C’est une question de courtoisie professionnelle autant que de bonne pratique éditoriale.