Cette note accompagne mon article "IA et innovation produit : vos concurrents ont déjà commencé, et vous ?" . Elle explique comment j’ai utilisé l’intelligence artificielle à chaque étape de sa création : l’exploration du sujet, la recherche documentaire, la structuration, la rédaction et l’infographie. J’y précise les outils mobilisés, les prompts qui ont fait avancer le travail, les erreurs repérées en cours de route et, surtout, la part des décisions qui m’appartiennent. Un article sur l’usage stratégique de l’IA devait lui-même être transparent sur la manière dont l’IA a été utilisée.

1. Les outils utilisés

2. Idéation

L’idée vient de mon travail en product management et d’échanges avec des professionnels de secteurs et de cultures variés : la vraie difficulté n’est plus de savoir comment utiliser l’IA, mais où, quand et pour quel objectif. J’ai exploré l’angle avec ChatGPT, puis Claude a challengé la promesse « avant la concurrence », faute de preuve publique. Retenus : méthode en 5 étapes, 3 cas. Écartés : cas fournisseurs non auditables, Estée Lauder, Beiersdorf.

3. Planification et organisation

J’ai travaillé par étapes, avec une séquence de prompts plutôt qu’un prompt unique :

1. Structure initiale avec ChatGPT : l’idée de l’article et une première architecture du texte.
2. Recherche avec Perplexity : des sources académiques et des documents d’entreprise en accès libre, un workflow en 5 étapes et une liste de choses à ne pas faire.
3. Brief détaillé à Claude : j’ai fourni ce matériel avec des règles strictes. Chaque affirmation devait avoir une source, et il fallait séparer fait, interprétation et recommandation.
4. Vérification des sources par Claude, avant toute rédaction : il a ouvert chaque source et signalé les écarts avec le brief.
5. Validation du plan et de la thèse, puis plusieurs itérations de rédaction, guidées par mes retours.
6. Réduction du texte de 2 090 à environ 1 080 mots, pour rester proche du format recommandé par l’EFAP (800 à 1 000 mots).
7. Préparation du SEO, de l’infographie et de cette note.

4. Rédaction et articulation

Claude a rédigé les versions successives en français. J’ai orienté chaque itération sur le ton, l’angle et la structure. Les principales décisions de réécriture sont les miennes :

• Le registre : une première version trop académique est devenue un article de blog professionnel, au ton plus direct et tourné vers la transformation, inspiré du langage de la gestion et de l’entrepreneuriat.
• L’angle : l’article est passé d’une analyse critique à un guide pratique. On y trouve une méthode en 5 étapes, avec pour chacune un exemple, une « astuce d’expert » et un KPI.
• Un fil rouge : un seul exemple fictif, une marque de petit électroménager, accompagne toutes les étapes.
• L’ordre : les cas d’entreprise sont placés après la méthode.
• L’argument central : j’ai demandé de retirer l’idée que « l’IA ne vous dit pas quoi lancer ». Elle est remplacée par la valeur de la collaboration entre product developers et managers.
• Les fréquences : aucune fréquence n’est imposée dans la méthode, car chaque entreprise doit l’adapter.
• Le titre, l’introduction et la conclusion : je les ai réécrits pour créer plus d’engagement.

Objectifs d’impact : une version en anglais de l’article sera publiée sur LinkedIn. L’objectif est de mobiliser ma communauté, d’appuyer mon positionnement professionnel et de générer au moins trois conversations productives, en ligne ou hors ligne.

5. Éthique, sources et hallucinations

Vérifications et corrections

La vérification des 13 sources du brief a révélé plusieurs erreurs ou imprécisions, toutes corrigées avant la rédaction :

• Netzer et al. (2012) : le brief leur attribuait des méthodes (topic modeling, embeddings) qu’ils n’utilisent pas.
• Shiseido :
  • l’insight produit est venu des recommandations de l’IA, et pas seulement de la R&D ;
  • le produit, présenté dans le brief comme pas encore lancé, est sorti en août 2026.
• Estée Lauder : seul le lancement au Royaume-Uni (2023) était vérifiable. Le cas a finalement été retiré de l’article.
• McKinsey : les chiffres 2025 du brief ont été remplacés par ceux de l’enquête 2026, plus récente.
• Cas PepsiCo : le brief s’appuyait sur un document du fournisseur, sans métriques vérifiables. Le cas a été retiré.

Choix de prudence

• Citation de Drucker : elle a été vérifiée dans un résumé citant la page de l’ouvrage. La version française est une traduction libre.
• Résultats des entreprises : ils sont déclarés par les entreprises elles-mêmes, et l’article le précise (« selon Unilever », « selon Google Cloud »).
• Exemple du blender : c’est un scénario illustratif, et non un cas réel. Aucun cas public vérifié n’existe dans le petit électroménager.
• Grille de priorisation, astuces et KPI : ce sont des recommandations de méthode, présentées comme telles et non comme des données sourcées.

Répartition des rôles

L’IA a vérifié les sources, proposé des formulations et produit des versions. Le choix du sujet, l’angle, le ton, la sélection des cas, la validation des faits et les décisions finales restent les miens.

6. Exemples de prompts et d’interactions

(Prompts traduits du portugais.)

Prompt 1 : cadrer la fiabilité dès le brief

« Toute affirmation factuelle avec une source ; séparer fait, interprétation et recommandation. Utiliser uniquement les sources ci-dessous, toutes en accès public et gratuit. […] Vérifier les sources et ne pas inventer de statistiques, de résultats ou de cas. »

Résultat : Claude a contrôlé chaque source avant de rédiger et relevé six problèmes dans ma recherche initiale. Il a aussi fait remarquer qu’aucune source ne prouvait que l’IA permet de devancer la concurrence. Cette remarque est devenue la thèse de l’article : l’IA fait gagner du temps, elle ne garantit pas une avance.

Prompt 2 : changer de registre

« Même avec une base académique solide, l’article est un blog post professionnel. L’approche et le langage doivent être moins rigides et plus adaptés au secteur (marketing, digital, entrepreneuriat). Utilise des stratégies de copywriting […]. Mentionne seulement les sources cruciales dans le texte, mais avant tout préserve l’autorité de l’angle professionnel. »

Résultat : une réécriture complète, avec des intertitres orientés SEO, des paragraphes courts et des sources intégrées plus légèrement.

Prompt 3 : corriger un argument

« Retire du texte cet argument selon lequel l’IA ne te dit pas quoi lancer, car dans une application réelle ce n’est pas forcément vrai, à mon avis. Privilégie une formulation qui dit que la valeur de l’IA est dans la collaboration entre product developers et managers pour analyser les données, reconnaître la tendance et prendre une décision. »

Résultat : l’argument central de l’article s’est déplacé de la limite de la machine vers l’organisation des équipes. C’est le message final de l’article et de l’infographie : « L’IA structure. Vos équipes décident. »

Prompt 4 : rendre la méthode applicable

« Remplace les parties “bonnes pratiques” par quelque chose qui ressemble plus à une astuce, pas pour parler de choses basiques, mais pour donner de petits détails d’expert qui font la différence. […] Je veux inclure dans chaque étape au moins un KPI important à suivre. »

Résultat : chaque étape comprend désormais une astuce concrète et un KPI. Par exemple, isoler les « contournements » des clients, ou faire noter chaque piste individuellement avant d’en discuter.