Note méthodologique IA pour l’article thèse professionnelle – Etude : L’impact de l’IA sur la performance CRM et l’évolution de nos métiers
Lien de mon article : L’IA dans le CRM : Révolution ou simple soutien ? | Etude terrain
1. Les outils en question :
- Gemini – version payante
2. Exploration, développement d’idées et créativité :
- Aide au développement d’idées : J’ai sollicité Gemini pour dégager des angles d’analyse à partir de mes résultats bruts.
3. Planification et organisation :
- Aide à la structuration des idées et à l’organisation de mes parties : J’ai utilisé Gemini pour définir comment organiser les résultats de mon sondage de la manière la plus percutante possible et les répartir dans 3 grandes parties de façon logique. Nous avons défini ensemble une progression logique en trois piliers : l’adoption actuelle, la comparaison des attentes futures, et les enjeux de formation/mutation du métier.
4. Rédaction et articulation :
- Nuance et reformulation : J’ai imposé à l’IA de nuancer son ton, notamment en soulignant que le gain de « moins de 2h » était le choix avec le temps le plus faible parmi toutes mes propositions de choix et donc que le résultat n’était pas aussi positif que ce qu’il avait écrit en premier lieu. J’ai également rectifié l’outil pour préciser que l’absence de mesure de performance était un manque de recul / que les personnes n’avaient pas eu le temps de le faire et non une difficulté technique par exemple.
- Aide à la rédaction et à l’interprétation des résultats : Je lui ai donné le fichier du tableur contenant les résultats extraits du questionnaire fait sur Tally, pour qu’il puisse m’aider à la rédaction du contenu et me proposer des améliorations d’interprétation des résultats et de les comparer entre eux, mais aussi avec le contexte général du CRM.
- Aide pour le SEO : J’ai également utilisé Gemini pour me dire ce que je pouvais mettre dans la méta description, le slug et le titre SEO de mon article.
5. Éthique, sources et hallucinations :
L’usage de l’IA s’est inscrit dans une démarche de transparence totale, incluant la correction active des erreurs de l’outil :
- Gestion des hallucinations de données : Au cours de l’échange, l’IA a commis des erreurs de lecture de chiffres en me donnant un autre nombre que celui réellement donné dans le tableur, il a aussi fait des erreurs de calcul en additionnant des résultats qu’il n’aurait pas dû et même des erreurs d’interprétation en étant trop extrême à en tirer la conclusion alors que le résultat portait à une interprétation plus nuancée.
- Vigilance et correction : Chaque statistique générée par l’IA a fait l’objet d’une contre-vérification manuelle avec mes sources Tally. J’ai dû corriger l’IA à plusieurs reprises pour rétablir les chiffres exacts et la vérité du processus méthodologique.
- Source primaire : Toutes les données finales proviennent exclusivement de mon questionnaire réel ; l’IA a servi de support de mise en forme sous mon contrôle strict.
6. Exemples de prompts et interactions :
Les échanges avec l’IA ont pris la forme de questions successives et progressives au sein d’une même conversation.
« Nuance ton propos en moins positif car moins de 2h était la réponse avec le moins de temps gagné. »
« Aide moi à réécrire mon propos pour qu’il soit plus clair et plus fluide afin d’écrire mon article sur l’IA et le CRM. »
« Dans mon questionnaire, j’ai aussi pu recueillir pour quelle tâche les professionnels du CRM qui se servaient déjà de l’IA l’utilisaient. améliore pour qu’on comprenne mieux »
« Moi j’obtiens 92% qui utilisent déjà IA. Comment obtiens tu 80%? »