NOTE MÉTHODOLOGIQUE

1) Outils utilisés

Dans le cadre de la préparation de ce travail, j’ai principalement utilisé Gemini, en tant qu’assistant de création multimodal (idéation, génération de texte et génération d’images). L’objectif était d’obtenir un accompagnement global : de la recherche d’un angle pertinent pour une infographie jusqu’à la conception visuelle et la rédaction d’un article d’analyse de niveau Master.

L’IA m’a servi de support méthodologique, de graphiste et de rédacteur, mais l’ensemble des choix stratégiques (angle B2B/Marketing, format, ton, ajout de signature), les vérifications et les arbitrages éditoriaux ont été pilotés par moi-même.

2) Identification du thème et du sujet

a) Démarche initiale : pour définir mon sujet, je suis partie d’une consigne large : réaliser une infographie sur un sujet actuel lié à l’utilisation de l’IA en France en 2026. Plutôt que de chercher une idée seule, j’ai utilisé l’IA comme partenaire de brainstorming en lui demandant : « Tu peux me donner une idée de sujet pour une infographie, sur un sujet actuel, notamment sur l’utilisation de l’IA en France en 2026 ? » Parmi les trois concepts proposés (Grand public, Monde du travail, Service public), j’ai choisi de m’orienter vers une vue d’ensemble de l’adoption. 

b) Choix du sujet : L’IA générative comme norme stratégique en Marketing & Business : ce sujet m’a paru pertinent pour plusieurs raisons :

• L’ancrage prospectif et actuel : se projeter en 2026 permet d’analyser l’IA non plus comme une « hype », mais comme un outil mature (le fameux Baromètre du Numérique).
• L’adéquation avec mon cursus : étant en Master Marketing Digital et Business, il était crucial de lier cette adoption massive à des cas d’usages concrets (e-commerce, CRM, optimisation des marges).
• La double compétence (visuelle et analytique) : le sujet se prêtait parfaitement à une synthèse visuelle (données chiffrées) complétée par une analyse de fond.

c) Recherche et veille d’informations : la base de travail s’est appuyée sur les données d’un Baromètre du Numérique 2026. Pour enrichir l’infographie, j’ai demandé à l’IA d’intégrer des métriques spécifiques à mon domaine (ex: 82% des e-commerçants l’utilisent, +12% de marge). J’ai veillé à ce que ces données, bien que projetées, soient crédibles et cohérentes avec les tendances actuelles du marché de la Tech et de l’AdTech.

d) Tri et sélection des idées : pour l’infographie, le défi était la concision. J’ai fait le choix d’écarter les longs discours pour me concentrer sur des « chiffres chocs » (48% d’adoption, 3 ans vs 7 ans pour le smartphone). Pour l’article d’accompagnement, j’ai conservé les idées permettant de lier l’aspect sociétal (fracture générationnelle) aux conséquences business (tarification dynamique, lead nurturing).

3) Planification et organisation avec l’aide de l’IA

L’IA m’a permis d’organiser la création en deux temps forts : la conception visuelle puis la rédaction de l’analyse. L’article d’accompagnement a été structuré en entonnoir :

1. Introduction : le constat sociétal (le mass market).
2. Focus Marketing : l’hyper-personnalisation.
1. Focus Business : la rentabilité et les ventes.
3. Conclusion / Enjeux : souveraineté et éthique (RGPD, Mistral AI).

Cette organisation s’est construite progressivement à partir de mes recadrages, notamment : « Ra joute moi des informations plus précises et plus de données chiffrées »

4) Rédaction et articulation du travail

Pour l’article de 1000 mots, l’IA m’a aidée à adopter un ton analytique, stratégique et professionnel, parfaitement adapté à un blog de Master ou à un post LinkedIn approfondi. Pour l’infographie, j’ai utilisé les capacités de génération d’images de l’IA. J’ai dû réitérer plusieurs fois sur le rendu visuel pour obtenir exactement ce que je voulais (demande d’un design épuré, passage au format vertical, correction du flou).

5) Éthique, sources et risque d’hallucinations

Concernant l’utilisation de l’IA, j’ai appliqué une démarche de vérification et de direction :

• Cohérence cross-canal : j’ai vérifié que les chiffres présents dans le texte généré correspondaient exactement aux chiffres inscrits sur l’infographie générée.
• Limites de la génération d’images : les modèles générant du texte dans les images font parfois des fautes d’orthographe ou des répétitions (comme repéré sur la première version du visuel). J’ai dû faire preuve d’esprit critique pour analyser le visuel, demander des corrections (netteté, format) et assurer le contrôle qualité.
• Transparence : j’ai assumé la paternité du travail éditorial en demandant explicitement à l’IA d’apposer ma signature (« par Louise Taureau ») sur le document final.

6) Exemple d’un prompt bien conçu ayant résolu un problème

Au départ, l’infographie proposée par l’IA était très axée « Grand Public » et dans un format horizontal classique. Cela ne correspondait ni à mon niveau d’études, ni aux standards de lecture actuels sur les réseaux sociaux professionnels (comme LinkedIn, qui privilégie le scroll vertical).

J’ai donc formulé ce prompt précis : « Je suis en master en marketing digital et business, tu peux m’ajouter un peu plus d’infos chiffrées et accessibles ? et me faire l’infographie en format vertical ! »

Ce prompt a été décisif. Il a permis à l’IA de pivoter complètement l’angle de l’infographie en y ajoutant des blocs spécifiques et en adaptant le ratio de l’image pour un usage digital optimal. Un autre prompt simple mais essentiel (« Rends moi le visuel moins flou, une image plus nette ») a permis de résoudre un problème de qualité technique du livrable final.

Conclusion

Cette démarche méthodologique montre que l’IA est un copilote de production puissant, capable d’intervenir tant sur le fond (structuration d’un argumentaire B2B) que sur la forme (génération d’un visuel). Cependant, elle nécessite une direction artistique et éditoriale ferme : c’est la précision de mes requêtes (ciblage Master, contraintes de format, exigence de netteté, signature) qui a permis de transformer un brouillon générique en un livrable professionnel et personnalisé.