Cette note documente l’usage de l’IA générative dans la rédaction de l’article « IA, MCP et hôtellerie B2B : la donnée comme nouveau front ». L’objectif est de rendre visible un processus de collaboration réel, avec ses apports et ses limites.
- Outils utilisés
Claude Sonnet 4.5 (Anthropic), version payante (Claude Pro, environ 20 €/mois).
Usage : exploration du sujet, recherche web, structuration, itérations critiques, premier jet en français.
Lien : https://claude.ai
- Exploration, développement d’idées et créativité
Sans sujet arrêté, j’ai exposé à Claude mon contexte (PM en tech hôtelière B2B, thèse MBA en cours) et demandé plusieurs angles possibles. Trois directions ont émergé : diagnostic sectoriel, réflexion personnelle, concept technique. J’ai écarté l’angle personnel (risque d’interprétation par mon employeur) et retenu celui de la gouvernance des données, en cohérence avec ma thèse. Mes sources hors IA : ma recherche de thèse, des échanges avec des professionnels du secteur, et la veille sur PhocusWire et Skift.
- Planification et organisation
La structure a évolué en trois itérations, pas en un prompt unique.
Version 1 : plan classique « problème — solution », jugé trop générique.
Version 2 : ajout d’un raisonnement explicite (« pourquoi les OTAs ne peuvent pas combler ce retard à la place du B2B »), encore trop abstrait.
Version finale : intégration de cas concrets (GIATA, MCP, les trois GDS Amadeus, Sabre, Travelport) et lien vers un article d’une camarade de promotion.
Séquence de prompts clés : « propose trois angles » → « donne-moi d’abord le chinois » → « sois critique avant de livrer » → « ajoute des noms d’entreprises et le MCP ».
- Rédaction et articulation
Mes KPIs étaient : 1 000–1 200 mots, score Yoast au minimum orange (mot-clé : IA hôtellerie B2B), ton d’analyse sectorielle sans jargon de cabinet de conseil, voix de PM à la première personne.
Plusieurs décisions sont restées sous mon contrôle : refus des formulations trop diplomatiques, refus du tiret cadratin, conservation systématique des chiffres et noms d’entreprises pour donner une matière vérifiable au lecteur.
- Éthique, sources et hallucinations
Toutes les références externes ont été vérifiées par recherche web pendant la rédaction : 10-K de Booking Holdings, interview du CTO d’Expedia (Fortune), annonces MCP de Apaleo et Aven Hospitality, clients de GIATA. Chaque source est citée avec un lien cliquable.
Risque d’hallucination identifié : dans une version intermédiaire, Claude a tenté de décrire des détails techniques du hotel mapping à partir de ses données d’entraînement plutôt que de sources actuelles. J’ai exigé une re-vérification par recherche web.
J’ai également évité de citer des chiffres internes spécifiques à mon entreprise, au profit de formulations sectorielles, par souci de confidentialité professionnelle.
- Exemples de prompts et interactions
Précision : mes échanges avec Claude se sont déroulés principalement en chinois, ma langue maternelle, puis ont été traduits vers le français pour la version finale de l’article. Les prompts ci-dessous sont traduits ici pour le lecteur.
Un prompt très bref a eu un impact disproportionné :
« Je trouve que c’est trop général. »
Cette remarque a forcé Claude à produire une auto-critique structurée, listant cinq défauts précis, puis à réécrire l’article. Demander à l’IA d’auditer son propre travail avant de modifier produit des retours plus structurés que de lui dicter directement les changements.
Un second prompt déterminant :
« Sois critique. Audite et révise ton propre contenu avant de me livrer la version finale. »
Cette consigne a modifié le mode de sortie : avant chaque livraison, Claude listait d’abord les faiblesses de sa version courante, proposait une réécriture, puis effectuait un second audit. Ce cycle auto-évaluation, révision, re-vérification a été le mode de collaboration le plus productif.
Conclusion
Cet article est un produit réel de collaboration humain-IA. L’IA a élargi mon périmètre de recherche, accéléré la rédaction en français et fourni un retour structurel à chaque itération. J’ai conservé le contrôle du jugement métier, des limites éthiques et de la voix personnelle. L’apport principal n’est pas un gain de qualité brut, mais une compression du cycle recherche-réflexion-rédaction. Ces outils ne remplacent pas la pensée, ils en amplifient l’exécution.