Note méthodologique IA, « Infographie : comment les Français ont tourné le dos aux réseaux sociaux publics »

1. Les outils en question

• Perplexity Pro (abonnement payant, perplexity.ai) : recherche des rapports sources et recoupement de chaque chiffre. C’est l’outil le plus utilisé sur cet article, parce que le format infographie ne pardonne pas une donnée fausse.
• Claude Pro (abonnement payant, claude.ai) : Claude Opus 4.5 pour la hiérarchisation des données, la construction du récit et la production du visuel lui-même, Claude Sonnet 4.5 pour les contrôles répétitifs (cohérence entre chiffres, unités, périodes de référence).
• Google AI Pro (Gemini) (abonnement payant, gemini.google.com) : Gemini 3 Pro pour l’extraction de données depuis les PDF de rapports, Gemini 3 Flash pour les conversions et calculs rapides.
• Manus (formule payante à crédits, manus.im) : collecte des quatre rapports sources et première mise en tableau comparatif.

Le point le plus inhabituel de ma méthode sur cet article : je n’ai utilisé aucun outil de design. Pas de Canva, pas de Figma, pas de générateur d’images. L’infographie est une page HTML et CSS écrite par Claude Opus 4.5 à partir de mon tableau de données validé, itérée dans le navigateur puis capturée en image pour l’import WordPress.

Ce choix mérite d’être justifié, parce qu’il n’est pas évident :

• Les chiffres ne sont jamais retapés. Dans un éditeur graphique, chaque donnée est ressaisie à la main dans une zone de texte, et c’est là que se glissent les fautes de frappe sur un pourcentage. Ici les valeurs viennent du tableau validé et les barres sont dimensionnées par une largeur en pourcentage, donc une barre ne peut pas mentir sur sa donnée.
• Ce n’est pas de la génération d’image. Un modèle qui dessine une infographie invente des chiffres et des libellés illisibles. Du code, non : le texte reste du texte, et je peux relire chaque caractère.
• Chaque correction coûte une ligne. Sur trois tours de relecture des libellés, c’est décisif.
• Le poids du fichier est maîtrisé. C’est le point sur lequel il faut être vigilant avec cette méthode : une capture de page web sort en PNG, et le PNG est le mauvais format pour un visuel de cette hauteur. L’export final est un JPEG optimisé, sous la limite des 200 ko fixée par le blog.
• Le parti pris visuel sombre est un choix, pas un défaut de charte. Il a été retenu pour la lisibilité des blocs de chiffres sur mobile, le visuel étant conçu à 616 px de large pour un partage en fil LinkedIn. L’identification MBA DMB passe par la signature et le hashtag en pied de visuel.

2. Exploration, développement d’idées et créativité

L’idée vient d’une observation personnelle, pas de l’IA : je ne publie plus rien moi-même, et personne autour de moi non plus. J’ai vérifié avec Perplexity si c’était mesuré, le chiffre des 11,7 % est ressorti du Digital Report France 2026. J’ai demandé à Claude Opus 4.5 des lectures concurrentes de ce chiffre : effondrement, ou déplacement ? La seconde s’est révélée défendable et bien plus intéressante, et elle a donné l’angle de la bifurcation.

448 caractères, espaces comprises, limite de 500 respectée

3. Planification et organisation

Une infographie se plante si l’on choisit les chiffres avant le message. J’ai donc travaillé en trois séquences distinctes, pas en un prompt, et la première est pilotée par une variante de mon master prompt de sourcing (reproduit intégralement dans la note de l’article sur les communautés en ligne). Sur un format chiffré, je l’ai durci sur trois points : la population de référence devient une colonne obligatoire, la période aussi, et j’exige la page du rapport.

La dernière consigne est celle que j’ai ajoutée en cours de route : sans elle, l’outil produit des lignes pour un rapport qu’il n’a jamais ouvert, et le tableau est indistinguable d’un tableau valide. Les colonnes « page » et « phrase exacte » servent au même contrôle, en aval.

Ensuite, les trois séquences :

Séquence A : inventaire. Manus a dépouillé les quatre rapports (We Are Social & Meltwater, Médiamétrie, ARCEP, DataReportal) et produit un tableau brut de 40 données avec pour chacune : valeur, source, page, période de référence. Aucune interprétation demandée à ce stade.

Séquence B : sélection. Avec Claude Opus 4.5 : « Voici 40 données. Je veux raconter une seule chose : les Français sont passés de la publication publique au divertissement passif et à la conversation privée. Quelles données servent cette démonstration, lesquelles la contredisent ? » La question sur les données contradictoires est celle qui a le plus rapporté, elle a fait remonter que Facebook ne s’effondre pas, ce qui aurait fragilisé un récit trop simple. J’ai intégré cette nuance plutôt que de la masquer.

Séquence C : architecture visuelle. « Propose trois façons d’organiser visuellement ces 12 données retenues : par plateforme, par usage, par trajectoire. Pour chacune, dis-moi ce qu’on perd. » J’ai retenu l’organisation par trajectoire (gagnants / perdants), parce que c’est celle qui rend la bascule lisible d’un coup d’œil.

4. Rédaction et articulation

Objectifs d’impact fixés avant production : infographie partageable sur LinkedIn sans contexte ajouté (elle doit se comprendre seule) ; poids du fichier sous 200 ko conformément aux consignes du blog ; sources lisibles directement sur le visuel ; identification par le hashtag #mbadmb et le lien vers mon profil LinkedIn ; article compagnon de 2 000 mots qui déplie chaque bloc.

Ces objectifs sont des contraintes de production, pas des intentions. Ils étaient écrits avant de commencer et chacun se vérifie sur le fichier publié : export JPEG optimisé sous les 200 ko, nom de fichier explicite pour le référencement des images plutôt qu’un nom de capture automatique, quatre sources nommées dans le bandeau de pied, signature avec mon nom, mon profil LinkedIn et le hashtag #mbadmb. C’est le genre de vérification que je fais désormais au moment de l’import dans la médiathèque, pas après publication.

L’IA est intervenue sur trois points d’articulation :

• Libellés des blocs statistiques. Un chiffre sans libellé clair ne dit rien. J’ai fait produire à Gemini 3 Flash cinq formulations par chiffre, puis retenu manuellement la plus courte qui restait exacte. Exemple : « 88,3 % ne publient plus » a été écarté au profit de « 11,7 % publient encore activement », même donnée, mais formulation positive, plus honnête et plus lisible.
• Vérification des unités. Claude Sonnet 4.5 a relu le tableau final avec une consigne unique : « Signale toute incohérence d’unité, de période ou de population de référence entre ces 12 lignes. » Deux erreurs remontées, dont un pourcentage mensuel comparé à un pourcentage quotidien.
• Texte de l’article compagnon. Écrit par moi. Claude Opus 4.5 est intervenu en relecture pour signaler les passages où je tirais une conclusion que la donnée ne portait pas.

5. Éthique, sources et hallucination

Le risque principal du format. Une infographie donne à un chiffre une autorité visuelle qu’il n’a pas forcément. J’ai donc appliqué une règle stricte : aucun chiffre n’entre dans le visuel sans que j’aie ouvert le rapport source moi-même, page à l’appui. Les quatre sources sont nommées sur l’infographie.

Hallucinations rencontrées et traitées :

• Perplexity a proposé un chiffre d’utilisateurs Discord en France en le créditant à Médiamétrie. Le rapport ne le contient pas. Le chiffre existe ailleurs, mais avec une méthodologie différente, je l’ai conservé dans l’article en le présentant comme une fourchette (15 à 18 millions) plutôt que comme une valeur ferme.
• Gemini 3 Pro, en extrayant un PDF, a interverti deux lignes d’un tableau, attribuant à Snapchat une durée d’usage qui était celle d’Instagram. Détecté au recoupement croisé.
• Une donnée sur la « baisse de 5 points en cinq ans » a été confirmée, mais j’ai dû retrouver l’édition 2021 du rapport pour l’établir. L’IA affirmait la tendance sans pouvoir la sourcer.

Ce que je ne peux pas garantir. Les quatre rapports n’ont pas exactement les mêmes populations de référence ni les mêmes méthodes de mesure. Comparer un chiffre We Are Social et un chiffre Médiamétrie a une limite méthodologique que l’infographie ne peut pas afficher sans devenir illisible. Je l’assume et je l’écris ici.

Licence. L’article est publié en Creative Commons BY-NC-SA, mention portée en pied d’article.

6. Exemples de prompts et interactions

Le prompt qui a évité une erreur d’analyse :

« Voici 12 données sur les usages numériques français. Je veux démontrer que les Français quittent les réseaux publics. Trouve-moi les trois données de cette liste qui affaiblissent ma démonstration, et dis-moi si elles l’invalident ou si elles la nuancent. »

C’est ce prompt qui a fait apparaître le cas Facebook, audience stable chez les 35 ans et plus. La réponse était juste : ça nuance sans invalider. La section « Facebook : survivre en changeant de métier » vient directement de là, et l’article est plus solide avec.

Le prompt de contrôle qualité sur les chiffres :

« Pour chacune de ces 12 lignes, dis-moi : quelle est la population de référence, quelle est la période, et quelle est l’unité. Si l’une des trois est absente de ce que je t’ai fourni, écris ABSENT. Ne devine pas. »

Trois « ABSENT » remontés, trois retours au rapport source. L’instruction « ne devine pas » est ce qui rend ce prompt utile : sans elle, le modèle comble les trous de façon plausible.

Le prompt visuel :

« Je dois faire tenir ces 12 chiffres sur un visuel lisible sur mobile. Quels sont les 4 chiffres dont la suppression ne changerait rien à la compréhension du message ? »

Quatre chiffres supprimés du visuel, conservés dans l’article. C’est la question inverse de « qu’est-ce qui est important » et elle est beaucoup plus efficace pour dégraisser.

Le master prompt de production du visuel, celui qui remplace l’éditeur graphique :

La règle de fidélité est celle qui compte. Elle rend le graphique vérifiable : je peux comparer le code et le tableau source ligne par ligne, ce qui est impossible avec une barre étirée à la main dans un éditeur. Sur les trois tours de correction des libellés, chaque changement a coûté une ligne de code au lieu d’une reprise du gabarit.

Ce que ce prompt n’a pas obtenu du premier coup. Le premier rendu affichait Discord à « ~31 % » sans préciser qu’il s’agissait d’une progression et non d’un taux de pénétration, exactement l’ambiguïté d’unité que la section 5 décrit. Corrigé en ajoutant l’unité dans le libellé de chaque badge, et c’est une erreur que j’aurais aussi bien commise dans Canva.