1. Outils utilisés
Pour la réalisation de cet article, j’ai principalement utilisé ChatGPT (version GPT-5) dans sa version conversationnelle.
L’outil a été utilisé comme assistant de réflexion, d’organisation et de rédaction. Il n’a pas remplacé mon analyse personnelle mais m’a permis de structurer mes idées, de reformuler certains passages et de construire un angle éditorial cohérent avec mon sujet de thèse.
2. Exploration, développement d’idées et créativité
L’idée de cet article est directement issue de mon sujet de thèse professionnelle consacré au potentiel du quantified self pour le futur d’une prévention personnalisée. Avant d’utiliser l’IA, je disposais déjà de plusieurs éléments de réflexion : mon expérience personnelle d’utilisatrice d’objets connectés, mes observations autour des usages de Garmin, Strava et Apple Santé ainsi que mes premières recherches académiques et professionnelles sur le quantified self.
J’ai ensuite utilisé ChatGPT pour explorer différents angles possibles :
- l’évolution historique du quantified self
- le lien entre performance sportive et prévention santé
- le rôle de l’intelligence artificielle dans l’exploitation des données de santé
- les limites éthiques et les risques liés à la collecte de données personnelles
Certaines pistes ont été volontairement écartées, notamment les aspects trop techniques ou réglementaires, afin de conserver un article accessible à un public LinkedIn.
3. Planification et organisation
L’IA a été utilisée pour transformer une réflexion assez large en une structure claire. Plusieurs échanges successifs ont permis de construire un plan articulé autour de quatre grandes parties :
- Définition et origine du quantified self
- Évolution des usages et démocratisation des objets connectés
- Transition d’une logique de performance vers une logique de prévention
- Perspectives futures liées à l’intelligence artificielle et à la santé personnalisée
Cette approche progressive permet au lecteur de comprendre l’évolution du phénomène avant d’aborder les enjeux prospectifs au cœur de ma thèse. L’utilisation de plusieurs prompts successifs a été privilégiée plutôt qu’un prompt unique afin d’affiner progressivement le contenu et de conserver ma propre ligne éditoriale.
4. Rédaction et articulation
L’IA a été utilisée pour reformuler certaines idées, améliorer la fluidité du texte et adapter le niveau de langage à une publication LinkedIn friendly. J’ai systématiquement relu, modifié et enrichi les propositions générées afin qu’elles reflètent ma réflexion personnelle et mon positionnement.
5. Éthique, sources et hallucinations
L’utilisation de l’IA a nécessité une vigilance particulière concernant la vérification des informations. Les éléments historiques concernant le quantified self, ses fondateurs et son évolution ont été vérifiés à partir de sources complémentaires avant publication.
L’IA a été utilisée comme outil d’assistance et non comme source unique d’information. Cette démarche m’a permis de bénéficier de la rapidité de génération de contenu tout en conservant un regard critique sur les informations proposées.
L’un des principaux avantages observés est la capacité de l’IA à structurer rapidement des idées complexes. Sa principale limite reste le risque d’approximation ou d’informations insuffisamment sourcées, ce qui impose une vérification systématique.
6. Exemples de prompts utilisés
Quelques exemples de prompts utilisés durant le processus :
« Génère une infographie résumant l’évolution du quantified self jusqu’à la santé prédictive. »
« Aide-moi à structurer un article LinkedIn sur l’évolution du quantified self vers la prévention personnalisée. »
« Quels sont les principaux tournants historiques du quantified self depuis les années 2000 ? »
« Comment expliquer simplement le passage d’une logique de tracking à une logique de prévention santé ? »
« Propose une structure d’article LinkedIn qui valorise un sujet de thèse professionnelle. »