Note Méthodologique IA - Strava Year In Sport 2025 : quand le running devient social
1. Les outils utilisés
Perplexity : La version gratuite a été utilisée pour aller récupérer des chiffres importants dans le rapport annuel fourni et des pistes et angles supplémentaires pertinents pour l’infographie, ainsi que des sources supplémentaires pour illustrer mes propos dans l’article. L’IA a également été utilisée afin de fournir une esquisse de plan clair et pour des idées de graphique.
2. Exploration, développement d’idées et créativité
Ayant déjà choisi par moi-même le sujet de mon infographie ainsi que la source principale, l’IA a majoritairement été un assistant dans ma recherche d’informations clés qui auraient pu m’échapper à la lecture du rapport annuel ; les thèmes et sujets ont été choisis de mon côté. En tant qu’utilisatrice quotidienne de Strava depuis plusieurs années, il m’a été tout naturel de choisir cette plateforme comme sujet principal de mon infographie, dans l’optique d’aborder comment des plateformes digitales peuvent se servir des passions pour en faire des vraies communautés (physiques et digitales). J’ai alors fait des recherches hors IA pour trouver leur rapport annuel le plus récent, en notant dans mes supports de travail les chiffres de l’étude qui me paraissaient le plus pertinent. Le rapport étant anglais, j’ai automatiquement traduit par mes soins les données dont j’avais besoin. Avec les données que j’ai pu récupérer, l’IA m’a aidé à les répartir en trois catégories afin de faire les 3 parties de mon infographie.
3. Planification et organisation
La structure du plan avec la répartition des données dans chaque partie a été réalisée avec l’aide de l’IA. En effet, après avoir rassemblé de mon côté tous les chiffres clés que je voulais faire apparaître dans mon infographie, j’ai demandé à l’IA en premier temps de me classer les données qui étaient pertinentes ensemble en trois catégories, puis lui ai demandé de donner un thème commun aux trois parties afin de m’aider à trouver les titres de celles-ci.
4. Rédaction et articulation
L’IA n’a pas participé à la rédaction de cette infographie, qui a été entièrement réalisée par moi-même. Cependant, l’IA m’a aidé dans la typologie des graphiques à utiliser, pour représenter au mieux et le plus clairement certaines données.
5. Éthique, source et hallucination
Lorsque j’ai soumis à l’IA les données importantes que j’avais relevées dans le rapport annuel, en lui demandant si j’avais oublié d’autres données qui pouvaient être importantes sur mon sujet, l’IA a halluciné sur des chiffres clés de l’étude. Après être allée vérifier et tenter de trouver ces chiffres dans ma source, je me suis rendue compte que des pourcentages avaient été imaginés, et mélangés avec des parties totalement différentes, ne faisant alors de ces chiffres qu’une information inexistante dans mon support.
6. Exemples de prompts et interactions
“Voilà les pages pertinentes que j'ai trouvées : pX, pX, pX, pX. Les pages que j’ai sélectionné sont–elles pertinentes par rapport à mon sujet ? et pourquoi ?
“Y-a-t’il d’autres pages pertinentes dans le rapport que je n’aurai pas pris en compte ? Lesquelles ? Et pourquoi ?
“Y-a-t’il d’autres chiffres clés dans cette étude que je n’aurai pas pris en compte ? Lesquelles ? Et pourquoi ?
“Comment illustrer cette donnée “x” dans mon infographie pour qu’elle soit la plus claire possible ? Sous quels-formats il serait recommandé de la présenter ?”
7. Les points à retenir
Il est toujours important de demander une remise en question des chiffres trouvés et de son travail en général, afin d’avoir une vision plus large de son sujet, et de ne pas passer à côté de données importantes. Cependant, il faut toujours aller vérifier les chiffres que l’IA nous donne, même si elle cite une page ou une ligne précise, car le risque d'hallucination et de mélange d’information reste important.
Écrit par Léa Alamowitch