Note méthodologique : Le Paradoxe de l’IA : entre gain de temps humain et gouffre énergétique
- Outils utilisés
Dans le cadre de la préparation de ce travail, j’ai principalement utilisé Gemini comme outil d’assistance. L’objectif était d’obtenir un accompagnement dans le brainstorming d’idées de sujets, la structuration des données chiffrées, la conception visuelle d’une infographie et l’aide à la rédaction d’un article explicatif.
L’IA m’a servi de support méthodologique et de co-pilote créatif, mais l’ensemble des choix éditoriaux, les recadrages et surtout la vérification stricte des sources ont été effectués par moi-même.
2. Identification du thème et du sujet
- Démarche initiale
Pour définir mon sujet, j’ai d’abord sollicité l’IA pour générer des idées d’infographies d’actualité autour de l’écologie, de la tech et de l’économie. Mon choix s’est rapidement arrêté sur le croisement entre la technologie et l’environnement.
b) Choix du sujet
Le paradoxe de l’IA (productivité vs écologie) : ce sujet m’a paru extrêmement pertinent dans le cadre de mon MBA DMB. En tant que futurs professionnels du marketing digital, nous sommes les premiers utilisateurs de l’IA générative.
Il m’a semblé essentiel de mettre en lumière la dualité de cet outil : le gain de temps humain indéniable d’un côté, opposé au gouffre énergétique et matériel (Data Centers, consommation d’eau) de l’autre.
c) Recherche, veille
Initialement, l’IA m’avait proposé d’inclure une partie sur la fabrication des smartphones. J’ai fait le choix éditorial de supprimer cette partie pour recentrer l’infographie uniquement sur l’IA et son utilisation actuelle. J’ai alors exigé de l’IA qu’elle creuse la recherche de données sur le temps gagné en entreprise pour l’opposer au coût énergétique direct.
d) Tri et sélection des données
L’enjeu d’une infographie est la lisibilité. J’ai sélectionné des « killer stats » très visuelles : le facteur x10 pour l’électricité, les 500 ml d’eau par conversation, et les 2,4 heures gagnées par semaine. J’ai demandé à l’IA de synthétiser ces données complexes issues de rapports d’experts pour les rendre percutantes et accessibles à tous.
3. Planification et organisation avec l’aide de l’IA
L’IA m’a permis de structurer visuellement mon infographie et mon article en deux grands axes qui s’affrontent :
– La course au temps : usage & productivité.
– La facture cachée : le coût matériel & électrique.
Cette organisation s’est construite progressivement à partir de prompts comme :
« Idée sujets actualité pour une infographie »
« Enlève la dernière partie sur le smartphone, ça ne m’intéresse pas au final. Cherche plus en profondeur des sources sur l’impact écologique de l’IA ainsi que sur l’utilisation de l’IA et le gain de temps. »
« Réunis toutes les informations que je t’ai transmises et propose moi une ébauche visuelle d’une infographie en format vertical, en ajoutant mon nom en bas à gauche de l’infographie : LOUISE TAUREAU – MBA DMB. »
4. Rédaction et articulation du travail
Pour accompagner l’infographie, l’IA m’a aidée à rédiger un article explicatif. J’ai précisé mes objectifs : adopter un ton professionnel mais accessible, vulgariser les données scientifiques (comme le Wattheure ou l’impact des Data Centers), et bien expliquer chaque chiffre présent sur le visuel.
L’IA a également généré la maquette visuelle de l’infographie en respectant mes consignes de design (fond blanc neutre, couleurs sobres, format vertical).
J’ai ensuite procédé à des relectures minutieuses pour exiger des corrections orthographiques spécifiques (comme la correction de « requète » en « requête » ou « proportionnie » en « proportionnée » sur le visuel).
5. Éthique, sources et risque d’hallucinations
C’est sur ce point que mon rôle humain a été déterminant. Lors de la recherche de sources, l’IA m’a d’abord fourni des liens vers des articles de presse française (Franceinfo, Les Échos) qui s’avéraient être des liens morts (Erreur 404) ou inexploitables.
Face au risque d’hallucination ou de sources invérifiables, j’ai :
– Refusé de me contenter d’affirmations sans preuves.
– Exigé de l’IA qu’elle remonte aux sources primaires institutionnelles (ADEME, ARCEP, AIE, IFOP, Université de Californie).
– Vérifié la cohérence des chiffres entre ce qui était écrit sur mon infographie et la réalité des rapports officiels.
Cette démarche intransigeante garantit un usage responsable et factuel de l’outil.
6. Exemple d’un prompt bien conçu ayant résolu un problème
Lorsque j’ai constaté que les liens de presse fournis par l’IA ne fonctionnaient pas, mettant en péril la crédibilité de mon travail, j’ai formulé un prompt de recadrage très strict et direct :
« Mon travail doit se baser sur des informations fiables et vérifiables, rien ne doit être inventé. »
Ce prompt, axé sur l’exigence de fiabilité, a forcé l’IA à abandonner les liens de presse instables pour aller me chercher les URL directes et pérennes des rapports institutionnels (rapport de l’ADEME, base de données arXiv, rapport de l’AIE). Cela a résolu mon problème de sourcing et consolidé la valeur académique de mon infographie.
Conclusion
Cette démarche méthodologique prouve que l’IA est un outil redoutable pour la structuration de données, le maquettage visuel et la vulgarisation d’idées complexes.
Cependant, elle démontre aussi que sans la direction éditoriale (choix de l’angle du « paradoxe ») et sans l’esprit critique de l’étudiant (exigence intransigeante sur la validité des liens et des sources), l’outil peut produire du contenu fragile. L’IA a été un excellent exécutant, mais la direction de projet et la validation finale sont restées purement humaines.