Note Méthodologique : Les coulisses de l’article sur Yann LeCun

Dans le cadre de mon MBA Digital Marketing & Business (majeure IA & DATA), je documente ici la manière dont j’ai utilisé l’IA pour rédiger mon article sur l’ouvrage « Quand la machine apprend ». Mon objectif était simple : utiliser l’IA comme un levier de productivité sans lui déléguer ma pensée critique.

1. Mes outils de travail

Pour ce projet, j’ai fait travailler deux IA en complémentarité :

  • Gemini 3 Pro : Mon partenaire pour l’exploration. Je l’ai utilisé pour digérer les concepts complexes du livre et faire du brainstorming sur les thèmes clés (comme le connexionnisme).

  • Claude (Version gratuite) : Mon assistant à la rédaction. Claude a une plume plus naturelle, idéale pour structurer mes idées et éviter le style trop « robotique ».

  • Google : Pour le sourcing des visuels et la vérification des faits historiques (dates, prix Turing).

2. Exploration et créativité

L’idée de l’article vient de mes propres recherches sur les pionniers de l’IA.

  • Le rôle de l’IA : J’ai utilisé Gemini pour identifier les passages les plus percutants de l’histoire de LeCun (notamment « l’hiver de l’IA »).

  • Filtrage humain : J’ai fait le choix délibéré d’exclure les détails trop mathématiques pour rester sur une approche vulgarisée. L’IA me proposait des équations, j’ai préféré des métaphores.

  • Sourcing : J’ai utilisé l’IA pour synthétiser des contenus anglophones sur LeCun afin d’apporter des détails que l’on ne trouve pas forcément dans la presse française.

3. Structure et SEO

Pas de « prompt miracle » ici. J’ai construit l’article étape par étape pour qu’il soit propre sur WordPress (score Yoast SEO vert) :

  • Séquences de prompts : J’ai d’abord travaillé sur un plan en 5 parties (Portrait, Histoire, Technique, Futur, Critique).

  • Optimisation : J’ai demandé à l’IA de me proposer des titres H2 et H3 qui intègrent bien les mots-clés « Deep Learning » et « Réseaux de neurones », tout en restant accrocheurs.

4. Rédaction et « Touche Humaine »

La rédaction s’est faite par blocs. Je n’ai jamais demandé à l’IA d’écrire l’article d’un coup.

  • Articulation : Pour la partie technique sur les réseaux convolutifs, j’ai poussé l’IA à trouver des analogies (l’enfant qui apprend à voir).

  • KPIs : L’objectif est l’engagement sur LinkedIn et la clarté pédagogique.

  • Personnalisation : J’ai repris manuellement toutes les conclusions. L’IA restait trop « neutre » sur Meta ; j’ai donc réintégré mon propre avis critique sur les enjeux éthiques et les biais algorithmiques.

5. Éthique et contrôle des hallucinations

C’est le point crucial. L’IA peut inventer des faits avec beaucoup d’assurance.

  • Vérification : J’ai systématiquement vérifié les dates (ImageNet 2012, création du laboratoire FAIR) et les citations attribuées à LeCun.

  • Responsabilité : Chaque mot publié a été relu et validé. L’IA a accéléré la mise en forme, mais la ligne éditoriale est 100% la mienne.

6. Exemples de prompts utilisés

  • Prompt d’idéation (Gemini) : « Agis en tant que vulgarisateur tech. Identifie les 3 moments charnières du parcours de Yann LeCun décrits dans son livre et explique pourquoi ils sont cruciaux aujourd’hui. »

  • Prompt d’optimisation (Claude) : « Reformule ce passage sur la rétropropagation du gradient. C’est trop complexe. Utilise une image simple et fais des phrases de moins de 20 mots pour améliorer le score Yoast. »

Lien de l’article principal : https://blog.mbadmb.com/quand-la-machine-apprend-comment-yann-lecun-a-fait-triompher-le-deep-learning/