Note Méthodologique : L’IA au service de l’analyse stratégique (Cloud Banking)

 

Article lié : Cloud Banking : L’agilité vaut-elle le prix de notre souveraineté ?

Auteur : Léa Valot

1. Les outils en question

Pour la réalisation de cet article « Rebond », j’ai utilisé l’outil suivant :

  • Outil : Google Gemini (Modèle de langage multimodal)

  • Version : Premium

  • Lien : gemini.google.com

 

2. Exploration, développement d’idées et créativité

J’ai utilisé l’IA comme un partenaire de brainstorming pour identifier un « angle mort ». Plutôt que d’imposer un sujet, j’ai demandé à l’IA d’analyser le blog pour me proposer 6 angles de rebond distincts sur la finance. J’ai filtré ces idées selon mon objectif professionnel ( devenir Business Analyst). J’ai écarté les sujets trop « B2C » (Crypto, Apps) pour choisir un sujet d’infrastructure critique (Cloud Banking), transformant un sujet technique en une réflexion sur la souveraineté.

3. Planification et organisation

Je n’ai pas utilisé un prompt unique, mais une approche séquentielle et itérative pour construire un plan logique :

Exploration large : Demande de suggestions d’articles sources sur le blog existant.

Sélection : Choix de l’article « Cloud Banking » et instruction à l’IA d’adopter la posture d’un « Business Analyst » (focus risques/coûts).

Affinement : J’ai demandé de réorganiser le contenu pour qu’il soit moins « scolaire » et plus fluide, en supprimant les auto-références au métier de Business Analyst tout en gardant l’expertise.

4. Rédaction et articulation

L’IA a été utilisée pour élever le niveau de langage et structurer une argumentation complexe.

  • Objectif d’impact (KPIs) : Je visais la crédibilité professionnelle (« Thought Leadership ») auprès de recruteurs potentiels et la clarté pédagogique.

  • Travail sur le ton : J’ai demandé à l’IA de passer d’un ton descriptif à un ton analytique et critique orienté Risk Management.

  • Articulation : L’outil a aidé à synthétiser des concepts denses comme le « Vendor Lock-in » ou le règlement « DORA » en paragraphes digestes pour le lecteur.

 

5. Éthique, source et hallucination

La vigilance a été centrale dans ce processus.

  • Vérification des sources : Conscient que l’IA peut inventer des faits, j’ai explicitement demandé (via un prompt dédié) d’ajouter des « sources d’autorité » réelles. J’ai vérifié l’existence du rapport McKinsey 2025 et l’entrée en vigueur effective de DORA en janvier 2025.

  • Respect de l’auteur source : J’ai veillé à ce que l’IA cite systématiquement l’article du camarade en début de texte, en valorisant son travail avant d’apporter ma critique, dans une logique d’intelligence collective et non de confrontation.

  • Limites : L’IA a tendance à être très (trop) enthousiaste ou alarmiste. J’ai dû nuancer certains propos pour rester dans une analyse équilibrée.

 

6. Exemples de prompts et interactions

Voici comment j’ai piloté l’IA pour surmonter des blocages ou améliorer le contenu :

  • Défi 1 : Trouver un sujet pertinent pour ma carrière.

    • Prompt : « Sur quel article en lien avec la finance me conseilles-tu de rebondir ? (…) Lequel me conseilles-tu sachant que je veux devenir business analyst ? »

    • Résultat : L’IA a pivoté des sujets « Fintech » vers un sujet « Infrastructure/Cloud », beaucoup plus pertinent pour un profil Business analyst.

  • Défi 2 : Ajuster le style.

    • Prompt : « Enlève les mentions de business analyst. »

    • Résultat : L’IA a réécrit l’article pour qu’il sonne comme l’analyse d’un expert, et non comme un exercice d’étudiant qui dit « en tant qu’étudiant… ».

  • Défi 3 : Manque de profondeur factuelle.

    • Prompt : « As-tu d’autres sources que tu pourrais mettre ? »

    • Résultat : L’IA a intégré des références externes (ACPR, BCE, McKinsey) qui ont donné du poids et de la véracité à l’argumentation