Cette note méthodologique accompagne l'infographie Publicité programmatique et IA générative : les chiffres qui redessinent le growth en 2026. Elle documente les outils utilisés, la méthode de collecte des données et les limites assumées de l'exercice.

1. Les outils utilisés

• Claude (Anthropic) — version payante Pro (claude.ai) : organisation des données par thématique, rédaction du texte d'accompagnement, relecture critique.
• Perplexity — version gratuite (perplexity.ai) : recherche sourcée de statistiques 2025-2026 sur l'IA dans la publicité programmatique.
• HTML/CSS intégré à WordPress : l'infographie est construite en HTML responsive plutôt qu'en image, afin de rester lisible sur mobile, indexable par les moteurs de recherche et sous le poids maximal recommandé.
• Yoast SEO — version gratuite : titre, méta description, structure des titres.
• Hors IA : mon observation directe des campagnes programmatiques traitées chez OpenMedias, qui a servi de filtre de plausibilité pour chaque chiffre retenu.

2. Exploration, développement d'idées et créativité

L'angle vient du terrain : en régie, la question « est-ce que l'IA fait vraiment gagner de l'argent ? » revient dans chaque réunion commerciale, et personne n'a de réponse chiffrée sous la main. L'idée de l'infographie est née de ce manque.

J'ai utilisé l'IA en phase d'ouverture pour identifier les familles d'indicateurs pertinentes — marché, performance, productivité, risques — avant de chercher les chiffres correspondants. J'ai écarté plusieurs pistes : un comparatif par plateforme d'achat (données non publiques), une projection à cinq ans (trop spéculative pour une infographie), et un focus sur le marché français (données trop parcellaires pour être comparées). J'ai conservé quatre indicateurs seulement, par discipline : une infographie à douze chiffres ne se lit pas.

Une partie des sources consultées était en anglais. Je les ai lues en version originale, puis adaptées en français en conservant les unités et les périmètres d'origine, sans arrondir les valeurs pour les rendre plus spectaculaires.

3. Planification et organisation

La structure retenue est celle d'une infographie en quatre blocs chiffrés plus un bloc de vigilance, accompagnée d'un texte qui fait exactement l'inverse de l'infographie : là où le visuel affirme, le texte nuance. C'est un choix éditorial assumé, parce qu'une infographie isolée produit toujours un effet de certitude que les données ne justifient pas.

Séquence de prompts en quatre temps : cadrage des familles d'indicateurs, recherche et tri des chiffres, construction du gabarit visuel en HTML, puis rédaction du texte d'accompagnement section par section. Le choix du format HTML plutôt qu'une image exportée a été pris pour trois raisons : poids réduit, lisibilité mobile, et possibilité de corriger un chiffre sans réexporter le fichier.

4. Rédaction, articulation et objectifs d'impact

L'IA a servi à condenser : passer d'une donnée brute à une formulation de treize mots tenant dans un bloc d'infographie est un exercice de réduction, et c'est là que l'outil est le plus utile. Elle a servi aussi à produire les nuances du texte long, notamment la distinction entre un gain de productivité moyen et sa répartition réelle.

Objectifs d'impact : un visuel lisible en moins de quinze secondes, quatre chiffres mémorisables, une signature identifiable avec lien LinkedIn et hashtag #mbadmb, un titre sous 55 caractères et une méta description sous 155 caractères. L'indicateur visé est le partage : une infographie réussie est une infographie reprise par d'autres, pas une infographie lue.

5. Éthique, sources et hallucinations

C'est le point critique d'une infographie : un chiffre faux présenté dans un cadre graphique soigné devient très difficile à contester. Trois règles ont été appliquées. Aucun chiffre n'a été inventé ou extrapolé pour « compléter » un bloc vide. Aucune valeur n'a été arrondie dans le sens du spectaculaire. Et tous les chiffres sont explicitement présentés comme des ordres de grandeur issus d'études sectorielles aux périmètres hétérogènes, mention qui figure directement dans le visuel et non en note de bas de page.

Les hallucinations rencontrées ont été nombreuses sur ce format. Interrogée sur des statistiques publicitaires, l'IA produit spontanément des chiffres très précis attribués à des cabinets réels, avec des intitulés d'études qui n'existent pas. Plusieurs valeurs proposées en première version ont été écartées faute de source retrouvable. C'est la raison pour laquelle l'infographie ne retient que quatre indicateurs et non douze.

Limite assumée et signalée au lecteur : le marché de l'IA publicitaire évolue trop vite pour qu'une infographie reste exacte plus de quelques mois, et les définitions varient d'un observatoire à l'autre. Ces chiffres servent à cadrer une discussion stratégique, pas à alimenter un business plan.

6. Exemples de prompts et interactions

Prompt de réduction : « Voici quatre constats chiffrés. Pour chacun, propose cinq formulations de moins de quinze mots, compréhensibles sans contexte, sans superlatif et sans verbe d'action marketing. »

Pourquoi il a fonctionné : interdire les superlatifs force à décrire la donnée plutôt qu'à la vendre. Les libellés retenus dans l'infographie viennent tous de cette série.

Prompt de traçabilité : « Pour chaque chiffre de cette liste, indique si tu l'as trouvé dans les sources que je t'ai fournies, si tu l'as déduit, ou si tu l'as produit de mémoire. Ne propose aucune correction. »

Résultat : sur neuf chiffres candidats, cinq étaient produits de mémoire et ont été écartés. Les quatre restants sont ceux de l'infographie.

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