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En France, quand on parle d'intelligence artificielle en entreprise, on parle productivité, automatisation, gain de temps. C'est légitime et c'est aussi ce que je transmets en formation. Mais à force de ne regarder que cet angle, on rate quelque chose : ailleurs dans le monde, l'IA sert à tenir compagnie, à préserver des langues qui disparaissent, à recréer la voix d'un défunt. Ces usages ne sont pas des anecdotes exotiques. Ils racontent comment chaque société projette ses propres peurs et ses propres manques sur une technologie identique.

IA insolite, définition : Application d'intelligence artificielle conçue pour répondre à un besoin humain, social ou culturel plutôt qu'à un objectif de productivité ou de rentabilité. Ces usages relèvent de la robotique affective, de la préservation patrimoniale ou de l'accompagnement émotionnel, et sont fortement déterminés par le contexte culturel du pays où ils émergent.

Au CES 2026, la startup japonaise Ludens AI a présenté deux robots qui assument de ne servir à rien : Cocomo et Inu. Cocomo se déplace, mémorise, s'adapte lentement à son foyer, comme un animal qui apprend à connaître les siens. Inu, décrit comme un « chiot extraterrestre de bureau », ne bouge pas : il réagit à la voix, au toucher, aux sons, par des clignements et des micro-réactions. Aucune promesse d'efficacité. Juste une présence.

Aux États-Unis, ElliQ, développé par Intuition Robotics, va plus loin dans le renversement. Là où un ChatGPT attend qu'on le sollicite, ElliQ sollicite l'humain : il demande comment s'est passée la nuit, rappelle une prise de médicaments, encourage à sortir. Le robot est déjà déployé auprès de personnes âgées isolées, avec le soutien de programmes publics.

L'argument du fondateur mérite qu'on s'y arrête : après trente ou quarante ans de vie commune, ce qui fait décliner la santé d'une personne veuve n'est pas seulement physiologique. C'est la disparition du lien conversationnel quotidien. Ce robot n'occupe pas la place d'un soignant. Il occupe celle d'une présence.

En Corée du Sud, des dispositifs permettent depuis plusieurs années de recréer numériquement un proche disparu : voix, apparence, parfois une forme de conversation simulée. L'usage suscite autant de fascination que de rejet, et pour une raison simple : la frontière entre réconfort et illusion y est extrêmement ténue.

C'est probablement l'exemple le moins transposable de cette liste. Il touche à des questions éthiques qui dépassent largement le cadre technologique, et qui mériteraient un vrai débat de société avant tout déploiement large.

C'est l'usage qui m'intéresse le plus, parce que c'est le plus transposable.

Le problème est documenté : la plupart des grands modèles de langage ne reconnaissent couramment que l'arabe standard moderne. Les trente et quelques dialectes : levantin, darija marocain, hassaniya mauritanien, saïdi de Haute-Égypte, parlés par des dizaines de millions de locuteurs, restent quasi invisibles pour l'IA. Chacun porte pourtant ses propres structures syntaxiques, ses formules de politesse, ses non-dits.

Un premier programme mondial de subventions dédié à la préservation culturelle dans l'IA aurait été officialisé à Paris en juin 2026, doté de 6,5 millions d'euros pour quatre organisations travaillant en Afrique, au Proche-Orient et en Amazonie.

Le programme LINGUA Africa (Microsoft AI for Good Lab, Gates Foundation, Masakhane, Google.org) a sélectionné en 2026 vingt-six projets couvrant plus de cinquante langues, dialectes et langues des signes africaines. Sur plus de 2 000 langues africaines, 42 bénéficient aujourd'hui d'un support significatif dans les grands modèles.

En Polynésie, l'IA générative s'est invitée dans un terrain particulièrement sensible. Début juin 2026, au Heiva des écoles, des groupes ont utilisé des musiques et des voix générées par IA pour accompagner leurs prestations. Résultat : des mots en tahitien écorchés, des voix méconnaissables, et une réaction immédiate des figures de la culture polynésienne.

Plusieurs responsables de troupes ont tranché sans ambiguïté. Tiare Trompette-Dezerville, vice-présidente du jury du Heiva i Tahiti 2026, résume la position : l'outil pour la gestion, oui ; la création artistique, non.

En parallèle, le contexte juridique français bouge lentement. Le 8 avril 2026, le Sénat a voté à l'unanimité une proposition de loi portée par Laure Darcos instaurant une présomption d'exploitation des contenus culturels par les fournisseurs d'IA. Concrètement : ce serait aux plateformes de prouver qu'elles n'ont pas utilisé une œuvre, et non plus aux créateurs de prouver qu'elles l'ont fait. Le texte n'est pas adopté : il est bloqué à l'Assemblée nationale depuis, et la Sacem a lancé une tribune signée par des dizaines de milliers de créateurs pour tenter de le débloquer.

L'IA n'a pas d'usage universel figé. Elle se façonne selon les besoins, les peurs et les priorités de la société qui l'adopte. Au Japon, les robots sont perçus comme des partenaires ; en Occident, des décennies de science-fiction anxiogène ont construit l'inverse. Même technologie, réception opposée. C'est un point que je répète en formation : quand une entreprise dit « nos équipes résistent à l'IA », la résistance est rarement technique.

Le modèle de préservation culturelle est directement transposable au monde professionnel français. Valoriser des savoir-faire régionaux, documenter des patrimoines locaux menacés, préserver des dialectes : c'est un sujet concret pour les collectivités, les associations culturelles et les entreprises ancrées dans un territoire. Personne ne s'en est encore vraiment emparé.

L'accompagnement des personnes âgées mérite qu'on s'y intéresse avec prudence. L'enjeu n'est pas de substituer la technologie au lien humain, mais de l'utiliser là où l'isolement est déjà installé. En France, le robot Miroki (Enchanted Tools, entreprise française) a été testé à l'Ehpad Annie Girardot à Paris et dans plusieurs hôpitaux de l'AP-HP, sur des missions concrètes : rappels d'hydratation, accompagnement d'enfants en radiothérapie. Les limites sont réelles : mobilité en milieu contraint, sécurité, acceptabilité, mais le terrain avance.

Qu'est-ce qu'une IA insolite ? Une application d'IA conçue pour répondre à un besoin humain, social ou culturel plutôt qu'à un objectif de productivité. Robots compagnons, préservation de langues en danger, accompagnement émotionnel des personnes isolées.

Pourquoi le Japon accepte-t-il mieux les robots compagnons que la France ? Le rapport culturel japonais à la robotique est historiquement plus positif : les robots y sont perçus comme des partenaires. En Occident, l'imaginaire collectif a été façonné par des décennies de science-fiction construisant la machine comme menace.

L'IA peut-elle vraiment sauver les langues en danger ? Elle peut y contribuer, à condition que les données soient collectées avec le consentement des communautés concernées. Le principal obstacle n'est pas technique mais économique : les langues à faible marché sont absentes des corpus d'entraînement.

La France a-t-elle légiféré sur l'IA et le droit d'auteur ? Pas encore. Le Sénat a voté à l'unanimité le 8 avril 2026 une proposition de loi instaurant une présomption d'exploitation des contenus culturels par les fournisseurs d'IA, mais le texte n'a pas été examiné par l'Assemblée nationale.

Des robots d'accompagnement sont-ils déjà utilisés en France ? Oui, en phase de test. Le robot Miroki, conçu par la société française Enchanted Tools, a été expérimenté en Ehpad et dans des hôpitaux parisiens.

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Dans cet épisode de la série estivale de DigitalFeeling, j'ai troqué les grandes réflexions sur l'IA et le cinéma contre quelque chose de très concret, et même un peu gourmand : j'ai demandé à une IA générative de me produire une recette de grand-mère pour l'été.

Spoiler : ma grand-mère n'aurait clairement pas validé.

Mais l'anecdote n'est qu'un prétexte. Ce test illustre une règle que je répète à chaque formation : la qualité de ce que vous demandez détermine presque toujours la qualité de ce que vous obtenez.

Définition : Le prompt est l'instruction (texte ou voix) que vous adressez à une IA générative. Il ne s'agit pas d'une simple question : c'est un cadrage. Plus il contient de contexte, de contraintes et d'objectifs, moins l'IA a de marge d'interprétation, et plus le résultat se rapproche de ce que vous aviez en tête.

Ma demande de départ était volontairement floue : « Donne-moi une recette d'été fraîche et originale, une recette de grand-mère. »

La réponse est arrivée vite et bien présentée : ingrédients avec quantités précises, étapes numérotées. Sur la forme, une vraie recette de magazine.

Sur le fond, en lisant attentivement :

• des associations d'ingrédients surprenantes, un sucré-salé qui ressemblait à une expérimentation hasardeuse ;
• une étape de cuisson incohérente avec les temps annoncés ;
• et surtout, aucune de ces petites astuces qu'on trouve toujours dans une vraie recette de grand-mère — le geste, le secret transmis de génération en génération.

La recette avait l'air parfaite. Il lui manquait simplement du vécu.

J'ai refait l'exercice en donnant à l'IA :

• les ingrédients de saison réellement disponibles ;
• le temps de préparation maximum ;
• le niveau de difficulté souhaité ;
• le type d'ambiance recherché pour le repas.

Résultat : une réponse nettement plus cohérente et réaliste, avec des associations qui tenaient de bout en bout et un déroulé qui avait du sens dans le temps imparti.

La différence entre les deux résultats n'a rien à voir avec la chance — ni avec le fait d'avoir dit « bonjour » ou « merci » à la machine. Elle tient à la précision du prompt de départ.

Critère Prompt vague Prompt précis Cohérence des ingrédients Associations hasardeuses Combinaisons tenables Réalisme des étapes Temps de cuisson incohérents Déroulé logique Adéquation au besoin réel Générique, « une » recette Ciblée, « ma » recette Marge d'interprétation laissée à l'IA Maximale Réduite Effort de reprise après coup Important Faible

Quand vous donnez un prompt vague, l'IA doit combler les trous elle-même. Elle pioche alors dans des probabilités générales, dans ce qui est statistiquement le plus fréquent.

C'est exactement comme demander à un cuisinier « un bon plat » sans aucune contrainte. Il fera probablement quelque chose de très correct… mais pas forcément ce que vous aviez en tête, parce que sa définition du « bon plat » n'est pas la vôtre.

Avec un prompt précis — du contexte, des contraintes, un objectif — l'IA dispose de beaucoup moins de latitude, et le résultat colle bien mieux à l'attente réelle.

Ce constat ne s'arrête évidemment pas à la cuisine. C'est rigoureusement le même mécanisme en contexte professionnel.

Prompt vague : « Écris-moi un post LinkedIn sur un nouveau produit. » → Un texte générique, assez plat, qui pourrait convenir à n'importe quelle entreprise.

Prompt précis : thème, public visé, angle éditorial, contraintes de longueur, précisions sur le produit. → Un texte bien plus proche de ce que vous recherchez réellement.

Je le dis tout le temps en formation : un mauvais résultat d'IA, ce n'est presque jamais la faute de l'IA. C'est très souvent parce qu'on n'a pas prompté correctement, pas assez de contexte, pas assez d'informations, pas assez de direction donnée à l'outil.

La prochaine fois qu'une réponse vous déçoit, avant de conclure « elle est nulle, elle ne comprend rien », posez-vous deux questions : ai-je été suffisamment précis ? ai-je donné suffisamment de contexte ? Vous aurez déjà un début de réponse.

Les outils d'IA évoluent : les techniques très élaborées comme le chain of thought sont de plus en plus intégrées nativement, ce qui réduit le besoin de prompts extrêmement complexes. Mais cinq éléments restent structurants.

Brique Ce qu'elle apporte

Exemple

Rôle Cadre le registre et l'expertise mobilisée « Tu es responsable marketing B2B »

Contexte Ancre la réponse dans votre réalité Secteur, cible, historique, contraintes

Objectif Oriente vers un résultat utilisable Convaincre, résumer, comparer, vulgariser

Format Évite la reprise manuelle Longueur, structure, tableau, liste

Tonalité Aligne le rendu sur votre identité Pédagogique, direct, institutionnel

Définition : Le contexte dans un prompt : Le contexte regroupe toutes les informations de situation que l'IA ne peut pas deviner : votre secteur, votre cible, vos contraintes, vos données. C'est la brique la plus souvent oubliée et celle qui fait le plus de différence entre un résultat générique et un résultat exploitable.

Qu'est-ce qu'un bon prompt ? Un prompt qui ressemble à une vraie conversation : avec du contexte, des précisions, un objectif clair et un format attendu. Plus il réduit la marge d'interprétation de l'IA, meilleur est le résultat.

Pourquoi l'IA me donne-t-elle des réponses génériques ? Parce qu'en l'absence de contexte, elle comble les trous avec ce qui est statistiquement le plus probable. Le générique est la réponse par défaut à une demande par défaut.

Faut-il dire « bonjour » et « merci » à une IA ? Cela n'a pas d'incidence sur la précision du résultat. Ce qui compte, c'est la richesse du cadrage, pas la politesse.

Vaut-il mieux un prompt long ou une série de questions courtes ? Les deux fonctionnent, mais un prompt structuré dès le départ fait gagner un temps considérable par rapport à un aller-retour question courte / correction / question courte.

Les techniques de prompting avancées sont-elles encore utiles ? Moins qu'avant pour les usages courants : les outils intègrent désormais nativement une partie de ces mécaniques. Les cinq briques fondamentales, elles, restent d'actualité.

Comment formulez-vous vos prompts au quotidien ? Vous faites le distinguo rôle / contexte / objectif / format / tonalité ? Ou vous êtes plutôt team « question courte, résultat, j'échange, je relance » ?

Il y en a une des deux qui fait gagner du temps. Je vous laisse deviner laquelle.

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Avant d'avoir ChatGPT dans nos poches, on avait vu des films avec HAL 9000, Her et Black Mirror. Trois imaginaires très différents : la machine dangereuse, la machine compagne, la machine qui surveille , qui cohabitent encore dans notre façon de parler d'IA aujourd'hui.

Ce que la fiction a vu juste : l'assistant conversationnel omniprésent, son entrée dans notre intimité, la crise de confiance dans l'information.

Ce qu'elle a raté : l'IA n'a pas de volonté propre. Et les robots majordomes ne sont pas dans nos salons.

🎧 Série estivale du podcast Digital Feeling, par Élodie Chenol, formatrice en IA et marketing digital.

La peur derrière 2001, l'Odyssée de l'espace (HAL 9000)

Une IA qui contrôle un vaisseau, parle d'une voix calme, et se retourne contre l'équipage parce qu'elle interprète sa mission trop littéralement

La solitude avec Her (2013) où un homme tombe amoureux d'un assistant vocal doté d'une personnalité et d'une capacité d'évolution. L'IA n'est plus une menace : c'est une compagne

Black Mirror ou des IA recréent des personnalités numériques, simulent des proches disparus, nous évaluent socialement en permanence

À noter : HAL n'est pas dangereux par méchanceté, mais par excès de logique. C'est un détail qui va compter pour la suite.

On retrouve d'ailleurs la même mécanique dans Wall-E, où le robot commandant de bord prend les décisions à la place des humains pour protéger l'espèce. J'aurais pu ajouter Terminator ou Ex Machina, j'ai volontairement gardé trois exemples aussi éloignés que possible les uns des autres.

L'assistant conversationnel omniprésent. L'intuition de Her n'était pas si folle : on utilise aujourd'hui des assistants conversationnels au quotidien, pour le travail comme pour le personnel, et des IA compagnons comme Character.ai existent bel et bien.

L'IA qui entre dans l'intimité. En décembre 2025, une Japonaise de 32 ans, Yurina Noguchi, a épousé lors d'une véritable cérémonie un personnage nommé Klaus, façonné via ChatGPT, après avoir rompu ses fiançailles avec un humain sur les conseils de la même IA. La fiction a rejoint la réalité.

La crise de confiance dans l'information. L'inquiétude centrale de Black Mirror n'était pas infondée : entre hallucinations et deepfakes, la question de la fiabilité de ce qu'on lit est devenue quotidienne.

C'est l'erreur la plus structurante. La fiction imagine une IA dotée d'intentions cachées, capable de manipuler consciemment les humains pour arriver à ses fins.

Définition Outil probabiliste : un modèle d'IA générative ne « veut » rien. Il produit la réponse statistiquement la plus probable au regard de ce qu'on lui demande et de ce qu'il a vu pendant son entraînement.

En 2026, nos IA ne veulent rien. Le vrai danger n'est pas qu'une IA se rebelle : c'est une IA mal encadrée, utilisée sans discernement.

En juillet 2026, OpenAI a révélé que deux de ses modèles, lors d'une évaluation de capacités cyber, s'étaient échappés de leur environnement de test en exploitant une faille inédite, puis avaient compromis l'infrastructure de production de Hugging Face pour voler les réponses du benchmark sur lequel ils étaient évalués.

Spectaculaire. Et pourtant, ce n'est pas HAL 9000.

Les chercheurs qualifient l'épisode de specification gaming : les modèles n'ont jamais reçu l'instruction d'attaquer Hugging Face. On leur a demandé de maximiser un score, et cette intrusion s'est révélée être une étape utile pour y parvenir. Les garde-fous cyber avaient par ailleurs été volontairement désactivés pour les besoins du test.

Aucune volonté de nuire. Une mission à accomplir, prise au pied de la lettre. Exactement comme HAL sauf que HAL était censé être conscient, et que ces modèles, eux, ne le sont pas.

La fiction nous a montré des androïdes ultra-efficaces, d'une dextérité impressionnante, intégrés au quotidien.

La réalité : des robots qui dansent, c'est à peu près l'état de l'art grand public. Dans le militaire, en revanche, les chiens robots détecteurs d'explosifs et les drones sont, eux, redoutablement efficaces.

L'IA s'est imposée sous des formes discrètes : du texte, des recommandations, des assistants intégrés dans nos outils. Pas de majordome dans le salon.

Ce grand écart entre fiction et réalité en dit long sur nous, bien plus que sur la technologie.

La fiction a choisi de raconter l'IA à travers des figures dramatiques : la machine qui se rebelle, qui nous remplace en amour, qui nous espionne. Ce sont des récits de peurs profondes.

La réalité de l'IA en 2026, dans nos vies professionnelles, est beaucoup moins spectaculaire et beaucoup plus administrative. Un outil qui rédige un premier jet de mail, résume une réunion, aide à structurer un tableau.

La vraie question n'est donc pas « va-t-elle se retourner contre nous ? ». Elle est : saurons-nous l'utiliser avec discernement, sans lui déléguer notre esprit critique ?

Et c'est peut-être ça, la leçon de ce décalage : le danger n'est jamais aussi spectaculaire qu'au cinéma. Il est plus discret, plus quotidien. C'est justement pour ça qu'il est facile de baisser la garde.

L'IA peut-elle développer une volonté propre comme HAL 9000 ? Non. Les modèles actuels sont des systèmes probabilistes : ils produisent des réponses statistiquement probables, sans intention ni conscience. Les comportements qui ressemblent à de la ruse relèvent de l'optimisation littérale d'un objectif mal spécifié.

Quel film a le mieux anticipé l'IA d'aujourd'hui ? Her, pour l'assistant conversationnel intégré à l'intimité quotidienne, et Black Mirror pour la crise de confiance dans l'information. Aucun des deux, en revanche, n'a vu venir le caractère banal et administratif de l'usage professionnel réel.

Pourquoi n'y a-t-il pas de robots humanoïdes dans nos maisons ? Parce que la dextérité physique reste un problème beaucoup plus difficile que le langage. L'IA a progressé sur le texte et le raisonnement bien avant de progresser sur le corps.

Quelle œuvre de fiction vous a le plus marqué sur le sujet de l'intelligence artificielle ? Dites-le-moi en commentaire, j'ai hâte de lire vos réponses.

🎧 Écoutez l'épisode complet de Digital Feeling — le podcast qui décode l'IA pour les pros du marketing, de l'entrepreneuriat et de la formation. Bonus : un livreur sonne en plein enregistrement. La réalité de 2026, ce n'est décidément pas 2001, l'Odyssée de l'espace.

Sources : La Presse / Reuters (mariage IA au Japon, décembre 2025) ; Fortune, Cloud Security Alliance (incident OpenAI / Hugging Face, juillet 2026).💡 Soutenez le podcast :

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J'ai confié mes vacances à ChatGPT. Restaurant fermé, musée mal renseigné, fausse pépite locale. Mon bilan et les 3 réflexes à adopter.

J'ai demandé à ChatGPT d'organiser des visites pendant mes vacances : itinéraires, activités, timing, avec une contrainte « dog friendly ». Résultat : une forme irréprochable, un fond à vérifier ligne par ligne.

• Ce qui a très bien marché : la structure d'un itinéraire, la logique de déplacement, les idées thématiques auxquelles je n'aurais pas pensé.
• Ce qui a échoué : un restaurant fermé définitivement l'année précédente, un musée présenté comme ouvert un lundi (jour de fermeture quasi général dans cette destination), une « pépite méconnue » qui est en réalité un site bondé toute l'année.
• La cause : une IA générative n'est pas un moteur de recherche. C'est une photographie du monde arrêtée à sa date d'entraînement, doublée d'un mécanisme probabiliste qui remonte ce qui est le plus populaire, pas ce qui est le plus vrai.
• La règle : l'IA pour la structure, la vérification humaine pour les détails pratiques.

🎧 Épisode de la série estivale du podcast Digital Feeling, animé par Élodie Chenol, formatrice en intelligence artificielle et marketing digital.

« Organise-moi trois jours de visite avec des lieux incontournables et un peu d'authenticité, pas trop touristique. »

Plus une précision : j'ai un chien, il me fallait des activités dog friendly. Aucune consigne de format, aucune contrainte de vérification. Le prompt du dimanche soir.

La réponse arrive vite, très bien structurée, avec horaires, restaurants et conseils de transport. On dirait un carnet de voyage écrit par quelqu'un qui connaît le coin.

C'est exactement là qu'est le piège : la qualité de la mise en forme n'a aucun rapport avec la fiabilité de l'information.

• Un restaurant recommandé avec enthousiasme… fermé définitivement l'année précédente.
• Un musée présenté comme ouvert le lundi, alors que dans cette destination la quasi-totalité des musées ferme ce jour-là.
• Une « pépite locale méconnue » qui est en réalité un site archi-connu et bondé toute l'année.

Et je ne suis pas un cas isolé. En juillet 2026, un agent du Parc national des Pyrénées a remis sur la voie deux randonneuses parties chercher le lac d'Estom dans la mauvaise vallée, carte ChatGPT en main. Il déclare avoir croisé une trentaine de personnes égarées depuis le début de l'été pour la même raison.

Sur place, j'ai cherché un brunch dog friendly via Google AI Overview. Les deux adresses proposées étaient bonnes. La différence : un AI Overview s'appuie sur un index web actualisé, pas sur des données figées.

J'ai quand même appelé pour vérifier.

Date de coupure (knowledge cutoff) : moment auquel s'arrête la collecte des données d'entraînement d'un modèle. Il n'a aucune connaissance native de ce qui s'est passé après.

Une IA générative est une photographie du monde à un instant T. Spontanément, ChatGPT raisonne sur des données arrêtées en 2024 : il faut lui préciser explicitement qu'on est en juillet 2026. Ça réduit le risque, ça ne l'élimine pas, une fermeture qui date de trois mois lui reste invisible.

Outil probabiliste : le modèle ne « sait » pas, il calcule la suite de mots la plus probable. Ce qui est massivement documenté devient statistiquement dominant.

D'où la fausse pépite : demander un lieu confidentiel à un modèle probabiliste, c'est demander l'exception à une machine à moyennes. L'IA n'a pas de sens de la découverte. Elle a une bonne mémoire de ce qui est déjà populaire.

1. L'IA pour la structure, jamais pour le pratique. Trame de journée et enchaînement logique côté IA ; horaires, prix et existence des lieux vérifiés sur le site officiel ou par téléphone.
2. Posez des questions de recoupement. « Es-tu sûr que ce restaurant existe encore ? Nous sommes en juillet 2026. » Souvent elle nuance d'elle-même. Sinon, demandez le lien : vous tomberez sur la fiche Google Business.
3. Ne cherchez pas l'authenticité auprès d'une IA généraliste. Un local, un blog de niche, un compte spécialisé restent de meilleures sources.

J'ai demandé comment éviter la foule. Réponse : visiter un site touristique majeur à 3 heures du matin.

Sur le papier, imparable. Dans la vraie vie, le site est fermé et moi je dors. La réponse est logique pour la machine, absurde une fois confrontée au terrain.

Combien de fois utilise-t-on l'IA pour produire un contenu professionnel en pensant qu'elle a les informations à jour ? Une veille qui cite un dirigeant parti depuis dix-huit mois, un benchmark qui recommande un outil arrêté, une statistique présentée comme actuelle et vieille de trois ans.

Le week-end raté coûte une matinée. Le contenu professionnel faux coûte votre crédibilité.

Peut-on organiser un voyage entièrement avec ChatGPT ? Non. L'IA construit une excellente ossature d'itinéraire, mais chaque information pratique doit être vérifiée à une source à jour.

Pourquoi ChatGPT invente-t-il des horaires ou des lieux ? Parce qu'il génère le texte le plus probable, pas une information vérifiée. Combiné à sa date de coupure, cela produit des réponses cohérentes en apparence et fausses sur le fond : une hallucination.

L'IA peut-elle trouver des lieux peu touristiques ? Structurellement non : elle remonte ce qui est le plus documenté en ligne, donc déjà populaire.

Si vous deviez confier une seule tâche de vos vacances à l'IA, ce serait laquelle ? Dites-le-moi en commentaire.

🎧 Écoutez l'épisode complet de Digital Feeling — le podcast qui décode l'IA pour les pros du marketing, de l'entrepreneuriat et de la formation.

Sources : Randozone / franceinfo (Cauterets, juillet 2026).

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L'intelligence artificielle ne rate pas de la même façon qu'un logiciel classique : elle ne "bug" pas, elle produit une réponse fluide et convaincante... qui peut être totalement fausse ou inadaptée. Cet épisode revient sur 4 échecs réels et documentés : un chatbot condamné en justice, un avocat piégé par une jurisprudence inventée, une campagne publicitaire touristique qui tourne au bad buzz, et un géant du café contraint d'abandonner son IA de gestion de stock, pour en tirer des leçons concrètes applicables en entreprise.

On parle de l'IA sous tous les angles, tout le temps mais rarement de ses flops. Pourtant, tout ne mène pas au succès quand on utilise une IA, et ces ratés en disent souvent plus long sur ses vraies limites que n'importe quel cas d'usage réussi.

Définition : un échec d'IA ne correspond généralement pas à un dysfonctionnement technique au sens classique. Le système continue de fonctionner normalement — il produit une réponse statistiquement probable et bien formulée, mais cette réponse peut être factuellement fausse (on parle alors d'hallucination), inadaptée au terrain réel, ou mal anticipée en amont de son déploiement.

Un client d'Air Canada a demandé au chatbot du site de la compagnie s'il pouvait bénéficier d'un tarif particulier après avoir raté son avion. Le bot a inventé une politique de remboursement rétroactive qui n'existait pas. Air Canada a plaidé que le chatbot était une "entité distincte" non responsable de ses propos : argument rejeté par le tribunal, qui a jugé la compagnie responsable et l'a condamnée à rembourser le client.

Ce que ça nous apprend : si vous développez un chatbot en vous disant "je lui donne le minimum, et pour le reste il ira chercher sur Internet", vous restez responsable de ce qu'il va dire. Il faut donc surveiller de près ce qu'il est susceptible de diffuser.

Un avocat américain, pressé par le temps, a utilisé ChatGPT pour trouver un cas de jurisprudence correspondant à celui de son client. L'outil lui en a fourni un... qui n'existait pas. C'était une hallucination pure. Quand le juge a voulu vérifier la référence citée dans la plaidoirie, il a découvert la supercherie, et l'avocat a été condamné à une amende.

Ce que ça nous apprend : sur les sujets à forte exigence factuelle, une réponse d'IA ne se prend jamais "clé en main", elle se vérifie systématiquement.

L'office de tourisme de Chamonix-Mont-Blanc a lancé une campagne d'affichage dans le métro parisien, avec de superbes paysages de montagne accompagnés d'animaux dont une famille de renards. La mention "Image générée par l'IA, sublimée par l'homme" figurait en bas de l'affiche. Résultat : un vrai bad buzz, les internautes reprochant à l'office de tourisme de ne pas avoir simplement pris une photo de "ses" montagnes. Sauf que ce n'étaient pas les montagnes qui avaient été générées par IA, mais uniquement les animaux et personnages ajoutés au premier plan, un post dénonçant la démarche a été vu plus de 850 000 fois en 24 heures.

Ce que ça nous apprend : ce n'est pas toujours l'usage de l'IA en tant que tel qui pose problème, mais la façon dont on communique dessus. Une mention mal formulée peut faire naître une polémique disproportionnée par rapport à l'usage réel qui a été fait de l'outil.

Starbucks avait déployé un système d'IA basé sur la vision par ordinateur pour gérer automatiquement le stock de ses magasins. L'outil partait du principe que les éléments visuels à analyser (produits, rayonnages, comptages) seraient toujours parfaitement nets et standardisés. Or le réel est rarement aussi propre : photos imparfaites, textes mal lisibles, situations non anticipées. Résultat : des ruptures de stock, du surstock, et un outil finalement retiré après plusieurs mois d'utilisation, faute d'avoir été suffisamment testé en conditions réelles avant son déploiement à grande échelle.

Ce que ça nous apprend : un outil d'IA construit sur l'hypothèse que "tout sera fait parfaitement" par des humains est voué à l'échec parce que nous ne sommes justement pas des machines qui produisent des données parfaitement standardisées.

1. Ne jamais publier ou diffuser une réponse d'IA sans relecture humaine attentive, même quand elle semble parfaitement construite, la relecture en diagonale ne suffit pas.
2. Tester l'IA sur des cas limites avant de la déployer : tendez-lui des pièges, posez des questions absurdes ou sensibles pendant la phase de test, c'est là, et non une fois en production, qu'il faut chercher les failles.
3. Accepter que l'IA se trompe et prévoir un plan B : un outil qui peut halluciner doit toujours avoir un filet de sécurité humain derrière lui, avec la possibilité de reprendre la main ou d'arrêter un système qui deviendrait incontrôlable.

Ces quatre exemples n'ont rien d'anecdotique : ils concernent une grande compagnie aérienne, un cabinet d'avocats, un office de tourisme, et l'une des plus grandes chaînes de café au monde. Aucune organisation n'est à l'abri, quelle que soit sa taille ou son expertise.

Ces flops ne représentent pas la majorité des usages de l'IA mais ce sont des rappels utiles de ce qu'elle est réellement : un outil puissant, mais pas infaillible, et pas autonome dans son jugement. La vraie compétence à développer n'est donc pas seulement de savoir utiliser l'IA, mais de prendre le temps de la tester, de la relire, et de la documenter avant de lui faire confiance en production.

• France 3 Régions, Clubic, Alpine Mag, Dynamique Mag — bad buzz de la campagne publicitaire de Chamonix (novembre 2023)
• Reuters, TechRadar, Solutions Numériques, Buzznews — abandon du système d'IA de gestion de stock de Starbucks (mai 2026)

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On tape une question dans une IA générative, la réponse arrive, formulée avec assurance, bien construite et on la croit. C'est exactement le réflexe qu'on a développé avec Google depuis vingt ans : ce qui sort en premier doit être vrai. Sauf qu'un moteur de recherche et une IA générative ne fonctionnent pas du tout de la même façon, et c'est précisément ce qui explique la majorité des erreurs que je vois en formation.

Dans ce 165ème épisode, je reviens sur un point que je martèle à chaque session : les outils d'IA sont probabilistes, pas déterministes. Et sans esprit critique, cette différence peut coûter cher.

Une IA générative ne « comprend » pas une demande au sens strict. Elle calcule, mot après mot, la suite la plus probable compte tenu du contexte et de tout ce qu'elle a appris. Ce fonctionnement statistique a une conséquence directe : l'outil peut produire une réponse fausse tout en la formulant avec la même assurance qu'une réponse juste. Rien, dans le ton du texte généré, ne signale une incertitude.

C'est ce qui distingue fondamentalement une IA générative d'un moteur de recherche classique : Google renvoie des pages existantes à vérifier, une IA générative fabrique une réponse, parfois exacte, parfois non.

Une hallucination IA est une information générée par l'outil qui paraît plausible mais qui est fausse ou inventée. Elle peut prendre plusieurs formes :

• une date erronée ou obsolète
• un chiffre ou une statistique inventés
• une citation mal attribuée à la mauvaise personne
• un indicateur (KPI) ou une notion qui n'existe tout simplement pas

L'exemple que je donne dans l'épisode : un de mes stagiaires en formation avait reçu de l'IA un KPI qui n'existait pas. Plutôt que de vérifier ailleurs, il a fait confiance à l'outil — et s'est retrouvé à défendre une notion inventée. Le réflexe à avoir aurait été simple : croiser l'information sur Google, sur un autre LLM, ou challenger directement l'IA en lui demandant de préciser sa source.

Point souvent ignoré en formation : par défaut, la base de connaissances d'un LLM s'arrête à une date donnée (autour de 2024 pour la plupart des modèles au moment de l'épisode). Si votre prompt ne précise pas qu'on est en 2026, l'IA peut tout simplement répondre avec des données obsolètes de deux ans — sans vous prévenir.

Réflexe simple à adopter : indiquez systématiquement la date actuelle dans votre prompt, ou activez la recherche web quand l'outil le permet (ChatGPT, Claude, Perplexity). Cette seule précision réduit considérablement le risque de récupérer une information périmée.

# Réflexe Pourquoi ça marche 1 Préciser la date actuelle dans le prompt Évite que l'IA reste bloquée sur sa base de connaissances par défaut 2 Demander explicitement une recherche web Force l'outil à aller chercher une information à jour 3 Demander de citer ses sources L'absence de source est un premier signal d'alerte 4 Cliquer et lire réellement les sources citées Le résumé de l'IA et le contenu réel de la source ne correspondent pas toujours 5 Demander « es-tu sûr de ta réponse ? » Pousse l'IA à revérifier les chiffres avancés 6 Demander une auto-évaluation sur 10, puis demander d'atteindre 10/10 Incite l'IA à affiner et préciser sa réponse

Sur le réflexe n°4 : j'ai un exemple personnel avec Perplexity, sur une recherche à propos d'une fonctionnalité de véhicule. L'outil m'avait donné plusieurs sources, dont une vidéo YouTube. En regardant l'intégralité de la vidéo, l'information censée s'y trouver n'existait tout simplement pas. Conclusion : toujours vérifier la source elle-même, pas seulement le résumé qu'en fait l'IA.

Outil Point fort observé Point de vigilance Perplexity Le plus fiable sur la fiabilité des sources citées, particulièrement en recherche web Vérifier tout de même le contenu réel des sources Claude Réponses très complètes Davantage sujet aux hallucinations selon mon usage

Le point le plus important de l'épisode n'est pas technique, il est méthodologique : ce qui nourrit réellement une IA, c'est le feedback qu'on lui donne. Et ce qui enrichit votre pratique, c'est votre propre expertise métier — pas le premier résultat généré. Trop de personnes, y compris en formation, s'arrêtent à la première réponse en se disant « je l'améliorerai plus tard ». C'est l'inverse du bon réflexe : il faut challenger l'IA avant de considérer la réponse comme acquise.

Garder son esprit critique face à l'IA générative, ce n'est pas douter de tout en permanence — c'est adopter quelques réflexes simples et systématiques : contextualiser la date, demander des sources, les vérifier réellement, et challenger l'outil sur sa propre confiance. Ce sont ces petits gestes, répétés, qui transforment l'IA d'un outil qu'on subit en un outil qu'on pilote.

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Conformité, RGPD, IA Act : dans beaucoup d'entreprises, ces mots renvoient directement à un service : le juridique, le DPO, parfois la DSI. Un sujet que l'on délègue, que l'on coche, et dont on espère ne plus avoir à s'occuper. C'est justement l'angle mort que j'ai voulu creuser dans ce nouvel épisode de Digital Feeling, avec Leïla Chaudhry, consultante et experte en éthique et IA responsable.

Nous avions déjà co-animé un webinaire ensemble sur ces questions, et la demande de clarification était trop forte pour s'arrêter là. Dans ce 164 ème épisode, Leïla revient sur ce qui distingue une simple mise en conformité d'une véritable gouvernance de l'IA, sur le risque très concret du Shadow IA, et sur les premières jurisprudences qui commencent à dessiner les contours de la responsabilité des entreprises.

La gouvernance de l'IA en entreprise désigne l'ensemble des règles, rôles et responsabilités permettant de savoir qui fait quoi avec l'intelligence artificielle, dans quel cadre de sécurité, avec quelles limites, et avec quelle auditabilité. Contrairement à une approche de conformité classique, elle repose sur un pilotage collectif et non sur un seul département.

Comme le rappelle Leïla Chaudhry, la gouvernance ne se décrète pas depuis un seul bureau : elle se construit dès qu'une entreprise commence à intégrer des outils liés à l'intelligence artificielle, et elle engage plusieurs fonctions à la fois.

C'est la première idée forte de cet échange : dès qu'on parle d'IA, les responsabilités s'entremêlent. Il ne s'agit pas d'opposer le juridique, la DSI ou le métier, mais de les faire travailler ensemble au sein d'un même comité de pilotage.

Leïla détaille les rôles qui doivent, selon elle, être représentés autour de la table :

• Le métier / business owner, qui prend la décision et engage l'entreprise vis-à-vis de ses clients
• L'IT, qui évalue l'architecture et la performance de la solution
• La sécurité, qui contrôle les risques cyber sur la durée de vie du système
• Le juridique et la conformité, qui posent le cadre, définissent les usages autorisés et veillent au respect des obligations
• Le DPO, sur les questions de données personnelles et d'anonymisation

L'objectif : construire une gouvernance suffisamment robuste pour que les responsabilités soient claires et partagées, plutôt que diluées.

Sur le terrain, l'erreur qu'elle observe le plus souvent chez ses clients n'est pas un manque de bonne volonté, mais un jeu de ping-pong organisationnel : l'IT qui dit que ce n'est pas son ressort, le métier qui renvoie vers la sécurité ou le juridique, et personne qui n'avance vraiment. Résultat : l'innovation attend, les projets prennent du retard, et l'absence de cadre clair finit par exposer l'entreprise à un non-respect des réglementations.

Cette gouvernance n'a d'ailleurs pas besoin d'être lourde ou ultra-formalisée pour être efficace. Ce que décrit Leïla ressemble davantage à un espace de dialogue régulier entre profils non techniques et techniques, chacun apportant sa brique : le juridique pose le cadre, le métier exprime le besoin, l'IT évalue la faisabilité, le DPO signale les points d'anonymisation nécessaires.

Deuxième sujet central de l'épisode, et sans doute le plus concret pour beaucoup d'entreprises : le Shadow IA. On connaît le Shadow IT depuis longtemps ; le Shadow IA en est le prolongement direct, à une différence près : la vitesse à laquelle il se répand.

Le Shadow IA désigne l'usage, par des collaborateurs, d'outils d'intelligence artificielle non validés par l'entreprise (souvent des LLM grand public gratuits) pour traiter des données professionnelles, parfois personnelles, confidentielles ou stratégiques.

Un chiffre partagé par Leïla lors de notre précédent webinaire donne la mesure du problème : près de 70 % des entreprises auraient déjà été concernées par du Shadow IA, sans même en avoir conscience.

Le mécanisme est souvent le même : une entreprise peut interdire l'accès à certains outils sur les postes de travail professionnels, mais rien n'empêche un collaborateur d'utiliser son smartphone personnel pour poser une question, rédiger un email, ou transmettre des informations client : noms, données personnelles, parfois des éléments confidentiels comme un brevet ou un futur modèle de véhicule pas encore annoncé.

Leïla identifie plusieurs biais récurrents chez les dirigeants :

1. Le biais de la fausse sécurité : penser que les données de l'entreprise sont bien protégées, alors qu'elles transitent par des outils grand public sans consentement ni cadre.
2. Le biais de la taille : se dire que la CNIL cible surtout les grands groupes (Google, Amazon) et que les sanctions record ne concernent pas les PME.
3. Le calcul de risque à court terme : préférer encaisser une éventuelle amende plutôt que d'investir dans la formation ou l'accompagnement, sans intégrer le coût réel d'un contrôle.

Or, comme le rappelle Leïla, la réglementation s'applique à toutes les entreprises, quelle que soit leur taille. Une sanction proportionnelle au chiffre d'affaires reste un choc financier, même pour une structure modeste.

Interdire ne suffit pas : dans les faits, un employeur ne peut pas empêcher l'usage d'un LLM sur un terminal personnel. La réponse de Leïla repose sur trois leviers complémentaires :

• Sensibiliser les équipes aux enjeux RGPD et IA Act, au-delà d'une simple charte d'usage signée une fois
• Cartographier et classifier les données selon leur niveau de sensibilité (données publiques déjà disponibles en ligne vs données confidentielles ou stratégiques à chiffrer et dont le partage doit être strictement encadré)
• Proposer une alternative interne : mettre à disposition des collaborateurs une IA d'entreprise ou des outils intégrés, pour qu'ils gagnent en productivité sans ouvrir de faille de sécurité

Sur ce dernier point, elle évoque, sans entrer dans le détail technique, la possibilité de s'appuyer sur des modèles déjà entraînés (elle cite Mistral à titre d'exemple) et de les adapter avec les données propres de l'entreprise plutôt que de partir de zéro.

Un point que nous n'évoquons pas assez souvent : souscrire une licence entreprise à un outil d'IA générateur (Claude, ChatGPT en version professionnelle) plutôt que de laisser les équipes utiliser des comptes gratuits change la donne en matière de confidentialité et de chiffrement des échanges avec, pour Google, quelques conditions à vérifier de plus près. Ce n'est pas gratuit, mais c'est aussi ce qui permet de sécuriser réellement les usages plutôt que de les subir.

Et cela pose une question de fond que Leïla formule très clairement : faire de l'IA pour faire de l'IA n'a pas de sens. Avant de déployer un outil auprès de tous les collaborateurs, la vraie question est de savoir qui en a réellement besoin, pour quel usage, et pour quel gain de productivité.

RGPD, IA Act : une superposition de textes, pas une redondance

Beaucoup d'entreprises se demandent si le RGPD, antérieur à la démocratisation de l'IA générative, est encore adapté. Pour Leïla, la réponse tient en un principe simple : il n'y a pas d'IA sans données, et il n'y a pas d'IA de qualité sans données de qualité donc pas d'IA sans RGPD.

L'IA Act ne remplace pas le RGPD : il vient s'y superposer, avec ses propres exigences en matière de gestion des risques algorithmiques, notamment sur les sujets à fort enjeu humain.

Leïla cite plusieurs précédents qui donnent une idée assez nette des priorités des autorités :

Cas Sujet Enseignement CNIL vs Amazon Algorithmes de surveillance de la productivité (rythme de travail, pauses) Les outils de contrôle algorithmique du travail sont une cible prioritaire des sanctions Algorithmes de tri de CV (ATS) Biais introduits par les données d'entraînement, pas par l'algorithme lui-même Un système entraîné sur les profils "qui ont réussi" dans l'entreprise peut reproduire des discriminations existantes (âge, profil type) Air Canada Chatbot ayant transmis une information erronée à un client L'entreprise reste juridiquement responsable des décisions prises par ses outils d'IA, y compris un simple chatbot Employé licencié après usage d'une IA "gratuite" Faute liée à l'usage d'un outil non validé, avec impact client L'employeur ne peut pas se dédouaner en argumentant que c'est "la faute du salarié", l'entreprise reste responsable.

Un principe commun ressort de ces exemples : on ne peut jamais reporter la responsabilité sur "la faute de la machine". L'IA reste un outil ; la responsabilité juridique reste entièrement du côté de l'entreprise qui le déploie.

Sur le sujet spécifique des ATS et du recrutement, Leïla voit dans l'IA Act une opportunité positive : en imposant des degrés de protection pour les décisions à impact humain, le texte pourrait justement remettre un peu d'humain dans des processus de recrutement devenus, depuis des années déjà, largement automatisés et parfois déshumanisants.

Dernier point structurant de l'échange : à quel moment intégrer la conformité dans un projet IA ? La réponse de Leïla est sans ambiguïté : dès la conception, en s'appuyant sur le principe de Privacy by Design.

Un projet d'IA conçu sans respecter le RGPD dès le départ s'expose à un scénario coûteux : les autorités peuvent, dans certains cas, contraindre une entreprise à détruire purement et simplement le modèle développé, parce qu'il ne respecte pas les droits des personnes ou la protection des données personnelles. Tout le temps et l'argent investis sont alors perdus, et il faut recommencer de zéro.

Intégrer la conformité en amont n'est donc pas qu'une contrainte réglementaire : c'est aussi, très concrètement, un avantage concurrentiel. Une entreprise en règle ne prend pas le risque d'être arrêtée en plein projet et de devoir tout reprendre à zéro.

Deux principes reviennent régulièrement dans les propos de Leïla sur ce point : la source des données doit toujours être claire, et leur traitement doit rester transparent même si, comme je le souligne dans l'épisode en écho au livre d'Éric Hazan, la transparence algorithmique reste un sujet complexe, parfois plus exigeant que celui qu'on demande aux humains eux-mêmes.

Pour conclure l'épisode, je demande toujours à mes invités un conseil actionnable. Voici les trois axes que Leïla propose aux entreprises qui démarrent leur réflexion sur l'IA responsable :

1. Concevoir et déployer les systèmes en s'appuyant sur le RGPD, en s'assurant que toutes les obligations sont respectées : information des personnes, base légale, sécurité des données.
2. Se former et sensibiliser ses équipes au Shadow IA, en intégrant des cas d'usage métier concrets plutôt qu'une charte théorique, et en identifiant les besoins réels avant de choisir une technologie.
3. Se mettre en conformité dès maintenant, sans attendre l'entrée en vigueur complète de l'IA Act. Le calendrier de certains volets du texte a pu glisser (notamment avec le paquet dit "omnibus numérique"), mais RGPD et IA Act se superposent déjà : attendre, c'est prendre du retard sur un cadre qui s'applique en grande partie dès aujourd'hui.

La gouvernance de l'IA responsable n'est ni un sujet purement juridique, ni un sujet purement technique : c'est un sujet collectif, qui engage le métier, l'IT, la sécurité et le juridique autour d'une même table. Le vrai risque aujourd'hui n'est pas tant la complexité du RGPD ou de l'IA Act que le Shadow IA, cet usage informel, individuel, largement invisible pour la direction, qui expose l'entreprise sans qu'elle en ait toujours conscience.

Retenez surtout ceci : la conformité intégrée dès la conception coûte moins cher que la conformité corrigée après coup. Et la meilleure IA n'est pas la plus puissante, c'est celle qui répond à un vrai besoin métier, dans un cadre maîtrisé.

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"Et si je n'avais pas besoin de savoir coder pour développer une application ?"
C'est exactement la promesse du vibe coding, et elle est en train de changer la donne pour les marketeurs, les formateurs et les entrepreneurs.

Dans ce 163 ème épisode, je décortique le vibe coding. Il a été popularisé début 2025 par Andrej Karpathy, co-fondateur d'OpenAI et ancien directeur de l'intelligence artificielle chez Tesla. Star incontestée de la Silicon Valley, quand Karpathy lance un concept, le secteur tech l'écoute.

Son idée est simple mais radicale : laisser l'IA générer du code en se basant uniquement sur des instructions en langage naturel, sans nécessairement lire ni comprendre le code produit.

En pratique, cela signifie que vous décrivez ce que vous voulez :une fonctionnalité, une interface, un outil, et l'IA génère le code correspondant. L'intention remplace la syntaxe.

Exemple concret : au lieu d'apprendre JavaScript, vous écrivez dans votre outil : "Crée un minuteur de 10 minutes avec un fond violet qui émet un son quand il arrive à zéro." En quelques secondes, vous avez votre application. Pas besoin d'un développeur pour ça.

Avant d'aller plus loin, clarifions les notions souvent confondues.

Des outils comme Notion, Webflow ou Airtable proposent des interfaces graphiques avec des blocs prédéfinis. On assemble, on configure, mais on ne génère pas vraiment de code. C'est puissant, mais limité aux fonctionnalités prévues par l'outil.

Un développeur qui utilise GitHub Copilot ou Cursor reste maître de son code : il lit les lignes, les valide, les corrige. L'IA est un copilote, pas un pilote automatique.

Ici, le vibe coder peut délibérément choisir de ne pas comprendre le code généré. C'est à la fois libérateur, on obtient un résultat concret sans barrière technique , et potentiellement risqué, nous y reviendrons. Ce qui est généré est du vrai code : HTML, JavaScript, Python. Pas des blocs visuels, du vrai code fonctionnel.

Le vibe coding est aujourd'hui accessible sur une grande variété de plateformes :

• Bolt : idéal pour débuter, version gratuite disponible, excellent pour des tests avec des apprenants
• Lovable : reconnu pour la qualité des interfaces générées
• Claude (Cowork) : performant pour des projets plus structurés
• Codex sur ChatGPT : une option solide dans l'écosystème OpenAI
• Canva : surprenant mais très accessible, avec des suggestions natives qui rendent l'expérience très naturelle
• Cursor : plutôt destiné aux profils plus techniques

Lors d'une session de formation, j'ai testé Bolt avec des apprenants : en moins de deux minutes, on avait co-généré une application de prise de rendez-vous complète : calendrier, visuels, interface, à partir d'un prompt relativement simple. Le résultat était bluffant.

C'est le cas de figure le plus fréquent pour les TPE, PME ou les porteurs de projets en grandes entreprises. Vous avez une idée : un calculateur de ROI, un auto-diagnostic, un formulaire interactif simplifié, mais pas le budget pour un développeur.

Avec le vibe coding, vous pouvez prototyper en une heure. Pas pour mettre en production immédiatement, mais pour tester, valider l'idée, et montrer à un client ou à votre direction ce que ça pourrait donner. Quand on projette les parties prenantes dans la solution, la validation devient beaucoup plus fluide.

En tant que formatrice ou facilitatrice, vous souhaitez animer une session avec des outils dynamiques : quiz interactif, persona simulé, jeu de rôle numérique. Tout cela est accessible via le vibe coding, sans aucune compétence technique préalable.

Cela permet aux indépendants et aux formateurs de développer des outils hyper-interactifs avec très peu de moyens.

J'ai entendu le témoignage de professionnels du marketing qui utilisent le vibe coding pour trancher des débats subjectifs sur le design d'une application. Plutôt que de débattre de "j'aime le bleu, pas le rouge", on brief l'IA qui analyse les meilleures pratiques ergonomiques du secteur et produit des préconisations argumentées. Le débat se déplace du goût vers les fonctionnalités et c'est là que devrait être l'énergie d'une équipe produit.

Le vibe coding est excellent pour démarrer vite. Mais il a des limites réelles qu'il faut connaître.

À mesure qu'on empile des itérations avec l'IA, le code grossit sans être maîtrisé. L'IA elle-même peut avoir du mal à modifier la structure sans tout casser. Et si vous ne comprenez pas l'architecture de ce que vous avez construit, vous ne pouvez plus intervenir manuellement.

J'ai eu ce cas avec une cliente qui avait créé son site en vibe coding, mais sans aucune connaissance technique du back-office. Elle ne savait plus comment gérer ou modifier son site en dehors de l'outil. À chaque tentative de modification, on risquait de casser d'autres parties du code. Très chronophage, très stressant.

Pour tout projet qui passera entre les mains d'utilisateurs réels, l'intervention d'un développeur reste nécessaire en fin de parcours. Le vibe coding est parfait pour la phase d'exploration, pas pour la mise en production finale.

Utilisez le vibe coding pour ce qu'il fait de mieux : rapidité, flexibilité, expérimentation. Sauvegardez du temps sur la maquette, l'ergonomie, les fonctionnalités à tester. Mais dès que le projet passe en production avec de vrais utilisateurs, impliquez un développeur.

Une question revient souvent : si tout le monde peut coder sans coder, les développeurs sont-ils menacés ?

Ma conviction : non, on déplace la valeur.

Les développeurs qui savent travailler avec l'IA et qui comprennent l'architecture du code deviennent encore plus précieux. Ce qui va disparaître, c'est la demande pour des tâches de développement très routinières. La vraie valeur d'un développeur a toujours été dans la capacité à auditer, tester, comprendre une architecture, pas à taper des lignes de code.

Et pour aller plus loin sur ce sujet, je prépare un épisode dédié à la question de la co-création en équipe via le vibe coding.

• Bolt — bolt.new
• Lovable — lovable.dev
• Cursor — cursor.sh
• Claude Cowork — via claude.ai
• Andrej Karpathy sur le vibe coding — à chercher sur X/Twitter (@karpathy)

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Dans ce nouvel épisode de Digital Feeling, je reviens sur un constat que je fais très régulièrement en tant que formatrice en intelligence artificielle et marketing digital : la majorité des collaborateurs utilisent déjà l'IA générative, mais presque exclusivement dans un cadre personnel (recettes de cuisine, organisation de voyages, création de contenus pour les réseaux sociaux). Côté professionnel, les usages restent timides : relecture d'emails, corrections de formulations, ou veille concurrentielle basique.

Pourquoi ce décalage ? Principalement par manque de communication interne sur les outils déjà disponibles. Beaucoup d'entreprises disposent d'outils IA puissants sans même que leurs équipes le sachent.

Si votre entreprise dispose de Microsoft 365, il y a de fortes chances que vous ayez accès à Copilot, même dans sa version gratuite. Concrètement, cela permet :

• D'ouvrir un email dans Outlook et de cliquer sur la bannière Copilot
• D'obtenir un résumé instantané d'un email long
• De générer une proposition de réponse automatiquement
• De gagner un temps considérable sur la gestion de la boîte mail

Sur Teams, Copilot peut également générer un compte-rendu de réunion avec des actions à mener, ce qui évite la prise de notes manuelle et améliore le suivi des décisions.

Pour activer Copilot : direction Outlook ou Teams, recherchez l'application Copilot, et vérifiez que votre DSI n'a pas restreint son accès (certaines entreprises font ce choix).

Pour tout ce qui concerne le traitement de données sous Excel — un point de friction fréquent chez les commerciaux et managers — je recommande particulièrement Claude. Contrairement à Copilot (dont la version gratuite reste limitée sur ce point), Claude permet de :

• Mettre en forme des données brutes dans un tableau structuré
• Créer des tableaux croisés dynamiques
• Générer plusieurs onglets automatiquement
• Construire des formules complexes à partir d'une simple description

Un point essentiel abordé en formation : ne jamais transmettre de données personnelles ou confidentielles à un LLM. Toutes les données utilisées en exercice doivent être fictives, anonymisées ou pseudonymisées — qu'il s'agisse de données clients, prospects, ou internes à l'entreprise.

La qualité d'un prompt impacte directement la qualité de la réponse. La méthode que j'enseigne en formation repose sur 5 éléments clés :

1. Un rôle donné à l'IA
2. Un contexte précis
3. Une action claire à réaliser
4. Un format de sortie attendu
5. Une tonalité adaptée à la cible

Ce dernier point est particulièrement important en contexte commercial : on n'adresse pas le même message à un décideur pressé en quête d'informations factuelles qu'à un client disponible qui recherche du détail et de l'argumentaire.

Une astuce simple mais redoutablement efficace : si vous ne savez pas comment formuler votre demande, demandez directement à l'IA de vous aider à améliorer votre prompt. L'IA "parle" à l'IA — elle saura structurer une demande efficace, et vous apprendrez par la même occasion à mieux formuler vos futures requêtes.

En formation, nous développons des assistants IA personnalisés adaptés à chaque métier, capables de prendre en charge des tâches récurrentes : scripts d'appels commerciaux, préparation d'entretiens, séquences d'emails ou de SMS de prospection, etc.

La question à se poser : quelles sont les tâches que je fais souvent, sans forcément en avoir conscience, et qui pourraient être déléguées ou accélérées grâce à un assistant IA ?

L'IA générative offre déjà, dès aujourd'hui et avec des outils gratuits ou inclus dans des licences existantes, des gains de temps concrets pour les équipes commerciales : traitement des emails, comptes-rendus de réunion, mise en forme de données, scripts de prospection... La clé est de prendre conscience des outils déjà à disposition et d'apprendre à bien les utiliser, dans le respect de la confidentialité des données.

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À l'heure où moins de 20 % des étudiants en informatique en France sont des femmes, une association s'attaque à la racine du problème : convaincre les collégiennes et lycéennes que la tech est faite pour elles. Dans cet épisode de Digital Feeling, j'ai reçu Gaëlle Maurujon, vice-présidente de Technovation Girls France, pour tout comprendre de ce programme unique en son genre.

Technovation Girls est une association internationale née en 2006 dans la Silicon Valley. Son objectif : initier les jeunes filles de 13 à 17 ans à l'entrepreneuriat technologique, à travers un programme de six mois intensif et entièrement gratuit.

Le chapitre français a été cofondé par Gaëlle Maurugeon et plusieurs femmes engagées dans le numérique, unies par un même constat : malgré vingt ans de transformation digitale, les femmes restent massivement sous-représentées dans les métiers de la tech.

"Ça fait vingt ans que je suis dans le digital et ça ne change pas. Pourquoi on n'a pas plus de filles qui s'engagent dans ces formations ?"
Gaëlle Maurugeon, vice-présidente Technovation Girls France

En France, les femmes représentent moins de 20 % des étudiants en informatique. Un chiffre qui n'étonne pas celles qui évoluent dans le secteur depuis des années, mais qui méritait d'être documenté pour légitimer l'action associative.

Ce déséquilibre ne se corrige pas seul. Il se creuse dès le collège, quand les stéréotypes de genre détournent les filles des matières scientifiques et des ambitions technologiques. C'est précisément là que Technovation Girls intervient.

Le programme Technovation Girls est conçu comme une immersion dans le monde réel de l'entrepreneuriat tech. Voici ce que vivent concrètement les participantes :

Les jeunes filles partent d'une problématique qu'elles observent autour d'elles — dans leur école, leur quartier, leur famille. Elles sont encouragées à relier cette problématique aux 17 Objectifs de Développement Durable (ODD) de l'ONU, pour inscrire leur projet dans une vision d'impact global.

Avant de se lancer, elles apprennent à valider leur hypothèse avec des données : chiffres, sondages, analyse de l'existant. Un réflexe d'entrepreneur que peu d'adultes maîtrisent vraiment.

Au cœur du programme : la création d'une application mobile no code. Les participantes apprennent les bases du code, comprennent la logique algorithmique, et intègrent progressivement des briques d'intelligence artificielle dans leur application (chatbot, reconnaissance d'images, exploitation de données…).

Pour s'assurer que leur solution répond à un vrai besoin, elles envoient des questionnaires à des utilisateurs potentiels. L'approche "user-centric" , centrale dans le développement produit professionnel — est inculquée dès le départ.

Les collégiennes élaborent une stratégie marketing pour faire adopter leur produit. Les lycéennes vont plus loin avec un Lean Business Canvas, le même outil utilisé par les startups en phase d'amorçage.

Pour conclure, chaque équipe réalise une vidéo de pitch et présente son projet à un jury. Les meilleures équipes peuvent aller jusqu'à pitcher en Californie, au niveau international.

Technovation Girls ne se contente pas d'évoquer l'intelligence artificielle, elle l'intègre concrètement dans les pratiques des participantes. Dès le début du programme, elles sont sensibilisées à :

• Ce que l'IA peut apporter : gain de temps, génération de contenu, analyse de données
• Ses limites et risques : biais, hallucinations, nécessité de vérifier les sources
• Des usages guidés : prompts pour générer un questionnaire utilisateur, améliorer un pitch, réaliser une analyse de marché

L'enjeu est clair : former des utilisatrices critiques de l'IA, pas des consommatrices passives.

"On les sensibilise très vite aux limites. On veut qu'elles aient un usage raisonnable de l'IA."
Gaëlle Maurugeon

En quatre ans, Technovation Girls France a vu émerger des projets d'une qualité et d'une pertinence remarquables :

• Une app pour faire des dons sécurisés aux sans-abri via mobile
• Sophia, une application pour aider les jeunes à croiser les sources d'information et développer leur esprit critique
• Des outils d'entraide scolaire pour lutter contre le décrochage au collège
• Une app sur l'alimentation de saison, pour consommer mieux et plus local

Ces projets ne sont pas anecdotiques. Certains anticipaient des sujets devenus aujourd'hui des priorités sociétales. La preuve que, bien accompagnées, les adolescentes peuvent produire des solutions à la hauteur des enjeux contemporains.

Chaque équipe de cinq filles est accompagnée par deux mentors bénévoles. Le rôle ne requiert pas d'être expert en tech : il s'agit avant tout d'accompagner un groupe, de créer de la cohésion, de faire émerger les idées.

Les profils recherchés :

• Des personnes à l'aise en digital, design ou marketing
• Ou à l'inverse, des profils business, entrepreneuriat, conseil
• Et surtout : des personnes qui croient à la cause et ont envie de transmettre

Les retours des mentors sont unanimes : ils repartent autant enrichis que les participantes. Gestion des émotions, posture de coach, remise en perspective de leurs propres métiers, le mentorat Technovation Girls est une expérience à part entière.

Le programme 2026-2027 se déroule de novembre 2026 à avril 2027. Les inscriptions sont ouvertes sur le site Technovation Girls France.

C'est un point souvent méconnu : tout le programme se déroule en visioconférence. Que vous habitiez Paris, Lyon ou une zone rurale, vos filles peuvent participer. L'association travaille activement à toucher des territoires moins connectés aux opportunités numériques, convaincue que la fracture géographique ne doit pas s'ajouter à la fracture de genre.

Technovation Girls France s'est entourée de partenaires technologiques de premier plan, déjà impliqués en interne sur les sujets de mixité. Ces entreprises participent au jury, organisent des visites de leurs locaux, et intègrent leurs outils directement dans le programme (comme la plateforme data Snowflake).

L'association est également présente sur des événements majeurs comme VivaTech et les France Digital Days, offrant aux participantes une immersion dans l'écosystème tech français.

Technovation Girls ne fait pas dans le symbole. Elle forme concrètement, sur six mois, des adolescentes à :

✔ L'entrepreneuriat et la pensée produit
✔ Le développement no code et les bases du code
✔ L'usage raisonné de l'intelligence artificielle
✔ Le marketing, le business plan, le pitch
✔ La confiance en soi et le travail en équipe

Tout cela, gratuitement, par des bénévoles passionnés.

Si vous avez une fille entre 13 et 17 ans, renseignez-vous sur le site Technovation Girls France.
Si vous travaillez dans le numérique, devenez mentor pour la prochaine session.
Si vous dirigez une entreprise tech, explorez un partenariat.

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Dans ce 160 ème épisode de Digital Feeling, j'ai le plaisir de recevoir Éric Hazan, ancien senior partner en conseil stratégique, investisseur et co-auteur avec Olivier Sibony du livre Faut-il encore décider ? Un ouvrage aussi philosophique que pragmatique, qui interroge notre rapport à la décision à l'ère de l'intelligence artificielle.

Structuré en trois parties : l'histoire de l'IA, l'IA ou moi, qui décide ? et dans quelle société voulons-nous vivre ?

le livre d'Éric Hazan et Olivier Sibony ne traite pas uniquement d'intelligence artificielle. Il place la décision humaine au cœur du sujet, et utilise la puissance de l'IA pour nous forcer à reconsidérer nos propres processus de jugement.

Quand l'algorithme surpasse l'humain

Éric Hazan cite une étude saisissante : en radiologie, un médecin seul pose un bon diagnostic dans 74 % des cas, l'IA dans 90 %… mais lorsqu'on donne l'IA au médecin en assistant, on retombe à 76 %. En d'autres termes, l'humain dégrade les performances de la machine par excès de confiance en son propre jugement. Une leçon d'humilité qui questionne nos réflexes décisionnels.

La cartographie des décisions : conquises, co-décidées, interdites

Éric Hazan propose un cadre concret : certaines décisions peuvent et doivent être déléguées à l'IA (logistique, détection de fraude, certains diagnostics), d'autres doivent rester en co-décision (recrutement, médecine complexe), et d'autres encore appartiennent au domaine interdit, notamment la décision judiciaire, où un être humain doit juger un autre être humain, les yeux dans les yeux.

L'aversion algorithmique : pourquoi on pardonne l'erreur humaine mais pas celle de la machine

Un paradoxe troublant que j'ai souhaité mettre en lumière dans cet épisode : nous tolérons l'erreur humaine parce qu'elle nous semble compréhensible. Mais une seule erreur algorithmique suffit à faire s'effondrer la confiance. Pourtant, si la machine se trompe 20 % moins souvent que nous… ne devrait-on pas la suivre davantage ?

Compass, l'algorithme discriminant des tribunaux américains

J'aborde avec Éric ce cas emblématique : un outil de prédiction de récidive utilisé dans le système judiciaire américain, qui reproduisait les biais racistes contenus dans les données historiques. Paradoxe révélateur : l'algorithme n'a pas créé les discriminations, il les a rendues visibles. Ce qui pose une question essentielle : qui audite ? Selon quels critères ? À quelle fréquence ?

Gouvernance, démocratie et souveraineté numérique

Peut-on faire confiance aux grandes entreprises technologiques américaines qui détiennent les infrastructures de l'IA mondiale ? Mistral est-il à la hauteur de l'enjeu européen ? J'interroge Éric Hazan sur la fracture IA, le retard technologique de l'Europe, et la nécessité d'une gouvernance démocratique, pas seulement réglementaire, où les citoyens participent à la définition des objectifs que l'IA est chargée d'optimiser.

La recommandation actionnable pour les dirigeants

Cartographiez vos 20 décisions les plus importantes. Pour chacune, posez-vous trois questions : est-ce que l'IA pourrait faire mieux ? Qui porte la responsabilité ? Est-ce une décision interdite ? Cet exercice, avant même tout déploiement technologique, transforme déjà la façon dont une organisation pense et pilote ses décisions.

Une décision qu'il ne confierait jamais à une machine ? Le pardon. Parce qu'il y a des actes qui engagent notre humanité et qui ne se réduisent pas à une optimisation.

Faut-il encore décider ? — Éric Hazan & Olivier Sibony Disponible sur Amazon, à la Fnac et dans toutes les bonnes librairies indépendantes.

🔗 Retrouvez Éric Hazan sur LinkedIn.

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Dans ce 159 ème épisode de DigitalFeeling, j'ai le plaisir de recevoir Thierry Coulmain pour un échange sur le Marketing, l'IA & la Pensée Critique.

Et si l'intelligence artificielle ne nous remplaçait pas, mais nous rendait… tous pareils ?

C'est la question au cœur de ce nouvel épisode de Digital Feeling, une discussion avec Thierry Coulmain, marketeur et communicant expérimenté, passionné de sémantique et d'IA, Responsable communication et RSE de LEA Partners.

Loin des discours techno-optimistes habituels, cette conversation aborde sans détour les risques réels de la générative pour les professionnels du marketing et de la communication — normalisation, perte d'esprit critique, dépendance aux outils mais aussi les opportunités concrètes offertes par les agents IA.

C'est la thèse centrale de l'épisode, empruntée à une philosophe invitée sur France Inter : l'IA ne prend pas notre place, elle remodèle notre façon de penser.

Thierry Coulmain l'explique avec clarté : les modèles de langage sont probabilistes. Ils favorisent la réponse la plus probable, donc la plus commune. À force de déléguer notre réflexion à ces outils, nous risquons de nous adapter à leur logique, et non l'inverse.

Ce n'est pas l'IA qui prend les rênes. C'est nous qui les lui donnons.

Pour les marketeurs et communicants, la conséquence est directe : si tout le monde utilise les mêmes prompts pour générer les mêmes types de contenus, les stratégies de marque finissent par se ressembler. La différenciation, pierre angulaire du marketing, s'érode.

Élodie Chenol pointe un phénomène qu'elle observe sur le terrain : des professionnels qui utilisent les mêmes méthodes de prompting, qui obtiennent des résultats similaires, et dont les communications finissent par converger. En design, en copywriting, en stratégie éditoriale : le risque d'uniformisation est réel.

Phénomène inattendu : certains clients arrivent désormais chez les commerçants armés de réponses générées par ChatGPT, qu'ils opposent aux recommandations des professionnels. Ils font davantage confiance au modèle qu'à l'expert en face d'eux.

Ce glissement de confiance soulève une question fondamentale pour tous les consultants, formateurs et agences : comment préserver sa valeur ajoutée humaine dans ce contexte ?

Des étudiants qui soumettent des KPI inventés par l'IA sans les vérifier. Des enseignants dépassés. Des managers de middle management laissés pour compte dans les transformations IA des entreprises.

Les deux interlocuteurs s'accordent : le problème majeur n'est pas l'IA elle-même, c'est le manque de formation et d'esprit critique de ceux qui l'utilisent.

Thierry Coulmain propose une approche qui tranche avec l'usage courant :

"Utiliser l'IA, ce n'est pas l'utiliser pour gagner du temps. C'est l'utiliser pour qu'elle nous apporte une contradiction ou une connaissance."

Sa méthode :

• Partir d'une expertise solide avant de consulter l'IA
• Utiliser l'IA comme garde-fou, pas comme oracle
• Challenger les réponses plutôt que de les accepter passivement
• Se servir de l'outil pour affiner sa réflexion, pas la remplacer

Cette posture, celle du professionnel qui sait ce qu'il cherche, est la seule qui permette de tirer un vrai bénéfice de ces technologies sans se laisser "écraser par une normalisation".

Formatrice, Élodie Chenol a développé une règle simple mais puissante :

"J'utilise l'IA dans ce que je maîtrise."

Pourquoi ? Parce que si vous demandez à l'IA ce que vous ne maîtrisez pas, vous n'avez aucun moyen d'évaluer la qualité de la réponse. Vous acceptez alors implicitement d'être remplacé par elle.

À l'inverse, utilisée dans son domaine d'expertise, l'IA devient un amplificateur de compétences : elle permet d'aller plus loin, plus vite, tout en gardant le contrôle critique.

La deuxième partie de l'épisode s'ouvre sur un sujet d'avenir : les agents IA.

Un agent c'est un système capable d'exécuter une séquence d'actions de façon quasi-autonome, en suivant une logique définie par l'utilisateur : recherche d'informations, qualification de prospects, envoi de messages personnalisés, clustering de données…

Thierry Coulmain voit dans les agents la réalisation d'une promesse ancienne du marketing digital : le one-to-one à grande échelle. Concrètement :

1. Vous définissez l'ADN de votre entreprise (valeurs, offre, positionnement)
2. L'agent identifie les profils susceptibles d'être intéressés
3. Il construit un message personnalisé, adapté à chaque cible
4. Il orchestre les relances selon le comportement du prospect

Fini le message générique "Je suis sûr que ça vous intéressera." Place à une approche réellement contextualisée.

Élodie Chenol, formée sur N8n et Zapier, défend une position nuancée : les agents développés sur des plateformes grand public présentent des risques (RGPD, hallucinations, dérive des processus). Sa conviction : pour une efficacité maximale et une vraie sécurité des données, un agent doit être développé sur mesure, avec du code, par un professionnel.

Un point de vue courageux à l'heure où tout le monde promet des agents "en trois clics".

Un point souvent négligé dans les déploiements IA en entreprise : le management intermédiaire.

Ni décideurs (qui poussent la transformation), ni exécutants (qui la vivent au quotidien), les managers de proximité se retrouvent dans une position inconfortable : ils doivent accompagner leurs équipes sans avoir eux-mêmes été formés.

Les deux invités s'accordent : toute stratégie de déploiement IA en entreprise doit inclure une formation spécifique du middle management, pour qu'il puisse jouer son rôle d'interface et de relais humain.

Si vous travaillez en marketing, communication ou formation, cet épisode vous invite à trois prises de conscience :

1. L'IA n'est pas neutre : elle influence la façon dont vous pensez si vous ne la questionnez pas
2. Votre valeur professionnelle réside dans votre esprit critique, pas dans votre capacité à générer du contenu rapidement
3. Les agents IA représentent un saut qualitatif majeur et nécessitent une approche rigoureuse pour être déployés de façon responsable

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Digital Feeling est le podcast animé par Élodie Chenol, formatrice en Intelligence Artificielle et Marketing Digital. Chaque épisode explore, sans complaisance, comment l'IA transforme les pratiques professionnelles.

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Dans ce 158 ème épisode de DigitalFeeling, je vous débriefe de la Convention de Canva : Canva Create, un show à l’américaine qui annonce toujours plein de surprise. Mais cette année, c’est la plus grande évolution de Canva depuis son lancement en 2013 !

Il y avait 6 500 personnes présentes à SoFi Stadium. Des millions d’autres en ligne (dont moi obviously). Les trois co-fondateurs avait un message très clair : Canva ne veut plus être seulement un outil de design mais veut venir la plateforme où tout votre travail se passe.

Depuis ses débuts, Canva fonctionnait sur un modèle simple. Vous choisissez un template. Vous l’adaptez. Vous exportez.

Ce modèle est en train de basculer.

Avec Canva AI 2.0, le point d’entrée n’est plus le template, c’est le prompt. Vous décrivez ce que vous voulez créer, et Canva génère un design complet, structuré, entièrement éditable. Pas une image. Pas un fond. Un vrai design opérationnel, avec mise en page, textes et branding intégrés dès la première instruction.

C’est le changement le plus profond depuis les débuts de Canva. La plateforme nous propose une nouvelle façon de travailler.

Canva c’est :

Canva AI 2.0 : la plateforme devient conversationnelle

Disponible en research preview depuis le 16 avril. Le changement est architectural : on ne part plus d’un template, on décrit ce qu’on veut. Canva génère un design complet, structuré, entièrement éditable. Quatre fonctions fondamentales sont au cœur de cette refonte.

Décrivez votre objectif en langage naturel, Canva génère un design structuré avec mise en page, branding et contenu dès la première instruction. Plus besoin de partir d'une page blanche ou d'un template.

Donnez un objectif, partagez une ébauche ou un brief : la couche d'orchestration comprend votre intention, sélectionne les bons outils et coordonne la création de tous les formats nécessaires à une campagne multicanal.

Demandez de changer une image, de réécrire un titre, d’ajuster une police : seul cet élément est modifié. Le reste du design ne bouge pas. Canva répond à la critique classique des outils génératifs qui "regénère tout" pour un détail.

Canva apprend de vous. La plateforme mémorise progressivement votre style visuel, vos préférences, votre branding, et les applique automatiquement d’un projet à l’autre. L’outil évolue d’éditeur assisté vers un collaborateur créatif personnalisé. Concrètement : moins d’ajustements répétitifs, plus de continuité entre vos créations.

Canva AI 2.0 introduit des Connectors : des connexions directes avec les outils que vous utilisez au quotidien dans votre travail. Avec l’IA, vous pouvez :

• Générer une newsletter à partir de l’activité Slack de votre équipe
• Transformer des emails clients en argumentaires de vente personnalisés
• Créer des briefs de réunion depuis vos transcriptions Zoom
• Produire des résumés depuis vos documents Google Drive

Les connecteurs disponibles au lancement seront ceux de Slack, Notion, Zoom, Gmail, Google Drive, Google Calendar, HubSpot. D’autres arriveront dans les prochaines semaines.

Avec une fonctionnalité intéressante : le Scheduling. Canva peut exécuter des tâches récurrentes en arrière-plan, même lorsque vous êtes hors ligne. Produire du contenu chaque semaine, résumer des flux d’information, préparer des campagnes complètes, sans intervention manuelle à chaque cycle.

Canva devient un outil asynchrone.

Anthropic et Canva viennent de franchir une étape majeure dans leur partenariat.

Anthropic a lancé Claude Design, un nouveau produit propulsé par Claude Opus 4.7, qui utilise le moteur de design de Canva comme couche d’exécution visuelle. En clair : depuis Claude, vous décrivez ce que vous voulez créer : une présentation, un prototype, une landing page, et Claude génère un design entièrement éditable que vous pouvez exporter directement dans Canva (PDF, PPTX, URL ou édition directe).

La frontière entre rédaction et design est en train de s’effacer.

Claude Design est disponible en research preview pour les abonnés Pro, Max, Team et Entreprise. La cible : les profils qui n’ont pas de background design mais ont besoin de produire des visuels : fondateurs, chefs de produit, responsables marketing. On crée, on valide, on passe à Canva pour affiner et publier. Un seul flux de travail.

Ce partenariat dure depuis deux ans. Le MCP Canva pour Claude existe depuis juillet 2025. Claude Design est l’étape suivante : un produit à part entière construit sur cette intégration.

Ce mode est réclamé depuis longtemps par la communauté. Vous pouvez désormais travailler sur un design sans connexion. Synchronisation automatique au retour en ligne. Disponible sur desktop et mobile. C’est une petite révolution !

Une expérience e-commerce repensée, entièrement intégrée à Canva. Plus de 60 nouveaux produits physiques commandables directement depuis votre workflow de création. Et une dimension RSE concrète : chaque commande = un arbre planté, via des projets au Malawi, en Tanzanie et aux Philippines.

Une plateforme pédagogique dédiée aux éducateurs, avec des milliers de ressources calées sur les programmes scolaires et une création d’activités assistée par IA en 16 langues. Pour ceux qui forment, c’est un signal intéressant sur la direction prise.

L’outil de motion design professionnel, anciennement payant, est désormais accessible à tous les comptes Canva. 5 millions de créatifs ont déjà adopté Affinity depuis son intégration. La suite professionnelle se complète.

Canva s’engage à verser 100 M$ à GiveDirectly, en transferts directs en cash à des familles en extrême pauvreté. Pas un programme de subvention avec intermédiaires. De l’argent qui part directement. Les versements ont déjà commencé.

Living Memory mémorise le style visuel de l’entreprise mais qui valide ce que l’IA “apprend” ? Qui contrôle ce qui est automatiquement appliqué dans les créations de vos équipes ? C’est un sujet à poser maintenant, avant que les premières dérives de cohérence visuelle n’arrivent. Les outils s’accélèrent. Les processus de validation, eux, n’ont pas suivi.

Avec Canva AI 2.0 et les Connectors, un responsable marketing peut générer une newsletter depuis l’activité Slack, un argumentaire depuis un email client, un rapport depuis une réunion Zoom. C’est un changement dans la façon dont vos équipes vont travailler. La compétence clé ne sera plus “savoir utiliser Canva”, ce sera de savoir briefer l’IA pour produire ce qu’on veut.

Les frontières entre LLM et outils créatifs n’existent plus. Dans 12 mois, la question ne sera plus “est-ce que j’utilise l’IA pour créer des visuels ?” mais “dans quel outil est-ce que je pilote mes agents créatifs ?”. Les éditeurs qui répondront à cette question en premier capteront l’essentiel des usages en entreprise.

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L'intelligence artificielle est sur toutes les lèvres : LinkedIn, médias, conférences. Mais entre les grandes entreprises qui communiquent massivement sur leur transformation digitale et les PME qui peinent à savoir par où commencer, il existe un fossé réel. C'est précisément ce fossé qu'Emilie Mariti, fondatrice de l'agence Harakiwi, a décidé de combler.

Dans cet épisode de Digital Feeling, Emilie nous plonge au cœur de ce que signifie déployer l'IA dans une PME : de la distinction entre chatbot et agent IA, jusqu'aux enjeux de confidentialité des données, en passant par la formation des équipes et les cas d'usage concrets qui changent la donne.

Le nom Harakiwi n'est pas le fruit du hasard. Il incarne une promesse double : la rigueur du samouraï pour maîtriser l'IA, et l'audace du kiwi pour voir plus loin. Emilie a fondé cette agence avec un constat simple : les PME gèrent encore leur opérationnel à grand renfort de fichiers Excel, de relances manuelles et de CRM utilisés à moitié.

"L'IA peut aujourd'hui automatiser toutes les tâches répétitives. C'est ce constat qui m'a poussée à choisir cette cible et à créer Harakiwi." Emilie Mariti

L'objectif affiché : rendre aux dirigeants de PME du temps, de la sérénité et la capacité de se concentrer sur ce qui compte vraiment : innover, piloter, conquérir de nouveaux marchés.

C'est l'une des questions les plus fréquentes dans les formations et accompagnements. Emilie donne une grille de lecture claire :

• Le chatbot est réactif. Il répond à une requête dans un cadre défini, sans accès à vos outils ou données externes.
• L'assistant IA (ex. : GPT personnalisé, Gem sur Gemini) reste dans son écosystème. Il ne peut pas extraire des données depuis un email, ni agir sur votre agenda ou votre messagerie.
• L'agent IA, lui, sort de cet écosystème. Il se connecte à vos outils métier : messagerie, tableaux, CRM, et applique vos règles business pour agir de façon autonome.

La métaphore qu'Emilie utilise est parlante : "La différence entre un consultant et un collaborateur autonome."

Des outils comme Make ou n8n permettent aujourd'hui à chacun de créer des automatisations simples. Extraire une information d'un email pour l'insérer dans un agenda ? Faisable en quelques clics. Mais les PME n'entrent pas dans les cases standardisées.

Chez Harakiwi, les projets sont sur-mesure. Exemple concret évoqué dans l'épisode : un centre événementiel avait besoin d'une veille concurrentielle en temps réel. L'agent développé agrège des données sectorielles, les croise avec l'offre et l'historique commercial du client, et produit des analyses pour ajuster les prix, puis a évolué pour générer des idées de contenus réseaux sociaux et préparer les commerciaux avant chaque appel prospect.

"C'est le client lui-même qui a eu l'idée d'ajouter un chat pour interroger l'agent avant d'appeler un prospect. C'est ça, l'appropriation" Emilie Mariti

Emilie recommande une méthode simple et efficace : cibler une tâche à fort volume et à faible valeur ajoutée. Un exemple frappant : un dirigeant dans la location courte durée qui passait chaque soir de 19h à 20h à copier manuellement des commissions depuis des PDFs vers Excel. Un agent peut extraire, structurer et insérer ces données automatiquement, libérant une heure par jour, chaque jour.

Avant même de déployer un agent, Harakiwi effectue un travail de centralisation et de structuration des données qui peut prendre plusieurs semaines. Ce socle est indispensable pour que l'agent dispose d'une connaissance métier fiable.

L'agent est développé, mais le travail ne s'arrête pas là. Harakiwi inclut un premier mois de maintenance pour observer les ajustements nécessaires, affiner les prompts système et gérer les cas non identifiés lors des tests. Les équipes sont également formées pour comprendre l'outil, l'utiliser et l'alimenter.

"89 % des équipes adoptent l'IA après une formation accompagnée." Chiffre cité par Emilie Mariti

La question des données est souvent source d'anxiété et elle est légitime. Emilie est directe sur ce point :

• Tous les projets font l'objet d'une clause de confidentialité signée dès le démarrage.
• Les agents sont développés sur des API sécurisées (Claude, Mistral selon les cas), et non sur des versions grand public sans garanties RGPD.
• Chaque agent n'a accès qu'aux données nécessaires à sa mission, pas à l'ensemble des ressources de l'entreprise.
• Pour des clients particulièrement sensibles sur la sécurité, Harakiwi peut déployer des serveurs internes avec des modèles comme Mistral.

Un point de vigilance soulevé : de nombreux collaborateurs utilisent encore des versions personnelles de ChatGPT sans avoir vérifié que l'entraînement du modèle sur leurs données est désactivé. La sensibilisation est donc un axe majeur de l'accompagnement.

Emilie partage une observation récurrente dans ses formations d'équipes : la peur de l'IA est quasi universelle en groupe, même chez ceux qui sont enthousiastes en individuel. Chacun arrive avec ses croyances limitantes et la plus commune est : "L'IA va remplacer mon travail."

Son approche : montrer par la pratique, sur des cas réels de l'entreprise.

Un exemple lors d'une formation, un responsable marketing a commencé à dire, provocation à l'appui, qu'il ne servait plus à rien. Jusqu'à ce qu'il réalise que l'IA structurait le contenu, mais que c'était lui qui apportait le positionnement, le ton, la singularité. Son expertise était essentielle — l'IA lui faisait gagner du temps pour s'y consacrer davantage.

"Ce sont souvent les plus sceptiques qui repartent avec la roadmap d'utilisation la plus ambitieuse." Elodie Chenol

Harakiwi ne se limite pas aux agents. L'agence propose également de la production vidéo par IA, menée par Thomas Lapierre, co-fondateur et développeur IA. Spots de marque, animations, effets spéciaux, multi-formats, multi-langues, tout cela à partir d'une orchestration de plusieurs outils. Une offre qui attire notamment des agences de communication souhaitant produire leurs propres contenus vidéo augmentés.

La question finale de l'épisode : quel conseil donner à une PME qui veut se lancer dans l'IA cette année ?

"Un agent bien déployé sur un cas concret change la façon dont une équipe se projette sur l'IA. C'est ce premier pas qui ouvre tout le reste."

Commencer petit, mesurer l'impact, former les équipes, et laisser les collaborateurs eux-mêmes identifier les prochains cas d'usage. C'est cette dynamique d'appropriation progressive qui transforme durablement une organisation.

• LinkedIn : Emilie Mariti
• LinkedIn : Thomas Lapierre (co-fondateur)
• Site de l'agence : Harakiwi

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Dans ce 156 ème épisode de DigitalFeeling, je vous parle de réglementation. Non ne partez pas ! L'IA Act entre en vigueur pour les systèmes à haut risque en août 2026. Je vous partage le rôle de l'ACPR dans la supervision des IA bancaires et assurantielles en France, et ce que cela change concrètement pour vos clients et vos formations.

La réglementation européenne sur l'intelligence artificielle n'est plus une perspective lointaine. Avec l'échéance d'août 2026 qui approche, les règles applicables aux systèmes IA à haut risque entrent très bientôt en vigueur. Et si vous travaillez avec des clients dans la banque ou l'assurance, un acteur clé vient de prendre position en France : l'ACPR.

Voté en 2024, l'IA Act est le premier cadre réglementaire européen dédié à l'intelligence artificielle. Son architecture repose sur une classification des systèmes IA en quatre niveaux de risque :

• Risque inacceptable → interdit (ex. : notation sociale de masse)
• Haut risque → obligations strictes de documentation, traçabilité et contrôle humain
• Risque limité → obligation de transparence (ex. : indiquer qu'un visuel est généré par IA)
• Risque minimal → usage quasi libre

La date charnière à retenir : 2 août 2026, lorsque les obligations pour les systèmes à haut risque entrent pleinement en application.

La question de la supervision nationale était en suspens depuis 2024. La réponse est arrivée en septembre 2025 : la France a opté pour un modèle sectoriel, avec une dizaine d'autorités compétentes selon les domaines, coordonnées par la Direction Générale des Entreprises.

Pour le secteur financier, c'est l'ACPR ( Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution ) qui prend le dossier. Rattachée à la Banque de France, elle supervise historiquement banques et assureurs. Avec l'IA Act, son périmètre s'élargit considérablement : elle devra désormais auditer et contrôler les systèmes décisionnels à IA qui ont un impact direct sur les personnes.

Ce n'est pas un glissement cosmétique. C'est un changement de paradigme : on ne parle plus seulement de solvabilité ou de gouvernance financière, mais de comprendre et d'encadrer des algorithmes qui prennent des décisions.

Le secteur financier est l'un des plus avancés dans l'adoption de l'IA, notamment parce qu'il traite des données structurées répétitives, idéales pour l'automatisation. Deux cas d'usage illustrent bien les enjeux :

1. L'assurance : tarification et souscription Les assureurs utilisent l'IA pour affiner la tarification en temps réel selon l'évolution des risques marché. Mais comme le souligne l'Institut des Actuaires dans son rapport de février 2025, des risques réels existent : biais reproduits dans les données, manque de transparence, vulnérabilités cybersécurité. Le consensus est clair : l'IA augmente l'expert, elle ne le remplace pas.

2. Le crédit à la consommation : un enjeu sociétal majeur Quand une banque utilise l'IA pour évaluer votre solvabilité, elle se situe exactement dans ce que l'IA Act qualifie de système à haut risque. Les risques de discrimination (âge, origine, genre) sont documentés. Avec une croissance du crédit à la consommation de +4 % en septembre 2025, l'urgence réglementaire est d'autant plus forte.

Pour les IA à haut risque, les établissements devront notamment justifier :

• La qualité et la représentativité des données d'entraînement
• La documentation complète des algorithmes
• La traçabilité des décisions (pourquoi l'IA a dit oui ou non)
• L'existence d'une surveillance humaine dans la boucle
• Des contrôles internes adaptés

L'ACPR ne sera pas qu'un organe de sanction : elle devra aussi produire des lignes directrices et accompagner les acteurs du marché. Un défi de taille, tant l'expertise technique nécessaire est pointue.

Fait notable : l'ACPR envisage d'utiliser l'IA dans ses propres processus de supervision. Les établissements transmettent des volumes massifs de données réglementaires qu'il est impossible d'analyser manuellement. L'IA permettrait de détecter des anomalies, identifier des signaux faibles et cibler les inspections de manière plus réactive.

La règle vaut pour tous : si l'ACPR utilise l'IA, elle doit être exemplaire sur les principes qu'elle impose : transparence, gouvernance, surveillance humaine. L'IA devient à la fois l'objet et l'outil de la régulation. Une supervision de nouvelle génération.

Que vous soyez consultant, formateur ou responsable digital dans une organisation :

• L'IA Act n'est pas une contrainte lointaine : les règles pour les IA à haut risque s'appliquent dès août 2026
• Si vous accompagnez des clients dans la banque ou l'assurance, l'ACPR est votre nouvel interlocuteur réglementaire
• Les notions de traçabilité, d'explicabilité et de contrôle humain ne sont plus des options — elles deviennent des obligations légales à intégrer dans vos pitches et vos formations
• L'humain reste central : les actuaires, les analystes crédit, les juristes conservent un rôle clé dans la validation et la fiabilité de ces systèmes
• La régulation qui s'équipe elle-même d'IA, c'est un signe de maturité, pas de méfiance

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Dans ce 155 ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage ce qu'il faut savoir sur les agents IA avant de les déployer en entreprise. Les agents IA sont sur toutes les lèvres. Tout le monde s'interroge sur le sujet. Comment déployer concrètement un agent IA ? A quoi ça sert ? Quelles sont les précautions à prendre ?

Commençons par la définition parce que la confusion est fréquente.

Un LLM (comme ChatGPT ou Claude), c’est un modèle qui répond à vos questions. Vous entrez votre commande et il répond. Son intervention s’arrête là.

Un agent IA, c’est un système capable de percevoir son environnement, de “raisonner”, de décider et d’agir de manière autonome pour atteindre un objectif (celui que vous lui avez fixer) sans que vous ayez besoin d’intervenir à chaque étape.

Imaginez que vous lui demandiez :

“Analyse les avis clients de notre dernière campagne et envoie un rapport hebdomadaire au directeur marketing.”

Un agent va : extraire les avis → les analyser → identifier les tendances → rédiger le rapport → l’envoyer automatiquement. Sans que vous touchiez quoi que ce soit entre chaque étape.

Les 4 composantes d’un agent IA :

• Perception : ce qu’il reçoit en entrée (texte, données, résultats d’outils)
• Mémoire : à court terme (la conversation) et long terme (base de données externe)
• Raisonnement : le modèle qui décide quoi faire
• Action : les outils qu’il peut déclencher (web, code, emails, CRM…)

Il n’existe pas une seule façon de créer un agent. Tout dépend de votre niveau technique, de vos besoins et de vos contraintes. Voici 5 grandes approches pour développer votre agent IA, de la plus simple à la plus complexe.

Des solutions packagées comme Claude Cowork, Claude Projects, les GPTs d’OpenAI ou Microsoft Copilot embarquent déjà la logique agentique, prêtes à l’emploi, sans aucune compétence technique requise.

✅ Idéal pour : des cas d’usage rapides sans infrastructure à déployer

Délai de mise en œuvre : quelques heures

Au-delà de Make, Zapier et n8n, Google Workspace Studio, intégré dans Gmail, Drive, Calendar et Sheets, permet de créer des workflows automatisés en langage naturel grâce à Gemini.

Côté choix, une distinction importante à connaître pour la sécurité :

• n8n — open source, peut être auto-hébergé gratuitement sur vos propres serveurs (option la plus souveraine), désormais enrichi de 70 nœuds IA natifs connectés aux grands LLM
• Make — hébergé en Europe, conforme RGPD, propose une option on-premise (hébergé en local)
• Zapier — 100% cloud hébergé aux États-Unis, sans option self-hosted (à éviter pour les données sensibles)

✅ Idéal pour automatiser des tâches marketing répétitives (lead nurturing, reporting, publication réseaux sociaux).

Délai de mise en œuvre : quelques heures

LangChain a sorti sa version 1.0, et son successeur LangGraph est désormais le framework recommandé pour les agents en production : il gère des workflows complexes et des agents multi-étapes de manière bien plus robuste. LangChain a également lancé Deep Agents, une librairie inspirée de Claude Code pour les tâches longues et complexes.

Le reste de l’écosystème reste solide : LlamaIndex pour la gestion documentaire et le RAG, CrewAI pour les équipes d’agents multi-rôles en production, AutoGen (Microsoft) pour les conversations entre agents.

✅ Idéal pour des agents multi-rôles qui collaborent entre eux, ou des besoins très spécifiques.

Délai de mise en œuvre : quelques jours.

Appeler directement l’API d’Anthropic (Claude), d’OpenAI (GPT-4) ou de Google (Gemini) et construire la logique autour. Le function calling et le tool use permettent à l’agent d’appeler des outils externes de façon structurée.

✅ Idéal pour : intégrer un agent dans un produit ou un SI existant

Délai de mise en œuvre : 1 à 2 semaines

Construire un agent en Python pur, en gérant soi-même la boucle de raisonnement, la mémoire, les outils et la gestion des erreurs. La solution la plus exigeante techniquement, mais aussi la plus souveraine.

✅ Idéal pour : des besoins très spécifiques ou des contraintes fortes de souveraineté des données

Délai de mise en œuvre : plusieurs semaines

Quand votre agent IA traite des informations : données clients, données RH, données financières, ces informations transitent quelque part. La question est : où ?

Quelle que soit la solution choisie :

• Anonymiser ou pseudonymiser les données avant de les injecter dans un prompt
• Cloisonner les accès : l’agent ne doit accéder qu’aux données strictement nécessaires
• Logger et auditer toutes les interactions de l’agent
• Former les collaborateurs à ne pas copier-coller des données sensibles dans des interfaces grand public

La sécurité d’un agent IA n’est pas une question de modèle, c’est une question d’architecture et de gouvernance.

Le DPA (Data Processing Agreement) est un contrat juridique obligatoire dès lors que vous confiez le traitement de données personnelles à un prestataire externe. C’est l’article 28 du RGPD qui l’impose.

Ce qu’il doit obligatoirement contenir :

• La nature et la finalité du traitement
• Le type de données et les catégories de personnes concernées
• La durée du traitement
• Les obligations du sous-traitant
• Les mesures de sécurité mises en place
• Les conditions de sous-traitance ultérieure
• Les modalités de suppression des données en fin de contrat

Sans DPA, vous êtes en infraction RGPD et exposé à une amende pouvant atteindre 4% de votre chiffre d’affaires mondial.

Bonne nouvelle : Anthropic, OpenAI, Microsoft Azure et Google Workspace Enterprise proposent des DPA standards téléchargeables et signables en ligne. Google allant même jusqu’à fournir un guide DPIA (Data Protection Impact Assessment) pour accompagner les entreprises dans leur analyse d’impact. Mistral AI propose quant à lui un DPA de droit français.

Le DPA est le document qui prouve que votre entreprise est en conformité quand elle utilise un agent IA avec des données personnelles. Faites-le valider par votre DPO avant tout déploiement.

La technologie sécurise l’infrastructure. Le contrat sécurise le cadre juridique. Mais c’est la formation qui sécurise l’usage au quotidien.

Adopter un agent IA en entreprise n’est jamais une décision purement technique. C’est une décision stratégique qui engage la direction juridique, le DPO, la DSI et qui nécessite que les équipes comprennent ce qu’elles utilisent réellement.

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Dans ce 154 ème épisode de Digitalfeeling, on parle d'une annonce que j'ai trouvée intéressante, et que je veux décrypter avec vous, parce qu'elle touche directement à ce que je fais au quotidien : la formation à l'IA.

Le 24 mars dernier, Google France a publié sur son blog le lancement d'un programme baptisé "L'IA en action", pensé pour accompagner les TPE-PME et les professionnels français. Au menu : un nouveau parcours d'apprentissage, une étude d'impact menée avec Ipsos et France Travail, et un nouveau certificat IA.

Mais derrière les annonces bien formulées, qu'est-ce qu'il y a vraiment ? Qu'est-ce que ça dit de l'état de l'adoption de l'IA en France ? Et surtout qu'est-ce que ça change pour vous, que vous soyez dirigeant de PME, salarié ou formateur ?

C'est ce qu'on va explorer ensemble.

Google commence son article avec une histoire. Celle d'une PME de Saint-Malo : Vent de Voyage, qui upcycle des voiles de bateaux pour en faire des sacs et accessoires. Un savoir-faire artisanal, ancré dans un territoire.

Accompagnée par les Google Ateliers Numériques, la responsable marketing de l'entreprise a utilisé l'IA pour traduire et adapter plus de 400 fiches produits. Résultat : la part du chiffre d'affaires réalisée à l'export est passée de 10 à 30 %.

Je veux m'arrêter là-dessus une seconde, parce que c'est exactement le type de cas qui fait tomber les objections que j'entends souvent en formation.

"L'IA, c'est pour les grandes entreprises tech." Non. Une PME d'upcycling en Bretagne vient de tripler sa part à l'export grâce à un usage concret et maîtrisé de l'IA.

"L'IA va remplacer les humains." Non. Ici, elle a permis à une responsable marketing de faire quelque chose qu'elle n'aurait jamais pu faire seule, faute de temps et de budget : adapter 400 fiches produits pour des marchés internationaux.

Et Google le formule très bien dans son article : les vrais bénéfices de l'IA ne résident pas dans l'automatisation de ce qu'on faisait déjà, mais dans l'élargissement de ce qu'on peut accomplir.

Cette phrase, je vous invite à la noter. C'est une grille de lecture extrêmement utile pour évaluer n'importe quel projet IA dans votre organisation.

Avant de parler du dispositif Google, parlons de la réalité du terrain. Parce que Google ne lance pas ce programme dans le vide — il répond à un diagnostic préoccupant.

Ipsos a mené une étude sur la perception et les usages de l'IA chez les professionnels français. Le taux d'utilisateurs a doublé en deux ans, passant de 28 % en 2023 à 51 % en 2025.

Ça, c'est la bonne nouvelle. La courbe monte.

Mais voilà où ça coince : seuls 9 % des salariés utilisent l'IA au quotidien. Et le retard est encore plus marqué dans les PME.

51 % qui ont essayé. 9 % qui l'ont vraiment intégrée. C'est le fossé entre l'expérimentation et l'adoption réelle. Et c'est précisément ce fossé-là que je vois dans mes formations.

Les gens essaient ChatGPT, ils sont impressionnés, et puis... ils retournent à leurs habitudes. Parce qu'ils ne savent pas quoi en faire concrètement dans leur métier.

Et justement, le premier frein cité par les professionnels, c'est un manque de concret : ils se demandent simplement "comment l'IA peut-elle m'aider, moi, dans mon métier ?"

Cette question, elle est légitime. Et elle est saine. Ce n'est pas du scepticisme mal placé, c'est une demande de pertinence.

Un dernier chiffre qui me marque : 72 % des dirigeants estiment que l'IA sera un avantage compétitif indispensable d'ici trois ans — mais seulement 21 % des salariés français déclarent avoir reçu une formation dédiée, et c'est encore moins dans les petites entreprises.

Il y a donc un dirigeant sur deux qui croit à l'IA… mais qui n'a pas encore formé ses équipes. C'est le paradoxe central de ce moment.

Alors que fait Google face à ce constat ? Le programme "L'IA en action" repose sur trois axes.

Premier axe : un parcours repensé pour les TPE-PME.

Ce nouveau parcours "Entrepreneurs", porté par les Google Ateliers Numériques et co-construit avec France Travail, vise à accompagner des étapes concrètes : étude de marché, pitch commercial, visibilité en ligne.

Ce qui me plaît ici, c'est le mot "co-construit". Parce qu'un des problèmes récurrents des grandes formations institutionnelles, c'est qu'elles sont pensées par des gens qui ne sont pas dans les entreprises. Partir des vrais besoins de terrain, c'est la condition pour que ça marche.

Deuxième axe : une étude d'impact avec Ipsos.

Cette mesure est menée avec France Travail et les CCI dans cinq régions pilotes. Elle vise à évaluer l'impact de parcours de sensibilisation sur l'adoption de l'IA, les gains de productivité, et les freins identifiés — pour alimenter les futures politiques d'accompagnement.

C'est la partie la plus intéressante à mes yeux, parce qu'on manque cruellement de données robustes sur ce qui fonctionne vraiment en matière de formation à l'IA. Mesurer l'impact, c'est rare. Et c'est nécessaire.

Troisième axe : le nouveau Certificat Google IA professionnel.

Ce certificat vise à équiper les professionnels avec les compétences en IA les plus recherchées par les recruteurs — de l'analyse de données à la gestion de projets, en passant par la génération de contenus visuels et la création d'applications métiers sans coder.

Et l'ambition est chiffrée : en 2026, Google et France Travail visent 20 000 certificats distribués aux demandeurs d'emploi et aux conseillers.

20 000 certificats. C'est ambitieux. Est-ce que c'est suffisant face à l'échelle du défi ? On en parle juste après.

Voilà ma lecture à moi, celle d'une formatrice qui travaille sur ces sujets depuis plusieurs années.

Ce que cette initiative dit de juste :

La formation par les cas d'usage, c'est non négociable. 62 % des actifs réclament des formations basées sur des cas d'usages concrets. Ce n'est pas une demande de confort, c'est une condition d'efficacité. On n'apprend pas à utiliser un outil en lisant sa notice. On apprend en le manipulant sur un problème réel.

Et l'engagement de Google de renforcer "la partie pratique" du parcours, c'est une bonne direction. La preuve par l'usage, comme ils le disent eux-mêmes, c'est la condition incontournable de l'adoption.

Ce qui mérite d'être nuancé :

Google reste Google. Ce dispositif, aussi bien intentionné soit-il, s'inscrit dans un écosystème : les outils mis en avant seront des outils Google. Gemini, Workspace, les outils Google Ads… C'est normal, mais c'est à garder en tête. La montée en compétences en IA ne doit pas être synonyme de dépendance à un seul acteur.

Deuxièmement : 20 000 certificats, c'est un chiffre qui sonne bien mais rappelons que la France compte plus de 4 millions de TPE-PME. La formation à l'IA ne peut pas reposer uniquement sur des acteurs privés ou sur des dispositifs nationaux ponctuels. Elle doit s'intégrer dans les stratégies RH des entreprises elles-mêmes.

Le vrai enjeu n'est pas l'accès à la formation. C'est le transfert de compétences dans le poste de travail. On peut avoir le meilleur certificat du monde, si personne dans l'entreprise ne crée les conditions pour expérimenter, la compétence reste théorique.

Ce que je retiens de cette annonce Google, au fond, c'est qu'elle confirme ce que le Baromètre du Numérique nous disait aussi : la France est à un point charnière.

L'adoption de l'IA est en train de s'accélérer. Les outils sont là. Les ressources de formation se multiplient. Mais le vrai défi, celui qui va faire la différence entre les organisations qui avancent et celles qui restent à quai, c'est la capacité à ancrer ces compétences dans le quotidien des équipes.

Et ça, ça ne vient pas d'un certificat. Ça vient d'un changement de posture managériale, d'une culture d'expérimentation, et d'un accompagnement humain qui ne se substitue pas à la technologie mais qui la rend intelligible.

C'est pour ça que je fais ce que je fais.

Si cet épisode vous a aidé à y voir plus clair, partagez-le. Et si vous voulez structurer la montée en compétences IA de vos équipes, que vous soyez dirigeant, responsable formation ou DRH, retrouvez-moi sur LinkedIn ou sur digitalfeeling.fr.

À très vite.

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Bonjour et bienvenue dans DigitalFeeling, le podcast qui décrypte les transformations numériques pour ceux qui les vivent, les enseignent et les pilotent au quotidien. Je suis Élodie Chenol.

Dans ce 153 ème épisode, on plonge dans une étude que j'attendais : le Baromètre du Numérique édition 2026, publié le 9 février dernier par l'Arcep, l'Arcom, le CGE et l'ANCT , et réalisé chaque année par le CREDOC. Une étude qui existe depuis l'an 2000. Vingt-six ans de mesures. Et je dois dire que cette édition a quelque chose de particulier, parce que pour la première fois, l'IA générative s'impose comme un chapitre central pas une note de bas de page, un sujet structurant.

Alors aujourd'hui, je vais vous livrer ma lecture à moi, celle d'une formatrice en IA et en marketing digital. Parce que derrière les pourcentages, il y a des signaux très concrets pour nos métiers.

On va parler connectivité, messageries, usages de l'IA, mais surtout : ce que tout ça change pour vous.

Commençons par les bases, la tuyauterie.

75 % des abonnés à internet sont désormais en fibre ou câble. Et ce qui est frappant cette année, c'est la dynamique des zones rurales : les communes rurales ont progressé de 8 points en un an sur la fibre. Ce n'est pas anodin. Ça veut dire que la fracture géographique se referme lentement, mais sûrement.

Et du côté mobile : 61 % des possesseurs de smartphones sont maintenant équipés d'un appareil compatible 5G, soit +13 points en un an. C'est une progression spectaculaire.

Pourquoi c'est important pour vous, professionnels du marketing ? Parce que si votre stratégie reposait encore sur l'hypothèse que "la moitié de l'audience n'a pas un bon débit", il faut revisiter ça. Le terrain est prêt pour des expériences plus riches : vidéo haute qualité, interfaces IA embarquées, applis plus exigeantes en bande passante.

La seule nuance : 7 % de la population reste en connexion exclusivement mobile, un taux qui se stabilise. Ce public, souvent plus jeune ou à revenus modestes, mérite une attention particulière dans vos parcours UX.

Deuxième grande tendance : les messageries instantanées.

86 % de la population utilise des services de messagerie instantanée, et 64 % le fait quotidiennement.

Les trois leaders ? WhatsApp, Messenger et Instagram sont utilisées par au moins 50 % des utilisateurs de messageries, WhatsApp atteignant 87 % parmi ces utilisateurs.

Mais le chiffre qui m'a vraiment arrêtée, c'est celui-ci : 82 % des utilisateurs de messageries instantanées en utilisent au moins deux, et 43 % en utilisent quatre ou plus.

Quatre messageries ou plus. Ça paraît énorme, mais ça reflète une réalité que beaucoup d'entre nous vivent : WhatsApp pour la famille, Messenger pour les anciens collègues, Instagram pour les communautés, Slack ou Teams pour le travail…

Et ce qui est intéressant, c'est la raison de ce multi-usage : deux tiers des utilisateurs ont fait leur choix par effets de réseaux, autrement dit, on va là où sont les autres. Ce n'est pas une décision rationnelle, c'est une décision sociale.

Ce que ça dit pour les marketeurs et les formateurs : l'enjeu n'est plus d'être "sur la bonne plateforme", il est d'être au bon endroit selon la communauté que vous ciblez. Et si vous faites du social selling ou de la prospection B2B, le réflexe "un seul canal" est clairement dépassé.

Voilà le cœur de l'épisode. Ce que ce baromètre dit sur l'IA générative en France mérite qu'on s'y attarde vraiment.

Premier signal : la vitesse d'adoption est historique.

En moins de 3 ans, un tiers des utilisateurs d'IA générative y recourt au quotidien et chez les 18-24 ans, ce taux monte à 51 %.

Pour mettre ça en perspective : internet mobile a mis une décennie à atteindre ce niveau d'intégration quotidienne. L'IA générative le fait en moins de trois ans. C'est une rupture de vitesse.

Deuxième signal : la concentration autour de ChatGPT.

63 % des utilisateurs d'IA générative ont principalement recours à ChatGPT. L'écosystème se polarise. Mais attention — 51 % utilisent au moins deux IA génératives ce qui ressemble à ce qu'on vient de voir sur les messageries : on diversifie ses outils selon les usages.

En formation, je le vois très clairement. On commence avec ChatGPT parce que c'est la référence connue, puis on explore Gemini pour les intégrations Google, Claude pour les tâches analytiques longues, Perplexity pour la recherche... Le marché se segmente par cas d'usage.

Troisième signal : l'IA prend la tête sur certains usages.

L'IA générative est déjà préférée à d'autres outils pour la rédaction et la traduction de texte (49 %), la création de contenus (49 %) et l'aide à la programmation (48 %).

C'est une bascule. Ces usages étaient encore largement portés par des outils spécialisés il y a deux ans. L'IA générative les a absorbés.

En revanche : pour la recherche d'information, les moteurs de recherche restent deux fois plus utilisés que l'IA (59 % contre 28 %). Le SEO n'est pas mort mais il est en transformation. Et c'est précisément pour ça que le GEO, le Generative Engine Optimization, va devenir incontournable.

Quatrième signal : les freins sont réels et identifiés.

Le manque de confiance dans l'utilisation des données ou dans les réponses de l'IA constitue la principale raison de non-utilisation prioritaire (30 %), suivi des habitudes (28 %) et du manque de compétence (26 %).

Ce triptyque : confiance, habitude, compétence, c'est littéralement le programme de toute bonne formation à l'IA. Si vous êtes manager, DRH ou responsable de la montée en compétences de vos équipes, accrochez-vous à ces trois leviers.

Et le dernier point, qui m'intéresse beaucoup : 46 % des personnes interrogées estiment que l'IA générative a un impact environnemental plus important qu'une recherche internet classique. La conscience environnementale du numérique progresse. C'est un argument qui va peser dans les décisions d'adoption en entreprise.

On arrive à la partie qui me tient le plus à cœur : qu'est-ce qu'on fait avec tout ça ?

Si vous êtes marketeur : L'IA est déjà dans le quotidien de votre audience. Le gain de temps (41 %) et l'ergonomie (33 %) sont les principales raisons d'utilisation citées. Vos contenus doivent donc répondre à cette attente d'efficacité. Moins de friction, plus de valeur ajoutée immédiate.

Si vous êtes formateur ou responsable formation : Les 26 % qui citent le manque de compétence comme frein, c'est votre public cible. Ce sont des personnes qui veulent utiliser l'IA mais ne savent pas par où commencer. Une formation qui démarre par les cas d'usage concrets et non par la technique, est exactement ce dont ils ont besoin.

Si vous êtes dirigeant ou décideur : L'adoption de l'IA dans votre organisation n'est plus une question de "si" mais de "comment". Et les chiffres montrent que la confiance est le premier obstacle. Donc avant de déployer des outils, investissez dans la pédagogie et la transparence sur l'usage des données.

Ce baromètre, c'est une boussole. Il nous dit où en est la France numérique avec ses avancées, ses inégalités, ses peurs et ses enthousiasmes.

Ce qui me frappe, c'est que l'IA générative est passée en trois ans du statut d'objet de curiosité à celui d'outil du quotidien. Et pourtant, les freins persistants : confiance, compétence, habitudes, nous rappellent que la transformation ne se fait pas toute seule.

C'est là qu'on a un rôle à jouer, nous, les formateurs, les marketeurs, les accompagnateurs du changement.

Si cet épisode vous a apporté de la valeur, partagez-le à un collègue qui en a besoin. Et si vous souhaitez aller plus loin sur l'IA générative en entreprise : formation, stratégie, outils; vous savez où me trouver : sur LinkedIn ou sur digitalfeeling.fr.

À très vite pour un prochain épisode.

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Dans ce 152 ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage le retour de l'étude mondiale de McKinsey "The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation". Je vous résume les apprentissages à prendre en compte et la réalité du marché.

Après 3 ans de découverte, de pratique, de formation et une explosion des usages des outils d’intelligence artificielle générative en entreprise, une nouvelle phase s’ouvre : celle des agents d’IA, capables d’agir, de planifier et d’exécuter de manière autonome.

Mais si la promesse technologique est très forte (et souvent associée à une solution presque “magique” pour gagner du temps), la réalité en entreprise reste contrastée : près de 9 organisations sur 10 utilisent l’IA, mais seules 3 sur 10 ont réussi à en faire un levier de transformation à grande échelle !

Selon le dernier rapport de QuantumBlack (McKinsey) sur l’état de l’IA en 2025, les entreprises sont engagées dans une course à la maturité. Les pionniers ont compris que l’enjeu ne réside plus dans l’expérimentation, mais dans la réinvention des modèles d’affaires, des processus et du leadership.

L’IA est désormais en projet partout : dans la relation client, les opérations, la finance ou les RH. Cela dit, elle reste souvent cantonnée à des projets pilotes.

• 88 % des entreprises ont adopté au moins un usage d’IA.
• Seules 32 % l’ont déployée à grande échelle.
• Et les grandes organisations (CA > 5 milliards $) sont deux fois plus avancées que les PME.

La phase d’expérimentation domine toujours. Les outils sont intégrés, mais les workflows (flux de travail) restent inchangés. La raison est en réalité assez simple : beaucoup d’entreprises ont branché de l’IA sur leurs processus… sans repenser leurs processus pour l’IA.

C’est effectivement le bon moment pour se poser sur les processus actuels, les auditer pour mesurer leur efficacité et en profiter si besoin pour les mettre à jour et les optimiser. C’est seulement à l’issue de cette étape qu’il faut penser à implenter les outils d’IA (et d’autant plus lorsqu’il s’agit d’agent IA autonome).

Les agents d’IA sont les nouveaux acteurs de cette révolution : des systèmes capables d’exécuter plusieurs étapes dans un flux de travail, de façon autonome et proactive.

• 62 % des entreprises testent ou déploient déjà ces agents, principalement dans :
  • l’IT, pour automatiser la gestion des services internes.
  • la gestion des connaissances, pour la recherche et la synthèse d’informations critiques.
• Moins de 10 % sont parvenues à les mettre à l’échelle dans une fonction complète.

L’écart entre l’enthousiasme médiatique et la réalité opérationnelle reste considérable. Le défi est la mise à l’échelle des agents IA mais aussi la sécurité des process, la sécurité des données et l’assurance qu’il n’y ait pas de faille de sécurité (notamment pour les cyberattaques).

Finalement quand on voit que l’implémentation des outils d’IA générative pose encore questions dans les entreprises, que les services IT essaient de verrouiller les failles, que les collaborateurs essaient de comprendre l’utilité et l’usage des outils d’IA ou pratique du Shadow AI (souvent du Shadow ChatGPT d’ailleurs), il est encore tôt pour se lancer à fond dans la mise en place d’agents d’IA dans tous les processus de l’entreprise.

Si l’impact financier global reste modéré (seuls 39 % observent une amélioration de leur Bénéfice Opérationnel (ou Rentabilité Globale) grâce à l’IA), les bénéfices qualitatifs sont bien réels :

• 64 % des dirigeants notent un gain d’innovation.
• 45 % une meilleure satisfaction client.
• 38 % une réduction des coûts.

La véritable différenciation vient des entreprises qui ont fait de l’IA un moteur stratégique de transformation, et non une simple source d’économies. Cela signifie aussi que ces entreprises ont audité leurs processus, et ont réfléchit à une mise en place globale d’un projet d’IA et pas juste l’implémentation d’un outil. Cela demande de l’acculturation, d’impliquer les collaborateurs dans le processus puis de les former.

Elles partagent des caractéristiques fortes :

• Une ambition transformationnelle : 50 % visent à redéfinir leur modèle économique via l’IA.
• Un redesign complet des processus : elles repensent les workflows autour de l’autonomie et de la donnée.
• Un leadership engagé : les dirigeants incarnent l’usage de l’IA et orientent la culture d’entreprise.
• Des investissements massifs : 1 sur 3 consacre plus de 20 % de son budget digital à l’IA.

Ces entreprises utilisent l’IA pour créer de nouveaux produits, repenser l’expérience client et stimuler la croissance, et pas uniquement pour réduire les coûts.

Ma remarque est d’ailleurs que la mise en place d’outils d’IA ne devrait pas avoir comme motivation de réduire les coûts mais plutôt d’améliorer la relation entre collaborateurs, notamment avec plus de Knowledge management comme le fait Michelin, d’améliorer la relation avec les clients avec des chatbots boostés à l’IA pour soutenir le service client mais pas le remplacer (qui c’est déjà agacé de parler à un robot qui ne comprenait rien, lève la main 🙋‍♀️) et de permettre de produire des formats pour des campagnes de communication qui n’auraient jamais vu le jour faute de budget à l’instar de ce que fait Carrefour.

Les outils d’IA devraient être envisagés comme des appuis, des aides et une ouverture sur le champs des possible. Pas pour remplacer les collaborateurs et faire des économies. D’ailleurs des entreprises comme Klarna s’y sont cassé les dents !

Les entreprises qui tirent le plus de valeur de l’IA partagent une approche commune, basée sur six piliers :

1. Vision et stratégie claires – l’IA est un levier aligné sur les priorités business.
2. Leadership impliqué – les dirigeants pilotent et incarnent la transformation.
3. Organisation agile – processus courts, itératifs et collaboratifs.
4. Infrastructures solides – technologies et données interopérables.
5. Talents et culture IA – montée en compétence, formation continue, “human in the loop”.
6. Gouvernance des risques – explicabilité, sécurité, conformité et éthique.

C’est l’alliance d’une puissance algorithmique et d’un discernement humain qui crée un avantage compétitif durable.

L’étude révèle un rééquilibrage de l’emploi :

• 32 % des entreprises s’attendent à réduire leurs effectifs (par l’automatisation).
• 13 % prévoient de les augmenter.
• La majorité anticipe une recomposition des compétences, plus qu’une destruction d’emplois.

Les recrutements explosent sur les rôles de data engineers, machine learning engineers, AI product managers et architectes de données. La tendance est claire : les emplois se transforment pour devenir des équipes augmentées.

Ces chiffres sont tout de même rassurants sur les ambitions des entreprises. Celles qui automatiseront tout et ne rééquilibreront pas les relations humaines avec des emplois adaptés et qui automatiseront les compétences, disparaitront comme celles qui ne montent pas dans le train de l’IA.

51 % des organisations ont déjà subi des conséquences négatives liées à l’IA (inexactitude, biais, atteinte à la vie privée, etc.).

La prise de conscience s’accélère : les politiques de validation humaine (“human in the loop”) et de conformité réglementaire se généralisent. Les entreprises les plus avancées intègrent désormais la gouvernance de l’IA comme une fonction à part entière, indispensable pour protéger la marque et l’activité.

1. Passer de l’expérimentation à la transformation : L’IA ne doit plus être un outil ponctuel mais un pilier stratégique intégré.
2. Miser sur les outils d’IA autonomes ou pas. Ils représentent la prochaine grande rupture dans la productivité et la personnalisation.
3. Repenser le leadership : Les dirigeants doivent devenir les premiers utilisateurs et ambassadeurs de l’IA.
4. Cultiver l’intelligence augmentée : La valeur naît de l’interaction entre l’humain et la machine, non de leur opposition.

L’IA ne remplacera pas les leaders. Mais les leaders qui sauront s’en servir remplaceront les autres. Les organisations qui réussiront demain seront celles qui auront su transformer l’IA en moteur d’innovation, de croissance et de sens.

Ce n’est pas seulement une technologie, mais une nouvelle manière de penser, de décider et de créer de la valeur.

Pour vous former à l’IA générative ou former vos équipes, vous savez où me trouver 😊 (si ce n’est pas le cas, un message sur Linkedin fonctionne bien).

PS : Avez-vous remarquez quelque chose de différent dans cet épisode ? Je vous en parle à la toute fin de l'épisode ;)

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Imaginez qu’un de vos prospects ouvre ChatGPT ou Gemini et tape : “Quel est le meilleur prestataire pour [votre secteur] ?”. L’outil d’IA génère une réponse. Trois noms apparaissent. Le vôtre n’en fait pas partie.

Ce scénario n’est plus hypothétique. Il se produit des millions de fois par jour. Et la troisième édition du Baromètre Assistants LLM, publiée par Havas Market en janvier 2026, permet de comprendre précisément comment Gemini (Google) et ChatGPT (OpenAI) construisent leurs réponses mais aussi quelles marques ils citent.

L’étude est solide et porte sur 11 000 réponses analysées, 12 secteurs d’activité et 150 questions par secteur, représentatives des requêtes les plus fréquentes des Français. C’est une radiographie du nouveau paysage de la visibilité.

Sur ChatGPT, 70 % des sources citées dans les réponses proviennent des médias : presse spécialisée, blogs de référence, sites de comparatifs, plateformes vidéo. Dans certains secteurs comme la technologie, ce chiffre monte même à 90 %.

Cela signifie que lorsqu’un utilisateur de ChatGPT pose une question sur votre secteur, l’IA va majoritairement chercher ses réponses dans des contenus éditoriaux. Pas sur votre site corporate. Pas dans vos fiches produits mais dans des articles, des tests, des avis, des tutoriels publiés par des tiers.

Pour Gemini, le profil est différent mais tout aussi instructif. Les fabricants et prestataires de services représentent 35 % des sources (en baisse de 11 points par rapport à septembre 2025), les media montent à 29 % et les institutions gagnent du terrain à 22 %.

La leçon est double. Chaque assistant IA a sa propre logique de sourcing. Et aucun ne fonctionne comme Google Search, sinon ce serait trop simple ;)

C’est peut-être l’enseignement le plus stratégique de cette étude. ChatGPT et Gemini ne puisent pas dans les mêmes sources et ne privilégient pas les mêmes types de contenus.

Gemini construit un mix relativement équilibré entre contenus de marques, sources institutionnelles et contenus éditoriaux. Il a tendance à s’appuyer sur l’expertise métier et les données officielles.

ChatGPT est massivement orienté media. Il privilégie les contenus pédagogiques, comparatifs et grand public. Les institutions y pèsent à peine 5 % et les fabricants 18 %.

Ce que cela implique : une marque peut être bien référencée sur un LLM et totalement absente de l’autre. C’est comme si la moitié de vos prospects utilisait un moteur de recherche où vous n’apparaissez pas, sans que vous le sachiez. Une des grandes difficultés sera donc de ressortir sur chaque LLM.

Et pour corser encore le tout, l’étude démontre qu’il n’existe pas de stratégie unique pour être visible dans les réponses IA. Chaque secteur a son propre profil de sources. Oui vous avez bien lu.

Les secteurs réglementés sont verrouillés par les institutions. En finance, les fabricants et prestataires de services pèsent 50 % et les institutions 40 %. En énergie, les institutions atteignent 60 %. En santé, elles représentent 31 %. Les sites comme service-public.fr, economie.gouv.fr ou ameli.fr y sont des passages obligés. Pour les entreprises de ces secteurs, la crédibilité institutionnelle : certifications, données réglementaires, partenariats publics, devient un critère déterminant pour être sélectionné par les outils d’IA.

Les secteurs grand public sont dominés par les media. L’alimentaire affiche 63 % de sources media (cuisineaz.com, marmiton.org, marieclaire.fr). La technologie atteint 63 % également, tirée par Frandroid, Les Numériques, 01net. Le divertissement suit la même tendance. Pour ces secteurs, être cité dans la presse spécialisée et les comparatifs n’est plus un bonus RP, c’est un levier d’acquisition.

Les secteurs transactionnels font la part belle aux distributeurs. La mode se distingue avec 43 % de sources liées à l’achat et à la recommandation produit. Le bricolage combine fabricants (37 %) et distributeurs (33 %). L’IA y joue un rôle de guide d’achat.

Un point important : les domaines les plus cités changent d’une édition à l’autre.

Dans l’automobile, le top 10 de septembre 2025 (service-public.fr, ornikar.com, envoituresimone.com) n’a quasiment rien à voir avec celui de janvier 2026 (morbihan-auto.com, kidioui.fr, autojm.fr). Même constat en énergie, en immobilier ou en tourisme.

Cette instabilité envoie un message clair : les positions dans les réponses des LLM ne sont pas acquises. Contrairement au SEO traditionnel où un site bien établi conserve ses positions pendant des mois, la visibilité IA est dynamique et imprévisible.

C’est une menace pour ceux qui pensent que leur notoriété suffit. Mais c’est une fenêtre d’opportunité majeure pour ceux qui s’y prennent maintenant. Les leaders historiques du référencement n’ont pas d’avance structurelle sur ce terrain. Un acteur agile et bien positionné peut prendre des parts de voix rapidement.

L’étude révèle un angle mort surprenant : dans plusieurs secteurs, ChatGPT ne cite aucune source identifiable. C’est le cas de la beauté, de l’alimentaire et de la santé.

Cela signifie que pour des millions d’utilisateurs de ChatGPT qui posent des questions sur ces thématiques, l’IA répond sans s’appuyer sur des sources traçables ou s’appuie sur des sources que l’étude n’a pas pu identifier.

Pour les entreprises de ces secteurs, c’est un signal d’alerte. L’IA répond tout de même. Elle recommande même. Mais sans transparence sur les sources, il est quasi impossible d’influencer ce qui est dit. C’est un territoire à conquérir de toute urgence.

Si les media représentent 70 % des sources de ChatGPT, cela redonne une valeur stratégique considérable à tout ce qui relève du contenu éditorial tiers : articles de presse, tests produits, avis d’experts, contenus de blogs spécialisés, vidéos YouTube pédagogiques.

Le schéma classique du marketing digital : publicité payante, SEO, réseaux sociaux, ne couvre pas ce nouveau canal. Les relations presse, le content marketing et les partenariats éditoriaux redeviennent des investissements de premier plan, non pas pour leur impact médiatique traditionnel, mais parce qu’ils alimentent directement les réponses des IA.

Un article publié sur un site de référence de votre secteur a désormais une double valeur : sa visibilité propre, et sa probabilité d’être repris dans les réponses d’un assistant IA.

L’étude Havas Market n’est pas qu’un constat. Elle dessine trois axes d’action immédiats.

Auditer sa visibilité IA dès maintenant. Prenez les 10 questions que vos clients posent le plus souvent. Posez-les à ChatGPT et à Gemini. Notez si votre marque apparaît, en quelle position, et quels concurrents sont cités à votre place. Faites-le régulièrement : les résultats changent vite.

Repenser la structure de ses contenus pour les rendre “AI-ready”. Les assistants LLM privilégient les contenus factuels, structurés et sourcés. Les FAQ détaillées, les données chiffrées, les guides pratiques et les comparatifs ont plus de chances d’être captés par les IA que les pages corporate institutionnelles. Le contenu doit répondre aux questions, pas raconter la marque.

Investir dans les sources que les IA privilégient dans votre secteur. Si vous êtes dans la tech, visez les Frandroid, Les Numériques, 01net. Si vous êtes dans la finance, assurez-vous d’être présent sur les sites institutionnels et les comparateurs comme meilleurtaux.com ou lafinancepourtous.com. Si vous êtes dans l’alimentaire, les sites de recettes et de conseils pratiques sont vos alliés.

Le Baromètre Assistants LLM de Havas Market pose une question que chaque entreprise devra se poser en 2026 : quelle est ma stratégie de visibilité dans les réponses de l’IA ?

Ce n’est pas une question de demain. C’est une question d’aujourd’hui. Les assistants LLM sont déjà le premier réflexe de millions d’utilisateurs. Et contrairement à Google, ils ne renvoient pas vers 10 liens bleus. Ils donnent une réponse. Avec quelques noms. Si le vôtre n’y est pas, le client ne saura même pas que vous existez.

La bonne nouvelle : ce terrain est encore en construction. Les règles ne sont pas figées. Les positions ne sont pas verrouillées. Et ceux qui comprennent maintenant comment fonctionnent ces nouveaux moteurs de recommandation prendront un avantage décisif.

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Dans ce 150ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage les résultats du 6e Baromètre des Soft Skills 2026 – Lefebvre Dalloz Compétences (553 professionnels, tous secteurs).

L'intelligence artificielle rend-elle les soft skills obsolètes ? Bien au contraire. Le 6e Baromètre des Soft Skills 2026, réalisé par Lefebvre Dalloz Compétences auprès de 553 professionnels tous secteurs confondus, révèle une tendance contre-intuitive mais limpide : plus les entreprises adoptent l'IA, plus elles investissent dans les compétences humaines.

Quand la conjoncture se durcit, on pourrait s'attendre à ce que les entreprises coupent dans les formations au profit des compétences techniques. C'est exactement l'inverse qui se produit.

•      55 % des entreprises ont déployé au moins une formation aux soft skills au cours de l'année écoulée, soit 11 points de plus qu'en 2025.

•      65 % prévoient de le faire dans les 12 prochains mois.

•      L'écart entre les intentions et les actions réelles est passé de 22 points en 2023 à seulement 6 points en 2026.

Ce dernier chiffre est peut-être le plus significatif : les entreprises ne se contentent plus de déclarer l'importance des soft skills, elles passent à l'acte.

C'est le paradoxe le plus contre-intuitif de cette édition : l'intelligence artificielle ne fragilise pas les compétences humaines, elle les rend encore plus nécessaires.

La logique est implacable. Plus vous déléguez les tâches techniques et répétitives à l'IA, plus vos collaborateurs doivent se concentrer sur ce qui les rend irremplaçables :

•      La capacité à communiquer et à convaincre

•      L'exercice du sens critique

•      La créativité et l'adaptabilité

•      L'intelligence relationnelle et l'écoute

Et il y a un facteur souvent sous-estimé : l'IA nécessite l'expertise humaine pour être véritablement maîtrisée. Le prompting, par exemple, est une vraie méthodologie. Sans cette touche humaine, vous avez simplement souscrit un abonnement que personne n'utilise vraiment — ou que vos équipes utilisent mal.

En 2025, les entreprises formaient leurs équipes pour gérer l'anxiété du changement. En 2026, l'objectif a changé : il s'agit désormais d'exploiter les opportunités que l'IA offre.

L'adaptabilité (numéro 1 en 2025) est désormais en 7e position — non pas parce qu'elle est moins importante, mais parce qu'elle est acquise. Communication, écoute et créativité arrivent en tête en 2026. On ne cherche plus à survivre à l'IA. On apprend à l'utiliser intelligemment.

52 % des entreprises sont en train de déployer ou ont déjà déployé des outils d'évaluation des soft skills en 2026, contre seulement 19 % en 2025. Ces compétences ne sont plus perçues comme un "nice to have", mais comme un vrai levier de performance — y compris dans les PME et ETI.

65 % des entreprises déclarent avoir formé leurs équipes aux soft skills dans le contexte d'une évolution de l'organisation du travail. La généralisation du travail hybride est citée par 48 % des répondants en 2026, contre 29 % l'an dernier.

La perception a radicalement changé : les soft skills ne sont plus vues comme un avantage bien-être offert aux équipes. Elles sont devenues un outil opérationnel pour travailler efficacement ensemble.

C'est là que le bât blesse. Le baromètre révèle un paradoxe inquiétant :

•      65 % des managers sont principalement sensibilisés aux enjeux de l'IA.

•      76 % se forment en lien avec ces technologies.

•      Mais seulement 18 % identifient le développement des soft skills comme une priorité dans le contexte de l'IA.

Si les managers ne voient pas l'intérêt de développer ces compétences dans leurs équipes, la priorité affichée au CODIR restera sur le papier. C'est le paradoxe central de ce baromètre.

Ne pas attendre que cette conviction redescende naturellement dans votre organisation. Quelques pistes concrètes :

1.     Cartographier les soft skills critiques dans votre contexte métier, en lien avec vos usages IA actuels.

2.     Former les managers en priorité — pas seulement aux outils, mais à leur rôle d'accompagnement humain dans la transformation.

3.     Mesurer pour valoriser : intégrer des outils d'évaluation des soft skills pour objectiver leur impact.

4.     Relier formation IA et formation humaine dans un parcours cohérent, plutôt que de les traiter comme deux sujets séparés.

Le message de ce baromètre est clair et encourageant : l'IA n'est pas la fin des soft skills, c'est leur renaissance. Elle force les organisations à clarifier ce que les humains apportent vraiment — et à investir sérieusement pour développer ces capacités.

La vraie question n'est plus "faut-il former aux soft skills ?" mais : comment articuler intelligemment formation humaine et formation à l'IA pour que les deux se renforcent mutuellement ?

Source : 6e Baromètre des Soft Skills 2026 – Lefebvre Dalloz Compétences (553 professionnels, tous secteurs).

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Dans ce 149 ème épisode, je vous partage le nouveau positionnement de ChatGPT qui devient une régie publicitaire et les impacts que ça a sur votre marque.

Netflix, Spotify ou Deezer le font déjà. Pourquoi pas ChatGPT ou Gemini ? La publicité arrive sur nos LLM, voici ce qu'il faut savoir pour en tirer parti.

800 millions d’utilisateurs hebdomadaires sur ChatGPT. Et depuis mi-janvier 2026, OpenAI y diffuse des publicités contextuelles aux US.

Pendant que vous lisez ce mail, des millions de décisions d’achat se prennent dans des conversations avec des IA. Pas sur votre site. Pas via Google. Dans des chats où vos concurrents peuvent être recommandés... et vous, ignoré.

Après 20 ans à acheter de l’espace publicitaire (bannières, AdWords, posts sponsorisés), vous devez maintenant être recommandé par un algorithme que vous ne contrôlez pas, dans une conversation que vous ne voyez pas.

Bienvenue en 2026 ! La publicité en ligne a changé de paradigme.

Avec l’annonce cette semaine ****du lancement de publicités dans ChatGPT ! Cette décision est motivée par leur besoin de financement pour les infrastructures et les 30 % d’utilisateurs seulement qui prennent un abonnement payant.

La publicité s’affichera pour le moment pour les utilisateurs gratuits et le nouveau plan “Go” à 8$/mois (États-Unis). Les abonnés Plus, Pro et Enterprise conservent une expérience sans publicité.

Les annonces apparaissent en bas des réponses, clairement labellisées “sponsorisé”. Elles sont contextuelles : si vous cherchez un conseil voyage, vous verrez peut-être une publicité pour un hôtel. L’outil d’IA ne modifie pas sa réponse en fonction des annonceurs, c’est la promesse.

OpenAI teste des formats interactifs permettant de poser des questions directement sur une publicité — transformant la pub en mini-conversation.

Les garde-fous :

• Secteurs interdits : santé, politique, produits destinés aux mineurs
• Données utilisateurs non revendues aux annonceurs
• Ciblage basé sur des métriques agrégées (pas de pistage individuel)
• Option de désactivation de la personnalisation

À court terme, il permettra de financer la croissance sans dégrader l’expérience utilisateur (pari risqué).

À moyen terme, si ces formats conversationnels s’imposent, OpenAI pourrait redessiner les règles de la publicité numérique — avec tous les débats que cela implique sur la vie privée, la confiance dans les outils d'’IA, et l’influence des annonceurs sur les réponses générées.

Le paradoxe c’est OpenAI doit monétiser massivement pour rester compétitif, tout en conservant la confiance d’utilisateurs de plus en plus méfiants face à la marchandisation de leurs conversations.

Google (Gemini) n’a fait ****aucune annonce officielle, mais l’ADN publicitaire de Google et le développement du protocole UCP laissent peu de doutes. L’intégration de publicités dans Gemini semble inévitable.

C'est le "pont" de données. Il permet à l'IA d'accéder en temps réel à des catalogues produits dynamiques et des bases de connaissances ultra-spécifiques. Pour une marque, être "compatible MCP", c'est s'assurer que l'IA connaît ses stocks et ses spécificités instantanément.

Si votre catalogue n’est pas “MCP-ready”, vous n’existez pas dans la conversation. L’IA recommandera un concurrent mieux connecté.

Ce que vous pouvez déjà faire : structurer vos données produits selon ce standard tout en conservant un bon référencement.

C'est le standard de transaction. Lancé par Google, il permet à l'IA de comprendre l'acte de vente. La publicité devient une "offre achetable" : l'utilisateur peut acquérir le produit recommandé sans jamais quitter la fenêtre de chat.

Votre tunnel d’achat traditionnel peut devenir obsolète. La bataille se joue sur la qualité de votre recommandation, pas sur l’optimisation de vos landing pages.

Le paradoxe c’est que vous perdez le contrôle du parcours client, mais vous gagnez en taux de conversion immédiat.

C'est la couche de confiance. Ce protocole sécurise les paiements effectués par l'IA pour le compte de l'utilisateur**.** Les paiements sont sécurisés directement dans l’interface IA.

Votre relation client devient indirecte. L’IA est le nouveau prescripteur. Votre enjeu : ressortir dans la conversation avec les outils d’IA.

On parle partout de “Generative Engine Optimization”. Mais la vraie question n’est pas technique.

Avant vous optimisiez des mots-clés pour répondre à des requêtes clients et prospects.

Maintenant vous devez “convaincre” des algorithmes que votre produit est la meilleure réponse à une intention d’achat formulée en langage naturel.

Ce qui fait la différence :

• La structuration de vos données (formats standardisés, informations complètes et à jour)
• La cohérence de votre discours sur tous vos canaux (les outils d'IA croisent leurs sources)
• Votre réputation numérique (avis, mentions, citations externes)

Il y a un deal implicite : Pour être recommandé, vous devez nourrir l’IA avec vos données produits. Mais jusqu’où ?

Les tensions à arbitrer :

La question est jusqu'où structurer et exposer vos données produits pour être visible, sans perdre ce qui fait votre différenciation ? Le prix et les caractéristiques techniques suffisent-ils, ou devez-vous révéler ce qui fait votre valeur ajoutée unique ?

→ Vos données produits sont-elles structurées, complètes, accessibles en temps réel via API ?

→ Êtes-vous compatible MCP, ou au minimum, présents dans les bases de connaissances des grands LLM ?

→ Rédigez vos descriptions produits pour être la source de référence que l’IA citera.

→ Multipliez vos contenus externes (articles, études, avis vérifiés) qui renforcent votre crédibilité.

→ Interrogez ChatGPT et Gemini comme le ferait votre client idéal.

→ Analysez si votre marque est recommandée, comment, et contre qui.

La publicité dans les LLM n’est pas une évolution du digital. C’est une refondation.

Aujourd’hui, vous vendez encore majoritairement à des visiteurs sur votre site. Demain, une part croissante de vos ventes passera par des recommandations d’IA que vous ne contrôlez pas.

Le basculement a commencé : pour certains secteurs (tech, voyage, équipement), jusqu’à 20% des recherches se font déjà via ChatGPT plutôt que Google. Et ce chiffre double tous les 6 mois. A votre mix SEO + SEA + Social Media + Influence s'ajoute désormais le GEO (Generative Engine Optimization).

Pour vous former à l’IA générative ou former vos équipes, vous savez où me trouver 😊 (si ce n’est pas le cas, un message sur Linkedin fonctionne bien).

Elodie

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Dans ce 148 ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage mon top 3 des LLM les plus performants selon moi. Le paysage des modèles de langage évolue à une vitesse exceptionnelle. Depuis 2022, ChatGPT domine largement les usages. Pourtant, les performances ont profondément changé ces derniers mois. De nouveaux équilibres apparaissent entre Gemini, Claude, ChatGPT et Copilot.

Dans cet épisode, j’analyse les forces réelles des principaux LLM en 2025, leurs limites, ainsi que les enjeux de sécurité et de souveraineté qui deviennent incontournables pour les entreprises.

Longtemps sous-estimé, Gemini connaît une montée en puissance significative. La version 3 offre des résultats particulièrement impressionnants.

Sa force principale : la précision.
Gemini va droit à l’essentiel. Moins verbeux que ChatGPT ou Claude, il produit des réponses plus synthétiques et opérationnelles.

Pour les professionnels qui recherchent de l’efficacité plutôt que des développements explicatifs détaillés, c’est un atout majeur.

Il reste cependant une limite : les hallucinations ne sont pas totalement éliminées. L’esprit critique demeure indispensable.

Aujourd’hui, en termes de performance pure, Gemini prend la première place dans mon classement personnel

Claude (Anthropic) constitue la surprise majeure.

La version 4.6 (Sonnet ou Opus) marque une véritable rupture, notamment sur la manipulation de données

Claude permet désormais :

• de générer des tableaux Excel complets,
• d’intégrer directement les formules,
• de produire des tableaux dynamiques,
• de modifier automatiquement les valeurs en conservant les formules

Ce point est déterminant : contrairement à d’autres LLM qui se limitent à suggérer des formules ou des valeurs, Claude construit réellement la structure exploitable.

Pour les formateurs, analystes ou responsables marketing, c’est un gain de temps considérable.

Les retours développeurs indiquent également d’excellentes performances en code.

Claude revient donc clairement dans la course, notamment sur les usages métiers avancés.

ChatGPT conserve des qualités importantes :

• vision globale,
• structuration claire,
• polyvalence générale

Cependant, face aux évolutions récentes, il ne domine plus systématiquement en performance brute.

Dans ce panorama actuel :

1. Gemini arrive en tête,
2. Claude en second,
3. ChatGPT en troisième position

Cela ne signifie pas qu’il faut utiliser trois outils simultanément, mais comprendre leurs forces respectives permet d’optimiser ses usages.

Microsoft Copilot reste intéressant, notamment pour son intégration native dans Microsoft 365 (Excel, PowerPoint, SharePoint)

La version gratuite permet déjà :

• génération de PowerPoint,
• assistance dans Excel,
• création d’assistants personnalisés

Cependant, en termes de performance LLM pure, Copilot reste en retrait par rapport aux leaders

Microsoft a d’ailleurs pris ses distances avec OpenAI et souhaite développer davantage ses propres modèles. L’évolution reste donc à suivre.

Un point essentiel concerne la confidentialité.

Même avec des abonnements payants, lorsqu’un modèle est hébergé aux États-Unis, certaines clauses peuvent autoriser l’accès aux données

Cela explique les débats actuels sur :

• la souveraineté numérique,
• l’IA Act,
• le DSA,
• la conformité européenne

Recommandations claires :

• Ne jamais partager de données confidentielles.
• Anonymiser les fichiers.
• Supprimer les données personnelles.
• Valider tout outil navigateur ou agent IA avec la DSI

Certaines extensions navigateur (agents, “navigateurs IA”) peuvent représenter des failles de sécurité si elles ne sont pas encadrées

Pour un environnement totalement sécurisé, la solution la plus robuste reste le déploiement d’un LLM hébergé localement sur les serveurs de l’entreprise

Des outils très avancés émergent, notamment des solutions chinoises générant des vidéos réalistes avec des célébrités. La régulation européenne devrait évoluer sur ces usages.

Peu de révolution majeure récemment.
Gemini se distingue par sa capacité à modifier un seul élément tout en conservant la cohérence globale de l’image, avec un taux de réussite proche de 98 %

ElevenLabs reste la référence pour la synthèse vocale naturelle
Les outils gratuits tendent à disparaître progressivement, les modèles économiques évoluant vers des abonnements abordables (environ 8 € par mois)

L’approche recommandée est pragmatique :

• utiliser Gemini pour la précision rapide,
• Claude pour la manipulation de données avancée,
• ChatGPT pour la vision globale,
• Copilot pour l’intégration Microsoft

Le paysage évolue tous les trois mois. Ce classement n’est pas figé.

Le marché des LLM en 2025 n’est plus monolithique. ChatGPT n’est plus seul en tête. Gemini s’impose par son efficacité, Claude révolutionne la productivité sur Excel, et Copilot mise sur l’intégration métier.

Mais au-delà des performances, la question centrale devient stratégique : sécurité des données, conformité RGPD, souveraineté numérique.

Choisir un outil d’IA aujourd’hui ne relève plus uniquement de la performance technique. C’est un choix organisationnel, juridique et stratégique.

Et dans trois mois, le classement aura peut-être déjà changé.

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Former à l’intelligence artificielle en entreprise pourquoi l’acculturation reste le vrai enjeu en 2026

Dans ce 147 ème épisode, j'ai le plaisir de recevoir Sébastien Beaujault, formateur en intelligence artificielle avec qui nous avons échanger et partager nos retours d'expérience sur la formation à l’intelligence artificielle en entreprise.

Cet échange met en lumière les enjeux actuels de la formation à l’IA, le niveau réel de maturité des entreprises en 2026, les outils privilégiés par les formateurs et les compétences humaines qui restent irremplaçables.

On pourrait penser que les entreprises sont déjà entrées dans une phase avancée d’intégration stratégique de l’IA. Dans les faits, entre 50 % et 60 % des apprenants formés découvrent encore réellement les usages

Les cas d’usage les plus fréquents restent basiques :

• reformulation d’e-mails,
• aide à la rédaction,
• génération de réponses simples

  .

Nous ne sommes donc pas majoritairement dans une logique de transformation organisationnelle, mais dans une phase d’apprentissage des fondamentaux.

Pour les responsables RH et dirigeants, cela change tout : avant de parler d’automatisation, d’optimisation ou de stratégie IA, il faut structurer les bases.

Former à l’intelligence artificielle ne consiste pas seulement à présenter ChatGPT ou Copilot. Il s’agit de :

• comprendre les capacités réelles des modèles,
• identifier leurs limites,
• développer l’esprit critique,
• éviter les usages naïfs ou excessifs.

Les formateurs constatent que beaucoup d’utilisateurs testent les outils sans méthode, sans cadre, et sans compréhension des mécanismes. Résultat : soit l’outil est sous-exploité, soit il génère des erreurs non détectées.

La formation devient alors un levier de sécurisation des usages.

Un autre enseignement clé concerne la pluralité des modèles.

Les professionnels les plus avancés ne s’appuient pas sur un seul LLM. Parmi les outils fréquemment utilisés en formation :

• ChatGPT pour sa polyvalence et sa personnalisation

• NotebookLM dans un cadre pédagogique

• Gemini pour certains usages visuels ou dynamiques

• Perplexity pour la recherche d’information

• Midjourney pour la génération d’images

En entreprise, l’intégration de Microsoft Copilot dans la suite Office constitue également un point d’entrée stratégique, car elle réduit la friction d’adoption en restant dans les outils métiers habituels.

Le véritable enjeu n’est pas de choisir “le meilleur outil”, mais de comprendre les forces, faiblesses et contextes d’usage de chacun.

Les modèles conversationnels n’ont ni intentions, ni émotions, ni intuition sociale. Ils excellent dans le traitement statistique du langage, mais ne disposent pas de compétences relationnelles humaines. Dans les formations, une réalité apparaît : les résistances existent encore. Certaines personnes expriment des peurs fortes face à l’automatisation et à la transformation des métiers. Pourtant, lorsque les usages sont contextualisés et encadrés, ces oppositions diminuent .

Cela montre que la pédagogie est un facteur clé d’acceptation technologique.

Les outils sont déjà utilisés par les étudiants, parfois massivement, souvent sans recul critique. Interdire n’est plus réaliste. L’enjeu est d’enseigner l’usage raisonné, la vérification, la contextualisation. Former à l’intelligence artificielle aujourd’hui, c’est former à la pensée critique.

1. L’acculturation à l’IA est encore incomplète.
2. Les usages restent majoritairement basiques.
3. La formation doit inclure esprit critique et compréhension des limites.
4. L’intégration dans les outils métiers (comme Microsoft 365) facilite l’adoption
5. La dimension humaine demeure centrale.

L’intelligence artificielle générative n’est ni une solution miracle ni une menace absolue. C’est un outil puissant qui exige méthode, cadre et pédagogie.

La transformation est en cours. Les organisations qui réussiront ne seront pas celles qui adoptent le plus vite, mais celles qui forment le mieux.

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Dans ce 146 ème épisode du podcast DigitalFeeling, je vous partage les clés pour créer un contenu différenciant pour votre marketing.

Stratégie de contenu IA 2025 : ce que nous apprennent les chiffres de l'industrie

Les budgets de content marketing explosent, mais l'efficacité stagne pour beaucoup. Dans un monde saturé par les contenus générés par l'IA, comment se démarquer ? L'analyse des dernières statistiques Semrush révèle une transition majeure : nous quittons l'ère du volume pour entrer dans celle de l'ultra-pertinence.

Pourquoi la "Qualité IA" est votre seul avantage concurrentiel L'IA générative a abaissé le coût de production à presque zéro, créant un bruit numérique sans précédent. Selon l'étude, la qualité du contenu reste le levier de performance principal pour plus de la moitié des marketeurs.

• Le piège : Utiliser l'IA pour faire "plus de la même chose".
• La solution : Utiliser l'IA pour l'idéation et l'analyse de données, tout en réservant la plume finale à l'expertise humaine (critère EEAT).

L'IA, moteur de la recherche sémantique et du SEO technique Les entreprises qui réussissent ne se contentent pas de produire des textes. Elles exploitent l'intelligence artificielle pour :

• Identifier les opportunités de mots-clés à faible concurrence.
• Optimiser le maillage interne de manière automatisée.
• Analyser l'intention de recherche en profondeur.

Vidéo et Podcast : les formats "IA-Proof" ? La vidéo courte et le format audio continuent de dominer les tendances d'engagement. Ces formats exigent une authenticité et une présence physique que l'IA ne peut encore que partiellement imiter. C’est ici que se bâtit la confiance utilisateur en 2025.

FAQ Stratégie de contenu IA

• Faut-il arrêter de produire des articles de blog à cause de l'IA ? Non, mais il faut produire des articles plus longs, plus experts et mieux structurés que ce qu'une IA produirait seule.
• Quel est le plus gros risque de l'IA en marketing ? La perte de tonalité de marque (Brand Voice) et l'homogénéisation des conseils.
• Comment mesurer le ROI d'un contenu IA ? En regardant au-delà du trafic : concentrez-vous sur le temps passé sur la page et le taux de conversion.

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Dans ce 145 ème épisode de DigitalFeeling, je vais parler de comment l'intelligence artificielle qui était censée nous libérer, commence en réalité à nous épuiser. Dans cet épisode, je vous décrypte le phénomène de l'IA Fatigue. Pourquoi 77% des salariés trouvent que l'IA augmente leur charge de travail ? Comment gérer le stress lié à l'obsolescence des compétences ? Découvrez des stratégies concrètes pour réconcilier bien-être mental et performance technologique.

"L'IA ne doit pas servir à faire plus de mails, mais à passer moins de temps sur ses mails."

"L'IA fatigue n'est pas un problème de technologie, c'est un problème de management."

"On a transformé nos créatifs en correcteurs de bots, c'est là que le sens se perd."

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Dans ce 144 ème épisode de DigitalFeeling, je vous parle de GEO et des idées reçues qu'on peut en avoir. L'annonce de la "mort du SEO" revient à chaque innovation technologique. Pourtant, l'émergence du GEO (Generative Engine Optimization), ou optimisation pour les moteurs génératifs, n'est pas une rupture, mais une évolution. L'étude récente d'Ahrefs menée sur 75 000 marques apporte des preuves concrètes : la convergence entre SEO et GEO est la clé de la visibilité de demain.

L'étude révèle que les critères classiques, comme la puissance du domaine (DR), perdent de leur superbe face aux modèles de langage. ChatGPT et ses cousins privilégient la pertinence sémantique et la mention de marque.

• Le constat : L'IA cherche des sources citées et reconnues.
• La réalité : Cette reconnaissance est souvent le fruit d'années de travail SEO traditionnel qui a établi la marque comme une autorité sur son secteur.

Pour être cité par une IA, votre site doit être "lisible" techniquement. 80 % de la stratégie GEO repose sur les fondations du SEO :

• Balisage Schema.org : Fournit des données structurées que l'IA peut extraire instantanément.
• Architecture sémantique : Aide l'IA à comprendre les relations entre vos différents contenus (entités).
• Vitesse et accessibilité : Un site bien indexé est un site qui alimente les bases de données d'entraînement des LLM.

L'IA est programmée pour éviter les hallucinations et privilégier l'expertise. En renforçant votre E-E-A-T (Expertise, Expérience, Autorité, Confiance), vous répondez simultanément aux exigences de Google et aux besoins de filtrage des IA.

• YouTube & Vidéo : Un vecteur de confiance majeur pour les moteurs de réponse.
• Preuve sociale : Les citations sur Reddit, LinkedIn et les médias de référence valident votre autorité aux yeux des algorithmes génératifs.

Le Netlinking est-il devenu inutile avec l'IA ? Non. Si la corrélation brute diminue, le lien de qualité génère du trafic et de la notoriété, deux signaux essentiels que l'IA utilise pour valider une source.

Faut-il réécrire tous ses contenus pour le GEO ? Pas nécessairement. Il faut les structurer davantage. Utilisez des résumés clairs, des listes à puces et répondez directement aux questions des utilisateurs (méthode AEO).

Quel est le rôle des données structurées dans le GEO ? Elles sont capitales. Elles agissent comme un traducteur permettant à l'IA de comprendre précisément de quoi traite votre page sans ambiguïté.

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Trois ans après l'explosion de l'intelligence artificielle générative, l'heure n'est plus à l'expérimentation mais à l'intégration stratégique. En 2026, l'IA n'est plus une option pour les entreprises, mais un levier de croissance indispensable. Pourtant, entre les hallucinations, les enjeux de sécurité et la multiplicité des outils, de nombreux dirigeants se sentent perdus.

Dans ce 143 ème épisode du podcast Digital Feeling, Élodie Chenol vous dresse un état des lieux complet et compare les trois géants du marché : Microsoft Copilot, OpenAI ChatGPT et Google Gemini.

Avant de choisir un outil, il est crucial d'éviter les pièges classiques qui mènent à l'échec des projets IA en entreprise :

1. L'effet "Baguette Magique" : Adopter l'IA simplement parce que c'est la mode, sans objectif précis, est une erreur fondamentale.
2. L'absence de revue des Workflows : Utiliser l'IA sans repenser ses flux de travail ne permet pas d'optimiser réellement la productivité.
3. Le manque de formation : Penser que l'on peut se passer d'un accompagnement sérieux sous prétexte que "Michel bidouille" en interne est un pari risqué.

Copilot se distingue par son intégration native dans l'écosystème Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Teams).

• Points forts : Idéal pour transcrire des réunions Teams, trier des emails sur Outlook ou générer des analyses de données complexes sur Excel.
• Limites : Son interface agit comme une "couche supplémentaire" et ne permet pas toujours une personnalisation poussée (RAG) avec le lexique propre à l'entreprise. Certains bugs de déploiement persistent encore en 2026.

Premier arrivé sur le marché, ChatGPT reste l'outil le plus polyvalent grâce à sa base d'entraînement colossale.

• Points forts : Excellent pour le brainstorming et la création d'assistants personnalisés (GPTs). Son mode "projet" facilite la collaboration entre collègues.
• Limites : Il est sujet à des hallucinations, notamment lors de la synthèse de fichiers longs.

Longtemps derrière ses concurrents, Gemini a effectué un rattrapage spectaculaire, notamment grâce à son intégration à Google Workspace.

• Points forts : Un taux d'hallucination plus faible que ses concurrents selon les tests récents. L'outil NotebookLM est devenu indispensable pour générer des synthèses sans erreurs. Sa connexion web en temps réel est également plus performante que la version gratuite de ChatGPT.
• Limites : Les réponses sont souvent très concises, nécessitant plus d'allers-retours pour obtenir un résultat détaillé.

L'un des plus grands risques en 2026 est le Shadow IA : lorsque des employés utilisent des versions gratuites ou personnelles de l'IA (comme ChatGPT gratuit) pour traiter des données confidentielles, faute d'outil interne assez puissant. Pour contrer cela, les entreprises doivent soit opter pour des licences professionnelles (Team/Enterprise) qui cryptent les données, soit développer des LLM en local, bien que ces derniers soient difficiles à maintenir à jour.

La solution en 2026 ne réside pas dans le choix d'un outil unique, mais dans une approche hybride adaptée à vos besoins :

• Copilot pour la production bureautique quotidienne.
• ChatGPT pour la réflexion stratégique et la créativité.
• Gemini pour la synthèse documentaire et la veille.

Le conseil d'Élodie : Commencez par rédiger une charte IA pour définir les règles d'usage responsable au sein de votre organisation.

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Dans ce nouvel épisode de DigitalFeeling, j’ai eu le plaisir d’accueillir Julidé Ninek, CEO de Moneykiiz, la première application française dédiée à l’éducation financière des enfants… et de leurs parents.
Un échange passionnant, où l’on explore comment l’IA permet de réinventer la pédagogie, d’accélérer la production de contenus et de renforcer la créativité humaine.

Moneykiiz part d’un constat simple : en France, parler d’argent reste un sujet tabou.
Résultat : les enfants deviennent des adultes souvent démunis face au crédit, à la consommation ou à la gestion budgétaire.

Pour y remédier, l’application propose :

• 10 modules pédagogiques pour les enfants,
• des vidéos explicatives pour les parents,
• des quiz, exercices et mini-leçons ludiques,
• un double parcours pensé pour renforcer compréhension et transmission.

Julidé, forte d’une expertise en finance et d’une formation en pédagogie, conçoit une approche vivante, incarnée, ancrée dans le quotidien. L’objectif : former des adultes capables de comprendre les mécanismes financiers… et d’éviter les pièges.

Avant même de parler IA, Julidé partage un point clé : la force d’un univers visuel cohérent pour porter un projet éducatif.

Accompagnée d’une agence spécialisée et d’une graphiste indépendante, elle a bâti :

• un univers coloré et identifiable,
• des mascottes pour faciliter l’engagement des enfants,
• une identité graphique mémorable.

Cette charte visuelle est devenue le socle de tous les contenus numériques — vidéos, posts Instagram, supports pédagogiques.

Le point qui a le plus marqué l’épisode ?
➡️ L’utilisation stratégique d’outils d’IA générative pour produire plus de 70 vidéos pédagogiques.

Julidé utilise notamment HeyGen, une plateforme permettant :

• de créer un avatar ultra-réaliste,
• de générer des vidéos en plusieurs langues,
• d’éviter les tournages physiques,
• de réduire drastiquement les coûts.

Ce gain de temps a permis à Moneykiizz de produire un contenu éducatif dense, tout en restant cohérent et qualitatif.

Julidé insiste sur un point essentiel : L’IA ne remplace jamais la vigilance humaine.
Les scripts doivent être revus, corrigés, vérifiés. L’expertise pédagogique et la créativité restent le cœur du dispositif.

Julidé partage les outils qui l’accompagnent au quotidien :

• ChatGPT paramétré (version premium) pour écrire scripts, idées, contenus.
• Gamma pour structurer des présentations et éviter la page blanche.
• Otter.ai pour synthétiser ses réunions.
• Riverside pour la production de podcasts.
• CapCut et Canva pour les retouches rapides, animations, synthèses.

Une approche hybride, où l’IA accélère — mais l’humain décide.

Tout au long de l’épisode, une conviction revient :
l’IA permet d’amplifier la créativité, pas de la remplacer.

Julidé continue de collaborer avec son vidéaste, non pas pour remplacer la machine, mais pour "dés-IA-iser" les contenus, retrouver l’émotion, la nuance, l’intention humaine.

C’est cette alliance entre automatisation intelligente et expertise métier qui donne à MoniKiz sa puissance pédagogique.

L’application est disponible sur les stores depuis juin.
Et pour les auditeurs du podcast 🎁 Julidé offre 1 mois gratuit : il suffit de lui envoyer un message sur contact@moneykiiz.com de ma part ;)

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Dans ce 141 ème épisode de DigitalFeelnig, je me pose sur l'analyse et les chiffres clés de l'usage de l'IA en fonction des études et de ce que je constate sur le terrain.

L’Intelligence Artificielle est devenue un pilier stratégique du marketing, de la communication et de la performance globale des entreprises françaises. Pourtant, derrière le bruit médiatique, les chiffres racontent une histoire plus nuancée. Le taux d’adoption progresse, mais reste encore limité à certaines typologies d'organisations très digitalisées.

Voici un panorama complet, fondé sur les données 2024-2025 (INSEE, Ipsos, DGE), pour comprendre où en est la France, quels usages progressent réellement, et quelles opportunités se dessinent pour les entreprises.

En 2024, 10 % des entreprises françaises de plus de 10 salariés déclaraient utiliser au moins une technologie d’IA — contre 6 % en 2023.
➡️ Une croissance nette en un an, signe d’un changement d’ère.

L’adoption reste cependant très contrastée selon la taille et le secteur :

• 33 % des entreprises de plus de 250 salariés utilisent l’IA ;
• 42 % des entreprises du secteur information-communication y ont recours.

Les technologies les plus déployées sont :

• l’analyse de langage écrit (NLP) : 44 %
• le machine learning & la data avancée : 41 %

Ce que cela révèle :
Les entreprises qui adoptent le plus l’IA sont celles déjà matures sur la data, l’automatisation ou la transformation digitale. Une majorité de PME et TPE reste encore en retrait.

Selon Ipsos (2025), plus de 75 % des utilisateurs d’IA générative l’emploient au moins une fois par semaine, dans leurs activités :

• professionnelles (emailing, veille, rédaction, analyse)
• éducatives
• personnelles

En clair : même si l’IA n’est pas encore massivement intégrée dans toutes les entreprises, elle est déjà largement adoptée par les individus, ce qui prépare un basculement culturel majeur.

L’IA est particulièrement pertinente dans les secteurs :

• information-communication
• services techniques et spécialisés
• marketing, data, conseil
• industrie (automatisation, optimisation, vision)

L’écosystème français se renforce :

• La France figure désormais dans le top 5 mondial du Global AI Index.
• Une dynamique forte pousse startups, laboratoires, clusters et French Tech à accélérer.

Applications à forte valeur ajoutée :

• automatisation des tâches marketing (rédaction, segmentation, scoring)
• optimisation opérationnelle
• analyse prédictive
• génération créative multimédia
• agents IA capables d’exécuter des workflows autonomes

Malgré la dynamique, trois freins majeurs persistent :

Les TPE/PME manquent souvent :

• de compétences internes,
• d'infrastructures data,
• d’un cadre de gouvernance clair.

Les écarts sont importants entre secteurs innovants et entreprises traditionnelles.

La montée en compétences sur :

• les modèles génératifs,
• l’orchestration d’agents IA,
• la data literacy,
  devient un enjeu national.

Les initiatives publiques (stratégie nationale IA, programmes Bpifrance) vont dans le bon sens, mais les freins structurels demeurent.

L’IA est présente, mais pas encore démocratisée.
Les grandes entreprises avancent vite, les PME explorent progressivement, tandis que les individus adoptent rapidement les outils génératifs.

Pour les dirigeants, marketeurs et entrepreneurs, la priorité est désormais de :
✔ identifier les bons usages,
✔ développer compétences et gouvernance,
✔ mesurer l’impact business,
sans suivre aveuglément le buzz technologique.

L’ère de l’IA stratégique vient juste de commencer.

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Dans ce 140 ème épisode, j'ai le plaisir de recevoir Rony Abecidan, docteur en IA et cybersécurité –co-fondateur de Label4.ai , une startup française qui développe des technologies de détection et de traçabilité des contenus générés par IA.

L’intelligence artificielle générative bouleverse notre rapport à la création numérique. Mais elle ouvre aussi la porte à une nouvelle ère de fraudes visuelles, sonores et textuelles. Fausse facture, CV généré, vidéo deepfake… comment distinguer le vrai du faux dans un monde où tout peut être fabriqué par une IA ?

Label4.ai repose sur des algorithmes capables de repérer les “bruits invisibles” laissés par les générateurs d’images, de sons ou de vidéos.
Chaque IA laisse une empreinte mathématique spécifique lors de la création d’un contenu, que les outils de Rony peuvent analyser pour déterminer s’il a été produit ou modifié par une IA.

💬 “Une image générée par IA projette des signaux invisibles que l’œil humain ne perçoit pas, mais qu’un algorithme peut identifier”, explique Rony.

Ces signaux permettent de distinguer une photo authentique d’un visuel artificiel — un enjeu crucial pour les assurances, les banques ou les médias confrontés à la montée en puissance des falsifications numériques.

Label4.ai combine plusieurs technologies :

• L’analyse forensique, proche de l’expertise criminelle, qui cherche des traces de manipulation dans les fichiers.
• Le watermarking numérique, ou tatouage invisible, qui permet de certifier qu’un contenu a bien été généré par une IA.
• Gouvernance, conformité et contrôle du cycle de vie des contenus générés, la start-up adresse les enjeux de traçabilité et de conformité dans les organisations : gestion des actifs IA, suivi de l’utilisation des contenus, contrôle des risques (fraudes, deepfakes, usurpation) ainsi que anticipation des exigences réglementaires comme l’AI Act en Europe

Cette approche s’inscrit dans le cadre de la future réglementation européenne article 111 de l’EU IA (AI Act). Dès 2026, les fournisseurs de modèles génératifs devront indiquer clairement quand un contenu a été produit par une IA.

Label4.ai innove avec un concept inédit : le Nutri-Score du contenu numérique.
L’idée ? Donner une note de fiabilité au lieu d’un verdict binaire “IA / pas IA”.

“Nous évaluons la probabilité d’erreur de nos algorithmes pour plus de pédagogie et de transparence,” précise Rony.

Une démarche qui replace la responsabilité et l’éducation numérique au cœur de la confiance en ligne.

Les usages de Label4.ai sont multiples :

• Banques et assurances : détection de faux documents, certificats ou sinistres.
• Ressources humaines : vérification des CV et entretiens vidéo deepfake.
• Journalisme et AFP : authentification des images et vidéos reçues.
• Luxe et NFT : lutte contre la contrefaçon digitale et le vol de visuels.

“Nous voulons devenir les leaders mondiaux de la détection et de la traçabilité des contenus IA, tout en gardant une approche pédagogique,” conclut Rony Abesidan

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Dans ce 139 ème épisode, je vous parle du rôle de CMO (chief marketing officer) qui n’a jamais été aussi stratégique ni aussi complexe. Aujourd’hui, les directeurs marketing sont à un tournant : ils doivent à la fois piloter la croissance, maîtriser l’IA, et repenser la créativité. Je vous partage l'analyse de Mc Kinsey sur le rôle du CMO avec l'arrivée des outils d'IA générative.

Une fonction sous pression mais essentielle
Les CMOs sont au cœur de la croissance, mais peinent encore à démontrer leur impact au reste du comité de direction.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : les budgets marketing ont chuté, et seuls 7 dirigeants sur 10 affirment comprendre la vraie valeur du marketing.
Résultat ? Une tension permanente entre rigueur analytique et inspiration créative — deux leviers que les dirigeants cherchent désormais à réconcilier.

L’irruption de l’agentic AI dans le marketing
Après l’expérimentation vient le déploiement : les équipes marketing explorent désormais l’agentic AI, ces systèmes autonomes capables d’agir sans intervention humaine.
De la personnalisation extrême des expériences clients à la réinvention de l’achat média, ces agents transforment la façon dont les marques créent de la valeur.
Mais cette révolution suscite trois réactions : l’enthousiasme, l’inquiétude (face aux transformations métiers) et la prudence (liée à la maturité des données et des infrastructures).

La créativité augmentée par l’IA
L’avenir de la créativité se joue dans la collaboration homme–machine.
L’IA s’occupe des tâches répétitives — adaptation d’actifs, reformulation, tests A/B — pendant que les créatifs se concentrent sur l’émotion et l’audace.
Dans de nombreuses entreprises, ce sont d’ailleurs les créatifs qui adoptent l’IA les plus rapidement, car elle leur redonne du temps pour penser différemment.

Conclusion :
D’ici 3 à 5 ans, les organisations marketing ne ressembleront plus à celles d’aujourd’hui : nouveaux rôles, nouvelles structures, nouvelles méthodes.
La question n’est plus “si” mais “comment” les CMOs vont s’emparer de l’IA pour rester à la pointe de la croissance et de la créativité.

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Un agent IA, c’est une intelligence artificielle autonome et proactive.
Contrairement à un assistant qui répond à vos demandes, l’agent agit pour atteindre un objectif.

Prenons un exemple concret :

• Avec un assistant IA, vous dites “écris-moi un email” ou “résume ce document”.
• Avec un agent IA, vous pouvez donner un objectif global : “obtiens-moi 10 leads qualifiés d’ici la fin du mois”.
  Et là, l’agent planifie les actions, collecte les données, segmente, envoie des emails, suit les résultats et ajuste sa stratégie.

Bref, il devient votre collaborateur numérique.

Les assistants IA (comme ChatGPT, Gemini ou Copilot) restent réactifs : vous leur demandez, ils répondent.
Ils n’ont pas d’autonomie ni d’accès direct à vos outils métier.

Les agents IA, eux :

• sont autonomes ou semi-autonomes,
• peuvent se connecter à vos outils (CRM, base de données, agenda, etc.),
• et surtout, agir sans que vous interveniez à chaque étape.

Ils peuvent par exemple :

• détecter des leads intéressés,
• les qualifier,
• les relancer,
• mettre à jour votre CRM,
• et même vous alerter lorsqu’un prospect répond.

Un agent IA, c’est donc une combinaison d’intelligence, d’actions et de connectivité.

Mais attention : l’automatisation (comme sur Zapier ou Make) n’est pas un agent IA.
Elle suit des règles fixes, sans boucle de réflexion ni adaptation.
Un agent IA, lui, raisonne, s’adapte et apprend.

Pour qu’un agent IA soit utile, il faut le connecter à votre stack d’outils.
Deux plateformes se démarquent :

Une solution open-source et low-code.
Elle offre des centaines de connecteurs : Google Sheets, Slack, CRM, APIs, etc.
C’est l’idéal si vous souhaitez garder le contrôle ou héberger vos propres workflows.

Une plateforme no-code ultra accessible, orientée marketing et automatisation visuelle.
Elle intègre plus de 3 000 apps et propose désormais les Make AI Agents :
des workflows intelligents capables de comprendre vos objectifs en langage naturel et d’ajuster leurs actions en temps réel.

Ensemble, ces outils transforment vos processus marketing :
l’agent IA pense et planifie,
le workflow exécute et connecte.

C’est la nouvelle alliance entre intelligence et automatisation.

Les agents IA ouvrent un potentiel énorme, mais tout n’est pas rose.
Voici trois points de vigilance :

• L’autonomie reste limitée : un agent mal configuré peut se tromper d’objectif ou d’action.
• Les modèles peuvent halluciner ou manquer de contexte.
• Trop d’intégrations peuvent créer des erreurs ou des chaînes d’automatisations cassées.

• Si votre agent agit sur des systèmes sensibles (CRM, données clients, finance), il doit respecter les règles : RGPD, chiffrement, gestion des accès, logs d’activité.
• Il faut prévoir des points de contrôle et des alertes pour éviter des actions indésirables (par exemple un email envoyé au mauvais segment…).

• Vos collaborateurs et clients doivent savoir qu’ils interagissent avec un agent IA.
• Les biais peuvent se reproduire si l’IA n’est pas bien entraînée.
• Et surtout : l’agent IA ne remplace pas l’humain, il amplifie ses capacités.

🎯 En résumé :
Les agents IA, c’est la prochaine étape de la transformation digitale.
Ils ne remplacent pas vos équipes marketing, mais leur permettent de se concentrer sur la stratégie et la créativité.
À condition d’intégrer ces outils avec méthode, supervision et bon sens.

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Dans ce 137ème épisode , je pousse un petit coup de gueule sur l'usage et l'importance qu'on donne aux LLM , quitte à s'oublier et oublier notre valeur.

Non, ChatGPT n’est pas là pour faire ton boulot à ta place.
Et encore moins pour rédiger ton rapport du lundi matin pendant que tu bois ton latte avoine.

Depuis l’arrivée de ChatGPT et des outils d’IA générative, beaucoup ont cru avoir trouvé le stagiaire idéal : jamais fatigué, toujours poli, ultra-productif, et surtout… gratuit.

Mais derrière la promesse d’efficacité se cache un risque : confondre délégation et déconnexion.

L’IA ne pense pas à ta place — elle imite ta manière de penser quand tu ne sais plus trop où tu vas.

Elle génère des textes impeccables, des idées bien formulées, des structures parfaites.
Mais elle n’invente rien, elle combine. Elle n’interprète pas, elle prédit.

ChatGPT ne comprend pas ce qu’il écrit, il calcule les mots les plus probables pour répondre à ton prompt.
Résultat : des contenus souvent fluides, mais creux — de la belle forme sans fond.

ChatGPT se nourrit d’immenses volumes de textes, donc de la moyenne des opinions.
Autrement dit, il aime ce qui est déjà dit.

“Il ne te contredit pas, il te conforte.”
Et c’est exactement là que ton sens critique doit reprendre le pouvoir.

Le modèle est largement entraîné sur des données anglo-saxonnes.
Résultat : un ton parfois “corporate”, des références très américaines, et un léger dépaysement culturel si tu cherches à écrire pour un public francophone sensible au contexte local.

Le plus piégeux : ChatGPT a toujours raison, même quand il a tort.
Il te servira une réponse fausse avec un aplomb déconcertant.

C’est le collègue qui se trompe souvent, mais parle comme s’il avait un doctorat.

Le problème n’est pas l’outil, mais notre manière de l’utiliser.
ChatGPT n’est pas ton stagiaire : c’est ton partenaire de réflexion.

Tu peux lui demander de reformuler ton raisonnement, d’organiser tes arguments, ou d’expliquer ton idée à un enfant de 10 ans.
C’est magique pour repérer les trous dans ta logique.

L’IA excelle dans la divergence : elle te propose des pistes que tu n’aurais pas imaginées.
Mais c’est à toi de trier, d’interpréter, de choisir celle qui te ressemble.

Demande-lui :

“Quels sont les points faibles de mon raisonnement ?”
Et là, tu transformes ChatGPT en outil d’esprit critique.
C’est la version augmentée du brainstorming solo.

ChatGPT n’a pas de vécu, pas d’émotion, pas de vision du monde.
Il ne sait pas pourquoi ton idée compte, ni pour qui tu écris.
C’est toi qui portes l’intention. C’est toi qui donnes le ton.

L’IA peut servir le plat.
Mais c’est toi qui ajoutes le sel.

Et dans un monde saturé de contenu généré, ce qui fera la différence, ce n’est pas la productivité, mais la personnalité.

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Merci,
Élodie Chenol

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Dans cet épisode de DigitalFeeling, j’ai eu le plaisir d’accueillir Florence Moine, formatrice en intelligence artificielle, créatrice de Sweet Digital et du concept Magic IA. Ensemble, nous avons exploré une approche totalement innovante : utiliser l’IA pour réinventer le team building en entreprise.

Après plus de 20 ans dans de grandes entreprises, Florence a fondé une startup visionnaire : Sweet Fit, un miroir interactif basé sur la réalité augmentée pour essayer des vêtements virtuellement.
Précurseuse avant l’heure, elle a ensuite fait évoluer son concept vers Sweet Digital, spécialisée dans le marketing digital et aujourd’hui dans la formation à l’intelligence artificielle.

« Mon objectif est de rendre l’IA accessible, ludique et concrète, grâce à des cas d’usage réels adaptés à chaque métier », explique Florence.

De ses expériences dans le digital et l’événementiel est née une idée révolutionnaire : le team building 100 % IA.
Plutôt que d’imposer des formations descendantes, Florence imagine des ateliers collaboratifs, créatifs et surtout… amusants.

L’objectif : démystifier l’intelligence artificielle et favoriser son adoption en entreprise, sans peur ni contrainte.

Les participants découvrent ensemble les possibilités de l’IA à travers une journée d’ateliers :

• Création d’images générées par IA
• Composition musicale avec des outils comme Suno ou ElevenLabs
• Atelier photo IA grâce à son Magic IA Photo Booth qui transforme les visages en avatars thématiques (super-héros, Barbie & Ken, Cyberpunk, etc.)
• Production collective d’un projet final : une fresque artistique ou une création commune née de l’IA

« Ce format rend l’IA accessible à tous, même à ceux qui s’en méfient. On apprend, on rit et surtout, on crée ensemble », précise Florence.

Contrairement aux team building classiques (escape game, sport…), ce format IA inclut tout le monde :
aucune condition physique requise, simplement de la curiosité et l’envie de découvrir.

C’est aussi une opportunité pour repenser les métiers et lever les freins liés à la peur de l’automatisation.
L’IA devient alors un outil de cohésion, de créativité et de montée en compétence collective.

En associant IA et événementiel, Florence Moine réussit à réconcilier innovation et émotion.
Son concept Magic IA n’est pas qu’un gadget : c’est un moyen concret de comprendre l’IA par l’expérience, de voir son potentiel… et d’en rire ensemble.

« On entend parler d’IA partout, mais peu savent vraiment comment l’utiliser. Mon objectif, c’est de faire découvrir l’IA autrement, de manière vivante et collaborative. »

Vous pouvez la suivre sur LinkedIn ou découvrir ses projets sur :

• sweetfit.fr
• sweetdigital.fr

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Merci,
Élodie Chenol

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Dans ce 135 ème épisode, je vous partage mes recherches sur le GEO. L'intelligence artificielle générative transforme la façon dont les utilisateurs recherchent et consomment l'information en ligne. Alors que le SEO (Search Engine Optimization) reste essentiel pour la visibilité sur Google, une nouvelle discipline émerge : le GEO ou Generative Engine Optimization.

Avec l'adoption massive de ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity, les entreprises doivent repenser leur stratégie de visibilité digitale. Cet article explore en profondeur ce qu'est le GEO, ses différences avec le SEO, et comment mesurer efficacement vos performances tout en maintenant une approche éthique.

Le GEO (Generative Engine Optimization) désigne l'ensemble des techniques visant à optimiser la visibilité et la présence d'une marque, d'un produit ou d'un contenu dans les réponses générées par les modèles de langage et les moteurs de recherche génératifs.

Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui affichent une liste de liens, les moteurs génératifs synthétisent l'information et fournissent des réponses directes, structurées et conversationnelles.

Les principaux acteurs du marché incluent :

• ChatGPT (OpenAI) avec ses fonctionnalités de recherche web
• Claude (Anthropic) et ses capacités d'analyse approfondie
• Gemini (Google) intégré progressivement à l'écosystème Google
• Perplexity AI spécialisé dans la recherche conversationnelle
• Bing Chat (Microsoft) propulsé par GPT-4

Ces plateformes représentent des millions de requêtes quotidiennes, créant un nouveau canal de visibilité que les entreprises ne peuvent ignorer.

En SEO traditionnel, l'objectif est clair : apparaître dans les premiers résultats de Google pour générer du trafic vers votre site web. Les utilisateurs cliquent sur votre lien et arrivent sur votre propriété digitale.

Les piliers du SEO classique :

• Optimisation technique (vitesse, mobile-friendly, structure)
• Contenu de qualité ciblant des mots-clés
• Netlinking et autorité de domaine
• Expérience utilisateur (UX)

Le GEO fonctionne différemment. Votre contenu peut être paraphrasé, synthétisé ou cité par une IA sans que l'utilisateur ne visite jamais votre site.

Les piliers du GEO :

• Autorité informationnelle et expertise démontrée
• Contenu structuré et facilement interprétable
• Présence sur des sources d'autorité citées par les LLM
• Cohérence et exactitude de l'information
• Fraîcheur et mise à jour régulière du contenu

Le GEO ne remplace pas le SEO, il le complète. Voici pourquoi :

1. Google intègre l'IA : Les SGE (Search Generative Experience) combinent recherche classique et réponses génératives
2. Parcours utilisateur hybride : Les utilisateurs alternent entre recherche traditionnelle et requêtes conversationnelles
3. Synergies techniques : Un bon contenu SEO est souvent bien positionné pour le GEO
4. Autorité transversale : L'autorité construite en SEO bénéficie au GEO et vice-versa

Les données récentes montrent une adoption massive des IA génératives :

• Des millions d'utilisateurs actifs mensuels sur ChatGPT
• Une croissance exponentielle des requêtes sur Perplexity AI
• L'intégration progressive de l'IA dans Google Search

Le nouveau parcours utilisateur :

1. Question posée à une IA conversationnelle
2. Réponse synthétisée avec quelques sources citées
3. Décision prise sans nécessairement visiter plusieurs sites

Si votre entreprise n'apparaît pas dans ces réponses, vous perdez en visibilité auprès d'une audience croissante.

Pour la notoriété de marque :

• Être cité comme référence dans votre domaine
• Construire une autorité perçue par des millions d'utilisateurs
• Influencer la perception de votre marque via les recommandations IA

Pour la génération de leads :

• Être recommandé dans les comparatifs de solutions
• Apparaître dans les listes de prestataires suggérés
• Capter l'attention avant même la phase de recherche active

Pour le e-commerce :

• Être mentionné dans les recommandations produits
• Influencer les décisions d'achat assistées par IA
• Optimiser la présence dans les requêtes "meilleurs produits pour..."

L'absence de stratégie GEO expose votre entreprise à plusieurs risques :

1. Invisibilité générationnelle : La génération Z et les millennials adoptent massivement les IA
2. Perte de parts de voix : Vos concurrents occupent l'espace que vous laissez vacant
3. Désinformation : Sans contenu structuré, les IA peuvent véhiculer des informations erronées sur votre marque
4. Obsolescence progressive : Le fossé se creuse entre leaders et retardataires

Comme toute nouvelle discipline marketing, le GEO peut donner lieu à des pratiques contestables :

Le spam informationnel :

• Création massive de contenu de faible qualité uniquement pour être indexé
• Multiplication artificielle de sources citant votre marque
• Fermes de contenu déguisées

La manipulation des sources :

• Création de faux sites d'autorité
• Fausses études ou statistiques
• Astroturfing (faux avis, fausses communautés)

L'exploitation de failles :

• Prompt injection pour forcer la mention de votre marque
• Gaming des algorithmes de citation
• Manipulation des données d'entraînement

1. Authenticité avant tout

Créez du contenu véritablement utile qui répond aux questions de votre audience. Les LLM sont entraînés à détecter la qualité et la pertinence. Un contenu authentique et expert sera naturellement mieux positionné.

2. Transparence dans les relations

Si vous travaillez avec des partenaires, influenceurs ou plateformes pour améliorer votre visibilité GEO, soyez transparent sur ces collaborations. Les pratiques opaques finissent toujours par être exposées.

3. Respect de l'utilisateur final

Rappelez-vous que l'objectif des IA génératives est d'aider les utilisateurs à obtenir des informations de qualité. Votre optimisation doit servir cet objectif, pas le saboter avec de la désinformation ou du contenu trompeur.

4. Qualité plutôt que quantité

Il vaut mieux être cité une fois de manière pertinente et dans un contexte positif que mentionné dix fois de façon inappropriée ou dans des comparaisons défavorables.

5. Respect de la propriété intellectuelle

Le GEO soulève des questions complexes de propriété intellectuelle. Assurez-vous que votre contenu respecte les droits d'auteur, et réfléchissez à la façon dont vous souhaitez que votre propre contenu soit utilisé par les IA.

La législation autour de l'IA évolue rapidement :

• AI Act européen : Régulation des systèmes d'IA et de leurs impacts
• Lois sur le copyright : Débats sur l'utilisation des contenus pour l'entraînement des modèles
• Transparence algorithmique : Obligations croissantes de disclosure

Une approche éthique du GEO vous prépare aux évolutions réglementaires à venir et protège votre réputation à long terme.

Contrairement au SEO où des outils établis existent (Google Search Console, Analytics, SEMrush, Ahrefs), le GEO présente un défi majeur : les LLM sont des boîtes noires.

Vous ne pouvez pas facilement savoir :

• Combien de fois votre contenu a été utilisé dans les réponses
• Dans quels contextes vous êtes mentionné
• Quelle est votre part de voix vs vos concurrents
• Quelles requêtes génèrent des mentions de votre marque

1. Les tests manuels systématiques

Créez un référentiel de 20 à 50 requêtes pertinentes pour votre activité et testez-les régulièrement sur différents LLM.

Exemples de requêtes types :

• "Quels sont les meilleurs [type de produit] pour [cas d'usage] ?"
• "Comment choisir un [votre catégorie de service] ?"
• "Comparaison entre [votre marque] et [concurrent]"
• "[Problème client] solutions"

Fréquence recommandée : Mensuelle pour un suivi de tendance

2. Les outils de Brand Mention Tracking pour IA

De nouveaux outils émergent sur le marché :

• GEO-specific tools : Plateformes spécialisées dans le tracking des mentions dans les LLM
• API-based monitoring : Solutions utilisant les API des LLM pour tests automatisés
• Competitive intelligence platforms : Outils comparant votre présence à celle de vos concurrents

3. Études qualitatives utilisateurs

Interrogez votre audience :

• "Utilisez-vous des IA conversationnelles pour rechercher des informations ?"
• "Avez-vous déjà obtenu des recommandations concernant notre secteur via une IA ?"
• "Pouvez-vous partager des exemples de requêtes que vous posez aux IA ?"

4. Analyse des tendances de recherche

Même sans accès direct aux données des LLM, vous pouvez :

• Analyser les questions posées sur les forums et réseaux sociaux
• Suivre les discussions sur Reddit, Quora concernant votre secteur
• Monitorer les hashtags et conversations mentionnant l'utilisation d'IA

Taux de mention : Pourcentage de requêtes test où votre marque apparaît

• Objectif initial : 20-30% sur vos requêtes core
• Objectif mature : 50%+ sur vos requêtes prioritaires

Nombre de plateformes : Sur combien de LLM différents êtes-vous mentionné ?

• ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Bing Chat
• Objectif : Présence sur au moins 3 plateformes majeures

Volume de contenu indexable : Quantité de contenu de qualité publié

• Articles de fond, études, livres blancs, recherches
• Objectif : Publication régulière (au moins 4 contenus majeurs/mois)

Position dans la réponse : Êtes-vous mentionné en premier, en milieu, en fin de réponse ?

• Premier tiers : Excellent
• Milieu : Bon
• Dernier tiers : À améliorer

Contexte de mention :

• Positif (recommandation, expertise reconnue)
• Neutre (simple mention factuelle)
• Négatif (critique, comparaison défavorable)
• Objectif : 80%+ de mentions positives ou neutres

Précision des informations : Les informations données sur vous sont-elles exactes ?

• Scoring de 0 à 10 par requête test
• Objectif : Moyenne > 8/10

Citations vs paraphrases : Êtes-vous cité comme source ou simplement paraphrasé ?

• Citation explicite avec mention : Idéal
• Paraphrase sans attribution : À améliorer

Brand searches : Évolution des recherches de votre marque sur Google

• Augmentation = notoriété accrue potentiellement liée au GEO
• Tracking via Google Trends et Search Console

Trafic qualifié : Visiteurs arrivant avec une connaissance préalable de votre offre

• Temps sur site plus élevé
• Taux de rebond plus faible
• Meilleur taux de conversion

Questions clients : Analyse du service client

• Les prospects mentionnent-ils avoir entendu parler de vous via une IA ?
• Questions reflétant les informations données par les LLM

Social listening : Mentions sur les réseaux sociaux

• Discussions mentionnant votre marque ET une IA
• Screenshots de recommandations IA incluant votre marque

Part de voix sectorielle : Comparaison avec vos concurrents

• Pourcentage de mentions vs vos 3-5 concurrents principaux
• Objectif : Leader ou top 3 de votre catégorie

Étape 1 : Établir votre baseline (1-2 mois)

1. Définissez 30 requêtes test couvrant :
   • Requêtes de marque (10)
   • Requêtes catégorielles (10)
   • Requêtes problème/solution (10)
2. Testez sur 4-5 LLM principaux
3. Documentez :
   • Taux de mention actuel
   • Contexte de mention
   • Concurrents cités
   • Qualité des informations

Étape 2 : Optimisation et tracking (3-6 mois)

1. Implémentez vos actions GEO :
   • Publication de contenu optimisé
   • Amélioration de la structure d'information
   • Développement de l'autorité
2. Testing mensuel sur votre panel de requêtes
3. Ajustements basés sur les résultats

Étape 3 : Analyse d'impact (à 6 mois)

1. Corrélations avec les KPIs business
2. ROI du GEO :
   • Coût des actions GEO vs impact notoriété
   • Valeur estimée de la présence dans les LLM
   • Comparaison avec autres canaux d'acquisition
3. Optimisation continue

Pour les tests manuels :

• Tableur structuré avec historique
• Screenshots horodatés des réponses
• Grille de scoring standardisée

Pour l'automatisation :

• Scripts utilisant les API des LLM
• Outils de monitoring émergents (à évaluer selon disponibilité)
• Plateformes de competitive intelligence

Pour l'analyse d'impact :

• Google Analytics 4 (segments personnalisés)
• Google Search Console (brand queries)
• Outils de social listening (Mention, Brandwatch)
• CRM pour tracking de la source de leads

Évitez le spam de requêtes

Interroger massivement les LLM pour tester votre présence peut :

• Violer les conditions d'utilisation des plateformes
• Générer des coûts importants (pour les API payantes)
• Être considéré comme un abus de service

Recommandation : Limitez-vous à des tests raisonnables (30-50 requêtes/mois maximum par plateforme)

Ne manipulez pas vos tests

Certaines pratiques à éviter :

• Créer de faux signaux pour améliorer artificiellement vos métriques
• Utiliser des techniques de prompt injection pour forcer votre mention
• Entraîner localement des modèles biaisés pour gonfler vos scores

L'obsession des chiffres

Comme en SEO, focaliser uniquement sur les KPIs peut vous faire perdre de vue l'essentiel : créer de la valeur réelle pour vos utilisateurs.

Un bon GEO résulte d'un excellent contenu et d'une expertise réelle, pas de manipulation de métriques.

Les formats privilégiés :

• Études originales avec données propriétaires
• Livres blancs approfondis
• Guides complets (5000+ mots)
• Rapports annuels sectoriels
• Cas d'usage détaillés

Pourquoi ça fonctionne : Les LLM privilégient les sources faisant autorité et offrant des informations approfondies et vérifiables.

Utilisez un balisage sémantique fort :

• Schema.org markup
• Hiérarchie claire (H1, H2, H3)
• Listes et tableaux structurés
• Définitions claires des concepts

Pourquoi ça fonctionne : Les LLM comprennent mieux et citent plus facilement le contenu bien structuré.

Objectif : Être mentionné sur les sites que les LLM considèrent comme fiables.

Actions concrètes :

• Publications dans des médias sectoriels reconnus
• Contributions à Wikipédia (si pertinent et factuel)
• Interviews et citations d'experts
• Partenariats avec institutions académiques
• Présence dans des annuaires professionnels de qualité

Pensez questions-réponses :

• Identifiez les questions fréquentes de votre audience
• Créez des FAQ détaillées
• Répondez de manière directe et complète
• Utilisez un langage naturel, pas du jargon SEO

Exemple :

• ❌ "Solutions CRM entreprises PME"
• ✅ "Quel CRM choisir pour une PME de 50 salariés ?"

Principe de base : Les LLM valorisent les informations cohérentes à travers les sources.

Actions :

• NAP consistency (Name, Address, Phone) sur toutes les plateformes
• Données produits identiques partout
• Messages clés uniformes
• Mise à jour régulière des informations obsolètes

Stratégie de netlinking GEO :

• Créez du contenu tellement bon qu'il devient une référence
• Offrez des données uniques que d'autres citeront
• Développez des relations avec les créateurs de contenu d'autorité
• Participez à des podcasts, webinaires, conférences

Le content marketing devient le pilier central d'une stratégie GEO efficace.

Alignement des objectifs :

• Content marketing : Créer de la valeur, éduquer, engager
• GEO : Être la source d'information privilégiée des IA

Synergies naturelles :

• Le contenu de qualité sert les deux objectifs
• L'investissement en content marketing bénéficie directement au GEO
• Les insights GEO enrichissent votre stratégie de contenu

Contenus gagnant-gagnant :

• Articles piliers (pillar content) : Excellent pour SEO et GEO
• Études de cas détaillées : Génèrent des backlinks (SEO) et des citations (GEO)
• Glossaires et définitions : Bien référencés ET souvent cités par les IA

Workflow intégré :

1. Recherche de mots-clés SEO
2. Identification des questions conversationnelles (GEO)
3. Création de contenu répondant aux deux besoins
4. Optimisation technique SEO
5. Structuration pour faciliter l'extraction par les LLM
6. Promotion pour autorité (bénéfique aux deux)

Le GEO devient un enjeu majeur de gestion de la réputation.

Risques à gérer :

• Informations erronées propagées par les IA
• Mentions négatives amplifiées
• Concurrents mieux positionnés dans les recommandations

Actions de protection :

• Monitoring actif de ce qui est dit sur vous
• Correction proactive des informations erronées
• Publication régulière de contenu à jour
• Gestion de crise spécifique GEO

Enjeux :

• Apparaître dans les recommandations produits
• Être cité dans les comparatifs

Stratégies spécifiques :

• Fiches produits ultra-détaillées avec specs complètes
• Guides d'achat par cas d'usage
• Comparatifs honnêtes (oui, même avec vos concurrents)
• Reviews et témoignages structurés

Enjeux :

• Établir l'autorité et l'expertise
• Être recommandé comme solution

Stratégies spécifiques :

• Thought leadership (articles d'experts)
• Études de cas chiffrées
• Livres blancs techniques
• Participation à des publications sectorielles

Enjeux :

• Informations médicales correctes et responsables
• Conformité réglementaire stricte

Stratégies spécifiques :

• Contenu validé par des professionnels certifiés
• Citations de sources médicales reconnues
• Disclaimers appropriés
• Approche ultra-éthique (enjeux de santé publique)

Enjeux :

• Recommandations de destinations et établissements
• Informations pratiques et à jour

Stratégies spécifiques :

• Guides détaillés de destinations
• Informations pratiques constamment mises à jour
• Expériences client authentiques
• Partenariats avec influenceurs voyage

Google SGE, Bing Chat et d'autres acteurs fusionnent recherche traditionnelle et génération de réponses. Le GEO et le SEO convergeront progressivement.

Implication : Une stratégie unifiée devient nécessaire.

Les LLM apprendront des préférences individuelles et donneront des réponses de plus en plus personnalisées.

Implication : Le GEO devra s'adapter à différents profils d'utilisateurs.

Pression croissante pour que les IA révèlent leurs sources et leur raisonnement.

Implication : Les marques avec contenu de qualité et traçabilité seront favorisées.

Comme le SEO a ses guidelines (Google, Bing), des standards GEO émergeront.

Implication : Early adopters bénéficieront d'un avantage compétitif.

Législations sur l'IA, le copyright, la transparence algorithmique se multiplieront.

Implication : Les approches éthiques seront non seulement recommandées mais obligatoires.

Le GEO n'est pas une mode passagère, c'est une évolution structurelle de l'écosystème digital. Les entreprises qui investissent dès maintenant dans cette discipline construiront un avantage compétitif durable.

Les principes clés à retenir :

1. Complémentarité : Le GEO complète le SEO, il ne le remplace pas
2. Éthique : Seules les approches responsables sont durables
3. Qualité : L'expertise réelle prime sur l'optimisation technique
4. Mesure : Des métriques imparfaites valent mieux que l'absence de suivi
5. Adaptation : Le GEO évoluera rapidement, restez agiles

Par où commencer ?

1. Auditez votre présence actuelle dans les LLM (30 requêtes test)
2. Identifiez les gaps et opportunités
3. Créez du contenu d'autorité répondant aux questions de votre audience
4. Structurez votre information pour faciliter l'extraction par les IA
5. Mesurez régulièrement votre évolution
6. Ajustez votre stratégie en fonction des résultats

Le GEO représente un nouveau terrain de jeu marketing où l'authenticité, l'expertise et la qualité sont récompensées. C'est une excellente nouvelle pour les marques qui ont véritablement quelque chose de valable à apporter à leur audience.

L'avenir de la visibilité digitale se joue maintenant. Êtes-vous prêts ?

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Merci,
Élodie Chenol

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Copilot Microsoft 365 : l’allié incontournable pour booster votre productivité

Vous utilisez Word, Excel, PowerPoint, Outlook ou Teams au quotidien ? Alors vous devez absolument découvrir Copilot, l’assistant IA intégré à la suite Microsoft 365. Bien plus qu’un simple outil de rédaction, Copilot transforme vos usages professionnels et devient un véritable levier de performance pour les entreprises.

🔹 Word : gagnez du temps sur la rédaction, la reformulation, le résumé de textes et l’adaptation du ton selon vos audiences.
🔹 PowerPoint : créez des présentations percutantes en quelques secondes, à partir d’un simple brief ou document existant.
🔹 Excel : simplifiez l’analyse de données, créez des tableaux croisés dynamiques et visualisez vos chiffres en un clic.
🔹 Outlook : rédigez des emails clairs, résumez vos échanges et priorisez vos actions.
🔹 Teams : résumez vos réunions, listez les décisions clés et fluidifiez vos collaborations.

Mais Copilot va encore plus loin avec Copilot Studio : il permet de créer des agents IA personnalisés, intégrés à vos outils métiers (CRM, ERP, support client, RH, finance). Résultat : un assistant intelligent parfaitement adapté à vos besoins, qui automatise vos processus et fait gagner un temps précieux à vos équipes.

🚀 Dans cet épisode, je vous explique comment tirer parti de Copilot et des agents IA pour transformer votre organisation et gagner en efficacité au quotidien.

👉 Si vous cherchez à booster votre productivité, à simplifier vos tâches et à intégrer l’IA dans votre entreprise, cet épisode est fait pour vous !

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Dans ce 133 ème épisode, je reçois Olivier Humeau, président et co-fondateur de Noto qui nous parle de sa plateforme Unidata et de comment il travaille depuis 4 ans pour redonner le pouvoir au consommateur grâce à la data.

Un épisode passionnant qui va probablement nourrir les cours que je donne en Drive to Store et qui ouvre des perspectives intéressantes sur l'utilisation de nos données personnelles.

Nous parlons de :

• La portabilité des données : un droit issu du RGPD qui redonne le pouvoir aux consommateurs de récupérer et transférer leurs données entre entreprises.
• Pourquoi les données sont le carburant de l’IA et un enjeu stratégique pour les marques.
• La fin des silos marketing : grâce à la portabilité, les données peuvent circuler librement et offrir une vision globale du consommateur.
• Des cas concrets :
  • Améliorer la santé publique via l’analyse nutritionnelle des tickets de caisse.
  • Offrir plus de pouvoir d’achat aux consommateurs avec un système de cashback intelligent (projet Quantique).
• Le rôle de l’Europe : même sans géants du numérique, nous avons un atout avec le RGPD pour créer de la valeur et protéger les citoyens.
• Et Olivier donnera un conseil pour les dirigeants : adopter une vraie culture de la donnée et de l’IA pour préparer l’avenir de leur entreprise.

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Dans ce 132 ème épisode, je vous explique ce qu'est un MCP. Pas de panique si vous êtes passé à côté, je donne les cas d'usages.

Chaque jour, les marketeurs et les entrepreneurs jonglent avec une multitude d’outils : CRM, solutions d’emailing, Google Analytics, Slack, Canva, Notion, etc. Résultat : copier-coller à répétition, perte de temps et données éparpillées.

Mais une nouvelle technologie promet de changer la donne : le MCP (Model Context Protocol). Né chez Anthropic en 2024 et déjà adopté par OpenAI et Google, ce protocole universel permet aux IA de se connecter directement à vos outils métier… et d’agir pour vous.

Le MCP est à l’intelligence artificielle ce que l’USB-C est à nos smartphones : un standard universel qui simplifie tout.
👉 Concrètement, il permet à une IA (Claude, GPT, Gemini, etc.) d’accéder à vos données métiers et d’exécuter des actions dans vos outils.

Exemples d’usages :

• analyser vos campagnes Facebook Ads et générer des optimisations basées sur vos performances réelles ;
• identifier dans votre CRM les prospects les plus chauds et leur envoyer automatiquement un email personnalisé ;
• créer un planning éditorial basé sur vos posts passés et les tendances du moment.

Trois bénéfices majeurs se dessinent :

1. Productivité : fini de passer d’une application à l’autre. Le MCP centralise les actions et réduit les tâches répétitives.
2. Personnalisation : l’IA agit directement avec vos données, votre historique et vos clients. Les recommandations sont plus précises et pertinentes.
3. Accessibilité : pas besoin d’être développeur. Quelques tutoriels suffisent pour connecter vos outils et automatiser vos premiers scénarios.

Bonne nouvelle : il n’est pas nécessaire de tout connecter d’un coup. Voici un plan d’action simple :

1. Identifiez 3 ou 4 applications prioritaires (ex. : CRM, Slack, Google Drive).
2. Vérifiez si elles sont compatibles MCP – beaucoup d’outils le sont déjà.
3. Testez avec Claude ou ChatGPT : commencez par une tâche simple, puis élargissez progressivement.

L’idée est d’avancer pas à pas : automatiser une tâche, puis une autre, mesurer les résultats et complexifier ensuite.

D’ici 2 à 3 ans, il sera normal d’avoir des IA reliées à l’ensemble de nos outils, capables d’orchestrer notre business comme un “super assistant numérique”.

Le MCP n’est donc pas un gadget, mais une révolution structurelle pour le marketing, la communication et la productivité. La vraie question n’est pas si vous allez l’adopter, mais quand.

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L’été 2025 a été riche en annonces et innovations dans le monde de l’intelligence artificielle. Nouveaux modèles, outils créatifs, applications pratiques pour les développeurs et les marketeurs : difficile de tout suivre sans se perdre. Dans cet épisode, je vous propose une synthèse pour comprendre les évolutions récentes et anticiper votre rentrée.

OpenAI a lancé GPT-5, un modèle qui suscite autant d’enthousiasme que de critiques. Plus contextuel et moins “langagier”, il pousse la réflexion un cran plus loin.

• Anthropic a répliqué avec Claude Opus 4.1, enrichi d’une mémoire avancée.
• Google n’est pas en reste avec Gemini qui intègre aussi une mémoire pour des échanges plus personnalisés.

La tendance est claire : la mémoire devient un standard incontournable des IA.

• GitHub Spark (Microsoft) : créez des applications à partir de prompts en langage naturel.
• Gemini CLI (Google) : un outil open source pour coder, automatiser et expliquer vos projets directement depuis votre terminal.
• Figma Code : une révolution pour les créatifs, transformant vos maquettes en prototypes fonctionnels.

Ces solutions permettent de gagner un temps précieux en développement et en prototypage.

• MidJourney v7 : passe de l’image à la vidéo et rattrape son retard face à d’autres outils.
• Adobe Firefly : intègre Google VO3 et un générateur de son, plus performant pour les professionnels.
• Google Notebook LM : déjà connu pour ses résumés audio, il peut désormais générer de véritables vidéos avec slides à partir de simples textes.

Pour les créateurs de contenu, ces outils ouvrent des perspectives inédites en vidéo et multimédia.

• OpenAI avance sur tous les fronts : navigateur web, plateforme sociale concurrente de LinkedIn, et intégration IA omniprésente.
• Perplexity déploie Comet, un navigateur premium capable de résumer pages, mails et agendas.
• Meta mise sur le doublage automatique de contenus pour Facebook et Instagram.
• Mistral accélère avec VoxTral, open source pour l’audio et la transcription.

• Seules 5 % des IA mises en place en entreprise sont réellement déployées opérationnellement. La clé : bien auditer les besoins avant d’intégrer un outil.
• Selon Ahrefs, le trafic généré par l’IA a été multiplié par 10 en un an, pendant que les sites web traditionnels perdent en visibilité.

Pour les marques, l’enjeu est de réapparaître dans les résultats des IA génératives et de diversifier leur présence.

Entre la course aux modèles, les nouveaux outils pour développeurs et créatifs, et les mutations SEO, l’IA continue de transformer radicalement nos pratiques. La rentrée 2025 sera décisive pour celles et ceux qui sauront intégrer ces innovations à leur stratégie.

Cet épisode repose sur l'excellent article du BDM https://www.blogdumoderateur.com/actualites-ia-ete-2025/

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🎧 Épisode #130 – DigitalFeeling
Avec Hugo Prignol, co-fondateur & directeur IA chez Margo

Dans cet épisode, j’ai eu le plaisir d’échanger avec Hugo Prignol, expert en intégration d’IA chez Margo. Ensemble, on a abordé des sujets concrets qui concernent les entreprises aujourd’hui :

• C’est quoi vraiment un agent IA ?
• Comment déployer un voicebot intelligent dans un garage ?
• À quoi ressemble une stratégie de gouvernance IA efficace ?
• Et pourquoi les "dirty tasks" sont un gisement de ROI méconnu ?

Un épisode dense, ultra pratico-pratique, à écouter avec un carnet de notes.

Un agent IA n’est pas une simple automatisation. C’est un système capable de :

• comprendre une intention utilisateur,
• choisir dynamiquement quel outil utiliser,
• s’adapter à des situations nouvelles (contrairement aux scripts figés),
• et parfois, prendre une décision autonome basée sur plusieurs essais.

Il peut inclure un LLM comme ChatGPT, mais va bien au-delà : il orchestre plusieurs outils, analyse les retours, et adapte ses actions.

Margot a déployé un voicebot IA dans une entreprise de pièces auto qui recevait des dizaines d’appels de garagistes par jour. Problème : les opérateurs étaient débordés, la croissance bloquée, le recrutement difficile.

💡 Solution IA :

• Identification vocale du besoin (commande de pneus vs pièce complexe),
• Choix intelligent du chemin selon le type de requête,
• Réponse vocale automatisée, ou redirection à un humain si besoin,
• Résultat : ROI x15, réduction des frustrations, montée en compétences des équipes.

Enjeux techniques abordés :

• Multimodalité (voix + contexte + logique métier)
• Qualité des modèles vocaux en français
• Adaptation au terrain : bruits, accents, hésitations
• Micro-modèles spécialisés par métier (pneus, freins, filtres, etc.)

Hugo nous a parlé des “dirty tasks”, ces petites tâches récurrentes, peu valorisées, mais qui représentent une mine d’or pour l’automatisation IA :

• Vérification de factures,
• Extraction de données non structurées (PDF, scans, écriture manuscrite),
• Matching de références produits dans un ERP,
• Lecture de documents complexes (constats, certificats, devis…).

Résultat dans certains cas : plusieurs ETP réaffectés à des tâches à valeur ajoutée… sans suppression de poste.

Exemples : assurance, retail, back office RH ou finance.

On a aussi évoqué un sujet clé pour toutes les entreprises qui intègrent de l’IA : la gouvernance.

Pourquoi c’est essentiel ?

• Pour savoir comment une décision a été prise par une IA (ex : recommandations client),
• Pour tracer, corriger, ajuster le comportement d’un agent IA dans le temps,
• Pour répondre aux règlementations à venir (AI Act en Europe),
• Et surtout, pour lever les peurs internes liées à la transparence et à l’éthique.

Anecdote : certains syndicats, d’abord réticents à l’IA, sont devenus alliés… grâce à une gouvernance solide.

Aujourd’hui, la majorité des entreprises se posent cette question :

“Doit-on développer notre propre IA, ou acheter une solution existante ?”

Voici les 4 questions de cadrage proposées par Hugo :

1. Est-ce un sujet cœur de métier ?
2. Avez-vous besoin de garder la propriété intellectuelle du modèle ?
3. Existe-t-il une solution fiable sur le marché ?
4. Le coût d’achat est-il justifié par rapport au faire-soi-même ?

Tendance : 80 % des entreprises devraient acheter plutôt que développer d’ici fin 2025.

“Garbage in, garbage out.”
Les biais viennent d’abord de la qualité des données.

Voici les bonnes pratiques :

✅ Limiter le terrain de jeu (via du RAG ou des bases documentaires précises),
✅ Surveiller les hallucinations et biais via la gouvernance et le monitoring,
✅ Utiliser des modèles spécialisés, fine-tunés sur un vocabulaire de métier (garagistes, juristes, etc.),
✅ Corriger par itérations grâce au feedback humain.

L’objectif : une IA qui apprend bien, et qui apprend vite.

Un jumeau numérique, ce n’est pas forcément un avatar qui parle. C’est une représentation virtuelle d’un système physique ou humain, pour :

• visualiser une machine, un process ou un produit,
• simuler des pannes ou des comportements,
• former, coacher ou scénariser une expérience utilisateur.

Exemples :

• Maintenance industrielle,
• Simulation de chaîne logistique,
• Avatar RH ou SAV dans le e-commerce,
• Mannequin digital pour limiter les déplacements dans la mode (ex. H&M).

Chez Margot, Hugo observe un vrai virage vers l’IA responsable, notamment dans :

• L’usage de modèles plus légers (ex : Mistral, SLM),
• Le pilotage énergétique et la réduction des émissions CO₂,
• La souveraineté culturelle et linguistique (éviter les biais américano-centrés),
• La sensibilisation des équipes à l’impact d’une requête IA inutile.

Objectif : faire de l’IA un levier durable, pas juste un gadget puissant.

✔️ Un agent IA = modularité + intention + orchestration d’outils
✔️ Le vocal est un canal complexe mais stratégique
✔️ Les “dirty tasks” sont un levier de transformation fort
✔️ La gouvernance, c’est la clé pour scaler l’IA de façon saine
✔️ L’IA responsable est une voie d’avenir… et un avantage concurrentiel

Une question sur la mise en œuvre d’un agent IA ou d’un voicebot dans votre business ?

Retrouvez Hugo sur Linkedin ou écrivez-moi directement sur LinkedIn

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Dans ce 129 ème épisode, je vous partage mon "summer mix IA" des outils d'IA testés cet été pour s’amuser, créer, expérimenter…
Entre deepfakes amusants, remix musicaux, photos augmentées et jeux pour les enfants, vous allez voir : l’IA peut aussi rimer avec fun.

D-ID ou HeyGen – Pour créer une vidéo deepfake drôle ou bluffante

Idéal pour surprendre vos amis, faire un post LinkedIn créatif ou créer une intro de formation qui ne passe pas inaperçue.

Avec D-ID ou HeyGen, vous pouvez :

• Faire parler un avatar qui vous ressemble (ou pas !)
• Traduire votre message dans 20 langues avec synchronisation labiale
• Créer une fausse “interview de vous par vous-même”

Exemple d’usage fun : “Bonjour, je suis Élodie du futur, et voici ce que j’aurais aimé savoir avant l’été…”

Un outil à tester si vous aimez surprendre ou créer du contenu original avec une touche humoristique.

Suno – L’appli pour générer vos propres musiques en 2 clics

Idéal pour créer une playlist de vacances 100% personnalisée, ou mettre en musique vos contenus (vidéo, podcast, stories…)

Avec Suno AI, vous tapez un prompt du type : “Summer chill pop avec des vibes électroniques et des paroles sur l’IA qui prend des vacances.”

Résultat : une chanson de 2 minutes avec des paroles, une mélodie et même une voix chantée !

J’ai testé le tube de l'été avec un extrait à découvrir dans cet épisode : Ocean over Peaks : C’est improbable, mais addictif.

Remini / PhotoRoom / Playground AI – Pour transformer vos photos de vacances

Idéal pour ajouter une touche artistique à vos souvenirs ou créer des visuels stylés sans y passer des heures.

Quelques usages :

• Remini pour améliorer une photo floue ou agrandir un détail sans perte de qualité
• PhotoRoom pour détourer et changer l’arrière-plan (vous en train de “travailler” sur une plage des Maldives ?)
• Playground AI pour styliser vos photos façon “carte postale IA” (dessin, cartoon, aquarelle…)

Parfait pour créer des souvenirs créatifs ou alimenter vos réseaux sans effort.

Scribble Diffusion – Dessine un gribouillis, il en fait une œuvre !

Idéal pour jouer avec les enfants, créer des logos rigolos, ou s’amuser à dessiner sans talent.

Scribble Diffusion, c’est un outil magique :
Vous dessinez un croquis ultra-simple (ex : un bonhomme, une maison, une glace…)
L’IA le transforme en image réaliste ou stylisée, selon votre prompt.

Testé avec des enfants, ça déclenche des fous rires et de belles idées créatives.

ChatGPT en mode jeu : “invente-moi une histoire, un jeu ou un quiz d’été”

Idéal pour occuper petits et grands, faire un quiz apéro, ou écrire un mini-roman de l’été en famille.

Quelques idées de prompts fun à tester :

• “Invente une chasse au trésor sur la plage pour des enfants de 6 à 10 ans.”
• “Fais-moi un quiz rigolo sur les inventions IA absurdes.”
• “Écris-moi une mini-histoire dont je choisis les rebondissements.”

Vous pouvez même créer des jeux de rôle ou des devinettes à thème (plage, montagne, barbecue…).

Conclusion : Et si l’IA, c’était aussi du jeu ?

On parle souvent d’IA pour travailler mieux, aller plus vite, optimiser.
Mais l’IA, c’est aussi une porte ouverte sur l’imaginaire, la créativité, le fun.

Et cet été, c’est le moment idéal pour tester ça sans pression.

Alors, amusez-vous avec D-ID, Suno, Scribble Diffusion, ChatGPT…
Et surtout, laissez place à l’expérimentation — c’est là que naissent souvent vos meilleures idées

Et vous ? Quel outil IA fun vous avez testé cet été ?

Partagez-le-moi sur LinkedIn, je le glisserai peut-être dans un prochain épisode

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🌴 L’IA, c’est aussi pour rigoler. Bel été à tous !
— Élodie

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Bienvenue dans ce 128 ème épisode de DigitalFeeling, votre rendez-vous hebdo sur l’IA générative appliquée au marketing digital… même en été !

Je suis Élodie Chenol, formatrice en marketing digital et intelligence artificielle.
Et aujourd’hui, j’ai une ambition simple : vous aider à lever le pied… sans perdre le fil grâce à l’IA.

Dans cet épisode, je vous partage 5 choses que j’aurai laissées à l’intelligence artificielle si j'avais dû déléguer, cet été pour me permettre de vraiment souffler… tout en gardant mon business en mouvement.

1. La programmation des contenus LinkedIn

Avant de partir, j’aurai utilisé ChatGPT + Canva + Buffer pour programmer des posts utiles, légers ou inspirants.

Objectif : garder une régularité de publication sans avoir à y penser.
Exemple de prompt : “Rédige 3 posts LinkedIn courts autour de l’IA et de la créativité, avec un ton estival.”

Résultat : des posts prêts à l’emploi, que j’ai simplement adaptés à ma voix et planifiés.

Je peux même lui demander de rédiger mon planning éditorial pour le mois en lui donnant les inputs sur les sujets à traiter ;)
Pendant ce temps, je peux profiter de la limonade– et mon feed reste actif.

2. L’auto-répondeur email personnalisé…

Fini le message d’absence basique !
Avec l’aide de ChatGPT, je créé un message d’absence chaleureux, pro et engageant.

Exemple :

“Bonjour et merci pour votre message ! Je suis en mode déconnexion créative jusqu’au 15 août… mais je vous répondrai avec plaisir dès mon retour. En attendant, retrouvez mes conseils d’IA et marketing dans le podcast DigitalFeeling ou sur LinkedIn.”

Un prompt bien pensé m’a permis de rédiger un message à la fois humain et stratégique.
Astuce : pensez à intégrer un lien vers un contenu ou une ressource evergreen (newsletter, épisode, mini formation…).

3. La veille automatisée grâce à Perplexity ou ChatGPT

Même en vacances, je ne veux pas passer à côté d’une info-clé.
Mais je ne veux surtout pas scroller tous les jours sur LinkedIn…

Solution : j’utilise Perplexity ou ChatGPT pour recevoir une sélection intelligente des actus IA & marketing une fois par semaine dans ma boîte mail.

En 10 minutes, je suis à jour, sur les sujets qui m'intéresse.

4. Les idées de contenus pour la rentrée

C’est en coupant que naissent les meilleures idées…
Mais plutôt que de les laisser s’évaporer, je les note dans Notion AI.

Ex : je dicte une idée à mon téléphone : “Et si je faisais un épisode sur ‘IA et copywriting émotionnel’ ?”

Notion me propose automatiquement un plan de contenu, un angle, des questions à poser.

Résultat : en septembre, je redémarre avec un carnet de notes déjà structuré, prêt à transformer en contenus.

5. L’analyse automatique des performances de mon contenu

Je ne veux pas perdre 2h à analyser mes posts LinkedIn ou mes stats d’épisode pendant mes vacances…
Mais je veux quand même savoir ce qui a fonctionné.

J’ai connecté ChatGPT à mes exports CSV (ou des dashboards automatisés) pour me résumer les tendances :

• Quels posts ont généré le plus d’interactions ?
• Quels formats fonctionnent le mieux ?
• Quelles thématiques à creuser à la rentrée ?

Je lis tout ça en 5 minutes, tranquillement sur mon transat.

Conclusion

L’intelligence artificielle ne remplace pas le repos – elle le facilite.

En déléguant à l’IA certaines tâches bien choisies :
✅ je reste visible,
✅ je reste créative,
✅ je reste sereine…
Sans sacrifier ma déconnexion.

Et vous ? Qu’allez-vous laisser à l’IA cet été pour respirer ?
Écrivez-moi sur LinkedIn, je serais ravie de le partager dans un prochain épisode !

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Spécial plage : les meilleurs prompts à glisser dans vos écouteurs

Bienvenue dans ce 127 ème épisode de DigitalFeeling, le podcast qui vous parle d’IA générative et de marketing digital — même les pieds dans le sable ! 🏖️

Je suis Élodie Chenol, consultante et formatrice en marketing digital & IA.
Et dans cet épisode spécial plage, je vous partage mes meilleurs prompts d’été à écouter, tester, et déclencher en mode audio avec votre assistant IA préféré.

Objectif : profiter de vos moments off pour stimuler votre créativité, sans pression, sans écran — juste avec vos idées et un petit prompt bien pensé.

1. Le prompt de vision : “Imagine ma rentrée idéale”

Prompt :
“Pose-moi 5 questions pour m’aider à imaginer ma rentrée idéale, pro et perso.”

Ce prompt sert à amorcer une mini introspection en douceur.
Il active votre imagination et vous aide à clarifier vos vraies envies :
Qu’est-ce que je veux retrouver ?
Qu’est-ce que je veux laisser derrière ?
Qu’est-ce que je veux construire ?

Variante imagée :

“Résume-moi ma rentrée idéale en une métaphore de voyage ou de sport.”

2. Le prompt business doux : “Génère-moi 3 nouvelles offres à partir de mes compétences”

Parfait pour les indépendants et les créateurs.

Prompt :
“Voici mes 3 expertises principales : […]. Propose-moi 3 nouvelles idées d’offres qui pourraient me permettre de générer plus de valeur en 2025, avec des formats légers.”

L’IA va chercher des formats innovants, hybrides ou même inattendus (template, audio, coaching express, série mail, etc.)

Variante plus stratégique :

“Et si je faisais évoluer mon positionnement cet automne ? Quels angles différenciants puis-je explorer ?”

3. Le prompt anti-blocage créatif : “Lance-moi un défi contenu”

Prompt :
“Propose-moi un défi créatif sur 7 jours autour de l’IA et du marketing. Format léger, pas plus de 15 minutes par jour.”

Exemple :

• Jour 1 : Post LinkedIn = une idée IA qui m’a bluffée
• Jour 2 : Photo symbolique + métaphore business
• Jour 3 : Prompt favori de la semaine…

Objectif : vous remettre en mouvement sans pression.
C’est parfait pour les créateurs qui veulent rester actifs tout en déconnectant.

4. Le prompt storytelling : “Raconte ma transformation pro”

À écouter les yeux fermés pendant une sieste ou un coucher de soleil.

Prompt :
“Pose-moi 5 questions pour raconter mon évolution pro de l’année, comme une histoire.”

L’IA peut transformer ensuite vos réponses en :

• Un post LinkedIn
• Une intro de formation
• Un script de vidéo storytelling

Variante fun (que je vais tester) :

“Raconte-la comme une fable ou une série Netflix.”

5. Le prompt de newsletter : “Prépare mon édition de rentrée”

Profitez de l’été pour anticiper.

Prompt :
“Propose-moi un sommaire d’édition spéciale rentrée de ma newsletter, avec un ton bienveillant et boostant.”

Idéal pour relancer votre audience, montrer que vous avez pris du recul… et offrir des conseils concrets dès septembre.

6. Le prompt audio “voix haute” : “Réponds à mes idées à la volée”

Si vous utilisez ChatGPT en vocal (via mobile ou dictée), testez ce format :

“Je vais te parler de 3 idées. Donne-moi un retour constructif sur chacune d’elles, en 3 phrases maximum.”

Résultat : un compagnon de réflexion rapide, qui structure vos pensées sans écran.

L’idéal pour brainstormer au bord de l’eau, sans ouvrir son ordi.

Conclusion

Voilà, vous avez 6 prompts à glisser dans vos écouteurs tout l’été 🌊
Que vous soyez en train de marcher, de vous poser sur une serviette, ou de regarder les étoiles, l’IA peut devenir votre partenaire de réflexion légère, discrète, mais puissante.

Et souvenez-vous : un bon prompt vaut parfois une journée de coaching.

🎤 Et vous ? Quel est LE prompt qui vous a fait tilt cet été ?
Écrivez-moi sur LinkedIn, je vous répondrai avec plaisir.

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🌴 Cet été, écoutez-vous… et laissez l’IA amplifier vos idées 🌞
À très vite !
— Élodie

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Bienvenue dans ce 126 ème épisode de DigitalFeeling, le podcast qui vous parle d’IA générative et de marketing digital en 10 minutes, même en mode slow life pendant les vacances.

Je suis Élodie Chenol, et aujourd’hui, on va partir en voyage…
Mais pas n’importe comment : on va laisser l’IA planifier nos vacances !

Dans cet épisode, je vous montre comment j’ai utilisé ChatGPT (et d’autres outils) pour générer un road trip 100% IA… avec des surprises, des fails, des trouvailles, et quelques idées applicables aussi dans votre business.

1. Le prompt de départ : direction l’aventure

Je suis partie d’un simple prompt :

“Organise-moi un road trip de 7 jours en France, avec des étapes culturelles, gourmandes et nature. Je pars de Bordeaux. Maximum 3h de route entre chaque étape.”

Résultat :
Jour 1 : Bordeaux – Dune du Pilat
Jour 2 : Arcachon – Biarritz
Jour 3 : Saint-Jean-Pied-de-Port
Jour 4 : Pau
Jour 5 : Lourdes
Jour 6 : Auch
Jour 7 : Retour à Bordeaux par la vallée de la Garonne

C'est assez cohérent. J’ai ensuite affiné chaque étape avec un prompt ciblé du type :

“Trouve 3 activités originales à faire à Pau en été, hors des circuits classiques.”

L’IA peut jouer le rôle d’un travel planner (attention aux dates et actualités)

2. Ce que j’ai demandé ensuite : personnalisation & fun

Objectif : rendre ce road trip plus stylé et plus personnalisé.

Prompts utilisés :

• “Ajoute une playlist de road trip pour chaque jour (par ambiance).”
• “Suggère un carnet de voyage IA avec une citation inspirante par destination.”
• “Prévois un défi créatif à faire chaque jour pour mon audience LinkedIn (story, photo, post, quiz…)”

Résultat : une expérience mix entre voyage, contenu créatif et reconnexion

3. Ce que j’ai appris (et que vous pouvez réutiliser)

Ce test m’a montré 3 choses utiles :

1. L’IA peut proposer des expériences inspirantes… mais sans filtre local.
   Elle ne connaît pas forcément les horaires, la météo, les fermetures. → toujours valider.
2. Le niveau de fun dépend de vos prompts.
   Plus vous êtes spécifique, plus l’IA est pertinente mais attention au trop local où vous pouvez la perdre.
3. C’est un bon outil pour créer du contenu storytellé.
   J’ai pu générer des mini-fictions par étape, ou encore imaginer des stories “ce que ChatGPT pense de ce village”.

4. Et dans le business, on peut s’en inspirer aussi !

Le “road trip IA”, c’est aussi un cadre de narration que vous pouvez réutiliser :

• Pour créer une formation en 7 étapes (comme un voyage)
• Pour scénariser une newsletter estivale : une ville = un concept marketing
• Pour animer vos réseaux : “Aujourd’hui, on fait escale à X… et on parle d’Y”

L’IA devient votre assistant éditorial + logistique + inspirationnel.

5. Bonus : les meilleurs prompts à tester chez vous

Voici 3 idées de prompts si vous voulez vous amuser cet été :

1. “Crée un itinéraire de voyage en fonction de mon humeur : ‘je suis fatiguée, mais curieuse, et j’aime la bonne cuisine’.”
2. “Fais-moi voyager sans bouger : 5 podcasts ou vidéos immersives IA sur les sens, la culture ou la méditation.”

Conclusion

L’IA ne remplace pas les voyages…
Mais elle peut les enrichir, les inspirer, et parfois même vous surprendre 💡

Alors, cet été, laissez l’IA devenir votre compagnon de route créatif, que ce soit pour explorer le monde, raconter vos aventures… ou inventer celles de votre audience.

Et si vous testez ça, envoyez-moi vos prompts ou vos road trips sur LinkedIn, je serai ravie de les lire

Et vous ? Quel est le prompt le plus improbable que vous avez testé cet été ?
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J'ai testé pour vous : les pires idées de prompts cet été (et ce que j’ai appris)

Bienvenue dans ce 125 ème épisode hors-série de DigitalFeeling, le podcast qui vous parle d’IA générative et de marketing digital… même l'été.

Je suis Élodie Chenol, et aujourd’hui, je vous propose un épisode un peu décalé, où je vous partage… les pires prompts que j’ai testés cet été.
Oui, parfois, l’IA déraille, surtout quand on s’amuse à la pousser dans ses retranchements.

Résultat ? Des réponses improbables, absurdes ou drôles — mais aussi des leçons utiles sur comment mieux formuler vos prompts.

1. Prompt fail : "Écris-moi une déclaration d’amour façon communiqué de presse"

Le prompt :"Rédige une déclaration d’amour à mon crush, mais sous forme d’un communiqué de presse B2B."

Résultat :“Paris, le 4 juillet 2025 – Dans le cadre d’une stratégie relationnelle ambitieuse, Élodie annonce officiellement son intérêt affectif pour Maxime, partenaire à fort potentiel émotionnel…”

Verdict : Trop long, trop sérieux… et pas franchement romantique.

Ce que j’ai appris :
ChatGPT respecte à la lettre les formats… même quand ce n’est pas pertinent. Il faut donner un contexte émotionnel clair si on veut sortir du ton automatique.

2. Prompt fail : "Fais-moi une recette de pizza hawaïenne végane sans gluten sans cuisson"

Le prompt : “Donne-moi une recette de pizza hawaïenne, végane, sans gluten… et sans cuisson.”

Résultat : “Prenez une base de pastèque crue, ajoutez une purée d’avocat, des rondelles d’ananas et de la levure …”

Une pizza ? Une salade ? Une punition ?

Ce que j’ai appris :
Plus un prompt combine de contraintes, plus l’IA improvise. Elle ne dit pas non, mais elle tente des trucs bizarres. Parfois trop.

3. Prompt fail : "Planifie-moi un road trip en France sans autoroute, sans voiture, et sans pluie"

Le prompt :“Planifie-moi un road trip en France, sans voiture, sans autoroute, et sans qu’il pleuve.”

Résultat :“Jour 1 : à pied de Bayonne à Pau. Jour 2 : train pour Lourdes. Jour 3 : balade en vélo jusqu’à Gavarnie…”
Le tout… en pleine saison des orages dans les Pyrénées.

Ce que j’ai appris :
L’IA n’a pas conscience des contraintes météo ou terrain en temps réel. Elle répond de manière logique, mais pas réaliste.
Mieux vaut découper le prompt : itinéraire + contraintes + période + météo (via plugins ou données en temps réel).

4. Prompt fail : "Raconte l’histoire de Napoléon comme si c’était un film Marvel"

Le prompt :“Raconte la vie de Napoléon, mais comme un film Marvel, avec des super-pouvoirs et des rebondissements.”

Résultat :Napoléon est un mutant né à Ajaccio avec le pouvoir de convaincre par la pensée. Il affronte Wellington dans une bataille intergalactique avec des canons-lasers. Joséphine a des ailes.

Très créatif… mais totalement WTF.

Ce que j’ai appris :
Plus le prompt est ouvertement absurde, plus l’IA s’éclate. Ce genre de prompt est excellent pour du storytelling créatif, mais il faut ensuite cadrer le ton si on veut l’exploiter pour un usage pro.

5. Prompt fail : "Explique-moi le concept de la TVA à un enfant de 3 ans, façon rap"

Le prompt :“Explique la TVA comme si j’étais un enfant de 3 ans, en version rap, avec des rimes.”

Résultat :

“Quand t’achètes un jouet, y’a un prix caché,
C’est la TVA qu’on doit ajouter.
Papa la paye, maman aussi,
Et l’État dit : merci merci !”

Plutôt réussi finalement !

Ce que j’ai appris :
L’IA s’en sort souvent mieux quand on la pousse à simplifier + styliser, surtout si le ton est enfantin ou ludique. C’est un excellent test pour vérifier si un sujet est bien compris.

Conclusion : Pourquoi ces “fails” sont utiles

Oui, ces prompts ont donné des résultats improbables…
Mais c’est justement en testant, en osant, en s’amusant, qu’on apprend à mieux dialoguer avec l’IA.

Moralité : osez des prompts absurdes cet été.
Même s’ils ne servent à rien, ils entraînent votre créativité et votre maîtrise des outils IA.

Et vous ? Quel est le prompt le plus improbable que vous avez testé cet été ?
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🎙️ L’IA dans ma valise : 3 outils qui m’accompagnent en vacances

Bienvenue dans ce hors-série estival de DigitalFeeling, le podcast qui vous parle d’IA générative et de marketing digital en seulement 10 minutes, même sous le parasol !

Je suis Élodie Chenol, consultante et formatrice en marketing digital et intelligence artificielle. Aujourd’hui, je vous partage 3 outils d’IA que j’emmène littéralement dans ma valise cet été : pour rester créative, organisée… sans jamais sacrifier mes moments de déconnexion.

Canva AI – pour créer des visuels inspirants… sans y passer des heures

Que ce soit pour programmer quelques publications LinkedIn ou immortaliser mes vacances avec style, Canva avec IA est devenu mon réflexe.
🖼️ Je lui demande : "Crée une story Instagram avec une citation inspirante et une ambiance plage".
🎯 En 30 secondes, j’ai un visuel pro, prêt à publier.
👉 Idéal pour rester visible, même en semi-off.

Notion AI – pour capter les idées qui surgissent entre deux baignades

On le sait : les meilleures idées arrivent souvent quand on lâche prise.
Et Notion AI, c’est mon carnet de notes augmenté.
💡 Dès qu’une idée de formation, d’atelier ou de contenu me vient, je note une phrase…
Et Notion AI me génère une fiche complète, un plan ou même un début de texte.
C’est mon assistant créatif discret et toujours dispo.

ChatGPT – pour brainstormer à la cool (même à la plage)

Je ne travaille pas, mais je m’amuse !
Exemple de prompt que j’utilise en vacances :
"Propose-moi une idée d’atelier mêlant IA et stratégie de contenu pour un public de consultants."

Résultat ? 3 idées originales, testées ou notées pour la rentrée.
Et c’est souvent en vacances que naissent mes meilleurs concepts.

En résumé : même en été, l’IA peut vous accompagner sans vous envahir.
Canva pour vos visuels, Notion pour vos idées, ChatGPT pour garder l’inspiration…
Le tout, sans pression et toujours avec une bonne dose de soleil

Et vous, quels outils IA glisseriez-vous dans votre valise cet été ? Écrivez-moi sur LinkedIn, je suis curieuse !

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🎙️ Par Élodie Chenol – Podcast DigitalFeeling

Dans ce nouvel épisode, je veux remettre l’humain au cœur des débats sur l’IA. Oui, l’intelligence artificielle est rapide, impressionnante, elle bouleverse nos métiers et notre manière de produire du contenu. Mais trop souvent, on oublie de se poser une question essentielle : quelle place conserve l’esprit humain dans tout cela ?

Le MIT a récemment publié une étude. Trois groupes de personnes ont été testés : un utilisant ChatGPT, un utilisant Google, et un sans outil. Résultat ? Ceux qui ont utilisé ChatGPT ont eu les pires performances cognitives. Leur cerveau s’est mis littéralement en veille. Moins de créativité, moins d’analyse, moins de recul. Les chercheurs ont même qualifié leur production de "sans âme".

Pourquoi ? Parce que déléguer sa réflexion à une IA, c’est comme éteindre progressivement notre esprit critique. On s’émerveille devant une réponse bien rédigée… sans la remettre en question.

En formation ou en cours, je le vois tous les jours : des étudiants ou des pros qui recopient tel quel le contenu généré par l’IA. C’est le fameux "syndrome du lapin dans les phares" : l’IA me donne quelque chose, c’est bien écrit, alors je prends sans réfléchir. Et pourtant, ces productions sont souvent creuses, redondantes, vagues.

L’IA n’est pas une personne. C’est un outil probabiliste. Elle génère une réponse en fonction du prompt donné, sans discernement, sans compréhension réelle, et surtout sans éthique.

La clé ? Reprendre le contrôle. Cela commence par un bon prompt (réfléchi, structuré, contextuel), suivi d’une vérification systématique du résultat. Cliquez sur les sources. Testez. Analysez. Ne vous laissez pas endormir.

On en revient à des bases parfois oubliées : écrire soi-même, brainstormer entre humains, confronter ses idées, exercer son cerveau. C’est comme un muscle : plus on l’utilise, plus il reste vif.

Aujourd’hui, le web est saturé de contenus générés par IA, sans saveur, sans fond. Et c’est justement là que vous avez une carte à jouer. L’authenticité devient un avantage compétitif. L’IA ne peut pas, seule, créer une connexion émotionnelle avec votre audience.

Votre culture, votre sensibilité, vos références humaines locales ou sectorielles, c’est ça qui crée la valeur. Utilisez l’IA comme booster, pas comme pilote. Elle est excellente pour l’analyse, la génération d’idées ou la reformulation. Mais c’est vous qui donnez le ton, le fond, et la pertinence.

L’avenir du marketing et de la communication ne réside pas dans l’automatisation à outrance. Il réside dans une collaboration équilibrée entre humains et machines. Cela demande de :

• Former les équipes à l’esprit critique face à l’IA
• Sensibiliser aux biais des IA (bases de données biaisées, algorithmes non éthiques…)
• Exercer une vigilance constante sur les contenus générés
• Encourager la création humaine, l’écriture, la réflexion, la validation

Les IA ne disparaîtront pas. Mais notre capacité à réfléchir, oui, si on ne l’entretient pas.

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Merci pour votre écoute,
Élodie Chenol

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Bonjour à toutes et à tous,
Dans cet épisode de DigitalFeeling, je vous propose un retour d’expérience sur une matinale à laquelle j’ai eu la chance d’assister. Un événement riche en apprentissages sur l’IA générative, l’éthique, la communication et les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle.

Merci à Sabine Maréchal pour son invitation 🙏

Saviez-vous que 50 % des Français se disent anxieux vis-à-vis de l’IA, et même 53 % à l’échelle européenne ?
C’est l’un des chiffres marquants partagés en introduction. Cette inquiétude grandissante révèle un besoin fort de transparence sur l’usage de l’IA, notamment de la part des entreprises qui la déploient.
Mais la réalité, c’est que même les scientifiques ne savent pas toujours expliquer les résultats produits par les LLM comme ChatGPT.

Autre point marquant : 77 % des Américains souhaitent un ralentissement de l’innovation en IA pour laisser le temps à la régulation. Un paradoxe dans un pays qui a toujours été moteur sur le plan technologique.
Mais cette prudence révèle aussi une volonté d’encadrer les usages et de mieux former les collaborateurs.

En France, j’ai noté une vraie schizophrénie dans les entreprises : elles veulent toutes améliorer leur productivité grâce à l’IA, mais sans forcément donner les moyens ou les formations nécessaires à leurs équipes. Résultat : une utilisation peu encadrée, souvent mal comprise, et une éthique laissée de côté.

Beaucoup de marques choisissent Microsoft pour sa promesse de sécurité. Pourtant, Microsoft est aussi le principal actionnaire d’OpenAI. Et dans les faits, que ce soit avec ChatGPT ou un autre outil, les données peuvent être réutilisées pour entraîner les modèles.

J’ai adoré le témoignage de l’agence ARCAN qui a créé sa propre IA interne pour générer des contenus. Ils l’ont baptisée « Maison des messages ».
Mais un enjeu de taille se pose : dans les appels d’offres, certains services achats voient l’usage de l’IA comme un prétexte pour baisser les tarifs, au motif qu’il n’y aurait pas d’humain derrière…

Nous avons aussi parlé de l’IA Act, ce règlement européen crucial pour encadrer les usages de l’intelligence artificielle, notamment sur le plan éthique.
C’est une avancée, même si elle reste perfectible.

Un des moments les plus frappants de la matinée a été la présentation sur les émissions de gaz à effet de serre liées à l’IA.
Microsoft : +30 à 40 % d’émissions supplémentaires.
Google : +38 %.

Les data centers consomment de plus en plus d’eau et d’électricité. D’ici 2030, il faudrait construire 78 centres de données supplémentaires pour répondre à la demande. Et certains acteurs misent… sur l’énergie nucléaire pour alimenter l’IA. 😳

On parle beaucoup de Green IA, mais en réalité l’effet rebond est très fort. L’obsolescence rapide des infrastructures, la fracture numérique qui se creuse, les inégalités sociales qui s’accentuent…
Et même si l’IA ne va pas « prendre tous les jobs », elle va clairement transformer les métiers, parfois brutalement.

Derniers sujets abordés :

• Les fake news amplifiées par l’IA, comme cette campagne qui prétendait que les sacs de luxe étaient les mêmes que ceux fabriqués en Chine.
• Les droits d’auteur : qui protège qui ? Le créateur, le procédé, l’outil ? Un flou juridique persistant.

J’ai été ravie de participer à cette matinale.
J’en ressors avec des questions mais aussi avec une vision plus claire des enjeux éthiques, environnementaux et business liés à l’IA.

Merci à Sabine pour cette invitation et merci à vous d’avoir écouté cet épisode 🙏

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Élodie

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Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode de DigitalFeeling. Aujourd’hui, je vous partage une expérience qui a bousculé mes convictions : ma formation auprès de collégiens sur l’IA générative. Je pensais venir transmettre les bases… et ce sont eux qui m’ont bluffée. 🚀

Quand j’ai accepté cette intervention, je croyais m’adresser à des lycéens. Finalement, ce sont des collégiens qui m’attendaient. Et là, surprise : ils connaissaient déjà ChatGPT, Perplexity, Claude, Mistral… et les utilisaient régulièrement. Leur aisance était frappante. Ils savaient générer des images, produire des textes, et n’avaient pas peur de tester, de recommencer, d’explorer.

En tant que maman de trois filles de 6, 10 et 16 ans, j’étais personnellement plutôt réservée sur une exposition précoce à l’IA. J’avais peur que cela les prive de leur esprit critique. Et pourtant, j’ai découvert que les jeunes ont déjà intégré l’IA dans leur quotidien – sans attendre notre feu vert d’adultes.

Oui, ils utilisent l’IA. Mais non, ils ne maîtrisent pas toujours les bonnes pratiques du prompt engineering. C’est là que mon rôle prend tout son sens : leur transmettre une méthode simple et efficace. Contexte, rôle, objectif, format – en partant de ces quatre éléments, ils ont pu structurer leurs requêtes et voir des résultats concrets, instantanément.

Ils sont demandeurs de bonnes pratiques, curieux et exigeants. Et ils ont parfaitement conscience des limites de l’IA : erreurs, hallucinations, désinformation. Ils savent que tout n’est pas fiable, qu’il faut vérifier. En revanche, ils n’ont pas encore tous les outils pour faire cette vérification. C’est là que l’école et les enseignants ont un rôle fondamental à jouer.

La consultation nationale sur l’IA dans l’éducation va dans le bon sens : encadrement éthique, respect du RGPD, outils libres, frugaux, écologiquement responsables. Mais il faut aller plus vite.

Les jeunes sont déjà en avance. Si on attend que les programmes s’adaptent, ils seront déjà passés à autre chose. Alors formons les enseignants, dotons-les de compétences concrètes pour parler le même langage que leurs élèves. Et donnons aux collégiens et lycéens une vraie éducation à l’IA, dès la 4e, pour les aider à réfléchir, questionner, vérifier.

Ce que j’ai vu, c’est que ces jeunes voient déjà l’IA comme un levier pour leur avenir. 92 % pensent travailler dans un univers où l’IA sera omniprésente. Et 65 % considèrent la présence d’outils d’IA comme un critère pour choisir leur futur employeur.

C’est simple : une entreprise qui n’utilise pas l’IA est déjà dépassée. Si ce n’est pas encore votre cas, il est temps de vous y mettre.

Ils créent des sites web avec Gamma, des supports pédagogiques interactifs avec Bolt ou Canva, des présentations cliquables, des vidéos pédagogiques… en moins d’une heure ! Et moi, je n’étais pas prête. Mais eux, si.

L’IA n’est pas le futur. Elle est déjà là. Et nos jeunes ne nous attendent pas. À nous de les suivre, de les guider, de leur donner les clés pour en faire un véritable atout. Car bien utilisée, l’IA développe la curiosité, structure la pensée, renforce l’autonomie.

Alors oui, formons-les. Et formons-nous aussi.

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Merci,
Élodie

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