Un malentendu
C’était lors d’un atelier. J’intervenais en tant que formateur sur l’IA générative. Une participante me regarde, les yeux écarquillés, littéralement stupéfaite. Pas par un tour de magie. Non. Elle était choquée parce que j’avais mis 10 minutes à écrire un prompt.
Dix minutes. Pour elle, c’était presque une hérésie. « Mais… pourquoi vous mettez autant de temps ? Moi je tape juste « rédige-moi un texte sur machin » et voilà ! »
Et c’est là que j’ai compris le malentendu fondamental : on a vendu aux professionnels une IA qui fait tout toute seule, qui devine ce qu’on veut, qui crée alors qu’on n’a pas encore eu le temps d’avoir une idée.
Ce rêve n’existe pas. Pas encore.
L’IA générative n’est pas un micro-ondes. C’est un piano
Depuis plus de trois ans, je vis avec l’IA au quotidien ; littéralement, tous les jours, toutes les heures. Et en trois ans, j’ai entendu toujours la même promesse : « La prochaine version, vous allez voir, là, on y est. C’est la bonne. ». À chaque fois, c’est mieux. Plus fluide. Parfois même bluffant. Mais ce n’est jamais magique.
On nous présente l’IA comme un micro-ondes technologique : vous mettez une idée approximative, vous appuyez sur un bouton, vous sortez un plat gastronomique.
En réalité, l’IA, c’est plutôt un piano. Un instrument. Si vous n’avez jamais joué, ce n’est pas parce que vous avez un Steinway que vous allez devenir Chopin du jour au lendemain. Vous allez juste faire plus de bruit ; mais avec un instrument cher.
C’est la nuance que personne n’explique : l’IA ne remplace pas la compétence. Elle amplifie ce que vous savez. Et si vous ne savez pas, elle tente… mais elle tente au hasard.
Un prompt, ce n’est pas une phrase. C’est une fiche de mission
Récemment, j’animais un atelier de 3 heures pour les équipes RH de la CCI Bouches-du-Rhône. Mon objectif : leur démontrer qu’un prompt efficace, ce n’est pas « une ligne et l’IA fait ».
À la fin de l’atelier, une participante a trouvé le mot juste : « investissement ». Car un bon prompt, c’est une compétence métier complète. C’est de la direction artistique, de la stratégie, du contexte, de la psychologie utilisateur, de la logique, du cadrage. Ce n’est pas « demander quelque chose ». C’est diriger un travail.
Si vous demandez à l’IA « Écris-moi un texte sur le SEO », c’est comme dire à quelqu’un « Fais-moi un gâteau » ; sans quantité, sans recette, sans objectif. Imaginez l’état du gâteau
La vraie méthode : identifier, structurer, réutiliser
Ce que j’explique en formation, et que nous appliquons chez Koeki, c’est une approche méthodique. La meilleure manière de travailler avec l’IA générative, c’est de :
- Prendre du recul sur une année de travail et identifier tout ce que vous répétez ; chaque jour, chaque semaine, chaque mois, chaque trimestre.
- Construire des prompts solides pour chacune de ces tâches récurrentes. Des prompts détaillés, contextualisés, testés.
- Les transformer en assistants IA réutilisables ; que ce soit des GPTs personnalisés, des assistants Mistral ou Copilot, des ou des workflows automatisés.
C’est là que le gain devient réel. Pas à la première utilisation, qui elle vous coûte du temps et de l’énergie. Mais ensuite, à la deuxième, à la dixième, à la centième.
Le problème ? Si vous ne travaillez pas comme ça, vous allez reformuler la même demande tous les trois jours, sans jamais être aussi méticuleux que nécessaire. C’est une perte de temps et de qualité.
Ce que nous faisons concrètement avec l’IA générative
Aujourd’hui, chez Koeki, l’IA générative est partout. Quelques exemples concrets :
- Prototypage de sites ou d’applications : nous utilisons des outils comme Lovable.dev pour produire rapidement des interfaces, itérer sur l’expérience utilisateur, et valider des parcours avant développement.
- Rédaction de contenus automatisée : associée à des outils d’automatisation comme Make ou n8n, l’IA générative nous permet de produire des contenus optimisés SEO à grande échelle, tout en gardant la main sur la qualité éditoriale.
- Développement d’applications métier : l’IA nous permet de créer des outils sur-mesure pour nos clients, des solutions spécifiques qui auraient demandé des mois de développement traditionnel.
Nous avons construit une bibliothèque de plus de 250 assistants spécialisés (GPTs) qui couvrent l’ensemble de nos besoins : de l’idéation stratégique à l’audit technique, en passant par la rédaction et l’analyse de données.
Alors, on gagne du temps ou pas ?
Bien sûr l’IA générative peut faire gagner du temps pour gérer des tâches répétitives. Mais soyons honnêtes : je n’ai jamais eu des journées aussi denses qu’aujourd’hui. In fine, l‘IA ne m’a pas donné du temps, elle m’a donné des perspectives supplémentaires. Des perspectives que je ne pouvais même pas deviner avant.
C’est comme si quelqu’un vous dirait : « Voilà une bibliothèque infinie. » Vous croyez vraiment que vous allez vous dire « Super, je vais enfin me reposer » ? Non. Vous plongez dedans. Vous lisez, vous testez, vous itérez.
Ce qu’on appelle « gain de temps » est en réalité un gain de possibilités. Avant, certaines choses étaient impossibles. Pas difficiles, pas longues : impossibles. Hors de portée. Réservées à ceux qui avaient des équipes, des budgets, des nuits blanches à sacrifier.
Aujourd’hui, ces choses deviennent accessibles. À condition d’avoir les idées pour les guider.
Le vrai super-pouvoir : la capacité, pas le temps
Il y a 20 ans, un professeur m’avait dit : « Un jour, comprendre la technologie comptera moins que savoir quoi en faire. » Avec l’IA générative, je mesure enfin cette phrase. La vraie valeur, ce n’est pas la maîtrise du moteur. C’est la capacité à décider de la direction.
Avant, j’étais limité par mes mains, mon énergie, ma vitesse. Je pouvais avoir la vision, mais pas l’exécution.
Aujourd’hui, je suis limité par mes idées. Et c’est peut-être la première fois dans ma vie professionnelle que cette phrase est vraie.
L’IA générative n’est pas un gain de temps. C’est un gain de capacité
En résumé, l’IA générative peut faire gagner du temps pour gérer des tâches répétitives. Mais ce n’est pas son principal avantage. Elles représente d’abord un gain de capacité : vous ne faites pas en 10 minutes ce que vous faisiez en 1 heure, vous faites en 10 minutes quelque chose que vous n’auriez jamais pu faire avant.
Mais cela demande un investissement initial : apprendre à formuler des demandes précises, construire des outils réutilisables, accepter que la première fois prenne du temps. Et les outils continuent à évoluer…
C’est pour ça qu’il est impératif de se former et de pratiquer pour tirer parti des possibilités de l’IA générative.
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