L’IA générative, aussi performante soit-elle, n’est en aucun cas une solution miracle pour rédiger des contenus. Textes génériques sans valeur ajoutée, vocabulaire et formulations reconnaissables, répétitions d’idées, voire erreurs flagrantes : certaines entreprises accordent une confiance aveugle aux productions de l’IA parce qu’elles méconnaissent ses limites et ses biais. Dans leur volonté de gagner du temps, et/ou de réaliser des économies en évitant d’avoir à externaliser la rédaction auprès de professionnels, elles oublient l’importance de se démarquer avec des contenus singuliers et à réelle valeur ajoutée pour leurs cibles de communication.
Une méconnaissance des limites des outils d’IA générative
De nombreuses entreprises surestiment les capacités des outils d’IA générative, si bien qu’elles les utilisent de manière contre-productive pour rédiger des contenus tels que des articles de blog, des publications LinkedIn, des livres blancs, etc. Ces outils n’ont pas de bon sens et ne « comprennent » pas ce qu’ils produisent. Ils se basent sur des modèles statistiques pour générer des contenus. Quand ils sont mal utilisés, ou utilisés sans esprit critique, cela conduit notamment à des contenus qui :
- Donnent l’impression de « déjà vu », puisqu’ils n’inventent rien et recombinent des données existantes ;
- Accumulent des informations génériques sans réel angle éditorial ;
- Incluent des formulations standardisées, sans exemples concrets ou retours d’expérience ;
- Sont inadaptés à l’audience que ce soit sur le fond ou sur la forme (ton, style…) ;
- Contiennent des incohérences, des répétitions d’idées voire des inexactitudes ;
- Ne sont pas forcément alignés avec l’image que l’entreprise souhaite véhiculer.
Les créateurs de contenu qui s’appuient sur les outils d’IA générative ont tout intérêt à adopter une approche plus rigoureuse car une mauvaise utilisation de ces outils, ça se voit… comme le nez au milieu de la figure !
Des contenus sans réelle valeur ajoutée
Si l’IA générative accélère indéniablement la création de contenu, le principal risque est que tout le monde finisse par dire la même chose, avec les mêmes tournures et expressions. Or, dans un contexte d’infobésité, il est plus important que jamais de se différencier, d’apporter de la valeur ajoutée à ses cibles de communication et d’humaniser les productions en y intégrant des exemples, des retours d’expérience, des analyses, etc.
D’autre part, pour le référencement naturel, les moteurs de recherche privilégient dans leurs résultats les contenus qui répondent aux intentions de recherche des internautes et apportent de la valeur.
Produire des contenus de qualité (à l’aide ou non de l’IA) demeure donc plus important que jamais, à la fois pour intéresser son audience et l’engager, et pour améliorer son SEO. Les entreprises doivent donc considérer l’IA comme un super assistant au service de leurs équipes marketing et communication, mais pas comme un remplaçant.
Des formulations qui ne laissent aucun doute sur l’origine artificielle
Parmi les indices qu’un contenu a été rédigé par une intelligence artificielle, citons quelques exemples :
- Des titres et intertitres qui comportent des majuscules à chaque mot. Si cela est d’usage dans les pays anglo-saxons, ce n’est pas correct en français.
- Des majuscules aux mots placés après les deux points (:).
- Une surutilisation de formulations génériques et des « tics de langage » tels que « Il est crucial », « L’IA révolutionne le monde de XX », « L’IA générative offre des perspectives fascinantes », « Cet article explore les principaux enjeux actuels », « Aujourd’hui, plusieurs défis majeurs redéfinissent le paysage », « Dans le paysage actuel », « Dans le monde d’aujourd’hui », etc.
Des contenus parfois truffés de répétitions
L’IA a tendance à se répéter, parfois de manière flagrante.
Un exemple parmi tant d’autres :
« L’IA générative est un outil puissant qui change notre manière de travailler. Grâce à son intelligence avancée, elle révolutionne le quotidien de nos collaborateurs. Cette technologie apporte un changement radical dans nos processus de travail. »
Trois fois plus ou moins la même idée, avec trois formulations différentes. Résultat ? Un texte qui tourne en rond, ce qui trahit son origine artificielle, et qu’il faut donc retravailler.
Des contenus qui contiennent des erreurs
Autre limite : les outils d’IA inventent parfois des informations et génèrent donc des textes qui comprennent des erreurs. Ce phénomène est appelé « hallucinations ». Un exemple : en 2023, un avocat américain a fourni des conclusions pour défendre son client contenant des références à des arrêts (et donc à une jurisprudence) qui n’ont jamais existé ! L’IA avait inventé ces décisions de justice, et l’avocat, trop confiant, ne les avait pas vérifiées avant de les soumettre.
En parallèle, ils génèrent également des phrases qui ont une structure syntaxique correcte, utilisent un jargon professionnel et des concepts tendance mais qui n’ont strictement aucun sens. Des phrases qui peuvent donner l’impression de dire quelque chose d’intelligent… alors qu’en réalité, c’est du vent !
Quelques exemples (qui pourraient aussi sortir du cerveau d’un Humain, cela dit 😆) :
« L’implémentation d’une roadmap circulaire garantira une exécution perpétuellement optimisable. »
« Notre stratégie de growth hacking repose sur une scalabilité agile et un engagement viral exponentiel. »
« Nous devons capitaliser sur l’authenticité émotionnelle de notre marque pour créer une connexion organique avec notre audience. »
Ce qui devrait être une règle d’or : ne jamais publier un texte généré par IA sans une relecture attentive et une vérification minutieuse des informations.
L’IA générative, un outil qui doit être maîtrisé
L’efficacité de tout outil dépend de l’usage qu’on en fait. L’IA ne déroge pas à cette règle. Or, aujourd’hui, de trop nombreux professionnels s’en servent mal, et cela se voit.
Pour tirer le meilleur parti de l’IA générative, outre la capacité à rédiger des prompts qui permettent de guider l’outil, trois principes doivent être respectés :
- L’originalité et la valeur ajoutée priment. L’IA doit être utilisée pour gagner en efficacité, pas pour produire du contenu générique à la chaîne.
- L’IA doit être un assistant, pas un remplaçant. Elle aide les rédacteurs dans leur travail, mais elle ne se substitue pas à eux.
- La vérification est indispensable. Aucune information générée ne doit être publiée sans un contrôle rigoureux du fond et de la forme. Il faut rester critique face aux résultats produits, et les challenger.
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