DigitalFeeling

Elodie Chenol

DigitalFeeling, le podcast IA & marketing digital qui passe à l'action Je suis Élodie Chenol, consultante et formatrice spécialisée en Intelligence Artificielle et marketing digital. Chaque semaine, en 10 minutes chrono, je réponds à une question de terrain pour vous aider à intégrer l'IA dans votre stratégie et générer des résultats concrets. Ce podcast est fait pour vous si : - Vous êtes entrepreneur ou dirigeant et vous voulez exploiter l'IA pour développer votre business sans vous perdre dans la technique- Vous êtes marketeur ou responsable communication et vous cherchez à aller plus vite, mieux cibler et créer des contenus qui performent grâce à l'IA- Dans les deux cas : vous voulez des méthodes claires, testées sur le terrain, applicables dès aujourd'hui Posez-moi votre question Contactez-moi sur LinkedIn, les meilleures questions deviennent des épisodes. Pour aller plus loin : 📩 Newsletter : substack.com/@elodiechenol ⭐ Un avis 5 étoiles sur Apple Podcasts ou Spotify : c'est le meilleur moyen de soutenir le podcast Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  1. 2d ago

    Episode 180 - C'est la fin des assistants IA

    Fin des GPTs et des Gems : pourquoi les skills remplacent les assistants IALe 11 décembre 2026, les GPTs personnalisés de ChatGPT cessent de fonctionner. Chez Google, les Gems migrent vers les « compétences » : dès ce mois-ci pour les comptes personnels, à partir de mars 2027 pour les comptes professionnels. Je forme chaque semaine des équipes qui ont construit leurs usages de l’IA sur ces assistants. Pour elles, ce n’est pas un détail technique : c’est un changement de méthode. J’en parle dans ce 180 ème épisode du podcast Digital Feeling. Voici l’essentiel pour comprendre et anticiper. Ce qui disparaît : le calendrier éditeur par éditeurChatGPT : les GPTs s’arrêtent le 11 décembre 2026OpenAI a annoncé le 11 septembre 2026 le retrait des GPTs personnalisés. Le menu « Mes GPTs » propose une option « Migrate to plugin » : les instructions du GPT deviennent un skill, les fichiers de connaissance sont copiés, et les applications connectées sont reprises. En revanche, l’historique des conversations, le modèle choisi, les actions personnalisées et les droits de partage ne suivent pas. Gemini : les Gems deviennent des compétencesLe calendrier dépend de votre compte : - Compte Google personnel : les Gems passent en lecture seule le 17 novembre 2026, puis sont supprimés le 17 décembre 2026.- Compte Google Workspace (entreprise, association) : migration automatique à partir de mars 2027.- Compte Workspace éducation : juin 2027.Attention aux fichiers. Certains formats ne seront pas transférés : audio, vidéo, archives .zip et anciens formats Office (.doc, .xls, .ppt). Pensez à les sauvegarder avant la migration. Mistral et Microsoft vont dans le même sensFin mai 2026, Mistral a renommé Le Chat en Vibe et l’a doté de skills pour automatiser les tâches récurrentes. Microsoft continue de proposer des agents dans Copilot. Mais il adopte lui aussi les skills dans Copilot Cowork, avec le même format que les autres outils. Qu’est-ce qu’un skill ?Qu’est-ce qu’un skill (ou compétence) en IA ?Un skill est une méthode de travail écrite que l’IA charge automatiquement quand elle en a besoin. Il contient trois éléments : quand l’utiliser, les étapes à suivre et le format de résultat attendu. Contrairement à un assistant personnalisé, vous n’avez pas besoin de l’ouvrir : vous restez dans votre conversation habituelle. Assistant ou skill : la vraie différenceAvec un GPT ou un Gem, il fallait savoir quel assistant ouvrir : un pour les posts LinkedIn, un pour les comptes rendus, un pour les devis. Chacun était une petite boîte fermée. Avec les skills, la logique s’inverse. Vous parlez à une seule IA, et c’est elle qui choisit la bonne méthode selon votre demande. Elle peut même en combiner plusieurs dans une même tâche. Un standard ouvert, portable d’un outil à l’autreC’est le point le plus important pour une entreprise. Anthropic a publié le format des skills comme standard ouvert, appelé Agent Skills. Microsoft indique dans sa documentation que les skills Copilot suivent ce standard, avec le même fichier SKILL.md que Claude Code ou Gemini CLI. Concrètement, une méthode bien écrite n’est plus prisonnière d’un abonnement. Où en est chaque outil aujourd’hui ?- Claude a été précurseur : les skills existent depuis octobre 2025 et sont accessibles dès l’offre gratuite. Il faut seulement activer l’exécution de code dans les réglages.- ChatGPT propose les skills en bêta. Dans les espaces de travail entreprise, ils sont désactivés par défaut et l’administrateur doit les activer. Dans mes tests, le skill ne se déclenche pas encore à chaque fois.- Copilot : pour créer des agents qui s’appuient sur les données de l’entreprise (SharePoint, Microsoft Graph), il faut une licence Microsoft 365 Copilot ou une facturation à l’usage. C’est un frein réel pour les petites structures.2027 : la fin des silos, l’année de la transversalitéMa conviction : en 2027, on arrête de raisonner « un outil par tâche ». La valeur ne sera plus dans l’assistant que vous avez configuré, mais dans votre savoir-faire écrit, que n’importe quelle IA pourra utiliser. Comment vous préparer en 3 étapes- Faites l’inventaire de vos GPTs et de vos Gems avant les échéances.- Triez-les en trois groupes. Ceux que vous n’ouvrez jamais : laissez-les partir. Ceux qui contiennent seulement un ton ou une présentation de vous : transférez ce contenu dans vos instructions personnelles. Ceux qui décrivent un vrai processus : transformez-les en skill.- Rédigez vos skills avec une méthode structurée. En formation, j’utilise la méthode RDCOF (Rôle, Description, Contexte, Output, Format). Si vous savez écrire un bon prompt, vous savez déjà écrire un skill.FAQQue deviennent mes GPTs après le 11 décembre 2026 ?Ils ne fonctionnent plus. Avant cette date, vous pouvez les migrer en plugin : vos instructions deviennent un skill. L’historique des conversations, lui, n’est pas conservé. Quand les Gems de Gemini disparaissent-ils ?Pour un compte Google personnel, le 17 décembre 2026. Pour un compte Google Workspace professionnel, la migration commence à partir de mars 2027. Pour un compte éducation, à partir de juin 2027. Quelle est la différence entre un GPT et un skill ?Un GPT est un assistant séparé, qu’il faut ouvrir. Un skill est une méthode que l’IA mobilise automatiquement dans votre conversation habituelle, et qu’elle peut combiner avec d’autres. Un skill créé dans Claude fonctionne-t-il dans ChatGPT ou Copilot ?En principe oui, si l’outil respecte le standard ouvert Agent Skills, comme c’est le cas de Copilot Cowork. Testez quand même : le comportement peut varier d’un outil à l’autre. Les skills sont-ils gratuits ?Sur Claude, oui, dès l’offre gratuite. Sur ChatGPT, ils sont en bêta. Sur Copilot, les usages avancés passent par une licence ou une facturation à l’usage. Faut-il savoir coder pour créer un skill ?Non. Un skill est un texte structuré. Vous pouvez même demander à l’IA de le rédiger à partir d’une tâche que vous venez de réaliser avec elle. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Allez sur le site : https://digitalfeeling.fr ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  2. Nov 6

    Episode 179 - J'ai failli répondre à une IA !

    J'ai failli répondre à une IA : ce que l'IA change dans nos messageries LinkedIn Il y a quelques jours, j'ai failli répondre à un message LinkedIn. C'était le quatrième de la même personne. Poli, insistant, très bien tourné. Puis je l'ai relu, et j'ai reconnu les tournures. Je les vois tous les jours dans mes propres sessions de travail avec l'IA. Ce message, ce n'est pas un humain qui l'avait écrit. Dans cet épisode 179 de DigitalFeeling, je raconte cette expérience. Ici, je vais plus loin : ce que disent vraiment les chiffres, ce que LinkedIn autorise et ce qu'il interdit, et comment prospecter avec l'IA sans perdre sa voix. Combien de contenus LinkedIn sont écrits par l'IA ? Deux études récentes donnent des chiffres très différents. Elles ne mesurent pas la même chose. Originality.ai : 81 % de posts « probablement IA » En juillet 2026, Originality.ai(https://originality.ai/blog/ai-content-published-linkedin) a analysé 5 000 posts LinkedIn publics d'au moins 100 mots. Résultat : 4 061 sont classés « probablement IA », soit 81,2 %. Sa précédente étude, sur 8 795 posts publiés jusqu'en octobre 2024, arrivait à 54 %. Attention au seuil : un post est classé « probablement IA » quand le détecteur estime, avec au moins 50 % de confiance, qu'au moins 15 % du texte vient d'une IA. Un post rédigé par un humain et retouché avec l'IA peut donc entrer dans ce chiffre. Pangram : 41 % de posts longs entièrement générés Pangram mesure autrement. Son extension Chrome a analysé plus d'un million de posts sur cinq plateformes entre avril et juin 2026. Il ne compte que les textes entièrement générés. Sur LinkedIn, c'est le cas de 41 % des posts de plus de 250 mots et de 30 % des posts de 50 à 250 mots. LinkedIn arrive largement en tête des plateformes étudiées. Ce que ces chiffres ne disent pas Ces deux études viennent d'éditeurs de détecteurs IA. Ce sont des estimations, pas un comptage officiel de LinkedIn. Et elles ne portent que sur les contenus publics. Les messages privés, là où la prospection se joue, personne ne les mesure. > Qu'est-ce que l'« AI slop » ? > L'expression désigne les contenus produits en masse par l'IA, sans idée originale ni véritable apport, publiés pour occuper le terrain. Ce qui pose problème, ce n'est pas l'usage de l'IA en soi, c'est l'absence de fond. Le bouton « Seems like AI slop » : utile ou risqué ? Depuis le 30 juillet 2026, LinkedIn propose une option « Seems like AI slop » dans le menu des posts. Son directeur produit, Hari Srinivasan, en a fait une priorité. Selon lui, plus d'un million de membres l'ont utilisée en deux semaines, et les vues des contenus classés « slop » ont baissé de 40 %. LinkedIn précise qu'un signalement isolé ne suffit pas à pénaliser un post et que s'aider de l'IA pour mieux écrire n'est pas du « slop ». J'ai pourtant une réserve. Le lecteur juge un style, pas une intention. Une personne qui travaille beaucoup avec l'IA et qui retravaille ses textes peut être signalée par quelqu'un qui reconnaît juste une tournure. Et confier ce tri aux membres eux-mêmes a quelque chose de la délation, que je ne valide pas. La prospection automatisée n'a pas attendu l'IA Bien avant l'IA générative, des outils comme Waalaxy permettaient déjà de programmer des séquences de messages : un premier message, puis une relance si la personne ne répond pas, puis une autre. On m'a déjà répondu : « Ce n'était pas moi, c'était mon outil d'automatisation. » Ces messages fonctionnent presque, et pas grâce à leur contenu, souvent creux. Ils fonctionnent par l'insistance. Une relance automatique ne se lasse pas et ne se vexe pas. C'est nous qui finissons par culpabiliser de ne pas répondre. Les conditions d'utilisation de LinkedIn (section 8.2 du contrat d'utilisation) interdisent pourtant d'utiliser des bots ou des méthodes automatisées non autorisées pour envoyer des messages. Entre la règle et la pratique, l'écart reste grand. > Qu'est-ce qu'une séquence de prospection automatisée ? > C'est un scénario de messages préparé à l'avance et envoyé par un outil selon les réactions du destinataire : premier contact, relance, message de suivi. La personne qui « écrit » n'est souvent plus derrière son clavier. 6 marqueurs d'un message de prospection généré par IA Ce sont mes observations de terrain, en formation et dans ma messagerie. Ce n'est pas une étude. Un seul marqueur ne prouve rien : c'est leur accumulation qui alerte. - L'empathie de façade en ouverture : « Je comprends parfaitement que votre agenda soit chargé. » - Le compliment générique sur le profil, sans aucun détail précis. - La structure en trois temps trop bien équilibrée. - La formule « ce n'est pas X, c'est Y ». - La relance qui reformule le message précédent, sans rien apporter de neuf. - Le tiret cadratin, que presque personne ne tape au clavier. Et le grand classique : les « synergies », sans jamais dire lesquelles. Prospecter avec l'IA sans perdre sa voix J'utilise l'IA tous les jours : pour ma veille, mes podcasts, mes newsletters, pour réfléchir. Mon message n'est pas « n'utilisez pas l'IA ». Mon message, c'est : restez le pilote. - L'intention d'abord. Un bon prompt ne remplace pas une vraie raison d'écrire. Si vous n'avez rien de précis à dire, l'IA n'écrira rien de bon. - Un détail que seul un humain a observé. Lisez vous-même le profil. Dans la méthode RDCOF, c'est le C, le contexte : c'est ce qui rend un message unique. - Une proposition concrète. Dites ce que vous attendez de la mise en relation et ce que vous proposez. - Une validation humaine avant chaque envoi. Pour les équipes commerciales, l'IA peut préparer, mais quelqu'un doit relire et décider d'envoyer. - Des outils de personnalisation, pas d'envoi en masse. Des solutions comme Humanlinker s'appuient sur les contenus publics du prospect pour personnaliser. Elles aident, mais ne remplacent pas votre lecture. Un message parfait n'est plus un signe d'attention. C'est même parfois le contraire. C'est exactement ce que je travaille avec les équipes que j'accompagne : utiliser l'IA sans perdre sa voix. FAQ Comment savoir si un message LinkedIn a été écrit par une IA ? Aucun indice isolé ne suffit. Ce qui alerte, c'est l'accumulation : compliment générique, empathie convenue, structure trop symétrique, relances qui reformulent, absence de tout détail précis sur vous. Quel pourcentage des posts LinkedIn est généré par l'IA ? Selon Originality.ai, 81,2 % des posts longs de juillet 2026 sont « probablement IA » (au moins 15 % de texte IA). Selon Pangram, 41 % des posts de plus de 250 mots sont entièrement générés. Les deux méthodes sont différentes. Est-ce que LinkedIn interdit les outils d'automatisation de messages ? La section 8.2 du contrat d'utilisation interdit les bots et méthodes automatisées non autorisées pour envoyer des messages. Utiliser ces outils fait courir un risque de restriction du compte. À quoi sert le bouton « Seems like AI slop » sur LinkedIn ? Il masque le post dans votre fil et envoie un signal à LinkedIn. Un signalement isolé ne suffit pas à pénaliser un post, mais les signalements alimentent les systèmes de détection de la plateforme. Peut-on prospecter sur LinkedIn avec l'IA ? Oui, à condition que l'IA aide à personnaliser et qu'un humain valide chaque message avant envoi. L'envoi en masse de messages génériques nuit à votre image et va contre les règles de LinkedIn. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Allez sur le site : https://digitalfeeling.fr ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. 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  3. Oct 30

    Episode 178 - L’effet baguette magique : pourquoi l’IA peut nous faire travailler plus, et comment l’éviter ?

    L’effet baguette magique : pourquoi l’IA peut nous faire travailler plus, et comment l’éviterQuand je forme des équipes à l’IA générative, il y a toujours ce moment où quelqu’un réalise qu’en quelques clics, il peut rédiger un article, analyser un fichier ou créer un visuel. Le champ des possibles semble infini. C’est enthousiasmant. C’est aussi là que commence un risque dont on parle encore trop peu : celui de l’épuisement. Dans cet épisode 178 du podcast DigitalFeeling, je reviens sur cet « effet baguette magique ». Cet article prolonge la réflexion avec les études récentes et des pistes concrètes pour les managers et les formateurs. L’IA ne réduit pas le travail, elle l’élargitLa promesse était simple : l’IA prend en charge les tâches répétitives, on gagne du temps pour l’essentiel. La réalité observée sur le terrain est plus nuancée. Des chercheuses de Berkeley Haas ont suivi pendant huit mois, en 2025, une entreprise technologique américaine d’environ 200 salariés. L’usage de l’IA n’y était pas imposé. Pourtant, les salariés se sont mis à travailler plus vite, sur un périmètre plus large et sur des plages horaires plus étendues. Des chefs de produit ont commencé à coder, des chercheurs ont pris en charge du travail d’ingénierie. Qu’est-ce que l’élargissement des tâches lié à l’IA ?C’est le phénomène par lequel un professionnel, devenu autonome grâce à l’IA sur des tâches qui relevaient d’autres métiers, les ajoute à sa charge sans qu’aucune autre ne lui soit retirée. Je le constate dans mes formations : on devient capable de produire seul le visuel qu’on demandait au graphiste ou l’analyse qu’on attendait du contrôle de gestion. Personne ne retire ces tâches de notre périmètre. Elles s’additionnent. Des pauses qui disparaissent sans qu’on s’en aperçoiveLe deuxième effet est plus discret. Parce qu’écrire à une IA ressemble davantage à une conversation qu’à un travail formel, on le fait partout : pendant le déjeuner, en réunion, juste avant de partir. Dans l’étude de Berkeley, certains salariés envoyaient un dernier prompt avant de quitter leur poste pour que l’IA « travaille pendant leur absence ». Ces micro-sollicitations ne donnent pas l’impression de travailler davantage. Mais, cumulées, elles produisent des journées sans véritable coupure. Une enquête Upwork menée en 2024 allait déjà dans ce sens : 77 % des salariés utilisant l’IA déclaraient que ces outils avaient alourdi leur charge de travail, notamment à cause du temps passé à relire et corriger les contenus générés. Le « brain fry » : quand superviser l’IA épuiseEn mars 2026, une étude du Boston Consulting Group menée auprès de 1 488 salariés américains a donné un nom à cette fatigue : le « AI brain fry ». Qu’est-ce que le AI brain fry ?C’est une fatigue mentale aiguë provoquée par un usage ou une supervision des outils d’IA qui dépasse nos capacités cognitives. Elle se manifeste par un brouillard mental, des difficultés de concentration, des décisions plus lentes, parfois des maux de tête. Trois enseignements me semblent essentiels : - 14 % des salariés interrogés déclarent l’avoir vécu, avec nettement plus d’erreurs graves et une intention de démissionner plus forte.- Le marketing et les RH sont les fonctions les plus touchées.- Au-delà de trois outils IA utilisés en parallèle, la productivité chute.Brain fry et burn-out : une distinction importanteIl serait tentant de parler de « burn-out IA ». Les chercheurs du BCG font pourtant une distinction utile. Le brain fry est une fatigue cognitive aiguë. Le burn-out est un épuisement chronique, à la fois émotionnel et professionnel. Et leur étude montre un résultat encourageant : utiliser l’IA pour remplacer les tâches répétitives réduit le burn-out. Le problème n’est donc pas l’IA en elle-même, mais la manière dont on l’intègre au travail. C’est précisément là que la formation a un rôle à jouer. Ce que je change dans mes formationsFormer à l’IA ne peut plus se limiter à montrer ce qu’elle sait faire. Aujourd’hui, j’intègre systématiquement trois réflexes : - Faire l’inventaire. D’un côté, les tâches que l’IA nous retire vraiment. De l’autre, celles qu’elle nous ajoute. Si la seconde liste s’allonge, c’est un signal à prendre au sérieux.- Limiter le nombre d’outils. Mieux vaut maîtriser deux ou trois outils bien intégrés que jongler avec six.- Poser des règles d’équipe. Quand utiliser l’IA, quand s’arrêter, qui reste responsable de quelle tâche. Les chercheuses de Berkeley appellent cela une « pratique de l’IA » : des normes partagées qui incluent des pauses volontaires avant les décisions importantes.Le BCG observe d’ailleurs que les salariés dont le manager prend le temps de répondre à leurs questions sur l’IA ressentent moins de fatigue mentale. L’accompagnement n’est pas un luxe : c’est une protection. Questions fréquentesL’IA augmente-t-elle vraiment la charge de travail ?Plusieurs études récentes le montrent. Sans cadre, les salariés utilisent l’IA pour faire plus, pas pour travailler moins, et prennent en charge des tâches qui n’étaient pas les leurs. Qu’est-ce que le AI brain fry ?C’est une fatigue cognitive aiguë liée à un usage ou une supervision excessive d’outils d’IA. Elle touche environ 14 % des salariés interrogés par le BCG. Le burn-out lié à l’IA existe-t-il ?L’IA peut contribuer à l’épuisement selon la façon dont elle est utilisée. Mais elle peut aussi réduire le burn-out lorsqu’elle remplace des tâches répétitives. Combien d’outils d’IA faut-il utiliser au maximum ?Selon l’étude du BCG, la productivité diminue au-delà de trois outils utilisés simultanément. Comment prévenir la surcharge liée à l’IA en entreprise ?En définissant des règles d’usage en équipe, en limitant le nombre d’outils, en préservant des temps de pause et en formant les collaborateurs à un usage raisonné. Pourquoi les équipes marketing sont-elles plus exposées ? 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Allez sur le site : https://digitalfeeling.fr ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  4. Oct 28

    Episode 177 - On utilise tous l’IA. On ne lui fait pas encore confiance.

    IA en entreprise : pourquoi la confiance est le vrai frein, pas la technologieDans l’épisode 177 de DigitalFeeling, je suis revenue sur deux études sorties à quelques semaines d’écart cet automne, qui racontent sans se citer la même histoire : l’IA n’a jamais été autant utilisée en entreprise, et elle n’a jamais autant inquiété au moment de lui laisser vraiment la main. Cet article prolonge le sujet avec des éléments que je n’ai pas eu le temps de développer à l’antenne, notamment ce que dit la Banque de France sur la productivité réelle de cette adoption. Une adoption déjà massive, souvent informelleSelon l’étude OpinionWay menée pour Cegid (publiée le 3 septembre 2026, auprès de 2 006 salariés de bureau en France, Espagne, Portugal et Allemagne), 70 % des salariés français utilisent déjà l’IA dans un cadre professionnel, en hausse de 12 points en un an. Du côté des décideurs marketing du B2B tech, l’étude du CMIT, Club des marketeurs in Tech (publiée le 6 octobre 2026, auprès d’une centaine de répondants), va plus loin : 100 % utilisent l’IA pour leur stratégie de contenu, et 86 % ont intégré au moins un workflow récurrent. Mais cette adoption reste largement informelle. 67 % des salariés utilisateurs recourent à des outils que leur entreprise n’a pas choisis, un chiffre qui grimpe à 81 % dans les ETI. C’est ce qu’on appelle le Shadow AI. Qu’est-ce que le Shadow AI ?Le Shadow AI désigne l’usage d’outils d’intelligence artificielle par des salariés, sans validation ni encadrement de leur entreprise. Il reprend le principe du Shadow IT, déjà observé avec les outils collaboratifs ou le cloud personnel, appliqué à l’IA générative. Pourquoi la confiance ne suit pas l’usageUtiliser l’IA pour produire un brouillon et lui laisser agir seule sur une tâche complexe ne relèvent pas du même niveau d’engagement. Le premier reste supervisé à chaque étape. Le second suppose de déléguer une part du contrôle, et donc de la responsabilité. C’est ce que mesure l’étude du CMIT : la confiance moyenne des décideurs marketing pour déléguer une tâche complexe à un agent autonome, sans supervision, tombe à 2,83 sur 5. Un seul répondant sur la centaine interrogée accorde une confiance totale. Conséquence directe : 81 % des décideurs restent en phase d’expérimentation ou de pilotage, et seuls 19 % sont passés à l’échelle. Qu’est-ce que l’IA agentique ?L’IA agentique désigne des systèmes capables d’enchaîner plusieurs actions de façon autonome pour atteindre un objectif (rechercher, décider, exécuter), au-delà de la simple génération de texte ou d’image à la demande. C’est ce niveau d’autonomie qui interroge le plus les décideurs aujourd’hui. Les deux freins les plus cités dans l’étude du CMIT, à 31 % chacun, sont le risque d’hallucination pouvant nuire à l’image de marque, et la fuite de données confidentielles. Un chiffre de l’étude Cegid va dans le même sens : 86 % des salariés expriment une confiance faible ou moyenne dans la capacité de leurs outils à protéger leurs données stratégiques. Cette prudence n’est pas un retard, c’est une étape nécessaire avant toute délégation réelle. Le chaînon manquant : la formation, pas l’outilL’étude Cegid apporte une explication concrète à ce manque de structure : 63 % des salariés déclarent n’avoir reçu aucune formation à l’IA, et seules 41 % des entreprises disposent d’une fonction dédiée à sa gouvernance. Un chiffre mérite d’être isolé plutôt que moyenné : l’usage de l’IA pour prendre des décisions importantes concerne 31 % des salariés en moyenne, mais 63 % chez les 18-29 ans. Ce n’est pas le même usage, ni la même population, et cet écart générationnel montre qu’un accompagnement différencié change réellement la donne, là où un module de formation unique ne suffit pas. Ce que confirme la Banque de FranceCet écart entre adoption et usage structuré se retrouve dans les travaux macroéconomiques. Dans son Bulletin n°266, publié en septembre 2026, la Banque de France indique que plus des deux tiers des entreprises françaises d’au moins 20 salariés utilisaient déjà l’IA générative début 2026, principalement sur des usages généralistes dans les fonctions support (administration, ventes). Mais elle souligne aussi que les gains de productivité associés restent, à ce stade, limités. Une adoption rapide ne suffit pas à elle seule à produire de la valeur si elle n’est pas accompagnée. Ce qu’il faut en retenirTrois leviers concrets se dégagent de ces données. D’abord, cartographier les usages réels avant d’écrire une charte, car l’écart entre ce qui est autorisé et ce qui est pratiqué dépasse souvent les estimations internes. Ensuite, traiter la formation comme un levier de réduction du risque autant que de productivité. Enfin, construire les cadres et les premiers assistants IA avec les équipes plutôt que de leur livrer un outil déjà figé : c’est ce que je mets en pratique dans mes formations, et c’est ce qui permet à la confiance de se construire sur des preuves plutôt que sur une promesse. FAQPourquoi les entreprises n’arrivent-elles pas à passer à l’échelle avec l’IA ?Parce que l’adoption individuelle va plus vite que la structuration interne. Les salariés utilisent déjà l’IA, mais sans cadre de gouvernance ni formation suffisante, ce qui freine le passage à des usages plus avancés comme la délégation à des agents autonomes. Quelle est la différence entre IA générative et IA agentique ?L’IA générative produit un contenu à la demande (texte, image), toujours relu et validé par l’utilisateur. L’IA agentique agit de façon autonome sur plusieurs étapes d’une tâche, ce qui suppose de lui déléguer une partie du contrôle. Combien de salariés utilisent l’IA sans formation en entreprise ?Selon l’étude OpinionWay pour Cegid (septembre 2026), 63 % des salariés français utilisant l’IA au travail déclarent n’avoir reçu aucune formation sur le sujet. Qu’est-ce que le Shadow AI et pourquoi est-ce un risque ?Le Shadow AI désigne l’usage d’outils IA non validés par l’entreprise. Il expose à des risques de fuite de données et à une absence de contrôle sur la qualité des contenus produits, sans qu’il s’agisse pour autant d’une mauvaise volonté des salariés. Comment construire la confiance dans l’IA en entreprise ?En distinguant les usages à faible risque (recherche, brouillon) des usages à enjeu fort (décision, envoi direct), en gardant une supervision humaine explicite, et en formant les équipes de façon différenciée plutôt qu’avec un module unique. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Allez sur le site : https://digitalfeeling.fr ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  5. Oct 20

    Episode 176 - J'ai crée mon site avec l’IA en 10 minutes : la vraie facture cachée

    Créer son site avec l’IA en 10 minutes : la vraie facture cachée (et comment l’éviter)Dans ce 176ème épisode du podcast DIgitalFeeling, je vous partage comment j’ai refait mon site avec Claude en dix minutes. Le résultat m’a bluffée. Puis j’ai passé des heures à corriger des incohérences et à rattraper un SEO tout simplement oublié. Cette expérience, je la raconte dans l’épisode [n°] du podcast Digital Feeling. Ici, je vais plus loin : pourquoi l’IA produit des sites « presque justes », et la méthode pour obtenir un site vraiment exploitable, visible sur Google comme dans les moteurs IA. Pourquoi un site créé par IA semble parfait… mais ne l’est pasL’IA soigne ce qui se voitUn outil d’IA générative livre en quelques minutes une structure, un design et des textes convaincants. C’est la partie visible du travail, et elle est souvent très réussie. Ce qui manque, c’est tout ce qu’on ne voit pas en ouvrant la page : les balises SEO, la cohérence des informations d’une page à l’autre, le maillage interne, les données structurées, parfois même la lisibilité du site par les robots. Se sentir plus rapide n’est pas être plus rapideUne étude menée en 2025 par l’organisme de recherche METR auprès de développeurs expérimentés est éclairante : avec l’IA, ils ont mis 19 % de temps en plus pour terminer leurs tâches, tout en estimant avoir gagné environ 20 %. L’étude portait sur des projets complexes et un petit échantillon, mais le décalage entre ressenti et réalité est frappant. Qu’est-ce que le vibe coding ?Le vibe coding consiste à créer un site ou une application en décrivant ce que l’on veut à une IA, en langage naturel, sans écrire soi-même le code. Rapide et accessible, il demande néanmoins une vérification rigoureuse du résultat. Le piège du « presque juste »Dans l’enquête Stack Overflow 2025, menée auprès de plus de 49 000 développeurs, 66 % déclarent passer plus de temps à corriger du code généré par IA qui est « presque juste ». C’est le cœur du problème. Un site cassé, on le repère tout de suite. Un site presque juste, on le met en ligne. Je vois trois causes, et je les retrouve chaque semaine en formation : - L’IA répond à la demande, pas au besoin. Demander « un site » ne revient pas à demander « un site qui se positionne sur Google ».- L’IA n’a pas de vision d’ensemble. En itérant page par page, chaque échange est cohérent localement, mais des écarts s’installent entre les pages : un tarif, un nom d’offre, un chiffre.- Le SEO est invisible à l’œil nu. Une page peut être superbe et pourtant pauvre pour un moteur de recherche.SEO et GEO : le double enjeu des sites générés par IAQu’est-ce que le GEO ?Le GEO (Generative Engine Optimization) désigne l’optimisation d’un contenu pour qu’il soit compris, repris et cité par les moteurs de réponse IA comme ChatGPT, Perplexity ou Claude. Être visible aujourd’hui, c’est être trouvé sur Google et cité dans les réponses des IA. Les deux exigent un contenu clair, structuré et lisible par les robots. Or certains outils de création de sites par IA, comme Lovable, produisent des sites dont le contenu est généré dans le navigateur (rendu côté client). Selon plusieurs spécialistes SEO, cela peut ralentir l’indexation, et certains robots d’IA qui n’exécutent pas le JavaScript ne voient alors qu’une page quasi vide. Les oublis les plus fréquents à vérifier : - un titre et une meta description identiques sur toutes les pages ;- un sitemap incomplet ou absent ;- des titres de sections (H1, H2) mal hiérarchisés ;- des liens qui ne sont pas de vrais liens cliquables pour les robots ;- aucune donnée structurée ni FAQ exploitable par les moteurs IA.Ma méthode pour créer un site avec l’IA sans y passer des heuresAvant : un brief, pas une envieLe prompt de dix minutes exprime une envie. Il faut un cahier des charges. J’utilise ma méthode RDCOF : - Rôle : expert web et SEO.- Description : votre activité et vos offres.- Contexte : vos cibles, vos mots-clés, votre ton.- Output : la liste des pages et leurs objectifs.- Format : balises SEO, données structurées, FAQ attendues.Ce brief devient votre source de vérité, à redonner à l’IA à chaque étape. Pendant : page par pageAvancez une page à la fois et exigez pour chacune ses éléments SEO : titre, meta description, structure des titres, liens internes. Après : une vraie recetteOuvrez une nouvelle conversation et demandez à l’IA d’auditer le site sans lui dire qu’elle l’a créé. Puis contrôlez avec de vrais outils comme Google Search Console, et affichez le code source d’une page pour voir ce que voient les robots. L’IA accélère la fabrication. La qualité, elle, se prépare avant et se vérifie après. FAQPeut-on créer un site professionnel avec l’IA ?Oui, mais l’IA livre surtout la partie visible. Un site professionnel demande un brief précis en amont et une vérification du SEO, de la cohérence et de l’indexation avant la mise en ligne. Un site créé avec l’IA est-il bien référencé sur Google ?Pas automatiquement. L’IA oublie souvent les balises SEO, le sitemap ou la structure des titres si on ne les demande pas explicitement. Pourquoi mon site Lovable n’est-il pas indexé ?Les sites Lovable sont rendus côté client, ce qui peut compliquer l’indexation. Vérifiez la Search Console, le sitemap, les métadonnées par page et envisagez le prérendu. Comment rendre un site visible dans ChatGPT ou Perplexity ?Proposez un contenu lisible sans JavaScript, structuré en titres clairs, avec des définitions courtes et une FAQ que les moteurs IA peuvent reprendre. Quel prompt utiliser pour créer un site avec l’IA ?Un prompt structuré, comme la méthode RDCOF : rôle, description de l’activité, contexte, pages attendues et format incluant les exigences SEO. Et si vous voulez former vos équipes à utiliser l’IA avec méthode, échangeons : digitalfeeling.fr. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. 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  6. Oct 9

    Episode 175 - Est-ce que votre marque existe encore quand c'est l'IA qui répond ?

    Votre marque existe-t-elle encore quand c'est l'IA qui répond ?GEO, AI Overviews, liens cités, native checkout : ce qui change pour la visibilité des marques dans les réponses IA, et comment s'y préparer dès maintenant. Il y a un an, en formation, on me demandait : « Est-ce que le SEO va mourir ? ». Aujourd'hui, la question a changé : « Comment je fais pour que ChatGPT, Gemini ou Google AI Mode parlent de moi ? ». On ne peut plus se dire « je soigne Google d'abord, je verrai les LLM plus tard ». Les réponses générées par l'IA sont désormais reprises partout, y compris dans Google. 📌 Définition : le GEOLe GEO (Generative Engine Optimization) regroupe les pratiques qui visent à ce qu'une marque soit correctement citée, décrite et recommandée dans les réponses des moteurs IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews et AI Mode). Le SEO vise le clic sur un lien. Le GEO vise la mention dans une réponse. Google rouvre la porte… et installe sa caisse enregistreuseLes liens reviennent dans les AI OverviewsEn septembre 2026, Google affiche des liens externes dans plus de 25 % de ses AI Overviews, contre quasiment zéro auparavant. Être cité dans une réponse IA peut donc de nouveau générer du trafic mesurable. La monétisation s'installe dans les réponsesGoogle avance sur plusieurs fronts en même temps : - Publicités Shopping et listes produits testées directement dans les réponses d'AI Mode.- Open Knowledge Format (OKF), un format standard pour empaqueter du contenu à destination des agents IA.- Native checkout activé par défaut pour les marchands éligibles du Merchant Center : vos clients peuvent acheter directement via Google, sauf si vous le désactivez.Ce n'est pas une surprise. Google avait déjà développé les briques techniques pour la publicité et l'achat dans les interfaces IA, et ce n'était pas un hasard. ⚠️ À vérifier si vous êtes e-commerçantAllez dans votre Merchant Center et vérifiez si le native checkout est activé. Il peut être intéressant pour vous. Mais un réglage activé par défaut est rarement un cadeau neutre : décidez-le en connaissance de cause. La plupart des sites ne sont pas prêtsUne étude Digipush menée en 2026 sur 50 sites B2B indique que 70 % ont une préparation faible ou très faible au GEO, avec un score moyen de 37,9/100. J'ai fait le test en formation avec plusieurs clients, à l'aide de l'audit GEO gratuit de Semrush. Leurs scores se situaient entre 32 et 34, donc totalement dans les clous de l'étude. Le test que je fais faire en formationJe demande aux participants de taper le nom de leur entreprise dans ChatGPT et Perplexity. Les réponses tombent presque toujours dans l'une de ces catégories : - une description datée ;- un concurrent cité à leur place ;- des offres inexactes.C'est à ce moment-là que le GEO devient concret pour eux. 💡 AstuceSemrush propose un audit GEO gratuit, limité à une seule utilisation et à un seul site. C'est suffisant pour obtenir un premier diagnostic. À noter aussi : plusieurs experts SEO signalent une mise à jour non annoncée de l'algorithme Google début septembre 2026, avec de fortes chutes de trafic organique sur certains sites. Si vos courbes ont plongé ce mois-ci, vous n'êtes peut-être pas seul. Les outils GEO se structurent : de l'intuition à la mesureIl y a un an, mesurer sa visibilité dans les moteurs IA relevait du bricolage. Ce n'est plus le cas. → Peec AI suit la visibilité dans la recherche IA et intègre désormais Muse Spark, le modèle de Meta.→ Fave, lancé par Jon Miller, cofondateur de Marketo, est une plateforme d'automatisation marketing pensée « IA d'abord », positionnée face à HubSpot.→ Google Ads ouvre AI Brief à la France, l'Allemagne, l'Italie, l'Espagne, les Pays-Bas, le Portugal et le Japon, avec de nouveaux rapports AI Max. Le GEO devient enfin pilotable, et c'est une bonne nouvelle pour tous les marketeurs. Payer plus pour toucher moins : pourquoi le GEO devient rentableSelon les données de Meta, le prix moyen des publicités a augmenté de 12 % en un an. À budget constant, vous achetez donc environ 11 % d'impressions en moins. Quand la visibilité payante coûte de plus en plus cher, la visibilité gagnée dans les réponses IA devient un levier de rentabilité, et non plus un simple « nice to have ». Selon les données de Meta, le prix moyen des publicités a augmenté de 12 % en un an. À budget constant, vous achetez donc environ 11 % d'impressions en moins. 💡 Visibilité payante ou visibilité GEO ?→ La visibilité payante coûte de plus en plus cher et s'arrête dès que le budget s'arrête. Sa mesure est mature.→ La visibilité GEO demande un investissement en contenu et en structure, mais son effet est cumulatif. Les outils pour la mesurer se structurent rapidement. FAQLe SEO est-il mort ?Non. Le GEO s'appuie sur les mêmes fondations (contenu de qualité, structure, autorité), mais il vise la citation dans une réponse plutôt que le classement d'un lien. Comment savoir ce que l'IA dit de ma marque ?Tapez le nom de votre entreprise dans ChatGPT, Gemini et Perplexity, puis comparez les réponses à votre offre réelle. Pour aller plus loin, utilisez un audit (Semrush) ou un outil de suivi (Peec AI). Être cité dans une AI Overview rapporte-t-il du trafic ?De plus en plus. Les liens externes sont réapparus dans plus d'un quart des AI Overviews en septembre 2026. Faut-il activer le native checkout de Google ?Cela dépend de votre modèle. Le vrai sujet, c'est de le décider vous-même plutôt que de subir un réglage activé par défaut. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  7. Oct 2

    Episode 174 - Agents IA : arrêtez de comparer les modèles, regardez le châssis

    Agents IA : arrêtez de comparer les modèles, regardez le châssis On me demande souvent quel est le « meilleur » modèle : GPT ou Claude ? Mistral ou Gemini ? Mais les bénéfices de l'IA en entreprise ne viennent pas du moteur. Ils viennent de ce qu'il y a autour. En bref Un agent IA = un modèle + une boucle + un harnais. Le modèle raisonne, la boucle lui permet d'agir, de vérifier et de recommencer, le harnais le connecte à vos outils, vos données et vos processus. En entreprise, la valeur se joue sur le harnais (le « châssis »), pas sur le choix du modèle (le « moteur »). Pour démarrer : connecter les outils métier, formaliser les processus, capitaliser sur les savoir-faire, avec un humain dans la boucle. Pourquoi les gains de l'IA générative restent-ils si difficiles à montrer ?On nous a promis la plus grande révolution depuis le feu. Pourtant, dans la plupart des entreprises, les gains restent difficiles à prouver. Une étude Ipsos publiée par Google en 2026 résume l'écart : 72 % des dirigeants estiment que l'IA générative sera un avantage compétitif indispensable d'ici trois ans, alors que 9 % des salariés l'utilisent tous les jours. Et quand les gains existent, ils sont inégaux. Ils profitent aux profils déjà à l'aise. Pour les autres, le temps gagné en rédaction repart dans la vérification, la reformulation et la correction : on déplace le travail, on ne le réduit pas. Définition : le workslop Terme proposé en 2025 par des chercheurs de BetterUp Labs et du Stanford Social Media Lab pour désigner un contenu généré par IA qui a l'air soigné mais ne fait pas avancer le travail. Coût mesuré : près de deux heures pour décoder ou refaire chaque livrable concerné, et environ un tiers des destinataires moins enclins à retravailler avec l'expéditeur. Le coût n'est donc pas seulement du temps. C'est de la confiance. Deux notions expliquent l'essentiel de ce blocage : la boucle et le harnais. Qu'est-ce qui distingue un agent IA d'un chatbot ? La boucleUn chatbot fait un aller-retour : vous demandez, il répond, c'est terminé. Il ne vérifie pas sa réponse, ne cherche pas d'information complémentaire, ne se corrige pas. Un agent tourne en boucle (agent loop) : il lit son contexte, décide de la prochaine étape, agit (ouvre un fichier, interroge une base, envoie une requête), observe le résultat, puis recommence, jusqu'à atteindre son objectif. Définition : la boucle agentique (loop) Cycle répété « contexte → décision → action → observation » qui permet à un agent IA d'ajuster chaque étape en fonction du résultat de la précédente, jusqu'à un critère d'arrêt. Pensez à quelqu'un qui cherche un prestataire pour vous. Première recherche : quinze noms, dont la moitié hors de votre région. Il reformule. Il en appelle trois, apprend que l'un est complet jusqu'en mars, et ajoute ce critère pour trier les suivants. Ce n'est pas une liste d'étapes prévue d'avance : chaque résultat modifie la question suivante. Et il s'arrête quand il a ce que vous avez demandé. Deux conséquences à retenir : - Une boucle a besoin d'un critère d'arrêt. Comment l'agent sait-il qu'il a réussi ? Sans signal vérifiable, il tourne sans savoir où il en est. C'est là que se joue la fiabilité.- Une boucle coûte. Selon Anthropic, un agent consomme environ quatre fois plus de ressources (tokens) qu'une conversation classique, et jusqu'à quinze fois plus quand plusieurs agents collaborent.Qu'est-ce que le harnais (harness) d'un agent IA ?Le mot a deux sens, et c'est de là que naît la confusion. Définition : le harnais (harness), sens technique L'infrastructure qui entoure le modèle : outils qu'il peut appeler, mémoire, gestion de l'état, environnement d'exécution. D'où la formule : agent = modèle + harnais. Un modèle seul produit du texte et ne se souvient de rien ; le harnais lui permet d'enchaîner les étapes de la boucle. Définition : le harnais, sens entreprise Votre contexte métier : informations, données, processus, connaissances. C'est ce qui transforme un modèle générique en assistant qui comprend votre activité (angle défendu par Fred Cavazza en mars 2026). Par où commencer pour construire le harnais de son entreprise ?Bonne nouvelle : vous en construisez déjà des morceaux. Chaque consigne système bien pensée, chaque GPT personnalisé, chaque outil branché sur un assistant est un mini-harnais. C'est le pont entre le prompting individuel et l'agentisation de l'entreprise. À l'échelle de l'organisation, trois étapes, chacune utile même si vous vous arrêtez là : - Connecter les agents à vos outils métier (CRM, ERP…), lorsque c'est possible et autorisé, pour rendre vos données accessibles. Des éditeurs comme Salesforce proposent des connexions sécurisées en ce sens.- Formaliser vos processus. On ne délègue à un agent qu'une tâche correctement décrite, avec un contrôle humain. L'exercice améliore en lui-même votre efficacité.- Capitaliser sur les connaissances de vos équipes : les savoir-faire qui vivent dans les têtes plutôt que dans les procédures.Aucune de ces trois étapes ne commence par le choix d'un modèle. Ce que j'observe en formationCe qui me frappe ces derniers mois, ce n'est pas le manque de curiosité. C'est l'inverse : la confiance dans les réponses de l'IA monte très vite, et la rigueur de vérification baisse dans le même mouvement. Lors d'une session récente, un participant m'a expliqué qu'il ne relisait plus les synthèses de son assistant « parce que ça fait six mois qu'elles sont bonnes ». C'est là que la notion de boucle change la donne pédagogique. Avec un chatbot qui répond une fois, l'erreur reste visible et locale. Avec un agent qui enchaîne dix actions dans vos systèmes, une erreur au troisième tour se propage dans les sept suivants. Confier progressivement des responsabilités aux agents n'est pas de la frilosité : c'est une nécessité opérationnelle. Si je devais résumer en une phrase : le modèle sait réfléchir ; la boucle lui permet de recommencer ; le harnais lui donne accès à votre réalité. Sans les deux derniers, vous avez un excellent collaborateur enfermé dans une pièce vide. FAQQuel est le meilleur modèle d'IA pour une entreprise : GPT, Claude, Mistral ou Gemini ? La question est secondaire. Les modèles sont interchangeables et évoluent tous les quelques mois. La performance réelle dépend du harnais : les outils connectés, les données accessibles et les processus formalisés. Quelle est la différence entre un chatbot et un agent IA ? Un chatbot répond une fois. Un agent IA tourne en boucle : il agit, observe le résultat, se corrige et recommence jusqu'à atteindre un objectif vérifiable. Que signifie « harness » en intelligence artificielle ? Techniquement, l'infrastructure autour du modèle (outils, mémoire, environnement d'exécution). Côté entreprise, le contexte métier qui rend l'IA pertinente pour votre activité. Un agent IA coûte-t-il plus cher qu'un chatbot ? Oui. Un agent consomme environ quatre fois plus de ressources qu'une conversation classique, et jusqu'à quinze fois plus en configuration multi-agents. Qu'est-ce que le workslop ? Un contenu généré par IA qui a l'air soigné mais qu'il faut décoder ou refaire. Il coûte près de deux heures par livrable et entame la confiance entre collègues. Comment déployer des agents IA sans risque ? Progressivement : définir un critère d'arrêt vérifiable, garder un humain dans la boucle, et élargir les responsabilités de l'agent à mesure que sa fiabilité est démontrée. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

  8. Sep 25

    Episode 173 - Comment créer un agent IA sur Claude : le guide sans code (2026)

    Réponse rapide. Créer un agent IA sur Claude ne demande aucune ligne de code. Il suffit d'assembler quatre briques : un projet (le rôle et le contexte), une ou plusieurs skills (vos méthodes de travail, écrites une fois pour toutes dans un fichier SKILL.md), des connecteurs (l'accès à vos outils : messagerie, agenda, Drive, CRM) et des tâches planifiées (le déclenchement automatique). Comptez une heure pour un premier agent opérationnel. Je forme des équipes à l'IA générative depuis 2021, et depuis un an la demande a changé de nature. On ne me demande plus « comment bien prompter », on me demande « comment créer un agent ». Voici ce que je réponds, et surtout l'erreur qui fait échouer neuf tentatives sur dix. Définition — Agent IAUn agent IA est un système qui ne se contente pas de répondre : il dispose d'un rôle défini, de procédures réutilisables, d'un accès à des outils externes et d'une capacité à se déclencher sans intervention humaine. La différence avec un chatbot n'est pas la puissance du modèle, mais l'environnement qu'on lui construit autour. Les quatre briques d'un agent IALa meilleure analogie reste l'intégration d'un collaborateur. Vous lui donnez un poste, vous lui transmettez vos méthodes, vous lui ouvrez les accès, puis vous le laissez travailler en autonomie sur certaines tâches. Un agent, c'est la même séquence. 1. Le projet : définir le rôleUn projet Claude contient deux éléments : des instructions permanentes et des documents de référence. Les instructions décrivent qui est l'agent, pour qui il travaille, avec quel ton et quelles règles. Les documents constituent sa culture : charte éditoriale, catalogue d'offres, process internes, positionnement. Pour rédiger ces instructions, j'applique la méthode RDCOF que j'enseigne en formation — Rôle, Description, Contexte, Output, Format. Un prompt RDCOF cesse alors d'être jetable : il devient la fiche de poste de l'agent. Le test de validation : ouvrez une conversation dans le projet et tapez simplement « vas-y ». Si l'agent sait de quoi vous parlez, la configuration tient. 2. Les skills : transmettre un savoir-faireC'est la brique décisive, et la moins comprise. Définition — Skill (ou compétence)Une skill est un dossier contenant un fichier SKILL.md : un en-tête avec deux champs obligatoires — un nom et une description — suivi de vos instructions en texte simple. Claude la charge automatiquement dès qu'une demande correspond à sa description, sans que vous ayez à la mentionner. La distinction avec un prompt tient en une phrase : un prompt, vous le recollez à chaque conversation ; une skill, vous la créez une fois et elle s'applique toute seule. Trois façons de créer la vôtre : - Sur claude.ai, dans les paramètres, sans coder — la voie la plus simple pour un usage individuel.- Dans Claude Code, sous forme de dossier au sein de votre projet.- Via l'API, pour les développeurs.Vous n'êtes pas obligée d'écrire le fichier vous-même : Anthropic fournit une skill dont le rôle est précisément d'en créer d'autres, le skill-creator. Vous décrivez votre méthode, il génère le fichier structuré. La règle qui fait la différence : décrire le résultat, pas la procédureUne skill rédigée en « Étape 1, Étape 2, Étape 3 » produit du rigide et se périme vite. Une skill qui décrit à quoi ressemble un bon livrable, énonce vos règles et donne deux exemples produit du juste. Laissez de la liberté sur le chemin, soyez intransigeante sur la destination. 3. Les connecteurs : passer du conseil à l'actionTant que l'agent ne voit que la fenêtre de conversation, il conseille. Les connecteurs le relient à vos outils réels — messagerie, agenda, Drive, Slack, CRM — pour qu'il lise vos vrais documents et agisse dessus. 4. Les tâches planifiées : l'autonomieC'est ce qui fait basculer l'assistant en agent. Vous définissez une récurrence et l'exécution a lieu sans vous : veille du lundi matin, brief quotidien, reporting du 5 de chaque mois. L'erreur numéro un : soigner les instructions et bâcler la descriptionQuand une skill ne se déclenche pas, le réflexe est de réécrire les instructions. C'est presque toujours une perte de temps. Claude ne lit pas le contenu de toutes vos compétences en permanence : il lit leur description, et c'est sur cette seule base qu'il décide d'en ouvrir une. Une description vague laisse la skill en sommeil. Une description qui énumère les situations concernées et les formulations que vous employez réellement — « crée un module », « prépare un programme », « fiche pédagogique » — la déclenche sans effort. Dans une skill, la partie la plus stratégique ne fait pas dix pages. Elle fait deux lignes. Faut-il passer au niveau technique ?Deux précisions utiles si vous tombez sur un tutoriel daté. Dans Claude Code, les sous-agents sont des fichiers Markdown avec en-tête YAML, chacun disposant de son propre prompt système, de ses outils autorisés et de son modèle ; depuis la version 2.1.198, la commande /agents n'ouvre plus d'assistant de création — on demande à Claude d'écrire le fichier ou on l'édite directement. Côté développeurs, le Claude Agent SDK expose en Python ou TypeScript la même boucle d'agent que Claude Code, et une API d'agents hébergés existe en version bêta. Mon conseil en entreprise : dans la grande majorité des cas, le niveau sans code suffit. Partir sur du technique parce que « ça fait sérieux » est le meilleur moyen de ne jamais livrer. Un argument de pérennité souvent ignoréLancées par Anthropic en octobre 2025, les skills sont devenues un standard ouvert en décembre 2025, adopté depuis par Microsoft, Cursor et Goose. Autrement dit, la méthode que vous formalisez aujourd'hui dans un SKILL.md n'est pas un investissement captif : elle reste lisible ailleurs. Dans un marché où les outils changent tous les trimestres, c'est un argument que je mets systématiquement en avant auprès des directions. Par où commencer concrètement- Choisissez une seule tâche. Répétitive, à enjeu modéré, que vous savez déjà bien faire — on ne transmet que ce qu'on maîtrise. C'est exactement l'usage de la matrice NICE que j'utilise pour prioriser les cas d'usage avec mes clients.- Créez le projet et posez le rôle en RDCOF.- Transformez vos instructions actuelles en skill, via le skill-creator.- Testez dans une conversation neuve : la skill se déclenche-t-elle sans que vous la nommiez ?- Si elle ne se déclenche pas, corrigez la description, pas le corps.- Ajoutez un connecteur, puis une planification, seulement quand les étapes précédentes sont stables.FAQQu'est-ce qu'un agent IA sur Claude ?Un assistant configuré avec un rôle permanent (projet), des méthodes de travail réutilisables (skills), un accès à des outils externes (connecteurs) et un déclenchement automatique (tâches planifiées). Ce n'est pas un modèle différent, c'est un environnement construit autour du modèle. Faut-il savoir coder pour créer un agent IA sur Claude ?Non. Sur claude.ai, projets, skills, connecteurs et tâches planifiées se configurent sans aucune ligne de code. Le code n'intervient qu'avec Claude Code ou l'API. Quelle différence entre un prompt et une skill Claude ?Un prompt est une instruction que vous recollez à chaque conversation. Une skill est un fichier créé une seule fois, que Claude charge automatiquement quand la tâche correspond à sa description. Comment créer une skill Claude ?Vous rédigez un dossier contenant un fichier SKILL.md avec un nom, une description et vos instructions en Markdown, puis vous l'ajoutez dans les paramètres de claude.ai, dans Claude Code ou via l'API. La skill officielle skill-creator peut générer ce fichier à votre place. Pourquoi ma skill ne se déclenche-t-elle pas ?Dans la quasi-totalité des cas, la description est trop vague. Précisez les situations concernées et les formulations exactes que vous employez. Quelle différence entre un projet et une skill ?Le projet porte le contexte (qui vous êtes, pour qui, avec quels documents) et ne vaut que dans cet espace. La skill porte une méthode (comment produire un livrable) et s'applique sur l'ensemble de votre compte. Combien de temps faut-il pour créer un premier agent ?Environ une heure pour un agent simple : projet, une skill, une recherche web et une tâche planifiée hebdomadaire. 💬 À vous 💡 Soutenez le podcast : ✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn ✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol ✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify ✅ Partagez cet épisode à un dirigeant qui en aurait besoin 🎙️ Abonnez-vous à Digital Feeling sur votre plateforme d'écoute préférée pour ne manquer aucun épisode. Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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DigitalFeeling, le podcast IA & marketing digital qui passe à l'action Je suis Élodie Chenol, consultante et formatrice spécialisée en Intelligence Artificielle et marketing digital. Chaque semaine, en 10 minutes chrono, je réponds à une question de terrain pour vous aider à intégrer l'IA dans votre stratégie et générer des résultats concrets. Ce podcast est fait pour vous si : - Vous êtes entrepreneur ou dirigeant et vous voulez exploiter l'IA pour développer votre business sans vous perdre dans la technique- Vous êtes marketeur ou responsable communication et vous cherchez à aller plus vite, mieux cibler et créer des contenus qui performent grâce à l'IA- Dans les deux cas : vous voulez des méthodes claires, testées sur le terrain, applicables dès aujourd'hui Posez-moi votre question Contactez-moi sur LinkedIn, les meilleures questions deviennent des épisodes. Pour aller plus loin : 📩 Newsletter : substack.com/@elodiechenol ⭐ Un avis 5 étoiles sur Apple Podcasts ou Spotify : c'est le meilleur moyen de soutenir le podcast Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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