Formation : Mettre en place une stratégie éditoriale augmentée grâce à l’IA

Journée 1

Introduction : l’impact de l’IA sur les stratégies de contenus

• Contraintes de l’IA : uniformisation, risque de perte de donnée, dépendance technologique, biais, perte de sens…
• Nouveaux potentiels : qualité, traçabilité, durabilité
• Impacts sur la communication des marques, sur les directions de communications et sur les ressources

DIAGNOSTIC ET POTENTIEL IA POUR UNE STRATÉGIE ÉDITORIALE AUGMENTÉE

Établir le positionnement éditorial

• Recherche de légitimité et d’autorité (dans un monde de plus en plus IA) – invisibilisation des marques
• Analyse de discours et des contenus : éléments de différenciation
• Plateforme de marque et positionnement éditorial : cohérence & ciblage points forts et axes d’amélioration.
• Analyse de performance de l’écosystème de communication et de marketing.
• Tendances éditoriales : formats émergents, innovations,…

Définir le patrimoine éditorial

• Analyse comparée discours et attentes des audiences (SEO, GEO, Social L)
• Détection du potentiel éditorial de la marque
• Analyse du patrimoine éditorial (qualité, volume, historique, conservation…)
• Définition du potentiel de base de connaissance

Analyse et cartographie des audiences

• Identification et validation des audiences
• Personae  et structure des communautés
• Carrefour d’audience où les rencontrer (consommation des contenus)
• Parcours des audiences et points de douleurs
• Liens et distance avec la marque

Détecter les potentiels IA

• Usage et pratique de l’IA : audit des pratiques éditoriales et des pratiques IA ; freins techniques et humain
• Détection des potentiels : analyse des besoins et des volumes de production de contenus ; étude d’optimisation par l’usage de l’IA
• Etablir la balance bénéfices/risques pour la mise en place d’une stratégie augmentée à l’IA

Journée 2

DÉVELOPPER SON PROJET ÉDITORIALE ET SA STRATÉGIE AUGMENTÉE

Définir son projet éditorial

• Définir les objectifs éditoriaux (notoriété, fidélisation, engagement, génération de leads, positionnement d’expertise, etc.) et les objectifs IA
• Calibrer les attentes de la marque (valeurs à transmettre, messages clés, image à véhiculer)
• Construire KPIs pour mesurer le succès du projet (éditorial et IA)  (visibilité, engagement, partages, temps passé, etc.)

Identifier la méta-idée éditoriale

• Définition de la vision éditoriale et du point de vue de la marque sur les grandes thématiques
• Déclinaison en ligne éditoriale

Construire le dispositif éditorial, réceptacle de la stratégie éditoriale augmentée

• Canaux/Audiences

- Définir les objectifs éditoriaux par canal interne/externe et par audience
- Sous-thématiques : thèmes majeurs, sujets à traiter, angles.
- Messages clés par audience (que doit mémoriser chaque communauté ? ) / Tonalité et style : formel, informel, expert, inspirant, humoristique, etc.
- Formats « propriétaires », formats IA et non IA : articles, vidéos, podcasts, infographies, newsletters, réseaux sociaux, etc.

• Matrice éditoriale

- Développement de la matrice éditoriale avec le croisement complet thématiques

• Outils & indicateurs opérationnels

- Construire KPIs pour mesurer la performance : le dispositif éditorial intègre des indicateurs pour évaluer l’efficacité des contenus (audience, engagement, conversions, etc.) et ajuster la stratégie en conséquence

Solutions Data Set éditorial

• Pourquoi et comment construire son data set éditorial

- Clarifier les usages ciblés de l’IA (assistant de rédaction, FAQ, support client, formation, etc.) et les bénéfices attendus (cohérence de la voix de marque, gain de temps, traçabilité)

- Définir les critères de succès et un plan de déploiement progressif : périmètre pilote, étapes clés de construction de la base, articulation avec les outils existants (CMS, DAM, CRM, intranet)

• Sourcing des contenus et workflow de validation

- Identifier et cartographier les principales sources internes et externes, en distinguant contenus statiques et dynamiques

- Formaliser un flux de collecte et un processus de validation éditoriale/juridique : rôles, critères d’entrée dans la base (fiabilité, actualité, droits, confidentialité)

• Structuration du data set éditorial

- Organiser les contenus par types (articles, FAQ, scripts, verbatims, supports commerciaux, multimédia, etc.) et par origine (interne, externe de référence)

- Définir un modèle de métadonnées (thématiques, audiences, produits, pays, langue, confidentialité, statut…) aligné avec la stratégie éditoriale et les parcours d’audiences

• Stockage, RAG et pilotage opérationnel

- Introduire les principes de base d’un dispositif RAG / notebook LM et son rôle d’« IA augmentée par les contenus de la marque »

- Présenter les grands principes de connexion (écosystème outils) et de sécurisation (droits d’accès, périmètres de données, conformité, séparation test/production)