Pour obtenir autre chose que des réponses génériques, mieux vaut donner du contexte, demander à l’outil de challenger ses idées et garder la main sur le tri final.
Valérie Tallepied passait des journées entières à préparer ses modules de e-learning. Fondatrice de Rebond, une plateforme d’aide aux demandeurs d’emploi, elle conçoit seule ses contenus de formation : objectifs pédagogiques, structure, exercices interactifs. Une étape particulièrement chronophage. Jusqu’au jour où elle décide de changer de méthode.
« Je donne à ChatGPT toutes mes idées en vrac, mes contraintes, ce que je veux que la personne retienne. Et ça me sort une structure sur laquelle je peux travailler », raconte-t-elle. Là où elle pouvait passer plusieurs heures à construire un module, elle estime désormais avoir divisé par deux ou trois le temps consacré à cette tâche. Mais pas question de publier le résultat tel quel : « Il faut accepter de retravailler. En fait, c’est notre travail. Il faut plutôt voir ce que nous sort l’IA comme une base », insiste-t-elle.
« Faire du brainstorming avec un chatbot d’IA générative, ça marche vraiment bien, confirme Olivier Martinez, fondateur du cabinet 255hex.ai et formateur spécialisé en IA. Mais l’essentiel n’est pas dans ce que l’outil produit : c’est que ça fait tourner votre propre cerveau. » Encore faut-il savoir quoi lui donner, comment le relancer, et à quel moment reprendre la main. Mode d’emploi.
Donnez-lui une matière de départ, même minimale
Le piège du débutant ? Poser une question trop large, sans contexte, et obtenir en retour une réponse qui ne sert à rien. « L’erreur la plus fréquente, c’est de croire que l’outil est dans votre tête, observe Olivier Martinez. Les gens ne lui donnent pas leur contexte, n’expriment pas leur intentionnalité. » Résultat : une réponse générique, difficilement exploitable.
Inutile pour autant de rédiger un prompt interminable. « Les chatbots n’ont plus besoin de prompts aussi formels qu’au début, poursuit-il. Une intention, une contrainte, un problème à résoudre, c’est déjà suffisant pour démarrer. »
Concrètement, plutôt que de taper « donne-moi des idées pour ma présentation », mieux vaut écrire : « Je dois convaincre mon comité de direction de lancer ce projet d’ici juin. Voici les principaux freins que j’anticipe. Quels angles n’ai-je pas explorés ? »
Et si la première réponse ne convient pas ? « Rentrez dans la machine, dites-lui : ce n’est pas ce que je voulais, insiste Olivier Martinez. Ça va vous forcer à clarifier ce que vous cherchez, et souvent, c’est ça, le vrai gain. »
Demandez-lui ce dont elle a besoin
Pour préparer ses posts LinkedIn, Valérie Tallepied ne commence pas toujours par une consigne directe. Avant de demander une analyse, elle interroge l’outil : « Je veux analyser les résultats de mes posts : qu’est-ce que tu as besoin que je te donne ? » L’IA lui indique alors les données utiles à fournir, le format le plus adapté et les points à préciser.
« C’est comme ça qu’on construit de bons échanges », estime-t-elle. Cette méthode lui évite de partir avec les mauvais fichiers ou une demande trop vague.
Ne vous contentez pas d’une liste brute
Pour éviter les réponses trop générales, mieux vaut ne pas tout demander d’un coup. Le brainstorming fonctionne mieux si l’on sépare les moments : d’abord faire émerger des pistes, puis les classer, puis les critiquer.
Une première consigne peut servir à ouvrir le champ : « Propose trois angles possibles pour convaincre un comité de direction ». Une deuxième peut demander à l’outil de hiérarchiser ses propositions : lesquelles sont les plus crédibles ? Les plus originales ? Les plus risquées ? Lesquelles semblent trop génériques ou difficiles à défendre devant le public visé ? Une troisième peut le pousser à attaquer ses propres idées : « quelles objections pourrait-on formuler contre chacune de ces pistes ? »
Ce découpage évite de se retrouver avec une longue liste d’idées indifférenciées. L’intérêt n’est pas seulement d’obtenir plus de propositions, mais de dégager celles qui méritent vraiment d’être approfondies.
Demandez-lui de vous contredire
Une fois le contexte posé, le vrai gain du brainstorming avec l’IA n’est pas seulement de générer des idées à la chaîne, mais aussi de challenger les siennes. Nicolas Trannoy, directeur de la stratégie marketing chez Lucky Cart, en a fait une méthode systématique. Il soumet ses documents à Claude en lui demandant explicitement de les attaquer : « Je lui demande de faire un Oxford debate : il me donne les deux aspects de manière contradictoire. Ça me permet de voir ce que mon angle ne tient pas, ce que j’avais raté. »
Il va plus loin en demandant à l’IA d’endosser d’autres rôles : un concurrent, un expert du secteur, un directeur financier, voire de simuler un « comité de direction virtuel ». « Ce n’est pas mon domaine, mais ça me permet de prendre en compte des angles que je n’aurais pas anticipés. Quand on a les meetings, on sent qu’on est plus préparé qu’avant. »
Sachez quand recommencer
Reste un écueil propre au brainstorming avec une IA : se laisser embarquer dans un échange sans fin, au point de perdre le fil de sa propre pensée. Nicolas Trannoy dit avoir
appris à s’en méfier. « J’essaie d’éviter de faire plus de cinq, six itérations en une session, explique-t-il. Parce qu’une conversation peut dériver relativement vite. »
Lorsque c’est le cas, mieux vaut repartir sur une nouvelle discussion plutôt que de corriger indéfiniment le même fil. Une solution consiste à demander à l’outil de résumer la conversation en un brief clair, puis à réinjecter ce résumé dans une nouvelle session. On garde ainsi la continuité, sans traîner les dérives de l’échange précédent.
Mais la règle la plus importante reste la même : ne jamais oublier ce que l’on apporte soi-même à la discussion. « L’IA seule produit quelque chose de mainstream. Ce qui fait la différence, c’est quand on mélange son expertise avec ce qu’elle propose », souligne Valérie Tallepied. Autrement dit : l’outil peut ouvrir des pistes, mais c’est encore à l’utilisateur de savoir lesquelles valent la peine d’être défendues.
