Catégorie : Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle fait désormais partie de notre quotidien, parfois sans même que nous nous en rendions compte. Assistants conversationnels, outils de recherche, traduction, retouche photo ou encore aide à la rédaction : ces technologies peuvent nous faire gagner du temps et nous simplifier la vie. Mais faut-il encore savoir leur parler et comprendre leurs limites. Bonne nouvelle : pas besoin d’être expert en informatique pour utiliser l’IA ! Quelques réflexes simples permettent de lui poser les bonnes questions, d’obtenir des réponses plus pertinentes et surtout de garder la main sur ce que l’on en fait. Gabriel DABI-SCHWEBEL, fondateur de DécisionIA, qui a formé plus de 1 000 professionnels à l’IA, donne ses conseils pour tirer le meilleur de cette nouvelle technologie.

1. Ne plus « prompter », mais converser

La formule parfaite n’existe pas. Un bon résultat se construit en plusieurs échanges, comme avec un collègue : on explique, il propose, on corrige, il reprend. Face à une réponse moyenne, il est préférable de ne pas recommencer à zéro avec une formule plus savante. Mieux vaut dire ce qui ne va pas, et continuer la discussion.

2. D’abord dire où on veut aller

Avant toute demande, il est nécessaire de poser trois choses : ce qu’on veut obtenir, pour qui, et à quoi on reconnaîtra que c’est réussi. « Écris une lettre de réclamation » donne un courrier passe-partout. « Mon vol a été annulé il y a un mois, la compagnie ne répond pas. Je veux une lettre courtoise mais ferme, qui rappelle mes droits et obtienne le remboursement » donne une lettre qui peut être envoyée le jour même.

3. Se mettre d’accord sur la méthode avant de produire

Les pros ne réclament pas tout de suite le livrable. Une semaine en Italie avec deux enfants et un budget serré se prépare ? L’une des astuces est de demander en premier lieu : « Comment t’y prendrais-tu pour construire l’itinéraire ? Par quoi commencerais-tu ? Où sont les pièges ? » Puis de corriger le plan proposé : nous savons que les enfants ne tiennent pas trois heures de voiture, l’IA non. Nous restons l’expert de notre vie, c’est donc nous qui validons la démarche. Dix minutes passées à cette étape évitent une heure de retouches.

4. Donner un contexte

Une IA sans contexte écrit pour tout le monde, donc pour personne. Si l’on veut rédiger un discours pour le mariage de notre sœur par exemple, voici quelques conseils : donner les prénoms, trois souvenirs d’enfance, l’humour de la famille, la durée souhaitée, et un ou deux textes déjà écrits pour que l’IA adopte le style du rédacteur. Le résultat n’aura plus rien d’un modèle trouvé sur internet. Ces éléments peuvent être utiles à garder : ils sont susceptibles de servir à nouveau. Et si on ne sait pas quoi lui donner, dans ce cas, il faut lui demander de quoi elle a besoin.

5. Laisser l’IA poser les questions

Socrate, fils de sage-femme, appelait sa méthode la maïeutique : l’art de faire « accoucher » les idées de son interlocuteur en le questionnant. C’est l’usage le plus sous-estimé de l’IA. Un conseil pour quelqu’un qui hésite à changer de métier ? Essayer : « Pose-moi une à une les questions nécessaires pour comprendre ma situation, avant de me conseiller quoi que ce soit. » Des idées présentes dans la tête de la personne, sans même qu’elle les ait formulées, émergeront. On ne demande pas à l’IA de penser à notre place, on lui demande de nous faire penser.

6. Lui parler au lieu de lui écrire

La plupart des assistants acceptent la dictée vocale. Il ne faut pas hésiter à s’en servir ! Un conseil sera de raconter à l’IA notre projet de rénovation de cuisine comme on le raconterait à un ami. On parle environ trois fois plus vite qu’on ne tape : on donne donc plus de contexte, on nuance, on se reprend, et chacune de ces hésitations indique à l’IA ce qui compte pour nous. Parler oblige aussi à formuler sa pensée, et c’est souvent en expliquant son problème à voix haute qu’on comprend ce qu’on cherche.

7. Exiger le document fini, puis faire reprendre

Un conseil consiste à ne pas se contenter d’un paragraphe à copier-coller. La bonne attitude à adopter ? Demander le document complet et mis en forme : le tableau du budget des travaux, le courrier au syndic, le diaporama pour l’assemblée générale d’une association. Puis il s’agira de relire le document en se plaçant dans la peau d’un patron : qu’est-ce qui est faux, flou, trop long ? L’utilisateur devra demander d’où viennent les chiffres, vérifier les sources, faire reprendre autant de fois que nécessaire. Le temps passé à aligner des zones de texte sera ainsi réduit, au profit d’un jugement plus poussé sur le résultat obtenu. L’IA propose, l’utilisateur décide.

En résumé

En 2022, on cherchait la bonne formule en utilisant un outil d’IA. Fin 2026, il s’agit davantage de mener une conversation : un objectif clair, une méthode discutée, un contexte riche, des questions qui font réfléchir et un regard exigeant sur le résultat. Aucune compétence technique n’est requise. Il suffit de traiter l’IA comme un collaborateur qu’on briefe, et plus comme un moteur de recherche. A tester sans modération sur des documents qui, de toute façon, devaient être produits !

Auteur et photo  Eva Nicole pour Interactions-Digitales

Après l’IA prédictive puis l’IA générative, une 3e vague déferle sur les entreprises : l’IA agentique, capable de décider et d’agir de façon autonome. Ce changement de paradigme impose une présence digitale locale irréprochable à grande échelle. C’est dans ce contexte que Digitaleo, plateforme de marketing local utilisée par +600 réseaux en France, lance Leo : un agent IA qui prend en charge le marketing local de chaque établissement d’un réseau. Leo est disponible depuis le 1er septembre 2026 pour les réseaux de 10 à +1 000 points de vente, tous secteurs confondus.

Le comportement des consommateurs a changé plus vite que les organisations

Les français ne se contentent plus de chercher un commerce : ils vérifient désormais sa réputation en ligne avant de s’y rendre, et cette vérification passe de plus en plus par les moteurs de réponse génératifs. 83 % consultent les avis avant tout achat ou déplacement[1], pendant que le trafic issu des IA vers les enseignes est multiplié par 18 en douze mois[2] et que les marques citées dans ces réponses captent 35 % de clics supplémentaires par rapport aux absentes[3]. Pour les réseaux d’enseignes, cette évolution fait de chaque avis sans réponse et de chaque fiche non optimisée un manque à gagner direct.

Avant même le lancement de Leo, les clients de Digitaleo obtenaient déjà des résultats mesurables avec ses fonctionnalités IA.
 

« Nous travaillons avec Digitaleo depuis 2020 pour l’ensemble du réseau Orpi et avons mis en place de nombreuses automatisations avec l’IA, ce qui a généré de très bons résultats : plus de 21 000 avis clients collectés avec des délais de réponse considérablement réduits. Et ce n’est que le début », en témoigne Mania Ginisty-Gold, Responsable CRM & Data Orpi

Or la moitié des Directeurs Marketing déclarent que la surcharge opérationnelle du quotidien les empêche de se concentrer sur la stratégie à long terme[4], une tension qui s’aggrave à mesure que le nombre de points de vente à piloter augmente. Face à cette charge, beaucoup se tournent vers l’IA, mais les outils généralistes passent à côté du sujet.
 

« Sans données locales propriétaires (historique clients, géographie des établissements, saisonnalités de chaque enseigne), un agent IA reste un chatbot amélioré. C’est cette donnée précieuse qui sépare un outil générique d’un levier business réel. » déclare Arthur Baribeaud, Lead Data & IA Digitaleo.

Un agent qui fonctionne à deux niveaux : siège et terrain 

Là où l’IA généraliste produit du contenu générique et déconnecté du terrain, Leo s’appuie sur l’historique de données marketing de chaque réseau pour adapter proactivement ses actions aux spécificités de chaque établissement. Intelligent, omnicanal et proactif, Leo n’attend pas qu’on l’interpelle : il audite la performance de chaque point de vente et agit.
 

« Avec Leo, nous ne proposons pas une nouvelle brique technologique de plus, mais un équipier capable d’agir de façon autonome pour générer de la performance locale à grande échelle. Les directions marketing vont pouvoir manager des flottes d’agents marketing locaux : un SEO optimisé, des pages sociales animées quotidiennement, des avis traités et analysés, et ce pour chaque point de vente, en simultané. Chaque magasin aura son assistant marketing Leo. », explique Jocelyn Denis, PDG fondateur Digitaleo

Au siège, les équipes marketing accèdent à des analyses sur-mesure et des plans d’action générés automatiquement pour des décisions rapides et éclairées. En local, Leo devient un assistant marketing pour chaque point de vente. Les établissements bénéficient de publications automatisées respectant la charte et la tonalité de marque, d’optimisations SEO et GEO, de suggestions de contenus et de réponses aux avis clients, avec ou sans validation humaine.
 

« Leo est réactif quand on lui demande de faire des recherches au sein du parc. C’est un vrai gain de temps pour les animateurs de réseaux afin de préparer les points avec les franchises et savoir rapidement ce qui ne va pas dans leur marketing digital. » Louise Biolay, Chargée de Communication La Compagnie des Deboucheurs

Leo face au marché : la seule IA agentique et spécialiste du marketing local

Dans le marketing local, l’approche agentique s’impose comme le modèle le plus performant à long terme pour les réseaux d’enseignes, loin devant les IA généralistes ou les architectures MCP. Les IA généralistes (ChatGPT, Gemini et leurs équivalents) offrent une puissance de raisonnement remarquable, mais restent des outils individuels, déconnectés des données locales métier.
 

« En moins de 10 secondes, Leo m’a généré un tableau TOP 10 des publications sans avoir besoin d’exporter manuellement des fichiers contrairement à d’autres IA comme ChatGPT ou Gemini. J’étais bluffé, je ne m’attendais pas à avoir ces réponses la. Ça va largement nous servir. », Yassin Ibenkouar, Responsable Marketing Groupe Interaction

Le MCP (Model Context Protocol), qui connecte des assistants généralistes aux outils métier, reste pensé pour un usage individuel, pas pour un réseau d’enseignes. Il n’agit que sur sollicitation, et ses rares automatisations programmées exigent un poste et l’application ouverts en permanence. Il impose un déploiement licence par licence, avec un paramétrage propre à chaque utilisateur sans garantie de cohérence entre points de vente. Son activation nécessite souvent un mode développeur, une manipulation peu accessible aux équipes terrain, et les versions gratuites de ces assistants exposent les données transmises à un usage par l’éditeur.
Leo inverse chacun de ces constats. Proactif, il audite sans sollicitation. Nativement paramétré aux règles de chaque enseigne, il se déploie à l’échelle du réseau entier sans installation individuelle. Et là où un agent généraliste exécute des actions autorisées au cas par cas, Leo s’appuie sur l’historique de données propriétaires de chaque réseau pour analyser en profondeur et agir. Chaque réseau choisit son niveau d’autonomie : Leo peut démarrer en mode suggestion, proposant des actions que les équipes valident, avant de basculer vers une automatisation totale. La décentralisation est également paramétrable : elle peut s’appliquer à l’ensemble du réseau ou seulement à certains établissements, selon la maturité et les besoins de chaque enseigne.
 

Au-delà du produit : une entreprise qui bascule dans l’ère Agentique

Le lancement de Leo marque une transformation profonde de Digitaleo elle-même. L’entreprise bascule vers un modèle IA-First où l’agent ne sera plus une fonctionnalité parmi d’autres, mais le cœur opérationnel de la plateforme, capable d’accompagner activement chaque réseau dans ses décisions quotidiennes et d’exécuter à sa place. Pour soutenir cette ambition, Digitaleo a multiplié par quatre son budget innovation, avec l’objectif de s’imposer comme la référence européenne du marketing local agentique.

Pour découvrir Leo en vidéo, cliquez ici.

L’émergence d’une IA générative toujours plus réaliste transforme profondément les risques de fraude et d’usurpation. S’appuyer sur une approche permettant de rétablir un signal de confiance fiable dans les contenus numériques, pensée comme une brique technologique au cœur des systèmes existants est alors une nécessité pour rendre l’IA vérifiable, traçable et maîtrisable à grande échelle.

Créer un environnement de confiance dans de nombreux cas d’usage

Neutraliser la fraude à l’IA implique donc de s’appuyer sur des dispositifs éprouvés et intégrés. L’objectif est de garantir que les documents sont bien originaux et qu’ils n’ont pas été altérés ou manipulés par l’IA. Il est alors possible de mener à bien des opérations à forte valeur ajoutée et de sécuriser des processus complexes. 

À titre d’exemple, nous pouvons citer les secteurs banque, finance et assurance, particulièrement exposés aux fraudes documentaires, usurpations d’identité et attaques par deepfakes. Dans ce contexte, il est indispensable de s’intégrer dans les parcours critiques (onboarding, KYC, gestion de sinistres, déclaration de sinistre, validation de transactions) afin de sécuriser les prises de décision. Cela permet un ROI rapide en évitant des fraudes à fort impact financier et en renforçant les dispositifs existants. 

Citons également les autres secteurs à fort enjeu de sécurité, notamment les administrations publiques, le e-commerce et les grandes entreprises. Ces acteurs doivent sécuriser leurs processus internes (fraude au président, faux documents, contenus manipulés, phishing) et renforcer leur posture cybersécurité.

Utiliser des technologies complémentaires 

Au regard des éléments évoqués précédemment deux approches émergent à large échelle : d’une part l’analyse forensique approfondie pour révéler qu’un contenu a été produit ou manipulé par une IA et d’autre part le watermark qui consiste à générer un tatouage numérique invisible et robuste sur tous les types de contenus générés par IA. 

Pour la partie détection, l’approche repose sur l’analyse des microsignaux et artefacts laissés naturellement par les modèles génératifs (anomalies dans les pixels, incohérences physiques et sémantiques, biais linguistiques, etc.). Le watermark permet de son côté d’assurer une traçabilité native des contenus.
 Il repose sur l’injection contrôlée de microsignaux dès la génération, sous forme de modulations infimes des composantes statistiques, spatiales ou fréquentielles du contenu. Ces variations créent une empreinte d’origine, unique et indissociable de la source.

Une telle approche permet d’anticiper les risques liés aux deepfakes et à la fraude augmentée par l’IA et plus globalement, de rendre le monde numérique toujours plus transparent.

Par Anthony LEVEL chez Label4.ai