Voici une technique amusante que j'utilise de temps en temps pour générer des idées.
Elle est brillamment simple. Nous pourrions l’appeler le framework “AtoZ” !
Tu vas porter ton idéation à un niveau jamais atteint.
Elle permet de trouver de nouvelles perspectives à une idée.
Voici comment ça marche.
Au lieu de passer des heures à scanner les contenus sur les médias sociaux ou sur YouTube pour trouver des idées, prends une feuille de papier et écris les lettres de A à Z dans la marge de gauche.
Puis :
- Choisis un mot qui représente le sujet sur lequel tu souhaites t’exprimer
- Règle un minuteur sur 15 minutes
- Passe ton ordinateur en mode “concentration”
- Note les mots, concepts ou idées associés pour chaque lettre en commençant par la lettre “A”
- Remplis autant de lettres que possible
Par exemple : je choisis de parler d’IA.
Voici les idées qui émergent en utilisant le framework “AtoZ” :
A - Apprendre le fonctionnement des LLM ou Agents IA
B - Biais algorithmiques à surveiller
C - Comprendre la notion de Prompt ou Contenu & IA
D - Débuter avec ChatGPT ou Deepseek est-elle réellement Open Source ?
E - Évaluer la pertinence des réponses d’une IA ; comment les IA sont-elles entraînées ? Éthique
F - Fine-tuning de prompts : comment créer le prompt parfait ?
G - Gémini VS ChatGPT
H - Hallucinations : comment les contourner ?
I - L’IA est-elle réellement intelligente ?
Et ainsi de suite…
Si tu bloques sur une lettre, passe à la suivante, ne reste pas scotché.
Ce processus étape par étape force ton cerveau à créer de nouvelles connexions.
Ça fonctionne pour n'importe quel sujet.
Par exemple, disons que tu écris sur le Content Marketing.
Ta liste se construit naturellement :
A = Acquisition de leads
B = B2B
C = Création de contenu
...et ainsi de suite.
Si tu es bloqué, essaie de te poser ces questions :
- Quels sont les mots liés au [sujet] qui commencent par cette lettre ?
- Quels sont les problèmes qui commencent par cette lettre ?
- Quelles sont les solutions qui commencent par cette lettre ?
- Quels sont les outils ou ressources qui commencent par cette lettre ?
Et quand tu arrives aux lettres complexes, voici quelques astuces que j'utilise :
- Q = Questions, Quelques conseils rapides, Quotes (citations)
- X = X-facteurs, eXemples, avis d'eXperts (les sons fonctionnent)
- Y = Yoga (approche zen), Yeux (point de vue), Yen (aspect économique)
- Z = Zéro à héros, Zone de confort, Zen (approche)
Tu as deux manières de t’approprier ce framework :
- Tu t’entraînes. Plus tu pratiques, plus ce sera facile. C’est exactement comme les mots-croisés,
- Tu te sers de l’IA parce que tu es flemmard. 😁
Le prompt framework “AtoZ”
Pour accélérer les choses, copie le prompt ci-dessous dans ChatGPT ou Claude.
Tu obtiendras une liste A-Z d'idées en quelques secondes. (N'oublie pas d'ajouter ton sujet.)
Voici le prompt :
Le prompt Idéation “framework “AtoZ”
Tu es un expert du "Content Marketing".
Génère une analyse détaillée A-Z pour [SUJET], où :
- Chaque lettre doit avoir un concept/terme clé
- Chaque entrée suit le format : [LETTRE] = [CONCEPT]
- Toutes les entrées doivent être directement liées au [SUJET]
Format exemple :
A = [concept]
B = [concept]
(continuer jusqu'à Z)
Sujet : [SUJET]
Public cible : [PRÉCISER]
Objectif : [PRÉCISER - par ex., contenu éducatif, conseils d'expert, guide débutant]Voici les réponses obtenues pour le sujet "IA" :
A = Automatisation des tâches marketing
B = Biais algorithmiques à surveiller
C = Création de contenu assistée
D = Data mining et analyse prédictive
E = Éthique de l'IA en marketing
F = Fine-tuning des modèles
G = Génération d'images avec DALL-E/Midjourney
H = Hyper-personnalisation des campagnes
I = Intelligence artificielle conversationnelle
J = Journey mapping automatisé
K = KPIs optimisés par l'IA
L = Lead scoring intelligent
M = Machine Learning appliqué
N = Natural Language Processing (NLP)
O = Optimisation des conversions
P = Personnalisation à grande échelle
Q = Questions fréquentes automatisées
R = Recommandations produits
S = Segmentation client avancée
T = Test A/B intelligent
U = User Experience améliorée
V = Voice search optimization
W = Workflow automation
X = eXpérience client augmentée
Y = Yield management intelligent
Z = Zone de ciblage prédictive
Tu peux ensuite lui demander de générer de nouvelles idées en suivant la même procédure.
C’est ce que j’ai fait et j’obtiens :
A = Agents autonomes et leurs applications
B = Bases de prompting efficace
C = Copilot et assistants de code
D = Deepfakes : détection et prévention
E = Embeddings et leurs utilisations
F = Frameworks d'IA populaires
G = GPT-4 vs alternatives open source
H = Hallucinations : comment les éviter
I = Intégration d'IA dans les workflows
J = Jumeaux numériques
K = Knowledge base augmentée par l'IA
L = LangChain et développement d'agents
M = Modèles multimodaux
N = Nouveaux métiers de l'IA
O = Outils no-code pour l'IA
P = Prompt engineering avancé
Q = Qualité des données d'entraînement
R = RAG (Retrieval Augmented Generation)
S = Stable Diffusion personnalisé
T = Transformers et architecture
U = Usage responsable de l'IA
V = Vectorisation de données
W = Web Scraping intelligent
X = XAI (IA explicable)
Y = YouTube et génération de scripts
Z = Zéro-shot learning
Tu peux ensuite faire le tri avec les idées qui te semblent intéressantes à développer.
Développe les idées retenues
Une fois que tu as ta liste, développe chaque idée en te posant ces questions :
- Quelles sont les plus grandes erreurs que les gens font avec [idées retenues] ?
- Quels sont les principaux problèmes qu’ont les audiences avec [idées retenues] ?
- Quelles sont les quick-wins liés à [idées retenues] ?
- Quelles histoires puis-je raconter à [idées retenues] ?
- Quels tutoriels pratiques puis-je faire sur [idées retenues] ?
Par exemple : si notre sujet est le "marketing" et notre mot est "Audience", alors une erreur dont on pourrait parler serait "cibler tout le monde".
Une victoire rapide qu'on pourrait proposer au lecteur serait de définir son audience en utilisant le cadre "POUR QUI ? POUR QUOI FAIRE ?".
Le prompt
À présent, peux-tu développer chaque idée pour répondre aux questions suivantes :
Quelles sont les plus grandes erreurs que les gens font avec [idées retenues] ?
Quels sont les principaux problèmes que rencontrent les audiences avec [idées retenues] ?
Quelles sont les quick-wins liés à [idées retenues] ?
Quelles histoires puis-je raconter sur [idées retenues] ?
Quels tutoriels pratiques puis-je faire sur [idées retenues] ?Exemple :
À présent, peux-tu développer chaque idée pour répondre aux questions suivantes :
Quelles sont les plus grandes erreurs que les gens font avec [A, B, D et N] ?
Quels sont les principaux problèmes que rencontrent les audiences avec [A, B, D et N]] ?
Quelles sont les quick-wins liés à [A, B, D et N] ?
Quelles histoires puis-je raconter sur [N] ?
Quels tutoriels pratiques puis-je faire sur [N] ?
Réponses :
Analyse détaillée des points A, B, D et N
A = Agents autonomes et leurs applications
Erreurs courantes :
- Surestimer les capacités autonomes des agents
- Ne pas définir de limites claires pour l'agent
- Manquer de supervision humaine appropriée
Problèmes des utilisateurs :
- Difficulté à configurer correctement les agents
- Coûts d'exploitation élevés
- Manque de contrôle sur les actions de l'agent
Quick-wins :
- Commencer avec des tâches simples et répétitives
- Utiliser des templates d'agents préconfigurés
- Mettre en place des mécanismes de validation humaine
B = Bases du prompting efficace
Erreurs courantes :
- Prompts trop vagues ou imprécis
- Oublier de spécifier le contexte
- Ne pas structurer les instructions
Problèmes des utilisateurs :
- Résultats inconsistants
- Temps perdu à reformuler
- Coûts élevés dus aux essais-erreurs
Quick-wins :
- Utiliser le framework "Contexte-Instruction-Format"
- Créer une bibliothèque de prompts efficaces
- Implémenter des templates standardisés
D = Deepfakes : détection et prévention
Erreurs courantes :
- Se fier uniquement aux outils automatiques
- Négliger la formation des équipes
- Réagir trop tard aux menaces
Problèmes des utilisateurs :
- Manque de confiance dans l'authenticité des contenus
- Difficulté à identifier les deepfakes sophistiqués
- Risques réputationnels
Quick-wins :
- Installer des outils de détection basiques
- Former les équipes aux signes évidents de manipulation
- Mettre en place une procédure de vérification
N = Nouveaux métiers de l'IA
Erreurs courantes :
- Se concentrer uniquement sur les aspects techniques
- Négliger les soft skills nécessaires
- Sous-estimer l'importance de l'éthique
Problèmes des utilisateurs :
- Difficulté à identifier les compétences requises
- Confusion sur les parcours de formation
- Incertitude sur l'évolution du marché
Quick-wins :
- Cartographier les nouveaux rôles et compétences
- Créer des parcours d'apprentissage hybrides
- Développer des projets pilotes
Histoires à raconter sur les nouveaux métiers :
- "De développeur à prompt engineer : mon parcours"
- "Comment notre entreprise a créé son équipe IA from scratch"
- "Les success stories de reconversion vers l'IA"
- "Un jour dans la vie d'un AI Ethics Officer"
Tutoriels pratiques suggérés :
- "Comment devenir Prompt Engineer en 90 jours"
- "Guide pratique : Détecter les deepfakes en 5 étapes"
- "Créer son premier agent autonome avec LangChain"
- "Les bases du prompt engineering : guide débutant"
Facile non ?
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