Le numéro 1 est excitant. Le numéro 52, c’est là que les lettres d’information meurent.

Les chiffres sont impitoyables, et la plupart des gens ne les font pas avant de se lancer. Une lettre d’information hebdomadaire, c’est 52 éditions par an. Chaque édition a besoin de trois à cinq contenus solides. Ça fait entre 150 et 260 contenus individuels par an, sans compter la sélection, l’édition, la mise en forme, les tests de ligne d’objet, et la distribution.

Un créateur sur Indie Hackers l’à dit sans détour : “All in, takes about 6-8 hours, including writing, designing and pondering what to say.” Un autre à répondu : “About 4hrs à day Mon-Fri and an hour on Sunday. So 21hrs depending on the complexity of my essays.”

C’est un mi-temps. Parfois un temps plein.

L’IA peut réduire ces heures. Mais bien l’utiliser exige de comprendre ce en quoi elle est réellement bonne, là où elle s’écroule, et comment bâtir un système qui produit du contenu qui vaut la peine d’être lu, semaine après semaine.

Où l’IA aide vraiment

Tout, dans la production d’une lettre d’information, ne profite pas pareillement de l’IA. Certaines tâches deviennent beaucoup plus rapides. D’autres s’améliorent à peine.

Synthèse et sélection. La plupart des lettres d’information agrègent du contenu d’ailleurs, puis le présentent avec un commentaire. L’IA gère bien la synthèse. Donnez-lui un article, récupérez les points clés en deux phrases. Faites ça dix fois et vous avez un tour d’horizon de liens en quelques minutes au lieu d’une heure.

Premiers jets. Partir d’une page blanche fait mal. L’IA met quelque chose sur la page. Même si vous réécrivez la plupart, avoir de l’argile à modeler vaut mieux que fixer le vide. Le passage de zéro à quelque chose, c’est là que l’IA fait gagner le plus de temps.

Rubriques récurrentes. Astuces hebdomadaires, mises à jour du secteur, sélections de citations. Une fois le format établi, l’IA peut les produire de façon fiable. Même structure, contenu neuf à chaque fois.

Transformation du contenu. Transformer un article de blog en points forts pour la lettre. Convertir des notes de webinaire en enseignements. Distiller de longs rapports en résumés digestes. Ces transformations vont vite quand l’IA s’occupe du travail ingrat.

Où l’IA échoue

Ce qui rend une lettre d’information digne d’abonnement est précisément ce avec quoi l’IA à du mal.

Point de vue original. Une lettre d’information qui ne fait que résumer ce que d’autres ont dit est une version dégradée d’un flux RSS. Les lecteurs veulent votre avis. Pourquoi est-ce important ? Qu’est-ce que tout le monde rate ? Qu’est-ce que vous voyez que les autres manquent ? L’IA peut présenter des informations, mais elle ne peut pas produire une idée vraiment nouvelle sur votre secteur spécifique, depuis votre point de vue spécifique.

Comme l’à noté un commentateur sur Hacker News à propos du contenu IA : “If you code up à simple LLM wrapper, it will suck, because it will just hallucinate.” Trouver le bon équilibre, c’est savoir où le jugement humain est non négociable.

Voix authentique. Un texte IA générique donne à votre lettre d’information la même voix que toutes les autres. La personnalité qui donne aux lecteurs l’impression d’entendre une personne précise demande une vraie contribution personnelle. L’IA peut imiter des schémas de phrases, mais elle ne peut pas reproduire une expérience vécue.

Jugement éditorial. Décider de ce qui compte cette semaine, quel angle prendre, ce qui a déjà été trop couvert. Ces choix font la différence entre une lettre d’information que les gens attendent et une autre qu’ils finissent par ignorer.

Le vrai gain de temps

Le créateur de lettre d’information qui a partagé son processus sur The Digital Creator à expliqué être passé “from spending 6-8 hours per newsletter to 2 hours…while my content got better, not worse.” C’est une compression réelle, mais notez la condition. Un meilleur contenu, pas seulement un contenu plus rapide.

Le piège, c’est de traiter l’IA comme un remplaçant plutôt que comme un accélérateur. Utilisez-la pour dégager la piste afin de vous concentrer sur les parties que vous seul pouvez faire. Sautez cette étape et vous produirez plus vite du contenu oubliable, ce qui n’est pas une amélioration.

Un autre créateur à pointé le problème central de la génération 100 % IA : “the writing sounds… off. Generic. Like it could be from anyone.” Puis il a ajouté ce que tout le monde finit par découvrir : “You end up rewriting everything anyway, so you’re not actually saving time.”

La solution n’est pas d’éviter l’IA. C’est de l’utiliser avec méthode.

Construire un système qui tient

La volonté lâche à la semaine six. Les systèmes, eux, tiennent.

Répartissez le travail sur plusieurs jours. Lundi pour la collecte des sources et l’enregistrement des liens. Mardi pour la rédaction assistée par IA des rubriques récurrentes. Mercredi pour le contenu original et le commentaire. Jeudi pour l’édition de la voix et la relecture finale. Vendredi pour la programmation et l’analyse des performances de la semaine précédente.

L’impro du dimanche soir produit de mauvaises lettres d’information. L’effort réparti produit quelque chose de soutenable.

Créez des modèles de consignes pour chaque rubrique. Une consigne qui marche une fois peut marcher cinquante fois. Écrivez votre consigne de tour d’horizon hebdomadaire, votre consigne pour la section astuces, votre consigne pour l’introduction. Ajoutez des exemples de ton. Ajustez jusqu’à ce que les résultats demandent un minimum de retouches.

Entretenez une réserve de contenu. Des contenus intemporels qui fonctionnent n’importe quelle semaine. Des compilations des meilleurs contenus de vos archives. Un stock d’interviews qui ne se périme pas. Quand la date limite arrive et que vous êtes à sec, avoir quelque chose de prêt vaut mieux que publier quelque chose de mauvais.

Fixez un seuil de qualité et ne le franchissez pas. Un numéro sauté vaut mieux qu’un mauvais numéro. Les lecteurs pardonnent des pauses ponctuelles. Ils ne pardonnent pas un contenu médiocre de manière constante. Si la lettre d’information n’est pas assez bonne, dites-le franchement et envoyez un seul excellent lien plutôt que cinq sections faibles.

Cohérence de la voix entre sections humaines et sections IA

Si certaines rubriques sont assistées par IA et d’autres non, les lecteurs remarquent l’incohérence, même s’ils ne savent pas mettre des mots sur ce qui sonne « faux ».

La solution d’un créateur : il a construit un “Voice Checker” qui valide le résultat par rapport à ses schémas établis, en indiquant “95 %+ voice consistency.” C’est une approche sophistiquée. La version simple, c’est qu’une seule personne fasse une passe finale de voix sur l’ensemble, en réécrivant les sections IA pour qu’elles collent au ton des sections écrites par un humain.

Une autre approche vient de Deep Writing AI, ou le créateur à décrit sa configuration : “No more explaining my brand voice in every conversation. No more copy-pasting style guidelines.” Avec Claude Projects, ils ont créé ce qui s’apparente à un “dedicated notebook for your brand” qui conserve le contexte d’une session à l’autre.

L’implémentation technique compte moins que le principe : le texte produit par l’IA doit sonner comme vous, ce qui veut dire entraîner l’IA sur vos schémas, puis vérifier que le résultat correspond.

Ce que disent vraiment les chiffres

Les taux d’ouverture des lettres d’information tournent autour de 40 %, d’après des données de beehiiv, avec certaines catégories qui font nettement mieux. C’est bien meilleur que les performances typiques des emails marketing. Les lecteurs veulent vraiment ce contenu.

Mais maintenir cet engagement exige de la régularité. Les créateurs qui envoient des lettres d’information hebdomadaires (6 880 sur beehiiv à eux seuls) se battent contre tout le monde dans la boîte de réception de leurs abonnés. La qualité et la fiabilité comptent toutes les deux.

L’investissement en temps est réel. Un créateur de lettre d’information à décomposé les heures avec précision : la veille quotidienne d’actualités prend au minimum une heure. Les articles longs demandent quatre heures de recherche plus cinq heures d’écriture. Les lettres d’information au format court prennent environ quatre heures. “It’s impossible to run à Substack as à side hustle” était sa conclusion.

L’IA ne peut pas supprimer cet investissement. Mais elle peut déplacer l’endroit où vont les heures. Moins de temps sur des tâches mécaniques, plus de temps sur la réflexion qui rend les lettres d’information utiles.

Le processus d’une lettre d’information de veille

Pour les lettres d’information construites principalement sur l’agrégation et les commentaires de contenu externe :

Collectez 10-15 sources potentielles au fil de la semaine. Enregistrez les liens quand vous tombez sur quelque chose de bon, plutôt que de tout chasser d’un coup.

Faites passer les articles dans l’IA pour des résumés initiaux. Obtenez les points clés extraits en deux où trois phrases chacun. Cette étape va vite une fois que vous avez de bonnes consignes.

Ajoutez votre commentaire. C’est le travail que l’IA ne peut pas faire. Pourquoi ce lien compte-t-il ? À quoi les lecteurs devraient-ils penser différemment après l’avoir vu ? Quel lien avec d’autres choses qui les concernent ?

Laissez l’IA vous aider pour les transitions et la structure. La phase d’assemblage bénéficie d’une aide pour la fluidité entre les sections.

Faites vous-même une passe finale de voix. Lisez tout à voix haute. Tout ce qui sonne maladroit ou générique est réécrit.

Gain de temps par rapport au tout manuel : environ 50-60 % pour les utilisateurs expérimentés.

Le processus d’une lettre d’information à contenu original

Pour les lettres d’information basées sur du nouveau contenu à chaque numéro :

Choisissez des sujets en fonction de ce qui compte réellement cette semaine. L’IA peut proposer des idées, mais la sélection demande un jugement humain sur la pertinence et le bon moment.

Générez des options de plan avec l’IA. Choisissez la structure qui convient, modifiez si besoin. La phase de plan est une expérimentation à faible risque.

Rédigez avec l’aide de l’IA. Mettez vite des mots sur la page. Ne vous souciez pas encore de la qualité.

Réécrivez lourdement. C’est là que la valeur se crée. Le brouillon est une matière première. Votre édition, votre recadrage, et l’injection de votre point de vue le transforment en quelque chose qui vaut la peine d’être lu.

Polissez pour la clarté et la cohérence. L’IA peut aider à repérer des formulations maladroites, mais vous tranchez au final.

Gain de temps par rapport au départ de zéro : environ 40 % pour les utilisateurs expérimentés.

La question de la fréquence

Les lettres d’information quotidiennes sont passées de 4,9 % à 15,82 % de l’ensemble des envois selon des données du secteur. Mais plus fréquent ne veut pas automatiquement dire meilleur.

Faites correspondre la fréquence à la valeur que vous pouvez livrer de manière constante. Le quotidien fonctionne pour les actualités et les mises à jour de marché, quand il y a réellement du nouveau chaque jour. L’hebdomadaire fonctionne pour la plupart des lettres B2B, ou une analyse plus profonde compte plus que la vitesse. Toutes les deux semaines où mensuel fonctionne pour du contenu long, exigeant, à fort effort.

L’IA rend une fréquence plus élevée possible. Ça ne veut pas dire que vous devriez l’augmenter. Une excellente lettre hebdomadaire bat une lettre quotidienne médiocre. Les lecteurs ont déjà trop d’abonnements. Valoir leur attention compte plus que la fréquence.

Les signaux lecteurs qui comptent

Les taux d’ouverture vous parlent des objets et du moment d’envoi. Les taux de clic vous parlent de la valeur du contenu. Les taux de réponse sont faibles en volume mais forts en signal. Les partages indiquent un contenu suffisamment bon pour que quelqu’un y mette sa réputation.

Suivez ce qui résonne au fil des numéros. Quels sujets créent de l’engagement ? Quels formats génèrent des clics ? Qu’est-ce qui pousse les gens à répondre ?

L’IA peut aider à analyser ces données. La reconnaissance de motifs sur de nombreux numéros va plus vite avec de l’assistance. Mais agir sur ces enseignements demande un jugement humain sur ce que votre lettre d’information doit devenir, plutôt que sur ce qui marche bien pris isolément.

Le test d’authenticité

Un conseil d’un guide d’écriture de lettres d’information : “Your readers don’t care how you create your newsletter. They care about the value they get from it.”

Vrai, mais incomplet. Les lecteurs ne se soucient peut-être pas consciemment de vos méthodes de production, mais ils sentent la différence entre un contenu générique et un contenu personnel. Les lettres d’information qui construisent une vraie loyauté d’audience sont celles où le point de vue d’une personne précise passe clairement.

L’IA est un outil dans votre système. Pas le système lui-même.

La question n’est pas de savoir s’il faut utiliser l’IA pour produire une lettre d’information. La réponse est évidemment oui pour quiconque produit du contenu régulier à grande échelle. La question est comment l’utiliser tout en préservant ce qui rend votre lettre distinctement vôtre.

Les lettres d’information qui survivent au-delà du numéro 52 ont compris ça. Elles ont construit des systèmes qui compressent le travail mécanique tout en protégeant les parties que seuls des humains peuvent fournir. Cette combinaison est tenable.

Quel est votre goulot d’étranglement aujourd’hui : le temps de produire du contenu, ou les idées qui valent la peine d’être produites ?