La page blanche vous ment.
Elle vous dit que vous n’avez rien à écrire. Elle insinue que tous les sujets qui valent la peine ont déjà été traités, que votre niche est épuisée, que vous devriez probablement recycler ce billet de 2019 et passer à autre chose parce que, franchement, qu’est-ce qu’il reste à dire sur le marketing par e-mail qui n’ait pas déjà été répété quatorze mille fois par des gens avec des audiences plus grosses et un meilleur SEO ?
La page blanche a tort. Les idées sont partout. Le problème, c’est que trouver les bonnes exige un type de réflexion précis — et ce type de réflexion est épuisant quand, en plus, vous essayez d’écrire, d’éditer, de publier, de distribuer, de mesurer, et de faire tourner le reste de votre travail.
C’est là que l’IA aide vraiment. Pas pour remplacer votre cerveau, mais plutôt comme ce que l’utilisateur de Hacker News voiper1 a décrit : “If you use it as an intern, as a creative partner, as a rubber-duck-plus, in an iterative fashion, give it all the context you have and your constraints and what you want… it’s fantastic.”
Ce cadrage compte. Un stagiaire sur qui rebondir. Un partenaire qui ne se lasse jamais de vos questions. Un canard en caoutchouc qui vous répond.
Pourquoi la plupart des idées générées par l’IA sont terribles
Demandez à une IA des idées de contenu et elle vous donnera des idées de contenu. Dix. Vingt si vous demandez gentiment. Elles auront toutes l’air raisonnables. La plupart seront totalement inutiles.
“10 conseils pour un meilleur marketing par e-mail.” “Comment construire votre marque sur les réseaux sociaux.” “Le guide ultime de la stratégie de contenu.”
Ce ne sont pas des idées. Ce sont des étiquettes de catégorie. C’est ce qu’une IA produit quand elle repère des motifs à travers des millions d’articles existants et recrache la moyenne statistique. Résultat : un contenu qui occupe le même espace conceptuel que tout le reste, qui se bat pour les mêmes mots-clés, qui dit les mêmes choses, et qui arrive aux mêmes conclusions.
Les vraies idées qui valent la peine se trouvent dans les interstices, les contradictions, les problèmes précis que votre audience précise rencontre — et que personne d’autre ne traite parce que personne d’autre ne les a remarqués, pour l’instant.
L’IA peut vous aider à trouver ces idées. Mais seulement si vous arrêtez de lui demander des “idées” et que vous commencez à lui demander autre chose.
Technique 1 : remue-méninges sous contrainte
Des consignes génériques produisent des résultats génériques. La solution : des contraintes.
Au lieu de “donne-moi des idées sur le marketing de contenu”, essayez plutôt : “Donne-moi des sujets de marketing de contenu qui ne s’appliquent qu’aux entreprises B2B SaaS de moins de 10 employés, ou le fondateur est aussi le responsable marketing, et où il n’y a pas de budget pour la distribution payante.”
Là, l’IA doit réfléchir plus fort. Elle ne peut plus juste ressortir des schémas communs. Elle doit combiner des concepts de façon inhabituelle, ce qui est exactement ce que l’idéation exige.
Chaque contrainte que vous ajoutez élimine le générique. “Uniquement pour l’e-commerce.” “Uniquement pour les entreprises qui vendent aux grands comptes.” “Uniquement pour les personnes qui font du marketing depuis moins d’un an.” “Uniquement des prises de position à contre-courant.” “Uniquement des sujets qui peuvent se traiter en 500 mots.”
Plus vous êtes spécifique, plus les résultats deviennent intéressants. Parce que les contraintes forcent l’IA à sortir de son confortable juste-milieu statistique et à aller dans des zones où il existe moins d’exemples dans ses données d’entraînement.
Technique 2 : le chasseur de lacunes
Les lacunes de contenu sont des sujets qui intéressent votre audience, mais qui ne sont pas suffisamment couverts par le contenu existant.
L’IA peut aider à les repérer, mais pas en demandant “quelles lacunes existent en marketing de contenu”. C’est trop abstrait. À la place, donnez-lui des données concrètes.
Prenez dix articles les mieux classés sur un mot-clé qui vous importe. Collez leurs titres et leurs sous-titres dans l’IA. Demandez : “Quelles questions quelqu’un qui lit ces articles aurait encore, sans réponse ? Quelles perspectives manquent ? Quelles hypothèses tous ces articles partagent et qui pourraient être fausses ?”
L’IA va repérer des motifs à travers ces contenus et remarquer ce qui manque. Peut-être que chaque article suppose que vous avez une équipe. Peut-être qu’aucun n’aborde ce qui se passe quand la stratégie échoue. Peut-être qu’ils utilisent tous des études de cas de grandes entreprises alors que votre audience est faite de petites structures.
Ces absences sont des opportunités. Un contenu qui comble une lacune ne se bat pas contre l’existant. Il le complète.
Technique 3 : l’interrogatoire de l’audience
Votre audience a des problèmes auxquels vous n’avez pas encore pensé. L’IA peut vous aider à les imaginer.
Commencez par un persona. Pas un persona marketing avec des données démographiques et psychographiques, mais une vraie description d’un vrai type de personne que vous servez. “Un consultant solo qui a quitté une entreprise il y a six mois, a deux clients, en veut plus, ne sait pas comment se vendre, et se sent mal à l’aise avec l’auto-promotion.”
Puis demandez à l’IA : “Quel contenu aiderait cette personne, qu’elle ne penserait même pas à chercher ?”
Cette question marche parce qu’elle vise les inconnues inconnues. Les gens cherchent des solutions à des problèmes qu’ils comprennent. Ils ne cherchent pas des solutions à des problèmes qu’ils n’ont pas encore identifiés. Un contenu qui fait émerger ces problèmes et propose des solutions a moins de concurrence et plus d’impact.
Enchaînez avec : “Quelles frustrations cette personne a-t-elle, qu’elle s’attribue à elle-même alors qu’elles sont en fait courantes ? De quoi se plaint-elle a ses amis mais ne publierait jamais en public ?”
Ces questions révèlent des sujets à forte résonance émotionnelle. Un contenu qui valide des frustrations cachées crée de la fidélité.
Technique 4 : le filtre contrarien
Un utilisateur de Hacker News, p1esk, l’a dit simplement : “GPT4 is great for brainstorming. It helped me come up with an idea for my last paper.”
Mais le remue-méninges avec l’IA marche mieux quand vous résistez à ses réglages par défaut.
L’IA tend vers le consensus. Elle synthétise la sagesse commune. C’est utile pour comprendre la pensée conventionnelle — et utile pour la contester.
Demandez : “Quel est le conseil standard sur [topic] ?” Puis : “Pour quelles raisons ce conseil pourrait-il être faux, dépassé, ou seulement valable dans certaines situations ?”
Toutes les prises de position à contre-courant ne sont pas correctes. Mais le contenu contrarien attire l’attention parce qu’il bouscule des hypothèses au lieu de les renforcer. L’IA ne vous donnera pas des arguments contraires entièrement prêts, mais elle identifiera les points de pression dans la pensée conventionnelle où ces arguments peuvent porter.
Technique 5 : l’idéation format d’abord
Parfois, l’idée vient du format, pas du sujet.
“Quel sujet fonctionnerait bien comme étude de cas ?” ne produit pas les mêmes résultats que “quel sujet fonctionnerait bien comme comparaison ?” Des formats différents servent des objectifs différents et attirent des lecteurs différents.
Essayez de demander : “Quel contenu sur [topic area] fonctionnerait en tant que : une liste de contrôle que quelqu’un pourrait imprimer et utiliser tout de suite ? Une comparaison avant/après ? Un cadre numéroté ? Une histoire d’échec ? Un article de prédiction ? Un format interview ?”
Chaque format suggère des angles différents. La liste de contrôle a besoin de précision. La comparaison a besoin de critères clairs. L’histoire d’échec a besoin de vulnérabilité. La prédiction a besoin d’une thèse.
Passer le même sujet à travers plusieurs formats révèle souvent l’angle qui le rend intéressant.
Technique 6 : l’intersection des tendances
Les tendances attirent l’attention. Mais écrire directement sur les tendances vous met en concurrence avec tout le monde.
Meilleure approche : faire intersecter les tendances avec votre expertise.
“Comment [trending topic] affecte-t-il [your niche] ?” “Que signifie [trending technology] pour [your audience] ?” “Si [current event] continue, qu’est-ce qui change pour [your industry] ?”
Ces questions produisent un contenu à la fois actuel (parce qu’il se connecte à ce à quoi les gens pensent déjà) et différencié (parce qu’il s’applique à votre domaine spécifique au lieu de couvrir la tendance de manière générale).
L’IA peut aider à identifier ces intersections. Donnez-lui un sujet en tendance et votre domaine d’expertise. Demandez-lui de trouver les liens, les implications, les effets de second ordre qui ne sautent pas aux yeux.
Le méta-problème : l’idéation par l’IA peut tout faire sonner pareil
Voici le danger dont on ne parle pas assez.
Si tout le monde utilise l’IA pour l’idéation avec des consignes similaires, tout le monde obtient des idées similaires. Les mêmes schémas émergent. Les mêmes angles apparaissent. Le contenu converge vers une moyenne — et cette moyenne est médiocre.
Ça arrive déjà. Vous l’avez probablement remarqué. Des billets de blog interchangeables. Des articles qui auraient pu être écrits par n’importe qui. Une uniformité difficile à expliquer, mais impossible à ignorer.
La solution n’est pas d’arrêter d’utiliser l’IA. C’est de l’utiliser autrement.
Ajoutez vos propres observations avant de demander des idées. Donnez-lui vos expériences spécifiques, vos contraintes inhabituelles, les particularités de votre audience. Plus vous lui donnez quelque chose qui n’appartient qu’à vous, plus ses résultats deviennent uniques.
Et toujours, toujours, filtrez les suggestions de l’IA avec votre propre jugement. L’IA ne sait pas ce qui est intéressant. Vous, si. Son travail, c’est de générer des possibilités. Le vôtre, c’est de reconnaître lesquelles comptent.
Construire une pratique d’idéation durable
L’idéation ne devrait pas être un truc que vous faites quand vous êtes désespéré de trouver un sujet. Ça devrait être continu.
Gardez un document vivant d’idées. Des pensées à moitié formées. Des questions de clients. Des observations de votre travail. Des choses qui vous ont agacé. Des choses qui vous ont surpris. Donnez ce document à l’IA de temps en temps et demandez-lui d’identifier des motifs, de proposer des développements, de trouver des liens que vous avez manqués.
Planifiez du temps d’idéation séparément du temps d’écriture. Trente minutes par semaine suffisent. Utilisez les techniques ci-dessus. Générez plus d’idées que nécessaire. La plupart seront médiocres. C’est normal. Vous cherchez celles qui ne le sont pas.
Notez les idées dès qu’elles apparaissent. La pensée sous la douche, le bout de conversation, l’article qui a déclenché quelque chose. Si vous ne l’écrivez pas, ça disparaît. Si vous l’écrivez, ça devient de la matière première pour de futures sessions d’idéation.
Ce qui compte vraiment
L’IA peut générer des centaines d’idées de contenu en quelques minutes. Cette capacité est à la fois utile et dangereuse. Utile parce qu’elle enlève la paralysie de la page blanche. Dangereuse parce qu’il est facile de confondre quantité et qualité, de publier des idées médiocres parce qu’elles existent plutôt que parce qu’elles valent la peine.
Le contenu qui fonctionne est spécifique. Il sert une audience particulière avec un problème particulier. Il dit quelque chose que l’audience n’a jamais entendu, ou dit quelque chose de familier d’une manière qui, enfin, fait sens. Il reflète une perspective, un point de vue, une raison d’exister au-delà de “il faut publier quelque chose cette semaine”.
L’IA vous aide à trouver ces idées plus vite. Elle ne vous aide pas à les reconnaître. Ça, c’est encore votre travail. Probablement toujours.
La page blanche ne ment pas exactement. Elle ne vous dit juste pas toute la vérité. La vérité, c’est que les bonnes idées sont partout, cachées à l’intersection de votre expertise et des problèmes de votre audience, en attente d’être découvertes par la bonne question, posée de la bonne façon.
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