Au cours des derniers mois, pratiquement toutes les conversations professionnelles que j’ai eues ont inclus la question suivante : « Comment utilisez-vous l’intelligence artificielle (IA) dans votre travail ? » Comme si cela était une baguette magique qui améliore automatiquement tout ce que nous touchons. Cependant, suite à l’observation de la façon dont diverses organisations gèrent l’utilisation de cette technologie, une réflexion m’est venue à l’esprit : je crois que nous entamons la mauvaise question.
À la question de savoir comment utiliser l’IA, il est important de se demander pourquoi nous en avons réellement besoin. Ces deux questions marquent la distinction entre l’adoption réfléchie de la technologie et le simple suivi des tendances.
En tant que professionnels de la communication, et plus particulièrement ceux d’entre nous qui collaborent avec des organisations qui souhaitent avoir un impact social concret, par exemple à travers la diplomatie culturelle, nous avons la responsabilité d’aborder cette technologie. Ce n’est pas pour dire non par principe, ni pour accepter sans réfléchir, mais pour voir comment cela peut améliorer nos compétences sans remplacer ce qui rend notre travail important : notre jugement humain.
Les idées les plus courantes concernant l’IA sont qu’elle nous permettra d’obtenir des réponses plus rapides et plus précises grâce aux chatbots. Des chatbots qui répondent aux questions, des algorithmes qui segmentent les audiences, des systèmes qui génèrent du contenu optimisé pour chaque plateforme. Tout cela semble être efficace et encourageant.
Cette approche part d’une hypothèse problématique : que notre principal défi consiste à obtenir des réponses, alors qu’en réalité, ce dont nous avons le plus besoin, c’est de poser de meilleures questions.
La qualité de notre travail est influencée par les questions que nous posons dans les stratégies de communication. Communiquons-nous pour informer ou pour susciter une action ? Notre public a-t-il besoin de plus de données ou de plus de contexte pour pouvoir les interpréter ? Est-ce que le message que nous considérons comme « clair » correspond vraiment aux expériences de ceux que nous souhaitons toucher?
Ces interrogations requièrent une compréhension des contextes culturels, sociaux et politiques que aucun des grands modèles linguistiques actuels, comme ChatGPT, Claude ou Grok, ne peut entièrement comprendre. Il est nécessaire d’avoir une expérience dans la gestion de dynamiques humaines complexes, surtout lorsque nous collaborons avec des communautés variées ou abordons des sujets sensibles tels que la désinformation ou la construction de confiance.
L’IA peut nous aider à traiter plus rapidement des informations, à identifier des modèles dans de grands volumes de données ou à traduire des contenus en plusieurs langues. Mais la formulation de questions stratégiques, l’interprétation de ces modèles et la décision sur ce qu’il faut faire de ces informations traduites restent irremplaçables par l’humain.
En communication, il est essentiel de traduire constamment entre divers langages, contextes et cadres de référence. Lorsqu’une organisation internationale souhaite communiquer sur le développement durable, par exemple, le même concept doit trouver un écho auprès des donateurs européens, des acteurs locaux en Afrique et des bénéficiaires en Amérique latine. Chaque public apporte ses propres références culturelles, ses priorités et sa manière d’appréhender le changement social.
L’IA peut analyser les mots-clés qui fonctionnent le mieux pour chaque public, les formats qui génèrent le plus d’engagement ou les horaires qui optimisent la portée. Elle peut même suggérer des adaptations de ton ou de structure. Mais la décision concernant les aspects du message à mettre en avant dans chaque contexte, la manière de gérer les tensions entre différents cadres culturels ou le moment où il est nécessaire d’ajuster l’ensemble de la stratégie nécessite un type d’analyse qui ne peut provenir que de l’expérience humaine.
J’ai vu des projets où les données montraient beaucoup d’activité sur les réseaux sociaux, mais les discussions montraient de gros malentendus sur les objectifs du projet. Certaines campagnes réussissaient bien, mais ne réussissaient pas à gagner la confiance nécessaire.
Le critère humain ne se limite pas à l’interprétation des données, il identifie également les lacunes dans ces données. Il reconnaît quand une métrique élevée peut masquer un problème plus profond, ou quand une réponse inattendue peut signaler une opportunité imprévue.
Dans des contextes multiculturels, ce critère devient encore plus important. L’IA peut détecter et analyser pourquoi un message ne fonctionne pas dans une certaine région, mais seule l’expérience humaine peut l’interpréter avec rigueur. Le problème peut résider dans la langue, les références culturelles, le contexte politique ou des dynamiques sociales plus subtiles.
L’une des questions qui me préoccupe le plus dans l’adoption de l’IA pour la communication stratégique est la manière de maintenir la transparence et, par conséquent, la confiance de nos publics.
Lorsque les organisations utilisent des algorithmes pour segmenter leurs audiences ou personnaliser leurs messages, sont-elles transparentes sur ces processus ? Les communautés comprennent-elles comment sont prises les décisions concernant les informations qu’elles reçoivent et à quel moment ? La nature des données collectées et leur utilisation sont-elles clairement définies ?
Dans les situations où nous travaillons avec des communautés qui ont été trompées par de fausses informations ou qui n’ont pas confiance dans les institutions, le manque de transparence des algorithmes peut détruire des années de relations. Il ne suffit pas que les algorithmes fonctionnent bien ; les gens ont besoin de comprendre comment ils fonctionnent et d’avoir un certain contrôle sur cette interaction.
Cela ne signifie pas qu’il faille révéler tous les détails techniques, mais plutôt développer des moyens accessibles pour expliquer comment la technologie influence la communication qu’ils reçoivent. Cela signifie également créer des mécanismes permettant aux publics de donner leur avis sur ces processus et, lorsque cela est possible, d’opter pour des alternatives.
La transparence algorithmique implique également d’être honnête sur les limites. Si un système d’IA aide à traduire des contenus, sommes-nous clairs sur les aspects culturels ou contextuels qui peuvent être perdus dans cette traduction ? Si nous utilisons des algorithmes pour analyser les sentiments sur les réseaux sociaux, reconnaissons-nous qu’ils peuvent ne pas saisir l’ironie, les références culturelles spécifiques ou les dynamiques de pouvoir locales ?
Le maintien de cette transparence nécessite un jugement humain pour décider quelles informations sont pertinentes à partager, comment les communiquer de manière compréhensible et comment intégrer les retours reçus afin d’améliorer les processus.
L’une des promesses les plus séduisantes de l’IA dans le domaine de la communication est la capacité de personnaliser de manière massive les messages. Il est possible d’adapter un même concept à différents groupes de personnes : un langage technique pour les experts, des approches plus touchantes pour les bénéficiaires, et des explications plus pratiques pour les donateurs et les agences qui mettent le projet en œuvre.
La capacité est extrêmement précieuse, mais elle présente des dangers considérables si elle n’est pas exploitée avec précaution. Le principal danger réside dans la fragmentation du message central au point que différents publics reçoivent des informations contradictoires ou développent des compréhensions incompatibles du même projet.
J’ai constaté des situations dans lesquelles l’adaptation automatique a amené les donateurs à appréhender un projet d’une manière, les responsables de sa mise en œuvre d’une autre, et les bénéficiaires d’une troisième. Techniquement, chaque public a reçu des informations « optimisées » pour ses intérêts, mais le résultat a été une perte de cohérence qui a compliqué la coordination et généré une méfiance entre les groupes.
L’objectif est d’utiliser l’IA pour renforcer l’adaptation humaine plutôt que de la remplacer. Les algorithmes peuvent proposer des changements de style, de format ou d’accent, mais il appartient aux humains de décider ce qu’il faut changer et ce qu’il faut garder tel quel.
Cela signifie définir clairement quels éléments du message sont non négociables – le noyau de valeurs, d’objectifs ou d’engagements qui doivent rester cohérents – et quels aspects peuvent être assouplis en fonction des différents contextes. Cela implique également de créer des mécanismes pour vérifier que les adaptations ne génèrent pas de confusion ou de contradictions involontaires.
Selon ma pratique, les adaptations les plus efficaces sont celles où la technologie informe mais ne prend pas les décisions stratégiques. L’IA est une telle solution. L’IA peut identifier les mots qui résonnent le mieux auprès de différents publics, mais c’est le communicateur stratégique qui décide si l’utilisation de ces mots est cohérente avec les objectifs plus larges du projet.
Je pense à l’avenir de notre métier face à l’IA. Je trouve que comparer cela à un chef d’orchestre est intéressant. L’IA peut être comparable à des instruments plus sophistiqués ou à des musiciens plus précis, mais quelqu’un doit décider quelle symphonie jouer, quand accélérer ou ralentir, et comment créer une harmonie entre les différentes sections.
La valeur du communicateur stratégique ne réside pas dans l’exécution de tâches qui peuvent être automatisées, mais dans l’exercice du jugement qui permet à ces tâches automatisées d’avoir un impact cohérent et stratégique. Cela implique de décider quand utiliser la technologie et quand ne pas l’utiliser, comment interpréter les résultats qu’elle produit et comment intégrer ces résultats dans des stratégies plus larges de renforcement de la confiance et de la participation.
Cela signifie également développer de nouvelles compétences. Nous devons comprendre suffisamment le fonctionnement de ces systèmes pour les utiliser de manière responsable, identifier leurs biais et leurs limites, et communiquer de manière transparente sur leur utilisation. Mais nous n’avons pas besoin de devenir des programmeurs ; nous devons rester des stratèges.
Même l’IA la plus sophistiquée au monde ne peut remplacer la capacité humaine à s’asseoir avec une communauté, à écouter ses préoccupations réelles, à comprendre les dynamiques de pouvoir qui influencent la manière dont elle interprète les informations, et à concevoir des processus de communication qui génèrent une confiance authentique et une participation durable.
Ce qu’elle peut faire, en revanche, c’est nous libérer des tâches routinières afin que nous puissions consacrer plus de temps à ces conversations nécessaires, nous aider à traiter les retours de manière plus systématique et nous suggérer des connexions ou des modèles que nous n’aurions peut-être pas vus.
Dans cet avenir, la réussite professionnelle ne se mesurera pas à notre capacité à rivaliser avec les machines, mais à notre aptitude à diriger des processus où la technologie amplifie nos capacités humaines les plus précieuses : le jugement stratégique, la sensibilité culturelle, la construction de relations authentiques et la capacité à poser les questions qui comptent vraiment.
En fin de compte, l’IA sera aussi performante que les questions que nous lui poserons, et aussi utile que le jugement que nous porterons sur ses réponses. Et ces capacités restent profondément humaines.
Comment gérez-vous l’équilibre entre l’exploitation de l’IA et le maintien du jugement humain dans votre travail ? Je serais ravi de connaître votre expérience. Connectez-vous avec moi sur LinkedIn pour poursuivre cette conversation sur l’avenir de la communication stratégique.
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Votre équipe utilise déjà l’IA, mais sans règles claires ? Ce guide pratique explique comment construire une politique éditoriale de l’IA en communication : quoi autoriser, qui relit et comment déclarer son usage sans mettre la confiance en danger.