[Bullish] Dans la machine IA qui produit notre contenu

Vous lisez la machine

Cette newsletter a été produite par le système qu’elle décrit. Comme chaque post LinkedIn, chaque tweet, chaque brief SEO sortis cette semaine.

Une personne. Une routine hebdo. On l’appelle /week.

Elle s’ouvre un lundi, et à midi une semaine entière de contenu existe : posts LinkedIn perso et entreprise (un par jour), cette newsletter, les pages SEO, les visuels, les tweets. Et quand il y a un épisode de podcast, un webinar ou un event physique dans le pipe, toute la séquence qui va avec : emails, relances, annonces.

La part que le bruit ambiant oublie : quand je produis avec l’IA, les idées, les angles, la direction restent les miens. Claude ne remplace pas ma réflexion. Il la challenge, il l’organise, il garde le niveau de qualité constant sur tous les formats.

L’output sonne juste pour une raison : j’ai écrit plus de 1 000 posts LinkedIn et des centaines de newsletters à la main, avant que tout ça existe. Le modèle ne m’a pas donné un ton. Il a appris le mien. Les gens reconnaissent encore ma plume, parce que c’est la mienne.

L’input est humain. La relecture finale aussi.

La machine accélère le travail, pas la pensée.

Maintenant l’architecture, parce que c’est tout l’enjeu. On n’a pas écrit un seul gros prompt. On a découpé toute la production en dizaines de petits skills et slash commands, chacun avec un rôle très précis :

32 skills, 29 commandes, au dernier comptage. Au-dessus, une commande maître. Quand on lance /week, Claude n’attend pas d’instructions, il mène l’interview :

Il demande, on répond, il route chaque tâche vers le bon skill. Le système est une conversation, pas un bouton. C’est la partie qui a pris le plus de temps à caler, et celle que personne ne montre.

Un input alimente plusieurs formats. Un podcast devient une newsletter, la newsletter devient des posts LinkedIn, un post devient des tweets. Le texte, c’est la partie facile : il est rédigé, passé au filtre de nos règles de marque et d’anti-slop, puis mis en file.

Le visuel ne s’intègre qu’à des points précis : la newsletter, les infographies LinkedIn, les thumbnails de webinar. Partout ailleurs, le post est en texte, et on ne force pas une image là où elle n’a rien à faire.

Oui, un humain relit tout avant publication. Et cet humain, c’est moi ✌️

Le vrai changement pour un CMO : la question n’est plus « combien de marketeux j’ai ». C’est « quel système ils font tourner ».

Deux fois plus, en cinq fois moins de temps

Avant le système, on produisait environ deux fois moins, et une semaine de contenu nous prenait deux jours et demi.

Aujourd’hui, la même semaine tient en une demi-journée, et on en sort le double.

Empilez les deux leviers et vous tombez sur un débit multiplié par dix : deux fois plus de contenu, en cinq fois moins de temps 😵‍💫

Le bémol honnête : ce 10x est sur la production, pas sur le jugement. Le système écrit plus vite. Il ne décide pas de ce qui vaut la peine d’être dit. Ça, ça reste humain.

Ce qui casse vraiment quand on branche l’IA sur le contenu

1️⃣ Le vrai goulot, c’est le séquencement.

Écrire n’a jamais été le problème. Le modèle rédige très bien.

Un contenu alimente plusieurs formats, et l’ordre fait tout. La newsletter pose la thèse de la semaine. Le podcast l’approfondit. LinkedIn la porte. X l’aiguise.

Le mauvais ordre, et toute la semaine part en reprises. On a itéré pendant des mois avant que la cascade se cale. Maintenant cet ordre est inscrit dans la commande maître : la newsletter d’abord, puis le podcast, puis le reste.

2️⃣ Le visuel reste le maillon faible.

Regardez une démo Gemini ou OpenAI et vous parieriez que l’image est la première chose à se mettre en place. En production, c’est l’inverse.

Aujourd’hui notre couche visuelle est un mix : certains générés avec Nano Banana (Gemini), d’autres construits directement en HTML responsive, ce qui nous laisse jouer sur les formats. Hors des assets templatisés comme les thumbnails de webinar, c’est encore bancal.

Les démos ne vous le diront pas. Nous si.

3️⃣ Le rôle humain monte, il ne disparaît pas.

Quand la production devient un système, la personne au contenu arrête de rédiger et se met à diriger : elle tient la cascade, supervise le ton, choisit l’angle.

Notre content manager vient de basculer sur du field marketing. Le travail qui se compresse dans un système est parti au système. Le travail qui ne se compresse pas, le jugement, le goût, les relations, est resté à l’humain.

Comment construire votre propre machine à contenu

1. Traitez le contenu comme un système, pas une pile de tâches. Un input, tous les formats.

2. Découpez la production en sous-tâches. Chacune devient une commande nommée que vous lancez, corrigez et améliorez séparément. On expliquait la méthode du découpage dans l’édition précédente, donc on ne la refait pas ici.

3. Mettez un sparring partner au-dessus. Une commande maître qui vous interroge et route le travail vaut mieux qu’un dossier de prompts malins.

4. Dessinez la cascade avant d’augmenter le volume. Le levier est dans la séquence, pas dans l’outil.

5. La stack : Claude Code, 32 skills, 29 slash commands, un fichier mémoire, et une dizaine de connexions MCP (HubSpot, Notion, Buffer, Webflow, Ahrefs, GA4, Search Console, Slack, Gmail, Canva).

6. Tenez la qualité. Chaque sortie passe un filtre anti-slop avant publication. On garde publique la liste de ce qui compte comme du slop, ici : Wikipedia : Signs of AI writing. La vitesse ne sert à rien si la copie sonne comme un robot.

7. Gardez un humain sur le visuel. Templatisez ce qui marche, faites le reste à la main. Ne faites pas semblant que c’est réglé.

Construire le système ou staffer le backlog

Vous pouvez continuer à recruter pour produire plus de contenu. Ou construire le système, sortir dix fois plus de débit, et déplacer vos meilleurs éléments vers le travail qu’un système ne sait pas faire.

Un de ces choix compose. L’autre fait juste grossir la masse salariale.

Let’s grow 👊

— Jordan

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