Vous l’avez forcément lu ou vu : OpenAI a sorti son nouveau Agent Builder (AgentKit) censé transformer chaque utilisateur en chef d’orchestre de micro-agents capables de tout faire : chercher, écrire, poster, planifier, et tout ça sans lever le petit orteil.
Les gens s’extasient déjà sur LinkedIn : “c’est ça le FUTUR du travail !!!”.
Sauf que la promesse cache toujours la même angoisse :
Si tout le monde a les mêmes agents, qui aura encore une voix ?
Parce qu’on nous vend l’autonomie des machines, mais ce qu’on obtient surtout, c’est la standardisation des humains.
Des pipelines d’agents qui s’alignent comme des lignes d’usine : un qui cherche, un qui rédige, un qui reformate, un qui poste. Et tout ce petit monde travaille sans pause café ni doute existentiel.
Le progrès, paraît-il, consiste à gagner du temps.
Mais du temps pour quoi faire ? Pour publier encore davantage de choses insipides ?
Depuis que l’IA s’est invitée dans le contenu, on confond productivité et pensée.
On parle de content at scale comme on parlait jadis d’acier : produire plus, plus vite, plus standard, plus tout, quoi. Et dans tout ça, la question la plus banale - “Pourquoi on écrit ?” - est devenue presque subversive.
Les chiffres de l’IA, eux, sont radieux :
70% de temps en moins pour la recherche,
45% de rédaction plus rapide,
+83% d’engagement sur les contenus optimisés par IA.
Mais derrière ces courbes, tout le monde écrit pareil ; les posts LinkedIn ont la texture d’un PPT corpo infâme ; les newsletters celle d’un flyer distribué par un plombier random dans votre boîte aux lettres. L’IA n’a pas tué la créativité, elle l’a mise sous sédatif.
Pourtant, tout n’est pas perdu.
Certains apprennent à dompter leurs agents au lieu de s’y dissoudre ; ils bricolent, ils cassent, ils tentent des choses, bref, ils reprennent la main sur l’apathie générale qui se profile.
C’est le cas de Donatien Léon, coach pour équipe tech / product et podcasteur, que j’ai interrogé cette semaine.
Lui a fait ce que tout le monde promet sans jamais le faire : automatiser sans se déshumaniser.
Il a conçu un agent qui rédige pour lui, mais qu’il contredit, ajuste, éduque, tout en mesurant la performance à l’instinct, pas à la data, et surtout, il garde le dernier mot : celui qu’aucune IA n’aura jamais, celui du sens.
On en parle dans le Zoom de cette édition : une leçon rare sur l’équilibre entre l’automation et l’attention, entre l’efficacité et l’âme.
Parce qu’à la fin, la vraie révolution, c’est pas d’avoir des agents qui écrivent pour nous. C’est de savoir encore pourquoi (et pour qui) on écrit.
📨 Breaking news : votre contenu se gère pas tout seul.
Si vous empilez encore des articles SEO-first comme des briques en espérant bâtir un pipeline, spoiler : votre mur va se casser la gueule. Mon boulot : installer une charpente éditoriale robuste. Pas produire + de contenu, mais mieux l’orchestrer, mieux le distribuer, et mieux le rattacher au business.
Je vous dirais bien un truc genre “vite, plus que 2 jours et 4 places dispo”, mais ce serait un vilain mensonge. Pour papoter d’un éventuel projet :
🚮 Et si on arrêtait de faire des posts random sur LinkedIn ? Nouvel article passionnant d’Emily Kramer, qui démonte la stratégie “au pif” des startups B2B et propose un truc appelé LinkedIn Flywheel (restez, je vous jure que c’est intéressant) : relier influence, thought leadership, pub et suivi des engagements dans un seul circuit qui s’autoalimente. Son idée : arrêter les “random acts of marketing” et créer un moteur de croissance cohérent.
🔥 Les content teams rêvent de maturité, mais nagent encore dans le chaos : l’étude 2025 de Content Science montre que la moitié des boîtes n’ont ni stratégie claire, ni mesure d’impact, ni gouvernance solide. Mais tout le monde jure vouloir “monter en maturité” (c’est mignon). Par exemple, 86% des entreprises disent utiliser l’IA, mais 30% seulement avancent vraiment sur le sujet : les autres pataugent dans leurs process, sans modèle de contenu ni vision à long terme. Sans ops solides, l’IA amplifie juste le désordre, mais ça, vous le savez.
⚰️ Les histoires universelles sont dead, paix à leur storytelling mou de la guibole : Marketing Insider signe l’oraison funèbre du “contenu pour tout le monde” grâce à l’IA qui personnalise tout, tout le temps, jusqu’à savoir ce que vous voulez lire avant vous. Et bizarrement, ça marche puisqu’on enregistre plus d’engagement et plus de conversions.
🤖 Vous mettrez bien un peu d’IA dans votre dentifrice ? Chez Hello (Colgate-Palmolive), on utilise l’IA à toutes les sauces : par exemple, ils testent de nouvelles idées sans focus group grâce à des agents IA qui s’auditent entre eux (“reflector agents”, sérieux). Ce qui donnerait quand même 23% de perf en plus derrière. Par contre, si même les focus group n’ont plus de boulot…
🎥 Psst. Vous avez maté ma dernière vidéo ?
tl;dr pour les feignasses
Donatien Léon automatise la post-prod et la diffusion de son podcast via un agent IA sur Dust, sans déléguer sa pensée.
L’humain reste dans la boucle : il relit, ajuste, contrôle le ton et la sincérité.
Il pratique le “train your tone” : il nourrit l’IA avec ses propres textes pour qu’elle écrive à son image.
Pas de “full automation” : il rejette le ton “américain” et les contenus formatés façon LinkedIn.
Il mesure la performance à l’instinct, pas aux KPI : un texte est bon s’il est “utilisable sans retouche”.
L’automation sert à préserver le sens et l’énergie, pas à produire plus.
Il garde la main sur les sujets sensibles : la machine propose, l’humain valide.
Il y a quelque chose d’assez tragique dans le destin du créateur contemporain : il passe plus de temps à nourrir des algos qu’à nourrir sa propre pensée. Les outils lui ont promis la liberté, mais ils lui ont surtout filé des chaînes plus jolies.
Tout s’automatise de nos jours : les mails s’écrivent seultou, les achats se font en pilotage automatique, et côté contenus, tout le monde le sait, on a affaire à un slop de contenus avec des machins bien calibrés, bien marketés, et surtout bien deads tellement ils sont moisis.
Et puis il y a Donatien Léon, qui a décidé de confier une partie du taf de post-prod’ / diffusion de ses épisodes à un agent IA, mais sans renoncer pour autant au contrôle qualité bien humain.
On a affaire ici à un créateur qui ne cherche pas à “faire plus”, mais à faire mieux. Et rien que pour cette philosophie à 3000 lieues de certaines boîtes qui génèrent de l’article en poussant un bouton, ça valait le coup de l’interroger à ce sujet.
L’humain dans la boucle
Donatien est le créateur du podcast Developer Experience, où il discute avec des développeur·se·s et tech leaders de leur expérience et de leurs apprentissages pour permettre aux profils tech de construire leur vision et monter plus vite en compétences ; il parle aussi des enjeux humains du quotidien comme l’intelligence émotionnelle au travail.
Et, bien évidemment, qui dit podcast dit post-prod’ et diffusion des épisodes.
Dans les faits, Donatien ne délègue pas sa pensée, il la supervise. Il décrit son process comme un dialogue permanent entre lui et son agent de copywriting :
“Il s’agit d’un agent auquel je donne mon transcript d’épisode, et qui me produit directement les contenus finaux : suggestions de titre, description, posts LinkedIn, message pour mon invité, message Slack pour la diffusion auprès de pairs… et des suggestions d’extraits.”
Un pipeline d’agents miniature, mais un pipeline quand même - exactement ce que permettent des frameworks comme Dust ou CrewAI.
L’idée : automatiser la pénibilité, pas la créativité.
Et pourtant, Donatien garde la main sur tout, il relit, il tranche, il arbitre :
“Il me fait un premier jet, et après je reprends chaque élément et je les relis. Souvent les titres, les descriptions, il n’y a pas grand-chose à dire, c’est plus sur les posts LinkedIn où souvent je fais des allers-retours en disant : ‘OK, là cette accroche, je l’aime pas du tout.’”
L’humain dans la boucle, c’est ça : pas une supervision administrative, mais un contrôle du ton, de la sincérité et de la voix, comme le rappelait d’ailleurs Kay-Kay Clapp, head of content chez Typeform. Au passage, petit tacle aux aficionados du full-automation puisque les contenus générés obtiennent de meilleurs résultats quand la machine optimise et que l’humain imprime son style.
Ce que fait Donatien, c’est donc du “train your tone” avant l’heure.
Plutôt que de se plaindre que “l’IA n’a pas d’âme”, il lui en donne une portion calibrée de la sienne :
“Je lui ai fourni pour chaque type de contenu entre trois et cinq exemples que j’avais déjà rédigés. Par exemple, des posts de teasing LinkedIn sur des épisodes précédents.”
“Et après, deuxième étape : c’est juste le ‘gut feeling’. Je relis, je me demande : est-ce que j’aime ? Est-ce que je trouve ça sexy ou pas ? Si je tombais sur ce contenu, est-ce que j’aurais envie de le lire ?”
La machine devient un miroir de style, pas une fabrique.
Si vous demandez à un agent d’écrire “comme vous”, encore faut-il savoir décrire qui vous êtes. Exercice en réalité salutaire, qui pousse à formaliser sa propre voix, voire même à la découvrir si ce n’est pas déjà fait.
Industrialiser sans déshumaniser
Bon, soyons honnêtes : au vu de ce qui se passe actuellement niveau contenu et IA, la tentation est plus que grande de tout déléguer, jusqu’à la signature. Mais Donatien reste obstinément dans la nuance :
“Ce que je garde, c’est plutôt par conviction que par efficacité technique. Tout est là, mais j’ai cette conviction que quand je publie un post sur LinkedIn, c’est pas pour dire ‘regardez, j’ai publié un nouvel épisode’. Je veux que la personne apprenne déjà quelque chose en le lisant.”
C’est là que tout se joue : ne pas confondre efficacité et signification.
L’IA fait gagner du temps, mais elle “moyennise” les contenus. Comme le souligne cette édition de Squid Impact, “elle reproduit les patterns dominants et gomme les aspérités”.
Donatien le voit à chaque post :
“Souvent, je me dis : ‘Le post est très bien, mais là c’est vraiment un post template LinkedIn par excellence... il faut rajouter un peu de vie là-dedans parce que c’est sans âme.’”
Et voilà peut-être le mot clef le plus intéressant : l’âme. Ce que tout le monde prétend vouloir préserver avec une obstination hypocrite, mais que lui pratique simplement.
Donatien n’a pas “plug” une IA. Il a construit un système à la main sur Dust, par essais, erreurs et réglages d’écrous au millimètre :
“Claude, j’ai explosé sa fenêtre à chaque fois. Quand tu lui passes un enregistrement de deux heures trente, c’est un peu fat. Donc je suis passé sur Dust, en mode agentique. Là, je peux me connecter à tous les modèles en API, et parfois tester en mode : OK, si je le donne à GPT, qu’est-ce que ça donne ?”
L’automation, ici, n’a rien d’un miracle. C’est du tuning éditorial. Ce bricolage a fini par accoucher de ce système dont on parlait précédemment : un transcript audio envoyé à Dust, transformé en suggestions de titres, descriptions, posts LinkedIn, messages Slack. Un pipeline miniaturisé quoi, sans surcouche bullshit.
Mais Donatien n’est pas dupe du vernis “créateur augmenté” :
“Je n’ai jamais été fan de ChatGPT pour la création de contenu. Il a toujours ce truc à l’américaine, faussement authentique, que j’aime pas du tout. Claude, je le trouve beaucoup plus authentique, il colle plus à ce que je veux.”
Derrière la sélection de l’outil, il y aurait donc, au-delà d’un choix de ton, un choix presque politique : le refus d’un style préformaté, calibré pour plaire à LinkedIn, ou alors une forme de résistance en préférant un texte sincère à un texte efficace.
Et c’est peut-être ça la véritable modernité : un créateur qui maîtrise ses outils, mais pas au point de les laisser décider à sa place.
Mesurer à l’instinct, publier par conviction
Chez Donatien, la performance ne se lit pas dans un tableau de bord. Elle se ressent :
“Je n’ai pas de data pour mesurer, mais je sais que ça fonctionne quand c’est utilisable sans retouche. Si c’est à côté de la plaque, je le vire.”
Sa métrique, c’est la fatigue : est-ce que ce texte est fluide, est-ce qu’il sonne juste, est-ce qu’il m’économise du temps sans me coûter ma voix ? C’est clairement une forme de pragmatisme artisanal à l’opposé du fétichisme du KPI. Et en plus, c’est cohérent avec sa vision de fond :
“Avant de faire quelque chose, il faut toujours savoir pourquoi on le fait.”
Ce pourquoi, c’est son garde-fou contre l’industrialisation sans âme, car automatiser sans intention, c’est juste mécaniser le vide (comme on le rencontre un peu trop souvent ces derniers temps).
Donatien, lui, automatise pour préserver son énergie là où elle a du sens : la sélection des invités, la préparation, la qualité du moment d’enregistrement.
Dans le marketing comme dans la création, les chiffres confirment ce basculement : Squid Impact indique que les équipes équipées d’IA terminent leurs projets 37% plus vite et se déclarent 47% plus satisfaites au travail.
En d’autres termes : Donatien n’a pas “scalé” son podcast. Il a scalé son intention.
Pas pour produire plus, mais pour publier avec justesse.
Le dernier “oui” doit rester humain
Donatien n’a pas tout cédé à ses agents. Il garde une frontière claire, celle du sensible :
“Je garde la préparation des épisodes moi-même. Et quand il s’agit de sujets sensibles, je repasse entièrement sur les contenus que me génère l’IA.”
C’est la zone où l’automation s’arrête net. Les outils savent reformuler, synthétiser, condenser, structurer… mais pas (encore) ressentir. Et Donatien en a conscience : certains épisodes, notamment ceux “sur la santé mentale ou le burnout”, il les reprend entièrement, ligne par ligne.
Là, pas question de laisser une IA résumer la douleur ou formater l’émotion.
Ce geste-là, c’est le “dernier oui humain”, une sorte de veto éthique : la machine propose, mais l’humain valide quand ça compte.
Et c’est peut-être ce qui fait toute la différence entre une automatisation maîtrisée et une automatisation cynique.
Parce qu’au fond, la question n’est pas de savoir si l’IA peut écrire comme nous.
La vraie question, c’est : quand elle le fait, est-ce qu’on se reconnaît encore dans ce qu’on publie ?
Automatiser, oui. S’effacer… jamais.
Enfin, espérons-le.
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