Writing automation workshop with Mike Taylor at Every Think Week

Mike Taylor présente un atelier sur l'automatisation de l'écriture, un domaine qu'il explore depuis 2020 avec l'arrivée de GPT-3. En tant que professionnel du marketing dont 60% des leads provenaient de son blog, il a toujours cherché à partager ses connaissances, mais le processus d'écriture manuel est chronophage et source de stress. Il lui fallait une journée entière pour rédiger un article, souvent dans la panique de ne pas y arriver. Son objectif est de démocratiser l'accès à la publication d'idées, pour que ceux qui ne sont pas des écrivains naturels puissent aussi partager leur savoir. Il souligne que cette automatisation n'est pas une "usine à contenu de mauvaise qualité". Pour que le processus fonctionne, il faut avoir des idées originales et des "insights" à partager. La première étape est donc de "vivre une vie intéressante". L'IA doit être utilisée comme un "ghostwriter", où l'auteur humain garde le contrôle et valide si le contenu généré correspond à ses idées. Mike a lui-même tenté l'automatisation complète par le passé, notamment pour LinkedIn et un e-book avec GPT-4, et a réussi le test de Turing. Cependant, cette expérience lui a causé une crise existentielle, car il ne reconnaissait plus son propre travail. Il a donc fait marche arrière, privilégiant une approche où l'humain reste au centre des idées. Le défi majeur est de faire en sorte que l'IA écrive "comme soi". Les modèles actuels (Claude, Gemini, OpenAI) ne sont pas spécifiquement entraînés pour cela et peuvent même être conçus pour éviter l'impersonation. Mike ne cache pas l'utilisation de l'IA et est transparent sur l'origine des textes. Ce qui compte pour lui, c'est que ses idées soient représentées fidèlement. La clé de sa méthode réside dans une métrique d'évaluation qui permet de juger automatiquement si un texte est écrit dans son style. Plutôt que de lire manuellement des centaines d'articles, il a développé un système où Claude génère un texte à partir d'un "brief" (qui contient toutes les informations nécessaires, y compris la transcription d'une conversation, mais sans le style d'écriture). Ensuite, Claude compare ce texte à un texte que Mike a réellement écrit et publié, ainsi qu'à un texte généré par un "skill" de base (où Claude essaie d'écrire comme Mike). Le système demande à Claude de juger lequel des deux textes est le plus proche du style de Mike. Cette approche est efficace car il est plus facile pour Claude de juger une similarité relative ("lequel est le plus proche ?") plutôt qu'une qualité absolue ou une ressemblance parfaite. Ce processus itératif permet à l'IA d'améliorer progressivement son "skill" d'écriture. Pour que cette méthode soit efficace, il faut disposer d'un échantillon significatif de textes écrits par soi-même. Mike recommande un minimum de 10 articles, idéalement 50 pour obtenir des résultats "vraiment juteux". Il est crucial que les exemples de formation soient de la même "forme" que le contenu souhaité (par exemple, des articles de blog pour des articles de blog, des tweets pour des tweets). Mike a dû affiner son propre ensemble de données car son style d'écriture avait évolué au fil des années. La question se pose de savoir si l'IA peut simplement "humaniser" un texte ou réellement adopter un style distinctif. Mike affirme que son objectif est d'écrire "comme lui", et non seulement de supprimer les "tels" de l'IA. Il a constaté que c'est seulement avec les modèles récents (Opus 5.5, Sonnet 5.5) qu'il a pu atteindre cet objectif. Il a montré un exemple de "skill" généré par Claude, qui ressemble à une description de son propre cerveau. Claude a analysé ses écrits pour définir son style : mention fréquente de son passé d'entrepreneur en marketing, co-auteur d'un livre sur l'ingénierie des prompts, créateur de Rally. Le style est décrit comme "sérieux, mesuré, axé sur les paragraphes, explicatif", avec des phrases de longueur moyenne à longue, un vocabulaire conversationnel, des contractions, une signalisation explicite et sans fioritures, une adresse directe et des instructions. L'humour est "retenu et seulement là où le brief l'invite". Claude a même identifié des sections typiques de ses introductions (mise en place et aperçu, définitions, preuves et expérience). L'intérêt de cette approche est que l'utilisateur n'a pas besoin de comprendre les subtilités de l'ingénierie des prompts ; l'IA apprend et génère les règles elle-même. En résumé, les étapes sont les suivantes : 1. Avoir un échantillon d'au moins 10 écrits de qualité dans le style désiré. 2. Utiliser Claude (Opus 5.5 ou Sonnet 5.5) avec un objectif d'amélioration continue du "skill". 3. Le test consiste à transformer les écrits originaux en "briefs" (informations brutes sans style), puis à demander à Claude de rédiger des textes à partir de ces briefs en utilisant le "skill", et enfin de comparer les résultats avec les écrits originaux pour évaluer la proximité stylistique. Concernant l'amélioration du style, l'IA ne peut que "grimper la colline" vers le style présent dans l'ensemble de données d'entraînement. Si l'on aspire à un style "meilleur" que le sien, il faudrait entraîner l'IA avec des exemples de ce style désiré (par exemple, des textes d'Hemingway). La difficulté est de définir ce que signifie "meilleur". Pour les personnes ayant moins de 10 écrits, Mike suggère de se faire interviewer sur différents sujets. Les transcriptions de ces entretiens peuvent servir de données d'entraînement, car elles reflètent le langage parlé et le "ton" de l'auteur. Il est même possible d'utiliser une IA pour mener ces entretiens, bien que Mike reste convaincu que les intervieweurs humains, surtout en personne, sont plus efficaces pour faire émerger des idées nouvelles et du contexte. Il a expérimenté l'optimisation avec une fonction appelée "auto research" (ou "Jeeper" de DSP), qui consiste à laisser l'IA améliorer continuellement le "skill" en boucle, en lui fournissant un test. Il a constaté que Claude Opus 5.5 était le meilleur pour l'écriture et l'optimisation. Bien que Sonnet 5.5 ait été légèrement meilleur pour correspondre à son style, il préfère Opus pour son "intelligence" globale, car le style n'est pas le seul critère ; la substance est également essentielle. Mike aborde la question de l'écriture comme un outil de pensée. Contrairement à d'autres qui utilisent l'IA de manière interactive pour guider leur réflexion, Mike cherche à se "sortir de la boucle". Il intervient au début (pour l'idée et la transcription de l'entretien) et à la fin (pour relire et éditer). Il compare son approche au "sandwich IA" où l'on passe beaucoup de temps à élaborer le brief et à relire le résultat final pour s'assurer que l'idée est bien représentée. Il a présenté un exemple concret : un article sur l'automatisation de son écriture, écrit par son "skill" automatisé. Il commence par un "brief" contenant la transcription de ses pensées et des liens vers des artefacts pertinents. Claude génère une première ébauche. Après une première relecture et quelques retours, Claude produit une deuxième ébauche. C'est à ce stade que Mike intervient manuellement, principalement pour les introductions et les conclusions, qui sont les parties les plus difficiles pour l'IA. Il utilise le mode "suggestions" dans Google Docs pour montrer ses modifications. Il a demandé à Claude d'analyser ses changements et a constaté qu'il avait modifié 52% des phrases et édité légèrement 42% des phrases. Les modèles ont encore du mal à créer des introductions percutantes qui donnent une "raison de se soucier" au lecteur, ainsi qu'à rédiger des conclusions dynamiques. Mike insiste sur l'importance des éditeurs humains, surtout pour des publications à forte audience (comme une newsletter de 130 000 personnes). L'éditeur agit comme un "avocat du public", capable de juger si le contenu est réellement intéressant et pertinent pour l'audience, un rôle que l'IA ne peut pas encore remplir. Même si l'IA fait 100% de l'écriture, un éditeur apportant un regard neuf et représentant l'audience restera essentiel. Le "skill" de Mike sera bientôt disponible. Il suggère que l'on pourrait prendre la transcription de cette présentation et la donner à un agent IA pour qu'il construise une métrique d'évaluation similaire, car l'IA comprend les concepts expliqués. Ce "skill" sera intégré à des outils comme "Compound Writing" pour être accessible à un plus grand nombre. Même si l'on ne cherche pas une automatisation complète, cet outil peut aider à entraîner un fichier "voice.md" pour que les suggestions de l'IA soient faites dans le propre style de l'utilisateur.