protocole travaillé avec l’IA: (ChatGPT)

1. Choisir le sujet et partage des tâches: collective Sans IA
2. recherche préliminaire: collective Sans IA
3. recherche de source: Avec IA
4. définition/Problématique /Notions liées : Avec IA
5. reformuler et correction : Avec IA

Etape 1: Choisir le sujet et partage les tâches:

Collective Sans IA:Nous n’avons pas utilisé l’IA à cette étape, privilégiant une discussion collective où chaque membre a proposé un sujet basé sur ses idées et connaissances. Cette démarche a permis de partager différentes perspectives et d’examiner plusieurs thématiques possibles. Après une réflexion approfondie et un échange d’arguments, nous avons décidé de nous concentrer sur le thème de la datafication. Une fois ce choix validé, nous avons structuré notre travail pour aborder les étapes suivantes de manière collaborative.

Etape 2: Recherche préliminaire:

Vidéo YouTube : “Le concept de la datafication”
Datafication : définition
Le concept de datafication : définition et exemples

L’objectif de cette recherche préliminaire était de :
Acquérir une compréhension des concepts clés liés à la datafication. Identifier des exemples concrets et des tendances actuelles dans les domaines sélectionnés. Poser les premières bases pour une problématique claire et pertinente.

Rôle de l’IA : Aucune intervention de l’IA n’a eu lieu à ce stade. Cette étape s’est appuyée uniquement sur une démarche critique et personnelle, permettant aux membres du groupe d’analyser et de synthétiser les informations de manière autonome.

Etape 3: Recherche de source:

Avec IA: Après avoir défini les idées principales sur la datafication dans l’entreprise et le marketing, l’IA est utilisée pour trouver des sources supplémentaires (articles, études,video ). Cela permet d’enrichir le travail avec des perspectives variées et des données précises.

Prompt : Donne-moi des références/sources dans le domaine de la datafication dans les entreprises et le marketing?.

Resultas:

Pour des articles académiques précis et fiables sur la datafication, voici des références directement accessibles :

1. “The Datafication of Everything: Challenges and Opportunities”
   Un article qui analyse les transformations numériques dans le marketing et les entreprises, mettant en lumière les opportunités et les risques liés à la personnalisation et à l’exploitation des données. (Disponible sur Springer). <https://eprints.lse.ac.uk/104417/1/Internet_Policy_Review_Datafication_2019_12_09.pdf
   https://ide.mit.edu/insights/the-datafication-of-business-and-society/
   https://eprints.lse.ac.uk/104417/1/Internet_Policy_Review_Datafication_2019_12_09.pdf
2. “The Datafication of Business and Society”
   Publié par le MIT Initiative on the Digital Economy, cet article explore comment la datafication dépasse la numérisation traditionnelle pour redéfinir les cadres sociaux et économiques. .
   https://eprints.lse.ac.uk/104417/1/Internet_Policy_Review_Datafication_2019_12_09.pdf
3. “Datafication and Social Power”
   Une analyse critique de la façon dont la datafication redistribue les dynamiques de pouvoir, particulièrement dans les réseaux sociaux et le marketing numérique. Consultable via la London School of Economics.

Si vous avez besoin d’aide pour trouver les textes complets ou d’autres articles académiques pertinents, faites-le-moi savoir !

• https://www.maetva.com/data-marketing-guide#:~:text=Le%20data%20driven%20marketing%20d%C3%A9signe,relationnel%2C%20VAD%20traditionnelle%20etc“, Data et maketing 2024: le guide complet pour mieux comprendre

• https://www.avanci.fr/expertises/intelligence/data-marketing/?utm_source=perplexity, -Pourquoi faire du data marketing?

• https://www.avanci.fr/expertises/intelligence/data-marketing/?utm_source=perplexity, Qu’est ce que la data markeing?

• Datafication : définition

• Le concept de datafication : définition et exemples

Avantages : L’IA facilite l’accès rapide à des sources récentes et diversifiées, permettant ainsi d’élargir la compréhension du sujet.

Inconvénients : L’IA peut parfois fournir des informations incorrectes ou fictives, ce qui peut entraîner des erreurs dans le travail.

Solution : Il est important de vérifier les sources proposées par l’IA en évaluant la crédibilité de l’auteur, la date de publication et l’objectif de l’article pour garantir la fiabilité des informations.

Etape 4: Définition/Problématique /Notions liées :

Avec IA:
-Utilisation de l’IA pour consulter la définition de notre thématique:

Question: définis moi d’après plusieurs sources la Datafication dans les entreprises et le marketing.
Réponse de ChatGPT4;

“ChatGPT4
Il semble que je ne puisse pas naviguer. En attendant, je peux expliquer le concept de datafication en c
Dataficati
La datafication dans les entre
1.Dans les entreprises :
Optimisation des processus internes : Le
Amélioration des performances : Grâce à
Prise de décision basée sur les données : L
2.Dans le marketing :
Personnalisation de l’expérience client : L
Suivi et analyse des performances marketing : Grâce
Prédiction et anticipation des comportements consommateurs : En an
En somme, la datafication. Connectez-vous pour utiliser ChatGPT avec un.”

A priori, on a constater que l’ia n’a pas defini notre thème comme on le souhaite. Elle nous a générer un contenu similaire à la définition de notre thème et avec beaucoup de raté. Mais en essayant de lui redemander la même question d’autres fois, il nous a procuré un contenu toujours simlaire à la première mais cette fois ci sans faute mais général et vers la fin est rester un peu sympatique. on s’est plutôt servir de google pour rechercher des articles ayant trait àvec notre thème et consulté la définition de wikipédia en plus de la proposition que nous a fait l’IA pour construire notre definition et problématique.

Etape 5: Reformuler et correction :

Avec IA:
On a soumis le texte à l’IA pour une reformulation et correction des fautes de grammaire, d’orthographe et de syntaxe. L’ia à reformuler avec la correction demandée mais nous demande vers la fin de personnaliser ce qu’il nous a générer selon notre approche.

Analyse de l’usage de l’IA:

L’ia est un outil de recherche et un assistant mais reste uniquement cela car il y a beaucoup de réserves qui persistent suite à son usage: le premier est le manque d’originalité en rapport avec ses réponses. Le deuxième est le manque de précision de sources d’ou il s’est basé pour générer chaque fois de contenu. Le troisième est que sont contenu est général et jamais personnalisé. Parfois il génère des réponses qui ne répondent pas aux questions qu’on lui a posée.