Marie Robin a récemment partagé quelque chose qui m’a fait m’arrêter net: « Ce que j’ai observé cette année au contact de +80 agences et équipes marketing c'est... qu'on ne construit rien de solide avec quelques prompts isolés… »

Cette phrase résume un basculement que beaucoup d’équipes vivent en 2026. On peut faire des démos bluffantes avec 2-3 prompts, même créer « 2-3 assistants ChatGPT » comme elle l’écrit. Mais dès qu’il faut livrer vite, bien, et de façon répétable, le bricolage se voit.

Dans cet article, je prolonge ce que Marie Robin pointe du doigt: la vraie valeur ne vient pas d’un prompt génial, mais d’un système. Un système qui met le contexte au bon endroit, qui découpe le travail en tâches, qui connecte outils et équipes, et qui garde des validations humaines là où elles comptent.

« Vous avez créé 2-3 assistants ChatGPT ? Ne vous arrêtez pas là! »

Le problème: le syndrome du « prompt isolé »

Un prompt isolé, c’est souvent:

une consigne copiée-collée dans l’urgence,
sans contexte client (objectifs, offre, personas, contraintes légales),
sans standard de qualité (à quoi ressemble un « bon » livrable?),
sans mémoire (ce qui a marché hier est perdu demain),
sans intégration au flux de production (brief, validation, publication, reporting).

Le résultat: on s’épuise, on obtient des réponses variables, et on ne sait pas industrialiser. C’est exactement là que le constat de Marie Robin devient utile: si vous voulez du solide, vous devez passer de l’IA comme « gadget » à l’IA comme « opération ».

Passer de l’outil au système: les 3 niveaux de structuration

Marie Robin propose une logique très actionnable:

« Créez un projet par client. Un assistant par expertise. Un workflow IA par tâche. »

Je la traduis en un cadre simple, que j’ai vu fonctionner en agence comme côté équipe marketing.

1) Un projet par client (le contexte avant tout)

Un « projet » n’est pas un dossier. C’est l’endroit où vous figez le contexte stable:

positionnement et promesse,
cible et messages-clés,
ton de marque et exemples à imiter,
offres, prix, objections, preuves,
contraintes (juridique, claims, secteurs réglementés),
KPI et définition du succès.

Sans cette couche, chaque demande à l’IA redémarre de zéro. Avec elle, vous pouvez produire plus vite tout en restant cohérent.

Astuce opérationnelle: versionnez ce contexte (v1, v2, v3) et définissez un propriétaire (souvent marketing ops ou account lead) qui arbitre les mises à jour.

2) Un assistant par expertise (des spécialistes, pas un généraliste)

Un seul assistant « qui fait tout » finit par mal faire. À l’inverse, des assistants spécialisés créent de la qualité et de la prévisibilité.

Exemples d’assistants utiles en marketing:

Assistant Stratégie: diagnostic, angles, segmentation, plan de campagne.
Assistant Copywriting: hooks, variations, structure AIDA/PAS, relectures.
Assistant SEO: intentions, clusters, briefs, optimisation on-page.
Assistant Créa: direction artistique, références, déclinaisons.
Assistant Ops: conventions de nommage, checklists, QA livrables.

Chaque assistant doit avoir:

une mission claire,
des inputs attendus,
un format de sortie standard,
et un accès contrôlé au contexte du projet client.

3) Un workflow IA par tâche (l’industrialisation)

C’est le point le plus important du post de Marie Robin: « Découpez vos livrables en tâches et sous-tâches avec les bons agents. »

Un workflow, c’est une chaîne d’étapes où:

l’input est cadré,
un agent produit un livrable intermédiaire,
un autre agent transforme ou contrôle,
un humain valide aux moments critiques,
la sortie part dans l’outil suivant (CMS, ads manager, DAM, Notion, Jira, etc.).

Les bénéfices sont immédiats: qualité plus stable, onboarding plus rapide, moins de dépendance aux « power users », et réduction des allers-retours.

Exemple concret: Midjourney, mais avec des assistants en amont

Marie Robin donne un signal très parlant côté créa: si vos designers « utilisent Midjourney sans assistants en amont », sans travailler la consistance de scène et l’alignement marque, et « ne sortent jamais de Midjourney », vous laissez de la valeur sur la table.

Voici un workflow simple (et réaliste) pour produire des visuels de campagne plus cohérents:

Assistant Brief: transforme le brief client en contraintes visuelles (messages, émotions, do/don’t, formats).
Assistant Brand Consistency: génère une fiche de style (palette, lumière, cadrage, matières, références).
Moodboard: création d’un moodboard dans l’outil (ou en externe) avant toute génération. L’objectif: aligner l’équipe, pas « jouer » avec l’IA.
Assistant Prompting: fabrique 10 prompts structurés + variantes (scène, composition, lens, stylisation) + un plan de tests.
Midjourney: génération par lots, avec une grille de sélection (cohérence, branding, lisibilité, risque).
Validation humaine: direction artistique valide 3 pistes, puis seulement après on décline.
Handoff ops: nommage, export, répertoire, et log des paramètres gagnants (pour la prochaine fois).

Ce que ce workflow change: Midjourney devient une étape de production, pas l’endroit où l’on réfléchit au concept.

Ce qui fera la différence en 2026 selon Marie Robin

Dans son post, Marie Robin liste trois leviers.

« L’accès facilité au bon contexte. Les bons réflexes et workflows. Les bonnes connexions entre vos outils et vos équipes. »

Je les reformule en termes d’exécution:

Contexte: mettez en place une source de vérité (brand book, offres, preuves, FAQ, claims) et rendez-la accessible à vos assistants. Sans contexte, l’IA improvise.
Réflexes: standardisez les formats de sortie (brief, plan, copy, checklists). Un bon réflexe vaut 10 prompts.
Connexions: automatisez les passerelles. Si une sortie doit être copiée manuellement dans 3 outils, vous n’avez pas un système, vous avez une démo.

Construire des équipes mixtes: humains + agents IA, avec garde-fous

Le passage le plus prospectif du post est aussi le plus concret:

« Il vous faut bâtir des équipes mixtes: humains et agents IA qui collaborent, avec des points de validation humaine aux étapes clés. »

Dans la pratique, cela veut dire:

Définir les responsabilités: l’agent propose, l’humain dispose (sur stratégie, brand, juridique, claims, budgets).
Définir des points de contrôle: avant diffusion, avant mise en ligne, avant lancement ads, avant envoi email.
Mesurer: temps gagné, qualité (taux de retours), performance (CTR, CVR), et risque (incidents brand).

Ce modèle rassure les équipes: on ne remplace pas, on augmente. Et surtout, on rend l’IA audit-able, donc industrialisable.

Un plan simple pour sortir du « prompt ponctuel » en 2 semaines

Si je devais transformer le post de Marie Robin en feuille de route courte:

Semaine 1

Choisir 1 client (ou 1 business unit) pilote.
Créer le « contexte projet » (1 page) + 10 exemples étiquetés (bons et mauvais).
Définir 3 assistants (strat, copy, ops) avec formats de sortie.

Semaine 2

Cartographier 1 livrable récurrent (ex: post LinkedIn, landing page, set d’ads) en tâches et sous-tâches.
Créer le workflow et les points de validation humaine.
Connecter une sortie à un outil (ex: brief vers Notion, brouillon vers Google Docs, checklist QA vers Jira).

Vous verrez rapidement si vous progressez: moins d’allers-retours, plus de cohérence, et une production qui ne dépend plus d’une personne « magicienne des prompts ».

Conclusion

La question de Marie Robin à la fin de son post est la bonne: « Vous avez commencé à structurer vos usages IA ? Ou vous êtes encore au stade du prompt ponctuel ? »

Si vous ne deviez retenir qu’une idée: un prompt impressionne, un workflow transforme. Et en 2026, ceux qui gagnent sont ceux qui rendent le contexte accessible, les réflexes simples, et les connexions fluides.

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