Cet article a été traduit automatiquement de l’anglais vers le français par ChatGPT. Sa version originale peut être retrouvée ici.

Khalil A. Cassimally est consultant et coach en audience. Il aide les organisations à aligner leurs équipes autour du changement, des besoins des utilisateurs et de l’IA. 

Le travail sur l’audience et les tunnels de conversion réussit ou échoue souvent à cause de la communication interne. Pourtant, peu de personnes bénéficient d’un accompagnement structuré pour l’améliorer. En s’appuyant sur des recherches récentes et sur sa propre pratique, il partage une méthode pratique en trois étapes pour utiliser l’IA afin de :
> Comprendre votre style d’intervention
> Identifier les forces et les lacunes de votre communication
> Faire de petits progrès intentionnels pour améliorer vos compétences de communication

La plupart des projets liés à l’audience et aux produits vivent ou meurent selon la qualité de la communication interne.

Pourtant, c’est aussi là que beaucoup de personnes rencontrent des difficultés. Bien communiquer peut être difficile ! Et si les dirigeants ont souvent accès à du coaching et à des programmes de leadership, les personnes qui réalisent l’essentiel du travail au quotidien en bénéficient rarement.

C’est là que l’IA devient intéressante.

Dans un article publié l’an dernier par Harvard Business Review (HBR), les chercheurs Katharina Lange et José Parra-Moyano ont cherché à déterminer si l’IA pouvait aider à améliorer la manière d’intervenir dans les conversations, d’une façon comparable au coaching humain. En travaillant avec 167 dirigeants dans le monde, ils ont utilisé l’IA pour analyser de vraies conversations et fournir des retours, que les participants ont ensuite comparés avec les retours d’observateurs humains.

Les résultats sont révélateurs. Environ 30 % des participants ont reçu un retour qui confirmait largement ce qu’ils pensaient déjà de leur style d’intervention. Plus important encore, environ 55 % se sont retrouvés dans ce que les chercheurs appellent la « zone d’apprentissage » : le retour était à la fois surprenant et utile, ce qui a suscité de nouvelles prises de conscience.

Ce que je retiens de cette recherche n’est pas que l’IA remplace les coachs humains, mais que le retour réflexif peut devenir bien plus accessible que ce que permet le coaching traditionnel.

Inspiré par leurs travaux, j’ai construit un processus reproductible pour utiliser des chatbots d’IA comme ChatGPT et Gemini afin d’améliorer mes propres interventions.

Ce processus inspiré par la recherche décompose l’amélioration en trois phases :

• Comprendre son style d’intervention
• Identifier ses forces et ses lacunes
• Passer à l’action pour améliorer sa manière d’intervenir

Phase 1 : comprendre votre style d’intervention

Comprendre la manière dont vous communiquez actuellement est la première étape pour progresser. Pour cela, vous devez identifier votre style préféré – ce que vous pouvez faire de manière systématique avec quelques transcriptions anonymisées et des prompts précis.

> Utiliser un langage commun : les catégories d’intervention de John Heron

La plupart d’entre nous ont des schémas d’intervention par défaut. Il faut pouvoir nommer ces schémas, sinon « mieux communiquer » reste une notion vague. Pour bien le faire, nous avons besoin d’un langage commun.

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Khalil A. Cassimally est consultant en développement d’audience, besoin de l'audience et IA, et contributeur régulier d’Audiencers. Dans ce guide, il partage 7 stratégies pour ne pas seulement devenir data-informed, mais data-led.

Les rédactions et organisations médias ne manquent pas de données. Elles ne manquent pas non plus de stress ni de surcharge de travail – et l’abondance de données y contribue désormais directement.

« Il y a tellement de données que je ne sais pas quoi regarder, ni ce qui est important. »

La donnée est une opportunité pour les organisations médias. Elle améliore quatre dimensions simultanément :

• La compréhension des audiences (le socle sur lequel tout le reste repose)
• La stratégie éditoriale
• La performance business
• La mesure de l’impact

Débloquer ces améliorations suppose d’exploiter les données de manière pertinente et actionnable. Et lorsqu’on le fait de façon systématique, l’usage de la donnée devient une composante naturelle des opérations. C’est cette culture data qu’il faut viser.

Mais construire une telle culture ne se fait pas du jour au lendemain. Et certaines rédactions sont clairement plus avancées que d’autres sur l’échelle de maturité data.

L’échelle de maturité data comporte trois niveaux :

• Data-informed : nous avons une compréhension de base et de la visibilité sur ce qui se passe
• Data-driven : nous utilisons activement les données pour soutenir les décisions stratégiques et, in fine, la croissance
• Data-led : nous mettons la donnée au service des résultats business, en ayant systématisé son usage

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What you'll get from this article:

> The root cause of slow teams: teams without clarity on organisational purpose struggle with unfocused discussions, overwhelming strategic possibilities, and difficulty prioritising.

> Key warning signs of purpose misalignment: including lack of clear articulation of what makes your organisation unique, vague mission understanding, and strategic decisions that miss key opportunities.

> The "work alone together" technique: a structured alternative to chaotic brainstorming meetings that generates more focused ideas by giving team members dedicated time to work independently before collaborating.

> A complete three-session alignment process: Session 1 aligns on users, problems, and competitive advantages; Session 2 identifies differentiators and decision-making principles; Session 3 prioritises the best approach using multiple evaluation lenses.

> The foundation hypothesis statement: or how to consolidate all team alignment into one powerful framework: "If we help [customer] solve [problem] with [approach], they will choose it over [competitors] because our solution is [differentiation]"

Despite the popularity of « bias for action » approaches, many teams struggle with unfocused discussions and slow decision-making. The root cause is often a lack of clarity on organisational purpose among colleagues. This guide presents a structured template that helps teams systematically align on their target users, core problems, competitive advantages, and differentiated approach. By following this process, teams can unlock faster progress and more confident decision-making that delivers genuine value to users.

“Bias for action” is in vogue. While there are obvious benefits to focusing on execution, there is the risk of discarding the foundation needed for projects to meet milestones and goals efficiently.

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