Introduction

ChatGPT est une application d’intelligence artificielle générative rendue accessible en 2022 par OpenAI. Les chatbots de ChatGPT s’appuient sur les grands modèles de langues (connus en anglais sous le nom de « Large Language Models » ou « LLM ») d’OpenAI GPT-4, GPT-4o et GPT-4o mini. Ces grands modèles de langues fonctionnent en utilisant de vastes corpus de textes provenant de diverses sources telles que des livres, des articles de presse et des sites web. Ils génèrent des réponses en fonction de la requête saisie par l’utilisateur, que ce soit un mot, une phrase ou un texte complet. La qualité des réponses produites est directement liée à la qualité des ressources et des données sur lesquelles le modèle a été entraîné (Crochet-Damais, 2023).

Depuis leur apparition en 2018, les grands modèles de langues sont utilisés pour la création d’agents conversationnels ou chatbots rendant les interactions homme-machine plus fluides et naturelles.

Dans l’actualité, plusieurs entreprises de technologies proposent des solutions alimentées par l’intelligence artificielle (Forbes, 2022). Par exemple, l’entreprise Dell offre un ensemble de solutions d’intelligence artificielle destinées à la création de contenu, à la génération de code et à la mise en œuvre d’assistants numériques. L’entreprise propose également des « jumeaux numériques » permettant de réaliser des simulations pour analyser des processus métier et développer des produits ou des projets à grande échelle avant leur création physique (« Solutions Dell AI », 2024).

Dans le secteur du e-commerce, Mirakl a mis en œuvre sa propre technologie d’intelligence artificielle, AMI (Artificial Mirakl Intelligence), qui s’appuie sur un modèle d’IA générative afin d’optimiser l’intégration des catalogues de produits. L’intégration manuelle de catalogues de produits dans une marketplace peut être un processus très long et répétitif, pouvant prendre jusqu’à trois mois. Cependant, Mirakl a réussi à développer une solution permettant de réaliser cette tâche en une heure. Cette solution, appelée « Catalog Transformer », permet de transformer et d’aligner n’importe quel catalogue sur les exigences de la marketplace, afin que les vendeurs puissent commencer à vendre leurs produits le plus rapidement possible (Letaifa, 2024).

En 2024, l’intelligence artificielle occupe une place prépondérante dans le domaine de la communication technique. Elle intervient dans divers aspects du métier, de l’automatisation de la rédaction à l’amélioration du contenu, en passant par la recherche et l’aide à la compréhension approfondie de sujets complexes.

Selon Vola Ralambondrainy (2023), depuis l’arrivée de ChatGPT, on craint que plusieurs métiers disparaissent, car l’intelligence artificielle pourrait effectuer toutes les tâches, y compris celles des rédacteurs techniques.

Chez Mirakl, l’intégration de l’intelligence artificielle est au cœur de nos produits et de nos méthodes de travail. Dès l’arrivée de ChatGPT Entreprise, nous avons été encouragés, que nous soyons développeurs, chefs de produit, responsables marketing ou rédacteurs techniques, à l’utiliser autant que possible pour gagner en efficacité et rester en phase avec les technologies de pointe. Cette version entreprise de ChatGPT-4 offre une sécurité renforcée, une personnalisation adaptée aux besoins spécifiques de l’entreprise, ainsi qu’une meilleure conformité aux réglementations spécifiques, comme le Règlement général sur la protection des données en Europe (Bercy Infos, 2023). Elle garantit également la confidentialité des données échangées, assurant ainsi la protection de la propriété intellectuelle.

Il est indéniable que l’intelligence artificielle occupe une place centrale chez Mirakl. Depuis quelques mois, l’entreprise a ainsi augmenté les effectifs dans l’équipe Data IA, dirigée par une directrice de data et de l’intelligence artificielle, afin de renforcer la culture IA au sein de Mirakl et de développer et multiplier les cas d’usage de l’IA dans les solutions.

En ce qui concerne l’équipe de documentation technique, j’ai observé des changements significatifs entre le début de mon apprentissage et dix mois plus tard. De nombreuses nouvelles méthodes et pratiques ont été adoptées, tandis que d’autres ont été écartées. Nous nous efforçons continuellement de travailler en phase avec l’IA pour améliorer notre efficacité et créer une documentation plus agréable et lisible pour les utilisateurs.

Le métier de la communication technique est susceptible d’évoluer avec la généralisation de l’intelligence artificielle. L’objectif de cette étude est donc de déterminer la direction dans laquelle le métier de la communication technique évoluera et d’évaluer les tâches et compétences que le rédacteur technique doit acquérir et consolider pour s’adapter à cette évolution.

L’objectif de cette étude sera aussi de déterminer dans quelle mesure l’intégration de l’intelligence artificielle, notamment à travers des outils comme ChatGPT, transforme le domaine de la communication technique, et quelles sont les perspectives d’évolution de ce métier dans les trois prochaines années.

Pour ce faire, je commencerai, dans un premier temps, par expliquer les principes fondamentaux de ChatGPT afin de mieux comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle générative. Par la même occasion, j’expliquerai l’utilisation générale de l’IA pour accroître la productivité des entreprises technologiques, notamment dans le secteur de l’e-commerce.

Dans un second temps, je poursuivrai avec une étude de l’intégration de l’IA au sein de l’équipe de documentation de Mirakl en faisant une analyse comparative des pratiques de l’équipe de documentation technique de Mirakl d’il y a deux ans, avant la généralisation de l’IA, et des pratiques actuelles en 2024.

Enfin, je proposerai une estimation de l’évolution probable du métier de la communication technique pour les trois prochaines années, en m’appuyant sur les résultats d’une enquête réalisée auprès de professionnels du secteur.

Fonctionnement de l’intelligence artificielle et des modèles de langues

Les modèles de langues sont entraînés à partir de vastes ensembles de textes, incluant des livres et des articles. Ces modèles sont programmés pour transformer un texte en tokens, qui sont ensuite convertis en vecteurs. Les modèles de langues utilisent des algorithmes pour établir des relations entre les vecteurs.

Les modèles de langues interprètent les vecteurs dans des espaces multidimensionnels, chaque vecteur représentant un token. Les tokens sont des unités de mots ou de caractères, transformées en codes intégrés, communément appelés vecteurs.

Il est essentiel de comprendre que les modèles de langues, tels que GPT-4 ou GPT-3.5, n’interprètent pas le langage de la même manière que les humains. Leur capacité à comprendre le sens d’une requête repose sur la représentation numérique des vecteurs.

En fonction de leur représentation sémantique, les vecteurs sont positionnés plus près de certains vecteurs que d’autres. Par exemple, les vecteurs représentant « banane » et « pomme » seront plus proches dans l’espace vectoriel que ceux représentant « avion » ou « bateau ».

Lorsqu’un utilisateur entre un prompt dans ChatGPT, ce prompt est divisé en plusieurs tokens, qu’il s’agisse de mots ou de caractères, puis transformés en vecteurs. C’est sur cette base que le modèle de langage comprend le prompt et génère une réponse (Lefebvre, 2024).

Méthodes de travail avant et après l’adoption de l’IA

L’équipe de documentation technique chez Mirakl existe depuis 2016. À ses débuts, elle comptait deux personnes : Nicolas et Sabine. Ils ont mis en place l’ensemble du cycle de documentation qui existe aujourd’hui au sein de l’équipe. Les méthodes ont évolué au fil des années, avec plusieurs changements au niveau des outils, mais aucun de leurs processus de documentation technique n’inclut de l’intelligence artificielle pour rendre les processus moins complexes.

En 2022, l’équipe de documentation technique avait considérablement évolué. Elle comptait six rédacteurs techniques, y compris une personne dédiée à la gestion de la traduction avec les agences externes.

Recherche et analyse de sujets

Pour toute modification de la documentation, l’équipe de Mirakl s’appuie sur JIRA, une plateforme de gestion de projets et de suivi des problèmes couramment utilisée dans le développement logiciel. Les demandes, formulées via des tickets détaillés, requièrent une analyse et une recherche approfondies afin de garantir une compréhension complète du sujet.

2022 : Afin de comprendre un sujet lié à un ticket JIRA, il fallait

1. se documenter ;

2. poser des questions au responsable de produit ou au développeur ayant créé le ticket ;

3. examiner les présentations du produit et lire le ticket de développement de la fonctionnalité. Ce dernier inclut tous les détails, tels que l’objectif, le contexte, et les avantages pour les utilisateurs.

2024 : Aujourd’hui, il est toujours primordial de discuter avec les responsables de produit ou les développeurs ayant créé le ticket JIRA afin d’obtenir plus d’informations ou des clarifications lorsque certains détails ne sont pas précisés dans le ticket. Rencontrer ces responsables reste une priorité et constitue la meilleure méthode pour obtenir des informations ou répondre à des questions en cas de doute lors du traitement d’un ticket.

Contribution de l’IA à l’optimisation de la recherche et à la compréhension de sujets

Grâce à l’IA, lorsqu’un ticket est mal rédigé ou que certaines informations ne sont pas claires, il est possible d’importer le ticket dans ChatGPT et de lui demander d’expliquer les informations de manière simple et précise. Cela permet de gagner du temps et de traiter le sujet plus efficacement, tout en obtenant des idées plus claires sur les sujets avant de poser des questions à la personne qui a créé le ticket.

L’utilisation de ChatGPT pour analyser les tickets m’a permis d’aborder et de comprendre des sujets avec lesquels je n’étais pas familier, notamment lorsque je dois traiter des sujets complexes et nouveaux pour moi. Par exemple, si je dois traiter un ticket lié à l’amélioration d’une fonctionnalité sur les canaux de vente, mais que je ne sais pas ce qu’est un canal de vente, je demande d’abord à ChatGPT de me fournir une définition du concept avec des exemples. Une fois le concept compris, je poursuis le traitement du ticket.

Contribution de l’IA à l’amélioration de la structure des tickets JIRA

Un autre apport de l’IA à nos méthodes de travail a été la restructuration des tickets JIRA. Cette dernière a été faite en utilisant ChatGPT, qui a fourni un modèle de base sur lequel l’équipe de documentation s’est appuyée pour optimiser la composition du formulaire. L’équipe de documentation a ensuite amélioré ce modèle en l’adaptant à ses besoins spécifiques.

En effet, en 2022, les tickets JIRA n’avaient pas de structure fixe, ce qui entraînait souvent des informations manquantes et obligeait l’équipe à passer beaucoup de temps en recherche et en discussions avec les créateurs des tickets. Aujourd’hui, grâce à cette restructuration de tickets, seuls des champs obligatoires et facultatifs apparaissent en vue de guider la personne à l’origine du ticket, lui permettant de fournir des informations concises. Les champs obligatoires comprennent des informations essentielles pour la compréhension du sujet, telles que le contexte et l’objectif de la demande, tandis que les champs facultatifs permettent d’ajouter des liens vers les pages de documentation à mettre à jour.

Rédaction d’un courriel hebdomadaire

2022 : Ce courriel est destiné à plusieurs équipes de Mirakl, notamment l’équipe Support, l’équipe Solution Engineering, ainsi qu’aux responsables de chaque produit Mirakl, afin de les informer des nouveautés dans la documentation.

La rédaction de ce message était un processus long comprenant plusieurs étapes. Il fallait :

1. Collecter tous les tickets JIRA ayant le statut « Terminé » datant de la semaine précédente.

2. Cliquer sur chaque ticket et récupérer le descriptif du changement effectué dans la documentation.

3. En cas d’absence de descriptif précisant la modification, l’ajouter ou demander à la personne en charge du ticket de le faire.

4. Une fois toutes les informations concernant les modifications récentes collectées, rédiger le message en organisant les informations par produit.

2024 : Ce processus a été simplifié grâce à l’IA. Désormais, il est plus simple de récupérer les informations et de structurer le message grâce à un bot conçu par l’équipe de documentation.

1. Nous récupérons les tickets JIRA avec le statut « terminé » en téléchargeant un fichier CSV.

2. Nous importons le fichier CSV dans le bot.

3. Le bot génère le message en utilisant les informations disponibles dans le champ « release note » du ticket JIRA et organise ces informations en fonction de la catégorie ou du nom du produit.

4. Nous récupérons les informations sous forme de fichier HTML.

5. Nous copions ces informations et les collons dans Gmail.

6. Grâce à DALL-E, nous générons des images décoratives que nous importons dans le message pour le rendre plus agréable aux yeux du lecteur.

Ce bot est programmé avec plusieurs instructions spécifiques : il extrait uniquement les informations du champ « release note » des tickets JIRA, les organise par produit ou catégorie, conserve les hyperliens et génère un fichier au format HTML.

Ce bot permet de gagner beaucoup de temps et d’effectuer cette tâche en quelques minutes. Au début de mon apprentissage, je prenais deux à trois heures pour rédiger et organiser les informations du courriel. Cependant, ce bot a commencé à fonctionner correctement après plusieurs tests et reconfigurations, car au début il présentait des irrégularités et n’était pas constant dans ses résultats. Son peaufinage a pris environ trois mois. Chaque fois qu’un membre de l’équipe de documentation l’utilisait, nous identifiions des éléments pouvant être améliorés pour optimiser son efficacité. Nous avons donc intégré ces améliorations dans la configuration du bot au fur et à mesure.

Rédaction technique et révision

2022 : Pour assurer une documentation bien rédigée et éviter autant que possible les erreurs de grammaire ou de syntaxe ainsi que de mauvais choix de termes, l’équipe disposait d’un guide de style et de tableaux de termes à privilégier. Ces outils garantissaient l’harmonisation de la documentation et la rendaient lisible et agréable pour les utilisateurs.

Pour corriger les textes ou les phrases au niveau sémantique ou syntaxique, l’équipe utilisait Grammarly qui était principalement utilisé lors des révisions dans GitHub.

2024 : Avec l’implémentation de ChatGPT, l’équipe de documentation a mis en place un bot intégré à ChatGPT pour revoir le contenu et la structure d’une page en vue d’alléger et de simplifier son contenu. Lors de la configuration du bot, il a été alimenté avec des exemples de guides présents dans la documentation existante sur le portail documentaire de l’entreprise en format PDF afin qu’il respecte le style rédactionnel et la terminologie de Mirakl. De plus, lors de sa création, il a été précisé que le bot devait respecter les bonnes pratiques de la rédaction technique.

Quant à moi, je rédige la documentation, puis je corrige le texte en termes de style, de syntaxe et de sémantique dans ChatGPT en utilisant une requête telle que l’exemple suivant :

Améliore la qualité du texte suivant en termes de style, syntaxe, grammaire et ponctuation. Reformule les phrases et liste les points améliorés. (Insertion du texte)

Évolution du métier de la communication technique

J’ai réalisé une enquête auprès de divers professionnels du domaine de la communication technique afin de déterminer l’impact de l’intelligence artificielle sur leurs tâches professionnelles et de prévoir l’évolution de ce métier dans les années à venir, potentiellement d’ici 2027.

Cette enquête a été diffusée via mon compte LinkedIn et envoyée à une liste d’anciens étudiants du Master 2 en conception de documentation technique multilingue de l’université Paris Diderot ainsi qu’à une liste d’anciens diplômés de l’Université Rennes 2.

J’ai recueilli 20 réponses, représentant quatre types de profils différents. Parmi les répondants, 79 % occupaient des postes de rédacteurs techniques ou de managers en gestion documentaire.

Le niveau d’impact de l’IA dans le métier de la communication technique

La première question de l’enquête portait sur l’impact actuel de l’intelligence artificielle dans leur métier. En réponse, 45 % des participants ont déclaré que l’IA n’avait pas eu un impact significatif sur leur travail jusqu’à présent, tandis qu’un quart des répondants ont indiqué que leur métier n’avait pas été impacté du tout. En revanche, 30 % ont estimé que certaines de leurs tâches ou un grand nombre de leurs tâches avaient été impactées.

Commentaire : Ces résultats montrent qu’en 2024, l’intelligence artificielle n’a que peu transformé le métier de la majorité des rédacteurs techniques ou des professionnels travaillant dans le domaine de la communication technique, qui continuent de s’appuyer sur leurs connaissances, leur formation, leur expérience et les outils utilisés dans leur entreprise pour mener à bien leurs tâches. Ce faible impact pourrait également être attribué à une réticence de la part des entreprises ou des équipes à intégrer des outils d’IA dans leurs processus de travail ainsi qu’à un manque de clarté sur les améliorations effectives que l’intelligence artificielle peut offrir.

Observations sur l’impact de l’IA dans le métier de la communication technique

La deuxième question de l’enquête concerne les observations des participants concernant l’impact de l’intelligence artificielle dans leur métier. Plusieurs remarques ont été faites à propos de l’implémentation de l’IA. Un point commun parmi ces observations est que l’IA dans le domaine de la communication technique est principalement utilisée pour la génération de contenu, la correction ou la reformulation de textes, ainsi que la création de présentations. Cependant, la nécessité de faire une relecture demeure essentielle, notamment la post-édition1 avec ChatGPT pour des traductions.

Un autre point important à noter est que l’intelligence artificielle générative affecte directement l’un des rôles principaux du rédacteur technique : la rédaction de contenu. Pourtant, l’importance de la relecture est constamment soulignée.

Un participant a signalé que « l’IA est particulièrement importante au moment de traduire la documentation déjà existante », mais il évoque aussi que ce processus de traduction est toujours accompagné de la post-édition car « aucune traduction n’est parfaite ».

Un autre participant a répondu :

Pour le moment, l’équipe s’y essaie pour quasiment toutes les tâches principales : rédaction de nouveau contenu, relecture du contenu, rédaction de mails, construction de présentations. L’IA nous aide à retravailler ou améliorer certains textes, raccourcir des phrases, etc. Mais une relecture est toujours nécessaire derrière.

Cependant, dans certains cas, l’implémentation de l’intelligence artificielle ne s’adapte pas aux besoins ou aux exigences des entreprises, car les outils ne sont pas suffisamment fiables ou ne produisent pas les résultats attendus. C’est le cas pour l’un des participants de l’enquête qui a exprimé :

Nous avons rapidement testé quelques outils basés sur l’IA pour la traduction, ainsi qu’un outil qui combine recherche d’informations dans nos bases documentaires et questions/réponses en langage naturel, comme avec ChatGPT. Cependant, dans notre contexte particulier, ils nous ont semblé moins fiables que des outils plus classiques.

Un autre participant a fait une remarque similaire en ajoutant : « Bien que l’entreprise soit intéressée par l’IA, nous n’avons pas encore trouvé de système qui fonctionne correctement et qui réponde à nos besoins. »

Ces deux dernières remarques mettent en évidence que la mise en place des outils d’intelligence artificielle dans le métier de la communication technique n’est pas toujours facile. Ces outils doivent répondre aux exigences des entreprises et garantir un gain en productivité et en efficacité.

Commentaire : Bien que les outils d’IA générative puissent contribuer à améliorer la productivité et l’efficacité des rédacteurs techniques, certaines entreprises montrent de la réticence à les implémenter. Cela peut être dû aux contraintes liées au domaine ou au produit de l’entreprise, lorsqu’il faut répondre à certaines exigences, notamment en matière de documentation.

Outils d’IA utilisés au quotidien au travail

La troisième question de l’enquête concerne les outils d’IA utilisés au travail.

ChatGPT, développé par OpenAI, est l’outil principalement utilisé par les professionnels dans le domaine de la communication technique. Cela peut être attribué à la puissance de l’outil ainsi qu’à ses diverses fonctionnalités, telles que la possibilité de générer des images grâce à DALL-E ou de personnaliser des chatbots pour des tâches spécifiques. D’autres outils d’IA générative sont également utilisés, tels que Notion AI, développé par Notion Labs, et Copilot, développé par Microsoft. Notion AI, cependant, répond à des besoins différents par rapport à ChatGPT, car il s’agit d’un outil utilisé spécifiquement pour améliorer l’efficacité dans la prise de notes et la gestion de projets.

Un autre point à remarquer est que 80 % des participants utilisent l’IA pour mener à bien leurs tâches, que ce soit dans le cadre d’un projet de post-édition, pour se renseigner sur des concepts, optimiser la recherche, ou améliorer la qualité linguistique d’une documentation.

Dans quelle mesure l’IA permet-elle de gagner du temps ?

La réponse à cette question est assez partagée, puisque 45 % des participants estiment que l’IA ne leur permet de gagner que peu de temps ou pas du tout, tandis que 20 % considèrent que l’IA leur permet de gagner du temps de manière modérée, et les 35 % restants de manière significative.

Ces chiffres sont peut-être liés au fait que certains rédacteurs techniques n’utilisent l’IA que pour des tâches très spécifiques, comme l’amélioration linguistique d’un texte ou la reformulation d’une phrase, tandis que d’autres l’utilisent de manière plus étendue pour créer des pages entières de documentation, structurer des e-mails, construire des présentations, optimiser la recherche, analyser et corriger du code, et comprendre de nouveaux concepts.

Quelles évolutions connaîtra le métier de la communication technique dans les années à venir ?

La majorité des participants (95 %) considère que le métier de rédacteur technique évoluera dans les années à venir.

Quelques participants ont également partagé leurs réflexions sur l’évolution du métier de la communication technique dans l’avenir. Il existe des points communs parmi les diverses remarques. Selon ces projections, le métier de la communication technique va se focaliser sur la relecture, la collaboration avec les experts métier, l’architecture et la collecte de l’information, ainsi que le « prompt engineering » (ingénierie des requêtes).

Relecture et édition du contenu post-IA

Lorsqu’il s’agit de documentation, la relecture reste une tâche essentielle. Grâce aux outils d’intelligence artificielle générative, la tâche de rédaction du contenu de A à Z telle qu’on la connaît jusqu’à présent ne sera plus confiée aux rédacteurs techniques, mais aux outils d’IA qui généreront le contenu. Le rédacteur technique devra alors relire le contenu pour garantir l’exactitude technique, l’exhaustivité des informations et l’emploi correct de la terminologie.

Un participant a souligné : « Il faudrait développer les compétences de relecture et d’édition du contenu généré par l’IA. » Aujourd’hui, parmi les qualités qui caractérisent le plus un bon rédacteur technique, on trouve la rigueur, la capacité à identifier le moindre détail ou à se poser des questions que personne d’autre ne se pose. Dans le futur, le rédacteur technique devra continuer à faire preuve de rigueur lors de la relecture, afin de savoir quand il est pertinent de modifier le contenu généré par les outils d’IA.

Gestion de l’information

D’après les projections recueillies, le rôle du rédacteur technique va également se focaliser sur la collecte, la structuration et l’architecture de l’information. Un participant a souligné :

De nombreuses tâches que le rédacteur technique réalisait déjà bien avant l’essor de l’IA seront d’autant plus importantes avec l’IA : la collecte et la structuration de l’information, l’architecture de l’information, et la gestion du contenu.

Cela signifie que les rédacteurs techniques continueront à être le pont entre les développeurs et les utilisateurs finaux. Ces missions peuvent inclure :

1. Collaboration avec les experts métier : communiquer avec les responsables de produits, développeurs ou experts métier afin d’identifier les besoins des utilisateurs et de rassembler les informations pertinentes dont l’utilisateur a besoin pour optimiser son expérience.

2. Structuration du contenu : garantir que le contenu soit intégré correctement dans l’ensemble de la documentation. Les rédacteurs qui travaillent avec la norme DITA XML devront se focaliser sur le balisage du contenu et s’assurer que ce dernier respecte la DTD mise en place. Dans le cas de la documentation collaborative, une autre tâche liée est la résolution de conflits de versions.

3. Architecture du contenu : gérer la structure et les fichiers du système de gestion de contenu et de composants (CCMS). Cette tâche garantit l’organisation du contenu afin de faciliter la publication et la documentation collaborative.

Maintenance des outils IA intégrés au portail documentaire

Parmi les remarques sur l’évolution du métier de la communication technique, un participant a souligné :

On se dirige vers une documentation plus interactive, plus personne ne lit un guide en entier. Il faut plus d’intégration entre l’outil et sa documentation pour que l’utilisateur obtienne l’information dont il a besoin au moment où il en a besoin.

Pour cela, plusieurs entreprises proposent ou envisagent de proposer un portail documentaire où les utilisateurs trouveront les informations qu’ils cherchent grâce à un chatbot d’assistance à l’utilisateur. Il sera alimenté par la documentation existante dans le portail. La mise à jour régulière de ces données sera l’une des tâches les plus importantes du rédacteur technique pour maintenir la qualité et l’efficacité de ce chatbot.

D’autres tâches liées à la gestion des outils IA, comme l’ingénierie des requêtes, seront tout aussi importantes pour les rédacteurs techniques. Ils pourraient avoir la responsabilité de créer et de peaufiner les requêtes pour optimiser l’interaction avec les outils d’IA et obtenir les résultats attendus.

Gestion du contenu de l’interface du logiciel

À propos de l’évolution de la communication technique, un participant a répondu : « Je pense que le futur de la rédaction technique se mêlera à l’UX writing et à l’aide contextuelle dans les applications. » Bien que cette tâche fasse déjà partie des responsabilités de nombreux rédacteurs techniques, elle pourrait gagner en pertinence. En effet, le rédacteur technique pourra s’appuyer sur la génération de contenu par l’IA pour optimiser cette tâche.

Le ressenti des entreprises sur l’intelligence artificielle

La moitié des participants considèrent que leurs entreprises sont énormément intéressées par l’idée de mettre en place des outils d’intelligence artificielle, tandis que 15 % supplémentaires les jugent très intéressées. En revanche, 25 % des participants déclarent que leur entreprise montre peu ou pas d’intérêt pour l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Ces chiffres suggèrent que de plus en plus d’entreprises sont intéressées et prêtes à innover en adoptant l’intelligence artificielle dans leurs outils et méthodes de travail, ce qui pourrait considérablement améliorer leur efficacité et leur productivité.

Conclusion

Le rôle du rédacteur technique s’orienterait vers la gestion de l’information, la communication avec les experts métier, ainsi que la mise à jour régulière des données des chatbots d’assistance intégrés dans le portail documentaire. L’intelligence artificielle ne pourra pas remplacer le rédacteur technique dans les années à venir. Cependant, ces outils aideront le rédacteur technique à devenir plus performant et à améliorer son efficacité.

De même, malgré la montée de l’intelligence artificielle chez Mirakl, la relecture, la gestion du contenu et la communication avec les experts métiers restent des tâches essentielles pour l’équipe de documentation. D’ailleurs, parmi les résultats de l’enquête réalisée auprès des professionnels du secteur de la communication technique, il ressort que les évolutions du métier se concentreront principalement sur l’édition du contenu généré par l’IA, la collecte d’informations, la communication avec les experts métiers, et la maintenance des outils d’IA pour en garantir l’efficacité et la productivité.

Il reste plusieurs tâches très importantes dont un outil d’intelligence artificielle n’est pas en mesure de s’occuper. Certaines tâches déjà effectuées par le rédacteur technique deviendront encore plus importantes, et de nouvelles tâches liées à l’IA peuvent émerger. Ces tâches peuvent inclure :

• Gestion de canaux de publication : gérer les canaux de publication ainsi que publier la documentation dans le portail.

• Génération et documentation de requêtes : créer, maintenir et peaufiner des requêtes qui peuvent être utiles pour la gestion et l’analyse de codes et/ou de la documentation, ainsi que pour optimiser d’autres tâches.

• Gestion de données de chatbots : mettre à jour les informations de chatbots intégrés dans le portail documentaire destiné aux utilisateurs finaux.

• Gestion des systèmes de gestion de contenu et de composants : gérer la structure et les fichiers présents dans l’outil CCMS.

• Relecture de la documentation générée par l’IA : corriger et garantir que le contenu soit compréhensible, cohérent, qu’aucune information ne manque, et assurer l’utilisation de la terminologie correcte.

• Communication avec les experts métiers : étroite collaboration avec les experts métier pour identifier les besoins de l’utilisateur, collecter les informations essentielles que l’utilisateur doit connaître, et déterminer comment structurer l’information, ainsi que pour valider la documentation avant de la publier.

Le rédacteur technique pourra également continuer à gérer des tâches annexes telles que :

• Gestion des projets de post-édition avec des agences externes.

• Gestion des projets d’UX writing, de tooltips ou de l’aide contextuelle in-app2.