Une photo, un prompt, une présentation : la démonstration qui rend les sceptiques silencieux

TL;DR — Lors d’une session de formation IA animée par André Gentit, des étudiants ont photographié une carte mentale dessinée au tableau blanc, soumis cette image à NotebookLM avec un seul prompt bien construit, et obtenu en quelques secondes une présentation de projet structurée et exploitable. Pas de code, pas de magie — juste la preuve que l’IA sait désormais lire le monde réel.

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Une carte mentale, un smartphone et zéro ligne de code

Dans les formations IA que j’anime chez DeepDive, j’ai une conviction qui ne bouge pas : on ne comprend pas l’IA en lisant des articles à son sujet. On la comprend en la testant. En la poussant. En observant où elle brille — et où elle déraille.

Lors d’une session récente, j’ai proposé aux étudiants un exercice d’une déconcertante simplicité : réfléchir à un projet, réel ou fictif, et construire une carte mentale sur un tableau blanc. Branches, mots-clés, flèches, connexions — le tout à la main, façon réunion années 90. L’outil le plus low-tech possible.

Résultat sur le tableau : objectifs, cible, ressources, étapes, financement, communication. Une structure classique et honnête.

Rien de révolutionnaire. Pour l’instant.

NotebookML l’outil gratuit de Google à découvrir

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La photo qui change tout — mais surtout le prompt qui suit

Une fois la carte mentale terminée, consigne suivante : sortez votre smartphone et prenez une photo du tableau.

Pas de scan. Pas de traitement d’image. Une photo banale, légèrement de travers comme toutes les photos de tableau blanc prises en fin de session.

Cette image a ensuite été importée dans NotebookLM, l’outil d’analyse documentaire de Google, capable d’ingérer textes, PDF, pages web… et donc images.

Voici la description qu’il en a fait :

Cette image présente une cartographie conceptuelle détaillée, esquissée sur un tableau blanc, qui énumère les besoins techniques essentiels pour un projet de cuisine mobile ou de food truck. Le schéma s’articule autour de plusieurs piliers logistiques, notamment la production alimentaire, la gestion de l’énergie et les solutions de stockage. Des annotations précises explorent des aspects pratiques tels que l’ergonomie du véhicule, l’utilisation de sources d’énergie renouvelables et l’entretien du matériel de cuisson. On y trouve également une réflexion sur le mobilier modulable et les équipements connectés afin d’optimiser l’espace de travail restreint. En somme, ce remue-méninges illustre la complexité de la planification opérationnelle nécessaire au lancement d’une unité de restauration itinérante.

Mais voilà ce qu’il faut comprendre — et c’est le cœur de cette démonstration : l’IA n’a rien fait de spectaculaire toute seule. Ce qui a tout déclenché, c’est un prompt unique, soigneusement construit, qui lui demandait de :

 

• • analyser la structure de la carte mentale

• • identifier les idées principales et leurs relations

• • organiser le tout en une présentation complète, slide par slide

Un seul prompt. Pas une conversation. Pas dix itérations. Un prompt précis, clair, orienté résultat.

C’est exactement ce qu’on travaille en formation : comprendre que la qualité du résultat commence par la qualité de la consigne.

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Ce qui est sorti : et là, le silence dans la salle

Quelques secondes après l’envoi du prompt, NotebookLM a produit une présentation structurée comprenant une introduction du projet, la présentation des objectifs, l’analyse de la cible, les ressources nécessaires, un plan de mise en œuvre et une conclusion.

À partir d’une photo floue d’un tableau griffonné.

La réaction des étudiants est toujours la même dans ces moments-là : un mélange de surprise et de ce petit silence gêné de ceux qui réalisent qu’ils vont devoir revoir certaines de leurs certitudes.

La présentation n’était pas parfaite — et c’est important de le dire. Certaines reformulations restaient approximatives, quelques liens entre idées avaient été interprétés un peu librement. Mais elle était largement exploitable. Et elle avait été générée en moins de temps qu’il n’en faut pour ouvrir PowerPoint.

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En entreprise, ça ressemble à quoi concrètement ?

Ce n’est pas une démo de lab. Les applications sont immédiates et très pratiques.

Une réunion stratégique se termine autour d’un tableau blanc rempli ? Photo + prompt = compte-rendu structuré, plan d’action, voire présentation pour le CODIR. Un atelier de brainstorming produit des post-its et des schémas dans tous les sens ? Même logique. La retranscription manuelle — ce travail ingrat que tout le monde reporte — disparaît.

L’effort humain ne disparaît pas, il se déplace. Il se concentre sur ce qui compte : la réflexion, la décision, la créativité. La mise en forme devient une formalité.

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L’IA n’est pas infaillible — et je le dis à chaque formation

Parce que ce serait trop simple d’arrêter là, j’insiste systématiquement sur les limites dans mes sessions DeepDive.

L’IA se trompe. Elle interprète parfois un mot manuscrit de travers. Elle peut confondre deux branches d’une carte mentale. Elle reformule avec une confiance qui peut induire en erreur si on ne vérifie pas.

Règle d’or : l’IA accélère. Elle n’affranchit pas de relire. Vérifier les résultats, ajuster le contenu, compléter les informations manquantes — c’est ce que font les gens qui utilisent ces outils intelligemment, par opposition à ceux qui publient les sorties brutes et s’étonnent ensuite des résultats.

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Pourquoi cette démonstration reste gravée

Ce qui marque dans cet exercice, ce n’est pas la prouesse technique. C’est la prise de conscience.

Les participants réalisent en direct qu’ils n’ont besoin ni de savoir coder, ni d’être experts en IA, ni de disposer d’outils sophistiqués. Un smartphone, une idée structurée sur un tableau et un prompt bien construit suffisent à déclencher une chaîne d’automatisation qui aurait demandé une heure de travail il y a deux ans.

Et cette réalisation change quelque chose dans leur rapport aux outils.

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Le point de vue DeepDive

Ce que cette expérience illustre parfaitement, c’est que l’IA générative n’est plus seulement un outil de rédaction — c’est une interface d’interprétation du monde physique. Une photo devient un document. Un schéma devient une stratégie. Un tableau griffonné devient une présentation.

Ce qui mérite d’être souligné ici, c’est le rôle central du prompt. Pas la technologie en elle-même — NotebookLM existe depuis un moment. Ce qui a produit un résultat exploitable en une seule passe, c’est la capacité à formuler une consigne précise et structurée. C’est exactement ce que DeepDive enseigne : l’outil ne fait que ce qu’on lui demande de faire, et la façon dont on lui demande fait toute la différence.

La prochaine étape ? Ces systèmes vont apprendre à analyser des réunions entières, à structurer des projets complexes en temps réel, à proposer des arbitrages stratégiques à partir de données visuelles et orales combinées. On n’y est pas encore — mais on y va vite.

En attendant, commencez par prendre des photos de vos tableaux blancs. C’est déjà beaucoup.

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Formation IA et prompt engineering avec André Gentit — DeepDive