Studio éditorial · Numérique et IA

Expérimenter pour mieux Recommander

Journalism.design est un studio de conseil et de formation. Il aide les médias et les organisations à améliorer leur travail grâce au numérique et à l’IA (diagnostic, prototypes, gouvernance, formation) sans céder la maîtrise de leurs outils, de leurs données ni de leurs savoir-faire.

Nous ne sommes pas là pour mettre de l’IA partout, mais pour améliorer ce qui mérite de l’être. Aucun éditeur ni aucune plateforme ne nous rémunère : nous n’avons aucun logiciel à vous vendre.

Plus de vingt ans dans les médias · Missions et références

  • The Editorialist
  • France Télévisions / Samsa
  • Libération
  • Condé Nast
  • Les Échos–Le Parisien

Indice de dépendance numérique

Votre organisation pourrait-elle encore travailler si ses principaux fournisseurs changeaient brutalement leurs règles ?

12 questions. 5 minutes. Un résultat immédiat, sans adresse e-mail : ce que votre organisation contrôle réellement, et ce dont elle dépend.

Pour qui

Des organisations qui vivent de l’information

Le studio travaille avec des organisations intensives en information, en contenus et en connaissances.

  • Médias
  • Agences
  • Directions communication et marketing
  • Cabinets de conseil
  • Think tanks
  • Institutions
  • Organisations culturelles
  • Établissements d’enseignement
  • ONG et associations
  • Structures de l’ESS
  • Organisations professionnelles
  • Entreprises dotées d’équipes éditoriales, créatives ou de gestion des connaissances
Vous êtes au bon endroit si
  • vos équipes utilisent déjà ChatGPT, Claude ou d’autres assistants, sans règles communes
  • vos outils et vos abonnements se sont empilés au fil des années
  • quelques fournisseurs assurent des fonctions critiques sans solution de repli
  • vous voulez automatiser une partie de la production sans dégrader la qualité

Notre position

La technologie n’est pas une stratégie.

Les organisations adoptent des outils numériques et des systèmes d’IA plus vite qu’elles ne fixent les règles de leur usage.

Microsoft, Google, Adobe, OpenAI, Anthropic, Notion, Salesforce et des services plus spécialisés prennent en charge des fonctions de plus en plus critiques. Chaque abonnement déplace un peu de contrôle sur les données, les formats et les prix vers des entreprises dont les intérêts ne coïncident pas forcément avec ceux de leurs clients.

Cette dépendance a un coût économique : abonnements récurrents, outils en doublon, contrats qui s’empilent, workflows inefficaces, migrations coûteuses, compétences internes qui s’érodent, erreurs de l’IA qu’il faut corriger.

Elle pèse aussi hors du budget. Les grands modèles consomment de l’énergie, de l’eau et du matériel, et ils modifient le travail de celles et ceux qui les utilisent.

La question n’est donc plus

« Quel outil choisir ? »

Mais bien

  • À quoi doit-il réellement servir ?
  • Quelles données peut-on lui confier ?
  • De quoi nous rend-il dépendants ?
  • Pourrons-nous encore travailler sans lui demain ?
  • Existe-t-il une alternative plus maîtrisable ?
  • Que voulons-nous automatiser — et que voulons-nous préserver ?

Nous aidons les organisations à y répondre avant que les choix techniques ne deviennent des dépendances structurelles, en cherchant l’équilibre entre efficacité, autonomie et responsabilité.

Pourquoi

Efficacité, autonomie, responsabilité

Un outil se juge sur ce qu’il améliore dans le travail réel : temps, qualité, coûts, risques. C’est ce que nous cherchons à obtenir, et ce que nous testons avec les équipes avant tout déploiement.

Efficacité

Gagner du temps sans perdre en qualité.

  • Automatiser les tâches répétitives qui peuvent l’être
  • Réduire les allers-retours dans les chaînes de production
  • Supprimer les outils en doublon et les abonnements inutiles

Autonomie

Garder la main sur ses choix.

  • Choisir entre un SaaS, une API ou un modèle local en connaissant le prix de chaque option
  • Pouvoir changer de fournisseur et récupérer ses données
  • Garder les compétences dans les équipes

Responsabilité

Réduire les risques avant qu’ils ne coûtent.

  • Encadrer les usages d’IA déjà présents et éviter les fuites de données
  • Disposer d’une doctrine IA que les équipes peuvent appliquer
  • Migrer sans interrompre la production
  • Proportionner les outils au besoin, coût environnemental compris

Notre méthode

La méthode M³

Mesurer, modifier, maîtriser. Trois étapes, qui peuvent être engagées séparément ou à la suite. Chacune débouche sur des livrables précis.

M³ · 01 · Mesurer

Diagnostic & stratégie

Cartographier les usages, workflows, outils, données et dépendances. Identifier ce qu’il faut conserver, améliorer ou transformer.

Livrables
  • Cartographie des outils, workflows et données
  • Dépendances critiques et risques
  • 3 à 5 actions prioritaires
  • Feuille de route

M³ · 02 · Modifier

Transformation & prototypage

Concevoir et tester de nouveaux workflows, automatisations et usages de l’IA avec les équipes avant de les déployer.

Livrables
  • Prototype testé avec les équipes
  • Comparaison de solutions
  • Procédures de contrôle
  • Documentation et plan de déploiement

M³ · 03 · Maîtriser

Gouvernance & souveraineté

Définir les règles, architectures et alternatives permettant de conserver la maîtrise des données, des compétences et des fournisseurs.

Livrables
  • Doctrine numérique et IA
  • Charte d’usage et classification des données
  • Politique de réversibilité
  • Plan de formation

Point de départ

Une journée pour y voir clair

Une journée de diagnostic de vos usages numériques et IA : workflows, outils, données, dépendances et possibilités d’automatisation.

Déroulé
  1. Entretiens avec les personnes concernées
  2. Analyse des principaux workflows, outils et données
  3. Restitution et document de synthèse

Vous repartez avec les problèmes prioritaires, 3 à 5 actions et une feuille de route.

Le diagnostic peut ensuite déboucher sur une mission plus large, construite sur devis selon le périmètre, la taille des équipes et les problèmes identifiés.

Pourquoi nous

Vingt ans de médias, aucun logiciel à vendre

  • Plus de vingt ans au croisement des médias, du produit et de la technologie.
  • Des médias accompagnés — Libération, Condé Nast, Groupe Les Échos–Le Parisien — sur le produit, l’innovation et la stratégie éditoriale.
  • Les médias synthétiques et l’IA étudiés depuis 2017.
  • Un média, SYNTH, utilisé comme laboratoire : les outils et les usages recommandés y sont d’abord testés.
  • Plus de quinze ans de formation de journalistes, d’étudiants et de professionnels.
  • Aucun logiciel à vous vendre : aucun éditeur ni aucune plateforme ne nous rémunère.

Prendre contact

Commençons par le problème, pas par l’outil.

Décrivez votre situation : les outils en place, ce qui coince, ce que vous tenez à préserver. Un premier échange permet de savoir si nous pouvons être utiles, et par où commencer.

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