Comment réussir et échouer avec l’IA dans la communication universitaire

L’intelligence artificielle transforme progressivement la communication universitaire, mais son utilisation n’est pas sans défis. Cet article présente des exemples concrets de réussites et d’échecs, et montre comment un service de communication universitaire peut tirer parti de l’IA tout en évitant les pièges les plus courants.

Introduction

Les services de communication universitaire adoptent l’IA pour générer du contenu éditorial, créer des visuels ou automatiser la diffusion. Cependant, toutes les initiatives ne mènent pas à un succès immédiat. Comprendre les réussites et les échecs permet de mieux structurer les projets IA et de maximiser leur impact.

L'IA favorisera-t-elle la réussite ?

1. Exemples de réussites de l'IA dans la communication universitaire

a) Automatisation des newsletters

Certaines universités utilisent l’IA pour générer des newsletters personnalisées à destination des étudiants et enseignants. L’IA permet de :

• Adapter les contenus selon les centres d’intérêt et le profil du destinataire.

• Générer rapidement des textes et titres accrocheurs.

• Suivre l’engagement grâce à des indicateurs précis.

Résultat : gain de temps significatif et augmentation du taux d’ouverture des newsletters.

b) Création de visuels institutionnels

L’utilisation d’outils comme Canva AI ou Adobe Firefly pour créer des visuels pour posts ou affiches universitaires a montré des résultats positifs :

• Cohérence avec la charte graphique.

• Production rapide de plusieurs variantes.

• Réduction des délais de validation.

2. Échecs fréquents

a) Contenu inadapté ou incorrect

L’IA peut générer des contenus factuellement incorrects ou mal contextualisés, notamment pour des sujets universitaires spécialisés. Sans vérification humaine, le risque de diffuser de fausses informations est élevé.

b) Manque de personnalisation ou de ton institutionnel

Certaines publications automatiques peuvent sembler trop génériques ou décalées par rapport au ton officiel de l’université, ce qui nuit à la crédibilité de la communication.

3. Enseignements pour les services de communication universitaire

Pour maximiser les réussites et limiter les échecs :

• Superviser systématiquement tout contenu généré par IA dans la communication universitaire

• Former les équipes aux outils IA et aux meilleures pratiques.

• Tester progressivement les nouvelles fonctionnalités avant un déploiement à grande échelle.

• Maintenir la cohérence institutionnelle, en adaptant le ton et la charte graphique.

Mon avis de communicant

La complexité dans tout ça, c'est d'organiser la réflexion et les actions de communication autour du panel impressionnant d'intelligences artificielles à la portée de tous. Le panorama de l'IA évolue en permanence et il est important, malgré les tentations de ne rester que sur les outils que l'on connaît, d'en découvrir d'autres ou d'approfondir la connaissance et l'usage de ceux que l'on connaît déjà.

Conclusion

L’IA offre un potentiel considérable pour la communication universitaire, mais son efficacité dépend d’une utilisation encadrée et réfléchie. Les réussites montrent qu’un gain de temps et une meilleure personnalisation sont possibles, tandis que les échecs rappellent l’importance de la vérification et de la supervision humaine. Les services de communication universitaires doivent donc combiner innovation technologique et rigueur professionnelle pour tirer le meilleur parti de l’IA.

Contactez-moi