Faire des présentations parfaites avec l'IA
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Hello à tous,
Bienvenue dans cette 73ᵉ édition !
On continue de recruter 2 postes en tant qu’AI Builder en stage de fin d’études et CDI avec Tandem. Vous pouvez jeter un oeil aux offres ouvertes ici si ça vous intéresse. Et si vous connaissez quelqu’un qui cherche à rejoindre une structure sur les sujets d’optimisation des process avec l’IA, merci pour le relais. 🙏
Vous pouvez cliquer sur le ❤️ au-dessus ou en fin de newsletter si vous appréciez le contenu, ça m’aide beaucoup ! 🙏
Voici le sommaire de la semaine :
💼 Faire des présentations parfaites avec l’IA
🗞️ 3 actus importantes : Opus 4.6, Kimi, OpenAI Frontier, explosion de l’usage
⚡ Basique VS Pro sur les outils IA
📝 Zoom sur le context engineering
⏳ Temps de lecture : 10 min
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💼 Faire des présentations avec l’IA
Faire des présentations, c’est un besoin super classique qui revient en entreprise. Dans cette édition, je vous partage le workflow que j’utilise pour produire un deck propre en quelques minutes, mais aussi je vous montre comment on peut aller plus loin en automatisant la réalisation des présentations.
Il y a 2 ans, faire une présentation claire et jolie, c’était beaucoup de temps. Aujourd’hui, on passe d’un sujet flou à un deck partageable en 10–15 min.
Le secret : arrêter de commencer par les slides… et commencer par la recherche + la structure.
Une méthode en 4 étapes
Pour faire une bonne présentation, on doit toujours trouver les bons chiffres, structurer un message clair, puis “designer” sans y passer 2 h.
→ On suit les mêmes étapes en s’aidant de l’IA à chaque fois :
1️⃣ Deep Research : récupérer la matière comme un consultant
Objectif : obtenir un doc complet + sources + recommandations.
Aujourd’hui, chaque outil de recherche a une fonctionnalité Deep Research (ChatGPT / Perplexity / Gemini) avec multiple recherche + synthèse structurée.
Bonus : cibler des PDF / rapports, et demander une synthèse avec citations exactes.
👉 Mini-prompt
“En tant que consultant senior, réalise une recherche approfondie sur [SUJET] en MECE, avec résumé exécutif, chiffres clés sourcés, risques, recommandations.”
2️⃣ Améliorer la structure avec un modèle de raisonnement
Objectif : transformer la matière brute en plan de deck (titre des slides + message clé + preuves + visuels).
Le modèle de raisonnement permettra d’éviter des erreurs tant sur le respect du style rédactionnel que sur le fonds dans la bonne utilisation des chiffres à disposition.
Un exemple ici où je pars de la structure sur chatGPT pour générer les slides :
Vous pouvez également utiliser un assistant avec le contexte de votre entreprise qui peut vous aider à générer une structure optimisée. Comme ici avec ce GPTs.
3️⃣ Passer sur Gamma : générer le deck + itérer
Objectif : obtenir un deck complet, puis l’éditer (Gamma → export PPTX ou Google Slides).
Vous avez juste à importer le plan, choisir le style ou appliquer votre charte et Gamma va générer l’ensemble des slides. Export possible en PPTX / Google Slides pour édition.
Un exemple de génération de slides que j’avais tourné il y a plusieurs mois :
Zoom sur Gamma
Gamma est l’un des outils les plus matures sur la génération de slides. Je tenais donc à vous montrer quelques fonctionnalités intéressantes.
Édition simplifiée des slides
En quelques clics, vous pouvez modifier les slides. Ici par exemple, changer les listes à puces en flèche ou pyramide.
Génération et gestion des images
Avec la génération des slides par IA, on trouve souvent que ça fait trop “IA”. ça vient souvent des images générées. Dans Gamma, vous pouvez utiliser des images IA ou venant de banques d’images. Vous pouvez aussi utiliser des modèles différents comme Nano Banana Pro.
Attention car la gestion d’image avec les meilleurs modèles a un coût en crédit non négligeable.
Ajouter votre thème (et votre branding) sur Gamma
Vous pouvez importer votre thème ou le créer et l’exploiter ensuite (avec logo, couleurs, police, etc). Dès que c’est fait, vous allez pouvoir l’utiliser à chaque génération, très pratique pour conserver l’ADN de l’entreprise.
Recycler votre contenu existant
Précédemment, j’ai pu partager la génération de slides depuis un bloc de texte que l’on importait. Cela permet d’avoir plus de contrôle dans les slides qui vont être générés.
Mais on peut aussi créer des présentations depuis un PDF, un article de blog, un post sur les réseaux sociaux, … Ici un exemple avec la création de slides depuis un PDF :
Également possible de partir d’un prompt brut. Vous avez une liste complète de prompts à copier-coller ici.
Ajouter des animations dans les slides
Dernièrement, on peut ajouter des images animées pour donner plus de rythme. On sort du format plus classique mais les résultats sont intéressants.
Inspiration
Pour ceux qui sont sceptiques, je vous invite à jeter un œil à ce lien qui regroupe des exemples de slides, utile pour s’inspirer.
Et comme vous le remarquez, on a des styles très différents (et très quali)
Créer des slides directement dans PowerPoint / Google Slides
Dans certains cas, on n’a pas envie (ou la possibilité) de passer par un outil tiers comme Gamma.
PowerPoint ou Google Slides disposent maintenant d’add-in pour créer les slides pour vous. C’est le cas avec Claude sur PowerPoint où la création se fait depuis un csv dans l’exemple.
Je n’ai pas mentionné NotebookLM qui permet aussi de faire des slides très qualitatives. Voici quelques exemples. L’outil est gratuit mais permet beaucoup moins de contrôle que ce que l’on a vu jusque-là.
Automatiser la création de slides avec l’API Gamma
Gamma a sorti son API récemment. Ça permet d’automatiser la réalisation de slides pour vos équipes.
Sur des demandes ponctuelles, on peut passer par un formulaire (voir plus bas) ou un assistant qui fait appel à l’API de Gamma.
Exemple ici pour une ETI de 1600 collaborateurs dans la rénovation énergétique et menuiseries où on a créé un formulaire relié à un scénario n8n qui génère :
la meilleure structure en fonction du contexte partagé
les slides respectant le template de l’enteprise
Le scénario est également relié à un assistant sur leur chatGPT interne :
L’intérêt : permettre aux équipes de générer des slides qui respectent le template de l’entreprise, et d’itérer sur cette première base. Une optimisation dans la forme et le fonds. (Merci Corentin pour la mission)
On peut aussi automatiser des propositions commerciales, du reporting en s’appuyant sur vos templates existants. Avec un flux du type :
RDV → récupération transcript → remplissage CRM avec variable → création d’une proposition adaptée à l’échange → création brouillon boite mail commercial avec pièce jointe pour relecture
À noter que le coût est à l’usage (nombre de crédits) et dépend fortement des images créées derrière. Pour 1 présentation d’environ 10 images (10 slides par exemple, 1 par slide), le prix varie de cette manière :
0,13 € avec un modèle d’image pas cher
1 € avec bon modèle
7,21 € avec modèle premium
En bref,
Faire une présentation avec l’IA, ce n’est pas que générer des slides. C’est transformer un sujet en message clair, partageable, et actionnable.
Pour ça, l’utilisation de Deep Research pour récupérer la matière (avec sources), un modèle de raisonnement pour structurer (titres, messages clés, preuves, visuels), puis Gamma pour générer un deck propre et itérer vite, avec export PPTX/Google Slides possible, est un workflow très puissant.
Si vous voulez passer au niveau au-dessus : l’API Gamma permet de standardiser à l’échelle.
Et c’est là que la vision de Gamma est intéressante, on ne veut plus juste un meilleur PowerPoint, on veut un partenaire intelligent qui aide à concrétiser nos idées, et qui évolue avec nous.
🗞️ 3 actus importantes
OpenAI veut industrialiser le déploiement d’agents IA en entreprise (et met des équipes sur le terrain).
OpenAI lance Frontier, une nouvelle plateforme pensée pour aider les grandes entreprises à développer, déployer et piloter des agents IA capables de faire du “vrai” travail, au-delà des POC.
L’idée clé : ce qui bloque souvent n’est pas l’intelligence des modèles, mais l’intégration (outils internes, données, gouvernance, permissions, qualité).
Frontier apporte notamment :
Un contexte métier partagé en connectant CRM, data warehouses, outils de ticketing et apps internes, pour éviter des agents “aveugles” et cloisonnés
Une exécution fiable : agents capables de planifier, agir, manipuler des fichiers, exécuter du code et utiliser des outils, avec mémoire contextuelle qui s’améliore dans le temps
Des boucles d’évaluation / optimisation pour mesurer ce qui marche, corriger et faire progresser les performances sur des tâches réelles
Une identité, des autorisations et des limites claires pour travailler en environnements sensibles et réglementés
Et surtout, un volet très “services” : OpenAI associe des Forward Deployed Engineers (FDE) aux équipes clients pour accélérer la mise en production et remonter des retours vers la recherche.
OpenAI partage des gains concrets chez des clients, similaire à ce qu’on réalise dans des PME/ETI en France.
👉 Source : https://openai.com/fr-FR/index/introducing-openai-frontier/
Capitaux et usages explosent : OpenAI vise les 100 Md$ et Gemini dépasse 750M utilisateurs actifs
Les signaux s’alignent : l’IA grand public est désormais un produit de masse… et les investisseurs continuent d’ouvrir en grand le robinet. D’après CNBC, OpenAI se rapproche d’un tour de financement pouvant aller jusqu’à 100 milliards de dollars, pendant que ChatGPT repasse au-dessus de 10% de croissance mensuelle et revendique plus de 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires. Dans le même temps, l’usage productif s’emballe aussi :
Codex (l’app dédiée au code) a dépassé 1 million de téléchargements en une semaine, signe que les outils IA “métier” deviennent eux aussi des réflexes du quotidien
Côté Google, l’app Gemini franchit 750 millions d’utilisateurs actifs mensuels, en forte progression trimestre après trimestre
Ce qu’il faut retenir : on n’est plus dans la phase test : l’IA est en train de devenir une infrastructure d’usage massif (chat + code), ce qui explique pourquoi les capitaux continuent d’affluer. Pour les dirigeants, le sujet bascule d’un enjeu d’innovation à un enjeu de standardisation (outils, gouvernance, coûts, sécurité) : vos équipes vont l’utiliser intensivement, avec ou sans vous.
👉 Source : https://www.cnbc.com/2026/02/09/sam-altman-touts-chatgpt-growth-as-openai-nears-100-billion-funding.html
👉 Source : https://venturebeat.com/technology/openais-new-codex-app-hits-1m-downloads-in-first-week-but-limits-may-be/
👉 Source : https://techcrunch.com/2026/02/04/googles-gemini-app-has-surpassed-750m-monthly-active-users/
Anthropic lance Claude Opus 4.6, pendant que Kimi (K2.5) devient le meilleur modèle open-source
Anthropic met à jour son modèle le plus avancé avec Claude Opus 4.6 en visant clairement les usages “agentiques” et le développement logiciel :
Meilleure perf en code : planifie plus soigneusement, tient des tâches plus longtemps, plus fiable sur de grosses codebases, meilleur en code review et debug
Fenêtre de contexte 1M tokens (beta) : une première pour la classe Opus, avec aussi jusqu’à 128k tokens en sortie
Côté produit/API : adaptive thinking, contrôles d’effort, context compaction (beta) pour les agents long-courrier, et “agent teams” dans Claude Code ; intégrations Office renforcées (Excel, PowerPoint)
En parallèle, Kimi K2.5 se présente comme le modèle open-source le plus puissant à date : pré-entraînement prolongé sur ~15T tokens (texte + vision), modèle multimodal natif.
Si vous cherchez le modèle avec le meilleur rapport qualité/prix, c’est sûrement du côté de Kimi (5fois moins cher qu’Opus 4.6 pour une perf comparable)
Ce qu’il faut retenir : la compétition se joue de plus en plus sur les agents, le long contexte (on en parle plus bas) et la capacité à produire du travail complet (code + docs + tableurs + slides), avec, en face, une montée en puissance très rapide des alternatives open-source.
👉 Source : https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
👉 Source : https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
⚡ Basique VS Pro sur les outils IA
Si vous cherchez le bon outil IA par besoin, voici une infographique qui reprend des outils basiques du quotidien avec la solution IA la plus mature du marché.
On a tous commencé par les basiques. Ils font le job.
Mais aujourd’hui, ils nous font surtout travailler plus.
📝 Le Context Engineering
Rapide section sur le context engineering : un concept qui souligne l’importance de partager les bonnes informations aux modèles et qui devient essentiel. Même pour des personnes non techniques, ça permet de comprendre l’enjeu IA du moment.
C’est en train de remplacer le prompt engineering. Avant, avec les modèles, on avait tendance à chercher la bonne formule magique. Le prompt qui maximise les résultats.
Mais dès qu’on passe à l’échelle, avec des agents, workflows, outils, mémoire, ça casse. Parce que les LLM ne manquent pas d’intelligence. Ils manquent de contexte exploitable.
Résultat : les mêmes modèles, avec les mêmes prompts, produisent des résultats radicalement différents selon ce qu’on partage.
(Et ce partage, c’est réussi à comprendre et documenter ce qu’il y a dans la tête des équipes)
Le goulot d’étranglement n’est plus le modèle. C’est le système autour. Et le concept de contexte engineering est devenu central dans nos déploiements de système agentique.
Autrement dit, le context engineering, c’est tout ce que le modèle doit savoir, voir et utiliser, avant même de générer une réponse.
Pour rappel, un modèle d’IA travaille dans une fenêtre de contexte limitée, coûteuse, et déterminante pour la performance. Ce que vous mettez dedans change tout.
Dans un système agentique, le contexte se compose de plusieurs briques clés qui sont présentées dans cette feuille volante partagée par Josselin.
Pour résumer, c’est un pipeline en 3 étapes :
➡️ Recherche d’information
➡️ Agrégation / assemblage du contexte
➡️ Génération
Le context engineering s’arrête avant la génération pour fournir un contexte minimal, pertinent et structuré.
Merci 🫶🏼
D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.
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À très vite !
Merci tres interessant
Merci pour les infos de qualité!