Pendant des années, le travail des ghostwriters est resté invisible mais central dans le monde de la tech, mais que se passe-t-il aujourd’hui avec l’IA ?
En effet, derrière de nombreux posts LinkedIn de CEO et réflexions publiées par des dirigeants d’entreprises comme Amazon, Meta, GitHub ou OpenAI se cachait souvent le travail de professionnels spécialisés dans la construction d’une voix publique crédible.
Parmi eux se trouvait aussi David Johnson-Igra, ghostwriter actif depuis des années dans le secteur technologique, qui en l’espace de quelques semaines a toutefois vu disparaître presque tous ses clients.
Ce moment coïncide avec la sortie de Anthropic Claude 3 Opus, un modèle d’IA qui, en 2025, avait attiré une énorme attention pour ses capacités d’écriture avancées.
Johnson-Igra n’affirme pas avec certitude que ce soit l’intelligence artificielle qui a provoqué l’effondrement de son activité, car les coupes budgétaires dans le secteur tech ont également joué un rôle.
Cependant, le timing lui a semblé significatif. Au moment même où les entreprises commençaient à se demander comment produire des contenus plus rapidement et à moindre coût grâce aux modèles linguistiques, de nombreuses missions d’écriture traditionnelles ont commencé à disparaître.
Summary
De la crise soudaine à la réinvention : quand l’intelligence artificielle change le travail créatif
Quoi qu’il en soit, cette histoire illustre bien une transformation plus large qui traverse le marché numérique. L’intelligence artificielle ne se contente pas d’automatiser certaines activités : elle modifie la valeur perçue du travail créatif.
Pendant de nombreux mois, le débat s’est surtout concentré sur la possibilité que des outils comme Claude ou ChatGPT remplacent copywriters, marketeurs et créateurs.
Puis, progressivement, un autre problème est apparu : la saturation croissante de contenus générés artificiellement.
Dans le secteur tech, on a commencé à parler de plus en plus souvent d’“AI slop”, c’est-à-dire de contenus produits en masse, souvent dépourvus de personnalité, de profondeur ou de véritable vision stratégique.
Et c’est précisément à ce moment-là que Johnson-Igra a décidé de réinventer complètement son activité.
Au lieu de se limiter à écrire des textes pour ses clients, il a commencé à construire des systèmes de contenu alimentés par l’IA. Il ne vend plus simplement des articles ou des posts sur les réseaux sociaux : il vend des infrastructures éditoriales personnalisées qui combinent compétences humaines et modèles linguistiques.
Un changement qui montre que le marché ne récompense pas tant ceux qui utilisent l’intelligence artificielle que ceux qui parviennent à l’intégrer de manière sophistiquée.
Le “second cerveau” pour dirigeants et entreprises : comment fonctionnent les nouveaux systèmes d’IA
Le cœur de la nouvelle approche de Johnson-Igra est ce qu’il définit comme un “second cerveau” numérique.
Dans le monde du ghostwriting, il existe depuis toujours des documents internes qui aident à maintenir cohérente la voix d’un dirigeant : ton, lexique, sujets préférés, style de communication.
Aujourd’hui, cependant, ces archives statiques évoluent vers quelque chose de bien plus avancé.
Johnson-Igra utilise en effet des systèmes basés sur des graphes de connaissances et des modèles linguistiques pour créer une mémoire dynamique du client.
On y insère des interviews, des contenus publiés par le passé, les performances des posts, des idées stratégiques et des notes relatives à la communication de l’entreprise.
Lorsque le dirigeant doit aborder un nouveau sujet, le système récupère automatiquement des références aux contenus précédents, identifie des connexions thématiques et suggère la direction narrative la plus efficace.
L’IA produit ensuite un premier brouillon qui est ensuite affiné par l’être humain. Selon Johnson-Igra, l’avantage ne concerne pas seulement la rapidité.
La véritable différence résiderait dans la capacité à créer des liens entre des informations qu’un seul professionnel pourrait ne pas remarquer immédiatement.
En pratique, le rôle du ghostwriter se déplace de la simple production de textes vers la conception d’écosystèmes informationnels personnalisés.
Cette évolution reflète un changement plus général dans la relation entre professionnels et IA. Dans de nombreux secteurs créatifs, la valeur se déplace progressivement de l’exécution technique vers la supervision stratégique.
Écrire un post ne suffit plus : il est essentiel de construire des systèmes cohérents, d’entraîner des flux d’information et de maintenir une direction éditoriale reconnaissable.
Il n’est pas surprenant que de nombreuses entreprises tech aient commencé à rechercher des profils hybrides, capables de comprendre à la fois le langage du marketing et celui de l’automatisation.
L’intelligence artificielle, en effet, augmente la valeur de ceux qui parviennent à orchestrer les outils plutôt que de les utiliser passivement.
Le paradoxe est évident : les mêmes outils qui semblaient au départ destinés à remplacer les ghostwriters créent de nouvelles opportunités pour des professionnels plus spécialisés.
Cependant, ce nouvel équilibre exige des compétences complètement différentes de celles d’il y a quelques années.
De l’écriture au logiciel : pourquoi le content marketing devient de plus en plus technique
Quoi qu’il en soit, la transformation du travail de Johnson-Igra ne s’arrête pas à la production éditoriale. Aujourd’hui, ses services incluent également des outils logiciels personnalisés, des scripts Python et des connecteurs d’IA conçus pour automatiser des processus marketing complexes.
Pour un client, par exemple, il a développé un système capable d’analyser des milliers de lignes de données LinkedIn afin de produire des rapports automatiques sur les performances des contenus.
Dans un autre cas, il a créé des audits concurrentiels qui comparent des centaines de publications de dirigeants concurrents, en visualisant les thèmes dominants à travers des heatmaps et des analyses sémantiques.
Il travaille en outre sur des outils MCP, des connecteurs qui permettent aux modèles linguistiques d’interagir avec des services externes et des bases de données d’entreprise.
L’objectif est de standardiser la communication des startups et des fonds de capital-risque, en garantissant la cohérence des messages générés par l’IA.
Cette évolution révèle quelque chose d’important sur l’avenir du content marketing. De plus en plus souvent, les compétences requises ne concernent pas seulement l’écriture, mais aussi la capacité à construire des processus, à intégrer des données et à gérer des outils techniques avancés.
En pratique, le contenu est en train de devenir un produit logiciel. Et ce phénomène concerne désormais une grande partie de l’économie numérique.
Il n’est donc pas surprenant que de nombreuses entreprises réduisent les collaborations traditionnelles avec des freelances généralistes pour privilégier des profils capables d’offrir des solutions plus complexes et automatisées.
Dans le même temps, cependant, le risque d’uniformisation augmente. Si tout le monde utilise les mêmes modèles linguistiques, les mêmes frameworks narratifs et les mêmes stratégies d’optimisation, le résultat peut devenir une masse indistincte de contenus très similaires les uns aux autres.
C’est là que la composante humaine continue de conserver une valeur décisive.
L’IA peut accélérer la production et organiser d’énormes quantités d’informations, mais la capacité à interpréter le contexte culturel, à saisir les nuances et à construire une vision originale reste encore profondément liée à l’expérience humaine.
