SmarterX teste dans ChatGPT un agent qui interviewe ses experts

SmarterX expérimente un agent IA capable d’interroger des experts internes dans ChatGPT. L’équipe présente ce produit minimum viable dans un article publié le 2 septembre 2026 par Mike Kaput. Le système prend en charge la préparation, les questions et la production d’un brief exploitable. L’objectif est de recueillir des citations, des expériences directes et des avis précis pour les contenus. Le projet répond à une difficulté opérationnelle chez SmarterX. Les experts internes disposent rarement du temps nécessaire pour participer à un entretien classique. L’agent ne remplace donc pas leur contribution. Il doit faciliter leur participation lorsque leur agenda empêche une réunion ou un échange par courriel.

Le contenu expert constitue le point de départ de l’approche défendue par l’équipe. SmarterX demande à l’humain de fournir la matière originale, tandis que l’IA aide à rédiger et distribuer les contenus. Cette matière provient notamment du podcast hebdomadaire The Artificial Intelligence Show, des formations d’AI Academy et de recherches originales. Elle inclut aussi des questions-réponses menées avec des membres de l’équipe. Selon l’article, les contenus générés par IA deviennent plus faciles et moins coûteux à produire à grande échelle. Les citations originales, l’expérience de terrain et les opinions fortes prennent alors une place centrale dans cette méthode dite « expert-first ».

L’agent prépare puis interroge

Le processus commence par une phase de recherche menée avant l’entretien. L’agent examine le sujet, la mission, le public visé et les déclarations récentes de l’expert dans des épisodes de podcast. Plusieurs tâches de recherche peuvent fonctionner en parallèle afin de préparer les questions avec un contexte précis. L’entretien se déroule ensuite une question après l’autre. Chaque réponse influence les questions suivantes. Le système cherche ainsi à faire émerger des éléments spécifiques, plutôt que des réponses générales. Cette séquence concerne, par exemple, trois publications parmi cinq prévues par l’équipe éditoriale sur une semaine. Ces trois publications doivent intégrer le point de vue original d’un expert interne.

Le brief final rassemble plusieurs livrables pour l’équipe éditoriale. Il contient les principaux enseignements, des citations sélectionnées, la transcription complète et le contexte des sources pertinentes. L’agent vérifie également les affirmations formulées par l’expert pendant l’entretien. Mike Kaput rapporte que l’entretien et le brief sont déjà opérationnels, comme évoqué dans l’épisode 233 de The Artificial Intelligence Show. Une intervention humaine reste toutefois nécessaire pour lancer le processus. Quelqu’un doit encore décrire les publications concernées et initier l’interview. L’équipe travaille donc sur un déclenchement depuis son outil de gestion de projet, lorsqu’une publication nécessite une interview experte.

SmarterX mesure encore les résultats

L’usage visé concerne la contribution d’un expert très occupé, plutôt que la génération automatique de contenu. Un spécialiste pourrait répondre aux questions pendant une promenade ou un trajet matinal. Cette organisation évite de réserver une réunion dédiée dans sa journée de travail. SmarterX évalue encore la capacité du dispositif à fonctionner à plus grande échelle. L’équipe mesure aussi si les briefs produits conduisent à des contenus sensiblement meilleurs. L’article présente donc le projet comme un test précoce d’un flux de travail agentique ciblé. Mike Kaput indique que ce type de processus semble réalisable sans cycle de développement long, sans présenter cette observation comme un résultat mesuré.

La prochaine étape consiste à automatiser le lancement et la coordination de l’interview. Un membre de l’équipe pourrait marquer une publication dans le système de gestion de projet. Ce statut déclencherait ensuite une prise de contact et une planification autonomes par l’agent. Le dispositif s’inscrit dans les travaux de SmarterX sur les équipes marketing prêtes pour l’IA. L’article s’appuie sur le segment AI Use Case Spotlight de l’épisode 233, animé par Paul Roetzer et Mike Kaput. L’épisode complet est accessible dans les notes du podcast. L’expérimentation est également détaillée dans l’article original de Marketing AI Institute.