Découvrez Raconte

Cet article n’a pas été écrit par une IA laissée seule devant une page blanche. Il a été écrit à partir d’une interview. Quelqu’un m’a posé des questions, j’ai répondu à la voix pendant quelques minutes, et le transcript de cette conversation a servi de matière première. L’outil qui a mené l’interview, c’est Raconte. C’est aussi le sujet de cet article.

Tout est parti d’un post LinkedIn

À l’origine, je voulais simplement rédiger mes posts LinkedIn plus vite. Mais je ne voulais pas que l’IA écrive tout à ma place. Le plus important devait venir de mon cerveau : mes expériences, mes ressentis, mes opinions. Une IA ne peut pas inventer ça. Et l’un des meilleurs moyens d’éviter l’AI slop, c’est justement d’aller chercher l’information dans le cerveau des humains.

J’ai donc construit une première version de Raconte. Elle interviewait l’utilisateur, puis rédigeait un post. Elle m’a servi à mettre au point toute la conversation vocale, et à comprendre où ça coinçait : la récupération de l’information. Je me suis rendu compte qu’il serait bien plus intéressant d’interviewer d’autres personnes pour aller récolter leur savoir, plutôt que de le faire pour soi seul.

La génération, finalement, on peut vouloir la garder dans ses propres outils. Claude Code, ChatGPT, chacun a ses préférences d’outil et de prompt. J’ai donc orienté une deuxième version vers quelque chose de moins axé sur la génération, et davantage sur la collecte et la structuration de l’information, sous forme d’une liste de propriétés typées et promptées. Mais c’était un peu trop complexe à l’usage, et là encore ça me détournait de la mission de départ : sortir l’information de la tête des gens.

C’est ce qui a donné cette troisième version, aujourd’hui en ligne et entièrement centrée sur l’interview.

Une interview en un prompt, partagée en un lien

Le principe est volontairement simple. Vous décrivez votre interview dans un prompt, un seul échange suffit. Vous ajustez éventuellement quelques paramètres : le titre, la langue, le message d’introduction. Puis vous partagez un lien.

Ce lien, vous pouvez l’envoyer par mail ou via un QR code. La personne ouvre la conversation dans son navigateur, sans rien à installer, et répond quand elle a un moment. C’est ce qui rend l’outil aussi polyvalent : un même lien sert à interroger un client, un collègue, un candidat ou un utilisateur. Si vous voulez voir à quoi ressemble une première interview de bout en bout, le guide de prise en main la déroule pas à pas.

Le vrai problème, c’est l’AI slop

L’AI slop, c’est le type de contenu que l’IA produit quand tout le monde s’appuie sur les mêmes modèles. On y trouve des tournures de phrases assez classiques et des informations génériques, que n’importe qui peut obtenir avec le même prompt. Les résultats se ressemblent tous, et ne disent rien que vous ne sachiez déjà.

Pour résoudre ça, il faut deux choses : un bon prompting, et surtout des informations authentiques ou originales. C’est ce grain à moudre qui donne à l’IA de quoi produire un contenu intéressant. Il n’existe nulle part dans les données d’entraînement. Il est dans la tête de vos experts, de vos clients, de vos équipes. Encore faut-il aller le chercher.

C’est aussi ce qui fait la différence pour le SEO. Les moteurs de recherche, comme les réponses générées par IA, valorisent le contenu original et de première main, celui qu’on ne trouve nulle part ailleurs. Publier ce que tout le monde peut générer avec le même prompt ne vous démarque pas. Publier l’expertise unique de vos équipes, si.

Parler plutôt qu’écrire

Un formulaire ne suffit pas. Il fige les questions à l’avance et récolte des réponses courtes, écrites à la va-vite. Une interview, elle, suit le fil de la pensée.

	Formulaire	Interview Raconte
Questions	Fixes, identiques pour tous	Adaptées en direct à chaque personne
Relances	Aucune	L’IA creuse quand une réponse mérite mieux
Format de réponse	Texte court, souvent bâclé	Voix, naturelle et détaillée
Matière récoltée	Générique	Authentique et originale
Effort côté répondant	Élevé (il faut écrire)	Faible (il suffit de parler)

Des interviews non déterministes

C’est là que Raconte se distingue d’un simple questionnaire. Vous promptez une interview : vous décrivez des questions, ou vous laissez l’agent poser les siennes. Vous donnez des objectifs, des consignes, des limites. L’agent pose alors ses questions et réagit à ce que dit la personne pour enchaîner avec des relances pertinentes, jusqu’à obtenir l’information la plus utile possible.

Les questions peuvent donc varier énormément d’une personne à l’autre. L’agent suit simplement ses instructions et ses objectifs, comme le ferait un bon journaliste : il écoute, il rebondit, il va chercher la nuance plutôt que la case à cocher.

De la voix à l’insight

Une fois l’interview menée et les réponses récoltées, vous récupérez les transcripts dans l’interface, ou via l’API, le serveur MCP, la CLI ou un webhook. À vous ensuite de les retraiter : extraire des actions concrètes, nourrir vos agents, rédiger des articles authentiques.

Raconte vous livre plus qu’un mur de texte brut. Chaque interview revient avec une première couche d’insight, générée à la fin : un résumé de ce que la personne a réellement dit, et une analyse de sentiment message par message. Vous n’avez rien à configurer. Vos agents récupèrent ces résumés directement par le serveur MCP, qui leur ouvre les interviews et les transcripts.

Raconte se branche sur vos outils

Autour de l’interview, j’ai construit tout un tooling : un SDK, des webhooks, une skill et une CLI. Vous devez pouvoir configurer des agents ou des systèmes qui partent interviewer d’autres personnes à la voix, récoltent l’information, puis la retraitent dans votre propre stack.

Concrètement, un agent peut déclencher une interview, attendre le webhook de fin, récupérer le transcript et son résumé, puis enchaîner sur la tâche qui vous intéresse. La CLI @raconte/cli rend tout ça scriptable depuis un terminal, et le SDK depuis une application TypeScript. Vous gardez la main sur la génération, Raconte se charge de la collecte.

Les usages, au-delà du post LinkedIn

Le but initial était d’écrire des posts LinkedIn. Mais une fois que l’on tient un outil capable d’interviewer n’importe qui à la voix, la liste s’allonge.

• Vous écrivez à la place d’un dirigeant ou d’un expert, avec sa vraie matière, ce qu’on appelle du ghostwriting.
• Vous interviewez vos experts internes pour en tirer des articles de blog solides.
• Vous interrogez le client et les équipes qui ont mené le projet, puis vous en faites une étude de cas.
• Vous récoltez du feedback utilisateur qualitatif et détaillé, auprès de dizaines de personnes, sans organiser d’appels.
• Vous allez chercher les retours RH internes que personne ne prend jamais le temps d’écouter.

Le gain de temps est réel. La richesse de l’information récoltée compte encore davantage. Parce que d’habitude, on ne va pas la chercher : il faut s’organiser, appeler ou caler un rendez-vous, poser les questions, prendre des notes ou lancer une transcription. Tout ça prend du temps. Raconte le fait à votre place, automatiquement.

C’est, au fond, la conviction derrière le produit : il n’y a pas de moyen plus rapide d’obtenir l’information dont vous avez besoin qu’une bonne vieille conversation.

Pour aller plus loin, la prise en main vous fait envoyer votre première interview en quelques minutes.