Avant
Grace disposait de solides données sur ses programmes, mais ses brouillons de demandes de subvention paraissaient souvent trop émotionnels ou trop administratifs. Elle voulait un meilleur moyen de comparer les angles narratifs avant de s’engager.
Le déclic
MultipleChat lui permet d’envoyer un même brief de subvention à plusieurs modèles et d’en comparer les angles. Un modèle met l’accent sur les résultats, un autre sur les besoins de la communauté, un troisième sur l’adéquation avec les priorités du financeur.
« La comparaison nous aide à trouver le récit le plus fort avant de commencer à peaufiner. »
Après
L’équipe choisit plus vite une direction, puis humanise le texte final avec des exemples réels tirés des programmes. Les brouillons sont plus précis, et les relecteurs passent moins de temps à reconstruire le récit.
Ce qu’ils ont utilisé
Compare Mode
Comparer côte à côte plusieurs récits de demande de subvention.
Critique par l’AI-Team
Vérifier que les éléments étayent le récit.
Passage dans l’humanizer
Rendre les versions finales moins génériques.