# Archetype 81 — Recommandation de créateurs

## Source

Template communautaire « Recommandation de créateurs » (source.md #61).

## Définition

Lister **N créatrices/créateurs LinkedIn** (ou autres réseaux) qu'on recommande, avec **une raison spécifique** pour chacun.e. Format à très haut risque de **réseautage back-scratch** — où tout le monde recommande tout le monde dans une boucle de visibilité mutuelle.

⚠️ Variante de `41_post_curation` orientée personnes (pas œuvres). Pour … : ne défendable que si la recommandation est **éditoriale** (tu défends *pourquoi* tu recommandes, pas que tu connais la personne) et **désintéressée** (la personne recommandée ne t'a rien promis en échange).

## Pattern syntaxique

```
[Thème de la sélection — sur quoi tu recommandes ces personnes, 1-2 lignes]

1. **[@Handle / Nom]** — [Raison spécifique de la recommandation, ≤ 25 mots]
2. **[@Handle / Nom]** — […]
3. **[@Handle / Nom]** — […]
[3-7 personnes max]

[Ce que tu *n'as PAS* mis dans la liste et pourquoi — la moitié de la valeur du post, 2-3 lignes]
[Optionnel : ce que tu attends de la liste — pas en CTA "engagez-vous", en honnêteté "à qui je devrais l'élargir"]
```

## Exemples 



- *Voici 4 créatrices/créateurs **francophones** que je suis activement sur l'IA appliquée — sélection éditoriale, pas réseautage. Aucune des personnes citées ne sait que je fais ce post.*

 *1. **Léa-Nathalie de Chambord-Vaillant** (@lndcv) — Pour son sérieux sur l'éval. Pas une publication par semaine, mais chaque post a un protocole reproductible derrière. Elle est ce que je voudrais devenir dans 5 ans.*

 *2. **Vincent K.** (@vincentkapri) — Pour ses post-mortems anonymisés de missions. Le seul créateur français à publier régulièrement des échecs analysés, pas seulement des wins. Précieux.*

 *3. **Soraya M.** (@sorayam-ai) — Pour ses positions sur la gouvernance et la fairness algorithmique. Elle dit publiquement ce que la plupart taisent en interne. Désaccord régulier de ma part — c'est précisément ce qui en fait une bonne lecture.*

 *4. **Marc P.** (@marcp-data) — Pour sa pédagogie sur l'observabilité ML. Il a tenu une série de 12 posts en juin 2025 qui valent un cours en ligne.*

 *Ce que je **n'ai pas mis** : les comptes "AI thought leaders" qui font 3 posts par jour sans test terrain. Ils représentent peut-être 80 % du flux "IA-FR" sur LinkedIn, mais 0 % de valeur quand tu cherches à apprendre. Aussi : aucun.e ami.e proche.*

 *Si vous suivez d'autres comptes francophones qui rentrent dans la même catégorie ("publication mesurée, contenu testé"), partagez en commentaire — j'élargis.*


## Anti-patterns

- ❌ **Liste de 10+ noms** — au-delà de 5-7, le post devient un carnet d'adresses.
- ❌ **Reco sans raison spécifique** — "X est génial !" sans pourquoi = pure visibilité.
- ❌ **Reco de personnes qui t'ont recommandé** — back-scratch détectable, dégrade tes deux comptes.
- ❌ **Pas de "ce que je n'ai pas mis"** — c'est l'élément qui prouve la sélection éditoriale.
- ❌ **Reco de ses propres collaborateurs / employés** sans le dire — conflit d'intérêt déguisé.
- ❌ **Sur-utilisation** — 1 par an est généreux. Au-delà, le compte devient un compte de recommandations.

## Combo piliers

- ⚠️ **Pilier "curation / lecture du marché"** — peut être explicite.
- ⚠️ **Inscription transversale rare** — la reco est en général orthogonale aux piliers techniques.

## Combo analogies

- ❌ Pas d'analogie. La concrétude des choix se suffit.

## Cadence recommandée

**1 par an maximum.** Plus = compte de réseautage.

## Source-discipline

- **Ne prévenir personne** avant publication — c'est ce qui distingue la reco éditoriale du back-scratch.
- **Pas de personnes qui te paient ou que tu paies** — conflit immédiat.
- **Pas d'ami.e proche** — l'objectivité requise tombe.
- **Pas de "ping me back"** — si la personne veut te répondre publiquement, tant mieux ; ne pas le solliciter.