AI générative, une injonction contradictoire ?

30 septembre 2025 Grégory Loth Concepts 0

Inspiré par Ray BradBury : Fahrenheit 451 - « MONTAG 2.0 » /2025 https://fr.wikipedia.org/wiki/Fahrenheit_451

Cela fait belle lurette que je n’ai pas succombé à l’envie d’écrire quelques lignes sur notre blog lancé avec tant d’énergie il y a 6 ans. D’une part car les projets se succèdent à un rythme effréné, me laissant peu de temps à la prise de recul nécessaire à l’écriture, et d’autre part car je ne peux écrire ici sans mettre à contribution Guillaume pour obtenir des échanges contradictoires et étayer ma réflexion. Nous avons tous des priorités et UXMetric est pour ma part la 5ème roue du carrosse.

Toutefois, après quelques échanges avec nos pairs, collègues ou collaborateurs, j’en viens à penser qu’à l’heure de l’IA, la production de contenu dans le but de poser des convictions ou d’afficher des points de vue clivants devient nécessaire.

Dans le présent article, je parlerai majoritairement de l’IA générative sous le terme générique IA, (si vous souhaitez obtenir des plus amples précisions sur les différentes Intelligences artificielles , je vous invite a visiter le lien suivant :
https://www.lemagit.fr/conseil/IA-machine-learning-deep-learning-IA-generative-quelles-differences)

Pour étayer cette conviction, j’ai d’abord voulu tester et comprendre concrètement les IA. Comme pour beaucoup, ces technologies s’invitent dans mon quotidien, mais je veille cependant à bien à utiliser le bon outil au bon endroit :

Chat GPT: Polyvalence, deep research, interprétation de données, programmations (https://artificialanalysis.ai/insights/chatbots-comparison)

Claude : Programmation et rédaction, axé sur la sécurité, compréhension des nuances et considérations éthiques (https://www.technicalexplore.com/ai/benchmarking-chatgpt-vs-claude-vs-mistral-an-in-depth-analysis-for-ai-engineers)

Perplexity : Spécialisé dans la recherche (https://zapier.com/blog/perplexity-vs-chatgpt/), vérification de faits et analyse concurrentielle  (https://www.geeky-gadgets.com/chatgpt-vs-gemini-vs-perplexity-vs-claude/)

Mistral IA :Modèle open source, spécialisé dans les domaines  verticaux (Médical, légal, etc)  (https://www.walturn.com/insights/what-is-mistral-ai-features-pricing-and-use-cases)

Gemini : interaction native avec l’écosystème Google  (https://freshvanroot.com/blog/best-ai-assistants-compared-2024/)

Copilot : Intégration ecosystème Microsoft

Fort de nombreuses lectures sur mes supports de veille habituels, toutes plus euphorisantes les unes que les autres sur les gains de temps et de productivité que nous permettent ces outils, j’ai testé  toutes ces petites solutions histoire de comprendre si les gains de temps annoncés de toute part allaient immédiatement me sauter aux yeux. J’ai mis l’emphase sur mes domaines de compétences au sens large, histoire d’être en mesure de repérer aisément les boulettes… S’il y en a (il y en a, mais ce n’est pas mon propos du jour)

J’ai donc privilégié les thèmes suivants :

  • La performance digitale
    • Stratégie d’acquisition ou lead générations avec un parti pris sur l’exotisme / l’originalité des approches recommandées
    • Coding : 
      • Passive events listening , micro SAAS, Bash & RPA, API, Analyse de données & tests statistiques (JS/ PHP / Python)
      • TMA : Analyse de bugs, corrections, effets de bords
    • Analyse de documentation et compréhension de faits techniques
  • Le développement d’activité et d’entreprise
    • L’analyse de marché
    • Positionnement et branding
  • la production de contenus
    • Les jeux de société (je commence à bien connaître l’univers)
    • Le sport : le golf (6 ans de pratique, ça aide.)
    • La photographie (j’ai étudié longuement, il y a fort longtemps)

Outre  les capacités impressionnantes en coding (requête sql et regex complexes, ça va vite, très vite .. sans trop d’erreurs pour peu qu’on sache exprimer le  résultat souhaité ), il y a bien quelque chose qui m’a sauté aux yeux.
Assez rapidement, mais pas réellement ce que j’avais prévu :  c’est l’injonction contradictoire que peut représenter l’utilisation de ces outils.

Plus nous utiliserons l’IA, moins nous serons en capacité d’utiliser cette IA.

Pour concevoir le prompt et utiliser les bestiaux finement, il faut être en mesure d’exprimer sa pensée, des nuances, des détails, être capable de conceptualiser, être capable d’abstraction, de poser, valider/invalider des hypothèses, organiser le cheminement de sa réflexion avec agilité, bref de structurer. Et in fine, avoir les connaissances nécessaires pour valider l’approche ou les informations de l’IA. comme pertinentes.

La pensée et le langage

Selon plusieurs sources, la pensée est liée au langage : plus notre langage est riche, plus notre capacité à élaborer des pensées complexes sera évoluée. https://www.collectionscanada.gc.ca/obj/s4/f2/dsk3/ftp05/mq25736.pdf

 « L’écrit est alors envisagé non seulement comme permettant la production d’objets finalisés (textes, schémas…) mais aussi, concomitamment, comme agent de processus cognitifs, subjectifs et langagiers et, partant, comme agent de transformation de son usager, dans le sens d’un développement accru de la potentialité réflexive »

https://lejournal.cnrs.fr/articles/la-pensee-a-t-elle-son-propre-langage

 

Cette expression de la pensée nécessite une structure forte permettant de favoriser l’élaboration de réflexions complexes et abstraites. Or c’est précisément l’ECRITURE qui permet de développer la mémoire, facilite l’apprentissage et est une des constituantes majeures de la structuration de la pensée.

“L’écriture ne se limite pas à la transcription de la parole. Comme le montre l’histoire de ses origines, c’est un outil intellectuel qui permet d’augmenter la mémoire, de favoriser l’élaboration d’une réflexion abstraite et complexe, de « restructurer la pensée »”

https://www.scienceshumaines.com/l-ecriture-un-tremplin-pour-la-pensee_fr_774.html#:~:text=L’%C3%A9criture%20ne%20se%20limite,de%20%C2%AB%20restructurer%20la%20pens%C3%A9e%20%C2%BB.

Donc, si l’écriture structure la pensée, que se passera-t-il à terme si l’on délègue cette écriture ?

 

L’IA, un nouvel “offshore” : plus accessible, plus rapide, moins coûteux

Les organisations modernes se transforment, elles multiplient les fonctions de coordination et de pilotage stratégique. Ces rôles, souvent sans équipe directe, se concentrent sur la vision globale et la direction à suivre. Mais cette approche s’appuie fréquemment sur une logique d’optimisation excessive, avec comme boussole la loi de Pareto.

Or, se focaliser systématiquement sur les 20 % de causes jugées les plus « impactantes » conduit à négliger des facteurs considérés comme secondaires, pourtant indispensables à l’équilibre et à la résilience du système.

Cette inflation de postes de pilotage, associée à la recherche constante de leviers d’efficacité (le fameux 20/80), crée un paradoxe : chacun définit des priorités, mais qui, au final, se charge de les exécuter ?

C’est là qu’entre en scène l’IA. Face à ce déficit d’exécution, la tentation est grande d’y voir une réponse mécanique.
Puisque la valeur réside dans la conception, la réalisation peut être confiée à une machine. Caricature, certes… mais pas si éloignée de la réalité.

Le « faire », devient une activité de second plan, ennuyeuse.
De fait tout ce qui est répétitif, chronophage ou peu stimulant, on l’attribue à l’IA : comptes rendus, synthèses, analyses de données, présentations, contenus, évaluations… L’IA sait faire. Elle ingère des masses d’informations, les consolide et les restitue en un temps record. Bref, si on ne sait pas ou que l’on manque de temps ou d’intérêt.., on demande à l’IA.

L’idée est séduisante (c’est nouveau, pratique, libérateur). Pourtant, céder à cette facilité comporte un risque majeur.

Tout comme l’externalisation massive, à force d’externaliser l’exécution, on finit par perdre la connaissance interne…  qui permettait de piloter efficacement l’externe.

La pratique, un exemple, un cas d’école

Prenons un exemple concret et universel pour comprendre les enjeux : le compte rendu de réunion. Tâche que tout le monde connaît, que beaucoup délèguent déjà à l’IA, et qui illustre parfaitement le piège de la facilité apparente.

Le Compte rendu de réunion

A quoi sert un CR hormis ses utilités techniques (RIDA : Relevé, Information, Décision, Action)

  • Documentation et traçabilité,
  • Communication,
  • Responsabilté,
  • Planification.

Il transforme les échanges oraux parfois confus en idées structurées et cohérentes. Le processus de rédaction oblige à clarifier et organiser les concepts discutés.

Il permet de prendre du recul sur les discussions “à chaud” et d’identifier des patterns, des récurrences ou des points aveugles qui n’étaient pas évidents pendant la réunion.

En formalisant par écrit ce qui a été dit, il fait souvent apparaître les non-dits, les présupposés ou les raisonnements sous-jacents qui n’avaient pas été explicités oralement.

Il devient un objet d’étude pour analyser la qualité des processus de décision, l’efficacité des méthodes de travail ou la dynamique de groupe.

Il contribue à construire une intelligence collective en capitalisant sur les apprentissages et en évitant de reproduire les mêmes erreurs ou de réinventer la roue.

Relire un compte rendu quelques jours après permet souvent de voir les sujets sous un angle différent et de faire émerger de nouvelles perspectives ou solutions.

Le compte rendu devient ainsi un véritable instrument de développement de la pensée stratégique et de l’intelligence organisationnelle.​​​​​​​​​​​​​​​​

On y comprend aisément que l’intérêt primordial n’est pas tant dans le résultat que dans le chemin qui nous conduira à ce résultat ou à un autre..

Faut-il vraiment sacrifier nos capacités de réflexion et de création au nom du progrès technologique ? Quand on automatise la synthèse de réunions, qu’on peine à repérer les erreurs de l’IA, qu’on laisse s’atrophier nos savoirs, c’est notre intégrité intellectuelle qui est en jeu : notre discernement, notre esprit critique, notre libre-arbitre. 

Nous ne pouvons pas souscrire aveuglément dans une technologie de la paresse intellectuelle.​​​​​​​​​​​​​​​​

Tout ce qui est possible est faisable, mais est-il nécessaire de le mettre en œuvre ? Face à l’IA, nous voilà confrontés à des questions fondamentales qui dépassent la simple efficacité technique. 

Le principe de précaution suggère souvent qu’il vaut mieux s’abstenir quand les conséquences sont incertaines mais potentiellement graves. Or, les questions que soulève l’usage massif de l’IA sont vertigineuses : 

  • Quand est-il pertinent de déléguer une réflexion à une IA plutôt que de la mener soi-même ? 
  • Comment préserver l’autonomie intellectuelle tout en bénéficiant de ces outils ? 
  • Quels sont les effets à long terme sur nos capacités cognitives, nos relations sociales, notre rapport au savoir ? 

Ces interrogations ne sont pas théoriques, elles appellent une réponse pratique et urgente.

En outre, Les experts le confirment : “L’autre risque, c’est celui de la dépendance technologique et de la paresse intellectuelle. On peut penser que certaines compétences, comme la prise de notes et la capacité à hiérarchiser et trier les informations, pourraient se perdre”

https://www.lesechos.fr/travailler-mieux/vie-au-travail/video-comment-lia-peut-elle-nous-aider-a-ecrire-les-comptes-rendus-de-reunion-2123414

Ou encore : IA générative : le risque de l’atrophie cognitive
https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/neurosciences/ia-generative-le-risque-de-latrophie-cognitive/

Cela nous amène à un paradoxe fondamental : plus nous déléguerons notre réflexion à l’IA, moins nous serons capables d’écrire les prompts suffisamment nourris et précis pour l’utiliser efficacement. 

Pour illustrer ce cercle vicieux, j’ai mené une petite expérience. En lisant quelques articles sur LinkedIn, j’ai voulu tester jusqu’où l’IA pouvait aller quand on lui demande de produire du contenu orienté…

 Tout en gardant à l’esprit que l’outil ne sait pas dire ‘Je ne sais pas “, donc s’il/elle ne sait pas, il/elle invente  ! 

 

Recherche  / fact checking et Démonstration 

J’ai demandé à Zébulon Alias Claude Sonnet 4 d’écrire un article à charge sur le déclin de Coca Cola  en pointant les cours de la bourse, les stratégies digitales, le data driven, le pilotage par le ROI…  Rapidement, sans challenger la bête, sans volonté de publier cet article comme une étude, juste pour le fun et l’exemple. (toute ressemblance avec un article connu ne serait que purement fortuit), Just Do It ! 😉

A lire ci-après l’article à charge produit par Claude sur Coca Cola

https://claude.ai/public/artifacts/32455682-2f85-46e7-a282-c694b4b11cbc


Je lui ai ensuite posé une question : Quelles données ou sources as-tu inventées ? Quelles analyses sont orientées pour s’aligner avec ma demande ?

Voici sa réponse 

Torturer un chiffre et il avouera tout ce que vous voulez, avec l’IA vous n’aurez même pas besoin de le/la torturer, il/elle avouera pour ne pas dire qu’elle ne sait pas. (Ceci même si dans le brief on a expressément demandé de ne rien inventer, de citer systématiquement les sources  avec les URLs, RIEN N’Y FAIT)

L’intelligence artificielle représente un multiplicateur de force pour les biais existants, tout en créant de nouveaux vecteurs de manipulation plus sophistiqués et difficiles à détecter.​​​​​​​​​​​​​​​​

Face à ce constat, faut-il pour autant rejeter ces outils ? Pas nécessairement, mais il nous faut repenser leurs usages.

 

Pactiser avec l’avocat du diable (ou changer le paradigme de l’utilisation)

Utiliser cette technologie comme un partenaire de réflexion plutôt que comme un oracle qui donnerait des réponses définitives.

Utiliser l’IA comme un outil de pensée plutôt que comme un substitut à la pensée

Lui demander d’aborder le sujet avec une “approche” socratique : 

– Posez des questions qui révèlent les présupposés,

– Proposez des contre-exemples pour tester les généralisations,

– Identifiez les liens logiques faibles ou manquants,

– Révélez les contradictions internes.

 Avec cette façon de procéder nous éviterons plusieurs écueils :

Pas de délégation aveugle du jugement, 

Pas de rejet par principe de l’outil. 

Nous conserverons la maîtrise de notre réflexion tout en exploitant la capacité de l’IA à offrir des perspectives complémentaires.

D’une certaine manière, notre usage incarnera la réponse à notre question initiale : face à une technologie aux possibilités étendues mais aux conséquences incertaines, nous choisirons une voie qui préserve notre autonomie intellectuelle tout en explorant prudemment les potentiels de l’outil.

Cela témoigne peut-être d’une approche mesurée des technologies naissantes : éviter les excès de l’euphorie comme ceux de l’angoisse, au bénéfice d’une attention lucide et nuancée.​​​​​​​​​​​​​​​​

 

Sources citées :

​​

DemandSage – « Microsoft Copilot vs ChatGPT 2025: Which One To Choose? » (Juin 2025)
 https://www.demandsage.com/copilot-vs-chatgpt/

A propos de Grégory Loth 14 Articles
Je dispose de plus de 20 ans d’expérience professionnelle dans le digital, acquise en agences, en ESN et chez l’annonceur. Depuis plus de 10 ans, j’interviens comme consultant digital spécialisé en performance. Mon parcours combine une expérience opérationnelle du terrain et une formation en école de commerce autour de deux axes : management de la stratégie et de la performance commerciale, puis stratégie d’entreprise et management de transition. Sur UX Metric, je partage mes connaissances avec un objectif simple : rendre plus lisibles les sujets complexes du marketing, de la performance digitale, de la donnée et des choix technologiques.