Selon leur étude, les personnes ayant les scores de souveraineté cognitive les plus élevés n’étaient pas celles qui utilisaient le moins l’IA. C’étaient celles qui l’utilisaient le plus : pleinement intégrées, identité professionnelle réorganisée autour de l’IA et engagement maximal sur toutes les dimensions mesurées. Les chercheurs les appellent les co-auteurs et je trouve que ça colle.

Les scores les plus bas appartiennent à ceux qui gardaient l’IA à distance et lui déléguaient le travail. Les passeurs.

J’avais regardé la vidéo en espérant trouver quelque chose qui viendrait contredire ce que je ressentais, à savoir que l’IA m’augmente plutôt qu’elle me diminue. J’y ai plutôt trouvé le début d’une explication à ce que je ressentais.

Pourquoi ça a du sens

Mon collègue Pascal Hamel aime dire “l’IA est seulement aussi bonne que notre capacité à lui dire précisément quoi faire” et il a raison. Un LLM n’est pas une machine à penser. C’est une machine à prédire. Elle prédit le mot le plus probable dans une phrase, à grande échelle, à partir d’une quantité massive de données d’entraînement. Quelqu’un, et je m’en veux de ne pas me rappeler où j’ai vu ça, l’a bien formulé : l’IA n’écrit pas du bon code, elle écrit du code probable. Pourquoi c’est important ? Parce que l’IA ne peut pas think outside the box, par définition et par entraînement elle pense à l’intérieur de la boîte.

Quand on s’engage profondément avec l’IA, on constate exactement ça. On apprend ce qu’elle fait bien et où elle échoue. On développe un sens pour reconnaître quand sa réponse est juste statistiquement moyenne et quand elle est réellement utile. Bref, on apporte le jugement qu’elle ne peut pas avoir.

Inversement, quand on lui délègue une tâche, on ne développe jamais ce sens. La boîte devient invisible parce qu’on n’est jamais à l’intérieur du processus. Attention, la délégation est fantastique pour certaines choses, mais pas pour tout.

Par exemple, regardons comment les meilleurs développeurs utilisent les outils de code IA. Ils ne font pas que prompter et accepter. Ils architecturent le harnais : fichiers de contexte, règles, suites de tests, boucles de rétroaction qui façonnent ce que l’agent peut produire. Le harnais, c’est le jugement humain rendu explicite et permanent. On ne peut pas en architecturer un bon si on a décroché du processus, ce qui nous ramène à la même variable : est-on à l’intérieur ou à l’extérieur et est-ce qu’on a choisi sa position délibérément ou par hasard ?

Les trois choses à protéger

La recherche encadre aussi la souveraineté cognitive autour de trois composantes et pour ma part, toutes les trois sont sous pression.

La conscience est la première à disparaître quand on va vite. Il est facile de confier le travail et de récupérer quelques minutes, voire quelques heures, mais la conscience c’est ce qui nous permet de rester calibré. Quand on arrête de remarquer ce que l’IA rate, on arrête aussi de remarquer ce qu’on n’apporte plus.

L’autonomie est l’équilibre à maintenir. Un agent pleinement autonome maximise le débit et minimise notre implication. C’est utile dans certains contextes, mais ça vaut la peine de se demander, pour chaque processus, où le jugement humain créerait de la valeur. La réponse est rarement nulle part.

L’ownership est celle que je trouve la plus facile à maintenir. Tout ce que je produis avec l’IA, c’est mon travail. Point. Je comprends l’attrait de se détacher quand on est sous pression, quand l’IA a été introduite dans notre processus sans qu’on ait eu notre mot à dire ou quand on livre avec une date butoir, mais ça reste une excuse. Plus on est engagé, plus c’est difficile de se désengager du résultat.

Ce que ça implique quand on est en position de leadership

Le profil du passeur n’est pas rare. Il se manifeste chez la personne qui traite l’IA comme de la magie, qui croit qu’elle va tout remplacer rapidement en automatisant toutes les fonctions et en rendant la contribution humaine superflue. Ce qu’elle ne prend pas en compte, selon moi, c’est la valeur du jugement humain et l’endroit où il s’intègre. Peut-être a-t-elle évité le travail difficile de rester à l’intérieur du processus ?

Tout ne gagne pas à avoir un humain dans la boucle. Résumer les infolettres que je survole chaque jour ? Délégué sans hésitation. Pour le travail qui exige du jugement, la question pour les leaders n’est pas de savoir s’il faut adopter l’IA ou non, c’est comment construire des équipes qui restent à l’intérieur du processus, parce que c’est ce qui sépare un résultat passable d’un résultat remarquable.

Alors oui, dans ce sens, la souveraineté cognitive ne vient pas d’une utilisation moindre de l’IA. Elle vient d’une utilisation les yeux ouverts, mais ça ne fait pas des co-auteurs le modèle idéal pour autant. À mesure qu’on devient meilleurs et plus fluides avec l’IA, on court le risque de cesser de questionner ce que le processus produit et donc de perdre la distance critique qui nous a forcés à nous améliorer au départ.

J’ai ressenti l’excitation de voir un modèle répondre à des questions et flirter avec le raisonnement, tout comme j’ai ressenti la déception de réaliser qu’il ne faisait que prédire le prochain mot avec une précision déconcertante. Les hauts et les bas de la génération d’images quand les modèles cherchaient encore leurs repères. Les lectures sur l’éthique de tout ça, sans trop savoir si je devais me sentir enthousiaste ou mal à l’aise, souvent les deux à la fois.

Voilà le problème quand on tente de suivre l’IA en ce moment: il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre, et la percée du mois dernier est déjà une connaissance acquise pour certains, mais restera nouvelle pour la majorité. Dans ces conditions, c’est facile de se sentir dépassé, et le fait que ça bouge vite fait que c’est difficile de garder le fil de ce qu’on a vraiment appris. On passe tellement d’énergie à essayer de suivre qu’on s’arrête rarement pour constater le chemin parcouru, tout ce qu’on a appris et tout ce qu’on a peut-être à partager.

C’est la première raison pour laquelle j’ai décidé d’écrire. Pas pour avoir des réponses, mais pour garder une trace des questions que je me suis posées. Un endroit pour documenter ce que j’expérimente, ce qui me surprend, ce qui n’est que du bruit et ce qui finit par fonctionner, au moins pour un temps. La route vaut la peine d’être documentée, surtout quand la destination passe son temps à bouger.

La deuxième raison est plus simple: ça fait des années que j’avais l’intention de recommencer à écrire. L’IA m’a donné assez de matière pour enfin arrêter de procrastiner, et en plus, elle a fait le gros du travail.

Il y a trois jours, je ne savais pas ce qu’était Hugo, Claude me l’a recommandé. Je savais que Cloudflare offrait plusieurs services, mais je ne savais pas que je pouvais y héberger un blogue statique, publié par un simple git push. En 40 minutes, j’avais une installation locale et un pipeline pour publier en ligne sur mon propre domaine. Claude a fait l’essentiel du travail, j’ai supervisé et configuré les outils. À un moment, j’ai aussi dû le corriger parce que l’IA, c’est bien, mais ça se perd facilement quand les interfaces changent. Combler l’écart entre ce qu’ils savent, ou savaient, et ce que tu vois à l’écran, c’est encore un frein.

Alors voilà où on en est: moi qui écris sur un outil suggéré par Claude, publié sur un hébergeur suggéré par Claude, avec un pipeline de publication suggéré par Claude, et vous qui lisez un texte écrit par moi à partir d’un brouillon écrit par Claude, basé sur une invite de ma part.

Est-ce que vous allez trouver de la valeur là-dedans, ou dans ce que j’écrirai d’autre? Peut-être, mais je ne peux pas le garantir. Si c’est le cas, like and share comme on dit, ou écrivez-moi si vous voulez jaser. En attendant, restez curieux.