Dites à quelqu'un que vous avez utilisé un correcteur orthographique et personne ne s'en soucie. Dites-lui que vous avez utilisé une calculatrice et personne ne vous demande de montrer votre division longue. Dites-lui que vous avez cherché quelque chose sur Google et personne ne vous accuse d'avoir externalisé votre intelligence.
Dites-leur toutefois que l'IA vous a aidé pour quelque chose, et la température dans la pièce baisse soudainement de cinq degrés. Il y a souvent une pause. Peut-être un sourcil levé.
« Oh. Vous avez utilisé l'IA. »
Les mots sont prononcés avec le même ton que celui qu'une personne pourrait employer après avoir appris que la lasagne maison venait du rayon des surgelés.
Je comprends une partie de cette réaction. Nous avons tous vu de terribles articles générés par l'IA, des illustrations sans âme, des réponses avec assurance mais fausses, du code massacré, de fausses photographies, du texte marketing jetable et des publications sur les réseaux sociaux qui utilisent somehow dix-sept paragraphes pour ne rien dire du tout.
Il y a énormément de déchets générés par l'IA dans le monde. Il y avait aussi énormément de déchets écrits avant l'arrivée de l'IA. L'IA n'a pas inventé l'incompétence. Elle lui a simplement donné un clavier plus rapide.
Le crayon
Je considère l'IA comme un crayon. La première chose qu'on vous apprend à propos d'un crayon, c'est comment le tenir. Avant de pouvoir dessiner, ombrer, esquisser, écrire ou calculer, vous devez apprendre comment l'outil se comporte dans votre main.
Puis vous commencez à découvrir tout le reste qu'il peut faire.
Tenez-le à la verticale et il produit un trait mince. Inclinez-le et vous pouvez faire de l'ombrage. Appliquez plus de pression et le trait devient plus foncé. Taillez-le et vous obtenez des détails plus fins. Taillez-le trop agressivement et vous finirez par découvrir qu'il est possible de passer plus de temps à préparer un crayon qu'à l'utiliser réellement.
Le crayon est simple. Bien l'utiliser ne l'est pas.
Donnez un crayon à un tout-petit et vous pourriez obtenir un cercle enthousiaste accompagné de plusieurs marques inexpliquées sur la table. Ou sur le mur. Donnez le même crayon à un illustrateur expérimenté et vous pourriez obtenir un portrait qui semble prêt à respirer.
Le crayon n'a pas créé la différence. La personne qui le tenait, oui.
L'IA fonctionne de façon très semblable. Elle peut aider une personne compétente à explorer une idée, à remettre en question une hypothèse, à relire du code, à organiser de la recherche, à tester un argument ou à repérer quelque chose qu'elle avait manqué. Elle peut aussi aider quelqu'un à générer douze pages de nonsense convaincant avant le dîner. Le fait qu'il existe une deuxième personne n'invalide pas le travail de la première.
« Elle a utilisé un traitement de texte »
Je me demande parfois si l'arrivée du traitement de texte a irrité les dactylographes professionnels autant que l'IA irrite les gens aujourd'hui. J'imagine une conversation de bureau au début de l'informatique personnelle : « Oh, regarde, Carol. Cette note qu'elle tient? Elle a fait ça avec un traitement de texte. Ce n'est pas une vraie dactylo. »
Le traitement de texte offrait la correction orthographique, des révisions faciles, des paragraphes déplaçables, la mise en forme, des modèles et la capacité miraculeuse de corriger une erreur sans appliquer de liquide correcteur et attendre qu'il sèche. Il a sans aucun doute changé le travail.
Il a probablement éliminé le besoin de certaines compétences tout en rendant d'autres compétences beaucoup plus précieuses. Taper une page impeccable du premier coup comptait moins. Organiser l'information, réviser clairement, communiquer efficacement et comprendre la nouvelle technologie comptaient davantage. L'outil n'a pas rendu la communication inutile. Il a changé quelles parties du processus exigeaient le plus d'effort humain.
C'est ce que font les outils.
L'édition assistée par ordinateur n'a pas éliminé le design. Les appareils photo numériques n'ont pas éliminé la photographie. Les calculatrices n'ont pas éliminé les mathématiques. Les environnements de développement intégrés n'ont pas éliminé la programmation. Les moteurs de recherche n'ont pas éliminé la recherche. Ils ont changé le travail.
Certaines anciennes compétences sont devenues moins importantes. Certaines sont restées essentielles. De nouvelles compétences sont apparues.
L'IA est un autre changement dans cette progression, bien qu'il s'agisse, il faut l'admettre, d'un changement plus important et plus étrange. Contrairement à un crayon ou à un traitement de texte, elle peut produire quelque chose qui ressemble à une réponse finale. Cela rend particulièrement facile de confondre l'utilisation de l'outil avec la compréhension du résultat. Mais c'est un argument en faveur d'apprendre à l'utiliser correctement, pas en faveur de faire semblant qu'elle n'existe pas.
J'ai déjà entendu cette histoire
En tant que développeurs ColdFusion, nous vivons ce débat depuis des décennies. L'un des tout premiers slogans de ColdFusion était « Rendre les choses difficiles faciles. » Ça vous dit quelque chose? J'ai perdu le compte du nombre de fois où j'ai entendu quelqu'un écarter ColdFusion parce qu'il « cachait » trop de complexité.
Apparemment, écrire <cfquery> était de la triche.
Les vrais programmeurs écrivaient cinquante lignes de code répétitif pour se connecter à une base de données. Ils analysaient manuellement les soumissions de formulaires. Ils échappaient tout à la main. Les vrais programmeurs souffraient. "Je devais marcher jusqu'à l'école puis revenir à la maison cinq milles chaque jour! En montant! Dans les deux sens!"
Sauf que... non.
Les bons programmeurs utilisaient les outils qui leur permettaient de passer moins de temps à résoudre les problèmes d'hier et plus de temps à résoudre ceux d'aujourd'hui. ColdFusion n'a pas éliminé la compréhension. Il a éliminé la plomberie répétitive. C'est une distinction très importante.
Personne n'a jamais regardé <cfquery> et conclu : « Eh bien, je suppose que SQL est maintenant dépassé. » Il fallait toujours comprendre les index. Les transactions. Les jointures. La performance. La sécurité.
La balise n'a pas remplacé la connaissance. Elle l'a amplifiée. L'IA semble remarquablement similaire. Savoir comment demander du code à un LLM n'élimine pas le besoin de comprendre le code qu'il produit. Si quoi que ce soit, cela rend la compréhension plus importante.
Ce n'est pas parce que quelque chose est plus facile que c'est de la triche. Parfois, cela veut juste dire que nous avons inventé un meilleur crayon.
Pourquoi l'IA met-elle les gens mal à l'aise?
Une partie de ce malaise est justifiée. Les gens grincent des dents parce qu’on les a forcés à lire du contenu rédigé par l’IA que personne n’a pris la peine de relire. Ils grincent des dents parce que des entreprises utilisent l’IA comme excuse pour remplacer des travailleurs d’expérience par des systèmes moins chers, plus rapides et nettement moins bons. Ils grincent des dents parce que l’IA peut inventer avec aplomb des faits, des sources, des méthodes et des explications. Ils grincent des dents parce que des gens présentent du travail généré comme preuve d’une expertise qu’ils n’ont pas. Ils grincent des dents parce que les questions de droits d’auteur, de données d’entraînement, de consentement, de confidentialité et d’attribution n’ont pas été réglées à la satisfaction de tout le monde.
Ce sont des préoccupations réelles.
Mais il y a une autre couche à cette réaction - la croyance que l’utilisation de l’IA est intrinsèquement malhonnête ou intellectuellement paresseuse. Cette conclusion ne tient pas.
Mal utiliser l’IA peut être paresseux. Tout comme copier du code d’une réponse de forum vieille de dix ans sans la comprendre. Tout comme installer une bibliothèque parce que son README promet de tout régler. Tout comme réutiliser la même architecture pour tous les projets parce que réfléchir à des alternatives prendrait trop de temps.
La paresse n’est pas une caractéristique de l’outil. C’est une décision prise par l’utilisateur.
L’IA n’est pas de la magie. C’est du marketing.
Soyons honnêtes une minute. Apparemment, toutes les entreprises technologiques sur Terre ont conclu qu’ajouter « IA » à leur produit en augmente la valeur de 37 %. Votre courriel a de l’IA. Votre navigateur a de l’IA. Votre IDE a de l’IA. Votre moteur de recherche a de l’IA. Votre application de prise de notes a de l’IA.
Je m’attends presque à ce que mon ouvre-porte de garage annonce maintenant qu’il est doté d’une « technologie d’ouverture propulsée par l’IA ». Félicitations. Vous avez inventé... l’ouverture.
Le problème n’est pas l’IA. Le problème, ce sont des entreprises qui tentent désespérément de résoudre des problèmes que personne n’a vraiment. Personne n’a jamais regardé une calculatrice en se disant : « Vous savez ce qu’il manque? Un agent conversationnel. »
Et pourtant, nous y voilà. Chaque semaine, une autre startup annonce fièrement qu’elle a « révolutionné » quelque chose en insérant une boîte de texte qui répond. Je n’ai pas besoin de l’IA pour résumer ma liste d’épicerie ou pour réécrire mon rappel de calendrier. Je n’ai certainement pas besoin que l’IA décide si je voulais vraiment commander du beurre d’arachide croquant.
Parfois, un logiciel devrait juste... faire la chose.
Une bonne IA se fond dans le flux de travail. Une mauvaise IA interrompt le flux de travail pour vous rappeler qu’elle existe. C’est ça, la différence.
L’IA ne vous donne pas de jugement
L’une des idées fausses les plus dangereuses au sujet de l’IA, c’est qu’elle donne de l’expertise aux personnes inexpérimentées. Eh bien, non, pas du tout. Elle donne du résultat aux personnes inexpérimentées. Ce sont deux choses très différentes.
Un modèle de langage peut produire du code qui paraît raisonnable. Il peut même fonctionner. Mais il ne sait pas si ce code convient à votre application, respecte vos conventions, crée une vulnérabilité de sécurité, introduit une condition de concurrence, ignore un cas limite ou rendra discrètement la maintenance future pénible.
Quelqu’un doit encore l’évaluer. Cette évaluation exige des connaissances et de l’expérience. Dans mon propre travail, l’IA peut m’aider à examiner du code inconnu, à comparer des stratégies d’implantation, à générer des cas de test, à expliquer une erreur sous un autre angle ou à remettre en question mon interprétation d’un problème. Elle peut m’aider à avancer plus vite parmi les possibilités. Mais la partie utile n’est pas simplement d’obtenir une réponse. La partie utile, c’est de savoir quoi demander ensuite.
- Pourquoi a-t-elle choisi cette approche?
- Quelles hypothèses fait-elle?
- Qu’est-ce qui casse quand les données sont incomplètes?
- Comment cela se comporte-t-il sous charge?
- Quelles limites de sécurité ont été ignorées?
- Quelle est l’alternative la plus simple?
- Quelle preuve démontrerait que cette explication est fausse?
Ces questions viennent de l’expérience. L’IA peut participer à l’enquête, mais elle ne peut pas assumer la responsabilité de la conclusion. La personne qui l’utilise reste propriétaire du travail.
L’outil amplifie l’utilisateur
L’IA est un amplificateur. Elle peut aider un bon rédacteur à explorer davantage de variantes, mais elle peut aussi aider un mauvais rédacteur à produire encore plus de mauvais texte.
L’IA peut aider un développeur d’expérience à examiner rapidement un problème, mais elle peut aussi aider un développeur inexpérimenté à installer une panne de production remarquablement sophistiquée.
L’IA peut aider quelqu’un à organiser de véritables connaissances, ou elle peut l’aider à masquer leur absence.
C’est pourquoi les débats sur la qualité du résultat de l’IA n’aboutissent souvent nulle part. La qualité dépend fortement de la personne qui l’utilise, de la façon dont elle est utilisée et de ce qui se passe après l’apparition de la réponse initiale. Un professionnel n’accepte pas la première réponse simplement parce qu’elle est arrivée dans une boîte bien formatée. Il la remet en question. Il la teste. Il la réécrit. Il la vérifie. Il supprime les éléments inutiles. Il corrige les erreurs. Il ajoute le contexte manquant. Il rejette l’ensemble quand ça prend la mauvaise direction.
Parfois, le résultat le plus productif d’une séance avec l’IA, c’est de découvrir que la solution proposée est complètement fausse. C’est quand même utile. Une esquisse au crayon n’a pas besoin de devenir le tableau final pour avoir de la valeur. Elle peut simplement aider l’artiste à comprendre la composition.
L’IA ne remplace pas les bons employés. Elle les rend plus précieux.
Une tendance m’inquiète bien plus que l’IA elle-même. Les cadres qui la regardent et y voient immédiatement une réduction de la masse salariale. Il circule dans les salles du conseil d’administration un fantasme selon lequel l’IA signifie qu’on peut congédier la moitié de ses développeurs, la moitié de son personnel de soutien, la moitié de ses rédacteurs, et produire somehow deux fois plus de travail.
Ce n’est pas de l’augmentation. C’est un vœu pieux.
Les entreprises qui tirent le plus de valeur de l’IA ne remplacent généralement pas les personnes expérimentées - elles rendent ces personnes nettement plus productives. C’est une distinction importante.
Un développeur senior avec l'IA est généralement plus rapide que le même développeur senior sans IA. Cela ne rend pas magiquement un développeur junior interchangeable avec vingt ans d'expérience. En fait, cela rend souvent l'expertise plus précieuse, parce que l'IA produit davantage d'idées qui doivent être validées par des personnes expérimentées. Il faut quand même quelqu'un pour reconnaître une mauvaise architecture, repérer la faille de sécurité et remarquer que le SQL généré supprime gaiement la base de données de production.
Les recherches sur la façon dont les gens utilisent réellement l'IA générative indiquent déjà que l'augmentation est au moins aussi importante que l'automatisation. Une analyse d'Anthropic portant sur plus de quatre millions de conversations Claude a classé 57 % de l'utilisation observée comme une augmentation des capacités humaines et 43 % comme une automatisation des tâches. Cela ne règle pas la question de ce que l'IA fera éventuellement à l'emploi, mais cela mine l'idée simpliste selon laquelle son seul but serait de retirer une personne du processus.
Les tendances d'embauche sont tout aussi complexes. Les employeurs demandent de plus en plus des compétences en IA dans des rôles techniques et non techniques, ce qui laisse entendre que de nombreux emplois sont repensés autour de la technologie plutôt que simplement éliminés. En même temps, certaines entreprises réduisent des postes tout en en embauchant pour d'autres, souvent plus spécialisés. L'IA change la composition du travail, mais quiconque prétend que l'arithmétique finale des effectifs est déjà réglée essaie de vous vendre quelque chose.
Les entreprises responsables ne demandent pas : « Qui pouvons-nous remplacer ? » Elles demandent : « Qu'est-ce qu'on peut enlever de la journée des gens pour qu'ils puissent passer plus de temps à faire le travail que seuls les humains peuvent faire ? » C'est une bien meilleure question.
Le prompting n'est pas toute la compétence
Il y a une tentation de réduire la maîtrise de l'IA au « prompt engineering », comme si le fait de trouver la bonne formule magique allait amener la machine à fournir des réponses impeccables. Le prompting compte, mais ce n'est que le début. Savoir demander quelque chose est utile. Savoir si la réponse vaut quelque chose est essentiel.
La vraie compétence consiste à cadrer le problème, fournir le contexte pertinent, reconnaître l'information manquante, décomposer les grandes tâches en morceaux gérables, vérifier les affirmations, repérer les hallucinations, peaufiner le résultat et décider quand ne pas utiliser l'IA du tout.
Autrement dit, la compétence précieuse, c'est le jugement. Apprendre à tenir un crayon, c'est important. Ce n'est pas la même chose qu'apprendre à dessiner.
Il y a une différence entre assistance et substitution
La vérité inconfortable, c'est que certaines personnes utilisent l'IA pour éviter de faire un travail réellement utile. Des étudiants remettent des travaux générés qu'ils n'ont pas lus. Des développeurs livrent du code qu'ils ne peuvent pas expliquer. Des entreprises publient de la documentation d'assistance contenant des fonctionnalités inventées. Des candidats envoient des lettres de motivation qui pourraient être adressées à n'importe quelle entreprise, dans n'importe quel secteur, sur n'importe quelle planète.
Cela mérite des critiques.
Mais le problème n'est pas que l'IA ait participé. Le problème, c'est que l'être humain a abandonné sa responsabilité. Il y a une différence significative entre demander à l'IA d'aider à améliorer un argument que vous avez développé et lui demander d'inventer une opinion que vous n'avez pas.
Il y a une différence entre l'utiliser pour réviser du code que vous comprenez et l'utiliser pour produire du code que vous ne pouvez pas maintenir. Il y a aussi une différence entre l'utiliser pour identifier des pistes de recherche possibles et citer n'importe quelles sources qu'elle invente. Il y a une différence entre l'assistance et la substitution. La ligne de partage ne dépend pas toujours de la quantité d'IA utilisée. Elle dépend du fait que la personne qui remet le travail final le comprend, l'assume et accepte la responsabilité de son exactitude.
Personne ne donne des points pour avoir évité les outils
Il existe une forme particulière de fierté professionnelle qui consiste à accomplir le travail de la façon la plus difficile. Parfois, c'est approprié. Comprendre les bases est important. Un développeur devrait comprendre le code qu'il déploie. Un rédacteur devrait pouvoir exprimer une idée sans demander à une machine d'en inventer une. Un designer devrait comprendre la composition plutôt que de générer sans fin des variations jusqu'à ce que quelque chose ait l'air acceptable.
Mais la difficulté n'est pas automatiquement une vertu. Personne ne devrait recevoir de points bonus pour avoir passé quatre heures sur une tâche qui aurait pu être accomplie avec soin en une heure.
L'objectif n'est pas d'éviter l'aide. L'objectif est de produire un bon travail. Cela exige de choisir intelligemment ses outils. Parfois, l'IA est le bon outil. Parfois, la documentation est meilleure. Parfois, un moteur de recherche est meilleur. Parfois, la meilleure option est de fermer tous les onglets du navigateur, de fixer le problème et de réfléchir.
Le professionnalisme, c'est savoir faire la différence.
Nous apprenons encore à le maîtriser
L'IA en est encore à ses débuts. Les outils vont s'améliorer. Les règles qui les entourent vont évoluer. Certaines utilisations actuelles sembleront embarrassamment primitives dans quelques années. Certaines des promesses les plus bruyantes d'aujourd'hui s'effondreront. Certaines des objections les plus bruyantes d'aujourd'hui deviendront sans objet.
Pendant ce processus, nous avons besoin de scepticisme. Nous devrions remettre en question l'exactitude et contester les mises en oeuvre contraires à l'éthique. Nous devrions résister à l'idée de remplacer l'expertise par une vraisemblance générée, et nous devrions nous soucier de l'attribution, de la vie privée, de la propriété intellectuelle et des conséquences de l'automatisation des décisions.
Mais le scepticisme ne devrait pas devenir une impuissance performative. Refuser d'apprendre à propos de l'IA ne rend pas quelqu'un plus authentique. Cela le laisse simplement moins informé au sujet d'une technologie qui change déjà la façon dont le travail se fait. Vous n'avez pas à admirer chacune de ses utilisations. Vous n'avez pas à accepter chacune des affirmations faites à son sujet. Vous n'avez pas à l'utiliser pour chaque tâche.
Mais rejeter tout travail assisté par l'IA parce que certaines personnes produisent de la camelote avec, c'est comme rejeter les crayons parce que quelqu'un a dessiné sur le mur. Le crayon n'est pas le chef-d'oeuvre. Le crayon n'est pas l'artiste. Le crayon est un outil. Apprenez à le tenir.
L'IA m'a aidé à peaufiner cet article. Voilà. C'est dit.
L'IA a aussi généré toutes les photos de singes utilisées sur ce site Web. Vous pensez que je peux me payer un vrai singe pour poser dans un stupide hoodie orange? Dans cette économie? Je ne pense pas.