L’IA mal utilisée : Pourquoi nous passons à côté de l’essentiel (et ce que ça nous coûte vraiment)

Sommaire

Imaginez-vous devant une Ferrari flambant neuve. Maintenant, imaginez que vous l’utilisez uniquement pour aller chercher le pain à 200 mètres de chez vous, en première vitesse.
Absurde ? C’est pourtant exactement ce que nous faisons avec l’intelligence artificielle aujourd’hui.

L’autre jour, je suis tombé sur l’affiche d’une course de caisses à savon dans mon département. Au premier regard, elle semblait professionnelle, mais avec l’habitude, j’ai rapidement remarqué des erreurs qu’une IA comme ChatGPT pourrait produire (en plus de la teinte jaunâtre représentative).

Je vous laisse chercher les erreurs 😉

Bienvenue dans l’ère du « ça fera l’affaire », propulsée par une utilisation paresseuse de l’IA.

Le syndrome du marteau magique

Vous connaissez l’expression « Toute chose ressemble à un clou, pour celui qui ne possède qu’un marteau » de Abraham Maslow ?
Avec l’IA, nous avons hérité d’un marteau qui semble magique, et nous frappons absolument partout, sans réfléchir.

Le problème fondamental n’est pas l’outil lui-même, mais notre approche enfantine de celui-ci.
Nous utilisons ChatGPT comme un distributeur automatique de contenu : on insère une requête basique, on récupère un résultat médiocre, et on valide.
C’est l’équivalent numérique du fast-food intellectuel ou le Mac Do du Cerveau.

Prenons l’exemple des affiches d’événements. Avant, deux options s’offraient à nous :

  • Faire appel à un graphiste (coût, délai, mais résultat professionnel)
  • Se débrouiller avec Canva ou PowerPoint (gratuit, rapide, mais basique)

Aujourd’hui, une troisième voie émerge : demander à l’IA de tout faire. Le résultat ? Des visuels qui ont l’apparence du professionnel mais qui, comme un décor de théâtre, ne tiennent pas debout dès qu’on s’approche, et la raison est simple : une personne qui n’est pas compétente en la matière, demande à une IA de faire le travail… Il n’a donc pas les compétences pour juger de la fiabilité du résultat.

Les dégâts collatéraux qu’on refuse de voir

1. La catastrophe écologique silencieuse

Chaque requête ChatGPT pour générer une image consomme l’équivalent énergétique de recharger votre smartphone. Multipliez ça par les millions de personnes qui génèrent 15 versions d’une affiche « parce que c’est gratuit et illimité », et vous obtenez une empreinte carbone monumentale.

Pour rappel, la mode des « starter pack » fait avec Chat GPT, consommait 100 litres d’eau potable par image. Mais bon…faire rire les collègues et suivre la mode pour satisfaire les algorithmes des réseaux sociaux, ça vaut bien d’empêcher de boire un village en période de sécheresse.

Le paradoxe : nous trions nos déchets religieusement, mais nous brûlons des mégawatts pour générer des images de chats ninjas que personne ne regardera jamais. Une étude récente du MIT estime que l’entraînement d’un seul modèle d’IA peut émettre autant de CO2 que cinq voitures pendant toute leur durée de vie (https://www.technologyreview.com/2019/06/06/239031/training-a-single-ai-model-can-emit-as-much-carbon-as-five-cars-in-their-lifetimes/)

2. Le piège économique à retardement

« Pourquoi payer un graphiste quand l’IA peut le faire gratuitement ? » Cette question, je l’entends partout.
On me dit très souvent qu’avec les IA, le métier de graphiste va disparaitre, alors que les compétences d’un graphiste ne se résument pas à produire une image.

Alors réfléchissons deux secondes :

  • Court terme : Des économies en apparence et des livrables plus rapides
  • Moyen terme : Disparition progressive des compétences humaines, uniformisation du contenu
  • Long terme : Dépendance totale à des outils contrôlés par quelques géants tech

Nous sommes en train de créer un monde où personne ne saura plus écrire correctement, concevoir visuellement, ou penser de manière structurée. Et quand OpenAI décidera de multiplier ses tarifs par 10 (spoiler : ça arrivera plus vite que vous ne le croyez), que ferons-nous ?

Penser qu’une IA actuelle peut permettre à n’importe qui de faire le métier d’un autre avec le même niveau d’expertise, c’est une preuve que vous ne comprenez pas les IA.

Intéressez vous plus en profondeur sur la valeur réel du travail d’un spécialiste dans un domaine, il va au delà de la simple connaissance, cela implique de l’émotion, une vision humaine du contexte et surtout le fait d’assumer les conséquences.
Pour le moment, prendre une décision basée sur le résultat d’une IA est de votre responsabilité légale et éthique, même si vous avez « correctement prompté » l’IA pour lui donner un rôle, elle ne risque rien.

3. La bombe à retardement cybersécurité

C’est le danger dont personne ne parle. Les employés balancent allègrement des données confidentielles dans ChatGPT, Gemini, Claude, … :

  • Bilans financiers pour « faire un résumé »
  • Codes sources propriétaires pour « débugger »
  • Données personnelles de clients pour « rédiger des emails »
  • Dossier RH pour aider à résoudre un litige
  • … les exemples sont déjà trop nombreux

Anecdote vraie : Samsung a interdit ChatGPT après que des ingénieurs ont uploadé du code confidentiel. Trois semaines plus tard, des bribes de ce code sont apparues dans des réponses à d’autres utilisateurs. (source : https://siecledigital.fr/2023/05/03/samsung-interdiction-chatgpt/)

Ce genre de situation fait sourire, mais dans votre entourage professionnel, combien utilisent l’IA au quotidien sans se poser ce genre de questions ?

Chaque prompt que vous entrez devient potentiellement une donnée d’entraînement. Votre stratégie marketing « révolutionnaire » ? Elle pourrait ressortir chez votre concurrent demain.

Alors, est-ce que votre service informatique ou votre direction a mis à jour la charte informatique ?
Pour ceux qui ont oublié, il y a aussi la loi RGPD qui est toujours valable, donc saisir des données personnelles dans une IA en fait partie.

Le vrai potentiel qu’on massacre

L’IA n’est pas un employé low-cost qu’on exploite pour des tâches répétitives, c’est un amplificateur cognitif, un partenaire de réflexion, un challenger intellectuel, qui peut aider chacun à s’améliorer à son rythme et devenir indispensable pour son entreprise.

Ce que l’IA devrait être : un copilote, pas un autopilote

Plutôt que de générer un 5 minutes du contenu fade mais en apparence valable, prenez quelques minutes pour injecter un peu de votre savoir faire dans le contenu généré par l’IA et pourquoi pas apprendre au passage de nouvelles choses pour s’améliorer.

Quelques exemples :

👎Mauvais usage : « ChatGPT, écris-moi un article sur le réchauffement climatique »
Résultat : un article verbeux avec aucune profondeur et des erreurs glissées aléatoirement qu’un expert mettra rapidement en avant, détruisant la crédibilité de votre travail.
👍Bon usage : « Voici ma thèse sur le réchauffement climatique [détails]. Peux-tu identifier les failles logiques et suggérer des contre-arguments ? »
Résultat : Un travail de réflexion avec l’IA, vous permettant de faire évoluer votre réflexion et trouver des axes que vous n’auriez peut être pas envisagé.

👎Mauvais usage : « Génère une affiche pour ma course de caisses à savon »
Résultat : un affiche crédible mais ne regardez pas les détails qui donneront une image amateur au résultat.
👍Bon usage : « J’ai conçu cette maquette d’affiche. Peux-tu analyser l’impact visuel et suggérer des améliorations ergonomiques ? »
Résultat : Vous comprenez ce qui est important dans la composition graphique et vous progressez pour vos prochaines affiches.

La différence ? Dans le bon usage, l’humain reste aux commandes. L’IA augmente ses capacités au lieu de les remplacer.

L’approche « Centaure » : le meilleur des deux mondes

En 2005, un tournoi d’échecs freestyle a révélé quelque chose de fascinant.
Les gagnants n’étaient ni les meilleurs humains, ni les meilleures IA, mais des équipes humain + IA moyennes qui collaboraient intelligemment (https://www.gryzzly.io/fr/blog/theorie-centaure-ai-homme/)

Cette approche « Centaure » devrait être notre modèle :

  • L’humain apporte contexte, créativité, jugement éthique
  • L’IA apporte puissance de calcul, absence de biais émotionnels, capacité d’analyse massive
  • Ensemble, ils surpassent les deux séparément

Avec cette méthode, l’homme et la machine remporte la partie, on demande à l’homme de contextualiser et de décider, alors que la machine calcule et analyse sans émotion les possibilités et propose des solutions originales.

Guide pratique : Comment (vraiment) bien utiliser l’IA

1. La règle des 80/20 inversée

Le manque de réflexion des utilisateurs est le principal problème dans tout cela, ils attendent que l’IA fasse tout le travail.
Passez 80% du temps à réfléchir et préparer votre requête, 20% à exploiter le résultat. La plupart font l’inverse.

Exemple concret :

  • ❌ « Fais-moi un logo »
  • ✅ « Je dirige une entreprise de [secteur] ciblant [audience]. Notre positionnement est [valeurs]. Voici 3 logos que j’apprécie [exemples] pour [raisons]. Propose-moi des concepts de logo qui évoquent [émotions] tout en restant [contraintes techniques]. »

2. L’IA comme contradicteur

Au lieu de chercher la validation, utilisez l’IA pour challenger vos idées, faites en un « avocat du diable » constructif :

  • « Quelles sont les failles dans mon raisonnement ? »
  • « Propose des scénarios où ma stratégie échouerait »
  • « Si tu étais mon concurrent, comment attaquerais-tu ce marché ? »
  • « Prouve moi que j’ai tors avec des données réelles ! »

Le résultat que vous obtiendrez sera bien meilleur, et vous éviterez des effets comme la Sycophancy.

3. La méthode du « Human in the Loop »

Ne jamais, JAMAIS, publier directement une sortie IA !
Si vous trainez sur Linkedin, vous vous rendrez rapidement compte que de nombreux « vendeurs de rêves automatisation » ont déjà cédé à la tentation, regardez la qualité du contenu vous comprendrez pourquoi je dis cela.

Voici le secret pour un processus créatif avec le plus de valeur ajoutée :

  1. Génération : L’IA produit une base
  2. Édition : L’humain corrige, affine, personnalise
  3. Validation : L’IA vérifie la cohérence
  4. Finalisation : L’humain apporte la touche finale

Cette méthode en rassure plus d’un qui pense qu’utiliser l’IA leur fera perdre leur valeur, spoiler… c’est faux.

Le futur qu’on est en train de construire (et comment le changer)

Nous sommes à un carrefour. Deux futurs possibles s’offrent à nous :

Scénario 1 : La dystopie de la médiocrité Un monde où tout le contenu est généré par IA, où personne ne sait plus créer, où l’originalité est morte. L’humanité s’atrophie intellectuellement et a besoin de l’IA pour vivre et se protéger, on va droit dans le mur « Terminator » que tout le monde redoute.

Scénario 2 : La renaissance augmentée Un monde où l’IA libère le potentiel humain. Les tâches répétitives disparaissent, permettant aux humains de se concentrer sur la créativité pure, l’innovation, les relations humaines. L’IA devient l’outil qui nous permet de devenir plus humains, pas moins.

Le scénario 2 est le plus envisagé par les startups du secteur de l’IA, mais les utilisateurs préfèrent pour le moment jouer la carte de la facilité.

Conclusion : Le choix est entre nos mains (pour l’instant)

L’IA n’est ni bonne ni mauvaise, d’ailleurs elle n’a pas vraiment conscience du bien et du mal.
Elle est ce que nous en faisons d’elle, et pour l’instant, soyons honnêtes, nous en faisons n’importe quoi.

Chaque fois que vous utilisez ChatGPT, ou tout autre IA (je ne suis pas sponsorisé par OpenAI), pour éviter de réfléchir plutôt que pour mieux réfléchir, vous votez pour le scénario 1.
Chaque fois que vous validez un contenu « à peu près » généré par IA, vous normalisez la médiocrité.

L’appel à l’action est simple :

  • Arrêtez d’utiliser l’IA comme une béquille intellectuelle
  • Commencez à l’utiliser comme un tremplin cognitif
  • Refusez le « ça fera l’affaire »
  • Exigez l’excellence, même (surtout) quand c’est facile de faire moins bien
  • Eduquez les jeunes aux bons usages ou usages raisonnables, ils vont grandir dans un monde où l’IA sera omniprésente

Parce que la vraie question n’est pas « Est-ce que l’IA peut le faire ? » mais « Est-ce que ça vaut la peine que l’IA le fasse ? »

Et pour cette affiche de course de caisses à savon ? Appelez un graphiste.
Ou mieux : organisez un concours de dessin avec les enfants du quartier.

Le résultat sera peut-être moins « propre », mais il aura quelque chose qu’aucune IA ne pourra jamais générer : une âme.


Pour aller plus loin

Envie de partager vos expériences (bonnes ou mauvaises) avec l’IA ? Les commentaires sont ouverts. Et si cet article vous a fait réfléchir, partagez-le. Plus nous serons nombreux à questionner nos usages, plus nous aurons de chances de construire le bon futur.

Pour information, cet article a été co-rédigé avec une IA, qui m’a aidé à structurer mes idées et à trouver les références adaptées pour améliorer mon savoir sur le sujet, n’ayez pas honte d’utiliser l’IA intelligemment 😉


Sources et références

  1. Training a Single AI Model Can Emit as Much Carbon as Five Cars in Their Lifetimes — Karen Hao — https://www.technologyreview.com/2019/06/06/239031/training-a-single-ai-model-can-emit-as-much-carbon-as-five-cars-in-their-lifetimes/
  2. Samsung Bans ChatGPT and Other Chatbots for Employees After Sensitive Code Leak — Siladitya Ray (Forbes), 2 mai 2023 — https://www.forbes.com/sites/siladityaray/2023/05/02/samsung-bans-chatgpt-and-other-chatbots-for-employees-after-sensitive-code-leak/
  3. AI Index Report 2024 — AI Index Steering Committee, Stanford Human-Centered AI — https://hai-production.s3.amazonaws.com/files/hai_ai-index-report-2024-smaller2.pdf
  4. Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity, and Irreversibly Transforming Employment and the Economy — Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee (2011) — https://ide.mit.edu/sites/default/files/publications/Brynjolfsson_McAfee_Race_Against_the_Machine.pdf
  5. Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins — Garry Kasparov (avec Mig Greengard), PublicAffairs, 2017 — https://www.publicaffairsbooks.com/titles/garry-kasparov/deep-thinking/9781610397872/
  6. OpenAI — Usage policies — OpenAI (mise à jour 2024) — https://openai.com/policies/usage-policies/
  7. Numérique et environnement — Dossier de presse (mise à jour 2024) — ADEME, 9 janv. 2025 — https://www.ademe.fr/wp-content/uploads/2025/01/dossier-de-presse-numerique-et-environnement-090125.pdf
  8. Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models — European Data Protection Board (18 déc. 2024) — https://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/our-documents/opinion-board-art-64/opinion-282024-certain-data-protection-aspects_en
  9. (Remplacement de “Gartner Research (2024) – Predicting Enterprise AI Adoption Patterns”, introuvable tel quel) The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value — McKinsey Global Survey (30 mai 2024) — https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024
  10. What CEOs Need to Know About the Costs of Adopting GenAI — Hugo Huang, Harvard Business Review (15 nov. 2023) — https://hbr.org/2023/11/what-ceos-need-to-know-about-the-costs-of-adopting-genai

Comments are closed

    Vous avez des besoins Web, Marketing ou IA ?

    Echangeons ensemble sur votre problématique, cela n'engage en rien mais peu déboucher sur un beau projet.
    Et si nous parlions projet ?