Reddition cognitive : le défi qu'on ne voit pas venir.

Pourquoi je vends de l'IA et pourquoi je m'en méfie.

Tribune parue sur LinkedIn le 19 mai 2026, republiée ici en intégralité.

« On va tous devenir bêtes avec l'IA. »

Cette phrase, je l'ai vue revenir, sous différentes formes, dans les commentaires d'une de mes publications Facebook. Pas une fois. Pas deux. Encore et encore. Et je suis partagé entre penser qu'ils n'ont rien compris et, au fond, ils ont un peu raison.

L'annonce qui avait déclenché ces réactions, c'était une conférence sur l'IA que j'allais animer pour les artisans et les commerçants de Gien. J'avais mis l'annonce sur mon Facebook personnel, puis je l'avais partagée dans plusieurs groupes locaux, du genre de ceux où on trouve les gens du coin, les indépendants, les commerçants, ceux qui font tourner une ville. Rien d'inhabituel, ça m'arrive régulièrement de partager comme ça. Sauf que cette fois, sous une de ces publications, la phrase est revenue. Encore. Et encore.

Pas chez mes lecteurs habituels. Mes lecteurs de tribunes, eux, écrivent des choses très précises sous ce que je publie. Je vais y revenir, parce que ce sont parmi les commentaires les plus profonds que je reçois. Non, ceux qui m'écrivaient ça, c'était d'autres. Des gens qui passaient par là, l'algorithme aidant, qui ne me suivaient pas, qui ne me connaissaient pas. Plutôt sceptiques, parfois franchement anti-IA. Et c'était pas en colère, pas en haine de l'outil. C'était une inquiétude. Sincère.

Je ne crois pas qu'on va devenir bêtes avec l'IA. Et pourtant, je ne crois pas non plus qu'on ne perd rien à l'utiliser. Alors je me suis mis à chercher. Parce que quand quelque chose me travaille, c'est comme ça que je procède. Je ne laisse pas filer.

Et je suis tombé sur une parabole que je n'avais pas vue venir.

Elle ouvre un papier de recherche qui a commencé à circuler ce mois-ci. Bon, en vrai, c'est pas le genre de truc que je lis tous les jours, je te rassure. Mais celui-là s'ouvre sur une scène, pas sur un graphique, et la scène m'a arrêté.

Imagine. Tu formes quelqu'un. Un apprenti, un stagiaire, un élève, appelle-le comme tu veux. Il vient te voir avec un problème. Tu l'aides. Tu déroules la réponse avec lui, pas à pas. Il comprend, il repart satisfait. Le lendemain, il revient. Un autre problème. Tu l'aides encore. Et le surlendemain pareil. Bon, il y a un moment donné, y a un truc qui va pas. Tu t'arrêtes. Tu le regardes. Et tu te rends compte que cette personne-là, elle n'apprend pas à faire son métier. Elle apprend surtout à t'appeler.

C'est à peu près ce que me disaient, dans une autre langue, les commentateurs sous mon annonce de conférence.

Ce qu'ils formulent à l'instinct, sur le mur de mon Facebook, ces chercheurs le formulent autrement, avec des chiffres, des expériences, une architecture méthodologique que je vais essayer de te rendre lisible. Les mots ne sont pas les mêmes. L'inquiétude, elle, l'est. Et ça, je trouve que ça mérite qu'on s'arrête dessus.

Alors on va y aller. Pas pour trancher. Pour regarder en face.

Deux études, deux équipes, une même direction

Cette parabole, je te l'ai dit : ouvre sur un papier de recherche, et je veux en mettre un deuxième sur la table, parce que ces deux papiers ont été écrits par des équipes qui ne se connaissaient pas du tout et qu'ils mesurent deux choses différentes, pourtant ils arrivent à la même conclusion. Et ça, ça m'a fait tilt.

La première équipe (Liu et al., préprint, avril 2026). Carnegie Mellon, Oxford, MIT, UCLA. Ils ont passé des mois à mesurer, expérience après expérience, ce qui se passe dans la tête de quelqu'un qui vient de demander de l'aide à un chatbot. Pas comment il se sent. Pas ce qu'il en pense. Ce qu'il est capable de faire dans la demi-heure qui suit, quand on lui demande de continuer tout seul.

La deuxième équipe, à Wharton (Shaw & Nave, préprint, janvier 2026), mesurait autre chose. Elle ne s'intéressait pas à l'après. Elle s'intéressait au pendant. Qu'est-ce qui se passe dans notre tête quand l'IA répond, qu'on l'écoute et qu'on lui fait confiance. Et est-ce que cette confiance se rétracte quand elle se trompe.

Je ne suis pas chercheur. Alors je vais pas te résumer ces papiers ligne à ligne. Je vais te dire ce qui m'a frappé chez les uns, ce qui m'a frappé chez les autres, et ce qui me suit depuis quelques semaines quand j'éteins mon ordinateur le soir.

Chez la première équipe, c'est le chiffre. Un quart d'heure. C'est le temps qu'il a suffi, dans leurs expériences, pour qu'apparaisse une trace mesurable. Les gens à qui ils ont fait utiliser un chatbot pendant 15 minutes, et à qui ils ont ensuite retiré l'outil pour continuer la tâche seuls, abandonnaient plus vite. Plus tôt. Avec moins d'effort fourni avant de lâcher. Ce n'est pas que ces gens étaient devenus moins intelligents en 15 minutes. C'est que quelque chose, dans leur disposition à s'arc-bouter sur un problème, s'était modifié. Ils avaient pris l'habitude de pouvoir demander. Quand le luxe de pouvoir demander disparaissait, ils restaient avec un cerveau qui ne s'était plus battu depuis 15 minutes et qui n'avait pas particulièrement envie de recommencer.

Un quart d'heure. Pas un mois. Pas un an. Un quart d'heure pour laisser une trace. C'est le chiffre qui m'a arrêté en premier.

Chez la seconde équipe, à Wharton, c'est un autre chiffre. 79,8 %. C'est la proportion de gens, dans leurs expériences, qui ont suivi la recommandation de l'IA. Pas quand l'IA avait raison. Quand l'IA se trompait délibérément. Les chercheurs avaient programmé l'outil pour donner une mauvaise réponse, exprès, pour mesurer la résistance. Les participants suivaient quand même, presque 8 fois sur 10. Et ce qui m'a troublé encore plus, c'est qu'après s'être fait avoir, leur confiance dans l'outil ne baissait pas. 11,7 points plus haut que dans le groupe sans IA, et stable. L'erreur ne corrige rien. La confiance ne se rétracte pas.

Voilà ce qui me suit. D'un côté, un quart d'heure d'usage et la persévérance qui s'érode. De l'autre, 8 erreurs sur 10 qu'on ne voit même pas passer. Deux études qui ne se parlent pas, et qui pointent dans la même direction. Pendant l'usage, on s'aligne et on ne corrige plus. Après l'usage, on tient moins longtemps.

Ces études ont des limites, je sais comment ces choses se lisent, et je vais y revenir plus loin. Je suis pas là pour te vendre une conclusion. Je te dis ce que j'ai lu et ce que ça me fait.

Ce que ça me fait, c'est ceci. Le commentateur sur mon Facebook qui écrit "on va tous devenir bêtes avec l'IA" formule à l'instinct une partie de ce que ces deux études mesurent au scalpel. La forme est différente, l'inquiétude est la même. Et au lieu de la balayer, je préfère m'asseoir avec elle, sortir les chiffres, regarder de près, et voir où ça nous mène.

Pourquoi on glisse sans le voir

Mesurer un effet, c'est une chose. Comprendre pourquoi, c'en est une autre. Et la piste que Liu et son équipe proposent pour expliquer ce qu'ils observent, c'est ce qui m'a accroché encore plus que les chiffres eux-mêmes.

Ils mettent en avant quelque chose qui n'est pas neuf en psychologie, mais qui n'avait pas, à ma connaissance, été appliqué à l'effort de cogiter. Ça s'appelle l'adaptation hédonique. C'est un mot un peu rébarbatif pour une idée que tu connais sans la connaître.

Prends le chauffage central. La première fois que tu l'as eu, ça t'a paru être un luxe. 15 ans plus tard, tu ne le vois plus. Tu le notes seulement quand il tombe en panne, et là c'est une catastrophe absolue, alors qu'il y a 2 générations on chauffait au bois sans en mourir. (Mes grands-parents ont passé des hivers entiers avec une seule cheminée et trois pulls. Moi, ma chaudière tombe en panne en novembre et je suis prêt à signer une pétition.) La douche chaude au robinet. La voiture. L'eau qui sort du mur. Tous ces conforts ont fait la même chose. Ils sont devenus la base, la normale, et ce qui était auparavant ordinaire est devenu un retour en arrière difficilement supportable.

C'est pas que tu es devenu plus faible. C'est que ton étalon a bougé. Ce qui était un luxe est devenu un standard. Ce qui était un standard est devenu un inconfort.

Le GPS, c'était la mise en bouche

Prends le GPS. C'est un cas plus proche de notre sujet, et un cas qu'on a tous vécu. On a accepté, collectivement, de perdre une grande partie de notre sens de l'orientation. Moi je l'admets sans difficulté : si tu me demandes de traverser la France avec une carte papier et trois panneaux indicateurs, je vais avoir besoin d'une nuit d'hôtel imprévue. (Je connais à peu près trois personnes qui savent encore lire une carte routière sans trembler. Toutes ont plus de 60 ans.)

Ce qu'on a perdu, c'est une fonction cognitive précise. Et la science le mesure très bien. Les chauffeurs de taxi de Londres, qui apprennent par cœur la carte de leur ville pendant 4 ans, finissent par avoir un hippocampe plus gros que la moyenne (Maguire et al., 2000). Les utilisateurs réguliers de GPS, à l'inverse, voient leur cognition spatiale s'atrophier avec le temps. Une étude récente sur près de 9 millions de morts américains a même montré que les chauffeurs de taxi et d'ambulance sont les professions qui meurent le moins d'Alzheimer, toutes catégories confondues (Patel et al., BMJ, 2024). Naviguer mentalement, ça muscle le cerveau. Déléguer au GPS, ça le déshabille.

Et pourtant, personne ne propose de revenir à la carte papier. On a accepté le deal. Une fonction cognitive contre du confort. Maintenant imagine la même équation avec l'IA. Sauf que cette fois, c'est pas une fonction qu'on délègue. C'est tout le reste. La rédaction, le compte-rendu, la synthèse, l'argumentation, l'analyse, la formulation, parfois la créativité. Si on signe le même deal qu'avec le GPS, on ne se déshabille pas d'une fonction. On se déshabille de l'étage.

Et c'est là que la question cesse d'être théorique. Le risque, ce n'est pas seulement de perdre des compétences. C'est de perdre la mesure de ce qu'on a perdu. Un cerveau qui ne se bat plus avec rien ne sait plus reconnaître la lutte. Il croit penser. Il croit décider. Il croit comprendre. Et le jour où la machine tombe en panne, ou refuse, ou dit non, il se retrouve à devoir réfléchir sans entraînement depuis trop longtemps. Liu et son équipe ont mesuré ça en 15 minutes. Imagine sur 15 mois. Imagine sur 15 ans. C'est ça, la reddition cognitive. Pas une perte qu'on regrette. Une perte qu'on ne voit même plus.

Liu et son équipe disent : et si la même chose se passait dans la tête, mais avec l'effort de penser ? Et si chaque fois qu'on délègue à l'IA un effort qu'on faisait avant, on déplaçait, un cran à la fois, ce qu'on considère comme un effort acceptable ? Pas parce qu'on devient bête. Parce que l'étalon bouge.

Pose-toi la question. Quand tu as à rédiger un mail un peu sensible aujourd'hui, en 2026. Est-ce que tu le fais comme tu le faisais il y a 3 ans ? Est-ce que la fatigue ressentie à l'idée de l'écrire seul est la même qu'avant ? Moi je vois bien que pour les choses où j'ai pris l'habitude de demander un coup de main à une machine, le retour à la version solo a quelque chose d'un peu plus pesant qu'avant. Pas insurmontable. Plus pesant.

Et le mécanisme, si c'est bien lui, est auto-renforçant. Chaque délégation rend la suivante plus attractive, parce qu'elle est mesurée à un étalon qui s'est déplacé. Tu demandes à l'IA pour gagner du temps. Le temps gagné rend l'effort autonome subjectivement plus long la fois d'après. Donc tu redemandes. Et ainsi de suite. Personne ne décide à un moment précis "je rends les armes". On glisse. Sans le voir. Parce que ce qui change, c'est pas ta capacité, c'est ta référence.

Une précaution importante. Je tiens à pas faire dire à ces chercheurs plus qu'ils disent. L'adaptation hédonique, on l'a documentée en long et en large pour le confort matériel et pour le plaisir. Les travaux fondateurs là-dessus remontent aux années 1970, ils sont solides. Mais l'extension à l'effort cognitif, ce qu'on appelle l'adaptation hédonique cognitive, ce n'est pas démontré. C'est une piste explicative que Liu et son équipe proposent pour donner du sens à ce qu'ils mesurent. Pas une preuve.

Moi je la trouve juste parce qu'elle correspond à ce que je vois en moi-même et chez les gens que je forme à l'IA. Mais juste à mes yeux, c'est pas démontré. Je préfère le dire avant qu'un lecteur me le reproche.

Ce que ces études ne disent pas

Puisque j'y suis, je vais sortir le reste. Parce que ces deux études, je les trouve sérieuses, mais elles ont des limites, et je préfère les poser là, dans le texte, plutôt qu'en bas de page comme si je voulais qu'on ne les lise pas.

Premier point. Ce sont des préprints. C'est-à-dire des papiers déposés en ligne par les chercheurs, à disposition de la communauté, mais qui n'ont pas encore été relus, critiqués et validés par d'autres chercheurs anonymes selon le processus académique habituel. C'est plus rapide, c'est plus ouvert, et d'après ce que j'ai cru comprendre, c'est devenu courant aujourd'hui en sciences cognitives. Ce n'est pas une preuve définitive. Shaw & Nave a été déposé en janvier 2026. Liu et son équipe en avril 2026. Les deux ont commencé à circuler dans la presse spécialisée et grand public avant même que la validation par les pairs ait commencé. Je le note. Je continue à les prendre au sérieux, mais je le note.

Je le rappelle parce qu'on voit régulièrement, dans la presse, des études fragiles à qui on fait dire beaucoup plus que ce qu'elles montrent. J'en ai croisé plusieurs récemment, sur des sujets très différents, et c'est à chaque fois le même mouvement : un papier qui dit "on a observé X dans telles conditions" devient en quelques jours un titre qui dit "X est confirmé pour tout le monde". C'est pas ce que je veux faire ici. Je préfère te présenter ces études avec leurs faiblesses plutôt que de te les vendre comme une vérité.

Deuxième point. Les participants. Dans les deux cas, les sujets ont été recrutés en ligne, sur des plateformes américaines, payés à l'heure. Ce sont des Américains qui ont accepté de passer 15 minutes devant un écran contre un peu d'argent. Ce ne sont pas des stagiaires de bureau, ce ne sont pas des artisans, ce ne sont pas des enseignants. C'est un échantillon utile pour mesurer quelque chose, ce n'est pas la population générale française et ce n'est pas ton métier à toi.

Troisième point. La durée. Les sessions des deux études durent 13 à 15 minutes. C'est très court. C'est précisément ça qui rend le résultat frappant, je te l'accorde. Mais quand on parle d'effets cumulés sur des mois ou des années, on parle d'autre chose. On parle d'une projection, d'une extrapolation. Et Liu et son équipe le disent eux-mêmes, mot pour mot, dans leur papier : si un quart d'heure suffit à laisser une trace mesurable, ce que des mois ou des années d'usage quotidien pourraient produire est une question ouverte. Ils ne disent pas "voilà ce qui va arriver". Ils disent "voilà ce qui pourrait arriver, et c'est pour ça que la question mérite d'être posée".

Quatrième point. Les tâches, et le réglage de l'IA. Liu et son équipe ont fait travailler les gens sur des fractions de niveau collège et sur des questions de compréhension de lecture type SAT, le test d'entrée à l'université aux États-Unis. Shaw & Nave a utilisé des problèmes du Cognitive Reflection Test, ces petits casse-tête où la réponse intuitive est toujours fausse et où il faut s'arrêter pour la corriger. Ce sont des tâches scolaires. Pas ta comptabilité, pas ton devis, pas ton dossier client. Généraliser à du travail expert demande de la prudence. Précision technique dans la foulée, et c'est pas anodin : dans l'étude Liu, le chatbot n'était pas un ChatGPT lambda qu'on utilise au quotidien. C'était une instance pré-configurée par les chercheurs pour donner la solution exacte à chaque problème. Ce qui permet de mesurer l'effet de la délégation à l'état pur, mais qui ne reflète pas toutes les conversations qu'on a avec une IA dans la vie réelle, où l'outil tâtonne, se trompe parfois, et n'a pas la réponse sous le coude.

Cinquième point, le plus subtil. Liu et son équipe ont remarqué que les gens qui demandent des pistes à l'IA, sans demander la réponse complète, ne perdent pas en persistance. Ils performent comme le groupe qui n'a pas utilisé l'IA du tout. Mais cette comparaison n'a pas été obtenue par tirage au sort. Ce sont les participants eux-mêmes qui ont choisi, naturellement, de demander des pistes plutôt que des réponses. Donc on ne peut pas affirmer que c'est la modalité d'usage qui sauve. Ce sont peut-être des profils différents, déjà plus persévérants, qui se sont auto-sélectionnés sur ce mode-là. C'est un résultat fort, c'est une corrélation, ce n'est pas, en l'état, une preuve.

Voilà. Cinq points. Cinq nuances. Cinq endroits où ces études ne sont pas définitives.

Au passage, si tu es encore là, je veux te le dire : bravo, et merci. Je sais que les textes longs ne sont plus à la mode. Je sais que le temps d'attention disponible aujourd'hui se mesure en secondes plutôt qu'en minutes. Tu viens d'enchaîner plusieurs pages de chiffres, de nuances et de limites méthodologiques, et tu es encore là. Je le prends pas pour acquis. C'est ce qui rend la suite de ce texte possible.

Et pourtant. Ce qu'elles mesurent solidement, c'est ce qui se passe en un quart d'heure. Les 79,8 % de suivi quand l'IA se trompe. La confiance qui ne se rétracte pas. Ces résultats-là tiennent, dans le périmètre où ils ont été mesurés. Ce qu'elles projettent, sur des mois ou des années, sur d'autres tâches, sur d'autres profils, reste à montrer.

Mais l'hypothèse, je trouve, est suffisamment sérieuse pour qu'on la regarde en face plutôt que de la balayer. Et c'est ce que je vais essayer de faire dans la suite de ce texte. Pas comme un avocat qui charge. Comme quelqu'un qui ouvre la fenêtre et qui regarde dehors.

La façon dont tu parles à l'IA change tout

Si je m'arrêtais là, je n'aurais fait que poser un diagnostic et nuancer ma propre voix. Sauf qu'il y a, dans les mêmes études, une autre lecture qui change tout. Et je tiens à la donner avec le même soin que le reste, parce que c'est elle qui empêche cette tribune de basculer dans la charge.

Reprenons Liu et son équipe. Quand ils ont regardé comment les participants utilisaient l'IA, ils ont vu apparaître deux groupes. Le premier, 61 %, utilisait l'IA pour obtenir des réponses directement. "Donne-moi la solution." Ce sont eux qui perdaient ensuite, sur la tâche à faire seul. Le deuxième groupe, 27 %, demandait des pistes, des indices, des reformulations, mais pas la réponse. "Aide-moi à comprendre où je bloque." Et ce groupe-là, sur le test final sans IA, performait au même niveau que les participants qui n'avaient jamais touché l'outil. Pas un peu mieux. Au même niveau. Comme si l'usage avait été cognitivement neutre.

Je m'arrête deux secondes là-dessus, parce que ce résultat, à la première lecture, change beaucoup de choses. Ce ne sont pas les mêmes outils qui font des dégâts différents. Ce sont les mêmes outils utilisés autrement qui font des dégâts différents. La machine n'est pas le problème. La porte par laquelle on lui parle, si.

Et une autre étude, parue dans une revue scientifique sérieuse en 2025 (Bastani et al., PNAS, 2025), le confirme à un autre étage. Une équipe a fait travailler à peu près mille lycéens avec deux versions d'un assistant IA. La première version, c'était ChatGPT standard. La seconde, c'était le même moteur en dessous, mais réglé pour ne jamais donner la réponse directement, seulement des indices et des questions à se poser. Sur les examens d'évaluation qui ont suivi, sans IA, les lycéens qui avaient utilisé la version standard avaient perdu 17 % par rapport au groupe contrôle. Ceux qui avaient utilisé la version garde-fous : aucun dégât. Le moteur était le même. Le réglage changeait tout.

Je le dis comme je le vois. Ce n'est pas l'IA qui nous abîme. C'est une façon d'utiliser l'IA. C'est une façon de la concevoir. C'est, à l'échelle où je vis et travaille tous les jours, une façon que j'ai moi-même, à certains moments, de lui parler. Et c'est aussi, à une échelle plus grande, le réglage par défaut que les entreprises qui produisent ces outils ont choisi pour nous.

La précaution que je t'ai donnée dans la section précédente, je la remets ici. La comparaison entre les 61 % et les 27 % dans l'étude de Liu n'est pas issue d'un tirage au sort. Ce sont les participants qui ont choisi, naturellement, leur mode d'usage. Donc on ne peut pas démontrer que c'est la modalité qui sauve. Ce sont peut-être des profils plus persévérants qui se sont rangés naturellement dans le mode pistes. Le résultat est fort. Il n'est pas, en l'état, démontré.

Mais l'autre étude, celle des lycéens, ce n'est pas la même chose. Là, les deux versions de l'outil ont été tirées au sort. Et le résultat est sec : changer le réglage suffit à supprimer le dégât. Ce n'est plus une corrélation, c'est une causalité.

Voilà la bonne nouvelle. Elle n'efface pas la mauvaise. Mais elle redonne un endroit où agir. Sur soi-même, sur sa façon de poser ses questions. Sur les outils, en exigeant qu'on les conçoive autrement. C'est exactement ce que je voudrais creuser avec toi dans la suite.

Ce que l'IA me donne

Avant d'aller plus loin, je crois qu'il est temps que je te dise d'où je parle. Parce que je sens bien qu'en lisant ce texte, certains commencent à se dire que je suis en train de monter un dossier contre l'IA. C'est pas ce que je fais, et je ne le ferais pas pour une raison toute simple : je l'utilise tous les jours, et je pourrais pas faire ce que je fais sans elle.

Je vais être direct. Je dirige Syneloria, une agence qui accompagne des entreprises et des indépendants à intégrer l'IA dans leur quotidien. Je forme, je conseille, j'interviens en conférence partout en France. L'IA, c'est mon métier et c'est ce qui me fait vivre. Je te le dis maintenant parce que ça change la façon dont on peut lire ce qui suit. J'y reviendrai à la fin.

Je vais essayer d'être précis, parce que ça compte pour la suite. Cette tribune que tu es en train de lire, par exemple. Je l'aurais probablement pas écrite, ou je ne l'aurais pas publiée, sans l'IA. Je n'ai pas fait d'études. J'écris mal. Je fais des fautes. J'ai aussi un TDA, et je sais comment ma pensée part dans tous les sens, comment elle se perd en route, comment elle peine à tenir un fil long. L'écrit a été un mur entre ce que je voulais dire et ce que j'arrivais à poser sur la page, tout au long de ma vie d'adulte. L'IA a fait tomber ce mur. Elle corrige, elle reformule, elle m'aide à tenir un texte de bout en bout sans que la forme me trahisse. Pour quelqu'un qui a des choses à dire et qui butait sur la forme, c'est un basculement. Ce n'est pas une commodité. C'est une libération d'expression.

Et je sais que je suis pas le seul. Je connais des dyslexiques pour qui c'est encore plus puissant. L'écrit était une honte chez eux depuis l'école. La faute qui te trahit dès le premier mot. La phrase qui ne vient pas. La peur du jugement. L'IA a fait tomber ce mur d'un coup. Des gens qui avaient des choses à dire et qui s'étaient tus pendant 20 ans se mettent à publier des textes, à écrire des messages sans appréhension, à oser. Moi, c'est pas mon cas, la dyslexie. Mais le mécanisme est cousin. Et je trouve qu'il faut le nommer, parce qu'on parle beaucoup de ce que l'IA prend et trop peu de ce qu'elle rend possible à ceux qui ne pouvaient pas.

Et y a pas que ça. Je m'en sers pour organiser ma pensée quand j'en ai besoin. Elle est disponible quand je veux poser des choses, elle se lasse pas, elle accepte d'être reformulée dix fois sans broncher. Je m'en sers pour les tâches du studio, le quotidien administratif, les devis, la communication. Du temps qu'elle me fait gagner sur tout ce qui n'est pas mon métier, et que je peux remettre dans ce qui l'est. Je m'en sers pour chercher en ligne, avec Perplexity, une IA qui cherche et qui source plutôt qu'une IA qui invente.

Je te dis tout ça pour une raison. Si tu lis ce qui suit en pensant que je veux qu'on jette l'outil, tu lis à côté. Je veux qu'on regarde ce qu'il fait. Et je tiens à dire ce qu'il me donne avant de dire ce qu'il peut nous prendre, parce que je trouve qu'on doit ce respect-là à ce dont on parle.

Les philosophes ont un mot pour ce genre d'objet. Ils disent pharmakon. C'est un mot grec qui veut dire remède et poison à la fois, parce que pour eux la même substance peut soigner ou tuer selon la dose, l'usage et le contexte. Bernard Stiegler, un philosophe français mort il y a quelques années, a passé une grande partie de son travail à appliquer cette idée aux techniques modernes. Pour lui, toute technique est un pharmakon. Ce qui décide, ce n'est pas la technique elle-même, c'est ce qu'on en fait, le soin qu'on y met, le cadre dans lequel on la pose. Dit autrement : l'écriture est un pharmakon, l'imprimerie est un pharmakon, le téléphone est un pharmakon, l'IA est un pharmakon. La question juste n'est pas "pour ou contre". La question juste est "à quelle dose, dans quel cadre, pour faire quoi".

Comment je tiens

Et puisque je t'ai dit ce que l'IA me donne, je te dois ce que je fais pour pas me laisser glisser. Parce que je vois bien, en moi-même, le mécanisme dont les chercheurs parlent. Je sens, certains soirs, la fatigue de l'effort autonome devenir plus lourde qu'avant.

Alors voilà. Ce que je fais. Je suis extrêmement exigeant avec l'IA quand je lui parle. Je relis tout. Je compare les modèles entre eux, je les fais se contredire, je leur demande de se critiquer mutuellement. Je refuse le générique, je reformule, je repousse, je recadre jusqu'à obtenir quelque chose que je sens juste. Faire douter l'IA d'elle-même, c'est une des choses que je fais le plus. C'est pas du sport. C'est ma façon de pas signer ce qu'elle me sert sans l'avoir digéré.

Et puis, en dehors des écrans. C'est l'autre face. Je lis. Beaucoup. Sur la terrasse quand il fait beau. Je laisse mon esprit dériver, ce que les anglais appellent le mind wandering, je me retrouve dans mon monde intérieur, et c'est dans ces moments-là que viennent souvent les meilleures idées. Je joue avec mes chats. Je leur fais des attaques de câlins, ils sont pas toujours consentants, mais bon. Je laisse parfois le téléphone dans une autre pièce. Je dis pas que c'est la méthode. Je dis que pour moi, c'est comme ça que je tiens. Un écosystème, pas un garde-fou. Ce n'est pas l'IA dont je me méfie, c'est l'écran qui devient ma seule porte sur le monde.

Je te le dis avec toute la prudence qu'il faut. J'ai pas la recette. Je suis un type qui se débrouille comme il peut, avec ses propres outils, dans un monde dont on est tous en train d'apprendre les règles. Mais ce que je peux dire, c'est qu'il y a deux étages à ma façon de pas me laisser glisser. La vigilance dans l'usage. Et la place laissée à tout ce qui n'est pas l'IA. L'un sans l'autre, je crois que ça tient pas.

Une vieille inquiétude qui frappe ailleurs

Il y a une chose que je veux dire avant qu'on aille plus loin, parce qu'elle me garde, quand je lis ces études, du sensationnalisme. Ce qu'on est en train de regarder, c'est pas une invention de 2026. C'est un phénomène qui a un nom dans la littérature scientifique depuis longtemps. Les psychologues du travail le mesurent depuis les années 1990. Ils l'appellent automation bias, le biais d'automatisation. C'est exactement ce que les études dont je te parle décrivent : la tendance à suivre une machine plus qu'on ne le devrait, et à arrêter de vérifier dès qu'elle a l'air sûre d'elle.

On l'a mesuré chez les pilotes d'avion. Chez les contrôleurs aériens. Chez les radiologues qui utilisaient des logiciels d'aide au diagnostic. Chez les opérateurs militaires. Dans tous ces métiers, à chaque fois qu'une machine a été mise dans la boucle pour aider à décider, on a vu apparaître la même chose : les humains ralentissent leur vigilance, signent ce que la machine leur sert, et se trompent davantage que s'ils avaient été seuls. C'est pas neuf. C'est un classique de la psychologie cognitive appliquée.

Et si on remonte plus loin encore, on tombe sur des philosophes français qui avaient anticipé tout ça il y a 30 ans. Bernard Stiegler, déjà cité, posait dès les années 1990 les idées qu'il appellera plus tard la prolétarisation cognitive. Pour lui, chaque fois qu'on transfère une compétence à une machine, on prend le risque de perdre la possibilité de la refaire. Il ne parlait pas de l'IA générative, qui n'existait pas. Il parlait des outils numériques en général. La crainte qu'il formulait, elle était la même. Le mot était posé.

Socrate, l'écriture, et ce qui change vraiment

Et si on remonte beaucoup, beaucoup plus loin, on tombe sur Socrate. Dans le Phèdre de Platon, Socrate met en garde contre une invention récente, qu'il trouve dangereuse pour la mémoire et pour le jugement. L'invention, c'est l'écriture. Il dit, en substance : si les gens se mettent à écrire les choses au lieu de les retenir et de les comprendre par eux-mêmes, ils auront l'apparence du savoir sans la substance. Ils se croiront savants en n'étant que les dépositaires de mots morts.

Je te laisse une seconde avec cette image. L'un des plus grands philosophes de l'Antiquité grecque, mettant en garde contre l'écriture. Et nous, 2 500 ans plus tard, en train d'utiliser l'écriture pour écrire qu'on s'inquiète d'une nouvelle technique. (Si Socrate avait eu Facebook, je l'imagine assez bien commenter sous mon annonce de conférence à Gien. Avec une syntaxe impeccable et un fond beaucoup plus solide que la moyenne.)

Je le dis pas pour rigoler. Je le dis pour deux raisons. La première, c'est qu'il faut être humble. À chaque fois qu'une technique cognitive nouvelle est apparue, dans toute l'histoire humaine, des gens sérieux ont mis en garde, des effets sont apparus, des sociétés se sont ajustées. Une chercheuse de Cambridge contemporaine, Amy Orben, a même donné un nom à ce mouvement : le cycle sisyphéen des paniques technologiques. À chaque nouvelle technologie, on remet en route la même inquiétude, parfois fondée, parfois moins.

La deuxième raison, c'est qu'il faut quand même rester précis. Parce que tout n'est pas équivalent. Ce qui change avec l'IA, et qui n'avait pas changé avec les outils précédents, c'est l'étage où ça frappe. La calculatrice nous a soulagés du calcul. Le GPS nous a soulagés de l'orientation. L'écriture nous a soulagés de la mémoire. Ce sont des fonctions cognitives importantes, mais ce sont des fonctions d'exécution. L'IA générative, elle, vise quelque chose d'autre. Elle vise le raisonnement, l'argumentation, la formulation. Elle vise la pensée elle-même.

C'est ça qui n'avait jamais été automatisé jusqu'ici. Pas un savoir-faire, pas un calcul, pas un repère. La fabrique du discours. La construction d'une argumentation. Le choix d'un mot plutôt qu'un autre.

Donc oui, on a déjà vu ce mouvement. Et oui, il faut s'en souvenir pour pas paniquer. Mais oui aussi, ce qu'on observe aujourd'hui n'est pas exactement ce qu'on a observé hier. Le mouvement est ancien. L'endroit où il frappe est nouveau. Et c'est, je crois, ce qui justifie de prendre ces études au sérieux, sans pour autant en faire un drame final.

Et puisque j'évoque cette profondeur historique, il faut que je te demande quelque chose avant d'aller plus loin. Si tu es chercheur, doctorant, enseignant, ou simplement quelqu'un qui connaît mieux que moi un des sujets que je touche dans cette tribune, et que je simplifie trop, ou que je me trompe quelque part, n'hésite pas à me corriger. Que ce soit en commentaire de cette publication, en message privé, ou même par mail. Je lis les retours, je les prends au sérieux, et je les intègre dans la suite. Je suis pas le spécialiste. Je suis quelqu'un qui essaie de comprendre et de partager ce qu'il comprend. La nuance vient des autres autant que de moi.

Une conférence pour l'IA, une sceptique entière, un terrain d'entente

J'ai parlé en début de texte des commentateurs sous mon annonce de conférence à Gien. Je voudrais te raconter ce qui s'est passé après une autre de mes conférences, à Marseille cette fois, quelques mois plus tard, parce que c'est ça qui m'a appris ce que j'essaie de faire dans cette tribune.

Quand j'ai fini cette conférence-là, une personne est venue me voir. Elle a commencé par me dire, en clair, qu'elle était plutôt anti-IA. Elle venait pas se faire convaincre. Elle venait parce que, malgré son scepticisme, elle voulait comprendre ce qu'on raconte là-dessus. Je l'ai remerciée d'être venue, et on s'est mis à parler.

Pendant une heure. Une heure entière, à parler, à s'écouter, à creuser. Elle m'a dit ce qui l'inquiétait. L'écologie de l'IA, l'eau qu'elle consomme, l'électricité, la dépendance qu'elle installe sur des infrastructures lourdes. Le coût caché derrière chaque réponse instantanée. Les conditions de travail des annotateurs payés trois fois rien quelque part dans le monde pour rendre les modèles plus polis. La centralisation entre quelques entreprises américaines et chinoises. La concentration de pouvoir.

Je l'ai écoutée. Je suis pas venu la contredire sur ces points. Pas parce que j'ai pas d'avis. Parce que ce qu'elle disait, c'était sérieux, et que je ne voulais pas l'expédier en deux phrases. Ce qui m'intéresse, moi, et ce dont je veux parler ici dans ce texte, c'est autre chose. C'est ce qui se passe dans notre tête quand on cesse de se battre avec un problème parce qu'on sait qu'une machine va le résoudre pour nous. Mais le fait que ce ne soit pas mon angle ne veut pas dire que les angles de cette personne tenaient pas.

Et à un moment, dans cette heure, quelque chose a basculé. Pas un argument précis. Un mouvement. La personne a vu, je crois, que je n'étais pas un commercial de l'IA. Que je ne défendais pas l'outil contre vents et marées. Que j'avais en tête, exactement comme elle, ce qu'il prend autant que ce qu'il donne. Et elle a vu, en même temps, que je n'étais pas non plus un militant contre. Que j'utilisais l'outil, que j'en avais besoin, et que j'avais des raisons précises de l'utiliser.

On a fini la conversation à un endroit qu'aucun des deux n'avait prévu. Plus elle ni moi sur nos positions de départ. Quelque chose de plus juste, je crois. Quelque chose qui ressemblait à une vraie pensée commune. Elle est repartie avec autre chose que ce qu'elle venait chercher. Et moi avec une formule que j'avais pas posée jusque-là.

Je l'ai posée comme ça, à voix haute, juste avant qu'on se sépare. On vit dans une société où tout est blanc ou tout est noir et on manque de nuance. Sur l'IA, sur tout le reste d'ailleurs. Et la nuance, ce n'est pas une fausse modération entre deux camps. La nuance, c'est de tenir ensemble plusieurs choses qu'on a tendance à opposer. Tenir ensemble que l'IA peut nous abîmer et qu'elle peut nous libérer. Tenir ensemble qu'elle a un coût écologique et qu'elle permet à des gens qui n'écrivaient pas de se mettre à écrire. Tenir ensemble qu'on devrait s'en méfier et qu'on devrait s'en servir.

Cette posture-là, j'en suis pas l'inventeur. Elle existe en philosophie sous le nom de pharmakon, je te l'ai dit tout à l'heure. Elle existe en sciences humaines sous le nom de pensée complexe. Elle existe dans les sagesses traditionnelles partout sur la planète depuis des milliers d'années. Mais elle est en train de devenir rare. Sur l'IA en particulier, on est sommés en permanence de choisir un camp. Pour ou contre. Catastrophe ou révolution. Et chaque fois qu'on choisit, on perd quelque chose. On perd la nuance.

Elle est repartie ce soir-là un peu moins anti, sans cesser d'être critique. Et moi un peu plus prudent, sans cesser d'utiliser l'outil. Aucun des deux n'a renoncé à ce qu'il pensait. Tous les deux, on a un peu bougé. Je crois que c'est exactement le genre de mouvement que cette tribune voudrait provoquer chez ses lecteurs. Pas te faire changer de camp. Te proposer d'en avoir un qui tient ensemble plus de choses qu'avant.

Et nous, qu'est-ce qu'on garde ?

Tout ce que je t'ai raconté jusqu'ici se joue à l'échelle d'une personne en face de son écran. Une personne qui pose une question, qui reçoit une réponse, qui se laisse glisser ou qui résiste. Une personne dans une conversation, comme moi en train d'écrire ce texte, comme toi en train de le lire.

Mais il y a une autre échelle, et c'est par elle que je voudrais finir.

Au début de l'année 2025, une équipe de chercheurs en IA a publié un papier qui n'a pas eu beaucoup d'écho dans la presse grand public mais qui circule beaucoup dans la communauté qui travaille sur ces questions. Je vais pas te le résumer en détail. Ce qui m'intéresse, c'est l'idée centrale qu'ils posent. Ils disent : et si chaque délégation, prise une par une, est parfaitement rationnelle, et si le bénéfice individuel à déléguer à l'IA est bien réel, alors le mouvement de fond peut, à l'échelle d'une société, produire une perte progressive de capacités collectives sans que personne ne l'ait jamais décidée. Pas une catastrophe. Pas un effondrement. Une lente dérive, à très petits pas, dont chaque petit pas est défendable, et dont le cumul, au bout de quelques décennies, peut être très difficile à inverser.

Ils appellent ce mouvement le gradual disempowerment, qu'on peut traduire par "la dépossession graduelle". L'idée est dérangeante parce qu'elle ne met en cause personne. Pas les concepteurs, pas les utilisateurs, pas les régulateurs. Tout le monde fait ce qui semble raisonnable à son endroit. Et la somme de tous ces choix raisonnables peut produire un résultat collectif qu'aucun de nous ne choisirait s'il était posé tel quel.

Je suis pas en train de te dire que c'est ce qui va arriver. Personne ne le sait. Le papier en question est un essai conceptuel, pas une démonstration. Mais ce qui me parle dans leur travail, c'est qu'ils posent à l'échelle des sociétés la même question que celle qui me suit depuis plusieurs semaines à l'échelle de moi-même. Qu'est-ce qu'on garde comme levier ? Qu'est-ce qu'on tient à ne pas déléguer ? Qu'est-ce que ça veut dire pour nous, individus, citoyens, parents, formateurs, chefs d'entreprise, professionnels de santé, enseignants, élus ? Qu'est-ce qu'on décide de continuer à faire avec son cerveau, même quand une machine peut le faire à notre place ?

Je n'ai pas la réponse. Je te le dis. Je ne sais pas comment doser. Je ne sais pas où sont les bons curseurs. Je ne sais pas comment on tient ensemble une vie entière sans que la facilité gagne à chaque fois. Ce que je sais, c'est que la question est en train d'apparaître, partout, dans les laboratoires, dans les conversations de couloir, dans les commentaires sous une annonce de conférence à Gien. Et que c'est notre question, à nous tous. Pas seulement aux chercheurs. Pas seulement aux entreprises qui produisent ces outils. À nous.

Et il faut que je te dise une chose avant de fermer ce texte, parce que si je le fais pas, quelqu'un d'autre le fera dans les commentaires. Il y a quelque chose de circulaire dans ce que je viens de t'écrire. Je passe plusieurs milliers de mots à documenter ce que l'IA peut nous faire perdre, et je dirige une agence qui vend de l'IA. L'avocat du diable est déjà là. Il a pas tort.

Sauf que ce que je vends chez Syneloria, c'est pas la promesse magique. Quand on a commencé en 2023, 2024, à utiliser ChatGPT en entreprise et en formation, on avait un peu d'avance. Aujourd'hui en 2026, la plupart des entreprises s'y sont mises. Mais d'après ce que je vois chez les artisans, les TPE et les indépendants que j'accompagne, beaucoup empilent les outils sans cadre, lâchent les rênes, signent ce que la machine leur sert, et se retrouvent avec exactement les effets que je décris dans ce texte. Pour ces entreprises-là, mon métier c'est d'essayer de remettre le réglage en place. La modalité d'usage. La piste plutôt que la réponse. La structure de pensée qu'on garde malgré l'outil. C'est ce que je vise, en tout cas. C'est pour ça que je peux écrire cette tribune sans qu'elle se retourne contre moi-même.

Je sais que ce texte va me faire perdre des prospects qui cherchent la promesse magique. Tant mieux. Ce ne sont pas les bons clients pour moi.

Voilà. Je suis pas chercheur. Je suis pas neuroscientifique. Je suis quelqu'un qui forme et qui accompagne tous les jours des artisans, des indépendants, des TPE et des PME à utiliser l'IA proprement. J'ai un TDA, j'écris mal sans cette aide, et je passe une partie de mes nuits à lire des préprints qui me piquent là où ça réfléchit.

Peut-être que certaines de ces études seront nuancées dans six mois. Peut-être que j'ai raté quelque chose. Mais le quart d'heure, les 79,8 %, la confiance qui ne se rétracte pas après l'erreur, la personne qui repart d'une conférence un peu moins anti, le commentateur sur Facebook qui formule à l'instinct ce que la science formule au scalpel... Ça, c'est réel.

C'est tout ce que j'avais à dire. Pour l'instant. 😅

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