IA Responsable : « Ce n’est pas parce que l’IA peut faire quelque chose qu’il faut forcément lui déléguer », rencontre avec Aurélien Massiot, manager référent et formateur chez OCTO Technology

L’intelligence artificielle s’invite de plus en plus dans notre quotidien professionnel. Elle nous fait gagner du temps, nous aide à produire, à chercher des informations et parfois même à prendre des décisions. Mais à force de lui déléguer certaines tâches, ne risque-t-on pas de perdre une partie de notre capacité à réfléchir par nous-mêmes ?

Derrière les promesses de productivité, l’IA soulève aussi des questions sur notre rapport au travail, à l’apprentissage et aux autres. Comment savoir quand l’utiliser ? Quelles limites se fixer ? Et surtout, comment garder son esprit critique face à des outils qui semblent avoir réponse à tout ?

Nous avons échangé avec Aurélien Massiot, formateur chez OCTO Academy, autour de ces questions et de la formation « IA responsable : développer son discernement pour un usage éclairé ». Une discussion qui invite à prendre du recul sur nos habitudes et à repenser la place que nous souhaitons donner à l’intelligence artificielle dans notre travail.

Parce que l’IA est en train de changer complètement notre manière de travailler, de chercher des informations et même de réfléchir. Elle rebat les cartes sur beaucoup de sujets et je pense qu’on ne mesure pas encore tous les effets de ces changements.
On parle souvent des gains de productivité, mais il y a aussi des impacts énergétiques, économiques et, surtout, cognitifs, et ces derniers me questionnent beaucoup.

Je vais prendre mon propre exemple : j’ai codé pendant plus de dix ans et aujourd’hui, je ne code quasiment plus une ligne moi-même. C’est quelque chose que j’ai accepté, parce que finalement, cela me permet de prendre du recul et de consacrer davantage de temps à des sujets qui m’intéressent, et notamment, ceux qui me rapprochent de mes utilisateurs.
Mais je me suis aussi rendu compte d’une chose : quand je rentre chez moi le soir, je n’ai plus tout à fait la même satisfaction qu’avant.

Il y avait quelque chose dans le fait de produire moi-même du code, de résoudre un problème, que je ne retrouve pas forcément aujourd’hui.
À l’inverse, il y a des choses que je ne suis absolument pas prêt à déléguer. Par exemple, quand j’écris un message à un collaborateur ou à un proche, je veux que ce soient mes mots, ma manière de m’exprimer, avec mes maladresses et même mes fautes s’il y en a ! C’est important pour moi que ce message vienne réellement de moi.

Et je pense que c’est une question que chacun devrait se poser : qu’est-ce que je suis prêt à confier à l’IA et qu’est-ce que je souhaite garder ?
Il ne faudrait pas qu’à force de tout déléguer, on finisse par perdre certaines capacités ou par abandonner des choses qui ont du sens pour nous.
Il faut aussi se rappeler que l’IA n’est pas neutre, même une source d’information aussi riche que Wikipédia comporte des biais et que lorsqu’on entraîne un modèle sur des contenus qui en contiennent déjà, auxquels viennent s’ajouter les choix de conception de l’éditeur, ces biais ne disparaissent pas comme par magie.

C’est pour toutes ces raisons que je pense qu’il est essentiel de garder un regard critique. D’ailleurs, ce sont des sujets qui me passionnent et que j’aborde plus en détail dans un livre que je suis en train d’écrire, dont la sortie est prévue fin janvier “Un clair-obscur de l’IA”.

On entend beaucoup parler d’« IA responsable », mais que signifie concrètement cette notion pour toi ? Quels sont les principaux enjeux que les professionnels doivent aujourd’hui prendre en compte ?

Pour moi, l’IA responsable, c’est avant tout une question de discernement.

C’est être capable de se dire : est-ce que j’ai vraiment besoin d’utiliser l’IA pour cette tâche ? Qu’est-ce qu’elle va m’apporter ? Et qu’est-ce que je risque éventuellement de perdre en l’utilisant ? Ce qui est intéressant, c’est qu’il n’y a pas toujours de bonne ou de mauvaise réponse. On est souvent dans une zone grise, avec des avantages d’un côté et des inconvénients de l’autre et c’est justement là qu’il faut apprendre à faire ses propres choix.

Je suis convaincu que ce discernement se construit avant tout par la pratique et par les échanges et qu’il faut tester des choses, se tromper parfois, discuter avec d’autres personnes et confronter ses expériences. Il y a notamment un sujet qui me préoccupe : à force de déléguer certaines tâches à l’IA, est-ce qu’on ne risque pas de se « démuscler » intellectuellement ?

Pour apprendre, il faut parfois se creuser la tête, chercher, se tromper et recommencer et si l’on ne fait plus cet effort, il y a forcément des choses qu’on risque de moins bien maîtriser. Et puis, il y a cette injonction permanente à aller toujours plus vite : aujourd’hui, on nous pousse à utiliser l’IA pour produire davantage, gagner du temps, être plus efficaces mais aller plus vite, est-ce que cela veut forcément dire aller dans la bonne direction ?

Je pense qu’il faut réussir à trouver un équilibre entre profiter de ce que l’IA peut nous apporter mais sans oublier de continuer à réfléchir, à apprendre et à travailler avec les autres. Parce qu’une équipe, ce n’est pas simplement une addition de tâches à réaliser : il y a des échanges, des relations, une dynamique collective que l’IA ne peut pas remplacer.

Selon toi, quelles sont les erreurs ou les mauvaises habitudes les plus fréquentes chez les professionnels qui utilisent l’IA au quotidien, parfois sans même en avoir conscience ?

La première, je dirais que c’est de demander directement à l’IA de faire quelque chose sans avoir pris le temps d’y réfléchir soi-même.

Personnellement, je trouve beaucoup plus intéressant de commencer par produire un premier jet, même imparfait, et par la suite, le soumettre à l’IA en lui demandant de challenger mon raisonnement, de me proposer d’autres pistes ou de pointer ce que j’aurais pu oublier. Là, l’outil devient vraiment intéressant, parce qu’il vient nourrir ma réflexion plutôt que la remplacer.

Il y a aussi quelque chose qui me semble essentiel : être capable d’expliquer avec ses propres mots ce que l’IA nous a donné. Si je suis incapable de reformuler une réponse ou d’expliquer pourquoi elle fonctionne, c’est probablement que je n’ai pas vraiment compris ce que j’ai sous les yeux.

Un autre point, c’est la vitesse à laquelle tout va : l’IA peut produire énormément de choses en quelques secondes sauf que notre cerveau, lui, n’a pas forcément la capacité de suivre ce rythme. On se retrouve à absorber toujours plus d’informations, à devoir faire davantage de choix et à prendre des décisions en permanence et je pense qu’on oublie parfois qu’on a aussi le droit de ne pas décider tout de suite. Il faut savoir laisser les choses décanter, prendre le temps de digérer une information avant de passer à la suivante.

Et enfin, il y a un piège assez simple : ne plus savoir s’arrêter. L’IA, elle, n’est jamais fatiguée. On peut lui demander une nouvelle version, puis une autre, puis encore une autre… Mais ce n’est pas parce qu’elle peut continuer indéfiniment qu’on doit faire la même chose ! Il faut apprendre à poser ses limites, comme on le faisait avant l’arrivée de ces outils.

L’un des objectifs de la formation est d’apprendre à déterminer si le recours à l’IA est réellement pertinent. Comment fais-tu, personnellement, pour décider ce que tu lui délègues et ce que tu préfères continuer à faire toi-même ?

Je pense que c’est vraiment propre à chacun et qu’il n’existe pas une règle qui fonctionnerait pour tout le monde. De mon côté, j’essaie de rester dans une logique de co-construction avec l’IA et j’ai remarqué une chose : plus j’ai envie de progresser sur un sujet ou de développer mes connaissances, moins je vais avoir tendance à déléguer à l’IA. Mais ce qui est intéressant, c’est que ces limites évoluent avec le temps.

Par exemple, pendant un moment, je laissais l’IA rédiger mes comptes rendus de réunion et je trouvais ça pratique, ça me faisait gagner du temps et puis, progressivement, je suis revenu en arrière. Pourquoi ? Parce que je trouvais que les comptes rendus générés étaient souvent beaucoup trop longs et qu’ils ne mettaient pas forcément en avant ce qui me semblait important.

L’IA n’a pas tout le contexte que j’ai en tête et elle ne sait pas nécessairement pourquoi telle remarque est importante pour moi ou pourquoi tel échange mérite d’être retenu plutôt qu’un autre. Et finalement, je me suis rendu compte qu’en prenant mes notes moi-même, je restais beaucoup plus impliqué dans la réunion. Cela m’oblige à écouter, à faire le tri et à réfléchir à ce qui compte vraiment.

C’est pareil pour les feedbacks que je fais à mes collaborateurs. Je tiens à ce qu’ils viennent de moi. Peut-être que mes mots seront parfois maladroits, peut-être qu’ils toucheront un peu l’ego de quelqu’un, mais ils refléteront ce que je pense et ce que j’ai vécu. Je préfère cette authenticité à un message parfaitement formulé qui ne me ressemblerait pas.

Au fond, je pense que chacun doit construire ses propres frontières avec l’IA et surtout, accepter de les faire évoluer au fil de ses expériences.

L’utilisation de l’IA soulève aussi des questions de fiabilité, de confidentialité et d’impact environnemental. Quels sont les réflexes que tu conseillerais d’adopter pour mieux prendre en compte ces enjeux ?

Déjà, je pense qu’il faut garder en tête que tous les sujets ne se prêtent pas de la même manière à l’utilisation de l’IA.

Sur des questions politiques, des conflits ou des sujets particulièrement sensibles, par exemple, il faut être très vigilant. Ce sont des domaines où les points de vue peuvent être très différents et où les biais peuvent avoir une influence importante sur les réponses. Il ne faut donc pas prendre pour argent comptant tout ce qu’un modèle nous raconte.

Sur la confidentialité, je pense qu’on devrait se poser beaucoup plus de questions avant de partager des informations avec un outil. Qui est derrière le modèle que j’utilise ? Où vont mes données ? Où sont-elles hébergées ? Qu’est-ce que l’éditeur peut en faire ? Ce sont des questions assez simples, mais auxquelles on ne pense pas toujours lorsqu’on utilise l’IA au quotidien.

Et puis, il y a évidemment la question environnementale, nous questionnant sur le choix du modèle à utiliser en fonction de la tâche à traiter. Est-ce que j’ai réellement besoin d’un gros modèle pour ce que je suis en train de faire ? Est-ce qu’un modèle plus léger ne pourrait pas répondre tout aussi bien à mon besoin ?

Là encore, je pense que la meilleure manière de développer ces réflexes, c’est d’expérimenter : tester différents outils, comparer leurs résultats, comprendre ce qu’ils font bien et moins bien. C’est en pratiquant qu’on commence à se poser les bonnes questions et à faire des choix plus éclairés.

À quels profils s’adresse cette formation ? Faut-il déjà posséder des connaissances techniques en intelligence artificielle pour en tirer pleinement profit ?

Non, pas du tout ! Il n’y a aucun prérequis technique pour suivre cette formation. Aujourd’hui, presque tout le monde a déjà utilisé l’IA, que ce soit pour rédiger un texte, chercher une information, générer du code ou simplement tester ce que ces outils sont capables de faire.

Mais utiliser l’IA et savoir quand il est pertinent de l’utiliser, ce sont deux choses différentes. Cette formation s’adresse justement à celles et ceux qui ont envie de prendre un peu de recul sur leurs habitudes et de se demander comment ils pourraient utiliser ces outils de manière plus éclairée.

Il n’est pas nécessaire de comprendre le fonctionnement technique des modèles, ce qui compte, c’est d’avoir envie de questionner ses pratiques et d’échanger sur le sujet.

Comment se déroule concrètement cette journée de formation ? Quelle place occupent les échanges et les mises en pratique ?

Ce qui m’importe, c’est que les participants ne passent pas simplement une journée à écouter quelqu’un leur parler d’IA responsable. L’idée, c’est aussi qu’ils puissent réfléchir à leurs propres usages, partager leurs expériences et découvrir comment d’autres personnes abordent ces questions.

Concrètement, on est sur un équilibre avec environ 50 % d’exposés, 25 % de pratique et 25 % d’échanges. Les participants viennent avec leurs habitudes, leurs interrogations et les situations qu’ils rencontrent dans leur travail et l’on peut alors partir de ces exemples pour discuter de ce qui fonctionne, de ce qui pose question et des différentes manières d’aborder un même usage. Et c’est aussi pour cela que je trouve le présentiel particulièrement important.

Quand on parle de discernement, on ne peut pas simplement transmettre une liste de bonnes pratiques et considérer que le sujet est réglé. Il faut pouvoir discuter, confronter les points de vue, entendre des expériences différentes des siennes. C’est souvent dans ces échanges qu’on se rend compte qu’une pratique qui nous semblait évidente ne l’est pas forcément pour quelqu’un d’autre. Et je trouve cela particulièrement enrichissant.

À l’issue de la formation, qu’est-ce que les participants seront capables de faire concrètement ? En quoi leur manière d’utiliser l’IA aura-t-elle évolué ?

Ce que j’aimerais avant tout, c’est que les participants repartent en se posant davantage les bonnes questions. Pas forcément qu’ils utilisent plus l’IA, ni même qu’ils l’utilisent moins mais qu’ils sachent mieux pourquoi ils choisissent de l’utiliser dans certaines situations et pourquoi ils préfèrent s’en passer dans d’autres. L’objectif, c’est vraiment de développer leur capacité à arbitrer.

Face à une tâche, ils pourront prendre un peu plus de recul et se demander : est-ce que l’IA va réellement m’aider ici ? Est-ce que je risque de perdre quelque chose en lui déléguant cette activité ? Est-ce que je comprends suffisamment ce qu’elle me propose ?

Je ne pense pas qu’on puisse donner une réponse toute faite à toutes ces questions, chacun a ses propres besoins, ses propres contraintes et son propre rapport à l’IA. En revanche, on peut apprendre à mieux réfléchir à ces choix et si les participants repartent avec cette capacité de discernement renforcée, alors la formation aura atteint son objectif.

Si tu devais donner un seul conseil à quelqu’un qui souhaite adopter une utilisation plus responsable de l’intelligence artificielle dès demain, quel serait-il ?

Je lui dirais de tester des choses, mais surtout de discuter avec les autres.

Je trouve qu’avec l’IA, on peut assez vite avoir l’impression d’avoir réponse à tout, on pose une question, on obtient une réponse en quelques secondes, et on peut être tenté de s’en contenter. Mais ce n’est pas parce qu’on a une réponse qu’on a forcément fait le tour du sujet.

Je pense qu’il est essentiel de continuer à se confronter à d’autres personnes, à d’autres expériences et à d’autres façons de voir les choses. Quelqu’un peut avoir un usage complètement différent du mien, avoir rencontré des difficultés auxquelles je n’avais jamais pensé ou simplement ne pas être d’accord avec moi et c’est justement cela qui est intéressant.

Pour moi, c’est en se confrontant à cette altérité qu’on progresse vraiment. L’IA peut nous apporter énormément de choses, mais elle ne doit pas nous faire oublier l’importance de réfléchir par nous-mêmes et d’échanger avec les autres.