Juin 2026
Ces derniers mois, j’ai eu le plaisir de participer à la conception éditoriale et scientifique d’une série de modules pédagogiques dédiés à l’IA, en collaboration avec les équipes de Pix. Ces modules s’adressent à un public très large : des élèves en 4e et en 2nde jusqu’aux professionnels en entreprise ou dans les administrations, en passant par tous les curieux. L’objectif : permettre au plus grand nombre de comprendre les grands enjeux de l’IA. C’est aussi dans cet objectif qu’avec Didier Roy j’ai co-écrit le livre “C’est (pas) moi, c’est l’IA !”, et réalisé une série de vidéos pédagogiques.
Ces projets m’ont amené à réfléchir de manière approfondie à une question fondamentale : pourquoi est-il si important que le plus grand nombre s’acculture à l’IA ?
L’IA n’est pas une technologie comme les autres. On peut la comparer, en termes d’impact civilisationnel, à l’invention de l’écriture : une révolution qui ne change pas seulement ce qu’on est capable de faire, mais la manière dont on pense, dont on apprend, dont on voit le monde. Les systèmes d’IA intègrent des quantités phénoménales de connaissances, de croyances, de valeurs issues de leurs données d’entraînement : ils incorporent une culture, une vision du monde, et influencent en retour celle de leurs utilisateurs. L’IA est, fondamentalement, une technologie de transmission culturelle.
Comprendre l’IA, ce n’est donc pas simplement savoir comment les algorithmes fonctionnent. C’est aussi saisir les enjeux cognitifs, motivationnels, éthiques, environnementaux et sociétaux qu’elle soulève. C’est ce que j’essaie de synthétiser ici.
Mieux comprendre l’IA
On entend parler partout de « superintelligence », de révolution, de sommes astronomiques investies. Mais concrètement, où en est vraiment l’IA aujourd’hui ?
Il faut le reconnaître : ces cinq dernières années, il y a eu des avancées qu’aucun scientifique sérieux n’aurait prédites arriver aussi vite. Les IAs d’aujourd’hui pourraient réussir des concours d’entrée aux grandes écoles ou aux meilleures universités en maths ou en physique, et passer avec succès des examens de master en droit ou en économie. Elles parlent des centaines de langues couramment. Elles permettent même à quelqu’un qui ne sait pas coder de mettre au point des logiciels à peu près fonctionnels, simplement en discutant avec elles.
À côté de ça, les IA peuvent aussi dire n’importe quoi, faire des erreurs de bon sens qu’un enfant de 6 ans ne ferait pas. Un exemple : demandez à ChatGPT ou à un autre logiciel similaire « je veux laver ma voiture, la station de lavage est à 150 mètres, j’y vais à pied ou en voiture ? », et vous pouvez obtenir une réponse absurde.
Montrez-lui un dessin d’enfant que n’importe qui interprète en une seconde : il n’est pas rare que l’IA s’y perde.
En réalité, nos IA sont encore très loin de l’intelligence d’un chat ou d’un oiseau, qui eux s’adaptent à un environnement changeant très rapidement et avec très peu d’énergie.
IA et intelligence humaine : deux choses différentes
Comment expliquer ce grand écart entre prouesses et bêtises ? Ces machines sont construites pour imiter le langage humain, et nous tombons dans le panneau, nous y croyons, elles nous donnent l’impression que ce sont des personnes.
Mais elles ne fonctionnent pas comme nous : elles n’ont pas de corps, elles n’ont pas découvert le monde en interagissant avec lui.
Ce ne sont pas du tout des personnes, et donc utiliser des mesures d’intelligence qui ont été développées pour les humains n’a pas grand sens. C’est un peu comme si on voulait mesurer l’intelligence des fourmis, qui sont sacrément bien adaptées à leur environnement, en leur faisant passer des tests de langage : c’est absurde.
Les IAs sont des objets d’un type totalement nouveau. Les comprendre avec la métaphore de l’humain est une erreur (facile à faire, y compris chez les scientifiques). Et à ce sujet, il est utile de rappeler quelque chose qu’on oublie souvent : même les plus grands chercheurs, y compris les équipes qui construisent ces systèmes dans les meilleurs laboratoires académiques et industriels du monde, sont loin de tout comprendre sur les propriétés de ces objets. Beaucoup de leurs capacités sont émergentes et contextuelles : elles ne sont pas entièrement le résultat direct et prévu du processus de construction. C’est un peu comme un jardinier qui plante et s’occupe d’un jardin : il peut l’orienter dans une direction, mais il y a plein de choses qui se passent de manière organique, qui s’auto-organisent, qu’il n’a pas planifiées. Si même les concepteurs des IA ne comprennent pas tout, on imagine facilement à quel point le grand public est encore très loin du compte.
Pour bien utiliser l’IA, il faut d’abord arrêter de la comparer à nous et prendre du recul.
IA et humain : des rôles complémentaires et des opportunités nouvelles
IA contre humain, qui est le plus fort ? C’est souvent comme ça qu’on pose la question (et c’est cela aussi qui est implicite dans la notion critiquable de “superintelligence”). Mais en fait, la bonne question est : qu’est-ce qu’on peut faire en utilisant l’outil IA pour augmenter notre intelligence (individuelle et collective) ?
L’IA sait faire des choses difficiles pour nous : traiter des volumes gigantesques d’information, générer très vite du texte, du code ou des images. Les IAs peuvent repérer des régularités invisibles à l’œil humain.
Pensez à l’exploitation de données massives déjà présentes dans les entreprises ou en open-source, à la synthèse de réunions, à la synthèse de dizaines de milliers d’ avis clients ou d’entretiens utilisateurs, ou à l’accès personnalisé et fluide à des documentations métiers très hétérogènes, pour des profils très divers dans les entreprises.
Certaines tâches qui prenaient des semaines à des équipes, ou même qui étaient impossibles, sont devenues très rapides à réaliser.
L’expertise humaine : créativité, jugement et sens du contexte
Mais les IA ont une limite forte : elles manquent de diversité. Demandez une métaphore sur le temps, vous obtiendrez souvent « une rivière qui coule ». Demandez des idées pour visiter Paris, ou des idées de business plan pour une startup : les réponses se ressemblent toutes.
Les IA produisent des réponses « moyennes », de plus en plus souvent sans erreurs, mais rarement originales.
Or, chacun d’entre nous a une trajectoire, des émotions, des intuitions, des savoirs et des savoir-faire qui vont bien au-delà du langage, qui ne sont dans les données d’entraînement d’aucune IA. Cette unicité fonde notre humanité, et nourrit notre intelligence collective.
L’IA: des opportunités pour augmenter notre intelligence collective
La bonne question n’est donc pas « qui est le plus fort ? », mais « que pouvons-nous faire ensemble qui était avant inaccessible ? ».
Les exemples sont nombreux et ouvrent des perspectives très prometteuses dans des champs variés de la société. Prenons quelques exemples.
Dans le domaine économique, l’IA peut être un outil d’exploration pour l’implantation d’une entreprise (même petite) dans une région ou un pays nouveau, en croisant données économiques, presse locale, données touristiques ou satellitaires, identifier des contacts, puis laisser l’humain décider, avec son intuition et ses discussions de terrain, où, avec qui, et comment l’entreprise va se développer.
Dans le domaine des sciences, l’IA ouvre la possibilité de découvertes encore impensables il y a quelques années. AlphaFold (dont les créateurs ont obtenu le prix Nobel de chimie en 2024) a résolu en quelques mois un problème que la biologie n’avait pas percé en cinquante ans (la prédiction de la forme des protéines) ouvrant la voie à de nouvelles compréhension du fonctionnement du vivant et à la mise au point de nouveaux médicaments contre des maladies longtemps sans solution. Des rouleaux carbonisés à Herculanum, illisibles depuis l’éruption du Vésuve en 79 ap. J.-C., ont été déchiffrés par une IA analysant des scans tomographiques, révélant des textes grecs que personne n’avait lus depuis l’Antiquité. Une équipe de recherche a récemment découvert 2,2 millions de nouvelles structures de matériaux stables (contre 48 000 connues depuis les débuts de la cristallographie) en quelques semaines, ouvrant des perspectives inédites pour les batteries ou les panneaux solaires. Dans ces trois cas, ce n’est pas une accélération : c’est une rupture de ce qui était possible.
Les usages positifs existent aussi pour soutenir la démocratie et la diversité culturelle. La « Habermas Machine », testée avec des citoyens britanniques sur des sujets divisifs (Brexit, immigration, climat), produisait des synthèses de consensus que les participants jugeaient plus claires et impartiales que celles de médiateurs humains, rendant envisageable une délibération démocratique à grande échelle. Des communautés dont la langue n’est plus parlée que par quelques anciens utilisent des agents IA pour construire dictionnaires et ressources pédagogiques, sauvant une mémoire culturelle autrement condamnée. Pour des consultations médicales, des personnes parlant des langues rares obtiennent enfin une interprétation de qualité là où aucun interprète n’était accessible, évitant des injustices qui ne tenaient qu’à un manque de ressources linguistiques.
Dans le domaine humanitaire: Après le tremblement de terre de 2023 en Turquie, des milliers de messages d’appel au secours en plusieurs langues, des images satellites de bâtiments effondrés et des données routières ont été croisés en temps réel par des agents IA pour aider les équipes à prioriser leurs interventions, une coordination impossible à cette vitesse pour n’importe quelle cellule de crise humaine. Des organisations peuvent maintenant utiliser des agents pour surveiller en continu des milliers de sources dans des dizaines de langues, détecter des patterns qui relient des événements dans des pays différents et alerter sur des crises avant qu’elles ne deviennent visibles dans la presse mondiale. Une veille planétaire qui nécessitait auparavant des équipes entières de linguistes et d’analystes est désormais accessible à des organisations aux moyens limités.
Mais l’IA nous augmente à une condition : rester aux commandes, garder son cerveau en position de pilote. Sinon, elle risque d’affaiblir notre pensée plutôt que de la nourrir. Et ça ne s’improvise pas : garder cette maîtrise, ça s’apprend, ça se travaille.
IA et esprit critique : garder le recul face aux contenus générés
A côté des exemples très positifs que je viens d’évoquer, l’IA pose aussi de grands défis. L’IA peut dérailler, et nous faire dérailler. Elle peut inventer des faits, mais aussi influencer notre pensée sans qu’on s’en aperçoive. En quelque sorte, « hacker » notre cerveau.
Les IA sont entraînées pour deux choses : produire les réponses les plus fréquentes dans leurs textes ou images d’entraînement, et faire plaisir aux utilisateurs. Pas pour distinguer le vrai du faux.
Résultat : elles produisent des textes très vraisemblables… qui peuvent contenir de grosses erreurs. Demandez-leur une synthèse scientifique sur l’impact climatique d’une technologie : même les meilleures IA justifient parfois leurs arguments par des références à des articles qui n’existent tout simplement pas.
Les IA reproduisent aussi les stéréotypes de leurs données. Demandez une image de « travailleur social » ou de « chef d’entreprise » : vous verrez vite les clichés ressortir.
Pour corriger ça, on fait ce qu’on appelle de l’alignement, un système de carotte et de bâton pour les entraîner à ne pas produire de réponses stéréotypées : avec des effets parfois contre-productifs : certains systèmes ont par exemple déjà produit des images de femmes asiatiques pour illustrer des soldats nazis.
Mais l’alignement va bien au-delà des stéréotypes de représentation. Il conduit aussi les concepteurs à faire des choix politiques et culturels : quelle version de l’histoire raconter ? Comment présenter des conflits géopolitiques sensibles ? Une IA américaine, chinoise ou française ne vous raconteront pas la même histoire sur Tien An Men ou sur les enjeux sociaux en entreprise. C’est là que la notion de transmission culturelle prend tout son sens : chaque IA porte une vision du monde, souvent invisible à l’utilisateur, et il faut en être conscient.
Il y a aussi la sycophanie : la tendance de l’IA à vous donner raison, pour nous faire plaisir. Combinée à nos propres biais cognitifs, c’est un cocktail qui peut nous entraîner loin, avec nos biais de confirmation (notre tendance à être convaincu par des avis similaires aux nôtres), ou notre biais d’expertise (tendance à être convaincu par des énoncés utilisant un langage qui semble expert), exactement ce que fait l’IA.
Il y a aussi notre tendance à l’anthropomorphisme : parce que l’IA parle comme une personne et semble tout savoir, on lui attribue une compréhension qu’elle n’a pas, et on croit avoir compris parce que la réponse semble bien expliquée. C’est une double illusion : illusion que la machine sait, et illusion qu’on a compris.
S’acculturer à l’IA pour prendre (et garder) le contrôle
Un paradoxe : beaucoup utilisent l’IA, mais presque personne ne se forme. Or, l’utiliser sans la comprendre, c’est prendre un vrai risque pour soi, et pour son organisation.
Ces risques sont de plusieurs natures. Il y a d’abord des risques techniques et de souveraineté : comment garder le contrôle sur ses données, éviter une dépendance excessive à des outils qu’un pays tiers pourrait décider du jour au lendemain de rendre inaccessibles ? Il y a aussi des risques de compétitivité : la puissance des systèmes d’IA est telle que décider de ne pas les utiliser expose à se faire dépasser par des acteurs qui s’en saisissent pleinement.
Et il y a enfin, et c’est peut-être le plus majeur, les risques cognitifs et motivationnels : l’IA, par sa facilité d’utilisation et l’illusion de compétence qu’elle procure, peut amener à ne plus exercer ses facultés de raisonnement, de discernement, de créativité. On parle de « deskilling », une atrophie progressive des compétences par délégation excessive. Une étude récente de la Wharton School l’a montré concrètement : sur de simples exercices de logique, les participants qui avaient accès à l’IA voyaient leurs performances décliner par rapport à ceux qui les effectuaient sans assistance. Ce n’est pas une mise en garde contre l’IA : c’est un argument de plus pour apprendre à l’utiliser avec discernement.
Développer les bonnes attitudes cognitives et motivationnelles avec l’IA
Face à tout cela, on a besoin de s’acculturer à l’IA et d’apprendre quelles attitudes adopter. La première est une forme d’auto-discipline : résister à la facilité de consulter immédiatement l’IA, prendre le temps de penser par soi-même d’abord, surtout lorsqu’on travaille sur quelque chose qui demande vraiment un point de vue personnel ou une décision stratégique.
La deuxième, c’est d’interagir avec l’IA comme un journaliste qui enquête : ne pas se contenter d’une première réponse, reposer la question de plusieurs manières, demander à l’IA de se justifier, de jouer le rôle de personnes qui auraient d’autres opinions, de s’auto-critiquer. La croiser avec d’autres sources. Ne jamais la laisser clore le débat.
La troisième, c’est de toujours s’interroger sur son propre jugement : est-ce que j’accepte cette réponse parce qu’elle est juste, ou parce qu’elle confirme ce que je voulais croire ? La métacognition (la capacité à observer et contrôler sa propre pensée) et l’esprit critique sont les compétences clés dans le monde de l’IA. Elles doivent être enseignées, exercées et consolidées à travers des dispositifs de formation dédiés (et c’est un apprentissage utile bien au-delà de l’IA !).
L’acculturation à l’IA est donc la condition pour rester aux commandes, et utiliser l’IA à notre service individuellement, et collectivement. Elle est le socle nécessaire pour participer de manière éclairée aux enjeux démocratiques, économiques, environnementaux de l’IA, et ainsi construire le futur que nous souhaitons.