L'IA, c'est parfois comme cet ami qui jure qu'il sait cuisiner, et qui débarque avec un chalumeau et un oignon cru. Des outils impressionnants, des résultats déconcertants, beaucoup de fumée et aucune certitude que le dîner soit prêt en un rien de temps.
Alors… l’IA est-elle surestimée ? Oui, à bien des égards. Et non, à d’autres égards. Les deux affirmations peuvent coexister.
Voici la vérité : où les affirmations sont exagérées 🎈, où la valeur est simple mais solide 💼, et comment faire la différence sans avoir besoin d'un doctorat ou d'une révélation spirituelle.
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Ce que les gens veulent généralement dire quand ils disent « l'IA est surmédiatisée » 🤔
Quand quelqu'un affirme que l'IA est surestimée , il réagit généralement à une (ou plusieurs) de ces inadéquations :
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Promesses marketing contre réalité quotidienne.
La démo est magique. Le déploiement, lui, ressemble à un bricolage de fortune. -
Capacités vs fiabilité.
Il peut écrire un poème, traduire un contrat, déboguer du code… et ensuite inventer avec assurance un lien vers une politique. Génial ! -
Progrès contre praticité :
les modèles s'améliorent rapidement, mais leur intégration dans des processus métier complexes est lente, politique et pleine de cas particuliers. -
Les récits du « remplacement des humains » :
La plupart des véritables succès ressemblent davantage à « supprimer les tâches fastidieuses » qu’à « remplacer l’ensemble du travail ».
Et c'est là toute la tension : l'IA est véritablement puissante, mais on la vend souvent comme si elle était déjà au point. Elle ne l'est pas. Elle est… en développement. Un peu comme une maison avec de magnifiques fenêtres, mais sans plomberie 🚽
Pourquoi les affirmations exagérées concernant l'IA sont-elles si faciles (et continuent-elles de se produire) ? 🎭
Voici quelques raisons pour lesquelles l'IA attire les affirmations exagérées comme un aimant :
Les démos, c'est en gros de la triche (dans le bon sens du terme)
Les démos sont soigneusement sélectionnées. Les invites sont optimisées. Les données sont propres. Le meilleur scénario est mis en avant, tandis que les cas d'échec restent dans l'ombre.
Le biais de survie est bruyant
Les histoires du genre « L’IA nous a fait gagner un million d’heures » deviennent virales. Celles du genre « L’IA nous a obligés à tout réécrire deux fois » finissent discrètement par être reléguées dans un dossier de projet nommé « Expériences du 3e trimestre » 🫠
On confond souvent aisance et vérité
L'IA moderne peut paraître sûre d'elle, utile et précise, ce qui trompe notre cerveau et nous fait croire qu'elle est exacte.
Une façon très courante de décrire ce mode de défaillance est la confabulation : une affirmation confiante mais une réponse erronée (également appelée « hallucinations »). Le NIST le signale directement comme un risque majeur pour les systèmes d’IA générative. [1]
L'argent amplifie le mégaphone
Lorsque les budgets, les évaluations et les perspectives de carrière sont en jeu, tout le monde a une raison de dire « ça change tout » (même si cela ne change que les présentations PowerPoint).
Le schéma « inflation → déception → valeur stable » (et pourquoi cela ne signifie pas que l'IA est fausse) 📈😬
De nombreuses technologies suivent la même trajectoire émotionnelle :
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Prévisions de pointe (tout sera automatisé d'ici mardi)
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Dure réalité (ça arrive mercredi)
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Valeur stable (elle s'intègre discrètement à la façon dont le travail est effectué)
Alors oui, on peut surestimer l'importance de l'IA tout en constatant son impact. Ce ne sont pas des notions opposées, mais complémentaires.
Là où l'IA n'est pas surestimée (elle tient ses promesses) ✅✨
C'est cette partie qui passe inaperçue car elle relève moins de la science-fiction et plus des tableurs.
L'aide au codage est un véritable atout pour la productivité
Pour certaines tâches — code standard, échafaudage de tests, modèles répétitifs — les copilotes de code peuvent s'avérer réellement pratiques.
Une expérience contrôlée largement citée de GitHub a révélé que les développeurs utilisant Copilot réalisaient une tâche de codage plus rapidement (leur compte rendu fait état d'une accélération de 55 % dans cette étude spécifique). [3]
Pas magique, mais pertinent. Le hic, c'est qu'il faut quand même vérifier ce qui est écrit… car « utile » ne veut pas dire « correct »
Rédaction, synthèse et première ébauche
L'IA excelle dans :
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Transformer des notes brouillon en un brouillon propre ✍️
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Résumer les longs documents
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Générer des options (titres, plans, variantes d'e-mails)
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Traduction du ton (« rendez ça moins épicé » 🌶️)
En gros, c'est un assistant junior infatigable qui ment parfois, donc vous devez le superviser. (Dur. Mais réaliste.)
Tri des demandes d'assistance client et services d'assistance internes
Là où l'IA a tendance à mieux fonctionner : classifier → récupérer → suggérer , et non inventer → espérer → déployer .
Pour faire court et sans risque : utilisez l’IA pour extraire des données de sources approuvées et rédiger des réponses, mais assurez-vous que les humains soient responsables du contenu diffusé, surtout lorsque les enjeux sont importants. Cette approche « gouverner + tester + divulguer les incidents » correspond parfaitement à la manière dont le NIST conçoit la gestion des risques liés à l’IA générative. [1]
Exploration des données - avec des garde-fous
L'IA peut aider à interroger des ensembles de données, à interpréter des graphiques et à suggérer des pistes de recherche. Son principal avantage réside dans une analyse plus accessible, et non dans le remplacement des analystes.
Pourquoi l'IA est surestimée (et pourquoi elle déçoit sans cesse) ❌🤷
« Des agents entièrement autonomes qui gèrent tout »
Les agents peuvent mettre en place des flux de travail efficaces. Mais dès que vous ajoutez :
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plusieurs étapes
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outils salissants
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autorisations
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de vrais utilisateurs
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conséquences réelles
…les modes de défaillance se multiplient comme des lapins. Mignons au début, puis on est submergé 🐇
Une règle pratique : plus un appareil se prétend « mains libres », plus il faut se demander ce qui se passe en cas de panne.
« Ce sera bientôt parfaitement précis. »
La précision s'améliore, certes, mais la fiabilité est difficile à atteindre – surtout lorsqu'un modèle ne repose pas sur des sources vérifiables.
C'est pourquoi le travail sérieux en IA finit par ressembler à : récupération + validation + surveillance + examen humain , et non pas à « simplement le relancer plus fort ». (Le profil GenAI du NIST communique cela avec une insistance polie et constante.) [1]
« Un modèle pour les gouverner tous »
En pratique, les équipes finissent souvent par se mélanger :
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des modèles plus petits pour les tâches bon marché/à grand volume
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Des modèles plus grands pour un raisonnement plus complexe
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récupération de réponses fondées
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règles relatives aux limites de conformité
L'idée d'un « cerveau magique unique » se vend bien, il faut le dire. C'est simple. Et les humains aiment ce qui est simple.
« Remplacer des postes entiers du jour au lendemain »
La plupart des rôles consistent en un ensemble de tâches. L'IA peut en automatiser une partie et à peine toucher au reste. Les aspects humains – le jugement, la responsabilité, les relations, le contexte – demeurent obstinément… humains.
Nous voulions des collègues robots. Au lieu de cela, nous avons eu droit à une fonction de saisie automatique surboostée.
Qu'est-ce qui constitue un bon (et un mauvais) cas d'utilisation de l'IA ? 🧪🛠️
C'est la section que les gens sautent et qu'ils regrettent ensuite.
Un bon cas d'utilisation de l'IA comprend généralement :
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Critères de réussite clairs (gain de temps, réduction des erreurs, amélioration de la vitesse de réponse)
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Enjeux faibles à moyens (ou examen humain approfondi)
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Modèles reproductibles (réponses aux questions fréquentes, flux de travail courants, documentation standard)
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Accès à des données de qualité (et autorisation de les utiliser)
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Un plan de repli lorsque le modèle produit des résultats absurdes.
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Un champ d'action restreint au départ (les petits gains s'accumulent)
Un mauvais cas d'utilisation de l'IA ressemble généralement à ceci :
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« Automatisons la prise de décision » sans responsabilisation 😬
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« On va juste le brancher partout » (non… pitié non)
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Aucune donnée de référence n'est disponible, donc personne ne sait si cela a été utile
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Je m'attendais à ce que ce soit une machine à vérité plutôt qu'une machine à schémas
S'il ne faut retenir qu'une chose : l'IA est plus fiable lorsqu'elle repose sur des sources vérifiées et qu'elle est cantonnée à une tâche bien définie. Sinon, elle relève de l'intuition.
Une méthode simple (mais extrêmement efficace) pour confronter l'IA à la réalité au sein de votre organisation 🧾✅
Si vous souhaitez une réponse objective (et non une opinion à chaud), effectuez ce test rapide :
1) Définissez la tâche pour laquelle vous engagez l'IA
Rédigez-le comme une description de poste :
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Entrées
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Sorties
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Contraintes
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« Fait signifie… »
Si vous ne pouvez pas le décrire clairement, l'IA ne le clarifiera pas comme par magie.
2) Établir la base de référence
Combien de temps cela prend-il maintenant ? Combien d’erreurs y a-t-il maintenant ? À quoi ressemble un résultat « bon » maintenant ?
Pas de consensus = des guerres d'opinions sans fin. Sérieusement, les gens se disputeront indéfiniment et vous vieillirez à vue d'œil.
3) Déterminer d'où vient la vérité
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Base de connaissances interne ?
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Dossiers clients ?
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Politiques approuvées ?
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Un ensemble de documents sélectionnés avec soin ?
Si la réponse est « le modèle le saura », c'est un signal d'alarme 🚩
4) Établir le plan d'intervention humaine
Décider:
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qui examine,
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lorsqu'ils examinent,
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Et que se passe-t-il lorsque l'IA se trompe ?.
Voilà la différence entre « outil » et « responsabilité ». Pas toujours, mais souvent.
5) Cartographier le rayon de l'explosion
Commencez par les domaines où les erreurs sont peu coûteuses. N'étendez votre champ d'action qu'après avoir recueilli des preuves.
Voilà comment transformer des promesses exagérées en utilité. Simple… efficace… et plutôt beau 😌
Confiance, risque et réglementation : la partie peu glamour mais essentielle 🧯⚖️
Si l'IA s'intègre à des domaines importants (personnes, argent, sécurité, conséquences juridiques), la gouvernance n'est pas optionnelle.
Quelques garde-fous largement cités :
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Profil d'IA générative du NIST (complément au RMF d'IA) : catégories de risques pratiques + actions suggérées en matière de gouvernance, de tests, de provenance et de divulgation des incidents. [1]
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Principes de l’OCDE en matière d’IA : une base internationale largement utilisée pour une IA digne de confiance et centrée sur l’humain. [5]
-
Loi européenne sur l’IA : un cadre juridique fondé sur les risques qui fixe des obligations en fonction de la manière dont l’IA est utilisée (et interdit certaines pratiques à « risque inacceptable »). [4]
Et oui, tout ça peut ressembler à de la paperasserie. Mais c'est ce qui fait la différence entre un « outil pratique » et un « oups, on a déployé un cauchemar en matière de conformité »
Un regard plus attentif : l’idée de « l’IA comme fonction de saisie automatique » est sous-estimée, mais plutôt vraie 🧩🧠
Voici une métaphore légèrement imparfaite (ce qui est approprié) : une grande partie de l’IA est comme un système de saisie automatique extrêmement sophistiqué qui a parcouru Internet, puis a oublié où il l’a parcouru.
Cela peut paraître méprisant, mais c'est aussi pour cela que ça fonctionne :
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Excellent en motifs
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Excellent en langues
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Excellent pour anticiper les tendances
Et c'est pourquoi cela échoue :
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Elle ne « sait » pas naturellement ce qui est vrai
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Il ne sait pas naturellement ce que fait votre organisation
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Il peut produire des absurdités assurées sans fondement (voir : confabulation / hallucinations) [1]
Ainsi, si votre cas d'usage exige de la fiabilité, vous l'ancrez dans la recherche, les outils, la validation, la surveillance et la vérification humaine. Si votre cas d'usage privilégie la rapidité de conception et d'idéation, vous lui laissez une plus grande liberté. À chaque contexte son exigence. C'est comme le sel en cuisine : tout ne nécessite pas la même quantité.
Tableau comparatif : des façons pratiques d’utiliser l’IA sans se noyer sous des promesses exagérées 🧠📋
| Outil / option | Public | Ambiance prix | Pourquoi ça marche |
|---|---|---|---|
| Assistant de type conversationnel (général) | Individus, équipes | Généralement, niveau gratuit + payant | Idéal pour les brouillons, le brainstorming, les résumés… mais vérifiez toujours les faits |
| Copilote du code | Développeurs | Généralement, abonnement | Accélère les tâches de codage courantes, mais nécessite toujours une relecture et des tests, et du café |
| Réponse basée sur la recherche de sources | Chercheurs, analystes | Freemium ou presque | Plus adapté aux processus de recherche et de vérification qu'à la simple supposition |
| Automatisation des flux de travail + IA | Opérations, support | à plusieurs niveaux | Transforme les étapes répétitives en flux semi-automatiques (le terme « semi » est essentiel) |
| Modèle interne / auto-hébergement | Organisations dotées de capacités d'apprentissage automatique | Infrastructures + personnel | Plus de contrôle et de confidentialité, mais cela se paie en maintenance et en tracas |
| cadres de gouvernance | Dirigeants, risques, conformité | Ressources gratuites | Vous aide à gérer les risques et la confiance ; ce n’est pas glamour, mais c’est essentiel |
| Sources d'analyse comparative / de vérification de la réalité | Dirigeants, politique, stratégie | Ressources gratuites | Les données l'emportent sur les impressions et réduisent les sermons sur LinkedIn |
| « Agent qui fait tout » | Rêveurs 😅 | Coûts + chaos | Parfois impressionnant, souvent fragile – procédez avec des en-cas et de la patience |
Si vous souhaitez un centre de référence pour évaluer les progrès et l'impact de l'IA, le Stanford AI Index est un excellent point de départ. [2]
Conclusion + bref récapitulatif 🧠✨
donc surestimée lorsqu'on la vend :
-
une précision irréprochable,
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pleine autonomie,
-
remplacement instantané de rôles entiers,
-
ou un système cérébral prêt à l'emploi qui résout les problèmes de votre organisation…
…alors oui, c'est de la vente avec une finition impeccable.
Mais si vous traitez l'IA comme :
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un assistant puissant,
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Idéal pour des tâches précises et bien définies
-
fondé sur des sources fiables,
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avec des humains qui examinent les points importants…
…alors non, ce n'est pas surfait. C'est juste… inégal. Un peu comme un abonnement à une salle de sport : génial si on l'utilise correctement, inutile si on ne fait que parler de ça en soirée 😄🏋️
Petit récapitulatif : l'IA est surestimée comme un substitut magique au jugement, et sous-estimée comme un multiplicateur pratique pour la rédaction, l'assistance au codage, le triage et les flux de travail des connaissances.
Références
-
Profil d'IA générative du NIST (NIST AI 600-1, PDF) : document complémentaire au cadre de gestion des risques liés à l'IA, décrivant les principaux domaines de risque et les actions recommandées en matière de gouvernance, de tests, de provenance et de divulgation des incidents. En savoir plus
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Indice HAI de Stanford en matière d'IA : un rapport annuel riche en données qui suit les progrès, l'adoption, les investissements et les impacts sociétaux de l'IA à travers des indicateurs et des références clés. En savoir plus
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