L'IA nous promet
du talent à l'infini.

L’occasion est trop belle. Par curiosité, mais sans trop d’attentes, je décide de le tester. J’anonymise d’abord les informations dont je dispose, car je n’ai aucune confiance dans la confidentialité promise par son éditeur, je clarifie mes attendus, puis je soumets l’ensemble. Pas pour lui déléguer le travail. Juste pour voir.

Ce qui revient me saisit. Non que ce soit parfait, loin de là. Mais la structure est pertinente, et il n’a pas perdu le fil au bout de vingt lignes. Deux des quatre recommandations sont exactement celles que j’avais à l’esprit. La troisième propose un angle que je n’avais pas envisagé. La quatrième est complètement hors sujet. En quelques heures de préparation et moins d’une demi-heure de traitement, j’ai un cadre de réflexion qui m’aurait pris une journée à bâtir.

Et c’est ce pragmatisme qui crée le piège. Si le résultat semble juste sept fois sur dix, la tentation est forte de ne plus vérifier les trois autres. La confiance s’installe par accumulation de succès. Et c’est dans l’angle mort de cette confiance que les vrais dégâts se produisent.

Le piège, en réalité, n’est pas la machine. C’est nous. Notre rapport émotionnel à elle, celui-là même qui nous distingue d’elle, peut nous entraîner vers deux excès symétriques. La confiance aveugle, qui s’y abandonne par confort. Et son exact contraire, le rejet par réflexe, qui refuse l’outil par principe. Deux postures opposées, une même impasse.

La voie la plus fertile est ailleurs, dans l’hybridation. Articuler notre intuition, notre jugement, notre sensibilité au contexte avec la puissance analytique de l’outil. Non pas déléguer, mais dialoguer.

Aucun médecin ne devient compétent en lisant des manuels. Aucun avocat ne plaide en récitant le code. Deuxième couche : l’expertise pratique. C’est le savoir forgé par la répétition, l’effort et le terrain. Les réussites affinent la méthode. Les erreurs, elles, laissent ce que j’appelle le tissu cicatriciel : elles gravent la mémoire, calibrent le jugement intuitif, construisent cette capacité à « sentir » qu’une situation déraille avant que les indicateurs ne le confirment. Le chirurgien qui palpe un tissu et sait, sans biopsie, que quelque chose ne va pas. Le développeur qui regarde un bout de code et voit la faille avant de lancer le test. Ce savoir ne s’enseigne pas. Il se vit.

Quand une équipe résout un problème complexe, la mémoire organisationnelle conserve le processus. Les hésitations, les impasses, les pivots, les options envisagées et les raisons pour lesquelles certaines ont été écartées, la solution retenue et ce qui l’a motivée. Permettez-moi de réduire cela à l’idée d’un film, ou d’une course de Formule 1.

Quand l’IA résout le même problème, l’organisation ne conserve que le résultat. C’est la photo. Ou le podium de la course. La différence paraît anodine. Elle est fondamentale. La prochaine fois qu’un problème similaire se présentera, l’équipe qui a le film saura s’adapter. Celle qui n’a que la photo demandera à l’IA.

En décembre 2025, le dictionnaire Merriam-Webster élit « slop » mot de l’année. AI slop, un terme désormais courant dans le vocabulaire de quiconque côtoie ces outils au quotidien. Le slop désigne le contenu médiocre généré en masse par l’IA : articles creux, images génériques, emails préfabriqués, commentaires automatiques. Le terme dit tout : de la bouillie numérique.

Et le phénomène ne se limite pas à la génération. Il contamine la logique même de publication. Sur LinkedIn, devenu l’épicentre du phénomène, l’objectif n’est plus de dire quelque chose, mais de poster quelque chose. La fréquence remplace la pertinence, le volume remplace l’intention. Peu importe que le contenu soit lu, compris, ou utile. Il suffit qu’il existe.

Le basculement est d’abord conceptuel. Pendant vingt ans, le logiciel était un system of record , un endroit où les humains saisissaient, stockaient, consultaient des données. Le nouveau modèle inverse la logique : le logiciel exécute le travail, l’humain supervise. On passe du system of record au system of action. Ce renversement casse le ratio humain-logiciel qui gouvernait les valorisations SaaS depuis les années 1990. Nous assistons à un changement violent de paradigme du marché.

Le mécanisme est simple. Quand un agent peut lire un email, en extraire les actions, les planifier, rédiger les réponses et mettre à jour le CRM, pourquoi payer séparément un outil d’email, un outil de gestion de tâches, un outil de CRM et un outil de calendrier ? L’intelligence devient l’interface. Le logiciel devient la coquille. Et de nombreuses forces participent et accélèrent cette bascule.