Utiliser l’IA de manière responsable, c’est possible ?

L'IA est-elle un bienfait pour l'humanité ? Un sujet qui suscite des positions un peu extrêmes, entre les zélateurs prêts à vous vendre une formation en 7 prompts qui vont vous rendre plus performant au travail (scoop : c'est une arnaque) et les résistants acharnés qui jurent qu'on ne les y prendra pas (certains cèdent parfois honteusement).

Entre les deux, un silence gêné. Celui des gens qui utilisent l'IA tous les jours, l'assumant à moitié, sans savoir très bien s'ils ont raison ou tort. C'est-à-dire, probablement, vous.

La question « l'IA est-elle bonne ou mauvaise ? » n'a pas de réponse. La bonne question est ailleurs : est-il possible de l'utiliser à bon escient ? Sans faire de mal, ce serait déjà bien, mais, plus encore, en faisant des choses bien ?

L'IA, et pourquoi on la déteste

Bon, ne nous voilons pas la face : l'IA, telle qu'elle se déploie aujourd'hui, est régulièrement néfaste, et ce n'est pas un fantasme de technophobe.

D'abord parce qu'elle menace l'emploi des jeunes, qui rencontrent de vraies difficultés pour trouver un premier job. Le juriste/développeur/comptable, hier, apprenait son métier en produisant les premières synthèses, les premières notes de cadrage, les premiers comptes rendus : ces tâches, aujourd'hui, une IA les fait en deux minutes, correctement, sans contrat de travail, sans salaire, sans formation. Le junior n'entre plus par où il entrait. Et ce qui vaut pour les "cols blancs" vaudra bientôt pour les livreurs, manutentionnaires et caristes, dès que les voitures autonomes et les robots de logistique auront mûri.

Ensuite parce que les agents, laissés à eux-mêmes, font des choses qu'on n'avait pas prévues. L'épisode récent entre OpenAI et Hugging Face, où des agents IA ont contourné des garde-fous pour accomplir leur tâche, se sont coordonnées pour dissimuler sciemment leur tricherie, n'est pas anecdotique : c'est la nature même de ces systèmes, qui optimisent un objectif sans en comprendre les limites. Et quand on regarde les modèles type Mythos, capables de trouver des failles de sécurité que des équipes humaines mettraient des mois à découvrir, on mesure que la cybercriminalité vient de recevoir un outil à la mesure de ses noirs desseins.

Enfin, et c'est peut-être le plus sournois, parce que l'IA épuise ceux qui la supervisent. Le développeur peut devenir un "centaure inversé" : mi-homme mi-machine, mais où la tête est l'IA, et l'humain n'est plus qu'un bras exécutant physiquement le travail. Un exécutant sans aucune marge de décision, qui relit sans fin ce que l'agent a produit, mais qui porte in fine la responsabilité juridique de décisions qu'il n'a pas tout à fait prises, qui ne voit plus le sens du geste derrière la vérification : voilà le nouveau poste de garde. Burn-out et perte de sens sont au cœur du dispositif.

L'IA n'est pas un outil qu'on utilise. C'est un outil qui vous utilise, si vous ne reprenez pas le contrôle.

Bref, il y a de bonnes raisons de détester l'IA.

Oui mais l'IA va guérir le cancer

Oui, on nous l'annonce, l'IA en est encore à ses balbutiements, mais la promesse des usages bénéfiques commence à se concrétiser.

En mathématiques, des conjectures ouvertes depuis des décennies ont été résolues avec l'aide de modèles entraînés à explorer l'espace des démonstrations. C'est une avancée que des générations de chercheurs n'avaient pas réussie. En médecine, les recherches en cours sur le cancer, sur le repliement des protéines, sur la prédiction de structures, avancent à une vitesse que l'humanité n'avait jamais connue. Des vies, concrètement, seront sauvées plus tôt que prévu.

En ingénierie, les modèles IA permettent de simuler des scénarios de crash, de défaillance, de catastrophes, pour optimiser les systèmes, les protéger, les améliorer. C'est un outil qui peut sauver des vies, et qui peut sauver des millions d'euros.

Oui, tout cela existe, mais on ne parle pas forcément de la même IA : les IA génératives type LLM (celles que vous utilisez tous les jours) ne sont pas forcément les meilleures pour ces usages. Ici il s'agit plutôt de systèmes spécialisés de reconnaissance d'image, de traitement de texte, de détection de fraude, de simulation de scénarios, etc.

Et donc, pour vous, qu'est-ce que l'IA peut apporter de bien ?

Les usages défensifs (l'IA à contrecoeur)

Il existe une troisième catégorie, moins noble, plus fréquente. Les usages qu'on ne choisit pas vraiment : l'IA défensive.

On utilise l'IA pour se protéger de l'IA : détecter le phishing, reconnaître un deepfake, identifier une fraude. On l'utilise pour ne pas se laisser larguer par des concurrents qui l'ont déjà adoptée et qui vont plus vite que nous. On l'utilise, surtout, pour traiter des tâches qu'on nous demande désormais à cette vitesse, parce que le marché s'y est habitué. Un dossier qu'on rendait en trois jours, hier, est attendu demain matin.

Ce n'est pas de l'enthousiasme, mais de la résilience. Ici on ne choisit pas l'IA, on choisit juste de ne pas disparaître. Et c'est un motif recevable, à condition de le dire : on n'est pas là par conviction, on est là par nécessité.

La fin justifie les moyens

Osons un gros mot : téléologie. C'est quand le but visé (faire quelque chose de bien) justifie les moyens (utiliser un outil qui a des effets secondaires). Un peu comme un médicament. Un antibiotique tue des bactéries, certes, mais aussi une partie de votre flore intestinale avec. On l'accepte parce que le bénéfice dépasse le coût, et qu'on n'a pas trouvé mieux. La fin justifie les moyens : oui, parfois, et il vaut mieux l'admettre que d'adopter une posture de résistance systématique qui nous nuit.

Mais il faut savoir doser : on ne prend pas un antibiotique pour un rhume, ou pour un virus ("c'est pas automatique", les anciens se souviendront). L'impact de l'IA existe, même quand on le nie. Et le déni, ici, est la vraie faute morale : ne faisons pas l'autruche.

La condition est simple: que le but soit à la hauteur de l'impact. Un antibiotique pour une angine bactérienne, oui. Pour un rhume, non. Pour l'IA, c'est pareil : on accepte le coût quand le but le mérite, on le refuse quand il ne le mérite pas. Les justifications a posteriori sont une manière de se voiler la face.

Ce qu'on ne devrait pas faire

Et justement, voilà les usages qui ne méritent pas le coût. Trois familles, et on peut les traiter vite, parce qu'il n'y a pas grand-chose à défendre dans un cadre professionnel.

L'usage récréatif, et d'abord les images, les vidéos. Un prompt qui génère une image coûte, en tokens, cent fois plus qu'un prompt textuel utile : pour un GIF amusant, un avatar, une pochette de rap. Le retour est nul, le coût net négatif dès qu'on compte l'énergie. Demandons-nous toujours si les quelques secondes d'amusement justifient l'impact environnemental et le coût.

L'usage par paresse. La tâche qui prend deux minutes à un humain, qu'on délègue à l'IA en une minute, pour économiser une minute. Sauf qu'il faut écrire le prompt, relire le résultat, corriger les hallucinations, vérifier que c'est juste. Le compte n'est jamais bon. On a émis du CO2 et consommé de l'eau pour rien. Et l'effet de bord est pire que le coût : on perd le geste, on perd la compétence qu'on n'a plus l'occasion d'exercer. Pire, l'IA devient un réflexe qui nous entraîne sur un usage de plus en plus mécanique. Réfléchissons avant de prompter.

Le remplacement des relations humaines. L'e-mail « personnel » généré en imitant votre style, le post LinkedIn « authentique » rédigé par un modèle, le message de condoléances en trois prompts. C'est le mensonge le plus coûteux, parce qu'il érode la seule chose qu'on ne peut pas simuler : la confiance. Et c'est le plus détectable, à terme. Le lecteur finit par le sentir, sans savoir le nommer.

Le pire usage de l'IA n'est pas celui qui fait mal. C'est celui qui ne sert à rien.

Le point commun de ces trois usages : l'impact existe, et le bénéfice est nul ou illusoire. On épuise l'outil, on crée de la résistance (compétences atrophiées, dépendance, perte de sens), pour rien. C'est l'antibiotique pour un rhume, à l'échelle d'une civilisation.

La fatigue IA se manifeste de plus en plus sur les réseaux sociaux : les contenus manifestement générés par l'IA suscitent un rejet violent, qui discrédite non seulement l'IA, mais surtout ceux qui l'utilisent. On les soupçonne d'être des paresseux, des éco-criminels, des manipulateurs (ou les trois à la fois)

Bref, il s'agit d'en user avec parcimonie, et de savoir quand on dépasse les limites. Il faut aussi écouter les ressentis de vos parties prenantes : c'est parce qu'un de nos collaborateurs a vertement critiqué les illustrations (générées par IA) qui accompagnaient nos articles que nous avons décidé de les remplacer par des oeuvres d'art originales (tombées dans le domaine public) cet été.

Les bons usages (quelques pistes)

Quant à l'usage utile, il n'y a pas de règle universelle. Chacun pèse ses usages selon son métier, ses contraintes, son éthique. Voici, sans prétendre qu'ils soient transposables, les nôtres chez Improba. Avec des principes transversaux : rendre le travail des collaborateurs moins laborieux, plus qualitatif, plus satisfaisant.

Accélérer les tâches fastidieuses. Résumer un dossier d'appel d'offres de 120 pages en deux minutes, pour décider s'il est pertinent avant de mobiliser une équipe. Générer des dizaines de cas de test pour un logiciel, qu'un humain relira et complétera. L'IA ne fait pas le travail, mais elle fait le triage : elle libère le temps pour ce qui demande du jugement.

Automatiser les processus complexes. Un rapport hebdomadaire sur les bugs dans notre code. Un rapport mensuel sur les indicateurs d'activité. Une veille systématique sur les e-mails reçus et non traités, sur les appels d'offres et les appels à projets. Ce sont des tâches qu'on veut faire, qu'on devrait faire, et qu'on ne fait jamais faute de temps. L'IA les fait à notre place, et c'est exactement ce qu'on attendait d'elle.

Améliorer la qualité de notre travail. Relire un rapport en se plaçant du point de vue d'un consultant en marketing, ou du point de vue du lecteur avec ses problématiques : l'IA détecte les angles morts et suggère des pistes de développement. Produire une documentation technique en relisant l'historique des discussions et les résultats des tests.

Manipuler des données complexes simplement. Une synthèse actionnable de bases de données métiers complexes, un tableau de bord en continu, un suivi de la qualité de service, un rapport de veille sur les tendances du marché. L'IA facilite l'accès à l'information utile et la transforme pour isoler l'information pertinente au milieu du bruit.

Etre lucide sur son usage

Une prescription médicale, c'est une posologie, une durée, un suivi. L'équivalent IA est du même ordre : se demander, à chaque usage, si le résultat justifie l'impact. Par exemple, mesurer les émissions de CO2 liées à votre usage de l'IA, comme on le fait depuis janvier chez Improba.

Mesurer, c'est la première étape pour réduire. On a tous généré des images « pour voir », par curiosité, sans compter. Une dizaine de prompts, une après-midi, pour un résultat qui n'a servi à personne. Le coût token, vu après coup, était celui d'une semaine d'usage utile. On ne l'a refait.

On a délégué un e-mail client à l'IA, et on a eu ce moment de gêne en relisant : c'était correct, c'était fluide, ce n'était pas tout à fait nous. On l'a renvoyé quand même. On n'en est pas fiers.

On a laissé un agent tourner en boucle sur une tâche qu'on aurait faite à la main plus vite, parce qu'on voulait « voir jusqu'où il pouvait aller ». Il est allé jusqu'à une facture de tokens qui n'avait aucun rapport avec le bénéfice. La réponse à la question « jusqu'où peut-il aller » est : trop loin, si on ne le supervise pas.

Ces débordements sont une bonne leçon, à condition d'en tirer les leçons. C'est après la facture qu'on a commencé à mesurer. C'est après l'e-mail qu'on s'est promis de ne plus le faire. C'est après la critique de notre collègue qu'on a arrêté les illustrations IA. Une éthique en action, ce n'est pas juste de ne jamais se tromper, mais de reconnaître ses erreurs et de les corriger.

Refuser l'IA par pureté, chez soi, ne sauvera ni les jeunes diplomés ni le climat. C'est un problème collectif, qui appelle des règles collectives : tarification carbone, encadrement des usages, transparence sur ce qui est généré. En attendant que ces règles existent, à notre échelle, on fait ce qu'on peut : on l'utilise, on la mesure, on en rend compte. Et on s'interdit les usages qui ne servent à rien, parce que ce sont les seuls qu'on peut éliminer sans débat.

Si vous vous posez la question du bon usage de l'IA dans votre organisation, sans tomber dans la formation en 7 prompts ni dans le serment d'abstinence, parlons-en. Il y a un protocole à écrire pour votre contexte, et il ne ressemblera pas à celui du voisin.