Une cliente m’a récemment demandé si j’avais utilisé l’intelligence artificielle pour rédiger un document. La réponse était oui. Les idées et le contenu venaient de moi; ChatGPT m’avait aidé à corriger, structurer et mettre en page. Je n’avais pas cherché à le cacher : j’avais même laissé une présentation assez reconnaissable pour ne pas créer de sous-entendu. J’ai facilement économisé une ou deux heures. Sur le coup, ça m’a semblé parfaitement légitime. Après coup, sa question a continué de me suivre.
Le doute s’est installé partout
Ce qui m’a frappé, ce n’est pas que ma cliente ait posé la question. Je comprends très bien pourquoi elle l’a fait. Nous n’avons pas encore de conventions communes. On ne sait pas toujours ce qu’une personne veut dire lorsqu’elle affirme avoir « fait » un document avec l’IA. A-t-elle fourni les idées? Écrit une première version? Simplement copié une réponse? Tout cela finit souvent sous la même étiquette.
Je remarque ce doute dans les conversations et jusque dans mes propres réflexes. Devant un texte bien construit, on se demande si la personne l’a réellement écrit. Devant une image étonnante, on cherche les défauts qui trahiraient une génération artificielle. Un morceau de musique nous touche, puis une nouvelle question apparaît : est-ce qu’un humain l’a composé?
Le même doute existe dans mon métier. Si je produis rapidement une fonctionnalité, est-ce vraiment moi qui ai écrit le code? Si je publie un article clair, est-ce encore ma pensée? Si une proposition semble trop bien présentée, quelle part du travail ai-je confiée à une machine?
Cette méfiance n’est pas complètement irrationnelle. Nous avons vu apparaître beaucoup de contenu produit sans soin, des images trompeuses, des textes inexacts et du code livré sans être compris. L’IA permet de fabriquer énormément, très vite. Elle permet donc aussi de fabriquer énormément de médiocre, très vite.
Mais à force de chercher à savoir si l’IA a participé, nous risquons de poser la mauvaise question. Peu d’œuvres et peu de réalisations professionnelles naissent dans le vide. Nous utilisons déjà des logiciels, des bibliothèques, des correcteurs, des moteurs de recherche, des appareils photo et le travail accumulé de milliers d’autres personnes. L’arrivée de l’IA change l’échelle de cette assistance, mais elle ne crée pas soudainement l’idée d’un travail totalement pur et solitaire.
Oui, je l’utilise beaucoup
Je pourrais minimiser son rôle pour protéger l’image de mon expertise. Ce ne serait pas honnête. L’IA fait maintenant partie de presque toutes mes journées de travail. Elle m’aide à explorer une idée, comparer des approches, comprendre une documentation, préparer une structure, reformuler une phrase ou accélérer une tâche répétitive.
En programmation, elle peut m’aider à trouver une piste ou à produire une première version. En rédaction, elle peut faire ressortir les répétitions et les zones floues. Dans un projet, elle peut m’aider à organiser une grande quantité d’information avant que je décide ce qui compte vraiment.
Les gains sont réels. Je peux consacrer moins de temps à certaines tâches mécaniques et davantage à la compréhension du problème, à l’expérience, aux détails et aux échanges avec le client. Refuser cet outil uniquement pour prouver que je sais travailler sans lui ne rendrait pas nécessairement mon travail meilleur.
En même temps, cette facilité m’inquiète parfois. Chaque fois que je demande une réponse au lieu de chercher moi-même, je choisis aussi de ne pas exercer complètement une capacité. Chaque première version déjà bien formulée influence la direction que je vais prendre. Chaque solution convaincante peut m’inciter à vérifier un peu moins.
Pour les images, je suis plus réticent
Certaines images « puent l’IA ». C’est cru, mais c’est vraiment l’impression qu’elles me donnent : des visages trop lisses, une lumière spectaculaire sans raison, des objets presque justes et cette esthétique générique qui finit par envahir mon fil. Sérieusement, je n’aime pas beaucoup en voir.
Pourtant, je serais malhonnête de prétendre qu’elles ne servent à rien. Une image générée peut éviter une séance photo coûteuse, permettre d’explorer une direction ou illustrer un concept qu’aucune photo existante ne représente correctement. Pour une petite organisation qui n’a pas le budget d’une production complète, la différence peut être importante.
Je crois que tout dépend de ce que l’image prétend montrer. Pour présenter une vraie personne, une équipe, un produit, un lieu ou même les arbres que je plante, je préfère une vraie photo, même imparfaite. L’authenticité fait partie de l’information. Pour une métaphore visuelle, une illustration éditoriale ou un concept impossible à photographier, une image générée peut être un choix légitime si elle est dirigée avec intention et qu’elle ne cherche pas à tromper.
Générer une image n’est pas sans ressources
Retrouver et télécharger une image existante demande généralement moins de calcul que d’en générer une nouvelle. Les mesures exactes varient beaucoup selon le modèle, le matériel et la résolution. Une étude portant sur 17 modèles de génération a observé jusqu’à 46 fois d’écart entre les modèles, et une hausse de la consommation pouvant aller de 1,3 à 4,7 fois lorsque la résolution doublait. Il n’existe cependant pas de chiffre public permettant d’attribuer une consommation précise à chaque image créée dans ChatGPT.
La documentation officielle d’OpenAI indique d’ailleurs que la génération d’images consomme en moyenne les quotas inclus trois à cinq fois plus rapidement qu’une interaction comparable sans génération d’image. Ce n’est pas une mesure d’électricité, mais c’est un rappel utile : produire une nouvelle image est une opération plus lourde que simplement en consulter une.
Il faut aussi faire attention à l’expression « image libre de droits trouvée sur Google ». Google Images est un moteur de recherche, pas une banque d’images gratuites. Google recommande de filtrer selon les droits d’usage, puis de vérifier la licence auprès de la source. Une image déjà existante peut être le choix le plus sobre, mais seulement si j’ai réellement le droit de l’utiliser.
Si elle affirme « voici cette personne, ce produit ou ce lieu », je veux du réel. Si elle dit plutôt « voici une idée ou une ambiance », l’IA peut avoir sa place, à condition que la direction soit assumée.
Qui est encore l’auteur?
Si l’IA propose une phrase et que je la conserve, est-ce toujours mon texte? Si elle génère une fonction que je comprends, modifie, teste et intègre à un projet plus vaste, est-ce toujours mon code? Si un musicien transforme une mélodie suggérée par une machine, à qui appartient la chanson?
Je ne crois pas qu’un pourcentage puisse répondre à ces questions. Dire qu’un travail est humain à 70 % ou artificiel à 30 % ne nous apprend pas grand-chose. La contribution la plus importante n’est pas toujours celle qui a produit le plus de mots ou de lignes de code.
Pour moi, l’auteur demeure celui qui porte une intention, fait des choix et assume le résultat. C’est la personne capable d’expliquer pourquoi cette solution existe, pourquoi elle a retenu cette formulation, ce qu’elle a rejeté et ce qu’elle ferait différemment. Ce n’est pas une excuse pour attribuer automatiquement tout ce que produit une machine à la personne qui a écrit la demande. C’est une responsabilité.
Si je livre du code généré, je dois pouvoir le comprendre et le maintenir. Si je signe un texte, je dois reconnaître ma pensée dans chaque idée. Si une information est fausse, je ne peux pas répondre que l’IA s’est trompée. À partir du moment où je choisis de publier ou de livrer quelque chose, cette décision m’appartient.
Ce n’est pas « est-ce que l’IA l’a fait? », mais « qui a réfléchi, choisi, vérifié et accepte maintenant d’en répondre? »
Les risques que je prends au sérieux
Perdre tranquillement certaines compétences
Une compétence ne disparaît pas en une journée. Elle s’émousse lorsqu’on cesse de l’exercer. Si je délègue systématiquement les premières étapes difficiles, comme chercher, structurer, tenter et échouer, je risque de conserver la capacité de reconnaître une bonne réponse sans être encore capable de la construire moi-même.
Confondre une réponse convaincante avec une réponse vraie
L’IA présente souvent ses réponses avec assurance. Une explication peut être élégante et pourtant reposer sur une mauvaise hypothèse. Plus le résultat correspond à ce que j’espérais, plus je dois résister à l’envie de l’accepter sans vérification.
Laisser disparaître ma personnalité
L’IA est très bonne pour produire quelque chose de correct, équilibré et familier. C’est aussi ce qui peut rendre les textes, les images et les interfaces interchangeables. Une idée un peu étrange, une phrase imparfaite ou une préférence difficile à justifier est parfois exactement ce qui donne une identité au travail.
Partager ce qui ne devrait pas l’être
La rapidité ne doit jamais faire oublier la confidentialité. Les informations d’un client, des accès, des données personnelles ou du code sensible ne deviennent pas anodins parce qu’une interface nous invite à les coller dans une conversation.
Ne plus tolérer la lenteur
Certaines idées ont besoin de temps. Une promenade, une discussion, une page blanche ou plusieurs mauvaises tentatives ne sont pas toujours des inefficacités à supprimer. Cette lenteur peut être l’endroit où se forme un jugement personnel plutôt qu’une réponse simplement plausible.
Les repères que j’essaie de suivre
Je n’ai pas encore trouvé une méthode parfaite. J’essaie plutôt de me donner quelques règles simples, proportionnelles aux conséquences du travail.
Comprendre avant de livrer
Je ne veux pas intégrer une solution que je serais incapable d’expliquer. L’IA peut accélérer la production, mais elle ne réduit pas mon obligation de comprendre le résultat et ses effets sur le reste du projet.
Vérifier davantage lorsque l’enjeu augmente
Une idée de titre et une décision de sécurité ne demandent pas le même niveau de prudence. Plus une erreur pourrait nuire à un client, exposer des données, affecter le référencement ou coûter cher, moins je peux me contenter d’une réponse qui semble correcte.
Commencer parfois sans elle
Avant de demander une solution, j’essaie de formuler ce que je pense déjà. Quelques notes écrites seul suffisent souvent à préserver mon intention. L’IA peut ensuite challenger, compléter ou clarifier cette première direction au lieu de la définir entièrement.
Conserver volontairement certaines difficultés
Je n’ai pas besoin d’optimiser chaque minute. Résoudre moi-même un problème, lire une documentation complète ou réécrire un passage peut sembler plus lent, mais ce travail entretient les compétences qui me permettent ensuite d’évaluer ce que l’IA propose.
Être transparent lorsque son rôle est important
Je ne crois pas qu’il soit nécessaire d’ajouter une étiquette à chaque courriel corrigé ou à chaque ligne de code assistée. En revanche, lorsque l’IA a une influence importante sur la nature du résultat, que le contexte l’exige ou que cette information pourrait changer la confiance accordée au travail, la transparence devient pertinente.
Dans le document remis à ma cliente, j’avais laissé une mise en page reconnaissable pour ne pas donner l’impression de cacher l’outil. L’intention me semble encore bonne, mais une phrase explicite aurait été plus claire : « J’ai utilisé ChatGPT pour la correction, la structure et la mise en page; le contenu et les décisions restent les miens. » Dire cela ne réduit pas la valeur du travail. Cela explique simplement où se trouve cette valeur.
Rester entièrement responsable
L’outil peut proposer. La décision de publier, d’intégrer ou de livrer reste la mienne. Cette responsabilité n’est pas transférable.
Comment reconstruire la confiance?
Nous n’arriverons probablement pas à une règle universelle qui séparera clairement le travail humain du travail assisté. L’IA sera intégrée aux logiciels de création, aux moteurs de recherche, aux outils de programmation et aux appareils que nous utilisons déjà. Dans quelques années, demander si elle a participé pourrait ressembler à demander si un photographe a utilisé la mise au point automatique.
La confiance devra donc reposer moins sur l’absence d’assistance et davantage sur la qualité de la relation. Une personne est-elle capable d’expliquer son travail? Reconnaît-elle les limites de ce qu’elle sait? Vérifie-t-elle les éléments importants? Protège-t-elle les informations qui lui sont confiées? Est-elle présente lorsque quelque chose ne fonctionne pas?
Dans mon métier, mes clients ne devraient pas avoir à payer pour le nombre d’heures pendant lesquelles j’ai refusé d’utiliser un outil efficace. Ils devraient pouvoir compter sur ma capacité à comprendre leur besoin, faire de bons choix, produire un résultat solide et rester responsable de ce que je livre.
Je veux continuer à utiliser l’IA. Je veux aussi rester capable de travailler sans elle, de la contredire, de reconnaître ses erreurs et de protéger les parties de mon travail qui ont besoin de lenteur, d’expérience ou simplement d’un point de vue humain.
J’essaie de construire une relation saine avec l’IA plutôt que de réussir un test de pureté. L’utiliser sans honte, la questionner sans cesse et ne jamais lui abandonner la responsabilité de mes choix.
La bonne manière de vivre avec l’intelligence artificielle ne sera sans doute ni de tout lui confier ni de tout refuser. Elle consistera à décider consciemment ce que nous voulons amplifier et ce que nous refusons de perdre.
Et vous, est-ce que l’IA vous aide à mieux faire votre travail, ou commence-t-elle parfois à décider de votre façon de le faire?