L’IA ne pense pas. Très bien. Et alors ? Ca change quoi pour l’entreprise ?
Dans une entreprise, on ne juge moins une pensée qu’un résultat. Une stratégie n’est pas évaluée sur le chemin mental qui y a conduit, mais sur sa cohérence, sa faisabilité et son efficacité. Une proposition commerciale n’est pas appréciée pour l’intensité émotionnelle de celui qui l’a conçue, mais pour sa capacité à convaincre un client. Pourtant, dès que l’intelligence artificielle entre dans l’équation, le débat se déplace. On ne parle plus de performance, mais de légitimité. C’est une erreur de cadrage.
On ne connaît d’une pensée que ce qui est exprimé. Le raisonnement interne reste invisible, qu’il soit humain ou artificiel. Dans les faits, l’entreprise fonctionne déjà ainsi. Personne ne demande à un contrôleur de gestion d’expliquer chaque étape cognitive qui l’a conduit à un tableau de bord. On regarde les chiffres, on les challenge, puis on décide. La question de savoir si l’IA “pense” n’est donc pas une question opérationnelle. Elle est philosophique, et mal placée dans un contexte économique.
Prenons un exemple simple. Une IA génère une proposition commerciale. Le client l’accepte. Le contrat est signé. À quel moment cette proposition perdrait-elle de sa valeur parce que son origine serait révélée ? Reviendrait-on vers le client pour lui dire que, finalement, elle n’était pas si pertinente que cela, car elle n’a pas été conçue par un humain ? Évidemment non. Le marché a validé. Et en business, la validation du marché est le juge de paix.
C’est exactement ce qui s’est produit avec le livre Hypnocratie. Encensé avant que l’on découvre qu’il avait été écrit par une IA, puis soudainement critiqué après révélation de son origine. Le contenu n’avait pourtant pas changé d’une ligne. Ce qui a changé, c’est la perception de l’auteur. On appelle cela une dissonance cognitive. On ne remet pas en cause la qualité intrinsèque, mais le récit que l’on se fait de sa production. Dans une entreprise, ce biais n’est pas anodin. Il conduit à sous-exploiter des outils performants pour de mauvaises raisons.
Certains objecteront que penser suppose de ressentir, d’avoir des émotions, une conscience, une intention. Très bien. Acceptons ce postulat. L’IA ne pense pas. Mais l’entreprise n’achète pas de la pensée au sens philosophique. Elle achète des décisions, des analyses, des arbitrages et des résultats. Un tableur ne comprend rien à la comptabilité. Pourtant, personne n’envisage sérieusement de s’en passer sous prétexte qu’il n’a ni intuition ni sens moral. L’IA est au raisonnement ce que le tableur est au calcul : un outil de puissance, pas un sujet moral.
Le vrai sujet pour les PME et les ETI n’est donc pas de savoir si l’IA pense, mais de décider ce qu’elles acceptent d’évaluer uniquement sur la base des résultats, indépendamment de leur origine. C’est un changement culturel profond. Il oblige à sortir d’une vision artisanale de la production intellectuelle pour entrer dans une logique d’ingénierie de la décision. L’humain ne disparaît pas. Il se déplace. Il cadre, il arbitre, il valide, il assume.
Les entreprises qui prennent ce virage ne se demandent pas si l’IA est légitime. Elles se demandent où elle crée de la valeur mesurable. Les autres continuent à débattre pendant que leurs concurrents testent, apprennent et avancent. L’histoire économique montre toujours la même chose : ce ne sont pas les outils qui transforment les organisations, mais la manière dont on accepte de les juger.
La question à se poser est donc simple et inconfortable. Si vous ne savez pas dire si un livrable a été produit par un humain ou par une IA, sur quels critères le jugez-vous réellement ? Et si ces critères sont clairs, pourquoi l’origine devrait-elle encore compter ?
Article inspiré des réflexions de Charles Robin, alias Le précepteur : https://www.youtube.com/watch?v=uJwVxMa-n8o
A vous de juger si l’article est écrit avec l’IA avant de répondre à la vraie question : l’article est-il pertinent ?