Exercice - cinq minutes

Utiliser l'IA
sans cesser de penser

Le moment de garder votre jugement se situe avant que le modèle réponde, pas après. Quand une réponse très sûre d'elle s'affiche déjà à l'écran, c'est à elle que vous réagissez.

Cinq questions règlent cela en cinq minutes. Répondez brièvement, sur papier ou dans une note. Le document importe peu : ce qui compte, c'est d'avoir votre propre position avant qu'une autre voix arrive.

Pourquoi c'est important : quatre études et leurs limites

Quatre études récentes sur la manière dont nous utilisons l'IA, chacune avec son protocole, sa taille et son statut.

Vérifié le 31 octobre 2026, chaque étude à sa source ; les liens figurent plus bas, dans les Sources. Notre lecture, non un résultat : ensemble, elles désignent moins l'outil que deux habitudes, se fier à des résultats que personne n'a vérifiés et croire à une impression d'aide que personne n'a mesurée, et elles suggèrent que la manière de s'en servir change ce qu'il fait de votre propre savoir-faire. Aucune de ces études ne démontre que l'IA nous rend plus bêtes.

Les cinq questions

1. Que demandez-vous vraiment ? Écrivez la question en une seule phrase, sans jargon. S'il vous faut trois phrases, vous posez trois questions : gardez celle qui compte aujourd'hui.
2. Que savez-vous, et que tenez-vous pour acquis ? Deux colonnes : les faits que vous pourriez montrer à quelqu'un, et les suppositions que vous traitez comme des faits. Presque toute mauvaise délégation commence ici.
3. Quelle est votre réponse avant de demander ? Même approximative. C'est la position avec laquelle le modèle va discuter, et le seul moyen de remarquer si la réponse remplace votre pensée sans bruit.
4. À quoi va servir la réponse ? Une décision, un brouillon, une vérification, un second avis ? Nommer l'usage décide du poids que mérite la réponse.
5. Que refusez-vous de déléguer ? Le jugement, le goût, la relation, la décision finale, la responsabilité. Écrivez-le avant de commencer, pas après.

Après l'échange, une ligne : la réponse a-t-elle changé ma position, ou seulement mon assurance ?

Un exemple pas à pas

Hypothétique. Il reprend la scène qui ouvre le chapitre sur la technologie de Modern Hermet (en anglais), que le livre lui-même présente comme une composition : vous avez deux offres pour un client et vous voulez qu'un modèle vous dise laquelle envoyer.

1. La question. Laquelle de mes deux offres dois-je envoyer à ce client vendredi ?
2. Ce que je sais et ce que je tiens pour acquis. Je sais que le client a demandé à commencer vite ; l'offre A est moins chère et plus lente, la B plus rapide et plus chère. Je tiens pour acquis que le prix lui importe plus que le délai et qu'il ne négociera pas.
3. Ma réponse d'abord. La B, parce qu'il a demandé de la rapidité, même si je ne suis pas sûr que le budget suive.
4. L'usage. Un second avis sur une décision qui part sous mon nom, pas la décision elle-même.
5. Ce que je ne délègue pas. Le choix final et le message au client.

C'est seulement maintenant que vous demandez, et vous demandez de la matière pour votre jugement, pas un verdict : les arguments contre la B, les objections que le client pourrait soulever, ce que vous n'avez pas pris en compte. La règle du chapitre, dans notre traduction : « Déléguez l'entrée, jamais la sortie. » Ensuite, écrivez la ligne. Ici, la réponse a fait apparaître les conditions de paiement, auxquelles vous n'aviez pas pensé ; vous envoyez toujours la B, avec un autre échéancier. La position a un peu bougé et l'assurance ne s'est pas envolée, ce qui est exactement ce à quoi sert l'exercice.

Pourquoi cela aide, et où cela s'arrête

Une réponse écrite à l'avance vous donne de quoi confronter celle du modèle, et nommer l'usage fixe le poids qu'elle aura. Le chapitre sur la technologie cite la recherche sur le biais d'automatisation : dans une étude de Skitka et collègues (1999), les personnes qui travaillaient avec des alertes automatiques ont laissé passer ce que le système ne signalait pas et exécuté ce qu'il signalait à tort, et la synthèse de Parasuraman et Riley (1997) décrit cette dépendance excessive à l'automatisation. Les cinq questions sont notre réponse à ce schéma. Aucune étude citée ici ne met cet exercice à l'épreuve, et il ne remplace pas la connaissance du sujet : si vous n'êtes pas capable de repérer une erreur dans la réponse, aucune question écrite ne la verra à votre place.

Un petit pas pour cette semaine

Faites vous-même le premier essai pour un type de tâche. Choisissez ce que vous confiez le plus souvent à l'IA : un e-mail, une rédaction, un devoir, un morceau de code, une décision. Écrivez une règle du type « si ceci arrive, je fais cela » et tenez-la sept jours : si j'ouvre un chat sur ce sujet, j'écris d'abord ma propre réponse en trois phrases. Ensuite, demandez au modèle des objections, des lacunes ou une piste plutôt que le résultat fini, et terminez par la ligne : a-t-elle changé ma position, ou seulement mon assurance ?

Pourquoi cela devrait aider. Pour trois raisons ordinaires. Une règle de ce type attache l'habitude à un moment qui arrivera de toute façon : sur 94 tests, les plans de cette forme ont eu un effet moyen à fort sur l'atteinte des objectifs (d = 0,65 ; Gollwitzer et Sheeran, 2006). Trois phrases écrites constituent une trace que la réponse ne peut pas réécrire sans que vous le remarquiez, et cela compte, car dans deux des études du tableau, l'impression de l'aide apportée par l'outil ne correspondait pas à ce qui a été mesuré. Et demander une piste plutôt que la réponse laisse la résolution de votre côté, ce qui est à peu près ce qui distinguait les deux chats de l'expérience en classe.

Où cela s'arrête. Aucune étude ne met ce pas à l'épreuve. La recherche sur ces plans porte sur la réalisation de ce qui a été prévu, non sur le jugement, et l'expérience en classe portait sur les mathématiques dans un seul établissement. Trois phrases coûtent quelques minutes par conversation et ne servent à rien dans un domaine que vous ne connaissez pas assez pour repérer une réponse erronée.

Ce que cela ne promet pas. Ni un travail meilleur ou plus rapide, ni un esprit plus vif. Ce n'est le traitement de rien, et cela ne règle pas la question des outils qu'impose votre employeur, qui relève d'une conversation, pas d'une règle privée. Cela vous donne une position à vous avant la réponse, et une trace qui montre si la réponse l'a fait bouger.

À emporter

Les cinq questions tiennent sur une page : téléchargez-les, sans inscription. L'argument complet, ce qu'il faut confier à l'IA et ce qu'il faut garder, se trouve dans l'essai sur la manière de garder votre jugement à l'ère de l'IA et dans le chapitre en accès libre, Technology (celui-ci en anglais), tous deux gratuits. Que faire quand personne ne peut connaître le résultat : c'est l'objet de la page agir dans l'incertitude. L'inquiétude à l'idée de confier la mémoire à un outil est plus ancienne que l'IA. On la trouve dans le mythe de Theuth du Phèdre de Platon : un roi juge l'écriture à ce qu'elle fait de ceux qui s'en servent et l'appelle un remède pour se remémorer, non pour la mémoire (274e-275a).

Questions franches

Est-ce mal de dépendre de l'IA ?

En soi, non. Lui confier l'exécution, comme les premiers brouillons, les résumés ou les changements de format, c'est ce à quoi sert l'outil, et le chapitre sur la technologie recommande de le faire sans remords. Le risque, c'est de se fier à des résultats que vous n'avez pas vérifiés : dans l'enquête de 2025 de l'Université de Melbourne et de KPMG, deux salariés sur trois qui utilisent l'IA au travail ont dit l'avoir déjà fait, et plus de la moitié, avoir commis des erreurs dans leur travail à cause de l'IA.

Comment cesser de dépendre de l'IA pour écrire ?

Écrivez d'abord la partie difficile, avec vos mots : trois phrases sur ce que vous voulez dire, ou le paragraphe qui vous fait le plus hésiter. Ensuite, demandez au modèle des objections, des lacunes et des phrases confuses plutôt qu'un brouillon, et décidez vous-même de ce qui reste. Le chapitre sur la technologie suppose, sans le présenter comme un résultat, qu'une année sans écrire seul aucun paragraphe difficile vous retire moins la capacité d'écrire que celle de reconnaître quand un paragraphe est bon. Dans une petite prépublication de 2025, ceux qui avaient écrit des dissertations avec un chat étaient ceux qui ressentaient le moins le texte comme le leur et qui avaient le plus de mal à le citer avec exactitude (Kosmyna et collègues, 54 personnes, sans évaluation par les pairs).

Comment ne pas dépendre de l'IA pour étudier ?

Servez-vous-en comme d'un tuteur, pas comme d'une machine à réponses : essayez d'abord de résoudre le problème, puis demandez une piste ou ce qui cloche dans votre tentative, pas la solution. Dans l'expérience en classe présentée dans le tableau, les élèves disposant d'un chat sans restrictions lui demandaient souvent les solutions et les recopiaient, et ont obtenu 17 % de moins à l'examen passé sans lui ; ceux dont le chat donnait des pistes ne se sont pas distingués de façon significative de ceux qui n'avaient jamais utilisé l'IA. Il s'agissait d'un seul établissement et d'une seule matière : prenez-le comme une direction, non comme une garantie.

Comment arrêter d'utiliser ChatGPT pour tout ?

Dressez la liste de ce pour quoi vous l'utilisez réellement, tâche par tâche, et divisez-la. L'exécution, comme les premiers brouillons, les résumés ou les changements de format, peut rester à l'outil. Le jugement et l'intention, c'est-à-dire ce que vous décidez, ce que vous signez et ce que vous voulez, restent à vous, et là, la règle est votre propre réponse d'abord. Cette division vient du chapitre sur la technologie ; dresser la liste est le premier jour de son plan de sept jours pour utiliser l'IA.

L'IA nous rend-elle plus bêtes ?

Aucune des études citées ici ne le démontre comme règle générale. Les résultats sont plus étroits : dans une expérience randomisée en classe, l'aide sans restrictions pendant l'entraînement a fait baisser la note de l'examen passé sans IA, et l'aide limitée à des pistes, non ; dans une enquête, les travailleurs qui faisaient le plus confiance à l'IA déclaraient moins de pensée critique, ce qui est une corrélation, non une preuve de causalité. Mieux vaut donc garder pour vous le premier essai et le jugement sur la réponse, et demander au modèle des pistes et des objections, non le travail tout fait.

Sources et lectures

• Modern Hermet (The Hermeticum, 2026), chapitre 8, Technology (en accès libre intégral, en anglais) : la scène des deux offres, la règle citée sur cette page, les trois niveaux de délégation et le plan de sept jours pour utiliser l'IA.
• N. Gillespie, S. Lockey, T. Ward, A. Macdade et G. Hassed, Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025 (The University of Melbourne et KPMG, 2025), p. 75-76 (figure 44) et 91, doi:10.26188/28822919.
• J. Becker, N. Rush, E. Barnes et D. Rein (METR), « Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity », arXiv:2507.09089 (prépublication, juillet 2025) ; METR, « We are Changing our Developer Productivity Experiment Design », 24 février 2026.
• H. Bastani, O. Bastani, A. Sungu, H. Ge, Ö. Kabakcı et R. Mariman, « Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics », PNAS 122(26), e2422633122 (2025), doi:10.1073/pnas.2422633122 ; texte intégral sur PubMed Central ; la correction d'août 2025 ne concerne que l'affiliation d'un auteur.
• H.-P. Lee, A. Sarkar, L. Tankelevitch, I. Drosos, S. Rintel, R. Banks et N. Wilson, « The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers », CHI ’25, article 1121 (2025), doi:10.1145/3706598.3713778.
• N. Kosmyna et collègues, « Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task », arXiv:2506.08872 (prépublication ; version 1 du 10 juin 2025, version 2 du 31 décembre 2025).
• P. M. Gollwitzer et P. Sheeran, « Implementation intentions and goal achievement: A meta-analysis of effects and processes », Advances in Experimental Social Psychology 38 (2006), p. 69, doi:10.1016/S0065-2601(06)38002-1.
• R. Parasuraman et V. Riley, « Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse », Human Factors 39(2), 230-253 (1997), doi:10.1518/001872097778543886 ; article de synthèse, cité dans le chapitre 8.
• L. J. Skitka, K. L. Mosier et M. Burdick, « Does automation bias decision-making? », International Journal of Human-Computer Studies 51(5), 991-1006 (1999), doi:10.1006/ijhc.1999.0252 ; cité dans le chapitre 8.
• Les cinq questions sont une proposition de notre part : Pre-AI Orientation (The Hermeticum, 2026). Elles ne constituent pas un traitement et ne promettent aucun effet thérapeutique.