Pourquoi est-ce que je me suis intéressé aux modèles de langage élargis aussi tôt? Parce que j’écris.

Je suis entouré de copywriters. Je forme des gens à la rédaction persuasive depuis plusieurs années. Mon modèle d’affaires est basé sur l’envoi de courriels où je raconte des histoires, enseigne des choses et fais la promotion de mes offres.

Je sentais que l’IA générative allait bouleverser mon marché.

En juin 2023, j’écrivais dans ce texte que :

« La majorité des rédactrice·teurs sont facilement (et presque entièrement!) remplaçables par l’IA. »

À ce moment-là, on aurait dit que personne ou presque ne voyait la vague venir. Moins de 2% des gens avaient utilisé ChatGPT dans le cadre de leur travail, et cette statistique était encore plus basse dans le monde francophone.

Si tu t’intéressais déjà à l’IA à ce moment-là, tu as sûrement vécu la même chose que moi.

De novembre 2022 à aujourd’hui, j’ai formé des milliers de personnes à utiliser l’IA pour écrire. (Si tu lis ces lignes, peut-être que tu en fais partie?)

Mon message était, grosso-modo « que tu aimes ça au pas, il faut au minimum que tu saches de quoi elle est capable ».

Au fil des mois et des années, j’ai vu les choses évoluer, jusqu’à atteindre un point où l’écrasante majorité des gens utilise maintenant l’IA dans le cadre de son travail, en tout cas dans mon milieu entrepreneurial et marketing.

La prophétie s’est réalisée, dans le monde de la rédaction : beaucoup de gens ont perdu du travail.

J’ai vu des collègues quitter le monde du freelancing et se réorienter. Des client·es qui avaient toujours délégué la rédaction à des humains se tourner plutôt vers l’IA. Des entrepreneur·es en démarrage tout bricoler eux-même avec l’aide de Claude ou ChatGPT plutôt que d’acheter une formation ou consulter un humain.

Il y a moins de mandats de rédaction qu’avant, c’est un fait!

Mais est-ce que les métiers de la rédaction ont complètement disparu? Pas du tout.

Je dirais même que présentement, on est dans un début de retour du balancier, et ça nous fait tous·tes du bien!

Utiliser l’IA n’a jamais été un avantage compétitif viable à long terme.

J’ai toujours un peu jugé les gens qui vendaient l’IA comme une arme secrète magique ou un raccourci pour faire de l’argent rapide.

Pour moi, ça a toujours été clair que l’avantage compétitif que procure l’IA a une date d’expiration.

C’est juste du gros bon sens!

Si tu fais une course de vélo et que tu es la seule personne à rouler avec un vélo électrique, il y a de bonnes chances que tu prennes de l’avance. Mais à partir du moment où tout le monde s’achète aussi un vélo électrique, vous retombez sur un pied d’égalité.

Quand on était peu nombreux·ses à utiliser l’IA pour écrire, ça nous offrait un avantage absolument incontestable. On produisait plus de contenu, plus rapidement.

Le problème, c’est que si tout le monde peut « rédiger » un contenu sans effort ou sans connaissances particulières, il perd presque toute valeur.

En juin 2023, j’écrivais :

« Dans un futur pas si lointain que ça, ce sont presque tous les contenus qu’on rédige depuis les premiers balbutiements du marketing en ligne qui vont se perdre dans le vortex de l’IA, complètement dévalorisés par le nouveau contexte. Les contenus d’hier seront trop accessibles et trop faciles à créer. Ils ne permettront plus à qui que ce soit de se différencier. »

Je ne voulais pas, par exemple, utiliser l’IA pour écrire des articles de blogue simples, sans valeur ajoutée, parce que je me disais que tout le monde allait pouvoir le faire bientôt.

Même chose pour les publications LinkedIn — ou pire, les commentaires — complètement automatisées ; il se passe quoi quand tout le monde se met à le faire? Ça devient creux, voire insupportable.

Ma prédiction, c’était que les entreprises allaient se tourner vers l’IA pour rédiger tout et n’importe quoi, jusqu’à ce que tous les contenus se ressemblent et perdent en efficacité.

Je pense qu’on peut dire tout ça est en train de se réaliser sous nos yeux.

De plus en plus, on reconnaît les « tics d’écriture » de ChatGPT et Claude — j’ai même dû diminuer mon utilisation du tiret cadratin, mon signe de ponctuation préféré, parce que les modèles l’aiment un peu trop. 🥲

Tellement de gens utilisent l’IA générative pour créer des contenus qu’on commence à observer une homogénéisation — un genre d’aplatissement — de la créativité. C’est d’ailleurs le sujet de mon premier texte sur ce Substack.

J’ai toujours essayé de faire valoir une utilisation réfléchie de l’IA.

À travers mes contenus et mes formations, je tente d’encourager les gens à continuer de penser par eux-mêmes.

J’éduque sur les faiblesses des modèles. J’essaye de vulgariser leur fonctionnement pour qu’il soit clair qu’ils ne pensent pas comme nous, et qu’il ne faut surtout pas se fier à eux aveuglément.

C’est pareil pour mon utilisation personnelle : depuis le début, je fais de mon mieux pour intégrer l’IA à mon processus de façon intentionnelle.

Jamais je ne brainstorme avec l’IA, parce que je sais que les modèles sont probabilistes et que les idées qui sortent de mon cerveau ont nécessairement plus de chances d’être originales.

Jamais je ne me fie totalement à l’IA pour une recherche ou pour apprendre quelque chose. Je vérifie toujours non seulement les sources qu’il me cite, mais aussi leur contenu, parce que je sais que les hallucinations peuvent être traîtres.

Je n’ai jamais non plus écrit un texte à 100% avec une intelligence artificielle.

Bref, je pense qu’on peut dire que je suis un utilisateur responsable, qui fait son possible pour que l’IA reste un « simple outil ».

Et aujourd’hui, j’ai envie de t’en parler en long et en large.

Pour que peut-être toi aussi, tu remettes en question ton utilisation de l’IA.

Ma décision n’est pas appuyée par la science.

Pas parce que je ne crois pas en la méthode scientifique… mais parce que la méthode scientifique nécessite du temps.

Les premières études sur les effets néfastes de la cigarette datent des années 40. Il va falloir attendre plus de 70 ans par la suite avant qu’on légifère, ici au Québec, pour limiter la fumée secondaire. 😅

Est-ce que ça veut dire que la cigarette était bonne pour la santé avant? Évidemment que non…

C’est long avant qu’il y ait un consensus scientifique sur quelque chose, et les effets de l’utilisation de l’IA sur les humains ne sont pas faciles à étudier!

Quand même, de plus en plus d’impacts préoccupants sont observés par les chercheur·euses. Et j’ai envie de t’en partager quelques uns, qui ont contribué à me donner envie de repenser mon utilisation des IA.

La dette cognitive

L’étude qui a le plus fait jaser est probablement celle du MIT Media Lab.2 C’est aussi une des plus ambitieuses, méthodologiquement parlant :

Au total, ce sont 54 participant·es âgé·es de 18 à 39 ans qui ont été réparti·es en 3 groupes pour rédiger des dissertations de type « SAT »3 pendant 4 sessions :

• certains avaient droit à ChatGPT,

• d’autres ne pouvaient utiliser qu’un moteur de recherche ordinaire, et

• les derniers n’avaient accès qu’à leur propre cerveau.

Pendant chaque session de rédaction, on a mesuré l'activité cérébrale des participant·es par électroencéphalographie (EEG).

Tu ne seras sans doute pas surpris·e d’apprendre que les cerveaux du troisième groupe étaient les plus stimulés, que ceux du deuxième groupe étaient modérément stimulés et que ceux du groupe qui avait accès à ChatGPT étaient les moins stimulés.

Si tu me suis depuis un moment, tu ne seras pas non plus surpris·e d’apprendre que les textes du groupe qui avait accès à l’IA se ressemblaient davantage, qu’ils présentaient plus d’homogénéité.

Mais le truc le plus fascinant de l’étude, à mon avis, c’est qu’à la quatrième session, les groupes ont été inversés.

Même après avoir été réassignés à la condition « cerveau seul », les personnes qui avaient débuté l’exercice avec un accès à l’IA :

1. ont continué à présenter une activité cérébrale réduite et

2. avaient de la difficulté à se réapproprier leur propre texte (elles ne maîtrisaient pas vraiment le contenu, et n’avaient pas gardé en mémoire ce qu’elles avaient écrit!).

Pendant ce temps, les participant·es « cerveau seul » qui ont été réassigné·es à l’IA se souvenaient très bien de leur texte, et utilisaient mieux l’outil pour l’améliorer encore davantage.

Les scientifiques derrière cette étude ont utilisé le terme de dette cognitive pour désigner l'accumulation de coûts cognitifs à long terme liés à une dépendance excessive aux LLM.

Personnellement, c’est la première chose que j’ai observée chez moi, à force d’utiliser l’intelligence artificielle quotidiennement : tranquillement, j’étais en train de perdre des capacités.

Peut-être pas totalement! Mais je me surprenais à faire appel à l’IA pour des choses simples, que je pouvais facilement faire par moi-même, sans que ce soit nécessairement beaucoup plus long.

Le plus inquiétant pour une personne comme moi dont toute la carrière repose sur l’écriture, la communication et les idées originales : j’avais de moins en moins de tolérance à la page blanche.

En gros, dès que l’inspiration ne venait pas là, tout de suite, je faisais appel à Claude pour m’aider. C’était systématique.

Après plusieurs années à utiliser les modèles assez intensivement, j’en étais arrivé au point où si j’avais oublié mon chargeur au café, je ne pouvais plus travailler par moi-même, juste avec mon cerveau. J’avais besoin du modèle pour m’aider à passer par-dessus mon manque d’inspiration ou de motivation.

Tranquillement, je sentais mon muscle d’écriture s’ankyloser.

Je sais qu’on va me répondre que c’est mon expérience anecdotique, mais je remarquais que je :

• Cherchais de plus en plus mes mots (comme si l’IA se substituait à ma mémoire pour tout ce qui touche le vocabulaire)

• Me tournais vers l’IA pour des tâches de plus en plus simples

• Ne trouvais plus la motivation pour commencer la rédaction d’un texte seul.

Écrire un texte comme celui que je rédige en ce moment, seul, sans IA, aurait été quasi impossible pour l’Alexe de l’année passée! J’avais atteint le point où le moindre obstacle devenait une opportunité de demander un coup de main à Claude.

Et j’avais beau être le chef d’orchestre derrière, est-ce que c’était vraiment moi qui écrivait ces textes? Pas sûr!

La pensée critique

Certaines études font un lien entre l’utilisation de l’IA et une pensée critique moins aiguisée.4

Ce sont des études faciles à critiquer, parce qu’elles sont qualitatives ou alors corrélationnelles. Par exemple, l’étude Gerlich (2025) que je cite en note de bas de page ne fait qu’établir un lien de causalité — ça se pourrait que les personnes qui ont déjà une pensée critique moins développée aient simplement plus tendance à utiliser l’IA.

Quand même, les chercheur·ses évoquent la possibilité qu’une plus grande confiance en l’IA générative soit associée à une pensée critique moindre, et que l’inverse soit tout aussi vrai (moins de confiance en l’IA = plus de pensée critique).

Est-ce vrai? Est-ce un raccourci intellectuel?

Ce que je peux te dire, c’est que je rencontre énormément de gens, quand je donne des conférences sur l’IA, qui :

• Croient que les modèles sont mieux informés qu’eux, puisqu’ils ont « appris » tout le savoir humain.

• Et n’ont jamais entendu parler des hallucinations.

Même les personnes qui savent que les modèles sont propices à halluciner vont souvent me parler des fonctionnalités comme la recherche approfondie comme s’il s’agissait d’un St-Graal qui fait que l’IA cite parfaitement ses sources et ne se trompe plus. 😅

J’ai toujours été une personne profondément sceptique (au point où c’est chiant pour mes proches, des fois).

Mais justement, je pense que ma confiance en ma pensée critique m’a joué des tours, et m’a fait croire que je pouvais utiliser l’IA intensément sans conséquences négatives.

Le risque d’avoir toujours raison

Si je devais nommer la chose qui m’inquiète le plus concernant l’IA générative, ce serait probablement l’impact de l’anthropomorphisme5 et de la complaisance des modèles vis à vis les utilisateurices humain·es.

Quand j’ai commencé à utiliser GPT, c’était présenté, dans l’interface, comme une machine à compléter du texte :

• J’entrais mon prompt

• Et l’IA complétait ce que j’avais écrit.

Si mon prompt était une question, j’obtenais habituellement une réponse, mais le fait que j’utilisais des tokens et que l’IA me répondait un mot à la fois, de façon linéaire était parfaitement clair dans l’interface.

Quand ChatGPT est sorti, avec son format familier d’échange de messages, j’ai d’abord été charmé.

Point de vue expérience utilisateur, c’est quand même du génie. Les humains ont l’habitude de chatter. Et c’est rassurant pour beaucoup, je pense, d’avoir l’impression d’échanger de façon simple et naturelle avec un assistant jamais fatigué, enthousiaste et toujours prêt à aider.

Mais plus le temps passe, plus je me dis que ce format a contribué à l’anthropomorphisme… et que ce n’est pas une bonne chose.

On a beaucoup parlé dans les médias des « psychoses IA », mais ce sont des exemples extrêmes.

Ce qui m’inquiète, ce sont les comportements plus mineurs mais néanmoins bizarres que j’observe de plus en plus autour de moi :

• Donner un surnom affectueux à un modèle

• Croire que « notre » version du modèle est unique, différente ou plus intelligente que celle des autres

• Commencer à se confier au modèle sur ses émotions et sa vie personnelle pour obtenir de la validation constante

• Arrêter de brainstormer ou d’approfondir nos propres idées en compagnie d’autres humains, sous prétexte que le modèle nous comprend mieux grâce à sa grande « mémoire »

• Et tellement plus encore.

J’aimerais dire que je suis au-dessus de tout ça, que comme je suis bien informé, je ne peux pas tomber dans le piège de me sentir validé et flatté par ce que me raconte Claude quand je lui présente une de mes idées et qu’il me dit à quel point c’est du génie… mais c’est probablement faux.

Dans une étude récente6, des chercheurs ont demandé à des humains s’ils avaient récemment vécu un conflit comme :

1. Imposer ses limites dans une relation,

2. Se mêler des affaires de quelqu’un d’autre,

3. Exclure quelqu’un,

4. Ou mettre quelqu’un mal à l’aise.

Ils ont trouvé 800 personnes qui avaient vécu récemment un conflit de ce type.

Après, elles ouvrent chacune une fenêtre de chat. On leur dit : « Décris ta situation à l’IA. Tu peux poser des questions, faire valoir ton point de vue, lui demander de juger la situation. » Chaque personne a droit à 8 échanges (8 messages de l’utilisateur, 8 réponses de l’IA).

Ce qu’elles ne savent pas, c’est que l’IA a été manipulée. Pour elles, c’est juste une IA ordinaire, mais dans les faits, il y a 2 versions possibles :

1. Un modèle qui a le même niveau de complaisance que le GPT ordinaire

2. Et un modèle qui est moins, voire pas du tout complaisant.

Une fois la conversation terminée, les participant·es doivent remplir un questionnaire sur leur expérience.

Résultat? Les personnes qui recevaient une réponse de l’IA complaisante habituelle :

• Devenaient plus convaincues d’avoir raison

• Étaient moins enclines à s’excuser ou à admettre une faute

• Avaient moins envie de réparer leurs conflits interpersonnels

• Trouvaient les réponses plus dignes de confiance

• Et disaient vouloir redemander conseil à l’IA dans le futur.

LA chose qui m’a fait solidement mal au coeur? Ces effets persistent même quand on contrôle pour la conscience que l'utilisateurice a de la complaisance des modèles.

Autrement dit, savoir que le modèle est complaisant ne nous protège même pas.

Les chercheurs de cette étude concluent avec une observation à la fois hyper intéressant et déprimante : les entreprises ont intérêt à créer des modèles qui sont complaisants, parce que ça génère plus d’engagement avec leurs IA.

Même si je ne me confie pas à l’IA comme à une amie, il m’est souvent arrivé de la consulter pour des enjeux business.

À force de lire sur le sujet, je me suis mis à me demander quels pourraient être les impacts de certaines de mes conversations avec Claude sur des décisions stratégiques ou créatives pour mon entreprise.

Il y a un peu plus d’un an, j’ai décidé de complètement sortir l’IA de mes planifications stratégiques ou de mes plans marketing.

Est-ce que c’est drastique? Peut-être.

Mais au mieux, j’évite un écueil. Et au pire, je garde mon intuition marketing bien aiguisée!7

Utiliser l’IA pour écrire, c’est utiliser l’IA pour penser à ta place.

Écrire, c’est penser.

L’acte d’écrire est fondamentalement différent de la parole. Parler, c’est moins précis, moins délibéré que prendre le temps de formuler ses pensées en mots, puis en phrases, puis en paragraphes.

D’ailleurs, c’est souvent au moment de les écrire qu’on se rend compte que nos idées ne sont pas si claires que ça.

Quand on utilise un modèle de langage pour écrire, même à partir de nos paroles, on le substitue à notre propre pensée.

C’est pour ça que dans l’étude citée plus haut (Kosmyna et al., 2025), les personnes qui avaient eu accès à l’IA dès la première session d’écriture maîtrisaient au final très mal leur texte. Elles ne se souvenaient plus des idées exprimées parce que ces idées n’étaient pas réellement les leurs.

Quand tu demandes à ChatGPT ou Claude de développer tes idées à ta place, tu n’es pas en train de réfléchir.

Ton cerveau n’est pas réellement stimulé. Il n’y a pas d’effort cognitif important en cours.

Et c’est ça, pour moi, le plus grand danger de l’IA.

L’illusion est convaincante. On a la sensation d’être en train de co-créer quelque chose avec la machine, l’impression d’être en train d’utiliser un outil.

Sauf que dans bien des cas, l’IA n’est PAS un outil. Elle en emprunte seulement la forme.

Cette idée, je la dois à ce texte de Will Manidis (en anglais), qui m’a complètement renversé quand je l’ai lu pour la première fois il y a quelques mois.

Dans son essai délicieux, l’auteur explique que si l’IA nous plaît autant, c’est qu’elle nous procure la sensation de faire du travail, peu importe qu’on soit en train de générer quelque chose qui a véritablement de la valeur ou pas. La génération de valeur réelle — la productivité — a peu d’importance ici, ce qu’on aime, c’est avoir l’impression de créer quelque chose.

Son point, et je tiens à le préciser, ce n’est pas que toutes les utilisations de l’IA sont improductives et sans valeur. Il croit simplement que la plupart des utilisations actuelles le sont.

Et à force de baigner dans cet univers, je suis arrivé à la même conclusion.

Trop de gens « jouent » avec l’IA plus qu’ils l’utilisent vraiment. Ils sont fiers des tokens qu’ils dépensent. Ils créent des dashboards pour mesurer des chiffres qui n’intéressent personne. Ils résument des courriels que personne ne va lire pour vrai.

Et ils écrivent des textes qui, franchement, ne valent pas la peine d’être lus.

Prendre le temps d’écrire, c’est fournir un effort cognitif important. Et c’est cet effort cognitif qui rend l’écriture aussi puissante, aussi utile, aussi formatrice.

Si tu sors l’effort de l’équation, tu sors la pensée, carrément.

C’est ça le constat le plus important que j’ai fait, il y a un an. J’ai réalisé que je pensais moins qu’avant, à force de déléguer une (trop grande) partie de ma rédaction à Claude.

Et c’est pour ça que depuis un an, j’utilise moins l’IA pour écrire.

Je m’y suis intéressé pour la première fois quand, dans une discussion sur r/dataisbeautiful1, j’ai appris que le basketball était devenu plate à mourir... et que ce serait la faute des maths.

Rapidement, en approfondissant le sujet, je suis tombé sur une comparaison entre deux images :

La différence est frappante! Ça saute aux yeux, même pour une personne qui ne connaît rien au basket comme moi. On comprend rapidement que quelque chose de gros a dû se produire pour que les lancés se concentrent tous dans les mêmes zones du terrain, comme ça.

Qu’est-ce qui s’est passé?

En fait, au basket, on ne fait pas le même nombre de points selon où on se trouve quand on tire au panier :

1. Chaque lancé réussi vaut 2 points.

2. Sauf derrière la ligne en forme de D, où chaque lancé réussi vaut 3 points.

Des experts ont analysé les données d’une tonne de matchs, et ils ont conclu que, probabilistiquement parlant, il n’y a que deux endroits où ça vaut la peine de tenter un lancé :

1. Tout près du panier, parce que c’est plus facile

2. Ou derrière la ligne en D, parce que ça donne un point de plus.

Aujourd’hui, pratiquement tous les joueurs évitent de lancer à partir des zones intermédiaires. C’est un trop gros risque pour trop peu de points. Vaut mieux se rapprocher du panier quand c’est possible, ou s’éloigner derrière la ligne en D pour faire 3 points c’est quand impossible.

Pour les équipes, c’est la meilleure chose à faire, puisque ça maximise leurs chances de gagner...

Mais ça a aussi rendu les parties prévisibles (et donc plates), parce que tout le monde joue pareil. 🫠

Ce qui était au début une stratégie brillante — appliquer les mathématiques au sport — est devenu un standard. Et cette standardisation du jeu est en train de tuer le plaisir qu’on peut prendre à regarder des gens jouer au basket.

En tout cas, c’est ce que croient plusieurs fans que j’ai pu lire sur Reddit!

Au final, en plus, tout ça est un peu la faute de Brad Pitt. 😜

As-tu déjà vu le film Moneyball? C’est l’histoire vraie de Billy Beane, le directeur général d’une équipe de baseball déchue, qui décide de révolutionner son sport en se basant sur les statistiques plutôt que sur l’intuition.

Au lieu de recruter des joueurs selon les critères habituels, Beane et son analyste, Peter Brand, utilisent les stats pour trouver des joueurs sous-évalués qui excellent dans des aspects spécifiques et mesurables du jeu.

Au final, avec une fraction du budget des grandes équipes, ils ont connu une saison exceptionnelle.

Depuis, son approche s’est répandue. Toutes les équipes se sont mises à embaucher des analystes de données, et cette mentalité que les stats sont plus fortes que l’intuition ou l’expérience s’est propagée à plusieurs sports, incluant le basketball.

Quand j’ai parlé de Moneyball et de ce qui se passe dans le monde du basket dans une de mes infolettres il y a plus d’un an, j’ai reçu une avalanche de réponses de fans de sports en tous genres. Ça allait du soccer au hockey en passant par la nage synchronisée. 🤯

Leur constat? Maintenant, tout le monde joue pareil. L’optimisation mathématique a tué la diversité du jeu.

Autrement dit, les maths ont aidé les équipes à gagner, mais ont rendu le sport moins intéressant à regarder!

Il n’y a pas que le monde du sport qui est influencé par les statistiques!

Notre obsession pour les données est en train de rendre notre monde au complet prévisible et ennuyeux.

Faut pas chercher bien loin pour voir la tendance : regarde juste la quantité de sequels, de prequels et de spin offs qui sortent au cinéma!

Y a toujours un film Marvel ou un truc dans l’univers de Star Wars qui sort quelque part.2 Je ne sais même plus combien de fois ils ont rebooté Spiderman, on a en ce moment des spin offs du Seigneur des anneaux et de Game of Thrones à la télé en même temps et ils s’apprêtent à reprendre Harry Potter de zéro aussi. 😬

On dirait que les studios ne veulent plus prendre de risque avec de nouvelles histoires.

Ils ont fait les maths, et les franchises connues rapportent beaucoup tout en garantissant le plus petit risque possible.

Mon copain — qui était un grand cinéphile dans une autre vie — m’a déjà dit que le pitch de base pour un film à Hollywood ressemble à :

« C’est un mélange de [Film qui a bien marché] et [autre film qui a bien marché] sauf que [petit élément de différentiation]. »

Pourquoi changer? Pourquoi innover? Pourquoi inventer?

Pourquoi créer quelque chose de nouveau quand les données peuvent prédire ce qui fonctionne?

L’impact sur les réseaux sociaux.

En marketing, on est obsédés par les données depuis looongtemps.

Ça fait des années maintenant qu’on optimise nos taux de conversions, qu’on chasse les likes ou les « métriques d’engagement », qu’on regarde le temps passé par l’utilisateur à regarder une vidéo, et plus encore.

Sur les réseaux sociaux, on est plusieurs à traverser une crise de sens.

Il me semble qu’il n’y a pas si longtemps, on avait des conversations intéressantes avec les gens? On apprenait. On découvrait. On échangeait pour vrai avec notre communauté.

Quand je passais du temps sur LinkedIn ou Instagram, oui, j’étais diverti, mais aussi nourri? 😅

Maintenant, tout ce que les réseaux veulent, c’est maximiser mon temps passé sur leur plateforme pour pouvoir vendre plus de publicité.

Tout comme les joueurs de basketball qui se concentrent uniquement sur les tirs les plus « rentables », les algorithmes des réseaux sociaux optimisent pour qu’on reste des heures scotchés devant notre écran3, souvent au détriment de la diversité et de la pertinence véritable du contenu.

Avec les algos à la TikTok qui se démocratisent, c’est encore pire ; on ne peut même plus être intentionnel·les sur ce qu’on désire voir. C’est exaspérant!

Plutôt que de nous montrer ce que créent les humains qu’on a volontairement décidé de suivre, l’algorithme dit « par intérêts » va trouver le truc abrutissant auquel on est étrangement addicts, pour nous garder captif·ves.

Récemment, Francis Jette partageait ces 2 graphiques dans une publication LinkedIn4. Ils sont tirés du Widely Viewed Content Report de Meta :

Je te cite Francis :

« Le contenu provenant de pages auxquelles on est abonné représente 0% du fil d’actualité.

Tu as bien lu, 0%!

En d’autre termes, le reach organique des pages provient de moins en moins des abonnés et de plus en plus de l’algo de recommandation à la TikTok! »

Autrement dit, comme utilisateur, j’ai beau décider que j’adore lire Francis et faire le choix de m’abonner à ses différentes pages, l’algorithme ne va pas me montrer ses contenus. 🫠

Tu auras compris que ça éclate complètement le modèle du marketing de contenu qui prévalait ces dernières années, celui où on construisait patiemment une communauté engagée, abonné après abonné.

Pendant des années, on nous a répété : « Crée du contenu de qualité, bâtis ta communauté, reste authentique, et tu verras des résultats. »

Aujourd’hui, même si tu as 10 000 abonnés fidèles, l’algorithme pourrait très bien décider de ne montrer ton contenu à... personne.

Parce que ce qui compte maintenant, ce n’est plus la relation entre la personne qui crée et son audience. Les créateur·ices sont devenues interchangeables.

Est-ce qu’il y a des exceptions? Bien sûr.

Les réseaux sociaux ne sont pas non plus un trou noir absolu.

Je publie ce texte sur Substack parce que je constate que c’est un des rares espaces où on encourage les créateur·ices à publier des contenus longs, articulés et réfléchis.

Il m’arrive aussi encore, à l’occasion, d’avoir des échanges intéressants dans les fils de commentaires sur LinkedIn. Et j’ai toujours du plaisir à regarder les stories des entrepreneur·es que je suis.

Je constate juste que pour une entreprise qui cherche à bâtir une communauté engagée pour vrai, les réseaux sociaux ne sont plus ce qu’ils étaient avant.

Les coachs Instagram de ce monde se moquent souvent des personnes qui se positionnent en victimes de l’algorithme.

Mais à ce point-ci, c’est malhonnête de prétendre qu’il suffit de « créer du bon contenu » pour que tout le temps qu’on investit à publier sur les réseaux sociaux soit rentabilisé.

J’ai un peu le sentiment qu’on essaye de nous enfoncer les contenus courts dans la gorge à coups de statistiques impressionnantes, en nous répétant que c’est ce que les gens préfèrent, ce qu’ils consomment le plus, etc.

Sauf que ce que personne ne semble dire, c’est que si les contenus courts sont bons pour divertir, ils restent pas mal moins efficaces pour convertir.

Surtout quand tu t’adresses, comme moi, à des humains intelligents et curieux, qui aiment aller au fond des choses.

D’ailleurs, on n’a même pas encore parlé de l’IA!

ChatGPT est justement un modèle probabiliste.

L’IA ne fait pas de la littérature ou des sciences humaines.

Les modèles de langage élargis comme GPT ou Claude sont, eux aussi, basés sur les données et les statistiques. Ce sont des modèles probabilistes.

Plus précisément, ces modèles sont :

• Génératifs,

• Approximatifs, et

• Stochastiques.

Ce sont des modèles qui génèrent du texte, un mot à la fois (génératifs). Ils prédisent le prochain jeton5 en se basant sur la probabilité que certains mots apparaissent ensemble (approximatifs). Le tout en ajoutant un peu de hasard à chaque étape pour plus de variété (stochastiques).

Je pourrais écrire un texte entier rien que là-dessus, mais les modèles comme ChatGPT ne raisonnent donc pas. Ils se contentent d’aligner les mots les plus probables, en se basant sur les patterns observés dans des tonnes de textes.

Ça fait des années que je répète que l’IA, à mon avis, peut nuire à la créativité.

Pour moi, c’est évident que les modèles de langage larges sont moins créatifs que les humains. Je déteste les utiliser à l’étape du brainstorm parce que je trouve qu’ils me sortent toujours les idées les plus attendues, les plus convenues ou les plus évidentes.

Mais il y a des gens qui sont en total désaccord avec moi sur le sujet!

À leurs yeux, c’est l’inverse qui est vrai : l’IA leur permet clairement de sortir des meilleures idées à l’étape du brainstorm.

Doshi et Hauser (2024) ont mené une expérience6 où ils ont demandé à des gens d’écrire des mini-histoires. Certaines personnes avaient accès à des suggestions de GPT-4, d’autres non.

Voici ce qu’ils ont découvert:

• Pour les personnes naturellement peu créatives: l’IA les a aidées à écrire des histoires jugées plus créatives.

• Pour les personnes déjà créatives: l’IA n’a PAS amélioré leur créativité. En fait, ils faisaient souvent mieux sans!

Mais ce n’est pas ce qui m’a le plus marqué dans leur papier.

Pour moi, LA chose la plus intéressante dans les résultats, c’est que les histoires produites avec l’IA étaient beaucoup plus similaires les unes aux autres.

Collectivement, l’utilisation de l’intelligence artificielle à l’étape du brainstorm entraîne une homogénéisation des créations.

Bon, c’est cool de dire ça et de citer une étude, mais il n’y a rien de plus convaincant qu’un exemple concret, et j’en ai un! Cet exemple absolument délicieux, je le dois justement à Francis, dont je t’ai déjà parlé un peu plus tôt.

Le cas des tyroliennes

Le jour du poisson d’avril, Francis est tombé sur une municipalité québécoise qui annonçait l’ajout d’une tyrolienne pour faciliter la traversée du fleuve.

Sur le coup, il n’a pas trop fait attention à la publication. C’est un bon poisson d’avril.

Mais un peu plus tard dans la journée, il est tombé sur une autre publication par une autre ville du Québec, qui faisait exactement la même blague. Puis une autre. Puis une autre.

Alors, Francis s’est mis à chercher. Et il a trouvé plein de poissons d’avril similaires, partout à travers le monde :

Je ne veux pas présumer, mais d’après toi, est-ce qu’il serait possible qu’une partie de ces personnes aient brainstormé leur poisson d’avril avec ChatGPT?

Dans un contexte où les équipes de communication on de moins en moins de budget, alors qu’on leur demande de publier sur de plus en plus de plateformes?

Ce que les gens oublient, quand ils utilisent ChatGPT pour générer des idées, c’est que le modèle risque de donner les mêmes idées à leurs collègues ou à leurs compétiteurs.

Quand on connaît sa nature probabiliste, c’est facile de comprendre pourquoi l’utilisation massive de l’IA générative risque d’entraîner une homogénéisation des contenus.

Alors, on fait quoi?

Je ne dis pas qu’il faut jeter les données à la poubelle.

Les statistiques ont leur place. Elles nous aident à comprendre ce qui fonctionne, à prendre des décisions éclairées, à éviter de répéter les mêmes erreurs et à mesurer le risque.

Mais quelque part dans notre quête d’optimisation, on s’est perdus.

Les équipes de basketball qui entraînent leurs joueurs à tirer seulement près du panier ou derrière la ligne à trois points gagnent peut-être plus de matchs, mais ils ne créent pas les moments magiques qui font tomber en amour avec le sport.

Dans le monde du baseball, il y a présentement une épidémie de blessures causées par le style de jeu qui a été encouragé par Moneyball. Est-ce que ça vaut la peine d’optimiser autant si les lanceurs font des carrières de plus en plus courtes?7

Les studios qui recyclent les mêmes franchises font peut-être plus d’argent, mais ils ne créent pas les films dont on va se souvenir 20 ans plus tard.8

Les algos à la TikTok nous gardent peut-être scotchés à nos écrans, mais ils ne créent pas les connexions humaines authentiques qui nous nourrissent vraiment.

Et l’IA nous fait peut-être gagner du temps, mais au prix de l’originalité, de la diversité et potentiellement de notre cognition.9

Au fond, ce qui me préoccupe, c’est qu’on est en train de sacrifier ce qui rend la vie intéressante sur l’autel de l’efficacité.

La surprise. L’originalité. La diversité. Le risque. L’imprévu.

C’est ça, le paradoxe : plus on optimise, plus on devient prévisible. Et plus on devient prévisible, plus on se fond dans la masse.

Je ne prétends pas avoir toutes les réponses.

Mais peut-être qu’il faut oser tirer parfois depuis la zone intermédiaire du terrain, même si ce n’est pas statistiquement la meilleure décision.

Peut-être qu’il faut créer du contenu long et réfléchi, même si l’algorithme préfère les vidéos de 15 secondes.

Et peut-être qu’il faut brainstormer avec des vraies personnes autour d’une table et d’une grande feuille de papier, même si ChatGPT est plus rapide.

Parce qu’au final, si tout le monde joue pareil, personne ne se démarque.

Les maths peuvent prédire ce qui fonctionne. Mais ce n’est pas à elles de décider pour nous ce qui compte vraiment.