🧠💥 Tant d’intelligence… et encore si peu de valeur ?
Cela fait bientôt un an que je coordonne des projets de création de chatbots IA. En tant qu’architecte de solution dans un grand cabinet de conseil, mais aussi coach d’équipe, je porte un double regard : business et humain.
Je suis très enthousiaste sur le potentiel de l’IA pour connecter des corpus complexes à des utilisateurs toujours plus pressés… mais je suis aussi frustré par les gâchis d’énergie que je constate.
Voici quelques constats clés, que je vous propose de challenger 👇
🔍 1. Les données : le cœur du moteur
- Trouver des données de qualité est un casse-tête. On aime consommer, mais pas partager. Et d’un autre côté, certains acteurs majeurs s’autorisent à piller nos données sans résistance de notre part.
- Les données synthétiques séduisent… mais se révèlent vite décalées ou trop belles par rapport à la réalité.
- J’ai rêvé d’une IA capable de comprendre du non structuré. C’est vrai à petite ou très grande échelle… mais entre les deux, rien ne remplace une ontologie claire. 👉 Les knowledge graphs sont prometteurs dans ce domaine.
- Les IA agentiques (plusieurs IA qui collaborent) amplifient les hallucinations si elles ne reposent pas sur des bases fiables et validées.
👥 2. Les humains : entre fascination et incompréhension
- Il y a encore trop de fascination naïve pour l’IA. D’un côté l’adoration, de l’autre la crainte. Il est temps de dépasser les polémiques.
- Le besoin de compétence en prompt engineering est sous-estimé. On n’interagit pas avec une IA comme avec Google. Il faut savoir décrire son contexte, structurer son problème pour recevoir des réponses valables. Ne pas le faire, c’est appauvrir notre capacité de raisonnement et notre capacité d’évaluation de la qualité des réponses.
- L’impact environnemental de chaque requête est mal connu. Pourquoi ne pas généraliser un “score carbone” à chaque prompt, comme un Nutri-Score ?
🧩 3. Le pont entre humains et données
- Beaucoup d’équipes de développement de solutions IA oublient la vision systémique. L’IA, ce n’est pas juste coder une fonctionnalité, c’est penser ROI, déploiement, changement, éthique et durabilité.
- L’IA devient une commodité. Attention à ne pas en mettre partout. Et si chaque logiciel ou interface affichait son « taux d’IA », comme les allergènes dans l’alimentaire ?
- Le phénomène du grokking (généralisation différée) m’inspire. Un modèle surentraîne, puis semble vraiment « comprendre ». Si on arrivait à comprendre ce phénomène, imaginez un peu l’impact sur l’apprentissage des humains … et des machines ! Le pont entre données et humain deviendrait plus court.
🔮 4. Et le coaching d’équipe dans tout ça ?
- L’IA et la data transforment nos économies, nos métiers… et nos façons de coopérer. Alors comment transformer le coaching d’équipe sans en trahir l’essence humaine ? Les données valorisées par l’IA révèlent l’invisible : elles offrent une vision fine des dynamiques collectives qu’aucun œil humain ne peut capter en temps réel. Et si, à l’image de l’ingénierie augmentée, nous inventions un coaching augmenté — puissamment soutenu par la donnée, mais profondément humain ? Imaginons des parcours de coaching où l’IA révèle le signal, et le coach aide l’équipe à l’entendre.
- Face à l’explosion des données personnelles, à la montée du culte de la performance, à l’arrivée d’outils de feedback automatisés dans les entreprises les coachs seront de plus en plus attendus sur leur capacité à intégrer technologie et humanité. Certains champs de recherche prometteurs commencent à mesurer ce que l’on ne peut pas voir — comme l’hyperscanning ou le holisme quantique.
- L’avenir du coaching d’équipe ne consiste pas à tout mesurer, mais à mesurer avec pertinence. Il s’agit d’utiliser les données comme point de départ d’un dialogue, et non comme une sentence. Il s’agit de permettre aux leaders de ressentir le pouls de leur équipe, pas seulement de lire des graphiques.
- Les expériences immersives — lorsqu’elles sont couplées à des données comportementales — offrent un terrain de jeu inégalé pour la transformation. Les scénarios virtuels sous pression rendent l’invisible visible : comment naît la confiance, comment évolue le leadership, comment le silence peut parler plus fort que les mots. Quand les membres d’une équipe ressentent avant de comprendre, le changement s’ancre durablement.
💬 Qu’en pensez-vous ? Sur quels points êtes-vous d’accord, ou pas du tout ? Que constatez-vous dans vos organisations ?
👉 Vos retours m’aideront à faire évoluer mes projets et nourrir un débat plus lucide.
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