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juin 2025
Depuis que l’intelligence artificielle générative a fait irruption dans notre quotidien, je constate à quel point elle suscite l’enthousiasme. Que ce soit ChatGPT pour rédiger des textes, GitHub Copilot pour suggérer du code ou Midjourney pour créer des visuels, ces outils révolutionnent la façon dont nous travaillons. Ils impressionnent par leur capacité à produire des résultats cohérents, souvent très pertinents, en quelques secondes.
Mais ce succès fulgurant cache aussi un phénomène plus préoccupant car beaucoup finissent par accorder à ces IA une confiance presque aveugle. Les réponses fluides, bien construites, données sur un ton sûr d’elles, créent l’illusion qu’elles détiennent forcément la vérité. Pourtant, derrière cette façade se cache une réalité bien plus nuancée.
Ce n’est pas uniquement mon expérience qui me pousse à vous alerter, mais aussi celle de Sam Altman, le créateur même de ChatGPT et patron d’OpenAI. Lors d’interviews récentes, il n’a pas hésité à dire :
«Les gens accordent un degré de confiance très élevé à ChatGPT… c’est pourtant la technologie qu’il ne faut pas tant croire sur parole.»
— Sam Altman, CEO d’OpenAI
Quand le fondateur du projet lui-même invite à se méfier de son produit, c’est que le sujet mérite vraiment notre attention.
Pourquoi? Parce que l’IA, aussi brillante soit-elle, reste fondamentalement statistique, elle ne raisonne pas, elle ne comprend pas. Elle devine le mot suivant en se basant sur d’énormes quantités de données. Ce mécanisme est incroyablement puissant pour simuler la logique et le langage humain, mais il n’est pas infaillible. D’où ce qu’on appelle les «hallucinations» : l’IA affirme avec aplomb des contre-vérités, des chiffres inventés, voire des citations inexistantes.
Je vais vous partager une situation que j’ai rencontrée plusieurs fois dans le cadre de mon activité de développeur chez Web-Horizon. Cela illustrera très bien pourquoi je reste prudent face aux IA, même après plusieurs années à les intégrer dans mes process.
Lors du développement d’un projet complexe en PHP, découpé en plusieurs étapes structurées, j’utilise souvent ChatGPT pour me faire gagner du temps sur l’ossature du code: génération de modèles CRUD, requêtes SQL ou schémas de validation. L’IA se révèle alors très efficace, me fournissant des bases claires, documentées, que j’adapte à la main.
Le problème survient lors des étapes suivantes. Dès que j’entame la deuxième phase, par exemple l’intégration d’une couche métier, ou l’ajout d’un module spécifique, et que je sollicite à nouveau l’IA pour ajuster le code, elle tend souvent à «déconstruire» la première étape. Au lieu de continuer le travail existant, elle propose parfois une nouvelle version qui invalide la structure initiale, réécrit des portions entières en changeant la logique, ou oublie les choix déjà validés.
Ce genre de scénario impose alors de tout repasser au peigne fin, voire de refaire une partie du travail. Cela perturbe l’enchaînement prévu et alourdit la maintenance future. Ces cas de figure illustrent parfaitement pourquoi il est essentiel de faire preuve d’une grande vigilance et de réserver l’utilisation de l’IA à ce qu’elle sait faire de mieux : assister des professionnels déjà compétents dans leur domaine, et non les remplacer.
Je remarque qu’un des biais majeurs qui conduisent à faire une confiance excessive à l’IA, c’est la fluidité du langage. Quand une machine répond avec un ton posé, des phrases bien construites et un vocabulaire précis, notre cerveau humain est naturellement tenté de conclure «c’est donc vrai».
C’est encore plus flagrant sur des thématiques techniques ou scientifiques. Dès qu’une réponse est truffée de détails, de dates, de formules, elle nous semble rigoureusement fondée. En réalité, ces détails sont souvent extrapolés de données trouvées au hasard dans des corpus. Ils sonnent juste, mais ils ne sont pas toujours justes.
C’est pour cette raison que je vous encourage à questionner systématiquement ce que vous recevez d’un modèle IA. Vérifiez les sources, croisez les chiffres, et ne prenez jamais pour argent comptant ce qu’un chatbot peut avancer, même avec une apparence irréprochable.
| Contexte d’utilisation | Niveau de confiance | Risque si confiance aveugle |
|---|---|---|
| Génération de brouillons d’emails ou posts réseaux sociaux | Élevé | Texte impersonnel, petites incohérences |
| Création de code sur mesure pour un site web | Modéré | Bugs, architecture instable |
| Analyse juridique ou médicale | Très faible | Erreurs graves, fausses recommandations |
| Traductions automatiques rapides | Moyen | Contresens culturels ou techniques |
| Conseils stratégiques (SEO, marketing) | Faible à moyen | Analyses superficielles, données erronées |
NB : Ce tableau n’a pas vocation à mesurer la performance intrinsèque de l’IA dans ces différents contextes, mais plutôt à illustrer le niveau de vigilance à adopter, même lorsque la réponse semble parfaitement correcte.
À mon sens, l’IA n’est pas un danger si on l’utilise pour ce qu’elle fait de mieux -> assister des personnes déjà compétentes dans leur domaine. Elle est redoutable pour produire des ébauches, explorer des pistes, générer des variantes ou automatiser des petites tâches répétitives. Mais confier la décision finale ou le contrôle global à un algorithme reste un pari risqué.
Il est essentiel de garder une posture critique, de challenger les résultats et de s’assurer qu’un humain garde la main sur la validation. C’est seulement ainsi qu’on peut profiter de la puissance de l’IA tout en minimisant les désagréments qu’elle peut entraîner.
Je l’ai expérimenté moi-même dans mes projets clients et personnels: l’IA est un formidable levier de productivité, à condition de ne jamais lâcher le volant. Même son créateur nous met en garde, la confiance aveugle n’est pas de mise. Alors, utilisez ces outils, oui, mais gardez toujours votre esprit d’analyse et votre savoir-faire au centre du processus.
Auteur de l'article :
Mickael Corré - Développeur Web-horizon.
