Co-⁠Intelligence, d'Ethan Mollick

Ce que dit le livre

Un professeur et son vocabulaire

Ethan Mollick enseigne l'entrepreneuriat et l'innovation à la Wharton School et tient une lettre d'information très lue sur l'IA. Co-⁠Intelligence a paru en 2024. Sa thèse : l'IA générative n'est ni un outil ni un collègue, mais une intelligence étrangère avec laquelle il faut apprendre à travailler, tâche par tâche, en expérimentant soi-⁠même dès maintenant.

Il propose quatre principes : inviter l'IA à la table pour toute tâche, afin d'en connaître les capacités ; rester l'humain dans la boucle ; traiter l'IA comme une personne en lui disant quel genre de personne elle est ; tenir l'outil du jour pour le plus mauvais que l'on utilisera jamais. Il décrit enfin deux manières de travailler avec elle : le centaure, qui partage nettement les tâches, et le cyborg, qui les entremêle.

Six idées

C'est une technologie à usage général qui vise d'abord les cols blancs, et non l'atelier. Ses capacités forment une frontière irrégulière, que Mollick appelle déchiquetée : excellente sur une tâche, médiocre sur la tâche voisine, sans qu'on puisse le deviner d'avance ; seul celui qui pratique un métier peut en dresser la carte. C'est un collaborateur infiniment rapide et capable de mentir avec aplomb. Une IA compétente endort la vigilance plus sûrement qu'une IA médiocre. Elle nivelle les performances en relevant surtout les moins expérimentés. Enfin, l'usage caché est un symptôme de défiance managériale : interdire produit l'usage clandestin, jamais l'absence d'usage.

Ce qu'on en tire lundi matin

Trois gestes

• Cartographier la frontière de l'outil dans son équipe, tâche par tâche, en confiant l'expérimentation aux praticiens plutôt qu'à un comité de pilotage.
• Remplacer l'interdiction par une politique de confiance, pour que l'usage caché sorte de l'ombre : ce que l'on ne voit pas, on ne peut ni le sécuriser ni le valoriser.
• Repérer les points où la compétence de l'outil menace la vigilance (validation juridique, recrutement, décision financière) et y imposer une vérification indépendante.

Ce qu'un dirigeant peut malgré tout en retenir

Malgré les réserves qui suivent, trois choses restent. Un vocabulaire commun, qui permet enfin à un comité de parler de l'IA sans parler de licences. Une méthode, l'expérimentation systématique et documentée, qui vaut mieux que les plans à trois ans. Et une forme d'humilité : l'auteur admet ne pas savoir où s'arrêtera la technologie, ce qui est plus que ne font beaucoup de ses lecteurs.

Nous y ajoutons une règle de lecture pour les comités. Avant d'étendre la confiance accordée à un outil, il faut avoir établi, tâche par tâche, où elle a été gagnée. Un comité qui a vu l'outil réussir trois fois sur des synthèses n'a rien appris de sa fiabilité sur une analyse de risques. La frontière se constate ; elle ne se suppose pas.

Ce qu'il ne faut pas en croire

Un optimisme situé

Mollick est proche des entreprises qu'il étudie, et ses meilleurs informateurs sont souvent ceux qui vendent les modèles. Le livre n'en est pas malhonnête ; il est situé, et il faut le lire comme tel. Les chiffres qui frappent l'imagination viennent souvent de prépublications, et l'étude fondatrice porte sur les consultants d'un seul cabinet, sur un nombre limité de tâches. Tout chiffre de ce livre se lit avec sa date, son échantillon et son statut de publication, ou ne se lit pas.

Trois angles morts

Le nivellement des compétences profite-⁠t-il aux travailleurs, ou d'abord aux employeurs, qui n'ont plus à payer la rareté du talent ? Le livre ne pose pas la question. La frontière déchiquetée est une belle image qui risque de penser à notre place : « il faut essayer pour savoir » n'est pas encore une méthode, et la frontière bouge aussi selon le comportement de l'utilisateur.

Le principe de l'humain dans la boucle, surtout, est contredit par l'exemple que l'auteur donne lui-⁠même : plus l'outil est bon, plus l'humain s'endort. Ce principe suppose en outre une vertu patronale qu'aucune loi n'impose ; l'histoire des téléphonistes américaines des années 1920 rappelle que la bonne volonté ne suffit pas à protéger un métier. Le coût environnemental et le droit d'auteur sont à peine évoqués.

Reste une question que le livre pose sans la trancher, et qui est sans doute la plus utile à un comité : faut-⁠il investir dans l'expertise métier de ses équipes, ou dans leur usage augmenté de l'outil ? L'auteur plaide successivement pour l'un et pour l'autre. Nous pensons que la seconde ne vaut rien sans la première : on ne vérifie bien que ce que l'on a appris à faire.

Les questions qu'il pose au comité

Sept questions tirées du livre

Qui, chez nous, a cartographié la frontière de son propre métier, tâche par tâche ?

Que nous cachent nos collaborateurs de leur usage de l'IA, et pourquoi ont-⁠ils raison de le cacher ?

Quelle est la tâche où l'outil est si bon que plus personne ne pense à le vérifier ?

Notre outil s'améliore chaque trimestre : notre vigilance aussi ?

Pour combien des tâches confiées à une IA disposez-⁠vous d'une preuve indépendante du résultat ?

Faisons-⁠nous de la machine le complément du jugement, ou son substitut ?

Notre usage de l'IA est-⁠il discerné, ou mimétique ?