L'IA peut produire du contenu. Elle ne peut pas décider ce qui mérite d'être dit.
L’autre soir, j’ai demandé à un modèle de me générer un plan stratégique IA complet pour une organisation manufacturière de 200 employés. Trente secondes. Quatorze pages. Structure impeccable, vocabulaire juste, les risques nommés, une matrice de priorisation, même une section gouvernance.
Je l’ai relu deux fois en cherchant la faille. Honnêtement, il n’y en avait pas de flagrante.
Et si je l’avais envoyé à un vrai client, ça n’aurait rien donné.
Pas parce que c’était mauvais. Parce que ça répondait à une question que personne ne s’était donné la peine de poser comme il faut.
L’IA fait effondrer le coût de produire un texte. Elle ne touche pas au coût de comprendre, de trancher, et d’assumer ce qu’on avance. Ces deux choses-là se ressemblent quand on regarde le livrable. Elles n’ont à peu près rien en commun.
Un beau document, ce n’est pas une bonne réponse
Les modèles sont excellents pour transformer une consigne en contenu. Résumer, structurer, comparer des options, adapter le ton au public. C’est réel, ça sauve un temps fou, et je m’en sers tous les jours.
Mais la qualité formelle d’un document ne dit rien sur sa pertinence.
Un rapport peut être parfaitement écrit et reposer sur une lecture croche du problème. Une présentation peut être convaincante et ignorer complètement la dynamique politique qui va la tuer en comité. Une stratégie peut contenir tous les bons mots sans proposer un seul bon choix.
Écrire quelque chose qui ressemble à une stratégie, c’est facile. Savoir laquelle est la bonne pour cette organisation-là, cette année-là, avec ce comité de direction-là, c’est un autre métier.
Quand une organisation m’appelle pour savoir « comment on devrait utiliser l’IA », le mandat n’est presque jamais de livrer une liste d’outils. C’est de comprendre ce qu’elle essaie vraiment d’accomplir, où ça coince, quelles décisions sont mal outillées, et ce qui l’empêche de bouger.
Et surtout, ce qui n’est pas dit à voix haute.
On me demande un agent conversationnel, et le vrai problème dort dans un processus que personne n’a documenté depuis des années. On veut automatiser une tâche que l’équipe elle-même ne maîtrise pas encore. On pense manquer de technologie alors qu’on manque de clarté et d’alignement. J’ai déjà écrit que l’IA est d’abord un tournant de gestion, pas de technologie : c’est exactement de ça qu’on parle.
L’IA peut écrire la réponse. Elle ne peut pas décider que la question était la mauvaise.
OK… Mathieu, tout le monde dit que « l’humain reste important ». Tu vas-tu dire de quoi de neuf?
Vous avez raison, c’est devenu un lieu commun. Alors soyons précis sur où exactement l’humain reste important, parce que ce n’est pas partout, et ce n’est pas gratuit.
Ce qu’on ne voit jamais dans le livrable
Dans les organisations, le livrable donne une image trompeuse du travail accompli.
On voit le rapport, la feuille de route, le deck présenté au comité de direction. On ne voit pas les six entrevues, les deux désaccords, ni la fois où le VP opérations a échappé une phrase de trop dans un corridor et où toute l’analyse a changé de direction.
C’est pourtant là que la valeur se fabrique.
En IA, ça se voit encore plus. Les outils avancent tellement vite qu’on a l’impression de pouvoir passer directement de l’idée à l’automatisation. On repère une tâche répétitive, on choisit une plateforme, on monte un agent. Sur papier, c’est rationnel.
Dans la vraie vie, la partie difficile n’est presque jamais la construction de l’agent.
Elle est dans les questions qu’on doit régler avant : est-ce que ce processus-là mérite d’être automatisé tel quel, ou est-ce qu’on est en train de bétonner une mauvaise habitude? Quelles décisions on confie au système, lesquelles restent humaines, et à quel moment on force une intervention? D’où viennent les données, et qu’est-ce qui arrive quand elles mentent? Est-ce que la solution allège vraiment le travail, ou est-ce qu’elle ajoute juste une couche de complexité que quelqu’un devra maintenir dans dix-huit mois?
L’IA accélère l’analyse et la rédaction. Elle ne fait pas disparaître une seule de ces questions-là.
Le ghostwriter, c’est le cas le plus clair
On pourrait croire que la contribution principale d’un ghostwriter, c’est d’écrire à la place de quelqu’un. Si l’IA écrit vite et bien, sa valeur devrait s’effondrer.
Sauf que ça réduit son rôle à sa partie visible.
Un bon ghostwriter ne commence pas par écrire. Il commence par écouter et par poser des questions désagréables. Il cherche à faire sortir les idées qu’une personne possède sans arriver à les formuler. Il fait la différence entre une opinion ramassée sur LinkedIn la semaine passée et une conviction que la personne a payée cher.
La rédaction, c’est la dernière étape. Pas la principale.
L’IA peut couvrir presque tout le reste : transcrire l’entrevue, regrouper les thèmes, proposer un plan, sortir une V1 très correcte. Ce qu’elle ne fait pas, c’est remarquer que la personne a hésité une demi-seconde avant de répondre, et comprendre que l’hésitation, c’était ça, le vrai sujet de l’article.
Même affaire en conseil stratégique. Le document final se produit maintenant en une fraction du temps. La valeur s’est déplacée vers ce qui vient avant : faire émerger le bon enjeu, et le poser de façon à ce qu’une décision devienne possible.
Quand produire ne coûte plus rien, trier devient le travail
Il y a une deuxième affaire qui change, et elle est moins discutée.
Tant que produire un rapport prenait deux jours, la capacité de production servait de filtre naturel. Personne n’écrivait une analyse de quarante pages pour le plaisir. Ce filtre-là vient de sauter.
On entre dans une période où les organisations vont générer plus d’analyses, de recommandations, de scénarios et de comptes rendus qu’elles ne pourront raisonnablement en lire.
Bin oui. On va se noyer.
Le problème ne sera plus d’accéder à l’information, il sera de décider laquelle mérite qu’on lui accorde de l’attention, laquelle repose sur des hypothèses solides, et laquelle a le droit d’influencer une décision réelle.
Et là, attention à l’effet secondaire : une organisation mal structurée ne devient pas plus claire avec l’IA, elle devient plus bruyante, plus vite. Plus de tableaux de bord, plus de comptes rendus, plus de recommandations, exactement la même capacité à agir. J’ai vu ce film-là avec les logiciels d’entreprise, et il finit rarement bien.
Une organisation mature va faire l’inverse : se servir de l’IA pour couper le bruit et concentrer l’attention humaine sur le petit nombre de dossiers qui demandent vraiment du jugement.
Ce que ça change pour nous autres
Je ne suis pas en train de dire que rien ne bouge. Une bonne partie de la rédaction va être automatisée, et c’est déjà commencé : les textes génériques, les premières versions, les synthèses, les communications standardisées.
Ceux qui vendaient surtout leur vitesse de production vont manger un coup. Sérieux.
Ce qui prend de la valeur, c’est plus plate à vendre et plus dur à faire :
- Rédacteur : apporter autre chose qu’une bonne maîtrise de la langue, parce que la langue est devenue une commodité.
- Ghostwriter : extraire une pensée qui n’existe encore nulle part sous forme de texte.
- Consultant : être jugé sur la qualité des décisions prises, pas sur le poids des livrables déposés.
- Stratège IA : aider l’organisation à décider non pas ce qu’elle peut automatiser, mais ce qu’elle devrait automatiser, et à quelles conditions.
Ce n’est pas parce que l’IA serait incapable de sortir une réponse sophistiquée. C’est justement parce qu’elle en sort tout le temps, et que quelqu’un doit encore décider lesquelles sont utiles, acceptables, et cohérentes avec ce que l’organisation essaie de faire.
Plus les réponses ont l’air bonnes, plus ça prend de l’expertise pour les évaluer. C’est contre-intuitif, mais c’est ce que j’observe.
La ligne de partage
La différence ne se fera pas entre ceux qui utilisent l’IA et ceux qui la boudent. Les meilleurs l’utilisent déjà, et ceux qui résistent encore vont plier d’ici deux ans.
Elle va se faire entre ceux qui s’en servent pour produire plus, et ceux qui s’en servent pour penser mieux.
L’IA rend l’écriture accessible à tout le monde. Elle ne rend personne écrivain, conseiller ou stratège. Elle enlève la difficulté de produire un document. Elle laisse intacte celle de comprendre une organisation, de porter une recommandation et de décider dans le flou.
Si vous vous demandez quoi automatiser chez vous cette année, essayez la question à l’envers : qu’est-ce que personne dans l’organisation n’a le temps de bien comprendre en ce moment? C’est probablement là que ça vaut le coup de commencer.
Écrivez-moi si vous voulez en jaser. Bonne semaine!