L’IA Générative remplace ou renforce les experts ?

L’IA générative est dans toutes les discussions LinkedIn. Beaucoup la considèrent comme une menace, d’autres comme une opportunité incroyable. Mais ce qui revient souvent, c’est l’idée qu’elle pourrait remplacer les experts dans de nombreux domaines. Une IA capable de rédiger des textes, d’écrire du code ou de créer des illustrations en quelques clics – cela semble effectivement impressionnant, voire effrayant. Pourtant, la réalité est plus nuancée. L’IA générative ne remplace pas les experts ; elle les renforce, à condition qu’ils sachent l’utiliser stratégiquement. C’est ce que j’ai tenté d’illustrer à travers ce schéma.

Trois approches distinctes selon mon niveau de connaissance du sujet que je souhaite aborder avec l’IA générative

Le schéma montre trois approches distinctes en fonction de mon niveau d’expertise et de connaissance sur le sujet que je souhaite aborder avec l’IA générative. Chaque niveau interagit différemment avec l’IA générative, ce qui produit des expériences variées, allant de l’émerveillement à la performance, en passant par la frustration.

• Le novice, qui ne connait pas le sujet, est souvent impressionné par le résultat proposé par l’IAG. En effet, il suffit de taper un prompt basique, et l’IA produit un premier niveau de réponse que le novice n’est pas en mesure de challenger. Pour un utilisateur qui n’avait pas de connaissance particulière sur le sujet, cette magie technologique est bluffante.
• L’initié, quant à lui, possède une certaine maîtrise dans son domaine et comprend les réalités de son travail. Il peut être déçu par l’IA générative. Pourquoi ? Parce que, même si l’IA peut générer des réponses rapides, celles-ci sont souvent incomplètes, imparfaites par rapport aux exigences réelles du métier, voire erronées. L’initié comprend qu’un prompt basique ne suffit pas à résoudre des problèmes complexes. Et cette compréhension crée de la frustration car il n’a pas le niveau d’expertise suffisant pour rendre son prompt plus précis et plus complet.
• Enfin, l’expert du sujet, qui maitrise son processus métier, qui maitrise la chaine de production / de création, tire parti de l’IA d’une façon tout à fait différente. Il sait poser les bonnes questions à l’IA, raffiner les prompts, et utiliser des outils spécialisés. Pour lui, l’IA est un levier de performance. En automatisant certaines tâches et en augmentant la qualité de son travail, l’expert amplifie ses capacités. L’IA devient une extension de ses compétences, pas un substitut.

L’effet « Whaou » puis la déception : le parcours classique des utilisateurs

L’IA générative produit souvent un premier effet « Whaou » chez les novices. Prenons l’exemple d’un utilisateur qui souhaite créer un site web. Avec un prompt simple, il peut demander à une IA de générer le contenu, d’écrire les textes et même de proposer un design. Pour quelqu’un qui n’avait aucune connaissance dans le domaine, c’est tout simplement magique.

Mais lorsque cet utilisateur commence à comprendre les rouages de la création de sites web – l’importance du SEO, de la qualité du contenu, des interactions utilisateurs, des performances du code,  la complexité de l’interopérabilité, du responsiv design… – il se rend compte que les résultats obtenus ne sont pas suffisants. La déception s’installe, car l’IA, mal utilisée, reste superficielle.

C’est typiquement l’état dans lequel se trouvent les initiés. Ils voient bien le potentiel, mais ils se heurtent aux limites d’une utilisation basique. Ils comprennent que l’IA ne résoudra pas tous leurs problèmes d’un simple prompt. Pour obtenir un résultat pertinent et adapté, il faut maîtriser ce que l’on demande à l’IAG, il faut savoir où on veut aller, il faut être en mesure de challenger les réponses de l’IAG.

L’apport de l’IA générative pour les experts

Les experts, eux, voient dans l’IA un allié de poids. Ce qui fait la différence, c’est leur capacité à structurer les prompts de façon précise, à combiner plusieurs outils, et à savoir analyser et ajuster les résultats fournis par l’IA. Ils savent que l’IA peut produire de l’erreur, et c’est justement leur expertise qui leur permet de corriger ces erreurs ou de les anticiper.

Prenons l’exemple du codage. Un développeur expérimenté pourra se servir de l’IA pour générer des blocs de code, tester des hypothèses, et gagner un temps précieux. Mais ce qui fait de l’expert un véritable atout, c’est sa capacité à comprendre la logique du code, à le débugger, et à l’optimiser bien au-delà de ce que l’IA peut produire seule.

L’IA générative est donc une boîte à outils. Comme toutes les boîtes à outils, elle est d’autant plus utile que celui qui l’utilise sait choisir le bon outil au bon moment et l’utiliser de manière optimale.

Conclusion : L’IA, un outil de renforcement des compétences humaines

Dire que l’IA générative remplace les experts, c’est oublier que la valeur réside avant tout dans la capacité à comprendre, critiquer, et créer. L’IA, malgré toutes ses capacités impressionnantes, ne possède pas cette compréhension profonde. Elle peut accélérer, simplifier, optimiser – mais elle ne peut remplacer le jugement, la créativité et l’expérience humaine.

L’IAG est une extension des compétences humaines, et non un substitut. L’adoption de l’IA générative doit être stratégique, en visant à renforcer les points forts et à automatiser les tâches répétitives. L’IAG ne remplace pas l’expert, elle le renforce.