J'ai assez travaillé avec l'IA pour avoir un avis ancré dans la pratique. J'ai construit des systèmes autour, intégré ces outils dans des workflows réels, et je les utilise dans mon travail quotidien plutôt que de juste les tester.
J'ai essayé plusieurs assistants de code et modèles génératifs pour les images et la 3D, suffisamment pour avoir une idée concrète des points forts et des limites de chacun. Ce n'est pas quelque chose sur quoi je m'appuie pour tout, mais c'est un outil que je sais utiliser et, surtout, évaluer.
L'IA est réellement capable, et ne pas l'intégrer dans un travail technique ou créatif crée un vrai désavantage. L'écart de productivité entre ceux qui l'utilisent bien et ceux qui ne l'utilisent pas se creuse, et c'est suffisamment documenté pour le prendre au sérieux.
Cela dit, bien l'utiliser suppose de comprendre ce qu'elle fait réellement. Les modèles ne « savent » pas les choses au sens propre : ils récupèrent et génèrent à partir de patterns statistiques. Le concept de RAG le rend concret : le modèle va chercher du contexte pertinent et génère à partir de là. Une fois qu'on a compris ce mécanisme, on formule ses requêtes différemment et on arrête de traiter le résultat comme une vérité.
Je l'ai observé directement avec un camarade qui avait rendu du code généré par IA sans le relire. Il y avait une faille de sécurité dedans. Le modèle n'était pas en cause : la consigne était mal formulée et il n'y avait aucune étape de validation. L'IA a produit exactement ce qu'on lui demandait. L'erreur était de l'utiliser comme substitut à la compréhension plutôt que comme complément.
Le coût environnemental mérite aussi d'être mentionné clairement. Entraîner de grands modèles est énergivore, et l'inférence à grande échelle s'accumule de façon significative. Ce n'est pas un argument contre l'IA, mais c'est un argument pour être délibéré : choisir la taille de modèle adaptée à la tâche, éviter les appels inutiles, et privilégier une infrastructure alimentée par des énergies plus propres. Des arbitrages d'ingénierie comme les autres.
Ce qui est moins souvent discuté : ce que ça fait à l'environnement informationnel quand produire du contenu devient quasiment gratuit. Les résultats de recherche se remplissent déjà de texte généré de mauvaise qualité, et il devient plus difficile de trouver du travail réellement écrit par quelqu'un. Par ailleurs, les personnes dont le travail a servi à entraîner ces modèles, écrivains, illustrateurs, musiciens, se retrouvent en concurrence avec des sorties construites sur leur propre travail, à une échelle qu'ils ne peuvent pas suivre. Ce ne sont pas des risques hypothétiques. Ils sont déjà mesurables.
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