Mon partenaire IA
Avant une conversation importante, laissez l'IA parcourir d'abord les points difficiles avec vous.
Pas si vite pour la réponse : laissez-le d'abord repérer les failles
En juin, nous avons discuté dans l'« Atelier IA multimodale » de la façon dont l'IA voit, entend et comprend des informations de formes différentes. Ce mois-ci, nous voulons aller un pas plus loin : voir si, une fois ces capacités intégrées au travail quotidien, l'IA peut devenir un assistant personnel réellement utile.
Pour le premier article de cette série, je veux partir d'une méthode que j'utilise beaucoup ces derniers temps : demander à l'IA de repérer mes erreurs.
Avant, l'IA ressemblait beaucoup à une machine à questions-réponses. Vous posez une question, elle répond ; vous vous arrêtez, elle s'arrête.
Auparavant, ce que je lui demandais le plus souvent, c'était : « Comment faut-il s'y prendre ? »
Aujourd'hui, je préfère une autre façon de poser la question : pas si vite de conseils. Prenez d'abord le rôle de l'opposant et repérez ce que je n'ai pas encore bien pensé.
La première fois que j'ai senti que cet usage avait quelque chose de différent, c'était en préparant un projet d'architecture logicielle.
Le projet avait déjà une première ébauche. Plutôt que de laisser l'IA le compléter directement, je lui ai demandé de jouer le rôle de l'évaluateur et de me questionner sous plusieurs angles : les prémisses, les ressources, les cas exceptionnels et le coût de maintenance. J'ajoutais une couche, et elle enchaînait avec une nouvelle question à partir de ma réponse.
Au bout de quelques tours, j'ai vu les zones floues apparaître une à une. En reprenant le projet, ma réflexion était en fait bien plus claire qu'au départ.
J'ai ensuite compris que les projets logiciels ne sont pas les seuls à avoir besoin de ce questionnement. Ce qui bloque beaucoup de travail, ce n'est pas « l'absence de réponse », mais le fait que certaines questions n'ont jamais été posées à l'avance.
L'IA n'a pas à me suivre sur tout. Pouvoir demander « pourquoi » plusieurs fois avant qu'une chose importante commence, c'est déjà très utile.
Certaines questions demandent qu'on continue à les poser
Ceux qui rédigent des projets craignent d'être pris en défaut par leur patron avant une présentation ; ceux qui élaborent des stratégies craignent de découvrir en cours d'exécution qu'une prémisse ne tient pas ; ceux qui négocient avec des clients craignent de voir l'autre partie ressortir soudain un vieux dossier pour lequel ils n'étaient pas préparés…
Auparavant, ce questionnement reposait en général sur un collègue, un patron ou un ami. Mais ils ne sont pas toujours disponibles, et il leur est difficile de reprendre la même chose avec nous encore et encore.
C'est pourquoi j'ai commencé à y associer l'IA. Si cet usage fonctionne aujourd'hui, c'est grâce à plusieurs évolutions très concrètes.
D'abord, face à un projet complet, l'IA peut désormais continuer à questionner les prémisses, les preuves et les conclusions. Elle ne comprend pas forcément tout, mais ses questions sont plus ciblées qu'auparavant et ne tournent plus autour de quelques mots-clés.
Ensuite, elle peut traiter davantage de matière d'un seul coup. Le projet, le contexte de la réunion, l'historique et les contraintes peuvent tenir dans une même conversation. Un contexte plus long ne signifie pas qu'elle ne laisse rien de côté, mais au moins nous n'avons pas à tout réexpliquer à chaque tour.
Autre évolution : les conversations à plusieurs tours sont plus stables qu'avant. Une fois que vous lui faites jouer un client ou un évaluateur, elle enchaîne à partir de votre réponse précédente, au lieu de repartir de zéro après une seule question.
C'est la combinaison de ces évolutions qui permet à la conversation de passer du « question-réponse » à une répétition autour d'un même problème. Bien sûr, elle se trompe encore et laisse des choses de côté, mais cela suffit déjà à m'aider à réexaminer ma propre réflexion.
Avec le temps, j'en suis venu à appeler cet usage un « partenaire de réflexion » : avant de rencontrer un client, de faire une présentation ou de participer à une évaluation, parcourir d'abord les points difficiles avec lui. Les deux situations ci-dessous montrent, je pense, le mieux comment s'en servir.
De « donner des réponses » à « répéter ensemble »
Il ne s'agit pas de confier le jugement à l'IA, mais de la laisser soulever les questions que vous n'avez pas encore eu le temps de poser.
Du question-réponse à la répétition autour d'un même problème, l'IA ressemble de plus en plus à un partenaire toujours présent, mais qui ne décide pas à votre place.
Sa valeur ne réside pas seulement dans les réponses qu'elle apporte, mais dans le fait de vous aider à voir vos propres angles morts.
Première situation : un chargé de clientèle répète d'abord la conversation la plus imprévisible
La pression que subit un chargé de clientèle vient souvent de l'imprévu. La proposition est soigneusement préparée, et le client demande soudain : « La dernière fois, la livraison a été retardée — comment garantissez-vous que cela ne se reproduira pas ? » Le budget a été confirmé à plusieurs reprises, puis l'autre partie annonce à l'improviste : « On vient de couper 30 %. Reprenez tout. »
Dans ces moments, il faut à la fois garder son calme et réorganiser sa logique, et il est très facile de se figer.
Avant la vraie rencontre avec le client, vous pouvez demander à l'IA de jouer un client difficile mais raisonnable : prompt à remettre en cause les engagements, à ressortir de vieux dossiers, susceptible de modifier les contraintes à l'improviste — mais attaquant uniquement la proposition, jamais la personne.
Confiez à l'IA la proposition, le contexte de la collaboration et les objectifs de la réunion, et après chaque réponse, laissez-la continuer à questionner. Nous ne pouvons évidemment pas deviner la phrase suivante du client, mais nous pouvons nous habituer à l'avance à quelques situations inconfortables. Le jour où cela arrive vraiment, notre esprit n'est au moins pas vide.
Deuxième situation : un chef de produit suit la chaîne logique jusqu'au bout
Le chef de produit affronte une autre forme de pression.
Par exemple, lors d'une revue des besoins, le responsable technique peut demander d'un ton posé : « Sur quoi se fondent les priorités ? » « Si les ressources diminuent d'un tiers, quelles fonctionnalités faut-il absolument conserver ? » « La fréquence d'usage s'appuie-t-elle sur des données ? »
Ces questions sont sans émotion, mais elles s'enfoncent le long de la même chaîne logique. Si une hypothèse clé n'est pas bien pensée, les priorités, la répartition des ressources et les résultats attendus qui suivent risquent tous de vaciller.
Vous pouvez alors demander à l'IA de jouer le responsable technique, en ne posant ses questions qu'à partir du PRD, des recherches et des données. Elle peut aller de « pourquoi A passe avant B ? » jusqu'à « si ce fondement ne tient plus, comment réorganiser ? » et « après réorganisation, le délai tient-il encore ? ». Après quelques tours, on voit clairement quelles conclusions reposent sur des preuves et lesquelles ne sont que votre propre jugement.
Mieux vaut voir ces questions surgir avant la réunion que pendant la réunion.
Ces deux situations sont très différentes : l'une simule « une personne peu raisonnable », l'autre « une personne trop raisonnable ». Mais la méthode est la même : répéter à l'avance la conversation décisive avec une personne réelle.
Comment démarrer une séance efficace de « partenaire de réflexion »
Au quotidien, nous avons l'habitude de demander puis de partir : poser une question, obtenir une réponse, puis fermer la page.
Je me suis ensuite fixé une règle simple : ne pas demander puis partir, mais échanger au moins trois tours avec elle.
Avant de commencer, indiquez-lui qui jouer, ce qu'il faut vérifier en priorité, ce qu'elle ne doit pas faire, et quand commencer le débriefing. Vous pouvez par exemple ouvrir ainsi :
Veuillez jouer un [client/patron/évaluateur] strict et examiner les hypothèses, la logique, les données et les conditions limites de ce document.
Fondez-vous uniquement sur le contenu que je fournis ; si l'information manque, signalez-le directement, sans compléter de vous-même. Ne posez qu'une seule question à la fois, rebondissez sur ma réponse et ne répondez pas à ma place.
Quand je dirai « commencer le débriefing », vous résumerez alors les failles clés, les risques, les preuves à compléter et les suggestions de modification.
Mon objectif et ma matière : [coller le contenu ici]
Vous pouvez aussi lui demander d'expliquer « pourquoi cette question est importante », pour éviter d'être difficile juste pour être difficile.
Des questions pointues ne veulent pas dire des questions justes
Recourir à un partenaire de réflexion ne signifie pas confier le jugement à l'IA.
Les failles signalées par l'IA n'existent pas forcément, et les données qu'elle cite doivent être vérifiées à nouveau. Lorsqu'il s'agit d'informations clients, de données internes ou de données personnelles, il faut aussi respecter les règles de l'organisation — en anonymisant au besoin, ou en choisissant un outil local aux limites de permissions plus claires.
Je conçois la répartition des rôles entre l'IA et moi de façon très simple : l'IA m'aide à envisager quelques angles de plus, mais quelles questions tiennent vraiment et comment la décision finale est prise relèvent toujours de ma responsabilité.
La prochaine fois que vous affrontez cette tâche que vous « craignez le plus de ne pas savoir défendre », ne demandez pas d'abord à l'IA d'écrire la réponse à votre place. Confiez-lui la matière, attribuez-lui un rôle, puis dites : « Prenez d'abord le rôle de l'opposant et posez-moi votre première question. »
L'IA m'aide à envisager quelques angles de plus ; quelles questions tiennent vraiment et comment la décision finale est prise relèvent toujours de ma responsabilité.