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Bienvenue dans cette édition #02 de la newsletter du Cercle IA. Merci aux 631 premiers abonnés qui me font confiance.

Cette semaine, un avocat avec 40 ans d’expérience m’a posé cette question : « Faut-il (vraiment) que je me mette à l’IA ? »

Le mot « vraiment » est révélateur. Il traduit à la fois la lassitude face aux injonctions permanentes à l’innovation et un scepticisme légitime : au-delà du battage médiatique, quel gain réel peut-on tirer de l’IA avec une carrière déjà établie ?

Je n’ai pas pu me contenter d’un simple « oui ». J’ai d’abord répondu par une question : « Combien de temps veux-tu encore rester actif ? ». Nous nous reverrons à la fin de l’été pour en discuter.

Mais cette question ne m’a pas quitté. Et la réponse que je vais partager avec vous s’inspire d’une maxime d’Hillel l’Ancien, grand sage du judaïsme du 1er siècle avant notre ère :

« Si je ne suis pas pour moi, qui le sera ?

Si je ne suis que pour moi, que suis-je ?

Et si ce n’est pas maintenant, quand ? »

Dans cette édition :

Se mettre à l’IA : trois questions appliquées à l’IA professionnelle
Le piège à éviter : Une étude exclusive ; MIT/Wharton/Harvard qui révèle pourquoi laisser les juniors former les seniors à l’IA peut mener à l’échec ;
L’outil IA à tester : Un outil indispensable pour éviter les « fausses informations » de l’IA.

Enfin, je ne vous parlerai pas du sujet brûlant de la semaine, à savoir la sortie de GPT-5, le nouveau modèle tant attendu depuis des mois d’Open AI. Les commentaires abondent en ce moment. Je préfère vous partager mon retour d’expérience avec plus de recul.

Première question du sage : « Si je ne suis pas pour moi, qui le sera ? »

Ou pourquoi personne ne peut apprendre l’IA à votre place

La sagesse antique appliquée à l’IA moderne

Hillel l’Ancien posait cette question voilà 2000 ans. Appliquée à l’IA, elle devient : personne ne va adopter l’IA à votre place.

Ni votre associé, ni votre assistant, ni le stagiaire « qui s’y connaît en informatique ».

Voici un fait à prendre en compte : l’IA transforme la nature même du travail intellectuel. Déléguer cette transformation, c’est accepter de devenir spectateur de sa propre profession.

Les trois apprentissages que vous seul devez faire :

Identifier où l’IA excelle dans votre métier : Sans une connaissance suffisante, vous allez évoluer dans un angle mort et ne serez pas en mesure de tirer les bonnes conclusions ;
Reconnaître les limites de l’IA pour éviter les erreurs coûteuses : L’étude Harvard-BCG partagée dans la première édition le prouve : quand on sort des capacités de l’IA, la performance chute de 19 points.
Développer vos propres réflexes d’utilisation : La compétence et l’intuition ne se transmettent pas. Elles se développent par la pratique.

L’erreur classique ? Attendre que « quelqu’un d’autre » teste, forme l’équipe, puis vous explique. Pendant ce temps, vos concurrents accumulent des mois d’avance.

Deuxième question du sage : « Si je ne suis que pour moi, que suis-je ? »

Ou pourquoi l’approche solitaire de l’IA sabote les performances collectives

La deuxième question d’Hillel interroge notre responsabilité collective. L‘adoption individuelle de l’IA est nécessaire, mais dangereusement insuffisante.

Utiliser ChatGPT en cachette dans son coin ? C’est privilégier un gain personnel temporaire aux performances durables de l’organisation.

Les 3 niveaux d’impact de l’IA

La sagesse d’Hillel nous enseigne à penser au-delà de soi. L’IA génère des ondulations qui touchent des niveaux de plus en plus larges. Il faut penser par cercles concentriques : équipe, clients, société.

Premier niveau : Votre équipe

Les vrais gains se trouvent dans :

La définition et la diffusion de bonnes pratiques partagées
La création de processus hybrides humain-IA
Le partage des apprentissages ET des échecs

Exemple concret : Un associé qui maîtrise l’IA peut révolutionner la rédaction de contrats. Mais s’il garde ses prompts secrets, le cabinet reste vulnérable. Que se passe-t-il s’il part ? Comment forme-t-on les nouveaux collaborateurs ?

Deuxième niveau : vos clients

Ne vous y trompez pas : vos clients expérimentent aussi ChatGPT. Ils se demandent s’ils doivent faire appel à vous ou à l’IA pour certains besoins.

Tôt ou tard, ils jugeront si vos choix technologiques servent vraiment leurs intérêts ou seulement les vôtres.

La question clé : « En quoi mes choix IA servent-ils vraiment mes clients ? » plutôt que « Dois-je adopter l’IA ? ».

Troisième niveau : votre profession

Chaque professionnel qui maîtrise l’IA contribue à dessiner l’avenir de son secteur :

Éducation collective : Vous devenez un exemple pour vos pairs
Innovation responsable : Votre usage aide à redéfinir les standards et les possibles dans votre profession
Transition juste : L’IA n’est pas neutre. Votre façon d’agir peut contribuer à combler les inégalités ou les creuser.

Les enjeux transversaux

Certaines questions traversent tous les cercles :

Comment faire évoluer l’emploi des collaborateurs dont certaines tâches sont automatisées ?
Comment garantir que l’IA renforce l’expertise humaine plutôt qu’elle ne la remplace ?
Quel impact environnemental de votre usage de l’IA ?

L’approche « égoïste » vs « systémique » : Se limiter au premier cercle, c’est passer à côté du potentiel transformateur de l’IA.

Penser par cercles concentriques, c’est participer à la construction d’un avenir professionnel à la fois plus efficace et plus humain.

Troisième question du sage: « Et si ce n’est pas maintenant, quand ? »

Ou le calcul implacable du temps perdu

La dernière question d’Hillel interroge la justesse du moment choisi pour agir. Hillel nous enseigne que le moment optimal n’est pas « plus tard ». Appliqué à l’IA : le moment, c’est maintenant.

Contrairement aux révolutions technologique précédentes, l’IA n’exige pas d’investissements colossaux pour les utilisateurs. Pour 20 €/mois, vous accédez à ChatGPT Plus. Pour 200 €/mois, aux outils les plus avancés.

Le vrai coût ? Le temps d’apprentissage. Et ce temps, vous ne le rattraperez jamais.

La courbe d’adoption : nous sommes encore dans la phase des « early adopters ». Cette fenêtre se referme. Bientôt, maîtriser l’IA sera un pré-requis, pas un avantage.

Pour notre avocat avec 40 ans d’expérience : dans quelques années, les clients vont comparer son efficacité à celle de confrères qui auront de l’expérience en droit et des compétences en IA. Une expertise de 40 ans restera un atout, mais ne compensera plus un écart de productivité de 40 %.

Le piège de l’expertise : Plus vous êtes expert, plus vous avez l’illusion que votre avantage est durable. Mais l’IA ne remplace pas l’expertise, elle la démultiplie. Donc, vos concurrents moins expérimentés mais formés à l’IA rattraperont rapidement votre avance.

Le moment optimal selon la sagesse antique

Hillel nous enseigne que le moment optimal n’est pas « plus tard ». Appliqué à l’IA : c’est maintenant.

Pas parce que c’est urgent, mais parce que c’est optimal :

Vous pouvez encore apprendre sereinement
Vous pouvez expérimenter sans pression client
Vous pouvez influencer les standards de votre profession
Vous pouvez former votre équipe progressivement

Dans 18 mois, cette sérénité aura disparu.

La vraie question inspirée par Hillel

Les trois questions du sage transforment le dilemme de notre avocat. Ce n’est plus « Faut-il vraiment que je me mette à l’IA ? » mais « Comment vais-je intégrer l’IA pour renforcer qui je suis déjà et qui je veux devenir ? ».

Cela me semble une meilleure question. A chacun d’y donner sa réponse.

Étude MIT/Wharton/Harvard : Quand les juniors forment les seniors à l’IA, le cabinet risque l’échec d’apprentissage

Des chercheurs du MIT, de Wharton et de Harvard ont publié un article intitulé Novice risk work: How juniors coaching seniors on emerging technologies such as generative AI can lead to learning failures.

Cette étude qualitative a été réalisée auprès de 78 consultants juniors du Boston Consulting Group (BCG).

Objectif : comprendre comment les juniors, souvent perçus comme les « formateurs naturels » aux nouvelles technologies, gèrent les risques liés à l’IA générative (GPT-4) et quelles sont les implications pour une organisation.

Les chercheurs ont interviewé ces consultants juste après leur première utilisation de GPT-4 dans un cadre expérimental. Ils ont ensuite comparé les stratégies de gestion des risques proposées par ces « novices » à celles recommandées par les experts en IA à la même période.

Le paradoxe du coaching inversé

Traditionnellement, les juniors sont plus à l’aise avec les nouvelles technologies et finissent par former leurs aînés. Les consultants de l’étude l’ont confirmé : ils s’attendaient à devoir apprendre à leurs managers comment utiliser l’IA.

Mais l’étude révèle un obstacle inattendu. Le principal frein n’est pas la résistance au changement ou l’ego des seniors, mais bien les nouveaux risques que l’IA fait peser sur la qualité et la fiabilité du travail. Les juniors ont identifié quatre craintes majeures chez leurs managers :

Risque d’inexactitude : L’IA peut produire des informations fausses ou « hallucinées ».
Risque d’opacité : L’IA est une « boîte noire » et il devient impossible d’expliquer le raisonnement derrière un résultat.
Risque de décontextualisation : La solution produite peut être générique et ne pas tenir compte du contexte spécifique d’un client ou d’un dossier.
Risque de complaisance : Les utilisateurs peuvent faire une confiance aveugle à l’outil sans vérifier ni exercer leur esprit critique.

Le « Novice Risk Work » : la source de l’échec

L’enseignement clé de cette étude est ce que les chercheurs nomment le « Novice Risk Work », un phénomène où les juniors, en tant que novices de l’IA, proposent des solutions contre-productives pour gérer ces risques.

Leurs solutions sont bien intentionnées mais dangereuses, car elles ignorent la nature profonde de la technologie.

Performances contrastées des stratégies de gestion des risques :

Pourquoi cette étude est importante

Cette étude révèle plusieurs leçons pour toute organisation intégrant l’IA :

Le coaching par les juniors est un piège : Se fier aux plus jeunes pour former une organisation à l’IA peut mener à des « échecs d’apprentissage », car leurs intuitions introduisent des risques.
Les solutions doivent être systémiques : Les correctifs individuels (mieux former, mieux vérifier) sont insuffisants. La vraie gestion des risques passe par des solutions à l’échelle de l’organisation : bibliothèques de prompts, outils validés et cas d’usage définis.
La compétence clé est de connaître les limites de l’IA : Plus que de savoir utiliser l’IA, il est crucial d’apprendre à identifier les situations où elle échoue et où le jugement humain doit primer pour éviter les erreurs critiques.
La gouvernance de l’IA est une responsabilité de la direction : Définir un cadre pour gérer les risques ne peut être délégué. C’est un enjeu stratégique qui engage la direction pour garantir la sécurité et la performance de toute l’organisation.

L’outil à tester : Perplexity

Utiliser l’IA, c’est très semblable à la cuisine. Vous pouvez avoir une magnifique casserole Le Creuset ou un Thermomix dernière génération, si vous n’avez pas des ingrédients frais et de qualité, vous n’obtiendrez rien de bon à manger.

Pour avoir un bon résultat avec l’IA, il faut des données de qualité. Le problème avec les outils comme ChatGPT, c’est qu’il est difficile de faire la distinction entre les informations justes et celles qui n’ont qu’une apparence de crédibilité.

Moins on connaît un domaine, plus grand est le risque d’utiliser des informations « avariées ».

C’est pour éviter ce risque que je recommande à tout le monde d’utiliser Perplexity.

De plus en plus populaire, Perplexity combine la puissance d’une IA conversationnelle comme ChatGPT avec la fiabilité d’un moteur de recherche traditionnel comme Google.

Cet outil hybride se distingue par sa capacité à fournir des réponses rapides, précises et systématiquement sourcées.

Quand vous lui posez une question, Perplexity fait une recherche avancée sur internet en temps réel, rassemblant des informations provenant de multiples sources. Il synthétise ensuite ces informations en un résumé clair et concis.

Les atouts clés de Perplexity

Recherche intelligente et exploration approfondie : Au-delà de répondre à vos questions, Perplexity propose automatiquement des questions connexes qui permettent de creuser un sujet sous tous ses angles. Cette fonctionnalité de découverte transforme une simple recherche en véritable exploration thématique, révélant des aspects auxquels vous n’auriez pas pensé initialement.
Performance et fiabilité : Réponses quasi -instantanées avec citations systématiques de sources vérifiables, synthèse intelligente d’informations provenant de centaines de millions de sources, et accès à l’information en temps réel.

Version gratuite vs. Pro

Version gratuite : Accès complet aux fonctionnalités de base de Perplexity, parfait pour un usage personnel ou des besoins ponctuels. Interface web et mobile disponible avec les suggestions de questions connexes pour explorer vos sujets.
Version Pro : Fonctionnalités avancées pour un usage professionnel intensif et avec des fonctionnalités avancées, telles qu’un choix entre plusieurs modèles d’IA (GPT-4o, Claude, Mistral...) et à un accès étendu aux fonctionnalités de Deep Research et à Perplexity Labs.

En transformant chaque requête en point de départ d’une exploration plus large, Perplexity ne se contente pas de répondre : il vous aide à découvrir et approfondir vos sujets d’intérêt de manière intuitive et structurée, dès la version gratuite.

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🗓️ 21-22 août 2025 : Summer School IA pour professionnels du conseil : 1,5 jours intensifs pour maîtriser les fondamentaux de l’intelligence artificielle et les appliquer dans vos missions de conseil.
🗓️ 28-29 août 2025: Summer School IA pour avocats et juristes : Préparez la rentrée juridique avec 1,5 jours intensifs pour maîtriser les codes de l’IA appliquée au droit.
🗓️ Septembre 2025 : Lancement de la 2ème cohorte du bootcamp Cercle IA (la liste d’attente est ouverte).

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