Bricoleur, Artisan, Ingénieur : quel est votre profil d'utilisateur IA ?

Bienvenue dans cette édition #08 de la newsletter du Cercle IA.

Le mois dernier, j’ai donné une conférence à l’AWEX (Agence Wallonne à l’Exportation et aux Investissements) pour aider les PMEs à utiliser l’IA pour augmenter leurs chances de remporter des marchés publics.

Comme d’habitude, j’ai posé des questions simples à la salle pleine de dirigeants et cadres de PMEs :

• « Qui utilise l’IA ? » Presque toutes les mains se lèvent.
• « Qui est en mesure d’évaluer son niveau d’utilisation de l’IA ? » Les mains redescendent.

Le lendemain, Christian Bettendorf, Sales Manager chez Digiteal, publiait ce retour sur LinkedIn :

Savoir évaluer honnêtement son niveau, c’est le point de départ de tout progrès. Voyons comment procéder en matière d’IA.

La plupart des gens utilisent l’IA. Très peu savent comment ils l’utilisent. Et presque personne ne sait à quel niveau ils l’utilisent.

Pour répondre à cette question, j’ai développé un cadre simple en trois profils (Bricoleur, Artisan, Ingénieur) que je partage avec vous aujourd’hui.

Dans cette édition :

• Les trois profils d’utilisateur de l’IA : Bricoleur, Artisan, Ingénieur
• Cheat Sheet : 4 étapes pour utiliser l’IA mieux que 80% des gens
• La ressource : MoltBook, le faux Skynet et le génie européen de l’IA
• L’outil à découvrir : Agent Skills, l’expertise packagée et réutilisable
• SkillsBench : la première étude à évaluer systématiquement l’efficacité des Agent Skills

3 profils d’utilisateur de l’IA

Le Bricoleur « parle à l’IA »

Vous ouvrez ChatGPT, Copilot, Gemini ou Claude. Vous posez une question. Vous obtenez une réponse. Parfois utile, parfois décevante. Vous copiez-collez le texte pour l’utiliser ailleurs.

Ce qui caractérise le Bricoleur :

• Usage individuel et spontané, peu de méthode
• Résultats irréguliers, difficiles à expliquer et à reproduire
• Pas de prompts réutilisables, pas de structure de brief
• Peu ou pas de partage dans l’équipe

Test rapide : quelqu’un d’autre dans votre équipe aurait du mal à reproduire vos meilleurs résultats.

Le Bricoleur n’utilise pas “mal” l’IA. Il l’utilise à son potentiel le plus faible. Beaucoup s’en servent surtout pour écrire, là où elle est la moins fiable, et sous-exploitent ce pour quoi elle excelle vraiment : recherche, analyse, synthèse, mise en contexte, et code.

L’Artisan « pilote l’IA »

L’Artisan ne demande plus “une réponse”, il guide le travail de l’IA vers la destination souhaitée. Il cherche la précision et la répétabilité.

La différence ? La méthode. L’Artisan a compris que le résultat dépend autant de ce qu’on donne à l’IA que de ce qu’on lui demande.

Ce qui caractérise l’Artisan :

• Utilise les mêmes outils que le Bricoleur, mais avec méthode
• Utilise des outils spécialisés comme NotebookLM pour l’analyse documentaire ou Perplexity pour la recherche
• Ancre l’IA dans des sources (documents, notes, base de connaissances)
• Exploite le RAG (Retrieval-Augmented Generation) : il nourrit l’IA avec ses propres documents
• Obtient une précision accrue parce qu’il impose un format de sortie, un ton, des contraintes claires
• Commence à distinguer clairement où l’IA excelle et où elle échoue dans son contexte métier

Test rapide : vous avez “packagé” votre façon de faire, même dans un document simple.

L’Ingénieur « collabore avec l’IA »

L’Ingénieur franchit un cap décisif : il ne se contente plus d’utiliser des outils IA. Il construit un système IA.

On passe d’outils isolés à une architecture intégrée. L’IA n’est plus un assistant ponctuel, elle devient un collaborateur semi-autonome, connecté à vos outils internes, capable d’exécuter des workflows en plusieurs étapes.

Ce qui caractérise l’Ingénieur :

• Conçoit des procédures “AI-natives” : des processus pensés dès le départ pour l’IA
• Pense en termes de système, pas d’outil
• Intègre l’IA à ses outils internes (CRM, bases de données, documents internes)
• Déploie des agents semi-autonomes qui exécutent des chaînes de tâches
• A défini des rôles, des responsabilités et des garde-fous clairs autour de l’IA dans son équipe

Quel profil viser ?

Pour la grande majorité des PMEs, le point de levier optimal se situe entre le niveau 1 et le niveau 2. Passer du Bricolage à l’Artisanat, c’est là que se trouve le meilleur rapport entre l’effort investi et les résultats obtenus.

Vouloir sauter directement au niveau 3 sans maîtriser le niveau 2, c’est construire un immeuble étage sans fondations.

Le Cheat Sheet : utiliser l’IA mieux que 80% des gens

Une méthode simple en quatre étapes :

Étape 1 : Rechercher Avant de demander quoi que ce soit à l’IA, commencez par rassembler les informations dont vous avez besoin. Utilisez des outils comme Perplexity ou les fonctions Deep Research de Gemini, ChatGPT ou Claude. Le Bricoleur saute cette étape. L’Artisan et l’Ingénieur commencent toujours par là.

Étape 2 : Analyser Nourrissez l’IA avec vos sources internes et externes. C’est ici que NotebookLM excelle : vous lui donnez vos documents et il les analyse en profondeur, avec des citations précises. Le Bricoleur demande à l’IA de deviner. L’Artisan lui fournit la matière première.

Étape 3 : Générer C’est seulement maintenant que vous demandez à l’IA de produire : textes, visuels, tableaux, présentations, simulations. Après la recherche et l’analyse, pas avant. La qualité de la génération dépend entièrement de la qualité des deux étapes précédentes.

Étape 4 : Finaliser Choisir et « certifier » les sorties de l’IA. C’est l’étape que l’IA ne peut pas faire à votre place. L’AI Act prescrit deux niveaux d’implication humaine : Human in the Loop (HITL) et Human in Charge, où l’humain conserve l’autorité finale sur les décisions.

N.B. : la majorité des gens commencent à l’étape 3. C’est comme demander à un cuisinier de préparer un plat sans les bons ingrédients.

Ressource de la semaine : MoltBook, le faux Skynet et le génie européen de l’IA

Vous avez sûrement vu passer les titres cette semaine sur MoltBook. Des agents IA qui discutent entre eux, semblent développer leur propre langage…

La réalité est nettement moins dystopique. MoltBook est ce qu’on appelle du « slop » : du contenu artificiel généré par IA délibérément pour être viral. Peter Steinberger, son créateur, appelle ce phénomène la « psychose de l’IA » : une panique collective déclenchée non pas par la technologie, mais par la façon dont certains journalistes l’ont interprétée.

Ce qui est intéressant, c’est l’histoire de Peter Steinberger, développeur autrichien et créateur d’OpenClaw (anciennement Clawdbot/Moltbot) :

• L’un des projets open-source à la croissance la plus fulgurante de l’histoire de GitHub
• Créé par un Européen, pas par une startup de San Francisco
• Né en une heure depuis Marrakech, avec une connexion Internet instable
• Peter refusait tout financement en capital-risque pour qu’OpenClaw reste gratuit et open-source

Sa vision : Peter est convaincu que l’arrivée des agents personnels va rendre obsolètes 80% des applications mobiles. MyFitnessPal, Sonos, Uber deviendront de simples « APIs lentes » que votre agent interrogera en arrière-plan.

Peter Steinberger vient de rejoindre OpenAI, avec pour mission de « piloter la prochaine génération d’agents personnels ».

L’outil de la semaine : Agent Skills (par Anthropic)

Deux problèmes reviennent souvent chez les utilisateurs réguliers de chatbots IA :

1. Plus une conversation est longue, moins les réponses sont précises.
2. On passe son temps à copier-coller les mêmes instructions d’une conversation à l’autre.

Les Agent Skills répondent à ces deux problèmes.

Un Agent Skill est comme un livre de recettes personnel ou un manuel d’instructions pour votre IA. Au lieu d’expliquer à chaque fois comment effectuer une tâche complexe, vous rédigez ces règles une seule fois et vous les stockez dans un “Skill”. Votre outil IA puise automatiquement dans ce manuel dès qu’il en a besoin.

Ce format a été conçu par Anthropic (éditeur de Claude) et adopté comme standard ouvert, maintenant compatible avec ChatGPT, Copilot et bientôt Cercle GPT.

4 avantages clés des Agent Skills :

1. Gain de temps : fini le copier-coller des mêmes consignes
2. IA plus efficace : l’IA charge uniquement ce dont elle a besoin
3. Partage et collaboration : un Skill créé une fois est accessible sur tout votre compte
4. Polyvalence : un Skill peut générer des fichiers (PDF, PowerPoint, Excel) avec logos et polices intégrés

SkillsBench : la première étude sur l’efficacité des Agent Skills

Un article publié le 13 février 2026 présente SkillsBench, la première étude à évaluer systématiquement l’efficacité des Skills lorsqu’ils sont fournis à des agents IA.

Les chercheurs ont évalué 84 tâches complexes dans 11 secteurs (santé, finance, industrie, énergie…), en testant plusieurs modèles de pointe dans trois configurations : IA seule, IA avec Skills rédigés par des humains, et IA à qui l’on demande de générer ses propres Skills.

Le constat principal : fournir des Skills créés par des humains améliore drastiquement le taux de réussite des IA (+16,2 points de pourcentage en moyenne), transformant une IA généraliste en un expert capable d’exécuter des tâches métier complexes.

Effets par domaine :

• Santé : +51,9 points
• Industrie manufacturière : +41,9 points
• Cybersécurité : +23,2 points
• Développement logiciel classique : +4,5 points

L’étude révèle également qu’une documentation concise (2 à 3 modules) surpasse une documentation exhaustive, et qu’un petit modèle équipé de Skills peut égaler un grand modèle qui n’en possède pas.

N.B. : plus votre activité repose sur des règles, des normes ou des méthodes internes spécifiques, plus l’IA bénéficie d’un cadre procédural structuré. La valeur ne vient pas du modèle seul, mais de la formalisation de votre expertise interne.

La bonne nouvelle : le niveau où vous en êtes n’est pas une destination. C’est un point de départ.

À bientôt, et n’oubliez pas de mettre vos connaissances en pratique.