Par Christopher Penn, d'Almost Timely News

Quel est le plus grand problème de l'IA aujourd'hui ? Est-ce le coût, avec les budgets de tokens pulvérisés par l'IA agentique ? Est-ce la durabilité, avec l'IA consommant de l'électricité et de l'eau douce ? Est-ce l'éthique, avec les entreprises technologiques qui fourrent l'IA dans tout ?

Je pense que c'est plus profond que cela. Ce sont tous des symptômes d'un problème beaucoup plus enraciné : personne ne prend de décisions.

Ou plus précisément, nous avons abdiqué une trop grande partie de notre fonction exécutive au profit de l'IA. Nous avons abandonné notre réflexion. 

Plongeons dans le sujet.

Partie 1 : D'où vient ce problème

Vendredi après-midi, je réfléchissais à ce que je voulais aborder dans le numéro de cette semaine. C'est un week-end férié ici aux États-Unis, donc moins de gens liront, et ce n'est pas grave. (J'apprécie que VOUS le fassiez) Et j'ai couvert énormément de choses récemment :

• Comment améliorer la publicité avec l'IA
• Pourquoi les listes peuvent causer plus de mal que de bien
• Configurer des modèles privés et locaux
• Comment fonctionne la détection de l'IA
• L'IA pour les modèles mentaux GEO
• L'IA pour le GEO de détail
• 18 façons d'économiser les budgets de tokens
• Comment faire écrire mieux à l'IA

Alors, sur un coup de tête, j'ai configuré un NotebookLM avec les 180 derniers jours de conversations de plus de 40 subreddits différents, comme r/marketing, r/chatgpt, etc. - tout ce qui touche au marketing, aux affaires et à l'IA. Je l'ai connecté à Claude Code avec l'outil en ligne de commande NotebookLM (le moyen le plus efficace en tokens pour que Claude parle à NotebookLM), puis j'ai mis toutes mes newsletters de 2026 depuis le début de l'année dans un dossier d'entrée.

J'ai demandé à Claude de comparer ce que j'ai écrit jusqu'à présent cette année avec ce que les gens considèrent comme leurs problèmes les plus difficiles avec l'IA. Claude a craché une liste de 10 choses majeures dérivées de plus de 800 000 mots de rage sur Reddit qu'il pensait pouvoir être de bons sujets de newsletter :

• Défis de visibilité de l'IA
• La supervision agentique se dégrade
• Le déploiement de l'IA est cassé
• 40 à 60 % du budget de l'entreprise est gaspillé sur les mauvais modèles
• L'IA est une location
• La flagornerie de l'IA fausse les groupes de discussion synthétiques
• Les détecteurs d'IA ne fonctionnent pas
• L'IA vide les entreprises de leur substance et personne n'embauche de personnel junior
• Les gens mesurent l'IA par la maximisation des tokens
• Les marketeurs sont essentiellement une main-d'œuvre non rémunérée pour les données d'entraînement des entreprises d'IA

Claude me poussait VRAIMENT à écrire sur la façon dont la mesure est cassée dans le marketing et l'IA aujourd'hui, et je pourrais le faire à un moment donné, mais ce n'est pas ce que je vois quand je regarde cette longue liste. Oui, il y a des problèmes de mesure dans beaucoup d'entre eux, des problèmes de données dans beaucoup d'entre eux, mais... le fait que la mesure soit cassée est le symptôme de ce que j'ai dit plus tôt - nous avons abdiqué notre fonction exécutive.

Pour ceux qui ne sont pas des nerds de l'analytique, vous savez que la mesure est un indicateur retard. Ce n'est pas un indicateur avancé.

Partie 2 : Récapitulatif de la fonction exécutive

Pour rappel, je regroupe la fonction exécutive en quatre catégories que j'appelle PODS :

• Planifier : vous pensez à atteindre quelque chose dans le futur et faites un plan pour y arriver d'ici
• Organiser : vous prenez ce que vous avez et essayez d'y donner du sens
• Décider : vous prenez ce que vous avez et prenez des décisions à ce sujet
• Résoudre : vous résolvez les problèmes que vous avez

Oui, la fonction exécutive est plus nuancée que cela, mais cette liste pratique et courte est un moyen facile de voir ce que font nos cerveaux. C'est la pensée critique, l'une des pratiques les plus mal nommées que nous ayons.

Pourquoi ? Parce que la pensée critique ne consiste pas à être critique en soi. Il s'agit de métacognition - dont la définition est penser à la pensée. Quand vous pensez à la façon dont vous pensez, vous ouvrez la porte aux améliorations, à la croissance.

Penser à la pensée signifie poser des questions et réfléchir - est-ce la meilleure façon de faire quelque chose ? Comment pourrais-je faire mieux ? Comment pourrais-je tirer plus de plaisir de cette chose que je fais ? Il ne s'agit pas tant de se critiquer que de reconnaître ce que l'on fait et si cela fonctionne ou non.

Lorsque vous planifiez, organisez, décidez et résolvez, vous pensez intrinsèquement à la pensée. Chaque fois que vous planifiez, chaque fois que vous mettez de l'ordre dans le chaos, vous devez faire le point avec votre propre cerveau pour voir si ce que vous faites vous rapproche des poteaux de but.

La fonction exécutive est l'une des choses qui définissent notre sentience en tant que créatures vivantes. Chaque créature sentiente, de la souris à nous, accomplit ces tâches. Vous avez lu ou entendu des histoires sur des corbeaux façonnant des outils à partir de fil de fer pour résoudre des problèmes, vous avez vu des chiens et des chats prendre des décisions et planifier. J'ai vu mon propre chat mesurer optiquement s'il pouvait ou non faire un saut particulier.

Avec des prompts appropriés, les outils d'IA d'aujourd'hui sont également excellents dans les fonctions exécutives. Avec les bons cadres, harnais et données, ils peuvent planifier, organiser, décider et résoudre mieux que nous dans la plupart des tâches basées sur le langage.

Et c'est là que réside le vrai problème.

Partie 3 : Le constat

Regardons chacun des 10 sujets suggérés par Claude pour voir les fils qui les relient.

Défis de visibilité de l'IA : quand vous lisez les verbatims de ce que les gens disent sur la mesure de la visibilité de l'IA, vous pouvez dire qu'ils l'inventent pour la plupart. C'est particulièrement vrai pour les éditeurs de logiciels qui offrent et vendent des solutions qui ont très peu de fondement dans la réalité - et pourtant, les parties prenantes gobent tout ça parce qu'elles préfèrent avoir la certitude d'un mauvais chiffre plutôt que d'accepter l'incertitude ou l'absence de chiffre. Elles ne pensent pas à leur pensée.

La supervision agentique se dégrade : les commentateurs sur Reddit se sont concentrés sur le fait qu'à mesure que les agents deviennent plus sophistiqués, il est de plus en plus difficile de suivre pour voir ce qu'ils font. Alors on clique juste sur OK tout le temps - si tant est qu'on pense à un humain dans la boucle. Nous avons perdu notre autorité ici. En fait, certains outils d'IA ont cela intégré comme fonctionnalité. Claude appelle cela "dangerously skip permissions". Qwen appelle cela le mode YOLO.

Le déploiement de l'IA est cassé : ici, la discussion porte sur les parties prenantes qui disent à leurs parties prenantes que l'organisation a déployé l'IA sans aucune idée de l'impact que cela a eu. Un intervenant a cité une statistique selon laquelle 29 % des entreprises voient un ROI significatif de l'IA, même si les employés individuels revendiquent des augmentations de productivité de 5 fois. Les maths ne collent pas. Ici, les gens ne veulent pas réfléchir à ce que signifie même le déploiement. Katie a beaucoup écrit à ce sujet dans la newsletter Trust Insights ces dernières semaines. Au fond, nous confondons l'utilisation de l'IA avec l'obtention de résultats de l'IA.

40 à 60 % du budget est gaspillé : ici, les gens parlent de la façon dont tout le monde accepte simplement le modèle par défaut dans les outils d'IA, qui est généralement le plus cher. Claude, par exemple, utilise par défaut Opus 4.8, qui est un modèle beaucoup plus cher que Sonnet 5 ou Haiku 4.5. Nous ne réfléchissons pas. Nous ne prenons pas de décisions sur les arbitrages coûts-efficacité. Une autre personne a souligné que c'est conçu pour créer des habitudes. Il s'agit de la formation d'habitudes pour les modèles les plus chers afin que, lorsque la subvention de l'IA d'aujourd'hui prendra fin, nous soyons habitués à utiliser les modèles les plus chers. C'est une sorte de piratage cérébral.

L'IA est une location : dans ce sujet particulier, la discussion se concentre sur ce que vous possédez réellement dans l'IA, ce qui est très peu si vous utilisez les modèles de pointe à poids fermés d'aujourd'hui. En particulier, le déploiement par à-coups de Fable 5 par Anthropic, grâce aux contrôles à l'exportation américains, a été un signal d'alarme pour toute l'industrie : vous ne possédez rien dans le SaaS, pas plus que vous ne possédez de musique sur Spotify ou de vidéos sur Netflix - mais les gens pensent que si.

Flagornerie dans les groupes de discussion : même si nous avons de bonnes recherches académiques montrant que les modèles d'IA correctement promptés peuvent émuler l'intention d'achat humaine avec une précision d'environ 90 %, le niveau de flagornerie dans les modèles d'IA les oriente vers un biais de confirmation dans la plupart des situations. C'est particulièrement vrai pour les groupes de discussion synthétiques ; quand les gens utilisent l'IA pour simuler l'intention des consommateurs, ce qu'ils font vraiment, c'est renforcer leurs propres biais la plupart du temps. Il n'y a aucune réflexion ni remise en question de la sortie de l'IA.

Les détecteurs d'IA ne fonctionnent pas : un de mes sujets préférés perpétuels. Ce fil de conversation tournait autour de la façon dont les entreprises utilisent des détecteurs d'IA pour identifier l'utilisation de l'IA dans des situations où ce n'est pas approprié, sans reconnaître que les détecteurs eux-mêmes sont également cassés. Lors de tests que j'ai effectués il y a 3 semaines maintenant, les détecteurs d'IA ont faussement signalé des sorties humaines 1 fois sur 7. Personne ne réfléchit et ne remet assez en question qui surveille les surveillants.

L'IA vide les entreprises de leur substance : j'ai vraiment aimé cette citation du subreddit des propriétaires d'agences :

« Ce qui est étrange, c'est que personne n'a décidé de cela. Il n'y a pas eu de réunion où nous en avons discuté. Nous avons automatisé une tâche ennuyeuse, puis une autre, et un jour le poste s'était vidé de l'intérieur. »

Cette érosion des tâches est tout à fait une question de manque de cognition, de manque de réflexion, de manque de plan. Personne ne prend de décisions - on laisse juste faire les machines, un peu plus chaque jour.

Maximisation des tokens : cela reflétait la récente actualité de Meta où ils étaient en voie de dépenser plusieurs milliards de dollars en tokens d'IA parce qu'ils mesuraient la productivité de l'IA en fonction des dépenses en tokens, la façon la plus stupide de mesurer l'IA.

Les marketeurs en tant qu'entraîneurs non rémunérés : c'était tout un tas de récriminations sur la façon dont les marketeurs sont effectivement des entraîneurs non rémunérés pour les plateformes d'IA. Plus nous produisons de contenu, plus l'IA a de matière pour s'entraîner tout en entrant simultanément en concurrence pour les tâches pour lesquelles nous sommes payés. Ici, le fil portait sur la façon dont le marketeur moyen ne réfléchit pas à sa relation avec l'IA.

Et cette longue liste de 10 éléments n'est pas tout, loin de là. Pensez à toutes les autres façons dont les gens utilisent l'IA sans réfléchir, sans penser à leur pensée. Allez sur LinkedIn et regardez les flux interminables de bots de commentaires qui paraphrasent tous le même modèle encore et encore. Regardez la bouillie de travail qui inonde votre boîte de réception, lisez les rapports que vos agences vous envoient et qui sont clairement des copier-coller.

Quand nous mettons de côté la direction que Claude voulait donner à ce numéro de la newsletter, il devient assez évident qu'il s'agit vraiment de la mesure dans laquelle nous pensons à la pensée. Quel est notre niveau de conscience de soi ? À quel point et avec quelle précision percevons-nous notre relation avec l'IA ?

Par-dessus tout, voyons-nous la quantité de fonction exécutive que nous avons cédée à l'IA ?

Partie 4 : L'antidote

« Personne n'a décidé de cela » me hante. Quand vous confiez les fonctions exécutives à l'IA, qui prend les décisions ? Personne. Il n'y a personne de responsable d'une décision parce que la machine la prend pour nous. Qu'il s'agisse de construire une présentation PowerPoint, d'assembler un rapport pour un client, de créer du contenu pour une newsletter, quand la machine le fait, il n'y a pas de responsabilité et il n'y a pas de prise de décision de notre part autre que de l'approuver.

Et cela conduit à un tas de mauvais résultats, de la perte d'emploi à l'insatisfaction envers votre propre travail. Vous savez, quand vous utilisez l'IA pour décharger une tâche, que vous n'avez pas fait le travail - et vous n'en tirez aucune fierté, pas plus que vous ne seriez fier du travail qu'un sous-traitant a fait en votre nom.

Pensez à cela dans le contexte des parents. Allez chez n'importe quel parent et vous verrez probablement de l'art que les enfants ont fait quand ils étaient petits. L'art est généralement, objectivement, assez mauvais. Mais le parent l'apprécie non pas à cause de la qualité de l'art, mais à cause du niveau d'effort fourni par l'enfant. Ils sont fiers des efforts de leur enfant, et l'enfant est fier de ce qu'il a fait dans ses efforts. Pour le meilleur ou pour le pire, quand les gens utilisent l'IA, ils ont eux-mêmes l'impression de n'avoir fait aucun effort, et la personne qui reçoit a aussi l'impression qu'aucun effort n'a été fait.

Parfois, vous ne comprenez même pas le travail si vous l'avez externalisé. Vous le présentez à vos parties prenantes, et la première question qu'elles posent et qui ne figure pas dans le matériel préparé mène à la panique totale parce que vous ne pouvez pas y répondre, comme acheter un gâteau en magasin au lieu de le faire vous-même et que quelqu'un vous demande ensuite s'il contient un allergène spécifique. Et vous vous retrouvez à chercher désespérément l'étiquette pour voir ce qu'il y a réellement dans le gâteau.

Alors mon antidote suggéré est le suivant : pour chaque tâche qui compte, commencez toujours par quelque chose que vous dirigez, et forcez les machines à vous éduquer.

Par exemple, quand je compile des rapports mensuels pour les clients de Trust Insights, j'allume mon enregistreur vocal et je passe moi-même en revue les données. Je dis à voix haute ce que je vois, ce que je pense, ce qui a du sens et ce qui n'en a pas, puis je demande à l'IA de le transcrire. Une fois la transcription terminée, je demande à l'IA de la revoir et de me montrer ce que j'ai manqué. Je lui demande de me poser des questions, d'enregistrer plus d'informations, de me soutirer plus d'informations.

Je lui demande aussi, surtout pour tout ce qui touche à mon expertise, de me trouver des ressources pour apprendre et lire sur ses recommandations. Récemment, je lui demandais de choisir dans un catalogue que j'avais préparé de plus de 1 000 techniques analytiques différentes, et il a choisi un ensemble intéressant de 3 techniques, dont une que je ne connaissais pas bien. Alors je lui ai demandé de me l'enseigner, afin qu'au lieu d'accepter passivement ses recommandations, j'apprenne quelque chose. Je me suis amélioré en tant que professionnel. J'ai développé mon expertise.

Si vous y pensez, ce n'est pas seulement rationnel du point de vue de la livraison d'un travail de grande qualité, c'est aussi rationnel du point de vue de ma valeur. Si je ne suis rien de plus qu'un drone copier-coller, une interface à base de viande pour un LLM, alors pourquoi mon entreprise a-t-elle besoin de moi ? Pourquoi mes clients paieraient-ils pour moi quand ils pourraient simplement payer pour demander exactement les mêmes choses à ChatGPT ou Claude ?

Ce pour quoi ils paient, c'est mon expertise, mes compétences non seulement dans l'utilisation de la technologie, mais aussi la lentille spécifique avec laquelle je la dirige, et la perspective que moi seul peux apporter. Et si j'utilise l'IA pour améliorer constamment cette expertise, pour améliorer cette connaissance du domaine, alors ils devraient continuer à payer pour moi.

En dehors de mon expertise, je commence par des recherches approfondies, en utilisant des outils d'IA pour recueillir des informations puis en leur demandant de créer une synthèse. Une fois que j'ai cela, je lui fais créer une liste de contrôle de ce qui constitue la qualité dans le domaine dans lequel je travaille. Enfin, je m'assois avec les créations et je lis et j'apprends par moi-même. Je demande à l'IA de faire des infographies ou des résumés de podcasts pour apprendre le domaine afin de pouvoir le relier à mon expertise.

L'IA agentique - des outils comme Claude Code, OpenCode, etc. - sont des chercheurs phénoménaux, bien meilleurs que les outils de recherche approfondie basés sur le web auxquels les gens se sont habitués au cours des deux dernières années. Lorsque vous utilisez un agent de recherche, il a beaucoup plus de latitude pour rassembler des sources, pour prendre le temps de noter des observations et de synthétiser des conclusions à partir des données dont il dispose. Si vous utilisez quelque chose comme le cadre de recherche CASINO de Trust Insights, vous obtiendrez des résultats incroyables avec des outils qui ont tendance à avoir moins d'hallucinations que leurs équivalents basés sur le web.

Ensuite, avec ces données de recherche en main, vous les utilisez pour devenir un meilleur professionnel dans votre domaine. Vous les utilisez pour vous améliorer. Vous les utilisez pour ajouter à vos idées plutôt que de vous substituer à elles.

Partie 5 : Conclusion

Le plus grand problème de l'IA aujourd'hui est la délégation de notre fonction exécutive aux machines. Qu'il s'agisse de responsabilité (les machines n'en ont aucune), de déqualification ou d'insatisfaction envers notre travail, le moment où nous renonçons à la fonction exécutive est le moment où l'IA devient plus un problème qu'une solution.

Nous pouvons tout résumer à un simple ensemble de questions :

1. L'utilisation de l'IA rend-elle le résultat meilleur ?

2. L'utilisation de l'IA me rend-elle meilleur ?

Si la réponse n'est pas oui aux DEUX, alors vous ne l'utilisez pas bien.

Utilisée correctement, l'IA est l'un des plus grands outils de développement professionnel jamais créés.

Utilisée incorrectement, c'est l'une des forces les plus destructrices que votre carrière ait jamais connues, car au moment où vous déchargez une tâche sur l'IA, vos propres compétences dans cette tâche s'émoussent.

Et une fois que quelque chose devient suffisamment rouillé, il est moins cher et plus facile de le remplacer.

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