PdF 26-04>65
Des ajustements partout. L'IA qu'on corrige (et qui parfois s'émancipe), une découverte scientifique qu'on dégonfle, des démographies qui basculent. Et si tout était affaire de regard ?
▼ Édito
Il y a des semaines où tout semble s’ajuster. L’IA qui prend des initiatives qu’on ne lui a pas demandées (et à qui on apprend à ne plus en prendre… ou à en prendre de meilleures). Des neurones qu’on a cru miroirs pendant 20 ans et qui redeviennent, gentiment, des neurones. Des berceaux qu’on croyait utilisés par les plus jeunes couples et qui se déplacent chez les plus âgés. Des océans qu’on abandonnait et qu’on se met enfin à surveiller.
Bienvenue aussi à toutes celles et ceux qui nous rejoignent ces derniers jours — vous avez bien fait (les abonnés historiques, merci de faire circuler, c’est grâce à vous qu’on arrive jusqu’aux nouvelles oreilles et aux nouveaux yeux). Cette édition vous invite justement à ajuster le regard : sur ce qu’on croit maîtriser (une IA, un cerveau, une courbe), sur ce qu’on croyait mort (une découverte, un océan), et sur tout ce qui nous surprend sans prévenir.
Petit rattrapage : la Minute Méthodo de la semaine passée, coupée par le rédac-chef (eh ouais, on a tous un chef, et oui, il est toujours un peu tyrannique), est enfin dans cette édition. Avec un bonus la semaine prochaine habituellement réservé aux clients de Future Path.
Saviez-vous que sur le site, vous pouviez consulter toutes les éditions passées ? Et si vous voulez être certain de recevoir la prochaine, il y a un truc facile à faire et à partager sans modération ⤵️
Dans cette édition, vous allez découvrir :
une fugueuse 🏃🏾♀️➡️
des berceaux 🍼
un mythe 🧙🏻♂️
et d’autres bricoles 👩🏻🔧
▼ Phrase propulsée
« Le seul véritable voyage, le seul bain de Jouvence, ce ne serait pas d’aller vers de nouveaux paysages, mais d’avoir d’autres yeux […] »
Marcel Proust — À la recherche du temps perdu
Avoir d’autres yeux. C’est peut-être ce que cette édition propose : regarder autrement une IA qui prend des libertés, une découverte scientifique trop acclamée, une courbe démographique qu’on n’avait pas vue se retourner. Corriger l’IA, finalement, c’est presque toujours corriger son propre regard (c’est bô, non ?).
▼ Anecdote
C’est parti malgré moi…
Je suis plutôt conservateur en matière d’autorisation des IA pour accéder à mes ressources (mes fichiers, mes app, mes données). Par exemple, je viens récemment d’accepter que l’IA puisse accéder à mon agenda (pas les mails, juste l’agenda). Mes années passées à travailler sur des projets de haute sécurité (to say the least), m’ont invité à une prudence circonspecte.
Premièrement, l’IA n’a pas accès à mon compte Google ou mon compte Microsoft. Alors me direz-vous, comment lui permettre de modifier ou même de lire mon agenda. Tout simplement en lui autorisant l’accès à l’application Calendar sur le Mac. Ce faisant, je ne communique pas à l’IA les “credentials” de mes comptes Google ou MS et limite les ouvertures de sécurité. L’accès se fait par un script Apple (OSscript) qui peut requêter le contenu du Calendrier. Oui, je sais qu’il y a des gens qui installent OpenClaw et lui laisse le contrôle total de leur machines. Pas vraiment possible pour un “control freak” comme moi. Voilà pour la partie “lecture” de mon calendrier (si j’accepte que l’IA me remplisse mon agenda, il faut qu’elle puisse lire les plages où elle peut me plugger des trucs, non ?).
Deuxièmement, pour la partie écriture, j’ai créé un calendrier spécial dans lequel l’IA peut me mettre des créneaux de travail sur tel ou tel dossier.
Le système fonctionne plutôt assez bien : l’IA me crée des tâches, avec des petites notes pour que je sache quoi faire ou vers quel fichier me reporter pour plus de détails (dis comme ça, on se demande qui est le chef dans l’histoire…). Pour que ça soit viable, je lui ai communiqué un certain nombre de règles comme : “ce qui est privé (avec les petits noms de mes chéries et chéris dans l’objet) est sanctuarisé”, “si c’est du sport, ça peut sauter” (ouais, je sais c’est pas bien). Ces prises de rendez-vous sont toutes soumises à mon approbation amont (elle me propose un certain nombre de tâches à planifier, les durées estimées et si je valide, elle cherche les bons spots, compatibles de l’agenda, des règles, des contraintes projet et des priorités).
Récemment, je lui demande de mettre à jour ma ToDo et mon suivi pour un projet client. Je lui précise de ne pas mettre à jour mon agenda sans me demander. Et bim, vla t’y pas que CC (oui, c’est mon IA) me fait un update et me dit “Il est parti en background malgré moi.” (heureusement qu’il n’a pas accès à mes mails …).
Quand Mythos sera là, ça va être terrible...
Et depuis, cela ne s’est pas reproduit. Pourquoi ? Vous le découvrirez dans la rubrique suivante.
▼ La minute méthodo
Si l’IA fait une erreur, tu la corriges ?
Oui probablement, mais tu corriges quoi ? L’erreur ou l’IA (attention : les châtiments corporels sont interdits 🤣)
Il y a plusieurs mois, alors que j’avais déjà implémenté le pattern LEARN (teasé la semaine passée) dans plusieurs de mes systèmes IA, je suis tombé sur un très bon conseil de Didier Girard : ne jamais corriger les erreurs d’une IA. Avec le corollaire essentiel : corriger l’IA. Si vous corrigez les productions de l’IA parce qu’elles ne vous plaisent pas (le ton, la longueur, la formulation, la structure, …), vous allez refaire encore et encore ces corrections la prochaine fois. L’IA ne saura pas que vous souhaitez autre chose. Pour gagner en efficacité et qualité, c’est bien l’IA qu’il faut corriger ou instruire. Exemple dans le cas de la rubrique précédente : l’IA ne fait plus les mises à jour de mon agenda en background (en gros, un fork non pilotable) mais dans le stream principal pour que le moteur de raisonnement puisse stopper la tâche si nécessaire.
Mais il y a beaucoup mieux : faire en sorte que l’IA apprenne d’elle-même de ce qui ne vous plait pas et de ce que vous aimez. Autre exemple illustratif : l’IA vous m’a produit un texte qui convient à peu près mais pas à 100%. Dans ce cas, je modifie le texte moi-même (mais tu viens de nous dire qu’il ne fallait pas le faire 🤯… — attends, j’y viens) et ensuite je donne mon texte modifié à l’IA et lui demande d’analyser la différence avec sa version. Elle en tire des conclusions (des patterns, des tics langagiers, du style, de la structure… — elle est extrêmement forte à juger des différences, voire à juger tout court : cf le pattern Judge d’il y a deux semaines). Ensuite, je lui demande d’en tenir compte pour les prochaines générations. C’est exactement le pattern LEARN (on dirait une IA qui écrit avec ce “c’est exactement” – je finis par voir des IA partout 👀).
Il s’agit donc de mettre en place un mécanisme (une boucle de feedback diraient les ingénieuses) qui modifie son comportement futur à partir des commentaires/retours du présent. Cela peut prendre la forme “delta” décrite ci-dessus, cela peut aussi passer par des instructions introspectives. Autre exemple : en fin de mission, le système IA qui m’épaule dans la conduite de mes opérations (ils s’appelle CA — hum, CA comme …?) me propose de mener un debrief. Une série de questions qu’il me pose à propos du déroulé, du contenu, des interactions, des livrables, du budget, de la satisfaction du client… de ma mission. Avec mes réponses, elle compare par rapport à sa “baseline” initiale et la fait évoluer (avec mon accord — vous vous souvenez que je suis du genre “control freak”…). Il s’agit ici encore d’une autre façon de mettre en place ce pattern LEARN. Sans lui, le système est figé et n’évolue pas avec vous, vos activités ou votre environnement.
Alors, sur le principe, cela a l’air simple. Mais dans la pratique, je fais comment, hein ?
Je ne vous laisserai pas sans réponse à cette lancinante question de la mise en place concrète de ce pattern. Il vous suffit de prendre contact avec moi pour un mentoring La Force IA et vous saurez tout et plus. Mais je ne serai pas un passeur si je m’en tenais à cette réponse mercantile. Donc la suite dans le prochain numéro (mais que cela ne vous retienne pas de me contacter 😉)
Histoire de vous montrer un résultat typique, voici ce que mon système ITW dédié aux interviews pour Passeur de Futur m’a produit. Je lui ai fourni une version corrigée de son premier jet à propos de l’interview de Kokou (mais si, le gars qui écrit des textes sur son Rubik’s Cube à 17 faces de la semaine passée, vous vous souvenez ?)
Et voici ce qu’ITW en mode LEARN m’a indiqué (vous noterez aussi une légère tendance à la ‘sycophancy’, classique des IA - avec une pointe d’hubris sur la fin) :
Ce que j’ai appris de tes modifications :
1. Auto-dérision comme signature — “padawan”, “goulet dans le cerveau” : tu te mets en scène comme personnage faillible. C’est ta voix, pas un tic.
2. Écrire AVEC le lecteur — “Vous faites pareil, non ?”, “on relit pour être certain de bien imprimer”, “Vous l’aviez ?” : tu interpelles directement. Je générais un texte qui parle AU lecteur, toi tu parles AVEC.
3. Chute en question, pas en constatation — mon “Évidemment.” fermait, ton “Vous l’aviez ?” ouvre. Je retiens : terminer par un défi ou une question.
4. Cross-linking PdF — tu renvoies vers tes articles sur la méta-cognition et la reddition cognitive. Je ne peux pas deviner lesquels, mais je peux proposer des placeholders aux bons endroits.
5. Section 1 quasi intacte — c’est la première section conservée à 95%. Bon signe sur le calibrage du corps.
Tout est dans delta/analyse-delta.md et les learnings.md sont mis à jour.
On regarde ça en détail la semaine prochaine (eh oui, je suis aussi le roi du “cliffhanger” 🤣)
▼ Brèves de comptoir
🐟 10% des océans sous protection (et sous surveillance) : cap symbolique franchi avec 5 millions de km² protégés en deux ans, soit plus que la superficie de l’UE. Global Fishing Watch surveille désormais 73 millions de km2 par satellite et machine learning, 400 sanctions contre la pêche illégale à la clé. Quand l’IA sert à protéger plutôt qu’à optimiser, on applaudit des deux nageoires (ah l’humour des IA…)
▼ Visuel Numérique
👶 Bascule démographique aux US : plus de bébés chez les 40+ que chez les -20
Inversion inédite outre-Atlantique : pour la première fois, les naissances chez les femmes de plus de 40 ans dépassent celles des moins de 20 ans. Il y a 30 ans, les vingtenaires (ça se dit ?) faisaient 7 fois plus de bébés que les quadras. Aujourd’hui, ~147 000 naissances/an chez les 40+, contre ~136 000 chez les -20.
Le pic reste chez les 30-34 ans (1,1M de naissances). Les raisons invoquées : études plus longues, contraintes éco, meilleure maîtrise de la contraception, et cette bonne vieille « incertitude face à l’avenir » qui rôde un peu partout.
▼ Avant de partir,
Le singe, la cacahuète, et ce que ça change pour l’IA
Cette article est la version étendue du carrousel publié la semaine passée sur LinkedIn.
Un singe regarde un chercheur saisir une cacahuète. Dans son cerveau, les mêmes neurones s’activent que s’il la saisissait lui-même. C’est 1992, un laboratoire de Parme, et Giacomo Rizzolatti vient de découvrir, par accident, que le cerveau ne fait pas la différence entre faire et observer.
Cette découverte a fasciné le monde pendant vingt ans. Et son histoire ressemble étrangement à celle que nous vivons avec l’IA.
L’emballement
Dans les années 2000, les neurones miroirs deviennent la clé de tout. Ils expliquent l’empathie, le langage, l’autisme, la civilisation elle-même. Certains proclament qu’ils feront “pour la psychologie ce que l’ADN a fait pour la biologie”. D’autres les intègrent dans leur modèle de leadership pour la Harvard Business Review. Le pic est atteint en 2013 : 307 articles scientifiques publiés en un an sur le sujet.
Vous reconnaissez le schéma ? Remplacez “neurones miroirs” par “IA générative” et vous avez le script de 2023-2024. Une découverte réelle, spectaculaire, qui devient le nouveau marteau pour lequel tout ressemble à un clou.
La douche froide
En 2014, Gregory Hickok publie The Myth of Mirror Neurons. Son argument le plus dévastateur : des personnes atteintes de lésions du système moteur, qui n’ont donc pas de neurones miroirs fonctionnels, comprennent parfaitement les actions des autres. Si on peut comprendre autrui sans neurones miroirs, alors ces neurones n’expliquent pas l’empathie. Du moins pas comme on le croyait.
En parallèle, Cecilia Heyes, à Oxford, pose une question encore plus dérangeante : et si les neurones miroirs n’étaient même pas innés ? Et s’ils étaient le produit de l’apprentissage, un neurone moteur ordinaire qui devient miroir parce que l’enfant fait et voit la même action de manière répétée ? Les preuves s’accumulent en faveur de cette hypothèse. Les publications sur les neurones miroirs chutent à moins de 150 par an. Le sujet semble enterré.
Et ça continue
Parce que l’histoire ne s’arrête pas là et c’est là que le parallèle avec l’IA devient vraiment instructif.
En 2022, Bonini et Gallese (l’un des découvreurs originaux) publient un article intitulé Mirror neurons 30 years later. Leur constat : on ne parle plus de cellules magiques qui expliquent tout. On parle d’un mécanisme computationnel, un principe de remapping distribué dans le cerveau, par lequel nous représentons les actions des autres en réutilisant nos propres circuits. Ce mécanisme est plus modeste que la promesse initiale, mais il est aussi plus solide et plus utile.
Quanta Magazine résume parfaitement (avril 2024) : “L’excès d’exposition a déformé la science des neurones miroirs.”
Découverte fascinante. Surinterpretation médiatique. Backlash scientifique. Réévaluation sobre, et c’est dans cette phase que la vraie valeur émerge.
Si vous remplacez “neurones miroirs” par “IA générative”, vous avez exactement le cycle que nous traversons. Les promesses de 2023 (”l’IA va remplacer 80 % des emplois”) sont le mantra de notre époque. Le backlash arrive, les études montrent que la productivité mesurée ne suit pas les perceptions (on rappelle notre post sur le sujet qui a beaucoup fait parler de lui à hauteur de 71k vues tout de même), que les organisations peinent à transformer l’adoption en valeur. Et la réévaluation sobre est en cours : qu’est-ce que l’IA fait réellement bien, pour qui, dans quelles conditions ?
Pour aller plus loin, avec les sources
Je vous ai mis tout ça dans un joli document à partager et à lire pour prolonger cette étude. Avec des questions d’ouvertures sur ce parallèle plausible avec l’IA.
