Partenaire particulier

Output before Input.

Avant de regarder son téléphone ou de commencer sa journée, l’artiste Tom Sachs s’applique à faire une activité créative (toucher de l'argile pour faire un bol de thé, écrire un “X” sur une feuille, prendre des notes). Cela lui permet, dit-il, d'accéder à son subconscient, qu'il considère comme sa ressource la plus importante.

D'ailleurs, notre ressource la plus importante, au même titre que notre subconscient, est notre curiosité, notre capacité de jugement et notre goût. Ces "super pouvoirs" humains sont considérés comme les compétences clés à protéger face à l'automatisation pour maintenir une souveraineté cognitive.

Et cela fait forcément échos à la récente déclaration de Dario Amodei, PDG d’Anthropic, qui évoquait la possibilité future d’une forme de conscience artificielle alors que la science n'a toujours pas réussi à expliquer comment la conscience émerge du cerveau. Comme l’a précisé Dr Christof Koch, lors de sa conférence, même lors d’expériences mystiques, qu’il a lui-même étudiées et vécues, on ne peut accéder qu'à sa propre conscience (la sienne est privée ou « subjective »).

Claude pratique-t-il alors des expériences mystiques ? les as-t-il racontées ? à qui ?

L’étude du MIT réalisée et partagée par la chercheuse Nataliya Kosmyna montre, en tout cas que, la pratique d’un LLM de la famille de Claude, se traduit par :

• Une perte de mémorisation : 83 % des personnes utilisant l'IA pour rédiger un texte ne se souviennent pas des citations qu'elles y ont insérées, illustrant un risque d'externalisation excessive de la pensée.
• Un faible sentiment de propriété : Seuls 16 % des utilisateurs d'IA générative ressentent un véritable sentiment de "propriété" ou de création personnelle sur le contenu produit.

Ce partenaire ultra-disponible, plus que cet assistant, nous offre ainsi un confort, nous installant dans un régime de "paresse" et de dépendance, tout en donnant paradoxalement l'illusion d'être plus intelligents ou créatifs. De manière plus intime, la tentation de sous-traiter nos émotions, nos peurs et notre besoin de compagnie à des machines est réelle.

Il y a véritablement un “lifestyle” à réinventer avec la machine, un changement de plateforme, au même titre que les évolutions que l’on a connues (ordinateur, Internet, smartphone, social media, …). Ce que les pratiques et expériences vues et entendus au SXSW révèlent et que l'IA n’a pas pour but remplacer la pensée (atrophie cognitive), mais de devenir un "partenaire de réflexion collaboratif", utilisé comme un “instrument” qui challenge nos hypothèses, ouvre de réelles alternatives, simule des points de vue critiques sur un travail et ouvre des trajectoires de recherche. Il ne s’agit pas uniquement d’une aide à la réalisation mais d’un rapport mutuel dans la réflexion ou la coordination.

Certains vivent avec de multiples agents qui jugent et critiquent leurs projets à longueur de journée, ce qui entraîne l’humain dans une boucle infinie de questionnements, non sans risques. Nous avons réellement besoin de moments de "non-productivité", de vagabondage mental (douche, vaisselle, marche) ou encore d‘activer notre Default Mode Network (DMN) afin de favoriser l'émergence de nouvelles idées et la résolution de problèmes complexes. On en revient à l’idée de Tom Sachs selon laquelle il faut accepter le plaisir de faire des choses sans but.

Convergences et destruction créatrice.

Les célèbres trends, to-do-list, framework affirmés ont déserté des conférences du SXSW. Difficile de figer les choses lorsque tout est remis en cause si rapidement.

L’anticipation doit désormais se piloter par l’analyse de “convergences”. Selon Amy Webb, il s’agit de l’intersection de forces tech, économiques, culturelles qui créent soudainement de nouvelles réalités, déplacent le centre de gravité d‘un marché le rendant presque impossible à inverser. Il ne s’agit donc plus de réagir à une mode, mais de comprendre un système complexe en amont et de se positionner avant l'inévitable. Il convient donc de dépasser une planification fondée sur l’incertitude car le chaos ambiant sera toujours plus fort.

Cela implique de véritablement fonctionner en système et de redéfinir la création de valeur : où se dirige notre travail, où la nouvelle valeur sera créée et comment allons-nous y participer. Toutes les organisations doivent y réfléchir car “la machine” change de rôle.

Plusieurs concepts ont été évoqués et partagés :

• L'ère de l'orchestration : Le modèle économique se déplace vers la capacité à connecter les silos (marketing, IT, juridique, conformité) dès la conception des projets afin de réduire les "hand-offs" et d’accélérer la mise sur le marché.
• Transdisciplinarité : Les futurs succès dépendront de la capacité à appréhender l'ensemble de la chaîne de valeur (business, finance, technologie) plutôt que de rester cantonné à une seule expertise.
• Rôle de modérateur de processus : L'individu ne doit plus se définir par ses tâches techniques, mais par sa capacité à piloter des systèmes complexes.
• La forfaitisation du travail : Les agences “AI-Native Agency” évoluent d'une facturation au temps passé (heures-hommes) vers un forfait incluant le talent humain, les machines, la puissance de calcul (compute) et les jetons (tokens). Ce modèle privilégie les résultats et les livrables plutôt que le temps de travail.
• Le travail illimité : Le modèle d’usine dit “lights-out industrialism” consiste à déléguer aux agents et robots les clés de l’usine, 24h/24.

Humanité à l’ère de l’IA.

La production de valeur par les machines nécessite de revoir le modèle de taxation du travail et de penser à la monétisation du travail invisible au moyen d'un crédit de contribution (Amy Webb). Ce modèle suppose que l’entreprise verse un pourcentage des revenus à ceux qui ont fourni la propriété intellectuelle et le travail humain (écrivains, journalistes, artistes, développeurs, ouvriers) ayant permis d'entraîner et de bâtir ces plateformes d'automatisation, et qui n'ont jamais été rémunérés pour cette contribution. Au-delà des données personnelles, il est intéressant d‘observer que ce sont les informations/data ultra-niches qui sont les plus recherchées par les IA (Matthew Prince, Cloudflare)

Même si l’on ne peut pas nier la forte accaparation des ressources (connaissances, art, terres, …) au service d’une machine “sachante”, l’éthique ne se limite pas aux usages et “outputs” de l’IA mais concerne surtout les “inputs”. Vaste sujet culturel, juridique et économique assez présent dans les échanges. Il semble aujourd’hui crucial de créer des contre-pouvoirs dépassant la dichotomie simpliste de la machine dieu ou diable en développant d’autres récits de la technologie, tant la confusion ou la hype dominent.

Il est toujours enrichissant d'entendre Timnit Gebru et ses projets d’IA distribuée, visant à ne pas construire un seul modèle pour tous, mais une pluralité de modèles adaptés pour de nombreux types de personnes dans le monde.

Sans fatalisme, ce sujet technologique demeure un point de convergence, au cœur d’une possible crise économique à venir ( Le parallèle entre 1929 et aujourd'hui, établi par Andrew Ross Sorkin est saisissant), nous incite à comprendre en profondeur et à travailler cet instrument au corps plutôt que d’en attendre passivement des résultats sans transformer notre rapport à la machine.