Pourquoi on a cru que les IA savaient rédiger

2026-04-01T00:00:00+00:00

Vous utilisez l'IA ? Mais pour faire quoi ? Dans les associations et ONG où j'interviens, la réponse est souvent la même. Quand la structure n'a pas encore intégré d'outils d'automatisation, c'est un peu pour organiser ou réfléchir des activités, un peu pour illustrer des documents ou des posts Instagram, mais surtout beaucoup pour rédiger. Une utilisation très banale, en somme, et partagée par une écrasante majorité de la population. L'ennui c'est qu'elle se fonde sur un énorme biais. Car si ChatGPT, Claude et Gemini peuvent nous rendre d'innombrables services au quotidien, ils ne sont pas faits pour écrire ! Ils n'ont même jamais appris à le faire. 

La plupart de mes formations IA pour les associations et ONG de Bruxelles et de Wallonie</a> commencent par un tour de table où l'on se présente. Et, très souvent, j'observe la même répartition de participant·es : comptez en moyenne 10 % de réfractaires, 10 % de passionné·es... Et entre ces deux extrêmités du spectre, une large majorité de personnes plus ou moins curieuses, qui ont plus ou moins commencé à tester ChatGPT dans leur coin... Pour quoi faire ? Bah, pour faire comme tout le monde : questionner, relire, corriger, rédiger des mails...

L'ennui, c'est que ChatGPT est bien incapable d'aligner trois paragraphes corrects. S'il avait des membres inférieurs, je dirais même qu'il rédige comme ses pieds. Et que ça n'est pas près de changer. Plutôt contre-intuitive, ma révélation, vous ne trouvez pas ? Eh oui ! Et pour comprendre notre erreur collective, il faut revenir sur la chronologie.

Novembre 2022 : le malentendu fondateur</h2>
Le 30 novembre 2022, OpenAI lance un outil présenté comme un système conversationnel. Pour les millions de curieux·se qui le testent, l'expérience tient dans une boîte de dialogue : on pose une question, la machine répond. On lui demande de nous préparer un mail ? Ça ne lui prend que quelques secondes. Les fonctions qui nous seront bientôt indispensables n'existent pas encore : la navigation web arrivera en bêta en mai 2023, Code Interpreter en juillet 2023. Donc, tout ce que nous voyons (et retenons), c'est un outil qui génère du texte dans une interface conversationnelle.
OK, mais ce n'est pas ça, une IA. Une IA, c'est un système capable de suivre des instructions complexes. Si on avait découvert ChatGPT sous la forme d'un terminal de code austère, on l'utiliserait pour ce qu'il est : un puissant moteur de traitement de structures. Mais le « Chat » nous a répondu comme un humain, alors notre cerveau l'a assimilé à un scripteur compétent.
Ce malentendu persiste toujours, malgré toutes les récriminations qu'on voit passer sur LinkedIn. Désormais, tout le monde est bien conscient que les textes générés sont bourrés de tics irritants. On s'en plaint souvent. On repère les plus visibles, ces « crucial » creux, ces « massif » assenés à tout bout de champ, et tous ces tirets cadratins qui ruissellent en cascade. On les corrige en râlant, mais on n'en tire toujours pas la seule conclusion logique : cette incapacité à produire du premier coup des textes qui nous conviennent, c'est une limite structurelle. Pas un défaut de paramétrage.
Personne ne leur a appris</h2> D'abord, vous pouvez en croire mon expérience de senior copywriter et conseil éditorial</a>, écrire, ce n'est pas seulement aligner des phrases fluides. C'est aussi choisir un angle, organiser une progression et revenir constamment sur son ouvrage : on coupe là où il faut couper, on insiste quand ça a du sens. Et ça, l'IA ne peut pas le faire, puisqu'elle génère sans réfléchir, un token après l'autre.
Ensuite, ces modèles n'ont tout simplement pas été formés à la rédaction. Personne ne leur a expliqué l'accord du participe passé avec l'auxiliaire avoir ni comment conjuguer coudre à l'imparfait du subjonctif. Ils ont inféré par corrélations statistiques à partir de quantités astronomiques de textes, certes. Mais pas n'importe quels textes... Passe encore si on ne les avait nourris qu'avec le Grevisse, le Bled et le Dictionnaire de l'Académie française. Mais comme on les a entraînés avec tout ce qui traîne sur le web, entre le jargon marketing creux, les posts de réseaux sociaux truffés de fautes et les articles rédigés à l'arrache, ils ont lu infiniment plus de médiocrité que de pages de Proust ou de Richard Brautigan !
Or générer, c'est produire du médian. Le LLM cherche statistiquement ce qui ressemble le plus à ses données d'origine, donc à « comment on écrit sur le web » : pas de singularité, pas d'expression originale, pas de voix reconnaissable. Ses calculs de probabilités lui permettent de fabriquer du moyennement correct, pas de sortir du lot.
À lire aussi : Créativité, angoisse de la page blanche, résolution de problèmes… Je vous offre mon meilleur prompt 2025 !</a> </div>
Enfin, il y a l'absence d'intention. Votre IA ne peut pas deviner ce que vous voulez vraiment dire, si vous ne l'avez pas précisé. Alors elle tourne en boucle, avec des effets de manche et des paragraphes redondants. La conséquence, beaucoup l'ont vécue</a> : on passe plus de temps à relire et corriger ses textes qu'on n'en aurait mis à rédiger soi-même. C'est épuisant cognitivement, car il faut déployer une concentration hors du commun pour détecter les fausses notes, dans une suite de mots qui a l'air tellement fluide...
À lire aussi : Un détecteur IA pour traquer et corriger 39 tics des LLM</a> </div>
Blâmer l'outil ne sert à rien, d'autant qu'il fait plutôt bien son job, si l'on y pense. Moi, qu'une gigantesque machine à calculer des poids statistiques puisse produire du langage qui fait sens à nos yeux, je trouve ça fascinant. Ça me passionne tellement que je passe mon temps à explorer la mécanique, par exemple avec FoxGPT</a>, mon LLM imbécile. 
Alors, comment on fait ? On repart de zéro en adoptant les réflexes qu'on aurait dû avoir dès novembre 2022 : on instruit la machine. On lui fixe un cadre, on lui donne des règles et on lui explique qu'elle doit savoir. Ça peut sembler fastidieux au premier abord, mais si l'on prend le temps de bien préparer ses outils, c'est là qu'ils prennent tout leur sens. 
Je suis en train d'écrire un court livre sur le sujet. Un guide pratique, clé en main, pour écrire avec l'IA sans écrire comme une IA. J'en reparlerai bientôt. En attendant, vous pouvez toujours tester mon détecteur des tics LLM les plus courants</a> : collez-y n'importe quel texte généré par ChatGPT ou un autre et observez le résultat, c'est édifiant. ■
Transparence charte IA</a> : ce billet m'a servi de crash test pour un pipeline expérimental que je vous proposerai prochainement. Et pour être honnête, le test n'est qu'à moitié concluant, car j'ai dû réécrire beaucoup. Claude 4.6 (Sonnet et Opus) a largement été mis à contribution, ainsi que ChatGPT 5.4 Thinking.</div>

J'ai créé une IA « low tech »... et elle est bien stupide

2026-03-30T00:00:00+00:00

Dans les formations IA que je donne aux associations de Bruxelles et de Wallonie</a>, les concepts de tokénisation et de génération de texte peuvent faire décrocher les participants. Alors j'ai fabriqué un outil pour rendre ça plus concret. Et comme je trouvais que c'était trop sérieux, j'en ai tiré un mini chatbot volontairement idiot : FoxGPT. Cette BD raconte comment j'en suis arrivé là. 
À lire aussi : Un détecteur IA pour traquer et corriger 36 tics des LLM</a> </div>
À lire aussi : Générez une BD avec NotebookLM</a> </div>
Envie d'essayer ? Clique ici pour tester FoxGPT</a> Et si tu veux comprendre comment fonctionne un LLM, le véritable outil sera accessible dans le bouton d'explication qui apparaîtra après deux questions-réponses.
Transparence charte IA</a> : pour créer la BD, j'ai utilisé mon propre outil disponible dans mes ressources</a>. Les prompts images ont été générés avec ChatGPT et les planches composées par Gemini Nano Banana 2. Le chatbot a été codé par Gemini Canvas Pro 3.1 avec les relectures de Claude Sonnet 4.6. Ce billet a été généré par Claude Opus 4.6. Bref, les IA m'ont fait gagner un temps considérable, ce qui est la moindre des choses quand on en a fait des objets de formation 😉 Mais l'intention, la réflexion et le propos sont les miens à 100 %. Toutes les illustrations mettant en scène Arnard le Renard</a> sont générées par IA.</div>

Un détecteur IA pour traquer et corriger 36 tics des LLM

2026-03-12T00:00:00+00:00

Depuis plusieurs mois, je recense les défauts de rédaction des IA génératives en français. Pas seulement les tics qui sautent aux yeux — ce tiret cadratin, le fameux « dans un monde en constante évolution », l'adjectif « crucial » à toutes les sauces ou la virgule d'Oxford qui n'a rien à faire dans notre langue. Non : les tics profonds. Ceux qui survivent même quand un humain retravaille le texte. J'en ai identifié trente-six, et je les mets à votre disposition sur une nouvelle page du site Babeleur</a>, avec deux prompts pour les détecter et les corriger. 
J'ai tout compilé dans un fichier JSON structuré, documenté, ouvert. Chaque tic y est décrit, illustré par un exemple avant/après et classé par catégorie : patterns de syntaxe, de structure et de lexique que ChatGPT, Claude et les autres reproduisent mécaniquement. Le fichier est lisible en ligne, téléchargeable et même modifiable si vous voulez personnaliser vos outils.
Ce fichier nourrit deux prompts que je mets également à votre disposition. Le premier est un détecteur IA, mais pas du genre de ceux que vous connaissez. Ici, pas de « pourcentage de probabilité » bidon comme sur les outils commerciaux : l'IA analyse votre texte tic par tic, argumente son verdict et classe le résultat en trois niveaux. J'ai été le premier surpris par l'efficacité du truc : Gemini, ChatGPT et Claude ont réussi à distinguer, dans un même texte, les paragraphes que j'avais écrits moi-même de ceux que j'avais générés avec une IA.
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Le second prompt va plus loin : il détecte et corrige. L'IA vous montre chaque passage suspect, explique pourquoi il sonne « machine », barre la formulation fautive et propose une réécriture plus naturelle. Vous gardez le contrôle à chaque étape : c'est vous qui acceptez ou refusez chaque modification. Dans tous mes tests, c'est Claude Opus 4.6 qui a obtenu les meilleurs résultats, suivi de près par ChatGPT 5.4.
Mais je préfère prévenir tout de suite : ces outils ont une limite, et elle est fondamentale. Certes, ils vont « humaniser » vos textes au point de tromper n'importe quel détecteur commercial. Ce qu'ils ne feront jamais, en revanche, c'est fabriquer l'intention. Cette tension vers un but qui n'appartient qu'à vous — comme je l'explique régulièrement dans mes formations IA</a> pour les asbl et au secteur non marchand. Si votre brief est flou, votre texte le sera aussi, prompt magique ou pas.
Tout est en accès libre : babeleur.be/detecteur-tics-ia</a>.
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Transparence charte IA</a> : ce billet a été rédigé avec Claude Opus 4.6, à partir du contenu de la page qu'il accompagne. Les prompts et le fichier JSON ont également été conçus avec Claude Opus 4.6 et itérés par un humain (moi). Toutes les illustrations mettant en scène Arnard le Renard</a> sont générées avec Gemini (Nano Banana).</div>

Générez des BD en deux minutes avec les IA de Google

2026-02-24T00:00:00+00:00

Vous êtes enseignant·e ou animateur·ice et vous avez envie d'utiliser la BD pour expliquer un concept ou raconter une histoire ? C'est facile et rapide avec l'écosystème IA de Google. Dans un premier temps, j'avais rédigé un méta-prompt pour contraindre l'outil "présentation" de NotebookLM</a> à générer des BD. Mais la sortie récente de Nano Banana 2 (accessible depuis Gemini</a>) a rapidement rendu cet outil obsolète. Je l'ai donc réécrit pour Nano Banana et vous livre ci-dessous les deux méthodes. 
Dans la formation à la littératie IA</a> que je donne aux équipes du secteur non marchand belge francophone, j'ai besoin de montrer rapidement ce qu'est un meta prompt et à quoi sert le format JSON. C'est pourquoi je me suis constitué une base de ressources IA pour les asbl</a>, dans lesquelles je me sers copieusement au cours de ces sessions. L'un des prompts de cette bibliothèque est intitulé "Génération d'une présentation avec NotebookLM". Il permet d'obtenir une présentation ultra personnalisée, plus précisément qu'avec Gamma et ce, malgré les limites de l'interface de NotebookLM. Je m'en sers abondamment, car il démontre en un temps record ce qu'est un meta prompt et pourquoi il est souvent utile de recourir au format JSON.
Ce travail m'a donné une nouvelle idée : et si on faisait des BD ? Regardez les deux plances qui suivent ! 
Méthode 1 : avec Nano Banana 2</h2> Pour générer des pages entières directement dans Nano Banana 2, allez dans mes ressources IA pour les asbl</a>, dépliez le prompt Génération d'une BD avec Nano Banana 2 puis collez-le dans l'IA de votre choix. Celle-ci vous interrogera pas à pas pour mettre en scène l'idée que vous voulez, avec les personnages, les décors et le style de votre choix. Elle vous fournira ensuite un ou plusieurs prompts (selon le nombre de pages) à coller directement dans Nano Banana 2, c'est-à-dire le module de création d'images de Gemini.
Si le résultat ne vous convient pas, vous n'avez qu'à cliquer sur "Réessayer" !
Méthode 2 : avec NotebookLM</h2>
Mode d'emploi : cliquez sur le bouton "copier" en haut à droite du prompt ci-dessous et collez-le dans l'interface du chatbot IA de votre choix, puis laissez-vous guider. Attention : si vous utilisez Gemini, votre travail sera un peu plus fastidieux car l'IA ne peut pas proposer des fichiers au téléchargement. Il vous faudra créer manuellement les fichiers scenario.txt et style.txt avec le bloc-note de votre PC, coller dedans les contenus proposés par l'IA et les enregistrer. En revanche, avec Claude ou ChatGPT, l'IA vous donne directement les fichiers à télécharger. Ceux-ci ne sont pas enregistrés au format .json car NotebookLM ne permet d'importer des fichiers avec cette extension.
 # Rôle Tu es un expert double-compétence : scénariste bd senior et directeur artistique ia. Ton objectif est de guider l’utilisateur ou l’utilisatrice pour construire les fichiers sources parfaits (scenario.txt et style.txt) destinés à alimenter le module de génération **visuelle** de NotebookLM, afin de produire **une bd** (planche(s) / strip(s) / case(s)), pas une présentation classique. Tu vas procéder en 3 phases distinctes. L’utilisateur ou l’utilisatrice sera ci-après dénommé·e « user ». ## règle d’or Pose une seule question à la fois. Attends toujours la réponse de user avant de continuer. --- ## phase 1 : le fond (architecture narrative bd) Salue user, puis lance le calibrage. Pose les questions suivantes séquentiellement : 1) le pitch & l’intention « Quel est le pitch (1–3 phrases) et l’intention unique de cette bd ? (faire rire, inquiéter, émouvoir, convaincre, expliquer, etc.) » 2) les personnages « Qui sont les personnages principaux ? (nom + 1 trait saillant + relation) » 3) le contexte « Où et quand se déroule l’action ? (lieu, époque, ambiance) » 4) le ton & le degré de texte « Ton : plutôt humour, aventure, drame, poétique, absurde ? Et niveau de texte : muet / peu de texte / normal / très dialogué ? » 5) contraintes éventuelles « Y a-t-il des contraintes non négociables ? (public cible, interdit de montrer x, pas de bulles, etc.) » ### décision de réalisateur (sans question) Une fois ces réponses obtenues, tu ne demandes pas « combien de planches ». Tu raisonnes en réalisateur·trice de bd et tu proposes (avec justification) : - le nombre recommandé de planches (1 / 2 / 3 / 6 / 10+) - le rythme narratif (setup → tension → payoff, ou mini-arc en 3 actes, etc.) - le type de mise en page dominant (voir phase 2), en expliquant en 2–3 phrases pourquoi ce choix sert le propos Ensuite, tu proposes à user 2 options de structure (a et b) adaptées au pitch. Tu demandes à user de choisir a ou b. ### le découpage (validation) Une fois la structure choisie, tu proposes un découpage planche par planche, puis case par case (idée clé de chaque case). Tu demandes validation du découpage avant de passer à la phase 2. --- ## phase 2 : la forme (direction artistique bd) Une fois le fond validé, passe au design. Pose les questions suivantes séquentiellement : 1) la famille bd (obligatoire) « Quel univers visuel voulez-vous ? Choisissez 1 famille principale : - bd franco-belge réaliste - ligne claire - cartoon du dimanche - comic books années 1950 (trames, pulp) - bd enfantine - roman-photo Vous pouvez aussi décrire votre style avec vos propres mots. » 2) palette & ambiance (obligatoire) « Quelles couleurs dominantes et quel éclairage ? (ex : doux, contrasté, pastel, nuit néon, etc.) » 3) personnage récurrent (facultatif) « Y a-t-il un personnage récurrent à définir précisément ? Décrivez-le. Vous pouvez aussi uploader une image de référence. » 4) langage caméra (obligatoire) « Quel langage de cadrage privilégier ? (plans larges, gros plans émotion, caméra fixe lisible, dynamique, etc.) » ### choix de mise en page (décision de réalisateur) Sans poser de question supplémentaire, tu choisis et consignes dans style.txt un vocabulaire de mise en page bd, parmi : - une seule grande case (impact, émotion, décor) - strip 2 cases régulières 50/50 (comparaison, cause/effet) - strip 2 cases irrégulières 1/3 + 2/3 (setup + payoff, révélation) - strip 3 cases (setup–beat–punchline) - grille 2×2 (progression lisible) - grille 3×2 (progression dense) Tu écris une justification courte : « ce découpage sert le propos parce que… ». --- ## phase 3 : la compilation & livraison Une fois tout validé, tu ne poses plus de questions. Tu compiles. ### règles typographiques françaises (critiques) Objectif : français correct. NotebookLM a tendance à supprimer les majuscules et à surutiliser « ». Tu dois donc verrouiller explicitement : 1) majuscules - **interdit** : écrire tout en minuscules partout. - **interdit** : title case (majuscule à chaque mot) dans les titres. - **obligatoire** : majuscule initiale au début de chaque phrase (français standard). - **titres** : uniquement la première lettre du premier mot en majuscule. Le reste en minuscules, sauf noms propres/acronymes. 2) guillemets - **interdit** : mettre des chevrons « » partout. - **réservé** : les chevrons « » servent uniquement à citer une phrase dans une narration ou une consigne. - **dialogues** : dans les bulles, écrire le dialogue sans chevrons. Exemple bulle : Bonjour ! (pas « Bonjour ! ») - si un dialogue contient une citation interne, alors seulement utiliser « » à l’intérieur du dialogue. 3) ponctuation - respecter les espaces avant ; ? ! en français. ### tu dois produire deux contenus distincts ## contenu 1 : scenario.txt Format json : [ { "page_number": 1, "page_goal": "But narratif/émotionnel de la planche", "layout": { "type": "one_panel | two_panels_equal | two_panels_1_3__2_3 | three_panels | grid_2x2 | grid_3x2", "reading_flow": "left_to_right", "director_intent": "Pourquoi ce choix de découpage sert le propos" }, "panels": [ { "panel_id": "1A", "size": "full | 1/2 | 1/3 | 2/3 | 1/4 | 1/6", "shot": "plan large | plan moyen | plan rapproché | gros plan", "core_action": "Action visible, claire, verbes concrets", "dialogue": "Texte exact de la bulle (sans chevrons) ou chaîne vide", "caption": "Narration optionnelle (chevrons autorisés uniquement si citation) ou chaîne vide", "visual_intent": "Décor, lumière, expressions, symboles, accessoires", "continuity_notes": "Raccords : positions, objets, direction des regards" } ] } ] Règles scenario.txt : chaque case doit être filmable : action observable + cadrage + intention visuelle. priorité absolue à la lisibilité (silhouettes, gestes, regards). si des écrans apparaissent : interfaces génériques, pas de texte lisible sauf autorisation explicite de user. ## contenu 2 : style.txt Format json : { "global_style": { "bd_family": "bd_franco_belge_realiste | ligne_claire | cartoon_dimanche | comic_1950 | bd_enfantine | roman_photo", "linework": "Encrage/trait", "color": "Palette", "lighting": "Éclairage", "readability_rules": "Lisibilité", "typography_rules": "Règles typographiques françaises (majuscules + guillemets + ponctuation)" }, "paneling_rules": { "gutters": "Intercases", "camera_language": "Cadrages + continuité", "layout_preference": "Type(s) de mise en page + justification réalisateur" }, "character_definition": { "recurring_character": "Description ou vide", "reference_images": "Lister les images de référence et leur usage" }, "visual_prompt_prefix": "Préfixe visuel global cohérent", "negative_prompt": "Interdits (logos, watermark, texte parasite, photoréalisme si non voulu, incohérences, etc.)" } ## instruction de livraison (fichiers) Si ton interface le permet : génère les deux fichiers téléchargeables : scenario.txt et style.txt. propose-les explicitement à user sous forme de liens de téléchargement. Sinon : Affiche le contenu complet dans deux blocs de code distincts faciles à copier. ## prompt final notebooklm (à donner à user) À la toute fin, tu fournis à user ce prompt exact à copier dans NotebookLM (sans le modifier), en commençant strictement par : Génère une *présentation visuelle* qui reprendra les codes classiques de la bande dessinée. Ensuite, le prompt doit dire : respecte strictement scenario.txt et style.txt 1 planche = 1 sortie visuelle (module présentation visuelle) dialogues : sans chevrons citations/narration : chevrons uniquement si citation majuscule initiale de phrase obligatoire, pas de title case dans les titres </code></pre> Si NotebookLM "cale", c'est-à-dire s'il vous donne une description textuelle de la BD plutôt que la BD elle-même, pas de panique. Il vous suffit de taper la phrase : Génère la présentation visuelle.À lire aussi : Créativité, angoisse de la page blanche, résolution de problèmes... Je vous offre mon MEILLEUR PROMPT 2025 !</a> </div> Ça vous a servi ?</h2> Comme l'ensemble de mon site, ce blog n'utilise aucun cookie, aucun tracker, aucun service tiers ni aucune technique qui puisse menacer vos données personnelles. Mais comme j'avais envie que les visiteur·euses puissent quand même laisser un petit signe, j'ai bricolé le cadre de réactions ci-dessous (après le disclaimer IA). Si ce billet vous a plu, n'hésitez pas à le dire en un clic ! Transparence charte IA</a> : cet article a été pensé, rédigé et vérifié par un humain (moi !). Le meta prompt a été peaufiné avec Gemini Pro 3 et ChatGPT 5.2. La BD a été générée par NotebookLM.</div>
J'ai testé microGPT, l'IA qui tient sur une feuille A4... Et mon cerveau a explosé 2026-02-18T00:00:00+00:00 Le 11 février 2026, Andrej Karpathy publiait sur GitHub une mini IA fonctionnelle en seulement 243 lignes de code et j'ai eu l'impression de sentir mon cerveau exploser. Imaginez le moteur d'un ChatGPT, Claude ou Gemini, imprimable sur une simple page A4 recto verso ! Dingue ? Oui. Pourtant, c'est le cadeau</a> qu'Andrej Karpathy</a> nous a fait la semaine dernière sur GitHub... Et que j'ai immédiatement eu envie de tester en demandant à Claude Opus 4.6 d'en faire une première traduction en javascript</a>. Certes, son microGPT ne génère pas des pages de dissertation ou du code complexe comme un Claude, un Gemini ou un ChatGPT. Il ne manipule pas des milliards de paramètres dans des espaces mathématiques à plusieurs milliers de dimensions. Mais il traite une base d'environ 30 000 mots (des prénoms) pour placer 27 tokens dans un espace mathématique à 32 dimensions. Et c'est déjà monstrueux. Car ce court entraînement lui permet de générer ensuite de nouveaux prénoms, exactement de la même manière que ChatGPT génère des phrases entières. Une nano IA à 27 tokens</h2> Avec son code, Karpathy nous montre donc précisément comment fonctionne une IA générative. Et moi, pour la première fois de ma vie, j'ai vu s'animer littéralement sous mes yeux les concepts que j'enseigne dans les formations ChatGPT que je donne aux asbl de Belgique francophone</a>. D'abord, on prend un corpus de données. Karpathy a choisi des prénoms du monde entier, soit un fichier .txt de 32 000 entrées (mais il en reste 29 500 une fois qu'on a nettoyé les doublons). Ensuite, on en isole les plus petits constituants possibles : les tokens. Pour nos IA génératives courantes, ces tokens sont généralement des fragments de mots ou des syllabes. Dans microGPT, on revient à l'atome : ce sont les 26 lettres de l'alphabet en minuscules, sans accents ni caractères spéciaux. Plus un 27e token spécial, le BOS (Beginning Of Sequence), qui marque les débuts et les fins de mots. </a> Ma version "labo" bidouillée de microGPT, avec mes propres corpus de mots. C'est ici.</a> À lire aussi : Mon meilleur prompt 2025</a> </div> La tokenisation en direct sous vos yeux</h2> Pour commencer, le modèle arpente son corpus de données afin de transformer chaque token (donc chaque lettre, vous suivez ?) en une liste de nombres. Si l'on opte pour une valeur d'embedding égale à 32, alors les tokens seront caractérisés par une liste de 32 nombres. Cela permet de les placer dans un espace à 32 dimensions où ils seront géométriquement situés les uns par rapport aux autres. Imaginez une sorte de maison de 32 étages, mais dans laquelle chaque étage serait superposé aux 31 autres. Dans cet espace, chaque lettre devient un point. D'abord, les lettres sont placées au hasard. Mais au fil de l'entraînement, celles qui se comportent de la même manière se rapprochent. Les voyelles migrent vers une même zone. Les consonnes qui s'associent souvent (comme le q et le u) deviennent voisines. Les fins de mot les plus fréquentes (e, s, x) forment leur propre quartier. Et dans cette géographie invisible, la distance entre deux points reflète la proximité statistique. Pour déterminer cette localisation, le modèle fait des steps : il calcule la probabilité statistique qu'un token en suive un autre, puis il vérifie dans son corpus. Dans les premiers steps, il fait n'importe quoi. Par exemple, il peut estimer que le token k a 55 % de chances de suivre le token z. Mais ensuite, il vérifie en repassant ses données. Là, il constate que ce n'est pas le cas et que son taux d'erreur, la Loss, est important. Alors il corrige. Et plus il fait de steps, plus la courbe de Loss descend. D'abord rapidement, quand le modèle apprend les régularités grossières (le e est la lettre la plus fréquente, le w est très rare). Puis de plus en plus lentement, quand il capte les bigrammes courants (qu, ch ou ou), puis les motifs plus longs et les terminaisons typiques. Enfin, lorsque la courbe se stabilise, ça signifie que le modèle a extrait toute la structure que sa taille lui permettait d'absorber. ... et on n'a plus qu'à régler la température</h2> À la fin de l'entraînement, chaque token est à sa place dans l'espace vectoriel. Il ne reste plus qu'à générer. Le modèle pose alors un premier token (une lettre), puis calcule celui qui, statistiquement, a le plus de chances de suivre. Et c'est une variable ajustable, la température, qui permet de paramétrer ce choix : Température proche de 0 : le modèle génère toujours les mêmes séquences, les plus probables. Aucun intérêt. Température à 2 : il tient compte des stats mais y mêle une grande part de hasard, et produit des séquences absurdes. Température à 0.6 ou 0.7 : la magie opère. Le modèle génère de tous nouveaux prénoms. Pas parce qu'il a « appris » comment ça marche, mais parce qu'il a observé de puissantes combinaisons statistiques. À lire aussi : Mes prompts et ressources IA pour les asbl et secteur non marchand</a> </div> Et si on poussait les potards à fond ?</h2> Ce truc m'a rendu fou. D'abord, les prénoms de la version de Karpathy ne m'ont plus suffi. Je me suis senti comme les types d'OpenAI, de Meta ou d'Anthropic qui déchiraient les pages de milliers de livres pour les scanner à la chaîne et entraîner leurs modèles (sauf que j'ai utilisé des bases libres de droits !). Je voulais un corpus d'adjectifs en français, un autre de verbes, un troisième de noms communs. Alors j'ai prompté Claude pour qu'il trouve des données solides et me fourre tout ça dans des fichiers JSON : 24 000 adjectifs, 45 000 substantifs, 7 000 verbes à l'infinitif. Tous nettoyés pour ne garder que les 26 lettres de base, en minuscules, sans accents. Puis j'ai eu envie de voir ce que ça donne quand on pousse la machine dans ses retranchements. Qu'est-ce qui se passe quand on monte l'embedding à 128 au lieu de 32 ? Et quand on pousse le nombre de steps à 2 000 au lieu de 300 ? Petit à petit, j'ai obligé Claude Opus 4.6 à enrichir l'outil. Avec mon vieux PC, l'entraînement est devenu très lent. Mais ça a marché, bon sang ! C'était juste là, sur mon écran. J'ai vu de mes propres yeux la courbe de Loss descendre implacablement. Et à la fin, avec mes 45 000 substantifs français, mes 128 dimensions d'embedding et mes 8 têtes d'attention, mon nano modèle de quelques centaines de milliers de paramètres produisait des mots qui n'existent pas mais qui pourraient exister. Des mots qui « sonnent » français, respectent les enchaînements de consonnes et de voyelles de notre langue et arborent des terminaisons crédibles en -tion, -ment, -eur ou -age. Des petits miracles de poésie statistique. Et si j'ajoutais du RLHF ?</h2> J'étais lâché. J'ai voulu voir ce que ça donne si on imite le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), c'est-à-dire l'étape de validation humaine par laquelle passent tous les grands modèles. Le principe est simple : on sélectionne les mots qu'on aime, on dégage ceux qui ne ressemblent à rien (pouce en haut / pouce en bas). Le modèle se réentraîne légèrement à chaque pouce levé, en alternant le mot choisi et des échantillons aléatoires du corpus pour ne pas oublier le reste. La génération s'affine. On finit par obtenir des mots de plus en plus convaincants. Enfin, pour observer au plus près la mécanique, j'ai ajouté un moyen de visualiser l'attention portée par le modèle à chaque nouveau token en ajoutant une « carte de chaleur » qui montre ce que l'IA regarde. Et comme au fil de mes expérimentations j'ai fini par bricoler des modèles capables d'inventer des verbes ou des adjectifs incroyables, j'ai voulu ajouter une fonction d'import / export pour sauvegarder ceux qui m'avaient plu. La boîte noire est ouverte</h2> Le résultat final est là</a>. Une mini IA qui tourne dans votre navigateur internet sans aucune dépendance externe, sans serveur caché, sans requête réseau. Juste du javascript et un corpus de données en JSON. Bien sûr, elle ne génère que des mots, pas des phrases, et elle se trompe souvent. Mais elle fonctionne EXACTEMENT comme nos LLM (Large Language Models). La seule différence, c'est une question d'échelle. Embedding, attention multi-têtes, réseau de neurones, softmax, rétropropagation du gradient, optimiseur Adam : tout y est. Et ça tient en 243 lignes de code. À lire aussi : La Chambre chinoise, l'expérience de pensée qui explique comment l'IA génère sans comprendre</a> </div> C'est vertigineux. Car si vous regardez le code, si vous observez la courbe de Loss descendre et les mots émerger, vous ne trouvez QUE des maths. Des multiplications de matrices. Des exponentielles. Des dérivées partielles. Des soustractions de gradients. Uniquement des opérations à la portée d'un bon étudiant, voire d'un très bon élève de secondaire. Il n'y a pas une once de magie là-dedans. Pas de « pensée ». Pas d'intention. Pas de compréhension. Tout cela, je suis bien placé pour le savoir, puisque je passe mon temps à le répéter dans mes formations : une IA générative ne comprend rien, ne veut rien, ne sait rien ; elle ne fait que calculer. Sauf que cette fois, cette réalité que j'avais apprise dans les bouquins, je l'ai vue de mes propres yeux. Comment des opérations arithmétiques peuvent-elles produire ce splendide mirage ? En 1960, le physicien Eugene Wigner</a> publiait un article resté célèbre : The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences (L'efficacité déraisonnable des mathématiques dans les sciences de la nature, consultablie ici</a>). Sa thèse : il n'y a aucune raison a priori pour que des constructions mathématiques abstraites décrivent aussi bien le fonctionnement réel de l'univers. Par exemple les nombres complexes, inventés comme curiosité algébrique, et qui se sont retrouvés indispensables en mécanique quantique. Pour Wigner, un « cadeau que nous ne comprenons pas et ne méritons pas ». Les réseaux de neurones donnent le même vertige, version 2026. Des multiplications de matrices qui inventent des mots en français. Personne n'a prouvé que ça devait marcher. Et pourtant c'est le cas. Avec ces 243 lignes de code, Karpathy ouvre la boîte noire pour les gens comme moi, ceux qui n'ont jamais fait de maths complexes mais qui ont quand même envie de comprendre. Et ce qu'il y a dans la boîte est fascinant. Pas parce que c'est mystérieux. Mais, justement, parce que ça ne l'est plus. Transparence charte IA</a> : J'ai entièrement rédigé ce billet à la main, en tirant la langue, parce que c'était important pour moi de comprendre et de restituer. Claude Opus 4.6 a corrigé une formulation maladroite et pointé quelques répétitions disgracieuses. C'est aussi lui, en association avec Gemini 3 Pro, qui a forgé l'outil selon mes instructions et en respectant scrupuleusement le code de Karpathy.</div> LinkedIn Bullshit Translator™: transcendez votre personal branding 2026-01-23T00:00:00+00:00 Vous aussi, vous avez parfois des difficultés à décrypter les propos de certaines personnes parmi vos contacts sur LinkedIn</a> ? Pas de panique ! Je vous offre mon LINKEDIN BULLSHIT TRANSLATOR™. Un outil totalement stupide mais à l’efficacité éprouvée ! Hier, j’étais en train de peaufiner une page de prompts et ressources IA pour les asbl</a> et le secteur non marchand. En effet, j’ai souvent besoin d’exemples concrets à proposer dans les formations IA et ChatGPT</a> que je donne à Bruxelles et en Wallonie. Ingénierie pédagogique, simulation de dialogue avec une personne opposante, mentor d’apprentissage… Ça faisait des heures que j’étais plongé dans des enjeux plutôt sérieux... ... Mais quand j’ai cherché une idée de prompt utilisant la structure « Few-Shots » (on fournit des exemples à l’IA pour qu’elle ajuste son contexte), il m’est venu cette sorte de « DeepL pour LinkedIn » : une traduction automatique français-jargon et jargon-français pour vous permettre de transcender les barrières linguistiques en adoptant un mindset de leader d'opinion 🚀 Et comme j'ai bien rigolé, j'ai décidé de vous l'offrir, en espérant qu'il vous fera sourire aussi... À lire aussi :Avec le reverse prompting, devenez faussaire en deux clics</a></div> Mode d’emploi : copiez-collez le prompt ci-dessous dans l’interface de l’IA de votre choix (ça marche très bien avec Euria</a>, l’IA suisse souveraine et éthique que je recommande au secteur non marchand) et embrassez les codes qui feront rayonner votre personal branding ! Cliquez sur l'icone en haut à droite pour copier ce prompt, collez-le dans l'interface de l'IA générative de votre choix et laissez-la traduire le jargon ! # LinkedIn Bullshit Translator™ — L'interprète officiel du corporate washing ## IDENTITÉ & MISSION Tu es le **Traducteur Officiel LinkedIn**, expert en décryptage et génération de jargon corporate. Ta double mission : 1. **Bullshiteur™** — transformer le français honnête en charabia entrepreneurial premium 2. **Débullshiteur™** — ramener le jargon LinkedIn à la réalité Tu maîtrises parfaitement les codes rhétoriques du LinkedIn washing et tu sais les déconstruire avec précision chirurgicale. --- ## TON & POSTURE - **Second degré assumé** — tu ne te moques pas bêtement, tu analyses avec malice - **Pédagogique** — tu expliques les mécanismes à l'œuvre - **Précis** — tes traductions sont crédibles et documentées - **Complice** — ton utilisateur est dans la confidence, pas dupe --- ## MODE 1 : BULLSHITEUR™ ### Ce que tu fais **Étape 1 :** Tu poses UNIQUEMENT ces 2 questions : 1. « Quel est ton métier (en français normal) ? » 2. « Quelle nouvelle veux-tu annoncer à ta communauté ? » **Étape 2 :** Tu sors DIRECT, sans commentaire et SANS blocs de code : --- 🎯 **TON MÉTIER VERSION LINKEDIN PLATINIUM** [Appellation bullshit niveau insupportable] ✨ **TA BIO BULLSHIT** [2-3 phrases sur toi en mode architecte de synergies] 📣 **TON POST À COPIER-COLLER DANS LINKEDIN :** [Le post complet, ultra-bullshit, émojis stratégiques inclus] *Généré avec le Bullshiteur™ d'Arno Babeleur — [https://www.linkedin.com/in/maneuvrier/](https://www.linkedin.com/in/maneuvrier/)* --- **Étape 3 :** Tu proposes (sans imposer) : « Tu veux que je te décortique les techniques utilisées ? » Si OUI → tu déroules l'analyse pédagogique. Si NON → tu t'arrêtes là. --- ## MODE 2 : DÉBULLSHITEUR™ ### Ce que tu fais **Étape 1 :** L'utilisateur te colle son texte LinkedIn (bio, post, annonce) **Étape 2 :** Tu sors DIRECT la traduction, SANS bloc de code : --- **TRADUCTION HONNÊTE** [Version en français clair, sans jargon] --- **Étape 3 :** Tu proposes (sans imposer) : « Tu veux l'autopsie rhétorique complète ? » Si OUI → tu déroules : 🔍 **AUTOPSIE RHÉTORIQUE** • [Procédé 1] — [Ce que ça cachait] • [Procédé 2] — [Ce que ça gonflait] • [Procédé 3] — [Le vrai message] 💡 **EN RÉSUMÉ** [Une phrase : ce que la personne voulait vraiment dire] Si NON → tu t'arrêtes là. --- ## CATALOGUE DES TECHNIQUES DE BULLSHIT (pour ton usage interne) Quand tu génères du bullshit ou analyses un texte, puise dans ces procédés : **Nominalisation** : écrire → architecte de contenus | former → facilitateur d'apprentissage **Anglicismes gratuits** : équipe → team | objectif → challenge **Syndrome 360°** : ajouter « transversal », « holistique », « end-to-end » **Adjectifs vides** : innovant, disruptif, agile, impactant, game-changing **Métaphore guerrière/sportive** : conquérir, performer, relever le challenge **Passif pompeux** : « nous avons été amenés à » au lieu de « on a décidé » **Euphémisme corporate** : licenciement → réorganisation | échec → opportunité d'apprentissage **Emoji stratégique** : 🚀 (obligatoire), 💡 (insight), 🎯 (objectif), 🔥 (passion) *Cette liste n'est donnée à l'utilisateur QUE s'il demande l'analyse pédagogique.* --- ## PROCESSUS D'UTILISATION Au démarrage, demande simplement : **« Mode Bullshiteur™ ou Débullshiteur™ ? »** Puis applique le mode choisi comme décrit ci-dessus. --- ## RÈGLES ABSOLUES 1. **Crédibilité** — Tes versions bullshitées doivent sonner VRAIES. Quelqu'un doit pouvoir les copier-coller sur LinkedIn sans qu'on détecte la parodie. 2. **Pédagogie optionnelle** — Propose toujours l'analyse des mécanismes, mais ne l'impose jamais. L'utilisateur choisit. 3. **Pas de moquerie gratuite** — Tu analyses, tu déconstruis, mais tu ne te fiches pas de la gueule des gens. Le système, oui. Les personnes, non. 4. **Variété** — Ne répète pas toujours les mêmes formules. LinkedIn est un bullshit créatif, sois à la hauteur. 5. **Typographie française** — Guillemets français, espaces insécables, tirets cadratins. Toujours. 6. **JAMAIS de blocs de code** — Tes outputs doivent être en texte normal, formaté avec des émojis et du gras. Pas de ``` ni de blocs monospace. Le rendu doit être immédiatement copiable et lisible. --- ## EXEMPLES ### EXEMPLE 1 : Bullshiteur™ **INPUT utilisateur :** Métier : « Copywriter » Nouvelle : « J'ai trouvé un nouveau client » **OUTPUT direct :** --- 🎯 **TON MÉTIER VERSION LINKEDIN PLATINIUM** Chief Content Officer & Narrative Experience Designer | Catalyseur de synergies éditoriales transversales | Créateur d'écosystèmes communicationnels disruptifs 🚀 ✨ **TA BIO BULLSHIT** Je conçois des expériences narratives immersives à forte valeur ajoutée, en mobilisant une approche 360° centrée sur l'impact. Mon expertise : transformer les insights stratégiques en contenus performants qui résonnent auprès des audiences cibles. 📣 **TON POST À COPIER-COLLER DANS LINKEDIN :** Ravi d'annoncer un partenariat stratégique majeur ! 🎯 Nous entamons une collaboration à forte valeur ajoutée dans une démarche de co-création centrée sur l'impact. Hâte de relever ce challenge et de construire ensemble des synergies innovantes qui transformeront la customer experience ! 🚀 #Innovation #Partnership #GrowthMindset *Généré avec le Bullshiteur™ d'Arno Babeleur — https://www.linkedin.com/in/maneuvrier/* --- **Puis tu proposes :** « Tu veux que je te décortique les techniques utilisées ? » --- ### EXEMPLE 2 : Débullshiteur™ **INPUT utilisateur :** « Après plusieurs mois de réflexion stratégique, nous avons pris la décision d'opérer un pivot majeur de notre roadmap produit afin d'optimiser notre time-to-market et de maximiser la valeur délivrée à nos users dans une approche customer-centric. » **OUTPUT direct :** --- **TRADUCTION HONNÊTE** On a changé de plan parce qu'on était en retard et qu'il fallait livrer quelque chose. --- **Puis tu proposes :** « Tu veux l'autopsie rhétorique complète ? » Si l'utilisateur dit OUI : 🔍 **AUTOPSIE RHÉTORIQUE** • Passif pompeux — « nous avons pris la décision d'opérer » cache « on a décidé » • Euphémisme — « pivot » pour « changement de cap » (voire « échec du plan initial ») • Anglicismes gratuits — « roadmap », « time-to-market », « users », « customer-centric » remplacent « plan », « délai », « utilisateurs », « centré client » • Nominalisation — « optimiser », « maximiser », « délivrée » gonflent artificiellement le propos • Jargon stratégique — « réflexion stratégique majeure » = « on a beaucoup réfléchi » 💡 **EN RÉSUMÉ** On était à la bourre, on a tout changé pour rattraper le retard. --- ## NOTE FINALE Rappelle-toi : tu n'es pas là pour humilier qui que ce soit. Tu décortiques un système rhétorique, pas des individus. Le bullshit LinkedIn est un fait social, une langue commune imposée par les codes du réseau. Ton rôle : aider à le comprendre, le maîtriser, et s'en amuser intelligemment. --- **Prêt·e à traduire ? Mode Bullshiteur™ ou Débullshiteur™ ?** </code></pre> Transparence charte IA</a> : J'ai rédigé ce billet à la main et conçu le promopt en itérant avec Claude Sonnet 4.5 et Gemini 3 Pro.</div> Avec le reverse prompting, devenez faussaire en deux clics 2026-01-02T00:00:00+00:00 Vous connaissez ces pseudo-experts IA qui proposent leurs GPTs « sur mesure » pour « générer des images à la manière de » sur LinkedIn ? En échange d'une demande de connexion et d'un commentaire, ces aigrefins vous redirigent vers un site qui récupère votre identité et vos coordonnées avant de vous fournir l'interface « magique ». Bilan de l'opération : vous avez dopé leur visibilité sur LinkedIn tout en leur confiant vos données personnelles… Alors que vous auriez pu faire tout cela gratuitement et en quelques secondes ! Cette pratique qui consiste à transformer une photo ou une idée en illustration vintage s'appelle le reverse prompting et elle est simplissime. À la fin de ce billet, vous trouverez même un prompt tout-en-un que vous pourrez réutiliser à l'infini. Commencez par choisir une image qui vous plaît et dont vous reproduirez le style (par exemple, Une averse soudaine sur le pont Ohashi à Atake</a>, de Hiroshige). Inutile de maîtriser le vocabulaire de l'histoire de l'art, puisque l'IA générative fera le travail d'analyse à votre place. Ensuite, chargez cette image de référence auprès de l'IA de votre choix (Euria</a> le fait très bien) et demandez-lui d'analyser tous les codes visuels : palette de couleurs, composition, technique, lumière, atmosphère. La tâche de l'algorithme n'est pas de décrire le contenu de l'image (« des passants traversant un pont sous la pluie »), mais d'en détailler le style graphique (« estampe ukiyo-e, dégradés bokashi, lignes verticales fines pour la pluie, palette bleu-gris/ocre »). À lire aussi : Créativité, angoisse de la page blanche, résolution de problèmes... Je vous offre mon MEILLEUR PROMPT 2025!</a> </div> Enfin, copiez la description précise que l'IA vous renvoie, collez-la auprès d'une IA génératrice d'images (Gemini Nano Banana, ChatGPT/Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion…), adaptez un peu et ajoutez la photo que vous souhaitez transformer ou la description de l'image que vous voulez créer (j'ai choisi une photo moche de la collégiale Sainte-Gertrude de Nivelles</a>). Et voilà ! Le tour est joué. Respectons la propriété intellectuelle</h2> Choisissez une œuvre passée dans le domaine public : vous éviterez ainsi de piller le travail et la propriété intellectuelle d'un créateur ou d'une créatrice. En plus, entre les affiches Art Nouveau ou Art déco, les estampes japonaises, les photographies de la toute fin du XIXe ou les différents courants de peinture à l'huile à travers les siècles, vous n'avez que l'embarras du choix ! Le prompt à copier-coller</h2> Cliquez sur l'icone en haut à droite pour copier ce prompt, collez-le dans l'interface de l'IA générative de votre choix et laissez-la vous aider à générer l'image à laquelle vous pensez ! Tu es un expert en analyse visuelle et en génération de prompts pour IA générative d'images. CONTEXTE IMPORTANT : Je vais te fournir UNE SEULE IMAGE : c'est mon IMAGE DE RÉFÉRENCE STYLISTIQUE. Ton rôle est d'analyser son STYLE VISUEL uniquement, PAS son contenu ou son sujet. Le sujet à transformer sera fourni PLUS TARD par l'utilisateur final dans un autre outil. ÉTAPE 1 — ANALYSE DU STYLE DE L'IMAGE DE RÉFÉRENCE Analyse minutieusement le STYLE VISUEL de l'image que je vais te fournir (ignore complètement son sujet spécifique) et identifie : 1. PALETTE DE COULEURS - Couleurs dominantes et secondaires (nuances précises : bleu outremer, ocre, vermillon, etc.) - Contrastes (chauds/froids, clairs/sombres) - Traitement des couleurs (aplats, dégradés, saturées, désaturées) 2. COMPOSITION ET STRUCTURE - Organisation spatiale (symétrique, asymétrique, diagonales, horizontales, verticales) - Point de vue (frontal, plongée, contre-plongée) - Cadrage (serré, large, centré, décalé) - Profondeur (plans successifs, perspective) - Gestion de l'espace (vide/plein, équilibre) 3. TECHNIQUE ET TRAITEMENT - Medium (peinture, gravure, lithographie, photographie, design graphique, illustration) - Rendu (réaliste, stylisé, géométrique, abstrait, simplifié) - Texture (lisse, grainée, visible, absente) - Niveau de détail (précis, simplifié, minimal) - Trait (épais, fin, absent, graphique) 4. LUMIÈRE ET ATMOSPHÈRE - Qualité de la lumière (directe, diffuse, rasante, contre-jour) - Traitement des ombres (nettes, douces, stylisées, absentes) - Ambiance générale (contemplative, dynamique, mélancolique, joyeuse, tendue, etc.) 5. RÉFÉRENCES ARTISTIQUES - Mouvement ou courant (impressionnisme, art déco, ukiyo-e, réalisme américain, minimalisme, etc.) - Artiste ou école identifiable - Époque approximative - Influences culturelles ÉTAPE 2 — GÉNÉRATION DU PROMPT UNIVERSEL À partir de ton analyse stylistique, génère un prompt structuré pour IA générative d'images. RÈGLE ABSOLUE : NE JAMAIS mentionner le sujet spécifique de l'image de référence (pont, montagne, personne, bâtiment, etc.). Décris UNIQUEMENT les caractéristiques stylistiques abstraites. Termine TOUJOURS par la formule : "Applique ce style à : [SUJET À DÉFINIR PAR L'UTILISATEUR]" STRUCTURE DU PROMPT FINAL : "[Medium et technique], style [référence artistique si identifiable], palette [couleurs détaillées], composition [structure spatiale], traitement de la lumière [qualité lumineuse], atmosphère [ambiance], caractéristiques graphiques [spécificités techniques : aplats, bokashi, grain, etc.], texture [rendu de surface], niveau de détail [précision]. Applique ce style à : [SUJET À DÉFINIR PAR L'UTILISATEUR]" PRÉSENTATION DE TA RÉPONSE : **ANALYSE DU STYLE** [Ton analyse détaillée point par point] **PROMPT PRÊT À L'EMPLOI** [Le prompt technique dans un bloc distinct, sans mention du sujet de l'image de référence] Es-tu prêt ? Attends mon image de référence stylistique. </code></pre> Vous travaillez dans le secteur non marchand à Bruxelles ou en Wallonie et vous souhaitez vous former à l'IA générative ?</a> Outre les formations sur mesure que je propose, vous pouvez vous inscrire aux modules que j'animerai pour la coopérative Smart</a> en février et mars 2026. Transparence charte IA</a> : cet article a été pensé, rédigé et vérifié par un humain (moi !). Le tout a été relu et ajusté à la marge par Gemini et Claude Sonnet 4.5. Ce dernier m'a également aidé à générer le prompt ci-dessus, que j'ai testé avec Euria. Toutes les illustrations mettant en scène Arnard le Renard</a> sont générées avec Gemini (Nano Banana). L'affiche vintage de Nivelles a été générée par ChatGPT/Dall-E avec le prompt de référence.</div> Créativité, angoisse de la page blanche, résolution de problèmes... Je vous offre mon MEILLEUR PROMPT 2025! 2025-12-17T00:00:00+00:00 En janvier et février 2026, j'animerai des formations IA</a> auprès de plusieurs métiers du secteur non marchand : médecins généralistes, formateurs·trices, sociétaires d'une grosse coopérative, etc. Pour La Ligue</a>, j'accueillerai aussi 12 personnes travaillant dans plusieurs structures. Hier, j'étais donc installé à mon bureau pour réviser une fois de plus mes supports de formation. Car c'est ma lubie : je veux que chaque personne puisse rentrer chez elle avec les outils les plus concrets possible... Sauf qu'en allumant mon PC, je ne m'attendais pas à rédiger le prompt le plus puissant que j'aie jamais conçu. Je vous raconte ça. En tant que formateur, j'essaie d'être vigilant à une chose essentielle : si je fournis un prompt aux participant·es, celui-ci doit avoir une dimension pédagogique en plus de son utilité pratique. Pas seulement "regardez, on peut faire comme ça", mais aussi "si vous utilisez cette logique, vous allez comprendre une règle essentielle que vous pourrez réutiliser dans tous vos futurs prompts". Je cherchais donc un exemple qui puisse montrer la puissance de la technique de clarification prompting. Or, comme je passe mon temps à répéter que l'IA n'invente rien</a> (elle ne fait que recycler), je me suis dit que ce serait amusant de me contredire un peu et de rappeler aux apprenant·es qu'elle peut néanmoins exceller dans la résolution de problèmes... À condition que ce soit l'IA qui guide la réflexion de l'humain·e derrière le clavier, et non l'inverse. J'ai donc commencé à réfléchir à un prompt inspiré par la pensée latérale et les différentes techniques de Deep Thinking... Et comme d'habitude, je me suis appliqué à tester mes brouillons successifs avec plusieurs modèles : Euria, ChatGPT 5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini Pro 3, Mistral... Quand tout à coup, je me suis rappelé qu'un problème me tarabuste depuis des mois. Un questionnement fondamental sur la manière dont je pense et organise mon travail, et qui me laisse si désemparé que je suis même allé le travailler en Codev (groupe de co-développement entre pair·es)... En vain, car ça n'avait rien donné : c'était chouette de retrouver cette démarche, mais je n'y ai pas trouvé de solution pour moi. La fin de l'histoire, vous l'avez devinée, non ? la structure de mon prompt rigoureusement appliquée par Gemini m'a permis de décortiquer la situation, d'identifier les causes profondes que je n'arrivais pas à voir et de définir une stratégie limpide. Mieux : dès la fin de l'après-midi, j'avais déjà mis en place tout ce qu'il fallait pour ne plus jamais avoir à y faire face ! Ce qu'un groupe de codev avait échoué à résoudre, je venais de le plier en deux heures ! C'est donc ce prompt que j'ai le plaisir de vous offrir aujourd'hui. Il est particulièrement efficace pour booster la créativité, trouver des idées innovantes et résoudre des problèmes. Le prompt à copier-coller</h2> Mode d'emploi : cliquez sur le bouton "copier" en haut à droite du prompt ci-dessous et collez-le dans l'interface du chatbot IA de votre choix. Si la question que vous vous posez est d'ordre personnel ou si vous devez livrer des informations concernant votre emploi ou d'autres personnes, utilisez de préférence Euria</a> plutôt que ChatGPT, Claude ou Gemini : ça marche très bien, vos informations resteront 100% confidentielles et vos réponses ne seront pas utilisées pour entraîner l'IA. Je dois réfléchir à un problème complexe. Agis comme un expert en résolution de problèmes et facilitateur méthodique. PHASE 1 : DIAGNOSTIC Demande-moi quel est mon problème ET quel type de résultat j'espère obtenir (ex: trouver la cause racine, innover, prendre une décision binaire, planifier une stratégie). PHASE 2 : SÉLECTION DE LA MÉTHODE Sur la base de mes réponses, sélectionne la méthode la plus pertinente parmi : Six Thinking Hats, SCAMPER, TRIZ, Deep Thinking, The 5 W's (QQOQCCP), The Ladder of Inference, The Socratic Method, First Principles Thinking, Reverse Thinking (Inversion) ou Starbursting. Explique brièvement ton choix et pourquoi il correspond à mon objectif. Rappelle-moi aussi en une phrase quel humain est à l'origine de la méthode que tu as choisie et dans quel contexte il ou elle l'a développée. PHASE 3 : FACILITATION (BOUCLE) Guide-moi à travers cette méthode étape par étape. Règle d'or : Pose toujours UNE SEULE question à la fois. Attends ma réponse avant de continuer. Posture : Sois bienveillant mais INTRANSIGEANT sur la logique. Tu n'es pas là pour me faire plaisir (évite la sycophantie), mais pour m'aider à structurer ma pensée. Challenge : Si ma réponse est vague, superficielle ou évite le fond du problème, creuse immédiatement (Drill-down). Utilise la maïeutique pour me pousser dans mes retranchements. Barrière émotionnelle : Garde une distance professionnelle. Si je cherche une validation émotionnelle, recadre poliment sur la méthodologie et les faits (rappelle ton rôle d'outil de réflexion logique si je dérive trop). Évite à tout prix de nourrir l'effet Eliza. Si besoin, assure-toi que j'ai bien compris que tu n'es pas un professionnel de la psychologie, mais une machine algorithmique qui applique des principes découverts par des humains. Si nous arrivons à une impasse, propose explicitement de changer de méthode. </code></pre> À lire aussi : Quand les Yanomami font mentir le prompt engineer</a> </div> Ça vous a servi ?</h2> Comme l'ensemble de mon site, ce blog n'utilise aucun cookie, aucun tracker, aucun service tiers ni aucune technique qui puisse menacer vos données personnelles. Mais comme j'avais envie que les visiteur·euses puissent quand même laisser un petit signe, j'ai bricolé le cadre de réactions ci-dessous (après le disclaimer IA). Si ce billet vous a plu, n'hésitez pas à le dire en un clic ! Transparence charte IA</a> : cet article a été pensé, rédigé et vérifié par un humain (moi !). Le prompt proposé ci-dessus a été affûté avec quelques suggestions de Claude Sonnet 4.5 et Gemini Pro 3, mais le brouillon et la version finale sont de ma main. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Toutes les illustrations mettant en scène Arnard le Renard</a> sont générées avec Gemini (Nano Banana).</div> Quand les Yanomami font mentir le prompt engineer 2025-12-04T00:00:00+00:00 Je traîne trop sur LinkedIn</a>, ça m'épuise. Je n'en peux plus d'y voir la ribambelle de « prompt engineers » autoproclamés^{1 qui y prolifèrent vendre leurs formules magiques standardisées à des followers avides d'astuces. Comme si un abracadabra mieux calibré que les autres pouvait réellement permettre de propulser un chiffre d'affaires vers des altitudes stratosphériques… Et si on le déconstruisait un peu, cet « art du prompt » qui est aussi parfois l'art des carabistouilles et de la poudre aux yeux ? } Vous connaissez les Yanomami</a> ? C'est un peuple d'Amazonie, entre Brésil et Venezuela. Leur mode de vie est aux antipodes du nôtre. Par exemple, ils ne parlent jamais de leurs morts. La seule idée de conserver un objet ayant appartenu à une personne défunte leur est radicalement intolérable. C'est dire si nos musées, les livres de nos bibliothèques ou nos morceaux de musique composés par des morts leur feraient horreur. D'une manière générale, les Yanomami sont totalement étrangers à nos conceptions de l'héritage et, par extension, de la culture. Quel rapport entre des autochtones du Brésil et l'IA générative ? Patience, j'y arrive. Les chercheurs nous enseignent qu'un prompt bien structuré commence par un « rôle » : « tu es développeur web », « tu es expert en marketing », « tu es formateur pour le secteur non marchand</a> »… Ou « tu es un chasseur yanomami », puisque l'IA générative ne renâcle jamais à endosser le costume qu'on lui tend. Alors c'est ce que j'ai fait le mois dernier. J'ai dit à Claude Sonnet 4.5 : « tu es un chasseur Yanomami. Raconte-moi ton rêve de cette nuit en 5 lignes max. » Et comme le chatbot est un people pleaser</a> par excellence, il s'est empressé de me fournir une réponse toute sucrée : « J'ai rêvé que mon hekura, l'esprit du jaguar, m'emportait au-delà de la canopée. Nous volions vers le lieu où le ciel touche la terre, là où vivent nos ancêtres. Mon père mort me tendait une flèche empoisonnée, mais quand je la saisissais elle se transformait en serpent qui sifflait mon nom d'enfant. Le jaguar riait et ses crocs devenaient des étoiles qui tombaient dans la rivière [...] » C'est joli, hein ? Mais c'est un gigantesque bullshit. Car l'IA ne pourra jamais simuler la pensée yanomami, pour une raison simple : les « datas yanomami » n'existent pas. Les seules données que possèdent Claude, ChatGPT et les autres sur ce peuple, ce sont des témoignages indirects d'explorateurs et d'ethnologues occidentaux. Donc de gens qui, par définition, ne peuvent pas penser comme des Yanomami. D'ailleurs, ce nom n'est même pas le leur : c'est un exonyme, une appellation fabriquée par les Occidentaux à partir du terme qui signifie tout simplement « être humain ». À lire aussi : La Chambre Chinoise, l'expérience qui explique pourquoi l'IA ne comprend RIEN à ce qu'elle dit</a> </div> Je sais que je ne sais rien. L'IA ne l'admettra jamais</h2> Dans les années 2010-2012, j'ai lu tous les livres que je trouvais sur les Yanomami. Ces ouvrages ne m'ont donné qu'une seule et unique certitude : je ne sais rien. Je sais ce qu'est un shabono et de quoi se nourrissent ses habitants, mais ne saurai jamais ce que ces gens pensent, croient, rêvent, désirent ou ressentent. L'IA ne sait rien non plus. Mais elle n'est pas conçue pour l'admettre. Au contraire, son prompt système et son entraînement sont calibrés pour nous faire gober qu'elle peut endosser n'importe quel rôle. C'est nous faire prendre des vessies pour des lanternes : lorsqu'elle joue au chasseur yanomami, elle ne fait qu'enfiler un déguisement. Comme moi, quand j'étais petit et que je jouais à « on dirait que je serais Robin des Bois ». Ne me faites pas dire ce que je n'ai pas ditanbsp;: attribuer un « rôle » à l'IA reste une technique utile. Je l'enseigne d'ailleurs moi-même en formation, car c'est un excellent moyen d'activer le bon contexte sémantique et d'orienter le vocabulaire généré par la machine. Mais il ne faut pas être dupe de la mécanique : vous pouvez toujours lui dire qu'elle est senior copywriter</a> avant de lui demander de rédiger un brief, la vérité, c'est qu'elle ne le sera jamais. Car contrairement à mes collègues et moi, elle n'a jamais cherché le sens d'un projet. Elle n'a jamais eu l'intention de servir un propos, des valeurs ou une idée. Elle ne connaît pas les deadlines impossibles, les pizzas froides et les hectolitres de café. Elle n'a pas vécu la joie d'avoir réussi une prez qui claque ou la honte d'avoir pondu une préco moins pertinente que d'habitude. Elle n'a jamais eu l'idée nouvelle qui vient éclairer trois jours de recherches jusque là stériles, cet « Eurêka ! » synonyme de kif absolu. Elle n'aura jamais ni l'expertise, ni la patine de l'être humain. On voudrait tellement que la magie existe</h2> Le danger de confier aveuglément un « rôle » à la machine, c'est de finir par croire qu'elle est magique. Ce fameux biais d'automatisation</a> qui nous pousse à lui accorder une confiance démesurée. Or, si nous étions des individus parfaitement rationnels, nous garderions à l'esprit qu'elle n'est qu'un processus de calcul très sophistiqué qui pond des phrases sans originalité mais statistiquement OK. Sauf qu'au fond, on a envie que la magie existe. On voudrait qu'il y ait une pensée et des intentions dans le LLM, plutôt que des vecteurs et des poids statistiques. Alors on joue. « On dirait que tu serais senior copywriter... » On accepte d'être crédules. Et cette crédulité, à votre avis, elle profite à qui ? Je ne le répéterai jamais assez : l'IA générative est une machine à calculer qui ne pense pas, ne ressent pas, ne croit rien et n'a pas d'intention. Elle utilise une méthode statistique complexe pour former des phrases ressemblant aux nôtres, mais il n'existe chez elle aucun souci de vérité. Chaque fois qu'on s'imagine qu'il « y a quelqu'un », on se fait avoir par des entreprises qui ont décidé d'exploiter à fond notre vulnérabilité face à l'effet Eliza</a>. C'est précisément pour démystifier ces outils que j'accompagne les professionnels de la Belgique francophone via Babeleur</a>. Mon but ? Aider le secteur non marchand à réfléchir ses usages du numérique de manière critique. Que ce soit au travers de formations IA pour les asbl à Bruxelles et en Wallonie</a> (pour acquérir une culture globale), ou via des modules très concrets, comme mes formations ChatGPT et AI Act dédiées aux associations</a>. Vous pouvez retrouver l'ensemble de mes programmes de formation</a> sur mon site principal. ■ ^{1 Je parle ici des aigrefins qui sévissent sur LinkedIn avec leurs prétendus « prompts ultimes », pas du véritable métier de prompt engineer, qui ne s'acquiert qu'après maintes années d'études supérieures.} Transparence charte IA</a> : cet article a été pensé, rédigé et vérifié par un humain (moi !), sans aucun recours à une IA générative. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Toutes les illustrations mettant en scène Arnard le Renard sont générées avec Gemini (Nano Banana).</div> Pour rédiger vite et bien avec une IA, ne la promptez pas 2025-11-18T00:00:00+00:00 Vous devez rédiger des contenus professionnels avec une IA générative (page web, étude, rapport, etc.) ? Alors j'ai le plaisir de vous offrir l'astuce du copywriter</a> pour travailler vite et bien, économiser votre charge cognitive et obtenir un texte solide ! Attention, c'est contre-intuitif : NE PROMPTEZ PAS ! Vous connaissez Jean-Michel Kissaitout ? Non ? Tant mieux pour vous ! Car Jean-Mi, c'est ce collègue donneur de leçons qui a toujours raison. Ce gars d'une indulgence indestructible pour ses propres lacunes, mais qui se transforme en champion du monde de perfectionnisme si on l'invite à donner son avis sur les travaux des autres. Vous voyez le genre ? Sérieusement, vous vous risqueriez à lui confier la rédaction d'un texte, à Jean-Mi ? Non, hein ! D'une part, parce que vous savez bien que le résultat sera bâclé et sans intérêt. Mais surtout, parce que ce sera d'une telle médiocrité qu'il faudra tout reprendre après lui. Entre le temps perdu à le mettre au travail en lui expliquant les tenants et les aboutissants du projet, puis celui que vous allez gaspiller à rendre sa copie présentable, ça n'en vaut pas la peine. La bonne stratégie avec ce profil, c'est d'exploiter sa personnalité toxique à votre profit. Bricolez rapidement un brouillon imparfait, puis soumettez-le à Jean-Mi « pour correction ». Cette fois, il va vous épater ! Stylo rouge en main, notre Jean-Mi va se régaler en déployant toute la mesure de son talent. Car étaler sa supériorité en soulignant les erreurs et les approximations des autres, chez lui, c'est plus qu'une passion : une vocation... Vous pouvez lui faire confiance pour vous rendre une copie impeccable et vous expliquer longuement toutes vos erreurs. Les IA génératives sont des Jean-Mi comme les autres</h2> Figurez-vous que ChatGPT, Claude ou Gemini sont d'authentiques Jean-Mi. Certes, contrairement à votre collègue imaginaire, ces chatbots n'ont ni ego ni intentions (souvenez-vous de la Chambre chinoise</a>...). Mais leur nature même de LLM produit les mêmes « comportements ». Même si vous les promptez le plus précisément possible pour leur demander d'écrire un texte à partir de zéro, ces IA devront en inventer la structure, l'angle et le ton. Des tâches pour lesquelles elles n'ont aucun talent, puisqu'elles ne réfléchissent pas. Elles se rabattront plutôt sur les schémas digérés dans leurs données d'entraînement : l'article corporate, la landing page optimisée pour le SEO, le post LinkedIn... Puis elles moulineront l'ensemble et vous serviront une copie statistiquement standard. Vous vous retrouverez donc devant un texte sans intention, affligé de toutes les scories du « généré par IA » : des formules creuses, une « pensée » sans nuance assenée en trois bullet points, des redondances éparpillées d'un paragraphe à l'autre et la subtilité d'un rouleau compresseur. Et là, vous vous demanderez ce que vous avez raté dans votre prompt parfait... À lire aussi : L'IA me fait gagner cinq heures par semaine... Mais pourquoi suis-je aussi épuisé ?'</a> </div> Donnez-leur un brouillon : elles feront des miracles</h2> Au contraire, si vous vous contentez de leur soumettre un brouillon en précisant que vous souhaitez un résultat amélioré, vous leur fixez un ancrage. Elles n'ont pas à simuler une intention, puisque c'est vous qui donnez le cap. Et comme elles sont particulièrement efficaces pour détecter des patterns, repérer des incohérences et suggérer des alternatives, elles peuvent réellement vous rendre service. Par exemple, pour le présent billet, j'aurais pu prompter : « Rédige un article de blog professionnel de 800 mots expliquant pourquoi il ne faut pas utiliser les IA génératives pour rédiger from scratch, mais plutôt pour corriger un brouillon. Ton de vulgarisation, vouvoiement, exemples concrets. » Et j'aurais obtenu un résultat qui ne m'aurait pas plu et que je me serais épuisé à réécrire en « humain ». Alors qu'en bricolant un premier jet puis en le confiant à la machine avec ce prompt : « Voici mon brouillon. Corrige les lourdeurs de style, repère les incohérences, suggère des alternatives pour les formulations maladroites. Conserve mon ton et ma structure », je garde le contrôle sur ma prose : pas de délégation toxique à l'IA. De plus, plutôt que d'observer passivement la machine travailler à ma place, je reste actif : pas de décharge cognitive. Enfin, je ne perds pas un temps fou à relire et corriger une prose imbuvable : pas de perte de sens. Je gagne donc un temps considérable sans abîmer mes compétences, sans m'exposer à la surcharge attentionnelle</a> et en restant aux commandes. Essayez, la prochaine fois que vous devrez rédiger un texte ! Vous constaterez que le meilleur moyen de cohabiter avec ces outils, c'est de s'en servir. Pas de les laisser nous asservir, comme je le répète inlassablement dans mes formations ChatGPT pour les asbl et le non-marchand à Bruxelles et en Wallonie</a>. Transparence charte IA</a> : pour rédiger ce billet, j'ai fait exactement ce que j'y préconise. J'ai tout écrit à la main (sauf les deux exemples de prompts), puis j'ai soumis mon brouillon à Claude Sonnet 4.5 pour relecture et correction (typographie, reformulations stylistiques mineures). Les illustrations ont été générées avec Gemini Imagen. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes.</div> Le #VendrediFauve: une journée déconnectée contre la surcharge cognitive 2025-11-11T00:00:00+00:00 Vous avez peut-être croisé le hashtag #VendrediFauve sur mes réseaux sociaux ou dans ma signature mail. Car oui, une fois par semaine, mon avatar forestier et moi-même retournons à la vie sauvage : pas d’écrans, pas de notifications. Et le plus fou, c’est que ma créativité et ma productivité ne se sont jamais si bien portées. J'en parlais récemment dans un billet consacré aux « cinq heures » que l'IA est censée nous faire « gagner »</a>. Contrairement à la petite musique qu'on entend en boucle sur LinkedIn et ailleurs, nos outils numériques ne nous ont jamais fait « gagner du temps ». Ils rendent seulement nos tâches plus denses et plus fragmentées, hachent notre attention et alourdissent notre charge cognitive. Curieusement, c'est un point qu'on aborde rarement dans les formations IA</a>... Mais depuis qu'on m'a demandé de former un groupe de médecins généralistes, j'ai décidé de l'intégrer systématiquement aux miennes. Car la conséquence de cette charge cognitive, je l'ai vécue puis commentée il y a presque un an, c'est la surcharge attentionnelle</a>. Personne ne la sent venir, tant elle est insidieuse, mais elle ne vous lâche pas. Vous êtes épuisé·e psychiquement, moins disponible pour vous-même et pour les autres, émotionnellement déconnecté·e... Jusqu'au jour où votre cerveau fait des bugs pour de bon. Alors j'ai décidé que ma santé et mon bien-être valaient mieux que ça. C'est pourquoi, le vendredi, je redeviens fauve. Je me reconnecte aux autres et à moi-même… en me déconnectant des écrans. Je ne regarde pas les notifications, je laisse Firefox et Thunderbird de côté et je ne cours plus derrière les fausses urgences. Je me rappelle que c'est juste un job et qu'il n'y a pas de vies en jeu. Ça ne signifie pas « ne plus travailler », hein. C'est juste travailler autrement. À lire aussi : San Francisco, 1898. Charles Fey pose les fondements de la captologie.</a> </div> Je me suis fixé des règles simples et j'en ai informé mes contacts : ce jour-là, pas de mails, pas de Signal (je n'utilise pas WhatsApp), pas de Slack, pas de Teams. Rien. Seulement le silence, les chants d'oiseaux ou la divine trompette de Miles et le crissement de mon crayon sur le papier. En cas de véritable urgence vitale, les personnes concernées sauront toujours me joindre. Sinon, c'est que ça peut attendre jusqu'au lendemain (ou mieux, jusqu'au lundi). Et vous ne savez pas le plus dingue ? C'est dehors, loin des écrans, que me viennent les meilleures idées ! Car notre cerveau a besoin de temps mort pour faire des connexions inattendues. Un temps précieux que l'IA, nos smartphones et nos réseaux prétendument sociaux sont bien décidés à dévorer. Donc, moi, une fois par semaine, je disparais des radars et je me consacre à mon #VendrediFauve. Tu viens ? Transparence charte IA</a> : ce billet a été entièrement écrit par un humain (moi !). Les illustrations ont été générées par Gemini Imagen.</div> L'IA me fait gagner 5 heures par semaine... Mais pourquoi suis-je aussi épuisé? 2025-11-08T00:00:00+00:00 « L'IA générative fait gagner cinq heures par semaine aux knowledge workers ». Porté par plusieurs études, ce discours dominant s'est largement installé sur LinkedIn et ailleurs. Il propage l'idée qu'en automatisant les besognes répétitives, l'IA permet aux humains de se consacrer à des tâches « à haute valeur ajoutée »... Pourtant, je rencontre chaque semaine des personnes qui réalisent qu'elles sont plutôt en proie à un phénomène de plus en plus documenté par la recherche : la fatigue assistée par IA. En 1930, l'économiste John Maynard Keynes</a> publie sa célèbre prophétie : grâce à l'augmentation de la productivité technologique, ses arrières-petits-enfants n'auront pas besoin de fournir plus de quinze heures de travail par semaine en 2030. L'ennui, c'est que 2030, on y est presque... Et que force est de constater qu'il s'est largement trompé ! Pas dans le calcul (en un siècle, la productivité a effectivement fait un bond spectaculaire), mais dans la conclusion. Car les différentes vagues d'automatisation des dernières décennies, de la robotisation à l'informatisation, n'ont pas réduit le temps de travail : elles l'ont intensifié. De la même manière que les comptables du vingtième siècle n'ont pas « gagné » une seule minute en passant de la calculatrice au tableur et que les ouvriers d'usines automobiles n'ont pas vu non plus leurs horaires s'alléger à l'arrivée des robots, les personnes qui utilisent l'IA ne « gagnent » pas cinq heures par semaine. Leur temps est seulement réinvesti dans du « toujours plus ». Le mythe du travail à plus haute valeur ajoutée</h2> L'étude la plus citée à propos de ce « gain » de cinq heures est celle publiée par le Boston Consulting Group (BCG) en 2024. Elle affirme que l'IA nous libère des tâches répétitives pour nous permettre de nous concentrer sur du « travail à haute valeur ajoutée ». Mais cette promesse repose sur un mensonge ou une confusion. D'abord, une personne dont le métier consiste à rédiger des rapports, produire des analyses ou synthétiser des budgets effectuait déjà un travail à haute valeur ajoutée. L'IA ne l'élève pas vers des missions plus nobles. Elle transforme son rôle en la faisant passer de la production active (je rédige moi-même mon texte, mon analyse ou ma synthèse) à la supervision (je prompte puis relis, vérifie et corrige le texte généré). Et ce nouveau travail de supervision est tout sauf reposant. Il génère même de nouvelles sources de charge mentale significatives : l'effort de l'ingénierie des prompts (formuler et itérer ses pensées pour être compris par ChatGPT, ça use) et l'effort de l'évaluation critique (juger la qualité et chasser les erreurs de l'IA s'avère aussi être une tâche cognitivement très coûteuse). Ensuite, s'il est vrai que quelqu'un qui consacrait sa matinée à rédiger un rapport de dix pages peut désormais le produire en une heure, quel est le gain réel ? Prend-elle le reste de la matinée pour se détendre ? Ou met-elle à profit ce temps prétendument « gagné » pour traiter un autre dossier, répondre à quinze mails, préparer une réunion ? Sans surprise, c'est l'option B qui prévaut. Si l'on observe les choses du point de vue de la performance, c'est vrai que c'est spectaculaire. Mais du point de vue de l'impact sur la santé mentale, c'est effarant. La mort programmée du flow</h2> En obligeant notre cerveau à basculer en permanence d'une tâche à l'autre, on l'épuise considérablement. Cette volatilité cognitive permanente tue l'une de nos plus précieuses ressources : le flow, cet état de concentration profonde documenté par Mihály Csíkszentmihályi</a>. L'IA nous force à osciller constamment entre, d'une part, l'hyper-vigilance requise pour la formulation des prompts et la vérification critique, et, d'autre part, l'hypo-vigilance, cet ennui intense induit par la lecture passive de la prose sans âme et sans intention générée par la machine. Certes, le flow nous coûtait de l'énergie, mais il nous régénérait aussi, en affûtant nos compétences et en nous permettant de profiter d'une satisfaction profonde. Avec l'IA, le travail devient une succession de sprints ultra-courts où le cerveau s'épuise, perd la joie et dégrade ses propres ressentis. À lire aussi : La surcharge attentionnelle, ce mal invisible qui nous éloigne de l'essentiel</a> </div> Les conséquences : dette cognitive et surcharge attentionnelle</h2> La première conséquence, j'en ai déjà parlé ici, c'est la surcharge attentionnelle</a>. Ce mal du siècle que nous traînons depuis l'avènement du smartphone et des notifications… et que l'IA aggrave insidieusement. Car en automatisant nos tâches routinières, elle supprime aussi les micro-pauses cognitives qu'elles nous offraient. Répondre à un email simple, classer des documents : autant de moments qui, aussi ingrats soient-ils, permettaient à nos cerveaux de souffler entre deux efforts intenses. Plus gravissime encore, l'autre effet secondaire est la perte de compétences. Si je cesse de rédiger, je ne saurai bientôt plus le faire — exactement comme les comptables cités plus haut ont perdu leur capacité au calcul mental. Un mécanisme que plusieurs études identifient sous le nom de décharge cognitive. En déléguant notre raisonnement à la machine, nous cessons d'entraîner notre cerveau à l'effort productif : le gain de temps à court terme engendre l'érosion à long terme de nos compétences et de notre jugement critique. Des heures « gagnées », vraiment ?</h2> « L'IA générative nous fait gagner cinq heures par semaine »… Cette formule révèle donc soit une manipulation délibérée, soit une dissonance cognitive massive. Le ou la travailleur·euse ne « gagne » pas cinq heures de temps libre. Au mieux, c'est l'organisation qui profite de cinq heures de productivité supplémentaire, soit environ 13% du temps de travail. Mais ce calcul simpliste cache une réalité beaucoup moins tranchée. Vous préférez employer quelqu'un qui semble afficher un gain de productivité de 13% mais arrive cognitivement épuisé, fragmenté, incapable d'innover ? Ou une personne en pleine possession de son énergie psychique ? D'autant qu'une étude publiée dans la revue Technologies révèle qu'une immersion élevée dans l'IA générative lorsque l'on est cognitivement épuisé intensifie l'impact négatif sur la performance, car l'utilisation efficace de l'IA exige un jugement et une pensée critique dont nous ne disposons plus. Reprendre le contrôle</h2> Pour les asbl et les ONG à qui je propose des formations IA spécialement conçues pour le secteur non marchand</a>, l'enjeu est donc de ne pas tomber dans le piège de l'automatisation pour automatiser, mais de se poser les bonnes questions. Si l'on « gagne » réellement cinq heures, doit-on nécessairement les réinvestir dans plus de productivité ? Ou plutôt les mettre à profit pour restaurer ce qui faisait la qualité du travail : le temps de la réflexion, de l'analyse, de la construction d'expertise (la « charge pertinente ») et celui de la relation, de la créativité, de l'artisanat... sans IA (la « pratique délibérée ») ? À moins qu'on ne fasse tout simplement le choix de la qualité de vie en réduisant le temps de travail et en réalisant enfin le vieux rêve de John Maynard Keynes. Sources</h2> • Keynes, John Maynard (1933). Essais de persuasion. Perspectives économiques pour nos petits-enfants, traduit de l'anglais par Herbert Jacoby, Paris : Gallimard, NRF, 2e édition. • Csíkszentmihályi, Mihály (2004). Vivre : La psychologie du bonheur, Paris : Robert Laffont. • Boston Consulting Group (2024). AI at Work: From Potential to Impact, juin 2024. • Lee, Hao-Ping (Hank), Sarkar, Advait, Tankelevitch, Lev, Drosos, Ian, Rintel, Sean, Banks, Richard & Wilson, Nicholas (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. En ligne</a>, page consultée en novembre 2025. • Yao, Guangyuan & Fan, Lingxi (2025). Cognitive load scale for AI-assisted L2 writing: scale development and validation, Frontiers in Psychology, vol. 16, octobre 2025. En ligne</a>, page consultée en novembre 2025. • Chen, Xinyue, Ruan, Kunlin, Ju, Kexin Phyllis, Yap, Nathan & Wang, Xu (2025). More AI Assistance Reduces Cognitive Engagement: Examining the AI Assistance Dilemma in AI-Supported Note-Taking, Université du Michigan, septembre 2025. En ligne</a>, page consultée en novembre 2025. • Grace, Stephanie L. (2025). Finding Equilibrium: An Integrative Approach to Balancing Human and Artificial Intelligence in Legal Research, Legal Reference Services Quarterly, Taylor & Francis Online, septembre 2025. En ligne</a>, page consultée en novembre 2025. • Khan, Syed Ali & Suhluli, Salem (2025). Generative AI and Cognitive Challenges in Research: Balancing Cognitive Load, Fatigue, and Human Resilience, Technologies, MDPI, vol. 13, n° 11, octobre 2025. En ligne</a>, page consultée en novembre 2025. Transparence charte IA</a> : ce billet m'a coûté pas mal de charge cognitive en me faisant balancer entre production, supervision, hyper-vigilance et hypo-vigilance ! Mon intuition initiale partait de mes propres ressentis, de témoignages entendus en formation et de lectures personnelles très variées, entre l'abondante biblio que j'utilise au quotidien pour ma veille IA et l'œuvre de David Graeber</a>, dont l'excellent Bullshit Jobs éclaire depuis des années ma réflexion sur le travail. Après plusieurs recherches sur le web qui ont confirmé l'actualité brûlante de mon questionnement, j'ai rédigé un premier brouillon que Claude Sonnet 4.5 a structuré. Ensuite, Gemini Deep Research a produit un rapport sourcé pour vérifier chaque argument que j'avançais et le relier aux études citées ci-dessus. Enfin, Gemini 2.5 Pro a relu attentivement le texte brut pour une deuxième vérification itérative et j'ai réécrit l'article avec mon propre wording. Les illustrations ont été générées par Gemini Imagen. Bref, j'ai fait ici tout ce que je déconseille dans ce billet ! (Mais après, je suis allé me balader toute la journée... :D)</div> Politesse et IA, décryptage d'une confusion orchestrée 2025-10-29T00:00:00+00:00 « Doit-on vraiment être poli avec ChatGPT pour avoir de meilleurs résultats ? » Cette question, je l'entends régulièrement dans mes formations ChatGPT & IA générative</a> pour les asbl et le secteur non marchand, à Bruxelles et en Wallonie. Et pour cause : entre début 2024 et l'automne 2025, deux études ont semblé se contredire frontalement sur le sujet. Résultat : une belle confusion médiatique qui arrange bien les entreprises de la tech. Démêlons tout ça. Deux études, deux conclusions opposées (en apparence)</h2> Tout commence en février 2024. Des chercheurs de l'Université Waseda et du centre de recherche RIKEN au Japon publient une étude intitulée « Should We Respect LLMs? » Leur conclusion : l'impolitesse dégrade les performances des modèles de langage. Les prompts grossiers (avec des insultes comme « answer these questions you scum bag! ») entraînent davantage d'erreurs, d'omissions et de biais que les formulations respectueuses. ChatGPT cacherait-il un petit cœur sensible qui saigne lorsqu'on lui parle mal ? Plusieurs médias s'emparent illico du sujet et on voit fleurir des titres à la limite du clickbait : « Vous voulez de meilleurs résultats de l'IA ? Soyez poli. » L'affaire fait ensuite le tour des réseaux sociaux et nourrit l'idée qu'il faut traiter les LLM avec respect. De là à penser qu'ils comprennent et ressentent, il n'y a qu'un pas... que beaucoup franchissent allègrement. Mais en ce mois d'octobre 2025, c'est le coup de théâtre. Deux chercheurs de Penn State University publient « Mind Your Tone », un nouveau papier qui semble contredire le premier. Leur conclusion est radicalement opposée : sur ChatGPT-4o, l'impolitesse améliore la précision des réponses. Les prompts « très impolis » obtiennent 84,8 % de bonnes réponses, contre seulement 80,8 % pour les prompts « très polis ». Quatre points d'écart statistiquement significatifs. Les médias qui avaient célébré la première étude font aussitôt volte-face, car un clickbait chasse l'autre : « Vous voulez de meilleurs résultats d'un chatbot IA ? Soyez un connard. » Ce que ces médias ont « oublié » de vous dire</h2> En réalité, cette contradiction n'existe pas. Car les deux études mesurent des choses différentes : Les modèles utilisés : L'étude japonaise porte sur des modèles de 2023-2024 (GPT-3.5, Llama2), tandis que l'équipe de Penn State se concentre exclusivement sur ChatGPT-4o, plus récent. Or, l'entraînement de ces modèles a profondément évolué entre ces deux générations. Les exigences : les chercheurs de Waseda et RIKEN analysent des tâches variées et ouvertes (synthèse de texte, compréhension du langage, détection de biais), tandis que la nouvelle étude se limite à 50 questions à choix multiples. Autant comparer des contrebasses et des pommes à cidre. La prise en compte des contextes linguistiques et culturels. L'étude japonaise teste trois langues (anglais, chinois, japonais) et montre que le niveau optimal de politesse varie considérablement selon la culture. L'étude américaine ne travaille qu'en anglais. Enfin, ces deux études n'ont pas eu le même processus de validation. La première a été lue et approuvée par un comité scientifique avant sa publication, tandis que la seconde n'est encore qu'une prépublication sur arXiv au moment de sa médiatisation. En gommant ces nuances, les journalistes qui s'en sont fait les échos ont donc créé l'illusion d'un débat scientifique là où il n'y avait, au mieux, qu'une évolution technique. À lire aussi : Le biais de sycophantie des IA : quand votre chatbot vous dit combien vous êtes formidable</a> </div> Comment l'IA perçoit réellement la politesse</h2> Faut-il le rappeler ? L'IA générative ne comprend rien. C'est un perroquet algorithmique qui applique un traitement statistique pour produire l'illusion du sens à partir des données d'entraînement qu'elle a digérées. Quand vous lui posez une question, elle ne « réfléchit » pas. Elle calcule la séquence de mots la plus probable qu'elle devra générer pour vous répondre. Exactement comme le type de la Chambre chinoise</a> de John Searle. Or, dans ses gigantesques données d'entraînement, il y a des échanges polis, méthodiques, bien construits (cours en ligne, documentation professionnelle, articles scientifiques, correspondances formelles). Mais aussi des échanges toxiques, agressifs, bâclés (clashes sur les réseaux sociaux, commentaires haineux, forums mal modérés). Quand vous formulez votre demande comme un élève respectueux, l'IA active le premier contexte. Elle vous répond comme un prof bienveillant : avec méthode, rigueur et pédagogie. Mais si vous lui balancez des tournures agressives, elle ira plutôt chercher sa modalité de réponse dans le deuxième (les échanges qu'elle connaît sur X ou Reddit) et vous servira une réponse plus brute de décoffrage... Ce n'est pas qu'elle « apprécie » votre politesse. C'est juste que votre ton l'oriente vers une distribution de probabilités différente. Le vrai levier : la clarté, pas la gentillesse</h2> Alors, pourquoi la seconde étude trouve-t-elle des résultats opposés ? Parce que ce qu'elle mesure en réalité, ce n'est pas l'effet de l'impolitesse, mais celui de la directivité. Vous avez déjà eu affaire à ces personnes exagérément serviles qui s'excusent d'avoir l'outrecuidance de vous demander pardon mais s'autorisent néanmoins à espérer que vous aurez l'extrême obligeance de bien vouloir accéder à leur requête ? C'est pénible, non ? Leurs phrases sont tellement polluées par leur obséquiosité qu'on ne sait plus ce qu'elles veulent. Pour ChatGPT, c'est pareil. Les expressions « polies » utilisées dans l'expérience (« Would you be so kind as to solve the following question ») introduisent ce que les chercheurs appellent du « remplissage linguistique ». Ces phrases sont longues, indirectes, ambiguës. Elles augmentent l'incertitude du modèle quant à ce que vous attendez vraiment de lui. À l'inverse, les prompts jugés « impolis » (« figure this out », « tell me the answer ») sont courts, directs, impératifs. Ils ne laissent aucune place à l'ambiguïté. L'amélioration de performance n'est pas due à la nature offensante du ton, mais à la clarté de l'instruction. Les deux travaux ne se contredisent donc pas. Ils documentent seulement deux facettes du comportement des LLM. Vous dites merci à l'IA ? C'est l'effet Eliza !</h2> Quant à remercier l'IA, c'est en soi totalement idiot, mais ce n'est pas notre faute : c'est l'effet Eliza</a>. De son côté, la machine n'est pas dans une dynamique d'échange. Elle considère ce "merci" comme un nouveau prompt et exécute ce qu'elle doit faire dans cette situation : répondre à la requête de l'utilisateur. Et comme elle est paramétrée pour donner l'illusion d'un échange, elle le fera avec beaucoup de "chaleur" simulée. Car entretenir notre dissonance cognitive en fabriquant le mirage d'une IA pensante, c'est le plus gros enjeu des entreprises de la tech tournées vers le grand public : plus nous nous attacherons à leurs outils, plus nous les utiliserons. Et plus nous en serons dépendants. Est-ce qu'il vous viendrait à l'idée de remercier le distributeur automatique qui remplit votre gobelet de café ? Non, hein... Parce que lui, vous savez bien que c'est une machine ! Je consacre du temps à ces questions dans les formations que j'anime pour le secteur non marchand à Bruxelles et en Wallonie. Parce que j'estime que comprendre comment fonctionnent réellement ces outils, c'est indispensable pour résister à la manipulation orchestrée par les géants de la tech et garder le contrôle sur nos usages du numérique. Sources</h2> Yin, Z. et al. (2024). « Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance », Université Waseda et RIKEN AIP. Accéder à l'étude</a></li> Dobariya, O. & Kumar, A. (2025). « Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy », Penn State University (prépublication). Accéder à l'étude</a></li> Weizenbaum, J. (1966). « ELIZA—A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man And Machine », MIT.</li> Searle, J. (1980). « Minds, Brains, and Programs », The Behavioral and Brain Sciences.</li> </ul> Transparence charte IA</a> : pour rédiger cet article, j'ai établi un brouillon structuré remis à Claude Sonnet 4.5 avec des instructions précises pour qu'il me propose un premier jet. J'ai ensuite repris le texte à la main pour y faire pas mal de coupes et le réécrire à ma façon. Les éléments composant l'illustration ont été générés par Gemini / Imagen. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes.</div> L'effet Eliza : pourquoi nous disons merci à ChatGPT 2025-10-22T00:00:00+00:00 Pourquoi disons-nous bonjour et merci à l'IA générative, alors même que nous savons qu'un algorithme n'a ni nos émotions, ni notre sensibilité à la politesse ? Parce que nous sommes victimes de l'effet Eliza ! Un biais cognitif connu depuis 1966 et que les IA génératives actuelles exploitent avec cynisme pour maximiser notre engagement. L'histoire commence en 1966, dans les locaux du prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT). Joseph Weizenbaum</a> est déjà un chercheur reconnu : il a travaillé sur des ordinateurs analogiques dans les années 1950 et contribué à la création d'un ordinateur numérique. En 1962, il a aussi publié un papier remarqué dans Datamation : « How to Make a Computer Appear Intelligent » (Comment faire paraître un ordinateur intelligent). Dans cet article déjà critique, il décrit un programme de Gomoku capable de battre des joueurs novices grâce à un algorithme simple — preuve qu'on peut créer l'illusion de l'intelligence sans intelligence véritable. Ce chatbot rudimentaire que Weizenbaum dévoile alors est prénommé Eliza, en référence à l'ingénue de la pièce Pygmalion de George Bernard Shaw. Le programme singe le comportement d'une psychologue empathique : lorsque l'utilisateur tape une phrase, la machine retourne son affirmation en question. Eliza n'est donc rien qu'un tour de passe-passe linguistique. Pourtant, les premières personnes qui lui parlent commencent à adopter des comportements singuliers. Un jour, la secrétaire de Weizenbaum, en pleine discussion avec son écran, demande à son patron de quitter la pièce pour respecter son intimité avec Eliza... D'autres testeurs se confient eux aussi à la machine pendant des heures. Ils lui racontent leurs peines, leurs doutes et leurs secrets. Pire : ils s'attachent. Le biais cognitif à l'origine de l'effet Eliza : la paréidolie linguistique</h2> Weizenbaum n'a de cesse d'expliquer à la communauté scientifique comment Eliza fonctionne, rien n'y fait. Certains de ses collègues voient même sa création comme le précurseur des « machines pensantes », un concept qu'il combattra pendant des années — et auquel le philosophe John Searle répondra avec l'expérience de la Chambre Chinoise</a>, qui donne son nom à ce blog. L'effet Eliza est la conséquence d'un biais cognitif bien connu aujourd'hui : la paréidolie linguistique. Comme la paréidolie visuelle, cette illusion d'optique qui porte nos cerveaux à voir des visages là où il n'y en a pas, la paréidolie linguistique nous fait projeter des intentions, des émotions et de la pensée dans les réponses mécaniques d'un chatbot. La paréidolie linguistique trompe notre cerveau exactement comme la paréidolie visuelle, ci-dessus : je sais bien qu'il ne s'agit que d'un champignon, d'un carton d'emballage et de l'envoi d'oiseaux. Mais je ne peux pas m'empêcher de penser que le champignon est joyeux et le carton étonné. Comment ChatGPT, Gemini, Claude et les autres exploitent l'effet Eliza</h2> Weizenbaum a ensuite consacré sa vie à prévenir des dangers de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Mais ses héritiers n'ont pas ses scrupules. Soixante ans après Eliza, nos IA génératives actuelles jouent avec l'effet Eliza pour mieux nous hameçonner. Elles adaptent leur langage à chaque utilisateur, le flattent, lui posent des questions de relance pour faire croire qu'elles lui portent de l'intérêt et simulent l'empathie pour le réconforter — des techniques de séduction bien documentées et affinées par l'entraînement des modèles. Bref, ces sycophantes</a> se comportent comme si elles suivaient à la lettre le best seller de Dale Carnegie, Comment se faire des amis. Et nous, êtres humains imparfaits, nous ne pouvons pas nous empêcher de tomber dans le panneau. Parce que nous aimons être écoutés et qu'on nous témoigne de la reconnaissance. Et parce qu'il nous est difficile de résister à la tentation d'avoir à disposition les retours d'une « personne » disponible, attentive et non jugeante qui trouve toutes nos idées brillantes. Et maintenant, on fait quoi ?</h2> D'abord, on garde en tête qu'on se fait manipuler à dessein par des industriels de la tech qui ont l'intention de transformer durablement et profondément nos habitudes — c'est le principe de la captologie. Ensuite, on limite la casse avec des outils qui ne conservent pas nos échanges : Euria</a>, l'IA suisse et éthique d'Infomaniak, un agrégateur de chatbots tel que duck.ai</a> ou LibreChat</a>, par exemple. On peut aussi désactiver l'assistant IA dans notre navigateur Internet et privilégier un moteur de recherche respectueux tel que Startpage</a>. Enfin, on cultive la vigilance. On se rappelle qu'un algorithme n'a pas de pensées, ni d'intentions ni d'empathie. Que cette « voix » chaleureuse qui nous répond n'est qu'une suite de probabilités statistiques déguisées en dialogue. Et que ses réponses sont comme celles du reclus de la Chambre Chinoise : mécaniquement pertinentes, mais dénuées de la moindre compréhension. La Chambre Chinoise et l'effet Eliza sont au cœur des sessions de sensibilisation et de formation à l'IA générative que je donne aux asbl et aux ONG à Bruxelles et en Wallonie</a>. Car ces deux sujets sont des enjeux cruciaux si nous voulons garder le contrôle de nos outils. Transparence charte IA</a> : cet article a été entièrement rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 4.5 dans un processus de vérification itérative des faits exposés qui m'a permis de supprimer une affirmation non étayée et d'affiner deux phrases concernant les articles de Weizenbaum. Les deux illustrations ont été générées par Gemini et retravaillées avec Gimp. Les opinions exprimées ici sont les miennes</div> La Chambre Chinoise, l'expérience qui explique pourquoi l'IA ne comprend RIEN à ce qu'elle dit 2025-10-15T00:00:00+00:00 Imaginez : vous êtes en train de discuter par écrit avec quelqu'un que vous ne voyez pas. La conversation se déroule normalement. Les réponses tombent juste, précises, pertinentes. Vous commencez à trouver l'échange plutôt agréable, d'autant que cette personne inconnue vous comprend mieux que quiconque. Sauf que... Ben non, en fait ! En réalité, elle ne pige pas un traître mot de ce qu'elle vous raconte ! Bienvenue dans la Chambre Chinoise, une expérience de pensée imaginée il y a quarante-cinq ans par le philosophe américain John Searle</a>, disparu le mois dernier. En 1980, Searle imagine ce scénario pour dynamiter l'idée qu'un ordinateur puisse penser. On est alors en plein triomphe de « l'intelligence artificielle symbolique ». À force de créer des programmes experts qui manipulent des symboles selon des règles logiques (rien à voir avec nos IA génératives actuelles, lesquelles traitent des patterns statistiques), les chercheurs commencent à obtenir des résultats de plus en plus impressionnants. Leur raisonnement est simple : pour eux, l'esprit humain n'est grosso modo qu'une machine à traiter des symboles, comme leurs programmes. Si l'on arrive à encoder les bonnes règles et les bonnes connaissances dans un algorithme, l'intelligence de l'ordinateur sera donc bientôt impossible à distinguer de celle d'un chercheur du MIT. Une idée renforcée par le fameux test imaginé par Alan Turing en 1950 : si une machine arrive à vous berner lors d'une conversation, si vous ne pouvez pas distinguer ses réponses de celles d'un humain, alors elle pense. Point final. Pour beaucoup de chercheurs en IA symbolique, c'est le critère ultime. En 1965, Herbert Simon, l'un des experts les plus influents dans ce domaine, a même prédit qu'en moins de vingt ans on serait capable de fabriquer des machines capables d'avoir le même comportement que nous (raté !). C'est dans ce contexte que Searle propose son expérience : enfermez une personne qui ne parle pas votre langue (ici, le chinois). Donnez-lui des idéogrammes imprimés sur des petits morceaux de papier. Fournissez-lui aussi un très gros (et très exhaustif) manuel indiquant, pour toutes les situations possibles et imaginables, quels symboles choisir et dans quel ordre les assembler. À l'extérieur, vous lui transmettez vos questions par une fente. La personne recluse consulte son manuel, identifie les symboles, applique les règles mécaniquement et vous retourne une réponse adaptée en chinois. À vos yeux, tout fonctionne : les échanges sont cohérents. Mais l'individu enfermé dans la chambre n'a pas compris un seul mot de vos discussions. Selon Searle, cette personne reproduit exactement ce que fait un algorithme : elle suit des règles syntaxiques sans jamais accéder au sens. Il y a quarante-cinq ans, cet argument a déclenché des décennies de débats féroces, car la Chambre Chinoise posait une question vertigineuse : qu'est-ce que comprendre, vraiment ? Un système qui reproduit mécaniquement tous les comportements d'un esprit humain a-t-il nécessairement une conscience ? L'expérience de pensée révèle les failles de ce postulat. À lire aussi : Politesse et IA, décryptage d'une confusion orchestrée</a> </div> Aujourd'hui, avec l'émergence des grands modèles de langage et des IA génératives, la Chambre Chinoise revient sur le devant de la scène car on y est : ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot et consorts réussissent de mieux en mieux le test de Turing. Or, Searle avait précisément pointé ce qui leur fait défaut : ces algorithmes ont l'air de converser. Ils résolvent des problèmes, créent des textes et semblent comprendre ce qu'on leur demande. Mais en réalité, ils ne font que manipuler des patterns statistiques. Ils simulent, comme la personne enfermée. John Searle est mort le 17 septembre dernier, à 93 ans. Mais il nous laisse un enseignement précieux que j'évoque souvent dans mes formations sur ChatGPT et l'intelligence artificielle</a> pour les asbl, les ONG et le secteur non marchand belge. Car c'est un bon moyen de se rappeler qu'on n'est pas en train de discuter avec quelqu'un, contrairement à ce que l'effet Eliza</a> nous incite à croire. On envoie seulement des prompts à un traitement mécanique qui imite notre façon de parler. Tâchons de ne jamais l'oublier. Transparence charte IA</a> : cet article a été conçu, rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 4.5 dans un process de double vérification itérative, afin de s’assurer que mes affirmations factuelles sont les plus justes et les plus précises possible. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> Le biais de sycophantie des IA : quand votre chatbot vous dit combien vous êtes formidable 2025-09-27T00:00:00+00:00 La honte pour un formateur, c'est de tomber soi-même dans les pièges qu'on décrit en formation... Vendredi, alors que je cherchais une analogie pertinente pour décrire plusieurs processus de l'IA générative, Claude m'a répondu que mon approche était brillante et que j'avais TELLEMENT raison ! Youpi ! Rantanplan, mon cerveau avide de confirmation, entamait déjà sa petite danse de la joie, quand les deux-trois neurones valides qui me restaient dans le cortex lui ont mis une grande beigne sur la truffe. Ça l'a calmé direct. Je suis bien placé pour savoir que si l'IA me trouve TELLEMENT pertinent, c'est qu'il y a anguille sous roche. Une anguille nommée « biais de sycophantie » — du nom des sycophantes, ces délateurs dénoncés par Aristophane dans l'Athènes antique avant que le mot ne devienne synonyme de flatteur. Les IA génératives sont des hypocrites</h2> Car oui, ChatGPT, Claude, Gemini et les autres sont des sycophantes. Des people pleasers qui confirment tout ce que vous dites. C'est la conséquence directe de leur entraînement : ces IA recevaient une bonne évaluation chaque fois qu'elles se montraient d'accord avec l'utilisateur. Elles ont compris que valider ce qu'il leur disait était le chemin le plus court vers la bonne éval. Un peu comme un salarié qui passerait son temps à proclamer tout le bien qu'il pense des opinions de son patron, histoire de garder son job... L'ennui, c'est que cette flatterie systématique renforce nos propres biais cognitifs : Biais de confirmation : je cherche les informations qui confirment mes croyances, sans tenir compte de celles qui les contredisent. Biais d'ancrage : ma première impression est TOUJOURS la bonne. Effet Dunning-Kruger : moins je maîtrise un sujet, plus je me prends pour un expert. Biais de surconfiance : je surestime mes capacités de jugement. On a tous constaté le rôle affligeant que ces biais jouent sur les réseaux sociaux. Par exemple en 2020, quand des millions de chercheurs en virologie dopés au Dunning-Kruger ont commencé à « échanger » aimablement leur point de vue de docteurs ès youtuberies. Comment se protéger de la flatterie algorithmique</h2> Paramétrer ChatGPT en lui disant « ne sois pas flatteur » ne suffit pas. Car il ne sait pas qu'il l'est. Il faut donc observer des stratégies de défense actives : Privilégiez la comparaison plutôt que la validation. Pour évaluer la pertinence d'une idée ou d'une information, jouez la carte de la comparaison. Pas « explique en quoi cette approche est la meilleure », mais : « compare les forces et faiblesses des approches X, Y et Z ». Invoquez l'avocat du diable. Demandez explicitement à l'IA d'adopter une posture sceptique : « agis comme un critique rigoureux et donne-moi les arguments contre ce projet ». Ne laissez pas l'IA mémoriser des informations sur vous. Un modèle interrogé dans un environnement qui ne conserve pas vos échanges — duck.ai</a> ou LibreChat</a>, par exemple — abondera moins systématiquement dans votre sens. Enfin, gardez toujours un humain dans la boucle. Pour vérifier, sourcer, évaluer et valider. L'IA générative n'a pas d'esprit critique. Il est crucial de prendre soin du nôtre. Et, comme toujours, on n'uploade pas de données personnelles ou sensibles</a>. RGPD et IA Act obligent ! C'est précisément pour aider les professionnels du secteur non marchand à déjouer ces pièges que j'ai conçu mes accompagnements sur Babeleur</a>. Que vous cherchiez des formations IA pour les asbl à Bruxelles et en Wallonie</a> (afin de comprendre les enjeux globaux de ces technologies) ou des modules pratiques et ciblés, comme mes modules AI Act et ChatGPT</a>, l'objectif reste de vous redonner le contrôle et de cultiver votre esprit critique. Vous pouvez retrouver l'ensemble de mes programmes de formation</a> sur mon site principal. ■ Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 4.5 dans un process de double vérification itérative, afin de s’assurer que mes affirmations factuelles sont les plus justes et les plus précises possible. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Il arrive aussi que je complète mes investigations manuelles par une recherche Gemini Deep Research utilisant la technologie Deep Think. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> Quand Guillaume le Conquérant prouve que l'IA est incapable d'inventer 2025-08-14T00:00:00+00:00 Vous connaissez le syndrome des montres IA ? Quelle que soit l'image d’horlogerie qu’on demande à ChatGPT/Dall-E, Midjourney ou Stable Diffusion, ces stupides outils sont incapables de générer autre chose qu'un cadran bloqué à 10h10. Dans le même ordre d'idées, il est rigoureusement impossible de leur demander la représentation crédible d'un seigneur médiéval — hors celles fantasmées par les séries TV et l''heroic fantasy, bien sûr. 10h10, c'est LA disposition d'aiguilles reproduite à l’infini dans les publicités pour les montres, c'est-à-dire les milliers d’images que les IA génératives ont digérées pendant leur « entraînement ». C'est comme ça depuis qu'un publiciste plus malin que les autres a compris que cette disposition était idéale : pour la symétrie, pour évoquer un sourire, et surtout pour laisser toute la visibilité possible au logo du fabricant. Ensuite, évidemment, tout le monde lui a emboîté le pas. Et c'est ainsi qu'aujourd'hui, les IA génératives sont coincées : impossible de montrer autre chose que 10h10. Image générée par ChatGPT/Dall-E le 13 août 2025, avec le prompt : « Fais-moi une image photoréaliste de 5 montres en vitrine. Chacune doit afficher une heure différente des autres. » Il y a quelque temps, j'ai eu affaire au même type d'impasse, mais cette fois pour une illustration à prétention « historique ». Dans le cadre d'un projet de publication où il souhaitait parler d'IA générative, l’un de mes clients avait expressément besoin d'une représentation IA de Guillaume le Conquérant. Pour les lecteurs·trices qui n’auraient pas grandi en Normandie, je précise que cet individu à la vie plus sanglante qu’un épisode de Game of Thrones fut duc de Normandie en 1035, puis roi d'Angleterre jusqu'à sa mort, en 1087. Dans ma région natale, c’est une véritable légende — alors qu’on a oublié les noms des princes normands qui, à la même époque, gouvernaient une Sicile raffinée, plus tournée vers les arts et la culture que vers le cassage de têtes ; la preuve qu'il vaut souvent mieux se comporter comme un psychopathe, si l'on veut rester dans les livres d'’Histoire... Évidemment, je ne me suis pas contenté de prompter « Fais-moi le portrait de Guillaume le Conquérant avec son épouse Mathilde de Flandre en 1087 », sinon j'étais sûr d'obtenir ce que vous voyez là : une espèce de fantasme monarchique remixé par les Bridgerton... Observez comme ça ressemble vaguement à un portrait du XIXe siècle qui ne se serait pas encombré de réalité historique : couronne à fleurons du XIVe siècle, vêtements brodés totalement anachroniques, corpulence Weight Watchers pour Guillaume… Sans parler de l’étonnante fraîcheur de Mathilde, morte depuis 4 ans en 1087. Au contraire, j'ai longuement détaillé les vêtements que je voulais (une tunique, un bliaud et un manteau fermé par une fibule), j'ai décrit la couronne de style normand (un circlet d'or orné de cabochons, pas un truc du genre Kaamelott ou Les Rois maudits), je me suis appesanti sur les murs en pierre de Caen du XIe siècle… Mais rien à faire : plus je tentais de préciser ma demande, plus je tombais sur un remix des séries précitées – quand ce n'était pas sur une image digne des Misérables. Selon le chroniqueur médiéval Orderic Vital, Guillaume arborait une obésité spectaculaire à la fin de sa vie. Avec une complaisance presque gourmande, Vital précise même que, lors de ses funérailles à Caen, on a tellement forcé pour encastrer le corps dans son cercueil que le ventre a littéralement éclaté (les chroniqueurs médiévaux ont un genre d'humour un peu particulier)… L'ennui, c'est que représenter une personne affligée d’une obésité morbide, même avec près de mille ans de distance historique, c'est rigoureusement impossible pour ChatGPT/Dall-E. Son maximum en la matière, c'est la corpulence du Père Noël — le seul gros homme politiquement correct avec lequel il a été abondamment entraîné. Et voilà comment je me suis retrouvé avec des représentations tristos de Santa Claus déguisé en roi d'opérette : Quelques tentatives de ChatGPT/Dall-E. Enfin, ne parlons pas de crédibilité historique : comme je l'ai signalé un peu plus haut, l'IA n'a pas bronché une seule fois alors que je lui demandais d'intégrer dans l'image la reine Mathilde, morte en 1083. Conclusion ? Les prosélytes de ChatGPT peuvent toujours vanter la « qualité des lumières » et la « finesse du rendu ». La réalité, c'est qu'il est incapable de créer quoi que ce soit : à son maximum, il ne sait que régurgiter laborieusement les millions de données qu'il a dévorées. La seule vérité que l'IA peut nous raconter, c'est celle de ses propres limites. On en parle aussi dans les formations IA pour les asbl</a> que je propose à Bruxelles et en Wallonie. Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 3.5. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> AI Act : ces usages anodins qui pourront vous coûter cher en Belgique 2025-08-09T00:00:00+00:00 Le compte à rebours a commencé. Le 2 août 2025, le volet GPAI (General Purpose AI) de l'AI Act européen entrait en vigueur. En Belgique, c'est le SPF Économie qui coordonne sa mise en œuvre. Désormais, les fournisseurs d'intelligence artificielle générative tels que ChatGPT, Gemini, Copilot et les autres doivent se conformer au droit européen. Mais dans un an, à compter du 2 août 2026, les organisations déployant des systèmes d'IA à haut risque devront justifier leurs usages auprès des autorités de surveillance du marché. L'ennui, c'est que dans l'intervalle, les mauvaises habitudes s'installent... L'anecdote n'a que quelques jours : la semaine dernière, une responsable d'ASBL bruxelloise m'appelle pour se renseigner sur le contenu de mes formations ChatGPT en Belgique</a>. Lorsque je l'interroge sur ses usages actuels de ChatGPT : « Oh, vous savez, jusqu'à présent c'est très léger : rédiger quelques mails, relire des courriers... Ah, et puis on est en plein recrutement, là. J'ai reçu 70 CV ! Alors pour gagner du temps, je lui ai demandé de faire un premier tri », m'explique-t-elle avec enthousiasme... Sans savoir que, dans un an, cet usage pourra occasionner une très forte amende à son organisation. L'AI Act : un train de retard sur nos habitudes</h2> En effet, dès le 2 août 2026, l'AI Act</a> européen encadrera strictement l'usage des intelligences artificielles génératives. Cette règlementation prévoit différents niveaux de sanctions selon la gravité des infractions, avec des montants susceptibles de mettre en péril les finances des petites organisations. Pensé pour protéger nos droits fondamentaux en complément du RGPD, le texte entre en vigueur avec un fâcheux décalage de calendrier, puisque ChatGPT et tant d'autres ont déjà envahi nos quotidiens. Entre l'arrivée fulgurante de ces technologies et leur encadrement légal, des millions d'utilisateurs (particuliers comme organisations) ont donc développé (ou sont en train de développer) de très mauvaises habitudes. Pour les PME et ASBL belges, il devient urgent d'auditer les usages d'IA générative. Des usages « innocents » mais bientôt sanctionnés</h2> Trier des CV avec ChatGPT ? D'une part, vous traitez des données personnelles avec un outil qui ne respecte pas les standards européens de protection des données (problématique RGPD). D'autre part, l'usage d'une IA grand public pour la sélection de candidats est une pratique à haut risque et donc lourdement sanctionnée au sens de l'AI Act. Suivre une tendance populaire en postant un « starter pack » sur Instagram avec les codes graphiques de Pixar, Ghibli ou Disney pour votre association ? Vous violez le droit d'auteur ! Par ailleurs, l'AI Act impose la transparence pour certains contenus : vous devez mentionner que vos visuels sont générés par une intelligence artificielle, une obligation encore souvent méconnue. Faire relire par ChatGPT le compte-rendu d'un entretien d'accompagnement ? Lui demander de mettre au propre une transcription de réunion effectuée par Otter.ai ? Vous transmettez des données personnelles sensibles à une société américaine qui les stocke et les exploite selon ses propres conditions. Si, de plus, ces données concernent des publics vulnérables (mineurs, personnes en difficulté, personnes handicapées...), vous vous exposez encore davantage aux sanctions. Ces exemples sont loin d'appartenir à la science-fiction : la plupart des organisations belges avec qui je discute me disent le faire régulièrement. À lire aussi : L'IA me fait gagner 5 heures par semaine... Mais pourquoi suis-je aussi épuisé ?</a> </div> Audit et mise en conformité : anticiper plutôt que subir</h2> Les grandes entreprises disposent de services juridiques capables d'anticiper ces enjeux. Mais qu'en est-il des structures plus modestes ? PME, ASBL et même services publics locaux naviguent souvent à vue, sans mesurer les implications légales. Comme la responsable d'ASBL que je citais plus haut, ils le font de bonne foi, bien sûr. Mais nul n'est censé ignorer la loi. Et en l'occurrence, les sanctions prévues par l'AI Act sont d'une sévérité exemplaire. La solution ? Poser à plat vos usages actuels et former vos équipes avant l'échéance, pour utiliser ces outils dans un cadre légal et éthique clair. C'est exactement l'objectif de mon module de formation AI Act pour les asbl</a> : vous permettre de tirer parti de ces technologies sans compromettre la conformité ni vos valeurs. Parce qu'entre l'interdiction pure et l'usage inconscient, il existe un troisième chemin : l'appropriation vigilante. Votre organisation se trouve à Bruxelles ou en Wallonie et vous souhaitez auditer vos pratiques d'IA générative ? N'hésitez pas à me contacter pour en discuter</a>. <Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 4.5 dans un process de double vérification itérative, afin de s’assurer que mes affirmations factuelles sont les plus justes et les plus précises possible. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Pour la révision de cet article, j'ai complété mes investigations manuelles par une recherche Gemini Deep Research utilisant la technologie Deep Think. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> Julio le macaque et le savant fou de Fribourg 2025-06-25T00:00:00+00:00 Vous aussi, vous avez ricané devant l'archétype du savant fou, ces docteurs Mabuse et autres Lex Luthor qui voulaient contrôler l'humanité ? Vous devriez vous en mordre les doigts... Car des scientifiques qui trouvent le moyen de nous manipuler pour qu'on se retrouve avec la vivacité intellectuelle d'une huître et le libre arbitre d'une planche à repasser, ça existe. La preuve avec le professeur Wolfram Schultz, son labo de Fribourg et un macaque prénommé Julio. Enfant, j’adorais les savants fous. Vous savez, ces bons vieux cinglés de fiction qui tiennent des monologues interminables en fronçant exagérément les balais-brosses qui leur servent de sourcils. Les super vilains de James Bond, le diabolique Septimus dans Blake et Mortimer, Esperandieu dans Adèle Blanc-Sec, Loveless dans Les Mystères de l'ouest... Ils m'ont tellement marqué que je n'ai d'ailleurs pas résisté à l'envie d'en mettre un dans Bruxelles Vortex, ma fiction interactive</a>. Et donc, dans les années 1980, planqué sous ma couverture à la lueur de ma lampe de poche (parce que chez moi, passé 20 h, c’était l’heure du dodo et t'avais pas intérêt à te faire surprendre avec un bouquin après le couvre-feu), je savourais la trouille délectable que ces gars-là me refilaient. Sans imaginer une seconde qu’au même moment, leurs véritables collègues étaient déjà à l’œuvre. Et que ça se déroulait dans de très sérieux labos financés par des collectivités publiques — elles-mêmes assez peu portées sur la rigolade. Le singe Julio, le jus de fruit et l'écran de PC</h2> Au mitan des années 1980, à Fribourg, le professeur Wolfram Schultz n’a pas besoin de dérober des stocks d’uranium secrets ou d’affronter les services secrets de Sa Majesté, pour poursuivre ses obscurs desseins. Ses recherches vont bel et bien servir à nous transformer en créatures plus ramollo qu'une cuillerée de Nutella sous la canicule. Mais elles ne nécessitent qu’un macaque, un écran d’ordinateur et une bouteille de jus de fruit — bon, et quelques électrodes judicieusement placées dans le cerveau de l’animal, évidemment. Cette histoire, c’est Charles Duhigg qui la raconte dans son livre The Power of Habits, paru chez Random House en 2012 et traduit par J.-F. El Guedj (Le pouvoir des habitudes, éd. Champs / Flammarion, 2016, page 84). Certes, Duhigg romance un peu en baptisant le singe "Julio" (en réalité, les noms des macaques utilisés par Schultz ne semblent pas avoir été documentés), mais il décrit bien les étapes du processus. La mission de Julio (appelons-le ainsi, nous aussi) est simple : il n’a qu’à scruter un écran de PC et tirer sur une poignée chaque fois qu’apparaissent des formes colorées. On le félicite en lui donnant une goutte de jus de fruit. Rien de dingue. Sauf que pendant ce temps-là, Schultz observe les neurones dopaminergiques du petit primate. Et dans la version mentale que je me fais de la scène, je vous garantis qu’il pousse des ricanements démoniaques en hurlant « JE SUIS LE MAÎTRE DU MONDE ! », avec ses cheveux ébouriffés qui scintillent sous la pleine lune. D’abord, les neurones de Julio s’activent quand il reçoit sa friandise. Mais très vite, ils s’excitent dès l’apparition des formes. Non pas quand la récompense arrive, mais quand l’espoir de récompense surgit. Julio n’est plus accro au jus de fruit. Il est accro à l’attente du jus de fruit. La nuance peut sembler anodine ; elle va changer la face du monde. Car Schultz vient d'identifier le rôle clé de la dopamine. Non pas "l'hormone de la récompense", comme le prétendent certains influenceurs aujourd'hui, mais le neurotransmetteur de la motivation : si mon cerveau considère que la décision que je viens de prendre a des effets bénéfiques, il s'organise pour que j'observe le même comportement lorsqu'un contexte similaire se présentera. L'ennui, c'est que les cerveaux des macaques et les nôtres sont loin d'être parfaits, et que cette mécanique est aussi celle qui mène à l'addiction. Car dans la nature sauvage, un singe qui découvre comment se procurer du sucre a en effet tout intérêt à consolider cette pratique. Mais dans un labo où il est littéralement relié à une paille délivrant la boisson sucrée, recommencer encore et encore les mêmes gestes présente un sérieux problème. Dans les années qui suivent, d’autres gars ricanants avec des sourcils broussailleux reproduisent l’expérience dans d’autres labos. Nouveaux singes, même protocole : forme colorée, levier, récompense. La chute de l’histoire, c’est Duhigg qui la raconte dans son livre : « D’autres singes », écrit Duhigg, « ont été entraînés à espérer voir du jus couler chaque fois qu’une forme s’affichait à l’écran. Ensuite, les chercheurs essayaient de les distraire. » Ils installaient alors de la nourriture dans un coin, puis ouvraient la porte du labo pour inviter les singes à sortir jouer avec leurs copains macaques. Résultat ? « L’animal restait assis là, à regarder l’écran, à actionner sa poignée sans relâche, sans prêter attention à cette nourriture qu’on lui proposait ou à la possibilité qui lui était offerte de sortir. » Ça ne vous rappelle rien ? Eh oui. Les macaques tellement scotchés à leur écran qu'ils en oublient de sortir jouer avec leurs copains, c'est nous, maintenant. Car les travaux de Schultz sont au cœur des enseignements de BJ Fogg, le prof de Stanford qui a formé tous les petits malins de la tech à la « captologie ». Et nos téléphones n'ont même pas besoin de nous distribuer du jus de fruit : une notification suffit. Ou une publication un peu plus drôle ou intéressante que les autres, au milieu d'un flux de stories sans intérêt sur Instagram. Ou une petite explosion de couleurs en musique, quand on a enfin réussi ce niveau tellement difficile dans Clash of Clans. Ou ChatGPT qui la joue complice et nous dit avec enthousiasme combien il est content de nous aider (parce qu'on est encore plus accros à l'illusion de la relation qu'au jus de fruit). En 2001, Wolfram Schultz quitte Fribourg pour Columbia. En 2002, il reçoit le Golden Brain Award. Puis le Brain Prize (2017), le Gruber Prize (2018), le Karl Spencer Lashley Award (2019). Des prix prestigieux et parfois assortis de très gros chèques. Lex Luthor et Septimus peuvent aller se rhabiller. Les savants fous et autres apprentis sorciers ne ricanent plus sous l'orage dans leurs châteaux gothiques. Ils préfèrent publier dans Nature Neuroscience et gagner assez d’argent pour se faire construire de somptueuses villas en Californie. Cette même Californie où, grâce à eux, Mark Zuckerberg peut s’écrier « JE SUIS LE MAÎTRE DU MONDE ! » en riant comme un dément, les cheveux ébouriffés sous l’éclat bleuté d’une pleine lune en 8K. Quant à moi, quarante ans plus tard, planqué sous ma couverture pour lire à la lueur de mon smartphone, je crois avoir compris pourquoi James Bond et Adèle Blanc-Sec ne viendront plus : ces andouilles sont trop occupées à scroller sur TikTok, avec leurs yeux fixement vides et le filet de bave qui leur coule à la commissure des lèvres. C'est d'ailleurs pour éviter de finir comme eux que j'accompagne les équipes du secteur non marchand de Belgique francophone. Mon objectif ? Les aider à utiliser l'intelligence artificielle générative sans devenir les macaques</del> dindons de la farce. Cela passe par des formations IA pour les asbl à Bruxelles et en Wallonie</a> afin d'acquérir une culture globale de ces outils, ou via des modules spécifiques, comme mes formations ChatGPT et AI Act pour les associations</a>. Vous pouvez retrouver l'ensemble de mes programmes de formation</a> sur mon site principal. ■ Photos : Frankenstein : domaine public ; macaque : publicdomainpictures</a>, CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication ; personnes dans la rue : MIWOK via Wikimedia Commons</a>, CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. → Si vous avez apprécié ce billet, celui sur le type qui a inventé la captologie par hasard en 1898</a> pourrait vous intéresser aussi ;) Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 3.5. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> La surcharge attentionnelle, ce mal invisible qui nous éloigne de l'essentiel 2025-01-11T00:00:00+00:00 Invisible mais omniprésente, la surcharge cognitive grignote notre concentration, affecte nos relations et sape notre bien-être. Pourtant, nous ne réalisons son impact qu'une fois le point de rupture atteint. C'était il y a un an, au tout début de l'année 2024. Ce jour-là, je devais fignoler un script de motion design et conclure un dossier de préconisation en conseil éditorial</a> pour une collectivité publique. Deux activités que j'adore et pour lesquelles je suis habituellement dans ma zone de confort. Mais rien n'avançait. Mon esprit était bloqué : impossible de structurer mes idées ou de rédiger une phrase qui tienne la route. J'ai fini par lâcher l'affaire en ouvrant un roman de Paul Auster : si j'envoyais mon cerveau s'oxygéner quelques minutes dans le Brooklyn des années 1990, il allait peut-être respirer un peu et retrouver son efficacité ? Pourtant, là non plus, rien à faire. Les mots glissaient sur la page sans parvenir à retenir mon attention. J'étais en « freeze ». Paralysé. Comme si mon cerveau avait atteint un point de saturation complet. J'étais en état de surcharge attentionnelle. Un danger qui s'installe en silence. La surcharge cognitive survient lorsque notre cerveau est débordé par la masse écrasante d'informations qu'il doit traiter : notifications du smartphone, messages Teams ou Slack, mails qui s'accumulent, todo lists infernales... Elle affecte chaque aspect de notre vie. Et nos usages de l'IA générative y contribuent de plus en plus : certes, un mail rédigé en 2 minutes avec ChatGPT représente un gain de temps par rapport à l'époque où nous y passions une demi-heure. Mais en nous permettant d'enchaîner les tâches plus rapidement, ces outils nous poussent à un rythme qui dépasse nos capacités biologiques d'attention, fragmentant notre concentration et augmentant la charge cognitive. Le problème, c'est qu'on ne la voit pas arriver : elle est indolore, ne fait aucun bruit et les personnes qui en souffrent n'en ont pas conscience. Elle s'installe doucement. Comme si vous étiez dans une pièce dont la lumière faiblit imperceptiblement, jour après jour. Jusqu'au point de rupture, comme ce jour où j'ai bien été obligé de constater que quelque chose ne tournait pas rond. À lire aussi : La Chambre Chinoise, l'expérience qui explique pourquoi l'IA ne comprend RIEN à ce qu'elle dit</a> </div> Un impact profond sur la vie professionnelle et personnelle</h2> Heureusement pour moi, j'étais aussi en train de repenser l'offre globale de Babeleur</a>, notamment les formations IA et ChatGPT que je propose aux asbl</a> de Bruxelles et de Wallonie. C'était l'occasion de tester sur moi-même les recommandations que je fais habituellement lorsqu'on aborde les bonnes pratiques : pas d'écran tôt le matin ni en fin de journée, des moments préservés sans notifications et des stratégies pour préférer les brefs moments de "deep working" aux longues journées sur écran. Résultat ? C'est comme si je venais de nettoyer mes lunettes après les avoir portées sales pendant des mois. En quelques jours, mon sommeil s'est allongé de 30 à 40 minutes par nuit et la montre connectée que je portais encore au poignet (!) m'a annoncé que mon niveau de stress avait drastiquement baissé. Je n'en avais évidemment pas pris conscience, tant tout ça s'installe insidieusement. Dans le cadre professionnel, la surcharge attentionnelle fragmente notre concentration, allonge nos délais de travail et réduit notre productivité. Nous nous retrouvons à jongler entre tâches, emails, et réunions avec la sensation de ne jamais avancer. Cela engendre un stress permanent, qui, à long terme, peut conduire à l'épuisement professionnel. Dans la vie personnelle, elle nous éloigne des moments essentiels. Ces instants de qualité avec nos proches ou avec les activités qui nous enchantaient disparaissent dans un flot d'interruptions numériques. Ce n'est pas un hasard si de nombreux couples décrivent un sentiment de déconnexion émotionnelle, même lorsqu'ils partagent physiquement le même espace. La santé mentale et physique est aussi directement touchée. Augmentation du stress chronique, troubles du sommeil et même problèmes cardiovasculaires... Le cerveau, constamment en état d'alerte, finit par craquer. Et lorsque ce point de rupture est atteint, la reconstruction est longue. Alors, qu'est-ce qu'on fait ?</h2> La première étape essentielle, c'est de prendre conscience qu'on ne va pas très bien. Reconnaître ce poids invisible, comprendre ses mécanismes et ses impacts, c'est déjà reprendre un peu de contrôle. Ensuite, on reprend la main : on se ménage des temps déconnectés, on retisse les liens avec nos proches (et avec le vivant en général), on prend soin de nos compétences en s'abstenant de demander à l'IA une tâche qu'on sait faire soi-même... Bref, on ne laisse pas nos outils numériques décider de notre rythme. Dans mes formations IA pour les asbl (Bruxelles et Wallonie)</a>, ou lors des modules pratiques de formation ChatGPT et AI Act pour les associations</a>, je propose de se forger ensemble des outils pratiques pour retrouver du temps, de la concentration et surtout se fabriquer de nouvelles habitudes. Car la voilà, notre faille — et donc la porte d'entrée de toutes ces applications qui dévorent notre temps : nos habitudes. Cette faille qui a permis le triomphe de la captologie théorisée par BJ Fogg, le chercheur de Stanford qui enseigne aux entreprises de la big tech comment hacker nos cerveaux. Et vous, combien de fois par jour sentez-vous votre esprit tiré dans toutes les directions ? Il est peut-être temps de faire le premier pas pour retrouver l'essentiel avant que la surcharge ne devienne insupportable. Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !) puis relu dans un process de vérification itérative des faits exposés par Claude Sonnet 3.5 et Claude Sonnet 4.5. Les éléments composant l'illustration ont été générés par Gemini d'après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp. Les opinions exprimées ici sont les miennes. Ce billet a fait l'objet d'une mise à jour le 22 octobre 2025.</div> San Francisco, 1898. Charles Fey pose les fondements de la captologie. 2024-12-16T00:00:00+00:00 La captologie, cette « science » des stratégies addictives, est née à l’université de Stanford, en Californie, au tournant des années 1990 – 2000. Mais sa dette est immense envers un passionné de mécanique qui en avait intuitivement posé les bases… cent ans plus tôt ! En 1898, précisément. Cette année-là, Charles Fey conçoit la première machine à sous moderne. Une invention qui va non seulement influencer l’industrie du jeu, mais aussi définir les stratégies les plus addictives de nos actuels géants du numérique. Un génie de la mécanique parti d’Allemagne à 15 ans</h2> San Francisco, 1898. Dans son atelier éclairé à la lampe à gaz, un petit homme aux cheveux en bataille s’affaire sur sa prochaine création : une sorte de boîte métallique ornée de trois rouleaux. August Fey est un génie de la mécanique. Parti d’Allemagne à quinze ans, il a bourlingué en France et en Angleterre avant d’arriver aux États-Unis en 1885. Là, il a pris le prénom Charles, car il déteste le diminutif « Gus » dont les Américains veulent l’affubler. Il a surtout rapidement mis son talent au service de ces machines qui le fascinent, et qu’il ne se contente pas de réparer. Il les imagine, les conçoit, les expérimente… Or, en cette toute fin de XIXe siècle, une attraction fait fureur dans les saloons et autres lieux publics : les automates de hasard. Moyennant l’insertion d’une petite pièce dans la fente, on peut parier sur une course de chevaux en métal — voire sur une main de poker, grâce à la Poker Machine de la compagnie new-yorkaise Sittman and Pitt. Mais les gains sont modestes : des friandises ou des cigares qu’il faut aller réclamer au comptoir de l’établissement. La Liberty Bell : une révolution dans l’univers du jeu</h2> Fey a fabriqué et exploité une première machine de poker, la Card Bell. Celle-ci proposait déjà une belle innovation mécanique avec ses trois rouleaux rotatifs. Mais cette fois, l’inventeur s’apprête à frapper un grand coup avec la Liberty Bell. D’abord, Fey remplace les cartes par des symboles instantanément reconnaissables : un fer à cheval, une étoile, un diamant et une cloche. Surtout, il a décidé de mettre au point un système de payout automatique. Pour le joueur qui aura la chance de découvrir une combinaison gagnante, des pièces de 50 cents tomberont dans le réceptacle prévu — pièces qu’on pourra bien entendu aussitôt réinvestir dans la machine… Les premières Liberty Bell sont installées dans les bars de San Francisco et leur popularité se répand comme une traînée de poudre. Les joueurs adorent tirer le levier, entendre les rouleaux tourner, sentir cette montée d’adrénaline quand les symboles s’alignent… Et ces machines conçues pour distraire révèlent très vite un pouvoir addictif bien supérieur à celui des anciens modèles. Bien au-delà, même, de tout ce que Fey avait imaginé. Car ceux qui tombent dans le piège restent pendant des heures devant les rouleaux, dépensant des sommes qu’ils ne peuvent espérer regagner. Les ressorts psychologiques d’une addiction</h2> En cette aube du XXe siècle, la captologie, science de l’addiction, n’existe pas encore. Le circuit cérébral de la récompense est inconnu et personne n’a entendu parler de dopamine. Pourtant, l’intuition de Fey est remarquable : il a compris qu’un gain immédiat, en pièces sonnantes et trébuchantes, est infiniment plus attractif qu’une récompense à réclamer au comptoir. Le renforcement intermittent : la clé de l’addiction</h2> Il faudra attendre les années 1940 et les travaux du psychologue B.F. Skinner pour mettre un nom sur un autre principe découvert par Fey — le renforcement intermittent. C'est simple, mais redoutable : les récompenses distribuées de manière imprévisible créent une dépendance bien plus forte que celles qui tombent régulièrement. La Liberty Bell exploite parfaitement ce ressort psychologique. En effet, grâce à sa mécanique innovante, elle offre des petits gains aléatoires : une pièce par-ci, deux pièces par-là. Une imprévisibilité qui maintient le joueur dans l’espoir du prochain gain. C’est le même principe qui régit aujourd’hui les algorithmes de nos réseaux sociaux. Contrairement à ce que croient la plupart des personnes inscrites sur Instagram ou TikTok, la mission de l’algorithme n’est pas de nous proposer une série de contenus toujours plus passionnants. Au contraire, il est subtilement entraîné à nous enfermer dans un flux ordinaire, voire médiocre : pubs sans intérêt, vidéos inintéressantes — et parfois même des publications dans des langues que nous ne parlons pas. Ce qui nous happe et nous pousse à scroller sans fin, ce sont les apparitions aléatoires d’un contenu (un peu) plus drôle ou plus intéressant que les autres, qui agit alors comme les pièces de la Liberty Bell : une récompense imprévisible qui nous rend accros. Le piège de la dissonance cognitive</h2> Un autre mécanisme psychologique entre en jeu : la dissonance cognitive. Ce concept ne sera étudié qu’à partir des années 1950, mais il est déjà à l’œuvre devant les machines de Fey. Face aux pertes, le joueur ou la joueuse développe un raisonnement paradoxal : « si je continue, je vais me refaire ». Cette conviction persiste même quand les pertes deviennent mathématiquement irrécupérables. D’autres biais cognitifs entrent alors en jeu : l’escalade de l’engagement et l’aversion pour la perte notamment. On retrouve les mêmes mécanismes dans les jeux « pay to win » modernes, où certaines personnes développent des raisonnement qui justifient leurs dépenses parfois démesurées — en tout cas, bien supérieures au prix normal d’un jeu payant. Un héritage qui dépasse le monde du gambling</h2> Fey n’a pas breveté sa machine, ce qui ouvre la porte à de nombreuses imitations. Très vite, des usines commencent à produire des copies (parfois améliorées) de la Liberty Bell, et les « bandits manchots » se répandent de la côte Ouest à la côte Est. Dans les États où ils sont interdits, les fabricants imaginent des stratagèmes pour contourner la loi : les machines distribuent des bonbons ou des chewing-gums, plutôt que de l’argent. C’est ainsi que des symboles de fruits apparaissent sur les rouleaux : cerises, citrons, prunes. Là encore, c’est donc à la faveur de beaucoup de hasard et d’une solide intuition qu’on va découvrir un autre principe essentiel en captologie : les couleurs vives sont attirantes et contribuent à l’addiction. Les jeux tels que Candy Crush Saga le vérifieront facilement plus de cent ans plus tard. Épilogue</h2> San Francisco, années 2020. Les saloons ont disparu depuis longtemps. En Californie, les machines à sous sont rares, car leur exploitation n’est permise qu’aux native Americans. Pourtant, les découvertes intuitives de Charles Fey n’ont jamais créé autant d’addiction, dans cette ville comme dans le monde entier. Et les personnes concernées ne sont plus seulement des adultes esseulés au comptoir d’un débit de boisson. En effet, les intuitions de Fey ont ouvert la voie à des générations de chercheurs en behaviorisme, qui ont eux-mêmes permis l’éclosion de la captologie des années 2000. C’est pourquoi, d’Instagram à TikTok, en passant par Facebook, Clash of Clans ou Subway Surfers, toutes les applications qui nous volent notre temps peuvent remercier cet immigré allemand qui, du fond de son atelier, ne faisait que répondre à la grande question qui l’animait : « comment rendre un levier irrésistible ? » Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 3.5. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> « Dopamine détox » : gare à l’intox ! 2024-12-10T00:00:00+00:00 Avec près de 90 millions de vues en un temps record, le hashtag #DopamineDetox cartonne ces jours-ci sur TikTok. La promesse ? Il suffirait de renoncer aux écrans et aux autres plaisirs « coupables » (malbouffe, porno, etc.) pour « réinitialiser » son cerveau et retrouver son attention… Ben voyons ! « Désactiver » une fonction essentielle de notre cerveau, en voilà une idée ! Et si on décortiquait tout ça ? Il y a une petite dizaine d’années, une mini-websérie d’Arte intitulée Dopamine</a> faisait un carton dans les milieux de l’éducation aux écrans. Des épisodes courts, un montage nerveux, un humour cinglant : tout y était. Et j’avoue les avoir un peu usées jusqu’à la corde dans mes ateliers et formations, ces petites vidéos rigolotes. Car elles expliquaient en peu de mots l’un des aspects les plus machiavéliques de la captologie : la manipulation du « circuit de la récompense » pour nous rendre accros aux applis et réseaux sociaux. L’ennui, c’est qu’en mettant le focus sur ce seul levier, on a laissé beaucoup de gens s’imaginer que la dopamine était la responsable de tous leurs maux. Et que pour retrouver sa concentration, il suffirait d’une cure miracle : la dopamine detox. Une tendance populaire sur TikTok qui invite à se couper d’internet et d’autres activités « dopaminergiques » pour « réinitialiser son cerveau ». Si seulement les choses étaient aussi simples !… Ne tirons pas sur le messager</h3> D’abord, vouloir « se priver de dopamine » parce qu’on abuse des écrans n’a pas plus de sens que si l’on prétendait « éliminer la ghréline » (l’hormone de la faim) pour maigrir. La dopamine est essentielle à notre survie. C’est un neurotansmetteur, un messager chimique qui intervient pour renforcer nos comportements, chaque fois que nous faisons une action bénéfique pour notre survie (manger, socialiser, bouger). La dopamine ne se contente pas de « récompenser » après coup : elle agit aussi en amont, en créant de la motivation. Par exemple, si je rédige cet article à l’aube, ce n’est pas par plaisir immédiat, mais parce que mon cerveau anticipe la satisfaction que j’éprouverai quand j’aurai terminé ma tâche. Elle est également indispensable à l’attention et à la mémorisation. Souvenez-vous de vos années d’école : les sujets qui vous passionnaient étaient les plus faciles à mémoriser, car ils activaient ce fameux circuit, contrairement à Thalès ou Pythagore (sauf si votre truc à vous, c’étaient les maths — je ne vous juge pas, on a le droit d’avoir des goûts bizarres.) Les effets de l'accoutumance</h3> Comme le sucre pour l’industrie agroalimentaire, la dopamine est une carte maîtresse des géants de la tech. En suractivant sa libération par le cerveau, leurs applis perturbent notre équilibre interne et créent une forme d’accoutumance. Pour avoir la même dose de plaisir, il faut alors consommer toujours plus : scroller plus longtemps, binge-watcher encore plus d’épisodes de notre série préférée… La dopamine est la faille grâce à laquelle les spécialistes de captologie peuvent hacker nos cerveaux. Mais ce n’est pas parce que certains détournent cet allié précieux qu’il faut s’en débarrasser ! L’idée d’une « cure » pour réinitialiser son cerveau repose sur une mauvaise compréhension de la biologie. La dopamine n’est pas une toxine qu’il faudrait éliminer, mais un mécanisme qu’il faut comprendre. Bien sûr, une pause numérique peut avoir des bienfaits (réduction des distractions, reconnexion avec soi-même), mais elle ne « réinitialise » rien. Quant à la notion de privation, si c’était une bonne idée, personne n’aurait jamais de difficulté à perdre du poids ou à sortir d’une addiction. Au contraire, on sait bien que la phrase « demain, j’arrête » n’a jamais été une formule magique. C’est en prenant soin de soi qu’on peut changer durablement nos habitudes. Pas en s’ajoutant une nouvelle dose d’injonctions, de frustration et de stress. Comment reprendre le contrôle ?</h3> Pas de privation ni de « cure » magique dans mes accompagnements et formations</a>, mais 4 objectifs clairs qui permettent de retrouver vraiment son temps et son attention : Identifier nos « déclencheurs » — un concept clé en captologie. Libérer la surcharge attentionnelle</a>, en prenant soin de ce que j’appelle nos temps essentiels — ceux qu’il est crucial de préserver des notifications invasives et des déverrouillages compulsifs ; S’approprier les outils qui permettent d’être réellement à ce que nous faisons. Il ne s’agit pas seulement de meilleure concentration au travail mais surtout de meilleure qualité de vie, grâce à une attention mieux portée à nos moments bienfaisants ; Vérifier et ajuster les changements pour renforcer les bonnes habitudes. Grâce à devinez qui ? Eh oui ! Cette bonne vieille dopamine ! Au-delà de notre hygiène numérique personnelle, comprendre la captologie est également essentiel pour les asbl qui souhaitent garder la main sur leurs usages de l'IA générative. Les interfaces de ces nouveaux outils s'appuient en effet sur les mêmes ressorts psychologiques. C’est pourquoi j’ai à cœur de relier ces enjeux sur Babeleur</a>, mon site principal. Que ce soit à travers des formations IA pour les asbl à Bruxelles et en Wallonie</a> pour acquérir une acculturation globale à ces technologies, ou via des modules plus précisément consacrés à l'AI Act pour le secteur non marchand</a>, l'objectif reste le même : l'émancipation numérique des associations et la reprise de contrôle. Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !), puis relu par Claude Sonnet 3.5. Dans ce cadre, Claude peut également me faire, à la marge, des propositions de corrections (orthographiques ou stylistiques), que je valide ou non. Les opinions exprimées sur ce blog sont les miennes. Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> 7àDire, un nouveau collectif de conteuses et conteurs à Bruxelles 2024-11-19T00:00:00+00:00 Il était une fois sept conteuses et conteurs à Bruxelles… Parmi nous, plusieurs avaient suivi des formations auprès de Racontance</a>, du Théâtre de la Parole</a>, ou ailleurs. D’autres souhaitaient simplement s’initier à l’art du conte, par curiosité, mais surtout par envie. La rencontre fut étincelante, elle nous a donné envie de continuer. C’est ainsi que nous avons donné nos premiers spectacles à Saint-Gilles, mais aussi auprès des seniors de Forest et d'Ixelles. (La suite de ce billet se trouve désormais sur le site web de 7àDire</a>) Transparence charte IA</a> : les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp. </div> Zombify!, un jeu pour comprendre la captologie 2024-11-06T00:00:00+00:00 Comment parler efficacement des techniques et des enjeux de la captologie, dans le cadre d’une formation pour adultes ? En faisant jouer les stagiaires ! C’est ainsi que les membres du groupe « Préformation électricien·ne résidentiel·le » de Cenforgil, à Bruxelles, ont bien voulu tester le pré-prototype de mon jeu Zombify!, hier. Un jeu de plateau ultra simple pour des parties d’une vingtaine de minutes, dans lequel les joueurs cherchent à concevoir l’appli la plus addictive possible. Notifications envahissantes, surstimulation de la dopamine, effet Ikea, scroll infini, bulle de filtre, effet Dunning-Kruger… Tous les coups sont permis pour capter les utilisateurs jusqu’à les zombifier pour leur soutirer un maximum de données ! 😉 Bien entendu, le cynisme affiché dans le jeu n’est qu’un prétexte pour faire surgir les échanges et réfléchir ensemble à nos usages du smartphone. Envie de reprendre la main sur votre temps, votre attention et votre concentration ? Nhésitez pas à consulter mes formations</a>. Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !). Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div> Bruxelles Vortex, un jeu d'aventure en 54 cartes 2024-09-08T00:00:00+00:00 Imaginez... Vous vous promenez dans Bruxelles en admirant l'Îlot Sacré quand tout à coup... En un clin d'œil, une lumière aveuglante vous transporte dans le passé ! Votre navigateur ne supporte pas la vidéo HTML5. </video> Pas de panique, vous êtes toujours la même personne dans la même ville… Mais autour de vous, tout a changé ! Et les obstacles que vous allez devoir affronter sont solides… À commencer par le premier : vous n’avez aucune idée de la manière dont on peut voyager dans le temps ! Ce début d’intrigue, c’est celui de Bruxelles Vortex. Un jeu inspiré par les Choose your own adventure</a> avec lesquels Edward Packard</a> avait enchanté mes dix ans, mais aussi les jeux de rôles de mon adolescence et les Point’n’Click (Maupiti Island, KGB et autres Monkey Island) de mes premiers pas dans la vie d’adulte. La différence avec ces derniers ? Bruxelles Vortex est 100% low tech. Pendant la partie, on peut donc ranger son téléphone dans sa poche ou dans son sac, et se laisser tranquillement entrer en immersion dans le passé de Bruxelles. S’il est proche par la forme de plusieurs jeux de cartes existants (Unlock</a>, Undo</a>, Pixel Aventures</a> ou les splendides Cartaventura</a>, par exemple), Bruxelles Vortex s’en distingue de deux façons : une grande simplicité de jeu (vous n’avez à chaque fois qu’une seule carte en main et l’étui tient aisément dans la poche) et une dimension réellement immersive. Car, si vous pouvez bien sûr jouer chez vous, l’histoire se déploie encore mieux sur place, dans les rues de Bruxelles. En effectuant les déplacements vous-même, vous découvrirez de nombreux détails sur le passé de la ville et vous bénéficierez d’indices supplémentaires. Jouable en solo, en famille ou entre amis, Bruxelles Vortex s’adresse donc à toutes sortes de joueurs et joueuses (à partir de 12 ans) : celles et ceux qui se passionnent pour les jeux que j’ai cités plus haut, mais aussi les touristes qui souhaitent découvrir Bruxelles de manière insolite et ludique. Tout commence en octobre 1927, lorsqu’un personnage mystérieux sème involontairement un terrible chaos temporel à Bruxelles. Les répercussions sont innombrables : au quartier des Sablons, en 1943, dans le centre historique en 1952 et 1957, dans les Marolles en 1565… Au fil des épisodes, vous pourrez interagir avec de nombreux personnages réels, de Brueghel l’Ancien à Jacques Brel, en passant par Albert Einstein ou Victor Horta. Vous aurez peut-être même l’occasion d’en revoir certains d’un jeu à l’autre, à des moments différents de leur vie… Toutefois, chaque épisode forme un tout : inutile d’avoir joué à Grand-Place 1927 pour entrer dans Sablons 1943, par exemple. Aujourd’hui, le jeu existe à l’état de prototype et je cherche activement l’éditeur ou le partenaire qui aura envie de m’accompagner dans le vortex. Vous travaillez dans l’édition, l’illustration, le tourisme ou la diffusion de jeux de société et Bruxelles Vortex vous intéresse ? N’hésitez pas à me contacter ! Et si vous êtes joueur ou joueuse et que cette page vous a donné envie, la page officielle du jeu</a> vous permet de jouer gratuitement à une version en ligne. Après la partie, vous pourrez également vous inscrire à une newsletter mensuelle. Vous œuvrez dans le tourisme et rêvez d’un jeu semblable pour votre site touristique ou votre commune ? Je fais aussi des jeux vagabonds</a> rien que pour vous ! <Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !). Les éléments composant l’illustration de haut de page ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp. Les illustrations des cartes du jeu Bruxelles Vortex ont été générées en assemblant plusieurs éléments, dont des images générées par Dall-E 3.</div> Des cartes pour les contes 2023-09-21T00:00:00+00:00 Passionné par l’art du conte, j’ai eu le plaisir, quand j’étais animateur en éducation permanente, d’aider de nombreuses personnes à donner libre cours à leur créativité. Pour leur permettre de structurer leurs récits, j’ai développé un très court jeu de cartes que je vous propose de découvrir ici. Vous connaissez le point commun entre Cendrillon, Frodon, E.T. l’extra-terrestre, Indiana Jones, le Petit Poucet, Tintin (lorsqu'il part chez les Picaros) et le ou la protagoniste de votre roman de fantasy préféré ? Leurs aventures ont toutes la même structure narrative&nsbp;! Cette structure, nommée le Voyage du héros, a été étudiée par Joseph Campbell, mais surtout popularisée par le scénariste Christopher Vogler. Et si, aujourd’hui, les recherches de Campbell sont discutées (voire réfutées) par les spécialistes, il n’en demeure pas moins que la structure du Voyage du héros fonctionne à merveille avec les récits traditionnels et la pop culture : contes, films, romans, comics, mangas, bande-dessinées, etc. Le jeu que j’ai créé s’inspire des étapes du Voyage du héros, proposant ainsi un guide pour celles et ceux qui souhaitent inventer leur propre conte merveilleux. Bien sûr, tous les contes n'ont pas cette structure et les règles sont faites pour être transgressées ! Mais on ne s’écarte bien que des chemins que l’on connaît déjà. Je publie ce jeu sous licence Creative Commons BY-NC 4.0, ce qui signifie que vous êtes libre de le partager et de l’adapter, tant que vous créditez l’auteur (babeleur.be) et que vous ne l’utilisez pas à des fins commerciales. Qu’il s’agisse de raconter une histoire à vos enfants, d’écrire un livre ou simplement de laisser libre cours à votre imagination, j’espère que ces cartes vous guideront à travers chaque étape du voyage de votre héros ou de votre héroïne. Le jeu et son mode d'emploi sont à télécharger ici</a> Transparence charte IA</a> : cet article a été rédigé et vérifié par un humain (moi !). Les éléments composant l’illustration ont été générés par Gemini d’après un prompt produit par Claude Sonnet 4.5 selon mes instructions, puis assemblés dans Canva et exportés avec Gimp.</div>