DU BON USAGE DE L’IA
Ou méthodologie d’approche des informations générées par IA
Valérie Bugault, le 15 janvier 2026
Chers amis, à la suite des observations reçues sous différentes vidéos générées par IA que j’ai faites circuler, il me semble important de vous partager mes remarques substantielles concernant le raz de marée (qui ne fait que commencer), présent et surtout à venir, d’informations générées par IA.
La légitimité de mes remarques tient au fait que je pratique moi-même, dans une certaine mesure, l’IA pour diffuser mes travaux. Ce qui me permet de vérifier in vivo les avantages et les inconvénients relatifs des capacités actuelles de l’IA générative.
D’une façon générale, l’IA nous invite à interroger, à titre individuel et collectif, notre rapport à la connaissance, c’est-à-dire notre niveau d’accès aux sources du savoir, ainsi que notre rapport à l’intelligence, c’est-à-dire le traitement personnel que nous appliquons à ce savoir.
Ajoutons que ces interrogations apparaissent absolument salutaires dans le contexte de dépréciation du savoir induit par l’actuelle perte de sens des institutions académiques.
Observation liminaire : le refus de la sagesse millénaire
A titre liminaire, je voudrais vous rappeler une chose évidente, clairement identifiée dans le contexte juridique de la rédaction du Code civil, par Jean Etienne-Marie Portalis lors de son Discours préliminaire du premier projet de Code civil (1801) : « Il est des temps où l’on est condamné à l’ignorance, parce qu’on manque de livres ; il en est d’autres où il est difficile de s’instruire, parce qu’on en a trop. ».
Cette remarque répondait au reproche alors fait aux juristes d’avoir multiplié « compilations » et « commentaires » ; reproches d’une brûlante actualité, soit dit en passant…
La puissance de la remarque de Portalis va bien au-delà de son contexte « juridique » et de son rapport aux « livres ». Car, fondamentalement, cette remarque, qui relève d’une sorte de génie anticipatoire, est empreinte d’une sagesse immanente. Sagesse que nous refusons aujourd’hui de considérer comme une « valeur sociale absolue » en raison de l’impasse civilisationnelle dans laquelle la philosophie nominaliste et, à sa suite, le positivisme juridique décomplexé, nous enserre.
I) Les postulats
La pensée circonstanciée ici développée se fonde, comme tout raisonnement, sur des postulats que l’honnêteté intellectuelle m’oblige à expliciter.
1. Le premier postulat est celui de l’imminence d’un véritable raz de marée informationnel que l’IA va générer et sous lequel nous menaçons d’être, individuellement autant que collectivement, noyé.
Ce tsunami informationnel, qui ne fait que commencer, va nous obliger à trouver des voies « intelligentes » pour nous guider dans notre approche des informations qui nous sont, et nous seront infligées.
2. Le second postulat est que l’IA a été conçue par des humains et que l’empreinte de ses concepteurs peut varier d’une IA à une autre. Ainsi, la méthode de traitement des sujets pourra varier d’une IA à l’autre, ce qui modifiera l’approche desdits sujets et aboutira au constat historique, découvert par les philosophes de la Grèce antique, selon lequel l’information n’est jamais parfaitement objective ; elle comprend des biais cognitifs, des biais de raisonnement liés à l’imperfection humaine. Cette imperfection pouvant elle-même être considérée comme une richesse.
Bref, nous redécouvrons la variété, l’impermanence – et l’inconfort qui va avec – des idées.
3. Le troisième postulat consiste à identifier que la négation de cette impermanence des idées a déjà, à de nombreuses reprises dans l’histoire, menée l’humanité à des impasses scientifiques, politiques et sociologiques historiques.
Il n’est qu’à rappeler la fausse croyance dans le géocentrisme (c’est-à-dire celle consistant à dire que les astres tournent autour de la Terre qui reste fixe) comme cadre total. Fausse appréhension du réel de laquelle Copernic eut bien du mal à nous sortir.
Ou encore la fausse croyance dans le fixisme géologique consistant à croire que les continents et bassins océaniques sont définitivement fixes. La science de la tectonique des plaques étant finalement arrivé à démonter la dérive des continents.
Sur un registre plus léger, mais tout aussi révélateur, nous pourrions citer « les vagues scélérates ». Ce phénomène est intéressant à plus d’un titre. Il démontre d’abord l’ineptie intellectuelle consistant à nier un phénomène que l’état de la science (c’est-à-dire son niveau de développement historique) ne peut pas expliquer. Il démontre aussi la propension des scientifiques à nier la méthode empirique lorsque le réel ne se conforme pas au modèle dans lequel ils croient de façon plus ou moins aveugle. Ce phénomène est à lui seul un biais cognitif empêchant la science de chercher la Vérité de tout temps et en tout lieu. Enfin, ce phénomène démontre également que le développement scientifique est d’abord et avant tout empêché par des croyances en un cadre intellectuel fictif – une modélisation mathématique du réel – que nous pensons permanent. Or sur cette Terre, RIEN n’est permanent, la vie est par définition en mouvement, seule la mort est permanente : tout ce qui vit, y compris la connaissance que nous avons de notre environnement plus ou moins immédiat, est elle-même impermanente, en perpétuelle évolution, ou involution (selon les cas), historique.
Une rémanence de cette posture « scientifique » problématique existe aujourd’hui dans l’appréhension des phénomène dits de mort imminente, ou dans les effets dits « placebo » et « nocebo » : ces réalités, qui restent inexplicables en l’état actuel de la science, sont, dans une très large mesure, niés par les « scientifiques ».
II) Approche intelligente des informations générées par IA
Le raisonnement qui va suivre est directement corrélé aux postulats ci-dessus précisés, il n’est donc pas immanent, ni imperfectible ; il se veut une approche raisonnable vis-à-vis du flot d’informations dont nous sommes, et serons de plus en plus en raison du développement de l’IA, quotidiennement abreuvé.
1°) Identification des biais et des limites de l’IA
Nous allons identifier trois principaux biais dans le traitement de l’information par IA (I), avant de proposer une méthodologie permettant de ne pas rester prisonnier de ces biais (II).
a) Traitement partiel ou imparfait des informations disponibles par l’IA
Lorsque l’IA traite un sujet technique, plus ou moins vaste, elle va chercher les informations numériques disponibles sur ce sujet. Le premier biais consiste à ne pas considérer l’intégralité des informations disponibles : soit en raison des limites de son entrainement soit en raison des limites linguistiques et de traductions, soit encore en raison des limites liées à la forme de la question posée, qui permettrait d’ignorer une partie du sujet traité.
Concernant ce sujet, je ferais remarquer que ce biais n’est pas propre à l’IA mais concernait, et concerne encore de façon irréductible, tous les échanges humains. Ce biais, préexistant, est néanmoins amplifié par l’IA générative en raison de la démultiplication des informations en terme quantitatif, et non en termes qualitatif.
Un exemple de ce biais : nombre de lanceurs d’alertes d’origine anglo-saxonne (notamment, mais pas uniquement, John Hopkins dans son livre « Confessions d’un assassin économique ») dénoncent le « corporatisme », ou la « corporatocraty ». Ce terme traduit in extenso en Français induit une réelle confusion historique.
Alors qu’en français nous utilisons le terme « d’entreprise », en anglais « l’entreprise » se traduit par « corporation ». La « corporatocracy » anglaise correspond, grosso modo, en français, à la prise de pouvoir du monde économique (issu du monde de l’entreprise) sur les institutions politiques. Il résulte du décalage linguistique que le phénomène que les anglo-saxons dénoncent comme étant une « corporatocracy », se traduit, dans mes travaux par « l’hégémonie du fait économique », par opposition au « fait politique » historique.
Nous parlons de la même chose mais en employant un langage différent en raison essentiellement de la différence culturelle historique. En effet, la France et plus largement les pays du continent Européen, ont connu la séquence historique du « Corporatisme » aujourd’hui politiquement révolue. Ce corporatisme fait référence aux Corporations d’Ancien Régime, aussi appelées Guildes, et non aux corporations issues du Régime de Vichy (qui en sont la parfaite négation).
Du point de vue de l’histoire politique, lesdites Corporations se définissaient comme des corps intermédiaires développés dans le cadre d’un pouvoir central de type monarchique. La caractéristique principale de ces « Corporations de métiers », qui organisaient les activités commerciales, artisanales et industrielles naissantes, était d’être, parfaitement et en totale autonomie, autogérées par leurs membres ; ce que ne sont pas les « corporations » de Vichy dont nous avons hérité sous le terme « d’ordres professionnels ».
b) Traitement apparemment incohérent des informations par l’IA
Le second biais identifié de l’IA se produit lorsque le sujet traité est très vaste. L’IA va alors chercher à synthétiser les informations disponibles dans un mélange, souvent inconsistant voire incohérent, entre données actuelles très précises et/ou chiffrées et tendance historique de long terme. Le biais consiste alors, très souvent, pour l’IA générative à insérer des données précises ou chiffrées obsolètes ou erronées, logiquement décorrélées.
Soit du contexte actuel
Soit de la tendance de long terme, dans l’explication d’une tendance de long terme (synthèse des informations traitées) qui est au contraire très pertinente, logique et réaliste.
c) Traitement potentiellement trompeur des informations traitées par l’IA
Le troisième biais identifié, qui peut être volontaire ou non, consiste pour la personne qui génère une vidéo en utilisant l’IA, à utiliser l’image ou la voix d’une personne physique connue, bien réelle, vivante ou décédée. Cette utilisation mérite de s’y attarder car elle peut-être, selon les cas, bienveillante et naïve ou volontairement malveillante en cherchant, soit à nuire à l’auteur abusivement utilisé, soit à créer la confusion dans l’esprit des auditeurs et du public.
2°) La méthode de lutte contre les biais de l’IA
A titre préliminaire, j’insiste beaucoup sur le fait que la méthodologie ci-dessous identifiée ne vaut, et ne peut valoir, qu’en tenant compte du fait que la source des informations contenues dans le traitement par IA doit impérativement toujours rester disponible au public.
La permanence de la disponibilité des sources de la connaissance est un IMPERATIF et un DEFI majeur pour le développement des Sociétés humaines.
Cette problématique, qui n’est pas propre à l’IA, a traversé les Âges : l’impossibilité d’accès aux sources du savoir, volontaire (dogme, consensus, doxa) ou involontaire (disparition du savoir par la disparition des bibliothèques qui l’hébergeaient : exemple l’incendie de la bibliothèque d’Alexandrie) a historiquement généré de très nombreux reculs de la connaissance humaine.
a) Lutte contre le traitement partiel, par l’IA, des informations
Afin de n’être pas dupe de l’information générée par IA à la suite à son traitement partiel ou imparfait des informations disponibles, il convient de toujours suivre une méthodologie personnelle rigoureuse.
Dans le contexte où nous ignorons la plupart du temps l’origine culturel et géographique de la personne à l’origine de la génération par IA de la vidéo, du texte, ou du vocal, interrogeons-nous de façon systématique. A cet égard, il faut et il suffit de prendre en compte les différents biais de l’IA conduisant à un traitement potentiellement incomplet et insatisfaisant des informations qu’elle « retravaille », en se posant de façon systématique les questions suivantes :
– L’information rendue par IA comporte-t-elle, potentiellement des problématiques de traduction ? – Le rendu par IA (vidéo, audio ou texte) correspond-il à un sujet clairement identifié dans le temps et dans l’espace et vérifiable par d’autres sources documentées de façon certaine ? – Le rendu par IA (vidéo, audio ou texte) est-il susceptible, à notre connaissance, de relever d’un entrainement défaillant ?
Il faut ici nécessairement faire appel à l’organisation logique de nos propres connaissances. La logique et la rigueur personnelle sont très souvent le fil d’Ariane, la boussole, nous permettant de naviguer dans l’océan des informations diverses et variées que nous recevons quotidiennement… IA ou pas.
b) Lutte contre le traitement apparemment incohérent par l’IA des informations
Pour résoudre le problème d’incohérence apparente de l’information générée par l’IA, il faut et il suffit de s’interroger d’abord sur la pertinence de la tendance générale décrite. Le questionnement sur la pertinence de cette tendance de fond doit, ensuite, s’accompagner de la vérification des données précises et/ou chiffrées servies par l’IA pour étayer la tendance de fond.
Ajoutons immédiatement qu’un chiffrage obsolète ou incorrect n’est pas, à lui seul, de nature à invalider une tendance de fond correcte. Ce chiffrage déficient peut s’expliquer par le fait que les chiffres retenus par l’IA à titre d’illustration sont :
– Obsolètes, sans être faux dans l’absolu ; – Adapté à une autre situation que celle décrite par la vidéo, l’audio ou le texte incriminé.
Ici comme dans tous les raisonnements, il ne faut pas « jeter le bébé avec l’eau du bain ».
Par analogie avec l’IA, les individus ont des raisonnements fondés sur différentes méthodologies.
L’une des méthodes de raisonnement consiste à analyser tous les détails précis, concrets, y compris les signaux dits faibles, relatifs à un sujet déterminé à un moment T. L’esprit ainsi conçu commence par répertorier un maximum de cas précis et concrets, il passe ensuite à l’examen logique rigoureux des différents cas pour finir par en faire une analyse critique, laquelle peut, in fine, déboucher sur l’élaboration d’un modèle général.
Ce travail achevé, l’esprit de l’auteur ne s’encombre plus des différents détails qui ont fondé son travail ; ces détails étant, de toute façon, contrairement au travail de fond qui en est résulté, voués à l’obsolescence. Si vous demandez à un tel esprit de vous expliquer tous les détails sur lesquels il a fondé son raisonnement, il pourra éventuellement se tromper ou ne plus s’en souvenir précisément sans que cette « erreur » ou « approximation apparente » soit de nature à invalider le modèle résultant dudit travail.
Si le travail intellectuel a été correctement effectué, un modèle est en effet beaucoup plus stable dans le temps – sans être permanent – que les détails précis, chiffrés ou non, sur lesquels le modèle s’est appuyé au départ. Ici encore, tout est relatif, les raisonnements de fonds peuvent également être invalidés au bout d’un certain temps, lorsque les conditions extérieures ont changé.
Ce qui justifie de reprendre ce même travail intelligent de façon régulière pour confronter les modèles élaborés au contexte actuel.
C’est précisément pour cette raison que le champ théorique du savoir doit régulièrement être confronté à la méthode empirique, qui, seule, permet de vérifier et valider la pérennité de sa pertinence.
C’est aussi précisément pour cette raison que les institutions politiques doivent être régulièrement modifiées.
En conclusion, retenons que :
– Tout ce qui est figé, fixé définitivement, relève de la rigidité cadavérique et est voué à disparaître ; – Un modèle logique a plus de permanence dans le temps que de simples illustrations techniques précises.
De ce point de vue, les informations fournies par IA ne font pas exception : les tendances de fond identifiées par l’IA doivent être confrontées par leur destinataire :
– À leur cohérence d’ensemble et – À la permanence de leur actualité.
c) Lutte contre le traitement potentiellement trompeur par l’IA des informations
Afin de ne pas se faire abuser sur l’origine des informations visuelles, orales ou écrites contenues dans un document généré par IA, des précautions s’imposent d’autant plus que le document se présente sous l’identité de telle ou telle personnalité connue.
Les postulats, dans ce cas précis, sont que les destinataires du document :
– Ignorent qui est à l’origine du document incriminé : est-ce la personne elle-même, est-ce des gens qui travaillent sous son contrôle, est-ce un tiers indéterminé ? – Ignorent l’intention du créateur du document généré par IA : l’intention est-elle bonne, partiellement ou totalement conforme aux dires de son auteur présumé ? Est-elle volontairement malveillante pour nuire à l’auteur présumé ou pour générer de la confusion dans l’esprit des destinataires du document incriminé ?
Dans une telle situation, le destinataire ne doit pas rester passif et recevoir sans discernement les informations contenues dans le document, il doit, a minima, se poser les questions consistant à savoir si les assertions du document incriminé sont :
– Conformes à ce que l’on sait de son auteur présumé ? Les assertions contenues dans le document sont-elles conformes aux théories ou aux idées antérieurement développées et solidement documentées par l’auteur présumé du document ? – Conformes à la réalité à laquelle ces assertions, ces théories ou idées, sont appliquées ou confrontées dans ledit document ?
Encore une fois, insistons sur le fait que la seule génération par IA d’un document affecté à telle ou telle personnalité ne suffit pas à invalider ce qui y est décrit.
Pour illustrer mon propos, je vais parler de ce que je connais, car j’utilise moi-même l’IA pour diffuser plus largement sur les réseaux à la fois ma pensée, mes théories et le projet Révoludroit que je porte.
A cet égard, j’ai été surprise de constater que l’IA générative, en présence des documents personnels avec lesquels je l’alimentais, était capable d’identifier clairement des postulats sur lesquels je m’étais adossée sans les avoir clairement explicités.
D’autres fois, j’ai été surprise de découvrir que l’IA découvrait des liens que je faisais en filigrane sans les avoir dument énoncés, ce qui apportait un éclairage plus direct et plus impactant vis-à-vis du public que ce que j’avais personnellement réalisé. De ce point de vue, l’IA apporte une dimension pédagogique supplémentaire que l’auteur lui-même ne pourrait acquérir qu’avec un recul supplémentaire par rapport à son propre effort intellectuel. L’IA se comporte ici comme une sorte d’effet de levier permettant plus de pédagogie dans le rendu de la pensée d’un auteur.
Une autre surprise a consisté pour moi à découvrir que l’IA pouvait illustrer les idées et théories que j’avais élaborées par une actualité à laquelle je n’avais personnellement pas encore pensé. Là encore, l’IA n’invalidait ni mes raisonnements ni mes idées, elle ne faisait qu’illustrer mes propres travaux et propos par des évènements d’actualité pertinents.
En conclusion, l’IA est donc raisonnablement créative en ce sens qu’elle peut apporter des éléments explicatifs nouveau à la pensée permanente d’un auteur.
En revanche, et il faut insister là-dessus : la génération artificielle d’informations fondées sur la pensée d’un auteur doit pouvoir être confrontée à la pensée documentée dudit auteur afin de vérifier la cohérence du document artificiel généré par IA avec les thèses ou théories réellement développées par l’auteur, parfois toute une vie durant.
Là encore, le libre accès à la source de la connaissance est un impératif absolument, primordial, aujourd’hui comme hier sur le principe, mais plus qu’hier en raison de l’effet de levier que l’IA générative fait peser sur la quantité d’informations éditées.
Conclusion
En conclusion, l’accès au savoir et à la réalité du savoir est et reste, IA ou pas IA, profondément relatif et conditionnel.
Relatif parce que le savoir humain varie dans le temps et dans l’espace.
Conditionnel car le savoir humain dépend et continuera de dépendre, envers et contre tout, de l’effort individuel irréductible consistant à observer d’un œil critique notre environnement, vertu qui a malheureusement disparu depuis trop longtemps des milieux académiques français…
L’IA intervient dans le processus de connaissance en terme quantitatif et de mise en relation de connaissances préexistantes et non stricto sensu en terme qualitatif, il lui manque (jusqu’à présent du moins) l’intuition créatrice.
Du point de vue du destinataire humain des informations issues de l’IA, les défis à l’intelligence restent, par principe, les mêmes qu’avant l’intervention de l’IA. La difficulté supplémentaire, avec l’IA, résulte de la quantité phénoménale d’informations fournies de façon artificielle qu’il nous faudra trier, classer, traiter…
Entre les informations déformées, fausses ou partielles, fournies par IA et les informations déformées, fausses ou partielles actuellement fournies par les scientifiques et les médias totalement dépendant des puissances d’argent, la différence est affaire de quantité et non de principes (qualité).
L’IA apparaît finalement comme un outil que l’on peut aussi utiliser pour faire émerger une vérité que les pouvoirs en place font tout pour occulter ; à la condition que les personnes qui œuvrent sur ces IA génératives ne soient pas elles-mêmes tout à fait inféodées aux mêmes puissances d’argent. Le diable se loge dans les détails. Misons toutefois sur le fait que la multiplicité des personnes impliquées dans la création d’IA générative joue en faveur de la multiplicité des possibilités d’accès à la Vérité.
Avec l’avènement de l’IA, celui qui détient le véritable contrôle n’est plus tant celui qui finance la technologie que celui qui détient la connaissance informatique permettant de générer les IA et de les entraîner ; il y a tant de possibilités de ruses à y déployer que celui qui finance ne restera pas en contrôle du résultat final, sauf à être lui-même informaticien de haut vol. Par ailleurs, l’IA étant un traitement numérique de données, nous pourrions aussi parier sur le fait que la falsification des données apparaîtra tôt ou tard dans les informations transcrites par IA… à condition toutefois que nous conservions la permanence de l’accès aux sources du savoir !
La liberté d’accès aux sources de la connaissance est un défi majeur que devront relever nos Sociétés, à peine d’involution radicale de notre développement civilisationnel.
Si ce défi est correctement relevé, on peut, sans risque d’erreur, dire que l’avenir appartient à la véritable intelligence, au savant plutôt qu’au sachant, à l’esprit critique, à la créativité et à la capacité individuelle à faire des connexions multiples fondées sur la logique plutôt qu’à l’esprit de « perroquet » actuellement en vigueur dans les temples (universités et grandes écoles confondues) du savoir…