Dépendance à l'IA : quand l'outil devient une béquille cognitive

« Je ne compte plus le nombre de fois où je sollicite Claude » : cette confession d'un entrepreneur français, recueillie par Les Echos, dit quelque chose de notre rapport aux intelligences artificielles. Il ne parle pas d'un outil qu'on utilise de temps en temps, comme un dictionnaire ou une calculatrice. Il parle d'un réflexe, d'une sollicitation permanente, presque involontaire. L'assistant d'Anthropic est devenu son premier interlocuteur avant même ses collaborateurs. Cette franchise force l'attention parce qu'elle dessine un état des lieux que beaucoup reconnaîtront : nous en sommes arrivés au point où poser une question à une machine est devenu plus naturel que de la poser à un humain.
Ce constat personnel, pourtant, entre en tension avec une réalité macroéconomique que les investisseurs commencent à regarder avec inquiétude. La vidéo « Les Gains De Productivité IA N'Arrivent Pas : Pourquoi Tout le Monde Continue ? », largement partagée, documente ce paradoxe : les entreprises dépensent des milliards dans l'infrastructure, les modèles, les abonnements. Les data centers se multiplient. Les licences Copilot se comptent par millions. Et pourtant, les gains de productivité mesurables restent insaisissables. Les chiffres du PIB par tête, de la productivité horaire, ne montrent pas d'inflexion. On dépense comme si la transformation était déjà là, mais on travaille dans les mêmes volumes, avec les mêmes contraintes. Une partie de l'explication est triviale : adopter un outil ne suffit pas, encore faut-il réorganiser le travail autour de lui. Mais une autre partie est plus troublante : et si l'outil, au lieu d'augmenter nos capacités, les cannibalisait ?
Un éditorialiste des Echos alerte sur ce risque dans une tribune au titre cinglant : « Le gros risque est que les humains se transforment en de piètres ordinateurs ». La thèse est simple. Quand on externalise massivement la réflexion, la rédaction, la synthèse, la prise de décision, on perd par atrophie la capacité à faire ces choses soi-même. Le raisonnement devient une séquence de prompts. La mémoire se réduit à la navigation dans des historiques de conversation. Le jugement, cette faculté de peser le pertinent et l'accessoire, est délégué à un modèle statistique qui ne connaît que les précédents. L'auteur de la tribune ajoute une formule qui mérite d'être retenue : en déléguant tout à l'IA, l'humain perd la capacité de « voir autrement », c'est-à-dire de penser à côté des données, d'emprunter des chemins que la probabilité n'anticipe pas. C'est cette capacité que l'on nomme intuition, la perspicacité, ou simplement intelligence.
Le débat public commence à s'en emparer. Dans l'émission Répliques sur France Culture, les intervenants se sont demandé s'il existe un « bon usage » de l'intelligence artificielle. La question pourrait sembler naive : on ne demande pas s'il existe un bon usage du marteau. Mais l'IA n'est pas un marteau. Elle est un système qui répond avant qu'on ait fini de penser, qui propose avant qu'on ait formulé, qui complète avant qu'on ait tranché. La question du bon usage n'est donc pas une question d'étiquette. Elle est une question de souveraineté cognitive : jusqu'où acceptons-nous de déléguer notre jugement à des machines dont nous ne comprenons pas le fonctionnement et dont nous ne maîtrisons pas les finalités ?
Shoshana Zuboff, dans son ouvrage fondamental L'âge du capitalisme de surveillance, a décrit ce mécanisme mieux que quiconque. Son analyse part d'un constat : le capitalisme de surveillance ne fabrique pas des biens ou des services. Il fabrique des prédictions comportementales à partir de l'expérience humaine transformée en données brutes. Chaque clic, chaque recherche, chaque like, chaque seconde d'attention est une matière première que des algorithmes transforment en pronostic sur ce que nous allons faire, acheter, penser ou voter. Le produit final, ce ne sont pas les données elles-mêmes. Ce sont les prédictions. Et ces prédictions sont revendues à ceux qui ont intérêt à les connaître : annonceurs, assureurs, plateformes, gouvernements.
Ce mécanisme, le roman Diléviathan le met en scène avec une précision glaçante dans son chapitre 11, « Le Miroir Brûlant ». Zara, l'un des personnages centraux, raconte son travail chez Capgemini sur les algorithmes de recommandation. Elle dit : « Je pouvais prédire ce que tu allais acheter dans les trois prochains jours. Je pouvais prédire pour qui tu allais voter. Avec une marge d'erreur de moins de cinq pour cent. » Les algorithmes qu'elle concevait ne se contentaient pas d'influencer des comportements marchands. Ils prédisaient les crises de santé mentale, les dépressions, les tentatives de suicide. Ces prédictions étaient vendues aux compagnies d'assurance pour ajuster les primes. La fiction rejoint ici la thèse de Shoshana Zuboff point pour point : l'expérience humaine, captée, analysée, transformée en prédiction, devient un actif négociable.
Le parallèle avec la dépendance quotidienne aux agents conversationnels est direct. Les assistants comme Claude, ChatGPT ou Gemini sont les interfaces grand public de cette infrastructure de prédiction. Ils ne se contentent pas de répondre : ils anticipent, ils formatent, ils suggèrent. Et plus nous les utilisons, plus nous leur fournissons les données qui affinent leurs modèles. Le cercle est vertueux pour les entreprises qui les développent. Il est plus discutable pour nous.
Asma Mhalla, dans son livre Technopolitique, propose une grille de lecture qui éclaire cette dynamique sous un angle différent. Pour elle, la technologie ne fait pas seulement de nous des consommateurs ou des citoyens. Elle fait de nous des soldats. Non pas au sens militaire, mais au sens où nous sommes mobilisés en permanence, sans le savoir, dans une guerre des attentions, des comportements et des décisions. Chaque interaction avec un outil numérique est un engagement dans un dispositif dont les règles nous échappent. La délégation cognitive n'est pas un service. C'est un recrutement.
Et c'est là que le chapitre 5 de Diléviathan, « Le Stade du Miroir », prend tout son sens. Le titre fait référence au concept de Jacques Lacan : le moment où l'enfant, devant son reflet, reconnaît son image tout en éprouvant qu'elle lui échappe. Cette image est à la fois lui et pas lui. Dans notre rapport aux intelligences artificielles, nous vivons une expérience analogue. L'IA nous renvoie une version de nous-mêmes : nos mots, nos idées, nos raisonnements, reformatés, lissés, optimisés. Mais cette image n'est pas nous. Elle est un reflet statistique, privé de cette « altérité » que Lacan jugeait essentielle à la constitution du sujet. Nous risquons de nous reconnaître dans la machine sans remarquer que la machine nous a remodelés à son image.
La question centrale n'est pas de savoir si l'IA est utile ou dangereuse. Elle est les deux, comme la plupart des technologies puissantes. La question est de savoir si nous sommes encore capables de distinguer la prothèse de l'organe. Un outil qui nous remplace activement dans des fonctions cognitives essentielles n'est plus tout à fait un outil. C'est un substitut. Et le substitut, quand on l'utilise assez longtemps, finit par définir ce qu'il remplace.
Le vrai danger n'est pas que les machines deviennent trop intelligentes. Il est que nous cessions d'exercer la nôtre.

Sources

« Le gros risque est que les humains se transforment en de piètres ordinateurs » — Les Echos
Les Gains De Productivité IA N'Arrivent Pas : Pourquoi Tout le Monde Continue ? — YouTube
Y a-t-il un bon usage de l'intelligence artificielle ? — France Culture, Répliques
L'âge du capitalisme de surveillance — Shoshana Zuboff
Diléviathan, chapitre 11 - Le Miroir Brûlant