📰 AI NEWS
🧠 Que retient-on vraiment de ce qu'on apprend avec l'IA ?
🤖 La fin du mythe du modèle suprême ?
🤳 Instagram, l'IA et la fin du filtre parfait

🛠️ AI TOOL
📑 Créer des présentations bluffantes avec NotebookLM

🤖 Prompt Hack
🧩 Le test d’appropriation réelle

AI NEWS 🗞️

🧠 Que retient-on vraiment de ce qu'on apprend avec l'IA ?

La GenAI nous fait gagner du temps, parfois beaucoup.
Mais une question revient de plus en plus souvent : qu’est-ce qu’on perd en route, côté attention, compréhension et appropriation des sujets ?

🤔 De quoi on parle ?

Dans beaucoup de situations, la GenAI nous permet d’aller beaucoup plus vite dans nos réflexions. Pour préparer un mail, résumer un document ou explorer un sujet, l’effet est immédiat : on va plus vite, avec moins d’effort.

▶️ Mais cet avantage a un revers : elle privilégie la performance (le résultat immédiat) au détriment de l'apprentissage (le changement permanent de nos connaissances). On lit plus qu’on écrit, on valide plus qu’on construit, on choisit parmi des propositions plutôt que de les produire, et à force, certaines étapes disparaissent presque entièrement.

▶️ C’est particulièrement visible sur l’apprentissage : lire une synthèse générée n’implique pas le même engagement cognitif que produire soi-même un raisonnement, même imparfait.

Plusieurs travaux récents suggèrent que, dans ces cas-là, la compréhension est plus superficielle et l’ancrage mémoriel plus faible. En effet, les recherches montrent que pour qu'un apprentissage soit durable, il doit être "difficile". Et en facilitant tout, l'IA augmente la vitesse de performance mais diminue “l’ancrage” en mémoire.
On sait alors quelque chose, mais sans vraiment se l’approprier.

▶️ Il y a aussi un effet plus diffus dont on me parle régulièrement : un sentiment de dépossession. Quand une idée, un texte ou une analyse vient majoritairement de l’outil, il devient plus difficile de dire “c’est ma pensée”. Le contenu est correct, parfois même meilleur, mais il ne nous appartient plus complètement. Il y a en fait une différence entre "savoir" et "accéder" : on a l'illusion de maîtriser un sujet parce qu'on a un résumé parfait sous les yeux, mais on est incapable de restituer l'idée sans l'outil.

▶️ Enfin, le risque n’est pas tant de “devenir paresseux” que de déplacer l’effort cognitif vers le pilotage de l’outil, par exemple, passer plus de temps à corriger une réponse qu’à formuler la question. On apprend à guider, corriger, cadrer, et c’est utile, mais parfois au détriment du raisonnement profond sur le fond du sujet.

En somme, on externalise notre raisonnement avec l’IA et on ne “muscle” plus autant nos capacités cognitives.

⚠️ Points d’attention / limites

• Tous les usages ne se valent pas : utiliser la GenAI pour clarifier une pensée n’a pas le même impact que l’utiliser pour penser à sa place.

• Les effets négatifs ne sont ni automatiques ni irréversibles : ils dépendent fortement des modes d’usage.

• Le problème n’est pas l’outil, c’est toutes les étapes de réflexion qu’on ne fait plus sans même s’en rendre compte.

• À court terme, les gains sont évidents ; à moyen terme, les effets sur l’apprentissage et l’autonomie intellectuelle sont moins visibles.

🧩 Que faire concrètement ?

L'idée n'est pas de faire sans l'IA, mais de savoir quand penser avec et quand penser sans. Voici quelques pratiques simples (que j’utilise personnellement) pour garder la main :

• Commencer sans l’IA : Esquissez toujours une structure ou une idée avant d'appeler l'outil pour forcer votre cerveau à faire le travail de construction initial. L’IA devient alors véritablement un assistant, pas un substitut.

• Utiliser l’IA pour challenger, pas produire : par exemple : “qu’est-ce que j’ai oublié ?”, “quels sont les contre-arguments ?”, “où mon raisonnement est-il fragile ?”. Souvenez-vous que l’IA est programmée pour aller dans votre sens, c’est donc très sain de la challenger pour obtenir une réponse plus qualitative et vous faire réfléchir dans le même temps.

• Forcer la reformulation personnelle : une fois le contenu généré, reformulez avec vos propres mots, ça permet de créer l'appropriation.

• Accepter la lenteur : quand l’objectif est d’apprendre (nouveau domaine, nouveau concept), réduisez volontairement l’assistance.

• Faire expliciter le raisonnement : demander à l’IA non pas une réponse, mais les étapes du raisonnement, puis les confronter aux siennes.

Ces pratiques ne ralentissent pas vraiment le travail et vous permettent de rester en contrôle.

📌 À retenir

• 👉️ La GenAI nous rend plus efficaces, sans aucun doute, mais elle change aussi en profondeur notre manière de réfléchir.

• 👉️ Le risque principal n’est pas l’erreur, mais la superficialité et la perte d’appropriation.

• 👉️ Ce n’est pas l’outil qui fait la différence, mais comment on choisit de l’utiliser.

• 👉️ Garder des espaces sans assistance est souvent bénéfique pour l’apprentissage.

• 👉️ L’enjeu n’est pas de faire sans l’IA, mais de savoir quand penser avec, et quand penser sans.

📎 Sources

• How to Stop AI from Killing Your Critical Thinking - Advait Sarkar

• The Impact of Generative AI on Critical Thinking - Lee et al. (2025)

• Making Things Hard on Yourself, But in a Good Way: Creating Desirable Difficulties to Enhance Learning - Elizabeth L. Bjork et Robert Bjork

🤖 La fin du mythe du modèle unique ?

On a longtemps pensé qu’avec la progression des capacités des modèles, on atteindrait un jour le "modèle IA suprême" capable de tout prendre en charge, de tout régler. Le discours change à mesure que l’intelligence artificielle entre dans une phase de banalisation technique où la performance brute des modèles n'est plus le principal facteur de différenciation. L'enjeu se déplace désormais vers l'intégration métier et la maîtrise des infrastructures locales.

🤔 De quoi on parle ?

Il y a encore 18 mois, passer de GPT-3.5 à GPT-4 provoquait un effet "wahou" assez immédiat. Aujourd'hui, basculer entre un modèle Claude, un GPT-5 ou un Llama de Meta ne fait pas une énorme différence dans la plupart des cas. Ce qui signifie que choisir un modèle “meilleur” n’est plus ce qui déterminera le succès d’un projet IA.

▶️ La valeur s'est déplacée du "cerveau" vers les "organes" : Ce qui compte désormais, ce n'est plus que le modèle soit "intelligent", mais qu'il soit connecté à vos outils. Par exemple, une IA qui a accès à votre base de données SQL et qui connaît la structure de vos tables est infiniment plus utile qu'un modèle surpuissant qui ne connaît que le monde extérieur. On passe d'une intelligence horizontale (culture générale) à une intelligence verticale (métier).

▶️ Le modèle économique bascule du "modèle-produit" vers le "modèle-infrastructure". Comme l'électricité, l'IA devient invisible et surtout : un basique. Quand vous utilisez un outil de service client automatisé aujourd'hui, vous ne savez plus (et souvent, vous vous moquez de savoir) si c'est un modèle français, américain ou open-source qui tourne derrière. L'important est la latence et la fiabilité de la réponse.

▶️ Enfin, la souveraineté n'est plus un concept abstrait ou un sujet pour politiciens mais devient une réalité opérationnelle. Pour avoir testé des déploiements en environnement fermé (on-premise) pour des acteurs industriels, le besoin est clair : ne pas dépendre d'une API californienne qui peut changer ses filtres de sécurité ou ses tarifs du jour au lendemain. L'autonomie technique devient un avantage concurrentiel.

⚠️ Points d’attention / limites

• L’illusion de la simplicité : On peut installer un modèle en 5 minutes, mais l'intégrer proprement dans un logiciel existant sans créer de bugs prend des mois. L'IA est rapide, mais l'ingénierie logicielle reste lente. La vraie difficulté, souvent sous-estimée, est l’orchestration des modèles avec les systèmes existants (bases de données, ERP, interfaces humaines). Ce n’est pas un problème de performance brute, mais de cohérence et de fiabilité.

• Le contexte : L’accent mis sur les downstream applications implique aussi une dépendance à la connaissance métier. Une très bonne IA générique ne remplace pas la compréhension profonde d’un domaine (finance, supply chain, juridique…).

• La standardisation par le bas : À force de vouloir des modèles "sûrs" et alignés, on se retrouve avec des IA qui répondent toutes de la même manière, avec le même ton lissé et parfois les mêmes erreurs.

• Le mirage du coût zéro : le prix des jetons (tokens) s'est effondré mais le coût humain pour superviser ces systèmes reste élevé. On ne remplace pas des employés par une IA, on transforme des exécutants en "pilotes d'IA", ce qui demande une montée en compétence qui est souvent sous-estimée.

• Privacy : Enfin, même si les modèles de fondation se rapprochent en performance, leur licence, gouvernance des données et contraintes légales (GDPR, confidentialité, propriété intellectuelle) influencent lourdement la décision d’un choix technologique.

📌 À retenir

• 👉 Le mythe du “modèle unique surpuissant” est en train de s’estomper : les modèles de base deviennent des commodités.

• 👉 La vraie valeur est désormais dans les applications concrètes, personnalisées, reliées aux processus métiers.

• 👉 Cela change la dynamique des projets IA : ce n’est plus “quel modèle choisir ?”, mais comment structurer une solution qui fonctionne dans ton contexte.

• 👉 Cela laisse de la place aux acteurs qui ne sont pas des géants de l’IA : l’open source, les spécialistes métiers et les intégrateurs ont une vraie place.

• 👉 Dans un monde où les modèles de base sont comparables, on revient à ce qui reste le principal avantage compétitif depuis des décennies : les données, les processus et les usages.

📎 Sources

• Podcast “Who Wins if AI Models Commoditize?” With Mistral CEO Arthur Mensch - Big Technology Podcast

• AI Eats the World - Benedict Evans

🤳 Instagram, l'IA et la fin du filtre parfait

La plateforme qui a inventé l'esthétique léchée déclare la fin de son propre mythe. Adam Mosseri, patron d'Instagram, affirme que l'IA générative a tué la valeur du contenu visuel parfait.

🤔 De quoi on parle ?

Dans la pratique, la génération d'images par IA est devenue si performante que n'importe qui peut produire une photo "parfaite" en quelques secondes. Que ce soit un paysage idyllique, un plat gastronomique ou un selfie sans défaut, les outils comme SORA ou Nano Banana ont rendu la perfection visuelle accessible à tous, sans l'effort ni la réalité de l'expérience. Il devient impossible de distinguer une image réelle d'une image entièrement générée.

▶️ Cette banalisation de la perfection visuelle a dévalorisé le "feed" Instagram traditionnel. Si une image parfaite ne prouve plus rien de la vie réelle de son auteur, elle perd son pouvoir d'engagement. On observe que les jeunes utilisateurs, en particulier, se détournent de la publication publique soignée pour préférer les échanges de contenus bruts, spontanés, souvent éphémères, via des messages directs (DM) ou des plateformes comme Snapchat.

▶️ Cette dynamique pose un défi majeur aux créateurs de contenu et aux marques. Pendant des années, l'investissement dans des productions visuelles coûteuses était justifié par l'impact sur l'image et la conversion. Aujourd'hui, si une image de produit peut être générée en masse par une IA, la valeur ajoutée humaine se déplace de l'esthétique vers la narration ou l'expérience vécue qui l'accompagne.

▶️ Ironiquement, Instagram, qui a popularisé les filtres et la retouche, est désormais confronté aux conséquences de cette course à la perfection que l'IA a rendue absurde. La plateforme doit se réinventer, non pas en proposant plus de filtres, mais en redonnant de la valeur à ce qui est humainement irremplaçable : la spontanéité, le réel et l'imperfection.

⚠️ Points d’attention / limites

• Le faux sentiment de "maîtrise" : Produire une image parfaite par IA est simple, mais elle est souvent vide de sens. Le créateur perd l'occasion de développer son œil et son style personnel par l'effort.

• La fatigue du "réel" : Si tout est potentiellement faux, l'effort cognitif pour distinguer le vrai du faux devient épuisant. Les utilisateurs risquent de se désintéresser des contenus trop "beaux" par simple méfiance.

• La survie des marques : Pour les marques, le défi est immense. Comment construire une image de désirabilité ou de confiance si leurs propres visuels peuvent être copiés ou générés à l'identique par l'IA d'un concurrent ou d'un utilisateur mal intentionné ?

🧩 Pistes d'exploration

• Prioriser le "Storytelling brut" : Plutôt que de poster une image parfaite, certains créateurs misent sur une séquence de courtes vidéos ou un audio capturant une émotion réelle, même imparfaite.

• Valoriser la "Trace humaine" : Mettre en avant le processus de création, les coulisses, les erreurs.

• La "preuve de vie" numérique : Développer des fonctionnalités qui attestent de la réalité d'un instant (ex: métadonnées de lieu/date certifiées, interaction directe en live) pour rassurer sur l'authenticité du contenu.

• Le retour aux "micro-communautés" : S'appuyer sur des groupes restreints (via les DM ou les "Close Friends") où la confiance et l'authenticité sont implicites, loin de la performance publique.

📌 À retenir

• L'IA générative a rendu la perfection visuelle triviale, et par conséquent, sans valeur.

• Les jeunes utilisateurs privilégient déjà le contenu brut et authentique aux publications publiques léchées.

• Instagram est contraint de redéfinir ce qui rend une image "précieuse".

• L’image compte moins que l’impression qu’il y a vraiment quelqu’un derrière.

• Les marques doivent réapprendre à créer du désir non plus par l'image parfaite, mais par le récit et la preuve de réalité.

📎 Sources

• Déclarations d'Adam Mosseri on Instagram

AI TOOLS 🛠️

📑 Créer vos présentations avec NotebookLM !

Ok, on parle encore de NotebookLM mais il y a tant de fonctionnalités (très réussies !) qui sont apparues dernièrement qu’il est difficile de ne pas s’y arrêter.

Après les infographies, NotebookLM à également déployé une fonctionnalité de création de présentations basées sur vos sources.

▶️ Ce que ça fait : En deux clics, l’outil structure vos documents sources en un deck de diapositives cohérent, avec un plan logique, des titres percutants et une mise en page épurée.

Comment l’utiliser :

• Créez un nouveau notebook

• Importez-y vos sources (PDFs, comptes-rendus de réunion, articles)

• Cliquez sur “Présentation” dans le “Studio” à droite de l’écran

• Admirez le résultat : NotebookLM génère une présentation complète que vous pouvez présenter directement, partager ou télécharger directement (en pdf seulement pour l’instant)

Exemple :

💡 Utile pour :

• Transformer un rapport annuel complexe en une présentation de 10 slides pour votre équipe.

• Préparer un pitch de vente en s'appuyant uniquement sur vos notes de réunion et vos fiches produits.

• Synthétiser une veille technologique en un support visuel prêt à l'emploi.

⚠️ Limites :

• Le design reste sobre (très Google style) : pour des visuels ultra-léchés, un passage par Canva ou autre reste recommandé

• Comme pour les infographies, une vérification des données reste indispensable (hallucinations possibles).

🎯 Résultat

On passe d'une pile de documents indigestes à un support de présentation structuré en moins de 2 minutes.⚡

🔗 Accès : notebooklm.google.com 

🤖 Prompt Hack du moment

#14. 🧠 Le test d’appropriation réelle

💡 Pourquoi c’est utile ?

Comme évoqué dans cette édition, quand on utilise la GenAI pour apprendre, on a souvent l’impression d’avoir compris…

Mais comprendre une explication et être capable de la reformuler sont deux choses très différentes.

Ce prompt sert à tester ce qui a vraiment été intégré, et à repérer ce qui reste superficiel. Il transforme l’IA en outil de vérification de compréhension, pas en producteur de contenu.

🪄  Prompt magique (à copier-coller) :

ROLE : Tu es un évaluateur de compréhension, pas un enseignant.

TASK :
1. Pose-moi 5 questions progressives sur le sujet ci-dessous :
   - 2 questions de compréhension simple
   - 2 questions de mise en relation / implication
   - 1 question qui m’oblige à prendre position ou à appliquer le concept

2. Après chacune de mes réponses :
   - Dis-moi ce qui montre que j’ai réellement compris
   - Signale ce qui reste flou, approximatif ou non intégré
   - Suggère une reformulation plus juste si nécessaire

Règle importante :
Ne m’explique pas le sujet tant que je n’ai pas répondu.
Ton rôle est de tester mon appropriation, pas de me rassurer.

Sujet :
[INSÉRER ICI LE CONCEPT, L’ARTICLE OU LE SUJET QUE TU PENSES AVOIR COMPRIS]

💡 Utilisations concrètes :

• Vérifier si vous avez vraiment compris un article, un concept ou une note interne

• Tester votre niveau avant une réunion ou une prise de décision

• Transformer une lecture rapide en apprentissage durable

• Identifier précisément ce que l’IA a fait à votre place

🎯 Résultat

Vous passez de “j’ai lu / j’ai compris” à “je peux expliquer, relier et décider” 💪 

Qu’avez-vous pensé de cette édition ?
Vos avis nous sont très précieux !