Démystifier l'Intelligence Artificielle
IA, décision et gouvernance cognitive
Penser l’IA là où les décisions humaines deviennent fragiles
Mon travail de recherche explore une question simple, mais rarement traitée sérieusement :
Que se passe-t-il quand des systèmes d’IA participent à des décisions humaines complexes, conflictuelles et irréversibles ?
Cette réflexion est au cœur de mon essai
Les IA rêvent-elles de moutons électriques ?,
et irrigue l’ensemble de mes travaux sur la gouvernance cognitive, la décision sous incertitude et les limites structurelles de l’IA contemporaine.
Les Illusions de l'IA
Le point de départ : une illusion ou une désillusion partagée
L’IA peut être perçue comme une entité supérieure en termes de rationalité et d’objectivité. Elle peut également être complétement décrédibilisée car sa tendance à optimiser les résultats rapidement au détriment du fond n’échappe pas aux dirigeants. D’une façon comme une autre, cette perception optimiste ou pessimiste repose sur des malentendus profonds. Il est crucial de distinguer le calcul de la décision, l’optimisation du jugement, et l’intelligence de la gouvernance. Ces confusions alimentent des attentes irréalistes et des décisions mal informées.
En confondant ces concepts, nous risquons de surestimer ou de sous-estimer les capacités des systèmes d’IA actuels. Il est essentiel de reconnaître que, bien que puissants dans le traitement de données, ces systèmes ne remplacent pas le discernement humain nécessaire pour des décisions éclairées et responsables. Une approche neuro-symbolique est donc nécessaire.
Dévoiler les Enjeux Réels
Le vrai problème : la décision, pas l’intelligence
La majorité des débats sur l’IA se focalisent sur :
-
la performance des modèles,
-
la taille des datasets,
-
la vitesse d’exécution.
Mon travail part d’un autre postulat :
Le cœur du problème n’est pas l’intelligence artificielle.
C’est la manière dont les décisions sont structurées, gouvernées et assumées.
C’est cette faille que j’analyse — côté humain comme côté machine.
Dans Les IA rêvent-elles de moutons électriques ?, je défends une thèse centrale :
- La décision n’est jamais un acte unitaire.
Elle est le résultat de tensions internes, de voix contradictoires, de compromis implicites.
Ignorer cette pluralité — chez l’humain comme dans les systèmes techniques — conduit :
-
à des décisions fragiles,
-
à des systèmes opaques,
-
à des échecs stratégiques mal compris.
LEGIO : Une Recherche Appliquée
Modéliser la Délibération
La gouvernance cognitive et la reconnaissance de la pluralité interne sont essentielles pour des décisions robustes. Ignorer ces dimensions conduit à des choix fragiles et à des systèmes opaques. Chez LEGIOLAB, nous analysons ces tensions internes pour offrir des solutions stratégiques qui prennent en compte la complexité des voix contradictoires et des compromis implicites.
LEGIO se distingue comme un projet de recherche appliquée, conçu pour modéliser la délibération et rendre visibles les conflits internes dans les décisions. Ce n’est pas un simple outil, mais une approche innovante pour introduire de la responsabilité et de la lucidité dans les systèmes complexes. En exposant les arbitrages, LEGIO permet une compréhension plus profonde et une discussion éclairée des décisions critiques.
Interventions et Conférences
Explorer les Thématiques Clés et Publics Cibles
Chez LEGIOLAB, nous proposons des interventions et conférences qui s’adressent à des dirigeants, chercheurs, et décideurs publics. Nos thématiques couvrent les limites de l’IA générative, la gouvernance cognitive, et la prise de décision sous incertitude. Ces événements sont conçus pour stimuler la réflexion et offrir des perspectives stratégiques aux leaders d’aujourd’hui.
J’interviens régulièrement lors de :
-
conférences professionnelles,
-
événements dirigeants,
-
cercles de réflexion,
-
formats académiques ou hybrides,
-
Ces interventions s’adressent à des publics exigeants :dirigeants, chercheurs, investisseurs, décideurs publics.
autour de thématiques telles que :
-
les limites réelles de l’IA générative,
-
la décision sous incertitude,
-
la gouvernance cognitive,
-
les angles morts des approches data-driven,
-
le mythe de l’IA rationnelle.