Utiliser Chat GPT pour structurer ses idées

Le bon usage du raisonnement des machines.

8 mars 2025 Benoît Labourdette  3 min

Les IA génératives excellent à organiser l’information grâce à leurs capacités de raisonnement logique. En leur soumettant nos idées, même de façon disparate, elles peuvent révéler des structures cohérentes et des connexions inattendues, souvent bien utiles.

Évident pour certains, nouveau pour les autres

Ce que je développe ici peut être absolument évident pour certains lecteurs car ils l’utilisent déjà au quotidien, et peut-être que pour d’autres, ce n’est pas encore le cas. Les intelligences artificielles génératives ont des facultés de raisonnement logique liées à leur conception. Ainsi, elles sont effectives, entre autres, pour trouver une structure dans les choses disparates, pour élaborer un plan, pour trouver les points communs. Elles peuvent nous être d’une grande aide à l’endroit de l’organisation des idées, de la pensée, de la trame, parce qu’elles ont cette capacité plus grande que la nôtre d’embrasser de façon détaillée un grand corpus et d’y tisser des relations. Les intelligences artificielles sont d’autant plus efficientes lorsqu’elles ont beaucoup de grain à moudre.

Donc, si vous avez noté que ce soit à la main levée sur du papier (dès lors que l’écriture est lisible), ou dans un document texte, des idées en vrac, que vous y avez écrit des intuitions, des envies, des craintes, des questions, une sorte de collecte de matières premières, pour le moment informe, et que vous donnez ces éléments à l’IA sous la forme d’un grand fichier PDF par exemple, ou d’une suite d’images, vous pouvez ensuite lui poser des questions à partir de votre corpus. Les réponses seront généralement très inspirantes. Souvent, elles ne seront pas complètes. Il ne faut pas en attendre un travail qui serait fait à votre place, mais plutôt une inspiration très utile.

Il ne fait pas à notre place, il nous inspire

Par exemple, si à partir de toutes ces notes et idées, vous demandez à Chat GPT de rédiger, sans oublier aucune de ces idées, un récit cinématographique qui respecte l’esprit de vos notes, ou si vous lui demandez d’établir, à partir de ces idées, une liste de personnages qui les illustreraient, ou de relier vos idées au contexte politique du 18e siècle en Angleterre, vous aurez des suggestions, qu’il faudra retravailler, mais qui pourront vous apporter un gain de temps très important ainsi qu’une vision distanciée de ce qu’on comprend de vos intentions et des potentialités de votre projet, que vous n’aviez peut-être pas identifiées vous-même de façon si explicite et concrète.

Cela est assez troublant, et même c’est un peu « refroidissant », car on a, en l’espace de quelques instants, un résultat structuré. Cela paraît de prime abord désincarné, mais cette structure a plus à voir avec vous qu’avec Chat GPT. L’IA n’a été qu’une machine de raisonnement logique à partir de ce que vous lui avez donné et en lien avec son modèle d’apprentissage, c’est-à-dire la langue écrite et toutes les œuvres littéraires et les raisonnements qu’elle contient.

Et l’écologie, dans tout ça ?

Oui, les intelligences artificielles génératives sont de très grandes consommatrices de ressources naturelles, elles sont à utiliser avec parcimonie et conscience. Par exemple, l’hébergeur écologiste suisse Infomaniak propose des modèles d’intelligence artificielle générative qui tournent sur des serveurs informatiques dont la chaleur est utilisée pour chauffer 10 000 logements à Genève, et dans lesquels ils utilisent encore des anciens ordinateurs qu’ils ne mettent pas au rebut, pour les tâches qui demandent moins de puissance.

Mais je crois que ces outils sont absolument passionnants et la question réside dans comment être dans son temps, de la manière la plus éthique possible, c’est-à-dire en alignement avec ce qu’on souhaite pour le monde. Je crois qu’en ce qui concerne les intelligences artificielles génératives, il ne faut pas les rejeter en bloc ni les employer sans conscience. On peut les utiliser avec conscience. On peut aussi télécharger des modèles de langage dans son propre ordinateur et les faire tourner « en local », avec notre propre électricité. Ce sera peut-être plus lent que sur des serveurs distants, mais on sait exactement ce qu’on est en train de consommer.

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