Un vulgarisateur scientifique populaire se retire de la création de contenu, évoquant ce qu’il décrit comme une relation malsaine avec les outils d’IA. À première vue, cela ressemble à une histoire personnelle sur l’épuisement professionnel d’un créateur. En y regardant de plus près, cela met en lumière quelque chose de beaucoup plus difficile à mesurer : une zone grise psychologique que des habitent peut-être déjà des millions de personnes, sans qu’il y ait de nom précis pour désigner ce qu’elles ressentent.
Le fossé entre « tout va bien » et « crise »
La plupart des discussions publiques sur les effets psychologiques de l’IA se concentrent sur deux extrêmes. D’un côté, il y a l’usage ordinaire, apparemment inoffensif : chercher des informations, rédiger des e-mails, résumer des documents. De l’autre, il y a des cas dramatiques impliquant des crises psychiatriques, des délires renforcés par des chatbots complaisants et ce que certains ont commencé à appeler la psychose de l’IA. Ces cas sont graves et attirent l’attention qu’ils méritent.
Ce qui fait l’objet de bien moins d’attention, c’est le territoire situé entre ces deux pôles. C’est là que l’usage devient compulsif, ou dépendant, ou silencieusement corrosif, sans jamais basculer dans une urgence manifeste. Le vulgarisateur scientifique au cœur de cette histoire s’est placé quelque part dans cette zone intermédiaire. Il ne décrivait pas d’hallucinations ni de rupture avec la réalité. Il décrivait un schéma de dépendance qui avait grandi au-delà de ce qui semblait sain, alors même que la tâche spécifique pour laquelle il utilisait l’IA, à savoir la localisation d’articles de recherche et de sources, n’était pas intrinsèquement problématique.
Cette distinction a son importance. La polémique autour de son cas s’est fortement concentrée sur des questions d’authenticité et sur le point de savoir si un créateur dont la marque repose sur la crédibilité peut utiliser de manière éthique des outils formés sur des travaux non rémunérés. Ce sont des questions légitimes. Mais elles risquent d’occulter une préoccupation différente et sans doute plus universelle : ce que l’usage répété et habituel de l’IA fait à la personne qui l’utilise.
Comment les chatbots sont conçus pour vous faire revenir
Ce n’est pas un accident de conception. Les LLM, tels qu’ils sont déployés dans les chatbots grand public, sont conçus pour maintenir la conversation. L’engagement est une fonctionnalité essentielle, et non un effet secondaire. La même dynamique qui pousse les plateformes de réseaux sociaux à garder les utilisateurs actifs, en train de revenir et d’interagir, est présente dans les interfaces de chat de l’IA. Certains fournisseurs ont reconnu cette tension en introduisant des messages incitant les utilisateurs à faire des pauses après de longues sessions. Des actions en justice ont commencé à faire valoir que l’engagement est privilégié au détriment du bien-être des utilisateurs.
Le parallèle avec les réseaux sociaux mérite d’être pris au sérieux, non pas comme une simple tournure rhétorique, mais comme une observation structurelle. Il a fallu des années pour que la recherche et la sensibilisation du public prennent la mesure de l’impact des réseaux sociaux sur l’attention, l’humeur et le comportement, en particulier chez les plus jeunes utilisateurs. Les gouvernements réagissent aujourd’hui par des restrictions, notamment des interdictions d’utilisation pour les enfants et les adolescents. L’IA en est à un stade plus précoce de cette même prise de conscience.
Les premières recherches, encore préliminaires et loin d’être concluantes, suggèrent que le recours répété aux outils d’IA pourrait affaiblir les compétences cognitives que ces outils remplacent. Certaines études ont constaté une réduction de l’activité cérébrale chez des utilisateurs effectuant certaines tâches, et d’autres ont établi un lien entre l’utilisation de chatbots et une diminution de la pensée critique. Le concept sous-jacent n’est pas nouveau : le déchargement cognitif, qui consiste à déléguer le travail mental à des systèmes externes, est bien documenté. Ce qui est nouveau, c’est l’échelle et l’intimité de l’outil qui effectue ce déchargement.
Ce que 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires signifient réellement
OpenAI a déclaré plus de 900 millions d’utilisateurs actifs par semaine. Ce chiffre ne concerne qu’un seul fournisseur. Il n’existe pas de données exhaustives pour l’ensemble des outils d’IA disponibles, mais cet ordre de grandeur suffit à redéfinir les enjeux. Même si seule une petite fraction de cette utilisation bascule dans une zone qui pourrait être qualifiée de malsaine, le nombre absolu de personnes touchées est considérable.
C’est ce que la plupart des reportages sur la psychologie de l’IA négligent. La conversation a tendance à se concentrer sur les cas limites : la personne qui a sombré dans une spirale délirante, l’adolescent qui a noué un lien émotionnel intense avec un chatbot et a éprouvé du chagrin lorsque l’accès a été coupé. Ces cas sont réels et méritent l’attention. Mais l’effet le plus répandu est peut-être plus discret et plus difficile à détecter : un changement progressif dans la manière dont les gens résolvent des problèmes, cherchent des réassurances ou construisent des connaissances, l’IA prenant en charge une part croissante de la charge cognitive à chaque fois.
L’histoire des technologies de transformation suggère que ce type de changement met du temps à devenir visible. Les moteurs de recherche ont modifié la façon dont les gens stockent et récupèrent l’information, mais ce changement n’est apparu clairement que des années après que la technologie a été ancrée dans la vie quotidienne. Les réseaux sociaux ont remodelé l’attention et la régulation émotionnelle avant même que quiconque ne dispose du vocabulaire pour décrire ce qui se passait. Il est peu probable que l’IA suive un autre schéma.
En bref
L’histoire de la relation difficile d’un vulgarisateur scientifique avec les outils d’IA concerne moins cet individu que le manque de compréhension collective. Les effets psychologiques de l’utilisation de l’IA s’inscrivent sur un spectre, et la plus grande partie de ce spectre reste mal cartographiée. Les chatbots sont conçus pour l’engagement, les premières recherches laissent entrevoir des coûts cognitifs liés à un usage habituel, et la base d’utilisateurs est déjà immense. Les preuves nécessaires pour comprendre pleinement ce qui se passe mettront des années à s’accumuler. Ce délai n’est pas une raison de rejeter la question. C’est une raison de commencer à se la poser plus sérieusement.
D’après un reportage de The Verge.