Deux personnes soumettent le même document à la même IA générative et obtiennent deux interprétations différentes. La scène deviendra courante dans nos organisations, autour d’une clause de convention collective, d’un dossier de rendement ou d’une décision de rémunération. Elle soulève une question que de nombreux membres du personnel, spécialistes, gestionnaires et membres de la direction doivent trancher intellectuellement et éthiquement : quelle autorité accordons-nous, souvent sans le dire, à une réponse générée par l’IA et quelle part de notre jugement lui déléguons-nous ainsi?
Un même document, deux interprétations : une histoire de voisins
J’en ai fait l’expérience récemment. Une clause de notre convention de copropriétaires soulevait une question entre voisins au sujet de travaux communs. Chaque personne a soumis le même texte à une IA générative et les interprétations différaient. Une notaire a finalement réglé la situation. Qu’elle ait consulté ou non une IA, elle a exercé elle-même son jugement et appuyé son opinion sur le texte signé plutôt que sur nos biais respectifs.
Comment le même document et la même technologie peuvent-ils mener à deux réponses différentes, voire opposées? Une partie de la réponse tient à la façon dont l’IA fonctionne, que j’ai mieux comprise lors d’une formation récente sur ces outils.
Même lorsque l’échange ressemble à une conversation entre deux personnes, une IA générative fonctionne par probabilités. Elle compose sa réponse un fragment de mot à la fois. À chaque étape, elle estime quelles suites sont les plus probables, à partir de ce qu’elle a appris et du contexte reçu, puis en choisit une. La « température » est un réglage chiffré, fixé par l’entreprise qui conçoit l’outil, qui détermine la part de hasard dans ce choix. Basse, elle pousse l’IA à retenir presque toujours la suite la plus probable : les réponses deviennent plus constantes, ce que l’on recherche pour des tâches factuelles. Élevée, elle lui permet de choisir plus souvent une suite moins attendue : les réponses gagnent en variété, ce que l’on recherche pour créer. Dans les outils grand public, ce réglage est fixé par le fournisseur; il s’ajuste surtout dans les versions destinées aux équipes de développement. La même question, posée deux fois au même outil, peut donc produire deux réponses différentes. L’IA calcule une réponse plausible. Juger de sa justesse demeure un travail humain.
Lorsque deux réponses divergent, qui tranche?
Une réponse bien écrite reste une hypothèse à évaluer
Transposons la scène au travail. Une gestionnaire et une conseillère en ressources humaines interprètent la même clause d’une convention collective. Chacune arrive avec son contexte, sa façon de poser la question et son propre outil et repart avec une réponse bien construite, au ton assuré.
Le risque naît lorsque la qualité de la formulation est confondue avec la qualité de l’interprétation. Avec l’IA, un résultat peut paraître impeccable sans être rigoureux.
Consulter une deuxième IA ouvre le débat sans le trancher
Le réflexe suivant consiste souvent à consulter une autre IA. La démarche a sa valeur : confronter une première réponse et faire émerger d’autres hypothèses.
Lorsque deux analyses divergent, la question utile change. Plutôt que de chercher laquelle a raison, on gagne à se demander : quelles hypothèses nous séparent et d’où viennent-elles? Reprenons la gestionnaire et la conseillère en ressources humaines. Leurs deux réponses peuvent reposer sur les mêmes faits et diverger sur ce que chacune a présumé : l’intention derrière la clause, la pratique passée, ce que la question incluait ou laissait de côté. Distinguer les données des hypothèses, puis nommer d’où viennent ces hypothèses, transforme un affrontement entre deux IA en conversation entre deux expertises. Il reste ensuite à trancher. Cette décision revient à une personne qui comprend le contexte, possède l’expertise pour juger et en demeure responsable, comme la notaire pour nous. L’IA est un appui précieux. Elle ne peut tenir le rôle de juge ni d’arbitre.
Décider avec l’IA, une pratique de gestion à requalifier
C’est l’un des visages de la requalification des membres de la direction et des gestionnaires : leur métier évolue, et ce, même si leur emploi demeure. C’est la manière de l’exercer qui change, parce que le travail est désormais coproduit avec l’IA. Interpréter une situation, arbitrer entre deux lectures et décider deviennent des gestes différents lorsque chaque personne dispose de son IA.
Le discernement en est le fondement. S’y ajoute la conscience de l’autorité que l’on accorde à l’outil, souvent sans la nommer. Plus l’IA prend de place dans le travail, plus le jugement humain compte.
Cette frontière prend tout son poids lorsque les décisions touchent des personnes : embauche, rendement, rémunération, relations de travail. Les professionnelles et professionnels des ressources humaines sont bien placés pour aider leur organisation à préciser quand une réponse générée par l’IA contribue à l’analyse et quand une expertise humaine s’impose avant de décider, ainsi que pour intégrer cette compétence à la requalification des membres de leur direction et de leurs gestionnaires. Une règle simple peut servir de point de départ : toute décision appuyée par l’IA demeure sous la responsabilité d’une personne capable d’en expliquer la démarche.
La contribution de l’IA à l’analyse peut être considérable. L’autorité que nous lui accordons, elle, nous appartient. Elle repose sur le jugement des membres de la direction et des gestionnaires. Apprendre à apprécier un travail coproduit avec l’IA et à conserver la maîtrise de la décision fait désormais partie de leur requalification.
Au sein de votre organisation, les membres de votre direction et vos gestionnaires savent-ils vraiment quelle autorité accorder à une réponse générée par l’IA au moment d’interpréter une situation et de décider?
