Cartographier les usages de l’IA pour enfin clarifier ce que je fais tous les jours

Pendant longtemps, j’ai pensé l’IA comme un truc assez simple à expliquer. Quand je travaillais pour mes clients, j’avais l’impression de basculer entre deux modes : automatiser des tâches et me faire assister dans ce que je n’aimais pas faire. Puis je me suis rendu compte que je naviguais en réalité dans un paysage plus vaste, composé de zones bien différentes, sans jamais les appeler par leur nom.

Ces derniers mois, je suis passé d’une vision binaire à une carte mentale beaucoup plus précise, qui m’aide aujourd’hui à concevoir des projets, à expliquer mes choix, et surtout à ne pas mélanger des choses qui n’ont rien à voir.

L’automatisation qui nettoie les tuyaux

Mon premier usage a été de connecter des outils entre eux. Un scrapper ici, un webhook là, un nœud N8n qui passe derrière. L’IA s’est glissée dans ce pipeline presque naturellement : extraction de contenu, nettoyage, génération de résumé, élimination des parasites dans les textes. Rien de spectaculaire, mais un gain immédiat.

Ce que j’ai retenu, c’est que l’IA simplifie des opérations que j’aurais faites à la main ou que j’aurais dû coder en dur. Elle remplace plusieurs scripts spécialisés par un modèle assez générique, capable de comprendre ce qu’il lit.

L’assistant qui travaille pour moi pendant que je réfléchis

Ensuite, j’ai découvert l’autre usage : l’assistant. Relecture, traduction, résumé, classification. Je lui file un PDF, il me rend trois idées structurées. Il me propose plusieurs angles, il me corrige mes erreurs, il me nettoie du bruit cognitif. C’est peut-être l’usage le plus évident, mais aussi le plus quotidien.

Je me suis vite rendu compte que si j’utilise l’IA tous les jours, c’est d’abord pour ce rôle-là. Pas pour faire de la magie, juste pour me débarrasser de ce que j’ai politiquement appelé “les tâches rébarbatives”, même si souvent ce sont surtout celles qui mangent le temps d’un cerveau humain.

La génération qui invente ce que je n’ai pas écrit

Puis j’ai rencontré la troisième famille presque par accident : l’IA générative. Celle qui produit un texte, une image, un paragraphe, une synthèse intelligente qu’aucune automatisation ne pourrait fabriquer toute seule. C’est l’IA qui crée, pas celle qui accompagne.

Et là, le changement de posture est radical. Je ne suis plus dans l’automatisation, ni dans l’assistance. Je suis dans quelque chose qui ressemble à de la co-création, avec des dérives évidentes si je laisse trop de confiance, et un intérêt énorme si je reste aux commandes.

Le raisonnement métier qui répond mieux qu’un moteur de règles

Un jour, je me suis demandé pourquoi je passais autant de temps à expliquer à l’IA le contexte métier d’un projet. C’est arrivé sur plusieurs missions. Je lui fournissais une masse de données, et elle me proposait des analyses que je n’avais ni le temps ni l’énergie de faire.

Ce n’est plus de l’assistance, ni de la génération brute. C’est du raisonnement. Une forme d’analyse qui comprend les objets métier, les relie, et propose une lecture structurée. Elle détecte les incohérences, elle priorise, elle compare. Et tout ça repose sur une idée assez simple : l’IA n’exécute plus, elle interprète.

Les agents qui orchestrent tout pendant que je dors

Et puis il y a la dernière famille : les agents. Ceux qui planifient, structurent, enchaînent des actions, contrôlent des erreurs, puis recommencent. Ils ne se contentent pas d’exécuter une tâche, ils décident s’ils doivent en faire une autre derrière.

J’en ai monté plusieurs sur des projets clients. Un agent qui collecte, un agent qui nettoie, un agent qui vérifie, un agent qui republie, un agent qui archive. En gros, l’IA qui pilote d’autres IA et, si besoin, qui vient me demander un avis au bon moment.

Ce que ça change dans ma façon de travailler

Quand j’explique à un client ce que je fais, je nomme désormais ces cinq familles. Automatisation, assistance, génération, raisonnement, agents. Avant, c’était un peu tout le même paquet. Maintenant, c’est un système.

Ça clarifie les attentes, les risques, les promesses, et surtout les limites. Et ça me permet d’éviter l’effet “solution magique”, qui finit toujours par créer de la déception.

Ce que je retiens

Je ne travaille plus avec “une IA”. Je vis dans un écosystème composé de cinq formes d’usage, avec des implications très différentes selon les projets. Tant que je garde ces distinctions en tête, je peux construire des solutions qui fonctionnent vraiment, sans me perdre dans le vocabulaire marketing.

Chaque famille a sa logique, ses pièges, et ses forces. C’est en les reconnaissant que j’ai commencé à clarifier ce que je fais vraiment, et pourquoi ça compte.