Que fait réellement l’IA ?
L’intelligence artificielle regroupe différentes méthodes. L’IA générative produit notamment des textes, images et propositions à partir de régularités apprises et de vos instructions. Elle peut structurer des informations et présenter plusieurs pistes.
Un texte fluide ne prouve pas son exactitude. Le système peut inventer une information ou mal comprendre votre situation. Connaître la tâche et les limites aide à utiliser le résultat avec discernement.
Oui, l’IA a des côtés problématiques
Sources inventées, propositions biaisées, images manipulées et fausses informations crédibles font partie des risques. Des données confidentielles peuvent aussi être introduites dans un outil inadapté.
Une enquête auprès de 319 professionnels, publiée à CHI 2025, décrit des changements déclarés de l’effort de réflexion critique. Elle ne prouve pas que l’IA rend les personnes généralement plus lentes ou moins intelligentes. Elle nous invite à conserver une véritable étape de vérification.
Réfléchir ensemble au lieu de tout déléguer
On peut demander à l’IA de questionner une idée, proposer des alternatives ou signaler des zones d’incertitude. La réponse devient alors un point de départ.
Sur un document non confidentiel, essayez : quelles hypothèses contient-il ? Quelles informations manquent ? Quels contre-arguments examiner ? Ces réponses doivent elles aussi être évaluées. Votre expertise reste déterminante.
La protection des données avant la première instruction
Le PFPDT rappelle que la loi suisse sur la protection des données s’applique aussi aux traitements reposant sur l’IA. Des règles claires dans l’organisation sont donc nécessaires.
Pour les exercices, nous utilisons des exemples fictifs ou des informations autorisées sans données personnelles. Retirer un nom ne suffit pas toujours à rendre une personne non identifiable.
- Quels outils sont autorisés et pour quels usages ?
- Quelles informations peut-on saisir ?
- Qui examine le stockage, les accès et la réutilisation des données ?
- Qui vérifie et valide les résultats sensibles ?
Une méthode concrète pour le quotidien
Exemple : préparer une invitation générale à une soirée d’information, sans données de patients.
- 1. Définir le public, la date, le lieu, le but et le ton.
- 2. Utiliser seulement les informations nécessaires et autorisées.
- 3. Demander deux propositions courtes et faire signaler les informations manquantes.
- 4. Vérifier les faits, la clarté et le ton, puis ajouter son expérience.
- 5. Valider et examiner si le processus complet a fait gagner du temps tout en préservant la qualité.
Où votre équipe peut-elle en bénéficier ?
Préparer le plan d’un atelier, chercher des idées éditoriales, simplifier un texte autorisé ou structurer des notes non sensibles sont des points de départ possibles. Comparer des formulations peut aussi aider à écrire soi-même.
Le gain de temps n’est pas automatique. Une correction longue peut indiquer que la tâche ou l’outil n’était pas adapté. Évaluez la préparation, le contrôle et les retouches ensemble.
Notre atelier : données, utilisation et méthode
Dans l’atelier Digital & AI Workflow de Digital Next, nous travaillons sur des exemples adaptés à votre équipe. Nous clarifions d’abord le cadre, puis pratiquons les instructions et la vérification. Enfin, nous organisons les étapes avec des responsabilités claires.
L’objectif est de savoir où l’IA aide, où vérifier davantage et où s’en passer. Les questions nécessitant une analyse juridique ou technique individuelle sont traitées avec les spécialistes responsables.
Vous souhaitez identifier un premier usage pertinent pour votre équipe ? Parlons de vos tâches et d’un atelier adapté.