En mars 2023, je me retrouve souvent debout devant un tableau blanc, marqueur à la main, à expliquer l’IA à des gens qui ne sont pas du métier. Comme Directeur TI chez HLC, c’est devenu une de mes tâches les plus importantes: bâtir la littératie IA de l’organisation. Parce qu’avec l’arrivée de modèles encore plus puissants ce mois-ci, tout le monde a une opinion sur l’IA — mais peu de gens comprennent vraiment ce qu’elle fait. Pis on utilise mal ce qu’on ne comprend pas.

Mon réflexe, c’est de démystifier sans simplifier à l’excès. Pas besoin que ma directrice des finances sache coder un réseau de neurones. Mais elle doit comprendre une chose fondamentale: un grand modèle de langage ne « comprend » pas comme un humain. Il prédit le mot le plus probable, encore pis encore, à partir de tout ce qu’il a lu. C’est ça que je dessine au tableau.

L’explication du tableau

flowchart TD
    A[Une question posee a l'IA] --> B[Le modele predit le mot le plus probable]
    B --> C[Puis le suivant, et le suivant...]
    C --> D[Une reponse fluide se construit]
    D --> E{Ce que ca implique}
    E --> F[Tres bon pour: reformuler, resumer, rediger]
    E --> G[Pas fiable pour: faits precis, calculs, verite]
    E --> H[Peut inventer avec assurance: hallucination]
    F --> I[Litteratie IA: savoir QUAND s'y fier]
    G --> I
    H --> I

Quand les gens saisissent ce principe — l’IA prédit du langage plausible, elle ne consulte pas une base de vérité — tout devient plus clair. Ils comprennent pourquoi elle écrit si bien mais se trompe parfois sur des faits. Pourquoi elle peut inventer une référence qui n’existe pas tout en ayant l’air parfaitement crédible. La littératie, c’est exactement ça: savoir ce que l’outil fait bien, pis ce sur quoi il ne faut jamais lui faire confiance les yeux fermés.

Donner les bons réflexes

Au tableau, je termine toujours par des réflexes pratiques. Utiliser l’IA pour un brouillon, jamais pour une vérité finale. Toujours vérifier un fait, un chiffre, une référence. Ne jamais y mettre de données confidentielles. Ces règles simples valent plus que n’importe quel cours technique. Elles transforment un outil mal compris en allié maîtrisé.

Ce qui me rend fier dans ce rôle, c’est de voir les visages changer. Au début, l’IA est soit une magie soit une menace. Après l’explication du tableau, elle devient un outil — puissant, faillible, à manier avec discernement. Cette littératie-là, c’est peut-être ma contribution la plus utile cette année: pas de déployer la techno, mais de faire en sorte que mon monde la comprenne assez pour bien s’en servir.

Ce que je retiens

En mars 2023, mon tableau blanc devient un de mes outils les plus précieux. Bâtir la littératie IA de l’organisation, c’est expliquer un principe simple mais déterminant: un grand modèle prédit du langage plausible, il ne consulte pas une vérité. De là découle tout le reste — pourquoi il écrit si bien, pourquoi il se trompe parfois, pourquoi il invente avec assurance.

Ce que je retiens, c’est qu’on utilise mal ce qu’on ne comprend pas. Mon rôle de directeur n’est pas seulement de déployer l’IA, mais de donner à mon monde les bons réflexes: brouillon oui, vérité finale non; toujours vérifier; jamais de données confidentielles. Savoir quand s’y fier, c’est la vraie compétence. Pis quand je vois un visage passer de la fascination ou de la peur à la maîtrise tranquille, je sais que l’heure passée au tableau valait pas mal plus que bien des déploiements.