Pourquoi tu ne vois pas ce que tout le monde voit
Tu les repères à trois mètres, avec leur typo bizarre et leur hiérarchie bancale, alors que la personne qui les a fabriquées n'y voit rien : l'outil a répondu vite et le résultat a l'air propre.
Remplace l'affiche par un site fait avec Claude CodeL'agent de code d'Anthropic, qui lit, écrit et teste le code d'un projet depuis le terminal., ou par un SaaSUn logiciel qu'on utilise en ligne, sur abonnement, sans rien installer, comme Notion ou Canva. monté en un week-end : tout s'affiche et les boutons répondent, mais un œil de designer y voit surtout des décisions laissées par défaut.
Et le tien, comment sais-tu qu'il est bon ?
Combien tu délègues vraiment ? Quatre niveaux
« Créer avec l'IA » recouvre des pratiques très différentes. Voici un repère en quatre niveaux, formulé par l'éditeur AgentsRoomUn éditeur d'outil qui permet de piloter plusieurs agents de code en parallèle. (ce n'est pas une norme), auquel j'ajoute ce que chaque niveau fait à ton cerveau. Plus tu montes, moins tu pratiques, et plus tu dois savoir juger.
- Niveau 1L'autocomplétionToi : auteur
- Niveau 2Questions-réponsesToi : assembleur
- Niveau 3Le vibe codingToi : juge de l'effet visuel
- Niveau 4L'agentiqueToi : surveillant
- Niveau 1
L'autocomplétion
L'IA suggère la suite pendant que tu écris (GitHub CopilotL'assistant de code de GitHub, qui suggère la suite du code pendant qu'on tape., TabnineUn assistant d'autocomplétion de code.), et tu restes l'auteur : tu pilotes et tu valides ligne par ligne. Le risque est faible, tant que tu lis ce que tu acceptes.
À garderTout, tant que tu continues à lire ce que tu acceptes.
- Niveau 2
Questions-réponses
Tu poses des questions à ChatGPTL'assistant conversationnel d'OpenAI., Claude ou GeminiL'assistant conversationnel de Google., qui répondent et génèrent des morceaux. C'est toi qui assembles, structures et corriges. Premier piège : l'illusion de profondeur (mécanisme 1), parce que la réponse est claire.
À garderAssembler toi-même, puis expliquer. Pour rester en mode tuteur : « Ne me donne pas la solution. Pose-moi trois questions, puis corrige-moi. »
- Niveau 3
Le vibe coding
Avec LovableUn outil qui génère une application web à partir d'une description en langage courant., BoltUn outil de StackBlitz qui génère une application web à partir d'une description en langage courant., v0L'outil de Vercel qui génère des interfaces web à partir d'une description en langage courant. ou CursorUn éditeur de code avec une IA intégrée, capable d'écrire et de modifier le code d'un projet., tu décris ce que tu veux en langage naturel et l'IA génère des fonctionnalités ou une application entière. Tu juges l'effet visuel, sans forcément lire le code. C'est là que la dissonance, l'attention, la perte d'effort utile et les failles techniques s'additionnent (mécanismes 2, 3 et 6, et partie technique).
À garderLes décisions produit, un brief écrit avant, des tests avec de vrais utilisateurs.
- Niveau 4
L'agentique
Des agents planifient, écrivent, testent, corrigent et déploient en boucle, pendant que tu fixes l'objectif et que tu supervises. Andrej KarpathyChercheur en IA, ancien de Tesla et d'OpenAI. Il a lancé l'expression « vibe coding » en 2025., qui a popularisé le « Vibe codingCréer une application en la décrivant en langage courant à une IA, sans lire le code qu'elle produit. L'expression vient d'Andrej Karpathy, en 2025. » en 2025, parle en 2026 d'« AgentiqueDes IA autonomes, appelées agents, enchaînent seules les tâches : planifier, coder, tester, corriger. L'humain fixe l'objectif et surveille. » : on n'écrit presque plus le code, on orchestre, ce qui demande une vraie expertise. C'est le rôle de surveillant décrit par Bainbridge (mécanisme 5), avec son piège : à force de ne plus pratiquer, tu perds les compétences qu'il te faudrait pour reprendre la main.
À garderLes critères de réussite, l'architecture, une pratique à la main.
Les outils ne définissent pas le niveau : Cursor ou Claude Code se pratiquent au niveau 3 comme au niveau 4. Ton niveau dépend de ce que tu lis et de ce que tu décides.
Ne monte d'un niveau que si tu sais évaluer ce que produit le suivant.
Ce que ton cerveau fait quand tu délègues
L'attention est la ressource la plus rare de ton cerveau, et il ne la dépense que lorsqu'il y est forcé. Les huit mécanismes qui suivent expliquent pourquoi tu laisses passer ce que l'IA produit.
L'illusion de profondeur
Essaie d'expliquer à voix haute comment fonctionne une fermeture éclair : si tu bloques au bout de deux phrases, tu touches exactement au sujet de ce mécanisme.
En 2002, Rozenblit et KeilChercheurs de l'université Yale qui ont décrit en 2002 l'illusion de profondeur explicative. (Yale) demandent à des étudiants de noter leur compréhension d'objets du quotidien. Après avoir dû expliquer pas à pas, ils baissent leur note d'un ou deux points : on confond familiarité et compréhension.
L'IA amplifie cette illusion, parce que chaque réponse est claire et que ton cerveau en conclut « compris ». Dans l'étude d'Université AaltoUniversité finlandaise, près d'Helsinki. (2025, environ 500 personnes), plus on est à l'aise avec l'IA, plus on juge mal sa propre performance.
RéflexeAvant de te dire « compris », explique-le à voix haute, sans l'outil.
La dissonance : tu as investi, donc c'est bon
La Dissonance cognitiveLe malaise qu'on ressent quand nos actes contredisent nos croyances. Pour le faire taire, on change plus souvent la croyance que l'acte. (Leon FestingerPsychologue social américain, auteur de la théorie de la dissonance cognitive (1957)., 1957) est la tension qu'on ressent quand nos actes contredisent nos croyances. Pour la réduire, on change plus volontiers la croyance que l'acte. Tu as passé six heures sur ton site : douter de sa qualité devient inconfortable, alors tu le trouves bon.
L'Effet IKEAOn surévalue ce qu'on a fabriqué soi-même, comme le meuble qu'on a monté de ses mains. (Norton, Mochon et Ariely, 2012) le confirme : des amateurs jugent leurs créations proches de celles d'experts, mais seulement quand la tâche est menée à terme. Or l'IA mène presque toujours à un résultat fini.
RéflexeFais juger ton site par quelqu'un qui n'a rien investi.
L'attention : tu ne vois que ce que tu cherches
Simons et ChabrisPsychologues américains, auteurs de l'expérience du gorille invisible (1999) sur l'aveuglement attentionnel. (1999) font compter des passes de ballon. Environ la moitié des spectateurs ne voient pas un gorille traverser l'écran. L'attention est un projecteur : ce qui n'est pas dans le faisceau n'existe pas.
Si tu relis ton site avec une seule question (« ça marche ? »), tu comptes les passes, et tu ne vois pas que le titre ne dit rien au visiteur.
RéflexeUne relecture, une question (ça marche ? clair en cinq secondes ? sur mobile ?).
Trois biais qui s'empilent
Biais d'ancrageLa première information reçue sert de point de référence et pèse sur tous les jugements qui suivent. (Tversky et KahnemanPsychologues pionniers de l'étude des biais de jugement. Daniel Kahneman a reçu le prix Nobel d'économie en 2002.) : la première proposition de l'IA devient ton point de départ, et tu l'ajustes au lieu de repenser.
Biais de confirmationOn cherche et on retient surtout ce qui confirme ce qu'on pense déjà. : tu testes ce qui devrait marcher, pas ce qui pourrait casser.
Biais d'automatisationOn fait tellement confiance à la machine qu'on ne vérifie plus ce qu'elle produit. : dans une enquête Microsoft et Carnegie MellonUniversité américaine de Pittsburgh, réputée en informatique. (CHI 2025, 319 travailleurs), plus on fait confiance à l'IA, moins on déclare réfléchir de façon critique (données déclaratives).
RéflexeDemande trois pistes très différentes avant de choisir, puis cherche la panne.
Tu n'es plus l'auteur, tu es le surveillant
En 1983, la psychologue Lisanne BainbridgePsychologue britannique. Son article « Ironies of Automation » (1983) décrit les paradoxes du rôle de surveillant face aux machines. décrit ce qui reste à l'humain quand une machine travaille : surveiller, et reprendre la main si ça déraille. Ironie : qui ne pratique plus perd les compétences dont il aura besoin, et plus la machine est fiable, moins on sait réparer.
AnthropicEntreprise américaine d'IA qui développe les modèles Claude. l'a mesuré en 2026 : 52 développeurs apprennent une Bibliothèque (code)Un ensemble de code prêt à l'emploi que les développeurs réutilisent au lieu de tout réécrire. inconnue. Au quiz final, ceux qui avaient l'IA obtiennent 50 %, les autres 67 %, et l'écart se creuse surtout en DébogageChercher et corriger les erreurs d'un programme.. Le gain de vitesse, lui, n'est pas significatif.
RéflexeContinue à pratiquer sans l'outil, même un peu.
Tous les efforts ne se valent pas
John SwellerChercheur australien en psychologie de l'éducation, auteur de la théorie de la charge cognitive. distingue l'effort parasite (configurer, recopier) de l'effort utile (décider, comparer, expliquer). L'IA supprime le premier, et trop souvent le second avec.
WhartonL'école de commerce de l'université de Pennsylvanie. (PNASRevue scientifique de l'Académie nationale des sciences des États-Unis., 2025, près de 1 000 lycéens) : avec un ChatGPT classique, +48 % pendant les exercices, puis 17 % de moins que le Groupe témoinLe groupe qui ne reçoit pas l'outil testé et sert de point de comparaison. à l'examen. Avec une version qui ne donne pas les réponses, on n'observe pas de baisse. Chez Anthropic, les questions conceptuelles posées à l'IA donnent 65 à 86 % au quiz, la délégation du code 24 à 39 %.
RéflexeDélègue la plomberie, garde les décisions.
Meilleur pour toi, identique aux autres
Doshi et HauserChercheurs qui ont étudié l'effet des idées d'IA sur la créativité d'écriture (Science Advances, 2024). (Science Advances, 2024) font écrire de courtes histoires avec ou sans idées d'IA. Avec IA, elles sont jugées plus créatives, surtout chez les moins créatifs, mais elles se ressemblent davantage entre elles.
Ce sont des histoires, pas des sites, mais la mécanique est plausible : ton site est peut-être meilleur que ce que tu aurais fait seul, et indiscernable de milliers d'autres.
RéflexeDécide ton spécifique avant de demander.
Ce que tu n'as pas produit, tu ne le retiens pas
L'Effet de générationOn retient mieux une information qu'on a produite soi-même que celle qu'on a seulement lue. (Slamecka et GrafPsychologues qui ont décrit l'effet de génération en 1978., 1978) : on retient mieux ce qu'on produit que ce qu'on lit. Au MIT Media LabLaboratoire de recherche du Massachusetts Institute of Technology, consacré aux technologies et à l'humain. (Kosmyna, 2025), 54 étudiants écrivent avec ChatGPT, Google ou rien. Juste après, 83 % du groupe ChatGPT ne citent aucune phrase de leur texte, contre 11 % des autres. Ceux qui avaient d'abord écrit seuls retenaient mieux ensuite. C'est un PreprintUne étude diffusée avant d'avoir été relue et validée par d'autres chercheurs., et ses auteurs refusent la lecture « l'IA rend con ».
RéflexeRéfléchis d'abord par toi-même, et ne sollicite l'IA qu'ensuite.
La technique : ce que l'IA ne vérifie pas
Un Modèle de langageLe moteur d'une IA comme ChatGPT. Il a appris sur d'immenses volumes de texte à prédire le mot le plus probable. prédit la suite la plus probable, pas la plus juste, ce qui explique la moyenne du mécanisme 7 et des erreurs écrites avec aplomb.
Il construit le Chemin heureuxLe parcours où tout se passe comme prévu, sans erreur, sans cas limite ni usage imprévu. : il traite ce que tu as demandé et ignore ce que tu n'as pas pensé à demander. VeracodeÉditeur américain de logiciels de sécurité des applications. (rapport 2025, un éditeur de sécurité) a donné 80 tâches de code à plus de 100 modèles : dans 45 % des cas, le code contenait une faille du Top 10 OWASPFondation à but non lucratif consacrée à la sécurité des applications web. Son Top 10 classe les failles les plus répandues.. La sécurité, l'accessibilité et la performance n'en font partie que si tu les demandes explicitement.
Il oublie aussi, car sa Fenêtre de contexteLa quantité de texte qu'une IA garde en tête pendant une conversation. Au-delà, elle oublie le début. est limitée, et le même prompt donne parfois un autre résultat le lendemain : d'où l'intérêt de garder ton brief par écrit.
Cinq vérifications à faire en dix minutes, sans coder
- Ouvre ton site sur ton téléphone, en 4G.
- Navigue au clavier avec Tab : tout reste atteignable ?
- Envoie ton formulaire vide, puis avec une fausse adresse.
- Lance LighthouseOutil gratuit de Google, intégré à Chrome, qui note une page sur la performance, l'accessibilité et les bonnes pratiques. (dans Chrome) et lis les points en rouge.
- Cherche dans le code source une clé d'API ou un mot de passe.
La dette de décision
Un site, c'est des centaines de décisions : à qui tu parles, ce qui vient en premier, ce que tu supprimes. Quand tu délègues sans décider, l'IA les prend sur la moyenne de ce qu'elle a vu. J'appelle ça la dette de décision : tout ce que ton produit contient et que personne n'a choisi. C'est ma formule, pas un concept scientifique.
Les huit mécanismes expliquent pourquoi elle reste invisible. Elle ne coûte rien au lancement, et se paie en visiteurs qui repartent.
Le test des 10 décisions
Réponds en une phrase, sans écrire « c'est ce que l'IA a proposé ».
- À qui parle ce site ?
- Pourquoi ce titre ?
- Pourquoi cette offre en premier ?
- Que fait un visiteur dans les cinq premières secondes ?
- Pourquoi ces couleurs et cette typographie ?
- Pourquoi cette image ?
- Que se passe-t-il si le formulaire échoue, ou sur mobile ?
- Qu'est-ce qui te distingue de trois concurrents, sans mot générique ?
- Qu'as-tu supprimé ? (« Rien » : personne n'a décidé.)
- Qui l'a testé, à part toi ?
- 0 à 3 réponses solides
- Généré
- 4 à 7
- Hybride
- 8 à 10
- Conçu
Le barème n'a rien de scientifique : c'est un outil de design pour t'interroger.
Ce que ces études ne disent pas
Elles portent sur des lycéens, des étudiants, des développeurs, des auteurs de petites histoires. Aucune n'a mesuré un site ou un SaaS. Celle du MIT est un preprint, et celle d'Anthropic vient de l'entreprise qui fabrique Claude, dont je me sers : ce sont donc des mécanismes à tester sur toi, pas des lois.
Et demain : l'agent, le protocole, l'interface
Les niveaux 3 et 4 ne sont pas une fin, car trois évolutions poussent déjà la délégation encore plus loin.
L'Agent eXperience (AX)L'expérience qu'ont les agents IA quand ils se servent d'un produit, comme on parle d'expérience utilisateur pour les humains. (AX)
Mathias BiilmannCofondateur et dirigeant de Netlify, une plateforme d'hébergement de sites web. (Netlify) a proposé le terme en janvier 2025 : l'expérience globale qu'ont les agents IA quand ils se servent d'un produit. Un an plus tard, il l'organise en quatre piliers : l'accès (un agent peut-il entrer ?), le contexte (comprend-il ton offre ?), les outils (peut-il agir ?) et l'orchestration. Un test simple : un agent qui découvre ta page peut-il décrire correctement ce que tu vends ?
Le MCP (Model Context Protocol)Un standard ouvert qui permet à une IA de se brancher sur des outils et des données, comme une prise universelle. (Model Context Protocol)
Ce standard ouvert, lancé par Anthropic fin 2024 et confié en décembre 2025 à la Linux FoundationOrganisation à but non lucratif qui héberge de grands projets open source, dont Linux., donne aux IA une façon commune de se brancher sur des outils et des données. Ça peut être ton agenda, ta base clients ou ton site. Chaque connexion est une permission que quelqu'un doit choisir, puis relire.
L'Interface générativeUne interface que l'IA crée à la volée pour chaque demande, au lieu d'écrans dessinés à l'avance.
Google ResearchLa division de recherche de Google. a présenté des interfaces créées à la volée pour chaque demande, dans l'app Gemini et le mode IA de la recherche. Il n'y a plus de page fixe à relire : elle n'existe qu'au moment de s'afficher. Mon hypothèse : tu ne supervises plus des écrans, mais des règles (composants, contraintes, ton). Ces règles, c'est ta dette de décision, écrite d'avance ou pas du tout.
Les trois se tiennent : des agents se servent de ton produit (AX), par des protocoles (MCP), devant des interfaces qui n'existent que sur le moment. Chaque étape ajoute de la délégation, donc des angles morts, et chacun de ces trois sujets mérite d'être creusé à part.
Deux questions avant de te lancer
Qu'est-ce que tu aimais faire, avant, et que tu as silencieusement délégué à l'IA ?
La question sert à vérifier que tu n'as pas confondu aller plus vite et ne plus savoir faire, sans te faire culpabiliser.
Et la question qui fâche : si demain l'accès à ton outil était coupé, comment ferais-tu ?
Si cette question te met mal à l'aise, elle t'a déjà répondu.
Cette semaineReprends à la main une seule des choses que tu avais déléguées.
Et la fermeture éclair du début, as-tu réussi à l'expliquer ?
Questions fréquentes
Pourquoi mon site fait avec l'IA ne ressemble pas à ce que j'imaginais ?+
Tu n'avais pas décidé ce que tu imaginais avant de demander, et tu n'as pas les mots pour nommer l'écart. L'IA comble alors avec la moyenne, d'où l'intérêt d'écrire ton brief avant de demander.
Qu'est-ce que la dette cognitive ?+
Gagner du temps en déléguant l'effort de réfléchir, au prix d'une compréhension moindre ensuite. Le terme vient d'une étude exploratoire du MIT.
Sources
- Études : Bastani et al., PNAS, 2025 ; Kosmyna et al., MIT Media Lab, 2025 (preprint) ; Anthropic, 2026 ; Fernandes et al., Computers in Human Behavior, 2025 ; Doshi et Hauser, Science Advances, 2024 ; Lee et al., CHI 2025 ; Bainbridge, Automatica, 1983 ; Rozenblit et Keil, 2002 ; Norton et al., JCP, 2012 ; Simons et Chabris, 1999.
- Classiques : Festinger, 1957 ; Sweller, 1988 ; Slamecka et Graf, 1978 ; Tversky et Kahneman, 1974.
- Technique et tendances : Veracode, 2025 ; Karpathy (X, fév. 2025 et 2026) ; AgentsRoom ; Biilmann, « Introducing AX » et « One Year of AX » ; Anthropic, don de MCP à la Linux Foundation ; Google Research, « Generative UI ».