[🤖] Sortir du fantasme de la magie instantanée de l’IA

✨ Résumé de GPT-5.6 Sol

Le récit de la paresse que j’ai admise en espérant obtenir un résultat pertinent avec une seule demande d’UI/UX moderne et épurée, avant de revenir à une méthode où je cherche d’abord de bons exemples pour apprendre avec l’IA.

Ce qui est sorti d’une seule demande n’était finalement que de la camelote

Les résultats qui apparaissent simplement parce que je dis « fais-moi une UI/UX moderne et épurée » ne sont finalement que de la camelote. Je regrette d’avoir espéré, ne serait-ce qu’un peu, qu’une seule demande puisse produire quelque chose de pertinent.

L’IA n’a pas encore assez progressé pour que tout me tombe tout cuit dans le bec. Pas encore.

Même avec plus de contexte, elle reste loin d’un cerveau biologique

L’IA peut compresser et organiser aussi efficacement que possible l’immense quantité de contexte stockée dans ma tête et celle accumulée dans les différents services depuis la création de l’entreprise : elle reste très loin de la capacité contextuelle d’un cerveau biologique. Pas encore.

C’est sans doute pour cela que nous réfléchissons à toutes sortes de méthodes — Second Brain,¹ LLM Wiki² et tout le reste — et que tant de services spécialisés dans un domaine précis continuent d’exister.

J’ai pris des tokens qui fondent pour du vrai travail

Si je commence par créer un Goal sans réfléchir et que je regarde les tokens fondre doucement, j’ai l’impression de travailler dur. Je comprends de nouveau qu’en réalité, je ne faisais que jeter de l’argent en l’air.

Après avoir gaspillé autant de temps sur la conception UI/UX, une partie de moi se demande si je ne devrais pas enfin payer Figma AI et l’utiliser… mais pour l’instant, je vais garder cela en dernier recours.

Je sais maintenant à quel point il est paresseux de compter sur la magie instantanée de l’IA. Je sais maintenant à quel point il est imprudent de s’appuyer sur une idée fulgurante et son intuition pour se lancer sans réfléchir.

Je dois sortir du fantasme selon lequel je pourrais tout accomplir seul tant que j’ai une IA à mes côtés, et devenir humble. (Bien sûr, ce serait peut-être possible si j’apprenais à « mieux » utiliser l’IA, mais pour l’instant, mes capacités n’en sont pas là.)

Je dois reconnaître que mes prompts conversationnels écrits en mode bulldozer peuvent perturber le contexte de travail de l’IA, et devenir humble.

L’humilité m’a enfin permis de voir les bons exemples

Une fois équipé d’un peu d’humilité, j’ai enfin ouvert les yeux. À bien y réfléchir, Internet n’est-il pas déjà rempli de bons exemples d’UI/UX façonnés pendant des années par des pionniers du secteur avec l’aide d’innombrables personnes ?

L’imitation est la mère de la création.

Pour commencer, je vais chercher et étudier beaucoup de bons exemples, les donner à l’IA comme à mon propre cerveau, et apprendre avec elle.

Références

1. Une méthode de gestion des connaissances personnelles développée par Tiago Forte. Elle rassemble les apprentissages, les idées et leurs sources dans un référentiel numérique externe et centralisé, puis les réutilise dans des productions concrètes grâce au flux Capture → Organize → Distill → Express. Forte Labs, “Building a Second Brain: The Definitive Introductory Guide”. ↩

2. Dans cet article, LLM Wiki n’est pas le nom officiel d’un produit. Il désigne une base de connaissances interne qui organise les documents et le contexte de travail dispersés dans l’entreprise afin qu’une IA puisse les rechercher et les utiliser pour étayer ses réponses. Ce principe est proche du modèle RAG, qui fonde les réponses d’un LLM sur du contenu propriétaire. Microsoft Learn, “Retrieval-augmented generation (RAG) in Azure AI Search”. ↩