Plus j'utilise l'IA, plus une chose me saute aux yeux.
Le cœur de ce qu'on appelle l'intelligence est en train de passer du fait de connaître la réponse à la capacité de décider quelle question poser.
Autrefois, ceux qui avaient beaucoup de connaissances avaient l'avantage. Les gens doués pour la recherche, ceux qui avaient tout mémorisé, ceux qui trouvaient vite la bonne réponse étaient plus facilement reconnus.
Mais aujourd'hui, il suffit de poser la question à une IA comme ChatGPT pour obtenir aussitôt des connaissances générales et des réponses bien rangées. Bien sûr, les réponses de l'IA doivent être vérifiées, mais « fournir une réponse, quelle qu'elle soit » est devenu bien plus facile.
Alors, que reste-t-il aux humains ?
Pour moi, c'est la capacité à concevoir les questions.
Concevoir un ordre du jour, c'est tout simplement décider « ce qu'on tranche aujourd'hui »
Le mot « ordre du jour » s'emploie surtout pour les réunions.
Quel est le sujet du jour ? De quoi va-t-on discuter ? Qu'est-ce qui doit être décidé à la fin pour que la réunion soit réussie ? C'est cela, l'ordre du jour.
Et ça ne concerne pas que les réunions.
C'est pareil pour le travail, pour un changement d'emploi, pour les questions posées à l'IA, comme pour les tracas de la vie.
Par exemple, si vous demandez simplement « Est-ce que je devrais changer de boulot ? », la réponse sera maigre.
Mais si vous posez la question ainsi, tout change :
- Si je reste dans mon entreprise actuelle, qu'est-ce qui devrait s'améliorer pour que ça vaille la peine de rester ?
- Si je suis muté dans un autre service, quels résultats devrais-je aller chercher là-bas ?
- Si je pars, qu'est-ce que je privilégie : le salaire annuel, le télétravail, le degré d'usure, ou le type de poste ?
- Dois-je bouger tout de suite, ou consacrer une période à me construire un bilan solide ?
Une fois les choses découpées à ce point, l'IA n'est plus une voyante : elle devient un outil d'aide à la décision.
Autrement dit, bien utiliser l'IA, ce n'est pas connaître des prompts magiques.
C'est mettre en mots votre situation, votre objectif, vos contraintes et vos critères de décision, sous une forme que l'IA peut traiter.
En recherche comme en pratique, la « conception des questions » est prise au sérieux
Ce n'est pas qu'une impression.
Le guide d'OpenAI sur la conception de prompts explique qu'un prompt consiste à rédiger des « instructions efficaces » pour que le modèle produise le résultat voulu. Autrement dit, ce que renvoie l'IA dépend largement des consignes de départ.
Le guide de Google sur la formulation d'un problème d'apprentissage automatique insiste lui aussi sur le fait de définir d'abord le « résultat idéal », l'« objectif du modèle », la « sortie nécessaire » et les « indicateurs de réussite ». Cela parle de développement d'IA, mais s'applique tel quel au travail ordinaire.
Par ailleurs, la recherche sur l'apprentissage et la résolution de problèmes parle de « métacognition ». En gros, c'est la capacité de regarder ce qu'on pense depuis un niveau au-dessus. Les ressources pédagogiques du MIT décrivent la métacognition comme l'usage de ses connaissances sur la tâche, sur sa façon d'apprendre et sur soi-même pour planifier, vérifier sa progression et évaluer les résultats.
Autrement dit, les personnes douées ne se contentent pas de réfléchir.
Elles surveillent :
« Qu'est-ce que j'essaie de résoudre, là, maintenant ? » « Est-ce que je m'y prends bien ? » « Et si la question elle-même était mal posée ? »
Cette capacité va devenir très importante à l'ère de l'IA.
Celui qui sait concevoir ses questions utilise l'IA comme une machine de transformation, pas comme une barre de recherche
Les gens qui utilisent l'IA mais n'obtiennent que des réponses superficielles s'en servent souvent comme d'un substitut à Google.
« Qu'est-ce que tu me conseilles ? » « Qu'est-ce que je dois faire ? » « Quelle est la bonne réponse ? »
Bien sûr, on obtient une réponse correcte, jusqu'à un certain point.
Mais la vraie valeur apparaît quand on ajoute du contexte à la question.
Par exemple, si vous voulez prendre l'habitude de lire, plutôt que de demander :
« Comment prendre l'habitude de lire ? »
demandez :
« En semaine, je suis fatigué par le travail et je finis le soir sur mon téléphone. J'ai tendance à abandonner au bout de trois jours. Pour tenir ne serait-ce que 10 minutes de lecture, quel aménagement de mon environnement et quelles règles seraient efficaces ? »
La réponse devient tout de suite utilisable.
C'est moins une différence de performance de l'IA qu'une différence dans la question.
Vous mettez votre situation en mots, vous donnez vos contraintes, vous fixez l'objectif et vous précisez même le format de sortie souhaité.
À ce stade, la moitié du travail de résolution est déjà faite.
Si j'y arrive, c'est sans doute grâce à mes expériences où je me suis brûlé dans des environnements flous
Dans mon cas, pourquoi suis-je capable de concevoir des questions ?
Probablement pas seulement à cause de mon caractère.
Je pense que ce qui a joué, c'est d'avoir souffert dans des environnements flous.
L'objectif est vague. On ne sait pas qui décide. On ne voit pas ce qui définit le travail terminé. Plus tard, on vous dit « ce n'est pas ce que je voulais dire ». Le périmètre des responsabilités est flou. On est jugé à l'ambiance et à l'attitude.
Dans un tel environnement, si l'on se jette directement sur le travail, on se brûle.
Alors j'ai naturellement pris l'habitude de vérifier d'abord :
- Quel est l'objectif ?
- Qui décide ?
- Pour quand en a-t-on besoin ?
- Jusqu'où faut-il aller, au minimum ?
- Quelles sont les priorités ?
- Qu'est-ce qu'il n'y a pas besoin de faire ?
- Qu'est-ce qui définit que c'est terminé ?
Ce n'était pas une jolie compétence professionnelle, mais une stratégie de survie.
Si je ne définissais pas les enjeux avant de travailler, c'est moi qui m'usais. L'art de concevoir l'ordre du jour s'est donc aiguisé comme une technique de défense.
Celui qui ne peut pas laisser passer une « impression que quelque chose cloche » fabrique facilement des questions
Autre facteur important : je ne peux pas laisser un malaise sans suite.
Je ne m'arrête pas à « ça ne vous paraît pas bizarre ? », j'ai envie de décortiquer :
- ce qui est bizarre exactement
- quelle hypothèse est faussée
- les responsabilités de qui se mélangent
- ce qu'il faudrait décider pour avancer
- s'il s'agit d'un problème d'émotion ou de structure
Cette manie est fatigante.
Mais elle se marie très bien avec l'IA.
Car l'IA devient plus puissante à mesure qu'on lui donne du contexte et des conditions.
Au lieu de simplement « Qu'en penses-tu ? », on peut dire :
« Avec cette hypothèse » « Avec ces contraintes » « Si l'objectif est celui-ci » « En séparant les points à trancher » « Avec le strict minimum » « Pour un entretien » « Au format Markdown » « Sous forme de consignes pour Codex »
Celui qui sait transmettre tout cela utilise l'IA non comme une machine à réponses, mais comme une machine à façonner la pensée.
L'effet secondaire de savoir fabriquer des questions : « trop de questions »
Cela dit, savoir créer des questions a un effet secondaire.
Celui qui ne sait pas en créer reste bloqué parce qu'il ne sait pas à quoi réfléchir.
À l'inverse, celui qui en crée trop reste bloqué parce que les questions se multiplient.
Par exemple, en réfléchissant à un souci professionnel, tout s'élargit d'un coup :
- Dois-je rester dans mon entreprise actuelle ?
- Que devrais-je obtenir d'une mutation ?
- Si je change d'entreprise, vers quel type de poste ?
- La fatigue actuelle est-elle passagère ou structurelle ?
- Est-ce que je privilégie le salaire ou la liberté ?
- Comment cela s'articule-t-il avec la constitution d'un patrimoine futur ?
- Et au fond, qu'est-ce que je veux protéger dans ma vie ?
C'est une aptitude.
Mais quand on est fatigué et qu'on essaie de tout traiter en même temps, le cerveau lâche.
Ce dont a besoin celui qui sait créer des questions, ce n'est donc pas d'en poser encore davantage.
C'est de savoir écarter « les questions qu'il n'est pas nécessaire de se poser maintenant ».
Ce qu'il faut désormais, c'est classer les questions en 4 types
Quand les questions se multiplient, mieux vaut ne pas toutes les traiter avec le même poids.
Pour moi, les répartir en ces 4 catégories aide beaucoup à y voir clair.
1. Les questions à trancher maintenant
Celles qui concernent les actions d'aujourd'hui.
Exemples : que rendre d'ici demain ? Postuler cette semaine ? Dormir ou travailler ce soir ?
Celles-ci, on les traite.
2. Les questions à examiner plus tard
Importantes, mais sans besoin de conclusion immédiate.
Exemples : la carrière dans quelques mois, la vision du mariage, les grandes lignes de la constitution d'un patrimoine.
Celles-ci, on les met de côté dans une note.
3. Les questions qui ne valent pas la peine d'y penser
Ce que pense vraiment l'autre, les carrefours du passé, la réponse parfaitement juste, etc.
On peut en tirer un petit enseignement, mais elles débouchent rarement sur une action présente.
Celles-ci, on n'y passe pas longtemps.
4. Les questions qu'il vaut mieux confier au sommeil
Les questions lourdes qui surgissent la nuit.
Celles qui sont amplifiées par la fatigue, la faim, la solitude, la colère ou l'angoisse rétrécissent souvent beaucoup au matin.
Celles-ci, on ne les analyse pas : on les envoie dormir.
La force à l'ère de l'IA, ce n'est pas « fournir la bonne réponse » mais « bien poser le problème »
À l'ère de l'IA, vouloir rivaliser de front avec elle est pénible.
En volume de connaissances, en vitesse et en exhaustivité, il est difficile de la battre.
Mais si l'on se place du côté de ceux qui utilisent l'IA, c'est une autre histoire.
Ce qu'il faut, ce n'est pas donner des ordres avec de beaux mots.
C'est clarifier sa situation, poser l'objectif, énoncer les contraintes, construire des critères de décision et préciser le format de sortie.
Autrement dit, la capacité à bien poser le problème.
Plutôt que « celui qui donne la réponse », « celui qui sait décider quoi demander ».
Plutôt que « celui qui détient le corrigé », « celui qui sait dire ici et maintenant ce qu'il faut trancher pour avancer ».
Cette capacité prend de la valeur à mesure que l'IA devient plus intelligente.
Si la question est pauvre, la réponse l'est aussi.
Si la question est précise, l'IA devient un allié redoutable.
Ce qu'il faut donc entraîner désormais, ce n'est pas simplement la technique du prompt.
C'est la capacité à regarder sa réalité en face, à poser des questions et, au besoin, à les abandonner.
Celui qui sait construire un ordre du jour reste plutôt solide à l'ère de l'IA.
Mais celui qui en construit trop devrait se demander, à la fin :
« Alors, quelle est la question qu'il faut trancher à cet instant précis ? »
Si vous parvenez à revenir à cette seule question, votre réflexion avancera vraiment.
Idées de liens internes
- Ce qui épuise au travail, c'est moins la « charge de travail » que l'« objectif flou » et les « changements de consigne après coup »
- Quand on hésite à changer d'emploi, commencez par définir ses « conditions pour rester »
- Ceux qui n'obtiennent pas de résultats avec l'IA bloquent sur la clarification de leurs hypothèses, pas sur le prompt
- Quand les ruminations ne s'arrêtent pas, séparez les questions à réfléchir de celles qu'il vaut mieux dormir
- Aux carrefours de la vie autour de 30 ans, il faut construire des critères de décision plus que chercher la bonne réponse
Idées d'articles associés
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- « Une note de cadrage des besoins pour ne pas s'user avec des consignes floues »
- « Qu'est-ce que la métacognition : la capacité de regarder sa propre pensée d'un niveau au-dessus »
- « Concevoir l'ordre du jour quand on hésite entre changer d'emploi, être muté ou rester en poste »
Notes de références et de sources
- OpenAI API Docs, “Prompt engineering”
https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering - OpenAI Cookbook, “GPT-5 prompting guide”
https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide - Google for Developers, “Framing an ML problem”
https://developers.google.com/machine-learning/problem-framing/ml-framing - MIT Teaching + Learning Lab, “Metacognition”
https://tll.mit.edu/teaching-resources/how-people-learn/metacognition/ - Harvard Business Review, “AI Prompt Engineering Isn’t the Future”
https://hbr.org/2023/06/ai-prompt-engineering-isnt-the-future - García et al. (2014), “The effects of question-generation training on metacognitive knowledge, self regulation and learning approaches in Science”
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25069559/
Notes avant publication
- Aucun nom propre de lieu de travail, aucun nom de personne ni détail interne concret n'y figure, ce qui facilite la publication.
- Cependant, le passage sur « s'être brûlé dans des environnements flous » est assez personnel ; si l'article est publié pendant une recherche d'emploi, on peut le généraliser davantage.
- Portes d'entrée SEO : « intelligence à l'ère de l'IA », « savoir poser les bonnes questions », « différence chez ceux qui maîtrisent ChatGPT », « conception d'ordre du jour ».
- Date du brouillon : 2026-07-01
