Vous relisez un billet écrit il y a cinq ans et vous pensez : « Qui a bien pu affirmer cela avec autant d'aplomb ? » La réponse figure sous le titre. C'est vous. Embarrassant, mais instructif.
Si l'on garde des centaines ou des milliers de billets, peut-on demander à une IA : « Qu'est-ce que je pensais de ce sujet à l'époque ? » Oui, à condition qu'elle retrouve le texte et montre ses sources. Non, si l'on attend une réplique numérique de soi-même.
Le raisonnement compte plus que la conclusion
« Je voulais changer de travail » renseigne sur une décision. « Je voulais récupérer mes soirées » explique ce qui la motivait. Une date et quelques éléments de contexte permettent ensuite de comprendre pourquoi l'avis a changé.
Des recherches portent sur notre façon de confier une partie de la mémoire à des notes ou des rappels. Elles n'affirment pas qu'une collection d'articles conserve une conscience : elles éclairent l'utilité des traces consultables.
Une recherche avant une interprétation
La bonne méthode : formuler la question, retrouver les billets pertinents, puis demander à l'IA de répondre à partir des passages trouvés, avec leur date. Elle peut alors rapprocher deux prises de position éloignées dans le temps.
Une réponse qui commence par « Vous avez toujours été quelqu'un de... » sans citer le moindre billet ressemble surtout à une biographie improvisée.
Le journal de Tom Jedusor n'est pas le modèle
Dans Harry Potter, un objet du passé semble reprendre la parole. Un vieux texte retrouvé par une IA produit parfois le même effet. Mais il ne contient pas votre âme et ne décide pas à votre place.
Le vrai avantage, c'est de pouvoir dire : « Je le pensais alors, plus maintenant. » Gardez les corrections, vérifiez les faits devenus anciens et ne publiez pas de détails privés pour nourrir une archive.
Mille billets ne rendent pas immortel. Ils peuvent offrir une bibliothèque où l'on questionne son ancien soi, sans être obligé de lui donner raison.
Références (3)
- Risko & Gilbert (2016), Cognitive Offloading: https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002
- Clark & Chalmers (1998), The Extended Mind: https://doi.org/10.1093/analys/58.1.7
- Lewis et al. (2020), Retrieval-Augmented Generation: https://arxiv.org/abs/2005.11401
