Je suis devenu un humain augmenté

L’IA m’aide à transformer mes idées en réalisations concrètes.

Pendant longtemps, j’ai utilisé l’intelligence artificielle comme beaucoup de monde : je posais une question, elle répondait. C’était pratique, rapide, parfois spectaculaire. Mais cela restait un outil placé devant moi.

Puis ma façon de l’utiliser a évolué.

J’ai commencé à lui confier des problèmes plus complexes. À confronter mes idées. À demander des contre-arguments. À structurer un projet, rechercher, comparer, écrire, concevoir, vérifier, recommencer.

Et surtout, je suis passé progressivement de l’IA qui répond à l’IA qui agit.

C’est là que quelque chose a changé.

Apprendre avant d’automatiser

Je ne voulais pas seulement accumuler des prompts ou utiliser les derniers outils à la mode. Je voulais comprendre ce qui se passait derrière l’écran et apprendre à travailler avec ces nouveaux systèmes.

En juillet 2026, j’ai notamment obtenu deux certifications OpenAI : Applied AI Foundations et Agents and Workflows.

Elles ne font évidemment pas de moi un chercheur en intelligence artificielle. Ce n’est d’ailleurs pas leur fonction.

Pour moi, elles matérialisent plutôt une étape : comprendre les fondamentaux de l’IA appliquée, puis aller vers les agents et les workflows capables d’enchaîner plusieurs opérations.

Et cette distinction est fondamentale.

De l’IA conversationnelle à l’IA opérationnelle

Avec une IA conversationnelle, je demande quelque chose et j’obtiens une réponse.

Avec un système plus agentique, la logique change : je peux définir un objectif, fournir un contexte et des contraintes, puis utiliser l’IA pour participer à une succession d’actions.

C’est précisément ce que j’expérimente avec STORIMITIK.

Ce média que vous êtes en train de lire n’est pas seulement un sujet sur lequel je parle d’intelligence artificielle. Il est aussi devenu mon laboratoire.

Je travaille sur son identité, son expérience utilisateur, son architecture, ses contenus, ses visuels et son développement avec l’aide de l’IA.

Mais il y a une règle essentielle : je garde le cap.

Je décide de ce qui doit exister. Je valide ou refuse une direction graphique. Je vérifie un résultat. Je demande de recommencer lorsqu’il est mauvais. Et certaines actions — comme publier une modification importante — restent volontairement soumises à une décision humaine.

C’est précisément cette relation qui m’intéresse.

Je ne vais pas plus vite partout. Je peux aller plus loin.

L’expression « humain augmenté » peut sembler excessive.

Pourtant, elle décrit assez bien ce que je ressens.

Je peux aujourd’hui passer beaucoup plus facilement d’un domaine à l’autre : réflexion, recherche, rédaction, design, développement, analyse, organisation…

Non pas parce que je serais soudain devenu expert dans toutes ces disciplines.

Mais parce que la distance entre « je voudrais faire cela » et « voyons comment le réaliser » s’est considérablement réduite.

L’IA ne supprime ni l’apprentissage ni les compétences. Au contraire : plus je l’utilise sur des tâches complexes, plus je constate qu’il faut savoir questionner ses réponses, détecter ses erreurs et conserver suffisamment de connaissances pour ne pas lui abandonner son jugement.

C’est probablement le paradoxe le plus intéressant de cette révolution.

Plus les machines deviennent capables, plus notre capacité à décider ce que nous voulons réellement leur faire faire devient importante.

Voir Codex travailler change la perception

La vidéo choisie ci-dessous montre plusieurs exemples concrets d’utilisation de Codex. Elle illustre bien cette évolution : nous ne parlons plus uniquement d’un chatbot capable de produire quelques lignes de code, mais d’outils qui peuvent intervenir dans des workflows beaucoup plus complets.

Voir la vidéo sur YouTube

Je ne présente pas cette vidéo comme une démonstration scientifique ni comme une validation indépendante de Codex. C’est une illustration pratique permettant de voir les usages dont je parle.

Le véritable changement est ailleurs

On parle énormément des performances des modèles.

Je pense pourtant que la transformation la plus importante se déroule progressivement du côté des utilisateurs.

Nous apprenons à travailler autrement.

À déléguer certaines tâches sans déléguer la décision.

À utiliser une machine pour explorer beaucoup plus rapidement des possibilités.

À construire des choses qui, quelques années auparavant, auraient nécessité beaucoup plus de temps ou plusieurs compétences spécialisées.

C’est dans ce sens précis que j’emploie aujourd’hui l’expression :

Je suis devenu un humain augmenté.

Pas un humain remplacé.

Pas un expert universel.

Un humain qui dispose d’un nouvel ensemble de capacités — et qui doit apprendre à les utiliser sans abandonner son esprit critique.

Et je pense que nous ne sommes encore qu’au début.