Et si l'IA n'était pas la solution à la surcharge informationnelle, mais une nouvelle façon de s'y noyer ?

Alice Martin a publié récemment un article qui m'a fait réfléchir longtemps après l'avoir lu. Son constat est limpide : le vrai problème de la surcharge informationnelle n'est plus le volume de messages qu'on reçoit, mais notre incapacité croissante à hiérarchiser ce qui mérite vraiment notre attention. Douze entretiens à l'appui, elle montre que le défi est passé du quantitatif au qualitatif, on ne croule plus sous l'information, on se noie dans l'indistinction.

Je partage entièrement ce diagnostic. Mais sur la suite, le rôle que l'IA peut jouer pour nous en sortir, j'aimerais apporter une nuance qui me semble centrale, et que mon expérience quotidienne en tant que designer confronte régulièrement.

L'IA comme solution... à un problème qu'elle contribue à créer

Alice le souligne elle-même en fin d'article, et c'est tout à son honneur : l'IA peut générer une nouvelle forme de bruit informationnel quand elle est utilisée sans cadre. C'est exactement ce que j'observe sur le terrain. Les outils de résumé automatique, de synthèse de réunions, de génération de réponses, tous censés réduire la charge, produisent en réalité un flux supplémentaire à traiter.

Un résumé d'email généré par IA, c'est un message de plus à lire pour vérifier qu'il dit bien ce qu'on pense qu'il dit. Une réunion synthétisée automatiquement, c'est une synthèse qu'il faut elle-même évaluer, recontextualiser, parfois corriger. On n'a pas supprimé une étape cognitive. On en a ajouté une : celle de la vérification.

La priorisation ne se délègue pas, elle s'apprend

C'est là que je nuancerais le plus le propos d'Alice. Présenter l'IA comme un outil qui "aide à mieux identifier l'information pertinente" sous-entend une forme de neutralité de l'algorithme. Or, prioriser, ce n'est pas un acte technique. C'est un acte de jugement, ancré dans un contexte, une hiérarchie de valeurs, une connaissance fine de ce qui compte pour soi à un instant donné.

Une IA peut détecter des patterns. Elle peut identifier qu'un message contient des mots-clés associés à l'urgence. Mais elle ne sait pas que ce projet compte plus pour vous en ce moment parce que votre manager vous a fait une remarque la semaine dernière, ou que ce client mérite une réponse rapide pour des raisons relationnelles qui n'apparaissent dans aucune donnée structurée.

Déléguer la priorisation à un outil, c'est prendre le risque de déléguer aussi le jugement qui va avec. Et c'est précisément l'un des risques qu'Alice nomme, la dépendance cognitive, sans peut-être en tirer toute la conséquence : si la priorisation est l'enjeu central, alors c'est la compétence la plus dangereuse à externaliser entièrement.

Ce que je proposerais : l'IA comme filtre grossier, pas comme arbitre final

Mon expérience converge avec celle d'Alice sur un point clé : l'IA est utile pour le premier tri. Elle peut écarter le bruit évident, regrouper l'information par thématique, signaler des urgences probables. C'est un gain de temps réel sur les tâches à faible valeur ajoutée, comme elle le dit très justement.

Mais la décision finale, qu'est-ce qui mérite mon attention maintenant, doit rester un acte conscient, exercé, entraîné. Un peu comme un muscle qu'on perd si on ne l'utilise plus. Plus on délègue ce jugement, plus il devient difficile à mobiliser quand l'outil se trompe, ou tout simplement quand il n'est pas disponible.

Une question plus qu'une réponse

L'article d'Alice pose une question essentielle, à laquelle je n'ai pas de réponse définitive : comment construire un cadre d'usage de l'IA qui en fasse un véritable allié de la priorisation, sans qu'elle devienne elle-même une nouvelle source de surcharge ?

Ma conviction, à ce stade, c'est que la réponse ne se trouve pas uniquement dans l'outil. Elle se trouve dans la discipline qu'on s'impose autour de lui, savoir quand l'utiliser, et surtout, savoir quand s'en passer.

Cet article fait écho à la réflexion d'Alice Martin, "Surcharge informationnelle : pourquoi la priorisation devient le véritable enjeu à l'ère de l'IA", publiée sur ce blog.