À 9 h 05, six personnes se réunissent pour trouver des idées d’animation destinées aux familles. La responsable ouvre la séance avec une question simple. Avant que quelqu’un ne réponde, un participant propose de demander vingt idées à une IA « pour gagner du temps ». La liste apparaît, bien rangée : atelier intergénérationnel, café-rencontre, carnet de souvenirs, journée portes ouvertes. Les propositions sont utilisables. Elles occupent aussi immédiatement le tableau et deviennent le point de départ de la discussion.
Le problème n’est pas que ces idées soient mauvaises. C’est qu’elles arrivent avant celles du groupe. Chacun commence alors à sélectionner, améliorer ou écarter des options déjà visibles, au lieu d’explorer ce qu’il aurait formulé depuis son expérience. Pour profiter de l’IA sans réduire trop tôt le champ des possibles, il suffit parfois de modifier l’ordre des étapes : produire quelques pistes humaines, puis seulement ouvrir la comparaison.
Une bonne liste peut fermer la recherche trop tôt
Une séance d’idées ne cherche pas immédiatement la meilleure solution. Elle cherche d’abord des directions différentes. Une proposition réaliste, une intuition difficile à expliquer, une contrainte de terrain et une idée volontairement excessive peuvent avoir la même utilité au début : elles agrandissent l’espace que le groupe pourra ensuite examiner.
Une IA générative apporte un avantage évident dans cette phase. Elle répond vite, varie les formulations et transforme une consigne vague en options discutables. Devant une page blanche ou un groupe silencieux, ce démarrage peut être précieux. Mais la quantité produite ne garantit pas la diversité des directions. Vingt formulations peuvent reposer sur trois idées très proches.
Le risque augmente lorsque la liste arrive la première. Les participants ne partent plus de la situation, mais des catégories déjà proposées. Ils peuvent ajouter une variante au « café-rencontre », reformuler le « carnet de souvenirs » ou combiner deux ateliers. Ce travail peut être intelligent et utile ; il demeure organisé autour d’un premier répertoire extérieur.
Ce mécanisme rejoint la question du cadrage. L’article sur une IA qui répond juste à un problème mal posé montre qu’une réponse cohérente peut laisser hors champ un critère décisif. Dans une séance d’idées, l’absence porte moins sur un fait que sur une direction qui n’a jamais eu l’occasion d’apparaître.
Ce que les recherches montrent, et ce qu’elles ne montrent pas
Plusieurs travaux récents documentent un effet utile de l’IA sur certaines tâches créatives. En 2024, Byung Cheol Lee et Jaeyeon Chung ont mené cinq expériences portant sur des problèmes quotidiens ou d’innovation : imaginer un cadeau, concevoir un jouet, donner un nouvel usage à des objets ou proposer une table innovante. Dans ces conditions expérimentales, les idées produites avec ChatGPT ont été évaluées comme plus créatives que celles produites sans technologie ou avec une recherche Web. L’avantage concernait surtout des nouveautés progressives plutôt que des ruptures radicales.
Une autre expérience publiée dans Science Advances a comparé des histoires courtes écrites sans assistance ou à partir d’une ou plusieurs idées générées. Les 293 textes ont ensuite reçu 3 519 évaluations de lecteurs. L’accès aux idées de l’IA a amélioré en moyenne les jugements de créativité, de qualité d’écriture et d’agrément, particulièrement pour les participants initialement moins à l’aise. Dans le même temps, les histoires assistées se ressemblaient davantage entre elles.
En 2025, une nouvelle analyse de données issues de cinq expériences sur le brainstorming a attiré l’attention sur le même compromis : les idées assistées pouvaient obtenir de bonnes évaluations individuelles tout en réduisant la diversité de l’ensemble. Ce résultat ne signifie pas que ChatGPT rend chaque personne moins créative. Il indique qu’un groupe de productions peut se rapprocher lorsque plusieurs participants puisent dans un même système et dans des consignes semblables.
Ces études portent sur des tâches délimitées, des versions précises des modèles et des critères particuliers de créativité. Elles ne permettent pas de prédire l’issue de toutes les réunions professionnelles. Elles ne démontrent pas non plus qu’une idée humaine serait, par nature, plus originale ou plus pertinente. Elles établissent un point plus nuancé : l’assistance peut améliorer certaines productions individuelles tout en modifiant la variété disponible à l’échelle du groupe.
Quand l’assistance arrive après un premier effort
Le manuscrit de Frédéric HATLAS propose l’expression antériorité de l’assistance pour décrire la situation dans laquelle la production de l’IA devient le premier cadre disponible. Cette notion est une proposition conceptuelle de l’auteur, et non un concept scientifiquement validé. Elle invite à observer non seulement ce que l’outil produit, mais aussi le moment où cette production entre dans le travail.
Dans une recherche d’idées, l’ordre est particulièrement visible. Si l’IA intervient en premier, les participants évaluent des possibilités déjà formulées. Si elle intervient après quelques minutes de travail, ses propositions rencontrent un matériau existant : expériences de terrain, contraintes, désaccords, images ou besoins exprimés avec les mots du groupe.
Ce premier effort n’a pas besoin d’être brillant. Il doit seulement laisser une trace antérieure à la liste générée. Cette trace crée un point de comparaison. Le groupe peut alors repérer ce que l’IA ajoute réellement, ce qu’elle reformule, ce qu’elle rend plus praticable et ce qu’elle ne voit pas.
Il ne s’agit donc pas d’opposer créativité humaine et créativité artificielle. L’enjeu est de préserver deux sources de variation au lieu d’en laisser une organiser l’autre dès la première minute. Cette logique prolonge la grille « ce que je garde, ce que je délègue, ce que je vérifie » : ici, le groupe garde le premier élargissement du problème et délègue à l’IA une seconde exploration.
L’exercice 3–3–1 pour une réunion d’idées
Choisissez une question réelle, assez précise pour produire des options : « Comment mieux associer les familles à la vie du service ? » est plus utile que « Comment innover ? ». Puis organisez quinze minutes en trois temps.
- Trois idées sans IA, en cinq minutes. Chaque personne écrit seule trois pistes, sans chercher à les rendre présentables. L’une doit venir d’une situation réellement observée, une autre lever une contrainte, et la troisième peut être improbable. Les feuilles restent séparées : l’objectif est d’éviter que la première voix du groupe devienne déjà son centre.
- Trois propositions assistées, en cinq minutes. Le groupe donne à l’IA la question, le public concerné et deux contraintes vérifiées. Il demande trois directions nettement différentes, avec pour chacune une limite ou une condition de réussite. L’IA sert ici à introduire un second répertoire, pas à choisir.
- Une combinaison assumée, en cinq minutes. Affichez les deux ensembles. Sélectionnez une piste humaine, une piste assistée et un élément resté absent des deux listes. Construisez une proposition qui précise le besoin traité, la personne concernée, le premier test possible et le critère qui permettra de l’abandonner ou de l’améliorer.
La formule 3–3–1 n’est pas un test scientifique ni une garantie d’originalité. C’est un dispositif pratique inspiré du livre pour rendre l’ordre des apports visible. Les nombres peuvent varier. Ce qui compte est de conserver un temps de divergence humaine identifiable avant l’exposition aux propositions générées, puis de décider explicitement ce que la combinaison retient.
Évaluer autrement que par l’effet de nouveauté
Une idée bien formulée peut séduire parce qu’elle semble déjà prête à être présentée. Pour ne pas confondre élégance et utilité, évaluez chaque proposition selon quatre questions simples :
- À quel besoin observé répond-elle précisément ?
- Quelle expérience ou information du terrain la soutient ?
- Qu’est-ce qui la distingue réellement des autres pistes ?
- Quel test limité permettrait d’apprendre avant de la généraliser ?
Une proposition de l’IA peut obtenir les meilleures réponses. Une idée humaine peut aussi être écartée. Le protocole ne réserve aucune place par principe ; il garantit seulement que les deux ensembles ont existé avant la sélection. Il devient ainsi possible de choisir pour des raisons explicites, et non parce qu’une liste est arrivée la première avec une forme plus achevée.
Dans une équipe, conservez pendant la réunion l’origine des pistes, puis effacez-la si elle n’est plus utile. Cette trace temporaire permet d’observer si l’IA a surtout apporté des formulations, des associations nouvelles ou des options déjà connues. Elle ne sert pas à attribuer un mérite individuel. Pour les faits, les contraintes et les engagements qui accompagnent la proposition retenue, revenez ensuite à une vérification proportionnée de la réponse.
Préserver la diversité sans renoncer à l’aide
L’IA peut rendre une séance plus productive, aider un groupe bloqué et donner une forme exploitable à une intuition. La prudence consiste moins à limiter mécaniquement son usage qu’à choisir son moment. Quelques minutes de recherche autonome suffisent parfois pour que l’assistance n’efface pas le point de départ du groupe.
La prochaine fois qu’une réunion commencera par « demandons des idées à l’IA », essayez de déplacer ce geste de cinq minutes. Quelles pistes auront eu le temps d’exister avant que la première liste n’organise la discussion ?
Sources scientifiques
- Lee et Chung (2024), An empirical investigation of the impact of ChatGPT on creativity, Nature Human Behaviour.
- Doshi et Hauser (2024), Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content, Science Advances.
- Meincke, Nave et Terwiesch (2025), ChatGPT decreases idea diversity in brainstorming, Nature Human Behaviour.
Pour aller plus loin
Cet article prolonge une réflexion développée dans Ce que l’intelligence artificielle change en nous — Quand les réponses de l’IA arrivent avant notre pensée, de Frédéric HATLAS.
L’ouvrage explore la manière dont l’intelligence artificielle peut progressivement modifier notre façon de commencer une réflexion, accorder notre confiance, vérifier une information, déléguer une tâche et conserver notre autonomie.
Découvrir le livre :
https://sociaform.fr/ce-que-l-intelligence-artificielle-change-en-nous/