




Imaginez le patron de Moulinex convoquant la presse pour annoncer que son prochain grille-pain pourrait provoquer l’extinction de l’humanité. On lui conseillerait probablement de revoir le thermostat avant la mise en marché. Dans l’intelligence artificielle, c’est plus compliqué. Depuis quelques années, certains des gens qui développent les systèmes les plus puissants sont aussi parmi ceux qui nous mettent le plus solennellement en garde contre leurs dangers. En mai 2023, le Statement on AI Risk du Center for AI Safety affirmait en une seule phrase que réduire le risque d’extinction lié à l’IA devait devenir une priorité mondiale comparable aux pandémies et à la guerre nucléaire. Parmi les signataires : Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Demis Hassabis et Sam Altman.
Ont-ils raison Je n’en sais rien, et d’autres sont bien mieux équipés que moi pour trancher. Mon métier consiste à observer ce qui se passe quand quelqu’un dit quelque chose à quelqu’un d’autre. Or, du point de vue de la communication, cette phrase est fascinante. Elle transmet deux informations en même temps. La première est évidente : « ce que nous fabriquons pourrait être dangereux ». La seconde l’est beaucoup moins : « regardez à quel point ce que nous fabriquons est puissant ».
C’est le paradoxe merveilleux de la communication sur l’IA : son défaut ultime peut devenir la démonstration de sa qualité ultime. Si je vous annonce que mon logiciel peut résumer votre réunion Teams, j’ai fabriqué un outil pratique. Si je vous annonce qu’il pourrait un jour devenir incontrôlable et menacer l’humanité, j’ai changé de catégorie. Hier, je vendais un logiciel ; me voilà en train de manipuler une force historique.
Attention : cela ne signifie absolument pas que les gens qui lancent ces avertissements mentent. On peut sincèrement craindre une technologie que l’on contribue à développer. L’intention est d’ailleurs presque secondaire ici. En communication, un message peut être parfaitement sincère et produire un avantage pour celui qui l’émet. Et celui-ci en produit un formidable : plus le danger potentiel paraît grand, plus la technologie paraît puissante. Une machine capable d’exterminer l’humanité doit forcément être autrement plus impressionnante qu’une machine capable de corriger mes fautes de français.
Mais il se passe quelque chose d’encore plus intéressant. Si je vous annonce avoir découvert dans ma cave une créature extrêmement dangereuse, que personne ne comprend vraiment, et que je suis l’une des rares personnes à connaître son fonctionnement, qui allez-vous inviter à la réunion sur la sécurité des créatures Moi. Le récit construit la puissance de l’objet et, au passage, la légitimité de celui qui en parle.
Sam Altman en fournit une image assez spectaculaire. Le 16 mai 2023, le patron d’OpenAI témoignait devant le Sénat américain et appelait lui-même à réglementer les systèmes d’intelligence artificielle. Six jours plus tard, dans un billet intitulé Governance of superintelligence (OpenAI, 2023), il proposait avec Greg Brockman et Ilya Sutskever une forme de supervision internationale des systèmes les plus puissants, inspirée de l’Agence internationale de l’énergie atomique. Peut-être est-ce précisément la bonne chose à faire. Mais regardons simplement le déplacement communicationnel : celui qui fabrique la chose devient celui dont nous avons besoin pour comprendre la chose, évaluer les dangers de la chose et participer à la discussion sur les règles entourant la chose. Le vendeur devient expert. L’expert devient conseiller. Et le conseiller se retrouve autour de la table où l’on écrit les règles.
On a fini par donner un nom à ceux qui insistent particulièrement sur les scénarios catastrophiques : les doomers. Le terme est injustement large. Il rassemble des chercheurs prudents, des spécialistes de la sécurité, des philosophes, des entrepreneurs et quelques prophètes de l’Apocalypse qui ne disent ni la même chose ni avec la même certitude. Mais le mot révèle quelque chose : nous avons transformé une discussion technologique en affrontement de récits.
Le récit doomer est extraordinairement puissant. Nous avons créé quelque chose qui pourrait nous dépasser. Nous ne savons pas exactement ce qui arrivera. Nous avons peut-être encore le temps d’agir. Prométhée n’est jamais très loin. Et comme nous l’avons vu dans IA. La peur comme méthode, la peur peut être extrêmement utile : elle attire l’attention sur un danger et nous oblige à imaginer ce qui pourrait mal tourner. La communication ajoute simplement une petite question : agir comment, et en suivant qui
Car toute bonne catastrophe a besoin d’un sauveteur. « Cette technologie pourrait devenir dangereuse » est une alerte. « Cette technologie pourrait devenir dangereuse et nous savons comment la rendre sûre » commence à ressembler à un positionnement. La différence paraît minuscule, mais elle distribue tous les rôles : il y a la menace, les victimes potentielles et ceux qui savent. Nous sommes assez puissants pour créer le problème, assez responsables pour vous en avertir et assez compétents pour le résoudre. Difficile d’imaginer meilleure proposition de marque.
Évidemment, toute grande histoire finit par produire sa contre-histoire. Face aux doomers apparaissent les techno-optimistes, les accélérationnistes et les antidoomers. Leur récit promet les progrès scientifiques, médicaux et économiques que l’IA pourrait accélérer. Enfin un peu d’optimisme Pas vraiment. Parce qu’eux aussi ont découvert l’extraordinaire efficacité de la peur.
Dans son Techno-Optimist Manifesto (Andreessen Horowitz, 2023), l’investisseur Marc Andreessen retourne le raisonnement comme une crêpe : si les nouvelles technologies peuvent sauver des vies, empêcher leur développement peut coûter des vies. Il va jusqu’à présenter les morts qu’une technologie interdite aurait pu éviter comme une forme de meurtre.
Et voilà. Les deux camps parlent maintenant de cadavres.
D’un côté : si vous nous laissez aller trop vite, des gens pourraient mourir. De l’autre : si vous nous obligez à ralentir, des gens pourraient mourir. Le désaccord technique devient une urgence morale. Me contredire revient désormais à accepter une catastrophe, ce qui est tout de même plus lourd à porter qu’une simple divergence d’analyse.
C’est ici que doomers et antidoomers se ressemblent le plus. Leurs histoires diffèrent, leur charpente est la même : le monde court un danger, nous l’avons compris, écoutez-nous. Pour les uns, le héros ralentit et sécurise. Pour les autres, il refuse la peur et accélère le progrès. Chacun attribue alors à l’autre le rôle idéal : le doomer devient l’ennemi du progrès ; l’antidoomer, l’apprenti sorcier.
Alors, à qui profite le crime Probablement à personne, puisqu’il n’a pas encore eu lieu. En revanche, la peur produit quelque chose de très réel aujourd’hui : de l’attention. Claire Robertson et ses collègues l’ont mesuré dans Negativity drives online news consumption (Nature Human Behaviour, 2023) : en analysant quelque 105 000 variantes de titres testées par le site Upworthy, ils ont constaté que chaque mot négatif ajouté à un titre de longueur moyenne augmentait le taux de clics de 2,3 %. Et la peur fait davantage que retenir le regard. Dans Appealing to Fear (Psychological Bulletin, 2015), Melanie Tannenbaum et son équipe ont passé 127 articles au crible de la méta-analyse : les appels à la peur influencent bel et bien les attitudes, les intentions et les comportements, et leur effet grandit lorsque le message propose une réponse au danger.
Ce dernier détail est essentiel. La peur seule nous fait regarder. La peur accompagnée d’une solution peut nous faire agir.
Voilà donc à qui profite la fin du monde : à celui qui la raconte, pourvu qu’il ait une solution sous le bras. L’attention d’abord, la légitimité ensuite, et pour finir une chaise à la table où s’écrivent les règles. Le bénéfice est le même dans les deux camps, et il est encaissé bien avant que l’on sache qui avait raison.
Voilà pourquoi, dans un discours catastrophiste, la phrase la plus instructive arrive juste après la catastrophe.
« Nous courons un risque immense, donc… »
Donc il faut réglementer. Donc il faut accélérer. Donc il faut investir. Donc il faut interdire. Donc il faut créer une institution. Donc il faut nous inviter autour de la table. Donc il faut nous faire confiance.
Aucune de ces propositions n’est nécessairement mauvaise. Mais aucune ne devient bonne simplement parce que la phrase précédente faisait peur.
La prochaine fois que quelqu’un vous expliquera que l’intelligence artificielle va sauver l’humanité ou la détruire, je vous propose donc un exercice beaucoup plus modeste que de prédire l’avenir. Écoutez-le jusqu’au bout, et repérez le « donc ».
L’exercice vaut aussi loin du Sénat américain. La même phrase circule dans nos salles de réunion, en format réduit : « si nous ne prenons pas le virage de l’IA maintenant, nous sommes morts, donc… » Donc il faut signer cette licence. Donc il faut débloquer ce budget. Donc il faut embaucher ce consultant (oui, je sais). Là encore, la demande est peut-être excellente. Elle mérite d’être examinée pour elle-même, une fois la peur retombée.
Une communication sur le futur décrit rarement le futur pour le plaisir. Elle cherche à obtenir quelque chose dans le présent : une émotion, une décision, une permission, une interdiction, un investissement, une confiance. Nul besoin de savoir si l’IA sauvera le monde ou le détruira pour le comprendre.
Et si le patron de Moulinex convoque un jour la presse pour annoncer que son grille-pain menace l’humanité, laissez-le finir sa phrase. Le « donc » arrive. Je mise sur un nouveau modèle, plus sûr, et un peu plus cher.
Annoncer qu’une technologie pourrait détruire l’humanité, c’est aussi affirmer sa puissance et installer celui qui parle dans le rôle de l’expert indispensable. Le message peut être parfaitement sincère et rester très rentable. Doomers et antidoomers se disputent sur le fond, mais partagent la même charpente narrative : un danger, des gens qui l’ont compris, une invitation à les suivre. La recherche confirme que la négativité attire l’attention et que la peur assortie d’une solution fait agir. Devant un discours sur l’avenir de l’IA, attendez le « donc » et examinez ce qu’on vous demande. Une demande ne devient pas légitime parce que la phrase précédente faisait peur.
DÉCLARATION · Center for AI Safety (2023). Statement on AI Risk. Center for AI Safety. La phrase unique, signée notamment par Hinton, Bengio, Hassabis et Altman, qui sert de point de départ à l’article.
ARTICLE DE PRESSE · O’Brien, M. (2023). OpenAI CEO Sam Altman testifies before Senate Judiciary Committee. Associated Press / PBS NewsHour. Compte rendu de l’audition du 16 mai 2023, où le patron d’OpenAI réclame lui-même un encadrement.
BILLET · Altman, S., Brockman, G. et Sutskever, I. (2023). Governance of superintelligence. OpenAI. Le texte qui propose une autorité internationale inspirée de l’AIEA, six jours après l’audition.
MANIFESTE · Andreessen, M. (2023). The Techno-Optimist Manifesto. Andreessen Horowitz. Le retournement antidoomer : ralentir l’IA y est présenté comme une forme de meurtre.
ARTICLE SCIENTIFIQUE · Robertson, C. E., Pröllochs, N., Schwarzenegger, K., Pärnamets, P., Van Bavel, J. J. et Feuerriegel, S. (2023). Negativity drives online news consumption. Nature Human Behaviour, 7(5), 812–822. La mesure expérimentale de l’effet des mots négatifs sur les clics.
MÉTA-ANALYSE · Tannenbaum, M. B., Hepler, J., Zimmerman, R. S., Saul, L., Jacobs, S., Wilson, K. et Albarracín, D. (2015). Appealing to fear: A meta-analysis of fear appeal effectiveness and theories. Psychological Bulletin, 141(6), 1178–1204. La démonstration que la peur persuade davantage lorsqu’elle s’accompagne d’une solution.
ARTICLE · Namouric, G. (2026). IA. La peur comme méthode. Perrier Jablonski. Le volet précédent, sur l’utilité de la peur et le moment où elle cesse de servir.
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Imaginez un pilote de ligne. Il est aux commandes d'un avion rempli de passagers. Soudain, un moteur tombe en panne. Puis le deuxième. Les alarmes se déclenchent, l'appareil perd de l'altitude et le sol se rapproche dangereusement. Le pilote doit réagir. Vite.
Bonne nouvelle, personne ne va mourir. Nous sommes dans un simulateur de vol.
Les pilotes s'entraînent régulièrement à affronter des situations catastrophiques. Des pannes, des incendies, des conditions météorologiques extrêmes. On leur apprend à gérer des événements qu'ils espèrent ne jamais rencontrer dans leur carrière. Et personne ne trouve ça particulièrement inquiétant. Au contraire, c'est rassurant de savoir que le pilote qui nous emmène en vacances a déjà appris à gérer le pire.
Alors pourquoi, lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle, imaginer une catastrophe devrait-il nécessairement nous empêcher d'avancer?
En janvier 2026, une grande enquête Ipsos réalisée pour Google confirmait quelque chose d'assez spectaculaire. Au Canada, nous avons peur de l'intelligence artificielle. Nous sommes particulièrement pessimistes, anxieux, méfiants et réfractaires à son adoption. Et tout ça alors que notre pays traîne depuis vingt-cinq ans un sérieux problème de productivité.
Il y a quelque chose de fascinant dans ce paradoxe. Une technologie pourrait nous aider à rattraper une partie de notre retard économique, mais nous sommes parmi les plus inquiets à son sujet.
Cette peur a quelque chose de familier. L'historien Luc Mary, dans Le Mythe de la fin du monde, a recensé 183 annonces de fin du monde depuis la chute de l'Empire romain. Et nous sommes toujours là.

J'ai consacré un autre article à cette fascination pour les catastrophes. Mais aujourd'hui, j'aimerais tirer sur un autre fil. Et si notre capacité à imaginer le pire était justement l'une de nos meilleures façons de préparer l'avenir?
Il y a quelques jours, je suis tombé sur une vidéo d'une jeune philosophe qui publie sous le pseudonyme PhiloSophia. Elle étudie la philosophie contemporaine à l'École normale supérieure, à Paris. Et franchement, j'ai trouvé son raisonnement brillant.
Elle rapproche deux philosophes allemands du siècle dernier, Günther Anders et Hans Jonas, pour expliquer quelque chose qui me travaille depuis un moment : pourquoi avons-nous aussi peur de l'avenir, et surtout, à quel moment cette peur cesse-t-elle de nous être utile?
Je lui dois l'architecture de cette réflexion. Le rapprochement entre ces deux penseurs, son application à l'intelligence artificielle et cette idée d'un point de bascule entre prudence et fatalisme viennent de son travail.
J'aimerais reprendre son raisonnement, y ajouter quelques histoires et voir ce qu'il peut nous apprendre sur notre façon de prendre des décisions.
En 1956, le philosophe Günther Anders publie L'Obsolescence de l'homme. Onze ans auparavant, deux bombes atomiques avaient détruit Hiroshima et Nagasaki. Pour la première fois, l'humanité avait démontré qu'elle possédait les moyens techniques de provoquer sa propre destruction.

Anders développe deux idées particulièrement troublantes. La première est la honte prométhéenne. Nous fabriquons des machines dont les performances dépassent certaines de nos capacités. Elles calculent plus vite, travaillent sans fatigue, exécutent des opérations avec une précision qui nous échappe. Face à nos créations, nous découvrons nos limites. Nous sommes lents, imparfaits et, détail assez contrariant, mortels.
La seconde est le décalage prométhéen. Notre capacité à fabriquer des choses extraordinaires progresse plus rapidement que notre capacité à en imaginer les conséquences.
Pensez à la bombe atomique. Des scientifiques sont parvenus à maîtriser les réactions nucléaires, à calculer leur puissance et à fabriquer une arme. Mais comment se représenter véritablement la destruction d'une ville entière en quelques secondes? Comment imaginer les conséquences politiques, morales et humaines d'une technologie pareille?
Nous étions capables de fabriquer quelque chose que nous avions beaucoup de difficulté à nous représenter.
Soixante-dix ans plus tard, l'IA nous place devant une difficulté comparable, même si les technologies et leurs risques sont très différents. Nous développons des outils capables de produire des textes, des images, des analyses et d'accomplir des tâches de plus en plus complexes. Et nous avons parfois bien du mal à imaginer ce que tout cela changera dans cinq ou dix ans.
Alors notre imagination fait ce qu'elle sait faire. Elle remplit les blancs. Et elle ne les remplit pas toujours avec des scénarios optimistes.
En 1979, un autre philosophe, Hans Jonas, publie Le Principe responsabilité. Il propose une idée que je trouve absolument brillante : l'heuristique de la peur.

Le mot est compliqué, mais le principe est assez simple. Lorsque nous développons une technologie susceptible d'avoir des conséquences graves ou irréversibles, nous avons la responsabilité d'imaginer ce qui pourrait mal tourner. Pourquoi? Pour éviter que cela arrive.
C'est exactement ce que font les pilotes dans leurs simulateurs de vol. On imagine une catastrophe, on la reproduit dans un environnement contrôlé, puis on apprend à la prévenir ou à y réagir. La peur devient un outil de préparation.
Pensez à l'énergie nucléaire. Après Hiroshima et Nagasaki, puis avec la multiplication des puissances nucléaires, les États ont progressivement élaboré des mécanismes de contrôle, des accords internationaux et des règles de non-prolifération. Le Traité sur la non-prolifération des armes nucléaires, ouvert à la signature en 1968, est entré en vigueur en 1970.
Ces mécanismes ne font pas disparaître le danger. Ils témoignent néanmoins d'une capacité remarquable : transformer la conscience d'un risque en règles collectives. Et si nous faisions la même chose avec l'intelligence artificielle?
PhiloSophia met surtout le doigt sur le moment où cette peur change de nature. Tout se joue dans une différence grammaticale.
« Ça va mal aller. »
« Ça pourrait mal aller. »
Vous voyez la nuance? Dans la première phrase, le futur est déjà écrit. La catastrophe est certaine. Nous pouvons nous indigner, protester, dénoncer, mais au fond, à quoi bon faire des efforts? Si tout est perdu, autant attendre la fin.
Dans la deuxième, le futur est encore ouvert. Il existe un risque, peut-être même important. Mais il existe aussi des moyens de l'éviter, de le réduire ou d'en limiter les conséquences.
Le conditionnel nous oblige à réfléchir. Le futur catégorique risque de nous dispenser d'agir. C'est là que la peur devient intéressante pour les dirigeants et les gestionnaires : une inquiétude peut être parfaitement légitime sans constituer une raison suffisante pour immobiliser toute une organisation.
Imaginez une réunion de direction. Quelqu'un affirme que l'IA pourrait provoquer des fuites de données confidentielles. C'est vrai. Elle pourrait. Quelqu'un d'autre s'inquiète des erreurs produites par les outils. C'est également vrai. Un troisième craint que les compétences de ses équipes s'affaiblissent à force de déléguer certaines tâches à des machines. Encore une inquiétude parfaitement recevable.
Et maintenant?
| La peur | Ce qui pourrait arriver | Notre décision |
|---|---|---|
| Confidentialité | Fuite de données sensibles. | Outils approuvés et accès contrôlés. |
| Fiabilité | Erreur dans une décision importante. | Validation humaine selon le risque. |
| Compétences | Délégation sans jugement critique. | Formation et vérification des résultats. |
Vous remarquerez quelque chose. Aucune de ces décisions ne garantit que le risque disparaîtra complètement. Mais chacune transforme une inquiétude en travail concret. C'est là que commence la responsabilité.
Dans une organisation, on peut facilement confondre prudence et immobilisme. Un projet soulève des questions, alors on demande davantage d'analyses. Puis un comité supplémentaire. Puis une politique plus complète. Puis une nouvelle évaluation. Et pendant ce temps, la technologie évolue, les employés expérimentent parfois de leur côté et les occasions d'apprendre nous passent sous le nez.
Il faut évidemment des mécanismes de contrôle. Mais ceux-ci devraient nous permettre d'avancer de façon responsable, pas devenir une méthode sophistiquée pour ne jamais décider.
Je reviens à notre pilote. Imaginez qu'après avoir passé des heures dans un simulateur à affronter des pannes, des incendies et des turbulences, il annonce qu'il refuse désormais de décoller. Trop dangereux. Il connaît tous les scénarios possibles, et certains sont franchement terrifiants.
Ce serait quand même un drôle de résultat pour une formation censée améliorer la sécurité aérienne.
Nous faisons parfois exactement la même chose avec l'IA. Nous imaginons les risques avec une précision remarquable. Nous multiplions les scénarios catastrophes. Nous documentons les erreurs. Puis nous en concluons qu'il serait plus prudent d'attendre.
Attendre quoi, exactement? Que la technologie ne présente plus aucun risque? Que nous connaissions toutes ses conséquences? Que quelqu'un d'autre ait pris toutes les décisions difficiles à notre place?
Nous n'aurons probablement jamais ce luxe. Et ce serait dommage, parce que nos inquiétudes ont une véritable valeur. Elles nous obligent à poser de meilleures questions, à concevoir des protections, à anticiper des problèmes et à prendre nos responsabilités.
Alors continuons d'imaginer le pire. C'est utile. Mais une fois le scénario catastrophe terminé, il faut sortir du simulateur. Et faire décoller l'avion.
Il y a un chiffre qui devrait nous faire réfléchir un peu plus souvent : 74,70 $ USD. C’est la richesse produite en moyenne pour chaque heure travaillée au Canada, en 2023. Vous voulez savoir combien c’est chez nos voisins américains? 97,00 $ USD. Et en France? 89,30 $ USD. On a beau se moquer des Américains ces temps-ci, il y a au moins une chose qu’ils font nettement mieux que nous : produire de la richesse.
PIB par heure travaillée, données 2023, USD à parité de pouvoir d’achat (PPA). Source : OCDE, Études économiques : Canada 2025.
Attention, on parle de productivité. Ça ne veut pas dire que nous travaillons moins fort que nos voisins américains. Ça veut dire qu’une heure de travail produit moins de valeur économique. On peut se lever plus tôt, rester plus tard au bureau, répondre à ses courriels pendant les vacances, ça ne change rien au problème. La productivité, c’est ce qu’on arrive à produire avec les ressources dont on dispose. Et là-dessus, on n’est vraiment pas les champions.
Le plus embêtant, c’est que ça dure depuis longtemps. Dans les années 1960 et 1970, notre productivité progressait d’environ 3 % par année. Entre 2000 et 2019, on tournait plutôt autour de 1 %. On ne parle donc pas d’une mauvaise année, d’une récession ou d’une crise passagère. Ça fait un quart de siècle qu’on avance au ralenti.
Et combien nous coûte ce retard? La Banque du Canada a fait le calcul. Si notre productivité avait progressé au même rythme que celle des autres pays du G7 depuis 2000, notre PIB serait aujourd’hui supérieur d’environ 9 %.
Sept mille dollars par personne. Pas par travailleur. Par habitant. Évidemment, personne n’aurait reçu un chèque de 7 000 $. C’est une façon de mesurer la richesse supplémentaire que notre économie aurait pu produire chaque année. Mais quand on multiplie ça par la population canadienne, on commence à comprendre l’ampleur du problème.
Pourquoi sommes-nous si peu productifs? Il y a plusieurs raisons, bien sûr. Le sous-investissement des entreprises, notamment. Mais l’OCDE nous apprend quelque chose d’assez fascinant : parmi les pays du G7, le Canada possède la plus grande proportion d’activités économiques à faible intensité numérique et la plus petite proportion à forte intensité numérique.
Dit plus simplement, nos entreprises sont moins technologiques que celles de nos partenaires. On a des ordinateurs, des téléphones, des sites Web et des comptes LinkedIn, évidemment. Mais intégrer véritablement la technologie dans notre manière de produire, de gérer, de décider ou de servir nos clients, ça, c’est une autre histoire.
Et voilà qu’arrive l’intelligence artificielle. Une technologie capable d’automatiser certaines tâches, d’accélérer la recherche d’information, d’aider à prendre des décisions, de soutenir les employés moins expérimentés. Bref, quelque chose qui pourrait justement nous aider à régler une partie de notre problème de productivité. Pas tout, évidemment. Mais quand même.
On pourrait donc imaginer qu’on va se précipiter dessus, non? Après vingt-cinq ans de retard, ce serait une excellente occasion de rattraper un peu le peloton. Eh bien, figurez-vous que non.
En janvier 2026, Ipsos a publié les résultats d’une grande étude réalisée pour Google auprès d’environ 21 000 personnes dans 21 pays. Je suis allé regarder les résultats pour notre pays. Et ce qui m’a frappé, ce n’est pas simplement qu’on a peur de l’intelligence artificielle. C’est qu’on cumule à peu près toutes les formes possibles de réticence.
Nous sommes pessimistes, anxieux, méfiants et réfractaires. Quatre attitudes qui semblent se ressembler, mais qui racontent des choses assez différentes.
| Notre rapport à l’IA | 🇨🇦 Canada | 🌍 21 pays | Rang |
|---|---|---|---|
| PessimismeEffets négatifs sur les travailleurs | 68 % | 50 % | 1er |
| AnxiétéInquiétude plutôt qu’enthousiasme | 65 % | 46 % | 2e |
| MéfiancePeu ou pas confiance dans l’exactitude des réponses | 62 % | 38 % | 2e |
| RéfractairesRefus d’utiliser davantage l’IA, même avec plus d’assurance | 34 % | 22 % | 2e |
Enquête menée auprès d’environ 21 000 adultes dans 21 pays (septembre–octobre 2025). Source : Ipsos-Google, Our Life With AI 2025, questions 6, 7, 10 et 26.
Nous sommes pessimistes. Au Canada, 68 % des répondants anticipent des conséquences négatives de l’IA sur les emplois et les travailleurs. Dans l’ensemble des pays étudiés, c’est 50 %. Ça fait 18 points d’écart. On imagine plus facilement les emplois qui vont disparaître que les possibilités qui pourraient apparaître.
Nous sommes anxieux. Chez nous, pour 65 % des répondants, l’inquiétude domine l’enthousiasme. Dans l’ensemble des pays étudiés, on est à 46 %. Vous voyez la différence? Avant même de se demander ce qu’on pourrait faire avec l’IA, on pense à ce qui pourrait mal aller.
Nous sommes méfiants. Chez nous, près de deux personnes sur trois, soit 62 %, accordent peu ou pas de confiance à l’exactitude des informations produites par l’IA. Dans l’ensemble des pays étudiés, c’est 38 %. Et là, on parle d’autre chose. On ne se demande plus seulement ce que l’IA va changer dans nos vies. On se demande si on peut croire ce qu’elle nous raconte. Ce qui, avouons-le, est parfois une excellente question.
Nous sommes réfractaires. Et celle-là, je la trouve particulièrement intéressante. Même si nous devenions plus confiants dans notre capacité à utiliser l’IA, 34 % d’entre nous ne voudraient pas en faire davantage usage. La proportion est de 22 % dans l’ensemble des pays. Autrement dit, même en nous sentant mieux équipés, plusieurs d’entre nous ne seraient toujours pas tentés d’aller plus loin.
Vous voyez la nuance? On ne parle plus seulement d’avoir peur ou de manquer de confiance. On parle de gens qui, même si on réglait une partie de leurs inquiétudes, ne voudraient pas nécessairement avancer.
Pourtant, chez nous, 60 % des personnes sondées ont utilisé l’IA au cours des douze derniers mois. Ce n’est donc pas une technologie complètement inconnue. On s’en sert, on la regarde faire, on en parle énormément. Mais de là à lui faire une vraie place dans notre façon de travailler, il reste manifestement du chemin.
Reprenons. Nous traînons un problème de productivité depuis vingt-cinq ans. Une nouvelle technologie arrive et pourrait nous aider à améliorer les choses. Mais nous sommes parmi les populations les plus inquiètes, les plus méfiantes et les plus réticentes à l’utiliser davantage. C’est quand même un drôle de paradoxe.
Je ne suis pas en train de dire que notre peur de l’IA explique vingt-cinq ans de retard économique. ChatGPT n’existait même pas il y a cinq ans. Et personne de sérieux ne prétend que l’intelligence artificielle va régler à elle seule tous nos problèmes de productivité. Mais imaginons un instant la suite.
Si on a peur d’une technologie, on hésite à l’essayer. Si on hésite à l’essayer, on apprend moins vite à s’en servir. Et si on apprend moins vite, on découvre moins vite ce qu’elle pourrait changer dans notre travail. Pendant ce temps-là, ailleurs, des entreprises expérimentent, des employés développent de nouvelles compétences et des organisations commencent à transformer leurs façons de faire.
Le retard pourrait alors continuer à se creuser. Cette fois, en partie parce qu’on aurait eu peur d’essayer de le rattraper.
Je comprends parfaitement qu’on puisse avoir peur de l’IA. Les risques existent. Il peut y avoir des erreurs, des fuites de données, des décisions absurdes, des conseils complètement inventés. On aurait tort de faire comme si tout ça n’existait pas.
Mais il y a une différence entre prendre un risque au sérieux et décider qu’on ne fera rien tant que le risque n’aura pas complètement disparu.
Dans les entreprises, on est particulièrement doués pour déguiser notre peur en prudence. On dit que la technologie n’est pas assez mature, que les employés ne sont pas prêts, qu’il faudrait attendre la prochaine version, qu’on manque de temps pour se former. Et puis, tant qu’à y être, attendons aussi que nos concurrents aient fait tous les essais à notre place.
Ces arguments peuvent être parfaitement légitimes. Le problème commence lorsqu’ils deviennent une méthode pour ne jamais rien essayer.
Parce qu’il faut voir l’autre côté de la médaille. Si on lance un projet d’IA et qu’il échoue, tout le monde va le savoir. On aura dépensé de l’argent, consacré du temps, peut-être dérangé quelques habitudes. Il faudra expliquer pourquoi ça n’a pas fonctionné.
Mais si on ne lance jamais le projet? Rien. Aucun dépassement de budget, aucun échéancier raté, aucune réunion pour expliquer l’échec. On continue comme avant, et on peut même se féliciter d’avoir été prudent.
Sauf qu’on paie quand même. On paie en temps perdu, en occasions manquées, en tâches répétitives, en employés qui passent leurs journées à faire des choses qu’une machine pourrait leur éviter. Ce coût-là est moins spectaculaire. Il ne figure pas nécessairement dans un tableau de bord. Mais il existe.
En 2025, trois chercheurs, Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond, ont publié une étude menée auprès de 5 172 agents de service client. Certains avaient accès à un assistant d’intelligence artificielle pour les aider dans leur travail. Résultat : 15 % de problèmes résolus en plus par heure travaillée, en moyenne.
Je trouve ce chiffre absolument fascinant. On ne parle pas de 15 % d’heures supplémentaires ni de 15 % d’employés de plus. On parle des mêmes personnes, qui disposent simplement d’un meilleur outil pour accomplir leur travail.
Et le détail le plus intéressant est ailleurs : les gains étaient particulièrement importants chez les employés les moins expérimentés. L’IA leur permettait de profiter plus rapidement de connaissances et de bonnes pratiques qu’ils auraient autrement mis beaucoup plus de temps à acquérir.
Évidemment, une étude sur des agents de service client ne permet pas de prédire les gains de productivité de toutes les entreprises canadiennes. Mais elle montre au moins une chose : dans certaines conditions, l’IA peut déjà produire des résultats concrets et mesurables.
Et si on commençait par ça? Plutôt que de débattre sans fin de tout ce qui pourrait mal aller, on pourrait aussi se demander ce qu’on pourrait améliorer dès maintenant.
J’aime beaucoup ce qu’a fait Singapour. En 2024, le gouvernement a permis à plus de 150 PME de tester des outils d’intelligence artificielle générative pendant trois mois, notamment pour améliorer leur marketing et leurs relations avec leurs clients.
Trois mois. Pas un grand plan de transformation sur dix ans. Pas une révolution organisationnelle annoncée à grand renfort de présentations PowerPoint. Juste l’occasion d’essayer quelque chose, dans de vraies entreprises, avec de vrais problèmes à résoudre.
Et savez-vous ce qui s’est passé? Selon le gouvernement de Singapour, près de 80 % des entreprises participantes ont continué à utiliser les outils après la période d’essai.
J’adore cette idée. On n’a pas demandé à ces entreprises de croire aveuglément aux promesses de l’IA. On leur a donné les moyens de se faire leur propre idée. Certaines ont probablement découvert des usages très utiles, d’autres ont dû ajuster leurs attentes. Mais au moins, elles ont appris quelque chose.
C’est peut-être là qu’on devrait commencer, nous aussi.
Lundi matin, dans nos entreprises, nos municipalités ou nos services publics, on pourrait demander aux équipes quelle tâche leur fait perdre un temps fou. Pas dix tâches. Une seule. Celle que tout le monde trouve interminable, répétitive ou franchement absurde.
Et si on demandait à quelques employés d’essayer de la faire autrement avec l’IA? Pendant un mois, par exemple. Avec des règles claires pour protéger les données, évidemment. On mesurerait le temps gagné, la qualité du travail, les erreurs éventuelles et ce qu’on apprend en cours de route.
Si ça ne fonctionne pas, on ajuste. Si ça fonctionne, on partage les résultats avec les collègues. Et on recommence avec un autre problème.
Ce n’est pas très spectaculaire, je sais. Mais c’est comme ça qu’on développe de nouvelles compétences, qu’on transforme progressivement les habitudes et qu’on finit par améliorer la productivité. À force d’apprendre, de faire des essais et de comprendre ce qui fonctionne vraiment.
Je ne crois pas une seconde que nous manquions d’intelligence, de créativité ou d’ambition. Et je ne crois pas non plus qu’il faille avoir honte de nos inquiétudes. La peur peut même être très utile, à condition de s’en servir pour réfléchir à ce qu’on doit protéger et à la façon d’avancer.
Mais il va falloir accepter une chose : le monde ne va pas attendre que nous soyons parfaitement rassurés. Et quand on regarde notre retard de productivité, on réalise qu’on n’a pas vraiment le luxe de passer les prochaines années à regarder les autres avancer.
Et si on essayait, pour voir?
Nous sommes le 30 juin 2003, à Caro, une petite ville du Michigan. Un avion ultraléger décolle de l'aéroport de Tuscola. Aux commandes, Joseph P. Overton, 43 ans, vice-président du Mackinac Center for Public Policy. L'appareil s'écrase quelques secondes après le décollage. Overton décède sur place.
Trois mois après ses noces, le jeune libertarien venait de mourir sans savoir que son nom allait bientôt baptiser une des théories les plus sulfureuses de la gestion politique. C'est son collègue Joseph Lehman qui reconstituera ses idées après sa mort, à partir de notes et de conversations. La fenêtre d'Overton est une œuvre posthume.
L'idée centrale du libertarianisme, c'est la liberté individuelle absolue et le libre marché sans entraves. Le Mackinac Center est un puissant think tank libertarien. Le groupe milite contre les syndicats, pour la privatisation des services publics, contre la régulation économique. Du conservatisme économique américain pur jus et assumé. Si tout cela vous sonne une cloche, c'est normal.
Le conseiller de Trump, Steve Bannon, a largement décrit — publiquement et sans gêne — sa stratégie médiatique comme un usage délibéré de la "fenêtre d'Overton" : inonder l'espace public de positions extrêmes pour rendre le trumpisme raisonnable en comparaison. Des think tanks d'extrême droite européens ont publié des guides pratiques pour déplacer la fenêtre sur l'immigration, l'identité nationale, la remise en question des institutions démocratiques.
Comprendre la fenêtre d'Overton nous permet de mieux saisir la stratégie de communication des républicains depuis 2016. Mais elle nous permet aussi de comprendre une mécanique psychologique importante dans la gestion du changement et des perceptions. Comme on le sent déjà, la fenêtre d'Overton sent un peu la mort depuis sa naissance. Et ça va sentir mauvais tout au long du chemin. Mais il est parfois nécessaire de traverser des marécages boueux pour comprendre ce qui se cache de plus sombre dans l'esprit humain. Alors on se pince le nez, et on y va.
L'idée de base est simple. À tout moment, dans une société ou dans une organisation, il existe un ensemble d'idées, de propositions ou de comportements qui sont perçus comme acceptables. Pas nécessairement populaires, pas nécessairement bons — simplement dans le champ du possible. Tout ce qui se trouve hors de cette fenêtre est considéré comme trop radical, trop bizarre, trop risqué ou carrément impensable pour mériter une discussion sérieuse.
Cette fenêtre n'est pas fixe. Elle se déplace. Elle s'élargit ou se rétrécit. Et ce déplacement n'est pas le fruit du hasard : il est influencé par les discours, les événements, les crises, les précédents — et par la façon dont les idées sont introduites dans la conversation.
Overton a décrit six positions sur le spectre d'une idée. Impensable — L'idée est perçue comme choquante, immorale ou absurde. Même la mentionner sérieusement est risqué. Radicale — L'idée commence à circuler dans certains cercles, mais reste marginale et controversée. Acceptable — L'idée entre dans le débat sérieux. Des gens raisonnables commencent à la défendre. Sensée — L'idée est perçue comme une option viable parmi d'autres. Courante — L'idée est largement adoptée, voire attendue. Politique établie — L'idée est devenue la norme. Elle est institutionnalisée. On ne la remet plus en question.
Ce qui est crucial à comprendre : une idée ne saute pas directement de l'impensable au courant dominant. Elle traverse ces étapes l'une après l'autre, à des vitesses variables, sous l'influence de multiples facteurs. Et parfois — on y reviendra — une crise fracasse la vitre et brûle les étapes. Ce n'est pas la même chose.
J'ai délibérément choisi un exemple impensable, inconfortable, dégeulasse — et j'embrasse Carmen, mon petit amour de chat au passage. Mais je voulais un exemple extrême. C'est l'idée. C'est exactement ce dont la fenêtre d'Overton a besoin pour fonctionner. Donc… Et si on mangeait des chats
Impensable. En Occident, l'idée est impensable. Pas illégale dans la plupart des pays — juste socialement inadmissible. Exactement là où était la viande chevaline il y a deux générations. Aujourd'hui, le cheval est au menu des brasseries françaises sans que personne ne s'indigne. Quelqu'un a déplacé la fenêtre. Revenons au chat.
Radicale. On commence par créer les conditions d'un débat légitime. Des chercheurs publient des données sur les traditions culinaires félines en Asie du Sud-Est — elles existent. Des philosophes posent une question gênante : si on mange des cochons, qui sont cognitivement comparables aux chats, pourquoi pas des chats L'idée est encore choquante. Mais elle est maintenant dans la conversation. C'est suffisant pour l'instant.
Acceptable. Viennent ensuite les arguments sérieux. L'empreinte carbone d'un chat de compagnie est réelle et documentée. La surpopulation féline dans les villes nord-américaines est un problème coûteux. Des millions de chats sont euthanasiés chaque année dans des refuges. L'argument de la valorisation d'une ressource déjà disponible n'est pas absurde — il est simplement inaudible. Pour l'instant.
Sensée. Puis les précédents. La Suisse a légalement autorisé la consommation de viande de chat depuis 2022 (ceci n'est pas une blague et… ça change de la raclette 😆). Ce n'est pas anecdotique : ça suffit à faire passer l'idée de radicale à acceptable, étudiable, cartographiable.
Courante. Le basculement se produit quand le contexte change. Une pénurie alimentaire. Une taxe carbone sur la viande bovine. Un scandale sanitaire dans l'industrie porcine. Les arguments qui dormaient dans les marges deviennent soudainement audibles. Des chefs expérimentent. Les médias couvrent sans rigoler.
Politique établie. C'est exactement la mécanique qui a rendu les insectes comestibles acceptables en dix ans. En 2010, manger des grillons en Occident était une blague. En 2023, les farines d'insectes sont en supermarché européen. Personne n'a changé d'avis du jour au lendemain. La fenêtre s'est simplement déplacée — argument par argument, précédent par précédent.
Le chat, c'est peut-être dans vingt ans. Ou jamais. Mais le mécanisme, lui, est déjà à l'œuvre sur des idées que vous défendez en ce moment dans votre organisation — et que vos collègues trouvent tout aussi impensables.
Avant même de penser à utiliser la fenêtre d'Overton comme outil de gestion, il faut apprendre à la lire. Et c'est là que son utilité est la plus immédiate, la moins risquée, et la plus précieuse.
Regardez un enjeu d'actualité — la semaine de quatre jours, la transparence salariale, le droit à la déconnexion, l'intelligence artificielle dans les processus RH — et posez-vous la question : où est-on sur ce spectre, dans mon secteur, dans mon organisation, dans ma culture
Cette lecture vous donne une information stratégique fondamentale : à quelle étape de la fenêtre se situe l'idée que vous voulez faire avancer C'est cette étape qui détermine votre approche. Une idée ne se défend pas de la même façon selon qu'elle est encore impensable ou déjà largement sensée.
Attention aussi aux fenêtres fracassées. Une crise majeure ne déplace pas la fenêtre : elle la brise. Le confinement de 2020 en est l'exemple parfait. En février, interdire aux gens de sortir de chez eux, de voir leur famille, de tenir leur commerce ouvert était proprement impensable dans une démocratie occidentale. En mars, c'était la loi. La distanciation sociale — ne pas s'approcher à moins de deux mètres d'un inconnu, ne pas serrer la main, ne pas embrasser — était devenue une obligation morale et légale en l'espace de quelques jours. Pas parce que les esprits avaient évolué. Parce que les circonstances avaient fracassé la vitre. Et on a vu ce qui s'est passé ensuite : les théories du complot, la résistance aux masques, la défiance vaccinale, la nostalgie d'un avant que certains n'ont jamais vraiment quitté. La fenêtre avait été brisée, pas ouverte. Ce type de changement brutal laisse des traces profondes. Les gestionnaires qui confondent «fenêtre fracassée» et «fenêtre déplacée» se retrouvent souvent à gérer un changement que personne n'a vraiment compris — et encore moins accepté.
Un communicateur interne, un responsable RP ou un directeur des affaires publiques vit en permanence dans cette tension : comment introduire une idée qui n'est pas encore acceptable, sans provoquer un rejet immédiat
Pensez simplement au retour au bureau. Le problème n'était jamais le nombre de jours. C'était le fait d'avoir mal lu où en était la fenêtre — et d'avoir tenté de forcer une porte qui n'était pas prête à s'ouvrir. La réponse de la fenêtre d'Overton est contre-intuitive : il ne faut pas commencer par l'idée que vous voulez faire adopter. Il faut d'abord cartographier où en est la conversation.
Impensable. Votre travail n'est pas de défendre l'idée. C'est de créer les conditions pour qu'elle devienne un sujet de débat légitime. Des chercheurs qui publient, des cas étrangers qui circulent, des événements qui ouvrent des brèches. En 2018, proposer de supprimer les bureaux fixes et de ne plus jamais revenir au bureau était une hérésie managériale. Quelques articles sur le travail nomade dans les entreprises scandinaves ont commencé à faire circuler l'idée.
Radicale. Votre travail est de légitimer l'idée. Pas nécessairement de la défendre vous-même — montrer que des gens sérieux, dans des contextes comparables, la défendent avec des arguments solides. Le but : faire passer l'idée de «bizarre» à «discutable». En 2019, quelques grandes entreprises technologiques annoncent des politiques de télétravail permanent. L'idée devient cartographiable.
Acceptable. Vous pouvez entrer dans le débat directement. Arguments, données, expériences pilotes. La résistance est encore présente, mais elle n'est plus viscérale. C'est là où se trouve aujourd'hui le débat sur le retour au bureau dans la plupart des organisations — un terrain négocié, pas encore stabilisé.
Courante. Votre rôle change complètement. Il ne s'agit plus de persuader, mais d'accompagner la mise en œuvre. Les résistances qui subsistent sont individuelles, pas collectives. C'est le territoire de la gestion de changement classique.
Une des tactiques les plus souvent associées à la fenêtre d'Overton, c'est celle de l'ancrage extrême : pour rendre une idée acceptable, on commence par en proposer une beaucoup plus radicale, de sorte que l'idée visée semble soudainement raisonnable en comparaison.
En psychologie comportementale, cet effet est bien documenté. Daniel Kahneman a montré comment la première proposition dans une négociation influence profondément toutes les évaluations qui suivent. Le principe semble séduisant appliqué à la gestion de changement — et il fonctionne réellement sur la perception immédiate.
Mais attention : efficace à court terme, potentiellement destructeur à moyen terme. Si la tactique est perçue — et elle l'est souvent —, elle détruit la confiance et crédibilise les voix qui dénoncent la manipulation. Dans un contexte organisationnel, perdre la confiance de vos équipes coûte infiniment plus cher que ce que vous avez gagné tactiquement.
L'ancrage peut être utile pour ouvrir une conversation, pas pour conclure une négociation.
Ce que la fenêtre d'Overton enseigne aux gestionnaires les plus habiles, c'est que le changement durable ne s'impose pas — il se prépare. Et cette préparation est un travail de communication qui s'étale dans le temps.
Les précédents internes. Rien ne légitime une idée comme le fait qu'elle ait déjà été testée quelque part dans votre organisation. Une expérience pilote réussie dans un département devient un argument béton pour l'ensemble de l'organisation. Ce n'est plus une idée abstraite : c'est quelque chose qui s'est fait ici.
Les pairs influents. Dans toute organisation, certaines voix ont plus de poids que d'autres pour déplacer la fenêtre. Ce ne sont pas nécessairement les plus hauts dans la hiérarchie — souvent, ce sont les personnes les plus respectées par leurs collègues. Les identifier et les engager tôt dans la réflexion est une des stratégies les plus puissantes pour préparer le terrain.
Le langage. Les idées progressent souvent en changeant de nom. Ce qui s'appelait «contrôle» est devenu «imputabilité». Ce qui s'appelait «réduction de personnel» est devenu «optimisation de la structure». Le choix du vocabulaire n'est pas de la manipulation : c'est de la communication stratégique. Les mots signalent l'intention, et l'intention influence la réception.
Les événements extérieurs. Les gestionnaires intelligents regardent le monde non pas comme une distraction, mais comme un signal : quels événements sont en train de déplacer la fenêtre dans votre secteur Quelles idées que vous défendiez depuis des années viennent soudainement d'entrer dans le champ de l'acceptable
La question éthique est simple : cherchez-vous à déplacer la fenêtre parce que le changement est dans l'intérêt des personnes concernées Ou cherchez-vous à contourner leur jugement
Rappelons que cet outil est né dans un think tank libertarien, et qu'il a été perfectionné par l'extrême droite américaine et européenne pour normaliser des idées qui n'auraient jamais survécu à un débat honnête. La mécanique est puissante. Préparer le terrain pour qu'une idée soit reçue équitablement, c'est de la communication stratégique. L'utiliser pour faire adopter quelque chose que les gens n'auraient pas voulu avec toute l'information, c'est exactement ce que Bannon a fait. La ligne est parfois mince. Et dans une organisation, vos équipes la sentent avant même de pouvoir la nommer.
Nous sommes en 1944, au Smith College, dans le Massachusetts. Fritz Heider est un psychologue autrichien émigré aux États-Unis, obsédé par une question : comment percevons-nous le comportement des autres Avec sa collègue Marianne Simmel, il conçoit une expérience d'une simplicité désarmante. Ils fabriquent un court film d'animation d'environ deux minutes et demie, produit image par image, en déplaçant des formes de carton sur une plaque de verre. À l'écran : un grand triangle, un petit triangle et un cercle qui se déplacent à différentes vitesses autour d'un rectangle dont un côté s'ouvre et se ferme comme une porte. Rien d'autre. Pas de son, pas de visage, pas de texte.
Heider et Simmel montrent le film à un premier groupe de 34 étudiantes de premier cycle, avec une instruction délibérément vague : « Écrivez ce qui s'est passé dans le film. » Aucune suggestion de personnages. Aucune invitation à raconter une histoire. Juste : décrivez ce que vous avez vu.
Le résultat est spectaculaire. Une seule participante sur 34 décrit le film en termes géométriques : « Un grand triangle solide entre dans un rectangle, en sort, puis un plus petit triangle et un cercle apparaissent… » Même elle finit par craquer : à la fin de sa description, elle écrit « He » — il — en parlant du grand triangle. Toutes les autres participantes, sans exception, interprètent les mouvements comme des actions d'êtres vivants, le plus souvent des personnes. Dix-neuf d'entre elles construisent un récit cohérent, complet, avec un début, un conflit et un dénouement.
L'histoire typique racontée par les participantes ressemble à ceci : un homme a prévu de rencontrer une fille, mais elle arrive accompagnée d'un autre homme. Le premier dit au second de partir. Ils se battent. La fille entre dans la maison pour se mettre à l'abri. Le premier homme la poursuit à l'intérieur, la pourchasse d'un coin à l'autre. Le second homme réussit à ouvrir la porte, la fille s'échappe, et les deux fuient ensemble. Le premier homme, furieux et frustré, détruit la maison.
Des triangles. Un cercle. Un rectangle. Et voilà que surgissent la jalousie, l'héroïsme, la peur, la colère et la vengeance.
Dans une deuxième expérience, Heider et Simmel demandent explicitement à 36 nouvelles participantes de décrire les formes comme des personnes. Les réponses sont d'une uniformité saisissante. Le grand triangle est décrit comme agressif, dominateur, brute, méchant et colérique par 97 % des participantes. Le petit triangle est perçu comme courageux, malin et protecteur. Le cercle est timide, craintif, féminin et dépendant. Quatre-vingt-douze pour cent des participantes affirment que le cercle entre dans la maison pour se cacher, par peur du combat. Soixante-quinze pour cent décrivent le grand triangle comme pourchassant le cercle à l'intérieur du rectangle.
Même quand le film est projeté à l'envers — la troisième expérience, avec 44 nouvelles participantes —, 42 sur 44 continuent de voir des êtres vivants agir avec intention. L'inversion de la séquence modifie les histoires, mais pas le réflexe narratif. Le cerveau ne peut pas ne pas raconter.
Ce qui fascine le plus Heider et Simmel, ce n'est pas seulement que les participantes voient des personnes là où il n'y a que de la géométrie. C'est qu'elles leur attribuent immédiatement des motivations. Comme l'écrivent les auteurs dans leur conclusion : « Dès qu'un mouvement est attribué à une unité figurale considérée comme un être animé, la perception d'un motif ou d'un besoin est inévitablement impliquée. » Autrement dit : quand le cerveau voit quelque chose bouger de manière autonome, il ne se contente pas de noter le déplacement. Il cherche le pourquoi. Il fabrique une intention, un désir, une émotion. Et à partir de là, il tisse une histoire.
C'est précisément ce mécanisme qui explique pourquoi les histoires sont si puissantes en communication. Le cerveau n'attend pas qu'on lui dise qu'il y a un personnage. Il le crée. Il ne demande pas qu'on lui fournisse un conflit. Il l'invente. Le récit n'est pas un format qu'on choisit d'utiliser — c'est le format par défaut de la cognition humaine.
L'étude de Heider et Simmel a été citée plus de 3 000 fois depuis sa publication. En 2021, Ratajska, Brown et Chabris ont reproduit l'expérience avec 32 nouvelles animations en couleur, mettant en scène des situations sociales variées : exclusion, intimidation, protection, trahison. Le résultat est identique : les participants attribuent spontanément des émotions, des intentions et des rôles sociaux à des carrés, des étoiles et des triangles colorés. Huit décennies de réplications confirment la même chose : le réflexe narratif est universel, automatique et résistant au temps.
Mais les travaux récents ne se contentent plus de confirmer le phénomène. Ils en tracent les contours — et surtout les limites.
En 2019, une équipe de Harvard dirigée par Jeremy Wolfe a posé une question que personne n'avait encore formulée : combien d'agents le cerveau peut-il narrativiser en même temps Wolfe et ses collègues ont créé des animations de type Heider-Simmel avec trois, quatre, cinq, six, sept, huit et neuf formes géométriques, chacune suivant son propre comportement. Puis ils ont demandé à des observateurs d'écrire des récits et à d'autres de reconnaître quel récit correspondait à quelle animation. Le résultat est brutal : la performance s'effondre dès que le nombre de formes dépasse trois. Les chercheurs ont baptisé cette limite la « capacité Heider » — la capacité d'inférer l'intentionnalité d'agents dans une scène dynamique et de la communiquer sous forme de récit.
Autrement dit : le cerveau ne peut pas s'empêcher de raconter, mais il ne peut pas tout raconter en même temps. Wolfe compare les stimuli de Heider aux syllabes sans sens d'Ebbinghaus dans l'étude de la mémoire — des stimuli minimaux, dépouillés de toute structure préexistante, qui révèlent les limites brutes du système cognitif. Le récit est puissant, mais il est aussi fragile. Il a besoin de simplicité pour fonctionner.
En 2024, une équipe de l'Université de Saragosse a poussé l'expérience encore plus loin en répliquant le film de Heider et Simmel dans un casque de réalité virtuelle. Les participants qui ont visionné l'animation en VR ont développé des connexions émotionnelles plus fortes avec les formes géométriques que ceux qui l'ont regardée sur un écran traditionnel. Les données d'oculométrie montrent aussi que les participants en VR présentaient moins de déplacements du regard, signe d'un engagement plus soutenu avec l'action. En revanche, l'interprétation des rôles reste la même dans les deux conditions. Le grand triangle reste le méchant. Le petit triangle reste le héros. Le cerveau raconte la même histoire — il y croit juste un peu plus quand l'immersion augmente.
Les animations de type Heider-Simmel sont aussi devenues un instrument de diagnostic. Depuis leur utilisation pionnière par Klin en 2000, elles servent à évaluer l'attribution sociale dans des populations cliniques variées : troubles du spectre de l'autisme, schizophrénie, trouble de la personnalité antisociale, maladie de Huntington, syndrome de Gilles de la Tourette. Les personnes autistes, notamment, produisent des descriptions moins riches en états mentaux que les participants neurotypiques face aux mêmes animations. Le réflexe narratif devient ainsi un marqueur : quand il faiblit, c'est tout le système de cognition sociale qui signale ses limites.
La leçon s'est enrichie. En 1944, Heider et Simmel nous apprenaient que le cerveau ne peut pas ne pas raconter. En 2024, on sait trois choses de plus. D'abord, qu'il ne peut narrativiser que trois agents à la fois — passé ce seuil, le récit se désagrège. Ensuite, que l'immersion amplifie la connexion émotionnelle sans changer l'interprétation. Enfin, que ce réflexe est proprement humain — les primates qui partagent 93 % de notre ADN n'en montrent aucun signe.
Pour un gestionnaire, un communicateur ou un stratège, les implications sont directes. Ne multipliez pas les personnages dans votre récit : trois suffisent, au-delà le cerveau décroche. Si vous voulez de l'émotion, augmentez l'immersion plutôt que la densité d'information. Et n'oubliez jamais que ce réflexe est si fondamental, si automatiquement humain, qu'il est littéralement ce qui nous distingue des autres primates. Si 33 personnes sur 34 inventent une histoire à des triangles qui bougent, vos employés font exactement la même chose avec votre plan stratégique. La question n'est pas de savoir s'ils se racontent une histoire. C'est de savoir si c'est la vôtre.
L'introduction est la porte d'entrée de votre argumentaire. Son objectif principal est de capter l'attention, de gagner la bienveillance de l'auditoire et d'asseoir votre crédibilité. Elle doit préparer l'auditoire en créant une connexion émotionnelle ou intellectuelle, capter l'attention en posant une question ou en évoquant une problématique, et assoir votre crédibilité en montrant que vous comprenez les enjeux. Enfin, elle doit implanter l'idée principale, celle que vous défendrez tout au long de l'argumentaire.
Voici un bon exemple. À vous d'identifier quel phrase joue quel rôle...
Hey, j'avais hâte de vous voir! On a un projet tout simple qui va rendre les gens plus heureux et plus productifs… On a fait nos devoirs, et on sait désormais que... ce que les gens aimeraient… c'est une nouvelle machine à café!
L'agencement des arguments influence grandement l'efficacité du message. Il est judicieux de commencer par l'argument le plus accessible, celui qui suscitera le moins de débat et mettra l'auditoire en confiance. Ensuite, il est pertinent de poursuivre avec l'argument le plus impactant, celui qui a le plus de poids rationnel ou émotionnel. Enfin, il convient de conclure le développement par l'argument différenciateur, celui qui laisse une impression durable.
Chaque argument doit également passer le "stress-test" de la validité. Il doit être vraisemblable, c'est-à-dire plausible et crédible dans le contexte présenté. Il doit être vérifiable, reposant sur des éléments concrets et démontrables. Enfin, il doit être viable, ce qui signifie qu'il est faisable et pertinent dans les différents scénarios envisageables.
La conclusion doit marquer les esprits. Elle reprend l'idée principale, résume les arguments clés, et appelle à l'action ou à l'adhésion. Son objectif est de contrôler l'attention finale et de laisser une impression claire, de renforcer l'idée principale par la répétition et de donner une direction claire en concluant par un appel à l'action. Par exemple : « Une nouvelle machine à café, c'est plus que du confort : c'est un investissement dans le moral et la productivité de notre équipe. Alors, faisons ce pas ensemble. »
Un bon argument est celui qui résiste aux critiques et convainc par sa solidité. Il doit répondre à deux critères fondamentaux : la vérité et la validité.
La vérité d'un argument repose sur des faits concrets et vérifiables. Il s'agit de démontrer que l'argument avancé est fondé sur des éléments réels, des données tangibles ou des expériences partagées. Par exemple, affirmer que "les gens aiment boire du café" nécessite des preuves, comme un sondage ou des observations concrètes. Si l'argument ne repose pas sur des éléments factuels, il risque d'être perçu comme arbitraire et peu convaincant.
La validité s'évalue selon quatre critères essentiels : l'efficacité, la pertinence, la faisabilité et la moralité.
Un bon argument est donc celui qui passe avec succès ce "stress-test" de la vérité et de la validité. Il s'inscrit dans le réel, se démontre par des faits et propose une solution faisable et éthique. C'est cette robustesse qui lui confère sa capacité à influencer et convaincre durablement.
Voici un exemple, inspiré de mon projet de machine à café. Admettons qu'un de mes arguments est "les gens aiment boire du café". Voyons ce que donnerait notre stress-test...
Voyons un autre exemple, avec l'argument suivant "Jaser à la machine à café, c'est bon pour le moral des gens."
Enfin, il est essentiel de se rappeler que la force d'un argumentaire ne réside pas uniquement dans la logique ou les faits. Les émotions jouent un rôle clé dans le processus de persuasion. Un bon argument doit savoir allier la rigueur rationnelle à l'empathie émotionnelle. C'est cette combinaison qui permet de toucher l'auditoire, d'éveiller ses motivations profondes et d'ancrer durablement l'argument dans les esprits. Convaincre, c'est donc autant démontrer que résonner avec l'humain en face de soi.
Aujourd’hui les « valeurs » sont utilisées autant pour définir la marque elle-même, que la marque employeur, et les campagnes de communication interne. Comme nous le verrons ici, cette confusion pose problème. J’ai voulu creuser cette notion de valeurs et — vous vous en doutez déjà — questionner l’utilité d’un tel objet dans l’appareil stratégique des organisations. Pour ce faire, mon équipe et moi avons collecté des données. Beaucoup de données. Nous avons créé ce que nous avons appelé l’Observatoire des valeurs de marques. Il s’agit d’un répertoire de près de 200 marques catégorisées par industrie, mais aussi en fonction des valeurs qu’elles affichent (fièrement) sur leur site internet.
Sur la base de ces milliers de données, nous avons pu établir des statistiques. Puis nous avons fait des compilations, des regroupements, des recoupements et nous avons pu tirer certaines conclusions que voici.
Notre cueillette d’informations s’est déroulée de 2021 à 2023. Nous avons répertorié les valeurs de 195 marques. Pour ce faire nous avons navigué sur les sites internet des marques et procédé à des captures d’écran sur les pages mentionnant les valeurs. Nous avons pu séparer les marques en deux catégories :
Tout au long de cet exercice, nous avons dû naviguer entre le français et l’anglais. Nous avons opté pour l’anglais comme langue par défaut, compte tenu de l’échantillon recueilli. Évidemment, nous avons fait preuve d’une grande prudence, compte tenu de l’incidence de la traduction.
Nous avons parfois utilisé l’intelligence artificielle (ChatGPT 4), qui s’est révélée bien utile dans l’analyse du langage et dans le traitement de certaines informations, mais la machine s’est révélée décevante dans le processus d’analyse pure des informations. Les observations dont nous vous faisons part ici sont donc... humaines.
Première observation, il existe 28 valeurs réellement différentes. Chacune de ces valeurs peut représenter plusieurs valeurs synonymes : loyauté, par exemple, peut représenter les valeurs d’engagement, de dévouement, de dévotion, de fidélité… Ces 28 valeurs peuvent être catégorisées dans 7 grappes de valeurs — l’ordre n’a pas d’importance.
Il faut préciser qu’une interprétation humaine était nécessaire pour catégoriser chaque valeur correctement. On aurait pu vouloir classer
le courage dans « performance », dans « engagement » ou encore dans «passion». Nous avons plutôt choisi la grappe « innovation » pourrespecter le contexte, le sens donné à ce mot par les marques.
Les valeurs sont utilisées sans distinction pour communiquer la personnalité de la marque, pour établir un fonctionnement organisationnel ou pour définir les individus qui composent l’organisation. Cette confusion en entraîne une autre : on confond souvent les valeurs de l’époque, les valeurs de la marque, les valeurs de l’organisation et les valeurs des individus de cette organisation… Allons-y par ordre.
Les valeurs ne sont pas statiques, elles évoluent avec le temps. Mais pourquoi évoluent-elles Parce que la société évolue ! La transparence, la responsabilité sociale ou encore la durabilité sont des enjeux de notre société, à notre époque. Pour les entreprises, il est légitime de venir « piocher » dans ce vivier de valeurs collectives. Ainsi, l’organisation confectionne un « bouquet de valeurs » qui représente bien — on le souhaite — les principes moraux du conseil d’administration, de la fondatrice ou du président. Jusque-là... tout va bien.
Le travail d’une marque est… de se démarquer. Utiliser les mêmes valeurs que votre concurrent ne vous rendra jamais singulier. Clamer « Chez nous, c’est l’humain d’abord » ne permettra à aucune marque de se différencier d’une autre. Dès lors, l’idée de « valeurs de marque » s’annule d’elle-même. Définir les valeurs d’une marque en pigeant parmi les 28 nommées plus haut, c’est la garantie d’un discours identique à celui du voisin. Le bouquet de valeurs ainsi composé, c’est l’assurance d’une marque qui… ne se démarque pas. Pour le dire encore plus clairement, les valeurs de marque sont TOTALEMENT INUTILES. Désolé pour les majuscules.
N’importe quel groupe d’individus a besoin de lois pour faire fonctionner le collectif. On définit alors des règles, qui deviennent des outils de mesure d’appartenance au groupe. Tu es comme nous… ou bien tu quittes le groupe. Mais cela va plus loin. Pour que ce commandement fonctionne, il faut qu’il soit effectif, réel, évaluable, mesurable… et que tout manquement soit sanctionné. Clamer « Chez nous, c’est l’humain d’abord » est un outil puissant d’organisation, à la seule condition que cette promesse soit essentielle au fonctionnement de l’entreprise. Dans ce cas, on passe de la valeur au principe. Quelle différence La valeur est morale, elle est un chemin à suivre. Le principe est tangible, c’est la destination du chemin. C’est un rouage essentiel, névralgique, vital pour l’organisation du travail. Le principe devient incontournable, et toute infraction doit être sanctionnée — car elle porte atteinte à l’intégrité du groupe et met en péril sa cohésion. Dès lors, les valeurs encadrent, mais ne différencient pas. Or, pour être effectives, les valeurs de l’organisation auraient avantage à être remplacées par les principes de l’organisation, afin de clarifier les attentes qui se cachent derrière les mots. Le principe devient un élément causal du fonctionnement du tout. Admettons que vous exploitiez une entreprise de pompes funèbres. L’empathie est la clé de voûte du fonctionnement de votre entreprise. Dès lors, elle devient un principe fondamental, un principe du bon fonctionnement des affaires de votre entreprise. Si un employé contrevient à cette règle, il nuit à l’organisation, et donc à vos affaires. On passe de la valeur nice to have au principe vital.
Comment traduire les valeurs en principes En permettant l’évaluation des individus sur leur capacité à respecter ces principes. Si je dis « Notre valeur, c’est l’innovation ! », mais que je sanctionne les individus qui font des erreurs, alors mon discours est double. Ma valeur est l’innovation, mais mon principe est l’aversion au risque. Dans l’idée de principe réside l’idée de conformité. Les individus qui composent le groupe peuvent être différents, mais ils sont unifiés par des principes, des règles tacites, qu’ils ont acceptés en venant travailler ensemble. Et la logique veut que ces principes individuels soient non seulement porté par les dirigeants... mais qu’ils soient aussi vitaux pour les dirigeants. L’intransigeance morale est la clé de la réussite de cet exercice.
On récapitule. Valeurs de marque C’est non. Valeurs de l’organisation C’est non. Principes de l’organisation… c’est beaucoup mieux ! Si vous remplacez vos valeurs théoriques par des principes pratiques, vous construisez un édifice plus solide autour du cœur de l’organisation.
Voilà un petit cadeau, juste pour vous. Si vous êtes mal pris. Si vous avez besoin d’un énoncé de valeurs là, là, maintenant. Si vous devez
À TOUT PRIX rassurer votre conseil d’administration, votre boss ou quiconque tient ABSOLUMENT à son énoncé de valeurs, alors voici d’abord le classement des valeurs les plus populaires.
1. Excellence : 50 %, 2. Équité, diversité et inclusion : 41 %, 3. Intégrité : 37 %, 4. Travail d’équipe : 28 % et 5. Service : 28 %
Notez à quel point ce classement manque d’inspiration ! On vous demande d’être bon à ce que vous faites, de respecter la différence de vos collègues, d’être honnête, de travailler en équipe pour en fin de compte… offrir un bon service. Wow. Ça fait rêver !
Maintenant, voici votre paragraphe d’énoncé de valeurs idéal, si on se fie à ce classement :
Chez XXXXXXX, nous aspirons à l’excellence dans toutes nos initiatives, convaincus que notre succès est forgé par un engagement continu au dépassement. Les piliers d’équité, diversité et inclusion enrichissent notre entreprise d’une riche diversité de perspectives, essentielles à notre innovation et notre croissance. Chez XXXXXXX, l’intégrité est la base de notre conduite, nous engageant dans une voie de transparence et de confiance avec nos partenaires et nos clients. Le travail d’équipe est au cœur de notre succès, la collaboration et une écoute active nous permettent de réaliser des objectifs ambitieux. Notre dévouement au service client se traduit par une quête incessante de dépasser les attentes. Ces valeurs, nous les avons chevillées au corps chez XXXXXXX. Elles nous définissent profondément, orientent notre parcours et renforcent notre engagement envers l’excellence et l’innovation.
Et voilà ! N’oubliez pas de remplacer XXXXXXX par le nom de votre entreprise, sinon ça va se voir… Maintenant, quand j’écris nous avons composé un paragraphe idéal, je dois préciser que c’est ChatGPT qui s’en est chargé. Autant vous dire qu’aujourd’hui, inutile de demander à une firme de stratégie ou à une agence de communication de le faire pour vous. Il suffit de composer le prompt suivant : « J’aimerais un énoncé de valeurs mettant de l’avant l’excellence, équité, diversité et inclusion, l’intégrité, le travail d’équipe et le service » et d’attendre une quinzaine de secondes. En passant… n’embauchez pas de prompt engineer non plus, hein !
Le but de ma démonstration est de vous prouver que cet exercice n’a AUCUNE VALEUR. Zéro virgule zéro. Vous n’écrivez cet énoncé pour personne, et vous dépensez plus d’énergie (de temps et d’argent) à formuler une promesse fade et transparente qu’à révéler ce qui fait véritablement votre ADN.
Ce genre d’énoncé me rappelle une citation célèbre de Jacques Chirac, ancien président de la République française : « Les promesses n’engagent que ceux qui y croient. »
Alors qu'est-ce qui cloche? Voici comment nous pourrions catégoriser les mauvaises pratiques dans le merveilleux monde des valeurs...
Le premier problème observé, c’est le manque d’ancrage stratégique. Si on peut remplacer une marque par une autre, avec tel ou tel énoncé de valeurs, alors ces valeurs n’ont aucune utilité pour la marque.
Ce sont ces valeurs que l’on retrouve invariablement partout : intégrité, honnêteté, respect, alouette. On pourrait les appeler les valeurs Lorem Ipsum — ce texte qu’on place en attendant de savoir quoi dire. Coca-Cola ou Canadian Tire en sont de parfaites illustrations.
Le troisième problème — et le plus grave —, c’est l’usage des marques pour faire passer un message à l’opposé des pratiques réelles de l’organisation. C’est comme si l’énoncé de valeurs servait de « nettoyant » aux pratiques réelles des organisations, ou que de belles valeurs bien écrites pouvaient laver la réputation des entreprises. Cette candeur serait touchante, si elle n’était pas dramatique, dans certains cas. Certaines marques utilisent leurs valeurs comme un véritable quelquechose washing. Les Américains sont tellement bons dans le lavage qu’on peut garder les mots en anglais: greenwashing (valeurs écolos bidon), pink washing (valeurs LGBTQ+ bidon), blue washing (valeurs liées aux grandes causes internationales bidon), art washing (valeurs liées à l’investissement en culture bidon), health washing (valeurs santé bidon), tech washing (valeurs liées à la technologie ou l’innovation bidon), A.I. washing, etc.
Ce sont les valeurs difficiles à comprendre, ou contradictoires. Par exemple, Facebook demande à ses employés : « Be bold. Focus on impact. Move fast. Be open. Build social value. » Tous ces mots sont sujets à une interprétation personnelle. Être bold pourrait être si mal interprété que cela pourrait mener à des comportements toxiques pour l’organisation... qui demande aussi d’être ouvert, ce qui est l’opposé de bold. Aussi, la « valeur sociale » est soumise au jugement de chacun. Quelle valeur sociale exactement Qu’est-ce qu’on me demande véritablement Ces valeurs posent plus de questions qu’elles n’apportent de réponses.
Ce sont des valeurs « promesses », avec une récompense à la clé es efforts fournis. Par exemple, LinkedIn nous dit: «Take intelligent risks. Act like an owner.» Hum. Que j’agisse comme si j’étais le propriétaire Mais c’est Microsoft, le propriétaire ! Ryan Roslansky, le CEO de LinkedIn, gagne 815 000 dollars US par année ! Sa fortune est estimée à 200 millions de dollars US. Donne-moi 815 000 dollars par année et JE TE JURE que je vais me comporter en propriétaire. En attendant, je vais me comporter comme un employé...
Plus c’est gros, plus ça passe. On est carrément dans le délire, le cynisme ou la malveillance. La liste des entreprises malveillantes qui utilisent les valeurs de marque comme une immense machine à laver la réputation est longue. Pour s’en convaincre il suffit de consulter le fameux 30 under 30, le classement des jeunes personnalités de moins de 30 ans qui ont «fait l’année » aux États-Unis. Une étude a montré que ces heureux élus ont généré 5,3 milliards de dollars US en levées de fond! 5 milliards! Quelle fierté pour l’économie américaine ! Mais en même temps, ces mêmes heureux élus ont également été poursuivis pour des arnaques ou des fraudes à hauteur de 18,5 milliards de dollars US (une estimation de Chris Bakke, un entrepreneur tech, postée le 4 avril 2023 sur X, et révélée par le New York Post) ! 18,5 milliards ! La machine médiatico-économique est une usine à fabriquer des mythomanes et des fraudeurs en série. Forbes s’est amendé en publiant le Hall of Shame. Une petite pirouette en forme de clin d’œil aux habituels Hall of Fame du magazine. Personnellement, je pense qu’on peut plutôt statuer sur le Fall of Fame, mais ce n’est pas le sujet. Ce Top 30 est intéressant dans notre étude, car il est assez pertinent de s’intéresser aux valeurs d’entreprise que ces stars déchues brandissaient, dès lors qu’on sait désormais que leurs intentions étaient frauduleuses, malveillantes ou carrément criminelles. Voyons voir...
Vous pouvez continuer cette liste sans moi, c’est un exercice jouissif, tant vous gagnez à tous les coups! On est quasiment dans une sorte de projection psychologique — ce mécanisme de défense par lequel un individu attribue inconsciemment ses propres comportements, émotions, impulsions ou caractéristiques indésirables à d’autres personnes — ou à sa marque dans le cas présent.
J’ai évidemment choisi des exemples notoires et caricaturaux pour mieux comprendre les défauts de fabrication des valeurs de marques. Aussi je tiens à préciser que cet exercice ne reflète pas mon opinion, mes croyances ou mes préférences. Il veut illustrer l’inutilité et la vacuité des valeurs de marque. Il veut mettre en lumière le caractère dérisoire, ridicule ou même manipulateur des marques qui ne se gênent pas pour communiquer ces artéfacts stratégiques, sans jamais être contredites. Il est temps que ça cesse.
Bon. Maintenant que mon petit numéro de tribun est terminé, faisons l’autopsie de ces valeurs, en les classant dans plusieurs catégories notables, comme autant de pratiques à éviter.
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Le deuxième volet de cet article est à lire ici : Valeurs. Après le pot, les fleurs.