Série Decision Day 2026 — Article 2/3

On parle beaucoup de souveraineté des données. On commence à parler de souveraineté énergétique et de souveraineté des modèles. On ne parle presque jamais de souveraineté cognitive.

C’est pourtant là, je crois, que se joue la dépendance la plus durable — et la plus difficile à inverser.

Un chiffre qui dérange

Lors du Decision Day 2026, Guillaume Lasconjarias, directeur des études et de la recherche à l’IHEDN, a partagé une donnée simple et brutale : ce que notre cerveau retient de ce qui est généré par l’IA est nettement inférieur à ce qu’il retient de ce que nous produisons nous-mêmes.

Le chiffre précis mériterait d’être confronté à une étude publiée et répliquée — je le traite ici comme l’a fait l’intervenant, comme un ordre de grandeur révélateur plutôt qu’une statistique définitive. Mais la direction qu’il indique est cohérente avec ce que la recherche en sciences cognitives documente depuis plus d’une décennie.

L’effet Google, identifié dès 2011 par Betsy Sparrow et ses collègues de Columbia, montre que savoir qu’une information reste accessible en ligne suffit à réduire notre effort de mémorisation. Une étude plus récente, menée par Microsoft Research et Carnegie Mellon auprès de 319 travailleurs du savoir, établit une corrélation entre l’usage intensif d’outils d’IA générative et une forme d’atrophie cognitive progressive — les chercheurs écrivent que la mécanisation des tâches routinières laisse l’utilisateur “atrophied and unprepared” quand les exceptions surviennent.

Le mécanisme est connu en neurosciences : un réseau neuronal qui n’est plus sollicité s’atrophie. La mémoire de travail, qui sous-tend le raisonnement, la compréhension et la créativité, est plastique — elle se renforce par l’usage et décline par sous-utilisation.

Ce que j’écrivais déjà, avant cette journée

Ce constat ne m’a pas surprise. Il a confirmé une intuition que j’avais formulée dans mon livre, dans le chapitre que j’ai intitulé IA, instabilité et conscience. J’y écrivais que l’IA, au fond, ne fait que refléter nos intentions — qu’elle est notre miroir amplificateur. Et que dans ce grand tourbillon d’informations, de décisions, d’outils et d’urgences, ce n’est pas la complexité extérieure qui menace le plus, mais la confusion intérieure.

Un bateau ne coule pas à cause de l’eau qui l’entoure, mais de celle qui entre.

Cette image n’était pas une formule littéraire gratuite. Elle décrivait déjà ce que l’IHEDN a documenté avec un chiffre : le risque n’est pas l’IA elle-même, ni le volume d’information qu’elle traite. Le risque, c’est ce qui s’infiltre silencieusement dans notre capacité de jugement quand on cesse de l’exercer.

La sidération comme symptôme

Le général Loïc Mizon, gouverneur militaire de Paris, a abordé cette question sous un angle différent mais convergent : celui de la sidération.

Dans le monde militaire, la sidération désigne cet état où le volume et la vitesse de l’information dépassent la capacité de traitement — et paralysent la décision plutôt que de l’éclairer. Comme l’a évoqué le général Mizon, les processus existent précisément pour éviter cet effet. Ils ne sont pas une lourdeur bureaucratique. Ils sont un dispositif cognitif collectif qui permet de continuer à décider quand l’individu, seul, serait submergé.

Or c’est exactement ce que l’IA générative promet de résoudre — et ce qu’elle risque, dans le même mouvement, d’aggraver. Elle absorbe le volume, elle accélère le traitement, elle propose des synthèses. Mais si elle devient le seul filtre entre le décideur et l’information brute, elle ne supprime pas la sidération : elle la déplace. On ne se sent plus submergé par le volume — on devient dépendant du filtre. Et un filtre dont on ne peut plus évaluer la pertinence, parce qu’on a perdu l’entraînement nécessaire pour le faire, n’est plus un outil. C’est une béquille devenue jambe.

Là encore, je retrouve ce que j’appelais, dans mon livre, l’acceptation de l’ambiguïté — accepter que l’on ne comprenne jamais tout, et que c’est précisément pour cela qu’il faut décider en conscience, et non par mimétisme ou par peur de rater le coche. La sidération, en réalité, n’est que l’inverse de cette posture : c’est ce qui arrive quand on a laissé le mimétisme et l’urgence remplacer le discernement.

Le bon réflexe, mal dirigé

Les organisations qui prennent l’IA au sérieux ont, dans leur grande majorité, mis en place une gouvernance des données : classification, traçabilité, conformité réglementaire, souveraineté infrastructurelle. C’est nécessaire. C’est même devenu un réflexe relativement mature dans les grandes structures.

Mais cette gouvernance porte presque exclusivement sur les données que l’on donne à l’IA. Elle ne dit rien de ce que l’IA fait à ceux qui la consultent.

Personne, dans les comités de gouvernance IA que j’observe, ne pose la question suivante : si nos collaborateurs perdent progressivement leur capacité à raisonner sans l’assistance de l’IA, qui, dans dix ans, sera en mesure de superviser, corriger, ou remettre en cause ce que l’IA produit ?

C’est une question de souveraineté au sens plein — pas celle qui concerne le territoire où vivent les serveurs, mais celle qui concerne la capacité d’un collectif humain à continuer de penser par lui-même.

La dépendance qu’on ne voit pas venir

La dépendance technologique classique se voit. On peut mesurer un taux de dépendance à un cloud provider, une stack propriétaire, un fournisseur unique. On peut construire des plans de sortie, des clauses de réversibilité, des architectures multi-cloud.

La dépendance cognitive ne se mesure pas de la même manière, parce qu’elle ne se loge pas dans l’infrastructure. Elle se loge dans les individus, dans les équipes, dans la capacité collective à produire un jugement autonome avant de le confronter à une suggestion algorithmique.

Le risque n’est pas que l’IA remplace les collaborateurs. Le risque, plus insidieux, est que les collaborateurs cessent progressivement de développer les compétences qui leur permettraient de remarquer quand l’IA se trompe.

Ce que cela change pour la gouvernance

Si l’on prend au sérieux cette dimension cognitive, la gouvernance IA ne peut plus se limiter à la donnée et à la conformité. Elle doit intégrer une question structurellement nouvelle : comment préserve-t-on, dans l’organisation, une capacité de jugement humain suffisamment entraînée pour rester capable de superviser ce qu’elle délègue ?

Cela suppose des choix concrets, et souvent contre-intuitifs dans un contexte de recherche de productivité immédiate :

Identifier les compétences de raisonnement que l’on refuse de voir s’atrophier — et organiser des espaces où elles continuent à s’exercer sans assistance, même si c’est moins « efficace » à court terme.

Former non pas à l’usage des outils, mais à la capacité de douter de leurs résultats — ce qui suppose de maintenir un niveau d’expertise indépendant de l’outil.

Mesurer, au-delà de la productivité immédiate, l’évolution de l’autonomie de jugement des équipes dans le temps. Une métrique absente de la quasi-totalité des tableaux de bord IA actuels.

Accepter, comme le suggérait Lasconjarias en citant le général MacArthur, que la nouveauté ne naît pas toujours de l’accélération — parfois, elle naît du temps que l’on prend pour revenir aux sources, lire ce qui a déjà été pensé, et laisser le jugement se former lentement.

La vraie question de souveraineté

On continuera, à raison, à débattre de souveraineté des données et de souveraineté infrastructurelle. Ce sont des enjeux réels, documentés, mesurables.

Mais la dépendance la plus durable ne sera peut-être pas celle qui nous lie à un cloud provider ou à un modèle propriétaire. Ce sera celle qui nous lie à notre propre incapacité, collective et silencieuse, à penser sans assistance.

J’écrivais déjà que choisir, c’est aussi renoncer. Le Decision Day m’a donné, sous une autre forme, le même mantra : choisir, c’est renoncer ; renoncer, c’est décider. Ce que je formulais comme une intuition philosophique, l’IHEDN le pose aujourd’hui comme méthode opérationnelle. Et c’est peut-être la meilleure nouvelle de cette journée : ce que l’on pressentait comme nécessaire devient, progressivement, mesurable et actionnable.

Cette dépendance-là ne se résout pas par une clause contractuelle de réversibilité. Elle se résout par un choix organisationnel : décider, consciemment, où l’on accepte de ralentir pour continuer à savoir penser.

Prochain article : Pourquoi la valeur de l’IA ne se trouve pas dans la technologie, mais aux interfaces entre les silos — et ce que cela signifie pour le rôle de l’architecte.

Sources & liens utiles

L’événement

  • Decision Day 2026, 5 juin 2026 — journée de réflexion sur la gouvernance des décisions à l’ère de l’IA.

Les intervenants cités

  • Général de corps d’armée Loïc Mizon, gouverneur militaire de Paris. Biographie officielle
  • Guillaume Lasconjarias, directeur des études et de la recherche à l’IHEDN. ihedn.fr

Recherche en sciences cognitives

  • Betsy Sparrow, Jenny Liu, Daniel M. Wegner, « Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips », Science, vol. 333, pp. 776-778, 2011. Lire l’étude (Science)
  • Lee et al., « The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers », Microsoft Research & Carnegie Mellon University, 2025. Lire l’étude (Microsoft Research)

Mes textes en lien

  • Nous venons du chaos, l’IA de la logique — Laurence Poussard, 2025. Disponible sur Amazon
  • Avant de déployer l’IA, avez-vous cartographié vos décisions ? — article 1/3 de cette série. Lire l’article
  • L’Architecture Continue face à l’imprévisible (2026) — dossier d’analyse stratégique. Consulter le dossier

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