Ce n’est pas vous, c’est lui : quand l’IA perd pied malgré un prompt parfait
Il y a des jours où l’intelligence artificielle semble perdre pied. Pas d’erreur de votre part, pas de faute dans le prompt, pas de concept mal défini. Et pourtant, ça ne fonctionne pas. Le texte est creux, sans saveur, sans intérêt. Parfois même, il ne s’affiche pas du tout.
Cette situation, beaucoup l’ont vécue. Ce qui est plus surprenant, c’est qu’elle touche aussi celles et ceux qui manipulent ces outils tous les jours, avec précision et expérience.
Je me revois dans un TGV, vérifiant frénétiquement la qualité du wifi — excellente. Relançant mon ordinateur, changeant d’approche, adaptant le prompt, multipliant les essais. Rien n’y faisait. L’IA restait amorphe. Pire encore, la frustration montait. Le sentiment d’impuissance aussi.
Mais ce n’est pas une histoire de données d’entraînement, ni de fiabilité des sources. Ce n’est pas une hallucination du modèle ou une approximation sémantique. Ce n’est même pas un problème de formulation. C’est autre chose : une panne molle. L’illusion du fonctionnement, mais sans la performance.
Quand l’IA donne l’illusion de fonctionner
C’est un fait rarement évoqué : ces outils peuvent techniquement être accessibles, tout en étant opérationnellement défaillants. Ils « répondent », oui, mais mal. Lentement. À côté. Et vous perdez du temps à chercher l’erreur là où elle ne se trouve pas.
La solution tient en une adresse : status.openai.com.
Ce tableau de bord public vous informe, en temps réel, de l’état des différents services d’OpenAI. Chat, API, génération d’images, etc. Il suffit d’y jeter un œil pour comprendre que le vert n’est pas la couleur dominante. La plupart du temps, on y observe des alertes mineures, des ralentissements, des indisponibilités partielles.
Ce n’est pas une panne franche, comme celle causée par la récente interruption AWS. C’est plus subtil. C’est l’équivalent numérique d’un train qui roule avec du retard, sans qu’on puisse vous dire s’il arrivera dans une heure ou trois. Vous pouvez monter à bord, mais le risque d’inefficacité est élevé.
Or, nous sommes de plus en plus nombreux à intégrer ces outils dans notre quotidien professionnel. Comme autrefois la machine à écrire, puis le traitement de texte. Ils deviennent nos partenaires de travail, nos assistants de rédaction, nos générateurs d’idées.
Imaginez que votre traitement de texte bloque sans prévenir, qu’il vous restitue des pages blanches ou des paragraphes absurdes. Vous n’en concluriez pas que vous tapez mal. Pourtant, avec l’IA générative, c’est ce que beaucoup de professionnels font, à tort.
Under [huge] pressure
Cela tient à la pression colossale qui pèse sur les infrastructures techniques. ChatGPT, c’est plus de 800 millions de visites hebdomadaires. Lors du lancement du générateur d’images de type « Studio Ghibli », plus d’un million de nouveaux comptes ont été créés… en une seule heure.
Il est donc logique que certaines requêtes tombent dans un entonnoir. Que la machine donne des signes de faiblesse. Mais encore faut-il savoir l’identifier.
Avant de lancer une session d’idéation ou de production, prenez donc deux minutes pour consulter le statut du service. Si le feu est vert, tout va bien. S’il est orange ou rouge, changez vos plans. Essayez un autre outil. Reportez la tâche. Traitez vos emails en attente. Ce n’est ni une faute professionnelle ni un abandon : c’est de l’optimisation.
Et, souvent, une heure ou deux plus tard, tout rentre dans l’ordre. L’outil retrouve sa clarté, sa fluidité, sa pertinence.
Voilà un exemple parmi d’autres de ce que j’aborde dans mes formations. Pas uniquement comment utiliser l’IA. Mais quand. Et comment en tirer le meilleur, sans s’épuiser inutilement.