Comment interroger l’IA avec intelligence : de la technique à la créativité, un nouvel art du questionnement

1. Le questionnement, miroir de l’intelligence humaine
2. Les biais de l’IA et les limites du questionnement standardisé
3. Interroger l’IA de manière « créative » : explorer au lieu de contraindre
4. De la « créativité » à l’esprit critique : un équilibre à trouver
5. Vers un nouvel art de la « conversation » homme–machine
6. Penseurs et chercheurs en écho, sur ce sujet du questionnement à l’ère de l’IA générative
7. En résumé

Le questionnement, miroir de l’intelligence humaine

L’art de poser des questions n’a jamais été anodin. Socrate en avait fait le cœur de sa méthode : la maïeutique, ou l’art d’accoucher les esprits par le dialogue. Des siècles plus tard, les sciences modernes reposent encore sur ce principe : c’est en formulant des hypothèses précises, en interrogeant la réalité avec rigueur, que l’on fait progresser la connaissance. Aujourd’hui, l’arrivée des intelligences artificielles génératives (ChatGPT, Claude, Le Chat, Perplexity…) réactive cette évidence : nos questions sont tout sauf neutres, elles façonnent directement la qualité des réponses.

Car il faut le rappeler : une IA générative ne pense pas, elle ne raisonne pas au sens humain du terme. Elle calcule des probabilités de mots, elle réorganise des fragments de langage appris sur d’immenses corpus. En d’autres termes, l’IA ne répond qu’en fonction de ce qu’on lui demande et de la manière dont on le formule. Interroger une machine, c’est donc se confronter à un miroir : plus la question est pauvre, plus la réponse sera banale ; plus la question est ouverte et stimulante, plus elle a de chances de déclencher un contenu riche et inattendu.

Prenons un exemple simple. Si l’on demande à un modèle de « résumer un texte », on obtiendra un condensé correct, mais sans relief. Si au contraire on lui dit : « Résume ce texte comme si vous étiez un navigateur du XVe siècle découvrant un nouveau monde », le résultat change radicalement. L’IA joue le rôle proposé, elle insuffle une couleur narrative, et le lecteur est surpris. La différence ne réside pas dans la puissance de l’algorithme, mais dans la précision imaginative de la question.

Poser une question à l’IA devient donc une compétence à part entière. C’est un geste intellectuel, à mi-chemin entre la rhétorique et la programmation, entre l’intuition créative et la rigueur logique. En somme, l’IA met en lumière ce que nous avions tendance à oublier : l’intelligence humaine ne se mesure pas seulement à la capacité de donner des réponses, mais aussi — et peut-être surtout — à l’art de formuler les bonnes questions.

Les biais de l’IA et les limites du questionnement standardisé

Derrière l’apparente fluidité des réponses générées par une IA, un risque majeur se cache : celui de la standardisation. Beaucoup d’utilisateurs, par commodité ou par manque de recul, se contentent de prompts copiés-collés, souvent glanés sur Internet. Résultat : les sorties se ressemblent, s’aseptisent, se figent dans une sorte de « langage par défaut » où chaque phrase semble polie, calibrée, mais sans véritable singularité. C’est le paradoxe de ces outils : plus on les utilise de manière uniforme, plus ils produisent des contenus interchangeables.

À ce phénomène s’ajoute la question des biais. L’IA n’invente rien à partir de rien : elle reproduit les régularités qu’elle a détectées dans ses données d’entraînement. Si ces données reflètent des stéréotypes, des angles culturels ou des inégalités, les réponses en seront imprégnées. Demander à une IA de décrire un « entrepreneur à succès », par exemple, risque de faire émerger plus souvent la figure d’un homme occidental que d’une femme africaine. Non pas parce que l’IA le décide, mais parce que les données historiques qui l’ont nourrie sont elles-mêmes biaisées.

Le questionnement naïf peut amplifier ce problème. Une question trop fermée (« Qui est le plus grand scientifique de tous les temps ? ») incite l’IA à hiérarchiser de manière arbitraire, en privilégiant des figures déjà dominantes. À l’inverse, une question trop directive (« Écris-moi un article qui prouve que… ») enferme la machine dans un couloir de confirmation. Dans les deux cas, l’utilisateur ne fait que renforcer les biais ou déclencher des « hallucinations », ces réponses fausses, mais exprimées avec aplomb.

C’est pourquoi interroger une IA exige une vigilance particulière : il faut apprendre à déjouer la tentation du prêt-à-penser algorithmique. La qualité de la réponse n’est jamais absolue : elle dépend du contexte, du cadrage, des relances. Poser une question, c’est aussi accepter que la première réponse puisse être insatisfaisante, et que le véritable travail consiste à creuser, nuancer, recadrer. L’IA devient alors un partenaire de réflexion, à condition que l’humain garde la main sur la rigueur et la diversité des angles.

Interroger l’IA de manière « créative » : explorer au lieu de contraindre

Si interroger une IA de manière naïve conduit souvent à des réponses fades ou biaisées, l’exploration créative ouvre d’autres perspectives. L’enjeu n’est pas de contraindre la machine à entrer dans un moule, mais de l’inciter à explorer des chemins inattendus. L’IA, on le sait, ne possède ni imagination propre ni conscience. Mais elle est capable de combiner, détourner, hybrider des fragments de savoir. Encore faut-il lui tendre des perches qui l’y invitent.

Une première méthode consiste à jouer avec les paradoxes. Demander à l’IA : « Explique-moi pourquoi les IA devraient avoir le droit de se tromper… puis réfute ton argument » la force à générer deux points de vue opposés. Cet aller-retour brise l’illusion d’une réponse unique et encourage une pensée dialectique. Ce type de questionnement ne vise pas seulement à obtenir une information, mais à déclencher un mouvement critique, où l’utilisateur peut ensuite comparer, nuancer, hiérarchiser.

Une autre approche consiste à recourir au jeu de rôles et aux voix alternatives. Plutôt que de poser une question neutre, on invite l’IA à adopter une perspective : « Réponds comme un historien du futur regardant notre époque » ou « Donne-moi ton analyse comme si tu étais un enfant de dix ans qui découvre l’IA pour la première fois ». Ce décalage narratif produit des textes inattendus, souvent stimulants. Il révèle aussi comment la machine peut enrichir un angle en multipliant les points de vue.

L’hybridation des formats est une troisième piste. On peut demander à l’IA de combiner l’utile et le narratif, par exemple : « Présente-moi les enjeux de l’IA générative sous forme d’un tableau synthétique, puis illustre chaque point par une métaphore inspirée de la navigation maritime. » Le résultat sera certes imparfait (et il sera toujours, d’ailleurs), mais il créera des passerelles entre rigueur et imagination, chiffres et images, logique et émotion. Ce mélange est précieux, car il oblige l’utilisateur à se confronter à des analogies qui nourrissent la réflexion.

En somme, interroger l’IA de manière créative revient à cultiver un espace d’exploration. Ce n’est pas seulement une affaire de technique (« bons prompts »), mais une disposition d’esprit : accepter l’imprévu, jouer avec les décalages, transformer la question en outil d’expérimentation. Ce faisant, on redonne à l’utilisateur son rôle central : celui d’un explorateur qui oriente la machine, mais reste seul responsable du sens.

De la « créativité » à l’esprit critique : un équilibre à trouver

La tentation est grande, face à une IA qui se prête volontiers aux jeux narratifs, de se laisser emporter par l’effet de surprise. Les réponses spectaculaires, décalées ou poétiques séduisent, mais elles peuvent aussi masquer l’essentiel : la véracité et la pertinence. Poser des questions créatives, oui ; s’arrêter aux réponses sans les confronter, non. La créativité sans esprit critique risque de transformer l’IA en machine à produire du divertissement, déconnectée des exigences de la pensée.

C’est pourquoi l’interrogation de l’IA doit être suivie d’un travail de contradiction et de vérification. Une méthode simple consiste à relancer la machine avec une demande réflexive : « Et si tu étais ton propre contradicteur, quels arguments avancerais-tu ? » ou encore « Quels points de ta réponse risquent d’être incomplets ou biaisés ? » L’IA, bien que non consciente, peut ainsi générer des garde-fous internes, qui aident l’utilisateur à repérer des zones d’ombre et à éviter les conclusions hâtives.

Un autre réflexe essentiel est de croiser les sources. Demander plusieurs formats de réponse (résumé, liste argumentée, métaphore) ou comparer les sorties de différents modèles permet d’identifier des écarts. Ce travail de mise en regard rend visible ce que l’IA tend à gommer : ses incertitudes, ses contradictions, sa dépendance aux données. C’est un moyen de réintroduire du doute, ce moteur indispensable de la connaissance.

Enfin, il ne faut pas perdre de vue une évidence : la responsabilité de l’interprétation reste humaine. Une IA ne hiérarchise pas, elle juxtapose. Elle ne juge pas, elle pondère statistiquement. C’est donc à l’utilisateur de décider ce qui fait sens, ce qui doit être validé, corrigé ou rejeté. Dans le domaine de l’éducation, de la recherche ou du journalisme, cette vigilance est cruciale : poser des questions créatives, oui, mais toujours en gardant à l’esprit que la machine n’a ni la capacité ni le mandat d’établir la vérité.

Ainsi, l’équilibre à trouver se situe dans une double posture : d’un côté, ouvrir la porte à l’exploration imaginative ; de l’autre, renforcer les garde-fous critiques. La créativité enrichit la conversation, l’esprit critique en garantit la valeur. L’un sans l’autre mène à l’illusion ou à la stérilité ; ensemble, ils forment une méthode d’interaction qui peut transformer l’usage de l’IA en un véritable exercice intellectuel.

Vers un nouvel art de la « conversation » homme–machine

L’IA générative, en dépit de son apparente puissance, n’est pas une fin en soi. Elle n’est ni oracle ni vérité révélée, mais une partenaire de pseudo-dialogue qui met à l’épreuve notre capacité à questionner. L’art de l’interroger ne relève donc pas seulement de la technique — trouver « le bon prompt » — mais d’une compétence plus large : savoir transformer une curiosité en exploration, une hypothèse en récit, une intuition en confrontation critique.

On peut y voir l’émergence d’une nouvelle littératie numérique. De la même manière que l’écriture, la lecture ou la maîtrise de la rhétorique ont été des compétences structurantes dans l’histoire des sociétés, l’art d’interagir avec les IA pourrait devenir une discipline à part entière. Elle mobilise des savoirs multiples : de la philosophie, pour interroger le sens ; de la logique, pour cadrer la rigueur ; de l’imagination, pour inventer des scénarios… et une grande part de vigilance, pour ne pas se laisser piéger par l’illusion de vérité.

Loin de remplacer la pensée humaine, cette pratique pourrait au contraire la stimuler. En posant de meilleures questions, en ouvrant des portes inattendues, nous affinons notre propre intelligence. L’IA peut alors devenir un catalyseur de réflexion, non pas parce qu’elle « sait », mais parce qu’elle nous oblige à clarifier ce que nous cherchons à savoir. Elle est l’occasion de redécouvrir que la valeur ne réside pas uniquement dans la réponse, mais dans le cheminement qui y mène.

À l’avenir, interroger l’IA pourrait ainsi s’apparenter à un art de la « conversation homme–machine », mêlant rigueur et inventivité. Un art où chaque échange devient un exercice intellectuel, non pour céder à la fascination technologique, mais pour développer une intelligence augmentée de nos propres questions. Car au fond, la machine ne fait que refléter ce que nous lui demandons : si nous voulons des réponses créatives, critiques et éclairantes, encore faut-il apprendre à lui poser des questions à la hauteur.

Penseurs et chercheurs en écho, sur ce sujet du questionnement à l’ère de l’IA générative

Poser une question à une intelligence artificielle générative n’est jamais un geste anodin. Derrière la technique du « prompt » se cache une compétence qui engage notre rapport au savoir, à la créativité et à la critique. De Socrate à Hannah Arendt, de Paul Ricœur à Bernard Stiegler, de Kate Crawford à Luc Julia, de nombreux penseurs rappellent que la valeur d’une intelligence — humaine ou artificielle — se mesure autant par la qualité des questions que par celle des réponses.

Questionner, une pratique philosophique réactivée par la machine

L’histoire de la pensée commence par le questionnement. Socrate, dans les Dialogues de Platon, utilisait la maïeutique comme un art d’accoucher les esprits par la confrontation des idées. Cette méthode reste d’une actualité brûlante à l’ère de l’intelligence artificielle. Car interroger une IA, c’est moins chercher une vérité définitive que tester un champ de possibles. La question devient performative : elle structure le cadre dans lequel la machine va produire du sens.

Hannah Arendt rappelait dans La Vie de l’esprit (1971) que penser, c’est dialoguer silencieusement avec soi-même. Or, la conversation avec une IA déplace ce dialogue intérieur vers un échange homme–machine. Cela oblige à clarifier sa demande, à définir un angle, à préciser un vocabulaire. Autrement dit, l’IA réactive une exigence ancienne : celle d’apprendre à penser par la formulation d’une question juste.

Les limites du questionnement standardisé : le risque du prêt-à-penser

Mais l’usage courant des IA montre combien nous sommes tentés par la standardisation. Beaucoup se contentent de copier des « prompts miracles » trouvés sur Internet. Le résultat ? Des réponses convenues, calibrées, polies, qui donnent l’illusion de la pertinence, mais qui ne portent aucune singularité. Michel Foucault, dans L’ordre du discours (1971), mettait déjà en garde contre ces formes de langage qui, en apparence neutres, orientent en réalité nos cadres de pensée.

À cela s’ajoute une dimension souvent invisible : la matérialité et la géopolitique des IA. Comme le souligne Kate Crawford dans Atlas of AI (2021), derrière la légèreté d’une question posée à une machine se cache une lourdeur bien réelle : consommation énergétique, extraction de ressources rares, infrastructures massives. Autrement dit, même le plus banal des « prompts » a un coût écologique et social. Réfléchir au questionnement, c’est aussi prendre conscience de cet arrière-plan.

De son côté, Luc Julia, grand-père de Siri et auteur de L’Intelligence artificielle n’existe pas (2019), indique que ces systèmes ne pensent pas, ne comprennent pas. Dans son dernier essai IA génératives, pas créatives. L’intelligence artificielle n’existe (toujours) pas (2025), il rappelle qu’elles ne font que recombiner des données. En clair : la machine n’invente rien, c’est la formulation humaine qui oriente le processus. Une mauvaise question ne produit pas seulement une mauvaise réponse : elle conforte l’illusion d’intelligence de la machine.

Explorer au lieu de contraindre : l’art du questionnement créatif

Pour échapper à cette standardisation, interroger l’IA doit devenir un geste créatif. Paul Ricœur, dans La métaphore vive (1975), expliquait que le langage peut ouvrir de nouveaux mondes dès lors qu’on l’utilise de façon figurative et imaginative. De même, un prompt créatif ne force pas la machine à entrer dans une case, mais l’incite à explorer des zones de langage inédites.

Cela peut passer par le paradoxe (« Donne-moi trois raisons pour lesquelles les IA devraient avoir le droit de se tromper, puis réfute-les »), par le jeu de rôles (« Réponds comme un historien du futur qui observe notre époque »), ou encore par l’hybridation des formats (« Présente les enjeux de l’IA sous forme de tableau, puis illustre chaque point par une métaphore inspirée du théâtre classique »).

Bernard Stiegler, dans La société automatique (2015), insistait lui, sur la nécessité de ne pas subir les automatismes, mais de les détourner pour inventer. Le questionnement créatif va précisément dans ce sens : détourner l’IA pour en faire un instrument de pensée plutôt qu’un simple producteur de contenu.

La créativité doit se doubler d’un esprit critique

Reste un écueil : la fascination pour les réponses spectaculaires ou poétiques. Sans vigilance, le risque est grand de prendre pour argent comptant une réponse séduisante, mais fausse. John Nosta évoque à ce sujet le danger du « paraknowing » : l’illusion de savoir sans validation. Byung-Chul Han, dans Infocratie (2021), parle de « saturation informationnelle » où la quantité d’informations disponibles dissout le jugement critique.

L’art de la question doit donc s’accompagner d’un travail de vérification : demander à l’IA de se contredire, croiser plusieurs réponses, confronter les résultats à des sources humaines fiables. Comme le note Shoshana Zuboff dans L’âge du capitalisme de surveillance (2019), les technologies ne sont jamais neutres : elles orientent nos comportements. L’utilisateur garde donc une responsabilité centrale : celle de contextualiser, de hiérarchiser, de ne pas céder à l’illusion d’un savoir automatique.

Vers un nouvel art de l’échange homme–machine

Interroger l’IA ne relève plus seulement de la technique. C’est un véritable art de la conversation qui mobilise la rhétorique (formuler une demande claire), la philosophie (poser la bonne question), la créativité (ouvrir des horizons inattendus) et la critique (vérifier et recadrer).

Cette compétence pourrait devenir, demain, une nouvelle forme de littératie numérique. De la même manière que l’écriture, la lecture ou la rhétorique ont structuré les sociétés passées, l’art de questionner les IA sera peut-être une condition de notre autonomie intellectuelle dans un monde saturé de machines parlantes.

Luc Julia nous met en garde : l’IA n’est pas intelligente, elle n’est qu’un amplificateur de langage. Kate Crawford, de son côté, rappelle qu’elle est ancrée dans des infrastructures bien réelles. Entre illusion cognitive et matérialité technique, c’est à l’utilisateur qu’il revient d’habiter l’espace du questionnement.

Comme l’écrivait Ricœur : « La question ouvre le monde, la réponse le referme. »

Avec l’IA, notre responsabilité est de garder ce monde ouvert.

En résumé

• Le questionnement détermine la qualité des réponses de l’IA.
• L’IA ne raisonne pas, elle calcule des probabilités de langage.
• Les prompts standardisés produisent des contenus banals et biaisés.
• Un bon questionnement nécessite créativité et précision.
• Les biais des données influencent fortement les réponses générées.
• Le questionnement créatif ouvre des perspectives inédites.
• Croiser et confronter les réponses reste indispensable.
• Questionner l’IA devient une nouvelle compétence numérique clé.
• L’art de la conversation homme–machine stimule la pensée humaine.