Avec l’IA générative : comment éviter les réponses creuses ?

1. Comprendre le problème : pourquoi l’IA répond sans vraiment avancer
2. La « forme cognitive » : 10 niveaux qui doivent se relier
3. Questionner avec aller-retour : descendre et remonter
   1. Conseil pratique n° 1
4. Pourquoi la structure change tout avec l’IA
5. Comment éviter 3 erreurs fréquentes
   1. Le principe flottant
   2. Le concret isolé
   3. La demi-structure
   4. Conseil pratique n° 3
6. Transformer l’IA en partenaire de pensée
   1. Conseil pratique n° 4

Pourquoi tant d’échanges avec les solutions d’intelligence artificielle donnent-ils l’impression de tourner en rond ? Pourquoi les réponses semblent pertinentes, bien formulées, équilibrées… mais n’apportent rien de décisif ? Dans son étude (publiée en février 2026) : Cognitive Shape : Thinking with AI, le chercheur indépendant Matthew G. Bieber avance une thèse simple et quelque peu exigeante : le problème n’est pas la puissance des modèles, mais la structure de nos échanges.

Les mots s’accumulent. La compréhension, elle, ne progresse pas.

Son apport est double : il propose une architecture de la pensée (une « forme cognitive ») et montre comment la mobiliser concrètement pour transformer l’IA en véritable partenaire de réflexion.

Comprendre le problème : pourquoi l’IA répond sans vraiment avancer

Vous posez une question stratégique : vous obtenez un cadre théorique.
Vous demandez un conseil personnel : vous recevez une liste de critères génériques.
Vous interrogez un sens profond : vous obtenez un panorama de philosophies.

Selon Bieber, ces réponses ne sont pas fausses. Elles sont « plates ». Elles adressent la question, s’y intéressent vivement sans la saisir.

Pourquoi ? Parce que l’échange n’a pas de structure. Si votre message ne contient pas d’architecture claire (principe, mécanisme, faits concrets, conditions de vérification), le modèle répond depuis la moyenne statistique des données qu’il connaît.

Autrement dit :
Pas de structure → délivre une réponse générique.
Structure explicite → délivre une réponse « positionnée ».

La « forme cognitive » : 10 niveaux qui doivent se relier

Bieber formalise 10 niveaux hiérarchiques de pensée avec l’IA générative, du plus concret au plus abstrait :

1. L’objet (un fait, une chose tangible),
2. L’évaluation (ce que ces faits signifient),
3. La relation conditionnelle (si → alors),
4. Le système (plusieurs relations qui interagissent),
5. Le principe organisateur,
6. La cohérence entre principes,
7. Les conséquences à grande échelle,
8. L’interaction entre cohérences,
9. Le seuil d’unification,
10. Ce que la structure pointe sans pouvoir le contenir.

Ce qui importe n’est pas de mémoriser ces niveaux, mais de comprendre une règle clé : chaque niveau doit être relié à celui du dessous et à celui du dessus.

Un principe sans exemple concret flotte.
Un exemple concret sans principe ne démontre rien.

Questionner avec aller-retour : descendre et remonter

L’étude insiste sur un mécanisme précis :

• Descendre : aller d’un principe abstrait vers quelque chose de concret et actionnable.
• Remonter (retour) : faire en sorte que ce concret puisse tester, voire invalider, le principe.

Une idée solide est une idée qui pourrait être démentie par la réalité.

Conseil pratique n° 1

Lorsque vous posez une question à l’IA, vérifiez :

• Ai-je fourni un cas concret ?
• Ai-je donné des éléments qui pourraient invalider l’hypothèse ?

Exemple faible :
« Comment améliorer ma stratégie marketing ? »

Exemple structuré :
« Nous avons investi 50 000 € en publicité, le ROI a chuté de 20 %. Nous pensons que le problème vient du ciblage. Si le taux de conversion ne dépasse pas 2 % d’ici 3 mois, nous arrêterons. Comment tester cette hypothèse ? »

Dans le second cas, l’IA peut « descendre » vers les données et proposer un retour vérifiable.

Pourquoi la structure change tout avec l’IA

Les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent grâce à des architectures d’attention (transformers) capables de maintenir simultanément plusieurs niveaux d’information. Mais ils ne créent pas la structure à partir de rien. Ils répondent à l’environnement que vous construisez.

Message flou → environnement flou → réponse centrée et prudente.
Message structuré → environnement régulier → réponse orientée et exploitable.

Conseil pratique n° 2

Ne demandez pas « une réponse ». Construisez un cadre :

• Quel est le principe que vous testez ?
• Quel est le mécanisme supposé ?
• Quel est le fait concret à examiner ?
• Quelle condition invaliderait l’hypothèse ?

Plus votre question contient déjà cette architecture, plus la réponse sera structurée.

Comment éviter 3 erreurs fréquentes

Le principe flottant

« L’innovation est essentielle pour survivre. »
→ Où sont les faits ? Quelle mesure ? Quel test ?

Le concret isolé

« Nos ventes ont baissé de 15 %. »
→ Pourquoi ? Quelle hypothèse ? Quel principe ?

La demi-structure

Un discours descend vers des exemples, mais ne précise jamais ce qui invaliderait la thèse.

Conseil pratique n° 3

Après toute réponse de l’IA, posez-vous 3 questions :

• Y a-t-il un élément concret identifiable ?
• Est-il relié à un principe clair ?
• Existe-t-il une condition de falsification ?

Si la réponse est non, l’échange n’est pas encore structuré.

Transformer l’IA en partenaire de pensée

La conclusion de Bieber est ambitieuse : penser avec l’IA, ce n’est ni déléguer sa réflexion ni se contenter d’un outil conversationnel. C’est coconstruire une architecture.

L’humain apporte :

• l’ancrage dans la réalité,
• la responsabilité des vérifications,
• le contexte incarné.

L’IA apporte :

• la capacité à maintenir simultanément plusieurs niveaux d’abstraction,
• la mise en relation rapide,
• l’exploration de scénarios.

Conseil pratique n° 4

Travaillez en « boucle structurée » :

1. Formulez une hypothèse claire,
2. Descendez vers des cas concrets,
3. Demandez à l’IA ce qui invaliderait votre hypothèse.,
4. Ajustez,
5. Reformulez.

Chaque boucle doit se construire sur la précédente.

7. Une « discipline » plus qu’un outil

Au fond, l’étude ne propose pas une technique de prompting. Elle propose une discipline intellectuelle :

• Relier abstraction et réalité,
• Écrire des idées testables,
• Exiger des retours vérifiables,
• Refuser les réponses qui « sonnent juste » sans pouvoir être mises à l’épreuve.

La structure ne garantit pas d’avoir raison.
Elle garantit de pouvoir se tromper proprement.

Et dans un monde saturé de contenus, de frameworks et d’opinions, c’est peut-être la compétence la plus précieuse.

Penser avec l’IA ne consiste pas à produire plus de texte.
Cela consiste à produire une forme qui permet à la pensée d’avancer.