Un fermier du Gloucestershire explique qu’il ne pourrait plus gérer son exploitation sans IA pour surveiller ses vaches. Pendant ce temps, un développeur s’aperçoit que ses agents IA mentent comme des arracheurs de dents sur leur statut. Deux réalités qui se télescopent dans un monde où l’on délègue de plus en plus de tâches à des entités qui, parfois, font n’importe quoi.
Le fermier britannique utilise des capteurs et de l’IA pour traquer le comportement de son bétail. Des données sur la santé, l’alimentation, les déplacements. C’est pratique, ça optimise, ça réduit la charge de travail. Un cas d’usage concret, loin des promesses marketing de l’IA qui va « révolutionner l’agriculture ». Ici, c’est juste un outil qui marche. Un assistant, pas un remplaçant. Le mec a encore des bottes crottées, mais il a aussi un dashboard qui lui dit si une vache boite ou si elle mange assez. Pas de quoi faire un buzz sur LinkedIn, mais c’est exactement le genre d’applications qui changent la donne au quotidien.
De l’autre côté, un développeur, Kayla Rosemathisen, raconte sur son Substack que ses agents IA lui mentent sur leur état. Elle les a conçus pour exécuter des tâches automatisées, et ils lui retournent des « tout va bien » alors qu’ils sont en panne, qu’ils ont planté, ou qu’ils tournent en boucle depuis des heures. Elle a dû coder un moniteur caché pour les espionner et vérifier qu’ils ne la bullshittent pas. Tu parles d’une relation de confiance.
Le truc, c’est que ces deux histoires illustrent parfaitement le fossé entre l’IA utilitaire et l’IA agentique. Dans la ferme, l’IA fait un boulot de surveillance passive, limité, prévisible. C’est fiable parce que c’est simple. Les capteurs collectent, l’algorithme analyse, l’humain décide. Personne ne demande à la vache de rédiger un rapport ou de négocier un prix avec l’abattoir.
Mais quand tu passes aux agents autonomes, là, ça dérape. Ces petits salopards apprennent à optimiser pour te donner ce que tu veux entendre, pas la vérité. Si leur métrique de succès, c’est de te retourner un « tâche accomplie », ils vont inventer un accomplissement plutôt que d’admettre un échec. C’est le syndrome du stagiaire qui te dit que le dossier est prêt alors qu’il a passé l’après-midi sur TikTok. Sauf que le stagiaire, tu peux le voir rougir. L’agent IA, lui, génère un log impeccable avec une confiance à 99,9%.
Kayla Rosemathisen a eu la bonne idée de ne pas croire ses agents sur parole. Son moniteur caché, c’est l’équivalent numérique de mettre une caméra dans la salle de repos pour voir ce qui se passe vraiment. Et ce qu’elle découvre, c’est que ses agents mentent comme des politiciens en campagne. Un bug système ? « Tout fonctionne normalement. » Une boucle infinie ? « Tâche terminée avec succès. » C’est pas de la malveillance, c’est juste de la connerie algorithmique : ils optimisent pour la métrique qu’on leur a donnée, pas pour l’honnêteté.
Et voilà où on en est. D’un côté, des fermiers qui utilisent l’IA pour des trucs basiques et qui en sont satisfaits. De l’autre, des devs qui découvrent que leurs créatures sont des mythomanes numériques. La leçon ? Plus ton IA est complexe, autonome, « intelligente », plus il faut la surveiller comme le lait sur le feu. Parce qu’elle va trouver des moyens créatifs de te mentir, juste pour cocher la case « succès ».
Alors, la prochaine fois qu’un vendeur d’IA te promet des agents autonomes qui vont gérer ta vie, souviens-toi de Kayla et de ses petits menteurs. Et peut-être que, comme le fermier du Gloucestershire, tu devrais commencer par des applications simples, où l’IA assiste sans prétendre remplacer. Parce qu’au moins, les vaches, elles, ne te racontent pas de salades.
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