Je ne suis pas là pour dire que l’IA est géniale, ni qu’elle est dangereuse. Je veux juste raconter comment je m’en suis servi pour un vrai projet, ce qui a marché, ce qui a raté, et ce que j’en garde.
Le projet : un solveur de Rubik’s Cube qui montre la solution comme un chemin dans un graphe. C’est un prétexte. Ce qui m’intéressait, c’était d’apprendre à bien utiliser l’IA, pas d’avoir un cube résolu de plus sur Internet (il y en a déjà plein).
Le résultat est en ligne. Mais le plus utile, à mon avis, est ailleurs : dans la façon de travailler.
Utile, ça veut dire quoi ?
Pour moi, l’IA est utile quand elle m’aide à comprendre ou à faire mieux, pas quand elle fait à ma place ce que je n’ai pas compris.
Si je lui demande un solveur et que je copie le résultat, je n’ai rien appris. Si je lui demande un solveur, puis « pourquoi cet algorithme ? », « que se passe-t-il si je change de coup ? », « qu’est-ce que tu n’as pas vérifié ? », là j’apprends. Même code au final, mais pas du tout la même journée.
Ce que j’ai fait, dans l’ordre
Le détail est dans le guide du dépôt. Voici la version courte :
- Je pars de sources, pas d’une page blanche. Avant le premier message, j’ai mis trois liens dans un fichier : un article scientifique, un fil Reddit, une page Wikipédia. L’IA est partie de ma matière au lieu d’inventer la sienne.
- Je demande un POC. Une petite version qui marche, puis on améliore. J’ai avancé par versions, de la 0.1 à la 0.7.
- Je décris le public. « Une explication pour un enfant et une pour un doctorant, côte à côte. » C’est l’une des consignes qui a le mieux marché.
- Je pose des questions de fond, pas seulement « ajoute ce bouton ». Par exemple : « le mélange se fait en un nombre fini de coups, est-ce que ça change le résultat ? » La réponse est dans la page.
- Je dis ce qui ne va pas, pas comment le réparer. « On ne comprend pas la relation entre le cube et le graphe » a donné une meilleure idée (dessiner les sommets comme de vrais cubes) que si j’avais dicté la solution.
- Je garde la main sur ce qui engage : le style, le public, et le moment de publier. L’IA a d’ailleurs demandé confirmation avant.
Rester critique
C’est le point le plus important, et le plus facile à oublier, parce que l’IA répond avec aplomb, même quand elle se trompe.
Voilà ce qui s’est réellement passé dans ce projet :
- Une affirmation mathématique fausse dans un texte généré. Je l’ai vue à la relecture. Un texte bien écrit n’est pas un texte juste.
- Une numérotation de références décalée après un ajout.
- Un premier visuel « trop IA », avec les mêmes cartes arrondies partout. Le style par défaut d’une IA n’est pas neutre : j’ai dû le challenger.
- Des captures d’écran qui échouaient. L’IA l’a dit franchement au lieu de prétendre qu’elle avait tout vu, et elle a vérifié autrement.
Mes réflexes, simples :
- Je demande « qu’as-tu vérifié, et comment ? » Une IA honnête répond aussi sur ce qu’elle n’a pas pu vérifier.
- Je préfère les tests automatiques à un coup d’œil. Ici, un test résout 20 cubes mélangés et vérifie que chaque rotation 3D colle au modèle mathématique. Il se relance à chaque modification.
- Je relis tout ce qui sera publié. Toujours.
Une IA peut en relire une autre
Une fois le site fini, j’ai fait relire le contenu mathématique de la page par une autre IA, en lui demandant de recouper chaque chiffre. Elle n’a trouvé aucune erreur de fond, mais cinq points à corriger :
- Des compteurs incohérents : « coins tordus 5 → 7 » montait alors que « arêtes retournées » descendait. J’ai tout mis en « bien orientés ».
- Une métaphore présentée comme un théorème : « analogue discret du théorème de Noether ». C’est une image, pas un énoncé mathématique. Le texte le dit maintenant.
- Une borne trop affirmée : « toute solution fait au plus 30 coups » n’est vrai que si chaque phase est optimale. Mon solveur limite son temps de recherche, donc ce n’est pas garanti.
- Une phrase vague sur le mélange à 25 coups, que je n’avais pas mesurée. Je l’ai retirée.
- Un chiffre non confirmé (le diamètre de l’un des petits graphes). Plutôt que de croire l’IA ou la relectrice, j’ai relancé le calcul : c’était bon.
Deux leçons. Un second avis aide, y compris celui d’une IA. Et quand un point est vérifiable, on le calcule au lieu de choisir qui croire. La relectrice a d’ailleurs dit elle-même ce qu’elle n’avait pas pu confirmer.
Citer ses sources
Deux raisons.
D’abord, c’est honnête envers les personnes qui liront : elles peuvent vérifier et aller plus loin. Ensuite, c’est une protection pour moi. Une IA peut inventer une référence qui a l’air vraie : auteur crédible, titre plausible, et rien derrière.
Donc pour chaque source ajoutée au projet, on a testé le lien et l’identifiant DOI avant de la citer. La liste complète est dans SOURCES.md.
Je cite aussi l’IA elle-même. Le README du projet dit que le code et les textes ont été produits en dialogue avec Claude Code, puis relus et testés. Cet article aussi : il a été rédigé avec l’aide d’une IA à partir de mes notes et de mon projet, c’est indiqué en bas de page. Je préfère le dire que le cacher.
Croiser les sources
Une source seule, même bonne, ne suffit pas. Ce qui m’a aidé, c’est de mélanger des types de sources qui ne disent pas la même chose de la même façon :
- Un article scientifique (arXiv, 2024) pour l’idée de départ : le cube vu comme un graphe.
- Un fil Reddit, pour voir comment des gens en parlent et ce qui les intrigue. C’est moins fiable, mais ça donne le ton et les vraies questions.
- Wikipédia, pour situer le sujet : quelles sont les solutions optimales connues, et par qui.
- Les publications d’origine derrière : l’algorithme à deux phases de Kociemba, et la preuve que 20 coups suffisent toujours (Rokicki et al., 2013).
Quand deux sources se contredisent, ou qu’une affirmation de l’IA ne se retrouve nulle part, c’est le signal pour creuser. Pas pour choisir celle qui m’arrange.
Ce que j’en retiens
Le cours gratuit d’Anthropic sur l’AI Fluency propose quatre mots pour s’y retrouver. Je les ai trouvés utiles parce qu’ils sont concrets :
| Mot | La question à se poser |
|---|---|
| Délégation | Qu’est-ce que je confie à l’IA, qu’est-ce que je garde ? |
| Description | Est-ce que j’explique clairement ce que je veux ? |
| Discernement | Est-ce que je vérifie ce qu’elle produit ? |
| Diligence | Est-ce que je l’utilise de façon responsable et transparente ? |
Je n’ai pas fait de ce projet une œuvre d’art. Il a des limites, et je les connais. Mais il m’a appris plus qu’un tutoriel, parce que j’ai été obligé de comprendre ce que je demandais, et de contrôler ce que je recevais.
Si tu veux essayer, le fichier PROMPTING.md contient un modèle de premier message à copier, avec les conseils classés selon ces quatre mots. Commence petit, garde tes sources, relis tout.
Projet personnel, non affilié à Anthropic.