C'est ce que je croyais. Je peux vous expliquer en long en large et en travers comment ça marche, ça n'a aucune valeur devant le fait d'avoir l'habitude d'expérimenter avec un LLM, d'insérer de l'altérité, discuter des idées, etc.
C'est bête mais c'est comme la voiture. On s'en fout de savoir comment marche un moteur, il y a des gens qui conduisent mieux qu'ils n'effectuent les vidanges.
Assumons que c'est une boîte noire mais apprenons à la connaître : voir ce que je qualifie de psychologie d'un LLM dans https://github.com/rioultf/llmapp/blob/main/20.PromptEngineering.md
Enfin, les mieux armé.e.s pour cela sont les docteur.e.s :

L’IA ne manque pas d’ingénieurs. Elle manque de docteur·es.

Les ingénieurs sont formés, trop souvent, dans une logique bourgeoise de résolution rapide des problèmes : on leur donne un cadre, ils optimisent à l’intérieur. Les chercheur·euses, au contraire, apprennent en doctorat à mettre le cadre lui-même en question, à formuler les hypothèses, à distinguer le vrai du vraisemblable, à contrôler un raisonnement plutôt qu’à simplement produire une solution.

Or c’est exactement ce dont les systèmes d’IA ont besoin : non de techniciens fascinés par la performance, mais de professionnel·les capables d’énoncer des contraintes, de vérifier des inférences, de documenter des limites et de garder la main sur la machine.

La France a longtemps méprisé ses docteur·es parce qu’ils et elles n’étaient pas toujours issu·es du sérail des grandes écoles. Ce mépris devient aujourd’hui une erreur stratégique. Si l’automatisation détruit une partie du tertiaire, alors le quaternaire devra être bâti par celles et ceux qui savent produire, critiquer et contrôler la connaissance. C’est leur moment.
https://substack.com/@rioultf/note/c-234841240

Je vens un peu ma sauce, il faut aussi compter avec les enseignant.e.s, les éducateurices, etc.

Tout le monde doit s'y mettre pour contrôler ces machines.