Vous avez branché l'IA dans votre quotidien. Les premières semaines, l'effet « wahou ». Puis le chaos.
Vous passez désormais plus de temps à corriger ce que l'IA pond qu'à avancer pour de vrai. Ou alors vous fouillez dix minutes pour retrouver la bonne conversation dans le bon modèle, là où vous vouliez juste cocher une tâche.
Le réflexe ? Accuser le modèle. On lâche ChatGPT pour Claude, Claude pour Gemini, en guettant le bouton magique.
Il n'existe pas, ce bouton.
Le problème n'est pas le modèle. C'est la structure de votre information. Tant que vous ne réglez pas ça, le modèle le plus puissant du monde ne fera qu'amplifier le bordel et le faire tourner plus vite.
Je le répète depuis 2019, bien avant la vague IA :
Celui qui structure et rend visible son information a un avantage compétitif sur celui qui ne le fait pas.
L'IA n'a rien inventé. Elle a juste rendu ce vieux principe brutalement visible.
Marie-Laure et Rémi n'ont pas changé d'outil, ils ont changé de structure
Quand Marie-Laure a démarré mon accompagnement, elle vivait avec une petite voix qui ne se taisait jamais. Qu'est-ce que j'ai encore oublié ? Qu'est-ce qui va me retomber dessus ?
À la fin, la voix s'est tue.
Pas parce qu'elle est devenue plus disciplinée. Parce qu'elle a enfin une vue d'ensemble sur ses projets et ses échéances. Elle y voit clair. Et surtout, elle sait dire non aux nouvelles idées et aux nouvelles opportunités parce qu'elle voit tout le travail déjà en cours.
Le 95 % des gens ne l'ont pas, cette vue. Leur travail est éparpillé dans les mails, dans une to-do list, et maintenant dans trois IA différentes.
Rémi, lui, pilote trois entreprises, 60 salariés, 13 millions de chiffre d'affaires. Il est passé de six jours de travail par semaine à trois.
On n'a pas touché à sa gestion du temps. On a rendu visible ce qui était invisible. Autrement dit : on a travaillé sur la structure de son information.
Vous voyez le fil ? Si votre IA génère plus de chaos que de clarté, ce n'est pas le modèle qu'il faut changer. C'est la façon dont vous rangez l'information qu'il va utiliser.
IA dispersée ou IA organisée : de quel côté êtes-vous ?
L'IA est sur toutes les lèvres. Vidéos, podcasts, gourous qui vous jurent qu'il faut absolument un MCP, un workflow, un énième skill. Résultat : un bruit de fond permanent, un stress ambiant, et cette phrase qui tourne en boucle dans votre tête : « Je suis à la traîne. »
Face à ça, deux réactions populaires :
- Ignorer l'IA en se disant «c'est un feu de paille, ça va passer. »
- Tester l'IA de manière frénétique... sans rien construire de durable.
Dans les deux cas, on utilise l'IA en mode dispersé. Les signes qui ne trompent pas :
- Vous n'avez aucun projet IA. Pas le moindre endroit baptisé « projet IA », « installer mon cerveau agentique » ou « mon système IA ».
- Vous copiez-collez des prompts trouvés ailleurs et vous empilez des skills en cherchant le bouton magique.
- Votre intelligence est éparpillée entre plusieurs modèles : deux skills sur ChatGPT, trois instructions sur Claude, le reste dans la nature.
- Votre information est opaque : vous ne la retrouvez pas quand il faut, et vous ne pouvez pas vérifier si l'IA dit vrai.
L'IA organisée, c'est tout l'inverse :
- Vous avez un projet IA, un seul endroit.
- L'intelligence émerge de votre pratique — pas du copier-coller d'un inconnu dont le business ressemble vaguement au vôtre.
- Votre information est indépendante d'un modèle.
- Elle est structurée et vérifiable : vous contrôlez l'état réel d'un projet quand vous voulez.
Trois principes séparent les deux camps. Les voici.
Principe 1 : Je vois l'information que mon IA utilise
De plus en plus de dirigeants perdent la main sur leurs projets.
Pourquoi ? Parce qu'ils se laissent guider par une IA conversationnelle qui, à chaque réponse, pose une question de plus et les tire dans une direction qu'ils n'avaient pas prévue. Le tout avec un aplomb total. Ça a l'air carré et imparable. Sauf que c'est peut-être hors-sujet du début à la fin.
Un exemple concret. L'autre jour, un nouveau client démarre. Je lui dis, comme toujours : « Montre-moi ton projet. » Il ouvre une conversation Claude et se met à interroger l'IA.
« Montre-moi le projet dans Notion », je lui dis.
Il l'ouvre. Dernière synchro : deux mois plus tôt.
Le projet avançait un peu, mais uniquement dans Claude. Plus aucune base fiable derrière. Et c'est là que ça devient dangereux, parce qu'un LLM n'est pas une base de données :
- Lost in the middle : des infos disparaissent. Vous demandez vos tâches des deux prochaines semaines, certaines ne sortent jamais.
- Hallucinations : une tâche prévue le 20 avril ressort calée au 15.
Ce que votre IA vous raconte, même formulé à la perfection, ne veut pas dire que c'est vrai.
D'où le principe : la source de vérité, c'est votre projet dans Notion, Workflowy, Asana, peu importe. Pas la conversation de votre modèle.
Chez moi, quand je dis à Claude « je veux travailler sur une nouvelle vidéo », il ne part pas en roue libre. Il va lire ma base (Workflowy) me liste mes projets actifs et me demande lequel est concerné. Si Claude tombe demain, ma base est toujours là, intacte. On travaille sur le même contexte, et je le contrôle à tout moment.
Je peux consulter et travailler sur l'information que mon IA utilise.
Principe 2 : Je suis propriétaire de l'intelligence de mon IA
Au départ, l'IA est une boîte noire. Petit à petit, vous la nourrissez : « voilà comment je bosse », « voilà ce que tu fais quand je démarre une conversation », « tu listes mes projets en cours pour me garder concentré, et tu vas les chercher dans Workflowy, pas dans Notion ». Des skills, des instructions, du contexte. De quoi l'amener au bon endroit sans vous poser 36 000 questions ni cramer des tokens.
Maintenant, une question simple. Où vit cette intelligence ?
Si vos prompts, vos skills et vos instructions sont stockés dans un modèle, alors le jour où ce modèle augmente ses prix, change ses règles ou ferme boutique… on vous retire du QI. Aussi bêtement que ça : on vous ampute d'une partie de votre intelligence de travail.
« Ça n'arrive jamais » ? Souvenez-vous de Builder.ai. Start-up londonienne valorisée 1,5 milliard, adossée à Microsoft et au Qatar Investment Authority. En procédure d'insolvabilité le 20 mai 2025. Du jour au lendemain, des clients ont perdu tout le code qui vivait dans la plateforme.
Le principe tient en une image :
Il faut pouvoir changer de modèle comme de chemise, sans perdre l'intelligence dont vous avez besoin pour travailler.
Chez moi, cette intelligence vit dehors. Quand Claude liste mes projets, rien de magique : derrière, il y a un simple fichier — project-focus.md — qui dit « en début de conversation, pose cette question et liste les projets en cours depuis Workflowy ». Claude aujourd'hui, ChatGPT demain, Gemini après-demain : le système sait quoi faire. Indépendant d'un modèle, et d'une entreprise.
Principe 3 : J'utilise l'IA pour compenser mes faiblesses
On arrive au troisième principe de l'Organisologie : le contexte avant la discipline.
Quand j'ai commencé à utiliser l'IA à fond, j'ai senti des effets indésirables. Normal : toute technologie a ses deux faces. Et les seuls qui s'enrichissent à coup sûr d'une ruée vers l'or, ce sont les vendeurs de pioches.
Internet a rendu les gens intelligents encore plus intelligents, et les gens stupides encore plus stupides.
Les réseaux sociaux atrophient notre capacité à créer du lien et nous isolent derrière un écran, tout en nous donnant l'illusion d'être connectés. Le smartphone atrophie la mémoire. La voiture, les jambes. Et l'IA grignote la concentration, la réflexion, l'esprit critique parce qu'un système est toujours là, prêt à répondre, propre et pro, avec des mots qu'on n'aurait pas trouvés seul.
Alors je retourne l'outil contre mes propres travers. Je demande à mon système de me rappeler d'ouvrir mon projet au démarrage d'une conversation. Quand Claude me liste mes tâches, il ajoute : « pense à ouvrir Workflowy et à aller dans la tâche sur laquelle on travaille. »
Pourquoi cette manip ? À cause de trois faiblesses que je connais bien chez moi :
- Je me disperse. Pendant que l'IA réfléchit, j'ouvre un onglet, je lance autre chose, je pars en multitâche. Garder mon projet sous les yeux me raccroche à l'essentiel.
- L'IA m'aspire dans son flux. Dans tout ce qu'elle génère, il y a deux ou trois pépites. Si je ne les capture pas tout de suite dans ma tâche, je les perds et les retrouver coûte du temps et des tokens.
- Les idées arrivent pendant qu'elle travaille. Des questions, des intuitions, que je veux noter au bon endroit au lieu de les empiler dans le chat.
Je formulais déjà ça pour l'organisation : votre système doit vous servir, pas vous asservir. Le jour où vous tombez amoureux de votre outil et où vous mesurez tout pour le plaisir de mesurer, vous avez perdu son utilité de vue.
L'IA, c'est pareil. Elle doit vous aider à terminer vos projets, à sortir un vrai retour sur investissement, à libérer du temps pas seulement à produire davantage.
L'IA doit me servir, pas m'asservir.
En une phrase
Le vrai enjeu n'a jamais été le meilleur modèle, le meilleur workflow ou le meilleur MCP que vous vendent les gourous. C'est la structure de votre information.
Si elle est dispersée, vous êtes dispersé. Et aujourd'hui, votre IA l'est aussi. Peu importe la puissance du modèle : il ne fera qu'amplifier le chaos déjà là.
Avant de brancher quoi que ce soit, structurez votre information. Le meilleur point de départ, c'est la structure de vos projets, exactement ce qui sépare un dirigeant qui pilote d'un dirigeant qui subit.
👉 La vidéo complète est sur ma chaîne YouTube.
Et si vous voulez vous y mettre, j'ai un cours gratuit qui montre comment je termine mes projets deux fois plus vite sans me disperser avec ou sans IA. Le lien est ici.
Julien
