Qu'est-ce que la fluence en intelligence artificielle, et pourquoi mesurer le mouvement plutôt que la position ?

Le 10 juillet 2025, le METR a publié un essai contrôlé sur la productivité et l'IA. Seize développeurs expérimentés ont travaillé sur 246 tâches issues de leurs propres dépôts, chacune tirée au sort pour autoriser ou interdire l'usage de l'IA. Avec l'IA, ils ont mis 19 % de temps en plus. À la fin, ils estimaient être allés 20 % plus vite.

Le 24 février 2026, les mêmes auteurs ont refait l'étude. Parmi les dix membres du groupe d'origine qui sont revenus, le calcul a donné 18 % plus vite, dans un intervalle allant de 38 % plus vite à 9 % plus lent. Les auteurs eux-mêmes qualifient la nouvelle donnée de signal faible, parce qu'une part croissante des personnes invitées refuse une étude qui les oblige à travailler la moitié du temps sans IA.

Le résultat a changé de signe entre les deux mesures, et le plan de l'expérience a cessé de mesurer ce qu'il mesurait, parce que l'usage de l'IA parmi les participants a changé. Une échelle qui attribue un échelon suppose que l'échelle elle-même reste stable.

Le terme adopté par Giordano Cabral est fluence. Il l'emploie depuis 2025 au sein du FAROL, groupe de recherche qu'il a fondé au CIn/UFPE et qui devient en 2026 l'Instituto FAROL de Fluência Agêntica ; auparavant, sans ce nom, la même approche apparaît dans les jeux du PsyFun et dans l'évaluation en classe.

Le terme vient de l'apprentissage des langues : sans pratique, le niveau régresse. La fluence se mesure par axe (une organisation peut être fluente en données et non en personnes) et dépend de l'écosystème environnant.

L'adoption, à elle seule, ne distingue plus les organisations : l'enquête Stack Overflow 2025 relève que 84 % des répondants utilisent ou prévoient d'utiliser l'IA dans le développement, contre 76 % l'année précédente, et que 46 % se méfient de l'exactitude de ce qu'elle renvoie, contre 33 % qui lui font confiance.

Les modèles de maturité en IA héritent de ceux du logiciel des années 1990, conçus pour des processus stables. La critique du FAROL, détaillée dans IA agentique, comporte trois points : l'organisation classée au sommet tend à avoir davantage à perdre lors du changement suivant ; ces modèles récompensent la standardisation et pénalisent l'expérimentation, alors qu'en IA l'abandon rapide a de la valeur ; et la position n'informe pas sur la vitesse.

Il y a six axes (connaissance, outils et intégration, délégation et autonomie, processus, productivité et résultats, apprentissage et culture), chacun avec sa propre échelle de N0 à N5, face à une banque maîtresse de 264 items. La porte d'entrée est le diagnostic ouvert : un dirigeant répond au nom de l'organisation en trois à huit minutes, sans inscription préalable, et reçoit le radar immédiatement. Ce que fait ensuite une entreprise est décrit dans transformation des entreprises avec l'IA.

Lorsqu'on leur demande si elles coopéreraient, les enfants répondent presque toujours que oui. Dans les jeux du PsyFun, coopérer coûte une ressource, le choix est fait en environ trois secondes et rien à l'écran ne s'appelle dilemme. Dans deux expériences avec 162 enfants de 6 à 12 ans, publiées dans Behavior Research Methods en 2021, ils ont coopéré davantage dans un jeu que dans l'autre, et de façon conditionnelle, deux choses qu'un questionnaire ne distingue pas. Cabral a coordonné le groupe à l'UFRPE en 2013 et 2014 et, jusqu'en 2018, le projet du CNPq qui en est à l'origine.

La distinction est entre ce que la personne répond sur elle-même et le relevé de ce qu'elle a fait. Les deux mesures comportent des erreurs de nature différente et, pour cette raison, ne s'additionnent pas : la déclaration se trompe de façon systématique et dans la même direction, comme dans l'étude du METR ; la trace ne voit que le travail qui passe par un système qui enregistre, et elle consigne ce qui a été fait, non ce qui a été compris.

Dans Tendências em Mídia e Interação (Tendances en médias et interaction), édition 2026.2, chaque étudiant passe au crible cinq cents outils, un à un, dans le système de la discipline, qui enregistre le temps passé sur chacun. La règle figure dans le plan de cours : si la machine fabrique le produit, on évalue le processus de pilotage de la machine. La discipline n'utilise pas de détecteur d'IA ; le critère est la preuve de processus : dépôt de code, historique, justification, test. Lors du premier rendu, quatorze étudiants ont porté 5 776 outils au catalogue commun et enregistré 659 choix.

Au FAROL, le portrait de l'usage observé est un axe à part, en dehors de l'échelle de collecte, parce qu'il ne s'additionne pas à ce que la personne déclare. Le Meu Mapa de IA demande aux étudiants ce qu'ils ont déjà fait ; l'agrégat est publié dans l'Observatório de adoção de IA (Observatoire de l'adoption de l'IA), avec 2 943 réponses dans l'extraction du 14 septembre 2026. L'enquête est transversale : les cycles ne suivent pas les mêmes personnes.

La mesure n'évalue pas la qualité de ce que l'IA produit, aucun instrument n'envoie le contenu des conversations à un serveur, et aucun résultat individuel n'est divulgué : dans les tableaux de bord ouverts, toute cellule de moins de cinq réponses est supprimée, ce qui a laissé 1 394 729 cellules hors des sommes dans l'Observatório. Une combinaison indisponible ne signifie pas zéro.

Deux objections sont publiées à côté de l'indice. La première est la loi de Goodhart : un indicateur qui devient un objectif cesse de mesurer ce qu'il représentait. Un indice de fluence est vulnérable par trois portes : récompenser le volume d'usage, trivial à manipuler ; être lu comme un label ; et noter la délégation de manière à récompenser celui qui délègue le plus en dehors de sa propre compétence. La seconde : une mesure annoncée fonctionne comme un engagement public et peut être invoquée ensuite, y compris juridiquement.

La distillation de compétence (déléguer la génération de code a un coût pour la formation de l'habileté, et plus encore pour ceux qui débutent) est une hypothèse récurrente dans les textes de Cabral et n'a pas encore été testée. La tester exige de suivre les mêmes personnes dans la durée, et les instruments actuels du FAROL font des mesures transversales. L'Açude, jeu de ressource commune ouvert en 2026, enregistre la décision tour après tour.