IA et documentation : la fin de l’excuse, pas la fin du problème

Dans l’article précédent, je disais que documenter dérange parce que ça réduit le flou et rend les décisions opposables. Ce n’est pas une histoire d’outillage. C’est une histoire de culture.

L’IA ne change pas ce constat. Elle change autre chose : elle fait sauter une partie des excuses. Et elle va forcer beaucoup d’équipes à affronter le sujet plus vite qu’elles ne l’imaginent.

Je précise tout de suite de quoi je parle, parce qu’il y a un malentendu fréquent. Je ne parle pas de documentation technique (celle qu’on colle souvent sur le dos des développeurs), ni de documentation utilisateur (celle qu’on produit en bout de chaîne parce qu’il “faut bien un guide”). Je parle de documentation de projet, au sens large : les décisions, les arbitrages, les hypothèses, les renoncements, les raisons pour lesquelles on a fait ce choix-là, à ce moment-là.

La trace va devenir un sous-produit

On a déjà la technologie sous les yeux. Beaucoup d’entreprises utilisent Teams, Meet ou Zoom tous les jours. Or ces outils intègrent de plus en plus des fonctions de transcription, de résumé, d’extraction de points d’action. Côté Microsoft, tu as Copilot qui s’invite dans Teams et dans l’écosystème 365. Côté Google, Gemini est poussé dans Workspace et Meet. Zoom a son AI Companion. Et si l’entreprise ne veut pas activer ces fonctions dans les outils “corporate”, il existe une galaxie d’outils dédiés à la prise de notes comme Otter.ai, Fireflies.ai, Fathom ou tl;dv.

Le résultat est simple : la documentation ne sera plus seulement un effort volontaire. Elle va devenir un flux. Un bruit de fond capturable.

Aujourd’hui, on documente quand on a le courage, quand on a le temps, ou quand on est acculé par un besoin. Demain, on aura une trace de la réunion presque par défaut. Un résumé. Une timeline. Une liste de “décisions” supposées. Parfois même, une proposition de CR prêt à coller dans Notion ou Confluence.

C’est une bonne nouvelle sur un point précis : on ne pourra plus dire “on n’a pas eu le temps d’écrire”.

Mais ça ouvre une autre question, beaucoup plus délicate : qu’est-ce qu’on accepte d’enregistrer ?

La fin de l’oralité confortable

Dans beaucoup d’organisations, l’oral est un refuge. On “cadre” en réunion, on “s’aligne” en visio, on “acte” à demi-mots. Et ensuite, chacun repart avec sa version. Le flou protège. Il permet de ménager les tensions. Il évite de cristalliser un désaccord. Il donne une porte de sortie quand la décision s’avère mauvaise.

La transcription et le résumé automatique mettent un coup de projecteur là-dessus.

Ce n’est pas tant que l’outil enregistre mot à mot. C’est qu’il rend la conversation consultable. Un mois plus tard, on peut retrouver le passage où quelqu’un a dit “ok, on fait comme ça”. On peut voir que le risque avait été nommé. On peut constater que l’hypothèse était fragile. On peut revenir sur le moment où un arbitrage a été pris sous contrainte.

Et là, on touche le nerf : l’opposabilité.

C’est exactement ce qui faisait déjà peur avec la documentation “classique”. Sauf que cette fois, la trace n’attend pas qu’on se décide à l’écrire. Elle apparaît toute seule.

Je m’attends à voir une réaction assez prévisible dans les équipes : au début, tout le monde trouve ça pratique. Puis on réalise que ça change le rapport de force. Que ça met des phrases dans la lumière. Que ça retire un peu de marge de manœuvre aux récits a posteriori.

Le vrai saut, ce n’est pas “résumer une réunion”, c’est “retrouver le pourquoi”

Le point le plus intéressant, à mon avis, n’est même pas la prise de notes. C’est la recherche.

Quand tu combines des transcriptions, des docs, des tickets, des messages Slack, des emails, des PR, tu n’as plus seulement une archive. Tu as une base de connaissance qui peut être interrogée.

Et c’est là que les choses deviennent sérieuses, parce que l’IA est très forte pour traverser un corpus et reconstituer un fil. Notion AI le fait déjà sur un espace de travail bien tenu. Confluence pousse ses fonctions “intelligence” dans l’écosystème Atlassian. Slack AI promet de faire remonter des synthèses de discussions. Copilot et Gemini cherchent à devenir les interfaces naturelles de tout ce qui traîne dans un Drive ou un SharePoint.

La question “qui, quoi, quand, pourquoi” devient soudain accessible.

Pas au sens “je lis vingt documents”. Au sens “je pose une question”.

Pourquoi on a choisi cette solution plutôt qu’une autre ?
Quand est-ce qu’on a décidé de décaler telle exigence de sécurité ?
Qui a validé ce contournement, et dans quel contexte ?
Quelles options avaient été écartées, et pour quelle raison ?

Ça, c’est de la documentation de projet. Et c’est exactement celle qui manque le plus souvent.

Pas parce que personne ne sait l’écrire. Parce que beaucoup d’organisations préfèrent que ces réponses restent diffusées, fragmentées, discutables.

L’IA rend ce flou plus difficile à maintenir.

Nouveau risque : de la documentation abondante mais fragile

Il y a un piège : l’IA peut produire une documentation très convaincante… même quand elle est fausse, ou trop propre.

Un résumé automatique peut gommer un désaccord réel. Il peut transformer une hypothèse en certitude. Il peut faire “comme si” une décision était actée parce qu’une phrase ambiguë a été interprétée comme telle. Et comme c’est écrit, l’organisation peut s’y accrocher.

Ce risque me semble sous-estimé. On a tendance à se dire : “c’est mieux que rien”. Oui, parfois. Mais une trace incorrecte et largement diffusée peut faire plus de dégâts qu’une absence de trace, parce qu’elle se transforme en vérité opérationnelle.

À partir du moment où la documentation est générée en continu, il faut aussi des règles : comment on corrige, comment on invalide, comment on distingue une note de réunion d’un arbitrage officiel.

Sinon, on ne résout pas le problème de la documentation. On le déplace. On remplace le manque de doc par une doc abondante, mais sans statut.

Ce qui arrive : la politique de la trace

On va donc basculer d’un monde où la documentation est rare, coûteuse et intermittente, à un monde où la trace est facile, quasi permanente, et interrogeable.

Ça va soulager les équipes sur un point évident : moins de pertes de contexte, moins de “on refait la discussion”, moins de décisions fantômes. Mais ça va aussi forcer une conversation plus mature sur la gouvernance de cette trace.

Qu’est-ce qu’on enregistre ? Qu’est-ce qu’on n’enregistre pas ?
Qui a accès, et à quel niveau de détail ?
Combien de temps on conserve ?
Et surtout : qu’est-ce qui est opposable, et qu’est-ce qui ne l’est pas ?

Le sujet ne sera plus “qui écrit la doc”.
Ce sera : qu’est-ce qu’on accepte de rendre visible sur la façon dont on décide réellement.

Et je ne suis pas sûr que les organisations soient prêtes. Pas techniquement. Culturellement.