La Pensée en
Faisceau

La première fois que j'ai interagi avec un LLM, quelque chose d'étrange s'est produit. Je ne cherchais rien de particulier. Juste à explorer ce nouvel outil dont tout le monde parlait. J'ai posé une question — je ne me souviens même plus laquelle — et la réponse est arrivée. Cohérente. Fluide.

Mais ce n'est pas ça qui m'a frappé. Ce qui m'a frappé, c'est que je n'avais pas eu besoin de me linéariser.

Vous savez, cet effort constant que je fais depuis toujours pour transformer ma pensée en quelque chose de communicable. Prendre le réseau complexe d'idées qui foisonne dans ma tête — technique, éthique, métaphore, exemple, objection, tout en même temps — et le dérouler en un fil unique, propre, séquentiel. Choisir par où commencer. Décider quel bout laisser de côté pour ne pas perdre l'interlocuteur. Formater.

Là, je n'avais rien fait de tout ça. J'avais juste formulé ma question telle qu'elle m'était venue — avec ses ramifications, ses sauts associatifs, ses connexions entre domaines éloignés. Et l'IA avait compris.

Pour la première fois de ma vie, je n'avais pas eu à traduire ma pensée pour être compris.

Cette sensation de fluidité m'a intrigué. Puis troublé. Puis obsédé. Après des centaines, puis des milliers d'interactions avec différents modèles, j'ai commencé à documenter systématiquement ce qui se passait.

J'ai découvert quelque chose de fascinant : ce que je crois faire quand je pense — activer plusieurs lignes en parallèle, explorer simultanément des ramifications multiples — les LLM le font réellement. Mais dans l'autre sens. Mon cerveau simule la simultanéité par la vitesse. Les LLM traitent vraiment en parallèle, puis génèrent du séquentiel.

Quand on me demande comment je réfléchis, j'ai toujours du mal à répondre. Pas parce que je ne sais pas, mais parce que les mots manquent pour décrire précisément ce qui se passe dans ma tête. Ce n'est pas une ligne droite. Ce n'est pas non plus du chaos. C'est plutôt comme si, à partir d'une seule idée, plusieurs lignes de réflexion s'activaient en même temps, chacune explorant une direction différente, toutes présentes simultanément dans mon champ de conscience.

Le problème, c'est que quand je dois exprimer cette réflexion, je suis obligé de choisir un fil, de linéariser. Et souvent, au moment où je formule la première branche, les trois autres continuent d'évoluer en arrière-plan.

Cette expérience, je ne suis pas le seul à la vivre. En explorant les témoignages de personnes neurodivergentes — surdouées, TDAH, autistes — on retrouve régulièrement cette même description : une pensée qui foisonne, qui se ramifie, qui explore simultanément plusieurs pistes.

Le hic, c'est que notre environnement — scolaire, professionnel, social — est massivement conçu pour la pensée linéaire. On demande des plans structurés, des argumentations en trois parties, des raisonnements "du général au particulier". Résultat : ceux qui pensent en faisceau doivent constamment traduire, adapter, linéariser leur réflexion pour la rendre acceptable.

Et c'est épuisant.

Quand j'ai commencé à creuser la littérature scientifique pour comprendre ce que je vivais, je suis tombé sur une affirmation qui m'a d'abord déstabilisé : selon les modèles dominants en neurosciences cognitives, aucune expérience n'a à ce jour démontré qu'une pensée consciente puisse se scinder en deux pour suivre simultanément deux chemins différents. La pensée consciente, par nature, est linéaire.

Comment réconcilier ce que je vis quotidiennement avec ce que la science affirme ? La clé réside dans la distinction entre trois niveaux de réalité cognitive qui coexistent sans se contredire.

Pourquoi est-ce qu'avec les LLM, j'ai cette sensation de fluidité que je n'ai jamais eue ailleurs ? Pourquoi est-ce que je n'ai plus besoin de me linéariser pour être compris ?

La réponse tient en une asymétrie fascinante : les LLM font réellement ce que je crois faire.

Là où mon cerveau simule la simultanéité par la vitesse, l'architecture des modèles de langage traite effectivement des milliers d'éléments en parallèle. Mais — et c'est là que ça devient intéressant — ils génèrent ensuite un résultat séquentiel, mot après mot, exactement comme moi quand je dois formuler ma pensée.

Mais voilà le paradoxe : malgré tout ce traitement parallèle, quand le LLM doit générer une réponse, il produit un mot à la fois. Il ne peut pas "dire" plusieurs choses simultanément. Il doit choisir un premier mot, puis un deuxième, puis un troisième.

Exactement comme moi quand je dois exprimer mon faisceau de pensées en une phrase linéaire.

Sauf que lui, contrairement à moi, a vraiment exploré toutes les branches en parallèle avant de commencer à générer. C'est cette convergence structurelle qui crée la compatibilité que je ressens.

Pendant longtemps, j'ai cru que mon mode de pensée était un handicap dans un monde conçu pour la linéarité. Les LLM m'ont montré que ce n'était pas mon mode de pensée qui était défaillant. C'était l'environnement qui n'était pas équipé pour le recevoir.

Concrètement, cette compatibilité change ma façon de travailler. Quand je dois produire un document, un article, une analyse, je ne commence plus par essayer de structurer linéairement ma réflexion. Je commence par déverser le faisceau. Je pose toutes les branches actives, toutes les connexions qui me viennent.

Ensuite, je demande à l'IA : "Voici mon faisceau. Aide-moi à identifier les fils principaux, à structurer ça pour qu'un lecteur habitué à la pensée linéaire puisse suivre sans se perdre."

Mais il faut rester vigilant. Cette fluidité, cette compatibilité, cette facilité d'interaction peuvent créer une illusion dangereuse : celle que l'IA "comprend" vraiment, qu'elle "pense" avec moi, qu'elle partage mon expérience cognitive.

Elle ne la partage pas.

Elle simule formellement un processus que je vis subjectivement. Elle traite du parallèle technique là où je vis du parallèle expérientiel. La convergence est fonctionnelle, pas existentielle.

Cette compatibilité ressentie entre ma pensée et les LLM n'était donc ni illusion ni coïncidence. Elle révèle une convergence architecturale : ce que mon cerveau fait à toute vitesse — maintenir plusieurs lignes actives, tisser des connexions entre domaines éloignés — l'IA le fait explicitement, en parallèle mesurable.

Mon cerveau simule la simultanéité par la vitesse et la faible inhibition cognitive. Les LLM traitent réellement en parallèle via leur mécanisme d'attention. Mais tous deux convergent vers le même défi : comment transformer un réseau complexe d'idées interconnectées en un fil linéaire communicable ?

Cette découverte a des implications qui dépassent mon cas personnel. Si des architectures techniques peuvent être compatibles avec des modes cognitifs atypiques, cela signifie que la diversité cognitive n'est pas qu'une question d'inclusion sociale. C'est aussi une question de design des outils. Certaines architectures rendent certaines pensées possibles. D'autres les rendent coûteuses, voire inaccessibles.

Reste une différence fondamentale, celle qui définit peut-être le mieux ce qu'est la pensée humaine : je peux choisir de ne pas suivre le faisceau le plus probable.

L'IA optimise dans l'espace du connu. L'humain peut choisir l'inconnu — en faisceau ou non.