S’il y a bien un métier qui ne s’est pas acclimaté aux enjeux technologiques, ce sont les affaires publiques. Pour autant, une énorme perturbation technologique est en train de survenir et c’est sans doute celle de trop. Quels usages sont déjà acquis aujourd’hui ? Quels sont les dangers et comment se positionner en tant que professionnel dans ce milieu hautement passionnant, dont les compétences et les acquis vont complètement fluctuer ?
Je suis intervenu sur le podcast de Mavence sur le sujet.
I. Les usages déjà acquis
A) La veille
On a une multitude d’applications de l’IA dans nos métiers. Premier usage, le plus évident, le plus banal : la veille.
La façon la plus simple d’utiliser l’IA, c’est de lui demander de résumer des articles. Sur le papier, cela paraît simple et toutes les agences et cabinets se sont penchés sur le sujet
En réalité, on tombe immédiatement sur les hallucinations. C’est précisément pour ça que, de notre côté, on s’appuie pleinement sur Follaw pour obtenir des données vérifiées et qualifiées en entrée. Sans données propres, l’IA brode et affabule, une tribune à l’hallucination. Et même avec des données exactes, si on calibre mal le prompt, l’IA revient à ses propres habitudes.
Exemple typique : elle vous sort que François Bayrou est premier ministre, parce que statistiquement, dans son corpus d’entraînement, c’est ce qu’elle a vu le plus souvent. Ça nous est arrivé. Ça arrive à tout le monde. Reste que ce n’est pas une fatalité, c’est juste le rappel que l’IA n’a aucun rapport au vrai. Elle a un lien avec la statistique probable.
B) L’extension de la veille aux corpus vidéo et audio.
C’est là que la rupture s’opère. Il y a un an, capter une matinale en direct pour savoir si un ministre évoquait notre client était un casse-tête. Aujourd’hui, on capte le direct, la transcription tombe, et on a la donnée exploitable directement. De la même manière, nous captons les flux de l’Assemblée nationale et du Sénat en quasi-temps réel, avec un délai d’environ cinq minutes.Extrêmement pratique à une période où les commissions d’enquête se succèdent à l’encontre des grands patrons.
Mais le vrai changement, là-dedans, n’est pas dans la captation, mais dans la fenêtre contextuelle. Il y a un an, on devait localiser des mots-clés au sein des corpus de nos clients afin d’être alertés. Les fenêtres contextuelles, c’est-à-dire le nombre de tokens qu’une IA peut ingérer en une fois, étaient beaucoup trop faibles pour suivre de longs débats parlementaires. La barrière a sauté. Aujourd’hui, on peut faire suivre à l’IA non pas un mot-clé, mais une idée, une thématique, une situation. Pas simplement par l’IA, l’ancien monde algorithmique est très utile, les expérimentations sont clés. Tout ca avec l’obsession d’alerter le client en quasi-temps réel.
C) les fiches territoires et les fiches biographiques.
Là aussi, on a une grande expérience pour capter les données de l’INSEE, les comptabiliser, prendre les bonnes données au bon endroit, identifier les acteurs, suivre leur activité sur les réseaux sociaux, suivre les actualités qui les concernent, et analyser les conversations sociales qui les entourent. Au bout du tunnel, on n’a pas une bête fiche de parcours avec lieu de naissance, école, CV ; on est presque dans la due diligence financière exacerbée. Et là, l’IA permet d’industrialiser ce qu’aucun stagiaire ne pourra jamais produire à la main, ni en qualité ni en exhaustivité.
D) L’extension à ce que n’aurait pas pu suivre aucun humain.
Un amendement glissé dans un dossier législatif qu’on ne suit absolument pas. Imaginez un dossier sur l’euthanasie, et dans lequel un amendement vient impacter directement le périmètre d’un de nos clients. Il n’y a pas de mot-clé. Ce n’est pas un dossier qu’on suivait. Et pourtant, on l’attrape. L’IA va voir des choses que nous, en tant qu’humains, n’aurions jamais pu appréhender. Elle va à des endroits que nous ne pourrions jamais atteindre.
E) Les fiches biographiques ou territoires
Pour la fiche territoire, là aussi on a une grande expérience pour capter les données de l’INSEE, pouvoir les comptabiliser, prendre les bonnes données au bon endroit, récupérer les acteurs, récupérer leur activité sur les réseaux sociaux, voir les actualités qui les concernent, voir les conversations aux réseaux sociaux qui les concernent afin de nourrir une fiche bibliographique extrêmement spécifique et qui dépasse là où il est né, quelle école il a fait, quel est son parcours et son CV. On est presque dans l’ordre de la due diligence en finance extrêmement exacerbée.
En définitive, les usages acquis reposent sur quatre piliers :
- Résumer (avec des garde-fous)
- Capter (audio et vidéo en temps réel)
- Profiler (territoires et personnes en mode due diligence)
- Imaginer plus loin (l’angle mort législatif qu’aucun humain ne couvrirait).
Le point commun de ces quatre piliers, c’est qu’ils ne marchent que si on alimente l’IA avec des données propres et qu’on garde la main sur la calibration. Sinon, l’IA brode. Et dans nos métiers, broder, ça veut dire planter un client.
II. Les usages émergents
a) L’agentique :
On est déjà en train de vivre le passage de l’IA des modèles (un chat avec ChatGPT et autres) , à l’IA agentique. (Claude Code, Claude Cowork, Codex, Grok Builder et autres ) On passe d’une IA qui répond à des prompts à une IA qui exécute des chaînes d’actions de manière autonome. Elle va chercher l’information à tel endroit, prend la décision selon tel cadre, interagit avec tel outil, et boucle jusqu’au résultat.
Pour des cabinets comme le nôtre, qui ont des méthodes éprouvées, des données propriétaires, l’habitude de raffiner ces données puis de les opérer jusqu’au PowerPoint final, c’est une zone de confort qui s’étend. Et qui va donner des résultats assez magnifiques qu’on n’avait pas jusqu’à présent. Pour les cabinets qui n’ont pas ces fondations, ce sera un mur.
b) La traduction et le multilingue
Deuxième champ, et il dépasse le strict cadre des affaires publiques tout en y ayant un impact majeur : la traduction et le multilinguisme. On voit déjà aujourd’hui à quel point il est devenu facile de traduire des documents, ce qui était infernal il y a quatre ans. Des modèles sortent dans lesquels une voix est traduite en quasi-temps réel, avec la voix de l’utilisateur.
L’impact ? Les campagnes d’affaires publiques ne seront plus pépères dans la Creuse. Elles vont opérer à échelle européenne, voire internationale. Je pense qu’on va voir émerger une Europe des médias, avec des médias véritablement européens qui vont naître, un peu sur les bases américainse. Et derrière, les grands groupes vont recomposer leurs équipes. Plutôt que d’avoir vingt directeurs des affaires publiques nationaux, ils voudront une petite équipe super entraînée, avec un large track record international. On va passer d’un monde où un client en affaires publiques avait une ou deux campagnes tous les cinq ans, à un monde où il aura une campagne en Corée du Sud, puis au Brésil, puis en France. Et il va acquérir l’expérience de ce que ça veut dire de faire de la campagne au niveau international.
C) Le vibe coding.
Le fait de pouvoir coder soi-même sans maîtriser une ligne de code. Ça ouvre la porte à des petites apps personnelles, faites pour son périmètre, ses dossiers, ses clients. Encore faut-il que les professionnels des affaires publiques se mettent à la page.
Et là, soyons clairs. Le professionnel des affaires publiques classique a deux guerres d’écart. Il a survécu jusqu’ici grâce à son carnet d’adresses et à son petit calepin en papier. Là, il ne va pas survivre.
- S’il s’y met, il survivra et il survivra bien.
- S’il ne s’y met pas, et qu’il fait comme d’habitude en se disant « j’en ai vu, des innovations », non. Là, ça ne va pas passer. Ça va passer à court terme, parce que les habitudes tiennent. Mais pas à long terme. Dans les cinq ans, il sera has been. C’est certain et c’est net.
Pour les nouveaux talents, c’est encore plus tranché. Ils devront passer du Léviathan de Hobbes qu’on apprend à Sciences Po à une vraie connaissance de leur métier. Élargir leur cercle de compétences. Ne plus dire que les réseaux sociaux ce n’est pas pour eux. Parce que la veille, l’analyse générale, le résumé, tout ça va devenir du fonctionnel d’agence. C’est-à-dire que l’agence aura son propre système, et soit le professionnel fait tout (campagne, client, animation, conseil), soit il n’a plus de job. Il n’y aura plus d’entre-deux.
En définitive :
- l’IA agentique étend la zone de confort des cabinets qui ont déjà des données et des méthodes. L
- La traduction internationalise les campagnes et redessine la carte des équipes.
- Le vibe coding crée un nouveau standard d’autonomie technique.
Reste que dans les trois cas, ce qui va trier les gagnants et les perdants, ce n’est pas l’outil. C’est la posture vis-à-vis de l’outil. Et là, beaucoup d’acteurs sont encore en train d’attendre que ça passe, tandis que pas mal d’employés sabotent les processus et traînent dans l’espoir de survivre.
III. Risques et limites de l’IA
a) Premier risque, le plus connu : l’hallucination.
Pour l’IA, c’est 30% d’hallucination en moyenne. Ça peut monter à 60% selon les modèles et selon les questions. Est-ce qu’on accepterait d’un collaborateur qu’il se trompe 30% du temps ? Non. On le formerait, on le recadrerait, et s’il ne progressait pas, on s’en séparerait.
Avec l’IA, on accepte ce taux d’erreur parce qu’elle compense par la vitesse. C’est un arbitrage acceptable à condition d’avoir mis en place les garde-fous : données propres en entrée, vérification en sortie, jamais de prod sans relecture humaine. Sinon, on travaille à l’aveugle.
b) L’IA ne connaît pas le client.
Pour quiconque souhaite automatiser sa veille, plusieurs étapes s’imposent : le filtrage, la recommandation, puis l’écriture et le formatage.
Sur ces quatre axes, je peux vous assurer que ce qui fait la différence chez nous, c’est que nos juniors, médiors, seniors savent exactement ce que veulent leurs clients.
Ils savent ce qui doit remonter et ce qui ne doit pas remonter. L’IA, elle, ne connaît pas le client. Elle ne sait pas que tel client est sensible à tel sujet pour des raisons non écrites, ou qu’il faut éviter de mentionner tel acteur dans tel contexte. Cette connaissance fine, elle est dans la tête de l’équipe, pas dans le modèle.
D’ailleurs, c’est précisément pour ça que nous avons étendu le champ de la veille au-delà du strict affaires publiques. Notre périmètre couvre le secteur, la réputation, les réseaux sociaux, le législatif et l’institutionnel. C’est un corpus énorme et exhaustif, qui demande une connaissance du client que l’IA seule ne peut pas reproduire.
C) La non-persistance des performances établies.
L’IA est fainéante par défaut. Et elle l’est particulièrement lorsque le modèle est entre deux itérations. (En ce moment Claude 4.6 déconne grave) Lorsque Claude Opus passe de 4.5 à 4.6, par exemple, le modèle devient extrêmement fainéant tout d’un coup. Il s’arrête, il tronque, il abrège, alors qu’il opérait pleinement la veille. Je peux demander la même chose à l’IA lundi et ne pas avoir la même performance le mercredi. C’est très compliqué à appréhender, et très difficile à expliquer à un client. Mais c’est un risque très fort, et il appelle une vigilance permanente sur les livrables.
D) la vision instrumentale des affaires publiques.
Je considère que mon métier n’est pas celui des affaires publiques. D’ailleurs, je ne sais pas trop comment nous étiqueter dans le futur, alors qu’on a chez nous un gros volet d’affaires publiques, des logiciels d’affaires publiques, et des dizaines de missions diverses à notre actif. Reste que c’est trop restreint par rapport aux enjeux. En tant que secteur, nous devons arrêter de tenir cette vision instrumentale des affaires publiques.
Le client qui vient parce qu’il veut rencontrer un ministre, le client à qui on dit « ok, j’ai bien compris, ton médicament c’est 10 rendez-vous », c’est mort.
D’abord, parce qu’on pourra faire plus de choses avec l’IA et donc, forcément, il faudra les faire. Mais surtout parce que le client vient pour un impact business, il ne vient pas pour rencontrer des personnes. Si à la fin on se dit « le rendez-vous est passé, ça n’a servi à rien », on a tout perdu.
Aujourd’hui, ça tient parce qu’il y a toujours un directeur des affaires publiques en face. Mais le directeur des affaires publiques du grand groupe ne va pas survivre s’il ne fait que ça. Et si le directeur des affaires publiques, le directeur de la communication, le directeur de la RSE n’arrivent pas à parler d’une seule voix et à s’aligner sur les enjeux business, ils ne feront plus partie du comex. Et là, il n’y aura plus personne à qui vendre nos prestations.
E) Le risque de contournement des professionnels d’affaires publiques
Je ne me vois pas comme un informateur lorsque j’exerce en affaires publiques. C’est même tout l’inverse.
Je ne suis pas un informateur ; je cumule les réseaux sociaux, communication et les affaires publiques pour atteindre l’objectif que me fixe mon client. Et donc, ça fait bien longtemps que je ne me vois pas comme un informateur, un traducteur ou un aidant des décideurs.
- Le décideur est dans son choix, il représente une part de la nation, il doit décider.
- Moi, je représente l’intérêt de mon client. L’intérêt de mon client prévaut sur tout le reste de mon raisonnement. Et cet intérêt, je ne le défends pas seulement au moment où je vois le décideur.
On commence par un audit sociétal dans lequel on regarde l’organisation à travers plusieurs grilles. Ses actifs économiques. Les problématiques sociétales latentes qui la touchent. Les incarnations qu’elle a ou qu’elle n’a pas. Les allégeances et les codes qui la structurent. Une fois qu’on a vu le sociétal, on se fixe un objectif à long terme.
Si on raisonne objectifs à long terme, le décideur n’est qu’une étape. Pas l’étape, juste une étape. On va construire des actifs à long terme. Sur ces actifs, les décideurs sont des parties prenantes très importantes, parce que ce sont eux qui décident.
D’ailleurs, je prends le décideur dans un sens large : un citoyen est un décideur quand il décide d’acheter ou de ne pas acheter, un journaliste est un décideur quand il décide d’écrire ou de ne pas écrire. En gros, c’est l’objectif de mon client qui structure qui est mon décideur, pas l’inverse.
- Concrètement, nous nous occupons des opérations avant la rencontre. (Fiches biographiques incluant les réseaux sociaux, les positions sur le sujet, points d’entrée, réseaux, etc.)
- Pendant la rencontre, nous faisons notre métier d’affaires publiques traditionnel.
- Et après la rencontre,
Si on voit les choses comme ça, on n’est déjà pas un informateur pour le décideur. Lui est dans son rôle, moi je suis dans le mien. Moi, je dois gagner à long terme et sécuriser mon client, son business et ses actifs.
Le décideur ne rencontre pas des Wikipédia sur pattes. Il a déjà ses assistants parlementaires pour faire ce job-là. Les parlementaires, eux, recueillent le point de vue d’une population. Et c’est pour ça que j’ai toujours été un antagoniste très fort de la séparation pure entre plaidoyer et lobbying.
Au final, c’est la même chose. Nous sommes l’avocat d’un secteur, d’une personne, d’un intérêt particulier. Et ces intérêts particuliers deviennent généraux à partir du moment où il y a des populations qui sont touchées par les décisions. Il faut que le décideur, lorsqu’il appuie sur le bouton, comprenne ce que sa décision signifie concrètement.
F) Usage incontrôlé et décision publique
Est-ce qu’on aura des projets de loi mal écrits ? Oui. Mais c’est déjà le cas. Les députés s’amusent à écrire des amendements à la va-vite depuis bien avant l’IA. Est-ce qu’on aura des détournements de certains processus par l’IA ? Oui. Est-ce qu’on aura des transcriptions mal faites de l’Assemblée nationale, parce qu’on aura remplacé l’adaptation humaine par de l’IA brute ? Oui. Mais on va apprendre. Point.
Donc ce ne sera pas incontrôlé. On sera en contrôle. Reste qu’il y aura des couacs. Et ces couacs nourriront le système, ils permettront de l’améliorer, mais aussi d’en définir les limitations. Et surtout, les limitations qu’on considérera, collectivement, comme acceptables.
Sur la question de l’usage incontrôlé, nous avons le pouvoir sur l’IA. Moi qui passe de larges heures avec, je suis toujours ébahi de cette vision dans laquelle l’IA serait de gauche, de droite, d’extrême droite, d’extrême gauche.
Nous ne sommes pas dociles. J’ai le pouvoir sur mon IA. Si je veux parler via mon AI avec Hitler, je parle avec Hitler.
Et là est l’enjeu, il va falloir maîtriser l’IA. Ce n’est pas en ayant peur et en ne l’ayant pas qu’elle va faire bon ménage avec la décision publique. Parce que si on laisse l’IA de son côté, là, c’est elle qui prendra toute la place et nous qui serons submergés.
A noter que la décision publique et nos décideurs (maires, députés, sénateurs) ne sont pas les plus foufous d’un point de vue innovation. (ce n’est pas une invasion de laptops à l’Assemblée et au Sénat.) Donc il y a un vrai travail d’appropriation à faire.
Je prendrais une métaphore parlementaire. On a toujours, dans nos institutions, ces vieux politiques un peu constitutionnalistes qui arrivent et qui met tout le monde d’accord. Voilà la vision que j’aimerais voir s’imposer pour l’IA : quelqu’un qui a un peu de coffre, qui a vécu, et qui vient accompagner le changement. Parce qu’il connaît à la fois l’ancien monde, le nouveau monde, et qu’il a déjà préfiguré les tendances du prochain.
Si par contre personne ne bouge, en pensant que tout ira bien tout seul, là, ça ne fera pas bon ménage. Et ce ne sera pas la faute de l’IA. Ce sera la faute de ceux qui n’auront pas voulu la regarder en face. Le déni n’est pas une stratégie.
Cela dit, quiconque utilise vraiment une IA au quotidien connaît ses limites. On essaye de les contourner, mais elles sont réelles. Une IA n’a pas de mémoire, sauf si on l’inscrit soi-même. C’est une boîte noire : on ne sait pas ce qui s’y passe, mais on sait ce qu’on lui fait entrer et on sait ce qui sort. Et ce qui entre et ce qui sort, on mesure ça en tokens.
Les fenêtres contextuelles, c’est le nombre maximum de tokens qu’on peut insérer dans une session. On est passé de 50 000 à 256 000, puis à un million aujourd’hui, et on aura sans doute plus encore demain. C’est un agrandissement spectaculaire, mais ça ne change rien à un fait fondamental : la session démarre à zéro à chaque fois.
Quand on lance une session avec une IA, elle démarre sans rien, sauf si on a explicitement chargé un contexte. Au fur et à mesure qu’on échange, la fenêtre contextuelle se remplit, et l’IA a de la mémoire. Mais à la minute où on quitte le chat, si on n’a rien sauvegardé en mémoire, elle ne sait même plus qui on est. Cette limitation est majeure : il n’y a pas de persistance avec la personne. Donc l’idée d’une IA qui, dans une administration, accumulerait au fil de l’eau une connaissance fine de chaque dossier et de chaque acteur sans qu’on l’ait architecturée pour : c’est un fantasme.
g) Les données uniques
Il y a certaines choses auxquelles l’IA n’a tout simplement pas accès : les données non disponibles publiquement. C’est d’ailleurs pour ça que nous, on développe tout notre champ sur ces données non publiques : données issues des réseaux sociaux, données législatives captées au coup par coup, données sociétales. On nourrit l’IA de choses vraies qu’elle n’a pas en mémoire, et c’est ce qui boost vraiment ses sorties.
h) L’interlocuteur
Quand elle vise une réponse, l’IA éprouve de grandes difficultés à s’adapter à son interlocuteur. Et ça, c’est sous-estimé. Prenons un cas concret.
- Si un citoyen demande « qui est Emmanuel Macron », l’IA répond de manière très générique : « c’est le président de la République ».
- Si un professionnel des affaires publiques pose exactement la même question, l’IA devrait répondre : c’est Emmanuel Macron, il a les pouvoirs sur l’armée, il peut dissoudre l’Assemblée, son portefeuille, c’est X et Y. Mais elle ne le fait pas spontanément. Elle répond à la moyenne statistique de celui qui pose la question.
Les modèles généraux d’IA sont des versions génériques, statistiquement moyennes, qui répondent aux gens ordinaires. Ça ne sert à rien de préfigurer ce qu’il y aura dans les administrations en partant du principe que l’IA s’adaptera toute seule. Elle ne s’adapte pas. C’est nous qui devons apprendre les protocoles, les processus, l’art du prompt.
En définitive, le mot « incontrôlé » est trompeur. Il n’y aura pas d’incontrôle, il y aura des erreurs, et l’écart entre les deux est immense. Le vrai enjeu n’est pas de paniquer sur l’incontrôle, mais de définir collectivement les seuils d’erreur acceptables, et de mettre en place les protocoles pour les corriger en temps réel. C’est moins sexy que la dystopie, mais c’est la réalité du chantier.
Le rôle des affaires publiques pour encadrer les usages de l’IA
Notre rôle, il va rester à peu près pareil : traduction et médiation.
a) Traduire la complexité
La plupart des décideurs (parlementaires, cabinets ministériels, directions générales) n’ont ni le temps ni l’expertise pour saisir toutes les implications d’un tel texte.
Notre rôle est de traduire la complexité réglementaire en enjeux stratégiques compréhensibles, et inversement, de remonter les réalités de terrain vers les régulateurs. C’est exactement le travail d’intermédiation qu’on fait au quotidien sur des dossiers d’écosystème et de public affairs. La petite ligne qui va bien, la petite ligne qui va mal : c’est notre quotidien.
B) L’accompagnement en représentation.
Et là, on va se retrouver dans une situation paradoxale, parce que les positionnements ne suivent pas du tout les intuitions.
On va avoir des acteurs qui vont vouloir freiner l’innovation par la régulation. Et on pourrait être surpris : un OpenAI ou un Anthropic pourraient parfaitement avoir intérêt à pousser pour une régulation très lourde, précisément pour bloquer l’accès aux nouveaux entrants et faire en sorte que leurs modèles soient les seuls capables de survivre à la compliance. La complexité devient une barrière à l’entrée. Et c’est d’autant plus crédible que de plus en plus de modèles open source arrivent sur le marché et menacent les acteurs établis.
On va aussi avoir des acteurs qui vont vouloir calmer les choses, sans forcément freiner l’innovation. Certains parlent de clause de confiance, d’autres de clause de danger pour la société. Anthropic vient d’indiquer qu’il ne publiera pas son nouveau modèle (Mythos) qui exploserait toute la concurrence dans les benchmarks, par crainte de casser le Web. Il y a une part de mythe dans cette annonce, mais quand même, c’est un signal qu’on commence à voir des grands acteurs ralentir d’eux-mêmes.
Et puis on aura ceux qui ne voudront pas de régulation. Certains acteurs européens qui ne veulent pas être contraints sur leur marché primaire et perdre du temps avec la compliance. Et de l’autre côté, à mesure que la régulation se renforcera, on verra arriver les médias qui demanderont leur droit de passage, puis les ayants droit du logiciel qui voudront imposer une taxe sur les GPU (sur le modèle de la taxe sur les disques durs). Tout ça va se déployer en cascade.
C) La prise de pouls sociétal.
Sentir le pouls de l’opinion et de la société, et le traduire auprès de nos clients pour les accompagner.
Parce que cette innovation, elle ne va pas rester dans l’intelligentsia parisienne. Elle va perturber des acteurs qui ne seront pas d’accord. On a déjà vu Sam Altman recevoir un cocktail Molotov. La défiance envers l’IA grandit. On commence à voir de vastes plans de licenciement dans les boîtes de tech. Ces évolutions ne vont pas se passer sans heurts, et elles vont susciter des retentissements citoyens importants. Récemment, Eric Schmidt, ex-PDG de Google, a prononcé le discours de remise des diplômes à l’Université d’Arizona le 15 mai 2026 devant des milliers d’étudiants. En vantant l’IA comme « la prochaine grande transformation technologique » et en encourageant les diplômés à la façonner, il a été huer à plusieurs reprises et avec force.
Et là, c’est aussi notre métier : accompagner nos clients et les pouvoirs publics à mieux appréhender dans quelle mesure ces soubresauts de la société civile sont importants à prendre en compte, et comment les intégrer dans la stratégie. A noter que les pouvoirs publics sont eux-mêmes nos clients sur ces sujets : ils nous prennent des prestations d’études, de conseils, de veille. C’est un champ qui va créer des remous, et donc beaucoup de demandes.
En définitive, traduire, représenter, prendre le pouls : ce sont nos trois métiers historiques, et chacun d’eux prendra une dimension supérieure grâce à l’IA. La traduction parce que les textes deviennent illisibles. La représentation parce que les positionnements deviennent contre-intuitifs. La prise de pouls parce que les remous vont être violents.