Une technologie qui dérange (1re partie)

Par Jorge Camacho

Enthousiasme et inquiétudes autour de l'IA générative

Il y a quelque temps, en novembre 2025, le chroniqueur spécialisé dans les technologies du New York Times, Kevin Roose, publié sur X une remarque sur le vif intérêt suscité par des études telles que ceux du MIT et METR, ce qui a été interprété par beaucoup comme une preuve remettant en cause l'impact des premiers déploiements d'outils d'IA générative. Il a conclu son article par une affirmation singulière :

Apparemment — et peut-être à juste titre —, il critiquait ceux qui n’analysent pas ces études d’un œil critique, ce qui conduit souvent à des interprétations erronées ou exagérées des résultats. Cependant, pour moi, la question la plus intéressante était la suivante : pourquoi les gens sont-ils « désespérés de prouver que les LLM ne fonctionnent pas » en premier lieu ?

Dans le même ordre d'idées, quelques jours à peine plus tard, le chroniqueur Noah Smith a publié sur Substack un article intitulé « J'adore l'IA. Pourquoi tout le monde ne l'aime-t-il pas ? ». À X il l'a résumé comme suit :

Dans son article, Smith reconnaît certaines de ce qu’il appelle les « externalités négatives potentielles » de l’IA, telles que les deepfakes, la dégradation de l'esprit critique, la prolifération de contenus de mauvaise qualité ou le risque que des acteurs malveillants utilisent l'IA pour causer de graves préjudices. Il minimise toutefois considérablement ces risques et d'autres préjudices réels ou potentiels, en affirmant que l'attitude négative envers l'IA est infondée et irrationnelle. Pourquoi ? Selon lui, parce que cette attitude repose sur un ensemble restreint d’affirmations trompeuses ou exagérées concernant l’IA, telles que sa consommation d’eau, son potentiel de concentration des richesses ou le risque de chômage de masse.

Vers la fin de son article, Smith en vient à une question qui se rapproche beaucoup de celle posée par Roose : pourquoi un ensemble d'affirmations prétendument exagérées ou trompeuses sur l'IA connaît-il un tel succès ? Il écrit :

Ainsi, dans un exemple flagrant de raisonnement circulaire, on nous dit que les gens éprouvent une aversion pour l'IA parce qu'ils croient à certaines affirmations irrationnelles, et que ces affirmations sont largement répandues parce que les gens éprouvent une aversion pour l'IA. Une fois encore, la question reste posée : pourquoi les gens éprouvent-ils une aversion pour l’IA dès le départ ?

Ce ne sont là que quelques exemples de passionnés d'IA confrontés à une réalité de plus en plus largement reconnue : la plupart des gens, notamment aux États-Unis, n'aiment pas l'IA. À la fin de l'année 2025, tant Politico comme le New York Times Ils ont publié des articles analysant ce phénomène et reconnaissant que ce sentiment transcende les clivages partisans, ce qui pose d'importants défis stratégiques tant pour les démocrates que pour les républicains.

Ces articles s'appuyaient sur des sondages récents qui révélaient une inquiétude généralisée concernant l'IA aux États-Unis. Un rapport du Pew Research Center, publié en avril 2025 Elle a révélé que seuls 17 % des Américains, contre 56 % des experts en IA, estiment que l'intelligence artificielle aura un impact positif aux États-Unis au cours des 20 prochaines années.

Ce sentiment négatif est particulièrement marqué aux États-Unis, mais il n'est pas propre à ce pays. Un autre rapport récent de Pew a révélé qu’à l’échelle mondiale, « en moyenne, 34 % des adultes se disent plus inquiets qu’enthousiastes face à l’utilisation croissante de l’IA, tandis que 42 % se disent à la fois inquiets et enthousiastes ». Dans seulement deux des pays interrogés — Israël et la Corée du Sud —, le groupe se disant « plus enthousiaste qu’inquiet » (respectivement 29 % et 22 %) était légèrement plus important que celui se disant « plus inquiet qu’enthousiaste » (respectivement 21 % et 16 %).

Cette enquête est intéressante à plusieurs égards. L’un d’entre eux est la polarisation qu’elle met en évidence, non seulement entre ceux qui sont les plus inquiets et ceux qui sont les plus enthousiastes, mais aussi au sein même des personnes qui éprouvent ces deux émotions simultanément. Nous sommes nombreux à ressentir une sorte de dissonance cognitive : si ce n’est pas exactement de l’enthousiasme, du moins de l’admiration pour les capacités des systèmes d’IA générative, accompagnée d’une inquiétude quant à leurs coûts et à leurs dommages potentiels.

Il est également intéressant de noter que l'enquête utilise les termes « inquiétude » et « enthousiasme » comme indicateurs d'acceptation de l'IA. Ceux-ci ne semblent pas être les extrêmes opposés d'une même variable, mais plutôt les extrêmes de deux variables distinctes. Cependant, l'enquête n'approfondit pas suffisamment les raisons qui expliquent ces attitudes.

La première enquête, qui porte uniquement sur les États-Unis, met en évidence certaines préoccupations concrètes : la suppression potentielle d’emplois, la désinformation du public, la perte de liens humains et l’aggravation des préjugés raciaux, ethniques et de genre par le biais des systèmes décisionnels algorithmiques. Le plus intéressant réside dans la distinction entre le grand public et les « experts en IA » — définis comme des personnes dont le travail ou les recherches sont liés à l’IA — ainsi que dans la divergence d’opinions que cette classification met en évidence.

Si l'on examine ces deux enquêtes conjointement, on pourrait penser que cette divergence est corrélée, voire liée de manière causale, à la familiarité des personnes interrogées avec la technologie. Ainsi, les soi-disant « experts en IA », c'est-à-dire ceux qui travaillent directement avec cette technologie et se concentrent davantage sur ses aspects techniques, font preuve d'un plus grand enthousiasme que le grand public, qui a tendance à avoir une vision plus large et à se préoccuper davantage de ses conséquences sociales.

En effet, comme je l'ai récemment expliqué dans un publication sur LinkedIn, cette tension entre enthousiasme technique et préoccupations sociales est manifeste dans les débats publics sur l'IA. On pourrait dire que la plupart des auteurs, créateurs de contenu et influenceurs passionnés par l’IA se concentrent principalement sur les capacités croissantes de ces outils et sur ceux qui les utilisent, plutôt que sur leurs coûts et leurs avantages environnementaux, économiques, sociaux et culturels. Cela s’observe chez des personnalités telles que Ethan Mollick sur LinkedIn, ou Nate B. Jones sur YouTube. D'autre part, la plupart des détracteurs de l'IA — comme la la journaliste Karen Hao ou le une équipe composée de la linguiste Emily M. Bender et de la sociologue Alex Hanna— ont tendance à se concentrer davantage sur les questions systémiques que sur les compétences techniques en elles-mêmes.

Cependant, cette hypothèse peut se révéler un peu plus complexe. Bien sûr, les passionnés d’IA s’intéressent également aux systèmes économiques, sociaux et culturels dans lesquels cette technologie s’inscrit. La différence est que, d’une manière générale, leur point de vue est souvent idéologiquement compatible avec le statu quo. Parmi d’autres exemples, on peut citer Azeem Azhar, qui nous fait un reportage depuis la réunion annuelle du Forum économique mondial à Davos. En effet, ces commentateurs pourraient se sentir tellement à l'aise avec le système actuel qu'ils finissent par s'intéresser presque exclusivement à l'évolution technique de la technologie.

Les détracteurs de l'IA, quant à eux, tiennent également compte des capacités techniques, mais analysent en outre les systèmes au sein desquels ces capacités opèrent. Plus important encore, ils adoptent généralement une position critique ou opposée à l’égard de ces systèmes. Un bon exemple de cette perspective est le groupe d’écrivains, de podcasteurs et d’universitaires critiques envers la technologie, composé de Paris Marx, Brian Merchant, Edward Ongweso Jr. et Jathan Sadowski.

Selon cette hypothèse, le fait d’envisager la situation dans son ensemble d’un point de vue critique influence profondément l’évaluation que l’on fait de l’IA. Cela me rappelle un passage particulier du livre *This Changes Everything* de Naomi Klein. Évoquant la conceptualisation du changement climatique par Al Gore comme une « vérité qui dérange », elle écrit :

L'argument est le suivant : il y a deux décennies, lors de la sortie de le documentaire de Gore, il était déjà évident que le changement climatique représentait un défi considérable pour le système capitaliste. Plus récemment, la Réseau pour l'écologisation du système financier a confirmé que la croissance économique mondiale pourrait reculer de 3 % d'ici 2030 en raison du changement climatique, tandis que la l'Institute and Faculty of Actuaries et l'université d'Exeter ont averti que le PIB mondial pourrait diminuer jusqu’à 50 % entre 2070 et 2090. Compte tenu de l’ampleur de cette menace, ceux qui se satisfont du capitalisme ont tendance à considérer le changement climatique comme un phénomène gênant et adoptent généralement l’une des deux réactions suivantes. L'une serait le déni ou le retardement climatique, c'est-à-dire nier la réalité ou l'urgence du problème. L'autre serait de reconnaître le problème sans remettre en cause le le capitalisme comme la force qui le pousse, ce qui conduit à des stratégies superficielles telles que la tarification du carbone ou le remplacement des véhicules conventionnels par des véhicules hybrides ou électriques.

D’un autre côté, ceux d’entre nous qui critiquons le système économique et croyons en des alternatives plus justes pouvons percevoir le changement climatique, paradoxalement, comme une menace politiquement opportune. Pourquoi ? Parce qu’il peut être considéré comme une raison définitive et incontestable pour susciter des transformations profondes. Au lieu de chercher des solutions dans le cadre des règles du système, cette perspective privilégie des propositions telles que l’écosocialisme, qui visent à lutter contre le changement climatique par une transformation radicale de l'économie. C'est pourquoi, comme nous le rappelle Klein, la devise du mouvement pour la justice environnementale est « Changer le système, pas le climat ».

On peut y trouver une sorte de cadre conceptuel. Le caractère confortable ou inconfortable d’une chose — qu’il s’agisse d’une réalité socio-écologique comme le changement climatique ou d’une technologie émergente comme l’IA — dépend d’une relation entre trois éléments : l’observateur, le système et le phénomène observé. Si vous êtes d’accord avec le système et que le nouveau phénomène est incompatible avec celui-ci, vous le considérerez comme gênant. Si vous êtes en désaccord avec le système et que le nouveau phénomène est incompatible avec celui-ci, vous le considérerez comme rassurant. Cette position rappelle l’ancien proverbe : «L'ennemi de mon ennemi est mon ami». Selon Klein, c'est à peu près ainsi que l'écosocialisme interprète le changement climatique.

Ce cadre peut également s'appliquer à l'IA. Si vous êtes en accord avec le système et que la nouvelle technologie est compatible avec celui-ci, vous la trouverez pratique : l'ami de mon ami est mon ami. Telle serait la position de nombreux passionnés d'IA, notamment dans le secteur technologique, mais aussi de l'administration de Donald Trump. C'est peut-être pour cela que, comme certains l'ont remis en question, le soutien à l'IA est souvent perçu comme une position associée à la droite politique.

Mais si tu n'es pas d'accord avec le système et que la nouvelle technologie est compatible avec celui-ci, tu la trouveras gênante : l'ami de mon ennemi est mon ennemi. Comme mentionné précédemment, c'est le point de vue de nombreux détracteurs de l'IA et peut-être aussi d'une grande partie de cette majorité mondiale qui considère cette technologie avec inquiétude. En effet, pour compléter l'analogie avec le discours sur le changement climatique, certains défenseurs de l'IA utilisent le terme «négationnisme» pour désigner ses détracteurs, en les comparant explicitement avec ceux qui nient ou freinent l'action climatique. On peut toutefois faire valoir que ces comparaisons confondent les positions critiques et les positions sceptiques. Pour beaucoup d’entre nous, l’IA peut être une technologie bien réelle et très performante, mais politiquement gênante car elle menace de perpétuer, voire d’intensifier, la concentration du pouvoir et les dynamiques néfastes de notre système économique.

Comment se fait-il que l’IA s’intègre si bien au système actuel ? Ou, pour le dire plus simplement, pourquoi peut-elle être considérée comme la meilleure amie du capitalisme ? C’est cette question que j’explore dans les parties suivantes de cet essai. Avant de poursuivre, je tiens à apporter une précision terminologique.

Jusqu’à présent, j’ai utilisé le terme vague « IA », un signifiant flottant par excellence. Comme affirment Emily M. Bender et Alex Hanna, « IA » est avant tout un terme marketing « qui ne désigne pas un ensemble cohérent de technologies ». Thomas Haigh, informaticien et historien, affirme que une affirmation similaire, peut-être plus précise: « IA » est une marque. À l’instar d’autres marques, elle regroupe des éléments qui ne sont pas nécessairement liés entre eux et leur attribue des qualités auxquelles on aspire. Selon Haigh :

Dans cette optique, il apparaît clairement que le secteur technologique a tiré profit du fait que le terme « IA » suggère des capacités comparables à celles de l'intelligence humaine. C'est pourquoi, selon l'auteur, ce terme devrait être utilisé de manière plus précise pour désigner un domaine de recherche en informatique qui reste, dans une large mesure, une ambition.

Dans cet essai, je me concentre sur l'IA générative, qui hérite des qualités évocatrices de ce concept plus large. On pourrait la définir comme un ensemble d'applications et de systèmes logiciels qui utilisent modèles fondateurs pour générer différents types de contenu : texte, images, vidéo, audio et code informatique. Cela inclut des outils largement utilisés tels que ChatGPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic et Gemini de Google. De plus, j'adopterai une perspective globale et critique sur le secteur de l'IA, en prenant en compte non seulement les outils eux-mêmes, mais aussi les entreprises, les pratiques commerciales ainsi que le contexte social et environnemental dans lequel ils évoluent.

Dans la deuxième partie de cet essai, j'analyserai le volet « offre » de ce secteur, en mettant l'accent sur les outils et, surtout, sur les ressources humaines et naturelles qu'il nécessite. La troisième partie abordera le volet « demande » : la prétendue proposition de valeur pour les consommateurs, les organisations et la société en général.

Image de couverture : Clarote & AI4Media : https://betterimagesofai.org / https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Ce texte a été initialement publié en anglais le 19 février 2026 sous le titre «Une technologie qui pose problème (1re partie) : enthousiasme et inquiétudes autour de l'IA générative".