IA : le meilleur et le pire

Chaque révolution technologique promet un monde meilleur. Celle-ci promet surtout d’arriver beaucoup plus vite que toutes les précédentes.

En janvier 2025, AlphaFold a pu prédire la structure de 200 millions de protéines humaines en quelques heures — un travail qui aurait pris des décennies à des milliers de chercheurs. Le même mois, une entreprise hongkongaise perd 25 millions de dollars après qu’un employé a validé un virement lors d’une conférence vidéo avec son directeur financier et ses collègues. Tous étaient des deepfakes. Même technologie. Deux usages. Deux mondes.

Ce double visage du meilleur et du pire est la marque de toutes les grandes innovations. La différence, cette fois, ce sera la vitesse.

L’IA n’est pas née en 2022 avec ChatGPT. Les premiers réseaux de neurones remontent aux années 1950. Pendant soixante ans, le domaine a alterné entre enthousiasme et désillusion — les fameux hivers de l’IA, périodes de promesses non tenues et de financement hasardeux. Puis 2012 : AlexNet écrase tous ses concurrents en reconnaissance d’images. 2016 : AlphaGo bat le champion du monde de go, jeu réputé inatteignable par la machine. 2020 : AlphaFold résout en quelques heures un problème de biologie moléculaire vieux de cinquante ans. 2022 : ChatGPT franchit 100 millions d’utilisateurs en deux mois, là où Internet avait mis sept ans.

C’est une compression du temps, bien plus qu'une simple accélération.

Le marché mondial de l’IA valait 244 milliards de dollars en 2025, en croissance de 32 % sur un an. L’IA générative seule dépassera 100 milliards en 2028. En France, 88 % des grandes organisations l’utilisent déjà dans au moins une fonction métier. Ces chiffres décrivent une transformation qui est en cours — sans filet, sans consensus, sans gouvernance réelle.

L’humanité a toujours eu du temps pour s’adapter aux grandes innovations. Cette fois, l’ IA ne lui en donnera pas le temps. Il nous faudra l’utiliser avant d'avoir appris à le faire. Il y aura donc certainement plus de pire avant d’arriver au meilleur.

Le pire est déjà documenté.

La fraude par deepfake devrait faire passer les pertes américaines de 12 milliards de dollars en 2023 à 40 milliards en 2027 selon Deloitte. En Europe, le nombre de deepfakes dans la fraude à l’identité a été multiplié par huit entre 2022 et 2023. L’UNESCO parle désormais de « crise épistémologique » : nous approchons d’un seuil au-delà duquel les humains ne pourront plus distinguer le réel du synthétique sans assistance technologique.

La Russie, la Chine, les États-Unis et Israël déploient des systèmes d’armes létales autonomes capables de choisir et d’engager des cibles sans intervention humaine. Une erreur d’identification algorithmique dans un conflit à haute intensité pourrait avoir des conséquences que personne ne maîtrise.

Le meilleur est promis.

McKinsey mesure une augmentation de 30 % de la vitesse d’exécution dans les entreprises adoptant l’IA — avec des gains touchant d’abord les travailleurs les moins productifs, qui rattrapent les plus performants. L’IA pourrait générer entre 250 et 420 milliards d’euros de PIB supplémentaire en France sur dix ans.

Un élève dans une école mal dotée accède pour la première fois à un tuteur disponible en permanence, capable de s’adapter à son niveau. Un médecin de campagne confronte un cas rare aux meilleures littératures mondiales en quelques secondes. La technologie qui creuse certains écarts en réduit d’autres.

Le défi environnemental interpelle, pour le meilleur comme pour le pire. L’IA optimise les réseaux électriques, accélère la recherche en matériaux pour les batteries et les panneaux solaires, produit des modèles de prévision climatique d’une précision inégalée. La technologie pourrait permettre à l’humanité de décarboner son économie plus vite que prévu mais aggrave l’empreinte énergétique du numérique. Llama 3.1 de Meta a généré près de 9 000 tonnes de CO₂ — dix-huit fois plus que GPT-3. Les émissions de Google ont augmenté de 48 % en quelques années.

Pour l’IA, deux réalités se dessinent, comme pour chacun de nous, dans notre usage quotidien: le meilleur “Wisdom In, Greatness Out” (WIGO)… et le pire“Garbage In, Garbage Out” (GIGO)

Un modèle d’IA amplifie ce qu’on lui confie. Des données rigoureuses, des hypothèses solides et un esprit critique peuvent transformer ces systèmes en accélérateurs de découverte. La machine démultiplie l’intelligence humaine. Utilisée avec méthode, elle peut raccourcir des décennies de recherche, révéler des corrélations invisibles et rendre accessible un niveau d’expertise autrefois réservé à quelques spécialistes.

Mais l’autre scénario se profile à court terme. Quelques centaines d’ingénieurs, employés par quelques entreprises concentrées dans un rayon d’une cinquantaine de kilomètres autour de San Francisco, définissent aujourd’hui les architectures, les paramètres et les objectifs de ces systèmes qui vont structurer l’information, orienter les marchés du travail et parfois même influencer certaines décisions médicales de milliards de personnes…

Trois entreprises américaines — Google, Microsoft et Amazon — captent déjà près de 80 % de l’augmentation des dépenses françaises en infrastructures d’IA. Pendant que l’Europe parle de souveraineté numérique, une grande partie de ses données publiques et privées transite par des serveurs qu’elle ne contrôle pas. Dans ce scénario, l’IA n’est plus un outil universel, mais une infrastructure stratégique contrôlée par quelques acteurs privés, américains, capables d’influencer l’accès à la connaissance, les flux économiques et les normes technologiques à l’échelle mondiale.

Le meilleur finit souvent par l’emporter. Mais ce n’est jamais automatique. L’imprimerie a déclenché les guerres de religion avant les Lumières. L’électricité a d’abord alimenté les chaînes d’assemblage avant d’éclairer les foyers. Internet a produit la surveillance de masse avant la médecine personnalisée. La chaise électrique a mis vingt ans à provoquer les premières régulations.

L’IA suivra probablement le même chemin. La seule différence, cette fois, c’est la vitesse. Si le rythme d’adoption de l’IA est vingt fois plus rapide que celui de l’électricité, le temps d’adaptation des institutions devrait l’être aussi. Il ne l’est pas. C’est bien le problème central.

ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs en deux mois. Aucune technologie dans l’histoire humaine ne s’est diffusée aussi vite. Les institutions, les lois, l’école, les entreprises — tout ce qui permet normalement d’apprivoiser une révolution technologique — évolue à un rythme infiniment plus lent.

L’IA est un amplificateur qui va produire plus de ce que nous sommes déjà, plus de réussites, de découvertes et de merveilles, mais aussi plus de désastres, d'échecs et de menaces.

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