Bonjour à toutes et tous,

Trois sujets cette semaine pour comprendre où va le monde.

D'abord, le second volet de ma trilogie sur le travail à l'ère de l'IA : comment rester irremplaçable. Je démonte les fausses pistes comme la maîtrise des outils, l'hyper-spécialisation et les soft skills génériques. Je tente de tracer une cartographie en quatre niveaux des compétences vraiment différenciantes. Mais attention, sans les bonnes transformations d'état d'esprit, rien ne tient.

Ensuite, Google. Gemini, Veo, Imagen, NotebookLM, AI Overviews dans Search… une avalanche d'outils. Et en même temps, jusqu'à 40 milliards investis dans Anthropic, leur concurrent direct. Le beurre, l'argent du beurre, et la laiterie en option. Je propose quatre hypothèses stratégiques pour décrypter ce grand écart.

Enfin, une bonne nouvelle qu'il faut amplifier. En 2025, les renouvelables ont dépassé le charbon dans la production mondiale d'électricité. Le solaire galope, le stockage explose, la Chine et l'Inde avancent. Le renouvelable est devenu une infrastructure de résilience.

Bonne lecture.

Stéphane Amarsy

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L'Humain Augmenté : comment rester irremplaçable à l'ère de l'IA

Cette article est le second d’une série de trois.

Deux profils, même secteur, même disruption, mais le premier passe ses journées à rager contre les outils d'IA que son entreprise lui impose et à chercher sur quelles tâches il peut encore démontrer une valeur que la machine ne fait pas aussi bien. Le second a restructuré son mode de travail il y a deux ans, délègue à l'IA tout ce qu'il peut et consacre son énergie à des dimensions de son métier que l'IA ne touche pas comme les jugements à fort enjeu, les relations de confiance avec les clients ou encore la vision stratégique que seule une expérience humaine accumulée peut nourrir. Le premier est anxieux et le second est indispensable.

Une transformation plus profonde que la maîtrise relative des outils les différencie. Parlons plutôt d’une façon différente de comprendre ce que signifie être professionnel dans un monde où l'IA peut faire la majorité des tâches que l'on nous a appris à valoriser. La différenciation face à l'IA n'est pas une liste de compétences à cocher. Il s’agit d’une transformation de l'identité professionnelle qui opère simultanément sur deux plans : les compétences (ce que l'on sait faire) et l’état d’esprit (la façon dont on appréhende le monde, son rôle dans ce monde sans oublier la valeur qu'on y apporte). Nous allons commencer par identifier ce qui ne fonctionne pas comme les réponses intuitives qui semblent raisonnables mais qui sont des impasses. Puis nous dresserons une cartographie des compétences véritablement différenciantes qui seront organisées en quatre niveaux de profondeur. Enfin, nous examinerons les transformations d'état d’esprit sans lesquelles les compétences restent des instruments sans direction.

Le mauvais diagnostic : ce qui ne marchera pas

L'illusion de la « compétence IA » comme bouclier

“Il faut apprendre à utiliser l’IA” est l’injonction que l'on entend partout, dans les entreprises, les écoles, les cabinets de conseil. Maîtriser le prompt engineering. Savoir utiliser ChatGPT, Claude, Midjourney. S'outiller. Se former. C'est certes nécessaire mais absolument non suffisant et en aucune manière une différenciation. Le paradoxe est simple : maîtriser les outils d'IA rend plus efficace, mais pas moins substituable si la valeur fondamentale que l'on apporte reste dans l'exécution. Un rédacteur qui utilise l'IA pour aller deux fois plus vite produit deux fois plus mais deux rédacteurs augmentés de ce type coûtent toujours moins qu'une équipe de quatre rédacteurs classiques. Le marché s'ajuste. La productivité accrue ne protège pas les emplois si elle est capturée par une compression des effectifs plutôt que par une hausse des salaires. La distinction essentielle est entre "utiliser l'IA" et "apporter ce que l'IA ne peut pas apporter". La première compétence est un point d'entrée alors que la seconde est une stratégie de survie professionnelle.

Le piège de la spécialisation technique profonde

Une seconde réponse, plus sophistiquée, consiste à devenir expert dans un domaine très pointu que l'IA ne maîtrise pas encore. La spécialisation technique comme forteresse n’est rien de plus qu’une stratégie valide à court terme. Les LLMs spécialisés (entraînés spécifiquement sur des corpus médicaux, juridiques, financiers, techniques, …) rattrapent les experts humains avec une vitesse déconcertante. Ce qui était une niche protégée il y a trois ans est aujourd'hui accessible à tout professionnel augmenté par l'IA. La comptabilité fiscale, la recherche de précédents juridiques, l'analyse de dossiers médicaux complexes, la modélisation financière avancée, toutes ces spécialisations qui avaient leur rareté sur le marché du travail s'érodent. La demi-vie des compétences techniques est passée, selon certaines estimations, de 15 ans dans les années 1990 à moins de 5 ans aujourd'hui et l'IA va encore l'accélérer. Cela ne signifie pas qu'il ne faut pas se spécialiser. Cela signifie que la spécialisation ne suffit plus comme stratégie principale. Elle doit être combinée avec des compétences que la spécialisation seule ne peut pas offrir.

La fausse sécurité des soft skills génériques

"Soyez empathique, créatif, communicant." Ce conseil, répété à l'infini dans les conférences RH et les curricula scolaires depuis 2016, est juste dans son intuition et insuffisant dans sa formulation. L'empathie non ancrée dans un contexte professionnel précis n'est pas une caractéristique marchande. C'est son application dans des situations professionnelles spécifiques qui crée de la valeur. Un thérapeute dont l'empathie permet de détecter ce qu'un patient n'exprime pas encore, un manager dont la sensibilité émotionnelle lui permet de reconnaître une crise naissante dans son équipe, un dirigeant dont l'intelligence relationnelle lui permet de dénouer une négociation bloquée. Ces applications concrètes de l'empathie ont une valeur professionnelle réelle mais attention, "Être empathique" comme attribut générique n'en a pas.

Il nous faut une cartographie plus précise et opérationnelle qui distingue les compétences par leur profondeur et leur durabilité face à la progression de l'IA.

La carte des compétences différenciantes

Niveau 1 : l'orchestration intelligente

Le premier niveau de différenciation est celui que tout professionnel doit maîtriser dans les 12 à 24 prochains mois sous peine de décrocher irrémédiablement. Il s'agit de la capacité à composer avec l'IA plutôt que d’être en compétition contre elle. La métaphore du chef d'orchestre est ici pertinente. Un grand chef d'orchestre n'est absolument pas le meilleur soliste de l'ensemble mais celui qui comprend comment faire sonner ensemble des instruments radicalement différents pour produire quelque chose qu'aucun ne pourrait produire seul. L'orchestrateur de systèmes IA est celui qui comprend ce que chaque outil peut faire ou non, comment enchaîner les agents pour résoudre un problème complexe et surtout comment valider et critiquer les outputs pour s'assurer qu'ils servent l'objectif recherché.

Cela requiert concrètement : 

• une maîtrise avancée du prompt engineering (pas seulement les commandes de base, mais la conception de systèmes de prompts complexes et itératifs)

• la capacité à concevoir des workflows hybrides humain-IA 

• un regard critique sur les outputs de l'IA (biais, hallucinations, angles morts) 

• l'intégration de ces outils dans des processus métier réels. 

Les profils qui émergent autour de ces compétences (AI Workflow Architect, Prompt Systems Designer, AI Product Manager, …) sont parmi les plus demandés et les mieux rémunérés du marché actuel. Ce niveau de différenciation sera lui-même érodé très rapidement du fait d’une simplification de l'orchestration qui conduira à sa démocratisation. Il faut le considérer comme un plancher et non un plafond.

Niveau 2 : le jugement de haut niveau

Le deuxième niveau résiste plus durablement. Il s'agit de capacités que l'IA simule de façon de plus en plus convaincante sans en avoir une possession structurelle parce qu'elles requièrent un ingrédient que les modèles statistiques ne peuvent pas avoir à savoir une expérience vécue du monde réel et une responsabilité assumée. La pensée systémique qui est la capacité à percevoir les interdépendances complexes d'un système, les boucles de rétroaction, les effets de second et troisième ordre, est un excellent exemple. L'IA optimise localement avec une efficacité remarquable. Elle est moins performante pour percevoir comment une optimisation locale crée une fragilité globale. Un dirigeant qui restructure sa chaîne d'approvisionnement en maximisant l'efficacité de chaque nœud peut créer un système globalement cassant face à un choc imprévu. La pensée systémique est ce qui permet de voir ce que l'optimisation locale cache.

La décision sous ambiguïté radicale est une autre compétence de ce niveau. Quand les données sont insuffisantes, contradictoires, ou quand le problème est si nouveau qu'aucune base de données d'entraînement ne le couvre, l'IA tâtonne. L'humain expérimenté navigue. Il synthétise des signaux faibles hétérogènes, mobilise une mémoire d'expériences analogues, et prend une décision en sachant qu'elle sera partielle et révisable. Cette capacité à avancer dans le brouillard sans se paralyser est fondamentalement humaine.

L'éthique appliquée (pas l'éthique comme discipline académique mais l'arbitrage concret entre des valeurs en tension dans des situations réelles) est une troisième compétence de ce niveau. Faut-il dire la vérité à ce client même si elle détruit sa confiance en nos services ? Faut-il respecter la procédure même si elle produit un résultat manifestement injuste dans ce cas précis ? Ces arbitrages mobilisent un sens moral incarné que l'IA ne peut que simuler sans le posséder. Elle peut produire une réponse plausible à ces questions sans en assumer la responsabilité.

Niveau 3 : la relation et l'incarnation

Le troisième niveau de différenciation est celui que l'IA attaquera en dernier et peut-être jamais complètement. Il s'agit des compétences relationnelles et incarnées dont la valeur réside dans leur ancrage dans un être humain singulier.

Le leadership en situation de crise est l'une de ces compétences. Mobiliser des humains dans l'incertitude, la peur, le deuil professionnel ou l'échec n'est pas un problème de traitement de l'information. Il faut un acte de présence et d'engagement qui exige une vulnérabilité partagée. Les leaders les plus efficaces dans ces moments sont ceux qui s'engagent personnellement, qui montrent qu'ils portent le même poids, qui créent un espace où l'incertitude peut être assumée collectivement sans se réfugier derrière des analyses.

La confiance relationnelle profonde est une ressource qui devient plus rare et plus précieuse dans un monde où les interfaces IA se multiplient. Définissons le comme ce lien particulier qu'un client, un patient, un collaborateur développe avec une personne spécifique indépendamment du rôle ou de l’institution. Paradoxalement, plus le monde se remplit d'agents IA efficaces et disponibles, plus le désir de relations humaines authentiques s'intensifie. La confiance que l'on place dans un être humain singulier avec ses imperfections, son histoire, sa cohérence entre valeurs affichées et comportements observés, est d'une nature que l'IA, même extraordinairement performante, ne peut pas reproduire.

L'influence et la persuasion incarnées entrent dans la même catégorie. La négociation complexe, la diplomatie, la vente de transformations profondes se jouent dans des espaces subtils où le corps, le silence, l'hésitation volontaire, le regard qui dure une seconde de trop comptent autant que les arguments. Tout cela peut sembler accessoire et pourtant les décisions les plus importantes se gagnent souvent là.

Niveau 4 : la création de sens

Le quatrième niveau est le plus profond et le plus durable. Il concerne la capacité à donner du sens, autrement dit, à décider ce que l'information signifie dans le contexte particulier d'une organisation, d'une époque ou d'un projet humain.

La narration stratégique en est la manifestation la plus visible. Donner du sens à une transformation, construire un récit qui mobilise des équipes, des investisseurs, des clients autour d'une direction est un acte de création qui part d'une vision du monde, pas d'une analyse de données. L'IA peut produire des histoires cohérentes et bien structurées. Il manque néanmoins l’étincelle du fait de son incapacité à avoir une vision du monde authentique née d'une expérience vécue.

La synthèse transdisciplinaire (la capacité à assembler des insights de domaines radicalement différents pour créer des frameworks nouveaux) est une autre compétence de ce niveau. Les grandes innovations conceptuelles de l'histoire ont presque toujours été des imports d'une discipline dans une autre : Darwin appliquant la géologie à la biologie, Shannon appliquant la thermodynamique à l'information, Kahneman appliquant la psychologie à l'économie, ... L'IA peut réaliser des synthèses remarquables à l'intérieur d'un domaine. La transgression de domaine qui crée un nouveau champ entier reste un territoire humain en tout cas pour l’instant.

Enfin, la distinction entre l'auteur et l'exécutant. Dans un monde où l'IA exécute avec une efficacité croissante, la valeur migre vers celui qui assume intellectuellement et moralement la direction d'un travail. "Qui a décidé que c'était ce qu'il fallait faire, et pourquoi ?" Cette question, à laquelle une IA ne peut pas répondre en son propre nom, est précisément celle que les clients, les patients, les citoyens continuent de poser.

La transformation de l’état d’esprit

De l’état d’esprit de l'expertise à celui de l'exploration

L'expertise a été, pendant des décennies, le fondement de l'identité professionnelle. "Je suis juriste", "Je suis consultant en stratégie", "Je suis développeur", “Je suis pharmacien”. L'identité construite autour d'un corpus de savoir maîtrisé et reconnu dans un domaine défini était fonctionnel dans un monde où les compétences avaient une longue durée de vie et où la profondeur dans un domaine était suffisante. L'IA ne détruit pas l'expertise. Elle en érode plus ou moins vite la rareté. Et quand la rareté d'une expertise s'érode, l'identité construite autour d'elle devient fragile. La rigidité identitaire face à cette érosion produit soit le déni ("mon expertise est plus profonde que ce que l'IA peut reproduire") soit la panique ("je ne sais pas qui je suis si je ne suis plus expert dans mon domaine"). L’état d’esprit alternatif est celui de l'exploration en construisant son identité autour des questions que l'on pose et non des réponses que l'on détient. L'explorateur professionnel est celui qui se définit par sa façon d'aborder le monde (sa curiosité, sa méthode, sa capacité à traverser des territoires inconnus, …) plutôt que par la maîtrise d'un territoire particulier. Ce déplacement identitaire est bien plus qu’une stratégie d'adaptation tout simplement car cela revient à habiter une carrière de façon plus robuste et plus satisfaisante dans un monde en accélération permanente.

De l’état d’esprit de la compétition à celui de la complémentarité

La question "est-ce que l'IA va me remplacer ?" est mal posée. Elle présuppose une relation de compétition induisant l’existence d’un terrain commun sur lequel l'IA et l'humain s'affrontent pour les mêmes tâches. Voici la bonne interrogation : "avec l'IA, à quoi puis-je maintenant prétendre que je ne pouvais pas atteindre avant ?". L'augmentation asymétrique change les termes du problème. Un professionnel qui délègue à l'IA tout ce qu'elle peut faire (recherche d'information, rédaction de premiers jets, analyse de données, synthèse de documentation, …) libère un espace cognitif et temporel considérable. L’enjeu consiste à identifier ce qu'on peut créer dans cet espace élargi que l'on n'aurait jamais pu créer sans lui. Cela revient à ne pas chercher ce que nous pouvons faire pour rester "utile" dans les termes anciens. 

L'analogie de l'excavatrice est parlante : elle n'a pas tué le maçon, elle lui a permis de construire ce qui était impossible à la main. La cathédrale du travail contemporain, qui peut être le projet ambitieux, la transformation profonde ou encore la création de valeur à une échelle qu'un humain seul ne pouvait pas atteindre, devient accessible à celui qui choisit l'excavatrice comme levier plutôt que comme menace.

De l’état d’esprit de la certitude à celui de l'anti fragilité

La stabilité professionnelle a longtemps été le signe du succès.  Ce modèle inaccessible dans le monde actuel est activement dangereux. Les systèmes optimisés pour la stabilité sont précisément les plus fragiles face aux chocs imprévisibles. Nassim Taleb a introduit le concept d'anti fragilité pour désigner les systèmes qui ne se contentent pas de résister aux chocs mais qui en tirent avantage. Appliqué aux carrières, cela signifie : construire un portefeuille professionnel délibérément diversifié avec plusieurs sources de valeur et de revenu, plusieurs réseaux et plusieurs identités partielles. La bonne image est de disposer d’une multiplicité de jambes sur lesquelles on peut s'appuyer ce qui fait que certaines peuvent se casser sans que le corps tombe.

Cela requiert une acceptation active de l'obsolescence partielle. Certaines compétences que l'on a développées avec soin en ayant investi du temps et de l'énergie vont devenir obsolètes parce que le monde a changé. Le deuil de ces compétences est réel et légitime. Mais il doit être accompagné d'un réinvestissement délibéré dans ce qui émerge, pas d'une crispation défensive sur ce qui décline.

De l’état d’esprit de l'individu à celui du collectif augmenté

La dernière transformation est sans doute la plus contre-intuitive dans une culture professionnelle qui valorise l'excellence individuelle. La différenciation la plus durable face à l'IA est souvent collective. Une organisation, une communauté de pratique, un réseau de confiance qui combine des humains et des systèmes IA de façon unique crée une valeur que ni les humains seuls ni l'IA seule ne peuvent créer. La culture d'équipe, les modes de collaboration informels, la confiance interpersonnelle accumulée au fil du temps partagé, les façons particulières de résoudre les problèmes qui font la signature d'un collectif, tout cela est irréductible à un modèle d'IA, si performant soit-il.

La confiance interpersonnelle profonde va justement devenir une ressource rare dans un monde peuplé d'agents IA dont on ne sait jamais exactement à qui ils "appartiennent" ni quels sont leurs véritables objectifs. Les collectifs humains capables de générer et de maintenir une confiance réelle entre leurs membres, des équipes soudées, des réseaux professionnels authentiques, des communautés de valeurs partagées, … auront un avantage structurel dans l'économie de l'IA.

Stratégie de repositionnement : que faire maintenant ?

L'audit de sa propre valeur

La première étape est un travail d'honnêteté radicale sur soi. Quelles tâches de mon travail actuel sont déjà reproductibles par l'IA ? Avec quel niveau de qualité ? Dans quel délai temporel cette reproductibilité va-t-elle s'améliorer ? Quelles sont les dimensions de mon travail pour lesquelles on me choisit, moi, plutôt qu'un bon système ou un prestataire générique ? Ces questions inconfortables révèlent souvent que la part de notre travail qui est véritablement irremplaçable est plus petite que ce que notre amour-propre professionnel voudrait nous faire croire. Mais elles révèlent aussi un noyau dur de valeur authentique à savoir ce pour quoi les clients reviennent ou ce que les collègues ne peuvent pas déléguer à d'autres.

Le plan de développement sur trois horizons

À court terme (0 à 12 mois), la priorité est la maîtrise opérationnelle de l'IA dans son domaine pour libérer le temps et l'énergie nécessaires au travail qui compte vraiment. Identifier les 2 ou 3 compétences de niveau 2 et 3 qui correspondent à sa singularité et commencer à les développer de façon délibérée.

À moyen terme (1 à 3 ans), se repositionner sur des rôles d'orchestration et de jugement. Construire une réputation dans les zones de différenciation identifiées. Cela peut signifier des changements de poste, de périmètre ou de forme de travail (indépendance, collectifs, hybridation). La réputation dans les zones de différenciation se construit par la visibilité donc partagez, écrivez, parlez, enseignez ce que vous savez faire de façon singulière.

À long terme (3 à 10 ans), l'objectif est de construire une identité professionnelle autour de ce que l'IA ne sera jamais : l'humain intentionnel, responsable, incarné, porteur d'une vision et d'une façon d'être dans le monde qui lui sont propres. C'est un projet de toute une vie professionnelle et c'est précisément pourquoi cela vaut la peine de le commencer maintenant.

Être irremplaçable à l'ère de l'IA n'est pas un état à atteindre. Voyez le comme un mouvement perpétuel d'adaptation, de repositionnement et de réinvention. L'IA est à la fois le miroir grossissant de notre médiocrité car elle révèle avec une clarté brutale ce que nous faisions de façon mécanique sans vraiment créer de valeur, et le révélateur de notre profondeur, de ce qui dans notre façon d'être professionnels, de penser, de créer et de nous relier aux autres donc de tout ce qui résiste à la reproduction algorithmique.

Ces transformations individuelles s'inscrivent cependant dans un cadre macroéconomique et social qui lui-même est en crise profonde. Car si des individus et des organisations peuvent s'adapter, le modèle de financement du contrat social (construit entièrement sur le travail humain rémunéré) ne peut pas s'adapter de la même façon. C'est ce que nous allons examiner dans le troisième et dernier article de cette trilogie.

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Google

Google donne parfois l’impression d’avoir trouvé une machine à clonage… et de l’avoir branchée sur son propre département IA. Un jour, c’est Gemini qui change de peau. Le lendemain, Search se met à “répondre” au lieu de renvoyer des liens. Puis arrivent Veo pour la vidéo, Imagen pour l’image, NotebookLM pour les notes et la recherche personnelle et de nombreux autres outils comme le dernier né Stitch. Google multiplie les surfaces d’IA, vite, partout, tout le temps. Un regard rapide y verra un feu d’artifice permanent à la place d'un écosystème cohérent.

Regardons les pièces du puzzle. Côté grand public, Bard a été rebaptisé Gemini, avec une appli dédiée et une formule payante “Gemini Advanced” annoncées début février 2024. Dans la foulée, Google a installé l’IA au cœur de son coffre-fort historique : la recherche. Les “AI Overviews” ont commencé à se déployer pour tous aux États-Unis à partir du 14 mai 2024, avec l’ambition affichée d’étendre l’accès à plus d’un milliard de personnes avant la fin de l’année. Là, on ne parle plus d’un gadget. On parle de l’interface principale de la connaissance en ligne. Côté création, Google a présenté Veo (génération vidéo) et Imagen 3 (génération d’images) dans la séquence I/O 2024, comme pour rappeler que l’IA n’est pas qu’un chatbot, mais aussi une usine à contenus. Côté productivité, NotebookLM pousse une idée simple, presque maligne : l’IA devient “partenaire de lecture” à partir de vos propres sources (PDF, liens, docs). Et Google a même ouvert la porte d’une diffusion plus large via une application mobile. Sous le capot, le pari technique reste la course au contexte, à la multimodalité et à la vitesse d’exécution. On comprend mieux l’avalanche d’outils : chaque produit devient un prétexte à récolter des usages, donc des retours, donc une forme de vérité terrain.

Et voilà le paradoxe qui nous intéresse : Google avance contre Anthropic sur le terrain des assistants et des modèles… tout en investissant dans Anthropic. Selon des informations de presse parues fin avril 2026, Alphabet/Google envisagerait un engagement pouvant aller jusqu’à 40 milliards de dollars, avec une première tranche autour de 10 milliards et des compléments conditionnés à des objectifs de performance. C’est l’art d’avoir le beurre, l’argent du beurre, et la laiterie en option.

Alors, quelles stratégies plausibles derrière ce grand écart ? Avançons des hypothèses, avec des pourcentages de certitude assumés, donc discutables.

• Première hypothèse, 75% : Google “couvre le risque modèle”. Si Gemini prend un virage raté, si un nouveau paradigme surgit, Google garde une fenêtre sur une autre trajectoire technologique via Anthropic. C’est une assurance.

• Deuxième hypothèse, 65% : Google cherche une machine à tirer la demande Cloud. Les modèles, c’est bien. Les factures d’infrastructure, c’est mieux. Un partenaire comme Anthropic peut devenir un client massif de compute, un aspirateur à TPU et à services. Le récit public parle de modèles alors que la comptabilité, elle, regarde les datacenters.

• Troisième hypothèse, 55% : Google veut imposer ses standards “de fait”. En disséminant Gemini dans Search, Workspace, Android, et en industrialisant des plateformes d’agents côté entreprise, Google définit les réflexes, les formats, les points d’intégration. Celui qui fixe les rails choisit souvent la destination.

• Quatrième hypothèse, 45% : stratégie de “désorientation concurrentielle”. Multiplier les annonces, c’est aussi occuper l’espace mental, fatiguer la comparaison, rendre le benchmark social confus. Un concurrent n’affronte plus un produit, il affronte un climat.

Pourquoi cette obsession de tout embrasser ? Parce que ces géants construisent des positions de souveraineté. Ils veulent contrôler l’interface (Search), la fabrique (création), le bureau (Workspace), l’infrastructure (Cloud), et même la grammaire du futur (agents). On appelle cela “maîtriser la chaîne de valeur”.

Le risque est la croyance que la puissance remplace le sens. Une civilisation ne se pilote pas comme un A/B test en tout cas pas longtemps (c’est un souhait).

Enfin une bonne nouvelle qui reste à amplifier !

Il y a des chiffres qui changent tout. Des chiffres discrets, presque techniques, qui portent pourtant en eux le poids d'une mutation civilisationnelle. En 2025, pour la première fois depuis cent ans, les énergies renouvelables ont produit 34 % de l'électricité mondiale. Le charbon, lui, n'en a produit “que” 33 %. Un point de pourcentage qui en dit long ! Pour autant, soyons lucides. La production mondiale d'électricité fossile n'a reculé que de 0,2 % et pour la cinquième fois seulement depuis l'an 2000. Les émissions de CO₂ du secteur énergétique global, elles, ont encore progressé de 0,4 % en 2025. Le système résiste. Il cède du terrain centimètre par centimètre, pendant que la planète, elle, compte en degrés.

Mais regardons ce qui se passe réellement sous la surface.

Le solaire n'avance plus. Il galope. En une seule année, il a produit 636 térawattheures supplémentaires, soit une hausse de 30 % par rapport à 2024. Trois fois la croissance de l'éolien. Dix-huit fois celle du gaz. En dix ans, la production solaire mondiale a été multipliée par dix. Elle a doublé depuis 2022 seulement. Ce rythme est celui d'une révolution industrielle silencieuse. Et la révolution ne s'arrête pas là. Les installations de batteries de stockage ont bondi de 46 % en 2025, un record absolu. Ce chiffre est stratégique car stocker l'énergie solaire, c'est résoudre le dernier argument des sceptiques. C'est rendre le soleil disponible quand il ne brille pas.

Même la Chine et l'Inde (deux des premiers émetteurs de la planète) ont vu leur production d'électricité fossile reculer simultanément pour la première fois de ce siècle : respectivement de 0,9 % et de 3,3 %. Deux géants qui tournent. Ensemble. En même temps. Il est urgent de mesurer ce que cela signifie : quand les locomotives du charbon mondial changent de cap, c'est que quelque chose de fondamental a changé dans l'équation économique de l'énergie.

L'électricité, aussi renouvelable soit-elle, ne représentait en 2024 que 21 % de la consommation énergétique globale. Les fossiles irriguent encore les transports, l'industrie lourde, le chauffage, l'agriculture, ... Le chemin restant est plus long que celui déjà parcouru. Et la crise au Moyen-Orient avec la fermeture du détroit d'Ormuz et la destruction d'infrastructures majeures rappelle avec brutalité que dépendre du pétrole et du gaz, c'est accepter une vulnérabilité structurelle (économique, géopolitique voire existentielle).

Pourtant et c'est là que réside l'espérance même dans ce contexte de crise, la production d'électricité fossile n'a pas augmenté. Elle a baissé de 1 % en mars 2026 par rapport à mars 2025. La production de gaz a reculé de 4 %. Les volumes de charbon transportés par la mer ont atteint leur plus bas niveau depuis 2021. Le choc géopolitique n'a pas provoqué le retour massif au charbon que certains annonçaient. Le solaire et l'éolien ont tenu. Ils ont même compensé. Lle renouvelable n'est plus une option idéologique n’en déplaise à certains. Il est devenu une infrastructure de résilience.

Bonnes métamorphoses et à la semaine prochaine.

Stéphane Amarsy