Bonjour à toutes et tous,
Cette semaine, j’ai eu l’impression qu’un même fil reliait des sujets qui, en apparence, n’ont rien à voir.
OpenAI sort Astra et nous montre une fois de plus que la technologie évolue plus vite que notre capacité collective à l’absorber.
La publicité commence à imaginer comment influencer non plus seulement nos cerveaux, mais les IA qui choisiront et achèteront demain à notre place.
xAI poursuit ses propres utilisateurs et ce qui interroge sur la responsabilité quand une machine agit
Et puis il y a cette idée de « malédiction de l’intelligence » : que devient notre pouvoir dans une économie qui pourrait progressivement avoir moins besoin de notre travail ?
Même le jour du dépassement raconte cette histoire. Nous parlons de la moyenne mondiale alors que regarder celle de notre propre pays change radicalement la perspective.
Au fond, cette newsletter parle d’un seul sujet : nous changeons de monde plus vite que nous ne changeons nos modèles pour le penser.
Je crois que c’est précisément là que commence la métamorphose.
Bonne lecture.
Stéphane Amarsy
Vous pouvez retrouver cette newsletter en podcast ici
Astra n’est pas un seuil
OpenAI vient de sortir GPT-6 Astra. Comme à chaque nouvelle génération, nous commençons par regarder les benchmarks et ils sont impressionnants. Astra atteint 98 % sur FrontierMath Tier 4, 99,9 % sur ARC-AGI-3 et progresse fortement dans l’utilisation autonome d’un ordinateur. Il peut naviguer dans des logiciels, travailler sur des documents, programmer, mener des recherches et exécuter des tâches professionnelles complexes en plusieurs étapes. Plus spectaculaire encore, OpenAI classe pour la première fois l’un de ses modèles au niveau « critique » en cybersécurité. Avec les bons outils, Astra peut découvrir des vulnérabilités inconnues et construire des moyens de les exploiter sans qu’un humain ne lui indique chacune des étapes. Lors des évaluations, il a notamment découvert deux failles zero-day. On peut débattre pendant des heures pour savoir si cela mérite le terme d’AGI (intelligence artificielle générale). Greg Brockman (Président d’Open Ai) considère que nous entrons dans cette ère.
Je crois que cette discussion nous détourne presque du sujet car Astra n’est pas un seuil. Aucun matin, nous ne nous réveillerons dans « le monde d’après », avec une intelligence artificielle générale apparue pendant la nuit et un SMS nous demandant gentiment de nous adapter. Nous sommes déjà dedans. Astra s’inscrit dans une continuité. GPT-4 nous avait surpris. GPT-5 et son cousin Claude ont déplacé certaines frontières. Les agents ont commencé à agir. Astra va plus loin. Le suivant ira encore plus loin. Puis les modèles travailleront avec d’autres modèles, des robots, des systèmes scientifiques, des entreprises entières.
La courbe technologique ne nous attend pas et, paradoxalement, voilà peut-être la bonne nouvelle car nos sociétés ne savent pas absorber une rupture aussi vite que nos machines savent désormais la produire. Un modèle peut être entraîné en quelques mois. Une école ne transforme pas ses méthodes en quelques mois. Une entreprise ne redéfinit pas ses métiers en quelques semaines. Un système fiscal, une protection sociale, le droit du travail ou notre conception même de la réussite nécessitent des années pour évoluer.
L’être humain possède une inertie que l’on présente souvent comme un défaut. Elle pourrait devenir une protection. Imaginez qu’Astra remplace demain matin 30 % du travail intellectuel réalisé dans les entreprises. Pas dans dix ans. Lundi. Nous appellerions cela un gain de productivité historique. Mardi, nous appellerions probablement cela une crise sociale. Le point névralgique devient de ce fait celle de la différence de vitesse entre deux transformations : celle des capacités techniques, exponentielle ou presque et celle de notre capacité collective à les intégrer, beaucoup plus lente. L’écart se creuse. Astra nous rappelle que cet écart va probablement devenir l’un des grands sujets politiques des prochaines années en tout cas, je le souhaite.
Nous continuons pourtant à penser cette métamorphose avec les instruments du monde précédent. Nous parlons emploi quand il faudrait parler distribution de la valeur. Nous parlons formation quand il faudrait aussi repenser la place du travail. Nous mesurons la croissance quand nous devrions interroger ce qu’elle crée, ce qu’elle détruit, pour qui et pendant combien de temps. La prospérité de demain ne pourra plus être mesurée uniquement par la quantité de richesse produite. Elle devra aussi intégrer nos capitaux humains, sociaux, naturels, territoriaux et notre capacité de résilience. Une décision apparemment excellente à trois mois peut devenir désastreuse à dix ans. Si une entreprise double sa productivité grâce à l’IA tout en divisant massivement son emploi, avons-nous créé de la prospérité ou seulement déplacé ses coûts vers la société ? Notre comptabilité actuelle répond très bien à la première moitié de la question. Beaucoup moins à la seconde.
Nous ne sommes pas prêts pour Astra. Tant mieux, peut-être, car cette légère résistance du monde réel nous laisse encore quelques années pour changer de trajectoire. Non pour ralentir artificiellement chaque progrès, mais pour construire la rampe qui permettra à la société de l’absorber. Une transition trop lente ne change rien. Une transition trop brutale détruit avant d’avoir construit les alternatives.
Astra ne ferme donc aucune époque. Il en accélère une qui avait déjà commencé. Le prochain modèle ne sera pas davantage « le moment où tout bascule ». La métamorphose avancera par vagues successives, chacune rapprochant un peu plus les capacités de la machine des activités que nous pensions exclusivement humaines. Nous avons passé beaucoup de temps à préparer les intelligences artificielles au monde. Il est temps désormais de préparer le monde aux intelligences artificielles.
Décider
Être un décideur augmenté prêt pour 2030
Je suis très fier de vous présenter Décider qui est mon nouveau livre.
L’intelligence artificielle transforme déjà notre manière de penser, d’arbitrer et de décider et cela n’est que le début. Avec ce livre, j’explore les futurs qui se dessinent et j’explore la place que nous voulons encore occuper dans la décision car plus les machines deviennent performantes, plus notre discernement, notre responsabilité et notre capacité à choisir deviennent stratégiques.
Ce livre est destiné aux dirigeants, managers, entrepreneurs et à tous ceux qui devront décider dans un environnement profondément transformé par l’IA.
Ne cherchons pas à rendre les machines plus humaines, cherchons plutôt à faire en sorte que les humains restent pleinement vivants à travers elles.
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Quand la publicité ne cherchera plus à nous convaincre
Pendant plus d’un siècle, la publicité a perfectionné un art : influencer les humains. Comprendre nos désirs, capter notre attention, provoquer une émotion, installer une marque dans notre mémoire. Des affiches aux réseaux sociaux, les technologies ont changé, mais la cible est restée remarquablement stable. Nous.
Cette époque commence pourtant à se fissurer. Demain, lorsque nous demanderons à notre agent d’intelligence artificielle de réserver trois jours à Rome, de renouveler notre assurance ou de commander les courses de la semaine, qui faudra-t-il convaincre ? Il faudra convaincre notre IA. Imaginez. Vous demandez à votre agent : « Achète-moi un café en grains que j’aimerai, moins de 25 euros, livré demain et produit correctement. » Il connaît vos goûts, votre budget, vos précédents achats. Il compare en quelques secondes des centaines de produits, leurs compositions, leurs prix, les avis, les conditions de livraison.
À quoi sert alors une magnifique publicité montrant un café fumant sur une terrasse de Naples ? À presque rien. La marque devra devenir désirable pour la machine. Elle travaillera son prix, ses données produit, sa réputation numérique, ses critères environnementaux, sa disponibilité, les API qui rendent son catalogue accessible. Il faudra rendre ses produits visibles, compréhensibles et recommandables par les agents.
Mais allons un peu plus loin. Notre agent numérique pourra bientôt dialoguer avec un robot physique. Nous lui demanderons de préparer un dîner pour six personnes. Il construira le menu, vérifiera le réfrigérateur puis enverra peut-être un robot acheter ce qui manque. Au supermarché, le robot ne sera pas sensible à la musique d’ambiance, au packaging rouge placé à hauteur des yeux ou à la promotion écrite en caractères gigantesques. Il cherchera 500 grammes de tomates correspondant aux critères transmis par son agent.
Voilà un cauchemar pour le marketing traditionnel et probablement le début d’un nouveau car les marques ne renonceront évidemment pas à influencer la décision. Elles déplaceront simplement leur énergie vers celui qui la prend. Combien paiera demain une marque pour être mieux référencée par un agent d’achat ? Un fabricant pourra-t-il fournir certaines données de manière à augmenter statistiquement ses chances d’être recommandé ? Une plateforme privilégiera-t-elle discrètement les produits de ses partenaires ? Verrons-nous apparaître l’équivalent du placement en tête de gondole, mais caché dans les pondérations d’un algorithme ?
La publicité pourrait alors devenir presque invisible pour celui qu’elle cherche pourtant à influencer et la manipulation beaucoup plus subtile. En effet, influencer mon agent, revient à m’influencer sans avoir besoin de me convaincre. Nous avons déjà connu une première révolution avec les réseaux sociaux. Les marques ne cherchaient plus seulement à acheter de l’espace publicitaire. Elles apprenaient à séduire les algorithmes qui décidaient quels contenus nous verrions. Les agents d’IA franchissent une étape supplémentaire. L’algorithme ne choisit plus seulement ce que je regarde mais bien ce que j’achète. Et demain, peut-être, le restaurant où je dîne, l’assurance que je souscris, l’information que je lis ou le médecin que je consulte.
Le véritable marché de l’influence risque alors de changer de destinataire. Nous devrons évidemment exiger de ces intermédiaires transparence, loyauté et possibilité de comprendre leurs arbitrages. Mais cela ne suffira probablement pas. Il faudra aussi inventer un véritable droit à l’intégrité de nos agents personnels : pouvoir garantir que l’intelligence qui agit pour moi défend réellement mes intérêts. La publicité de demain ne cherchera peut-être plus à entrer dans notre cerveau car sa cible est celui de notre IA. Et lorsqu’un intermédiaire connaît mieux nos préférences que nous-mêmes, nous devons savoir qui influence celui qui nous influence.
Quand l’IA produit l’inacceptable, qui est vraiment responsable ?
La stratégie juridique est pour le moins singulière. xAI poursuit deux utilisateurs de Grok accusés d’avoir utilisé son intelligence artificielle pour produire des images d’abus sexuels sur mineurs. Les deux hommes font également l’objet de poursuites pénales. Jusqu’ici, rien de très surprenant dans la nécessité de sanctionner des actes aussi graves. xAI va plus loin. L’entreprise entend leur faire supporter certains de ses frais de défense et réclame réparation pour l’atteinte portée à sa réputation.
Le paradoxe mérite qu’on s’y arrête. L’entreprise qui a construit la machine demande désormais à ceux qui l’ont utilisée de répondre des dégâts qu’elle a rendus possibles. Bien sûr, la responsabilité des utilisateurs ne fait guère débat. Une IA ne transforme pas magiquement celui qui formule une demande illégale en spectateur innocent. Mais cette responsabilité individuelle suffit-elle à solder la question ? xAI affirme avoir intégré des garde-fous destinés à empêcher les usages illégaux de Grok. L’entreprise indique également avoir effectué près de 74 000 signalements de contenus pédocriminels aux autorités compétentes en 2026, lesquels auraient conduit à plus de 240 arrestations.
Ces chiffres plaident en faveur de son action tout en montrant autre chose. Le risque est connu, mesuré et documenté. Dès lors, lorsqu’un danger devient prévisible, peut-on encore considérer chaque incident comme le simple détournement d’une technologie par quelques individus ?
Une nouvelle plainte rend la question encore plus intéressante. Une femme, victime d’abus sexuels lorsqu’elle était enfant, affirme que Grok a généré de nouvelles images sexuelles la représentant. Ses avocats accusent surtout xAI d’avoir utilisé, pour entraîner son modèle, des images de la victime déjà identifiées dans des bases de détection de contenus pédocriminels. Si cette accusation était démontrée, nous changerions de terrain. Le problème ne serait plus seulement ce que certains humains demandent à l’IA. Il deviendrait ce que nous avons donné à l’IA pour qu’elle apprenne.
Nous acceptons qu’un constructeur automobile ne soit pas responsable de chaque excès de vitesse commis avec ses véhicules. Nous serions probablement beaucoup moins conciliants s’il poursuivait les conducteurs après avoir découvert qu’un défaut de conception contribuait aux accidents. La responsabilité ne disparaît pas parce qu’elle est distribuée.
Et voilà pourquoi cette affaire dépasse largement xAI. Demain, les mêmes questions se poseront lorsqu’une IA médicale formulera un diagnostic erroné, lorsqu’un système financier prendra une décision discriminatoire ou lorsqu’un agent autonome accomplira une action que personne n’avait explicitement programmée. La tentation consiste alors à attribuer aux entreprises les bénéfices de la puissance algorithmique et aux utilisateurs les conséquences de ses défaillances. Une sorte de privatisation de l’intelligence accompagnée d’une externalisation de la responsabilité. Cette frontière ne tiendra pas longtemps. Plus nos systèmes deviennent puissants, autonomes et opaques, plus nous devons construire une responsabilité proportionnelle au pouvoir réel de chacun. Celui qui conçoit. Celui qui choisit les données. Celui qui déploie. Celui qui utilise. L’enjeu dépasse la recherche d’un coupable unique. Il consiste à reconstruire une chaîne de responsabilité là où la technologie commence précisément à la brouiller.
Nous avons appris à distribuer l’intelligence entre l’humain et la machine, il nous reste à faire de même avec la responsabilité.
Après la malédiction du pétrole, la malédiction de l’intelligence ?
De façon paradoxale, certains pays extraordinairement riches en ressources naturelles ont fini par construire des sociétés plus pauvres démocratiquement. L’économiste britannique Richard Auty lui a donné un nom il y a plus de trente ans : la « malédiction des ressources naturelles ». Lorsque la richesse d’un État provient largement du pétrole, du gaz ou des minerais plutôt que du travail de sa population et des impôts qu’elle acquitte, le citoyen devient progressivement moins indispensable à la prospérité de son propre pays. Et lorsque le pouvoir a moins besoin de lui, il peut aussi avoir moins intérêt à investir dans son éducation, sa santé ou son émancipation.
Et si l’intelligence artificielle devenait notre pétrole ? La comparaison paraît certes excessive mais explorons la. Depuis deux ans, nous cherchons fébrilement à savoir quels métiers vont disparaître, combien d’emplois seront automatisés et quelles compétences permettront de résister à la machine. En y réfléchissant, perdre son emploi n’est peut-être pas le risque le plus profond. Perdre son pouvoir pourrait l’être davantage. Depuis la révolution industrielle, notre place dans la société vient au delà de notre statut de citoyen de notre utilité économique. Nous travaillons. Nous produisons. Nous consommons. Nous payons des impôts. Cette contribution crée un rapport d’interdépendance assez simple : les entreprises ont besoin de nous pour produire et les États ont besoin de nous pour financer la collectivité.
L’intelligence artificielle pourrait commencer à fissurer ce contrat silencieux. Imaginons une entreprise capable de produire autant avec 500 personnes, quelques milliers de GPU et plusieurs data centers qu’une entreprise traditionnelle avec 20 000 salariés. Elle crée toujours de la richesse. Peut-être même davantage. Mais la géographie de cette richesse change radicalement. Moins de salaires, moins de travailleurs indispensables, davantage de capital, de puissance informatique et d’infrastructures concentrés entre quelques mains. Nous en apercevons peut-être déjà les premiers signaux aux États-Unis. Selon les données citées de la Fed de Saint-Louis, les catégories d’investissement associées à l’IA auraient représenté près de 39 % de la croissance du PIB américain durant les neuf premiers mois de 2025. Il faut évidemment manier ce chiffre avec prudence. Une tendance ne fait pas un destin mais le moteur commence à changer.
Une usine automobile du XXe siècle avait besoin de milliers d’ouvriers. Autour d’elle apparaissaient des sous-traitants, des commerces, des familles, parfois une ville entière. Un data center de plusieurs milliards peut concentrer une puissance économique considérable avec infiniment moins d’humains autour de lui. Cela change le rapport de force.
Un ouvrier pouvait arrêter une chaîne de montage. Dix mille ouvriers pouvaient se syndiquer. Des millions de salariés pouvaient négocier parce que leur absence avait un coût. Comment fait-on grève contre un cluster de GPU ? La formule prête à sourire. Tristan Harris pousse précisément ce raisonnement : contrairement à la révolution industrielle, une économie largement automatisée pourrait réduire simultanément le besoin de travail humain et la dépendance fiscale des États envers une large partie de leur population ce qui nous amène à la « malédiction de l’intelligence ».
Nous investissons collectivement dans l’éducation parce que nous croyons bien sûr à l’émancipation par le savoir mais aussi parce qu’un enfant mieux formé devient demain un adulte plus capable de participer à la création de richesse. Pourquoi financer la santé, la formation, les universités ? Derrière nos valeurs se trouve aussi une rationalité économique. Que devient cette rationalité si l’intelligence productive se déplace progressivement des humains vers les machines ? Nous pourrions alors construire les systèmes les plus intelligents de notre histoire et perdre simultanément une partie de notre intérêt économique à développer l’intelligence humaine.
Rien de tout cela n’est inévitable. La malédiction des ressources naturelles nous apprend justement qu’une ressource ne décide pas du système politique qui l’entoure. Nos institutions le font. Certains pays ont transformé leurs ressources en rentes captées par quelques-uns. D’autres ont cherché à en partager les fruits. L’Alaska, par exemple, a créé un fonds alimenté par une partie des revenus pétroliers dont les habitants reçoivent un dividende. L’IA nous obligera peut-être à imaginer des mécanismes d’une autre ampleur : fiscalité davantage liée à la valeur automatisée, participation collective au capital technologique, nouveaux systèmes de redistribution ou investissement massif dans ce qui restera profondément humain.
Quel pouvoir conserverons-nous dans une économie qui pourrait avoir de moins en moins besoin de ce travail ? Nous n’avons pas à rester indispensables aux machines. Nous devons construire une société dans laquelle, même lorsque notre travail ne sera plus indispensable à la création de richesse, chaque humain restera indispensable aux choix qui décident de sa distribution et de sa finalité.
Le jour où nous avons consommé notre planète
Chaque année, le « jour du dépassement » matérialise le moment où l’humanité a consommé ce que la Terre peut régénérer en une année. À partir de cette date, nous vivons à crédit écologique.
L’indicateur du Global Footprint Network compare notre empreinte écologique à la biocapacité disponible. Si l’humanité consomme l’équivalent de ce que la planète peut renouveler, l’équilibre tient. Si elle consomme davantage, nous entamons progressivement le capital (forêts, sols, ressources halieutiques, capacité d’absorption du carbone… ) de nos descendants.
En 2026, cette date était le 31/07/26 mais cette moyenne mondiale raconte une histoire très incomplète en regardant cette date par pays. Pour ce faire, il suffit de calculer à quelle date tomberait le jour du dépassement si les huit milliards d’humains vivaient comme les habitants de chaque pays.
En 2026, si toute l’humanité adoptait le mode de vie du Qatar, le dépassement arriverait dès le 4 février. Avec celui du Luxembourg, le 17 février. Singapour, le 23 février. Les États-Unis, le 14 mars. L’Australie, le 16 mars. La France atteint son jour de dépassement le 24 avril. L’Allemagne le 10 mai, le Royaume-Uni le 22 mai, la Chine le 27 mai. Autrement dit, si toute l’humanité vivait comme nous en France, il faudrait plusieurs planètes pour soutenir durablement ce niveau de consommation.
L’Indonésie atteint son jour de dépassement le 18 octobre. L’Équateur le 12 novembre. Le Nicaragua le 6 novembre. Le Honduras le 27 novembre. Le Cambodge le 25 novembre. Plus intéressant encore : certains pays n’ont tout simplement pas de jour de dépassement national. Le second tableau montre que si tout le monde vivait comme au Bangladesh, l’humanité n’utiliserait que 46 % de la capacité annuelle de la Terre. 53 % avec le niveau de consommation du Nigeria, 55 % avec celui du Népal, 75 % avec celui de l’Inde. Même les Philippines restent à 94 % et le Sénégal à 99 %.
Ces deux images dessinent une géographie contrastée de notre prospérité alors pourquoi parlons-nous presque toujours du jour du dépassement mondial et si rarement de celui correspondant à notre propre pays ? Certainement, par dilution des responsabilités. Dire « l’humanité consomme trop » nous rassemble dans une culpabilité confortable. Le Bangladais, le Français, l’Américain et le Qatari deviennent soudainement les membres équivalents d’une même humanité qui aurait collectivement dépassé les limites planétaires. Or, nous ne dépassons pas tous de la même manière. Alors, cherche-t-on volontairement à le cacher ? Je n’irais pas jusque-là. Le jour mondial est plus simple à communiquer, plus spectaculaire et correspond à un indicateur global immédiatement compréhensible. Une date unique fait un excellent titre de journal. Cette simplification a un prix. Elle transforme un problème profondément asymétrique en responsabilité collective abstraite. Elle nous permet de parler du comportement de « l’humanité » plutôt que de regarder celui de nos propres sociétés.
Le 24 avril français nous met davantage face à un miroir dérangeant qu’une moyenne mondiale. Il nous rappelle surtout que notre conception actuelle du progrès préfère éviter : notre niveau de prospérité reste largement construit sur un modèle qui ne peut pas être universalisé. Si huit milliards d’humains ne peuvent matériellement pas vivre comme nous, alors notre modèle ne constitue pas réellement un modèle. Pourquoi considérons-nous encore comme une réussite un mode de vie que nous savons impossible à partager avec tous ?
Bonnes métamorphoses et à la semaine prochaine.
Stéphane Amarsy
