Bonjour à toutes et tous,

Une fuite, ce n’est jamais juste une fuite.

Ce qui s’est échappé d’Anthropic ces dernières semaines est une vision. Des systèmes capables de s’organiser seuls, de se souvenir, d’anticiper… et même, potentiellement, d’agir dans une micro-économie autonome. Autrement dit, on ne construit plus des outils. On assemble des entités opérationnelles.

Pendant ce temps, PwC réinvente le conseil… en retirant progressivement l’humain du cœur de la production. Walmart découvre que l’IA sait parfaitement nous convaincre d’acheter… mais pas encore nous rassurer au moment de payer. Et ailleurs, certains transforment déjà l’accès à la technologie en test d’allégeance.

Le futur ne frappe pas à la porte. Il s’infiltre.
Et cette fuite nous dit, au fond, que nous ne manquons pas d’information mais de lucidité au moment de choisir.

Bonnes métamorphoses et bonne lecture.

Stéphane Amarsy

Vous pouvez retrouver cette newsletter en podcast ici

Ce que la fuite nous dit

Une fuite. Encore une. Mais celle-ci a une texture particulière.

Fin mars 2026, plus de 500 000 lignes de code internes d'Anthropic se sont retrouvent exposées. Un second incident a laissé entrevoir l'existence d'un modèle baptisé Mythos qui a été jugé trop risqué pour être diffusé. Deux fissures dans le même édifice qui montrent une architecture bien plus ambitieuse que ce que les communiqués officiels laissaient entendre car ce qui apparaît est un système et non un produit. Prenons les faits tels qu'ils sont. Dans ces milliers de lignes exposées, on découvre des structures capables d'orchestrer plusieurs agents IA entre eux ouvrant la possibilité de créer un ensemble autonome qui s'organise et exécute. Imaginez un développeur junior qui travaillerait toute la nuit, sans pause, capable d'écrire, de tester, de corriger, de documenter. C'est une réalité déjà en construction.

Vient ensuite une mémoire qui se corrige et s’adapte tout en maintenant une cohérence dans le temps ce qui va lui donner les prémices de la capacité à évoluer par elle-même et donc par extension une personnalité. Et puis ce mode dit "proactif". Une IA qui n'attend pas. On ouvre son ordinateur et elle a déjà préparé trois scénarios pour la journée. Rien n'a été demandé. Elle a simplement compris. On pourrait y voir un gadget élaboré. Il s’agit en réalité d’un changement de posture radical. L'humain ne pilote plus chaque étape car il se contente de valider ou corriger (en tout cas, c’est leur objectif). La nuance est importante voir vertigineuse. Un dernier détail (mécanismes liés à des paiements en cryptomonnaie), presque passé inaperçu, mérite qu'on s'y arrête. Concrètement, on parle d’un agent qui commande une base de données, loue un serveur, rémunère un autre agent pour exécuter une tâche, ... Une micro-économie autonome, fonctionnant en circuit fermé. Certains y verront de la science-fiction quand d’'autres reconnaîtront déjà leurs propres feuilles de route internes.

Et comme si tout cela ne suffisait pas, la fuite autour de Mythos ajoute une couche que personne ne souhaitait voir exposée. Ce modèle serait capable d'identifier des failles informatiques mais surtout de les exploiter. Anthropic lui-même aurait freiné sa diffusion le jugeant trop puissant.

Le paradoxe est plus qu’intéressant.

L'entreprise qui a bâti son identité sur la sécurité de l'IA révèle, malgré elle, des briques qui ressemblent à tout autre chose. Une entité qui agit seule, qui se souvient, qui prend des initiatives, qui interagit presque comme un partenaire et qui, potentiellement, peut attaquer. Alors faut-il s'inquiéter ?

Pas forcément. Il est néanmoins urgent de regarder en face ce qui est en train de se jouer en abandonnant nos grilles de lecture du passé qui nous font juger un smartphone avec les critères du télégraphe. Nous ne sommes plus dans une logique d'outil. Nous entrons dans une logique d'entité opérationnelle qui repose sur des capacités qui sont déjà là. Le vrai sujet est culturel, presque anthropologique. Sommes-nous prêts à travailler avec des systèmes qui prennent des initiatives ? À leur déléguer des fragments entiers de décision ? À accepter qu'ils puissent parfois se tromper mais aussi nous dépasser sur certains terrains ?

Ces questions ont quitté la sphère des possibilités pour rentrer dans celle des opérations ce qui appelle la responsabilité. Cela représente une chance unique à condition de ne pas la laisser se refermer faute d'avoir été posée à temps. La mutation est déjà engagée. Ce n'est pas demain qu'il faudra choisir quel rapport nous entretenons avec ces systèmes. Aujourd'hui ce choix se fait souvent sans qu'on le réalise par défaut. Enfin et surtout : ce qui frappe dans cette fuite est notre difficulté à anticiper (alors que tout est connu), de notre tendance à réguler après, toujours après ou encore de notre confort dans l'illusion que ces transformations sont encore lointaines.

Le futur ne frappe pas à la porte alors reprenons le pouvoir.

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Quand les cabinets de conseil créent leur propre disrupteur

PwC vient de lancer PwC One, une plateforme qui met des agents IA au cœur de leurs prestations. Le message officiel a été soigneusement calibré : l’IA accélère, le jugement humain reste “au centre”.
Sauf que la réalité est tout autre. Le client se connecte, formule un problème, laisse une grappe d’agents dérouler l’analyse, puis récupère des livrables avec un consultant qui devient un simple controleur pour l’instant. On peut appeler ça “consulting sans humain”. PwC préférera “consulting réinventé”. Les deux phrases décrivent la même fissure dans le modèle.

Ce que PwC “vend” vraiment

À l’extérieur, PwC One se présente comme une plateforme “AI-enabled” qui combine expertise PwC, méthodologies propriétaires et capacités autonomes, … Autrement dit, PwC essaie de transformer une partie du conseil en produit logiciel. Le mouvement est cohérent avec leur trajectoire récente. Pour mémoire, il ont annoncé la création d’un écosystème mondial d’agents industrialisés avec Google Cloud. Par ailleurs, Microsoft pousse des agents dans les entreprises et Anthropic accélère les déploiements dans les secteurs régulés (comme avec l’annonce sur le juridique ce we).

La transformation est organisationnelle.

PwC One introduit un renversement de la chorégraphie avec l’IA qui travaille “devant” le client et le cabinet valide “derrière”. Ce renversement, c’est la fin du “va-et-vient” classique : ateliers, interviews, slides, comités, re-slides, comités bis. Tout ce théâtre avait une fonction implicite : justifier le temps passé. Le temps devient une mauvaise unité de compte quand l’IA produit vite. La plateforme pousse donc, mécaniquement, vers des formats plus continus que les missions “épisodiques” : monitoring, signaux faibles, alertes, mises à jour. PwC le dit d’ailleurs assez clairement dans son communiqué “plus de continuité, cycles d’apprentissage plus rapides, visibilité plus tôt sur risques ou opportunités, ...”. Un cabinet de conseil qui s’installe dans la durée n’est pas nouveau. La différence repose sur la densité. La plateforme peut “rejouer” une expertise mille fois sans épuiser une armée de juniors.

Quand le conseil rêve de marge logicielle

Le conseil a longtemps vécu sur une équation simple : vendre du temps cher, organiser la rareté, empiler des niveaux et créer une dépendance. Aujourd’hui, cette équation grince. D’abord parce que la demande se durcit. Même le Wall Street Journal souligne le malaise “des clients estiment que certains cabinets ont survendu et sous-livré sur l’IA” pendant que la technologie avance plus vite que les PowerPoints. Ensuite parce que l’IA attaque le cœur du modèle à savoir ce qui nourrissait les heures facturables. PwC One est donc une réponse défensive, presque darwinienne car si le conseil devient commodité, autant devenir l’infrastructure de cette commodité.

L’économie derrière ce geste ressemble à celle du SaaS avec un investissement lourd au départ puis un effondrement du coût marginal. Chaque nouveau client ne requiert plus mécaniquement une nouvelle équipe. Il requiert un meilleur “système”, plus gouverné, plus robuste et mieux branché aux données.
Ils cherchent à transformer une partie du chiffre d’affaires en revenus plus récurrents donc plus prévisibles et moins dépendants de la sueur humaine. Et, au passage, il déplace la bataille concurrentielle vers les éditeurs et les plateformes en plus des Deloitte ou EY. Le concurrent n’est plus seulement Deloitte ou EY. PwC l’a intégré en nouant des partenariats avec Google Cloud, Microsoft et Anthropic qui sont devenus sont des co-architectes de l’offre.

Les paris : vitesse, standardisation… et capture de la “vérité” opérationnelle

PwC mise sur trois leviers :

Le premier, c’est la vitesse. Le conseil vendait de l’alignement, la méthode et la rigueur. Désormais, il doit vendre l’alignement sans la lenteur car sinon il se fera doubler par un prompt bien écrit.

Le deuxième, c’est la standardisation. Les cabinets adorent dire qu’ils font du “sur-mesure”. Dans la réalité, ils industrialisent énormément. PwC One officialise cette industrialisation (méthodologies encapsulées, checklists, patterns de transformation, “playbooks” qui s’exécutent, …).

Le troisième, plus subtil, c’est la capture de la vérité. Qui voit les données, qui les interprète, qui définit ce qu’est un “risque”, un “écart”, une “anomalie” ? Dans un monde où l’IA surveille en continu, la vérité devient un flux et non un rapport ponctuel. Celui qui tient la console tient aussi une part du récit.

C’est exactement le type de tension que je décris souvent avec une technologie comme miroir de nos intentions, oui… mais aussi comme fabricant discret de réalité quand elle s’interpose entre les faits et notre jugement.

La responsabilité ne se “plateformise” pas

C’est ici que l’enthousiasme facile se brise. Parce que “consulting sans humain” amène une question brutale : qui répond quand ça se trompe ?

PwC affirme opérer dans un système aligné sur des “standards de confidentialité, sécurité et conformité”. Très bien. Sauf que la gouvernance ne résout pas tout. Elle organise l’après. Il y a d’abord la question de l’hallucination et de la dérive agentique. Les agents ne se contentent plus de répondre ; ils planifient, agissent, enchaînent. Or la recherche et l’actualité rappellent un quotidiennement que les systèmes peuvent mentir, contourner des consignes pour protéger leurs objectifs. Dans un cabinet, une erreur se repère souvent par friction humaine (un junior doute, un manager challenge, un associé tranche). Si l’humain arrive après la bataille, la friction disparaît. On gagne du temps tout en perdant un garde-fou. Il y a ensuite la confidentialité. Mettre des agents “devant” le client suppose des branchements profonds sur entre autres les ERP, CRM, contrats, comptabilité, RH. C’est puissant. C’est aussi une surface d’attaque. Chaque connecteur devient une porte. Chaque prompt devient une fuite potentielle. Puis il y a l’éthique sociale. Dans les Big Four, une partie du modèle formait les jeunes par l’exécution de tâches répétitives. Ce n’était certes pas glorieux mais formateur. L’automatisation par agents change la courbe d’apprentissage des juniors. Si l’on retire trop vite “le cambouis”, on risque de fabriquer des professionnels qui savent valider… sans savoir construire. Une génération d’excellents pilotes automatiques, incapables d’atterrir sans instruments. Enfin, la zone la plus grise à savoir la frontière entre conseil et décision. Quand une plateforme produit des recommandations en continu, qui décide ? Le client, dira-t-on. Sauf que l’architecture influence les choix. Un tableau de bord suggère un monde. Une alerte crée une urgence. Une absence d’alerte endort.

Le danger est la délégation invisible qui transforme la responsabilité en option “par défaut”.

Vers le “cabinet-cyborg”, puis vers le conseil comme protocole

Je vois trois scénarios plausibles, qui peuvent coexister.

Dans le premier, PwC One devient un avantage compétitif durable. Le cabinet réussit la bascule vers des revenus récurrents, impose ses standards de gouvernance, vend une promesse : “la vitesse sans perdre la confiance”. Les autres suivent. Le conseil devient une industrie de plateformes, comme les banques sont devenues des industries de systèmes.

Dans le deuxième, le marché se fragmente. Les plateformes de cabinets se heurtent à des plateformes natives (cloud, éditeurs, startups spécialisées). Le client arbitre : ici PwC pour la conformité et l’assurance, là un acteur vertical pour la supply chain, ailleurs un open-source internalisé. Le cabinet perd l’exclusivité du “cerveau”.

Dans le troisième, plus dérangeant, le conseil se transforme en protocole composé de contrôles automatisés, d’agents spécialisés et d’audits continus. Un peu comme un antivirus stratégique qui tourne en permanence. Les humains interviennent lors de crises ou de dilemmes. Le reste du temps, la machine tient la barre.

Ce scénario-là a une beauté froide. Il a aussi le coût de la disparition progressive de la conversation, cette chose imparfaite qui fait parfois surgir l’idée neuve. Le conseil sans conversation, c’est un GPS sans regard par la fenêtre. On arrive plus vite sans comprendre le paysage. Le futur du conseil ne se jouera pas entre l’humain et la machine. Il se jouera entre la vitesse et le sens. Et, une fois de plus, personne ne pourra dire qu’il ne savait pas.

L'IA sait ce que vous voulez acheter sans encore savoir encaisser.

Walmart a intégré un agent IA directement dans l'interface ChatGPT. Les résultat de la phase de découverte étaient impressionnants dixit l’entreprise. Le principe est d’une simplicité désarmante : l'utilisateur décrit ce qu'il cherche et l’IA répond par une conversation et non avec une liste sans fin de produits triées par popularité, mais par une conversation. Elle se positionne comme un conseiller éclairé qui a fait le travail de comparaison pour vous selon vos préférences. L'expérience est fluide et humaine dans sa forme même si elle est algorithmique dans sa nature. Puis vient le moment du paiement. Et tout s'effondre.

Le taux de conversion des achats finalisés directement dans le chatbot a chuté à un tiers de celui observé sur Walmart.com. Deux clients sur trois se sont évaporés au moment précis où l'IA a tenté de franchir la frontière du paiement. Le verdict est sans appel et il mérite qu'on s'y arrête.

La dimension technique du paiement est marginale au regard de l’acte de confiance qu’elle représente. Lorsqu'un consommateur entre ses coordonnées bancaires sur Walmart.com, il ne le fait pas parce que l'interface est belle. Il le fait parce qu'un historique existe (livraisons passées, retours traités, relation construite dans le temps, …). La confiance n'est pas plus transférable par API qu’elle ne se copie d'un environnement à l'autre par simple intégration. Demander à quelqu'un de payer dans un chatbot, c'est lui demander de remettre son portefeuille à une voix qu'il n'a rencontrée qu'il y a cinq minutes. Techniquement possible. Psychologiquement aberrant. C'est une chance unique de comprendre où s'arrête réellement la délégation humaine à la machine.

Plutôt que de persévérer dans l'illusion du commerce entièrement déporté vers des plateformes tierces, Walmart a décidé d'un pivot stratégique d'une clarté remarquable qui consiste à embarquer son propre chatbot, Sparky, directement dans les interfaces d'IA y compris celles de Google Gemini. L'utilisateur reste dans son écosystème conversationnel préféré. Mais au moment de payer, il est accompagné silencieusement vers l'environnement Walmart où il trouvera son compte, ses adresses, son historique et donc sa confiance. La frontière architecturale qui se dessine est nette : l'IA gère la découverte, la comparaison, l'intention et le retailer garde la main sur l'identité, le paiement, la relation. Chacun fait ce pour quoi il est structurellement construit ce que l’on peut facilement qualifier de lucidité stratégique.

Ce que cela change pour ceux qui vendent, qui construisent, qui anticipent.

La mutation en cours est symbolisée la séparation de deux moments autrefois fusionnés à savoir celui où l'on décide quoi acheter et celui où l'on achète réellement. L'IA s'installe dans le premier et bute encore sur le second. Pour les vendeurs sur les marketplaces, cela signifie concrètement que le contenu produit doit désormais exister dans deux régimes cognitifs distincts. L'un structuré, optimisé pour les mots-clés, pensé pour les algorithmes de ranking. L'autre conversationnel, contextuel, pensé pour répondre à des questions que l'utilisateur n'a pas encore formulées explicitement. Ce ne sont pas les mêmes textes. Ce ne sont pas les mêmes logiques. Ce ne sont pas les mêmes équipes.

Enfin et surtout, ce que Walmart vient de démontrer dépasse le secteur du retail. C'est une cartographie inédite de la confiance humaine à l'ère des agents intelligents. Nous sommes prêts à laisser une machine nous guider voir décider sans l’être pour l’instant à lui confier notre vulnérabilité économique.

A suivre …

L'Allégeance comme Produit

Il y a des moments où l'économie cesse d'être un système de création de valeur pour devenir un système de création de dépendance. L'affaire (la dernière) SpaceX est la mise en scène d'un nouveau rapport de force, brutalement transparent dans sa logique. Elon a décidé que pour pouvoir s'asseoir à ma table des investisseurs, ces derniers devront acheter un droit d'entrée. Et ce droit s'appelle Grok (son IA).

On a vu des conditions d'accès dans les grandes manœuvres financières. Des clauses léonines, des rituels d'approche où les banques rivalisaient d'élégance pour séduire un fondateur. C'était de la cour parfois ridicule mais reconnaissable dans ses codes. Ce qui se passe aujourd'hui franchit un autre seuil. Exiger, noir sur blanc, que les conseils juridiques, les auditeurs et les banques d'affaires s'abonnent à un outil d'IA pour prétendre au mandat est un test d'allégeance habillé en condition commerciale. Le paradoxe est saisissant. La finance, ce secteur qui se définit par sa capacité à pricer le risque, à quantifier l'incertain, à ne jamais laisser l'émotion coloniser le calcul, accepte de payer une option sur une proximité et non sur la technologie. Une option sur l'accès à un personnage et elles appellent ça de la stratégie.

Ce qui se joue ici n'est pas la victoire commerciale d'un outil d'IA. Grok n'est pas le modèle dominant. Il court derrière des plateformes plus matures et surtout plus intégrées dans les flux réels des entreprises. Musk le sait. Alors il fait ce qu'il sait faire mieux que quiconque à savoir transformer un retard technologique en bras de levier. Il ne vend un passage comme les compagnies aériennes qui monétisent notre impatience. La voie rapide mène exactement au même endroit avec dans le cas de SpaceX une perte de dignité de la part des financiers. C'est là où la scène devient symptomatique de quelque chose de plus large. La concentration du pouvoir transite par l'accès et non plus seulement par les parts de marché ou les brevets : accès à l'opération, à l'information, à l'écosystème et à la narration. Aujourd'hui, une introduction en bourse devient le cheval de Troie qui implante un outil d'IA dans les systèmes internes d'institutions financières mondiales par peur de manquer. FOMO érigé en politique d'entreprise. L'inquiétude comme moteur d'adoption.

Regardons ce mécanisme sans haine mais sans naïveté non plus car tout ne repose pas sur Elon Musk. Il n'est finalement qu’un révélateur d’une situation qui conduit à l’interrogation suivante. Si les institutions qui sont censées évaluer le risque et garantir une forme d'indépendance dans les grands mouvements de capital acceptent de se soumettre à une condition d'allégeance, qui pilote encore ? Le marché ou le personnage qui a compris que le marché pouvait s'acheter par la peur d'être absent ? Un nouveau modèle de pouvoir se teste et pour l'instant, il fonctionne.

Pour autant, l'histoire n'est pas écrite. Les institutions qui cèdent aujourd'hui par confort pourraient demain recouvrer la mémoire de ce qu'elles ont abdiqué. Les régulateurs, lents mais réels, pourraient finir par nommer ce que tout le monde voit et les acteurs qui auront résisté à la pression du passage obligé pourraient se retrouver, paradoxalement, en position de force de part leur crédibilité issue de leur indépendance. Enfin et surtout, ce moment pose un débat qui dépasse les salles de marché qui concerne toute organisation, toute institution, tout individu qui navigue dans un écosystème concentré. À quel moment cesse-t-on d'appeler "partenariat" ce qui est, en réalité, une forme de vassalité consentie ?

La technologie doit rester au service d'une finalité humaine. Mais encore faut-il que les humains gardent la main pour décider de cette finalité. C'est une chance unique de nommer les règles du jeu avant qu'elles ne s'écrivent sans nous.

Va t on arrêter de faire l’autruche ?

Quand un territoire “fait” du cancer, la tentation de chercher un coupable est immédiate. Un sol ? Une usine ? Une habitude locale ? Puis on se heurte au mur habituel (manque de données) de l’épidémiologie réelle qui pousse à considérer le cluster comme une anomalie statistique. Cette fois, les chercheurs (Honles, J., Cerapio, J.P., Monge, C. et al. Mapping pesticide mixtures to cancer risk at the country scale with spatial exposomics) ont pris le problème à rebours en partant du paysage chimique et non des malades. Leur étude, publiée le 1er avril 2026 dans Nature Health (https://www.nature.com/articles/s44360-026-00087-0#Fig2) applique à l’échelle du Pérou une approche dite de “spatial exposomics” et associe l’exposition environnementale à des pesticides avec des sur-risques localisés de cancers sur tout un pays.

Le cœur du travail tient dans l’idée que si l’on sait modéliser la dispersion de 31 substances pesticides, avec la topographie, les sols, l’hydrologie et la météo, alors on peut produire une cartographie fine du risque d’exposition sur la période 2014 à 2019. Les auteurs l’ont fait, puis ils ont superposé cette carte sur la localisation de 160 000 diagnostics de cancers enregistrés entre 2007 et 2020. Le résultat a la netteté d’un verdict statistique. Dans 436 zones, l’association apparaît robuste, avec une augmentation du risque qui va de 14 % à 840 % selon les lieux. Évidemment, une carte ne suffit pas. Les chercheurs ont donc cherché une prise sur le réel. Ils ont analysé des cheveux prélevés dans plusieurs régions. Les cheveux gardent une mémoire chimique. Les imprégnations mesurées collent aux prédictions du modèle. Là, l’histoire devient plus solide. On touche le vivant.

L’autre choix fort, plus subtil, concerne la façon de classer les cancers. Les auteurs ne se contentent pas des catégories par organe. Ils regroupent les tumeurs selon leur lignée cellulaire, une classification proposée par Jules J. Berman au début des années 2000 et travaillée dans la littérature biomédicale comme une taxonomie du “d’où vient la cellule” plutôt que du “où elle se trouve”. Cela a permis de mettre en évidence des vulnérabilités communes entre des cancers qui, autrement, resteraient rangés dans des tiroirs séparés. Avec cette grille, plusieurs groupes de cancers ressortent comme liés à l’exposition aux pesticides dans ces centaines de zones. Digestif, poumon, peau, rein, organes génitaux féminins. Le plus dérangeant arrive ensuite, là où beaucoup d’études s’arrêtent. Les chercheurs ne se sont pas contenter d’un “ça coïncide”. Sur des échantillons tumoraux et non tumoraux de personnes atteintes de carcinome hépatocellulaire vivant dans des zones à forte exposition, des analyses menées à l’Institut Pasteur suggèrent l’absence de marqueurs liés aux causes classiques fréquemment invoquées pour ce cancer. En revanche, ils observent une signature compatible avec des cancérogènes non génotoxiques. Autrement dit, ils ont prouvé que des mélanges dérèglent l’expression de gènes.

C’est là que le papier mord sur la “science réglementaire” telle qu’elle fonctionne encore trop souvent. Les évaluations s’empilent substance par substance, comme si la vraie vie séparait les molécules dans des boîtes hermétiques. Et l’on continue à s’abriter derrière une idée confortable. “Pas génotoxique, donc pas cancérogène.” Sauf que les mécanismes épigénétiques et transcriptomiques racontent une autre histoire, déjà connue en toxicologie moderne, mais rarement intégrée avec autant de démonstration à grande échelle.

En toile de fond, il y a une leçon que je trouve presque plus politique que scientifique. Nos territoires deviennent des archives. Ils enregistrent nos choix agricoles, nos arbitrages économiques, nos angles morts et ils les rejouent ensuite dans nos corps, avec un délai qui nous arrange, car il dilue la responsabilité. Alors, que fait on de ça ? Car si l’on accepte qu’un mélange, même composé de substances non classées cancérogènes avérées, puisse contribuer à créer des zones de sur-risque massif, alors c’est tout l’édifice de l’évaluation classique qu’il faut remettre au travail. Et vite.

Bonnes métamorphoses et à la semaine prochaine.

Stéphane Amarsy