ENTREPRENEURIA | Analyse
Ce matin, au petit déjeuner, la radio avait décidé de répondre à mes questions
Ce matin, au petit déjeuner, j’ai eu une expérience assez rare : la radio répondait presque exactement aux questions que je me posais depuis plusieurs semaines. C’est suffisamment inhabituel pour être signalé.
Faut-il vraiment commencer à s’inquiéter de l’intelligence artificielle ou assistons-nous à une nouvelle saison du grand feuilleton technologique où chaque progrès doit nécessairement annoncer soit le paradis, soit la disparition de l’humanité ?
Les patrons des Hyperscalers nous expliquent régulièrement qu’ils construisent des machines extraordinaires. Puis, parfois dans la même interview qu’elles pourraient devenir extraordinairement dangereuses. Il faut reconnaître que la situation est assez ironique.
Nous investissons des sommes vertigineuses dans une technologie dont certains concepteurs nous demandent simultanément de mesurer les risques existentiels. Nous développons des agents capables d’accomplir de plus en plus de tâches, tout en nous demandant ce qu’il adviendra de nos emplois. Nous développons des robots humanoïdes pour les usines au moment où l’Europe vieillit, et où certains secteurs peinent déjà à recruter. Et nous produisons des quantités considérables de contenus artificiels tout en nous demandant comment préserver la qualité des données qui nourriront les prochaines générations de modèles.
Autrement dit, mon petit déjeuner devenait intéressant.
« Est-ce que c’est Terminator ou est-ce que c’est vraiment un scénario plausible ? »
Terminator. Nous y revoilà.
Depuis que l’intelligence artificielle a quitté les laboratoires pour entrer dans nos entreprises, nos téléphones et nos conversations, nous peinons à imaginer son avenir avec nuance. Entre l’assistant de bureau et l’extermination de l’espèce humaine, les scénarios intermédiaires semblent presque avoir disparu.
C’est précisément pour cette raison que le débat que j’écoutais ce matin m’a intéressée. Parce qu’assez rapidement, il a cessé de parler de Terminator.
David Djaïz interroge les discours alarmistes des grands laboratoires d’IA. Jean-Louis Constanza, cofondateur de Wandercraft, lui répond depuis un univers beaucoup plus tangible : celui des exosquelettes, des robots humanoïdes, des usines et des pénuries de main-d’œuvre.
Puis la discussion dérive vers les sujets qui me semblent aujourd’hui beaucoup plus intéressants pour les entrepreneurs. Pourquoi ceux qui accélèrent le plus la course à l’IA sont-ils parfois ceux qui nous demandent de nous en méfier ? Les robots vont-ils réellement supprimer des emplois ou arriveront-ils précisément au moment où nous manquerons de travailleurs ? Que devient Internet lorsque les machines produisent une part croissante des contenus qu’elles utiliseront ensuite ? Et que signifie encore la souveraineté d’une entreprise lorsqu’une partie de son intelligence opérationnelle dépend de modèles qu’elle ne possède pas et ne contrôle pas ?
En quelques minutes, nous étions passés de Terminator à la démographie, de la fin de l’humanité à la pénurie de main-d’œuvre, de l’intelligence générale à la continuité d’activité des entreprises. C’est beaucoup moins spectaculaire. Mais probablement beaucoup plus important.
Le « marketing de la peur » : quand ceux qui construisent l’IA nous demandent d’en avoir peur
« Je pense qu’il y a beaucoup de marketing de la peur dans tout ça. »
David Djaïz commence par retourner la question. Pourquoi les dirigeants des laboratoires qui accélèrent la course à l’IA sont-ils aussi parmi ceux qui insistent le plus sur ses dangers ? Il ne nie pas le risque. Il propose de regarder en même temps les intérêts qui entourent le discours sur le risque.
Sa première piste est économique. La frontière technologique est devenue extraordinairement coûteuse : calcul, centres de données, semi-conducteurs, énergie et talents. Plus l’accès à cette frontière exige de capitaux, moins nombreux sont ceux qui peuvent encore participer à la course.
Sa deuxième piste est celle de la capture du régulateur. En substance : nous avons construit les systèmes les plus puissants, nous sommes donc les mieux placés pour expliquer aux gouvernements à quel point ils peuvent être dangereux. Et puisque ces systèmes sont dangereux, les exigences d’accès au marché peuvent devenir considérables.
On voit assez rapidement le paradoxe. La régulation peut protéger la société. Elle peut aussi renforcer les acteurs qui ont déjà les moyens de s’y conformer. Les deux effets peuvent coexister.
« Si nous ne sommes pas dans le cockpit de l’avion, l’avion va se crasher. »
Djaïz évoque enfin l’influence de courants intellectuels très attentifs aux risques existentiels et au long terme. Là encore, l’analyse mérite mieux que la caricature. Une alerte peut être sincère, scientifiquement argumentée et, simultanément, servir la position concurrentielle de celui qui l’émet. Le International AI Safety Report 2026, dirigé par Yoshua Bengio avec plus d’une centaine d’experts, aide justement à sortir de cette opposition simpliste. Il distingue les dommages déjà observables des scénarios plus incertains de perte de contrôle et constate une progression rapide, mais très inégale, des capacités.
De la peur de l’IA à la réalité industrielle de la robotique
Après les milliards, la perte de contrôle et la possible disparition de l’humanité, Jean-Louis Constanza ramène brutalement la conversation sur terre. Littéralement. Son entreprise doit faire marcher des personnes qui ne marchent plus et apprendre à des robots à évoluer dans des environnements industriels sans mettre les humains en danger.
« Depuis quatre ans, on entend cette phrase tous les six mois. »
Constanza accueille avec distance les annonces récurrentes d’une intelligence générale imminente ou d’un basculement catastrophique. Son scepticisme n’est pourtant pas un déni du risque.
« L’IA et les robots sont des outils extraordinairement puissants pour l’avenir, comme les trains l’étaient, comme les avions l’étaient. »
L’analogie peut être discutée. Une IA logicielle se diffuse plus vite qu’un avion et ses usages sont beaucoup moins circonscrits. Mais Constanza pointe quelque chose de juste : une technologie dangereuse ne devient pas acceptable parce qu’elle cesse d’être dangereuse. Elle le devient parce que l’ingénierie, les normes, les contrôles et les responsabilités progressent avec elle.
« Il faut rester optimiste, il faut faire attention. »
Cette prudence prend une forme concrète chez Wandercraft. En août 2026, l’entreprise a annoncé l’autorisation par la FDA américaine de son exosquelette personnel Eve pour certains adultes atteints de lésions de la moelle épinière. Ici, la technologie ne remplace personne. Elle cherche à restaurer une capacité physique.
Perte de contrôle : ce que les scientifiques disent, et ce qu’ils ne disent pas
L’émission rappelle néanmoins les alertes de Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton. Elles ne peuvent pas être écartées au motif que les scénarios catastrophiques font de bons titres.
Le rapport international 2026 apporte cependant une précision essentielle : les systèmes actuels ne possèdent pas encore l’ensemble des capacités robustes nécessaires à un scénario extrême de perte de contrôle. Ils montrent néanmoins des signes précoces de capacités pertinentes : davantage d’autonomie, planification, usage d’outils, détection de certaines situations d’évaluation et recherche de failles dans des protocoles de test. Et surtout, les experts ne sont pas d’accord sur la probabilité des scénarios les plus graves. Certains les considèrent très improbables. D’autres estiment que l’incertitude elle-même justifie des mesures de précaution. C’est moins spectaculaire qu’une date annoncée pour la fin du monde, mais intellectuellement beaucoup plus solide : nous ne savons pas.
Pour une entreprise, le risque immédiat est d’ailleurs plus banal. Un agent doté de droits excessifs. Une mauvaise réponse transformée automatiquement en action. Une décision que plus personne ne vérifie parce que le système fonctionne correctement la plupart du temps. L’IA agentique ne change pas seulement la performance. Elle change le coût potentiel de l’erreur.
Les exponentielles, les nénuphars et notre goût pour les dates impossibles
« Le problème, c’est les lois d’exponentielle. »
David Djaïz utilise l’image classique du nénuphar qui double chaque jour sa surface dans un étang. La métaphore fonctionne parce que nous avons effectivement du mal à raisonner face à des progressions composées. Elle devient plus fragile si on la transforme en loi physique de l’intelligence artificielle. Il n’existe pas une grandeur unique appelée « intelligence » ou « puissance » qui doublerait proprement tous les six mois. Les évaluations montrent plutôt des progrès extrêmement rapides dans certains domaines, notamment les mathématiques, la programmation et certaines tâches scientifiques, associés à des faiblesses persistantes sur d’autres. Les meilleurs systèmes peuvent résoudre un problème sophistiqué puis trébucher sur une étape étonnamment simple.
Cette hétérogénéité explique une partie de notre difficulté à parler de l’IA. Nous observons simultanément des performances qui auraient semblé impossibles il y a quelques années et des erreurs qui nous rappellent brutalement que nous ne sommes pas face à une intelligence humaine numérique.
Et si le vrai problème était beaucoup moins cinématographique ?
« Moi, je pense que le principal risque, il est aujourd’hui, on ne le voit pas. »
C’est probablement à ce moment que l’émission devient la plus intéressante. David Djaïz abandonne le scénario spectaculaire de la machine qui se retourne contre l’humanité et regarde ce qui est déjà en train de changer sous nos yeux : l’espace informationnel.
« Pour un clic humain, vous aurez 1 000 clics de robots. »
Le ratio est une image, pas une statistique. Mais la question qu’il pose est réelle. Que devient Internet lorsque des agents artificiels produisent, lisent, commentent, recommandent et republient des contenus à une échelle sans commune mesure avec l’activité humaine ?
« Le risque, c’est que nous soyons littéralement ensevelis sous un déluge de contenus fabriqués par des robots. »
Voilà un scénario qui a le mauvais goût d’être moins photogénique que Terminator, mais qui pourrait être beaucoup plus proche.
En 2024, une étude publiée dans Nature par Ilia Shumailov et ses coauteurs a mis en évidence un risque lié à l’utilisation répétée de contenus générés par l’IA pour entraîner de nouveaux modèles. À force d’apprendre sur des contenus générés par d’autres IA, les modèles peuvent progressivement perdre la richesse et la diversité des données issues du réel. Les chercheurs qualifient ce phénomène de « model collapse ». Autrement dit, si les IA finissent par apprendre principalement à partir de contenus produits par d’autres IA, elles risquent de s’éloigner peu à peu de la complexité du monde réel. Cela ne signifie pas que toute donnée synthétique est toxique. Bien conçue, elle peut au contraire être utile. Mais cela change la valeur économique de la provenance.
Si produire du contenu devient presque gratuit, le contenu ne sera plus nécessairement la ressource rare. La rareté pourrait devenir la donnée dont on sait qu’elle vient du réel : un entretien, une expérience industrielle, un retour client authentique, une observation de terrain, une connaissance tacite, une base dont la provenance est documentée.
Nous avons passé vingt ans à accumuler de l’information. Nous pourrions passer les prochaines années à essayer de prouver laquelle mérite encore notre confiance.
Nous avions peur que les robots prennent nos emplois. Et si nous manquions d’humains ?
Le débat bascule ensuite vers la robotique. Et un autre paradoxe apparaît.
« Pendant de longues années, les robots vont surtout se concentrer sur les emplois pénibles. »
Wandercraft travaille avec Renault Group sur Calvin, un robot humanoïde destiné à l’industrie. Renault prévoit une dizaine de robots en poste fin 2026, puis 350 dans ses usines françaises et espagnoles d’ici fin 2027. Les premières tâches ciblées concernent notamment les charges lourdes, les pièces coupantes et les gestes répétitifs.
Pendant des années, nous nous sommes demandé ce que nous ferions lorsque les robots prendraient nos emplois. Constanza vient nous expliquer que nous pourrions bientôt avoir besoin d’eux parce que nous ne sommes plus assez nombreux, ou plus assez nombreux à vouloir occuper certains de ces emplois.
« On entre assez lentement à l’échelle humaine, mais très vite à l’échelle historique, dans le mur de la démographie. »
La formule de Jean-Louis Constanza est forte, mais elle traduit une évolution démographique désormais bien documentée. Dans les pays de l’OCDE, le nombre de personnes âgées de 65 ans et plus rapporté à la population en âge de travailler est passé de 19 % en 1980 à 31 % en 2023. Selon les projections de l’organisation, ce ratio pourrait atteindre 52 % en 2060. Derrière ces chiffres se dessine une transformation profonde du marché du travail : moins d’actifs pour soutenir une population vieillissante, mais aussi des difficultés de recrutement susceptibles de s’accentuer dans certains secteurs. Un travail de l’OCDE publié en 2026 étudie précisément la possibilité que l’IA atténue une partie des contraintes économiques du vieillissement. Les auteurs y voient un potentiel de productivité réel, mais certainement pas une solution automatique : formation, réallocation du travail, innovation et dynamisme entrepreneurial restent indispensables.
Il faut donc se méfier du scénario trop confortable selon lequel les robots ne feraient que les tâches dont personne ne veut. Une technologie polyvalente change d’usage à mesure qu’elle devient meilleure et moins coûteuse. Certains emplois seront transformés, certains disparaîtront, d’autres apparaîtront.
Mais l’inverse est également vrai : raisonner uniquement en termes de destruction d’emplois ignore les secteurs où l’automatisation pourrait devenir une condition de maintien de la production.
Sur l’emploi, la réponse la plus sérieuse reste : nous ne savons pas
« La réponse, c’est qu’il n’y a pas de réponse. »
Cette phrase de David Djaïz est probablement plus utile que beaucoup de projections spectaculaires.
Les économistes peuvent mesurer l’exposition des tâches, construire des scénarios, observer les intentions des employeurs et suivre les premiers effets sur certaines professions. Ils ne peuvent pas encore établir avec certitude le solde final de cette transformation.
Le rapport international 2026 relève lui aussi le désaccord entre économistes. Les effets agrégés observés restent limités, tandis que certains signaux suggèrent une exposition plus forte de travailleurs en début de carrière dans quelques métiers cognitifs.
Le problème est que nous raisonnons trop souvent en stock d’emplois alors que la difficulté sera probablement la transition. Un poste créé dans cinq ans ne compense pas immédiatement celui qui disparaît aujourd’hui. Un ingénieur en robotique n’est pas la continuation naturelle d’un emploi administratif automatisé.
Et une question plus discrète apparaît : comment devient-on expert si l’IA réalise les tâches juniors grâce auxquelles on apprenait autrefois son métier ? Le gain de productivité immédiat peut créer une dette de compétences à long terme.
L’IA, nouvelle infrastructure stratégique des entreprises
« L’IA, c’est une infrastructure. »
Cette phrase de David Djaïz déplace encore le sujet. Si l’IA devient une infrastructure cognitive intégrée aux processus critiques de l’entreprise, choisir un modèle ne ressemble plus tout à fait à choisir un logiciel de bureautique.
Djaïz prend l’exemple des banques et des assurances. Imaginons qu’une partie croissante de l’analyse du risque, du scoring, du traitement documentaire ou de la détection de fraude repose sur des systèmes fournis depuis l’étranger. Que se passe-t-il si les conditions d’accès changent ? Si un service devient indisponible ? Si un conflit réglementaire apparaît ? Si le fournisseur modifie le modèle ?
Le scénario d’une économie européenne brutalement arrêtée par un bouton américain est volontairement poussé. Mais la dépendance technologique, elle, est réelle. La souveraineté ne signifie pas nécessairement développer un modèle français pour chaque usage. Elle signifie savoir de quoi l’on dépend et conserver des options.
Pour une entreprise, les questions deviennent concrètes : quels processus reposent sur quel modèle ? Où vont les données ? Quel est le coût de sortie ? Peut-on changer de fournisseur ? Existe-t-il un mode dégradé ? Qui saurait encore faire le travail si le système devenait indisponible ?
La souveraineté cesse alors d’être uniquement un débat politique. Elle devient un sujet de continuité d’activité.
Finalement, mon café avait refroidi
À la fin de l’émission, mon café avait refroidi, mais la question de départ avait heureusement beaucoup changé. Je ne savais toujours pas si une intelligence artificielle provoquera un jour une catastrophe existentielle. Personne ne le sait sérieusement aujourd’hui. En revanche, plusieurs transformations sont déjà suffisamment visibles pour ne pas attendre Terminator. L’IA commence à modifier la valeur de l’information. Elle déplace la frontière entre automatisation et expertise. Elle rencontre un choc démographique qui change le sens économique de la robotisation. Elle crée de nouvelles dépendances technologiques. Et, avec les agents et les robots, elle commence à relier trois univers jusque-là relativement séparés : la connaissance, la décision et l’action.
Une hallucination dans un chatbot produit une mauvaise information. La même erreur dans un agent doté d’autorisations peut produire une mauvaise action. Dans un robot, elle peut produire un événement physique. Plus la capacité d’action augmente, plus la gouvernance cesse d’être un sujet abstrait. La question « faut-il avoir peur de l’IA ? » me paraît donc de moins en moins intéressante. La peur n’est pas une stratégie. L’enthousiasme non plus.
Pour les entrepreneurs et les dirigeants, les questions sont désormais plus exigeantes. Que voulons-nous automatiser ? Quelles compétences devons-nous préserver ? Quelles données humaines auront demain une valeur particulière ? De quels fournisseurs acceptons-nous de dépendre ? Et quelles décisions voulons-nous continuer à comprendre suffisamment pour en assumer la responsabilité ?
Dans un monde où la production synthétique devient abondante, une partie de la valeur pourrait paradoxalement se déplacer vers ce qui reste rare : l’expérience réelle, la confiance, le jugement, la connaissance du terrain et la responsabilité humaine.
L’intelligence artificielle crée une capacité. Les organisations créent la valeur.
Mais leur avantage compétitif dépendra peut-être aussi de ce qu’elles auront eu l’intelligence de ne pas déléguer.
