Depuis qu’Elon Musk a lancé Tesla dans la course aux robots humanoïdes, la Silicon Valley rêve plus que jamais d’humains électriques. Les capital-risqueurs investissent des dizaines de milliards de dollars dans la robotique, tandis que la banque d’affaires Morgan Stanley prévoit un marché de 5000 milliards de dollars d’ici 2050. Plus modestes, Goldman Sachs et Bank of America évoquent le chiffre de 38 milliards de dollars et un million de robots vendus d’ici 2035 (respectivement). Elon Musk promet que ses Optimus généreront un chiffre d’affaires supérieur au PIB américain. Dans la même veine, Jensen Huang, le PDG de NVDIA, affirme que les robots humanoïdes représentent un marché de 40 000 milliards. Pour lui, les androïdes seront dotés de capacités humaines “d’ici la fin de l’année”.

Si ces prédictions vous paraissent osées, la profusion de vidéos circulant sur internet pour montrer les prouesses de divers robots humanoïdes contribue à imposer l’idée d’un progrès fulgurant et de l’inévitabilité du scénario décrit par Elon Musk. Même la Chine, a priori immunisée contre les pires travers de la hype techno-capitaliste, mise gros sur cette technologie.

Sur le papier, l’argument peut paraitre séduisant. Des androïdes dotés d’une dextérité similaire aux humains et pilotés par une IA générative, reposant sur un large modèle de langage comme Claude ou GPT, seront capables de nous remplacer dans tout un tas de tâches dangereuses et laborieuses. Contrairement aux robots actuels, cantonnés à des tâches spécifiques, les humanoïdes seront multifonctionnels (“general purpose humanoid robot”.) Elon Musk ne promet rien de moins que “la fin du travail”, “l’éradication de la pauvreté” et un monde d’abondance où les plus pauvres d’entre nous bénéficieront d’un revenu universel pour subvenir à nos besoins. Une fois chaque humain doté d’un ou de plusieurs robots capables de travailler, effectuer les tâches ménagères et, pourquoi pas, sortir le chien et s’occuper des enfants, nous jouirons d’un temps libre illimité. Les robots ne se fatiguent pas, ne dorment pas et ne se syndiquent pas, ce qui en fait un substitut idéal aux ouvriers des usines Tesla. Certains y voient même une solution contre l’immigration : plus besoin d’importer de la main-d’œuvre étrangère pour pallier le vieillissement de la population, les robots grand-remplaceront les travailleurs immigrés !

S'abonner maintenant

L’envers de la médaille peut prendre des airs dystopiques. Le cout écologique nécessaire à la production d’une telle quantité d’androïdes est, selon mes estimations, de l’ordre de cent à mille fois celui de la production de l’industrie des smartphones. Comme tout produit électronique et mécanique, ces robots auront tendance à tomber en panne, à s’user, à se casser, à subir l’obsolescence programmée et les piratages en tout genre. Ils nécessiteront des charges de batteries gourmandes en énergie et le remplacement de nombreuses pièces.

Du point de vue du consommateur, laisser des robots vivre chez soi présente d’innombrables risques, que ce soit en termes de piratage informatique, de disparition de toute intimité ou plus trivialement, d’exposition au danger qu’un robot de 80 kg se prenant les pieds dans le tapis vous tombe dessus par inadvertance.

De même, l’hypothétique disparition de tout type de travail n’est pas nécessairement une bonne chose. Historiquement, l’automatisation dépouille les travailleurs du sens de leur métier, de leur qualification et de leur pouvoir pour détériorer les conditions de travail et comprimer les salaires, comme le raconte très bien un documentaire de Blast.

Elon Musk avançait que son Optimus pourrait servir à combattre le crime en surveillant les délinquants et criminels H24, sept jours sur sept. Une idée aux accents totalitaires quelque peu inquiétants, qui s’inscrit dans une vision autoritaire bien documentée. Le milliardaire avait insisté pour que ses primes en actions Tesla lui permettent d’exercer un plus grand contrôle sur l’entreprise en déclarant qu’il souhaitait garder la main sur “l’armée de robot” que l’entreprise s’engageait à produire.

Ce futurisme pose des questions évidentes en termes de contrôle démocratique et de lutte contre les inégalités sociales. Souhaite-t-on vraiment contribuer à l’isolement des personnes en mettant un androïde derrière chaque individu requérant une assistance personnelle ? Veut-on fabriquer des armées de robots destinées à paupériser les travailleurs tout en concentrant la création de valeur dans les mains d’une poignée de capitalistes ?

Au lieu de susciter du débat, cet avenir se dessine sans nous. Comme pour les voitures autonomes, qui tuent des dizaines de personnes et aggravent les conditions de circulation, ou comme pour l’IA générative imposée partout malgré les conséquences désastreuses. Nous vivrons bientôt dans un monde peuplé de robots humanoïdes contrôlés par des IA surpuissantes conçues par et pour des milliardaires ouvertement fascistes.

À moins que.

Cette “utopie” est-elle inévitable et imminente ? Où bien est-on en présence d’une nouvelle “Fake Tech”, comme le suggère la présentation du robot ménager humanoïde Néo, que nous avions déjà analysée ?

C’est ce que je vous propose d’examiner à travers ce long format.

Mais d’abord, permettez-moi de vous rappeler que vous pouvez m’aider à produire des articles de qualité en vous abonnant à cette newsletter, en partageant ces articles autour de vous et en m’offrant le prix d’un petit café (en deux clics) ici. Merci infiniment de votre fidélité !

1. Les arguments en faveur des robots humanoïdes

Si on met de côté les visions futuristes, il existe trois grands arguments technico-commerciaux en faveur des robots humanoïdes. Le premier repose sur l’idée que nous vivons dans un monde de plus en plus complexe et conçu pour les humains. Même s’il est plus efficace de concevoir un robot se mouvant à l’aide de roues ou de chenilles que de pieds et de jambes, notre monde est rempli d’escaliers, de trottoirs, d’ascenseurs, d’espaces étroits et d’objets conçus pour les humains... Les androïdes seraient plus efficaces pour automatiser de multiples tâches. Trier des colis à la chaine, faire une prise de sang, changer le siphon d’un lavabo, découper des carottes, pousser le fauteuil roulant d’un convalescent, passer l’aspirateur… On peut imaginer un robot spécifique pour chacune de ses tâches, mais il semble plus logique d’avoir un seul androïde capable de tout faire.

Partager

Le second argument repose sur l’acceptabilité. Un robot humanoïde encourage les interactions, alors qu’une grosse caisse montée sur des roues pour passer la serpillère dans un supermarché apparait immédiatement hostile ou gênante. De même, on aura plus de facilité à laisser un androïde souriant et doté de parole prendre notre température qu’une machine cubique munie d’un bras télescopique.

Enfin, le développement des robots humanoïdes présente de nombreuses synergies avec la recherche en Intelligence artificielle.

En effet, les IA génératives les plus avancées continuent de présenter de sévères limitations. Non seulement elles sont incapables de réaliser des tâches aussi triviales que d’aller acheter une baguette de pain ou ouvrir les volets de votre chambre, mais elles manquent également cruellement de sens commun et de compréhension du monde. Les erreurs de traductions de Fable 5, le modèle le plus avancé d’Anthropic, montrent bien que ces IA n’ont aucune compréhension de ce qu’elles font.

C’est une des raisons qui poussent un nombre croissant d’experts, parmi lesquels les principaux “pères” du deep learning et des IA conversationnelles type ChatGPT, à reconnaitre que ces programmes ne seront jamais capables de parvenir au niveau d’une IA “générale” supérieure à l’Homme.

Une des voies explorées pour réaliser un nouveau bon technologique en matière d’IA consiste à travailler sur des programmes dotés d’une représentation du monde, un “world model”, conformément à l’approche neurosymbolique. Yann Lecun, ancien directeur de la recherche en IA de Facebook et lauréat du prestigieux prix Turing pour son travail sur les réseaux de neurones artificiels, a fondé une start-up spécialisée dans ces “modèles monde”. Or, cette approche s’intègre bien aux développements de la robotique.

D’un côté, les avancées en matière d’intelligence artificielle reposant sur l’apprentissage profond permettent d’accélérer le développement des androïdes multitâches, de l’autre le développement de ces robots pourrait produire de nouveaux sauts qualitatifs pour aboutir à des IA générales supérieures à l’Homme.

En attendant, les promesses d’androïdes pouvant faire le ménage ou travailler en usine se multiplient. Au point de donner l’impression que cette technologie est déjà là. Sur France Cinq, l’économiste qui pondait des études bidon payées par Uber pour influencer les législateurs français, monsieur Olivier Babeau, regrettait : « l’Europe a loupé tous les tournants technologiques, les robots humanoïdes, c’est déjà perdu”. Sur les réseaux sociaux, divers influenceurs reprennent les vidéos de démonstration des fabricants les plus célèbres (Boston Dynamics, Figure AI, Tesla, Apptronik, Unitree…) en clamant “we’re cooked !” (nous sommes cuits !). Les humains sont foutus, nous allons tous être mis au chômage par des armées d’androïdes.

Faut-il commencer à paniquer ?

2. L’utilité des robots humanoïdes n’a rien d’évident

En réalité, produire des robots humanoïdes n’a rien d’évident. Les doter d’une main suffisamment agile et d’une bipédie qui fonctionne sur tout type de terrain et sous toutes conditions représente un défi technique majeur, qui est loin d’être résolu. L’addition d’une tête et l’impératif d’une taille humaine représentent des contraintes supplémentaires, quasi uniquement justifiées par des considérations esthétiques. La puissance de calcul, la quantité de capteurs et de pièces mécaniques découlant de ces choix entrainent une augmentation du poids de la machine et de sa consommation énergétique. Ce qui impose des limites en termes d’autonomie des batteries, tout en renchérissant le cout de production et d’utilisation.

Il est a priori plus efficace de concevoir des robots dédiés à des applications précises. Un robot chargé d’empaqueter des colis n’a pas besoin d’être bipède ni d’avoir une tête dotée de parole. C’est la fameuse allégorie du lave-vaisselle rappelée par le journaliste James Vincent. Si vous deviez concevoir un robot capable de faire la plonge, commenceriez-vous par créer un androïde doté d’une dextérité supérieure à celle d’un enfant de 7 ans afin qu’il puisse laver les assiettes en porcelaine, ou bien réaliseriez-vous une boite étanche remplie de jet d’eau à haute pression dans laquelle empiler les couverts ?

À ce titre, il est intéressant de noter que le robot ménager qui fait le plus parler de lui actuellement n’est pas à proprement parler un androïde, mais plutôt une sorte de Rombas amélioré, ressemblant à un porte-manteau articulé. Hello Robot, la start-up derrière ce produit, revendique le fait de ne pas compter sur les derniers modèles d’IA pour contrôler sa machine…

La question du cout est tout aussi importante. Un commis de cuisine fait la plonge et épluche des patates (à l’aide de robots appelés lave-vaisselle et éplucheur industriel) pour un SMIC, lorsqu’il n’est pas payé au black. Il est polyvalent et peut travailler huit ou douze heures de suite avec un nombre de pauses minimum. Un androïde doit avoir la dextérité et l’intelligence nécessaire pour faire face à toutes les conditions et requêtes survenant en cuisine (baisse le feu sous la poêle ! va me chercher de l’huile dans la réserve ! …) et bosser tous les jours 8 à 16 heures (voire 24, en usine). Si les travailleurs humains se blessent, tombent malades, démissionnent ou se mettent en grève, les machines tombent en panne, nécessitent maintenance et mises à jour, consomment de l’électricité, s’usent...

Il n’est pas nécessairement moins cher et plus pratique d’employer un robot polyvalent pour faire des taches répétitives que de compter sur un travailleur humain . Cela ne veut pas dire qu’on doit continuer d’exploiter ces derniers comme le fait Amazon (au hasard), mais ceux qui s’imaginent vendre des centaines de millions d’androïdes devront aussi le faire aux usines opérant dans les pays à très faible cout de main-d’œuvre.

De la même manière que les taxis autonomes de Google (Waymo) coutent davantage que des chauffeurs Uber, les androïdes risquent de se retrouver face à des défis économiques et financiers. On pourrait également citer l’exemple de l’aspirateur autonome Rombas, qui a fait faillite en dépit de la réussite technologique. Il semblerait que les usagers préfèrent passer eux-mêmes l’aspirateur à l’aide d’un modèle moins cher et plus puissant. Ou confier la tâche à un employé de ménage…

Même si une demande existait aux échelles promises, des choses aussi triviales que la chaine d’approvisionnement nécessaire à la production de masse restent à mettre en place. Les batteries, capteurs, actionneurs et autres composants clés ne sont pas produits à grande échelle. Or, un robot humanoïde est une machine plus complexe qu’une voiture électrique, qui requiert un assemblage précis et un nombre de composants élevés. Comme le notait le cabinet de conseil McKinsey dans son dernier rapport, “la chaine d’approvisionnement est la plus sous-estimée des contraintes pesant sur l’industrie des androïdes”.

Enfin, le nombre de robots tous types confondus actuellement en service dans l’industrie se porte à 5 millions, avec un taux de robots par 10 000 travailleurs humains allant de 1000 en Corée du Sud à 200 en Europe. Malgré les progrès significatifs dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatisé, le taux de croissance du déploiement de robots reste relativement modeste, avec environ 500 000 nouvelles unités installées en 2025, dont seulement 14 000 robots de type “humanoïde” (au sens très large). Ces chiffres montrent les limites du marché à conquérir, bien que le taux de robotisation puisse être amené à évoluer. Comme le concédait Melonee Wise, ancienne directrice technique chez Agility Robotics, “le principal défi est le manque de demande. Personne n’a trouvé d’application permettant de justifier le déploiement de milliers de robots par usine ”. Avouez que c’est gênant.

Ce ne serait pas la première fois que les pontes de la Silicon Valley se lancent dans de mauvaises idées (Cf. l’Hyperloop et le Cybertruck de Musk, les innombrables flops d’Apple, Facebook et ses 40 à 80 milliards de dollars brûlés dans le Métaverse, les NFP,… et toutes les Fake Tech répertoriées ici).

3. L’illusion des vidéos (mensongères) de démonstration

Ce que nous venons de voir vous a peut-être convaincu du caractère irréaliste des prédictions de la Silicon Valley. Mais voilà que surgit une énième vidéo montrant les prouesses d’un robot humanoïde réalisant avec précisions des tâches de grande complexité : courir un marathon (tiens, la batterie ne pose plus de problème ?), faire la cuisine (tiens, l’enjeu de dextérité est déjà résolu), effectuer une chorégraphie complexe (tiens, la bipédie est maitrisée). Et vous voilà de nouveau séduit par la frénésie ou assailli de visions dystopiques. Nous sommes sur le point d’être remplacés par une armée de droïdes contrôlés par Elon Musk !

S'abonner maintenant

En réalité, les vidéos qui circulent sur internet et dans les reportages exagèrent largement les capacités des robots. Elles sont souvent diffusées en accéléré et nécessitent plusieurs prises, les ratés étant coupés au montage. Certains robots sont pilotés par des téléopérateurs humains (zut !). D’autres séquences sont réalisées par des robots programmés uniquement pour effectuer la tâche filmée. Parfois, des effets spéciaux sont ajoutés. Souvent, le test prend place dans un environnement contrôlé au sein duquel le robot a été entrainé pendant des milliers d’heures. Les vidéos ne disent généralement rien de l’autonomie du robot, des éventuels problèmes de surchauffe et, plus important, de sa fiabilité (réussit-il l’opération 99.9 fois sur 100, comme l’exigent les standards industriels ?). Ni de sa capacité à réaliser la même tâche dans un environnement non contrôlé (que se passe-t-il si on présente à un Optimus, entrainé à plier un type de chemise, un modèle différent ou un polo ?).

Tesla a grandi en mentant continuellement sur les capacités de ses voitures. Les premières démos avaient été effectuées avec des prototypes refroidis derrière un rideau. En 2016 une vidéo montrant les prouesses de l’autopilote avait nécessité des centaines de prises mises bout à bout pour donner l’illusion de conduite autonome. Il en va de même avec les démos d’androïdes. Tesla a prétendu que ses Optimus pouvaient servir des bières, avant de reconnaitre que les androïdes étaient contrôlés à distance. Figure AI est soupçonné de tricher lors de ses démos et aurait menti à plusieurs reprises, notamment en exagérant la portée de son partenariat avec BMW. Pour combattre le soupçon, l’entreprise 1-X derrière Neo a choisi ce nom pour marquer son engagement à diffuser ses vidéos de démonstration en vitesse normale (1-X, comprenez-vous ?). De même, les robots du chinois Unitree, connus pour leurs prouesses en kung-fu, n’ont pas la dextérité ni l’autonomie nécessaire pour travailler en milieu industriel, comme le notait Susane Biellier, représentante d’un lobby robotique.

Même la démonstration coup de poing de Figure AI, qui a filmé en direct et pendant 200 heures cinq de ses robots se relayant pour retourner des colis sur un tapis roulant, laisse beaucoup à désirer. La tâche est bien plus simple que ce que doivent faire des travailleurs humains dans de vrais centres de tri, les robots jettent plusieurs paquets au sol, ne retournent pas correctement de nombreux colis, arrêtent parfois pendant de longues minutes le tapis roulant… Certains signes laissent penser que les robots étaient télécommandés par des humains à distance. On est très loin d’un robot commercialisable, malgré le fait que ce test ait été effectués dans les locaux de Figure AI, à sa propre initiative. L’entreprise contrôlait les conditions d’opération et a pu entrainer ses robots sur cette tâche précise pendant des jours.

L’excellent documentaire de Bolchegeek montre bien à quel point, depuis plus de deux siècles, la robotique et les automates sont fréquemment associés à la prestidigitation et aux illusions manipulatoires. C’est encore vrai aujourd’hui, par nécessité d’impressionner les investisseurs confrontés au fossé séparant les capacités actuelles des fonctionnalités envisagées.

4. Les fabricants d’androïdes face à des défis techniques colossaux

Nous avons déjà examiné les défis d’ordre commerciaux. Côté technique, les choses ne sont guère plus reluisantes.

L’autonomie des batteries, qui progresse lentement, est un facteur particulièrement limitant. Les prototypes les plus en vue n’excèdent pas les quatre heures d’autonomies, sans plus de précision quant aux tâches effectuées dans ce laps de temps. On est très loin des huit à 12 heures requises pour un déploiement commercial. Et plus le robot se complexifie, plus sa demande en énergie augmente.

La maitrise de la bipédie est loin d’être confirmée. Il existe a un fossé entre la capacité à faire marcher un robot quelques centaines de mètres sur un terrain balisé ou effectuer une chorégraphie préprogrammée et lui permettre d’évoluer dans le monde réel, où les “edges cases” (cas particuliers) sont virtuellement infinis. Les problèmes rencontrés par les voitures autonomes et robotaxis se démultiplient avec les robots bipèdes. La complexité de la bipédie, qui nécessite une phase où le robot perd l’équilibre avant de se récupérer sur une seconde jambe, explique pourquoi de nombreux fabricants préfèrent revenir à des systèmes hybrides reposant sur des roues. Car derrière la question de la bipédie se cache l’enjeu de la sécurité : les robots actuels sont susceptibles de tomber de tout leur poids sur les objets les entourant ou les personnes évoluant autour d’eux.

La sécurité et la fiabilité sont les deux principaux enjeux cités par de nombreuses organisations représentant l’industrie de la robotique. Quand bien même un prototype parviendrait à atteindre une autonomie, une dextérité et une maitrise de la bipédie satisfaisante, un déploiement commercial resterait hypothétique. Les robotaxis Waymo ont progressivement été mis en service après avoir démontré leur capacité à l’autopilotage sans intervention humaine sur des millions de kilomètres (et des itinéraires balisés). Et, comme on le verra, c’est encore loin d’être un succès indiscutable.

Un robot humanoïde qui commettrait une erreur une fois sur cent serait inacceptable du point de vue d’un industriel cherchant à équiper une usine, ou d’un particulier souhaitant employer un robot ménager sans mettre son intégrité physique en danger. Mettre à l’arrêt une chaine de montage pour quelques heures peut rapidement couter des millions d’euros, et personne n’a envie de voir un androïde verser une bouilloire d’eau bouillante sur la main d’un enfant demandant innocemment du thé en tendant sa tasse de dinette.

M'offrir un petit café

Enfin, la dextérité reste un défi majeur. Non seulement parce que la main humaine dispose de 27 degrés de liberté difficilement reproductible par des systèmes mécaniques, mais également par ce qu’elle est extrêmement sensible pour mesurer la pression et appréhender les surfaces via le toucher.

Dans un poste de blog passionnant, le directeur technique de la société qui produisait le Rombas Roodney Brooks illustre la complexité du problème en citant une expérience.

Des chercheurs ont filmé un humain chargé de saisir une allumette dans une boite puis de l’allumer. D’abord en condition normale, puis après avoir pratiqué une anesthésie locale des doigts afin d’atténuer le sens du toucher. Privé de cette sensation, la personne a un mal fou à effectuer la tâche.

Or, pour être polyvalent, un androïde ne peut pas se contenter du type de précision actuellement possible (~1 cm). Il faut passer à un ou deux ordres supérieurs, ce qui représente un gouffre selon Aron Ames, professeur de robotique au California Institue of Technology.

Pour lui, s’imaginer qu’on va observer un “moment ChatGPT” avec les robots humanoïdes est illusoire, car l’entrainement des androïdes est infiniment plus complexe que celui des LLM derrière les programmes d’IA générative.

5. Con comme un balai : les problèmes logiciels restent conséquents

Les algorithmes reposant sur des réseaux profonds de neurones artificiels permettant de mettre au point des techniques d’apprentissage par renforcement ont considérablement amélioré la reconnaissance d’image (image → texte), la reconnaissance vocale (son → texte) et la génération de texte (texte → texte).

Avant ces avancées, la robotique reposait majoritairement sur ce que le professeur à l’Université de Berkeley, Ken Goldberg, appelle “la bonne vieille ingénierie” (good old fashion engineering). Le robot était programmé suivant des lignes d’instructions détaillées reposant sur des boucles logiques et des paramètres discrétionnaires. Avec l’apprentissage profond, on peut théoriquement balancer en entrée une large base de données de mouvements et en sortie espérer que le robot reproduise les gestes, sans avoir besoin de programmer chaque instruction ni comprendre exactement comment le programme fonctionne.

Cette école, qui semble avoir de nombreux adeptes au sein de la Silicon Valley, postule qu’on peut parvenir à programmer des robots dotés de capacités humaines simplement en les entrainant à partir d’une large quantité de données spatiales. Pour parvenir à cette fin, diverses méthodes de collecte de données sont déployées : les simulations dans des espaces virtuels, les vidéos d’humains effectuant diverses tâches et les paramètres récoltés en demandant à des téléopérateurs de réaliser des tâches en pilotant un robot. À chaque fois, les données brutes (vidéos ou autres) sont converties en données représentant les trajectoires spatiales nécessaires à la réalisation d’un mouvement.

À ce titre, on voit réapparaitre les problématiques d’exploitation inhumaine de travailleurs rencontrées pour l’entrainement des IA génératives. De nombreuses personnes sont employées pour se filmer effectuant des tâches répétitives et rébarbatives, parfois équipées de capteurs de réalité virtuelle ou de commandes de téléopérations de robots. Quant à la société 1-X commercialisant le robot Néo, elle a trouvé une manière encore plus perverse de récolter ces données : demander à ses propres clients d’entrainer leur robot (un peu comme Musk qui utilisait les conducteurs de Tesla comme cobayes pour améliorer son logiciel autopilot, au prix de nombreuses vies et pour des résultats décevants).

Une anecdote illustre parfaitement ce problème. The Bot company, start-up fondée par des anciens de Tesla (sic), est attaquée en justice par des propriétaires d’Air Bnb, qui l’accusent d’avoir loué leurs appartements pour entrainer leurs androïdes ménagers. Le principal problème étant qu’ils ont massivement endommagé les logements.

Face à ce mur technologique, une seconde école affirme que les données de mouvements ne seront pas suffisantes pour permettre aux robots d’atteindre une dextérité humaine sur des tâches variées. Ken Goldberg parle d’un fossé de 100 000 ans dans les données d’entrainement. Il explique qu’un humain aurait besoin de 100 000 années pour lire la totalité des textes utilisés pour entrainer les LLM derrière des programmes comme ChatGPT. En comparaison, le corpus de données disponibles pour entrainer un robot avec autre chose que de la vidéo représente une année d’expérience humaine. D’où ce gouffre qui lui fait douter d’un “moment ChatGPT” pour la robotique.

Il y a des raisons très mathématiques. Comme l’expliquent Brooks, Ames et Goldberg, les données permettant d’entrainer des algorithmes à la génération de texte ou la reconnaissance d’image présentent une à deux dimensions, alors que les données télémétriques nécessitent au minimum six dimensions. Les premières sont déjà disponibles en quantité phénoménale (textes sur internet, banque d’images numérisées et étiquetées), tandis que les données de télémétrie doivent être générées laborieusement. La simple conception de gants contenant les capteurs permettant d’évaluer les pressions appliquées par un humain représente des défis techniques, et ne dit rien des tensions appliquées par le poignet et autres muscles.

C’est ce que reconnait Daniela Rus, chercheuse au MIT et figure majeure de la robotique. Pour elle aussi, les progrès passent nécessairement par l’utilisation de données physiques (pression, tension, couple et autres forces exercées par un humain). Ainsi qu’une IA capable de comprendre les lois de la physique, et donc dotée d’un “world model” efficace, pour piloter le robot. L’excellent reportage du journaliste James Vincent cite de nombreux industriels et ingénieurs donnant plus ou moins raison à Daniela Rus. Je l’ai contacté pour lui demander si des progrès significatifs avaient été réalisés depuis son enquête, publiée en décembre 2025. “Aucune avancée majeure n’a eu lieu ces six derniers mois, autant que je sache”, m’a-t-il répondu.

La dextérité reste un problème majeur. La vidéo la plus prometteuse que j’ai pu voir sur le sujet a été produite par une start-up comptant Daniela Rus parmi les investisseurs (oui, tous les universitaires cités plus haut sont également partie prenante dans diverses entreprises du secteur…). L’approche de la start-up s’inspire de la seconde école. Si la vidéo contient tous les travers classiques (montage, condition de laboratoire, taches spécifiques, manque de transparence…) on peut noter que la dextérité obtenue n’est pas encore au niveau d’un humain. Du reste, la firme reconnait être encore bien loin d’une application commerciale, contrairement à Figure AI, 1-X et Tesla…

6. En attendant les robots

Certains rapports cités plus haut estiment qu’une partie des difficultés que nous venons de décrire seront résolues d’ici trois ans. Musk et ses pairs parlent de la fin de l’année 2026. Les experts de la seconde école comptent plutôt en décennies. La vérité est qu’il est difficile d’anticiper les progrès futurs. Ce qu’on peut constater, c’est l’existence de nombreuses barrières au déploiement rapide d’androïdes réellement efficaces.

Les déboires rencontrés par les robots livreurs et les robotaxis me laissent perplexe quant aux capacités des androïdes à évoluer de manière autonome dans nos maisons, nos hôpitaux ou nos usines.

Rendre une voiture autonome représente un défi bien plus accessible. La circulation obéit à un certain nombre de règles et demeure un espace mieux balisé que le reste du monde réel. Or, dans ce domaine, les deux principales firmes rencontrent encore de sérieuses difficultés.

Le programme de robotaxis Tesla est au point mort. Au lieu des 1000 véhicules promis, la flotte déployée se limite à 59 voitures placées sous supervision humaine. La qualité du service est déplorable et le taux d’accident trois fois supérieur à celui du conducteur humain, alors que la flotte n’opère que dans une partie de la ville d’Austin, conçue autour de la voiture (contrairement à Boston ou Paris).

Pour obtenir l’autorisation de déploiement de son assistant à la conduite “autopilote” au sein des voitures privées vendues en Europe, Tesla a maquillé ses données de sécurité routière lors du dépôt de dossier devant les autorités néerlandaises et suédoises. Ce qui ne donne pas franchement confiance dans le système, connu pour les centaines d’accidents et dizaines de morts provoqués.

Waymo a suivi une approche plus prudente que Tesla. Pourtant, l’entreprise vient de subir divers revers. La ville de New York a obtenu le retrait de la demande d’autorisation de déploiement, suite à l’opposition des habitants et des syndicats de taxis. Et Waymo vient de rappeler une grande partie de sa flotte suite à des problèmes persistant où ses taxis roulaient dans les zones en travaux présentes sur les autoroutes…

Je serais donc plutôt enclin à affirmer que les androïdes multifonctions ne sont pas pour demain. Ce qui ne veut pas dire qu’ils ne vont pas commencer à envahir notre quotidien. On voit à quel point le modèle commercial et industriel issu de la Silicon Valley pousse les start-up à déployer des technologies pas encore au point, quitte à faire payer les conséquences à la société dans son ensemble. Les industriels semblent aussi convaincus, pour citer BMW, qu’il vaut mieux introduire ces technologies dans les usines trop tôt plutôt que trop tard. Au-delà des exemples sidérants livrés par 1-X et The Bot company, nous ne sommes pas à l’abri de l’irruption d’infirmières robotiques et de surveillants d’école androïdes, au mépris de tout sens commun.

7. Des robots humanistes sont-ils possibles ?

Au-delà du “comment”, du “quoi” et du “quand”, questions liées aux aspects techniques et financiers, la véritable interrogation demeure pourquoi ? Pourquoi diable déployer des androïdes dans notre monde en surchauffe ?

Comme me le faisait remarquer le journaliste Thibaut Prévost, il faut souligner à quel point l’imaginaire des robots humanoïdes prend racine dans l’esclavage. Le terme même vient de robota, qui désignait un cerf ou un esclave en langue tchèque. Disposer d’une “armée” d’androïdes obéissants et corvéables à merci fascine le patronat et les financiers de la Silicon Valley. Pour Musk, faire pivoter Tesla vers les androïdes était une manière d’enclencher un nouveau récit susceptible de maintenir la survalorisation délirante de l’entreprise, dont dépendait sa solvabilité personnelle, après l’échec patent de l’autopilot, des robotaxis et du Cybertruck.

Pour la chine, investir dans la robotique n’est pas seulement un moyen de pallier le vieillissement catastrophique de la population engendré par la politique criminelle de l’enfant unique. C’est aussi un formidable outil de soft power, utilisé à cet effet.

Pour le reste, les androïdes s’inscrivent dans un imaginaire issu de la science-fiction prise au premier degré par des pontes de la Silicon Valley avides de pouvoir. S’ils ont l’oreille d’une classe capitaliste en mal de rentabilité, leur projet se situe à des années-lumière d’un monde où le commun des mortels bénéficierait du déploiement de ces robots.

Comme l’analysait récemment Romaric Godin, l’intelligence artificielle générative “a été développée et financée pour permettre un rebond des gains de productivité, notamment par l’automatisation des services et par l’accélération de l’automatisation de l’industrie”. Autrement dit, pour servir les détenteurs de capitaux. Il cite le cout social, écologique et anthropologique de cette technologie, avant de conclure “En voyant l’IA comme un progrès humain alors qu’il n’est qu’un progrès du capital, on refuse de voir l’essentiel : le prix de la production de richesse capitaliste est désormais celui de la destruction. Et on ne régule pas la destruction, on la combat”.

Les androïdes ne sont qu’une extrapolation du même phénomène, reposant sur de fausses promesses humanistes pour entretenir la hype afin d’attirer investisseurs et clients. Le PDG de Figure AI ne cachait pas son but : constituer un monopole, comme Elon Musk, pour s’accaparer la plus-value espérée. Sans surprise, OpenAI, NVDIA, Intel, Amazon, Google et Microsoft comptent parmis les principaux investisseurs derrière cette frénésie robotique.

Tout n’est pas à jeter. Des personnes en situation de handicap peuvent bénéficier de certaines avancées, si elles ne se substituent pas à une prise en charge humaine. Mais la technologie n’est jamais neutre. Les robots humanoides sont conçus par et pour des intérêts opposés aux nôtres. Il ne tient qu’à nous de nous organiser pour les refuser.

SpaceX a été fondée en 2002 par Elon Musk dans le but d’explorer l’Espace. Il était d’abord question d’expédier une plante verte sur la planète rouge, puis une colonie martienne d’un million d’humains. Ce qui nécessitait le développement de fusées réutilisables, l’obtention de gros contrats avec la NASA pour desservir la station spatiale internationale et l’élaboration d’une machine à cash, à savoir les constellations de satellites Starlink fournissant un internet haut débit à n’importe quel client acquérant l’antenne satellitaire requise. Ces premiers paris un peu fous ont été réussis en dépit de ratés spectaculaires et de retards parfois importants. Le fait que l’entreprise soit restée privée (au lieu d’être cotée en bourse) permettait à son patron adepte de saluts nazis de multiplier les prises de risque et investissements audacieux sans se soucier de la perception des marchés. Ni d’avoir à publier la moindre information financière.

Mais SpaceX brûle le cash à une vitesse folle. Elle a besoin de capitaux. Et en a besoin maintenant. D’où cette introduction en bourse (IPO pour Initial Public Offering, en anglais) aux accents stratosphériques.

La firme texane espère voir sa valorisation boursière s’envoler à hauteur de 1750 milliards de dollars (l’équivalent du PIB de l’Espagne). Elle deviendrait la huitième valorisation boursière, devant la compagnie pétrolière saoudienne Saudi Aramco, qui détient 15 % des réserves mondiales exploitables de pétrole. Et ce, en levant entre 50 et 75 milliards de dollars de capitaux supplémentaires auprès des fonds de pension, gros investisseurs et petits porteurs. Ce qui n’a rien d’évident lorsqu’on sait que l’entreprise a perdu 5 milliards de dollars en 2025, cumule 37 milliards de pertes depuis ses débuts, brûle 21 milliards de cash par an et traine une dette de 30 milliards, dont 20 qui doivent contractuellement être remboursés avec les premiers capitaux levés par l’IPO.

Partager

Si l’introduction en bourse promet de battre tous les records, les trois cents pages du document S1 publié à l’intention des investisseurs potentiels, par obligation légale, révèlent une machine bien plus surprenante que les fusées réutilisables ayant fait le succès de la start-up. On y apprend que SpaceX était le principal acheteur des Cybertruck de Tesla (un millier de véhicules payés plein pot, pour subventionner le constructeur automobile et atténuer un échec commercial monumental). Ou que l’entreprise Spatiale est désormais avant tout une entreprise d’IA, comme le montre un investissement de 2,3 milliards dans des turbines à gaz écologiquement désastreuses pour alimenter en électricité les data centers de xAI (dommage pour les panneaux solaires vantés par Tesla). Sans oublier le contrat pour le moins suspect liant SpaceX à Valor, un fonds d’investissement détenu par un des membres du conseil d’administration de l’entreprise spatiale, pour la mise à disposition de data centers moyennant une obligation de 20 milliards de dollars caractérisée par des taux d’intérêt de 22 % dignes d’un crédit Cofidis.

Au-delà de ces conflits d’intérêts et du pivot vers l’IA, le dossier d’introduction en bourse révèle une mécanique financière au service d’une gigantesque arnaque visant à enrichir Musk, ses premiers investisseurs et les banques. Le tout sur le dos des fonds de pension de retraités qui n’avaient rien demandé, de fans de spatial en mal de sensations fortes et de boursicoteurs du dimanche qui se laisseront séduire par une proposition d’investissement appartenant au domaine de la Science-Fiction, pas de la gestion de patrimoine.

Comme le note l’expert-comptable Max Kennerly, les nouveaux investisseurs vont fournir des sommes équivalentes à la moitié du total des investissements placés dans SpaceX jusqu’à présent contre 4 % de l’entreprise.

Tout cela pour enrichir une personne qui a promis de nous mettre tous au chômage, en finançant une entreprise dont les activités spatiales font peser une grave menace sur la couche d’ozone et le climat, en plus de placer un pouvoir géopolitique considérable dans les mains d’un accroc aux drogues décrit comme “un enfant roi” par son biographe.

Si vous pensez que je caricature ou ne comprenez pas comment les marchés financiers et la classe dirigeante américaine peuvent encourager un tel projet, cet article devrait vous aider à y voir plus clair. Mais avant de procéder à la mise à feu, deux précisions s’imposent :

• Ce qui suit ne constitue en aucun cas un conseil en investissement ni une recommandation d’achat ou de vente de titres financiers. Toute décision d’investissement est sous la seule responsabilité du lecteur.

• Vous pouvez soutenir mon travail en vous abonnant à cette newsletter et/ou en m’offrant le prix d’un café ici. Promis, l’argent ne sera pas utilisé pour acheter des actions SpaceX.

SpaceX, une machine à brûler du cash

Dès la première page du dossier d’introduction en bourse “S1”, SpaceX explicite sa mission : “Construire les technologies et les systèmes nécessaires pour rendre la vie multiplanétaire, comprendre la vraie nature de l’Univers et étendre la lumière de la conscience vers les étoiles”.

Si cet objectif ne dit pas grand-chose des perspectives de chiffre d’affaires, le document présente le bilan comptable de l’année 2025 et celui du premier trimestre 2026. On y apprend que SpaceX perd beaucoup d’argent (4,9 milliards), brûle énormément de cash (21 milliards) et n’est plus à proprement parler une entreprise spatiale.

Les activités sont divisées en trois branches distinctes :

• Le spatial, qui comprend toutes les activités liées aux lancements de fusées (mise en orbite de satellites commerciaux et militaires, vols vers l’ISS et futures missions plus ou moins réalistes).

• La connectivité : c’est-à-dire le programme Starlink, qui consiste à fournir de l’internet haut débit via des constellations de satellites placés en orbite basse.

• L’intelligence artificielle, qui comprend la commercialisation d’une IA générative (Grok), le réseau social X (ex-Twitter) et la location de centres de données.

Starlink est la seule activité rentable, avec un bénéfice de 4 milliards et un chiffre d’affaires de 11 milliards, malgré un besoin en investissement important (3 milliards en 2025 et 960 millions au seul premier trimestre 2026).

Le spatial est déficitaire, malgré les fusées réutilisables, du fait des couts de développement du programme Starship (3 milliards en 2025). Si on met de côté ce projet et oublie que 80 % des lancements effectués par SpaceX ont servi à mettre en orbite ses propres satellites Starlink, les lancements spatiaux sont en réalité très rentables, puisque la division par quatre des couts permise par la réutilisation des fusées n’est pas répercutée sur le client. Mais le volume est en chute libre, signe d’un potentiel tassement de la demande.

L’IA domine désormais les activités de SpaceX. Elle absorbe plus de 60 % des investissements et brûle 13 milliards de dollars en 2025, pour des résultats abyssaux. Le chiffre d’affaires de xAI ne dépasse pas les 3,2 milliards, en croissance de seulement 22 % (des chiffres nettement inférieurs aux concurrents Anthropic et OpenAI), entrainant une perte nette de 6 milliards pour cette branche.

Certes, l’IPO évoque le contrat tout juste passé avec Anthropic, où SpaceX s’engage à fournir de la puissance de calcul et des data centers à son concurrent contre la coquette somme de 15 milliards de dollars par an. Mais les termes du contrat témoignent d’une relation de dépendance peu flatteuse : Anthropic peut rompre le contrat sous 90 jours sans aucune justification. Le simple fait que xAI préfère louer ses centres de données plutôt que de les utiliser pour Grok témoigne de l’échec commercial de la firme, tout juste rachetée par SpaceX pour 250 milliards.

Du propre aveu de Musk, xAI “n’a pas été conçu correctement au départ, donc nous la reconstruisons depuis les fondations”. Bien qu’il ait dirigé le “DOGE” de l’administration Trump, le gouvernement américain boude l’IA de Musk. Ses propres ingénieurs lui préfèrent Cursor, une IA spécialisée dans la programmation. SpaceX s’est engagé à racheter l’entreprise éponyme pour 60 milliards de dollars.

Autrement dit, au lieu de financer l’exploration spatiale, Starlink finance le développement de Grok, programme techniquement largué par la concurrence et souffrant d’une image désastreuse.

Une valorisation astronomique malgré des besoins de financement en forme de trou noir

En ajoutant les différentes obligations contractuelles pesant sur l’entreprise et détaillées dans le dossier S1, les analystes de Cap Fear Advisor ont identifié un besoin total en capitaux de 235 milliards d’ici 2030, soit entre 3 et cinq fois les montants attendus lors de l’IPO.

Ces chiffres stratosphériques ne prennent pas en compte les couts de développement du Starship ou la mise en service de la nouvelle génération de satellites Starlink qui devra remplacer les 10 000 satellites en orbite atteignant progressivement leur fin de vie. Les 235 milliards proviennent exclusivement de la branche IA et des dettes, ce qui inclut une obligation contractuelle de 20 milliards de dollars envers Valor pour des data centers, l’option d’achat du concurrent Cursor, la construction des data centers permettant d’honorer le contrat passé avec Anthropic et différentes dettes de court terme.

À cela s’ajoutent divers risques financiers liés aux problèmes juridiques d’xAI et de SpaceX. Plusieurs procès sont en cours contre Grok (pour sa pédophilie), Musk (pour son rachat de Twitter effectué en violant potentiellement certaines dispositions juridiques) et xAI (pour les dégâts environnementaux), entre autres. Au total, SpaceX évalue ces couts à plus d’un demi-milliard de dollars.

Le document S1 avertit logiquement les investisseurs que SpaceX sera déficitaire pendant encore plusieurs années et que l'entreprise pourrait faire face à des besoins de financement nécessitant de nouvelles augmentations de capital. Ce qui diluerait la valeur des actions acquises lors de l’IPO.

Pas moins de 36 pages sont consacrées aux divers risques auxquels SpaceX (et les futurs investisseurs) sont exposés. Figurent ainsi la forte dépendance à un client fournissant 20 % du chiffre d’affaires (ie, le gouvernement américain), la dépendance vis-à-vis de multiples agences de régulation (aux USA, en Europe, etc.), les nombreux défis techniques - dont la mise en route du Starship, ou le fait que l’Espace reste un secteur à haut risque pour faire des affaires. On pourrait ajouter l’influence démesurée d’Elon Musk, dont les agissements au sein de l’administration Trump avaient provoqué un effondrement brutal du cours de Tesla début 2025.

Compte tenu de tout cela, comment justifier une telle valorisation ?

M'offrir un petit café

SpaceX est structurellement déficitaire pour les années à venir et sera valorisé à 100 fois son chiffre d’affaires de 2025. En comparaison, la valorisation des GAFAM se situe aux alentours de dix fois leurs chiffres d’affaires (contre 1 à 2 fois le CA pour les multinationales pétrolières). Lors de son IPO, la valorisation de Facebook n'était “que” de 20 fois son CA (contre seulement 7 fois pour Google).

Du reste, ce ratio est rarement utilisé pour valoriser une entreprise. On regarde plus généralement le rapport entre les bénéfices nets et la valorisation (le PER ou Price to Earning Ratio). Pour les GAFAM, le PER tourne autour de 20 à 40. Pour les constructeurs automobiles, entre 5 et 10. L’exception ? Tesla, dont la valorisation se situe autour de 400 fois les bénéfices et 20 fois le chiffre d’affaires.

La seule manière de justifier la valorisation de SpaceX est donc la même que celle qui explique la valorisation de Tesla : l’effet Musk, ou la capacité à faire miroiter des bénéfices futurs astronomiques en dépit d’une tendance bien documentée à l’exagération, au mensonge et aux promesses non tenues. Les investisseurs ne parient pas sur le succès de l’entreprise, mais sur la capacité de Musk à continuer de faire illusion.

Des perspectives de croissance sorties d’un roman de Science-Fiction

Comme dans tout dossier d’IPO, le S1 de SpaceX détaille la taille du marché que l’entreprise espère conquérir (le TAM ou Total addressable market), soit pas moins de 28,5 trillions de dollars annuels, l’équivalent du PIB des États-Unis. Cette projection repose sur une étude non détaillée fournie par une obscure entreprise financée par les monarchies du Golfe. Pour arriver à ce total astronomique, SpaceX attribue à ses trois branches un marché potentiel titanesque. Celle des activités spatiales, qui doivent à terme inclure “des liaisons terrestres en fusées” pour concurrencer l’aviation civile, “l’exploitation minière d’astéroïdes”, “l’établissement d’usines sur la lune”, et d’une “colonie martienne”, est estimée à 370 milliards. Celle de Starlink, 1610 milliards. Autrement dit, le gros du chiffre d’affaires escompté provient de l’intelligence artificielle (26 460 milliards).

Clairement, SpaceX se voit avant tout comme une entreprise d’IA, pas de fusées. Le spatial représente 1.3 % du chiffre d’affaires anticipé, soit quatre fois moins que les revenus du secteur “connectivité” lié à Starlink, lui-même inférieur aux revenus attendus de l’IA. Cette dernière contient les revenus publicitaires associés au réseau social X (ex-Twitter) pour 600 milliards, les abonnements des utilisateurs grand public à Grok pour 760 milliards et la location de data centers situés majoritairement dans l’espace pour 2400 milliards. Le reste (22 400 milliards, soit 78 % du TAM) repose sur les applications dédiées aux entreprises, autrement dit, l’idée que Grok va remplacer des travailleurs par millions.

Les lecteurs de cette newsletter trouveront ce pari osé. Même si l’IA finissait par produire ce genre de chiffre d’affaires, rien n’indique que Grok sera en mesure de remporter le marché. Pour le moment, ses parts de marché ne dépasseraient pas les 3.5 %. Et le fait que SpaceX préfère louer ses data centers à un concurrent plutôt que de les utiliser pour Grok témoigne d’un échec patent.

Pour reprendre l’analogie de l’analyste financier Patrick Boyle, si Volkswagen louait ses usines à ses concurrents, il serait difficile de qualifier le constructeur allemand de leader du secteur automobile.

Offrir un café

Les axes de croissances identifiés dans le TAM sont hautement improbables. Les 600 milliards de dollars de revenus annuels cités pour X (ex-Twitter) représentent une somme plus élevée que les revenus publicitaires de Méta et Google combinés, alors que X a vu son chiffre d’affaires s’effondrer de 30 % depuis le rachat du réseau social par Elon Musk.

Si on met de côté les fantaisies liées à l’IA, les bases lunaires, la colonisation de Mars, le minage d’astéroïdes et autres idées improbables, la croissance promise par SpaceX repose en réalité sur les “mégas constellations” de satellites (Starlink, puis les data centers dans l’Espace), qui nécessitent l’entrée en service rapide de la fusée Starship.

En ce qui concerne cette dernière, le dernier test n’a permis que d’atteindre la moitié de la distance nécessaire pour rejoindre l’orbite Starlink, et un des trois moteurs n’a pas fonctionné lors du retour. Pour l’instant, cette version 3 n’est pas capable de livrer la charge utile promise et est loin d’avoir atteint la réutilisabilité. Il s’agit d’un prototype qui ne dit pas grand-chose du passage à l’échelle industrielle. Si la probabilité d’un succès technique se renforce au fil des tests, l’existence d’un marché pour absorber cette capacité démesurée (200 tonnes de charge utile promises par vol, soit dix fois Ariane 6) reste incertaine.

Pour l’instant, Starlink constitue la véritable vache à lait de SpaceX. Mais le revenu moyen par abonné a chuté de 18 % depuis 2023. L’entreprise a probablement cassé les prix pour attirer des clients supplémentaires en vue de l’IPO, à moins qu’on assiste à un tassement du marché. Pour y voir plus clair, je me suis entretenu avec Pierre Lionnet, économiste et directeur de recherche chez Eurospace. Pour lui “le marché approche de la saturation en ce qui concerne les clients riches et mal connectés”. Pensez aux entreprises, aux propriétaires de bateaux de plaisance ou aux foyers aisés vivant dans des zones non desservies par la fibre ou l’ADSL.

Casser les prix dans les zones et pays disposant de moins de moyens financiers ne sera pas nécessairement une solution, car “ce type de client se trouve majoritairement en zones densément peuplées”. Or, les contraintes techniques limitent le nombre de clients potentiels par km2. Pour Pierre Lionnet, “la recette marginale par client est fortement décroissante”. L’arrivée hypothétique du Starship permettrait de réduire les couts de lancement des satellites Starlink “d’un facteur cinq à dix, selon mes hypothèses”, explique-t-il. Mais “le lancement ne représenterait qu’un gros tiers des couts par satellite”. Autrement dit, Starlink devrait rapidement atteindre un plateau en termes d’utilisateurs. “Ils savent ce qu’ils font, ce qui explique pourquoi la directrice opérationnelle Gwynne Shotwell évoquait à terme un maximum de 20 000 satellites”. En clair, “selon mes hypothèses, le chiffre d’affaires pourrait doubler d’ici deux à trois ans, pour atteindre son niveau maximal”. Soit quelque 22 milliards de dollars par an. Une belle manne, qui reste très inférieure aux 1600 milliards vantés dans le S1.

Quid des data centers en orbite basse ?

Cette solution “nécessite la validation de trois hypothèses fortes” toujours selon Pierre Lionnet. “Une réduction drastique des couts de mise en orbite, d’un facteur variant de 10 à 100 selon les deux estimations publiées à ce jour, la mise au point de panneaux solaires à haute densité énergétique pour collecter suffisamment d’énergie et la mise au point de microprocesseurs qui ne chauffe pas trop”. Le vide de l’Espace ne permettant pas d’évacuer la chaleur sans l’emploi de systèmes très lourds et couteux.

De plus, les data centers seront exposés aux rayonnements cosmiques, connus pour endommager l’électronique. Et contrairement aux systèmes terrestres, il sera impossible de réparer les systèmes défaillants. Le seul argument qui semble tenir la route, à savoir le fait qu’aucun riverain ne s’opposera à la construction, pourrait être vite remis en question par des régulateurs répondant à la quantité de pollution qu’un tel système générera (encombrement orbital, risque de collisions avec les autres satellites, pollution visuelle, pollution atmosphérique lors des mises en orbites, puis au retour dans l’atmosphère lors de la fin de vie des satellites).

Toutes ces considérations témoignent d’une déconnexion profonde entre la réalité du marché et les perspectives vendues par Elon Musk.

Avec Starlink et le lanceur Falcon 9, SpaceX dispose de deux outils de production particulièrement rentables et largement en avance sur la concurrence. De quoi financer tranquillement des ambitions martiennes, mais pas suffisant pour justifier une valorisation boursière astronomique. Ce qui explique pourquoi ces modèles commerciaux sont mis en péril par des investissements délirants dans des projets à haut risque comme le Starship au service de data centers spatiaux et le développement d’une IA s’auto-surnommant “Mécha Hitler”.

Le but de l’IPO n’est pas d’enrichir les futurs actionnaires, mais de permettre à Musk d’accroitre considérablement sa fortune et son pouvoir, ainsi que ceux de ses proches.

Tout pour Musk (et Wall Street), rien pour vous

La manière dont est ficelée l’IPO est à la fois inédite et clairement orientée pour servir des intérêts précis, à commencer par ceux d’Elon Musk. Le patron assumera de fait les responsabilités de PDG, directeur technique et président du conseil administratif. Il se voit attribuer des actions préférentielles lui donnant un poids démesuré dans le droit de vote qui garantit qu’il conservera le contrôle de l’entreprise malgré les effets de dilution induits par l’IPO, même s’il décidait de vendre un grand nombre de ses parts dans les années à venir.

Or, une portion inhabituellement faible du capital est ouverte aux nouveaux actionnaires (moins de 5 %, contre 10 à 15 % habituellement). Ces derniers auront donc un poids dérisoire dans les décisions de l’entreprise.

Normalement, les actionnaires peuvent également intenter des actions en justice pour contraindre les dirigeants d’une entreprise à respecter certains engagements. Lorsque Elon Musk s’était attribué une prime de 50 milliards de dollars en actions Tesla, une partie des actionnaires avait saisi la justice pour faire annuler la décision, qui allait à l’encontre de ses intérêts. Afin de se prémunir contre ce genre de désagrément, Musk a mis en place des garde-fous inédits dans le cas de l’IPO de SpaceX : seul un actionnaire possédant au moins 3 % du capital (soit plus de 50 milliards de dollars) pourra saisir la justice. Et les litiges seront arbitrés dans un petit tribunal texan sans expérience. De quoi garantir une issue favorable au milliardaire…

Ces problèmes de gouvernance ont conduit le principal fonds d’investissement danois à publiquement refuser d’entrer dans cette combine.

Et ce ne sont pas là les uniques spécificités de cette IPO. Traditionnellement, les investisseurs institutionnels se voient offrir la majeure partie des parts mises sur le marché, tandis que les petits porteurs n’ont accès qu’à 10 % environ des nouvelles actions émises. Ici, SpaceX a réservé 30 % des nouvelles parts aux petits porteurs.

Officiellement, c’est pour récompenser les fans et fidèles de SpaceX qui suivent depuis des années avec enthousiasme les progrès de l’entreprise.

Mais on peut également voir cela comme une manière de réduire le poids des fonds de pension susceptibles de demander des comptes à la direction. Et comme le signe du manque d’appétit des investisseurs institutionnels pour cette IPO particulièrement risquée.Robbin Winggleworth, éditeur au Financial Times, déclarait ainsi au média américain More Perfect Union “lorsque vous réservez une large portion des titres aux petits porteurs, c’est généralement le signe que vous ne parvenez pas à attirer suffisamment d’investisseurs professionnels au prix que vous proposez, que le prix est absurde. Si les professionnels ne sont pas prêts à payer ce prix, vous vous tournez vers les investisseurs du dimanche.”

Augmenter la part des petits porteurs est également un bon moyen de soutenir le cours. Ces “fans” sont moins susceptibles de vendre leurs actions ou de provoquer des mouvements baissiers par simple effet de volume lorsqu’ils décident de vendre.

Enfin, Musk s’est attribué une prime en forme d’actions conditionnelles d’une valeur pouvant aller jusqu’à 1000 milliards de dollars. Pour les débloquer, il doit parvenir à établir une colonie sur Mars, un objectif dont la réalisation est qualifiée de “hautement improbable” par le S1. Si cet aspect a pu amuser la galerie, la réalité est bien plus sournoise. Comme l’explique l’analyste financier Patrick Boyle, l’utilisation du terme “hautement improbable” provient de considérations comptables. Si un autre terme moins catégorique avait été monopolisé, SpaceX aurait dû inscrire ces stock options à son bilan.

Pour le multimilliardaire, ces actions préférentielles ne sont pas insignifiantes. S’il ne peut pas en disposer, elles lui donnent déjà des droits de vote supplémentaires et peuvent être utilisées comme garantie pour obtenir des prêts bancaires. Une pratique courante chez les milliardaires pour financer leurs lubies en “roulant leur dette” comme des États, tout en évitant de se verser un salaire ou des dividendes qui seraient assujettis à l’impôt.

L’IPO va donc considérablement accroitre le contrôle de Musk sur SpaceX, gonfler sa fortune et décupler sa capacité à faire usage de ses capitaux (nouvelles entreprises, financement de campagnes électorales, etc…). Pour que cette arnaque passe comme une lettre à la poste, le milliardaire prend soin de bien arroser ses copains.

Un gigantesque transfert d’argent en forme d’arnaque cosmique

Au-delà d’Elon Musk, tout est fait pour favoriser les investisseurs historiques de SpaceX, ses dirigeants et les capital-risqueurs qui avaient financé son rachat de Twitter (Larry Elison, Peter Thiel, etc). Sans oublier les banques qui organisent l’IPO.

Ces dernières auront la priorité pour se faire rembourser le prêt de 20 milliards concédé à SpaceX début 2026 pour maintenir l’entreprise à flot le temps de l’introduction en bourse. Les grandes banques d’affaires se servent également de cette occasion pour offrir un accès privilégié à l’IPO pour leurs riches clients. Le PDG de JP Morgan, Jamie Diamond, va ainsi personnellement “vendre” l’IPO à ses plus riches clients, qui seront en première ligne pour réaliser des bénéfices sans prendre trop de risques.

Car de manière inhabituelle, les investisseurs qui détiennent des parts avant l’IPO auront l’opportunité de revendre leurs actions plus rapidement que le délais usuellement imposé.

Mais le principal scandale est ailleurs. Qu’ils le souhaitent ou non, de nombreux retraités et travailleurs cotisants pour leurs retraites vont être contraints d’investir dans SpaceX dès les premières semaines qui vont suivre l’IPO, via les fonds de pension et les produits financiers qui suivent les indices boursiers (ETF, pour Equity Tracking Fund). Je vous ai perdu ? Laissez-moi vous expliquer l’embrouille.

SpaceX sera coté sur le NASDAQ, une bourse connue pour son indice phare, le NASDAQ 100 (l’équivalent du CAC40 pour les 100 plus grosses entreprises non financières du Nasdaq). Pour y figurer, une entreprise doit remplir de nombreuses conditions liés à sa gouvernance, son chiffre d’affaires et sa valorisation. Et observer une période d’un an minimum après son introduction en bourse d’un an pour laisser le temps au marché d’évaluer le prix de l’action et à l’entreprise de publier ses résultats plusieurs trimestres de suite.

SpaceX a obtenu une exception. Elle sera incluse dans le NASDAQ deux semaines après l’IPO sans tenir compte des conditions usuelles ni de la période d’attente.

Quel est le rapport avec le retraité américain et l’épargnant français disposant d’un Plan Épargne ? La plupart des fonds de pension et conseillers financiers incluent dans leurs offres des trackers (ETF) conçus pour suivre exactement la valeur des indices boursiers comme le NASDAQ 100. L’idée est de diluer le risque en achetant un panier d’actions ventilées de manière à suivre précisément l’évolution de l’indice. Ces fonds doivent donc contractuellement acheter les actions des nouvelles entreprises entrant dans l’indice, quel que soit le prix.

En clair, Musk va forcer les fonds de pension et autres plans d’épargne à acheter des actions SpaceX juste après l’introduction, quand le prix sera au plus haut et que ses amis commenceront à vendre une partie de leurs parts pour réaliser des gains parfois monstrueux.

Non seulement les petits porteurs qui n’avaient rien demandé seront forcés d’acheter au plus haut, mais la promesse d’inclusion dans le NASDAQ si rapidement alimente la perception d’une IPO qui ne peut qu’atteindre la Lune.

Comme avec le Bitcoin, on observe une mécanique pensée pour forcer l’institutionnalisation d’un investissement hautement spéculatif et déconnecté des réalités économiques, afin de permettre aux insiders d’engranger des profits démentiels en transférant le risque sur les ménages. SpaceX deviendra alors “too big too fail”, comme son patron.

Et ce modèle sera probablement reproduit lors de deux autres IPO très attendues cette année : celles des entreprises à la pointe de l’IA générative, OpenAI et Anthropic.

La Silicon Valley redeviendrait-elle progressiste ? C’est ce que sous-entend le journal Le Monde à travers son article du 10 mai 2026 intitulé « Les gourous de la Tech multiplient les propositions de “New Deal” pour affronter les conséquences sociales destructrices de l’IA ».

Dario Amodei, patron d’Anthropic, a récemment produit un essai alertant sur les risques civilisationnels posés par l’IA. Depuis, il s’est prononcé en faveur d’une plus grande taxation du capital, sans pour autant défendre la proposition de loi californienne visant à instaurer un prélèvement unique de 5 % du patrimoine des milliardaires californiens. Le cofondateur d’Anthropic a par ailleurs déploré le fait que la philanthropie à la Bill Gates soit passée de mode auprès de ses pairs. Cette même philanthropie, instrumentalisée pour réduire le taux d’imposition, accroitre la fortune et étendre le pouvoir des principaux donateurs…

Mais c’est Sam Altman qui a fait couler le plus d’encre. Le patron d’OpenAI (ChatGPT) vient de publier une feuille de route contenant diverses propositions visant à redistribuer les bénéfices de l’IA et “démocratiser” son implémentation.

Après avoir alerté sur les risques d’une technologie qu’ils s’efforcent de déployer à toute vitesse, les papes de l’IA, Altman et Amodei, seraient-ils soudainement soucieux du bien-être de la société ? Ou bien s’agit-il d’une tentative d’enfumage supplémentaire ?

Des propositions réchauffées

Dans ce livre blanc de 13 pages se lisant presque comme un document de stratégie d’entreprise, il est beaucoup question de marketing et de mise en récit. La super intelligence serait toute proche, l’IA va tout bouleverser et produire des gains de productivité jamais vus. Le texte enfile les perles, lieux communs et punchlines appréciés des prophètes de l’IApocalypse, tel un bingo de promesses énoncées comme des inévitabilités. De ce point de vue, Altman s’inscrit dans le « marketing de la peur » qu’il dénonçait récemment.

La nouveauté provient d’une série de propositions pensées pour répondre aux risques et conséquences négatives censées résulter de la « révolution » IA.

Les passages sur l’importance de soumettre ces outils à la délibération démocratique et d’instaurer des régulations « protégeant les enfants, atténuant les risques sur la sécurité nationale et encourageant l’innovation » sont à peu près aussi convaincants que les derniers discours de Poutine sur l’importance du Droit international. Tout comme ceux appelant à « des politiques ambitieuses » pour que les travailleurs soient « associés aux dirigeants d’entreprises afin que l’usage de l’IA améliore les conditions de travail, la sécurité et respecte le droit du travail ». Pour rappel, ChatGPT-5 a été conçu spécifiquement pour remplacer des travailleurs et OpenAI a sciemment ignoré les alertes montrant que son chatbot poussait des enfants au suicide, empirant le problème lors de la conception de la version 5.

Mais ce sont les propositions économiques contenues dans cette feuille de route qui ont alimenté le récit médiatique autour de la soi-disant prise de conscience de la Silicon Valley.

Partager

De fait, Altman propose une demi-douzaine de mesures surprenantes. L’instauration d’une semaine de quatre jours (32 heures payées 40) par les entreprises bénéficiant des gains de productivité générés par l’IA fera sourire les salariés de la Silicon Valley auxquels la culture start-up vante l’idéal du 9-9-6 (travailler de neuf heures du matin à neuf heures du soir, six jours sur 7). Une culture qu’Altman a largement contribué à forger, en particulier lorsqu’il dirigeait le principal incubateur à start-up du pays.

La proposition portant sur la création d’un fonds d’investissement souverain alimenté par les profits des géants de la Tech pour redistribuer la richesse créée à tous les citoyens américains est plus originale. Elle semble s’inspirer du fond norvégien permettant de partager les profits de l’industrie pétrolière. Mais la proposition ne dit rien des montants requis ou du niveau de redistribution permis. Seul élément clairement indiqué, ce capital sera investi dans… la Tech, bien entendu.

Reste l’évocation d’une taxation plus importante des grandes entreprises et du capital, une redistribution des gains de productivité aux salariés (sur la base du volontariat, semble-t-il) et l’éternelle taxe sur les robots, qui serait appliquée aux clients d’OpenAI. Les esprits taquins pointeront le fait qu’aucune proposition ne vise à imposer des contraintes directes sur OpenAI et son PDG, alors que le document appelle par ailleurs à subventionner le déploiement de l’IA (cf. les paragraphes sur « le droit à l’IA » et « le développement du réseau électrique ») et de laisser aux syndicats ouvriers le soin de prendre en charge les reconversions professionnelles (cf. la partie sur « l’auto-entrepreneuriat assisté par l’IA »).

Du reste, ce genre de propositions n’a rien de nouveau. De nombreuses figures de la Silicon Valley évoquent depuis des années l’idée d’un revenu universel susceptible de subventionner les travailleurs mis au chômage ou précarisés par leurs soins. En 2016, Sam Altman militait en faveur d’un revenu universel, au point de financer par la suite des programmes expérimentaux. En 2017, Bill Gates plaidait déjà pour l’instauration d’une taxe sur les robots.

Mais depuis leur ralliement derrière l’administration Trump, les patrons de la Tech nous avaient habitués à l’étalage de leur cynisme réactionnaire, par opportunisme et convergence idéologique avec le projet technofasciste de la Maison-Blanche. Il convient donc de s’interroger sur les causes et la crédibilité de cet apparent revirement.

Une réponse au backlash anti-IA ?

L’article du Monde débute en citant Alex Karp. En mars 2026, le PDG de Palantir alertait « si la Silicon Valley imagine que nous allons supprimer tous les emplois en col blanc… sans penser que cela finira par la nationalisation de notre technologie, c’est qu’elle est stupide (…) si on leur dit que leurs emplois vont disparaître et qu’ils ne seront qu’un rouage, les gens finiront par sortir les fourches ». Un avertissement pas tout à fait désintéressé formulé par un patron par ailleurs ouvertement en croisade contre les civilisations non-occidentales, qu’il juge inférieures.

Sam Altman semble partager le diagnostic lorsqu’il déclare « La peur et l’anxiété suscitées par l’IA sont justifiées (…) nous avons un besoin urgent d’une réponse à l’échelle de la société tout entière ».

Ces propos permettent d’ancrer l’idée selon laquelle la révolution technologique sur laquelle misent Karp, Altman et Amodei est à la fois inévitable (aucun ne parle de ralentir le déploiement de ces systèmes) et vouée à transformer la société en profondeur. Mais tenir ce type de discours présente deux inconvénients majeurs. D’abord, il est performatif. Les grands patrons et les entreprises n’attendent pas les gains de productivité pour geler les embauches et justifier des plans de licenciement massifs, tandis que certaines professions sont déjà durement touchées. Ensuite, comme le résume très bien Karp, se vanter de détruire les vies de millions de personnes ne vous rend pas particulièrement populaire.

M'offrir un café

Les propositions d’Altman et Amodei peuvent ainsi se comprendre comme une première réponse à la révolte anti-IA qui gronde aux États-Unis et en France. Le patron d’OpenAI a été la cible d’une tentative d’attentat au cocktail Molotov à son domicile. Dans l’Indiana, un homme a ouvert le feu en vidant le chargeur de son arme devant la résidence d’un élu local ayant récemment voté en faveur de l’implantation d’un data center. Sur les réseaux sociaux, les commentaires prennent rarement le parti des victimes, alors qu’un autre type de contenu est devenu viral : celui d’intervenants se faisant huer par des étudiants lorsqu’ils évoquent l’IA au cours de cérémonie de remise de diplômes. Ainsi, l’ancien PDG emblématique de Google, Éric Schmit, a été conspué lors d’un discours qu’il prononçait à la cérémonie de remise des diplômes d’une grande université américaine. Dans les jours qui ont suivi, deux autres intervenants dans deux autres universités ont subi le même traitement lorsqu’ils ont parlé de l’IA. La surprise manifestée par ces dirigeants témoigne également d’un gouffre générationnel. Si les cadres supérieurs proches de la retraite s’émerveillent devant les possibilités offertes par cette « révolution technologique », les jeunes et les personnes plus exposées y vouent une hostilité viscérale. Les enquêtes d’opinions montrent qu’une majorité d’Américains est hostile à l’IA, dans une proportion écrasante chez les jeunes. Ils ne sont pas les seuls. Le réalisateur Guillermo del Toro a crié « fuck AI » lors de la présentation de son Frankenstein, se faisant le porte-voix de toute une profession.

Cette résistance ne s’exprime pas uniquement via les enquêtes d’opinions et les gestes isolés. Les actions en justice se multiplient, le monde de l’éducation s’organise contre l’IA aux USA et en Grande-Bretagne et il est de plus en plus difficile de construire un centre de données aux États-Unis. Les riverains s’y opposent férocement pour de nombreuses raisons : impact négatif sur les factures d’eau et d’électricité, bruit insupportable jusqu’à plusieurs centaines de mètres de distance, pollution atmosphérique, accaparement de terres… tout ça pour des créations d’emplois se comptant sur le doigt d’une main afin de faire fonctionner une technologie conçue pour produire des millions de chômeurs. Et qui provoque des vagues de suicides et de psychose chez les utilisateurs qui ne sont pas simplement rendus idiots et incompétents par ces outils.

Des promesses reposant sur des hypothèses douteuses.

Dario Amodei parle de taux de croissance de 10 à 20 % sans que cela ne fasse exploser de rire le journaliste du Monde, qui ajoute qu’« Elon Musk fait des prophéties du même ordre ». Rappelons que Musk avait promis un million de robotaxis dès 2020 et un premier homme sur Mars en 2024. En ce qui concerne l’IA générative, on attend encore les premiers signes de gain de productivité tangible, alors que des révolutions technologiques comparables (l’informatique, Internet) n’ont pas eu d’effet notable sur la croissance ou la productivité.

Une étude de 2026 portant sur 6000 dirigeants d’entreprises vient de conclure que ces derniers utilisaient à 66 % l’IA dans leurs sociétés (et plus des deux tiers personnellement), mais ne voyaient aucun signe de retour sur investissement positif. Plus récemment, la newsletter payante du Wall Street Journal rapportait que les patrons américains ne parvenaient pas encore à rendre les fameuses IA agentiques rentables. Et le PDG d’Uber vient de reconnaitre que les couts liés au déploiement de l’IA dans son entreprise le contraignaient à geler les embauches, sans pour autant produire de résultats. Cet aveu fait écho à celui de Starbucks et de quelques autres multinationales abandonnant des projets de déploiement de l’IA.

« Et l’effondrement de l’emploi des jeunes diplômés aux États-Unis ! » me diriez-vous ?

Il est imputable au manque d’embauche, ce qui peut s’expliquer aussi bien par les gains de productivité réels qu’espérés. Du reste, une étude récente vient de conclure que ce ralentissement serait surtout dû à l’irruption du télétravail depuis 2020, et non à l’IA générative. Selon les auteurs, le travail depuis la maison ne permet pas d’encadrer et former aisément les juniors, ce qui décourage les embauches de ce type.

Même si l’IA finit par produire un chômage de masse et des gains de productivité spectaculaires, il n’est pas certain que ses bénéfices seront captés par les géants de l’IA. Les entreprises leaders du secteur, comme OpenAI, xAI et Anthropic perdent des milliards de dollars chaque année. De leurs propres aveux, elles ne pensent pas atteindre la rentabilité sur le court terme. Les systèmes d’IA commercialisés actuellement sont massivement subventionnés par le capital risque : les utilisateurs finaux profitent de ces outils gratuitement ou payent des abonnements inférieurs aux couts d’usage. Chaque dollar de revenus perçus par OpenAI au premier trimestre 2026 lui coute 1,2 dollar en frais opérationnel.

Cette réalité explique le fait qu’OpenAI ait retiré du marché son programme de génération de vidéo Sora, les couts étant trop élevés et la demande trop faible. De son côté, Microsoft et Anthropic commencent à facturer l’utilisation de leurs IA au nombre de « jetons » générés (proportionnel au temps de calcul requis) tout en augmentant les prix. Cet abandon progressif de la tarification par abonnement constitue un signe supplémentaire de la non-pérennité du modèle commercial actuel.

M'offrir un café

En parallèle, le nombre d’utilisateurs de ChatGPT a décru pour la première fois sur le dernier trimestre, selon des sources internes à OpenAI. Une des causes identifiées serait la concurrence de Gemini (Google) et Claude (Anthropic). Outre le cout élevé des IA génératives reposant sur des LLM issus des stratégies de développement d’hyperscaling (des modèles toujours plus complexes et gourmands en puissance de calcul), la technologie se heurte aussi au risque de commodification. C’est-à-dire l’évolution d’une technologie rare et chère vers un produit standardisé, soumis à une grande concurrence et ne pouvant être vendu qu’à bas prix. Le chinois DeepSeek produit des modèles vingt fois moins chers offrant des performances comparables, par exemple.

Les récits tendant à démontrer le gain de productivité permis par des IA tombent souvent dans deux catégories : les succès personnels, indépendamment de l’employeur, qui ne débouchent pas nécessairement sur des gains de productivité du point de vue de l’entreprise (le salarié fournit le même travail, mais dégage du temps libre, ou produit plus vite du travail de moins bonne qualité qui génère une charge de travail supplémentaire pour ses collègues) ou bien l’entreprise impose l’usage de l’IA qui permet au salarié d’être plus productif avant d’être victime de burn-out (ou de voir sa productivité s’effondrer du fait de la fatigue mentale).

Tout ça pour dire que l’hypothèse selon laquelle l’IA va profondément transformer la société et générer des profits permettant une redistribution massive de revenus reste encore à démontrer. C’est avant tout un argument marketing pour attirer les investisseurs et pousser les clients à adopter ces outils.

Un paratonnerre dénué de toute crédibilité.

Admettons que le futur dépeint par Altman advienne tôt ou tard. Peut-on compter sur ce dernier pour œuvrer à la mise en place des propositions qu’il formule ?

Son discours doit être pris dans son contexte. Celui de la préparation de l’entrée en bourse d’OpenAI d’un côté, et des efforts législatifs visant à mieux réguler l’IA de l’autre. À Bruxelles, la mise en place de l’IA Act et la finalisation du « digital omnibus » qui doit adoucir les contours de ces régulations sont imminentes. À Washington, les questions liées à la régulation du secteur sont également à l’agenda législatif. Interrogée par l’AFP, la spécialise des questions de lobbyisme Margarida Silva, dénonce « un exercice de marketing ». Pour elle, la Tech déploie les mêmes stratégies de lobbyisme que les fabricants de cigarettes et le lobby pétrolier, mais « a beaucoup plus d’argent à y consacrer ».

La feuille de route d’OpenAI permet de mettre en avant des propositions allant clairement dans son intérêt, comme les subventions pour le déploiement de l’IA, tout en dépeignant un futur radieux où les gains financiers seraient redistribués. Ce qui permet de détourner l’attention des questions actuelles, visant à réguler tout de suite des aspects de l’industrie de la Tech, note l’experte interrogée par l’AFP.

Or, sur ce point, OpenAI prend des actions concrètes qui s’opposent directement aux propositions portant sur un futur hypothétique. L’entreprise a activement participé aux efforts du lobby pro-IA pour convaincre le gouverneur de Californie d’opposer son véto à une loi qui visait à placer des garde-fous sur le développement des IA génératives. De même, Altman et le numéro deux d’OpenAI, Greg Brokman, financent activement les candidats républicains favorables à la dérégulation de l’IA dans le cadre des élections de mi-mandats. Le Graal de ce lobby reste le vote d’un texte interdisant toute régulation au niveau des États (Californie, New York, Texas. etc.). Or, c’est à cette échelle que les régulations ont le plus de chance d’aboutir et que les lois promulguées tendent à influencer d’éventuelles lois fédérales.

Partager

D’un côté, OpenAI lutte contre la moindre régulation. De l’autre, son PDG appelle à réguler le secteur et partager ses profits…

Lui faire confiance pour activement faire advenir les propositions qu’il formule revient à miser sur Donald Trump pour lutter contre la corruption et le sexisme. Sam Altman est un adepte de drogues récréatives constamment décrit comme un manipulateur narcissique aux tendances sociopathiques. Il a manipulé Elon Musk et d’innombrables autres collaborateurs en présentant OpenAI comme une entreprise à but non lucratif qui publierait ses résultats en open source, avant de transformer la start-up en société à but lucratif opérant dans la plus grande opacité.

Depuis, OpenAI a refusé de corriger sérieusement les problèmes inhérents à ChatGPT (tendance à pousser des utilisateurs au suicide, à développer des psychoses, etc.) alors qu’Altman voulait mettre en place une version érotique du chabot. Il a également décidé de travailler plus intensément avec l’armée américaine de Donald Trump lorsque Anthropic remettait en cause ce genre de collaboration. La contradiction entre le discours et les actes devrait être disqualifiante.

Une autre vision de l’IA est possible

Historiquement, l’automatisation de pans entiers de la production (taylorisme, organisation scientifique du travail, fordisme…) ne produit pas une amélioration des conditions de travail, contrairement à ce qu’Altman appelle de ses vœux. En 1930, l’économiste John Maynard Keynes avait prédit que l’automatisation et les gains de productivité déboucheraient sur une semaine de 15 heures, nos besoins supposés constants étant largement satisfaits. Cette double hypothèse était fausse. Le capitalisme est capable d’augmenter notre niveau de besoin (avec la consommation de masse, la publicité, le désir mimétique qui nous pousse à vouloir vivre comme des milliardaires…) tout en s’assurant que les gains de productivité soient captés par les propriétaires des moyens de production. Pourquoi en serait-il autrement avec cette nouvelle technologie ?

Intrinsèquement, l’IA générative telle qu’elle est conçue par OpenAI, Anthropic, Musk et les GAFAM ne peut pas produire les effets bénéfiques que ces derniers agitent devant nos dirigeants. Comme le détaille brillamment Karen Hao dans son livre « Empire of AI », l’approche impérialiste et dominatrice choisie implique des effets de concentration de pouvoir dans les mains de quelques-uns. C’est précisément pour cela que ces IA sont conçues via une stratégie d’hypescaling nécessitant toujours plus de ressources (données, électricité, métaux, travail humain esclavisé, terrains…) et pensée pour rendre les utilisateurs accrocs. S’imaginer que les mêmes causes peuvent produire des effets diamétralement opposés n’a pas de sens.

Pourtant, une autre IA est possible.

On peut concevoir des LLM qui ne sont pas programmés pour donner l’illusion d’être plus humains ou intelligents qu’ils ne sont. Qui ne disent pas « je » et ne parlent pas comme un ami renforçant vos biais dans le but de vous manipuler. On peut très bien concevoir des IA qui ne nécessitent pas une telle quantité de données ni de ressources naturelles, comme l’explique Karen Hao. Les IA génératives qui ont permis des avancées spectaculaires en biochimie (récompensées par deux prix Nobel) ne reposaient pas sur des LLM généralistes.

De même, le développement des IA peut se faire en open source (comme c’est en partie le cas en Chine) et en dehors des logiques de marché (comme le fait la recherche universitaire). Une IA collaborative, transparente, sobre et éthique est possible. Au minimum, il serait normal que les entreprises développant l’IA soient tenues légalement responsables des drames provoqués par leurs outils, contraintes de publier leurs données d’entrainement, de respecter le copyright et de soumettre leurs modèles à des audits. Les nouveaux programmes devraient passer par une phase de test conditionnant une autorisation de mise sur le marché délivrée par la puissance publique. Idéalement, ce genre d’outil pourrait être socialisé ou déployé sur le mode des communs (comme l’accès à Internet, d’une certaine façon). Le déploiement des data centers devrait être soumis à la délibération démocratique, comme celui du déploiement de certains outils IA dans la sphère publique et l’éducation. À minima, une taxe Zucman sur les milliardaires éviterait la trop grande concentration des richesses. Mais de tout cela, Sam Altman et Dario Amodei ne parlent pas. Car cela s’oppose à leurs intérêts et épouse une logique qui remettrait en cause leur pouvoir.

Nous autres journalistes et blogueurs techno-critiques sommes fréquemment confrontés à des “breaking news” susceptibles de fragiliser notre grille de lecture. Non seulement parce que la technologie évolue vite, mais parce que ceux qui la vendent ont une légère tendance à l’exagération. Ces phénomènes prennent souvent l’aspect d’un cycle de hype voire d’hystérie médiatique qui tend à provoquer inquiétude et fascination. Notre travail est de porter un regard critique sur la forme comme le fond de ces annonces. Il n’est pas toujours évident de juger immédiatement du degré d’exagération qui entoure la dernière actualité brulante. La sortie de “Mythos”, le nouveau logiciel d’IA générative d’Anthropic, a fourni un exemple éloquent.

Avant d’y revenir en détail, un petit message aux lecteurs qui souhaitent soutenir mon travail. Vous pouvez aider la diffusion de cette publication en partageant cet article autour de vous, en vous abonnant (gratuitement) ou en m’offrant le prix d’un café ici. Merci infiniment de votre soutien !

Retenez-moi ou je provoque une IApocalypse

À moins d’avoir coupé Internet ces dernières semaines, vous avez probablement entendu parler de la décision d’Anthropic de suspendre la sortie de son nouveau logiciel d’IA générative, “Mythos”, en invoquant le fait qu’il était potentiellement dangereux, car trop puissant. Ce programme reposant sur un LLM (large modèle de langage) comme ChatGPT, excellerait dans le domaine de la cybersécurité. Et encore plus particulièrement, il excellerait pour identifier des failles de sécurité (ou “vulnérabilités”) dans les programmes informatiques.

Le rendre immédiatement disponible à tout un chacun risquait de provoquer une vague de cyberattaques et catastrophes en tout genre, selon la communication implicite d’Anthropic. Pour reprendre les mots de Thomas Friedman, éditorialiste phare du New York Times :

“Je n’exagère pas quand je dis que des enfants pourraient l’utiliser par inadvertance. Les parents, préparez-vous à ce genre de conversation :

“Chéri, tu as fait quoi après l’école aujourd’hui ?”

“Eh bien, maman, mes amis et moi avons fait tomber le réseau électrique national. On mange quoi ce soir ?”

Avant même que le moindre analyste ait eu accès au fameux logiciel Mythos, la presse s’est empressée de reprendre la communication d’Anthropic à coup d’articles saluant la retenue et la responsabilité dont aurait fait preuve la firme californienne en retardant la sortie de son logiciel. Les médias ont repris ad nauseam le fait que les équipes d’Anthropic aient rencontré les dirigeants américains puis mis gracieusement à la disposition de quelques grandes entreprises leur toute puissante IA, accréditant ainsi leur alarmisme triomphant. Pour parachever cette séquence, les dirigeants européens ont d’eux même averti que tout cela était très sérieux, avant d’évoquer la nécessité d’un dialogue avec la firme californienne. En parallèle, divers “influenceurs” pro-IA ont rajouté une couche sur la dangerosité du modèle, au point de faire douter Gary Marcus, une des principales voix techno-critique dans ce domaine.

Alors, Mythos va-t-il précipiter l’entrée de l’humanité dans une ère nouvelle et probablement sombre ? Ou bien s’agit-il d’un gros “mytho” destiné à préparer l’entrée en bourse de la start-up ?

Rappel des épisodes précédents

Le fameux “je me retiens de sortir mon produit parce qu’il est trop dangereux” n’a rien d’inédit. OpenAI avait évoqué la trop grande puissance de ChatGPT-2 avant de retarder sa sortie. Lorsque Apple avait lancé ses ordinateurs équipés de puces Motorola G4 configurés en 64 bits (au lieu de l’habituel 32 bits), le gouvernement américain avait évoqué la nécessité d’en contrôler les exportations. Steve Jobs avait immédiatement axé sa campagne publicitaire sur le thème “l’armée américaine veut s’assurer que nos ordinateurs ne tombent pas dans les mauvaises mains (…) quand aux PC, et bien, ils sont sans danger”.

Survendre une innovation figure au cœur de l’ADN de la Silicon Valley. Sachant cela, il y a de quoi s’arracher les cheveux devant le manque de recul manifesté par la presse lors de la sortie de Mythos. Pour rappel, nous avons eu récemment le droit à :

• ChatGPT 5, présenté comme la première IA générale et supérieure à l’homme (AGI - pour Artificial General Intelligence), avant de s’avérer être une mise à jour décevante de ChatGPT-4.

• Sora 2, le programme de génération de vidéo censé signer la mort d’Hollywood, mais retiré du marché par OpenAI quelques mois plus tard, par manque de demande.

• Les robotaxis Tesla, qui devaient incarner la généralisation de la voiture sans pilote, avant que l’entreprise remette des humains à bord de son service test, suite à un taux d’accidents délirant.

• Les agents IA dernière génération, qui communiquent entre eux sur le réseau social Moltbook et vont tous nous remplacer. Enfin, lorsqu’ils ne feront plus les gros titres pour des erreurs ayant menacé la survie d’entreprises comme Amazon ou Meta. Ou simplement effacé toutes les bases de données et sauvegardes d’une entreprise ayant trop compté sur ces agents.

• Claude Code, qui allait mettre tous les programmeurs au chômage, avant qu’on se rende compte que les entreprises comme Uber, qui en font un usage trop important, croulent sous des montagnes de code qu’elles n’arrivent pas à exploiter. Au point de voir leurs coûts de développement augmenter au lieu de diminuer, pendant que les développeurs en tout genre évoquent des baisses de productivité induite par ces IA génératives.

Sam Altman, le PDG d’OpenAI, principal concurrent d’Anthropic, s’est empressé de commenter la sortie de Mythos d’un très sérieux “nous aussi, nous avons un logiciel dangereux en matière de cybersécurité, qu’on n’osait pas rendre accessible au grand public” (je paraphrase à peine). Malgré l’élément comique, Altman n’avait pas tort. ChatGPT 5.5 obtient des performances comparables à Mythos dans certains tests cyber, nous y reviendrons.

Partager

Le phénomène est bien connu. Un PDG de la Tech qualifie son dernier produit de “révolutionnaire”. La presse généraliste rapporte cette actualité en se contentant de citer le PDG, sur le mode “l’IA va détruire des centaines de millions d’emplois d’ici la fin de l’année, explique Elon Musk”. La presse spécialisée et les influenceurs en tout genre rajoutent une couche de sensationnel pour faire du clic ou gagner des abonnés. Puis des politiciens et dirigeants, dépassés par ces sujets, s’en emparent. Ce qui convainc des gens plus sincères, mais pas plus experts, de suivre le mouvement.

On l’a vu avec Claude Code, dont le cycle de hype amplifié par un blogueur se présentant comme un expert en informatique a carrément provoqué un décrochage (éphémère) des bourses mondiales, avant de toucher jusqu’à l’économiste et philosophe Frédéric Lordon, qu’on ne saurait pourtant soupçonner de sympathie envers le capitalisme californien.

Derrière l’exagération, de vrais progrès aux conséquences peu significatives

Après avoir eu accès au fameux modèle, l’institut britannique AI Safety Institute a conduit une série de tests et publié un premier rapport. Verdict : Mythos est capable de mener à bien des cyberattaques avec le niveau d’un étudiant, dans des conditions de laboratoires, contre des systèmes rudimentaires et peu sécurisés.

Autrement dit, pas de quoi paniquer.

Comparés aux modèles précédents, les progrès demeurent significatifs. Mais ils ne sont ni uniques à Anthropic, ni exponentiellement supérieurs aux capacités des anciens modèles. Autrement dit, les parents peuvent dormir tranquilles : même munis de Mythos, leurs enfants ne prendront pas le contrôle d’une centrale électrique pour s’amuser à la récré. Ce genre de scénario relève du “marketing de la peur” récemment dénoncé par Sam Altman, le champion du monde de la discipline.

Comme le note un expert en cybersécurité, la communication autour des nombreuses vulnérabilités identifiées par Mythos demeure difficile à évaluer. Identifier des failles et leur attribuer le bon niveau de sévérité ne signifie pas que les failles en question soient sévères (elles peuvent être correctement jugées comme ayant un niveau de sévérité bénin) ou même exploitables par un pirate potentiel. Et Mythos peut détecter des failles sévères mais non exploitables, car ne permettant pas de conduire une cyberattaque concluante. Que ce soit parce que la vulnérabilité concerne une partie non critique d’un système ou du fait qu’elle nécessite des efforts colossaux pour être concrètement exploitée.

Cela dit, les progrès constants réalisés par les programmes comme Mythos pointent vers des évolutions notables en matière de cybersécurité. Mais là encore, il faut se méfier de l’hyperbole.

Démystifier la cybersécurité

Rayna Stamboliyska, experte en questions numériques, le détail dans une note salutaire, que je vais amplement citer avec son autorisation :

La cybersécurité est avant tout une réalité opérationnelle. La façon dont “on fait” de la cybersécurité chez EDF diffère considérablement de celle du Bon Coin ou de Médiapart. L’enjeu est toujours le même - protéger ce qui crée de la valeur -, mais le “comment” diffère profondément selon que vous devez protéger des éoliennes, un paiement entre particuliers ou des journalistes d’investigation”.

À titre personnel, je me suis un temps trouvé face à ce qui me semblait être un paradoxe. D’un côté, les techniques cryptographiques permettant le chiffrement des données et les systèmes de double identification avec mot de passe complexe sont virtuellement impossibles à prendre en défaut. De l’autre, l’actualité est saturée de cas de piratages et vol de données touchant aussi bien des administrations publiques que de grandes entreprises ou ONG.

Une image permet de résoudre ce paradoxe. Vous pouvez placer un verrou inviolable sur la porte de votre maison sans pour autant être à l’abri des vols. Si vous donnez un double des clés à un cambrioleur, que vous laissez la clé dans un endroit non sécurisé ou que vous laissez vos fenêtres grandes ouvertes, votre superbe serrure ne protègera pas grand-chose.

De même, les cybercriminels disposent de diverses méthodes pour parvenir à leurs fins. La plus simple est souvent de vous convaincre de leur donner la clé, via des opérations de “phishing” (hameçonnage) vous encourageant à entrer des mots de passe dans un environnement qu’ils contrôlent ou à installer vous-même des logiciels espions (malware) , que ce soit sur votre téléphone ou votre ordinateur.

Les autres méthodes non humaines reposent généralement sur l’identification de failles dans des logiciels et applications permettant d’exploiter des vulnérabilités pour tromper un système ou obtenir un accès non autorisé.

Par exemple, au lieu d’entrer un mot de passe et un identifiant dans un formulaire présent sur une page Internet, un pirate peut tenter d’entrer une ligne d’instruction. Si la base de données sous-jacente est mal configurée, elle peut lire le nom de l’utilisateur comme un ordre et exécuter l’instruction, qui peut consister à régurgiter toutes les données contenues dans la base.

Des vulnérabilités aussi évidentes sont connues et comblées par diverses méthodes. Mais lorsqu’il s’agit de systèmes complexes faisant appel à divers logiciels, bases de données et langages informatiques imbriqués, des failles peuvent persister. En particulier lors de la mise en service de nouveaux logiciels. On parle alors de “zero day exploit”, c’est-à-dire des attaques visant des systèmes n’ayant pas encore été mis à jour suite à l’identification des dites failles ou au repérage de bugs.

M'offrir un café

Les pirates informatiques qui cherchent à pénétrer un système doivent passer de longues heures (voire des semaines) à l’analyser dans l’espoir de trouver une faille exploitable. En face, les ingénieurs en cybersécurité ont pour mission (entre autres) de détecter et réparer les vulnérabilités éventuelles.

Tout cela à un coût. Pour l’attaquant, le temps passé à monter une attaque doit être inférieur à la valeur qu’il compte capter en cas de succès. S’il passe un mois à préparer une action lui permettant de récupérer des données insignifiantes, il perd de l’argent. De même, une entreprise dispose d’un budget limité en cybersécurité. Pour les défenseurs, un des enjeux consiste à identifier et combler les failles les plus facilement exploitables et présentant un risque réel. C’est là qu’intervient un programme comme Mythos, qui permet d’identifier beaucoup plus rapidement qu’un humain diverses vulnérabilités. Pour les défenseurs, c’est un outil potentiellement intéressant permettant de mieux protéger les systèmes. Pour les acteurs mal intentionnés, une manière de trouver plus vite des vulnérabilités exploitables en vue de commettre des cyberattaques. De là à changer complètement la donne ?

Mythos: grosse com’, petites conséquences

Comme l’explique Rayna Stamboliyska , la communication hyperbolique autour des capacités techniques de Mythos ne dit rien des aspects économiques, véritable nerf de la cyberguerre. “Les organisations ne corrigent en moyenne que 5 à 20% de leurs vulnérabilités ouvertes par mois, et le délai médian de correction pour une vulnérabilité critique dépasse 60 jours”, écrit-elle. Un constat qui découle de la complexité des actions à mener pour combler les failles et des ressources limitées allouées à la cybersécurité.

Or :

Le coût total du pipeline de tests d’Anthropic s’élève à “environ 20 000 dollars” pour un millier d’exécutions. L’exécution ayant produit la “découverte la plus critique” coûtait elle-même “moins de 50 dollars”. C’est le coût structurel de toute recherche par force brute. Et ce coût exclut l’infrastructure, l’ingénierie de prompts, la supervision humaine et le tri des faux positifs. (…)

Un chercheur en sécurité expérimenté coûte entre 60 000 et 120 000 euros par an en Europe, trouve plusieurs vulnérabilités, les analyse, développe des PoC, rédige des rapports et fait monter son équipe en compétences.

On voit ainsi apparaitre trois limitations majeures : Mythos agit principalement sur un aspect limité de la cybersécurité (les vulnérabilités machines), coûte potentiellement plus cher qu’un humain et intervient dans un environnement ou les budgets ne permettent déjà pas de traiter toutes les vulnérabilités connues.

Comme l’explique encore Rayna, la cybersécurité est avant tout un problème d’incitation mal alignée (un enjeu économique) plutôt qu’un problème purement technique. Les entreprises n’ont pas intérêt à dépenser les sommes nécessaires pour garantir une sécurité maximale. Financièrement, elles atteignent rapidement un seuil où chaque euro supplémentaire ne permet pas d’abaisser suffisamment le risque. À cela s’ajoutent divers problèmes bien humains : des charlatans qui se font recruter en se présentant comme experts tout en étant mal formés ou dépassés par l’évolution du secteur, des organisations qui négligent de manière presque criminelle les aspects de cybersécurité, au point de ne pas appliquer les principes de bases lors de la conception de leurs systèmes (coucou France Travail), des erreurs humaines, etc.

Partager

Pour Rayna Stamboliyska, Mythos propose “un détecteur de fumée plus sensible à quelqu’un qui n’a pas les moyens d’acheter un extincteur, et lui facture le détecteur au prix d’un camion de pompiers.”

Même en supposant que Mythos et les prochains logiciels de ce type parviennent à identifier et réparer à bas coût des vulnérabilités exploitables, les conséquences ne seront pas nécessairement dramatiques, comme l’explique un autre expert.

Le scénario le plus probable serait celui d’un paysage cyber nettoyé des principales failles “machines”, donc plus sécurisé. Cela aura un impact marginal sur la cybersécurité en général, puisque l’essentiel des attaques passe par des méthodes humaines reposant sur des techniques d’hameçonnage pour obtenir les accès à des systèmes protégés.

La Chine en ligne de mire

Ces éléments ne sont pas étrangers aux dirigeants américains. Alors, pourquoi avoir fait le jeu d’Anthropic lorsque la start-up a communiqué sur son souci de limiter l’accès à Mythos ? Outre la compromission de l’administration Trump avec la Tech californienne, il est probable que la rivalité avec Pékin ait joué un rôle. La Chine est généralement perçue par la Silicon Valley comme ayant trois à six mois de retard dans la course à l’IA, il conviendrait donc de conserver cette avance en évitant de diffuser trop rapidement les modèles “frontière” les plus avancés.

Au passage, on voit ainsi une différence fondamentale d’approche entre les États-Unis et la Chine. Les premiers s’attachent à la propriété intellectuelle (des firmes de la Silicon Valley, pas des artistes et auteurs dont ils pillent le travail pour entrainer leurs modèles d’IA), se drapent dans le secret et l’opacité, ne publient rien en Open Source, tentent de restreindre l’exportation et l’accès… De l’autre, la Chine tend à publier ses logiciels en open source, ce qui permet à d’autres d’utiliser le code pour construire leurs propres outils et facilite les échanges.

Au-delà des considérations géopolitiques et des enjeux de cybersécurité, le “mytho” d’Anthropic a démontré l’absence totale de contrôle des pouvoirs publics sur les firmes développant l’IA. Ce qui n’a rien de trivial ni d’évident.

Lorsqu’un fabricant d’automobiles veut mettre un nouveau véhicule sur le marché, il doit passer une série de tests et se plier à un ensemble de normes et de régulations.

Lorsqu’un laboratoire pharmaceutique veut vendre un nouveau médicament, il doit passer des années à démonter que le rapport risque-bénéfice justifie sa commercialisation.

Au moindre pépin, l’industriel doit rappeler tous les produits vendus, en assumant des couts parfois élevés.

Mais Anthropic, OpenAI et consorts ne sont soumis à aucune règle et aucun contrôle de ce genre. La sortie de ChatGPT a provoqué des vagues de suicides, crimes, campagnes de désinformations, psychoses et divorces, sans que les autorités n’aient leur mot àdire. Ici, la prudence d’Anthropic ne saurait être qualifiée de responsabilité. On parle d’un acteur qui vient de renoncer à sa propre charte de gestion du risque et participe au lobbyisme de l’industrie pour empêcher toute régulation de l’IA.

Aussi inquiétant que cela puisse paraitre, la séquence Mythos prouve que nous sommes tous tributaires de la “responsabilité” d’Anthropic et de ses concurrents (OpenAI, du sociopathe narcissique Sam Altman, xAI du naziphile Elon Musk, etc.).

Si ces firmes mettaient au point une IA véritablement dangereuse pour les fondements mêmes de nos sociétés, et pas seulement pour les utilisateurs comme c’est le cas actuellement, nous serions de nouveau condamné à espérer qu’ils feront preuve de retenue. Du moins, tant que la puissance publique ne prendra pas ses responsabilités ou que les citoyens ne se mobiliseront pas pour l’y contraindre.

Ce weekend de Pâques, la firme californienne fêtait ses 50 ans. L’occasion d’interroger le mythe entourant la multinationale, tout comme son rôle dans la révolution numérique. La presse française disposait d’un boulevard. Elle a pourtant réussi à se vautrer. Parmi les innombrables articles consacrés au sujet, aucun n’interroge le récit marketing d’Apple. Le Monde nous ressert la soupe mal réchauffée de la rencontre entre Steve Jobs et Wozniak accouchant du tristement célèbre mythe du garage, quand d’autres se bornent à énumérer les “innovations” sans s’arrêter sur les nombreux scandales et échecs commerciaux. Beaucoup tordent les faits en faveur d’Apple, aucun ne s’intéresse aux conditions de production ni aux structures historiques dans lesquelles s’inscrit son succès.

Comme le décrit très bien notre camarade Gregoire Barbey, journaliste au Temps, cette couverture médiatique révèle une triste réalité. Cinquante ans après les débuts d’Apple, en dépit des nombreux travaux critiques disponibles, la presse reste incapable de prendre la moindre distance avec son objet ou de politiser un sujet éminemment… politique.

L’occasion de corriger le tir semblait trop belle, malgré la relation complexe que j’entretiens avec Apple.

Fan d’Apple un jour, fan d’Apple toujours ?

Pour être honnête, rien ne me disposait à critiquer la Pomme, que j’ai croquée avec gourmandise pendant de nombreuses années. Encore aujourd’hui, j’écris sur un MacBook, mon téléphone est un increvable iPhone X de 2018 et j’ai toujours mon iPod 5Gb et sa molette quelque part dans un placard.

À ma décharge, j’ai grandi avec la marque. Le premier ordinateur familial était un Macintosh “classic” noir et blanc, prêté par une amie de mes parents pour trois mois. Mon père découvrait l’informatique, les gains de temps offerts par les tableurs et le traitement de texte. MacOs était plus intuitif que DOS et plus stable que Windows 3.1. Conquis, il acquit une machine identique sur le marché de l’occasion via un groupe de passionnés. Tous les premiers mardis du mois, il rejoignait ce “Club Mac” où des CSP+ s’échangeaient conseils et programmes par boites de disquettes entières, discrètement passées sous le manteau.

Cela présentait quelques avantages. Mes amis jouaient encore aux Legos quand je m’immergeais dans Prince of Persia, Shadow Gate et Dark Castle. J’ai grandi avec SimCity 2000, les parties en réseau local de Warcraft 2 et les massacres de nazis permis par Wolfwostein 3D. Pendant que certains découvraient le minitel, je chargeais des photos du futur Stade de France avec un modem internet 8kbit/s, caractérisé pour son bruit infernal et son aptitude à faire exploser les factures téléphoniques.

Mais prêter allégeance à la Pomme avait un prix. Le PC a rapidement largué le Mac. Si je me moquais de leurs problèmes de virus et de plantage fréquents, mes amis ripaient des CD en 48x quand notre pauvre lecteur externe restait bloqué sur du 4x. Notre premier graveur, un mange-disque imposé par Steve Jobs par esthétisme, fonctionnait 16 fois moins rapidement que ceux des PC d’entrée de gamme. Au Lycée, ça téléchargeait les derniers blockbusters en peer to peer sur emule et Kazaa pendant que je luttais pour trouver le moindre album de musique sur la version Mac compatible de Napster. Je me vois encore attendre anxieusement la tournée du facteur venu livrer le mensuel “SVM Mac” pour feuilleter frénétiquement la rubrique “jeux” avant de constater que le dernier titre en vogue sur PC ne serait pas adapté.

Les raisons de ce déficit de logiciels et de composants provenaient directement du modèle commercial d’Apple. De nombreux éditeurs de programmes ne s’embêtaient pas à les adapter pour Mac, compte tenu des parts de marché déclinantes, tandis que l’architecture de l’OS était structurellement incompatible avec les puces Intel. Le résultat de l’obsession de contrôle de Steve Jobs.

Les membres de la communauté Mac se vivaient comme des rebelles, des iconoclastes et des résistants opposés au grand méchant Gates. Ce qui permettait à Apple de nous vendre à prix d’or des machines plus ergonomiques, mais moins puissantes. Les petits budgets devaient s’équiper sur le marché de l’occasion, là où mes camarades de lycée profitaient du PC dernier cri de leurs parents, acheté à un prix similaire chez un assembleur.

L’aspect communauté figurait au cœur de la stratégie de la Pomme, entretenue par les keynotes annuelles, grands-messes où Steve Jobs prêchait la bonne parole. Aucun revirement n’était trop gros pour les fans. Le rapprochement avec Microsoft, longtemps présenté comme le diable personnifié ? Applaudissement. L’abandon des processeurs Motorola (G3, G4, G5) censés surclasser les puces Intel, au profit de ces dernières ? Tout passait comme une simple mise à jour d’iTunes. Steve finirait par triompher, et nous avec. L’iPod serait notre cheval de Troie. 10 000 chansons dans la poche, de quoi faire le DJ dans n’importe quelle soirée. Puis vinrent l’iPad et l’iPhone. D’un seul coup, Apple n’était plus seulement un culte, mais le sommet du cool. Le triomphe du Hipster sur le Geek. De l’artiste sur l’expert-comptable. De l’élitisme et du luxe sur le low cost.

Nous avions survécu pendant des années à l’ignoble PC en pensant différemment. Think different ! L’important était l’ergonomie offerte par l’univers Apple, véritable cocon où l’utilisateur captif est maintenu à l’abri des bugs et virus inhérents aux produits Microsoft. Au prix d’une rupture avec l’esprit hacker et la bidouille qui animaient Steve Wozniak.

Ceux qui entrevoient désormais le cynisme du marketing d’Apple et les problèmes liés à l’obsession de contrôle de Steve Jobs restent souvent, par habitude, adeptes de la marque avec laquelle ils ont grandi. Prisonniers de l’écosystème, peu enclin à le critiquer. Est-ce une des raisons expliquant la couverture médiatique en forme de publicité qui accompagne la Pomme depuis des années ? Où faut-il se demander dans quelle vision politique s’inscrit ce récit ?

Steve Jobs et le mythe de l’entrepreneur

Le mythe fondateur d’Apple est inséparable de celui de son parton emblématique, dont le décès fut salué comme la mort d’un génie visionnaire élevé au rang de figure quasi christique.

Il suffit pourtant de relire l’hagiographie autorisée de Jobs pour discerner, entre les lignes, la véritable histoire d’Apple et de son cofondateur.

La firme est née de la rencontre entre trois hommes. Steve Wozniak, ingénieur chez HP, doté d’un talent exceptionnel, largement considéré comme un des pères de l’ordinateur personnel. Mike Markkula, financier visionnaire, ex-cadre de chez Fairchild Semiconductor et Intel. Et Steve Jobs, hippie crasseux dénué de véritable talent en électronique, mais indéniablement doué pour exploiter ses amis et raconter des histoires. À commencer par celle de son propre génie.

M'offrir un café

Wozniak a mis au point les deux premières machines commercialisées par Apple (l’Apple 1 et l’Apple 2), Mike Markkula a financé la start-up, écrit le business plan, obtenu la première ligne de crédit chez Bank of America et ouvert les vannes de ses réseaux de capital-risqueurs pour démarrer la production. Le principal apport de Jobs fut de convaincre Wozniak de ne pas distribuer gratuitement les plans de sa création à son club de hackers, le célèbre Homebrew Comptuer Club de Stanford.

Comme le détaille très bien l’universitaire Anthony Galluzo dans “Le mythe de l’entrepreneur”, on peut expliquer la naissance d’Apple par la mobilisation des réseaux financiers et la création d’une stratégie d’entreprise permise par Markkula, lui qui avait abordé les deux Steve en leur transmettant sa conviction qu’ils se trouvaient au début d’une révolution technologique. Où par l’écosystème qui a permis à Wozniak de concevoir l’Apple 2. “Woz” a grandi au cœur de la Silicon Valley, fait ses armes chez HP, où il restait tard le soir bosser sur des projets personnels en utilisant les ressources de l’entreprise. Une démarche enrichie par sa fréquentation assidue du Homebrew , où la crème des geeks et ingénieurs se réunissait au début des années 70.

Jobs avait tenté de vendre une licence de production de l’Apple 2 avant l’arrivée de Markkula. Incapable d’accoucher d’un business plan, sa première contribution à Apple fut l’exploitation de ses proches pour assembler une centaine de kits d’Apple 1 dans le célèbre garage de ses parents. Mais le succès initial de la start-up, qui vendait moins d’ordinateurs que d’autres concurrents comme Commodore, tient également d’un coup de chance méconnu.

À la fin des années 1970, un développeur met au point un tableur de calcul, Visicalc, conçu pour fonctionner avec l’architecture logicielle de l’Apple 2. Prisé par de nombreux cadres et entreprises, le programme justifie à lui seul l’acquisition de l’ordinateur, dont les versions successives constitueront une véritable vache à lait pour Apple jusqu’à la fin des années 1980.

Partager

Ce flux de revenus va permettre d’absorber les pertes financières induites par l’impétueux Steve Jobs, qui saborde l’Apple 3 en imposant une absence de ventilateur, avant de dynamiter le projet LISA au profit de son petit bébé, le Macintosh. L’œuvre de Jobs souffre des choix esthétiques de ce dernier : l’absence de ventilateur (encore) provoque des problèmes de surchauffe. Et le budget marketing faramineux compte parmi les raisons qui conduisent Apple à sous-dimensionner la puissance des composants. Le Mac de 1984, premier ordinateur personnel doté d’une interface graphique, est trop cher et pas assez puissant. Le perfectionnisme de Jobs a retardé sa sortie et fait exploser ses couts de production. C’est un échec commercial et financier qui finira par conduire le conseil d’administration d’Apple à se séparer de son second cofondateur (Wozniak ayant quitté le navire avant, suite à un accident d’avion). Car au-delà des choix techniques problématiques, Jobs avait dépensé des fortunes en publicité pour se moquer ouvertement de l’arrivée du géant IBM sur le marché de l’ordinateur personnel.

“Ils étaient les seuls à ne pas se rendre compte de la tornade qui s’apprêtait à les emporter” note Walter Isaacson. En effet, si IBM allait jouer, avant Microsoft, le rôle du méchant capitaliste dans le narratif d’Apple, le géant de la bureautique va surtout introduire une nouvelle manière de produire des ordinateurs. “Big Blue” se contente d’assembler des composants tout en sous-traitant le système d’exploitation (OS) à Microsoft. Exit le modèle verticalement intégré d’Apple, qui sera incapable de faire face en matière de prix, d’offre logicielle et de puissance du hardware.

Le retour triomphal de Jobs au poste de PDG par intérim, douze années après son éviction, ne va pas l’exempter d’autres flops. Steve développe personnellement deux ordinateurs haut de gamme similaires qui ne se vendront pas (le Next, racheté par Apple, puis le PowerMac Cube). Face au piratage de musique, il imposera le modèle de téléchargement payant de l’iTunesMusicStore contre celui du streaming, arguant que “les gens veulent posséder les objets qu’ils utilisent”.

Steve Jobs reste un patron redoutable en affaire et doté d’un sens aigu du design. Mais le succès d’Apple doit également beaucoup à ses employés, trop souvent oubliés. Le concept du Macintosh provient d’un simple ingénieur, qui avait été jusqu’à souffler le nom de l’ordinateur à Jobs. Et c’est à Jon Ive, le responsable du design, que l’on doit le look des plus grands succès d’Apple post 2000.

Le génie de Jobs, nous expliquent ses biographes, s’accompagnait de quelques traits de caractère peu reluisants. L’entrepreneur a refusé de reconnaitre sa fille, allant jusqu’à accuser sa mère de “trainée” pour éviter de payer une pension. Il s’est servi de Wozniak pour conserver son emploi chez Atari, tout en lui cachant la prime qu’il avait reçue pour les projets effectués par son ami en son nom. Il se garait sur les places handicapées et collectionnait les excès de vitesse, convaincu que “les règles ne s’appliquaient pas à lui”. Il tyrannisait ses employés, piquait des colères trumpiennes contre des serveurs de restaurant, humiliait ses ingénieurs et leurs “idées de merde” qu’il s’attribuait ensuite. La quasi-totalité de l’équipe de développement du Macintosh démissionna, en burn-out, à la fin du projet. Véritable pervers narcissique, il prit un malin plaisir à priver un de ses amis et tout premier employé de la moindre stock-option lors de l’introduction en bourse. Au point que d’autres employés choqués partagèrent leurs propres parts avec l’ancien ami. Parmi ses plus fidèles alliés, il comptait le milliardaire transhumaniste Larry Ellison, patron qui défend depuis deux décennies une société de contrôle absolue à la 1984 de G. Orwel, tout en finançant l’armée israélienne et (désormais) l’administration Trump.

Le véritable génie de Jobs tient dans sa banale capacité à exploiter autrui. Comme je l’écrivais dans ma “brève histoire de la Silicon Valley” :

“Enfin, Jobs comme Gates ont permis à la Silicon Valley de tourner la page du keynésianisme financé par les dépenses militaires et étatiques, pour entrer dans l’ère néolibérale et la consommation numérique de masse. Si Xerox a ouvert ses portes à Apple, c’est parce qu’elle comptait sur la start-up pour commercialiser son Alto, une chose qu’elle n’avait pas les capacités organisationnelles de faire elle-même.”

C’est dans ce contexte socio-économique qu’il faut comprendre l’ascension d’Apple. Pendant que Bill Gates tuait le logiciel libre et l’esprit hacker avec Microsoft, Jobs et Apple tuaient le modèle industriel reposant sur une production locale et syndiquée, pour organiser le “juste à temps” depuis des sous-traitants bientôt délocalisés en Asie. Le tout en rapatriant les profits dans des paradis fiscaux, plutôt que d’agir face aux scandales liés aux vagues de suicides touchant les usines Foxcon assemblant l’iPhone.

Les conditions de quasi-esclavage des sweatshops de Nike avaient provoqué de nombreux appels au boycott. Apple n’a souffert aucun backlash de ce genre, malgré l’installation de filets de sécurité anti-suicide dans ses propres usines. Est-ce parce qu’il est question de révolution technologique susceptible de “changer le monde” ?

Apple et le mythe de l’innovation

Apple aurait inventé l’ordinateur personnel, la souris, l’interface graphique, le baladeur mp3 ergonomique (iPod), les tablettes (iPad) et le smartphone (iPhone).

Pour en arriver à cette conclusion, il faut opérer une simplification de la chaine d’innovation proprement stupéfiante. L’iPhone, qui dépend de dix inventions majeures financées par la recherche publique (dont Internet, le GPS, la technologie derrière l’écran tactile multipoint, Siri…), est souvent cité en exemple. Certes, Apple a eu la “vision” permettant leur intégration. Mais le rôle du gouvernement ne s’arrête pas à la recherche, puisque la firme californienne avait bénéficié d’un investissement public à ses tout débuts. Ce qui constitua un coup de pouce pour attirer les investisseurs privés.

Si personne ne nie la capacité d’Apple à innover, l’émergence de ses produits doit être replacée dans un contexte économique et une chaine d’innovation. L’Apple 1 fut créé par Wozniak avec “les meilleurs composants que je pouvais me payer”. Il résulte directement des progrès technologiques dans la micro-électronique. L’Apple 2, véritable premier produit d’Apple, sort après divers ordinateurs personnels, dont le Micral français (1973) et le premier Commodore, écoulé à un plus grand nombre d’exemplaires. La mise sur le marché des ordinateurs estampillés d’une pomme s’inscrit dans une continuité, pas une rupture.

Partager

De même, l’interface graphique et la souris qui équipera les premiers Macintosh avaient été inventées par les équipes de Douglas Engelbart au SRI de Stanford. Loin d’en faire un mystère, ils avaient été présentés publiquement lors de la célèbre “mother of all demos” diffusée en 1968. C’est au sein du laboratoire de Xerox, le PARC de Standord, que la vision d’Engelbart accouchera de l’Alto en 1973. Il s’agit du premier ordinateur personnel à interface graphique, alors à l’état de prototype. Xerox investit dans Apple, dans l’idée de se servir de l’agilité de la start-up pour pénétrer le marché de l’ordinateur personnel. Jobs visite le PARC, voit l’Alto et pousse Apple à développer son propre ordinateur à interface graphique en débauchant des ingénieurs de Xerox. C’est le projet LISA, qui accouchera d’un ordinateur trop cher et affaibli en interne par le projet Macintosh.

Pour développer l’iPod, premier succès majeur de la firme depuis l’Apple 2, Jobs recrute Tony Faden et lui achète son concept de baladeur à disque dur. Un design similaire avait été breveté dès 1979 par Ken Kramer, un ingénieur britannique, qui n’avait pu faire aboutir son idée du fait du cout prohibitif des composants. Loin de l’éclair de génie ayant pénétré Steve Jobs, on se retrouve confronté à une chaine d’innovation des plus classiques, où la chute des prix des composants explique qu’ils aient pu se retrouver assemblés au sein d’un même produit.

Depuis le décès de Steve Jobs, Apple a connu quelques succès (l’iWatch, Siri, les AirPods) et des déconvenues (le VisionPro, lancé en grande pompe, et le projet de voiture électrique abandonné après une dizaine de milliards d’investissements). Mais le mythe de la firme qui a “changé le monde” continue d’être répété comme une vérité indiscutable. Comme si aucune autre entreprise n’aurait pu accoucher du smartphone ou que cette innovation est comparable au moteur à induction et au transistor. La firme serait-elle si différente de ses concurrentes ?

Apple et le mythe du “think different”

Dès ses débuts, Apple a développé une image de firme rebelle et iconoclaste. Une stratégie qui peut s’expliquer par divers facteurs. L’influence de la contre-culture californienne des années 1960 et 1970 dans laquelle ont baigné Jobs et Wozniak, comme la majorité des acteurs de l’émergence de la micro-informatique, à l’exception notoire de Bill Gates. Puis la nécessité de justifier les tarifs premiums pratiqués par Apple face aux “Goliaths” incarnés par IBM et Microsoft.

La clientèle Apple a également justifié ce narratif. Outre les fans inconditionnels, Apple a fidélisé un marché dans certains corps de métiers (graphisme, édition, montage vidéo, photo) dès les années post Jobs, via la mise sur le marché d’une imprimante laser intégré au Mac, puis l’arrivée de logiciels optimisés pour les systèmes Apple (Photoshop, Final Cut Pro…). En ajoutant son lobbyisme pour cibler le secteur de l’éducation, Apple s’est retrouvé en position idéale pour cultiver cette image d’entreprise au service des créateurs et des artistes (en miroir de l’image qu’avait Steve Jobs de lui-même). Ce qui permettait de passer outre les nombreux défauts d’Apple (dont le manque de jeux et divers problèmes de compatibilité) pour imposer un contraste avec le PC soi-disant destiné aux comptables et ingénieurs. L’iPhone constituait aussi une réponse cool aux smartphones à stylets et au BlackBerry, destiné à un public de cadres supérieurs appréciant l’accès permanent à leurs emails.

Avec son environnement contrôlé, l’utilisateur d’Apple bénéficie également d’une meilleure protection contre les virus et la surveillance, au moins théoriquement. Ce qui explique pourquoi Apple a refusé de collaborer avec le FBI pour déverrouiller des iPhone, a rechigné à investir le marché du Big Data comme les autres GAFAM et longtemps résisté à la hype de l’IA générative.

Mais Apple n’est pas votre amie pour autant. L’entreprise finançait des lobbies climatosceptiques et effectue un lobbyisme important pour empêcher l’émergence d’App Stores alternatifs. Son PDG sert autant la soupe à Donald Trump que le reste des grands patrons de la Tech. L’empreinte écologique des produits Apple est désastreuse, même pour le secteur. Une conséquence du choix de l’obsolescence programmée de produits conçus pour être non évolutifs, non recyclables et pratiquement irréparables.

Le modèle d’Apple se place en porte à faux avec une autre conception de l’informatique, libre, partagée, collaborative, réparable, évolutive, interopérable, sobre. La firme incarne le consumérisme de masse et, au même titre que Microsoft, a toujours été obsédée par la propriété intellectuelle. L’usage des brevets comme arme juridique contre la concurrence et l’innovation est un autre aspect de la culture d’entreprise, au-delà de la protection des données clients.

Le modèle économique repose sur des rentes. Celle tirée de l’image de marque qui permet de pratiquer des marges outrancières. Celle du quasi-duopole du smartphone et des tablettes qui lui permet d’imposer une commission de 27 % aux développeurs d’applications sur l’App Store et de facturer à Google 20 milliards de dollars par an l’installation de son moteur de recherche par défaut dans le navigateur internet Safari. Et celle de sa base d’utilisateurs captifs, maintenus dans un environnement familier via une gamme de produits reconnus pour leur facilité d’usage et leur complémentarité.

Tout cela ne saurait être plus éloigné de l’image d’entreprise rebelle, de David contre Goliath et d’innovateur au service de l’émancipation.

Si vous avez l’impression que l’IA est sur le point de vous remplacer et que 2027 sera l’année des robots, j’ai des nouvelles pour vous.

Contrairement à ce que suggère le torrent d’information anxiogène sur le sujet, tout n’est pas rose dans le secteur de la Tech. Ces dernières semaines, le programme de Robotaxis de Tesla a subi un revers, OpenAI a annulé son service de génération de vidéo « Sora » et les “agents” IA ont provoqué des dégâts considérables chez Facebook et Amazon. Des contrecoups qui interviennent dans un contexte inédit de baisse du rythme de déploiement des data centers aux États-Unis, signe supplémentaire de l’essouflement du secteur.

Si les annonces fracassantes peuvent donner l’impression d’un rouleau compresseur technologique, gardez à l’esprit que la Tech dépend des promesses fumeuses pour attirer les investisseurs et convaincre le grand public comme les entreprises d’acheter leurs produits. Pour se remettre les idées en place, je vous propose un petit tour d’horizon des récentes déconvenues du secteur.

Des robotaxis pas si autonomes

La promesse de la voiture autonome ne date pas d’hier. Des millions d’emplois (taxis, VTC, livreurs, conducteur de bus, chauffeur de poids lourds…) seraient menacés par une technologie qui risque également de concurrencer les transports en commun. En transformant les véhicules particuliers en taxis à bas cout, comme l’envisageait Musk dans son « Master Plan, part 2 », tout le parc automobile pourrait concurrencer Uber.

Malgré le retard à l’allumage, cette dystopie semble de plus en plus plausible. Les robotaxis de Waymo, filiale de Google, ont démontré la viabilité technique de leur solution. L’entreprise déploie son service dans un nombre croissant de mégalopoles américaines, avec un taux d’accident inférieur à la moyenne humaine par millions de kilomètres parcourus. Un succès qui provoque de nombreuses frictions.

Waymo fait l’objet de deux enquêtes administratives américaines suite à des difficultés manifestées par ses voitures pour gérer les conditions de circulation impliquant des bus de ramassage scolaire. En janvier, une enfant a ainsi été percutée par une voiture autonome. Cette affaire s’ajoute à des différents problèmes liés aux difficultés posés par les situations inhabituelles de circulations Récemment, une Waymo a bloqué des policiers mobilisés pour répondre à une fusillade de masse à Austin. Avant cela, une autre Waymo avait bloqué une ambulance en intervention. Il ne s’agit pas de cas isolés, mais d’un problème structurel. À San Fransisco, les pouvoirs publics se plaignent de devoir jouer les dépanneurs gratuits de robotaxis. En effet, les pompiers, policiers et agents de la circulation sont souvent contrain de venir en aide à une Waymo en difficultée, pour l’empêcher de bloquer trop longtemps la circulation.

Si ces difficultés ne semblent pas en mesure d’entraver l’expansion des Robotaxis, le le modèle commercial de Waymo présente d’autres limitations. Pour maintenir sa performance en matière de sécurité routière, la start-up déploie uniquement ses taxis autonomes sur des itinéraires balisés, après avoir acquis suffisamment d’expérience en phase de test. Chaque nouveau déploiement nécessite des investissements importants pour cartographier la nouvelle zone qui sera desservie et entrainer le système de conduite à l’emprunter.

Est-il moins cher d’employer un automate Waymo qu’un humain ? À en croire les prix pratiqués par l’entreprise, supérieurs aux courses Uber avec chauffeur, la réponse serait non. Une part des explications réside dans le cout des voitures, produites en moins grand nombre d’exemplaires et munies de capteurs additionnels onéreux. L’autre raison vient d’être confirmée par l’entreprise lors d’une audition devant le Sénat américain :

Les Waymo ne sont pas autonomes.

Plus exactement, des humains interviennent dans la boucle. Ils ne conduisent pas la voiture, mais surveillent la flotte et répondent aux requêtes de l’IA lorsque celle-ci se trouve confronté à une situation difficile. Le ratio humain/voiture tend à se réduire. Après avoir été longtemps évasif sur le sujet, Waymo vient de lâcher un chiffre : l’entreprise emploierait un téléopérateur pour 42 voitures. Un faible ratio, mais non négligeable.

Ces téléopérateurs ont un cout et posent divers problèmes. Certains sont localisés aux Philippines, sans être nécessairement en possession d’un permis de conduire américain. Outre les risques en matière de piratage informatique, le choix de sous-traiter à ce point montre une absence manifeste de contrôle et de régulation. Dans tous les cas, la nécessité de maintenir des humains dans la boucle introduit une limite à la croissance exponentielle du service. Ce qui nous amène aux déboires de Tesla.

Comme j’avais eu l’occasion de le détailler dans un article dédié, l’entreprise de Musk a opté pour une approche radicalement différente, au prix de dizaines de morts et centaines d’accidents. L’objectif initial consistait à rendre toutes les Tesla autonomes, dans le but de permettre aux propriétaires de convertir leurs véhicules en robotaxis occasionnels.

Face aux difficultés rencontrés, Tesla a changé son fusil d’épaule en démarrant en grande pompe un service de robotaxis inspiré de Waymo. La première phase de test, lancée dans la ville d’Austin à l’aide d’une vingtaine de véhicules, devait permettre de démontrer la fiabilité du système en vue d’un déploiement exponentiel. Pas besoin de produire des voitures spécifiques, pas besoin de passer des mois à cartographier une ville et à entrainer le modèle à la parcourir. Waymo n’avait qu’à bien se tenir. La requête déposée devant les autorités routières californiennes pour l’obtention d’une licence de robotaxis alimentait ce récit conquérant.

Partager

Hélas pour Musk, les choses ne se passent pas tout à fait comme prévu. Non seulement la phase de test a majoritairement été conduite avec un employé à bord du robotaxi. Mais en plus, Tesla a reconnu que ses robotaxis provoquaient trois fois plus de collisions qu’un conducteur humain.

Or, les données partagées par l’entreprise avec les autorités locales n’incluent pas les nombreuses violations du Code de la route constatées par des observateurs. Là où Waymo s’illustre par sa transparence, Tesla continue d’opérer dans la plus grande opacité, en refusant de fournir le moindre détail sur les circonstances de ses accidents. On ne sait pas davantage à quelle fréquence ses copilotes humains prennent le controle du vehicule ni quel est le ratio entre téléopérateurs et robotaxis. Tout ce que l’on sait, c’est que la firme avait retiré ses copilotes humains pendant deux jours, probablement pour rassurer les marchés financiers lors de la publication des résultats annuels, avant de les replacer derrière le volant.

Les nouvelles ne sont pas meilleures du côté de l’autopilote fourni en option sur toutes les Tesla. Le système FSD (pour « Full Self Driving ») qui permet au conducteur de lâcher le volant quelques secondes multiplie les dérapages. La propriétaire d’un Cybertruck vient d’attaquer Tesla en justice. Elle accuse la firme d’avoir provoqué un accident, l’autopilote conduisant son véhicule en plein dans la barrière en béton séparant deux bretelles d’autoroutes. Une autre Tesla a récemment tenté de traverser un lac.

Ce genre de problème n’afflige pas uniquement les voitures autonomes. Les robots livreurs connaissent également leur lot d’accidents. Lorsqu’ils ne sont pas interdits de circulation par des pouvoirs publics pliant face à la colère des riverains, ils ont tendance à détruire des jardins ou traverser des vitres d’abribus. On pourrait également citer la multiplication de cas impliquant des systèmes de vidéosurveillance ayant conduit à des arrestations injustifiés, voire des séjours prolongés en prison, suite à des erreurs d’identification.

De là à dire que les millions de robotaxis autonomes ne sont pas pour demain, il y a un pas que j’hésite à franchir. D’autres constructeurs automobiles ont mis au point des systèmes d’assistance à la conduite prometteurs et la technologie se perfectionne avec le temps. Mais le dernier « kilomètre » reste le plus dur à parcourir. Celui qui sépare un système d’assistance à la conduite d’une véritable voiture sans pilote capable d’opérer de manière plus fiable qu’un humain. Et, si possible, sans engendrer de multiples conséquences négatives pour les autres usagers.

Les “agents IA” générateurs de catastrophes

Dans le domaine de l’IA générative, tout le monde admet que l’approche reposant sur les larges modèles de langage se heurte à un mur, y compris les patrons de Google et d’OpenAI. Plutôt que de poursuivre leur quête d’une IA générale toute puissante, ils se focalisent désormais sur des applications plus spécifiques et susceptibles de leur permettre d’atteindre la rentabilité. D’où les efforts pour améliorer les fonctionnalités permettant d’écrire du code informatique et le déploiement hâtif de programmes appelés « agents ».

Ces “agents” sont capables de prendre le contrôle de votre ordinateur ou de certains logiciels pour effectuer des tâches de manière autonome (envoyer des courriels, mettre en ligne un site web, etc.). Si les dernières versions de ces programmes semblent plus prometteuses que les flops initiaux, des ratés monumentaux continuent de faire les gros titres.

Chez Facebook, un agent a provoqué un accident en postant des informations sur le site interne de l’entreprise. Dans un autre épisode non dénué d’ironie, la directrice de la sécurité IA de Meta a perdu tous ses courriels, effacés par un agent mal programmé.

M'offrir un café

Chez Amazon, l’usage immodéré des IA a provoqué l’arrêt temporaire de plusieurs serveurs indispensables au bon fonctionnement de la boutique en ligne. Les multiples problèmes ont entrainé la perte de millions de commandes et la suspension du site pendant plusieurs heures en Amérique du Nord, principal marché d’Amazon. Le média spécialisé The Information explique ainsi que le déploiement des Agents introduit de nombreuses failles de sécurité et des mécanismes de pannes logicielles inédits.

Dans la même veine, notre camarade Hubert Guillaud relate les conclusions d’une étude finlandaise illustrant pourquoi les déploiements de systèmes décisionnels reposant sur de l’IA générative se soldent souvent par des échecs opérationnels.

Ces exemples expliquent pourquoi Anthropic s’est préventivement déchargé de sa responsabilité concernant l’usage de Claude Cowork, son tout dernier agent. Si vous connaissez d’autres entreprises qui mettent des produits sur le marché en déclarant que les clients s’exposent à de graves dangers, faites-moi signe. De mémoire, on n’a jamais lu un chapeau d’article type : « Lustucru lance ses nouveaux spaghettis, cuits en deux minutes. La firme avertie que leur consommation peut entrainer des maladies graves ». Mais avec la Tech, tout est permis.

L’IA générative ne génère pas les gains de productivité escomptés

Non seulement l’usage intensif de l’IA rend idiot, mais elle pousse également les employés au burn-out. L’auteur d’une étude de Berkley, cité par le Wall Street Journal, explique que l’IA augmente le volume de travail attendu des employés, qui se sentent sous pression et profitent de ses outils pour effectuer plus de tâches, « aux dépens du temps de réflexion et des activités demandant une plus grande concentration ». Et de noter que « si cela peut paraitre bénéfique à l’employeur à court terme, à moyen terme cela peut conduire à des burn-out, des pertes d’aptitudes cognitives ou impacter négativement la prise de décision de qualité ».

La question des gains de productivité continue de faire débat. Selon une autre enquête menée auprès de 6000 PDG par le National Bureau of Economic Research, 90 % des grands patrons interrogés estiment que l’IA n’avait pas eu d’impact sur la productivité ou l’emploi dans leur entreprise. Tout en reconnaissant utiliser eux-mêmes ces outils seulement « moins de 1h30 par semaine ».

Ces enquêtes viennent nuancer le genre de récits et discours alarmistes qui prétendent que l’IA remplace des millions d’emplois. D’autres signaux pointent vers les limites de cette technologie, trop souvent présentée comme incontournable et inévitable.

M'offrir un café

OpenAI vient de mettre fin à deux produits importants. Le premier visait à instaurer une fonction de commerce en ligne dans ChatGPT. Puisque les utilisateurs du chatbot demandent souvent des conseils en matière de shopping, OpenAI pensait monétiser cet usage en mettant en relation ses usagers avec divers sites de vente en ligne. Seul problème, maintenir un tel service sans provoquer d’innombrables erreurs (prix pas à jour, produit non conforme à la description ou plus disponible) générant des retours clients ou empêchant la conclusion d’une transaction demande des quantités de données et une infrastructure gigantesque. Ce qu’OpenAI n’est pas en mesure de fournir à l’heure actuelle.

L’annonce de l’abandon de ce service a revigoré les cours boursiers des principales agences de voyages (Expedia, Booking,…) qui avaient peur que des « agents » reposant sur l’IA générative ne sapent leur modèle commercial.

Cet échec n’est pas le seul récemment acté par OpenAI. Le leader de l’IA générative vient d’annoncer la suppression de « Sora », son service de génération de vidéo qui avait défrayé la chronique. Pris de court, Walt Disney a annulé son investissement d’un milliard de dollars dans OpenAI. Le partenariat devait permettre à Sora d’utiliser gratuitement les personnages de Disney sans verser de droits d’auteur.

Les raisons de cette suppression ne sont pas claires. Elle constitue un élément supplémentaire suggérant qu’OpenAI traverse de graves difficultés, alors que ses produits sont dépassés par la concurrence et que son image s’est sérieusement dégradée. Pour Sora, on peut supposer que le service coutait trop cher à OpenAI, alors qu’il était utilisé principalement pour produire du contenu pornographique, de la désinformation et du slop plus ou moins manipulatoire. Loin d’avoir entrainé la mort d’Holywood, Sora n’a pas trouvé d’application commerciale convaincante.

AMC, principal opérateur de salles de cinémas aux États-Unis, vient de retirer en catastrophe de ses salles un court métrage réalisé par l’IA. Le spot, diffusé pendant les publicités d’avant séance, avait enragé les clients. AMC a pointé la responsabilité d’un sous-traitant chargé de gérer la régie publicitaire d’un tiers de ses cinémas pour tenter d’apaiser le public. Une preuve de plus du dégout qu’inspire l’usage de l’IA dans la production audiovisuelle.

Le déploiement des data centers en panne

Comme le résume Ed Zitron dans sa newsletter, le dernier rapport du cabinet Wood Mackenzie révèle une baisse spectaculaire des projets de data centers au cours du dernier trimestre. Ce ralentissement intervient au momement où les difficultés pour mener à termes ces projets s’accumulent. Sur les 240GW de puissance promis aux USA (l’équivalent de la puissance requise lors des pics de consommation électrique du pays), seuls 33 % sont en cours de construction. La principale raison invoquée découle des difficultés à mettre en ligne un data center.

L’opposition à leur implantation est de plus en plus féroce, les riverains craignant les impacts en termes de consommation d’eau et de hausse du prix de l’électricité, alors que les emplois créés se comptent souvent sur les doigts de la main. De nombreux projets ont été annulés ou retardés. Et ceux qui sont autorisés butent parfois sur des problèmes d’approvisionnement en composants, lorsqu’ils ne rencontrent pas des difficultés à se raccorder au réseau ou à trouver leur propre source d’énergie. Ainsi, 58% des projets planifiés n’ont pas sécurisé leur accès à la puissance électrique nécessaire pour les faire tourner.

Mais le point essentiel à retenir est peut-être ailleurs : les chiffres ne concernent pas la mise en service des data centers, mais simplement les projets déclarés. La quantité de data centers qui sont effectivement mis en fonctionnement chaque trimestre est largement inférieure aux chiffres époustouflants repris par la presse. Une fois de plus, il existe un gouffre entre les promesses et la réalité.

Tous ces éléments mis bout à bout forment un panorama quelque peu différent de celui produit par notre système médiatique. En plus de buter sur des problèmes commerciaux et techniques, l’adoption massive de l’IA pourrait se heurter aux limites physiques induites par le caractère extrêmement énergivore de l’infrastructure sous-jacente. En attendant la publication d’un hypothétique ouvrage intitulé « Comment saboter un data center », il est possible de faire sa part en s’opposant activement à l’implantation de ces infrastructures autour de nous.