Et si l’intelligence artificielle ne remplaçait jamais les gouvernements, mais les rendait progressivement dépendants de quelques entreprises privées ? Palantir, OpenAI, xAI et Microsoft fournissent déjà des outils stratégiques aux institutions. Derrière la promesse d’efficacité se dessine une question plus politique que technique : qui maîtrise réellement les moyens de gouverner ?
Dans cette vidéo, le point de départ est une scène étonnante rapportée par Time : Donald Trump aurait interrogé Grok, l’IA d’Elon Musk, notamment sur les réactions possibles à une capture de Nicolás Maduro. Les forces américaines ont effectivement capturé le dirigeant vénézuélien le 3 janvier 2026. Rien ne prouve toutefois que la réponse de Grok ait déterminé cette opération. Ce qui importe est ailleurs : un produit d’intelligence artificielle commercial peut désormais entrer dans les conversations du pouvoir au plus haut niveau, avec son propriétaire dans la pièce.
La souveraineté ne disparaît pas toujours : elle peut se vider de sa substance
On imagine parfois les géants de la technologie prenant directement la place des États. Or, un gouvernement conserve des prérogatives que les entreprises n’ont pas : voter et faire appliquer la loi, lever l’impôt, garantir la continuité des services publics et répondre devant une population entière. Le scénario le plus plausible est donc moins spectaculaire, mais peut-être plus inquiétant : les institutions conservent leurs pouvoirs officiels tandis que leurs capacités pratiques dépendent de fournisseurs qu’elles ne savent plus remplacer.
L’État garde le droit de décider. Mais si ses administrations ne peuvent plus analyser des situations, élaborer des options ou déployer des politiques sans certains systèmes privés, la liberté de décider autrement s’amenuise. La vidéo appelle ce risque une « souveraineté démembrée ». Il ne s’agit pas d’une situation définitivement acquise, mais d’une trajectoire possible.
Palantir, ou l’exemple français d’une transition qui s’éternise
La DGSI s’appuie sur Palantir depuis 2016 pour exploiter d’importantes masses de données. La solution américaine devait à l’origine être transitoire, le temps de mettre au point un outil national. Pourtant, les renouvellements se sont succédé, jusqu’à un nouveau contrat conclu fin 2025. Le déploiement complet de l’alternative française a été annoncé pour 2028, après des difficultés techniques.
La difficulté n’est pas simplement de résilier un contrat. Changer un système installé au cœur du renseignement oblige à reconstruire des architectures, transférer et protéger les données, tester la sécurité, puis former les agents. Plus un outil fonctionne longtemps, plus son remplacement devient coûteux et risqué. Le gouvernement qui hérite de cette dépendance doit, lui, garantir la continuité des opérations.
Au Royaume-Uni, le ministère de la Défense a également attribué à Palantir un contrat direct d’environ 240,6 millions de livres à la fin de 2025. Un tel partenariat peut répondre à de véritables besoins opérationnels. Il invite néanmoins à poser la question du coût de sortie, de l’interopérabilité et des compétences internes conservées.
Le piège de l’efficacité immédiate
Pour un responsable politique, l’arbitrage paraît simple : développer en interne une technologie complexe peut prendre des années ; acheter une solution existante permet d’obtenir des résultats rapidement. Et les résultats immédiats se voient pendant le mandat, tandis que les risques de dépendance seront parfois supportés par les successeurs.
C’est l’accumulation de décisions raisonnables qui peut transformer un prestataire en acteur incontournable. Les bases de données sont adaptées à ses outils, les agents sont formés à son interface et les savoir-faire alternatifs cessent d’être entretenus. À la fin, le fournisseur n’a pas besoin d’imposer des ordres : il lui suffit que le refus de ses conditions soit devenu politiquement et techniquement trop coûteux.
OpenAI et les nouveaux services publics
Avec des initiatives telles qu’OpenAI for Countries, des entreprises d’IA cherchent aussi à proposer aux gouvernements des infrastructures et des usages adaptés à leurs administrations. Les bénéfices potentiels sont réels : simplification de démarches, traitement de documents, analyse et amélioration de certains services. La question n’est donc pas de rejeter ces outils, mais de déterminer qui contrôle les données, les coûts, les compétences et la capacité de changer de solution.
La différence avec les plateformes numériques d’hier est décisive. Un réseau social pouvait faire pression sur un État depuis l’extérieur, en suspendant un service destiné à la population. L’IA peut entrer directement dans les mécanismes par lesquels l’État comprend, prépare et exécute ses décisions. Si l’administration perd ses propres capacités d’analyse, elle conserve le dernier mot sans nécessairement maîtriser toutes les options présentées.
Peut-on surveiller une technologie que l’on comprend moins bien que ses fabricants ?
Une grande partie des modèles les plus avancés est développée dans l’industrie privée. Les entreprises concentrent les infrastructures de calcul, des équipes de recherche et une connaissance particulièrement fine de leurs systèmes, sans pour autant comprendre parfaitement tous les mécanismes internes de ces modèles. Les régulateurs doivent donc évaluer des technologies dont les capacités progressent très rapidement, avec des ressources et un accès parfois plus limités.
Cette asymétrie peut produire un double lien de dépendance : les administrations achètent des outils pour exercer leurs missions, puis sollicitent les fabricants pour comprendre les risques et les limites des mêmes outils. Cela ne rend pas toute régulation impossible ; cela renforce l’importance d’évaluations indépendantes, d’audits et de compétences publiques durables.
Et si l’IA affaiblissait également le pouvoir des travailleurs ?
La vidéo élargit ensuite son raisonnement à l’économie. Le citoyen n’exerce pas uniquement une influence par le vote : son travail, ses compétences, sa consommation et sa contribution fiscale donnent aussi du poids à ses revendications. Une grève, par exemple, repose sur la capacité de suspendre une activité dont d’autres dépendent.
Si l’automatisation permettait un jour de produire une part considérable de la richesse avec beaucoup moins de travail humain, le rapport de force pourrait changer. La richesse serait davantage concentrée entre les propriétaires des machines, des données et des infrastructures. Les États pourraient alors dépendre davantage des bénéfices de quelques acteurs majeurs pour financer leurs politiques.
Le revenu universel, souvent présenté comme une réponse à l’automatisation, ne résout pas automatiquement cette question : il faudrait encore savoir qui le finance, qui en fixe les règles et comment les citoyens conservent une capacité de négociation. Une société matériellement plus confortable n’est pas nécessairement une société politiquement plus libre. Ce scénario reste hypothétique : ni la disparition généralisée du travail ni une telle concentration ne sont des fatalités.
Des entreprises dirigées par des acteurs aux convictions politiques affirmées
L’enjeu est aussi idéologique. Peter Thiel, cofondateur de Palantir, a écrit dès 2009 qu’il ne croyait plus à la compatibilité de la liberté et de la démocratie. Cette déclaration ne prouve pas l’existence d’un programme secret visant à abolir les institutions démocratiques. Elle rappelle en revanche que les entreprises technologiques ne sont pas des outils abstraits et neutres : elles sont dirigées par des personnes, avec des intérêts économiques et une vision du monde.
Quand les mêmes groupes fournissent des services essentiels à l’État, influencent les règles de leur secteur et prennent une place centrale dans la croissance économique, la frontière entre puissance privée et intérêt public mérite une surveillance permanente.
La liberté de choisir son fournisseur, condition de la souveraineté
Il existe pourtant des réponses concrètes : conserver des équipes capables de vérifier les résultats des systèmes d’IA ; développer des capacités publiques pour les missions stratégiques ; imposer l’interopérabilité et la portabilité des données ; soutenir la concurrence et les technologies ouvertes lorsque cela est pertinent ; prévoir dès la signature d’un contrat la possibilité effective de le quitter.
La souveraineté ne signifie pas nécessairement tout produire soi-même. Elle signifie préserver la possibilité de refuser une condition, de corriger une erreur et de choisir une autre voie. Un fournisseur que l’on ne peut plus quitter n’est plus tout à fait un fournisseur : il devient un tuteur.
Une question démocratique, pas seulement technologique
Le risque principal ne réside donc pas dans un coup d’État des machines. Il tient à une évolution beaucoup plus discrète : des États plus performants à court terme, mais progressivement moins autonomes à long terme. Les élections auraient toujours lieu, les lois seraient toujours votées et les ministres resteraient responsables. Seulement, leur marge de manœuvre pourrait dépendre de plus en plus de décisions prises ailleurs.
Rien de cet avenir n’est écrit. Mais c’est précisément maintenant, au moment où ces technologies s’installent dans les institutions, que se décide la possibilité de rester indépendants demain.
Vidéo analysée : voir l’enquête sur YouTube. Les exemples et scénarios discutés ici proviennent de la vidéo ; ils sont distingués des conclusions et des hypothèses qu’ils invitent à formuler.
