Intelligence artificielle et société : le prix du choix

L’Amoureux est souvent associé à l’amour, au désir, à la rencontre. Dans le chemin que je poursuis avec le Tarot, j’y vois surtout autre chose : la bifurcation. Le moment où plusieurs chemins deviennent possibles, et où choisir signifie aussi renoncer. Une image qui résonne étrangement avec notre époque, prise entre l’accélération de l’intelligence artificielle, la transformation du travail et un modèle européen qui semble arriver au bout de quelque chose.

Le Bateleur expérimentait. La Papesse recevait et conservait. L’Impératrice organisait la pensée. L’Empereur construisait. Le Pape transmettait. Cinq étapes d’une même construction — apprendre ce que le monde nous transmet.

Avec L’Amoureux, quelque chose change : il faut désormais déterminer ce qu’on veut en faire. C’est le passage entre un monde reçu et un monde choisi. Et ce passage n’a rien de confortable.

Choisir, c’est aussi abandonner

Nous aimons présenter le choix comme une liberté supplémentaire. Choisir sa voie, son métier, son avenir, la technologie que l’on utilise. Mais il manque souvent une moitié de la définition : choisir signifie aussi renoncer.

Lorsque deux chemins apparaissent devant nous, prendre celui de droite ne consiste pas seulement à avancer vers quelque chose. Cela signifie aussi abandonner celui de gauche — au moins pour un temps, parfois définitivement.

Face à une bifurcation, on imagine en général deux attitudes possibles : accélérer, ou freiner. Il en existe une troisième, plus discrète : attendre, laisser la situation se décanter, remettre la décision à plus tard. On la présente rarement comme un choix. Elle en est pourtant un — j’y reviendrai, car c’est peut-être la plus fréquente des trois, et la moins assumée.

C’est cette dimension de L’Amoureux que je trouve particulièrement actuelle. Nous sommes peut-être collectivement placés devant plusieurs bifurcations à la fois : technologiques, économiques, politiques, géopolitiques. Et derrière chacune revient la même question : sommes-nous réellement en train de choisir, ou simplement de suivre la direction qui s’impose à nous ?

L’intelligence artificielle rend cette question presque impossible à éviter.

L’intelligence artificielle : l’accélération devient visible

Je serais mal placé pour tenir ici un discours simplement hostile à l’intelligence artificielle. Je l’utilise énormément. Elle est devenue un outil de travail quotidien — image, vidéo, son, écriture, recherche, code. En quelques années, et même en quelques mois, des possibilités qui auraient semblé extraordinaires sont devenues presque banales.

C’est précisément parce que je l’utilise autant que je mesure aussi ce qui m’inquiète. Non pas l’existence de la technologie elle-même, mais la vitesse du déplacement.

Le 8 septembre 2026, OpenAI a annoncé avoir obtenu, grâce à un système multi-agents, une démonstration concernant le problème de Navier-Stokes, l’un des sept problèmes du prix du Millénaire. L’entreprise indique que le groupe ayant produit le résultat mobilisait de l’ordre de 10 000 agents simultanés, que la recherche avait duré environ 88 heures, avant 17 heures supplémentaires de formalisation et de vérification avec Lean. Pour ce seul travail, les agents auraient échangé 2,7 millions de messages.

Deux précautions s’imposent. D’abord, OpenAI affirme avoir résolu le problème ; cela ne signifie pas qu’il est déjà officiellement reconnu comme tel par la communauté mathématique ou par le Clay Mathematics Institute. L’annonce a également suscité une controverse autour de travaux antérieurs portant sur un problème voisin. Cette controverse ne permet pas, à elle seule, de juger la validité de la démonstration. Elle rappelle surtout qu’une annonce de cette ampleur doit encore être examinée par la communauté mathématique avant d’être tenue pour acquise.

Ce n’est de toute façon pas le million de dollars du prix qui m’intéresse. C’est la méthode. Nous ne parlons plus seulement d’un chatbot répondant à une question humaine, ni même d’une machine fabriquant rapidement une image ou un texte. Des milliers d’agents peuvent explorer des pistes en parallèle, confronter leurs résultats, abandonner certaines voies, en privilégier d’autres et contribuer à produire une connaissance qui n’était pas simplement contenue, telle quelle, dans une réponse déjà écrite.

Le déplacement est considérable. La question devient alors moins « l’intelligence artificielle est-elle utile ? » que « qu’allons-nous transformer en l’utilisant ? »

Une économie plus riche ne signifie pas des travailleurs plus riches

Cette distinction apparaît très clairement dans un travail récent publié par Anthropic sur différents scénarios économiques liés au développement de l’IA. Il faut là encore être précis : ce ne sont pas des prédictions. Anthropic propose plusieurs scénarios pour les États-Unis à l’horizon 2030, allant d’un impact relativement modéré jusqu’à une transformation extrêmement rapide de l’économie — une manière d’explorer différents futurs possibles, pas de les annoncer.

Et certains résultats sont troublants. Dans tous les scénarios présentés, l’IA augmente la production de richesse. Mais lorsque ses capacités et son adoption deviennent très importantes, cette augmentation ne bénéficie plus de la même manière au travail et au capital.

Dans le scénario dit « substantiel », le PIB augmente fortement tandis que les salaires des travailleurs de la connaissance stagnent. Dans le scénario « extrême », le modèle aboutit à un chômage de près de 18 % parmi les travailleurs cognitifs, tandis que la part du revenu allant au travail tomberait à environ 45 %, contre près de 55 % pour le capital.

Encore une fois, ce scénario n’est pas une prévision : il montre ce que produiraient certaines hypothèses particulièrement fortes sur les capacités de l’IA, sa vitesse d’adoption et l’automatisation du travail.

Autrement dit, une société peut théoriquement produire beaucoup plus sans que ceux qui y travaillent deviennent proportionnellement plus riches. Voilà une question plus intéressante que le sempiternel débat entre technophiles et technophobes : qui bénéficie du progrès ?

Cette question n’est pas née avec ChatGPT.

Jacquard, les Luddites, les Canuts : le progrès a toujours un prix

C’est de cette réflexion qu’est né le film Le prix du progrès, intégré au Vlog 85. J’ai voulu remonter au début du XIXe siècle.

Le métier Jacquard utilise des cartes perforées pour automatiser la sélection des fils et permettre la réalisation de motifs complexes. Ces cartes portent en quelque sorte des instructions — une mécanique souvent évoquée, plus tard, dans l’histoire des techniques de traitement de l’information.

Quelques années plus tard, en Angleterre, les Luddites entrent dans l’histoire. Nous utilisons aujourd’hui le mot pour désigner quelqu’un de stupidement hostile à la technologie. C’est une caricature. Les archives britanniques montrent des ouvriers qualifiés confrontés à des machines permettant de remplacer certains savoir-faire et, dans certains cas, de faire pression sur les salaires. Ils ne se sont pas contentés de casser des métiers : pétitions, manifestations et démarches auprès des autorités précédèrent ou accompagnèrent les destructions de machines. La répression fut extrêmement sévère.

Puis viennent les Canuts lyonnais. Là encore, attention aux raccourcis : la révolte de 1831 n’est pas simplement une rébellion contre le métier Jacquard. Les ouvriers de la soie réclament avant tout une amélioration du tarif, c’est-à-dire de la rémunération de leur travail, que les négociants refusent d’accorder. Un accord est finalement obtenu avant de rester inappliqué, ce qui conduit à la grève puis à l’insurrection.

Trois moments différents, trois contextes qu’il ne faut pas confondre. Mais un fil commun demeure : une innovation modifie la manière de produire, elle redistribue la valeur. Certains gagnent en productivité, d’autres voient leur savoir-faire perdre une partie de sa valeur économique.

La machine n’est pas nécessairement le problème. La répartition des gains, des pertes et du pouvoir de décision peut le devenir — et c’est déjà, à sa façon, une question de choix : celui de savoir qui décide de cette répartition, et au nom de quoi.

Le vrai choix : que voulons-nous encore faire nous-mêmes ?

Il existe pourtant une différence majeure entre les révolutions industrielles précédentes et celle que nous vivons. Nous ne déléguons plus seulement de la force physique ou des gestes répétitifs. Nous commençons à déléguer des fonctions que nous avions longtemps considérées comme profondément humaines.

La mémoire, déjà, est largement externalisée. Nous ne mémorisons plus forcément un itinéraire : le GPS le fait pour nous. Nous ne retenons plus un numéro : le téléphone le conserve. Nous confions aux moteurs de recherche une partie de notre accès au savoir, aux machines nos calculs. Et maintenant nous leur confions aussi une partie de l’écriture, de l’image, de la musique, de la programmation, de l’analyse — parfois même de la réflexion.

Je ne crois pas que cette délégation soit mauvaise en soi ; je serais incohérent à l’affirmer, puisque j’utilise ces outils constamment. Mais il existe une différence essentielle entre déléguer consciemment une tâche et cesser progressivement de savoir pourquoi on la délègue. C’est probablement là que se situe l’une des vraies lignes de partage.

Il ne s’agit pas de conserver artificiellement chaque ancien métier, chaque ancien outil, chaque ancienne manière de travailler. Les sociétés évoluent, les métiers aussi. Mais peut-être devons-nous décider ce que nous souhaitons continuer à exercer nous-mêmes, même lorsqu’une machine pourrait le faire plus rapidement — non parce que l’humain serait toujours meilleur, mais parce que certaines activités ont une valeur qui ne se réduit pas à leur rendement.

Europe : ce que j’appelle aujourd’hui un effondrement

Cette question du choix dépasse pour moi la technologie. Elle rejoint ce que j’observe en Europe.

J’utilise aujourd’hui un mot que je n’aurais peut-être pas employé de la même manière il y a quelques années : effondrement. Je ne parle pas d’un scénario spectaculaire dans lequel tout cesserait de fonctionner du jour au lendemain. Ce que j’appelle effondrement ressemble plutôt à la décomposition progressive d’un modèle — économique, industriel, politique, géopolitique.

C’est ici une lecture personnelle, pas une démonstration : je crois que cet effondrement est en cours. Mais mon regard sur lui a changé. Pendant longtemps, ce mot impliquait presque nécessairement l’idée d’une catastrophe qu’il faudrait empêcher à tout prix. Je n’en suis plus certain. Je commence à envisager qu’un système puisse parfois devoir atteindre ses limites pour que quelque chose d’autre devienne possible.

Cela ne signifie pas souhaiter les difficultés. Une rupture économique peut détruire des entreprises, provoquer du chômage, réduire des revenus et frapper d’abord ceux qui disposent déjà du moins de marge de manœuvre. Il n’y a aucune raison de romantiser cela.

Mais une autre question mérite d’être posée : faut-il nécessairement sauver un système simplement parce qu’on a peur de ce qui pourrait lui succéder ? Car continuer exactement dans la même direction est aussi une décision. Et ne rien décider n’efface pas les conséquences.

Refuser, accepter ou attendre : trois choix, pas deux

C’est ici que L’Amoureux retrouve toute sa place. Face à l’intelligence artificielle, on imagine souvent deux camps : ceux qui veulent tout accélérer et ceux qui voudraient tout arrêter. Je ne me reconnais réellement dans aucun des deux.

Tout refuser me semble ignorer ce que ces technologies rendent possible. Tout accepter me semble renoncer à se demander où l’on veut aller.

Il existe une troisième attitude, celle que j’évoquais plus haut : attendre. Mais attendre est encore un choix. Refuser est un choix. Accepter est un choix. Ne rien décider collectivement, jusqu’à ce que le marché, la technologie ou les événements décident à notre place, en est encore un.

La question importante devient donc moins de savoir si l’on est « pour » ou « contre » le progrès que de regarder ce que chaque décision rend possible ensuite.

Qu’allons-nous gagner ? Qu’allons-nous perdre ? Et surtout : qu’est-ce que nous voulons absolument préserver ?

Préserver notre capacité à choisir

Concernant l’intelligence artificielle, ma réponse commence à se préciser. Je ne veux pas préserver tous les anciens outils. Je ne pense pas davantage qu’il soit possible de figer tous les métiers.

Je voudrais préserver quelque chose de plus fondamental : notre capacité à choisir.

Continuer à penser, alors qu’une machine peut nous proposer une réponse. Continuer à douter, alors qu’elle s’exprime avec assurance. Savoir encore créer, alors qu’elle peut produire dix propositions en quelques secondes. Garder la possibilité de dire non.

Et peut-être, parfois, faire encore quelque chose nous-mêmes — non parce que nous serions plus rapides ou plus productifs, mais simplement parce que nous avons décidé que cette activité avait encore de la valeur pour nous.

Dans Le prix du progrès, Mat finit par arriver devant une bifurcation.

Deux chemins.

Il observe.

Il ne choisit pas immédiatement.

Cette image est probablement la meilleure conclusion possible à ce Vlog 85. Nous n’avons pas nécessairement besoin de savoir aujourd’hui quel chemin sera le bon. Mais il serait dangereux de croire que nous pouvons emprunter n’importe lequel sans conséquence.

Car devenir capable de choisir, c’est aussi comprendre qu’il n’existe pas toujours de chemin gratuit.

Choisir, c’est savoir qu’un prix existe — et accepter de vivre avec les conséquences de son choix.