Il y a encore quelques années, l'intelligence artificielle (IA) se présentait comme une curiosité technologique, un adversaire aux échecs ou un outil de laboratoire. Aujourd'hui, elle est devenue infrastructure. «L'IA s'est infiltrée dans chaque système que j'utilise au quotidien», résume Eric Sullivan, Senior Desk Editor for Technology de Scientific American, lors d'un webinaire organisé le 19 février.

Pour Deni Ellis Béchard, Senior Writer for Technology et coauteur du rapport spécial Inside the New AI World Order, cette omniprésence se manifeste dans les gestes les plus anodins : consulter un système d'IA pour savoir comment s'habiller pour un événement dans un pays étranger ou encore comment se comporter poliment dans une culture inconnue. «C'est devenu tellement normal que je n'y pense plus», confie-t-il. L'IA n'est plus un outil que l'on choisit d'utiliser; elle est le fond sur lequel se déroule la vie moderne.

Promesses excessives

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Pourtant, autour de cette réalité banalisée s'est développé un écosystème de promesses excessives. L'une des plus persistantes : l'IA rendrait le travail plus rapide, plus facile, plus humain. Les études contredisent ce tableau idyllique. «Les gens qui utilisent davantage l'IA au travail finissent par travailler plus dur et s'épuiser plus vite», note Eric Sullivan. Les données restent contradictoires, mais l'image de l'IA comme outil de libération du temps se heurte à la réalité d'une culture de productivité qui absorbe tout gain d'efficacité.

L'autre mythe, peut-être le plus répandu, est celui du remplacement intégral : l'IA prendrait la place des humains, poste par poste, secteur par secteur. Béchard nuance fortement cette lecture. Selon lui, l'IA n'installe pas une machine à la place d'un employé ; elle démultiplie la capacité d'un individu qui sait s'en servir. «Ce qui se passe, c'est un passage culturel de la production vers l'évaluation», explique-t-il. Là où l'on attendait d'un travailleur qu'il produise, on attendra désormais de lui qu'il juge, oriente, corrige. Ce déplacement est aussi profond que discret.

Ce qui frappe le plus les observateurs de ce secteur, c'est la vitesse. En moins de trois ans depuis le lancement de GPT-4, les systèmes ont accompli un bond que Béchard qualifie de «renversant». Ce qui nécessitait un mois de travail en 2023, peut aujourd'hui être produit en quelques minutes avec une requête bien formulée. Il cite un exemple concret : une amie avait besoin d'un logiciel professionnel de mise en page pour un livre, un outil coûtant plusieurs centaines de dollars.

Béchard a sollicité Claude Code, l'outil de codage agentique d'Anthropic pour les développeurs, afin de bâtir le logiciel. En 15 minutes, une version fonctionnelle était prête. «Ça n'aurait pas été possible il y a six mois», insiste-t-il. Cette accélération a des conséquences directes sur les marchés boursiers - les valeurs de nombreuses entreprises logicielles chutent à mesure que les investisseurs anticipent la capacité des IA à reproduire leurs produits. Elle a aussi des conséquences sur la formation : en quelques semaines, des étudiants atteignent des niveaux d'expertise que leurs aînés mettaient des années à acquérir.

Les gagnants et les perdants

La transformation bénéficie à certains, au détriment évident d'autres. Parmi les perdants clairement identifiés : les travailleurs débutants. Un cadre supérieur en informatique interrogé par Béchard reconnaît qu'aucun programmeur junior ne peut aujourd'hui rivaliser avec les assistants IA dont il dispose. Dans les rédactions, les tâches autrefois confiées aux jeunes journalistes - rédiger les cours de la Bourse, les résultats sportifs, les bulletins météo - sont depuis plusieurs années automatisées par les agences de presse.

Plus généralement, toute entreprise dont le modèle repose sur la production de contenus standardisés, sans réseau de distribution propriétaire ni propriété intellectuelle distinctive, se trouve en position fragile. Les chauffeurs, les manutentionnaires, de nombreux métiers manuels semblent également menacés à court terme.

Du côté des gagnants : les individus dotés d'une vision et capables d'utiliser ces outils pour concrétiser des projets qui auraient autrefois nécessité des équipes entières. Béchard évoque le cas d'un développeur indépendant ayant lancé une application-d'abord connue sous le nom de Moltbot, rebaptisée OpenClaw- entièrement construite par vibe coding, c'est-à-dire en décrivant ses intentions à une IA sans écrire une seule ligne de code manuellement.

Une entreprise à une personne, viable et distribuée à grande échelle. Sullivan ajoute une autre catégorie de gagnants, soit ceux qui maîtrisent l'outil : «Les personnes qui savent comment utiliser l'IA pour les tâches pour lesquelles elle est conçue sont celles qui s'en sortiront bien. Celles qui n'y touchent pas, ou ne savent pas s'en servir, seront de plus en plus à la traîne.»

Derrière l'immatérialité apparente des modèles de langage se cache une réalité physique lourde. En 2025, les estimations font état de 1 500 milliards de dollars investis dans des projets d'infrastructure pour alimenter les data centres nécessaires à ces systèmes. Ces derniers consomment des quantités d'électricité qui mettent sous tension les réseaux locaux, au détriment des habitants des zones concernées. Parallèlement, la demande en composants informatiques a fait grimper les prix des cartes graphiques et de la mémoire vive à des niveaux qui pénalisent même les utilisateurs ordinaires.

L'exemple danois

L'IA ouvre aussi de nouveaux fronts dans le domaine de la criminalité. Les deepfakes, désormais bon marché et rapides à produire, se multiplient dans les lycées américains sous forme de contenus intimes non consentis. Des escroqueries téléphoniques mobilisent des voix synthétiques imitant des proches pour soutirer de l'argent à des personnes âgées. Béchard a par ailleurs enquêté sur un système d'IA criminel vendu en ligne, capable de concevoir des arnaques sur mesure, des malwares, et même de fournir des instructions pour commettre des crimes violents.

Face à ces dérives, Béchard plaide pour un modèle législatif inspiré de celui proposé par le Danemark : garantir à chaque individu un droit de propriété sur son image, sa voix et sa personnalité. Un tel cadre permettrait d'activer les mécanismes de droit d'auteur, réputés plus efficaces auprès des plateformes que les simples signalements pour atteinte à la vie privée.

Ce que retiennent Sullivan et Béchard, c'est une conviction qui ressemble presqu'à une mise en garde : se tenir à l'écart de l'IA par principe est un recul qui profite à ceux qui n'attendent pas. Les enseignants débordés, les travailleurs exposés, les communautés mal représentées dans les données d'entraînement - ce sont précisément eux qui ont le plus à perdre à laisser d'autres façonner ces systèmes à leur place et le plus à gagner à s'y engager, à les contester, à en réclamer une version qui leur ressemble.