entraînés sur des données publiques, donc, selon les géants du numérique, libres de droits. Spoiler : ce n’est pas le cas. Mais comme personne ne veut se battre contre une IA, les plateformes traditionnelles crèvent en silence.
Le pire ? Les États subventionnent cette course. En Chine, le gouvernement a injecté 15 milliards de dollars dans l’IA depuis 2020. Aux États-Unis, les crédits d’impôt pour la R&D en IA ont explosé. Mais qui en profite vraiment ? Pas les PME, pas les chercheurs indépendants, juste les GAFAM et leurs clones chinois (Baidu, Alibaba, Tencent). Ces entreprises ont accès à des données massives, à des calculs quasi gratuits (grâce aux GPUs Nvidia subventionnés), et à des talents formés dans les universités publiques. Le reste du monde paie l’addition.
Ce que personne ne dit sur l’IA : elle ne crée pas de richesse, elle la redistribue
Voilà le vrai scoop : l’IA ne génère pas de croissance, elle la concentre. Elle ne détruit pas des emplois, elle les déplace, vers des métiers que personne n’a anticipés, avec des salaires qui dépendent de la bonne volonté des plateformes.
Prenez l’agriculture. En Inde, des startups comme CropIn utilisent l’IA pour optimiser les récoltes. Résultat ? 20 % de gains de productivité pour les grands propriétaires terriens. Mais les petits paysans, eux, n’ont pas accès à ces outils. Ils continuent à perdre du temps et de l’argent contre des algorithmes qu’ils ne contrôlent pas. L’IA agrandit les écarts.
Même chose dans la santé. Aux États-Unis, IBM Watson promettait de révolutionner l’oncologie. Résultat après 10 ans d’investissement ? Un échec cuisant, avec des diagnostics erronés et des coûts pharaoniques. Pourtant, les hôpitaux continuent à l’utiliser, parce qu’ils n’ont pas le choix. L’IA n’est pas une solution, c’est un levier de pouvoir.
Alors, que faire ? Personne ne sait encore.
Les scénarios sont simples, mais personne n’ose les dire à voix haute :
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Soit on laisse faire, et dans 10 ans, 5 % des entreprises domineront 90 % de l’économie, avec des modèles d’IA si complexes que personne ne pourra les challenger. Les États seront réduits à des superviseurs sans réel pouvoir.
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Soit on casse le système, en taxant les données, en nationalisant les infrastructures cloud, en imposant des quotas d’emplois humains dans les processus automatisés. Mais personne ne veut voter pour ça.
Kevin Warsh a raison sur un point : l’IA est bien le changement le plus violent depuis 2008. Sauf que cette fois, il n’y aura pas de plan de sauvetage. Pas de too big to fail. Juste des algorithmes qui grandissent, des États qui reculent, et des citoyens qui réalisent trop tard qu’on leur a volé leur travail sans qu’ils s’en rendent compte.
La dernière question, la seule qui compte : est-ce qu’on attend que ce soit trop tard pour réagir ?
