Trump attaque l’IA, les géants tech rigolent en silence
Donald Trump a encore frappé, mais cette fois, c’est l’IA qui a pris cher. « L’intelligence artificielle est une menace pour l’humanité », a-t-il tonné lors d’un meeting en Floride, promettant de « réguler comme jamais » si il est réélu. Les algorithmes de Meta, Google et Microsoft ont immédiatement réagi en censurant ses posts sur le sujet, ironie du sort, ils utilisent justement l’IA pour modérer son contenu. Trump, lui, voit rouge. « Ils veulent nous contrôler, et personne ne fait rien ! » Sauf que si, justement. Les géants tech font quelque chose : ils continuent d’affiner leurs modèles, de vendre des licences à prix d’or, et de louer la transparence tout en gardant leurs entrailles algorithmiques sous scellés. Pendant ce temps, l’Union européenne, avec son AI Act, tente de poser des règles. Trop tard. Les États-Unis, eux, traînent des pieds, et Trump, dans son délire, propose des solutions dignes d’un épisode de Black Mirror : « On devrait interdire l’IA aux moins de 18 ans ! » Comme si le vrai problème était l’âge des utilisateurs et pas l’absence totale de garde-fous. OpenAI a publié un rapport en mars 2024 qui avoue que 60 % de ses modèles génèrent des « réponses potentiellement nuisibles » sans que personne ne puisse les traquer. Alors oui, Trump a raison sur un point : l’IA est un risque. Mais sa solution ? Un coup de massue réglementaire qui avantagerait encore plus les GAFAM, pendant que les PME et les startups crèveront. La vraie bataille, ce n’est pas « l’IA contre l’humanité », c’est « les géants tech contre le reste du monde ». Et Trump, avec ses tweets, joue leur jeu sans le savoir.
L’IA médicale, ou comment remplacer les médecins sans les former
Revenons à Martin St-Louis. Son cas n’est pas isolé. Aux États-Unis, 87 % des hôpitaux utilisent désormais des outils d’IA pour le triage des urgences, selon une enquête de McKinsey (2023). Résultat ? Les jeunes médecins sont moins formés aux examens physiques basiques. « Avant, on apprenait à écouter le cœur d’un patient, à sentir son souffle, à voir la couleur de ses muqueuses. Aujourd’hui, on leur apprend à cliquer sur des boutons dans un logiciel », explique le Dr. Elena Vasquez, chef de la résidence en médecine d’urgence à Boston. L’IA gagne du temps, mais elle perd en précision. Un algorithme ne sent pas l’odeur de l’infection, ne détecte pas la peur dans les yeux d’un patient. Google Health a testé son outil DeepMind dans plusieurs hôpitaux britanniques : après deux ans, les erreurs de diagnostic ont baissé… de 5 %. Pas assez pour justifier le licenciement de 120 radiologues. « On remplace des humains par des machines qui coûtent cher à entretenir et qui, en cas de bug, tu ne peux même pas virer », résume Vasquez.
Le pire ? Les assurances et les gouvernements poussent à cette automatisation pour réduire les coûts. Au Québec, le ministère de la Santé a signé un contrat de 120 millions par an avec Telus Health pour déployer des « cliniques virtuelles » dans toutes les régions. Problème : les zones rurales, déjà en sous-effectif, se retrouvent avec des infirmières qui doivent gérer à la fois des patients en chair et en os et des dossiers numériques. « On est passé d’un système où on avait trop peu de médecins à un système où on a trop peu de médecins et des machines qui nous jugent », raconte une infirmière de Matane, qui préfère rester anonyme. L’OMS a tiré la sonnette d’alarme en 2022 : « L’automatisation des soins primaires augmente les inégalités d’accès ». Traduction : les riches auront des diagnostics rapides et des médecins humains. Les autres, des écrans et des erreurs.
Ce que Trump et les hôpitaux ont en commun : la peur du changement
Martin St-Louis n’est pas un nostalgique. Il utilise lui-même des outils numériques. Mais il refuse de les laisser décider à sa place. « Un médecin, ça pose des questions. Une IA, ça donne des réponses. Pas les mêmes », martèle-t-il. Trump, lui, a peur de l’IA parce qu’elle lui rappelle qu’il n’est pas « le plus malin de la salle ». Les hôpitaux ont peur de l’IA parce qu’elle révèle leur avidité : moins de lits, moins de personnel, plus de profits. Le vrai danger de l’IA n’est pas qu’elle soit trop intelligente, mais qu’elle soit trop bête pour assumer ses limites.
Prenez le cas de IBM Watson, ce monstre censé révolutionner l’oncologie. Après des années de promesses, une étude de Harvard (2021) a montré que ses recommandations thérapeutiques étaient fausses dans 30 % des cas. Résultat ? Watson a été relégué à des tâches administratives. « On a remplacé des humains par des machines, et les machines ont remplacé des humains par des machines », résume un oncologue de Lyon. La boucle est bouclée.
La prochaine crise ? Quand l’IA se trompe et que personne n’assume
Il y aura un jour un procès. Un patient mort parce qu’un diagnostic à distance a été mal interprété. Une famille qui réclamera des comptes. Et là, les hôpitaux diront : « C’est l’IA qui a fait l’erreur. » Les géants tech répondront : « Nos algorithmes sont couverts par des clauses de non-responsabilité. » Les gouvernements ? « C’est la faute aux médecins qui n’ont pas suivi les protocoles. » Et Trump ? Il sera déjà en train de tweeter sur « les dangers des robots », sans jamais mentionner que c’est lui qui a poussé à la suppression des régulations sur les startups tech dans les années 2010.
Le problème n’est pas la technologie. C’est l’argent. Et la lâcheté. L’IA n’est pas une menace. C’est un miroir. Elle reflète ce qu’on veut bien y mettre : de la vitesse, de la rentabilité, et zéro empathie. Martin St-Louis l’a compris. Il a choisi de partir avant que son hôpital ne le force à tuer quelqu’un par écran interposé. La question n’est plus « Peut-on faire confiance à l’IA ? », mais « Peut-on faire confiance à ceux qui la contrôlent ? »
Et la réponse, pour l’instant, est non.
