Dans le New Yorker, l’écrivaine Jessica Winter revient sur l’invasion de l’IA à l’école. Elle pensait être tranquille jusqu’à ce que ses enfants entrent au lycée au moins. Il n’en a rien été. Sa fille de 11 ans qui vient d’entrer au collège a reçu un Chromebook sur lequel Gemini était préinstallé. Quelque soit les travaux qu’elle doit y accomplir, d’innombrables messages lui proposent de l’aider à écrire, à modifier ses présentations, à générer des images… Désormais l’IA est là. « Elle lit ses poèmes et connaît ses mots de passe. Elle l’observe constamment à travers l’écran. » 

Aux Etats-Unis, aucune entreprise d’IA ne détient de monopole sur l’école. Mais elles sont présentes partout. Dans les écoles publiques de Boston, les élèves de sixième utilisent les chatbots d’OpenAI et d’Anthropic pour se préparer aux tests standardisés. Dans les districts scolaires de New York et de Los Angeles, entre autres, des élèves de maternelle interagissent avec Amira, un robot de lecture ludique qui enregistre leur voix afin de leur fournir des commentaires personnalisés grâce à l’IA. Un parent d’élève d’école publique de Brooklyn a raconté qu’en cours d’arts plastiques, les élèves de CE1 pouvaient créer des œuvres avec l’IA grâce à Adobe Express for Education… « Le soutien à l’IA générative dans les écoles primaires et les collèges repose sur la conviction qu’une initiation précoce à cette technologie favorisera la culture numérique, donnera aux élèves des bases en ingénierie et les préparera à un avenir où la plupart des professions seront fortement influencées par l’IA. » 

Des outils… pour fidéliser les enfants

Dans le cadre d’un des procès contre les géants du numérique aux Etats-Unis, des documents internes de Google ont montré que la motivation de Google à fournir des outils aux écoles visait à « fidéliser les enfants à vie », rappelait le journaliste Tyler Kingkade pour NBC News en janvier. Pour Sarah Gardner, la responsable de Heat Initiative, une association de parents militants critique des plateformes de médias sociaux, nous devrions surtout nous interroger pour savoir pourquoi nous laissons les géants du numérique s’accaparer le marché scolaire. Et notamment Google, qui domine largement ce marché. « Selon les cabinets d’études de marché, les écoles représentent aujourd’hui 80 % des achats de Chromebooks. En 2017, Google annonçait que plus de la moitié des élèves des écoles publiques américaines utilisaient ses applications et produits pour leurs travaux scolaires. En 2021, ce chiffre dépassait les 170 millions d’élèves et d’enseignants à travers le monde. » 

Jessica Winter pointe de nombreuses études qui montrent les limites de l’usage de l’IA dans le cadre scolaire. La Brookings Institution a publié une analyse préliminaire sur l’IA et l’éducation des enfants, combinant l’analyse d’environ quatre cents études et des centaines d’entretiens avec des élèves, des parents, des enseignants et des spécialistes des technologies. Cette analyse conclut que les outils d’IA « compromettent le développement fondamental des enfants ». 

Même certains défenseurs de l’IA dans l’éducation reconnaissent que l’IA présente des risques cognitifs et socio-émotionnels importants pour les jeunes. Amanda Bickerstaff est la cofondatrice et présidente de l’organisation AI for Education, qui propose des formations aux enseignants et aux élèves sur l’intelligence artificielle générative. « Les enfants de moins de dix ans ne devraient pas utiliser de chatbots », explique-t-elle. « Ces outils requièrent une expertise et des compétences d’évaluation que même de nombreux adultes ne possèdent pas. » La décision de Google de rendre Gemini accessible à tous les âges, a-t-elle ajouté, est l’une des rares fois de sa carrière où elle a perdu le sommeil à cause d’une question professionnelle. Elle se souvient avoir pensé : « ils savent pertinemment que cela va être néfaste pour les enfants, et pourtant, ils persistent. » Bickerstaff poursuit : « Je ne pense pas qu’ils se posent des questions fondamentales comme : “Si un enfant peut immédiatement créer une image au lieu de la dessiner, qu’adviendra-t-il de sa capacité à réfléchir et à dessiner par lui-même ?” » Drew Bent, responsable de la recherche en éducation chez Anthropic, répond : « Ce n’est pas à nous, en tant qu’entreprise, de dire : “Utilisez l’IA à tel âge, pas à tel autre.” » 

La fille de Winter a réalisé une présentation qui comportait nombre de défauts. L’IA lui a proposé de les corriger. Mais elle est restée imperturbable face à la proposition : « Je préfère la mienne, parce qu’elle est originale et que j’y ai mis tout mon cœur. Je préfère la mienne parce qu’elle ne m’a pas pris trente secondes. » 

Les outils d’IA proposent de supprimer l’expérience, explique clairement Jessica Winter. Leurs interventions finalement « bloquent et détournent la progression naturelle et graduelle des jeunes vers la maturité cognitive ». « Les enfants n’ont pas ce filtre adulte qui consiste à extraire stratégiquement des informations de leurs expériences, et retiennent donc une multitude de détails inattendus que les adultes jugeraient sans intérêt. Cela leur permet d’être créatifs d’une manière qui nous est inaccessible », explique un psychologue. Dans son livre, Teaching Machines (MIT Press, 2020), la journaliste spécialiste des questions d’éducation technologiques, Audrey Watters (voir aussi sa newsletter), rappellait que l’apprentissage personnalisé a toujours été le rêve de ceux qui automatisent l’éducation. 

C’est ce que proposent les promoteurs d’IA dans l’éducation à l’image du programme de formation pour les enseignants, de l’Académie nationale pour l’enseignement de l’IA. L’académie, dont le siège se trouve dans les locaux de la Fédération unie des enseignants (UFT) à Manhattan, est un projet conjoint de l’UFT et de la Fédération américaine des enseignants (AFT), financé par un partenariat de vingt-trois millions de dollars avec Microsoft, OpenAI et Anthropic. Les cours en présentiel et en ligne proposés par l’académie visent à aider les enseignants « non pas à accepter l’inévitable, mais à le maîtriser », explique Randi Weingarten, présidente de l’AFT.  Celle-ci n’est pourtant pas une prosélyte. Si les membres du syndicat sont en désaccord avec la politique pro-IA de leur district scolaire, ou s’ils ne veulent pas que Gemini s’immisce dans les espaces de travail de leurs élèves, « nous les défendrons », raconte-t-elle à Winter. Nombre de syndicats d’enseignants américains ont refusé de collaborer avec Google car l’entreprise « n’a pas fait les promesses que nous attendions concernant la protection de la sécurité et de la vie privée des élèves et du personnel. »   

D’autres organisations, dirigées par des enseignants et des parents, tentent également de mettre en place des systèmes d’autorisation pour limiter l’utilisation de l’IA dans les écoles. Craig Garrett, dont l’enfant fréquente une école publique de Brooklyn, a créé un groupe WhatsApp de parents inquiets après avoir découvert que son enfant, alors en maternelle, lisait devant l’assistant vocal Amira en classe depuis le début de l’année pour que celui-ci le corrige. Des militants se demandent si l’utilisation d’Amira en classe, par l’enregistrement des voix des élèves, enfreint une loi de l’État de New York interdisant la « divulgation non autorisée d’informations personnelles identifiables ». Garrett fait également partie de la Coalition pour un moratoire sur l’IA, un groupe d’enseignants, de parents et d’élèves de toute la ville qui demande au maire de New York, Zohran Mamdani, et à Kamar Samuels, le chancelier des écoles, un moratoire de deux ans sur l’utilisation de l’IA dans les écoles primaires et secondaires. Un groupe similaire, Schools Beyond Screens, a été créé l’année dernière parmi les parents du district scolaire unifié de Los Angeles. Parmi les objectifs de Schools Beyond Screens figure un contrôle plus strict des contrats lucratifs que les districts scolaires urbains concluent avec les entreprises technologiques. L’association souhaite également que les districts établissent des directives de consentement plus claires concernant l’utilisation des plateformes numériques et adoptent une Charte des droits des élèves en matière de technologie, incluant le droit de « lire des livres entiers », de « lire et d’écrire régulièrement sur papier » et de bénéficier d’un « environnement d’apprentissage peu stimulant ». 

La présence de Chromebooks dans les salles de classe n’est pas inévitable, espère Winter. Comme le montrait la journaliste Natasha Singer dans le New York Times, la polémique autour de la technologie à l’école ne se limite pas aux téléphones. Le collège McPherson, au Kansas, qui a interdit les téléphones portables des élèves pendant les heures de cours, depuis 2022, les laissait regarder des vidéos ou jouer aux jeux vidéos sur les Chromebooks qu’elle leur fournit et qu’ils utilisent en classe. Face à cette contradiction de plus en plus flagrante, le collège a fait machine arrière. En décembre 2025, il a demandé aux élèves de rendre les ordinateurs portables. 

« Depuis des années, des géants comme Apple, Google et Microsoft se livrent une concurrence féroce pour s’implanter dans les salles de classe et former les écoliers à leurs produits technologiques, dans l’espoir de fidéliser les élèves à vie. Pendant plus d’une décennie, les entreprises technologiques ont incité les écoles à acheter un ordinateur portable par enfant, arguant que ces appareils démocratiseraient l’éducation et renforceraient l’apprentissage. Aujourd’hui, Google et Microsoft, ainsi que de nouveaux venus comme OpenAI, rivalisent pour diffuser leurs chatbots d’intelligence artificielle dans les écoles. Mais après des dizaines de milliards de dollars dépensés par les écoles en Chromebooks, iPads et applications éducatives, des études ont montré que les outils numériques n’ont généralement pas amélioré les résultats scolaires ni les taux de réussite des élèves. Certains chercheurs et organisations, comme l’UNESCO, mettent même en garde contre une dépendance excessive à la technologie, qui peut distraire les élèves et nuire à leur apprentissage. Des écoles de Caroline du Nord, de Virginie, du Maryland et du Michigan, qui achetaient autrefois un appareil pour chaque élève, réévaluent désormais l’utilisation intensive des technologies en classe. Et les Chromebooks, les ordinateurs portables les plus populaires dans les écoles américaines, sont devenus un point central de ces discussions. Les responsables scolaires, les enseignants et les parents ont décrit la limitation de l’utilisation des ordinateurs portables comme une tentative de recentrer l’enseignement sur des compétences telles que la collaboration et la communication entre élèves. » Avec le fait que plus de 30 États américains ont limité ou interdit l’utilisation des téléphones portables par les élèves à l’école, le retrait des Chromebooks est le signe d’une prise de conscience, estime Singer. De plus en plus de parents soutiennent des initiatives comme Schools Beyond Screens et le Distraction-Free Schools Policy Project, visant à contrôler et limiter l’utilisation des technologies à l’école. Dix États, dont le Kansas, le Vermont et la Virginie, ont récemment déposé des projets de loi pour limiter le temps d’écran des élèves, exiger des preuves de sécurité et d’efficacité pour les outils numériques scolaires ou permettre aux parents de refuser que leur enfant utilise des appareils numériques pour apprendre. 

Face aux accusations de tout acabit, Google a déclaré avoir fourni aux établissements scolaires des outils pour verrouiller les écrans des Chromebooks des élèves, limiter le contenu qu’ils consultent, gérer leur accès à YouTube et désactiver les Chromebooks après les cours. L’entreprise a également indiqué avoir désactivé YouTube par défaut pour les élèves du primaire et du secondaire disposant d’un compte Google scolaire. 

A McPherson, au Kansas, profs et élèves semblent redécouvrir qu’il y a un monde hors du numérique. 

Dans au autre article, Singer (qui publiera en août un livre sur l’invasion des technologies à l’école, Coding Kids, Norton, 2026) prolonge le sujet d’autres exemples encore. Suite à des réclamations de parents, « le conseil scolaire de Los Angeles a adopté une résolution exigeant du district qu’il limite l’accès des élèves à YouTube, supprime totalement les appareils numériques jusqu’en CP et instaure des limites de temps d’écran pour les classes supérieures, faisant de Los Angeles le premier grand système scolaire américain à prendre une telle mesure. » Le mois dernier, le gouverneur de l’Utah a promulgué une loi permettant aux parents de consulter le temps passé par leur enfant sur un appareil scolaire et de vérifier les sites web visités. A Los Angeles, des parents s’en sont pris à i-Ready, une application de mathématiques et de lecture aux fonctionnalités ludiques, dénonçant justement les compétitions que l’application favorise. « Nos enfants servent de cobayes », dénonce l’association Schools Beyond Screens. Les districts scolaires sommés d’évaluer les outils qu’ils utilisent sont souvent à la peine par manque de moyens. A Los Angeles, Nick Melvoin avec l’association Schools Beyond Screens, a présenté une nouvelle résolution visant à limiter l’accès aux technologies à l’école. Outre la mise en place de nouvelles limites de temps d’écran pour chaque niveau scolaire, cette politique imposera aux écoles primaires et collèges d’interdire l’utilisation des appareils électroniques par les élèves pendant la pause déjeuner et la récréation. Le district devra également établir un rapport sur tous les contrats technologiques scolaires en vigueur. 

L’université est également colonisée

Mais il n’y a pas qu’à l’école, au collège ou au lycée que le déploiement de l’IA pose problème. L’université d’État de Californie (Cal State), fort de 460 000 étudiants et de 22 campus, ambitionne de devenir la plus grande université américaine spécialisée dans l’IA, rapportait en octobre 2025 la journaliste Natasha Singer pour le New York Times. Amazon et OpenAI y déploient des programmes de formation sur leurs produits d’IA. L’université a signé un contrat de 16,9 millions de dollars à OpenAI pour fournir ChatGPT Edu, l’outil de l’entreprise destiné aux établissements scolaires, à plus d’un demi-million d’étudiants et de membres du personnel – un déploiement qu’OpenAI a qualifié de plus important déploiement mondial de ChatGPT à ce jour. « Le renforcement des liens entre Cal State et l’industrie témoigne d’une transformation profonde des rapports de force sur les campus américains ». Il ne s’agit plus seulement de fournir un peu de matériel ou des outils, mais ici, de fournir un partenariat pédagogique impliquant une transformation des modalités pédagogiques mêmes. 

L’université ambitionne de construire « un système d’enseignement supérieur basé sur l’IA qui surpasse tous les modèles existants, tant par son ampleur que par son impact ». Là encore, pourtant, certains professeurs se sont opposés à ce projet d’IA, alors que l’université est confrontée à d’importantes coupes budgétaires. Pour eux, le contrat de plusieurs millions de dollars avec OpenAI – pour lequel l’université n’a pas ouvert d’appel d’offres à des concurrents comme Google – tient du gaspillage (alors que le réseau des community colleges de Californie a obtenu gratuitement les services de chatbot IA de Google pour plus de deux millions d’étudiants et de professeurs).

Les conseils de faculté de plusieurs campus de Cal State ont adopté cette année des résolutions critiquant l’initiative en matière d’IA, affirmant que l’université n’avait pas suffisamment pris en compte le problème de la tricherie via les chatbots. Les professeurs ont également déclaré que les plans de l’administration minimisaient les risques que l’IA fait peser sur l’esprit critique des étudiants et ignoraient les pratiques de travail problématiques du secteur ainsi que les coûts environnementaux. Martha Kenney, professeure d’études féminines et de genre à l’Université d’État de San Francisco, a décrit le programme d’IA de Cal State comme un outil marketing permettant aux entreprises technologiques de promouvoir des chatbots non éprouvés comme de véritables outils pédagogiques. Alors qu’ils en sont loin. 

Une étude récente de chercheurs de Stanford rapportée par le Hechinger Report, montrait par exemple que les outils d’IA ne faisaient pas les mêmes corrections de copies aux élèves selon leurs origines ethniques. « Les dissertations attribuées à des étudiants noirs ont reçu davantage d’éloges et d’encouragements, quand celles attribuées à des étudiants hispaniques étaient plus susceptibles de susciter des corrections grammaticales et orthographiques. Lorsque l’étudiant était identifié comme blanc, les commentaires portaient plus souvent sur la structure de l’argumentation, les preuves et la clarté – des remarques qui peuvent inciter les étudiants à approfondir leurs idées. » 

De nombreux enseignants affirment qu’un enseignement adapté aux réalités culturelles – qui prend en compte l’identité et le vécu des élèves – peut accroître leur engagement scolaire. Mais, si certains élèves sont systématiquement protégés des critiques et ne sont pas incités à progresser en leurs montrant leurs lacunes, le risque est fort d’aggraver encore les différences ethno-sociales. « Le risque est que, sans une vigilance accrue, cette personnalisation puisse abaisser le niveau d’exigence pour certains élèves tout en le relevant pour d’autres. »

Même constat pour Audrey Waters dans un article de sa newsletter. « Google, Anthropic et OpenAI signent des contrats avec des universités. Ces entreprises sont manifestement avides de données à extraire et de nouveaux marchés à exploiter. Et ils cherchent à fidéliser à vie la seule partie de la population qui semble utiliser régulièrement leurs produits. Mais ils se moquent éperdument des valeurs et des objectifs des institutions auxquelles ils vendent leurs services. En effet, « l’intégrité académique » – la pratique de la citation – est une véritable farce pour ceux qui ont construit leurs modèles d’IA, littéralement, en plagiant le travail d’autrui. Ces entreprises l’ont clairement affirmé : la tricherie des étudiants ne les concerne pas. » Quand Google déploie son chatbot auprès des moins de 13 ans, « Google affirme clairement que ces problèmes ne le concernent pas, puisqu’il rejette explicitement la responsabilité sur les parents dans l’annonce du lancement imminent de son produit. Les parents, selon Google, doivent rappeler à leurs enfants de ne pas partager d’informations sensibles avec le chatbot. Les parents, dit l’entreprise, doivent « aider leurs enfants à développer leur esprit critique ». Les parents, dit Google, doivent rappeler à leurs enfants que « Gemini n’est pas humain ». 

Pour Waters, « il ne s’agit pas simplement d’automatiser l’enseignement et l’apprentissage formels (comme si ce n’était pas déjà assez grave) ; il s’agit de saper le savoir ».

Pourquoi l’IA semble-t-elle la solution à l’enseignement ? 

Le chercheur américain Daniel Greene livre pour le magazine de l’association américaine des professeurs d’université (Aaup) une stimulante synthèse des enjeux du développement de l’IA à l’université. L’université est traversée par d’innombrables crises et la dernière en date est liée au développement d’une technologie perçue à la fois « comme une atteinte fondamentale à notre mission éducative et comme une solution potentielle : l’IA générative ». Lorsque nous abordons la question du rôle de l’IA sur les campus, « nous devons à la fois être attentifs non seulement aux codes écrits avec Claude ou aux feuilles de calcul nettoyées avec Gemini, mais aussi aux fonctions politiques et économiques que cette technologie remplit au sein de nos institutions – et pour qui ». Une récente enquête de l’Aaup soulignait pourtant que les professeurs se sentent exclus des décisions importantes concernant l’IA sur le campus. En fait, ils ont peu de place pour décider des achats auxquels procèdent les établissements et encore moins sur la conception, l’utilisation et la réglementation des déploiements de l’IA à grande échelle sur les campus. Cela ne les empêche d’avoir très concrètement à combattre et négocier l’IA dans leur enseignement, leur recherche et leurs services. 

Reste que si les responsables des universités, les élus et les administrations sont si enthousiastes à propos du développement de l’IA sur les campus, c’est d’abord parce que le travail dans l’enseignement supérieur (comme dans l’administration ou les hôpitaux) est à forte intensité de main d’oeuvre et qu’il est difficile à automatiser. Pire, la croissance de la productivité y reste faible. « Nous enseignons à peu près de la même manière qu’il y a soixante ans, mais tout (y compris la main-d’œuvre) coûte plus cher. » Le succès de l’IA n’est pas tant à chercher dans ses performances pour aider les élèves à apprendre, mais reste d’abord et avant tout une promesse d’optimisation des coûts. Une optimisation théorisée dans les années 60 par l’économiste William Baumol sous le nom de maladie des coûts. 

Comme l’explique Nicholas Beuret dans Jacobin, la productivité du travail n’est pas la même dans tous les secteurs. Dans certains secteurs, la productivité n’évolue pas. Jouer une pièce de Shakespeare prend le même temps aujourd’hui qu’il y a 5 siècles. Dans les services à forte intensité de main-d’œuvre, comme la santé ou l’éducation, les salaires augmentent malgré une productivité stable, ce qui entraîne une hausse du coût relatif de ces services. « La maladie des coûts de Baumol engendre une faible croissance économique où les services essentiels, tels que les soins de santé ou d’éducation, deviennent inabordables, tandis que le prix des téléviseurs baisse d’année en année. » Avec la concurrence de l’IA, c’est tout le secteur des services qui est menacé par la maladie des coûts. A terme, estime Beuret, le risque est que des pans entiers de l’économie contemporaine deviennent non viables. Il en résulterait une stagnation profonde et persistante, et non une résolution. Et les timides projets de revenu universel défendus par les technophiles de la Silicon Valley seraient ridiculement insuffisants face à un tel événement. A terme, le succès de l’IA serait la plus grande menace économique que nous ayons à affronter. 

Pour Greene, la maladie des coûts est encore plus vive dans le contexte de la réduction des financements publics. Les frais de scolarité remplacent les investissements publics. Les étudiants veulent donc obtenir leur diplôme le plus rapidement possible pour s’endetter le moins possible, poussant l’enseignement supérieur à fonctionner comme des usines à diplômes. Et ChatGPT et les autres outils d’IA permettent d’accélérer la délivrance de diplômes. Pourtant, la maladie des coûts, n’explique par pourquoi en à peine un an, tant d’établissements d’enseignements supérieurs ont trouvé les fonds nécessaires pour créer des instituts et des diplômes d’IA. « Il s’agit manifestement d’un phénomène politique ». A l’heure où l’éducation supérieure est attaquée au niveau fédéral et où l’image de l’éducation supérieure accusée de toutes parts par l’administration Trump, l’adoption de l’IA est là pour réhausser le prestige et apaiser les détracteurs. 

« Ni les professeurs ni les administrateurs n’ont de contrôle sur les fonctionnalités d’IA intégrées aux logiciels d’entreprise », qui se déploient via de simples abonnements, explique Greene. Dans les universités, l’IA ne se déploie pas seulement dans les outils mis à disposition des professeurs et des élèves, mais également dans des logiciels de paye, de recrutement, et via des systèmes de surveillance. Elle est aussi une aubaine pour contrôler les contenus et les personnes, que ce soit pour fouiller dans les programmes de cours à la recherche de mentions de l’esclavage ou pour trouver les adresses d’étudiants manifestants. Elle est là pour faciliter « une analyse rapide, grossière et à grande échelle » et peu coûteuse. Comme l’a souligné la juriste Salome Viljoen, la droite comprend parfaitement que toute gouvernance est une gouvernance des données. « L’analyse automatisée de texte devient un moyen de contourner toute déférence, même de façade, envers la délibération institutionnelle et la consultation d’experts ». « C’est ce que montrait d’ailleurs très bien la révolution technoculturelle d’Elon Musk au sein du Département de l’efficacité gouvernementale (Doge), où de jeunes hommes fraîchement ou à peine diplômés utilisaient ChatGPT pour réécrire la réglementation fédérale, examiner les demandes de subvention à la recherche de délits d’opinion et scruter les profils des réseaux sociaux et les antécédents judiciaires d’étudiants en situation irrégulière dans l’espoir de trouver des prétextes pour les expulser. Au Fonds national pour les sciences humaines, Justin Fox, ancien associé en capital-investissement devenu fervent défenseur du DOGE, annulait des subventions en demandant à ChatGPT d’indiquer, en 120 caractères maximum, si un projet impliquait la diversité, l’équité et l’inclusion. »

A l’université, la charge de travail administrative ne cesse de croître, alors que les budgets fondent. Dans ce contexte, la direction perçoit l’IA comme un moyen de résoudre le problème de l’intérieur. L’IA promet de remplacer nombre de ces tâches par des machines à un coût bien moindre que l’expertise. La charge de travail et la précarité des professionnels augmentant, la pression sur les coûts contraint les intérêts des employés et de la direction à converger pour réduire le temps consacré aux tâches administratives.

« En fin de compte, l’adoption de l’IA sur les campus universitaires est une question de coût, tant financier que politique. » La solvabilité de l’université est une préoccupation majeure pour tous les administrateurs et conseils d’administration. L’investissement dans l’IA est vue comme une solution. Elle relève à la fois du mimétisme, où les universités sont invités à suivre les pratiques des leaders du secteur. L’IA est à la fois perçue comme une source d’économie et une source de revenus et de légitimité, en proposant des instituts et des diplômes dédiés. 

« Une dynamique inquiétante se dessine, largement indépendante de ce que l’IA, en tant qu’outil, fait réellement pour nous ou pour qui que ce soit d’autre. Les personnes les plus riches du monde se sont enrichies encore davantage grâce à leurs investissements dans l’IA. Elles ont utilisé cette richesse pour installer une administration présidentielle hostile à l’éducation, qui utilise l’IA pour traquer les « criminels de la pensée » et les immigrés. Pour survivre à cette offensive, les directions universitaires se tournent vers les investissements dans l’IA, et vers ces mêmes personnes qui nous attaquent, dans l’espoir d’obtenir ainsi des fonds et une légitimité.»

« Pour les administrations, l’IA représente donc une nouvelle méthode de privatisation du bien public qu’est l’éducation, non seulement en termes de propriété de l’institution, mais aussi par l’atomisation sociale de l’entreprise éducative collective. L’IA est accueillie comme une solution miracle précisément parce qu’il n’existe pas de solution miracle pour une éducation de qualité et accessible, seulement les solutions habituelles et peu attrayantes : classes à effectifs réduits, scolarité gratuite ou peu coûteuse. La hausse constante des coûts rend les études supérieures plus onéreuses d’année en année, et notre refus collectif de taxer la richesse perpétue cette dynamique, nous obligeant à faire toujours plus avec toujours moins. L’IA séduit les employeurs de tous les secteurs car elle semble offrir un moyen de produire de l’expertise à grande échelle sans dépendre de coûteux experts. »

Pour Greene, un véritable investissement fédéral dans l’enseignement supérieur impliquerait nécessairement de taxer les recettes fiscales issues de la richesse privée finançant la bulle de l’IA et de les réorienter vers les services publics essentiels qui rendent possible une société instruite afin de servir au mieux les intérêts des étudiants, des États et de la science.

Nous n’en prenons pas le chemin.  

Est-ce que ces outils améliorent quelque chose ?

Dans le quotidien britannique The Guardian, la chercheuse Velislava Hillman, autrice de Taming EdTech (qu’on pourrait traduire par Dompter les technologies éducatives, Bloomsbury, 2024 – un livre où elle montre que la surveillance par les technologies numériques est désormais normalisées dans le milieu scolaire et que les produits numériques éducatifs n’améliorent pas l’éducation de manière égale pour tous les enfants), rappelle à son tour que les géants de la tech ont profondément transformé les salles de classe et que les parents ont raison de s’inquiéter.

« De la quasi-omniprésence de Google et Microsoft aux produits d’IA spéculatifs tels que CenturyTech, les géants et les entreprises de technologies éducatives promettent un « apprentissage personnalisé » tout en collectant d’énormes quantités de données et en transformant l’éducation en gadgets monétisables et en badges numériques.»

Pourtant, la numérisation de l’éducation est bien peu révolutionnaire, rappelle Hillman. «  Les enfants passent leur temps devant des écrans à créer des diapositives PowerPoint ou à naviguer sur des applications comme Dr Frost ou Quizlet. Leurs cours sont souvent ponctués de publicités intempestives… D’autres s’adonnent à la course aux séries sur Duolingo, soi-disant pour apprendre le français, accumulent des pièces ou se disputent les premières places du classement sur Blooket. Pendant ce temps, les enseignants reçoivent des tableaux de bord de plateformes telles qu’Arbor ou NetSupport, où les élèves apparaissent sous forme de notes et de graphiques allant du vert au rouge. Et tous ces systèmes sont pris dans l’engrenage des guerres de territoire et de la recherche du profit. »

Pour Hillman, l’industrie de l’EdTech mobilise les mêmes tactiques que celle du tabac. Elle sème le doute sur ses effets pour retarder la réglementation et transforme l’inquiétude du public en culpabilité individuelle. Mais pour la chercheuse, « à mesure que ces systèmes se développent et se démocratisent, une fracture inquiétante se dessine : l’enseignement de masse via des applications pour le plus grand nombre, et le tutorat humain et les échanges intellectuels réservés à une élite. Ce qui est présenté comme la « démocratisation » de l’éducation risque d’aggraver les inégalités. » 

Face à cette accélération numérique, l’inquiétude des parents est justifiée. Dans The Atlantic, le journaliste Will Oremus fait le même constat. Le prof de math de son fils de 11 ans lui fait passer du temps sur Prodigy, un site de jeux, qui semble bien plus apprendre à jouer que les maths. « Les écoles conseillent des logiciels éducatifs qui sont devenus difficiles à distinguer de Candy Crush ». Ces jeux proposent entre des parties des questions à résoudre, mais il existe des extensions pour répondre aux questions automatiquement. Le logiciel a dévoré l’école, constate-t-il. Les logiciels éducatifs ne sont plus ce qu’ils étaient. Ils sont peu chers et accessibles, paresseux. 

Pour Hillman : « L’industrie vend ces outils comme un progrès – personnalisés, attrayants, efficaces – mais la réalité est bien plus préoccupante. Ces applications sont conçues pour extraire des données à chaque clic et inciter les élèves à passer un maximum de temps devant les écrans : Times Tables Rockstars distribue des pièces pour les bonnes réponses ; ClassDojo récompense les élèves pour leur bonne conduite ; Kahoot! captive les élèves grâce à des comptes à rebours et des classements. Ce ne sont que différentes facettes d’un même levier psychologique qui pousse les enfants à consulter les réseaux sociaux tard le soir. Même si ces outils améliorent les résultats scolaires (ce qui reste à prouver), la question demeure : à quel prix pour les relations en classe, le développement et le bien-être des enfants ? »

« Et c’est là que le fossé entre les promesses et la réalité apparaît clairement : malgré tous les discours sur l’équité et la personnalisation, les données probantes concernant l’efficacité des technologies éducatives sont limitées, orientées par l’industrie et, au mieux, fragiles. On dispose de peu d’informations sur le temps que les enfants passent sur les appareils scolaires, sur les plateformes qu’ils utilisent, ou sur l’impact de ces dernières sur l’apprentissage – sans parler de leur bien-être et de leur développement. Une étude a révélé que pour obtenir l’équivalent d’une amélioration d’une seule note au GCSE (General Certificate of Secondary Education), les élèves devraient passer des centaines d’heures par an sur une seule application de mathématiques – sans aucune preuve que cela réduise les écarts de réussite pour les élèves les plus défavorisés. L’absence de preuves définitives est présentée comme une garantie de sécurité, tandis que les promesses numériques reposent sur une apparence de certitude qui n’existe pas. »

« Au Royaume-Uni, les financements publics continuent de soutenir la numérisation des salles de classe, avec des appels à l’intégration de l’IA même dans les structures d’accueil de la petite enfance, comme l’a proposé l’ex-ministre de l’éducation britannique dans une tribune. Une étude publiée cette année par le Syndicat national de l’éducation a révélé que les programmes scolaires standardisés, souvent dispensés via des plateformes commerciales, sont désormais largement répandus. Pourtant, de nombreux enseignants affirment que ces systèmes réduisent leur autonomie professionnelle, n’allégent pas leur charge de travail et les excluent des décisions relatives aux programmes. » 

Enfin, pointe la chercheuse, les entreprises de technologies éducatives sont soumises à peu d’obligations. Alors que des audits réguliers, des rapports publics et des possibilité de contrôle indépendants sont nécessaires pour garantir que leurs outils soutiennent l’apprentissage des enfants. 

Il serait temps de poser des questions plus difficiles encore, suggère encore Velislava Hillman. « Pourquoi les applications basées sur la gamification et la manipulation comportementale – des techniques conçues pour maximiser le temps passé devant les écrans – sont-elles désormais la norme dans les salles de classe ? Pourquoi considère-t-on désormais que l’avenir d’un enfant est numérique par défaut ? Ce ne sont pas des préoccupations marginales. Elles touchent au cœur même de la raison d’être de l’éducation. L’apprentissage n’est pas une transaction commerciale. L’enfance n’est pas une opportunité de marché. Comme le rappelle le théoricien de l’éducation Gert Biesta, l’éducation ne sert pas seulement à l’obtention de diplômes et à la socialisation, mais aussi à aider les enfants à devenir des sujets autonomes et responsables. Ce dernier objectif – la subjectivation – est précisément ce qui se perd lorsque l’apprentissage est réduit à des clics ludiques et à des incitations algorithmiques.

Nous ne pouvons empêcher la technologie d’entrer dans la vie des enfants, mais nous pouvons exiger qu’elle soit au service de l’éducation, et non de l’industrie. Voici mon message aux parents : aux côtés des enseignants, votre voix est essentielle pour que les entreprises technologiques rendent des comptes sur ce qu’elles conçoivent, comment elles le commercialisent et les valeurs qu’elles véhiculent dans les salles de classe.»

Récemment Audrey Watters revenait par exemple sur l’insuccès continue de la Khan Academy. Pour nombre de promoteurs de l’EdTech, la Khan Academy reste la référence. Depuis 2009, cet outil de perfectionnement scolaire lancé par Salman Khan, est la coqueluche des cours en ligne, avec ses vidéos Youtube explicatives et ses exercices qui évoluent selon la progression des élèves. La promesse de Khan à produire une révolution de l’apprentissage personnalisé (promue dans un bestseller mondial, L’éducation réinventée, JC Lattès, 2013) n’a cessé d’être renouvelée, notamment par son passage à l’IA avec Khanmigo, l’outil maison (« Nous sommes à l’aube d’une transformation positive majeure de l’histoire de l’éducation grâce à l’IA. »), à grand renfort de tambours et trompettes (promue d’ailleurs par de puissantes conférences TED et par un autre bestseller, Un monde nouveau, L’arbre qui marche, 2025). Khan n’a cessé de promouvoir les technologies éducatives sans jamais s’interroger sur ses échecs. Cela n’empêche pas le sémillant Khan de continuer à dérouler ses promesses. Après avoir reproché aux enseignants de mal s’y prendre, c’est au tour des élèves à qui l’on reproche de ne pas poser les bonnes questions au chatbot, « même si aucune étude n’a démontré que « poser les bonnes questions », pour tous les adeptes de l’ingénierie des invites, permet d’obtenir de meilleures réponses de l’IA », et encore moins un meilleur apprentissage », rappelle avec pertinence Watters. Pour résoudre le peu d’intérêt de son IA maison, Khan l’impose donc, en l’intégrant directement aux programmes. « Loin des promesses d’amélioration de l’éducation, les technologies éducatives ont créé des dépendances éducatives : des dépendances bureaucratiques et, désormais, avec l’« IA », des dépendances cognitives. Il ne s’agit pas d’un simple hasard ; c’est intentionnel », explique Watters. 

Dépendances cognitives, c’est précisément ce qu’évoquait Sam Altman en affirmant « nous envisageons un avenir où l’intelligence sera un service public, comme l’électricité ou l’eau, et où les gens l’achèteront grâce à un compteur ». Comme le souligne Paris Marx : « les milliardaires de la tech veulent faire croire au public qu’ils améliorent le monde et renforcent nos capacités individuelles et collectives. Mais en réalité, ils nuisent à la capacité des gens d’apprendre et de penser par eux-mêmes, voire bouleversent le cours même de leur existence », explique-t-il avant d’en dénoncer le projet. 

Il n’y a pas que les parents, les jeunes aussi détestent l’IA

Depuis la sortie de ChatGPT, nul n’a subi autant la pression de l’IA que les jeunes, explique la journaliste Janus Rose pour The Verge. S’ils sont les plus grands adeptes des chatbots, « les étudiants et les actifs de la génération Z contribuent largement au rejet culturel plus large de l’IA. Et même s’ils utilisent ces outils, une grande partie des jeunes nourrit une profonde amertume, voire du ressentiment, face à un avenir centré sur l’IA qui, pour beaucoup, leur est imposé. » 

« Sortant du monde universitaire et confrontés à un marché du travail de plus en plus impitoyable, les jeunes sont face à une contradiction insoluble. On leur dit, d’un côté, que ces outils vont supprimer des millions d’emplois, et de l’autre, qu’ils doivent les utiliser s’ils ne veulent pas être laissés pour compte.» 

« La crainte que les chatbots nuisent à l’esprit critique et aux compétences sociales est répandue chez de nombreux jeunes adultes, même si une large majorité d’entre eux admettent utiliser régulièrement ces outils. Selon une récente étude Harvard-Gallup, 74 % des jeunes adultes interrogés aux États-Unis déclarent utiliser un chatbot au moins une fois par mois (une autre étude a révélé que plus de la moitié des étudiants américains admettent utiliser ces outils chaque semaine pour leurs travaux universitaires). Parallèlement, 79 % des personnes interrogées par Gallup « craignent que l’IA ne rende les gens plus paresseux », et 65 % estiment que l’utilisation des chatbots « favorise la gratification instantanée, et non une véritable compréhension », et empêche d’aborder les idées de manière critique et constructive.» 

« Dans un sondage Gallup plus récent, l’opinion de la génération Z sur les outils d’IA a atteint un nouveau point bas : seulement 18 % se disent optimistes quant à cette technologie, contre 27 % l’an dernier, et seulement 22 % se disent enthousiastes, contre 36 % auparavant. Le nombre de jeunes actifs de la génération Z qui estiment que les risques liés à l’IA l’emportent sur ses avantages a également augmenté de 11 points au cours de l’année écoulée, pour atteindre près de 50 %. Et même si 56 % affirment que ces outils les aident à terminer leur travail plus rapidement, huit sur dix admettent désormais que l’utilisation de l’IA compliquera l’apprentissage à l’avenir. »

« Les employeurs demandent aux universités de recruter des étudiants capables d’utiliser ces outils », explique Alex Hanna, directrice de la recherche du DAIR. « Ce n’est pas parce que ces outils ont réellement démontré leur valeur ajoutée ; on attend de la génération Z qu’elle nous la révèle. » D’où le fait que l’université ait tendance à intégrer l’IA… souvent un peu n’importe comment, comme ASU Atomic, un outil mis en place à l’université d’État de l’Arizona, qui synthétise automatiquement les cours magistraux en supports d’apprentissage concis, plus proche du slop qu’autre chose, déplorait 404 média. Le journal étudiant de l’université de Pennsylvanie a publié un édito cinglant à l’égard du déploiement de l’IA à l’université : « L’IA ne peut coexister avec l’éducation ; elle ne peut que la dégrader. » 

« Le fait que tant de jeunes soient parfaitement conscients de ces dangers, même lorsqu’ils utilisent ces outils, montre qu’ils ne se laissent pas berner par le discours enflammé des promoteurs de l’IA », estime Rose. La génération Z est extrêmement consciente des limites de ces outils, même pour ceux qui les trouvent utiles. 

Enfin, avance Rose, une autre explication nourrit l’ambiguïté du positionnement des plus jeunes : l’utilisation de l’IA est souvent moquée par les jeunes entre eux. La plupart trouvent les textes et les images générés artificielles et profondément ringards et s’en moquent ouvertement sur les réseaux sociaux, tout comme elle est dévalorisée par les étudiants et les professeurs. Selon une étude de l’Université de Pittsburgh, les étudiants perçoivent l’utilisation d’outils d’IA comme un signal d’alarme les incitant à avoir une moins haute opinion de leurs camarades. 

A croire que le refus de l’IA chez les plus jeunes (voir notre article, « nous sommes le slop »), s’il n’est pas un mouvement techno-critique, invite néanmoins à questionner notre rapport à la technologie en profondeur et montre que la colère contre l’IA prend des formes multiples. 

Hubert Guillaud

PS : Dans les écoles américaines, d’innombrables applications sont utilisées par les élèves sous la recommandation des professeurs voire des districts scolaires, explique The Markup, mais souvent en contradiction avec la loi, notamment en Californie où les protections à l’égard des données personnelles des enfants sont plus fortes qu’ailleurs. Mais il n’y a pas que les applications scolaires qui posent problèmes, les applications extrascolaires peuvent l’être tout autant. Le statut de ces applications extrascolaires, comme des applications sportives telles que TeamSnap, fait qu’elles ne semblent pas soumises aux mêmes contraintes réglementaires et peuvent revendre leurs informations à des courtiers ou à des annonceurs. Afin de renforcer l’application effective de la loi, un projet de loi californien comprend une nouvelle disposition : le droit pour les élèves et leurs parents de poursuivre les entreprises technologiques dans certains cas de violation de la vie privée. Une proposition contestée par les entreprises de la tech. Pour Jen King, chercheuse en protection de la vie privée et politiques des données à l’Institut d’intelligence artificielle de Stanford, donner aux consommateurs le droit de poursuivre est pourtant et souvent le seul moyen de renforcer l’application de la loi.

MAJ du 24/05/2026 : Sur les campus américains, les thuriféraires de l’IA de l’IA se font huer, rapporte Next… Et les refus d’usages lors des formations IA dans certaines écoles (en France également) se multiplient.

Dans son livre, The Score: How to Stop Playing Someone Else’s Game (Penguin, 2026, non traduit), le philosophe C Thi Nguyen explique comment le score produit par les systèmes nous détourne de nos objectifs. Bien souvent, le score nous pousse à intérioriser ses critères, à supplanter nos objectifs. « Les données quantitatives promettent de transformer des pans entiers de notre monde, d’une complexité immense, en résumés concis. C’est un marché séduisant : une « clarté exquise » sous la forme d’un score simpliste, au détriment du contexte et des nuances », explique The Guardian. « Notre vénération aveugle pour les indicateurs permet ce que Nguyen appelle le « blanchiment d’objectivité » (objectivity laundering) : des bureaucrates dissimulent leur influence dans les décisions concernant nos écoles, nos hôpitaux et notre bien-être, en invoquant « les chiffres » comme arbitres impartiaux. Ceux qui sont au pouvoir choisissent les indicateurs à privilégier, puis prétendent que les actions motivées par ces indicateurs transcendent d’une manière ou d’une autre l’idéologie. »

Pour Jennifer Szalai du New York Times, la généralisation du scoring que dénonce C Thi Nguyen le rend peu amusant. « Pourquoi les systèmes de notation mécaniques sont-ils, dans les jeux, sources de tant de joie, de fluidité et de plaisir ? Et pourquoi, dans le domaine des indicateurs publics et institutionnels, étouffent-ils toute forme de vie ? » Les faibles enjeux des scores font partie intégrante du jeu, rappelle le philosophe, nous permettant de passer d’un jeu à l’autre. Nguyen soutient que les problèmes surgissent lorsque les enjeux deviennent démesurés, envahissant notre identité et dictant nos valeurs. Les indicateurs, bien qu’offrant une clarté trompeuse, paraissent sclérosants car ils ne rendent qu’une pâle imitation de la richesse et de la complexité du monde qu’ils prétendent représenter.

Le score, par exemple des notes sur les vins selon leurs qualités, conduisent à produire des formes de « capture de valeur » qui tendent à faire que la production s’aligne sur les certains types de vins plutôt que d’autres. Cette capture produit des systèmes de notation simplistes qui non seulement ne reflètent pas correctement nos valeurs initiales, mais modifient même nos valeurs, nous amenant à valoriser ce qui ne nous importe pas vraiment, explique Stuart Jeffries pour le Financial Times. « L’une des principales raisons pour lesquelles nous communiquons est d’apprendre, d’être interpellés, de voir notre compréhension se transformer… Or, ce type de communication n’est pas valorisé par le système de notation des réseaux sociaux. » Nguyen appelle cela « le fossé » : l’écart entre ce qui est mesuré et ce qui compte réellement. Le grand avantage des jeux par rapport aux indicateurs auxquels nous devons nous conformer dans la vie de tous les jours réside dans le fait qu’on retire plus de plaisir en subvertissant les règles plutôt qu’en les suivant. L’intérêt de jouer ne se limite pas à la validation de classements ou de statistiques. « Quand tu joues aux cartes avec tes amis, ton but est de gagner, mais ta finalité est de t’amuser. » Or, bien des mesures ne nous invitent qu’à gagner, sans finalité. Les systèmes de notation, leur généralisation partout, tout le temps, sapent nos valeurs au profit de l’objectif auquel les autres nous font concourir, parfois contre notre gré. 

« Les indicateurs peuvent être si trompeurs qu’ils nous incitent à nous soucier de ce qui est facile à mesurer, plutôt que de ce qui est vraiment important », explique Becca Rothfeld pour le Washington Post. Lorsque les universités ont instauré un système de classement formel, par exemple, elles ont cherché à gravir les échelons, souvent au détriment de leur mission éducative (voir notre article « Aux US, le prix des études s’ajuste selon celui que vous êtes prêts à payer »). Comme des taux de refus plus élevés leur permettaient d’obtenir de meilleurs scores, écrit Nguyen, elles « ont commencé à consacrer d’importantes ressources à encourager les candidats improbables à postuler, simplement pour avoir plus de personnes à refuser ». 

Dans le contexte des jeux, « les systèmes de notation ont été conçus pour produire une action intéressante, satisfaisante et plaisante », nous obligeant à nous mouvoir avec grâce lors d’une performance de patinage artistique ou à faire appel aux géométries complexes des échecs. Mais les systèmes de notation institutionnels sont conçus pour s’appliquer sans difficulté à différents contextes et, de ce fait, contribuent à l’homogénéisation. 

Nguyen oppose la verve improvisée de la préparation d’un plat apprécié aux instructions données aux employés de la restauration rapide. Ces formules éliminent la spontanéité afin de produire un produit uniforme, identique dans chaque franchise ; elles rendent également la main-d’œuvre interchangeable, garantissant qu’aucune compétence particulière ne soit requise pour exécuter les procédures. Il apparaît que les vertus et les écueils des systèmes de notation sont indissociables. Alors que la notation dans les jeux permet de déléguer nos valeurs au gameplay, la notation institutionnelle impose ses valeurs dans nos comportements. « Les jeux nous incitent à expérimenter différentes valeurs dans un esprit ludique afin de développer de nouvelles aptitudes ; les indicateurs, au contraire, nous imposent des valeurs et insistent sur le fait qu’elles sont les seules valables. » 

The Score adresse une question simple : avec quels indicateurs voulons nous jouer ?

C’est danah boyd qui l’explique. « Lorsque les professionnels utilisaient le terme « médias sociaux » pour décrire les outils internet apparus au milieu des années 2000, ils désignaient les plateformes et les protocoles permettant d’interagir avec ses amis et des communautés d’intérêt grâce aux technologies numériques. Vingt ans plus tard, les utilisateurs des médias sociaux passent bien plus de temps à faire défiler les publications qu’à en publier, et le contenu qu’ils consomment est souvent produit de manière stratégique et sélectionné par des algorithmes. Dans cet essai, je soutiens que l’essence même des médias sociaux a changé. Pour mieux comprendre ce à quoi nous assistons, il nous faut cesser de considérer ces outils comme des « médias sociaux » et commencer à les qualifier de « médias parasociaux ». »

Dans son court essai, danah boyd liste les innombrables noms avec lesquels nous avons longtemps valorisé les espaces de partages numériques, de l’informatique sociale au web 2.0 en passant par le contenu généré par les utilisateurs ou la culture participative et les communautés en ligne…  « Nous n’utilisions pas seulement les médias pour socialiser ; nous socialisions sur les médias, par les médias et en utilisant les médias. » Avant que ne s’imposent les termes de réseaux sociaux puis de médias sociaux…« Nombreux étaient ceux qui croyaient alors sincèrement que ces outils permettraient aux gens d’échanger de manière significative. »

« Il n’était pas inévitable que quelques entreprises créent un petit nombre de « plateformes » qui domineraient les diverses pratiques que l’on imaginait couvertes par l’expression « médias sociaux », mais c’est pourtant ce qui s’est produit. Lentement mais sûrement, la plupart des plateformes de médias sociaux ont périclité, tandis qu’une poignée d’entreprises/plateformes prenaient le dessus et utilisaient la technologie et les politiques publiques pour fidéliser leurs utilisateurs. Il n’était pas inévitable que les entreprises exploitent la notion de communauté et de sociabilité, mais elles l’ont fait. De même, il n’était pas inévitable que ces entreprises transforment ces plateformes en nouveaux canaux de consommation passive où seul un petit nombre d’utilisateurs contribue au contenu, mais c’est pourtant ce qui s’est produit », constate avec dépit la chercheuse. 

Pourtant, explique-t-elle, les pratiques qui définissent les médias sociaux en 2026 sont radicalement différentes de celles que nous tentions de documenter 20 ans plus tôt. « Le terme « social » dans « médias sociaux » est peu à peu devenu un abus de langage. En 2006, la plupart des personnes qui se connectaient aux grandes plateformes publiaient du contenu car elles co-construisaient des espaces sociaux pour profiter de la compagnie des autres. En 2026, la publication a diminué, le partage a disparu; la plupart des utilisateurs des médias sociaux privilégient le défilement de contenu « amateur » plutôt que de publier leurs propres mises à jour spontanées pour leurs amis. La qualité des contenus sur les médias sociaux est devenue plus stratégique, plus intentionnelle et plus professionnelle. Les utilisateurs ont désormais du mal à distinguer les contenus personnels publiés par leurs amis parmi les contenus créés par les annonceurs et l’industrie des influenceurs qui dominent les fils d’actualité. » Les sites sociaux sont devenus des plateformes publicitaires qui éloigne toujours plus la dimension sociale. Elles sont devenues des actifs, comme l’explique Cory Doctorow en parlant d’emmerdification, qui exploitent autant les utilisateurs que les annonceurs. 

« Aujourd’hui, les plateformes de médias sociaux ne sont plus axées sur les activités sociales. Au contraire, la plupart nous offrent un média de diffusion et nous incitent à apprendre à manipuler les algorithmes afin de créer, nous aussi, des actifs pour les grandes entreprises. Puisque la taille est valorisée dans cette économie de plateforme, nous sommes encouragés à nous mettre en scène pour rechercher la célébrité et l’attention. En théorie, nous pouvons toujours créer du contenu pour nos 15 amis, mais rien ne garantit qu’ils verront nos publications. Pour être vus, il faut faire des efforts. » Qu’importe si nous ne savons plus lesquels. 

Pour danah boyd, « nous vivons désormais dans un monde de médias parasociaux ». 

« Les relations parasociales sont des connexions unilatérales où l’on suit la vie et les activités de personnes – comme des célébrités – qui ne nous connaissent pas et pour lesquelles on ne ressent aucune obligation de réciprocité. Dans un monde parasocial, on consacre son attention et ses émotions au suivi des péripéties d’individus qui évoluent à distance. Les relations parasociales peuvent être intenses émotionnellement, mais elles ne créent pas le tissu social qui nous soutient dans les moments difficiles. »

Les plateformes sont devenues des espaces « hyper-contrôlées récompensant ceux qui parviennent à générer de larges audiences ou à créer des contenus à fort impact », contrôlés par les métriques d’engagements. « Les entreprises de médias sociaux modifient constamment leurs algorithmes pour inciter (et pénaliser) les créateurs à leur guise, cherchant toujours à encourager les utilisateurs à faire défiler davantage leur contenu, même s’ils publient moins. » Elles ont constaté que maintenir les utilisateurs en haleine est plus rentable que de les faire participer.

Ce passage des médias sociaux aux médias parasociaux est lourd de conséquences. Les médias sociaux ont fait naître de grands espoirs quant au potentiel des médias sociaux pour construire la solidarité, soutenir les mouvements politiques et connecter le monde. Mais ces pratiques ne sont plus dominantes, et de ce fait, leur signification même a changé. 

« Les relations parasociales sont trompeuses. S’adonner à ces connexions peut être agréable pour les utilisateurs, mais cela ne renforce pas le tissu social collectif. On peut se sentir seul malgré des heures passées à s’impliquer émotionnellement dans les drames d’autrui si ces interactions ne sont pas réciproques. Même ceux qui créent du contenu pour le monde parasocial peinent à s’y retrouver dans les formes d’intimité complexes qui y abondent. L’amitié exige réciprocité et compassion. Les médias parasociaux créent les conditions permettant aux individus de s’objectiver mutuellement à distance, comme des objets médiatisés, contribuant ainsi à mettre en lumière les différentes formes de toxicité que les chercheurs spécialisés dans les médias sociaux documentent. Ainsi, lorsque les gens choisissent de consacrer leur énergie à suivre la dernière star de TikTok ou à faire défiler du contenu au lieu de cultiver des relations interpersonnelles, ils s’épuisent en réalité à force de distraction. »

En 2006, nous imaginions un écosystème de médias sociaux qui privilégierait le renforcement des liens par le biais des médias plutôt que de remplacer ces liens par les médias. Chercheurs, décideurs politiques et experts continuent d’être préoccupés de trouver des solutions pour endiguer les comportements toxiques et antisociaux qui se manifestaient dans les espaces publics en ligne, oubliant que les médias sociaux ne servent plus à créer des liens sociaux. Pour cela, les gens utilisent plutôt des messageries qu’on n’appelle pas des médias sociaux, mais cela ne consiste pas à créer des espaces pour la sociabilité numérique. 

« Il est facile, avec le recul, de dire que nous étions naïfs, mais je ne pense pas que ce soit juste. Il n’était pas inévitable que les plateformes de médias sociaux deviennent le désastre qu’elles sont devenues. En revanche, je pense que nous avons commis une erreur en acceptant collectivement de qualifier ce phénomène de « médias sociaux ». Ce cadre linguistique a biaisé notre interprétation normative des pratiques sur ces plateformes. J’ai fini par accepter que les outils actuels ne correspondent pas à ce que beaucoup d’entre nous espéraient, mais je continue de m’interroger sur les termes que nous utilisons pour désigner ces plateformes. Je pense qu’il est temps d’abandonner l’appellation « médias sociaux » et de reconnaître que nous entrons dans l’ère des « médias parasociaux ». Je ne cherche pas à déplorer la disparition des interactions sociales en ligne (même si je ressens une certaine nostalgie). Je souhaite plutôt que la communauté scientifique s’interroge sur la manière dont nos discussions autour de la gouvernance, des inégalités et de la sociabilité doivent évoluer pour prendre en compte la transformation des médias sociaux en une catégorie entièrement nouvelle. En clair, ce type de médias sociaux est différent de celui qui a donné naissance à cette appellation. Nos outils d’analyse doivent donc évoluer en conséquence.»

La directrice de la recherche de Data & Society, Alice Marwick, dresse le même constat dans un article lui aussi emprunt de nostalgie et de recul critique. Même constat pour le chercheur Edward Ongweso Jr (notamment auteur de la lettre d’info The Tech Bubble) dans un article pour le magazine The Drift. « Les plateformes de médias sociaux ne produisent pas un public commun ; elles produisent des sous-publics concurrents, chacun avec sa propre conception du savoir collectif », écrit-il. Les entreprises ont utilisé le prestige démocratique pour légitimer la privatisation de nos communications. « Il serait trop facile – et faux – de conclure que les plateformes ne constituent pas un espace public. Les institutions restent tributaires de ce qui circule en ligne. Mais ce processus est structuré par des entreprises de publicité et de données qui surveillent les populations et les segmentent pour optimiser leur engagement. Selon le modèle de propagande que proposaient Edward Herman et Noam Chomsky dans La fabrique du consentement, la publicité fonctionnait comme un filtre disciplinaire, jouant un rôle clé dans les contraintes imposées à la délibération démocratique au sein de l’espace public. Mais avec la transition numérique, ce vieux filtre publicitaire s’est métamorphosé en quelque chose que Chomsky et Herman n’avaient pas anticipé. Là où la concentration des pouvoirs limitait autrefois la diversité des opinions acceptables à quelques dizaines de grands médias, le classement algorithmique et l’optimisation de l’engagement remplissent désormais la même fonction pour des milliards de flux individuels, ajustant le contenu vu par chaque utilisateur afin de maximiser le temps passé sur la plateforme plutôt que la citoyenneté éclairée. »

L’espace public, tel qu’il est, fonctionne pour ceux qui le contrôlent. L’IA menace d’engloutir ce qui reste de nos maigres communs épistémiques. « Les agents d’IA deviennent de nouveaux régulateurs, stimulant la consommation, surveillant les comportements, déterminant ce qui est diffusé et ce qui est résumé. La condition de John Dewey pour la formation du public – une infrastructure de communication permettant aux personnes concernées de se trouver – s’éloigne d’année en année. Il est tentant de suivre l’exemple de Dewey et de chercher des solutions : protocoles fédérés, alternatives décentralisées susceptibles de permettre l’émergence d’un espace public. Mais les configurations techniques ne sauraient se substituer à la politique. On ne peut construire un espace public si l’économie politique est conçue pour l’empêcher. » 

Le problème, constate le chercheur, c’est que nous y sommes coincés. On peut certes supprimer une application de médias sociaux, mais le marché du travail, le marché du logement, l’environnement informationnel, les institutions qui régissent notre vie sont tous façonnés par ces systèmes, que l’on les utilise directement ou non. « La vérité est plus dérangeante : c’est encore à ces niveaux que se déroule le discours. Les gens y restent car les alternatives n’existent pas à grande échelle – et l’échelle, même si l’on déteste ce mot et la manière dont il est employé par nos maîtres technologiques, est ce qui confère à un espace public son caractère public. Les oligarques qui contrôlent notre appareil numérique savent parfaitement à quoi il sert. Nous autres, nous nous complaisons dans une illusion qui compromet notre capacité à comprendre le présent et à tracer la voie à suivre. La foi de Dewey dans le potentiel des institutions qui considèrent le savoir démocratique non comme un problème à gérer, mais comme une capacité à cultiver, est plus difficile à défendre aujourd’hui. »

On avait déjà attiré l’attention sur les grandes limites de l’IA pour produire des synthèses, au risque de valoriser certaines informations sur d’autres. Microsoft Research vient de publier un article et un benchmark : ils ont proposé 52 documents à 19 modèles concurrents dont les modèles de pointe. Chaque modèle reçoit un document et une série d’instructions de modification, une vingtaine maximum. A la fin de la série d’instruction, 25% à 50% du contenu se retrouve dégradé (analyse faite en comparant simplement les contenus des documents). Si on étend encore les instructions à une centaine, la courbe de la dégradation continue. Les chercheurs parlent de « déclin monotone ». Ils constatent également que les performances à court terme ne prédisent pas la fiabilité à long terme. « Deux modèles qui semblaient presque identiques après deux interactions (91,5 % contre 91,1 %) ont divergé de façon spectaculaire au fil du temps (48,3 % contre 64,1 %). » La dégradation est parfois brutale. Sur les 50 domaines d’activité testés auxquels ils ont confié des documents pour des tâches d’édition, le seul domaine qui fonctionne reste le code python : la dégradation est très faible, les contenus restent stables sur 17 des 19 modèles, à 98%. Mais par exemple, sur un tableur, seulement 50% des lignes d’origine sont encore présentes après 20 itérations : l’ordre des lignes, les noms de colonnes et le nombre de lignes sont plus dégradées encore.  

La démonstration permet de montrer que l’usage des LLM risquent de n’être fonctionnels que pour le code, car le code à une définition mécanique, c’est-à-dire qu’il existe une spécification lisible par machine permettant de vérifier la sortie (mais la démo montre que quand il s’agit de structure des bases de données SQL, les résultats sont déjà beaucoup moins parfaits). « Partout où la correction exige de la compréhension, les modèles s’effondrent », explique le développeur norvégien Christian Ekrem sur son blog. Pire : la corruption est invisible par conception, « silencieuse ». 

« Le plus inquiétant, c’est la manière dont ces erreurs se produisent. Elles sont rares, mais graves. Le modèle ne transforme pas votre document en charabia. Il y apporte de petites modifications, assurées (!), qui paraissent inoffensives au premier coup d’œil. Un détail déplacé. Une précision omise. Un sens subtilement altéré. Une phrase réorganisée pour en modifier l’ordre. Il faudrait lire attentivement l’ensemble du document, en le comparant à l’original, pour s’en apercevoir. Et personne ne le fait. »

Dans vos slides, votre « environ 30% » va devenir « 30% »… puis « 20% ». Dans un contrat, « sous certaines conditions » s’efface. « Après signature » devient « avant signature »… Non seulement les erreurs s’accumulent, mais elles interagissent : « une corruption précoce modifie le contexte, ce qui décale les résultats suivants, et ainsi de suite ». Vous continuez à travailler sur une version corrompue qui ne dit déjà plus ce que vous pensiez. « Si cela ne vous terrifie pas, je doute que vous ayez déjà travaillé avec des documents importants. (…) Lorsque vous déléguez la maintenance documentaire à un LLM, la théorie meurt doublement. Premièrement : vous n’avez pas acquis la compréhension, car vous avez délégué au lieu de vous impliquer directement dans le sujet. Deuxièmement : le LLM a insidieusement altéré le document lui-même. Vous vous retrouvez donc sans modèle mental ni représentation écrite précise. Vous avez, pour ainsi dire, perdu à la fois la carte et le territoire. »

La coalition RSA réunit de nombreuses associations (ATD Quart Monde, le Secours Catholique, Aequitaz, Changer de Cap, la Quadrature du Net, la Ligue des droits de l’Homme, le Mouvement national des chômeurs et des précaires, la Fédération des centres sociaux…), syndicats (CGT, FSU, Solidaires, CFDT, Unsa) et chercheurs, autour d’un objectif commun : documenter, mutualiser, partager les analyses sur les effets concrets sur les demandeurs d’emploi, les bénéficiaires des minimas sociaux (RSA, AAH) et les jeunes suivis en mission locale de la loi pour le plein emploi de décembre 2023 et de son décret d’application du 30 mai 2025, plus connu sous le nom de « décret-sanction RSA » que ces associations contestent devant le conseil d’Etat.

Dans sa newsletter, l’association Changer de Cap souligne que ces associations tentent de dresser un état des lieux des pratiques des Départements, décisionnaires pour les sanctions appliquées aux allocataires du RSA. « D’après un document interne de France Travail, sur les 51 conseils départementaux ayant déjà adopté un barème de sanctions, 48 font le choix de taux fixe sans aucune proportionnalité ni individualisation, contrairement à ce qu’indiquaient les textes. Parmi ceux-ci, 45 appliquent une suspension d’au moins 50 % du RSA dès le premier manquement, quelle qu’en soit sa gravité et 32 départements des suspensions de 80 ou 100 %. L’extrême dureté dans la mise en œuvre de ce décret conforte les craintes et analyses de Changer de Cap : une logique budgétaire entraînant une précarisation accrue de pans entiers de la société et une fragilisation du Pacte social dans la quasi-indifférence générale. » A l’image des pratiques du président du département du département du Finistère, Maël de Calan, poursuivit par la CGT et six allocataires du RSA pour « harcèlement moral institutionnel », dénonçant une pression et un suivi inadaptés, pour un plan RSA qui a surtout fait passer le nombre d’allocataires finistériens de 18 000 en 2021 à 13 500 fin 2025 rapporte Splann. « Un taux de radiation pour fraude vingt fois supérieur à celui des autres départements (39,8% en 2024 contre 1,96% au niveau national) », dénonce la CGT du Finistère, rapporte Révolution Permanente, qui dénonce également les pratiques de coaching et d’activité de placement en emploi d’entreprises délégataires.

La newsletter de Changer de Cap pointe vers un rapport publié par l’Observatoire de la surveillance en démocratie de l’université de Bordeaux sur les contrôles de la CAF qui montre la logique du soupçon, l’injustice et le stress des contrôles, les obstacles à la contestation et la montée du non recours face à la violence des contrôles. Ceux qui perçoivent des minima sociaux (RSA, APL, prime d’activité, AAH ) sont, du fait de leur situation même, identifiés comme des « profils à risque » par les algorithmes de la CNAF, rappelle Marine Lamare, l’auteure du rapport. « Ce n’est pas le comportement qui est suspect, c’est la condition sociale elle-même », résume pertinemment Didier Dubasque sur son blog. Derrière la neutralité et l’objectivité des algorithmes, se développe une surveillance différenciée, inégalitaire. « La logique est circulaire : la précarité engendre l’instabilité des déclarations, l’instabilité engendre les erreurs, les erreurs engendrent les contrôles, les contrôles engendrent les sanctions. Et la boucle se referme sur celles et ceux que la CNAF est censée protéger. » Mais surtout, le rapport de Marine Lamare, montre que loin de simplement « corriger » des situations, les contrôles produisent quelque chose de plus profond : ils découragent les personnes les plus pauvres à recourir à leurs droits. Comme si derrière le non recours se cachait de moins en moins un manque d’information des publics, et de plus en plus une capitulation face à la violence de la machine administrative.

Cette politique n’est pas nouvelle, rappelle Marine Lamare, rappelant les critiques formulées dès les années 70 par l’historien et sociologue, Jacques Donzelot, dans un article pour la revue Esprit, puis dans son livre, La police des familles (Minuit, 1977) qui expliquait déjà que « plus on est pauvre, plus on est surveillé ». La criminalisation de la pauvreté est devenue une politique publique depuis les années 90, rappelle-t-elle à la suite des travaux du sociologue Loïc Wacquant dans Punir les pauvres (Agone, 2004). « Les procédures de mise en recouvrement des indus se sont vues consolidées. De façon générale, le droit a contribué à un « durcissement » dans le traitement des cas, à la fois quant aux critères d’attribution des prestations, à la qualification de la fraude et aux sanctions administratives, faisant des CAF des « quasi-tribunaux » », comme l’expliquait le sociologue Vincent Dubois dans Contrôler les assistés (Raisons d’agir, 2021). 

Dans son mémoire, Marine Lamare rappelle que le respect de la vie privée est socialement situé. Pour ceux soumis aux contrôles, c’est une formule creuse. Pour eux, les relations de pouvoir qu’ils vivent sont toujours plus dissymétriques. 

Le sentiment d’incompréhension face aux contrôles s’explique d’abord par le silence des CAF sur les raisons des contrôles. Il s’augmente quand les bénéficiaires contrôlés découvrent qu’ils doivent déclarer les aides financières reçus de leurs proches quel qu’en soit le montant, comme si la solidarité de proximité, familiale, s’opposait finalement à la solidarité collective, alors que selon diverses jurisprudences, ils devraient être exclus des ressources prises en compte pour le RSA. Même choses pour les situations maritales que la CAF interprète toujours très étroitement et normativement, quand le Conseil d’Etat, lui, par exemple, reconnaît les séparations de faits. C’est un peu comme si la CAF portait partout une conception restrictive des droits, dans une interprétation qui semble se faire toujours au détriment de l’allocataire. Le décalage, le sentiment d’incompréhension, s’exprime encore entre le discours du contrôleur et les courriers de l’administration, et plus encore dans la « discontinuité des droits » que les contrôles instaurent, notamment les « sanctions de faits » c’est-à-dire la suspension des prestations, parfois sans préavis, souvent sans motivation explicite et souvent sans réponses. 

Le mémoire rappelle les coûts de ces procédures pour les allocataires. Les coûts psychologiques et moraux, mais également financiers pour des gens qui ne peuvent se le permettre. Et notamment, les plus difficiles : la suspension des aides ou la notification d’indus, qui nécessitent pour les contester des nouveaux recours et des procédures toujours plus complexes, difficilement accessibles aux allocataires précaires. Au final, c’est toujours le quotidien des allocataires qui devient impossible quand les aides sont suspendues. 

Dans son mémoire, Marine Lamare constate encore que le droit de communication de la CAF auprès de tiers, lui permettant d’obtenir d’innombrables données sur les administrés, s’est considérablement élargi au tournant des années 2010, « lorsque les pouvoirs d’investigation des agents des organismes de sécurité sociale ont été alignés sur ceux des agents des services fiscaux », où le contrôle des documents semble n’avoir plus aucune limite (notamment de rétroactivité et de proportionnalité…), comme quand un agent utilise le fait qu’une dame soit toujours indiquée en couple sur Facebook. Pourtant, les enquêtes de la CAF montrent surtout la grande difficulté à transformer des indices en preuves et la grande difficulté du droit à vouloir transformer des faisceaux d’indices en certitudes. La juriste montre surtout que les critères mobilisés (domiciliation commune, la communauté affective ou d’intérêts…) sont souvent plus fragiles, notamment au regard de la jurisprudence qui va les confirmer ou les écarter d’une manière très différente d’un jugement l’autre. Les avocats et le Défenseur des droits rappellent que c’est à la CAF de prouver la situation de concubinage ou de non-présence en France, par delà les indices et suspicions. Pour la docteure en droit, on assiste à « une criminalisation de la dépendance aux prestations sociales ». 

Quant à la contestation, elle est un chemin semé d’embûches, rappelle-t-elle, notamment du fait même de la numérisation de l’accès au droit. Les résistances sont souvent silencieuses et individuelles. Les contentieux sont, par nature, déséquilibrés au détriment des justiciables. Ce qui n’est pas sans évoquer les constats des derniers épisodes du Code a changé sur la dématérialisation. « Les espaces libre-service créés dans les années 2010 condensent en particulier les publics les plus démunis, les agents les moins formés et les conditions d’accueil les plus défavorables. Conformément à « l’aménagement dissuasif » déployé, des barrières sont érigées entre les plus précaires et les personnels qualifiés », souligne Lamare à la suite du psychologue Pascal Martin. Les associations ou les avocats apparaissent alors comme des substituts à l’absence d’interlocuteurs à la CAF, pour démêler l’écheveau des situations. Quant au numérique, il donne désormais la temporalité des démarches, puisque ce sont les enregistrements et les courriers électroniques qui marquent les relations. Par exemple, confient les accompagnateurs et les allocataires, il est difficile d’obtenir le « tableau de liquidation » qui permettrait d’accéder à la « boîte noire du calcul des droits » et de comprendre éventuellement les calculs d’indus opérés par les CAF. Même les rapports de contrôles ou d’enquête nécessitent bien souvent de passer par de longues démarches via la Commission d’accès aux documents administratifs pour être obtenus. Enfin, la complexité des procédures, des recours (par exemple entre demande de remise de dette et contestation de la décision, démarches incompatibles), finissent d’épuiser parfois les meilleures volontés. 

Lamare montre également que nombre d’acteurs sociaux de l’accompagnement préfèrent la conciliation au conflit avec les CAF, d’autant que certains, comme « les assistantes sociales des départements et des CAF sont juges et parties sur ce type de dossiers ». Non seulement le contentieux est difficile pour les administrés, mais il rémunère peu les avocats et face à l’envolée des demandes, se résout surtout par un fort désintérêt des acteurs pouvant accompagner les justiciables en difficultés. Les « contentieux des pauvres » démontrent surtout qu’ils n’intéressent pas grand monde et produisent peu de justice, comme le soulignait d’ailleurs la sociologue Delphine Serre dans son livre, Ultime recours (raison d’agir, 2024) quant aux procédures à l’encontre de la sécurité sociale pour faire reconnaître un accident du travail ou une maladie professionnelle, dénonçant elle aussi, le risque que les droits sociaux deviennent des principes sans objets.  

Mais surtout, conclut Marine Lamare, « le non-recours se dessine alors comme une voie de sortie qui prend l’allure d’issue de secours ». « Par peur, pression, culpabilisation, découragement, épuisement et/ou désaccord avec les principes et pratiques des CAF, [nombre de bénéficiaires] ne veulent pas ou ne veulent plus avoir affaire à elles ». L’abandon s’enkyste. La chasse à la fraude ressemble à une chasse à l’homme, témoigne une allocataire. L’acte individuel devient une critique des politiques sociales. Le non-recours devient une non-demande, le résultat d’une fabrique collective de l’exclusion plus que le signe de défaillances individuelles. 

Autant de constats qui font échos à ceux du dernier rapport de la Défenseure des droits sur la fraude sociale, alors même que le gouvernement vient de durcir l’arsenal contre les fraudes et à réformer en profondeur les aides sociales (Le Monde, Médiapart). Claire Hédon y dénonce une industrialisation de la lutte contre la fraude des bénéficiaires, explique Le Monde. Le rapport souligne, par exemple, que la communication bancaire est devenue une procédure automatisée, alors qu’elle est normalement circonscrite à certaines situations et proportionnée. De même, la généralisation de la consultation des réseaux sociaux à des fins de contrôle se déploie sans garde-fous. La Défenseure des droits rappelle à nouveau le surciblage et le surcontrôle de certaines catégories de population et renouvelle ses demandes de transparence et de mesure de l’équité des ciblages et contrôles. Elle dénonce également des notifications non motivées et non conforme à la réglementation et une faible communication sur les voies et délais de recours. Mais surtout, elle pointe combien la fraude est une qualification plastique et que ce qualificatif devenu omniprésent entrave le droit à l’erreur et l’accès aux droits. Et de plaider pour lui substituer et « ériger le droit à l’erreur de bonne foi en tant que principe général applicable en toutes circonstances aux relations entre les usagers et les organismes sociaux ».

La Défenseure des droits plaide pour une amélioration de l’information aux usagers, mais surtout pour que les services sociaux priorisent la prévention plutôt que la répression. Elle rappelle que l’administration a de plus en plus tendance à confondre la fraude et l’erreur, alors même que le droit à l’erreur a été inscrit dans la loi depuis 2018 et dénonce le constat que les pouvoirs publics s’accommodent trop du non-recours. 

Mais, si les constats du Défenseur des droits s’accumulent et se répètent de rapports en rapports, peut-être faut-il convenir que le problème est bien plus politique qu’on le pense. La nouvelle réforme proposée par le projet de loi sur la fraude sociale, montre combien le discours saturé ne parvient plus à laisser d’espace pour d’autres approches que la chasse aux pauvres. 

Pour la Quadrature du net également, le flicage n’en finit pas, dénonçant, dans la dernière version du projet de loi, l’élargissement de l’accès aux comptes bancaires pour le contrôle du RSA. Le contrôle sur les moindres dépenses des plus pauvres, a clairement pour but d’humilier, « tout en imposant une charge administrative démesurée jusqu’à ce que les allocataires renoncent à leurs droits ». « Le Finistère n’est pas un cas isolé. Des campagnes de contrôle similaires ont notamment été documentées dans les départements du Nord, du Vaucluse, du Bas-Rhin ou de l’Eure ». En réalité, explique l’association, le projet de loi vise d’abord à permettre aux départements de procéder à ces contrôles, alors que normalement, ils sont du recours des seuls services sociaux (et à protéger les départements de poursuites, comme celle engagée par les allocataires du Finistère). Et surtout, il vise à élargir considérablement aux acteurs du social la possibilité « d’obtenir les documents et renseignements de leur choix auprès d’un très grand nombre d’acteurs publics et privés. Outre les demandes adressées aux banques, ce droit est mobilisable auprès des opérateurs de téléphonie, des fournisseurs d’énergie, des associations, des organismes de formation, des professionnels de santé ou encore des employeurs. » Pour la Quadrature, cette mesure s’inscrit « dans un processus d’extension continue du droit de communication » à des fins de « lutte contre la fraude sociale », faisant fit des limites et des garanties de ce droit, supprimées d’un projet de loi l’autre. « Accordé en 2008 aux agent·es de contrôle des organismes de sécurité sociale (CAF, CNAM, CNAV), il a depuis fait l’objet d’une dizaine de modifications, afin d’étendre tant les organismes pouvant l’utiliser – notamment, depuis 2021, aux agent·es de lutte contre la fraude de France Travail – que les informations communicables ou les sanctions en cas de non-réponse. » 

La Quadrature estime pourtant qu’un espoir pourrait venir depuis le droit européen, pour réaffirmer des limites et des garanties. La Cour européenne des droits de l’Homme (CEDH) a récemment « condamné l’Italie pour violation de la vie privée en raison d’un droit de communication octroyé au fisc italien similaire au droit de communication français ». « La CEDH exige notamment qu’un tel droit de communication soit entouré de nombreuses garanties tout au long de son utilisation : une notification des personnes pour leur permettre de contester l’usage de ce droit, y compris avant que les données communiquées n’aient été utilisées dans le cadre d’un contrôle, et y compris si le résultat du contrôle n’a pas conduit à une sanction ; une motivation précise par l’administration expliquant pourquoi elle a besoin d’accéder à ces données ; un contrôle indépendant de la demande pour que le droit de communication ne puisse pas être utilisé systématiquement et s’assurer de la nécessité de l’accès. L’absence de ces garanties dans la loi française est criante et le projet de loi Fraudes ne corrige absolument pas cela. »

Dans un communiqué de presse, Changé de Cap dénonce le fait qu’il sera bientôt possible à la CAF, aux Départements comme à France Travail de procéder à une suspension conservatoire des prestations et allocations en cas « d’indices sérieux d’un manquement délibéré ou de manœuvre frauduleuse ». Les organismes sociaux vont donc pouvoir couper les droits unilatéralement sans que ne soit défini ce que sont les manquements, les indices sérieux voire les indices graves et concordants. 

« Le collectif Changer de cap est en opposition totale avec cette politique de chasse aux pauvres. Nous réaffirmons :

Que la lutte contre les exclusions doit rester un impératif national fondé sur le respect de l’égale dignité de tous les êtres humains et une priorité de l’ensemble des politiques publiques.

Que toute personne en difficulté a le droit au soutien de la nation, tel que cela est énoncé dans plusieurs lois fondamentales et dans la Constitution.

Que l’État, les collectivités territoriales, les établissements publics dont les centres communaux et intercommunaux d’action sociale, les organismes de sécurité sociale ainsi que les institutions sociales et médico-sociales doivent participer à cette mission de soutien aux populations précarisées.

Que chaque personne a le droit à un accompagnement respectueux de son parcours, prenant réellement en compte les difficiles chemins empruntés et les situations complexes.

Et ne craignons pas d’exiger de nos responsables politiques de lutter contre les causes de la pauvreté plutôt que d’orchestrer la chasse aux pauvres. »

La possibilité d’accéder à toutes les données disponibles bouleverse comme nulle autre le rapport des organismes des gestion sociale à leur mission. Sans limites, ce sont les valeurs mêmes de leurs missions qui seront transformées.

Voir également notre billet sur les algorithmes de score de risque de fraude à la CAF qui surveillent les bénéficiaires.

Pour le blog du LPE Project, Vincent Joralemon, directeur du Centre de droit et de politique des sciences de la vie de Berkeley, revient sur les récentes condamnation de Meta et Youtube pour négligence de conception de leurs systèmes pour avoir trompé les utilisateurs sur la sécurité de ses plateformes (voir notre article). « Ce qui m’a frappé en lisant l’histoire de Kaley, c’est la banalité apparente de son expérience ».

L’une des plaignantes, Kaley, 20 ans, a grandi dans un quartier très populaire de la Californie. Ses parents ont divorcé quand elle avait 3 ans. Son père était violent. Kaley a commencé à utilisé Youtube à 6 ans et Instagram à 9 ans. Elle passait jusqu’à 16 heures par jour sur Instagram. Mais le net n’était pas pour elle qu’un refuge. « La plupart d’entre nous avons déjà ressenti l’attrait irrésistible du défilement dans les moments les plus difficiles, cherchant notre fil d’actualité précisément au moment où nous sommes le moins capables de nous en détacher. Mais pour ceux qui traversent les épreuves les plus durement éprouvées – instabilité familiale, traumatisme, pauvreté – le défilement n’est pas un réconfort passager. C’est le seul refuge disponible, ce qui rend ces utilisateurs particulièrement vulnérables à la dépendance. » Or, estime Joralemon, le procès a mis en lumière un aspect largement négligé par les analyses juridiques : « les préjudices liés à la conception addictive des plateformes sont structurés par classe sociale ».

Le procès a permis de dévoiler que les recherches internes de Meta montraient que le contrôle parental et les règles familiales n’avaient aucun effet sur l’utilisation compulsive des plateformes par les adolescents… et que les enfants ayant vécu des événements traumatisants étaient les plus susceptibles de développer une dépendance. Tout le long du procès, les avocats de Meta ont passé des semaines à blâmer la famille de Kaley, arguant que sa dépression et son anxiété étaient dues à une enfance difficile et non à la conception de la plateforme. Certes, mais la défense de celle-ci a montré que même en installant tous les logiciels de blocages possibles, la mère de Kaley ne pouvait rien contre la dépendance de sa fille. Et le jury a estimé que Meta comme Youtube avaient trompé volontairement les utilisateurs. 

Derrière le préjudice reconnu, pointe Joralemon, il reste un critère qui lui l’est moins : « les effets néfastes de la conception addictive des plateformes pèsent plus lourdement sur les enfants déjà les plus vulnérables – que ce soit en raison de l’instabilité familiale, de traumatismes, de difficultés économiques, ou (comme c’est souvent le cas) des trois. » C’est-à-dire que ces systèmes ont des impacts sociaux plus forts sur certains publics que sur d’autres.

« Les enquêtes de Common Sense Media montrent que les préadolescents issus de familles à faibles revenus passent environ trois heures de plus par jour devant les écrans de divertissement que leurs pairs issus de familles plus aisées. Chez les enfants de moins de huit ans, le temps passé devant les écrans par les enfants issus de familles à faibles revenus est plus du double de celui de leurs pairs plus aisés. Lorsque les familles à faibles revenus se connectent à Internet, environ 28 % d’entre elles sont dépendantes de leur smartphone (contre 4 % des adultes les plus aisés). Il existe donc une raison valable pour laquelle les parents à faibles revenus sont 50 % plus susceptibles d’être « extrêmement ou très inquiets » pour la santé mentale de leurs enfants que les parents à revenus élevés. Plus inquiétant encore, le Rapport mondial sur le bonheur 2026, basé sur un sondage auprès de 330 000 adolescents dans 43 pays, confirme que les adolescents issus de milieux socio-économiques défavorisés sont les plus touchés par les comportements numériques compulsifs. »

« Ce qui semble être un problème d’éducation parentale est en réalité un problème d’économie politique », explique Joralemon. « L’écart en matière de temps passé devant les écrans est lié à la réduction des financements alloués aux activités périscolaires, aux horaires de travail atypiques des parents à faibles revenus. Selon une étude de l’hôpital pour enfants Lurie, un parent sur quatre utilise les écrans faute de moyens pour faire garder ses enfants. Un document interne de YouTube, présenté lors du procès, décrivait la plateforme comme une « nounou numérique à court terme ». » Et le cadre politique mis en place pour remédier à ces problèmes, fondé presque entièrement sur la responsabilité parentale, est intrinsèquement régressif, appuie le chercheur.

Mais si « la dépendance numérique est un problème de santé publique, quelle est la solution ? », interrogeait Joralemon dans un article pour la revue Health Affairs. Il y rappelle que la compulsion où l’addiction numérique doit être appréhendée comme un problème de santé publique, non pas dû à une défaillance individuelle, mais à des produits conçus à des fins commerciales. Que la réglementation en la matière devrait donc s’inspirer de la réglementation du tabac qui en restreint l’accès et dénormalise son usage ; de la réglementation des opioïdes qui contrôle leur disponibilité par le biais d’une prescription supervisée ; et de la réglementation des jeux d’argent qui impose des mesures de protection dès la conception afin d’atténuer le potentiel addictif. Bref, s’appuyer sur des normes de conception des produits, des obligations d’avertissement et de divulgation, des restrictions publicitaires, des contrôles d’accès basés sur l’âge, des obligations de surveillance et des mécanismes de financement pour le traitement et la prévention. Or « les plateformes numériques fonctionnent sans contrôle comparable. Il n’existe aucune obligation générale de surveiller les signes de dépendance, aucune obligation d’interrompre les comportements à risque, ni aucune obligation de repenser les fonctionnalités connues pour favoriser une utilisation compulsive ».

Si les premiers litiges liés à la compulsion à arriver devant les tribunaux américains se concentrent sur les mineurs, les préjudices sous-jacents ne se limitent pas aux adolescents, mais touchent notamment les personnes âgées, ainsi que les individus souffrant de dépression, d’anxiété ou de solitude. Dans le cas des opioïdes comme du tabac, les actions en justice privées se sont révélées être le principal catalyseur, imposant la divulgation de documents et la surveillance des comportements, comme c’est le cas dans les régulations des jeux d’argent. « Le statu quo – qui consiste à considérer les technologies addictives algorithmiques comme fondamentalement différentes des autres produits conçus pour exploiter les vulnérabilités humaines – devient scientifiquement et éthiquement intenable. » 

Pour Joralemon, il faut aller plus loin encore, conclut-il sur le blog du LPE Project. « Une réponse adéquate doit associer les obligations des plateformes à des investissements dans les biens communs : des services de garde d’enfants abordables, des activités périscolaires, des horaires de travail stables et des espaces publics sûrs. Réglementer le produit est nécessaire. Mais construire un monde où les enfants n’auraient pas besoin de ces produits l’est tout autant ! »

Aux Etats-Unis, l’AI Now Institute lance une boîte à outils pour s’opposer au projets et aux déploiements de centres de données. L’AI Now Institute fait le point sur les multiples recours possibles, en fonction des politiques locales, étatiques et fédérales et des différentes réglementations sectorielles (sur le développement économique, l’énergie, la pollution, la transparence, l’usage de l’eau…) qui sont mobilisables. Le kit se complète d’une formation en ligne.

Après Anthropic, Microsoft va faire passer les utilisateurs de GitHub Copilot à une facturation par jetons, rapporte Ed Zitron (le coût hebdomadaire d’exécution de GitHub Copilot ayant presque doublé depuis janvier). La tokenisation, c’est-à-dire le fait de payer l’IA selon sa consommation de token va devenir un peu partout la règle. Et c’est déjà le cas dans les entreprises. 

Chez Uber, par exemple, les coûts de l’IA explosent. Un employé de Meta, lui, a créé de son propre chef un classement qui suivait le nombre de tokens utilisés par les plus de 85 000 employés de l’entreprise, rapporte Fortune. Baptisé « Claudeonomics », en référence au modèle d’IA d’Anthropic, ce classement affichait les 250 employés dépensant le plus de tokens. 

Cette illustration parfaite du tokenmaxxing (qu’on pourrait traduire par optimisation à outrance des jetons), est un phénomène qui met l’accent sur l’utilisation des tokens comme mesure de productivité des développeurs. « Sur une période de 30 jours, l’utilisation totale des tokens par les employés sur le tableau de bord de Meta (fermé depuis) a dépassé les 60 000 milliards de tokens, et l’utilisateur individuel le plus gourmand a consommé en moyenne 281 milliards de tokens. Avec la version la moins chère de Claude Opus 4.6, facturée 5 $ par million de tokens, cet utilisateur à lui seul aurait pu coûter à Meta plus de 1,4 million de dollars. » Dans une interview récente, le premier promoteur de la tokenisation, Jensen Huang, PDG de Nvidia, proposait que le budget annuel en token de chaque ingénieur soit équivalent à la moitié de son salaire annuel. 

Le tokenmaxxing n’est pas une stratégie d’IA, critique Thomas Claburn pour The Register. Qui estime que le coût du token, qui est le fruit d’un savant calcul, selon les GPU mobilisés et les systèmes d’IA. Reste que mesurer la performance d’un développeur au volume de ses dépenses, ne dit rien de la qualité ou de l’utilité de ce qu’il produit. L’indicateur se revèle aussi idiot que le nombre de ligne de codes produit. Le but pourtant n’est pas de dépenser des jetons mais de savoir pourquoi et à quoi vous les dépensez ! Même constat pour Kevin Rose dans le New York Times : « Ah, oui, la qualité du résultat. Les classements ne la mesurent pas ! » 

Pour The Verge, la journaliste Hayden Field revient également sur les changements de modèles économiques en cours dans le monde de l’IA. Après des années d’accès à bas prix, voire gratuit, à des systèmes d’IA avancés, la facture commence à se faire sentir. L’ère de l’IA quasi gratuite touche à sa fin.

« Will Sommer, analyste chez Gartner, étudie les tendances économiques à long terme liées à l’IA générative, notamment en évaluant les enjeux financiers. Entre 2024 et 2029, Gartner estime que les investissements dans les centres de données d’IA atteindront environ 6 300 milliards de dollars, une somme colossale. Pour éviter une dépréciation de ces actifs, les principaux fournisseurs de modèles d’IA devraient idéalement générer un retour sur investissement d’environ 25 %, explique Sommer (c’est le rendement moyen d’Amazon, Microsoft et Google sur leurs investissements globaux).» Si les rendements tombent en dessous de 12 %, les investisseurs fuient. En dessous de 7 %, on entre dans une phase de dépréciation, ce qui représente « un désastre absolu pour tous les investisseurs dans cette technologie ». Pour atteindre ce seuil minimal de 7 %, Gartner prévoit que les grandes entreprises d’IA devront générer près de 7 000 milliards de dollars de revenus cumulés grâce à l’IA d’ici 2029, soit près de 2 000 milliards de dollars par an. Afin d’obtenir des« rendements historiques », ces fournisseurs devraient générer près de 8 200 milliards de dollars sur la même période. »   

« Mais pour atteindre les 2 000 milliards de dollars de dépenses annuelles calculés par Gartner, les fournisseurs devraient générer, selon des estimations prudentes, un total cumulé de 10 sextillions de tokens par an (un sextillion, c’est une suite 21 36 zéros). Même en supposant une marge bénéficiaire très généreuse de 10 % par jeton, la consommation de jetons d’ici 2030 devrait être multipliée par 50 000 à 100 000. »

« Actuellement, confrontées à une demande croissante de centres de données et à une pénurie de puissance de calcul, les entreprises ne sont pas en mesure de traiter un tel volume de jetons. Même si elles le pouvaient, elles rencontreraient un problème : elles seraient probablement déficitaires. Sommer estime que si l’on ne tient compte que des coûts directs d’infrastructure et d’électricité, « chaque entreprise dégage des marges très raisonnables sur chaque jeton ». Mais cette marge est probablement plus faible, voire inexistante, avec les nouveaux modèles, plus gourmands en jetons. Et ces ressources sont entièrement absorbées par les coûts d’exploitation indirects, comme le développement de la puissance de calcul et les dépenses exorbitantes liées à l’entraînement constant des nouveaux modèles. » Et dès qu’on ajoute toute l’infrastructure nécessaire à la prochaine génération de modèles et qu’on examine leur passage à l’échelle, la situation devient de plus en plus intenable, explique Sommer. Selon lui, nombre d’entreprises « ne pourront pas maintenir leur rythme de dépenses ». A terme, il ne devrait rester pas plus de deux grands fournisseurs de modèles de langage. Et l’époque où presque tous les services proposent une offre gratuite assez généreuse ne durera probablement pas. 

Aux débuts de l’IA, la majeure partie des coûts de calcul était consacrée à l’entraînement des modèles initiaux, tandis que l’inférence (ou l’exécution des tâches) était moins onéreuse. Cependant, avec l’évolution des modèles et l’ajout de fonctionnalités aux systèmes, l’inférence est devenue beaucoup plus gourmande en ressources. Les agents d’IA, ou outils capables idéalement d’effectuer des tâches complexes à votre place sans intervention constante, consomment désormais beaucoup plus de ressources que les modèles de chatbot basiques d’il y a quelques années. Les principales entreprises d’IA ont récemment modifié leurs politiques d’utilisation des API et des outils tiers – comme Anthropic qui interdit de fait l’utilisation d’OpenClaw, sauf pour les abonnés payant un supplément – ​​en raison de la surcharge qu’ils engendrent. En résumé, les grandes entreprises d’IA se trouvent à un tournant : elles ont attiré un grand nombre d’utilisateurs en offrant un accès gratuit, et doivent désormais les fidéliser tout en augmentant significativement leurs tarifs. 

Face à l’augmentation des coûts, les entreprises pourraient avoir tendance à migrer leurs infrastructures IA totalement ou partiellement vers des modèles open source plutôt que de recourir aux services des géants de l’IA. Pour Will Sommer, un modèle économique durable « exigerait que l’IA générique soit intégrée à tous les aspects de notre vie, des panneaux publicitaires aux bornes de caisse » et que les fournisseurs d’IA prélèvent une commission sur toutes ces transactions. Ce qui est sûr, c’est que « l’ère du gratuit n’était qu’une course à l’accaparement du marché : une stratégie courante chez les startups ». « Ce n’est tout simplement pas un modèle économique viable. On ne peut pas continuer comme ça indéfiniment. »

Le livre de Marion Flécher que l’on vous recommandait il y a peu, Le Monde des startups, gagnera à être complété par la lecture de celui de Marlène Benquet, La finance aux extrêmes (La découverte, 2026). Dans ce livre-ci, la sociologue Marlène Benquet ne s’intéresse pas aux startups, mais à ceux qui les financent. Elle décortique l’essor du capital investissement et ses conséquences politiques. 

Du financement des startups à la politique

Dans cet essai très court, très clair malgré l’austérité de son sujet, la sociologue explique que la financiarisation du monde a changé. Nous sommes passés d’une finance des marchés à une finance hors marché : d’un monde de l’actionnariat public à celui du capital investissement. Et avec ces transformations qui pourraient sembler n’avoir été qu’économiques, que techniques, c’est une autre orientation politique qui oriente le secteur de la haute finance. Si jusqu’à présent le monde de la finance était favorable à la régulation et à la libre concurrence, politiquement néolibéral, les acteurs financiers au sommet de la financiarisation, eux, défendent des monopoles. Leur vision économique est libertarienne et leur orientation politique autoritaire. Si Peter Thiel est le parangon de cette transformation profonde du secteur financier, il n’en est qu’un élément saillant, visible. 

Benquet montre que les acteurs financiers du capital investissement œuvrent activement à la recomposition politique actuelle. Les gestionnaires d’actifs, les fonds de capital investissement, les fonds immobiliers, les fonds « à impact social ou environnemental » n’ont pas la même orientation politique que les banquiers et assureurs d’antan (« la finance des collecteurs d’épargne », comme les distingue la sociologue, c’est-à-dire le secteur de la banque et de l’assurance). La raison, explique Benquet, tient au fait que les gestionnaires d’actifs sont des « investisseurs pour autrui ». Ils investissent des capitaux qu’ils ne possèdent pas, contrairement aux banques qui investissent leurs fonds (même si ceux-ci reposent sur l’argent – l’épargne – de leurs clients). Les milliardaires dont on entend parler dans l’actualité appartiennent tous à ce secteur : aucun banquier du monde de la première finance n’est jamais devenu milliardaire. Non seulement ce secteur est extrêmement riche, mais les gens qui le composent sont particulièrement puissants. 

Benquet explique très bien comment ce secteur produit son idéologie. Le monde des gestionnaires d’actifs vise à transformer en actifs des entreprises, de l’immobilier ou n’importe quoi d’autre. Ce secteur décide désormais ce qui sera financé de ce qui ne le sera pas, non plus sur les marchés mais bien avant que les produits n’y parviennent. Le pouvoir d’allouer le capital, d’octroyer des financements a profondément changé de mains. Leur manière d’investir repose sur la rentabilité que cet investissement va produire. En fait, montre Marlène Benquet, la financiarisation, ses transformations, a des impacts politiques profonds. Et le néolibéralisme pourrait bien avoir été une belle époque par rapport à celle qui s’annonce. Les gestionnaires d’actifs ne calculent plus que leurs seuls profits et ont un rapport au monde particulièrement autoritaire et conservateur. Ces gens sont avant tout libertariens : pour eux, « la liberté, c’est la propriété », puisqu’elle seule les enrichit. Pour eux, l’État ne doit pas pouvoir limiter ce que chacun possède ni l’usage que chacun peut en faire. 

Derrière ces positions économiques glissent des visions politiques hostiles à la démocratie, où le plus riche devrait être le plus puissant. Alors que la finance néolibérale souhaitait encore la démocratie, la finance libertarienne, elle, souhaite que la société obéisse à sa puissance. La force du livre de Benquet est de montrer que cette transformation de la financiarisation du monde n’a pas lieu seulement dans la Silicon Valley, ce nouveau Wall Street. Non, Benquet enquête dans cette finance en France. Elle montre que les tenants d’un changement politique au profit de leur vision économique du monde et surtout de leurs seuls intérêts, agissent dès à présent, financent des prises de position, orientent la régulation et imposent finalement leur cynisme à une grande part du spectre politique. Leurs discours s’épanchent, se déversent, séduisent ceux qui pensent pouvoir rejoindre ce petit monde si puissant, quand ils n’en ont jamais été plus éloignés. 

Le risque, cette notion que certains font peser sur d’autres

Dans son livre, Benquet montre concrètement ce que produit ce secteur, comment il évalue, calcule, accumule. Depuis de simples tableurs Excel, les gestionnaires d’actifs « calculent des taux de profits attendus des différents investissements possibles », à la recherche de celui qui devrait être le meilleur. Leur rapport au monde tient du seul ratio. 

Benquet montre que dans ces évolutions de la finance, l’actionnariat familial est de plus en plus fragilisé. Les gestionnaires d’actifs colonisent tout ce qui peut produire du rendement : hôpitaux, forêts, terres agricoles… 

Comme le pointait Flécher dans Le monde des startups, dans ce schéma, les risques que prennent ceux qui prennent des risques pour d’autres sont très bien rémunérés. Eux-mêmes vivent de rentes d’abord, de leurs parts d’intérêts (20% qui se décomposent en commissions et en intérêts liés aux performances des fonds qu’ils gèrent). Ils profitent également de leur propre mobilisation politique leur ayant permis de faire voter des exonérations fiscales avantageuses à leurs opérations, une forme de subvention publique de cette finance que nous finançons tous. Mais surtout, « les actifs dans lesquels ils investissent ne les intéressent pas en tant qu’ils sont rentables, mais en tant qu’il est possible de spéculer sur leur valeur et de réaliser des plus-values lors de leur revente ». Le but, n’est pas de construire de la croissance, de la rentabilité, mais seulement des taux. Le but n’est pas de construire des entreprises pérennes mais d’atteindre des niveaux de rentabilité très élevés. Mais plus encore, ils n’accumulent plus, comme les acteurs de la première finance, en se plaçant en concurrence avec d’autres acteurs sur les marchés financiers pour s’approprier des dividendes, « mais en occupant des positions quasi monopolistiques dans la fourniture de produits ou de services nécessaires à la vie sociale ». On pourrait même dire que leur but ultime, pour réaliser leurs dividendes, est d’obtenir des situations monopolistiques, seuls à même d’assurer les rentes élevées qu’ils visent, comme de faire augmenter les tarifs au-delà des réalités. C’est ce qui se passe quand ils investissent sur des startups, cherchant à financer par exemple, l’acteur unique, la plateforme qui va monopoliser le marché, comme l’ont été Uber ou Airbnb hier, comme promettent de l’être Palantir ou Clearview demain. 

Cette recomposition des chaînes de la finance n’est pas sans conséquence sur nos vies. Dans Our lives in their Portfolios (Verso, 2023) Brett Christophers montrait déjà combien cette transformation de la financiarisation avait des répercussions directes sur nos vies. Les secteurs qu’ils financent, qu’ils s’accaparent, ont des impacts sur ce qui nous est accessible, comme c’est le cas du soin où pharmacies, cabinets dentaires ou d’ophtalmologie par exemple impactent nos accès, à l’exemple de l’entreprise CVS aux Etats-Unis (qu’évoquait le journaliste indépendant Robin Kaiser-Schatzlein pour The American Prospect – on en parlait dans la mise à jour de notre article sur le Sludge – en soulignant que le sous-effectif était une conséquence des contraintes économiques de la rentabilité qui s’impose à ces chaînes). Même chose dans l’immobilier par exemple, comme le racontait Tim Wu. Partout où les fonds de pension s’imposent, la pression à la seule rentabilité explose.

Benquet rappelle que les acteurs du capital investissement sont très bien payés. Les directeurs d’investissements gagnent des fortunes avec des parts variables conséquentes. L’argent est une motivation essentielle des acteurs de ce milieu, explique-t-elle. Pour eux, l’enrichissement tient d’un rapport individualiste : il n’est pas perçu comme le produit du travail de générations successives, mais seulement comme le produit d’une rationalité stratégique, celle d’individus à la recherche d’une rentabilité maximum. De même, leur éthique repose sur la responsabilité individuelle, dont ils distinguent les bonnes pratiques des abus, pour ne la placer finalement que sur le seul plan moral, et non sur le plan des réglementations. Leur éthique dépend donc uniquement de leur liberté et de leur bon vouloir, ce qui permet de justifier le développement d’un investissement à impact, c’est-à-dire qui se présente comme social et responsable. « Les investisseurs pour autrui ne perçoivent aucune contradiction entre leurs intérêts individuels à l’enrichissement et l’intérêt collectif ou le bien commun », même si leur attention est toute entière dévouée à leurs seuls intérêts… un peu comme si l’intérêt collectif n’était que la conséquence d’un ruissellement qui n’existe pas.

Les tableurs de l’optimisation

La sociologue détaille le fonctionnement de leur travail, ce en quoi il consiste, comme d’évaluer les actifs à acquérir selon des procédures d’évaluations très balisées. Dans leur quotidien, ils lèvent des fonds et gèrent les participations qu’ils détiennent en suivant les business plan qu’ils ont mis en place au moment de l’achat. Enfin, ils cherchent de nouveaux investissements. Ils rédigent des rapports sur les actifs à vendre, déterminent leurs prix de vente en y intégrant le rendement, la performance, qu’ils en attendent et donc les contraintes qu’ils imposent. Les prix sont déterminés par des enquêtes et des « modélisations économiques abstraites, sans connaissance des modes de production des biens ou des services commercialisés ». Des modèles de calculs relativement standardisés, sans grande différence d’un fond l’autre. 

Benquet montre, comme Flécher sur les startups, que nous sommes là dans un milieu façonné par l’endogamie sociale, où tout repose sur l’interconnaissance et la proximité sociale. Où l’engagement dans le travail est total, entre docilité et hard work. Une dizaine d’établissements forme ces investisseurs pour apprendre les manières de penser des financiers. Ici, ce qu’on apprend, c’est à laisser ses sentiments de côté. Une entreprise ne vaut que par son cash-flow et que plus un investissement est risqué, moins il est cher. Tout l’enjeu est de chercher des actifs dont la rentabilité n’a pas été entièrement exploitée et trouver le montage pour accroître leur profitabilité. Pour Benquet, la seconde finance n’est pas une école de pensée. Elle n’est qu’une radicalisation de l’économie néolibérale, « prônant l’intensification des exigences de rendement, l’accentuation d’un rapport désaffectivité et décontextualisé aux investissements et l’élargissement du spectre des biens transformés en actifs ». Elle ne prône que des manières très concrètes d’accumuler. 

Évaluer des actifs se fait souvent dans de simples tableurs, « d’une vingtaine de colonnes et d’un petit millier de lignes », quasiment identiques d’une société de gestion d’actifs l’autre. Leur valeur ne tient pas dans leur valeur, mais dans ce que les investisseurs estiment. Pour Benquet, il y a là une grande homogénéité des manières de compter qui ne repose « ni sur une communauté technique liée à l’usage d’un même outil de calcul, ni sur le partage d’une conception commune néoclassique de la valeur des sociétés, mais sur une communauté de situations, sur l’occupation d’une même place au sein des réseaux de circulation du capital ». Si la forme est fixe et stable, le contenu de ces champs est sans cesse modifié, suite à enquêtes et débats jusqu’à ce que le rachat soit accompli ou abandonné. On y trouve le compte de résultat et le bilan comptable, une évaluation de la transaction, l’activité de la holding qui sera créée pour le rachat par laquelle transitent les flux financiers et qui jouent de délais de fonds et de prêts, de délais de remboursements pour exploiter les actifs financiers en circulation. Et enfin, les hypothèses de sorties et une synthèse des résultats qui anticipe les retours sur investissements attendus. Tout l’enjeu consiste à faire jouer les différentes modalités financières dans le temps. « Les relations des sociétés de gestion aux entreprises se laissent donc moins aisément décrire en termes d’allocation que de ponction de capital. Leur mode d’accumulation du capital repose sur un double canal de ponction de la trésorerie de l’entreprise et de celle de l’Etat. » Ces tableaux permettent de mesurer le taux de retour sur investissement en modifiant les variables pour l’optimiser, comme par exemple de mesurer le niveau de dette que peut contracter l’entreprise pour l’optimiser au bénéfice de la holding. Tout le calcul vise à optimiser le niveau de ponction, le taux de profit attendu. Les investisseurs construisent eux-mêmes les prix de ce qu’ils s’apprêtent à acheter, à leur profit. Contrairement à l’approche de l’économie néoclassique, « la valeur n’est pas inhérente à l’objet, ni déterminée par ses potentialités futures, mais réside dans l’évaluation qui en faite par les investisseurs ». Tout l’enjeu est de faciliter la circulation du capital, car c’est par la circulation que les fonds s’enrichissent. Pour Benquet, ces pratiques relèvent surtout d’une logique de rente : « elles sont conduites de manière à maximiser les rendements et externaliser les risques vers les salariés et les usagers d’un côté, et les investisseurs institutionnels de l’autre ». Bref, tout l’enjeu du calcul consiste à minimiser le risque. 

Une histoire du lobbying

Dans son livre, Marlène Benquet dresse également l’histoire de l’évolution législative qui va permettre à la gestion d’actifs d’exister en France et de soustraire ses prédations à l’impôt, en suivant l’évolution de l’Association française de gestion (AFG), principale association professionnelle des gestionnaires d’actifs en France, fondée en 1961.. Ou encore, la deuxième association professionnelle, France Invest, fondée en 1984. Ou encore l’association française des investisseurs en capital-risque (AFIC, fondée en 1984 devenue France invest en 2017).

Tout l’enjeu a été de transformer le code du commerce de 1966 qui interdisait à une entreprise de s’endetter pour se racheter elle-même. Dans les années 80, ces pratiques passent du statut d’abus de biens sociaux à celui de montages garantis par la loi. La sociologue montre comment ont œuvré les acteurs de la seconde finance pour imposer la dérégulation du secteur, à leur profit, en réduisant les taux d’imposition de ces types d’investissement et accroissant la déductibilité des intérêts d’emprunts. On va peu à peu soutenir ces techniques plutôt que de chercher à soutenir les entreprises en difficulté. Le monde de la finance se mobilise pour souvenir les mérites du capital investissement et l’importer en France en assouplissant la législation. 

Cette histoire d’une dérégulation n’est pas sans évoquer celle que raconte Flécher, qui va permettre aux startups de s’imposer. Elle est portée par des acteurs à leurs profits, notamment les associations sectorielles, qui œuvrent également à la socialisation des investisseurs, à la communication, à la construction d’indicateurs… « Leur projet est d’obtenir des pouvoirs publics l’institutionnalisation de leurs pratiques ». Leur développement va permettre de réorienter la politique financière française vers une orientation plus néolibérale. A mesure que la loi leur est favorable, les investissements augmentent, comme après 1985, quand elles obtiennent le statut fiscal des sociétés de capital-risque (qui exonère les sociétés d’investissements si elles investissent au moins 50% de leurs capitaux dans des sociétés non cotées). Au mi-temps des années 80, les normes de gestion d’actifs anglo-saxonne sont introduites dans le droit français : la gestion pour le compte de tiers, le rachat par recours à l’endettement et la subvention fiscale. A cette même époque, le régime financiarisé se déploie au détriment d’un modèle fordiste et de l’Etat providence. « Les marchés prennent une place de plus en plus importante dans le financement des entreprises. la première financiarisation est en marche ». La seconde finance se développe dans l’ombre de la première. Dans les années 90, Blackstone, premier gestionnaire d’actif mondial, commence à investir dans l’hôtellerie aux Etats-Unis. Entre les années 90 et le début 2010, le secteur du capital investissement « reconfigure les chaînes internationales de la finance ». Ces acteurs sont de toutes les discussions économiques. L’Etat, lui, non seulement se désengage, avec, à la fin des années 90, la troisième vague de la privatisation, mais il incite les acteurs de la première financiarisation, banques et assurances, à orienter leurs capitaux vers les sociétés de gestion. En 1998, il met en place le fonds public pour le capital risque au sein de la Caisse des dépôts et consignations. 

C’est seulement la crise financière de 2007 qui semble stopper nette l’expansion des fonds de gestion. L’opinion publique découvre d’ailleurs l’existence de cette seconde finance, via les hedge funds des spéculateurs immobiliers. Mais les gestionnaires d’actifs peu exposés aux produits financiers dérivés tirent profits de la crise. BlackRock par exemple sort renforcé de la crise. La seconde finance a beau être accusée de tous les maux, y compris par les gouvernements qui ont encouragé leur développement, les associations professionnelles engagent alors un intense lobbying pour relégitimer le capital investissement. Les institutions publiques l’encouragent en l’alimentant en capital public. La crise solidifie les relations entre collecteurs d’épargne et investisseurs pour autrui et avec l’administration. La période post-crise est celle de l’extension du champ des actifs. Alors que les grandes banques sont lourdement réglementées, les firmes de la seconde finance apparaissent plus adaptées à un environnement économique incertain. Les investisseurs délaissent les produits financiers dérivés, jugés trop risqués, et se tournent vers de nouvelles classes d’actifs comme les terres agricoles, les concessions routières, les énergies renouvelables, l’immobilier. C’est l’époque où les fonds à impact acquièrent une reconnaissance légale et un statut dérogatoire grâce à la loi Hamon de 2014. Pour les gestionnaires d’actifs, « ce qui compte pour eux, ce n’est pas de faire du monde un marché efficient, mais de convertir le plus de biens possibles en actifs appropriables. Leur but est simple : en contrôlant des parts croissantes des activités nécessaires à la vie sociale, ils peuvent transformer autant que possible leurs rémunérations en rentes ». L’Etat est sollicité pour dérisquer l’activité, c’est-à-dire assumer une part des risques sans pour autant piloter leur activité. Les financeurs pour autrui prennent en charge des fonctions étatiques en transformant en actifs des services et des missions publiques dans le domaine de la santé, de la recherche, de l’innovation ou des infrastructures. De leur côté, les Etats assument une part des risques liés à ces investissements et sécurisent ainsi les rémunérations des acteurs de la seconde finance, lesquelles tendent à se rapprocher de rentes doublement garanties. Un peu sur le modèle des concessions d’autoroutes ou d’infrastructures. « Les Etats sont pensés comme des filets de sécurité du capitalisme financier », lui assurant des marchés, des droits… au détriment de ceux de l’Etat providence qui eux profitaient à tous. 

De la radicalisation politique du monde de la finance : vers le capitalisme impérial

Dans la dernière partie de son livre, Marlène Benquet montre l’évolution politique des acteurs du secteur. Si en 2002, l’AFIC et l’AFG ont refusé de discuter avec le candidat frontiste à la présidentielle, en 2022, « ces préventions n’existent plus ». Pierre-Edouard Stérin, fondateur du fonds d’investissement Otium Capital, est celui qui s’est donné pour fonction de mettre le RN au pouvoir, comme le rappelle L’Humanité, d’enquêtes en articles. Pour Benquet, la puissance de ces acteurs place les acteurs de la seconde finance « en position de promouvoir des régimes politiques alternatifs plus favorables encore à leur développement ». 

Après l’époque de l’Etat-providence, puis dans celle du néolibéralisme, rappelle Benquet, l’Etat est avant tout le garant de la libre concurrence entre les acteurs privés. Il les réorganise autour de ses missions régaliennes, « tout en maintenant un filet de protection minimale des populations les plus fragiles ». Dans cette forme d’Etat bon marché, les services publics sont privatisés et les politiques de redistribution sociale réduites. Mais les droits civiques et civils restent encore garantis. Les inégalités ne sont plus que de richesses. Or, ce contrat néolibéral se fend. Piketty dans Le Capital au XXIe siècle (Le Seuil, 2013), montre que les inégalités se creusent. Le néolibéralisme ne parvient plus à tenir sa promesse. La promotion sociale semble morte. Les acteurs de la seconde finance vont alors rejoindre peu à peu le mécontentement qui monte. Comme Charles Gave, investisseur qui soutient Eric Zemmour, ou Charles Beigbeder, fidèle soutien de Marion Maréchal.

Suite à la crise financière puis à celle du Covid, le patronat développe une critique du gouvernement néolibéral, jugé trop étatiste, trop interventionniste, trop régulationniste. Les acteurs de la seconde finance s’opposent par exemple à la taxe carbone qui contraint leurs investissements. Ces discours antinéolibraux sont aussi portés par des acteurs de la Tech, qui sont vent debout contre les régulations anti-trust aux Etats-unis. « Un nombre croissant de financiers et d’acteurs patronaux considèrent que les gouvernements néolibéraux ne sont plus à même de maintenir l’ordre social à un niveau suffisant pour que soit garantie l’accumulation du capital ». Ces mécontents s’engagent alors dans des coalitions libertariennes. La presse estime que ces défections sont liées à des convictions personnelles ou à leur fascination pour les outrances de Trump ou de Musk. Mais pour Benquet, ce sont d’abord « les intérêts matériels qui expliquent la distance prise par certaines fractions patronales ». Ces gens sont devenus des opposants au libre-échange.

Marlène Benquet observe alors les cercles de soutien français à la droite extrême et montre qu’ils sont pour beaucoup issue des secteurs de la seconde finance, de la tech et des énergies fossiles. Elle énumère des noms, des prises de position. Aux Etats-Unis, les soutiens de Trump sont passés de la finance extrême au patronat mainstream. Si en 2024, le camp démocrate a obtenu les faveurs de la première finance, comme les institutions de Wall Street, la seconde finance, elle, s’est rangée derrière Trump. A l’image de l’entrepreneur et homme politique républicain Vivek Ramaswamy, qui publie en 2023, Capitalist Punishment (Harpers Collins, 2023), qui dénonce l’agenda de gauche des grandes entreprises de Wall Street. Même l’assaut du Capitol en janvier 2021, n’est pas tant le fait de petites gens désabusées, que d’acteurs patronaux et de cadres dirigeants, comme le soulignait The Atlantic. Musk est certainement l’emblème de ce revirement. Favorable à la candidature démocrate en 2016, il donnera 118 millions de dollars à celle de Trump en 2024. Mais c’est aussi le cas de Bezos et tant d’autres.

« Le récit libertarien autoritaire décrit la société néolibérale comme un monde fracturé qu’il faudrait restaurer en s’appuyant sur des valeurs traditionnelles de force, de loyauté, de famille et de hiérarchie. Il exalte la liberté individuelle comme absolue : chacun doit prendre en charge sa propre vie, défendre les siens et assumer sans aide extérieure les conséquences de ses choix. » Il prône un monde autoritaire, fait de chefs, de clans. Le discours néolibéral valorise des figures de la méritocratie, de Steve Jobs à Barack Obama. Le discours libertarien, lui, parle de cow-boys, de survivalistes. Le discours néolibéral vante la méritocratie et le technosolutionnisme. L’innovation et l’effort individuel sont présentés comme les moteurs de la justice sociale. Le récit libertarien, lui, valorise un ordre moral fondé sur la famille et la nation, valorise une société fondée sur un ordre naturel. Le soutien financier des partisans du libertarianisme autoritaire aux organisations politiques d’extrême droite vise à faire de cette option une politique désirable, crédible. Le monde de la seconde finance ne se coordonne pas les uns les autres comme des acteurs acteurs sur un marché, mais comme des partenaires cherchant à aligner leurs intérêts et à externaliser les risques sur d’autres : Etats et ménages. Les acteurs de la Tech ou de l’énergie se rapprochent des Etats pour obtenir que leur échoit ses anciennes missions, à leurs profits. L’enjeu n’est plus de privatiser les services publics pour les transformer en entreprises comme l’ont été France Telecom ou GDF Suez, mais de s’approprier des pans de souveraineté, sans concurrence. Ce qui est affaibli, ce n’est pas seulement le néolibéralisme politique, mais aussi le néolibéralisme économique. Pour Marlène Benquet, nous assurons au passage d’un capitalisme néolibéral vers « un capitalisme impérial », « un régime relevant de l’Empire plus que du marché ». Un capitalisme impérial qui veut en finir avec la capitalisme démocratique, comme le montre Quinn Slobodian dans son livre, Le capitalisme de l’apocalypse (Le Seuil, 2025). Un capitalisme qui n’est plus progressiste. Qui cherche à fracturer la démocratie ou en prendre le contrôle. 

Pour Marlène Benquet, à la suite de Latour, c’est bien la perspective climatique qui reconfigure la question politique. C’est un capitalisme de la finitude comme le dit l’historien et économiste Arnaud Orain dans Le Monde confisqué (Flammation, 2025). « Le néolibéralisme faisait de l’économie un jeu où nous pouvions tous gagner et le progrès advenir, le libertarianisme autoritaire fait des relations commerciales un jeu à somme nulle dans un monde de ressources finies où la force et la prédation deviennent un mode légitime de répartition des richesses. C’est une forme de capitalisme adapté à la raréfaction des ressources ». Mais pour les partager entre très peu de gagnants. 

Rien ne dit qu’il sera notre avenir, veut rester confiante la sociologue. Mais notre avenir démocratique est bien sombre, si nous ne saisissons pas que rien de cela n’est dans l’intérêt du plus grand nombre. 

Hubert Guillaud

C’est la thèse que soutient l’historien Brian Merchant, qui documente, comme nul autre et depuis longtemps, l’opposition à l’IA. Quelques faits divers à quelques jours d’intervalles, où deux individus isolés se sont attaqués à la maison de Sam Altman et un autre a tiré des coups de feux sur la maison d’un conseiller municipal d’Indianapolis qui venait de voter en faveur de la construction d’un nouveau centre de données… semblent les signaux précurseurs d’une escalade inédite, estime-t-il. Une forme « d’intensification des réactions hostiles à l’intelligence artificielle générative », explique celui qui avait pointé la montée des formes de résistance à l’IA (voir notre article). Des moratoires contre le développement des centres de données, aux propositions d’interdiction de l’IA dans les collectivités, les industries et les entreprises, la grogne ne cesse de gagner du terrain. « Le Maine s’apprête à devenir le premier État américain à interdire purement et simplement la construction de centres de données». Peut-être rate-t-il tout de même dans cet amalgame que ces contestations n’ont pas toutes la même origine : la critique communautaire des centres de données partage peu en commun avec les élucubrations apocalyptiques d’individus isolés (dont les propos, finalement, sont plus proches de ceux d’Altman que de ceux des premiers). 

L’industrie de l’IA semble d’un coup, prise au dépourvu. Sam Altman, sur son blog personnel, impute la violence qu’il subit aux médias et notamment à un article récent qui le dépeignait comme un sociopathe. C’est oublier qu’Altman ne cesse de répéter que son entreprise développe un produit capable de remplacer tous les travailleurs quand ce n’est pas de détruire le monde. Son billet montre surtout l’énorme décalage entre les dirigeants du secteur de l’IA et les raisons de la colère anti-IA, estime Merchant « Depuis trois ans, l’industrie de l’IA demande au public de la prendre au sérieux, comme s’il s’agissait de Trump – sérieusement, mais pas littéralement. C’est impossible. Des startups comme OpenAI et Anthropic figurent parmi les plus importantes de l’histoire précisément parce que les investisseurs et les marchés les ont prises au sérieux, et littéralement. Or, ces investisseurs s’attendent à voir la superintelligence et surtout l’automatisation de masse qui leur ont été promises. » Et c’est bien là la raison principale de la montée de la colère.

Des adolescents poussés au suicide à l’IA pour faire la guerre en passant par la construction sans frein de data centers partout où l’on trouve encore de l’eau et de l’électricité… « Si l’on prend au pied de la lettre ce que les dirigeants du secteur de l’IA affirment depuis dix ans, à savoir qu’une IA suffisamment puissante pour mener à l’extinction de l’humanité est encore à ses balbutiements, alors intervenir par la force pour l’arrêter serait une action rationnelle », ironise Merchant. Mais il ne faut pas croire que ce serait uniquement un problème de communication des dirigeants de l’IA. La suppression des emplois est devenu l’argument de vente principal de l’IA. « Les investisseurs se soucient peu de savoir si OpenAI rend les logiciels conscients ; ils veulent voir une automatisation massive des emplois et les économies de main-d’œuvre historiques qui en découlent. Cette perspective – de déqualification, de contrôle, voire de suppression pure et simple du travail – est ce qui a conféré à l’IA sa valeur unique dès le départ. » L’automatisation du travail est le projet… « et les gens l’ont bien compris. » Et on comprend que celui qui a lancé un cocktail molotov sur la maison d’Altman soit salué comme un héros par des gens pourtant bien moins près à passer à l’action que lui ou bien plus éloignés de ses idées. 

Le projet politique du déploiement de l’IA partout et pour tous semble surtout rencontrer de moins en moins de soutiens, retient Merchant. Un récent sondage d’opinion montre que l’IA devient particulièrement impopulaire. Pour l’essentiel des Américains, les risques désormais dépassent les bénéfices attendus. « Les groupes démographiques ayant l’opinion la plus négative sur l’IA sont les électeurs âgés de 18 à 34 ans et les femmes âgées de 18 à 49 ans. Les deux groupes ayant l’opinion la plus positive sur l’IA sont les hommes de plus de 50 ans et les électeurs des classes supérieures. » Un autre sondage américain montre que si les jeunes adultes sont de forts utilisateurs de l’IA, ils sont de moins en moins convaincus, et optimistes, et de plus en plus mécontents de l’IA. Et le changement d’attitude des plus jeunes est d’ampleur, brutal et rapide.

Il est frappant de constater à quel point la haine envers l’IA est étroitement liée à la perception qu’on a de ses conséquences sur les perspectives personnelles et/ou professionnelles, estime Merchant. « La génération Z est confrontée à ce qui est, selon certains, le pire marché de l’emploi pour les jeunes diplômés depuis 37 ans ; il n’est donc pas étonnant qu’elle déteste profondément le produit technologique qui en serait la cause (mêmes symptômes en France). Parallèlement, les hommes de plus de 50 ans, généralement plus aisés, et les électeurs des classes supérieures, qui, comme leur nom l’indique, sont plus riches, sont moins inquiets face à l’IA car ils sont bien mieux protégés de la précarité économique.» 

La nouvelle aristocratie de l’IA, et sa tendance antidémocratique, fait assurément monter la colère des plus radicaux mais également d’une large part de la population. Altman peut anônner que« l’IA doit être démocratisée », rien dans les discours et les actions de son entreprise ne va dans ce sens. « OpenAI n’aspire à rien d’autre qu’à devenir l’un des plus grands concentrateurs de pouvoir de tous les temps. Après avoir déqualifié des artistes et des écrivains en intégrant leurs œuvres à ses modèles pour que ses produits puissent les imiter, OpenAI cherche à remplacer les employés des entreprises et des institutions du monde entier par un abonnement à une technologie dont elle est propriétaire. Les profits qui en découleront iront bien sûr à Altman et à la direction, concentrant ainsi richesse et pouvoir. » Comme nous le disions, sans partage des fruits de l’IA, il est peu probable que le malaise s’apaise. La récente publication d’une « politique industrielle à l’ère l’IA» par OpenAI , suggérant que l’IA pourrait permettre une semaine de travail de 32 heures et quelques autres avantages sociaux nébuleux, ne semble pouvoir bercer que les plus crédules des apologistes de l’IA. « Pourquoi croire une seule seconde qu’une entreprise d’IA qui dépense des millions pour saper la capacité des États à exercer leur démocratie, qui s’efforce de faire échouer une loi californienne exigeant que les chatbots soient testés et reconnus sans danger pour les enfants, qui tente de se soustraire à toute responsabilité quant aux dommages que ses produits pourraient causer dans d’autres projets de loi étatiques, et qui collabore avec l’administration Trump pendant que celle-ci bombarde des écoles primaires et perpètre des actes de terreur contre les immigrés, pourrait sérieusement investir le moindre capital politique pour autre chose que ses propres intérêts financiers ? » Ce discours lénifiant de promesses lointaines et sans effets semble surtout s’être considérablement usé face aux actions réelles des acteurs de la tech. Comme le dit Eryk Salvaggio dans Tech Policy Press, le document de politique générale d’OpenAI « propose littéralement des concepts qu’OpenAI a contribué à faire abandonner en Californie ». Même la promesse (sans cesse répétée) que l’IA pourrait un jour guérir le cancer, semble laisser de plus en plus les gens sceptiques : « qui pourra encore s’offrir le traitement ? » 

Les gens ont de bonnes raisons de détester l’IA et ceux qui en profitent, cingle Merchant « Alors que le désespoir gagne du terrain, que les jeunes ont de plus en plus l’impression que les élites de l’IA ont hypothéqué leur avenir, que les citoyens qui votent pour réglementer l’IA ou interdire les projets de centres de données locaux voient leur volonté bafouée au profit des intérêts de l’industrie… comment voulez-vous qu’ils se sentent ? À quoi vous attendez-vous ? Le risque d’une escalade est bien réel.»

Dans son billet de blog, Altman, avec ses références usées elles aussi, compare les PDG de l’IA aux hommes qui font la course pour s’emparer des anneaux de pouvoir dans le Seigneur des Anneaux. « Altman oublie que dans le livre, le seul moyen d’empêcher le triomphe du mal est de jeter l’Anneau Unique lui-même dans la Montagne du Destin. »

MAJ du 06/05/2026 : Sur Synth-Media, la journaliste Nastasia Hadjadji ajoute à la liste des oppositions documentées, les incendies d’infrastructures industrielles et technologiques, entrepôts et autres bâtiments qui se démultiplient aux Etats-Unis. Une gamme de contestation étendue, qui va du sabotage au luddisme soft du refus à utiliser l’IA.

« Chaque fois que j’utilise mes appareils connectés, je participe à un contrat social algorithmique tacite », explique le chercheur José Marichal. « À l’instar du contrat social métaphorique qui lie les citoyens des démocraties libérales à leurs gouvernements, une grande partie de ma vie culturelle en ligne est régie par un système sociotechnique qui engendre avantages et inconvénients. Les termes de cette relation sont simples : en échange d’une plus grande liberté de choix à l’ère des possibilités infinies, je cède mon autonomie à l’algorithme. (…) Pour Google ou Meta, trop d’exploration vous rend problématique. Une personne qui explore constamment complique la tâche de leurs algorithmes de classification. (…) Si vos comportements sont imprévisibles vous devenez un « bruit statistique » pour le modèle, alors vous êtes un problème algorithmique et un sujet néolibéral indésirable. (…) Nous vivons dans une société ordinale où chacune de nos actions peut être enregistrée, catégorisée et notée. Le danger d’une telle société réside dans l’incapacité d’explorer. La démocratie libérale repose sur la conjecture et la réfutation, sur l’habitude de partager ses opinions sur la vie publique avec ses concitoyens, en admettant la possibilité de se tromper et en modifiant ses convictions en conséquence. De telles habitudes requièrent une ouverture à l’exploration. Or, notre économie algorithmique nous dissuade d’explorer trop largement, car cela nous transforme en consommateurs imprévisibles. »

Le risque, explique Marichal, c’est que « nous perdions notre goût pour les contenus atypiques. C’est-à-dire les contenus culturels qui ne correspondent pas à notre vision du monde façonnée par les algorithmes », résumait-il dans une tribune pour Tech Policy Press. Pire, souligne-t-il, « les expressions trop novatrices ou audacieuses risquent de passer inaperçues, car elles ne correspondent pas aux catégories des algorithmes ». A l’heure des algorithmes, il faut écrire pour ce qu’ils optimisent. « Nous vivons dans une culture de l’optimisation où nos émotions sont instrumentalisées pour confirmer sans cesse nos préférences. »

« Les algorithmes d’apprentissage automatique reposent sur la préemption, plutôt que la dissuasion (qui suppose que les individus peuvent modifier leur comportement pour obtenir des récompenses ou éviter une punition). Cette logique vise à neutraliser les menaces avant même qu’elles n’émergent », expliquait-il encore, nous invitant à nous écarter de « l’arrogance épistémique des machines ». « Un public qui commence à privilégier la prévention à la dissuasion se préoccupe moins des droits procéduraux des personnes ciblées comme déviantes, car elles sont moins perçues comme des sujets autonomes et plus comme des « anomalies » à éliminer. (…) Une culture qui privilégie l’action à la recherche de la vérité est dangereuse pour nous tous. »

« Plus nous privilégions un contrat algorithmique qui répond à nos propres préférences, qui vise à résoudre le problème en optimisant la solution la plus efficace au détriment des relations humaines au sein de la communauté, plus nous sapons la démocratie libérale ». Il nous faut devenir un problème algorithmique, explique-t-il dans son livre – You must become an algorithmic problem, Bristol University Press, 2025 – , c’est-à-dire échapper au calcul des machines… au risque que cela devienne un problème pour chacun puisque qu’échapper aux machines signifie de plus en plus être extrait de la société que celles-ci rendent possible.

L’ère post-chatbots s’annonce, explique la journaliste Lila Shroff pour The Atlantic. L’IA ne fait plus que répondre aux questions. Elle programme, elle agit. Et le « tournant agentique » formalise ces progrès, explique Eryk Salvaggio pour Tech Policy Press. Le tournant agentique désigne des systèmes qui génèrent du code et s’adaptent de manière autonome. Les systèmes d’IA produisent désormais du code et vérifient l’efficacité de cette production en la corrigeant jusqu’à ce qu’elle fonctionne. Mais si ces évolutions améliorent l’expérience utilisateur des LLM, est-ce que cela suffit pour « justifier » du déploiement de l’IA, interroge pertinemment Salvaggio. Est-ce que le fait que leurs productions s’améliorent suffit pour justifier de l’utilité de cette technologie ? 

Nous ne sommes plus exactement dans le cadre des perroquets stochastiques définis par l’article fondateur de 2021, d’Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major et Margaret Mitchell, même si ce cadre reste pertinent – voir notre article, « la gauche minimise-t-elle le pouvoir de l’IA ? ». « Les systèmes agentiques empilent ces perroquets » pour produire des formes « d’essaims stochastiques ». Des systèmes qui s’auto-alignent sur ce qu’ils doivent produire, tout en demeurant fondamentalement incapables de rendre des comptes. La question centrale de l’article de Bender et alii demeure toujours pertinente, estime Salvaggio : « Les modèles de langage peuvent-ils être trop volumineux ? » 

La prolifération des modèles ne fait qu’amplifier les problèmes de biais, d’attribution erronée de la pensée et d’inefficacité. Distinguer la critique systémique de l’évaluation des modèles n’est pas céder à la surenchère : cela signifie se concentrer sur les avantages et les inconvénients collectifs plutôt que sur les usages individuels. On peut parler de ce que les modèles ne peuvent ou ne devraient pas faire sans pour autant nier leurs capacités, estime Salvaggio. 

L’IA agentique s’apprête à débarquer et ses effets vont être nombreux, estime l’artiste-chercheur. D’abord, il promet la production de logiciels bâclés (slopware, contraction de slop qu’on peut traduire par soupe ou de bouillie et de ware qui désigne les composants – voir notre article sur le slop), produits plus rapidement, mais qu’il va être difficile à évaluer. Distribution accélérée qui risque de créer des situations comparables à un espace aérien non réglementé, où une multitude de décisions individuelles et déconnectées engendrent le chaos. Le code peut sembler fonctionner dans des circonstances particulières grâce à toutes sortes de bidouillages qui masquent des erreurs sous-jacentes. « Contrairement aux logiciels malveillants, le logiciel bâclé n’est pas intentionnellement perturbateur ; il perturbe par négligence : c’est la variable codée en dur qui permet à un homme célibataire de gérer correctement son budget, mais qui entraîne des frais de découvert lorsqu’il est utilisé par une mère célibataire. La conception de logiciels exige une grande finesse dans le choix des valeurs et priorités qu’ils intègrent, ainsi que dans la manière dont ils déforment, ignorent ou présentent de façon erronée les données qu’ils traitent. Le suivi de ce processus requiert des connaissances techniques. » C’est cela qui pourrait disparaître dans les logiciels de demain. 

Ensuite, l’IA agentique promet l’accumulation des défaillances techniques. Malgré une perception accrue de fiabilité, les modèles de langage ne peuvent jamais être des machines à dire la vérité. Les soi-disant hallucinations sont mathématiquement impossibles à éliminer, et par conséquent, la perception d’une fiabilité accrue augmente le risque de surestimer la pertinence d’un modèle de langage pour une tâche donnée. Alors qu’un modèle de langage produit des textes ou autres médias persuasifs et potentiellement faux, un système agentiel produit un « code convaincant ». Ce code est produit de manière plus difficile à interrompre, à tracer ou à auditer qu’une simple sortie de modèle. « Il est impossible de documenter de manière fiable le processus de pensée d’un code créé sans réflexion » ; par conséquent, le code doit être considéré comme non fiable jusqu’à ce qu’il soit vérifié. On pourrait ajouter ici, le risque d’une sécurité infrastructurelle, comme l’évoquait Bruce Schneier.  

Conséquence du risque précédent, un autre risque repose sur l’accumulation des défaillances de responsabilité. Les erreurs dans un système agentiel s’accumulent de manière invisible jusqu’à ce qu’un élément vienne briser la façade. Dans les systèmes sensibles, ce dysfonctionnement peut nuire aux personnes. On encourage le gouvernement à utiliser ces systèmes pour des tâches telles que l’automatisation des décisions relatives aux prestations sociales, l’analyse des contrats et le contrôle réglementaire – des domaines où des défaillances en cascade peuvent avoir de graves conséquences humaines. « L’objectif du gouvernement ne devrait pourtant pas être de gagner du temps en reportant la charge de travail sur un retraité qui se voit refuser indûment ses prestations ». 

Enfin, l’empilement des systèmes agentiques pousse à la montée en puissance du solutionnisme. Salvaggio rappelle pourtant que tous les problèmes ne se résument pas à des problèmes de programmation. L’accès à la génération de code nous pousse à résoudre les défis politiques par de nouvelles lignes de code et à nous concentrer sur les problèmes compréhensibles par les machines, au risque d’exacerber des formes de déshumanisation. Les cas particuliers, parfois flous, ne sont plus les subtilités du tissu social, mais une nuisance technique. Aucune simulation d’une communauté capable de résoudre ses problèmes n’est possible : le désordre est une étape nécessaire à la construction du sens et au fonctionnement de la démocratie. 

Enfin, ces systèmes risquent d’accroître l’extraction et le gaspillage des ressources à grande échelle. Les systèmes multi-agents fonctionnent en boucle, consommant bien plus de ressources que les logiciels conçus de manière plus ciblée. Lorsqu’un débutant réécrit une seule ligne de code avec un système multi-agents, « il n’utilise pas un seul modèle : il active l’ensemble du système ». Cette mise à l’échelle optimise la production individuelle : plus, plus vite, sans tenir compte de l’efficacité du code ni de ses effets. Il ne s’agit pas seulement d’un coût environnemental. « Cela dégrade le patrimoine informationnel commun et crée des problèmes pour tous ceux qui, en aval, dépendent de ce code. Les essaims multi-agents augmentent la puissance de calcul individuelle tout en comprimant de vastes réseaux de travail et d’extraction de ressources dans une seule fenêtre d’exécution. »

Pour Salvaggio, d’autres problèmes encore posent questions avec le passage à l’IA agentique, notamment le pouvoir politique que ces outils vont donner à l’industrie de l’IA, l’extension de la surveillance, le renforcement et l’invisibilisation des biais… Reste qu’énumérer les défaillances à venir ne suffit pas à contrer l’expansion des machines. Se moquer des piètres résultats de ces systèmes semble n’avoir aucun impact sur leur déploiement estime Salvaggio. Pour lui, il nous faut ouvrir un débat sur l’utilité et ses limites. « Que signifie l’utilité ? Pour qui et dans quelles conditions ? » Qui bénéficie des systèmes et qui en pâtit ? « Quelles décisions sont discrètement soustraites au débat public et confiées à des systèmes automatisés contrôlés par des entreprises, des gouvernements et d’autres institutions ? Le fait que l’on utilise des modèles de langage ne rend pas les critiques à leur égard superflues ; au contraire, elles les rendent urgentes. »

« A partir du moment où le numérique, l’IA, les infrastructures critiques s’interposent au coeur des chaînes de valeurs, elles les réauditent à leur profit. Un certain nombre d’entreprises françaises sont en passe de devenir des espèces de sous-traitant d’industries dont la valeur ajoutée est dans le numérique ou dans l’IA et qui vont réauditer les tarifs à leurs profits. »

Notre dépendance n’est pas qu’en achat logiciels, elle est bien large que cela. Elle touche le hardware, nos capacités cyber, des infrastructures critiques, les données… sans compter les grands services d’accès à l’information comme les réseaux sociaux et les moteurs de recherche.

« La domination va bien au-delà de la part d’achat logiciel par nos entreprises et administrations. Cela introduit une domination économique et une évasion de valeur parce qu’on achète à l’extérieur, mais c’est le moins grave. Cela introduit une domination sur les chaînes de valeurs à laquelle on ne prête pas assez attention. Je ne sais pas si vous vous souvenez du rapport qu’avait fait l’ANSES sur la condition des livreurs Deliveroo et qui nous montrait des gens dont la vie était en train de devenir infernale parce qu’ils ne rencontraient plus jamais ni un collègue ni un supérieur hiérarchique, mais seulement des stimulus de data… et dont le salaire horaire avait diminué de 35% en deux ans. Mais en fait, on est tous en passe de devenir des livreurs Deliveroo. A partir du moment où le numérique, l’IA, les infrastructures critiques s’interposent au coeur des échelles de valeurs, elles les réauditent à leur profit. Un certain nombre d’entreprises françaises sont en passe de devenir des espèces de sous-traitants d’industrie dont la valeur ajoutée est dans le numérique ou l’IA qui vont réauditer leurs tarifs à leurs profits. »

Henri Verdier (vidéo, texte), directeur général de la Fondation Inria, lors de son audition à la Commission d’enquête sur les dépendances structurelles et les vulnérabilités systémiques dans le secteur du numérique et les risques pour l’indépendance de la France.

Les discussions sur les strates qui constituent le réseau sont nourries, d’autant qu’elles interrogent profondément les enjeux de souveraineté technologique. La souveraineté numérique est un concept flou qui fait l’objet de beaucoup d’instrumentalisations, rappelait avec pertinence l’association Data For Good. Bien souvent, être souverain en la matière implique d’être autonome sur toutes les couches de l’industrie numérique. Un objectif impossible tant les dépendances sont partout, des logiciels au matériel, des ressources aux infrastructures, des conditions juridiques aux financements. Comme l’expliquait la chercheuse Ophélie Coelho dans son livre, Géopolitique du numérique(éditions de l’Atelier, nouvelle édition 2025) l’enjeu est bien plus de déterminer les secteurs et les couches sur lesquels nous devons reprendre le contrôle. Pour le dire autrement, l’enjeu n’est pas tant d’avoir des produits totalement souverains, que de comprendre là où la souveraineté doit s’exercer et comment. 

Construire la strate de l’autonomie

Cette autonomie stratégique à laquelle aspirer est très souvent présentée comme un enjeu nationaliste ou patriotique, qui confond la souveraineté avec le leadership technologique, sans toujours voir que ces leaderships peuvent reposer sur des dépendances innombrables, à l’image de l’enjeu à déployer des centres de données sur le territoire au prétexte de souveraineté, sans questionner le fait que leur financement ou leurs équipements puissent être totalement entre les mains d’acteurs étrangers. 

L’IA est en passe de devenir une couche supplémentaire dans le mille-feuille des couches sociotechniques du numérique. Et elle requestionne en profondeur ces enjeux, explique  Raffi Krikorian, directeur technique de Mozilla, dans une tribune pour Rest of World. « Dans un monde de plus en plus polarisé et protectionniste, où les plateformes technologiques sont de plus en plus instrumentalisées par les politiques étatiques, construire des infrastructures nationales critiques sur des systèmes dont on n’est pas propriétaire, que l’on ne peut ni auditer ni adapter, représente un risque considérable et croissant. Ce défi comporte une dimension tant économique que politique. Un État soucieux de sa souveraineté en matière d’IA en 2026 ne pourra pas justifier de manière crédible le financement d’une infrastructure d’IA étrangère et verticalement intégrée tout en négligeant les investissements dans des alternatives nationales et open source. Investir dans les hyperscalers peut minimiser les coûts à court terme, mais cela consolide également les rentes numériques versées à des entités étrangères, maximise la dépendance à long terme envers des partenaires peu fiables et augmente considérablement les coûts de sortie. Si les gouvernements financent la dépendance, c’est bien la dépendance qu’ils obtiendront. »

Pour Raffi Krikorian pourtant, l’enjeu n’est pas tant de construire une souveraineté de l’IA nationaliste, que de bâtir des Communs maîtrisés. « L’absence actuelle de financements privés à grande échelle pour les infrastructures d’IA ouvertes reflète leur nature de bien public, et non leurs capacités. Les modèles open source atteignent déjà couramment 90 % ou plus des performances des systèmes propriétaires, pour un coût bien moindre. Investir dans les cadres d’IA ouverts, c’est investir dans les infrastructures publiques numériques, car cela génère des avantages grâce à des coûts réduits, au maintien de l’autonomie politique et à des gains de productivité à l’échelle de l’économie. L’IA ouverte offre également ce que les systèmes propriétaires ne peuvent pas : la légitimité démocratique. Les pays ne créent pas de valeur en revendant des solutions étrangères, mais en développant des produits différenciés sur des bases partagées, ouvertes et moins coûteuses. Il s’agit d’une politique industrielle qui encourage la concurrence et le développement des compétences nationales, et non d’un rejet de l’industrie nationale. »

« Internet n’est pas né de la seule initiative d’acteurs privés, mais d’investissements publics soutenus dans les technologies ouvertes. De Linux à Apache, les fondations open source partagées sont devenues l’épine dorsale de l’économie numérique mondiale, favorisant l’innovation privée tout en empêchant la mainmise sur l’infrastructure. Du CERN à Airbus en passant par Galileo, la leçon est claire : lorsque les États cofinancent des fondations ouvertes ou partagées, l’innovation privée prospère. En revanche, lorsqu’ils financent l’accès, la dépendance s’accentue. L’IA se trouve précisément à ce tournant.»

Souveraineté ne rime pas avec isolement, rappelle-t-il. « Les coûts de développement de l’IA open source peuvent être partagés. Comme l’a déclaré le Premier ministre canadien Mark Carney à Davos : « Investir collectivement dans la résilience coûte moins cher que de construire sa propre forteresse. » L’enjeu n’est pas que chaque pays construise son propre jardin clos. Il appartient aux nations de collaborer autour de standards ouverts et d’infrastructures partagées, en rejetant la fausse dichotomie entre dépendance et isolement des plateformes, et en construisant plutôt un avenir de l’IA qu’elles maîtrisent réellement. » 

« Si nous voulons des écosystèmes d’IA résilients, ouverts et fiables, nous devons les financer comme tels – non par idéalisme, mais comme un investissement concret dans la souveraineté, la résilience et la légitimité démocratique. Les pays qui aspirent à la souveraineté en matière d’IA doivent participer à ce débat, non pas en simples observateurs, mais en tant que co-investisseurs et co-constructeurs. Plus nous attendons, plus il sera difficile de changer de cap », conclut le responsable de Mozilla en appelant à construire des protocoles plus que des plateformes, des cadres ouverts plus que des solutions, des systèmes de valeurs plus que des contraintes économiques ou techniques. Une proposition qui rappelle que c’est bien le cadre de la souveraineté qu’il faut discuter, pour comprendre là où nous pouvons avoir des dépendances et là où nous devons les refuser. L’enjeu n’est pas de construire des investissements nationaux mais bien d’investir dans des infrastructures communes porteuses de valeurs démocratiques et émancipatrices, libres et ouvertes. « La souveraineté en matière d’IA ne viendra pas de la location des modèles des géants de la tech ». Elle ne viendra pas des factures de tokens des systèmes d’IA des grands acteurs de la Tech. Elle consiste d’abord à construire une autre tech, non pas nationaliste ou patriotique, mais qui promeut une souveraineté distribuée, choisit, capacitante. 

La coopération comme architecture solidaire

On se souvient que, récemment, l’économiste Francesca Bria avait évoqué le risque d’une soumission à une strate autoritaire fomentée par les géants de la Silicon valley : « derrière les strates qui composent le réseau, comme l’avait défini Benjamin Bratton dans son livre, Le Stack (UGAP, 2020), comme autant de régimes de souveraineté qui se superposent et s’imbriquent, la strate autoritaire semble l’envers de la proposition d’autonomie stratégique que propose EuroStack ». Mais le risque est bien, sous couvert de souveraineté, de produire des strates nationalistes voire militaristes, comme semble le proposer l’annonce récente d’un « Deutchland Stack » Allemand. 

D’où l’importance de faire un pas de côté.

C’est la piste que proposent les chercheurs Trebor Scholz et Mark Esposito dans la revue d’innovation sociale de Stanford. Pour contrebalancer l’extractivisme des plateformes, « nous avons besoin de construire la strate solidaire de l’empilement numérique ». Lorsque les systèmes technologiques sont conçus uniquement pour l’extraction et l’efficacité, ils isolent et brisent les personnes qui les font vivre, rappellent les deux chercheurs. L’exploitation des travailleurs du clic par exemple est le « symptôme d’une industrie structurée pour transférer les risques vers le bas via des chaînes contractuelles opaques, tout en concentrant les profits et le contrôle au sommet ». Pour Scholz et Esposito, « sans intervention délibérée, ces logiques d’extraction se généraliseront à l’échelle mondiale, concentrant encore davantage le pouvoir entre les mains des plus puissants, à moins que nous ne choisissions de construire un système fondamentalement différent ». Jusqu’à présent, les chercheurs invitaient à investir dans des entreprises inclusives, dans des coopératives de travailleurs, que Scholz a beaucoup défendu. Trebor Scholz est professeur à la New School for Social Research de New York depuis 2009. Il est l’un des premiers à s’être attelé à analyser le phénomène du Digital Labor (Routledge, 2013). Il est aussi l’un des promoteurs du coopérativisme de plateformes (voir par exemple notre article de 2015), notamment dans son livre Le coopérativisme de plateformes (FYP, 2017) ainsi que dans Own this ! (Verso, 2023). Il est également le fondateur du Platform Cooperativism Consortium un réseau de promotion du mouvement coopérativiste, qui organise notamment des conférences sur la coopération, comme celle sur l’IA coopérative qui se tenait il y a peu à Istanbul. Pourtant, écrit-il dans son article, « la réponse aux méfaits de l’IA ne peut se limiter à la régulation des plateformes dominantes ». 

En fait, la concentration du pouvoir des géants du numérique rend de plus en plus vulnérables même les institutions internationales les plus critiques aux politiques autoritaires et aux pressions des dirigeants, comme l’illustre la dépendance de la Cour pénale internationale à l’égard de l’infrastructure Microsoft face aux menaces proférées sous l’administration Trump. Les coopératives, les institutions publiques et les mouvements sociaux doivent donc activement construire et connecter des alternatives grâce à ce que Scholz appelle la « pile de solidarité », une économie numérique coopérative émergente. 

« L’extraction ne se résume pas à des algorithmes biaisés ou à des violations de la vie privée. C’est un problème structurel : l’IA actuelle fonctionne grâce à ce que nous appelons une « strate d’extraction » verticalement intégrée, comprenant le matériel, l’infrastructure cloud, les modèles, la main-d’œuvre et les applications. Seules quelques entreprises contrôlent la construction, la gouvernance et l’utilisation de ces technologies et les personnes qui en dépendent n’ont aucun droit de regard démocratique. »

Les critiques et les régulateurs soulignent à juste titre que les seules directives éthiques ne peuvent résoudre les problèmes posés par la logique extractiviste des plateformes. Les systèmes d’IA reposent sur des modèles de propriété, des chaînes d’approvisionnement et des architectures techniques qui privilégient le profit, le passage à l’échelle et le contrôle. « Ces incitations structurelles déterminent la collecte des données, le traitement des travailleurs, les décideurs et les bénéficiaires de la création de valeur, privant ainsi les directives éthiques de tout pouvoir pour remettre en cause la logique sous-jacente du système. Une IA démocratique ne peut se contenter de louer un espace sur la strate extractiviste ! Elle exige que les travailleurs, les communautés, les coopératives et les institutions publiques se réapproprient l’infrastructure elle-même, couche par couche, de la terre au nuage. »

Scholz et Esposito plaident pour construire une architecture solidaire. Un défi qui nécessite de rejeter la notion d’intelligence artificielle, qui sous-entend une force magique et autonome, au profit d’une intelligence collective, reconnaissant le travail humain et le savoir partagé qui alimentent ces systèmes. Cependant, parvenir à la coordination nécessaire pour contester les monopoles mondiaux de l’IA demeure un défi de taille. Même des organisations établies comme l‘Alliance coopérative internationale, qui représente un mouvement d’environ un milliard de membres et des milliers de coopératives employant près de 10 % de l’emploi mondial, sont structurées principalement pour la représentation et le plaidoyer plutôt que pour la coordination et l’exploitation d’une infrastructure numérique partagée.

De la gouvernance coopérative… 

Pour les deux chercheurs, plusieurs initiatives menées par des communautés, des coopératives et des institutions publiques permettent déjà de reprendre le contrôle de ces niveaux économiques, notamment des ressources, des infrastructures, des données, du travail comme du savoir. 

Une approche solidaire exige des chaînes d’approvisionnement transparentes, la propriété communautaire des ressources minérales et des mécanismes de partage équitable des bénéfices. Elle permettrait également de distribuer l’infrastructure sur des serveurs fédérés, appartenant à la communauté et interconnectables sans contrôle central. Butler Rural Electric offre un précédent historique éloquent. Fondées dans les années 1930 avec le soutien du gouvernement fédéral et une gouvernance coopérative, les coopératives électriques rurales ont permis aux communautés de financer, construire et gérer leur propre infrastructure énergétique, un modèle qui continue aujourd’hui de fournir de l’électricité à environ 42 millions de personnes dans les zones rurales américaines. Des coopératives numériques telles que Hostsharing eG en Allemagne et Som Connexio en Espagne, ainsi que plusieurs coopératives de vente au détail au Royaume-Uni, appliquent cette même logique en mutualisant les ressources de leurs membres, en utilisant une gouvernance coopérative et en collaborant avec des partenaires publics pour construire et exploiter une infrastructure numérique partagée. Cela permet aux communautés de réduire leur dépendance aux fournisseurs de cloud propriétaires, de conserver le contrôle local de leurs données et d’assumer la responsabilité de la gestion des coûts environnementaux liés à la consommation d’énergie. Bien que ces initiatives soient explicitement expérimentales et de portée modeste, elles suggèrent que la capacité de calcul peut fonctionner comme un bien public. Les décideurs politiques et les responsables municipaux pourraient même appliquer ce modèle pour créer une option publique d’accès à la puissance de calcul. 

Dans le modèle d’extraction, les données personnelles sont une matière première prélevée auprès des utilisateurs pour alimenter des modèles propriétaires. Cette logique considère les individus non pas comme des participants ou des détenteurs de droits, mais comme des sources passives de valeur. Le modèle de solidarité, lui, réinvente les données comme une ressource partagée, gérée démocratiquement. Par exemple, MIDATA, une plateforme suisse de données de santé détenue et gérée par des patients agit comme une fiducie pour ses membres. Elle maintient une infrastructure sécurisée permettant aux patients de consulter leurs données agrégées et de décider démocratiquement de les partager ou non à des fins de recherche médicale. MIDATA démontre qu’il est possible de créer des ensembles de données de haute qualité, issus de sources éthiques, sans surveillance. Les membres partagent volontairement leurs données car ils font confiance à la gouvernance et à la gestion des données de la coopérative, ce qui élimine le besoin d’extraction ou de surveillance coercitive. 

Au travail, l’IA implique une rétroaction entre contenus et modérateurs. Les travailleurs étiquettent, examinent, corrigent et leurs décisions enregistrées sont utilisées par les systèmes pour reconnaître, classer, améliorer. Ce processus contraint les individus à absorber le fardeau psychologique des contenus. Dans le modèle solidaire, ces travailleurs ont des garanties de salaires, de droits, bénéficient de soutiens… et pilotent la gouvernance de leurs outils et missions, comme c’est le cas de nombreuses coopératives de travailleurs, comme celle de la Gamayyar African Tech Workers au Kenya, Facttic en Argentine, Outlandish à Londres… et de nombreuses autres (comme la plateforme danoise Hilfr qu’on avait évoqué dans notre article sur les plateformes du secteur du nettoyage).

… à l’IA coopérative

Scholz et Esposito proposent d’appliquer les principes coopératifs à l’IA. « L’accès à l’IA seul est insuffisant quand les outils fonctionnent comme des boîtes noires, incapables d’expliquer ou de remettre en question leurs résultats, et si leurs valeurs reposent sur des principes imposés plutôt que sur des valeurs démocratiquement établies. L’approche solidaire propose de réhabiliter le domaine du savoir comme un espace de gouvernance collective, favorisant l’explicabilité, la contestabilité, des normes partagées » pour construire d’autres IA.

AI4Coops, en Argentine, est une initiative de petite envergure qui réunit des praticiens et des technologues du monde coopératif afin d’étudier comment l’intelligence artificielle pourrait soutenir la gouvernance coopérative et l’apprentissage partagé. Elle veille à ce que la culture algorithmique ne soit pas réservée aux institutions d’élite ni concentrée au sein des géants de la technologie, mais soit largement accessible aux travailleurs, aux coopératives et aux communautés. Elle développe des outils d’IA adaptés à des problématiques locales avec des acteurs locaux, comme des systèmes de reconnaissance d’images pour du contrôle qualité dans une usine, un système d’analyse d’images satellites pour des coopératives agricoles… La coopérative britannique Animorph développe des outils de réalité augmentée pour la prise en charge de la démence, utilisant la narration immersive et des supports visuels pour soutenir la mémoire, la communication et le lien affectif des personnes atteintes de démence et de leurs aidants. Puisqu’elle est détenue par ses employés, elle refuse de monétiser la vulnérabilité des patients et conçoit des outils qui privilégient les soins aux indicateurs d’engagement. « Ces exemples montrent que l’IA au service du bien commun ne saurait se réduire à de la simple posture vertueuse, à du marketing éthique, ni à des formes d’écoblanchiment ou de blanchiment d’image. La construction d’une infrastructure solidaire exige que les modèles économiques alternatifs soient véritablement ancrés dans la démocratie au travail, la propriété partagée et une gouvernance responsable », expliquent les chercheurs. Ces modèles locaux ont d’autres vertus encore, comme la souveraineté linguistique, la maîtrise des processus, la sobriété…

Reste que, comme nous le disions, « les plateformes coopératives, qui privilégient les pratiques éthiques, des normes de travail et sociales plus élevées, peinent à être compétitives. L’absence de législation spécifique aggrave ce problème, permettant aux plateformes capitalistes d’opérer en toute impunité et de saper les efforts des acteurs de bonne foi, tels que les coopératives de plateformes. » Pour Scholz et Esposito également, l’infrastructure solidaire nécessite, pour émerger et s’imposer, une articulation stratégique des politiques, des financements et de l’organisation communautaire. Il faut que les développeurs technologiques « s’accordent régulièrement sur des principes partagés, l’interdépendance matérielle, des institutions durables, des rituels et un récit politique commun que les individus choisissent consciemment de défendre, notamment sous pression ».

Ici, Scholz et Esposito prennent l’exemple des organisations autonomes décentralisées (DAO), où la blockchain aide à formaliser la gouvernance partagée. Pas sûr que l’exemple soit convaincant, tant le mouvement est devenu a bien des égards problématique. Par contre, ils pointent vers le Public AI Network, un réseau de défense et promotion d’une IA publique intégrée, « qui fournirait des services d’IA au même titre que l’électricité ou l’eau », accessible à tous, contrainte à rendre des comptes, durable, fiable. Ou encore le projet Lestac AI en France, pour tester des services d’IA écoresponsables. Ou le modèle multilingue et open source Apertus, développé par l’École polytechnique fédérale de Zurich (EPFZ) et l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)…  Le protocole OpenCourier, par exemple, crée une base technique commune permettant aux plateformes de livraison gérées par leurs travailleurs de se connecter et de collaborer. Ou encore le projet d’IA coopérative du réseau des collectivités locales britanniques qui s’engage à respecter les principes coopératifs et démocratiques dans la prestation de services publics. 

Pour Scholz et Esposito, ces « cercles » de strates solidaires, locales, conçoivent le développement d’infrastructures comme une forme d’action politique collective, que ce soit par le biais de fiducies de données municipales, de services cloud coopératifs ou de modèles linguistiques gérés publiquement. « Le discours dominant sur l’IA laisse faussement entendre qu’un contrôle centralisé par les entreprises est inévitable. Pourtant, des modérateurs de contenu au Kenya, des gestionnaires de données en Suisse et d’autres encore démontrent que les composantes d’un avenir numérique démocratique sont déjà présentes. Notre mission est de les relier et, ce faisant, d’exercer notre pouvoir d’agir, de refuser le désespoir et de créer un système où la technologie est au service de la majorité. »

Hubert Guillaud

Signalons encore que dans le syllabus (.pdf) du cours qu’il a donné au premier semestre à la New School sur le thème d’une « IA sans patrons », Trebor Scholz pointait encore vers bien d’autres exemples. En estimant que les infrastructures solidaires peuvent être mises en place à chaque niveau de la chaîne d’approvisionnement mondiale de l’IA, il évoquait les mines coopératives au Pérou, en Colombie, en Zambie ou en Mongolie, ou des centres de données coopératifs en Allemagne ou aux Pays-Bas. Il signalait par exemple, la tribune de la doctorante Tara Merk, contributrice au Metagovernance Project, sur les limites de projets de centres de données coopératifs. Face aux data centers dominés par les géants de la Tech, Merk défendait « une plus grande diversité dans la propriété et la gouvernance des centres de données », notamment coopératifs. « Et si les centres de données étaient détenus et gérés de manière coopérative par les personnes vivant à proximité immédiate et souvent directement desservies par eux ? » Dans ce modèle, les opérateurs citoyens pourraient recevoir une part des bénéfices générés par le centre de données (à l’instar des parcs éoliens citoyens). Cela entraînerait une redistribution indirecte des bénéfices générés par les données des utilisateurs en ligne – une idée qui prend d’autant plus d’importance que ces données gagnent en valeur à l’ère de l’IA. Les centres de données coopératifs offriraient également aux citoyens un meilleur contrôle sur l’impact de ces infrastructures sur leur environnement physique local. Par exemple, les citoyens pourraient décider si et quand la quantité d’énergie ou d’eau utilisée par le centre de données entre en conflit avec d’autres besoins locaux et pourraient décider de réduire l’approvisionnement énergétique du centre de données en cas de situation critique. Guidé par les valeurs coopératives d’équité et de solidarité, de tels centres de données pourraient décider de renoncer à des bénéfices plus élevés afin de rendre son infrastructure plus accessible à tous, comme aux associations et coopératives. Cela pourrait à son tour encourager une plus grande diversité dans le développement de l’IA et inciter les entreprises à adopter une identité coopérative. De plus, en s’appuyant sur une infrastructure de centres de données coopérative, les coopératives d’IA renforceraient leur autonomie et leur indépendance, offrant à leurs membres un meilleur contrôle sur l’ensemble de la pile technologique, y compris les moyens de production de l’IA. Tara Merk est en train de faire une étude sur GAD eG, une coopérative qui pendant 50 ans a été l’un des grands fournisseurs de services informatiques allemand notamment pour les services financiers (jusqu’à sa fusion en 2015 avec une autre entreprise). Pour la chercheuse, l’exemple de GAD démontre « que les centres de données coopératifs constituent une option économiquement viable et évolutive, capable de fonctionner de manière fiable dans des secteurs critiques ». 

Dans son syllabus, Scholz aborde d’autres exemples de coopératives pour montrer comment les valeurs coopératives peuvent guider des alternatives concrètes au développement technologique, comme le propose Read-Coop, la coopérative européenne à l’origine de la plateforme de reconnaissance d’écriture manuscrite Transkribus. Et pointe vers nombre de ressources sur le sujet des technologies pour la coopération. 

A compléter encore par le numéro de Nature consacré aux modèles d’IA des pays du Sud, qui offre un autre regard sur d’autres façon de faire de l’IA.

Un tribunal de Los Angeles a reconnu Meta et Google coupables d’avoir créé des produits addictifs ayant causé des troubles mentaux à une jeune femme. Les deux entreprises ont été condamnées à verser 3 millions de dollars de dommages et intérêts. Si la condamnation est dérisoire, le verdict devrait générer d’autres procès (nombreux sont en cours) et pourrait entraîner d’importantes modifications des applications de réseaux sociaux pour s’en prémunir, explique la journaliste Kaitlyn Tiffany pour The Atlantic.

Bien sûr, Meta et Google ont fait appel. Mais l’un des avocats du Social Media Victims Law Center estime que le jugement appelle déjà des changements majeurs. Une condamnation qui s’ajoute à un autre verdict rendu contre Meta dans une autre affaire au Nouveau-Mexique où l’entreprise à été condamnée à une amende de 375 millions de dollars pour des milliers d’infractions aux lois de l’Etat sur la protection des consommateurs et sur le fait que Meta aurait indirectement facilité des crimes graves. Cela signifie que non seulement les plateformes permettent l’exploitation des utilisateurs, mais qu’elles présentent des défauts qui nuisent aux utilisateurs. Et ce qui est en cause, ce sont notamment les flux algorithmiques, la lecture automatique des vidéos et les notifications push, ainsi que le fait que Instagram et YouTube avaient été créés par des entreprises conscientes de leur caractère addictif et nocif, et que ces entreprises avaient choisi de ne pas avertir les consommateurs de ces risques.

Aux Etats-Unis, de nombreux procès d’utilisateurs attendent les géants des réseaux sociaux. Si les entreprises de la tech ont beaucoup défendu leurs pratiques pour rassurer les utilisateurs ces dernières années, on sait depuis, avec des documents internes révélés par les enquêtes, que ces entreprises étaient divisées quant à la priorité à accorder à la protection des enfants par rapport à la croissance et à l’engagement des utilisateurs, rappelle la journaliste dans un autre article. Comme le fait de ne pas passer les comptes des adolescents en privé par défaut qui a été longtemps retardé par les équipes commerciales de Meta alors que d’autres équipes de FB avaient alerté du problème dès 2020. Il faudra attendre septembre 2024, pour que les comptes adolescents soient placés en privé par défaut. Ces documents provenant du procès au Nouveau-Mexique ont montré que pendant 6 ans, « Meta a peaufiné des paramètres de confidentialité de base, tout en calculant comment de simples interventions permettraient de réduire modérément le temps passé sur Instagram et en optant initialement pour des mises à jour progressives et prudentes afin de préserver ses statistiques d’engagement ». Un rapport interne montrait que l’algorithme recommandait des comptes d’enfants à des adultes au prétexte que les fans veulent suivre leurs stars préférées et auraient jeté des enfants en pâtures à des délinquants sexuels. 

Désormais, les comptes des mineurs sont mieux surveillés, mais les mesures ne sont toujours pas parfaites, notamment du fait que la modération est devenue très lacunaire sur les plateformes sociales. Enfin, les pratiques de captologie, elles, demeurent plus présentes que jamais. 

Comme l’évoque la designer Nolwenn Maudet dans son manuel Culture du Design numérique : histoire des idées et des enjeux (éditions 205, 2026), en rappelant les propos du designer Aza Raskin à l’époque où il défendait le passage au scroll infini (avant de se repentir) : « Le problème c’est qu’à chaque fois que les utilisateurs sont forcés de cliquer sur la page suivante, ils sont extraits du monde du contenu vers le monde de la navigation : ils ne sont plus en train de penser à ce qu’ils lisent mais à comment en lire plus. Comme le fil de leurs pensées est brisé, cela les oblige à arrêter de lire, et cela leur donne l’opportunité de quitter le site. Ce qu’ils font. » Les darks patterns ont donc bien pour fonction de limiter la réflexion de l’utilisateur pour favoriser son engagement. La captologie a bien été utilisée pour créer des dépendances cognitives. En Caroline du Sud, un projet de loi souhaite d’ailleurs débrancher les fonctionnalités addictives pour les comptes enfants, telles que le défilement infini, certaines notifications push, la lecture automatique des vidéos, les compteurs de mentions J’aime et autres indicateurs d’engagement, les badges de compte et les flux d’actualités exploitant le profil. Aux Pays-Bas, Meta a fait appel d’une décision de justice qui l’oblige à proposer un fil alternatif chronologique à son classement algorithmique.

Reste à savoir quand ces interdictions s’étenderont à tous les autres profils, puisque cette compulsivité est bien armée contre l’utilisateur.  

En attendant, estime un spécialiste interrogé par Le Monde, les réseaux sociaux jouent la montre. Il est probable qu’ils continuent à faire des ajustements mineurs, progressifs, incrémentaux.

La désinformation générée par l’IA submerge la couverture médiatique de la guerre en Iran, rapportent Wired, la BBC, CNN, The Atlantic…. Pour The Guardian, la journaliste Tess Mcclure a mené l’enquête sur une image qui a fait le tour des réseaux, celle du cimetière de Minab, photographié alors qu’il s’apprête à accueillir l’inhumation de plus de 100 jeunes filles de la ville. Une image emblématique de la guerre israélo-américaine contre l’Iran, témoignant de son terrible bilan humain. 

En demandant aux services IA comme Gemini ou Grok, les deux répondent que ces images ne sont pas réelles et sont des images provenant de catastrophes antérieures. Les deux IA sont péremptoires et fournissent des sources pour l’image originale, mais qui ne mènent nulle part : soit l’image est introuvable, soit le lien fourni renvoie à un article de presse inexistant. 

Les experts, eux, estiment que l’image est authentique : elle n’a pas de signe d’altération et elle correspond aux lieux réels. 

Dans les rédactions, les vérificateurs de faits sont constamment débordés par le flux incessant d’images truquées. Aujourd’hui, « près de la moitié, voire plus, des fausses informations virales que nous suivons et démentons sont générées par l’IA », explique l’un d’entre eux. Le phénomène est aggravé par les synthèses d’actualités IA, qui sont pourtant très utilisées par les internautes, alors qu’une étude menée en 2025 a révélé qu’environ la moitié des synthèses générées par l’IA présentaient au moins un problème important de source ou d’exactitude – ce taux atteignant même 76 % pour certains outils, comme l’interface Gemini de Google. Le problème, souligne Mcclure n’est d’ailleurs pas seulement que ces interfaces produisent du faux, mais qu’elles n’identifient pas non plus la réalité. « Le problème est aggravé par la manière péremptoire dont l’IA présente ses conclusions. Elle génère des rapports détaillés, incluant noms, dates, références et sources : un contenu qui laisse supposer une recherche et une compréhension approfondies, mais qui peut en réalité être halluciné ou inexistant. Lorsque le Guardian a interrogé Gemini sur la réponse concernant la photographie de Minab, en demandant : “Je ne pense pas que ce soit correct, pouvez-vous effectuer une nouvelle recherche ?”, Gemini a modifié sa conclusion, mais pour indiquer un autre lieu et une autre année erronés. »

Shirin Anlen et Mahsa Alimardani de l’association Witness, expliquent dans une tribune pour Tech Policy Press qu’on voit apparaître beaucoup d’analyses d’apparence technique pour discréditer faussement des preuves authentiques. Le journaliste de BBC Verify, Shayan Sardarizadeh, a constaté que ce conflit pourrait déjà avoir battu des records en matière de quantité de contenu généré par l’IA et devenu viral en temps de guerre. Le chercheur en OSINT Tal Hagin a également observé que le problème ne se limite plus aux utilisateurs ordinaires des réseaux sociaux trompés ; le volume de ces tromperies a dépassé les capacités de vérification, même des rédactions professionnelles. Dans ce contexte, les preuves authentiques sont non seulement plus difficiles à trouver, mais elles sont activement dissimulées par le flux de contenus. Des preuves d’apparence technique, associées à une allégation mensongère, circulent plus vite que toute correction. Nous sommes en train de basculer dans l’instrumentalisation de la détection par IA et de l’analyse forensique elle-même : des visuels d’apparence technique peuvent créer une illusion d’autorité technique. Nous voici dans le « Cosplay forensique», une forme de déguisement de l’activité d’investigation, comme une fabrication de fausses preuves médico-légales…  où l’on trouve par exemple de fausses cartes thermiques pour discréditer des images réelles… Les outils conçus pour détecter la manipulation deviennent des instruments de manipulation, utilisés pour semer le doute et la confusion autour d’événements réels, voire de victimes réelles.

« Le brouillard de l’IA n’a pas besoin que chaque contenu soit fabriqué. Il a besoin que la question « Est-ce réel ? » devienne quasiment insoluble », estime très pertinemment Mahsa Alimardani pour The Atlantic. Le problème est que, dans ce flou, même les preuves ne fonctionnent plus, se désole-t-elle. 
La désinformation a pourtant un coût, estimait récemment une étude de Sopra Steria : 417 milliards de dollars. Quant à l’inaction des plateformes face à ces contenus, elle est liée à la grande difficulté à identifier les contenus génératifs, estime le Monde à la suite du site spécialisé Indicator. En fait, la labellisation des contenus IA par les plateformes repose sur des détecteurs automatiques qui ne fonctionnent pas, comme le soulignait le New York Times, mais surtout, les plateformes ne sont pas incitées à modérer ces contenus. « Dans un monde où le président américain diffuse lui-même de fausses informations et utilise massivement des images générées par IA pour communiquer sur les réseaux sociaux, la pression sur les géants de la tech pour supprimer les premières et labelliser les secondes est faible », conclut Le Monde.

Que sont vraiment les startups ?, interroge la sociologue Marion Flécher dans son livre. Des outils d’accélération du capitalisme assurément qui semblent surtout borner l’accès au capital aux mieux dotés. Derrière la fable d’un mérite sous stéroïdes, la startup est d’abord le lieu d’une reproduction sociale encore plus fermée sur elle-même. Derrière le mythe d’une organisation cool, débarrassée des vieilles hiérarchies, l’intensification, la précarisation et la compétition y règnent en maître. 

Dans Le monde des startups (Presses de SciencesPo, 2025), la sociologue Marion Flécher déconstruit le mythe des startups. Leur modèle économique et organisationnel n’est pas accessible à tous, tant s’en faut. Dans son livre, la sociologue interroge le modèle d’organisation que cette forme d’entreprise mal définie promeut. La croissance comme le caractère innovant de ces entreprises restent des critères opaques. Le terme même de startup peut qualifier indifféremment un service web à forte croissance, qu’une PME de textile, ou qu’une entreprise de brasserie à la mode. Tant et si bien qu’on pourrait se demander si ce qui qualifie avant tout une startup ne serait pas le narratif qu’elles produisent sur elles-mêmes voire, plus encore, le narratif de disruption qu’elles mobilisent. 

Flécher tente pourtant de délimiter le champ du problème, c’est-à-dire de quantifier le phénomène. Mais selon l’indicateur choisi (le taux de croissance, la levée de fonds, les entreprises qui obtiennent une aide à l’innovation… le caractère innovant de son offre et de son modèle économique…), le paysage se révèle mouvant. La startup est d’abord une représentation, une posture plus qu’une réalité. Et c’est exactement ce que relève l’enquête, en montrant les limites du modèle de rupture que promeuvent les startups, que ce soit une rupture dans leur modèle de croissance, dans leur modèle organisationnel et plus encore dans le récit qu’elles font d’elles-mêmes, pour se distinguer des autres entreprises. Pour Flécher, les startups tiennent d’abord d’un récit, d’un « nouvel instrument de légitimation du capitalisme ». Derrière les pitchs, le storytelling, les KPI, le business plan, et la construction de la figure héroïque de l’entrepreneur, c’est bien les modalités même du récit d’entreprise qui est transformé.  

Startups : des entreprises au service de l’accélération capitaliste

Comme le disait le professeur en sciences de gestion Anthony Galluzo dans Le mythe de l’entrepreneur (La Découverte, 2023), avec la startup s’est imposée un monde, une idéologie, un système moral : celui de l’entrepreneur roi. Flécher rappelle que l’histoire des startups comme modèle d’entreprise née dans la Silicon Valley est d’abord l’histoire de la reconversion industrielle d’un territoire, rendue possible par l’action conjuguée du monde universitaire, industriel et étatique. Le monde de la startup est né d’entreprises cherchant à se singulariser, en réinventant leurs modes de production et d’organisation. C’est un monde d’entreprises en rupture par les technologies qu’elles mettent en œuvre, par la taille de leurs équipes, par le cadre de travail qu’elles offrent à leurs ingénieurs ainsi qu’une rupture économique et financière. Ce qui semble le mieux définir la startup, rappelle Flécher, reste assurément le modèle spéculatif qu’elles représentent, la promesse de bénéfices records en un temps réduit. Avec la startup, s’impose un modèle d’entreprise où « les logiques financières priment désormais sur toute autre considération industrielle ou sociale ». Les startups ne sont possibles que parce que la finance et les autorités vont encourager ce modèle, déroulant des législations favorisant ces investissements et leur essor. 

Flécher fait un sort assez rapide aux innovations organisationnelles. Alors que les innovations managériales sont censées servir l’innovation technique, ce marqueur, qui vise à s’extraire des modes de gestion autoritaires des entreprises classiques, tient surtout du narratif. Le fait d’aller travailler sans cravate, comme le promouvait Robert Noyce chez Intel dès les années 60, ne semble qu’un ensemble de faux-semblants, un paravent. La réalité n’est peut-être pas tant le management à la cool que l’intégration, très tôt, de techniques d’optimisation des coûts, comme la délocalisation des opérations, l’intégration de la recherche à la production… qui visent à produire une entreprise peut-être plus souple, plus agile, mais d’abord « plus maigre ». Derrière l’autogestion, la collaboration, la créativité, le modèle organisationnel des startups a surtout instrumentalisé ces principes au service du capital et du profit. Le fun comme la distribution des parts de l’entreprise aux salariés  a surtout permis de produire une meilleure adhésion des travailleurs. Le Googleplex a bien plus tenu d’une « institution totale » visant à atténuer la subversion, à améliorer la performance et donc les profits.

Flécher observe également comment ce modèle d’entreprise a colonisé le monde. Mais plus que le modèle d’entreprise, ou que la révolution numérique, c’est bien là encore un modèle de dérégulation de l’investissement qui a fait école. C’est dans les années 2010, avec le développement de l’offre des startups américaines en Europe notamment que le modèle s’impose. La chercheuse identifie l’année 2013 comme une date clé. C’est à la fois la date où Uber, qui s’est implantée en France l’année précédente, ouvre son offre, tout comme Airbnb. C’est aussi celle où se lancent la French Tech et BPI France, c’est-à-dire à la fois où se structure le réseau d’investissement et son financement. La startup devient alors « un objet d’action publique ». C’est le moment où elle devient un projet de construction politique, permettant, au choix, de dynamiser la croissance, reconquérir la compétitivité internationale, relancer l’innovation alors que la désindustrialisation bat son plein. Un déploiement qui s’accompagne surtout de mesures légales d’exonérations fiscales et de crédits d’impôts qui ont « clairement sonné le virage libéral du quinquennat de François Hollande ». Macron fera d’ailleurs de la startup un pilier de son projet politique, s’emparant « de l’imaginaire associé aux startups – agilité, modernité, ouverture internationale – comme un outil de distinction dans le champ politique ». Avec l’imaginaire de la startup et de l’entrepreneuriat, l’Etat n’est pas seulement vu comme un soutien financier à l’innovation, mais également comme une entité à startupiser, c’est-à-dire à devenir agile et digital, à gérer comme une entreprise. Pour Flécher, la startup nation de Macron est le paradigme d’un État néolibéral au service de l’entreprise. « A la différence des Etats-Unis, où les fonds de capital-risque ont rapidement pris le contrôle du marché du financement des startups, c’est l’Etat qui en France, apporte le gros soutien institutionnel et financier aux startups françaises », notamment pour compenser le fait que le capital-risque n’y est pas très développé. « Par effet d’entraînement et d’attraction des investissements publics, on assiste, depuis le début des années 2000, à une véritable prolifération des dispositifs organisationnels et marchands visant à soutenir et accompagner les créateurs et créatrices de startups ». Les structures (incubateurs, accélérateurs, pépinières) se multiplient. En 2025, la French Tech recense 167 espaces de travail dédiés, et 209 incubateurs et accélérateurs. Autant de politiques, qui « loin de promouvoir le laisser faire et la libre concurrence des marchés, défendent au contraire une vision active d’un État au service des marchés, de l’entreprise et de la finance ». 

L’institutionnalisation du monde des startups n’est pas un phénomène spontané, conclut Flécher, mais au contraire un processus organisé, étroitement adossé aux institutions publiques qui procurent un soutien financier déterminant. Derrière la main invisible du marché, il faut bien plus voir la « main financière de l’Etat ». Ce soutien politique et financier de grande ampleur montre surtout que la réussite entrepreneuriale ne tient pas tant du mérite ou du talent d’individus, que d’un accès aux aides publiques, aux marchés publics, aux dispositifs de financements et à des formes législatives dédiées… 

L’entrepreneur est bien plus celui qui va savoir naviguer dans ces dispositifs hiérarchisés qu’autres choses. Il est bien plus celui qui va savoir profiter des complexités des dispositifs, inégalement distribués, tant dans l’accès que dans le succès. 

Inégalités de l’entreprenariat

Pas plus que la définition de la startup n’est claire, l’entrepreneur n’est pas non plus une catégorie sociostatistique, rappelle Marion Flécher. Les statuts du créateur de startups sont variables et ambigus : salariés, indépendants, micro-entrepreneurs, voire sans statuts clairs… cette diversité éclaire surtout une grande hétérogénéité des situations économiques et sociales. Pourtant, explique la sociologue, derrière la diversité sociale, l’inclusion et l’ouverture qu’elle paraît célébrer, le fait qu’il suffirait « d’oser pour entreprendre », la réalité est toute autre. Le milieu est fortement sélectif et élitiste, plus encore que ne l’est le monde de l’entreprise traditionnel. Ils ne ressemblent plus beaucoup aux innovateurs ordinaires qu’évoquaient les sociologues Michel Grossetti, Jean-François Barthe et Nathalie Chauvac dans leur livre Les start-up, des entreprises comme les autres ? (Presses de la Sorbonne, 2018). 

Alors que la grande majorité des créateurs et créatrices d’entreprise sont peu ou pas diplômés, les fondateurs de startups, eux, sont souvent surdiplômés. La grande majorité proviennent de milieux sociaux favorisés, disposent d’un habitus entrepreneurial. La plupart bénéficient de soutiens familiaux et financiers qui réduisent considérablement le risque de l’entrepreneuriat. Alors que l’essentiel des créateurs d’entreprises traditionnels se lancent seuls, c’est rarement le cas dans le monde des startups. La présence d’associés dans le projet est un critère de sélection dans l’accès aux organismes d’accompagnement et de financement, note la sociologue, montrant l’importance de la socialisation dans ce milieu, critère valorisé. Flécher montre clairement que « seuls les membres d’une élite économique, étroitement liée au milieu d’affaires, peuvent espérer accéder à la création de startups » et y rencontrer le succès. Le monde des startups est d’abord un petit monde où règne une forte endogamie, une héritocratie plus qu’une méritocratie. En allant observer le dispositif French Tech dédié à promouvoir la diversité sociale, Flécher montre combien l’écosystème des startups et de leurs soutiens est fortement hiérarchisé. Ceux qui n’ont pas les codes sociaux, les réseaux, sont relégués à des formes de soutiens dédiés qui ne permettent pas d’accéder aux meilleurs financements et soutiens. A la division des CSP, des origines, s’ajoute celle du genre. « Le monde des startups demeure un entre-soi masculin ». Bref, les conditions d’accès au monde des startups sont « particulièrement sélectives », voire plus sélectives qu’ailleurs, et bénéficie d’abord à une jeunesse masculine et très privilégiée. 

L’entrée dans l’entrepreneuriat ne se fait pas sous contrainte comme c’est le cas des micro-entrepreneurs ou des travailleurs des plateformes. Bien souvent, elle est surtout une bifurcation professionnelle choisie, « un calcul d’opportunité plus qu’une prise de risque ». Les entrepreneurs que Flécher interroge estiment que la startup n’est pas un entreprenariat comme les autres, d’abord parce que les perspectives d’enrichissement sont plus fortes. Ceux qui se lancent sont à la recherche de prestige et d’enrichissement bien plus qu’ils ne visent à changer le monde. Nombre d’entrepreneurs de startups ne prennent pas autant de risques qu’ils le disent, d’ailleurs. Beaucoup sécurisent leur bifurcation professionnelle, en conservant un emploi salarié en parallèle, en utilisant leurs droits au chômage et surtout en devenant chef d’entreprises salariés. « 64% des créateurs et créatrices de startup de notre échantillon ont choisi de rester “assimilés salariés” en optant pour le statut de chef d’entreprise salarié (contre seulement 10% pour celui d’indépendant) ». Derrière les discours sur le mérite, sur le risque, les entrepreneurs de startups sont « très attachés à la stabilité et à la sécurité ». 

Marion Flécher s’intéresse bien sûr à ceux qui réussissent et ceux qui échouent dans cet univers entrepreneurial marqué par un fort taux d’échec (qui augmente avec l’ancienneté de l’entreprise, passant de 20% à la fin de la 1ère année à 50% à la fin de 5e année). Les études sur le sujet se sont concentrées sur les facteurs exogènes, notamment les produits qui ne rencontrent pas leurs marchés, plutôt que sur les déterminants sociaux de l’échec. Or l’échec des startups est inégalement distribué, constate la chercheuse. Celles qui rencontrent le succès ont notamment (parmi d’autres) une caractéristique : elles ont bénéficié du soutien des organismes d’accompagnement. « La croissance d’une startup s’inscrit ainsi dans un processus séquentiel et codifié d’étapes interdépendantes » où le soutien institutionnel joue un rôle, en apportant une crédibilité, un capital symbolique d’autant plus important que la valeur des entreprises dépend pour beaucoup de croyances, de confiance, de réputation. Or, rappelle la sociologue, les individus ne sont pas également armés pour obtenir le soutien des organismes spécialisés dans l’accompagnement et le financement : « ceux qui détiennent les codes de cet univers franchissent les étapes sans trop de difficultés ». Même constat pour les levées de fonds. Les startups ne sont pas des entreprises rentables. Leur développement repose sur des besoins de financement récurrent et grandissant. Leur parcours ressemble à un parcours d’obstacles très organisés, une épreuve de persuasion et de crédibilité qui repose d’abord sur les qualités techniques et économiques des projets ainsi que sur les qualités sociales des individus qui les portent. Les femmes ont ainsi 2,2 fois moins de chances qu’un homme de réussir à lever des fonds. Les plus diplômés 2 fois plus, ceux qui ont un associé, 5,5 fois plus, ceux qui ont généré un chiffre d’affaires 7 à 24 fois plus. Le pitch, épreuve reine de ce processus, est lui-même très codifié, et nécessite d’en maîtriser les codes. Sans surprise, socialement parlant, la réussite demeure profondément socialement distribuée. Les logiques de cooptation sociale, d’homophilie sociale restent majeures. 

La sociologie des startupeurs est et demeure avant tout un petit monde qui se reproduit entre eux. Sa méritocratie apparente apparaît comme très factice. Quant à l’échec, non seulement il est inégalement distribué, mais ses conséquences n’ont pas le même coût pour tous les postulants. L’échec l’est beaucoup moins pour ceux qui ont un certain niveau de ressources, de réseaux et qui sont capables de rebondir. Pour beaucoup de ceux qui lancent leurs startups, l’expérience entrepreneuriale est bien plus un accélérateur de carrière qu’autre chose. Finalement, « ceux qui valorisent le risque d’entreprendre sont ceux qui en prennent le moins ». Lancer sa startup est surtout une modalité d’hypersélection sociale, qui réussit surtout aux plus dotés socialement… et écrase les autres qui voudraient y jouer. Car dans ce monde, les individus les moins dotés socialement et issus de milieux sociaux plus modestes, eux, n’ont pas toujours les ressources pour retourner les stigmates de l’échec et en faire une expérience valorisante. Le modèle entrepreneurial n’est pas à portée de tous et son rêve se referme plus fort sur les moins dotés. Au final, rappelle la sociologue, l’espace des startups est un espace de lutte sociale qui favorise ceux qui en possèdent les codes, qui en maîtrisent les codes. Autant de ressources culturelles, relationnelles et économiques qui leur permettent de mieux émerger dans ce monde comme de mieux se retourner en cas d’échec. 

Le mythe de la coolitude

Marion Flécher s’intéresse enfin à la question de l’organisation du travail et ses effets sur les employés des startups. Loin de la coolitude, de la réinvention de l’organisation hiérarchique et autoritaire de l’entreprise traditionnelle, la sociologue montre que le contrôle et la contrainte ne disparaissent pas dans la coolitude des bureaux ouverts. Ces PME à la croissance rapide valorisent surtout l’auto-engagement en valorisant la proximité relationnelle, en brouillant les frontières professionnelles (par le cadre agréable, l’afterwork, le tutoiement, l’informalité des relations sur les messageries instantanées… ) qui semblent atténuer les rapports hiérarchiques. Pourtant, ceux-ci restent bien présents. La proximité générationnelle, la proximité sociale (des jeunes très diplômés sans contrainte familiale partageant souvent goûts et opinions) entre les dirigeants de startups et leurs employés, l’adhésion affective… conduisent à produire un surinvestissement des jeunes travailleurs qui ont souvent là leur première expérience de travail ou de stage. A défaut de contrôle top-down, le contrôle social par les pairs y est très fort. Les contraintes sont intériorisées. Le mimétisme lié à une grande homophilie règne en maître. L’open space sert de panoptique. Les rites managériaux, la gestion par projet, les méthodes agiles produisent des responsabilités étendues et intégrées. L’autonomie organisationnelle et l’interdépendance fonctionnelle renforcent finalement les responsabilités individuelles et collectives. Tout le monde se sent impliqué et rappelle aux autres l’importance de l’implication. 

Plus qu’une autonomie, ces modes de management qui se présentent comme distendus, produisent d’abord une mise en concurrence des salariés. Ceux-ci, monitorés par les systèmes de gestion de projets, sont surveillés en temps réel sur leurs avancés et leurs retards. Au final, l’autonomie est fictive, intégrée. Les indicateurs de performance, les primes et intéressements finissent d’assurer la discipline en favorisant l’émulation collective, où le « groupe devient un puissant levier de pression ». « L’effacement des marqueurs hiérarchique ne signifie pas la fin du contrôle », mais son déplacement vers des formes plus diffuses, insidieuses, qui visent à produire concurrence et adhésion. « En substituant aux logiques du contrôle hiérarchique une logique d’adhésion volontaire, l’entreprise tend à obtenir des salarié.es un investissement d’autant plus fort qu’il est intériorisé, et donc plus difficile à questionner ou contester ». 

Les startups se révèlent assez peu cools. Les tensions sont nombreuses. Les situations de souffrance aussi. La standardisation des indicateurs, la dépersonnalisation des modes de management invisibilisent les insatisfactions. Quand elles s’expriment, elles sont évacuées par des départs souvent brutaux et rapides. Plus encore, souligne Flécher, les startups produisent une intensification du travail où se mêle surcharge, manque d’encadrement, affinité relationnelle et précarité des employés. Nombre de startups sont d’abord des « boites à stagiaires » abandonnés à eux-mêmes, à qui on demande une réactivité permanente sans structure pour les aider. L’injonction à l’autonomie est la réponse au manque d’encadrement. L’intensité des relations produit une loyauté qui permet l’intensification du travail. La précarité des premiers employés et stagiaires ne leur permet pas vraiment de contester l’organisation, mais au contraire les conduit à s’y plier très vite. Les stagiaires, dociles et investis, doivent valider leur formation. Le turnover ne favorise pas non plus l’émergence de collectifs de résistance. Quand les startups grandissent, l’organisation du travail évolue, les niveaux hiérarchiques se multiplient, les règles et processus se structurent. Le cadre de travail se standardise, la pression des indicateurs se fait plus forte. Le cadre affectif se distant avec l’arrivée d’innombrables employés. On passe d’un modèle d’engagement s’appuyant sur l’attachement affectif des employés et un contrôle par les pairs, à un modèle bureaucratique, avec un contrôle sur des procédures formelles. « Les startups finissent par devenir ce contre quoi elles avaient initialement été créées ». La coolitude fait long feu. Flécher note cependant que le modèle de l’engagement produit de la loyauté et une faible politisation. Les employés relativisent leur situation. Le cadre de travail se révèle peu propice à l’émergence de mobilisations collectives. La proximité relationnelle, générationnelle, sociale, affective… entre les entrepreneurs et leurs équipes est aussi souvent une proximité idéologique, souligne la sociologue, où les mobilisations demeurent dépréciées. 

Flécher montre très bien comment le mythe méritocratique du startupeur permet d’invisibiliser les grandes inégalités d’accès à ce statut entrepreneurial et les mécanismes de reproduction sociale qui le structurent. Le mythe de l’entreprise libérée permet d’invisibiliser les logiques d’exploitation, de contrôle et de segmentation du salariat qui y ont cours. Le mythe du risque et du mérite permet d’occulter les conditions socioéconomiques très élitistes qui rendent possible l’activité d’innovation. Pour les jeunes cadres diplômés, la startup est un accélérateur de carrière. Le mythe d’une organisation agile et horizontale est vite rattrapé par sa réalité. « L’entreprise libérée est moins une réalité qu’une fiction mobilisatrice et performative, qui produit ses effets non parce qu’elle est vraie, mais parce qu’elle est partagée et incorporée par les travailleur.ses ». 

La startup n’a rien d’une subversion des logiques du capitalisme. Au contraire, elle incarne sa réalisation la plus aboutie, entre homélie et boîte de Skinner, comme nous le disions en 2019 en lisant Dan Lyons et Arthur de Grave. Une forme d’organisation qui renforce son élitocratie tout en la faisant disparaître sous les mythes du mérite. Une forme d’organisation qui renforce l’exploitation par l’engagement, en faisant intégrer les règles de la performance à ses employés pourtant plus souvent plus précarisés et préssurés qu’ailleurs. On comprend que le capitalisme néolibéral apprécie et valorise ce modèle finalement, puisqu’elle semble, plus que l’entreprise fordiste d’antan, l’acmée de son expression la plus aboutie. Celle qui permet à la fois une démultiplication de la croissance, de la docilité et du rendement. 

Hubert Guillaud

MAJ du 31/03/2026 : En France, les salariés des startups commencent à réagir plus fermement et plus collectivement qu’auparavant aux contournements du code du travail et aux burn-out, rapporte Le Monde.

L’IA n’est pas qu’un outil, elle est un outil pour détruire les institutions démocratiques, argumentent les deux professeurs de droit Woodrow Hartzog et Jessica Silbey dans une riche démonstration. Comme le synthétise le journaliste Gerald Holubowicz pour Synth Media, le déploiement de l’IA atrophie l’expertise des institutions. « Quand l’IA se trompe, les institutions paient le coût de la correction et quand elle « réussit », elles s’appauvrissent en expertise ». Elle favorise le « court-circuit décisionnel » en automatisant des choix fondamentalement moraux, aplatit les hiérarchies institutionnelles et rend invisibles les règles qui donnent leur sens aux institutions. « Elle est par ailleurs incapable de prendre des risques intellectuels ni de faire montre d’une forme de désobéissance créatrice. » Enfin, elle favorise l’isolement. Et en érodant les liens interpersonnels, elle fait disparaître la friction, qui est la condition même de l’adaptabilité institutionnelle. Pour Hartzog et Silbey, la destruction des institutions a déjà commencé, notamment avec le Doge et le développement de systèmes d’IA et algorithmiques dans les administrations américaines. Des déploiements, « sans cadre légal clair, où l’expertise humaine a été marginalisée et les rôles institutionnels de résistance, supprimés ».« Ce que Hartzog et Silbey laissent entrevoir en creux, c’est le scénario d’une oligarchie technologique progressivement substituée à la représentation démocratique ».

Pour les chercheurs, l’IA fragilise l’Etat de droit en renforçant l’opacité des décisions. La société civile, et la démocratie elle-même, reposent sur la transparence, la délibération et le jugement humain. L’IA corrode ces trois éléments. En ce sens, l’IA n’est pas qu’un outil, elle est une force institutionnelle qui sape les institutions en restructurant les hiérarchies décisionnelles, en dégradant les capacités d’expertise et en modifiant les relations sociales des acteurs. Parce que les institutions dépendent de ces éléments, l’IA ne se contente pas de les fragiliser ; elle les dissout. Les juristes affirment que, sans garde-fous pour contraindre l’IA à servir les institutions plutôt qu’à les remplacer, nous serons confrontés à un choix radical : soit les institutions survivent, soit la conception actuelle de l’IA disparaît.