L'alarme des géants de la tech face au développement incontrôlé del'intelligence artificielle Ces derniers jours, la question a suscité une avalanche de réactions, de prises de position, d'interprétations et même de réactions politiques. Un plus grand respect de la prudence s'impose : tel était le message général. Cependant, le président américain Donald Trump est intervenu avec force, tentant de décrire – à sa manière – le jeu auquel se livrent les États-Unis avec la Chine. principalement et, par extension, avec le monde entier. Le sujet, cependant, continue de se présenter comme un enchevêtrement de déclarations peu utiles, voire décourageantes, pour comprendre le phénomène. L'IA peut-elle réellement menacer l'humanité ? Et dans ce dualisme musclé entre Washington et Pékin, quelle voie l'Europe peut-elle emprunter ? Doit-elle accélérer ou ralentir ses progrès en matière d'intelligence artificielle ? Mais le véritable problème se situe ailleurs : il s'agit de la réglementation. Dans cet entretien avec FIRSTonline, qu'en pensez-vous ? Marco Bentivogli, ancien secrétaire général de la Fim Cisl et maintenant enseignant et conseiller principal de École supérieure de gestion de l'Université polytechnique de MilanExpert en travail, innovation, IA et industrie, Bentivogli est le coordinateur national de Base Italia et exerce des activités de recherches sur l'impact de l'IA sur le travail et sur les stratégies de productivité et d'adoption dans l'industrie manufacturière. « Dire que l'IA sera bientôt incontrôlable n'est pas un aveu de faiblesse. C'est une démonstration de puissance », affirme Bentivogli. « C'est le moyen le plus efficace de faire comprendre au marché que votre produit est si puissant qu'il en est effrayant, et qu'il faut donc l'acheter maintenant, avant la concurrence, avant qu'il ne soit trop tard. »
Amodei, Altman et Musk : l’un après l’autre, les PDG des grandes entreprises technologiques américaines ont choisi de s’exposer et tirer la sonnette d'alarme concernant l'IAComme si la technologie primait sur l'avenir de l'humanité. Certes, la concurrence avec la Chine a atteint des sommets, notamment grâce à la formation intensive dispensée par Pékin sur le modèle américain, et il est devenu évident que l'intervention des États-Unis pour freiner la Chine s'avère nécessaire. Mais la question est la suivante : ces alarmes sont-elles aujourd'hui « artificielles », ou au contraire, justifiées selon vous ? Quel est leur véritable objectif ?
L'alerte lancée par les concepteurs de technologies mérite une double lecture : d'abord sur son contenu, ensuite sur son émetteur. Amodei, Altman et Musk ne sont pas de simples observateurs extérieurs. Ils sont les acteurs principaux d'une course qui pèse des centaines de milliards de dollars et ont tout intérêt à en définir les règles avant tout le monde. Nous vivons à une époque où la peur est devenue le plus puissant outil de vente. Cela s'applique à la sécurité, à la santé, à la finance et, plus encore, à l'intelligence artificielle. Les discours apocalyptiques, la fin du contrôle humain et les machines qui échappent à leurs créateurs servent précisément cet objectif.
S'agit-il donc d'une démonstration de force ?
Affirmer que l'IA sera bientôt incontrôlable n'est pas un aveu de faiblesse, mais une démonstration de puissance. C'est le moyen le plus efficace de convaincre le marché que votre produit est si puissant qu'il en est effrayant, et qu'il faut donc l'acheter maintenant, avant vos concurrents, avant qu'il ne soit trop tard. Aucun vendeur d'aspirateur n'a jamais prévenu que son appareil pourrait anéantir l'humanité. Ceux qui vendent de l'intelligence le font parce que la peur légitime la puissance, et la puissance justifie le prix. Annoncer la catastrophe est la meilleure campagne publicitaire jamais conçue, avec l'avantage d'être gratuite et relayée quotidiennement par les journaux.
Et la demande d'arrêter son développement ?
« Même la demande d’arrêter le développement de l’IA, qui revient périodiquement dans les lettres ouvertes des gourous, est techniquement une… » blagueQui superviserait un arrêt ? Toutes les entreprises seraient-elles touchées ? Et que se passerait-il dans les laboratoires pendant ce temps ? Il n'y a pas de réponse, car cette proposition est un canular, un pur coup marketing. Concentrons-nous plutôt sur la sensibilisation du public à ces outils et accordons moins d'importance aux gourous. Ils ont actuellement un sérieux problème : leur modèle économique est encore instable. Ils rencontrent d'énormes difficultés financières pour maintenir la course, et les problèmes éthiques ne servent qu'à masquer les problèmes financiers.
Quel est l'aspect politique de toute cette histoire ?
Il existe aussi un second objectif, politique. Ceux qui dénoncent publiquement le danger s'arrogent le droit de le gérer et exigent des responsables politiques qu'ils protègent leurs propres intérêts, en érigeant des barrières autour des puces, de l'énergie et des données, et en imposant des règles adaptées à ceux qui sont déjà au pouvoir. La même logique s'applique du côté chinois. Lorsque les agences américaines signalent des failles dans les protocoles de sécurité des modèles DeepSeek et que la Maison Blanche accuse Alibaba de soutenir l'appareil militaire de Pékin, nous sommes face à une bataille qui n'est en réalité que technique. Comme toutes les batailles sémantiques autour de l'IA, ouvert, sûr, souverain, incontrôlableCela masque une lutte de pouvoir. Les avertissements ne sont pas infondés. Ils sont simplement intéressés. Le véritable risque n'est pas la domination de la technologie sur l'humanité, mais l'abandon par l'humanité de toute responsabilité décisionnelle et la délégation du pouvoir à ceux qui ont déjà décidé par eux-mêmes. Le danger de l'IA n'est pas la substitution, mais la déresponsabilisation. Cela concerne les entreprises, les gouvernements, et même les trois PDG.
Trump a déclaré : « Nous sommes en tête par rapport à la Chine, et franchement, je veux que nous le restions, car celui qui l'emporte dans le domaine de l'IA l'emporte. » Est-ce vraiment vrai ?
C'est un cri de ralliement. Et il décrit même mal le jeu auquel se livrent les États-Unis. Le monde de l'IA s'organise en deux alliances : d'un côté, l'initiative chinoise de coopération mondiale Waico, et de l'autre, le bloc occidental « Pax Silica » mené par les États-Unis. La première se présente comme une coopération universelle et courtise les pays du Sud. La seconde construit un réseau sélectif d'alliés, avec des marchés pour tous, sauf une frontière réservée aux fidèles. Il y a là un paradoxe qui devrait nous faire réfléchir : la société ouverte produit des modèles fermés, la société fermée répartit les charges sur tous. Mais attention à vos mots. Les modèles chinois sont… poids ouverts, Non open sourceDeepSeek, Qwen et Kimi fournissent les poids, c'est-à-dire les paramètres entraînés, et rien de plus. Pas de données d'entraînement, pas de code, aucune information sur les filtres et les choix culturels. C'est une boîte noire portable, meilleure qu'une boîte noire hébergée dans le cloud d'un tiers, mais une boîte noire tout de même. Aucun des deux blocs n'est véritablement open source « au sens établi par l’Open Source Initiative, et quiconque confond les deux choses fait un cadeau aux deux. »
Alors, qu'est-ce que l'ouverture chinoise ?
« L’ouverture de la Chine n’est pas de la générosité, c’est… » banalisationPensez à l'eau en bouteille comparée à l'eau du robinet. Tant que l'eau de bonne qualité reste rare, celui qui la vend en contrôle le prix. Si elle devenait gratuite pour tous, les entreprises qui la vendaient s'effondreraient et le pouvoir passerait à celui qui contrôle le réseau. La Chine ne peut rivaliser avec les Américains en termes de rentabilité des modèles fermés ; elle cherche donc à les éliminer pour tous, comme Google l'a fait avec Android. En cédant le pouvoir, on impose la norme. Singapour a bâti son modèle national sur Qwen, et Huawei déploie DeepSeek dans le cloud dans les pays africains.
Donc?
Non, celui qui domine le marché des modèles ne remporte pas la victoire sur tous les plans. La valeur se déplace vers les puces, le cloud, les applications, les normes et, surtout, l'adoption, c'est-à-dire la capacité d'un système de production à intégrer la technologie à ses processus et à son organisation du travail. Trump a raison sur un point : il s'agit d'une compétition entre systèmes. Mais le vainqueur est celui qui transforme la technologie en productivité, en salaires et en biens publics, et non celui qui possède le modèle le plus imposant.
Si la course à l'IA est aujourd'hui perçue comme un duel entre les États-Unis et la Chine, l'Europe compte elle aussi ses « champions continentaux », à l'instar de la start-up française Mistral. Le fossé demeure cependant indéniable : risquons-nous de rester de simples spectateurs ? Avons-nous déjà perdu la partie ?
Ce n'est pas une bataille perdue d'avance. C'est une bataille que nous menons sans conviction. Le plus grand risque pour l'Europe n'est pas le retard, mais l'adhésion passive à un modèle industriel défini ailleurs, avec des règles excellentes pour des technologies que nous ne maîtrisons pas. Mistral est une belle réussite, mais ce ne sera pas la solution européenne si nous l'évaluons selon les critères américains. Tenter de reproduire OpenAI ou Anthropic avec un programme national est économiquement irréalisable. Cela exigerait des dizaines, voire des centaines de milliards, ainsi qu'une masse critique d'infrastructures et d'expertise dont nous ne disposons pas.
Cependant…
Cependant, le problème est ailleurs. Pour jouer un rôle de premier plan entre les deux blocs, il nous faut au moins recourir à la technologie, et c'est là que le fossé européen, et italien, est abyssal. L'adoption reste très faible. Selon la dernière enquête de l'ISTAT, seulement 16,4 % des entreprises italiennes d'au moins dix employés utilisent au moins une technologie d'IA. Ce chiffre a doublé par rapport à l'année précédente, mais demeure inférieur à la moyenne européenne de 20 %, avec un écart croissant entre les grandes entreprises (plus d'une sur deux) et les PME (à peine plus d'une sur six). Près de 60 % des entreprises ayant envisagé un investissement puis y ayant renoncé invoquent un manque de compétences. Et dans le secteur manufacturier, nous sommes pour la plupart cantonnés à des projets pilotes. On ne peut négocier avec les géants de l'IA sans l'utiliser. Le premier acte de souveraineté consiste à apprendre à intégrer ces outils dans les processus de production, et non à imposer un modèle national. Un autre problème, plus insidieux encore, se pose, car il est quotidien et invisible.
Qu'est-ce?
Qui formons-nous en travaillant ? Des millions d'entreprises et de travailleurs utilisent quotidiennement l'IA en nuage. Chaque requête, chaque document téléchargé, chaque correction est autant de matière première qui, dans les versions gratuites, alimente presque systématiquement les futurs modèles du fournisseur. L'entreprise paie pour utiliser l'IA et, du même coup, lui transmet son propre savoir : expertise des processus, jargon sectoriel, cas résolus, erreurs corrigées par des experts. Le capital cognitif accumulé pendant des décennies migre à l'étranger sans que personne n'ait décidé de le partager. Notre industrie manufacturière est une mine d'or, et nous laissons les autres l'exploiter gratuitement.
La voie européenne n'existe donc pas ?
La voie européenne existe, mais elle est différente. Une indépendance relative, et non une souveraineté totale. Infrastructures et puissance de calcul, expertise industrielle spécifique, capacité à adopter rapidement des modèles open source développés localement, et relations négociées avec les géants de l'IA plutôt que l'illusion de les remplacer. Cessons de confondre déclarations et stratégies. Nombre de modèles « souverains » nationaux émergent sans aucune ambition de concurrence ; ils servent à démontrer que « nous aussi avons un modèle ». Ce sont des opérations de communication pour des politiciens en quête de résultats symboliques. Le fossé le plus important n'est pas technologique. Il est d'ordre managérial et culturel, tant politique que managérial.
Mesurer le retour sur investissement : D’après les déclarations de personnalités de la Silicon Valley comme Alex Karp, PDG de Palantir, et Satya Nadella, PDG de Microsoft, de nombreuses entreprises paieraient des prix élevés pour utiliser des modèles de langage d’IA sans obtenir de gains de productivité à la hauteur de l’investissement. Est-ce vraiment le cas ?
Oui, c'est vrai, et ce n'est pas surprenant. C'est le paradoxe de Solow qui se répète systématiquement à chaque vague technologique. On voit la technologie partout, sauf dans les statistiques de productivité. De nombreuses entreprises ont acheté des licences, lancé des projets pilotes, nommé des responsables de l'innovation. Puis elles ont tout laissé en l'état. Mêmes processus, mêmes hiérarchies, même organisation du travail. C'est ce que j'appelle adopter l'IA sans rien changer. Quel est le retour sur investissement de l'IA ? La productivité ne réside pas dans le modèle lui-même. Elle réside dans la réorganisation que le modèle rend possible. Une entreprise qui utilise un LLM pour rédiger des e-mails plus rapidement n'y gagne rien. Une entreprise qui repense les flux entre le bureau technique, la production et la maintenance en fonction des données traitées par l'IA fait autre chose. L'adoption de l'IA nécessite des idées, du travail et des architectes organisationnels pour accompagner la transformation. La plupart des entreprises italiennes achètent des licences, tout au plus, et se plaignent ensuite que la productivité n'augmente pas. Quand Karp et Nadella disent que les entreprises paient sans obtenir de résultats proportionnels, ils disent vrai, mais ils pointent du doigt le mauvais problème.
Quel serait le problème exact à signaler ?
Le problème n'est pas le coût de la technologie. C'est l'absence, au sein de l'entreprise, de personnes habilitées et compétentes pour transformer la technologie en une nouvelle façon de travailler. C'est pourquoi j'insiste sur le rôle de l'architecte du travail et sur les équipes d'accompagnement à la transition. L'IA sans plan organisationnel représente un coût, et non un investissement. Il existe également un risque inverse, ce que j'appelle « la faute à l'IA », c'est-à-dire l'utilisation de l'IA comme prétexte pour des décisions managériales sans aucun lien avec elle.
Malgré le contraste entre enthousiasme et scepticisme, un domaine ne doit pas être sous-estimé : l’application de l’IA dans le secteur de la santé. Le syndicat des médecins, Anaao-Assomed, dans un rapport de son centre de recherche, souligne que « l’adoption systématique de l’intelligence artificielle et la numérisation offrent des économies potentielles allant jusqu’à 22 milliards d’euros. Pour préserver le système de santé publique, ces ressources et le temps ainsi libéré pour les professionnels doivent être gérés stratégiquement au sein d’une infrastructure publique et transparente, et non par des coupes budgétaires ou une privatisation. » Qu’en pensez-vous ?
Le rapport de l'Anaao soulève un point pertinent et un sujet qui mérite d'être débattu. Ce point est pertinent : l'IA dans le secteur de la santé libère du temps et des ressources, et ce temps devrait être réinvesti dans la relation de soins, et non pas réduit en dépenses. Un médecin qui consacre une part importante de son temps à la documentation et aux tâches administratives représente un gaspillage que l'IA peut réduire. Je partage pleinement cet avis. Dans les pays développés, les médecins disposent d'un tableau de bord numérique pour chaque patient, avec des données interopérables qui protègent la confidentialité. Ici, ils écrivent encore à la main. Le système de dossiers médicaux informatisés n'est toujours pas opérationnel dans toutes les régions. Il est essentiel de discuter de l'idée qu'une infrastructure publique et transparente suffit à garantir que les économies réalisées soient utilisées à bon escient.
En ce sens que ce n'est pas suffisant ?
Non, ce n'est pas suffisant. L'infrastructure est une condition préalable, mais pas une garantie. Le temps libéré ne se redistribue pas de lui-même. Il nous faut une réorganisation du travail dans le secteur de la santé, une réorganisation que personne ne prévoit actuellement, avec la participation active des professionnels et non une simple intervention en aval. Sinon, les économies finiront là où elles finissent toujours : dans le budget, et les médecins se retrouveront avec plus de patients et le même nombre d'heures.
Il y a un point que les syndicats de médecins devraient soulever avant tout le monde : l’IA en santé fonctionne si les données cliniques sont gérées comme un bien public. Le dossier médical électronique, vingt ans après sa création, est encore en développement. Avant de parler d’économies potentielles de 22 milliards d’euros, il est essentiel de se pencher sur la question de l’accessibilité, de la sécurité et de l’interopérabilité de ces données. Sans cela, l’IA en santé restera un sujet théorique.
D'après Bill Gates, la solution n'est pas d'arrêter l'IA, mais de « se préparer à la gouverner ». On entend toujours ce discours face à un nouveau phénomène, impressionnant par son ampleur et son nombre. Facile à dire, en somme, mais difficile à mettre en pratique. Que faut-il faire pour gouverner l'IA ?
Gates a raison, mais cette affirmation est tellement générale qu'elle n'engage personne. Gouverner l'IA implique quatre points concrets, qui ne sont en aucun cas des lois. Le premier concerne la gouvernance du travail. L'IA modifie les tâches, les compétences et les hiérarchies. Si ce changement est décidé uniquement par le fournisseur de technologie ou par la direction, il engendrera des résistances et mènera à l'échec. La transition doit être cogérée, avec la participation des travailleurs et de leurs représentants dès la conception, et non pas une simple information a posteriori.
La deuxième?
Le second point concerne la gouvernance des données, tant contractuelle qu'organisationnelle. Des versions pour entreprises, assorties de clauses d'exclusion de formation, existent et devraient être obligatoires. L'utilisation informelle de comptes gratuits par les employés, ce qu'on appelle l'IA parallèle, est actuellement la principale source de fuite des connaissances en entreprise. Attention à ne pas confondre localisation des serveurs et souveraineté numérique. L'affaire OVHcloud, contrainte par un tribunal canadien de restituer des données stockées en France, démontre que l'identité des personnes qui contrôlent l'entreprise, les lois applicables et la conception de l'infrastructure sont des éléments essentiels. La souveraineté numérique n'est pas un concept abstrait.
Le troisième point concerne la gestion des compétences. Nous n'avons pas besoin de millions de programmeurs, mais de personnes capables de questionner la technologie, d'interpréter les résultats et de comprendre ses dysfonctionnements. En Italie, le niveau de formation continue est parmi les plus faibles d'Europe. Aucune gouvernance de l'IA ne peut reposer sur de telles bases.
Le quatrième est porté disparu.
Le quatrième point concerne la gouvernance de l'adoption. La loi sur l'IA réglemente les risques, et c'est bien. Mais il n'existe aucune politique d'adoption industrielle pour les centaines de milliers de petites et moyennes entreprises qui n'ont pas de… Data Scientist Et ils ne l'auront jamais. Nous avons besoin d'un soutien local et de professionnels reconnus pour créer des écoles d'IA et nous concentrer sur le transfert de technologies et de compétences. Le choix entre le cloud, les poids libres et l'open source n'est pas une décision informatique à déléguer au service informatique ou à des politiciens qui n'en comprennent pas la différence. C'est un choix d'organisation du travail, de préservation du savoir collectif et de pouvoir. Ne nous contentons pas de nous interroger sur le degré d'ouverture du modèle. Interrogeons-nous plutôt sur notre propre vulnérabilité et notre exploitation, souvent à notre insu.
