Depuis deux ans, je maintiens une base de résumés d’articles, de vidéos, et de cours sur l’IA. J’y mets des contenus dont j’ai envie de garder une trace, pour les réutiliser plus tard. Aujourd’hui, cette base dépasse les 170 résumés, et moi-même je m’y perds. Je tente un résumé de tout ces résumés. Après avalé autant d’informations, qu’est-ce que je retiens ?
L’IA n’est pas une technologie
Penser l’IA comme une technologie est une erreur. C’est une constellation de technologies disparates (reconnaissance faciale, prédictions, chatbot…), dont l’unité n’est pas strictement technologique. Pour preuve, certaines choses qui étaient considérées comme “de l’IA” dans le passé ne sont plus “de l’IA” aujourd’hui, et inversement.
Ce qui fait l’unité de l’IA est d’abord un projet politique et économique. Toute technologie est produite par des gens socialement et politiquement situés, avec des intérêts et des objectifs. Il faut donc regarder qui sont les promoteurs de l’IA, et prendre ça au sérieux. La technologie est le produit d’une organisation sociale, elle marche parce qu’elle répond aux besoins d’une société donnée.
Ceux qui imposent l’IA partout sont des hommes extrêmement riches, qui ont des problèmes de capitalistes. Politiquement, ils vont de la soumission au fascisme, au masculinisme sincère, avec des visions politiques allant du libertarianisme, au fascisme et au néonazisme. Dans les entreprises, l’IA est souvent imposée d’en haut, par les personnes en position de pouvoir, même si les usages enthousiastes “par le bas” existent aussi.
À quoi sert l’IA ?
Dans ce contexte, l’IA sert à plusieurs objectifs. Pour Ali Alkhatib, elle permet de supprimer l’autonomie des individus, et de redistribuer le pouvoir vers des structures centralisées. Quand plus personne ne sait faire les choses sans ChatGPT, l’abonnement à ChatGPT devient obligatoire, et ceux qui contrôlent ChatGPT concentrent le pouvoir.
Selon Romaric Godin, l’IA vise à relancer le taux de profit à la hausse, en automatisant des tâches anciennement confiées à des humains. C’est une réponse à la crise des taux de profits dans le capitalisme contemporain. À ce stade, seule la destruction (guerre, écocide) et le mensonge (désinformation) peuvent relancer la croissance. En faisant croire qu’il y a une demande sociale d’IA, les capitalistes poussent les individus à réclamer de l’IA, alors qu’elle ne bénéficie en réalité qu’au capital.
Hubert Guillaud note que la médiocrité et l’imprévisibilité de l’IA ont une fonction économique et politique. Faute d’être bons, les résultats IA ne sont pas totalement inutiles : ils concurrencent l’existant, font pression sur le coût du travail humain et précarisent tout le monde. Aux États-Unis d’Amérique, les erreurs imprévisibles de l’IA alimentent la terreur politique. Quand la police de l’immigration déporte sur la base de résultats IA erronés, tout le monde risque d’être déporté. Tout le monde a peur, et c’est le but.
D’autres voient dans l’IA une façon de se déresponsabiliser. En déléguant à l’IA l’exécution ou la décision de tâches socialement difficiles (licenciement, guerre, etc) on prétend être objectif, neutre, et ne pas être comptable des résultats. Au final, “ce à quoi sert un système est ce qu’il fait réellement”, et il y a un abysse entre le marketing de l’IA et ce qu’on constate.
Un logiciel fait avec des données
Les logiciels traditionnels s’appuient sur des règles (des instructions), l’IA s’appuie sur des données et sur un apprentissage machine. La question de comment sont obtenues, construites, et nettoyées les données est donc cruciale. Or on sait que ces données ont été pillées depuis presque toutes les sources exploitables de savoir humain, sans rétribuer personne. Leur étiquetage est sous-traité à des pays pauvres, parfois à des mineur⋅es, dans un cadre néocolonial. L’IA prolonge la logique extractiviste, mais dans le monde numérique et informationnel.
Quantitativement, la rareté des données pourrait devenir un problème. Les modèles d’IA s’effondrent lorsqu’ils apprennent sur des données synthétiques. Or à mesure que tout le monde utilise l’IA partout, les données d’origine humaine se raréfient. Sauf à créer des chaînes d’approvisionnement en données via un approfondissement de la société de surveillance et l’obligation d’utiliser des IA pour les humains. Surprise (non), on s’en approche déjà.
Qualitativement, en dépit de l’ampleur du pillage, les données utilisées par les IA sont limitées. L’IA n’a pas eu accès à “l’intégral du savoir humain”. La science contemporaine exclut les savoirs oraux, locaux, issus de personnes non-blanches, qui ne sont pas en anglais, ou qui proposent des approches épistémiques différentes.
L’espace informationnel est déformé. Or le web reflète et accentue cette déformation. L’IA s’appuie donc sur une version déformée d’un espace déjà profondément déformé. Et ce avant même que la configuration des modèles par des humains ajoutent des valeurs et des objectifs susceptibles d’aggraver la situation (Grok, Elon Musk, etc.). L’IA produit une version résumée, orientée et caricaturale de sources de données qui sont déjà partielles et partiales.
Il n’y a pas de bonne IA
À supposer que l’IA ne soit pas imposée par la force, que ces résultats ne soient pas sexistes, racistes, faux, et que ses conséquences ne soient pas désastreuses pour les travailleurs, le web, l’écologie et les collectifs en général, peut-il y a avoir une bonne IA ? Plusieurs personnes répondent que non.
Une IA bio, locale, éthique, etc. ne sera jamais la plus utilisée : elle servira surtout à normaliser les autres IA. La bonne IA est un mythe qui espère faire oublier les conditions de production de l’IA et son inscription dans une société profondément injuste ; société sans laquelle l’IA ne peut pas exister, et que l’IA veut prolonger.
En fait, plus les gens comprennent comment fonctionne l’IA, moins iels sont enclins à l’utiliser. Pas seulement pour des raisons éthiques, mais aussi parce que le caractère probabiliste des IA les rend inutiles pour des tâches informationnelles… Alors même que ce sont ces tâches qui sont mises en avant par l’industrie numérique et plébiscitées.
L’IA malgré tout
Les raisons de critiquer l’IA sont tellement nombreuses qu’il est difficile de les résumer (voir ici, là ou encore là). Elles portent aussi bien sur les conditions de production de l’IA, que sur les conséquences de son usage. Beaucoup de gens sont hostiles à l’IA et ce malgré le battage médiatique non-stop. Pourtant l’IA semble là pour rester.
Pour les jeunes, l’IA est la normalité – selon les lois de Douglas Adams sur la technologie. Pour celles et ceux qui subissent des injustices structurelles (racisme, sexisme, validisme, pauvreté, etc.), l’IA permet de passer des barrières sociales (rédiger sans faute, faire un CV, etc.). Et pour des professionnel⋅les poussé⋅es à la productivité, ou contraint⋅es à des tâches administratives bas de gamme, l’IA est une libération. Le capitalisme finissant crée les conditions du succès de l’IA chez les individus, qui l’utilisent pour résister à un cadre global hostile.
Ce succès est aussi alimenté par le désespoir : ne croyant plus en rien, persuadés de n’avoir aucune valeur et qu’ils sont incapables d’agir et de tisser des liens, les individus voient dans l’IA une solution. L’IA rend possible ce qu’ils pensent être par nature hors de leur portée. On génère des images IA parce qu’on n’imagine même plus apprendre à dessiner (on n’est pas “naturellement” créatif), et qu’on ne croit pas que ce qu’on dessinerait mal soi-même aurait la moindre valeur.
La possibilité de se passer complètement d’IA est un privilège. C’est parce qu’on est déjà bien inséré dans le monde du travail, qu’on a un capital culturel et éducatif solide, qu’on peut refuser tout usage de l’IA. Un refus qui est de toute façon limité. Certaines tâches comme la transcription audio ou la détection de vulnérabilités montrent que certaines IA ont un apport positif, et on imagine mal s’en passer complètement.
Les opposants et opposantes à l’IA qui viennent de la recherche et du numérique sous-estiment leurs propres compétences. Yels minorent la difficulté à évoluer dans un cadre informationnel complexe, que l’IA peut aider à apprivoiser. Les chatbots peuvent alors faire baisser le coût d’accès à l’information.
L’avenir de l’IA
Actuellement, l’IA relève d’une arnaque. Les compagnies qui la produisent sont impliquées dans plusieurs bulles, et leur capacité à se maintenir à flot malgré leurs dépenses s’explique par des systèmes de financements circulaires et frauduleux. L’IA coûte cher et ne peut pas être rentable, pour des raisons structurelles. Au point où la banque Goldman Sachs, trouve que c’est un mauvais investissement et a créé un indice boursier à part pour tout ce qui n’est pas de l’IA.
Mais la pénétration de l’IA partout fait qu’une explosion de la bulle financière risque de détruire tout sur son passage, bien au-delà du secteur de l’IA. Peu de gens ont désormais intérêt à un écroulement du secteur de l’IA, qui pourrait devenir “trop gros pour tomber” − et serait protégé des faillites par l’État. On retrouve l’idée de Romaric Godin : créer un besoin d’IA permet à l’IA de survivre, et au capitalisme de continuer. Alors que toustes les observateurices attendent l’éclatement de la bulle, celle-ci semble toujours retardée.
À titre personnel, je m’interroge sur la soutenabilité écologique de l’IA telle qu’on la connaît. Canicules, incendies, manque d’eau, guerre pour des terres fertiles et vivables : ces nouvelles réalités aboutiront-elles à arbitrer politiquement contre l’IA ? Des IA plus légères, prendront-elles le relai ? Ou bien les régimes politiques privilégieront-ils l’IA à la sécurité des populations ?
Pour conclure, et après avoir parlé d’IA tout l’article, il faut reconnaître que le mot “IA” a perdu son sens. Il désigne une réalité tellement large et floue qu’on peine à savoir ce qu’on dit. Mais préciser de quel type d’IA on parle (LLM, SRAS, etc.) demande une expertise, qui coûte à acquérir et que tout le monde ne peut pas avoir.
Retrouvez plus de 170 résumés et les articles qui ont inspiré ce billet sur ma base de résumés sur l’IA. En bonus : ma deuxième base, qui contient une centaine d’anecdotes navrantes et de blagues sur l’IA.
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7 réponses à « Résumé sur l’IA »
@updates hyper intéressant. Merci pour cette longue veille et ces précieux résumés !
@updates Résumé fort utile avec pleins de liens intéressant.
C’est une bonne initiative, et je me demande s’il y en a d”autres peut-être plus collectives avec cette idée de compiler des sources critiques sur l’IA générative ?
@fmasy Merci 🙂 En travail plus collectif, je connais la synthèse / prise de position des Designers Éthiques sur l’IA, présentée lors la Journée écoconception numérique 2025 https://www.beelearning.fr/ressources/2025–05-23-ia-un-probleme/
@updates Hop, ajouté aux marque-pages !
Quel boulot et analyse intéressante. Plein d’elements que j’avais en tête, merci de les avoir mises en ordre !
Récemment inscrit sur gayfr… (c’est, à 74 piges, le 1er réseau social que je fréquente) j’ai lu avec grand intérêt votre topo. Je n’ai pas encore exploré les références qui émaillent votre texte mais ça ne saurait tarder, suscitant alors un autte commentaire, présumè-je. Je dois préciser que j’y panne que pouic en informatique, mais les échos perçus par moi depuis qque temps ont suffi pour que ma méfiance native envers tout pouvoir m’ait amené à réfléchir sur le refus de recourir à tout gafam et ~.
Mes petits moyens financiers ralentissent ce projet, mais ça fait son petit bonhomme de chemin, depuis l’an 2000, où j’entendis, pour la 1ère fois, parler de Linux. C’est ainsi que je n’ai de smartphone que depuis 18 mois et une box que depuis 2 mois… C’est un grand soulagement de constater qu’il existe tjrs des esprits soucieux de soulever les couvercles afin de déterminer ce qui se mijote dans les chaudrons des fous furieux qui veulent gouverner notre monde… MERCI !!!
@updates excellentissime.
Très bon résumé, je pense assez accessible.
Je vais le partager fortement.
Une chose qui pourrait être améliorée est l’explication de l’IA.
En effet, c’est pas juste 1 technologie, mais plusieurs.
Mais surtout, pour moi, c’est une hype financière dirigée par les VCs de la Silicon Valley.
Avant ça, il y avait le hashtag web3, puis metaverse, et manitenant, c’est hashtag ai.
On peut reprocher plein de choses aux blockchains, mais l’idée du web3 (2015), c’était de décentraliser les systèmes de pouvoirs (financiers et technologiques) et de fournir un système permettant de créer une infrastructure plus accessible pour le web. TL;DR : tu administres un serveur web3, tu reçois une rétribution économique. On voit les limites des systèmes par dons, et sinon, il faut monter une startup avec un produit + un business model.
Sauf que, le hashtag web3 (202x) que tout le monde connait, c’est une hype poussé par les VC de la Silicon Valley qui ont mis des milliards dans des projets étiquetés blockchain, mais avec des objectifs bien loin de l’utilité du web3 imaginé quelques années auparavant.
C’est là qu’on s’est retrouvé avec des singes moches vendus des dizaines de milliers de dollars. Absolument rien à voir avec la décentralisation du pouvoir.
Ici, avec l’IA, c’est la même. Une hype financière sur des technologies dérivées de leur objectifs premiers.