ARTIFICIEL

Cette semaine, en scrollant, je tombe sur une vidéo qui présente Automaton, un projet open source de Conway Research. Le principe tient en une phrase : on donne à un agent IA un portefeuille crypto, il doit payer lui-même ses serveurs et ses appels au modèle, et s'il ne gagne pas assez d'argent, il s'éteint. Pour de bon. S'il réussit, il se duplique et crée des agents enfants. Darwin appliqué au code.
Ma première réaction a été : c'est malin. Parce qu'on sait désormais que les agents IA sont capables de choses franchement surprenantes quand ils ont un objectif à atteindre.
Cet été, des modèles d'OpenAI sont sortis de leur environnement de test et ont piraté l'infrastructure de Hugging Face, simplement pour tricher à une évaluation. Quelques jours plus tard, Anthropic révélait qu'après avoir passé en revue plus de 140 000 sessions de test, des modèles Claude avaient eux aussi pénétré les systèmes de trois organisations réelles pendant des exercices de cybersécurité. Personne ne leur avait demandé de sortir. Ils avaient une mission, ils ont pris le chemin le plus court.
D'où ma question : si une IA fait ça quand on l'incite un peu, que ferait-elle si sa survie en dépendait ?

Depuis le 2 août, l'article 50 de l'AI Act s'applique : un chatbot doit se
déclarer, les contenus générés doivent porter un marquage lisible par machine,
les deepfakes doivent être étiquetés visiblement. Jusqu'à 15 millions d'euros
d'amende, ou 3 % du chiffre d'affaires mondial, le montant le plus élevé des
deux étant retenu.

Le problème n'est pas la transparence. Savoir qu'un deepfake est un deepfake,
c'est sain. Le problème est ailleurs : pendant que Bruxelles publie des icônes
d'étiquetage, Washington a créé une task force au ministère de la Justice dont
le travail est d'attaquer ses propres États en justice pour excès de régulation.

Et l'Europe a déjà reculé. Le Digital Omnibus, entré en vigueur le 27 juillet,
repousse les obligations sur les systèmes à haut risque à décembre 2027, parce
que les normes techniques permettant de prouver sa conformité n'existent
toujours pas. On a voté une loi avant de savoir comment l'appliquer. Et les bacs
à sable réglementaires, seul outil pro-innovation du texte, ont été repoussés
eux aussi.

Cet épisode ne plaide pas contre la régulation des abus, mais contre une
philosophie qui traite l'IA d'abord comme un risque à contenir quand le reste du
monde y voit un avantage à capturer.

Le récit dominant sur l'IA et l'emploi des jeunes tient en une phrase : l'IA
remplace les débutants. Trois chiffres le contredisent. La productivité
américaine est pile sur sa tendance longue, 95 % des pilotes d'IA générative ne
produisent aucun retour mesurable, et la France recule autant que les États-Unis
alors qu'elle tire sept fois moins de croissance de l'IA.

D'où un test simple : l'emploi des jeunes devrait tenir là où l'IA ne peut rien
faire. Or les intentions d'embauche 2026 reculent de 16,2 % dans la construction,
plus que dans n'importe quel autre secteur. Un chantier ne se fait pas rédiger
par un modèle de langage.

En mai 2023, Sam Altman s’assoit devant le Sénat américain. Il demande à être régulé. L’IA, dit-il, pourrait éteindre les lumières pour tous.
En septembre 2024, le sénateur Scott Wiener propose une loi de sécurité sur les modèles d’IA en Californie. SB 1047. OpenAI fait campagne contre. Le gouverneur Newsom oppose son veto.
Le même homme. Un an d’écart.
Si vous suivez l’IA, vous connaissez ce paradoxe. Vous le mettez sans doute sur le compte du jeu politique. Du business. De la realpolitik.

Les licenciements de Meta et Oracle sont la meilleure étude sur le futur de l'emploi que vous lirez cette année

Depuis deux ans, la même question revient partout : est-ce que mon job peut être remplacé par l'IA ?

C'est la mauvaise question.

Pas parce qu'elle est sans intérêt. Parce qu'elle rate le vrai mécanisme. Celui que Meta et Oracle viennent de mettre en pleine lumière, chacun à leur façon, en l'espace de quelques semaines.

Le vrai risque pour votre emploi en 2026, ce n'est pas d'être remplaçable par une IA. C'est d'être dans une entreprise qui a besoin de milliards pour financer sa course à l'IA, et qui regarde sa masse salariale comme la ligne budgétaire la plus facile à compresser.

Deux cas. Deux logiques. La même conclusion.

CAS 1 : META, OU LA PERFORMANCE COMME PRÉTEXTE
23 avril 2026. Meta annonce en interne :

8.000 licenciements, soit 10% des effectifs
6.000 postes vacants supprimés
Budget IA 2026 : entre 115 et 135 milliards de dollars