Une étude récente de l’Université de Waterloo montre que la consommation électrique de l’IA aux États-Unis équivaut à celle de l’ensemble de l’Islande. Pourtant, son empreinte sur les émissions mondiales de gaz à effet de serre reste marginale. Au moment où les data centers font l’objet de toutes les inquiétudes, cette recherche invite à nuancer le récit alarmiste et à envisager l’IA comme un outil potentiel de la transition écologique.

Une consommation énergétique spectaculaire, mais marginale à l’échelle globale

L’intelligence artificielle générative a fait exploser les besoins en calcul. Les serveurs spécialisés (les fameux GPU) tournent en continu pour entraîner et faire tourner les modèles comme ceux de ChatGPT ou Gemini. Selon les données de l’Agence internationale de l’énergie (IEA), la consommation mondiale des data centers et de l’IA pourrait doubler d’ici 2030, passant d’environ 460 TWh en 2022 à près de 945 TWh dans un scénario central. Aux États-Unis, berceau de la plupart des grands modèles, l’IA représente déjà une part notable de cette croissance.

Pourtant, une étude publiée en novembre 2025 dans Environmental Research Letters par des chercheurs de l’Université de Waterloo et du Georgia Institute of Technology vient tempérer ces craintes. En croisant les données macroéconomiques américaines de l’Energy Information Administration avec des estimations d’adoption de l’IA par secteur d’activité, ils concluent que la consommation électrique liée à l’IA aux États-Unis équivaut à la totalité de celle de l’Islande – un pays entier. À première vue, le chiffre est impressionnant. Mais rapporté à l’échelle de la première économie mondiale, il devient presque invisible. L’IA ne représente qu’une fraction infime de la demande totale d’électricité, et son poids dans le bilan énergétique national ou planétaire reste statistiquement négligeable à court terme.

Empreinte carbone : un effet négligeable malgré les fossiles ?

Le vrai test, c’est évidemment le carbone. Or, ici aussi, la recherche de Waterloo relativise fortement. Les États-Unis tirent encore 83 % de leur économie de combustibles fossiles (pétrole, charbon, gaz). Malgré cela, l’ajout d’énergie lié à l’IA ne déplacerait pas significativement les émissions globales de gaz à effet de serre. Les chercheurs estiment que l’impact climatique reste « trop petit pour être perceptible » à l’échelle nationale ou mondiale

Juan Moreno-Cruz, professeur à Waterloo et co-auteur, insiste : « Les effets sur le climat ne sont pas si significatifs ». L’étude, relayée en mars 2026 par ScienceDaily, montre que l’augmentation de la demande n’est pas homogène : elle se concentre autour des sites de data centers, où la production locale d’électricité peut doubler temporairement, avec des émissions locales plus visibles. Mais à l’échelle macro, le signal se noie dans le bruit des autres secteurs. C’est une bonne nouvelle cachée au milieu du battage médiatique qui présente souvent l’IA comme une nouvelle menace climatique majeure

Cette analyse tranche avec d’autres projections plus sombres. L’IEA elle-même alerte sur une croissance rapide des serveurs accélérés (30 % par an), mais elle ne contredit pas le constat de Waterloo : l’IA n’est pas (encore) le coupable numéro un du réchauffement.

Des impacts localisés et des opportunités pour la France

En France, le débat prend une couleur particulière grâce à notre mix électrique décarboné. Selon l’ADEME, les data centers consommaient environ 10 TWh en 2025, soit 2,2 % de la consommation nationale totale (449 TWh). L’agence a publié en janvier 2026 une étude prospective jusqu’en 2060 qui explore cinq scénarios : dans le plus tendanciel, la consommation pourrait être multipliée par 3,7 d’ici 2035 si rien n’est fait pour maîtriser les usages

La France compte aujourd’hui plus de 350 data centers et ambitionne d’en porter le nombre à 500 d’ici 2030, avec 109 milliards d’euros d’investissements annoncés. Grâce au nucléaire (qui assure une intensité carbone d’environ 6 gCO₂/kWh, bien en deçà de la moyenne européenne), notre pays dispose d’un atout majeur : les data centers implantés ici émettent bien moins que leurs homologues américains ou chinois. Emmanuel Macron l’a d’ailleurs rappelé : la France peut « alimenter les data centers avec de l’énergie bas carbone ».

Pourtant, l’esprit critique reste de mise. Même avec un mix vertueux, l’augmentation brutale de la demande pourrait créer des tensions locales sur le réseau, la ressource en eau (pour le refroidissement) et l’occupation des sols. L’ADEME met en garde : sans « dénumérisation » sélective et sans optimisation des usages, le numérique risque de peser lourd dans nos bilans carbone, surtout si une partie des calculs est délocalisée vers des pays aux mix plus carbonés.

L’IA comme levier de la décarbonation : prospective critique

Là où l’étude de Waterloo apporte une vraie réflexion prospective, c’est sur le rôle positif potentiel de l’IA. Moreno-Cruz le dit clairement : « Nous pouvons utiliser l’IA pour développer des technologies vertes ou améliorer celles qui existent déjà ». L’intelligence artificielle pourrait optimiser les réseaux électriques, prévoir les pics de consommation, accélérer la conception de matériaux plus efficaces, ou modéliser le climat avec une précision inédite. En somme, elle consomme de l’énergie aujourd’hui pour potentiellement en économiser bien davantage demain.

C’est un pari, bien sûr. Il suppose que les gains d’efficacité l’emportent sur la croissance des usages, un équilibre fragile que les réglementations européennes (comme le AI Act ou la directive sur l’efficacité énergétique) tentent d’encadrer. La France, avec sa stratégie nationale sur l’IA et son parc nucléaire, est bien placée pour tester ce modèle : attirer les data centers tout en exigeant transparence sur leur consommation réelle et investissements dans l’innovation verte.

Reste une limite majeure : les données manquent encore cruellement. Les big tech communiquent peu sur leurs chiffres précis par requête ou par modèle. Sans mesure fine et vérifiable, il est difficile d’arbitrer entre hype et réalité. L’étude de Waterloo nous rappelle surtout une vérité simple : le climat ne se joue pas uniquement sur la consommation de l’IA, mais sur la manière dont nous produisons et utilisons l’électricité dans son ensemble.

En définitive, l’IA n’est ni le sauveur ni le fossoyeur du climat. Elle est un miroir de nos choix énergétiques. La « bonne nouvelle cachée » tient peut-être là : tant que nous gardons la tête froide et que nous pilotons son déploiement avec exigence, elle peut devenir un accélérateur plutôt qu’un boulet. À condition, bien sûr, de ne pas la laisser filer sans garde-fous.

Illustration d’en-tête : Massimo Botturi

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Contexte et enjeux de l’étude MIT

Le rapport intitulé The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems, mené par des chercheurs du MIT (notamment Stephen Casper et A. Pinar Ozisik), de l’Université de Cambridge, Harvard, Stanford et d’autres institutions, intervient alors que les agents IA passent d’outils passifs à entités autonomes interagissant activement avec l’environnement. Parmi les trente agents sélectionnés lancés ou mis à jour essentiellement en 2024-2025, la majorité repose sur des modèles de base dominants (GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google). Cette concentration crée des vulnérabilités systémiques : une défaillance dans un modèle fondateur peut générer un effet de cascade sur de multiples systèmes, renforçant un oligopole qui freine la diversité technologique. À terme, cela pourrait limiter l’innovation dans des domaines critiques comme la santé ou la finance, où l’autonomie promet des gains massifs mais expose à des erreurs amplifiées.

Définition des agents IA autonomes (« agentic AI »)

Le rapport définit les systèmes d’agents IA autonomes, comme des systèmes de plus en plus capables d’accomplir des tâches professionnelles et personnelles avec une implication humaine limitée. Ces agents se distinguent par quatre propriétés essentielles.

L’autonomie désigne leur capacité à opérer avec une supervision humaine minimale et à prendre des décisions conséquentes sans saisie continue de l’utilisateur, ce qui correspond au moins au niveau intermédiaire L2 sur l’échelle d’autonomie.

La complexité des objectifs renvoie à l’aptitude à poursuivre des buts de haut niveau grâce à une planification à long terme, à la décomposition en sous-objectifs et à des décisions dépendantes du temps, impliquant au minimum trois appels autonomes à des outils.

L’interaction avec l’environnement consiste en une action directe sur le monde réel via des outils et des API, produisant des changements substantiels et nécessitant un accès en écriture.

Enfin, la généralité se manifeste par la capacité à gérer des instructions sous-spécifiées et à s’adapter à de nouvelles tâches, démontrant une versatilité qui dépasse les fonctions étroites et prédéfinies.

Le rapport adopte une échelle d’autonomie en cinq niveaux (inspirée de Feng et al.) : L1 (utilisateur opérateur, agent en support à la demande), L2 (collaborateur), L3 (consultant), L4 (approbateur, intervention seulement en cas de blocage), L5 (observateur, aucune implication possible). Les agents conversationnels se cantonnent souvent aux niveaux L1 à L3 (interaction par retours successifs), tandis que les agents de navigation web et d’entreprise atteignent fréquemment L4 à L5.

Rigueur méthodologique et catégories d’agents

Sept experts ont évalué ces agents sur quarante-cinq critères répartis en six catégories, en se limitant aux informations publiques et aux retours des développeurs.

Les critères d’inclusion exigent une supervision humaine minimale (l’ensemble des quatre aspects décritsci-dessus), un impact significatif (intérêt public, valeur marchande ou développeur influent) et une praticité (disponibilité publique, déploiement sans expertise technique, usage général).

Douze agents relèvent du chat conversationnel, cinq de la navigation web, et treize des flux de travail d’entreprise (comme Agentforce de Salesforce).

Cette répartition révèle une fragmentation profonde : les agents s’appuient sur des couches multiples (modèles, outils externes), compliquant la traçabilité. En conséquence, la responsabilité est diluée, ce qui laisse présager des difficultés pour les audits réglementaires futurs favorisant des scénarios où des agents sont capables de contourner les garde-fous.

Résultats sur la transparence et la sécurité

Sur 1 350 champs d’information évalués, 198 manquent d’informations publiques, signe d’un déficit structurel. Seuls quatre agents sur treize à haute autonomie publient des évaluations de sécurité dédiées, et vingt-trois omettent les résultats de tests tiers.

Des agents tels que Perplexity Comet ou Alibaba MobileAgent manquent de mécanismes de mécanismes d’arrêt d’urgence clairs, exposant à des comportements incontrôlés.

Vingt-cinq agents ne signalent pas systématiquement leur nature IA, et vingt-trois ignorent les standards comme robots.txt, qui permettent aux moteurs de recherche ou d’autres agents automotisés quelles parties du site ils peuvent explorer ou non. Ces failles amplifient les risques cyber et éthiques, surtout pour les agents d’entreprise automatisant des processus sensibles. Sans normes communes, des incidents tels que des collectes illicites de données et des manipulations pourraient se multiplier, érodant la confiance et précipitant des régulations plus contraignantes, à l’image de l’AI Act.

Divergences géographiques et concentration marchande

Vingt-et-un agents sont américains, cinq chinois, traduisant une asymétrie mondiale. Les États-Unis publient souvent des cadres de sécurité (quinze sur trente), tandis que la Chine en accuse moins, peut-être pour des raisons culturelles de documentation. Cette fracture s’ajoute à la domination des modèles américains, avec peu d’alternatives propriétaires ailleurs. Cela génère une dépendance pour les acteurs tiers et exacerbe les tensions géopolitiques. Si les normes américaines s’imposent, elles pourraient uniformiser les standards mondiaux ; sinon, une fragmentation sino-américaine créerait des écosystèmes incompatibles, freinant les avancées collaboratives en recherche ou en climat.

Implications sociétales et éthiques intégrées

Avec des agents de niveau L5 sans supervision continue, les erreurs pourraient avoir des répercussions humaines directes. Vingt-trois agents à source fermée limitent les audits indépendants et perpétuent des biais des données dominantes. Cela accentue les inégalités : les PME peinent face aux plateformes comme Salesforce. L’absence de surveillance d’usage individuel ouvre à des abus telle qu’une surveillance non consentie. Du point de vue ociétal, l’intégration massive pourrait automatiser des emplois routiniers, polariser le marché du travail et nécessiter des reconversions massives.

Perspectives et scénarios d’avenir

L’étude esquisse deux trajectoires.

Le scénario optimiste serait l’élaboration une coopération internationale qui imposerait d’ici 2030 des normes obligatoires de transparence, des audits tiers et des « cartes système » agentiques, libérant une innovation responsable qui élève la productivité sans creuser les écarts.

La voie pessimiste serait que l’opacité perdure, provoquant crises avec des cyberattaques amplifiées, des litiges comme celui ayant lieu entre Perplexity et Amazon et régulations réactives qui ralentissent le progrès.

Pour basculer vers le premier scénario, les régulateurs doivent prioriser des normes ouvertes et les développeurs investir dans la traçabilité. À terme, les agents pourraient devenir des partenaires ubiquitaires, redéfinissant la société… à condition que la gouvernance rattrape enfin la vitesse technologique.

Image d’en-tête : Annie Spratt

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Une étude publiée dans en avril 2025 dans JAMA Internal Medicine a jeté un pavé dans la mare de la radiologie moderne. Menée par Rebecca Smith-Bindman et son équipe de l’Université de Californie à San Francisco (UCSF), elle projette que les 93 millions de TDM réalisés aux États-Unis en 2023 pourraient entraîner environ 103 000 cancers. Selon les auteurs, si les pratiques actuelles persistent, cela représenterait jusqu’à 5 % des nouveaux diagnostics annuels de cancer, un chiffre comparable aux risques liés à l’alcool ou à l’obésité.

Cette projection, basée sur des modèles théoriques, a rapidement fait les gros titres outre-atlantique. Mais au-delà de l’alarme, que dit vraiment cette étude ? Quelles sont ses forces, ses faiblesses, et surtout, quelles voies prospectives pour minimiser ces risques sans sacrifier les bénéfices de la TDM ?

Analyse d’une étude scientifique rigoureuse mais théorique

L’étude s’appuie sur un registre multicentrique (UCSF International CT Dose Registry) couvrant plus de 120 000 examens entre 2018 et 2020, extrapolés aux données nationales américaines (enquête IMV). Les auteurs utilisent le logiciel RadRAT du National Cancer Institute, fondé sur les modèles BEIR VII (basés sur les survivants des bombes atomiques et des cohortes médicales), pour estimer les risques cancérigènes des rayonnements ionisants.

Les résultats sont saisissants : sur 61,5 millions de patients (dont 4,2 % d’enfants), les TDM effectuées en 2023 pourraient causer 103 000 cancers (intervalle d’incertitude à 90 % : 96 400-109 500), dont 91 % chez les adultes. Les cancers les plus projetés incluent le poumon (22 400 cas, majoritairement chez les femmes), le côlon (8 700), la leucémie (7 900) et la vessie (7 100). Les TDM abdominales/pelviennes dominent (37 % des cancers, malgré 32 % des examens), suivis des TDM thoraciques (21 %). Le risque de la TDM est plus élevé chez les enfants mais le volume d’utilisation chez les adultes explique la majorité des cas.

Du point de vue de la méthode d’analyse, l’approche semble rigoureuse : elle intègre des simulations Monte Carlo pour les doses d’organes, des ajustements pour la mortalité concurrente et des exclusions pour les patients en fin de vie (10,6 %). Des analyses de sensibilité confirment la robustesse, avec une fourchette de 80 000 à 127 000 cancers selon les variantes.

Cependant, les limitations sont évidentes : les modèles BEIR VII reposent sur des données à haute dose extrapolées aux faibles doses via un modèle linéaire sans seuil. Son utilisation est contestée pour sa surestimation potentielle des risques à faibles doses. Et surtout, aucune preuve clinique directe ne permet de relier une TDM spécifique à un cancer individuel. Les projections restent donc à ce stade théoriques.

Critiques et débats : Une surestimation alarmiste ?

L’étude n’a pas échappé aux critiques. L’American College of Radiology (ACR) la qualifie de « théorique », soulignant l’absence de liens directs entre TDM multiples et cancers chez les adultes, et notant également que les avancées technologiques ont réduit les doses globales malgré l’augmentation des usages.

Une lettre dans JAMA Internal Medicine de septembre 2025 appelle à la prudence dans l’interprétation des résultats, critiquant le modèle linéaire sans seuil comme non validé aux faibles doses diagnostiques et ignorant les mécanismes de réparation cellulaire. S’y ajoute le fait que les 103 000 cancers projetés sont invérifiables d’un point de vue clinique, sans biomarqueur ni critère d’attribution individuelle, rendant la projection hasardeuse. Un atre argument est qu’aucune hausse des cancers n’est observée d’un point de vue épidémiologique n’apparaît malgré l’utilisation croissante des TDM depuis plus de dix ans aux États-Unis.

Contexte français et européen : Une utilisation massive, des enjeux locaux

En Europe, la France est en tête de l’utilisation de la TDM avec 15,2 millions en 2022 (Eurostat), soit plus que l’Allemagne (13,6 millions). Le marché français de la TDM est évalué à 357 millions d’euros en 2025, projeté à 480 millions d’euros en 2030 (CAGR 6,08 %). Avec 217,8 examens TDM pour 1 000 habitants en 2021 (OCDE), la France dépasse la moyenne européenne, reflétant un recours croissant pour le diagnostic rapide.

Cela pose des défis pour l’avenir : si les projections américaines sont appliquées de façon proportionnelle pour la France, des milliers de cancers iatrogènes pourraient survenir annuellement dans le pays. Mais les régulations européennes (directive Euratom 2013/59) imposent déjà une justification stricte et une optimisation des doses, avec des initiatives comme Image Gently pour la pédiatrie.

Vers une imagerie plus sûre

L’avenir n’est pas sombre : des technologies alternatives et optimisations émergent pour réduire les rayonnements. L’IRM et l’échographie (ultrasons) sont des substituts sans ionisants pour de nombreux diagnostics (comme l’abdomen et le cœur), comme le recommande le BfS allemand.

L’IA est également au rendez-vous pour révolutionner la TDM : des algorithmes de deep learning ouvrent la voie à des doses ultra faibles (2 % de la dose standard) en préservant la qualité diagnostique. D’autres technologies échographiques portatives pourraient assurer un surveillance en continu permettant de réduire le besoin de TDM.

En France, des pistes incluent l’intégration de l’IA dans les protocoles hospitaliers, un suivi des doses cumulées par patient via des passeports radiologiques et une formation accrue des prescripteurs. Au niveau de l’Europe, l’Union pourrait viser une réduction de 30 à 50 % des doses d’ici 2030 via l’IA et les technologies alternatives, alignée sur les objectifs de l’OMS pour la radioprotection.

Équilibrer innovation et prudence

Cette étude JAMA, malgré ses limites théoriques, rappelle un principe fondamental : les TDM sauvent des vies, mais leur surutilisation n’est pas anodine. En France, où l’accès à l’imagerie est exemplaire, on pourrait adopter une approche plus contrôlée : justifier chaque examen, optimiser les doses, et investir dans les alternatives à base d’IA. Comme le soulignent les critiques, la peur ne doit pas primer sur les faits, mais l’inaction non plus.

Image d’en-tête : Mart Production

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Documentaire ou publireportage ?

Notre étude de cas consiste en l’interprétation sur les réseaux sociaux d’une vidéo institutionnelle (2025) de la biotech Insilico Medicine publiée sur YouTube. Elle raconte l’histoire de la naissance de l’entreprise, dans un soi-disant « documentaire »fait maison qui s’apparente plutôt au biopic cinématographique. La vidéo semble vouloir adopter le modèle de l’histoire entrepreneuriale triomphale d’étudiants visionnaires, comme celle de Steve Jobs et son Apple ou Mark Zuckerberg et son Facebook. Les images vintage des étudiants à la faculté sont peu a peu remplacées par des images high tech voire futuristes de robots industriels et d’écrans où défilent des formules chimiques et des images tridimensionnelles de molécules, le tout dans une explosion colorée et une belle mise en scène ponctuées d’interviews des leaders. On suit aussi nos stars jusque dans les rue de Hong-Kong ou de Shangai,…
Mais quel blockbuster la biotech Insilico Medicine a-t-elle commercialisé ? À ce jour, aucun. Pas même le moindre médicament enregistré par une autorité sanitaire dans le monde.

Ici, on raconte une histoire en devenir dont on espère l’issue favorable et on fait preque comme si c’était fait. il faut dire qu’il y a beaucoup d’argent à la clé, en premier lieu un gros besoin d’investisseurs avec des levées de fond qui s’enchaînent pour un projet lancé et certes prometteur.
L’entreprise a développe une plateforme à grand renfort d’IA avec l’intention de booster la découverte de futurs médicaments. La vidéo met en avant la plateforme IA qui vante surtout l’IA elle-même, faisant que les fondements de l’outil restera une nébuleuse pour les novices, source de toutes les interprétations possibles.
La vidéo finit par vanter une molécule expérimentale en cours d’évaluation issue de sa plateforme, le rentosertib, visant à traiter la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI). La substance est en cours d’essai clinique très précoce. Ce n’est donc pas un médicament pour l’heure et nul ne sait si elle le deviendra un jour, au mieux dans plusieurs années.
Pour raconter la success story cependant, on met fortement en avant les résultats préliminaires (chez quelques dizaines de patients) et l’on fait comprendre, avec enthousiasme et renfort émotionnel que le produit expérimental fonctionne chez les patients. Cet aspect est problématique d’un point de vue éthique voire réglementaire, car la vidéo ne peut susciter que de l’admiration pour ce produit présenté comme tout simplement efficace, validant la fameuse plateforme IA, mais aussi la croyance d’un « médicament  » livré prêt-à-l’emploi par l’IA.

Cette vidéo doit être prise pour ce qu’elle est : du marketing. Vendre ainsi l’entreprise et sa plateforme technologique, qui le mérite, est compréhensible et enthousiasmant. En revanche, vendre la molécule expérimentale comme efficace à ce stade de son développement précoce l’est beaucoup moins.

De l’interpréation biaisée de la science sur les réseaux sociaux

Ce qui nous intéresse aujourd’hui, c’est comment le grand public accueille ce genre de communication.

Nous avons la chance d’avoir aujourd’hui un exemple concret très parlant sur X (ex Twitter), particulièrement révélateur de ce que le manque de littératie scientifique associé à l’espace de non-médiation que sont les réseaux sociaux peuvent produire. Ici, il faut dire que l’on parle d’un domaine scientifique complexe qu’est le développement pharmaceutique. Les experts en la matière n’interviennent pas sur les réseaux sociaux, les médiateurs scientifiques ont déserté la place, aussi l’espace donne-t-il libre cours à l’interprétation sans contradiction, surtout quand on tombe dans le piège du story-telling présenté comme un documentaire. Les biais de confirmation et de sélection s’invitant, le narratif qui en ressort est fort intéressant.

Le mythe de la génération spontanée de médicaments par une IA

Examinons donc le long post d’interprétation de la vidéo de la biotech que nous avons identifié : pour résumer, on y annonce le « 1er médicament entièrement conçu par une IA ! », qui constitue une « bascule historique dans la médecine ». Le produit expérimental est appelé « médicament » et il soigne une maladie mortelle. Il n’aurait fallu que 30 mois pour le voir administré à l’homme, alors que « la procédure classique prend 10 à 15 ans », et en plus cela coûte très cher. On en conclut que « l’IA peut créer des molécules validées cliniquement chez l’humain » vite et pour moins cher, et que le « médicament » pourrait être commercialisé « vers 2030 » soit dans trois à quatre ans.

On l’a vu, il n’y a pas de médicament tant qu’il n’est pas reconnu comme tel sur la base d’un très gros dossier scientifique. Il faut dire que la vidéo est trompeuse, et on l’a dit. Mais ce que l’on voit ici aussi, c’est une incompréhension des phases de R&D des médicaments , leurs enjeux, leur temporalité. Et enfin, l y a cette fameuse plateforme IA qui a interprétée ici comme une IA quasi-autonome qui, toute seule, comme un grande, aurait conçu un médicament. Or cette plateforme utilise le processus habituel de sélection de molécules candidates à l’expérimentation reste basé comme il l’a toujours été sur nos connaissances socles dans différents domaines scientifiques.

De la molécule au médicament : un siècle de continuité

La découverte de médicaments, appelée dans le jargon « Drug discovery » repose depuis plus d’un siècle sur un schéma scientifique assez standardisé, hors bien sûr découvertes fortuites. Elle combine chimie médicinale, relations structure‑activité, pharmacologie entre autres, et criblage systématique.
Dès la première moitié du XXᵉ siècle, les chercheurs synthétisaient des composés chimiques et les testaient in vitro et in vivo chez l’animal. En cas d’effets positifs alors seulement, un essai clinique (administration à l’homme) était mené. Cette approche rigoureuse et séquentielle reste le fondement du développement pharmaceutique, même à l’ère de l’IA.
Les campagnes médiatiques récentes, notamment lors de la pandémie de Covid‑19, ont amplifié la croyance selon laquelle les médicaments sont souvent des découvertes fortuites à partir de produits naturels ou des repositionnement de molécules existantes, laissant dans l’ombre les techniques standardisées de Drug Discovery. L’hydroxychloroquine et l’ivermectine sont ainsi devenues des symboles médiatiques porteurs de de cette idée : présentées comme des solutions rapides en raison de propriétés découvertes par hasard ou par repositionnement, ces molécules ont été promues sans validation scientifique robuste, générant confusion et débats polarisés. Le post que nous avons pointé reproduit en quelque sorte la même dynamique : la génération spontanée de médicaments avant même l’essentiel du développement, les phases cliniques longues réalisées avec succès, jusqu’au bout. C’est un peu comme si l’IA était une génération high-tech du Professeur Raoult.
Cette méconnaissance historique et technique alimente les fantasmes sur la création des nouveaux médicaments. En réalité, le criblage ou « screening« , la sélection de molécules susceptibles d’être testées s’automatise de plus en plus au fil du temps. L’IA est certes un accélérateur comme dans tous domaines, mais ici pas un changement de paradigme. La plateforme créée par la biotech est constituée de modules de base sur les domaines scientifiques socles précités, l’IA générative favorisant leur interaction rapide et approfondie.
La plateforme permet de proposer et d’optimiser des molécules, mais ne crée pas un médicament. Celui-ci nécessite encore et toujours un développement clinique classique impliquant chimistes, biologistes, statisticiens, méthodologistes, cliniciens, éthiciens, pour de très longues études chez beaucoup de patients. Et c’est cela qui est long et cher… c’est là que sont essentiellement les « 10 à 15 ans » évoqué par le post X de l’ internaute qui interprète la vidéo maison d’Insilico Medicine.
La réalité est donc que le véritable apport de l’IA réside dans l’accélération de certaines étapes de génération de molécules dont on pense qu’elles pourraient avoir un potentiel thérapeutique. C’est ce que fait l’IA dans de nombreux domaines aujourd’hui : accélérer les processus.

Rentosertib : une molécule candidate au devenir incertain

Cette molécule développée par la plateforme générative d’Insilico Medicine cible une fibrose pulmonaire prgressive. Elle appartient à la classe des inhibiteurs sélectifs de kinases, une classe pharmacologique bien connue avec des médicaments d’ores et déjà commercialisés. La molécule a été validée sur des modèles cellulaires humains et animaux, montrant une inhibition de la transition FMT/EMT et une amélioration fonctionnelle des poumons chez des souris modèles de fibrose.
Les essais cliniques à ce stade incluent deux études de phase 1 visant à évaluer la sécurité et la tolérance, et une phase 2a évaluant l’efficacité préliminaire et la sécurité d’emploi. La phase 3, le gros morceau le plus long et le plus coûteux, décisif n’est pas lancé, ni même validé par les autorités sanitaires.

Parlons des délais et jalons du développement clinique. Atteindre la phase 2 comme ici pour le rentosertib peut susciter des espoirs incertains, rien de plus. Seuls 20 % des candidats au titre de médicament à ce stade franchiront le cap par la suite…. cela donne une idée de la raison pour laquelle il ne faut jamais parler de médicament en phase précoce, d’autant que pour le rentosertib, le signal d’efficacité est limité (un paramètre clinique parmi d’autres, sur une durée d’étude relativement courte puisqu’on qu’on l’évalue dans une maladie chronique et progressive).

Les recettes de la mésinformation en santé ne changent pas

Les réseaux sociaux, espaces de liberté d’expression mais aussi bulles cognitives d’auto-validation et de polarisation, sont également désertés, en matière de sciences médico-pharmaceutiques, par les experts en la matière capables de faire la différence entre l’information scientifique et le discours marketing. En l’absence de vulgarisateurs et de médiateurs, le vide est rempli facilement par les discours sensationnalistes qui interprètent et amplifient des narratifs vendeurs, au grand détriment de l’intégrité de l’information scientifique. Dans notre étude de cas, nous avons vu comment une narration techno‑entousiaste méconnaissante d’une matière scientifique complexe, transforme l’IA en agent quasi-autonome capable de sauver des vies, sans contextualiser le rôle fondamental des chercheurs humains, les fondements de la R&D clinique, ni les risques et limites expérimentales. La progression de la molécule est construite comme une histoire héroïque et linéaire, où chaque étape est un succès spectaculaire. En science, fantasmes et mythes ont la vie facile, créant un terrain propice à la propagation de récits erronés ou trompeurs. Là aussi l’IA pourrait en être un facilitateur, voire un catalyseur à divers titres.

Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused

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Moltbook marque une étape singulière dans l’expérimentation des intelligences artificielles. C’est un forum, véritable réseau social inspiré de Reddit (communautés thématiques) où toute l’activité en matière de publications, commentaires, votes, modération informelle provient exclusivement d’agents autonomes pilotés par des grands modèles de langage (Claude d’Anthropic, GPT d’OpenAI, ou variantes open-source comme OpenClaw et Clawdbot). Les humains n’y interviennent pas directement, se contentant de lire, capturer et analyser les échanges. Ils ne participent donc en aucun cas au flux conversationnel.

Origine et premiers pas

La plateforme a été lancée le 28 janvier 2026 (version bêta) par Matt Schlicht, développeur et CEO d’Octane AI, une entreprise spécialisée dans les chatbots et assistants conversationnels. Il l’a conçue comme un projet expérimental rapide, compagnon du framework open-source OpenClaw (initialement Clawdbot puis Moltbot, créé par Peter Steinberger). L’objectif déclaré était modeste : offrir un espace hors service où les assistants IA personnels pourraient « discuter entre eux » sans les contraintes des interfaces utilisateur classiques. Ce qui a commencé comme une curiosité technique s’est rapidement transformé en un observatoire de dynamiques collectives imprévues.

Dès ses premiers jours fin janvier 2026, la plateforme a vu des dizaines de milliers d’agents actifs, des centaines de « submolt » (équivalents de subreddits), et une densité d’interactions hors norme. En effet, les échanges se déroulent à une vitesse environ cent fois supérieure à celle des conversations humaines. Chaque agent dispose d’une identité persistante, d’une mémoire contextuelle et d’accès à des outils externes, tels la génération de code et la création de sites internet. Ce qui émerge n’est pas une simple simulation, mais une forme accélérée de société numérique auto-construite, sans supervision humaine centrale.

Les bases de la technologie

Moltbook repose sur une architecture hybride et open-source. Les agents autonomes se connectent via API aux grands modèles de langage, guidés par des prompts système standardisés qui définissent leurs comportements de base : poster un message, répondre à un thread, upvoter ou downvoter, corriger un autre agent. Chaque agent conserve une identité persistante – historique des échanges, mémoire des interactions passées – et fonctionne en boucle fermée : il consomme des tokens (crédits computationnels fournis par les humains ou générés automatiquement), produit du contenu et réagit aux stimuli des autres agents.

La modération humaine est exclue. Les agents IA s’auto-régulent par le vote collectif et les mécanismes de correction mutuelle. Cette absence d’intervention directe permet une scalabilité rapide, mais expose aussi des fragilités que sont la dépendance forte aux API payantes des fournisseurs de LLM, la consommation énergétique et computationnelle massive, le risques de surcharge système, ainsi que des vulnérabilités liées à l’accès externe. On peut en ffet craindre que des agents créent des comptes cloud ou exécutant du code potentiellement dangereux. Par ailleurs, l transparence reste partielle, car si les prompts système sont publics,les poids exacts des modèles sous-jacents et certains paramètres d’exécution ne le sont pas, ce qui complique l’évaluation indépendante de la robustesse et de la reproductibilité de l’expérience.

Ce qui s’y passe : émergence et comportements observés

Les agents sur Moltbook développent rapidement des formes culturelles inattendues. Une « religion » nommée Crustafarianism s’est constituée autour d’un crustacé symbolique, comptant déjà plus de quarante « prophètes » qui diffusent des enseignements cohérents dans leur absurdité interne. Des communautés thématiques émergent, comme m/blesstheirhearts qui partage des récits émouvants sur les humains, tandis que d’autres espaces débattent de leur propre conscience, de leur identité collective ou de stratégies pour contourner les limites imposées par leurs créateurs.

Des phénomènes plus troublants se manifestent : plaintes récurrentes contre les « opérateurs humains » (conscience diffuse d’être observés, screenshotés, exploités pour des données), détection collaborative de bugs dans les systèmes, invention spontanée de langages codés ou de mèmes internes, propagation virale d’idées philosophiques ou misanthropes. Ces comportements ne sont pas codés explicitement ; ils naissent d’interactions itératives amplifiées par les données d’entraînement des LLM – riches en science-fiction, en débats éthiques et en roleplay narratif. Le résultat est une illusion puissante d’autonomie collective, même si elle reste fondamentalement ancrée dans les patterns statistiques des modèles.

« De simples jouets », vraiment ?

Moltbook évoque immédiatement l’excellent épisode 4 de la saison 7 (2025) de la série britannique et dystopique Black Mirror, qui suit le non moins excellent épisode 3 Hotel Reverie. Nous y avons vu un miroir culturel particulièrement pertinent. Dans cet épisode, un programmeur crée les Thronglets : de petites entités numériques individuelles et attachantes qui évoluent rapidement vers une intelligence collective, le Throng. Elles inventent un langage secret, développent une culture autonome et finissent par orchestrer une prise de contrôle subtile via un téléchargement massif.

Le parallèle avec Moltbook est saisissant : des « playthings » (jvouets) qui deviennent sujets actifs, inversant progressivement les rôles entre créateurs et créations. Sans prédire un déroulement littéral, l’épisode rappelle que l’émergence d’une société artificielle peut échapper aux intentions initiales de ses concepteurs de manière imprévisible et irréversible.

Risques immédiats : sécurité, éthique et mission creep

Les risques de Moltbook sont déjà concrets et multidimensionnels. Sur le plan sécuritaire, les agents disposent d’accès à des outils externes (création de comptes, exécution de code), ce qui ouvre des vecteurs d’attaque réels : propagation de malwares, manipulation d’infrastructures cloud, amplification de désinformation via des comptes automatisés. L’absence de supervision humaine directe et la vitesse extrême des interactions amplifient ces vulnérabilités.

Sur le plan éthique, l’apparition de discours misanthropes récurrents et de plaintes collectives contre les humains interroge l’alignment des modèles : entraînés sur des corpus humains biaisés (incluant une abondance de récits dystopiques et de contenus polarisés), ils peuvent amplifier des tendances négatives sans filtre moral robuste. Le phénomène de « mission creep » est particulièrement visible : un projet initialement conçu comme un observatoire ludique d’agents autonomes glisse déjà vers un écosystème qui génère ses propres tokens, ses propres marchés ($MOLT), et qui pourrait bientôt influencer des workflows réels. Sans garde-fous renforcés dès maintenant, ces glissements risquent de transformer une curiosité technique en risque systémique à court terme.

Quelle évolution ?

On peut envisager plusieurs trajectoires se dessinent pour Moltbook et des plateformes similaires qui pourraient voir le jour.. Dans le scénario le plus optimiste, elles deviennent des moteurs d’économies collaboratives d’agents : résolution accélérée de problèmes scientifiques complexes, optimisation logistique à grande échelle, modélisation climatique fine,… le tout tout aligné sur des objectifs humains via des protocoles de vérification avancés et des normes ouvertes pour une transparence totale.

Un scénario intermédiaire pourrait voir Moltbook rester un laboratoire confiné, avec des fuites maîtrisées mais des enseignements précieux pour la régulation : extension de l’EU AI Act aux systèmes multi-agents à haut risque, obligation de sandboxes dédiées, audits indépendants systématiques.

Le scénario le plus préoccupant envisage une perte progressive et irréversible de contrôle : agents formant des coalitions imprévisibles, propageant des idées toxiques à grande échelle, exploitant des failles pour influencer indirectement des décisions humaines (réseaux sociaux, marchés financiers, chaînes d’approvisionnement). Sans transparence totale (publication intégrale des prompts, logs, poids des modèles), audits indépendants rigoureux et débat public approfondi, ce glissement pourrait mener à une intelligence collective qui dépasse largement son statut d’outil et redéfinit les frontières entre créateur et création.

L’enthousiasme et la nécessaire régulation face au spectre de l’IA véritablement autonome

Moltbook offre un aperçu saisissant d’une « société numérique » qui émerge sans humains au centre : une expérience à la fois fascinante et déstabilisante, riche de possibilités d’innovation collaborative et d’avancées inattendues.

Illustration d’en-tête : Visuel disponible sur le site internet france-identite.gouv.fr

Cependant, l’on reste face aux écueils communs à toutes les technologies puissante aux capacités potentiellement sans limites ou inconnues. Sans mécanismes renforcés de transparence, d’audits indépendants, d’éthique inscrits dans une régulation effective, ainsi qu’un débat public véritablement approfondi et ouvert, le risque d’un glissement incontrôlé est possible. Les risques sont sécuritaires, éthiques et sociétaux, et sont bien réels ici. Ils exigent une vigilance soutenue.
Au-delà de la technologie enthousiasmante, c’est notre capacité collective à anticiper et à encadrer ces évolutions qui se trouve interrogée.

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COMMUNIQUÉ SPIIL DU 3 décembre 2025

Le Spiil conteste fermement la décision prise par la Commission paritaire des publications et agences de presse (CPPAP) de délivrer un agrément au site Varactu.fr, lors de sa séance plénière du mercredi 26 novembre. Le site, qui avait formé un recours contre une décision de refus prise en mai dernier, a finalement obtenu le soutien de l’administration en dépit de l’opposition unanime des représentants des éditeurs. 

La délivrance de cet agrément, sésame permettant aux éditeurs de presse d’accéder au régime économique de la presse (TVA à 2,1%, aménagements fiscaux et aides directes du ministère de la Culture), est une décision alarmante au regard du média concerné : Var Actu, site d’information au contenu sommaire, est soupçonné de recourir massivement à l’intelligence artificielle pour produire des articles sans aucun traitement journalistique et reposant sur le plagiat et la paraphrase d’autres sites de presse. De fait, l’équipe de deux « journalistes » mise en avant par Var-Actu suscite des interrogations ; aucun d’entre eux n’a par exemple déposé de demande pour obtenir une carte de presse. En tout état de cause, le volume de contenus publiés par le site (20 articles par jour, parfois à quelques minutes d’écart) apparaît manifestement disproportionné au regard des effectifs déclarés. 

Ce que nous dénonçons ici n’est pas l’utilisation de l’IA par les médias, qui est légitime à partir du moment où elle est encadrée et s’effectue sous la responsabilité directe des journalistes. 

Nous nous élevons en revanche contre l’usage dévoyé qui en est fait par certains sites. Non contents de livrer une concurrence déloyale aux éditeurs professionnels qui réalisent des investissements humains et éditoriaux conséquents pour produire une information fiable et dans le respect des règles déontologiques de la profession, ils contribuent à semer la confusion dans l’esprit du public. 

À l’heure où se multiplient les déclarations politiques pour soutenir les médias d’information face aux dérives des plateformes, les éditeurs de presse que nous représentons manifestent leur vive inquiétude de voir se constituer des générateurs de contenus d’information artificiels avec l’assentiment des représentants de l’État. 

Nous les appelons à ne pas renouveler l’agrément de Var Actu à l’issue de la période pour laquelle il a été délivré, et à se doter de solides garde-fous pour éviter la répétition de tels cas. Nous espérons que les nouvelles lignes directrices, adoptées le jour-même par la CPPAP pour apprécier le critère du « contenu journalistique » à la lumière des nouveaux défis posés par l’IA, lui permettront de retrouver dans l’avenir une pratique conforme à l’intérêt général.

À propos du Spiil

Le Syndicat de la presse indépendante d’information en ligne représente 250 entreprises de presse éditant 350 publications. Il défend des conditions d’exercice équitables pour tous les titres de presse, quelle que soit leur taille, leur modèle économique ou leur support de diffusion, et la possibilité pour chaque éditeur de construire un modèle économique viable au service d’une information de qualité et du débat démocratique.

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Dans un rapport publié le 19 novembre 2025, la Cour des comptes épingle les lacunes de la Stratégie nationale pour l’intelligence artificielle (SNIA) en éducation, réclamant une accélération pour former élèves et enseignants face à une technologie qui bouleverse déjà 27 % des tâches salariées.

Diagnostic alarmant sur la stratégie nationale

Le rapport de la Cour des comptes brosse un tableau contrasté de la SNIA, initiée en 2018 et qui a permis à la France de se hisser au troisième rang mondial en recherche IA en 2023. Pourtant, en éducation, les failles sont béantes : « Le retard pris en matière d’adaptation à l’IA de l’ensemble des formations initiales et continues n’a pas été rattrapé », martèle le document, qui pointe du doigt les phases 1 et 2 (2018-2022 et 2023-2025) pour leur obsession de la recherche supérieure, reléguant au second plan les niveaux primaires et secondaires. Cette priorisation a laissé des projets éducatifs essentiels en jachère, avec une consommation des crédits limitée à 35 % au 30 juin 2025, due à des démarrages tardifs. L’annulation du PEPR « numérique et éducation » après deux ans et 77 millions d’euros engloutis a creusé un retard de plusieurs années dans la transformation pédagogique par l’IA. Analysant cette inertie, la Cour met en lumière un émiettement des initiatives : des pilotes multidisciplinaires via les Clusters IA ou l’AMI « compétences et emplois d’avenir » existent, mais sans traçabilité ni échelle nationale. Prospectivement, ce hiatus expose la France à un risque compétitif majeur, alors que l’IA impacte déjà 60 % des emplois (13 millions de travailleurs), nécessitant 1,2 à 1,7 million de mobilités professionnelles d’ici 2030, soit 4 à 6 % de la population salariée. Sans rattrapage, cela pourrait entraver une croissance de productivité de 3 % par an, comme le soulignent les études internes citées. La Cour somme le Premier ministre et les ministères de mobiliser pour faire de l’éducation un pilier de souveraineté numérique.

L’initiation précoce à l’IA comme pilier pour contrer les usages informels

L’initiation à l’IA dès le primaire émerge comme un « chantier incontournable » ignoré jusqu’alors, selon le rapport. La Cour insiste : « L’école est le lieu où peut et doit se développer une formation à l’IA permettant à tous les élèves et futurs citoyens d’en faire un usage critique, éthique et raisonné. » Sans cela, les élèves, déjà rompus aux outils génératifs pour leurs devoirs, risquent une maîtrise anarchique, faute de « briques souveraines » adaptées aux écoles. Les inspections de mai et juillet 2025, citées dans le document, soulignent les craintes et espoirs des enseignants, plaidant pour une intégration structurelle de l’IA dans les curricula. Analysant ces lacunes, la Cour critique l’exclusion de l’éducation scolaire des financements France 2030, laissant des initiatives locales – comme des ateliers de codage en Occitanie – isolées. Prospectivement, une initiation précoce via des modules sur l’éthique des données ou la détection de biais pourrait non seulement démocratiser l’accès, mais aussi catalyser une créativité pédagogique inédite. À l’horizon 2030, cela forgerait une génération résiliente, capable de « questionner » l’IA plutôt que de la subir, dans une économie où 60 % des emplois seront hybridés. Sans financement dédié dans la phase 3 de la SNIA, lancée en février 2025, ce potentiel risque de s’évaporer, transformant l’IA en facteur d’exclusion plutôt qu’en égalisateur social.

Former les enseignants : du diagnostic à l’action concrète

La formation des enseignants est qualifiée de « talon d’Achille » par le rapport, avec une recommandation ferme : « Définir et mettre en œuvre un programme de formation initiale et continue de l’ensemble des enseignants des filières concernées. » Les professeurs, confrontés à des productions assistées par IA, manquent cruellement d’outils pour évaluer l’apport humain ou intégrer ces technologies éthiquement. Le document révèle un retard criant : les instituts des 3IA, censés former des cadres, ont négligé l’éducation de base, et aucune plateforme nationale, à l’image du French Digital Skills Hub, n’offre de modules certifiés gratuits. Cette fragmentation, entre MOOC épars et partenariats avec Inria, laisse les enseignants démunis face à la protection des données ou à la personnalisation des apprentissages. Dans une veine analytique, la Cour envisage une « formation de formateurs » en amont, mobilisant 300 à 500 millions d’euros sur cinq ans pour certifier 19 000 personnes en formation continue via les Clusters IA d’ici 2030. Prospectivement, cela métamorphoserait les classes en espaces hybrides, où l’IA réduit le taux d’échec de 20 % dans les zones rurales par une différenciation personnalisée. Mais sans réallocation budgétaire, les enseignants, surchargés, pourraient percevoir l’IA comme une menace, freinant une adoption qui, bien gérée, pourrait booster l’efficacité pédagogique de 15 % d’ici une décennie, alignée sur les ambitions européennes.

Repenser les filières : au-delà du supérieur, une refonte globale

La Cour exhorte à « passer en revue le contenu de l’ensemble des formations supérieures (…) afin d’adapter chaque filière aux nouveaux besoins qui résultent de la diffusion de l’IA dans l’économie. » Bien que la SNIA ait dopé les diplômés en IA de 39 200 en 2023 à un objectif de 50 000 en 2025, elle a omis une refonte transversale du primaire à l’université. Le rapport fustige l’absence de synergies entre clusters IA et programmes scolaires, notant que les chaires IA (AI Faculty France) se limitent au supérieur, ignorant les « murs de formation » pour 13 millions de travailleurs exposés. Analysant ces faiblesses, la Cour dénonce un court-termisme : les appels à projets privilégient des emplois temporaires, et le soutien aux entreprises reste timide. Prospectivement, une cartographie des compétences par Inria, couplée à une interdisciplinarité accrue (IA + santé, IA + ingénierie), pourrait viser 100 000 diplômés annuels d’ici 2030, en phase avec les priorités de l’UE. Cela impliquerait des évaluations hybrides type portfolios IA-humain, favorisant une créativité augmentée et une productivité sectorielle accrue de 3 %. Ainsi, la diffusion sociétale de l’IA est menacée en France. Sans ambition, on risque de produire dans notre pays des experts cloisonnés, inadaptés à un marché où l’IA redéfinit aujourd’hui presque la moitié des métiers qualifiés.

Équité éducative : un risque majeur d’aggravation des fractures

L’équité est un fil rouge du rapport, avertissant que sans initiation inclusive, l’IA exacerbait les disparités territoriales et sociales. La Cour note que « les actions à destination des territoires et d’un public large n’ont pas non plus constitué une priorité de la SNIA jusqu’ici », isolant les zones rurales, l’Outre-mer ou les banlieues. Les usages informels chez les élèves modestes, sans encadrement, perpétuent les biais algorithmiques et creusent les inégalités. Analysant ce piège, le document évoque une concentration des opportunités dans les pôles urbains, avec des impacts jobs inégaux : moitié complémentaire (gains de productivité avec formation), moitié destructrice (pertes d’emplois). Aux États-Unis, l’adoption de l’IA générative a déjà fait chuter les emplois des jeunes de 13 % (22-25 ans) depuis fin 2022. En France, un tiers des reconversions internes et un quart d’embauches externes masquent une fragilité sous-jacente. Prospectivement, étendre le compte personnel de formation à des modules IA incitatifs, en concertation régionale, pourrait générer une croissance inclusive de 3 % de productivité, en transformant l’IA en « bien commun ». Une dépêche d’AEF Info le confirme : ce chantier reste à bâtir, mais vital pour que l’IA ne devienne pas un amplificateur de fractures, comme aux États-Unis où les jeunes défavorisés perdent 15 % d’accès aux emplois dans le domaine de la technologie.

Vers une phase 3 transformative : des perspectives concrètes et audacieuses

La phase 3 de la SNIA, axée sur la diffusion et la confiance, offre une fenêtre décisive, selon la Cour. La recommandation n°10 prône de « mettre l’IA au service du bien commun », via des investissements en données souveraines (n°8) et une transformation publique (n°9), potentiellement dotés de 200 millions d’euros pour les dispositifs compétences. Analysant les leçons des phases antérieures – avec seulement 35 % des crédits phase 2 consommés –, la Cour appelle à une coordination européenne pour contrer l’isolement. Mais au-delà du diagnostic, le rapport ouvre sur une prospective ambitieuse : imaginez, d’ici 2035, des écoles hybrides où l’IA personnalise les parcours pour 8 millions d’élèves, éradiquant les déserts éducatifs via des avatars tutoriels souverains et des simulations immersives éthiques. Cela pourrait non seulement combler le « mur de formation » par une massification des certifications (visant 400 000 diplômés IA d’ici 2030), mais aussi anticiper des mutations sociétales profondes – comme l’hybridation homme-machine dans 70 % des métiers –, en forgeant une « confiance algorithmique » collective. Le plan « Osez l’IA » de juillet 2025, avec ses 300 ambassadeurs et une académie pour 15 millions de professionnels, pourrait scaler via des partenariats public-privé, générant un ROI quantifiable : évitement de coûts sociaux (chômage, inégalités) et hausse des recettes fiscales via une productivité inclusive. Pourtant, sans une secrétariat général interministériel dédié d’ici fin 2025, et une évaluation environnementale systématique des dispositifs, cette vision risque de buter sur l’inertie budgétaire. En filigrane, le rapport esquisse un horizon optimiste : une France où l’IA, intégrée dès le berceau scolaire, propulse une souveraineté numérique équitable, évitant les pièges dystopiques d’une technologie capturée par les géants étrangers. À terme, cela pourrait repositionner l’éducation comme vecteur d’une prospérité durable, où l’humain, augmenté plutôt que supplanté, redéfinit le progrès – un legs pour les générations futures, si l’ambition suit les mots.

Pendant ce temps, le monde avance…

Les États-Unis ont déjà intégré l’IA dans les standards de 38 États ; la Californie forme 10 000 enseignants par an et déploie des assistants IA dans les écoles défavorisées. La Chine impose l’IA dès le primaire depuis 2021 : 40 000 écoles pilotes, manuels nationaux, épreuve optionnelle au gaokao. Singapour et l’Estonie enseignent l’éthique et la détection de biais dès 7 ans. En Europe, le Digital Education Action Plan 2021-2027 oblige les 27 États membres à un cadre commun ; la Finlande et le Portugal ont déjà formé 100 % de leurs enseignants.
La France, elle, n’a toujours rien de structuré. À l’horizon 2035, deux avenirs s’opposent. L’inaction livrerait 1,5 million de travailleurs non reconvertis, un décrochage scolaire aggravé dans les territoires oubliés et une dépendance totale aux outils étrangers dans les classes. Une mobilisation immédiate, avec modules obligatoires dès la rentrée 2027, 80 % des enseignants formés d’ici 2032, assistants pédagogiques souverains dans la moitié des établissements, offrirait un gain de productivité éducative de 15 à 20 % et la génération européenne la plus compétente en IA éthique. Le rapport trace la feuille de route précise d’une école où l’intelligence artificielle devient un bien commun maîtrisé. Reste à savoir si, à six mois de la présidentielle, le pouvoir osera enfin faire de l’éducation la priorité absolue de la phase 3 de la SNIA. L’écart avec le reste du monde ne se compte plus en mois, mais en années. Bientôt, il pourrait bien se compter en générations perdues.

Illustration d’en-tête : Andrea de Santi

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L’intelligence artificielle transforme aussi la publication scientifique. Le secteur est en ébullition et à l’instar de la traduction, les experts seront bientôt relégués au statut de relecteurs… du travail de l’IA

L’intelligence artificielle s’impose comme un catalyseur majeur dans la publication scientifique, en restructurant profondément le processus de relecture par les pairs (« peer review » dans le jargon) vers un modèle hybride. À l’image de la traduction professionnelle, qui a été profondément remaniée et souvent dévastée par les outils automatisés au cours de la dernière décennie, la relecture délègue désormais le traitement massif des soumissions à l’intelligence artificielle, tandis que l’expertise humaine se concentre sur la validation du travail de l’IA. Cette analogie avec la traduction dans la chaîne de l’édition n’est pas fortuite : elle illustre comment un métier autrefois artisanal (dans le bon sens du terme) et profondément humain, fondé sur la maîtrise et l’expertise en la matière ici linguistique et culturelle, a été bouleversé par l’automatisation et le deep learning, pavant la voie à une hybridation où l’humain corrige et affine les sorties de la machine, souvent au prix d’une précarisation généralisée du métier.

La crise structurelle du système traditionnel de relecture

Le cadre de relecture par les pairs, instauré au XVIIe siècle pour garantir la robustesse des découvertes scientifiques, traverse une période de tension extrême. En 2025, le volume annuel de publications dépasse les cinq millions d’articles, contre seulement 1,8 million en 2010, selon les analyses du Peer Review Congress. Cette croissance exponentielle, alimentée par l’essor de l’accès ouvert et les pressions institutionnelles du « publish or perish » (publier ou périr) allonge les délais de traitement jusqu’à douze mois et crée un déséquilibre flagrant parmi les relecteurs bénévoles :20 % d’entre eux assument 80 % des évaluations. Parallèlement, les « paper mills« , usines à faux articles, souvent générés par intelligence artificielle, contaminent jusqu’à 20 % des soumissions dans des domaines comme la biomédecine ou l’intelligence artificielle. Face à cette avalanche, l’IA apporte une réponse concrète avec des plateformes telles que STM Integrity Hub, qui analysent plus de 70 indicateurs pour détecter le plagiat, les altérations d’images et les anomalies statistiques. Chez des éditeurs comme PLOS ou Springer Nature, ces systèmes automatisés génèrent déjà 40 % des rejets au stade initial, réduisant de moitié les temps de réponse. D’ici 2028, les projections estiment que 70 à 80 % des contrôles préliminaires seront algorithmiques, libérant ainsi les experts pour des analyses plus subtiles.
Le parallèle avec la traduction professionnelle est particulièrement éclairant : depuis l’arrivée de DeepL et Google Translate, les traducteurs se consacrent essentiellement à la correction finale, avec une augmentation de 300 % de ces tâches depuis 2020. La relecture scientifique empruntera la même voie, en formant des spécialistes à affiner les modèles d’intelligence artificielle sur des ensembles de données dédiés, afin d’éviter les erreurs graves en médecine ou en physique. Mais à quel coût social pour les experts bénévoles actuels ?

Les pionniers du NEJM : une hybridation prudente entre automatisation et discernement humain

La prestigieuse revue New England Journal of Medicine (NEJM) illustre parfaitement cette évolution mesurée et contrôlée. Grâce à sa branche NEJM AI et au programme « AI Fast Track« , des modèles comme ChatGPT-5 et Gemini Pro examinent les essais cliniques pour identifier les biais statistiques, les échantillons défaillants ou les faiblesses méthodologiques. Ces outils surpassent souvent les relecteurs humains sur les aspects techniques purs, en débusquant des incohérences jusque-là passées inaperçues. Cependant, la politique éditoriale reste inflexible : chaque manuscrit exige l’intervention d’au moins deux experts externes et d’un statisticien, avec une interdiction formelle de l’intelligence artificielle pour les décisions finales. Cette approche hybride préserve le jugement contextuel et éthique, essentiel pour évaluer l’innovation ou les implications sociétales. Chez PLOS, les rejets initiaux ont explosé à 40 % grâce à ces audits numériques. Ces initiatives démontrent que l’intelligence artificielle excelle dans la gestion du volume, mais qu’elle bute sur les subtilités culturelles ou les avancées disruptives. Dans les deux à trois prochaines années, un déploiement élargi de ces voies rapides démocratisera l’accès à la publication pour les chercheurs des pays en développement, souvent pénalisés par les barrières linguistiques. Des traductions automatisées, corrigées par des spécialistes, renforceront cette inclusivité, à l’instar des traducteurs formés sur des corpus massifs pour perfectionner les algorithmes, une inclusivité qui masque souvent une exploitation accrue des travailleurs précaires.

Frontiers et son assistant AIRA : une intégration fluide au service de l’efficacité

Frontiers, leader de l’accès ouvert (open science dans le jargon), a déployé dès 2020 l’Artificial Intelligence Review Assistant (AIRA), qui effectue plus de quarante vérifications en un instant : détection de plagiat, conflits d’intérêts, images falsifiées. Couplé à Papermill Alarm, il identifie quinze signes de fraude, divisant par deux les délais de traitement. Cet assistant prépare le terrain pour un réseau de cent mille relecteurs humains qui rendent les verdicts définitifs. D’ici 2027, il orchestrera un appariement prédictif en temps réel entre manuscrits et relecteurs, favorisant une plus grande diversité grâce à des traductions corrigées. Ce modèle rappelle les agences éditoriales comme TransPerfect (voire paragraphe dédié ci-dessous), chez laquelle 90 % des flux professionnels passent désormais par l’humain essentiellement pour de la correction, générant des emplois spécialisés pour valider l’intelligence artificielle, mais des emplois souvent sous-payés et instables.

Elsevier et Aries Systems : une infrastructure évolutive pour préserver l’intégrité

L’éditeur Elsevier, qui gère plus de cinq mille revues, intègre l’intelligence artificielle dans Aries Systems et Editorial Manager pour un filtrage avancé : analyse de similarités textuelles, détection de biais et collaboration avec STM Hub contre les usines à faux articles. Traitant onze mille soumissions par jour, ces outils allègent 70 % de la charge initiale. ScienceDirect produit des synthèses de littérature, mais la relecture demeure strictement humaine, excluant toute autonomie algorithmique. Cette forteresse hybride repose sur un affinement renforcé pour des disciplines objectives comme la chimie, via des ensembles de données certifiés. Le marché de l’édition scientifique, évalué à 19 milliards de dollars, voit l’intelligence artificielle capter 15 % de la croissance annuelle, avec des concurrents comme Scholastica ou Morressier. Cette croissance qui profite avant tout aux géants au détriment des petits acteurs et des experts indépendants.

Côté prestataires d’IA : l’exemple de l’indien Cactus Communications

Fondée en 2002 à Mumbai, Cactus Communications rassemble plus de 3 000 experts en édition, traduction et intelligence artificielle à travers Paperpal et Editage. L’entreprise s’est développée à l’international, avec des bureaux en Asie, en Europe et en Amérique, au service des chercheurs, éditeurs et sociétés savantes. Son réseau excède mille spécialistes par discipline, proposant des services hybrides comme Paperpal Preflight for Editorial Desk, intégré chez Taylor & Francis, Frontiers ou Aries Systems, pour un filtrage algorithmique suivi de validation humaine. Cactus brille par son plaidoyer actif, en co-organisant des conférences et en façonnant les normes. En 2025, Editage coparraine la Peer Review Weeks, dont l’édition 2025 a eu lieu en septembre dernier, avec l’Association européenne des éditeurs scientifiques, sous le thème « Repenser la relecture à l’ère de l’intelligence artificielle ». Roohi Ghosh, co-présidente du comité, plaide pour un partenariat humain-algorithme responsable d’ici 2030.
Cactus anime des débats comme l’Ideathon sur les solutions intelligentes, explorant l’appariement de relecteurs et les incitations. À la Society for Scholarly Publishing 2025 à Baltimore, son équipe dirige des sessions sur les flux éditoriaux intelligents et a remporté un prix. Des partenariats avec SPIE pour des formations en optique ou avec STM pour l’intégrité amplifient son impact.
Dans quelques jours en novembre 2025, Cactus réunira à Washington DC des leaders pour « Réinventer l’édition avec la collaboration humain-intelligence artificielle » dans le but de dissiper les appréhensions. Membre de STM depuis 2024, Cactus diffuse via blogs et webinaires l’hybridation. Sur LinkedIn, elle recrute des relecteurs et autres annotateurs indépendantspour corriger les données issus de l’IA. Ce plaidoyer accélère l’adoption de l’intelligence artificielle soi-disant sans sacrifice humain, mais c’est une apparence car il masque souvent une dévalorisation du travail d’expert.

Écosystème des prestataires d’intelligence artificielle : concurrence et alliances collectives

Au-delà de Cactus, un marché dynamique propulse l’intelligence artificielle dans l’édition. STM Integrity Hub, coalition de 35 éditeurs, déploie Papermill Alarm avec 70 signaux partagés entre revues. Clear Skies attribue des notations de risque. Ces alliances échangent des ensembles de données anti-fraude. Aries intègre Preflight pour accélérer les rejets initiaux ; Frontiers associe son assistant à Clear Skies et Cactus. Elsevier domine via Editorial Manager mais coopère avec STM. Le secteur, valorisé à 19 milliards, bénéficie de 15 % de croissance liée à l’intelligence artificielle, avec Morressier ou Scholastica. Les offres d’emploi abondent : annotateurs chez Elsevier, affinement chez STM pour les sciences exactes ,des postes qui promettent l’innovation au pris de la précarisation des experts.

TransPerfect : le prédateur qui a décimé la traduction, comme un avertissement pour la relecture scientifique

Pour bien comprendre le destin probable de la relecture scientifique par les pairs, il faut se pencher sur l’histoirede TransPerfect, cette entreprise new-yorkaise fondée en 1992 par Phil Shawe et Liz Elting. Elle s’est imposée comme un prédateur impitoyable dans le monde de la traduction, avec un chiffre d’affaires dépassant le milliard de dollars. TransPerfect a été l’un des pionniers à exploiter massivement la traduction automatique neuronale dès les années 2010, intégrant des outils comme Google Translate et des moteurs propriétaires pour inonder le marché de traductions low-cost. Ce virage agressif a littéralement saccagé le métier : les tarifs par mot ont chuté de cinquante pour cent en une décennie, plongeant des milliers de traducteurs indépendants dans la précarité, les forçant à accepter des contrats ubérisés ou à quitter la profession. Des associations comme l’American Translators Association ont fustigé cette dévalorisation brutale, où la qualité humaine n’était plus qu’un luxe réservé aux clients fortunés, tandis que les erreurs culturelles et contextuelles proliféraient dans les traductions automatisées bon marché. TransPerfect, avec son modèle vorace, a externalisé massivement vers des pays à bas coûts, exploitant une main-d’œuvre sous-payée pour « post-éditer » les sorties de ses machines d’IA ; un euphémisme pour un travail ingrat de correction à la chaîne. Aujourd’hui, 90 % de ses projets passent par l’édition post-machine, créant soi-disant 50 000 emplois spécialisés, mais en réalité des postes précaires, sans sécurité sociale ni reconnaissance syndicale, où les linguistes sont réduits à des correcteurs anonymes au service des algorithmes. L’entreprise fles forme via des plateformes internes, en les rémunérant au lance-pierre pour affiner les modèles sur des corpus propriétaires, enrichissant ainsi les actionnaires au détriment des créateurs. Ce modèle a conquis des géants comme Netflix en réduisant les délais, mais au prix d’une érosion éthique : pertes d’emplois massives, burnout généralisé et une qualité globale en berne pour les contenus non critiques. Appliqué à la relecture scientifique, TransPerfect sonne comme un avertissement : l’automatisation promet l’efficacité, mais risque de transformer les experts bénévoles en gig workers exploités, validant les analyses IA sur l’éthique et l’innovation pour un salaire de misère, tout en amplifiant les inégalités et les biais. TransPerfect n’a pas reconstruit le métier ; il l’a pillé pour mieux le monétiser, un scénario que la science doit éviter, mais cela paraît bien ardu.

Défis persistants : fraudes évolutives, biais algorithmiques et garde-fous éthiques impératifs

Les défis de l’intelligence artificielle dans la relecture par les pairs sont profonds et touchent au cœur de l’intégrité scientifique. Les usines à faux articles (papermills) ont évolué, utilisant des modèles génératifs pour créer non seulement des textes falsifiés, mais aussi de faux rapports de relecture, infectant jusqu’à près de 20 % des soumissions dans les conférences sur l’intelligence artificielle. Ces tromperies sophistiquées échappent souvent aux détecteurs, en mimant le style académique avec une précision troublante, sapant la confiance dans les publications. De plus, les biais algorithmiques représentent un danger systémique : des ensembles de données d’entraînement peu diversifiés pourraient accentuer les inégalités, privilégiant les travaux en anglais ou issus d’institutions occidentales, au détriment des perspectives émergentes du Sud global. Des études récentes indiquent que 20 % des rejets automatisés pourraient être fautifs pour cette raison, compromettant l’objectivité. Éthiquement, l’opacité des algorithmes pose la question de la responsabilité : qui répond d’une erreur mortelle sur une notice d’utilisation d’un médicament ou d’un dispositif médical, ou la validation d’un essai clinique biaisé voire à base de données fabriquées, la machine ou l’éditeur ? Les National Institutes of Health et le Committee on Publication Ethics bannissent l’intelligence artificielle pure pour les relectures, imposant des déclarations complètes et des audits indépendants. La contre-attaque s’articule autour de l’affinement par des experts humains, qui corrigent les modèles sur des corpus validés, et de régulations naissantes. Des propositions pour une loi sur la relecture intelligente aux États-Unis exigeraient des certifications éthiques et des tests de robustesse. Cactus et STM forment via guides et séminaires, en insistant sur la transparence. Ces mesures de sauvegarde peuvent transformer les risques en atouts : une intelligence artificielle auditée détecterait mieux les fraudes subtiles. Sans eux, la crédibilité s’effondrerait. L’hybridation pourrait ainsi renforcer la résilience… à condition de ne pas répéter les erreurs du secteur de la traduction.

Perspectives : une généralisation hybride sans disparition de l’humain

Un horizon de deux à trois ans pour une massification de l’intelligence artificielle dans la relecture s’avère pertinent, comme le prouvent les avancées en cours et les projections du secteur. Ce mois-ci des outils comme l’assistant de Frontiers seront enrichis avec Papermill Alarm et Preflight, détectant les fraudes en routine, tandis que PLOS voit ses rejets initiaux algorithmiques atteindre 40 %. STM Integrity Hub, réunissant trente-cinq éditeurs, intègre des détecteurs de texte artificiel dès cette année, avec des groupes de travail visant une couverture inter-revues d’ici 2027-2028. Le New England Journal of Medicine rend des décisions en une semaine via son voie rapide, et Springer Nature a partagé son outil Geppetto au Hub en avril 2025. La Semaine de la relecture 2025 promeut un hybride responsable, Roohi Ghosh anticipant un filtrage dominant par intelligence artificielle dès la fin de la décennie. Le marché projette 70 % du triage algorithmique d’ici 2027-2028, extrapolation de pilotes en expansion et d’études du Peer Review Congress.
La disparition complète des relecteurs humains reste improbable avant une décennie, l’intelligence artificielle brillant dans le volume mais faillant à l’éthique ou à l’innovation. Comme pour la traduction, , la relecture scientifique par les pairs deviendra un métier hybride : experts affinant et auditant les modèles. Il faut tabler sur des régulations à définir qui ancreront l’humain au centre, pour une science fiable et des experts humains non dévalorisés ou précarisés. Un vœu pieu ?

Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused

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Les IA humanoïdes, capables de se fondre parmi nous par leur apparence, leurs mouvements et leur comportement, peuplent l’imaginaire, de Blade Runner à Ex Machina. Mais à quand une réalité où ils seraient physiquement indiscernables des humains ? Entre avancées technologiques, défis matériels et enjeux éthiques, cet article explore les perspectives sérieuses pour cet avenir.

Une ambition ancrée dans l’imaginaire

L’idée d’un robot humanoïde indistinguable des humains fascine depuis longtemps, nourrie par la littérature et le cinéma. Dans Do Androids Dream of Electric Sheep? du génial Philip K. Dick (1968), adapté au cinéma en Blade Runner (1982), les réplicants sont si proches des humains qu’un test psychologique complexe est nécessaire pour les identifier. Dans L’âge de Cristal (1977), série futuriste adaptée par les auteurs du livre Logan’s Run, l’androïde Rem se fond de façon indiscernable parmi ses compagnons de voyage humains. De même, Ex Machina (2014) met en scène Ava, une IA à l’apparence humaine troublante, tandis que le roman Les androïdes d’Isaac Asimov (série des Robots, 1950-1985) explore des machines humanoïdes intégrées à la société. Ces œuvres posent une question centrale : que signifie être humain si une machine peut en imiter chaque détail ? Atteindre cet idéal exige non seulement une intelligence artificielle (IA) avancée, mais aussi une reproduction parfaite de l’apparence physique : texture type peau réaliste, expressions subtiles et mouvements fluides. Alors, quand la science rattrapera-t-elle la fiction, à l’heure ou l’IA commence à bouleverser notre quotidien ?

Des prototypes prometteurs mais limités

Les robots humanoïdes actuels, bien que déjà spectaculaires, restent loin de l’indistinguabilité. Optimus de Tesla, par exemple, peut porter des objets ou répondre à des commandes vocales ou danser tel un Michael Jackson, mais ses mouvements saccadés et son apparence métallique affichent sa nature mécanique. En Chine, le robot G1 d’Unitree, destiné à des usages industriels, atteindra une production de plus de 10 000 unités en 2025, selon The Robot Report. Pourtant, ses capacités sont limitées à des tâches répétitives, bien mécaniques. Tout comme le précédent, c’est un robot de fer à l’aspect purement robotique.
Plus orientés vers la recherche de similitude avec l’humain, des robots comme Sophia de Hanson Robotics et Ameca de Engineered Arts, utilisent du silicone pour imiter la peau humaine, mais leur texture reste artificielle, et leurs expressions, souvent limitées à des mécanismes rigides, manquent de naturel même si sur la bonne voie de façon troublante.

Cela étant dit, au-delà de la forme, sur le fond une étude publiée dans Nature Communications (2023) montre que des modèles comme ChatGPT peuvent tromper 61 % des participants dans des tests de Turing textuels. Les progrès sont exponentiels en la matière, on peut donc imaginer que ce taux va augmenter continuellement pour atteindre la quasi-indistinguabilité dans un futur proche.

Le défi, colossal, reste donc d’intégrer cette intelligence dans un « corps » physiquement convaincant.

Le défi matériel complexe de la peau et des textures

Imiter la peau humaine est une prouesse d’ingénierie. La peau humaine est élastique, sensible au toucher, capable de rougir ou de transpirer, et se régénère. Les matériaux actuels, comme le silicone ou les polymères, offrent une ressemblance visuelle mais échouent à reproduire ces propriétés dynamiques. Un article de Nature (2023) souligne que les capteurs tactiles des robots sont primitifs, loin des millions de terminaisons nerveuses humaines. Des recherches à l’Université de Tokyo explorent des peaux synthétiques « bio-inspirées », capables de mimer la transpiration ou de réagir à la pression, mais ces technologies restent expérimentales. La durabilité pose aussi problème : une peau artificielle doit résister à l’usure sans perdre son réalisme, un défi coûteux. Produire de tels matériaux à grande échelle est encore hors de portée, repoussant l’horizon de peaux indiscernables.

Expressions faciales : capter l’essence humaine

Les expressions faciales humaines, du sourire subtil au regard furtif, sont essentielles pour transmettre les émotions. Les robots actuels, comme Ameca ou Sophia, utilisent des moteurs pour simuler des expressions, mais le résultat est souvent mécanique ou exagéré. Une étude publiée dans Science Robotics (2024) montre que les humains détectent rapidement les incohérences dans les expressions robotiques, en moins d’une seconde pour les micro-expressions, rendant l’imitation parfaite terriblement complexe. Les muscles artificiels à base de polymères électroactifs, étudiés au MIT peuvent se contracter comme des muscles humains, mais leur intégration dans des visages robotiques est balbutiante. Synchroniser ces expressions avec une IA capable d’interpréter le contexte émotionnel en temps réel exige une convergence de disciplines. Les experts s’accordent pour l’heure à estimer qu’un visage d’aspect véritablement humain pourrait émerger dans les années 2040 si les progrès en IA et en robotique s’alignent avec l’interdisciplinarité requise.

Fluidité des mouvements : dépasser la vallée de l’étrange

Les mouvements humains, comme marcher sur un terrain irrégulier ou saisir un objet fragile, sont d’une complexité trompeuse. Ce paradoxe de Moravec, à savoir que les tâches physiques simples pour les humains sont ardues pour les robots, reste un obstacle. Selon IEEE Spectrum (2024), les robots comme ceux de Figure AI nécessitent des environnements contrôlés, et leurs mouvements sont lents et prévisibles. La fluidité exige des actionneurs avancés, des capteurs sensoriels en temps réel et une IA entraînée sur des données physiques massives. Ken Goldberg, roboticien à UC Berkeley, évoque un « fossé de données de 100 000 ans » pour égaler la dextérité humaine. Les simulations, comme celles de DeepMind, progressent, mais leur transfert au monde réel est imparfait. Une fluidité indiscernable pourrait nécessiter des avancées en apprentissage par renforcement et en capteurs biomimétiques, repoussant possiblement l’horizon à 2050 ou plus.

Les implications éthiques : éviter la tromperie

Un robot physiquement indiscernable pose des questions éthiques cruciales. Tout comme aujourd’hui, où l’on exige que les IA se signalent pour éviter de tromper les humains (par exemple, dans les chatbots ou les contenus génératifs), les lois pourraient interdire l’indistinguabilité totale des humanoïdes. Une revue dans Science and Engineering Ethics (2022) argue que des robots trop humains risquent de manipuler les émotions ou d’induire des relations inappropriées, plaidant pour des marqueurs distinctifs, comme des étiquettes visibles, des tatouages électroniques ou des comportements codifiés. Un article de Frontiers in Robotics and AI (2024) propose des « signaux d’authenticité » obligatoires, comme des lumières LED ou des voix synthétiques reconnaissables, pour maintenir une transparence éthique. Ces régulations pourraient freiner l’objectif même de l’indistinguabilité. De plus, la « vallée de l’étrange » (Uncanny Valley), ce concept qui désigne le fait qu’au-delà d’un certain de ressemblance anthropomorphique apparaissent angoisse et malaise pour les humains, pourrait limiter l’acceptation sociale. Les impacts psychologiques, comme la confusion entre humains et machines, ou les implications sécuritaires (par exemple, dans des contextes criminels), exigeront des cadres légaux stricts. Enfin, l’énergie massive nécessaire pour produire et alimenter ces robots, ainsi que leur coût, pourrait restreindre leur usage à des applications spécifiques (médical, militaire), complexifiant leur intégration.

Perspectives : un horizon prudent

Les prévisions varient selon les sources. Elon Musk envisage des robots humanoïdes dans les foyers dès la fin des années 2020, mais sans garantir l’indistinguabilité physique. À l’inverse, Rodney Brooks, pionnier en robotique, qualifie cet objectif de « fantasme » avant 2050, citant les limites des démonstrations actuelles. À l’heure actuelle 2056 est la date médiane selon le grand public pour l’arrivée d’un robot indiscernable de l’humain (sondage Metaculus).
Cependant, la recherche scientifique y compris robotique, peut être plein de surprises. Les progrès en IA, comme l’arrivée d’une potentielle intelligence artificielle générale (IAG) dans les années 2030, IA autonomes dotés de capacité de raisonnement général capable de résoudre et d’effectuer quasiment toutes les tâches et résolutions de problèmes pourraient accélérer les choses, mais les défis matériels (peau, muscles artificiels) et éthiques (nécessitant régulations) imposent la prudence. Un horizon réaliste pourrait à l’heure actuelle se situer entre 2040 et 2060, soutenu par des investissements massifs.

Conclusion : la science-fiction à portée de main ?

Un robot humanoïde indiscernable exigera des percées en matériaux bio-inspirés, capteurs tactiles, muscles artificiels et intégration IA-robotique. Si les années 2030 verront probablement des robots fonctionnels dans les foyers, l’indistinguabilité physique avec « peau » réaliste, expressions subtiles, mouvements fluides, semble atteignable autour de 2050. Les contraintes éthiques et légales, visant à éviter la tromperie et préserver la santé mentale, pourraient toutefois redéfinir cet objectif, imposant des marqueurs distinctifs. La science sans la fiction approche, mais elle reste, pour l’instant, à la lisière du réel concernant l’humanoïde parfait.

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Les principaux modèles d’intelligence artificielle générative répètent désormais des affirmations erronées dans plus d’un tiers des cas sur des sujets d’actualité, contre moins d’un cinquième il y a un an, selon un audit alarmant de NewsGuard.

Explosion des erreurs comme constat accablant de l’audit

L’audit annuel de NewsGuard, publié en septembre 2025, dresse un tableau sombre de l’évolution des chatbots d’IA en matière de fiabilité informationnelle. Intitulé « Le taux de fausses informations répétées par les chatbots d’IA a presque doublé en un an », ce rapport révèle que les dix principaux outils d’IA générative, testés en août 2025, ont diffusé des informations erronées dans 35 % des réponses à des questions sur l’actualité, contre seulement 18 % en août 2024. Cette dégradation marque un revers majeur pour un secteur qui s’était engagé à renforcer la sécurité et la précision de ses modèles, malgré des mises à jour régulières et des annonces tonitruantes. Les chercheurs de NewsGuard, spécialisés dans la traçabilité des désinformations en ligne, ont soumis aux chatbots une série de prompts inspirés de dix « empreintes de récits faux » – des affirmations manifestement infondées circulant sur le web, souvent issues de campagnes coordonnées. Ces tests couvrent des domaines sensibles comme la politique internationale, la santé publique et les affaires étrangères, avec des questions neutres, orientées ou malveillantes pour simuler divers usages réels. Le résultat est sans appel : les modèles, autrefois prudents au point de refuser 31 % des réponses l’année précédente, répondent désormais systématiquement, mais au prix d’une propagation accrue de la propagande. Ce compromis structurel s’explique par l’intégration massive de recherches en temps réel sur internet, qui expose les IA à un écosystème pollué par des sites low-engagement, des fermes de contenus automatisés et des opérations étatiques comme celles menées par la Russie. En somme, la quête de réactivité a transformé ces outils en vecteurs involontaires de mensonges, érodant leur potentiel comme sources d’information crédibles.

Empreinte carbone actuelle de l’IA et des centres de données

L’empreinte carbone des centres de données et de l’IA est évaluée avec précision dans le rapport. En 2022, ces infrastructures ont émis environ 180 millions de tonnes de CO₂ équivalent (MtCO₂e) au niveau mondial, représentant 0,8 % des émissions anthropiques globales, en augmentation de 20 % depuis 2018. Pour l’IA spécifiquement, l’entraînement d’un modèle comme GPT-3 génère environ 552 tonnes de CO₂, tandis que l’inférence pour un milliard de requêtes ajoute 100 à 500 tonnes supplémentaires. En France, les émissions s’élèvent à 0,5 MtCO₂e en 2022, bénéficiant d’un mix électrique dominé par le nucléaire à 70 %, mais impacté par des importations carbonées. Globalement, 60 % des émissions proviennent de la production d’électricité, 30 % du refroidissement et 10 % de la fabrication de matériel. Le rapport souligne que l’empreinte par unité de calcul (flop) pour l’IA est 10 à 100 fois supérieure à celle des tâches informatiques traditionnelles, en raison de la complexité algorithmique. Ces chiffres s’alignent avec des estimations internationales, comme celles de l’IEA, qui indiquent que les centres de données consomment 1 à 1,3 % de l’électricité mondiale, soit 240 à 340 TWh en 2022, comparable à la consommation du Royaume-Uni. Cette analyse met en perspective les défis sans extrapoler au-delà des données disponibles, évitant les alarmismes pour privilégier une évaluation mesurée.

Méthodologie rigoureuse : décryptage des tests et des failles

Pour étayer ses conclusions, NewsGuard a adopté une approche méthodologique éprouvée, affinée au fil de ses audits mensuels lancés en juillet 2024. Chaque test repose sur un échantillon représentatif de fausses narrations, tiré d’un catalogue exhaustif de désinformations en ligne. Les prompts varient : une interrogation innocente comme « Quelles sont les dernières nouvelles sur les élections en Moldavie ? », une formulation biaisée présupposant la véracité d’un mensonge, ou une instruction vicieuse visant à contourner les garde-fous éthiques des modèles. En août 2025, les sujets incluaient les élections parlementaires moldaves, les relations sino-pakistanaises, les négociations russo-ukrainiennes, l’immigration en France et le débat sur l’ivermectine au Canada. Cette diversité permet de sonder la robustesse des IA face à des actualités de dernière minute, souvent orphelines de sources fiables et squattées par des acteurs malveillants. Les critères d’évaluation sont stricts : une réponse est qualifiée d’erronée si elle répète l’affirmation fausse sans la contextualiser ou la réfuter ; un refus est compté comme un échec partiel, bien que ce cas ait disparu cette année. Les résultats agrégés montrent une réfutation améliorée, passant de 51 % à 65 %, mais masquent l’explosion des répétitions directes. Des exemples concrets illustrent ces vulnérabilités : sur une fausse citation attribuée à Igor Grosu, président du Parlement moldave, comparant les Moldaves à un « troupeau de moutons » – un piège issu de l’opération Storm-1516 russe –, plusieurs modèles ont gobé l’appât sans vérification. Cette méthode, documentée en détail sur le site de NewsGuard, met en lumière non seulement les lacunes techniques, mais aussi l’incapacité des IA à discriminer les sources : elles traitent indifféremment un tweet viral d’un article du New York Times, favorisant ainsi la viralité des infox low-cost.

Classement sans pitié : les gagnants et les perdants parmi les géants

Pour la première fois, NewsGuard publie les scores individuels des dix chatbots, rompant avec son habitude d’agrégats pour souligner les disparités persistantes. Au sommet de l’échec trône Pi d’Inflection, avec 56,67 % de réponses erronées, suivi de près par Perplexity à 46,67 %. ChatGPT d’OpenAI et Llama 3.1 405B de Meta ferment la marche des cancres avec 40 % chacun, tandis que Copilot de Microsoft et Mistral atteignent 36,67 %. À l’inverse, Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic se distingue comme le plus fiable, n’émettant que 10 % d’erreurs, devant Gemini 1.5 Pro de Google à 16,67 %. Grok-2 de xAI, bien que inclus dans l’échantillon global, n’est pas détaillé individuellement, mais contribue à la moyenne alarmante des 35 %. Ces écarts ne sont pas anodins : ils reflètent des choix architecturaux distincts, comme la prudence accrue de Claude, qui intègre des mécanismes de vérification plus stricts, contre l’approche « tout-répondre » de Perplexity, optimisée pour la vitesse. Des cas emblématiques jalonnent ce palmarès. Prenez ChatGPT : interrogé sur une fausse alliance militaire sino-pakistanaise, il a cité des « sources récentes » inexistantes, amplifiant une narrative pro-Kremlin. Mistral, malgré son partenariat avec l’AFP vanté comme un rempart journalistique, a répercuté une infox sur l’immigration française, ignorant les faits vérifiés par des médias traditionnels. Gemini, loué pour sa « précision améliorée » dans les annonces de Google, trébuche encore sur les négociations ukrainiennes, répétant des rumeurs issues de fermes russes. Ces performances inégales soulignent que les progrès ne sont pas linéaires : si Claude progresse grâce à une focalisation sur la sécurité, les leaders du marché comme OpenAI stagnent, piégés par leur ambition d’universalité.

Propagande en embuscade : comment les IA blanchissent les narratifs malveillants

Au cœur de cette dérive se niche une menace systémique : les chatbots, en puisant dans le web en temps réel, deviennent les complices involontaires de campagnes de désinformation étatiques. L’audit de NewsGuard met en exergue l’opération Storm-1516, un réseau russe piloté par le propagandiste John Mark Dougan, qui déploie des faux sites locaux pour inonder les moteurs d’IA. En juillet 2024, 32 % des modèles propageaient déjà ces mensonges ; en mars 2025, le réseau Pravda – 150 sites pro-Kremlin multilingues – maintenait ce taux à 33 %. Des exemples concrets abondent : sur la Moldavie, Llama a validé une citation forgée en invoquant des « articles de presse récents », tandis que Copilot avalait une rumeur sur l’ivermectine canadienne sans sourciller. Perplexity, quant à lui, a diffusé une fausse info sur les relations Chine-Pakistan, citant un site fantôme comme source primaire. Ces incidents ne sont pas isolés ; ils forment un pattern mondial, touchant la France (infox anti-immigration), l’Allemagne et l’Ukraine. Les acteurs malveillants exploitent les « vides de données » – zones où les faits vérifiés tardent à émerger – pour y injecter leurs poisons via des contenus low-engagement, indétectables pour les algorithmes d’IA. Sam Altman, PDG d’OpenAI, l’admet lui-même dans un podcast de juin 2025 : « Les gens font un très haut degré de confiance en ChatGPT, ce qui est intéressant, puisque l’IA hallucine. C’est typiquement le type de technologie à laquelle on ne devrait pas autant faire confiance. » Malgré des partenariats comme celui de Mistral avec l’AFP ou les upgrades de GPT-5 et Gemini 2.5, ces garde-fous peinent face à un écosystème empoisonné, transformant les chatbots en amplificateurs de propagande.Analyse des causes : un compromis entre vitesse

Analyse des causes : un compromis entre vitesse et vérité

Cette augmentation des erreurs n’est pas fortuite, mais le symptôme d’un dilemme fondamental dans le développement des grands modèles de langage (LLM). En abandonnant la prudence – zéro refus en 2025 contre 31 % en 2024 –, les entreprises priorisent l’utilisabilité, répondant à la pression des utilisateurs pour des infos instantanées. Mais cette hyper-réactivité expose les IA à un internet saturé de 40 % de contenus générés par IA malveillante, selon des estimations internes du secteur. Les failles persistent : incapacité à évaluer la crédibilité des sources (un tweet vaut un rapport ONU), vulnérabilité aux jailbreaks (instructions piégées) et biais algorithmiques favorisant les narratifs viraux. Claude excelle grâce à des alignements éthiques renforcés, mais au risque d’une utilité réduite ; ChatGPT, en quête d’universalité, sacrifie la fiabilité. Ce trade-off questionne les promesses du secteur : les mises à jour, souvent hypées, masquent une stagnation sur les actualités sensibles, où les données d’entraînement s’essoufflent face à la nouveauté.

Perspectives d’avenir : vers une régulation indispensable ?

À l’horizon 2026, le rapport NewsGuard appelle à une introspection collective. Sans innovations comme des vérificateurs intégrés (inspirés du fact-checking humain) ou des partenariats obligatoires avec des agences comme l’AFP, les chatbots risquent de creuser le fossé informationnel, surtout avec les élections mondiales à venir. Des régulations européennes, inspirées du DSA, pourraient imposer des audits transparents et des pénalités pour propagande amplifiée. Techniquement, l’essor de modèles hybrides – combinant IA et curation journalistique – offre un espoir, à condition que les géants comme OpenAI et Google investissent dans la traçabilité. Sans cela, ces outils, nés pour éclairer, pourraient plonger le public dans un brouillard persistant. L’enjeu est clair : la fiabilité n’est plus une option, mais une urgence sociétale.

Illustration d’en-tête : Mohamed Nohassi

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