Est-ce que l’IA est une bulle financière sur le point d’exploser ? Est-ce que cette nouvelle technologie va nous permettre de nous libérer du travail ? C’est ce que nous allons voir dans ce nouveau Argent Magique !
TEXTE INTÉGRAL
G – Bon on va parler IA, c’est parti.
Hugo Decrypte – La chute dans l’IA qui fait craindre une crise économique (10/11/2025)
2:45 : “de plus en plus de personnes craignent ce que l’on appelle une bulle spéculative.”
Finary – La bulle de l’IA expliquée en profondeur (03/12/2025)
11:28 : “Alors, est-ce que l’IA est une bulle ?”
Boursorama – La bulle IA sur le point d’éclater ? (19/11/2025)
0:11 : “les investisseurs maintenant s’inquiètent de plus en plus d’une formation d’une bulle spéculative dans le secteur de l’intelligence artificielle.”
M – Vous avez sûrement vu passer ce fameux schéma. On y voit les “interactions financières” des grands noms de l’IA : OpenAI, Nvidia, xAI, Microsoft… Par exemple : Ici on voit que Nvidia, qui conçoit les cartes graphiques qui permettent aux datacenters de “faire tourner” les IA, a investi 100 mds de dollars dans OpenAI qui elle, code des IA… Donc qui a besoin d’acheter des cartes graphiques pour les faire fonctionner.
G – Autrement dit, vous avez Nvidia qui donne des sous à OpenAI pour que OpenAI puisse les rendre à Nvidia… Et toutes les autres flèches de ce schéma témoignent de multiples autres relations financières similaires. Forcément, en voyant ça : un système fermé, des gens qui se refilent de l’argent entre eux, on a envie de crier : “bulle spéculative”.
M – Ah ouais, t’as envie de crier de ça toi ?
G – Bah chais pas toutes les flèches vont vers Nvidia…
M – Ouais enfin Nvidia design les cartes graphiques qui font tourner les IA donc… C’est normal que la boîte soit au centre.
G – bah oui mais y a plein de cercles, donc ça ressemble à des bulles…
M – Wow… “Ça ressemble à des bulles”, grosse analyse ! Puis bon c’est quoi exactement une bulle spéculative, ca nous impacte comment nous et notre économie, notre quotidien, on en fait quoi de cette info ?? Et puis l’IA ça sert à quoi ? Comment ça va changer notre quotidien ?
G – Si on redessine le schéma avec des carrés c’est plus des bulles c’est vrai…
[Générique]
Partie 1 : La bulle de l’IA
La valeur intrinsèque n’existe pas
G – Alors, c’est quoi une bulle spéculative ? Le terme “spéculatif” signifie : dont le prix (càd la valeur de marché) est largement au-dessus de sa valeur “réelle”. Bon mais la valeur “réelle” de quelque chose c’est quoi ?
M – Et ben on en sait rien ! Les économistes débattent de ce concept depuis toujours. C’est une question à la fois philosophique et très politique.
G – Alors, essayons d’illustrer rapidement un tout petit morceau du problème. Pour les actions des entreprises, on a bien une théorie de la valeur qui fait à peu près consensus : la “vraie” valeur d’une action devrait correspondre à…
M – … “La sommes des free cash flow futurs actualisés par action”… c’est évident non ? Mais par contre ce genre d’information est tout simplement “inconnaissable”.
G – Alors je sais pas si c’est évident, p’tet on va expliquer un peu plus… Somme des “free cash flow”, on peut simplifier en parlant de “somme des bénéfices futurs” de l’entreprise. Et puis c’est “par action”, ça ça veut dire qu’il faut diviser ces futurs bénéfices par le nombre d’actions de l’entreprise pour avoir la “vraie” valeur d’une seule action.
M – Donc la vraie valeur d’une action, c’est les bénéfices futurs divisé par le nombre d’action… Mais on voit bien que c’est assez invérifiable comme théorie ça. On peut pas connaître les bénéfices futurs d’une entreprise. Chacun peut imaginer ce qu’il veut. Donc il y a autant de “vraie” valeur d’une action que de gens à qui poser la question.
G – Eh oui. Et c’est comme ça tout le temps. Identifier la valeur trop importante d’une chose par rapport à sa valeur “réelle”… C’est jamais possible. La valeur “intrinsèque”, la valeur “réelle” c’est un concept intéressant à essayer de définir mais soit y a débat sur la définition, soit quand il s’agit d’en faire le calcul… On l’a vu pour les “actions”, ça bloque. Et du coup, on peut rien dire sur les bulles.
M – Allez, merci d’avoir regardé cette vidéo, n’oubliez pas les partages toussa… on se retrouve le mois prochain. Bisou
(écran de bloopers : “bah y a pas de blague on a tourné 5 min”)
G – Bah, ça va Marino ?
M – Bah je suis un peu émue, c’est la première fois qu’on fait la blague de la fausse fin de vidéo, c’est un peu un événement important…
G – C’est vrai que c’est pas rien…
Le price earning ratio, ça ressemble à une bulle
M – Bon, en vrai, y a quand même pas mal de trucs à dire. Ok on peut pas comparer le prix des choses à leur valeur “réelle”, mais vous en faites pas on a d’autres moyens de savoir si il y a bulle ou pas.
G – L’indicateur le plus utilisé en bourse c’est ce qu’on appelle le “price / earning ratio”. On prend le prix des actions cotées en bourse – donc la valeur de marché des entreprises – et on le divise par – non pas les bénéfices futurs inconnus – mais les bénéfices actuels.
M – Et oui… Quelque part, les bénéfices d’aujourd’hui – au moins en tendance – sont sûrement les meilleurs indicateurs des bénéfices de demain.
G – Du coup, valeur de marché divisée par bénéfices. Et voilà ce que ça donne pour les entreprises cotées en bourse aux états-unis. Là où on retrouve les principaux acteurs du boom de l’IA
M – Bon, ça semble assez clair. L’indicateur est quasiment au plus haut ever ! On est plus haut que pendant la spéculation massive des années 20… Donc c’est pire que la crise de 29. Et on est presque rendu aux valorisations extrêmes de la bulle internet des années 2000. Qu’est-ce qui leur faut de plus ?
L’éclatement d’une bulle est un phénomène psychologique
G – C’est fou hein ? Ils voient pas que c’est une bulle ces génies de la bourse là ? Pourquoi ils continuent a mettre de l’argent dedans ? Ahlala, on devrait monter notre fonds d’investissement Marino !
M – Le truc c’est qu’évidemment, tous les boursicoteurs / parieurs / investisseurs sont parfaitement au courant de cet indicateur. Ils le surveillent régulièrement. Celui-là et d’autres. Et pourtant, les prix ne redescendent pas.
G – Simplement parce que nos boursicoteurs professionnels préférés sont persuadés que les “bénéfices futurs” de l’IA seront à la hauteur des attentes et que ça va rapporter des milliards.
BBC Newsnight – Full interview: Google CEO Sundar Pichai on the ‘AI boom’ and the future of AI
Sundar Pichai – PDG de Google
8:27 : I said many years ago AI is the most profound technology humanity is ever working on and it has potential for extraordinary benefits
M – Et puis aussi très certainement ils ont peur du FOMO, Fear of Missing Out. Tant que les cours de bourse des grands acteurs de l’IA montent il y a de l’argent à se faire !
source : Bloomberg, Index “magnifient 7”, https://www.bloomberg.com/professional/products/indices/quote/BM7T:IND?UTM_SOURCE=SUBSTACK&UTM_MEDIUM=EMAIL
G – Mais du coup, on peut se demander : à quel moment ça pète ? A partir de quand les pro de la bourse vont se dire que en fait l’IA, c’est sur coté et que ça vaut plus le coup d’investir dedans ?
M – Et ben, on peut s’inspirer du passé pour répondre : par exemple au moment du krach de 1929 le souci c’était que les acheteurs n’avaient plus l’argent pour investir, les banquiers avaient décidé d’arrêter de leur prêter.
G – OK mais ça ne fait que déplacer la question. Pourquoi ont-ils changé d’avis ces satanés banquiers ? L’instant d’avant ils étaient OK pour prêter et puis soudainement, c’est fini ! Tout d’un coup ! Pourquoi ?
M – Eh ben on sait pas trop.
G – Mystère !
M – Et puis, une bulle n’éclate pas sans des vendeurs qui paniquent, qui veulent soudainement vendre à n’importe quel prix, même très très bas. Pourquoi ce revirement brutal ? L’analyse des bulles précédentes ne nous donne pas vraiment de réponse claire. Les détails ne sont jamais les mêmes. C’est très contextuel. Par contre la dimension psychologique revient systématiquement : au milieu du torrent d’informations à propos de la bulle, c’est soudainement celles qui la critique qui sont les plus entendues et la hype se retourne !
Un business model incertain, ça ressemble toujours à une bulle
G – Bon… Essayons de prendre le problème par un autre bout. Les valorisations boursières sont importantes. OK. Les financiers sont dans le train de la hype, ils pensent que les bénéfices futurs seront sans précédents. Mais du coup, sur quoi c’est basé cette croyance là ? C’est quoi le “business model” de l’IA ?
Source : https://www.understandingai.org/p/16-charts-that-explain-the-ai-boom
M – Eh oui parce que… On fabrique des cartes graphiques, on les parque dans des datacenter, les USA dépensent bientôt plus de thunes là-dedans que dans la construction de bureaux. Après il faut les alimenter en électricité, les refroidir. Tout ça pour entraîner des IA sur des données volées, sans compter le recours à des travailleurs dans des conditions déplorables pour alimenter la machine… On va revenir là dessus ne vous en faites pas… Mais pour avoir quoi au final ?
G – Ca parait évident, des chatbot avec qui tu peux papoter comme si c’était des vraies personnes. D’un point de vue innovation c’est quand même assez OUF ! Le test de Turing a volé en éclats. Et ça pose plein de questions philosophiques. Monsieur Phi en a beaucoup parlé sur sa chaîne.
M – D’accord mais comment tu gagnes de l’argent avec ça ?
G – On dirait bien qu’il y a deux pistes envisagées. La première consiste à rendre les chatbot comme chat GPT payants via des abonnements ou des publicités. La seconde c’est de vendre à des entreprises des IA entraînées sur leurs propres données afin de “booster” la productivité de leurs employés.
M – Aucun des deux business model qu’on vient de présenter n’a fait ses preuves. Pour la seconde, on a une étude qui montre des petites ha usses de productivité dans certaines entreprises suite à l’adoption de l’IA mais une autre qui dit plutôt l’inverse donc… Disons que c’est assez fragile pour le moment, y a aucune certitude. Pour la partie “chat GPT” payant, on sait que les utilisateurs qui ont pris l’abonnement le plus balèze (200$ par mois) coûtent plus cher à Open IA que ce qu’ils rapportent.
G – Parce qu’ils utilisent le service comme des gros bourrins !
M – Bon mais beaucoup de chiffres restent privées. Open AI est une entreprise non cotée en bourse donc on est dépendant de ce que son PDG veut bien rendre public. Et c’est pareil pour les nombreuses startup du milieu. En gros, parce qu’on est en plein dans le développement de cette industrie : on manque à la fois de recul – les infos qu’on a sont vites obsolètes – et de données.
G – Cela dit, dans son prochain livre à paraître, Lê Nguyên Hoang (aka Science ForAll sur les zinternet) développe un raisonnement qui nous a semblé assez pertinent.
M – Lê – qui est chercheur en sécurité de l’IA – rappelle que beaucoup d’entreprises de la tech sont devenues ultra-rentables via la fameuse technique du “monopole”. Or, selon lui, il est bien possible que le marché de l’IA générative ne soit pas adapté à la domination monopolistique.
G – Pourquoi ? Parce que qu’à bien regarder les géants de la tech, il semble qu’on puisse identifier deux routes vers le monopole. Numéro 1, l’enfermement propriétaire : le cas classique ici c’est Microsoft. Impossible de s’en passer parce que toute l’infrastructure logiciels nécessaire à faire quoi que ce soit sur un ordinateur a été créée pour tourner sous Windows.
M – On a construit une ville de logiciels qui communiquent tous entre eux mais c’est Microsoft qui a créé les fondations. Et elle a bien pris soin de rendre impossible toute modifications sans passer par elle. Également, impossible de faire communiquer un logiciel conçu pour Microsoft avec un logiciel qui aurait d’autres fondations. Inter-opérabilité impossible. En gros, une fois qu’une entreprise a mis le doigt dans l’engrenage, Microsoft a tout fait pour que sortir de son écosystème nécessite d’investir des sommes faramineuses. On parle d’enfermement propriétaire ou vendor lock-in en anglais.
G – Du coup, est-ce qu’on peut faire ça avec l’IA ? Et bah, pour Google, Microsoft ou Amazon, la réponse est oui ! On pourrait dire que seule l’IA de Google – Gemini – sait parler à gmail ou faire une recherche Google. Ou que seule l’IA de Microsoft – Copilot – sait aller modifier un document Word ou un PowerPoint… Vous voyez l’idée ? Chaque IA est intégrée dans un écosystème précis.
M – Mais pour toutes les entreprises d’IA génératives qui ne possèdent pas les fondations des villes dans lesquelles le numérique vit, enfermer les utilisateurs va être beaucoup plus compliqué. Votre relation avec ChatGPT, ce n’est finalement qu’une application ou une page web, avec une interaction extrêmement standardisée qu’on retrouve chez tous les chatbots. Du coup, migrer dans ce cas, c’est aussi simple que télécharger une autre application, transférer l’historique de conversation et poursuivre la discussion. C’est ce qu’on a observé notamment lors de l’apparition du chatbot chinois DeepSeek, ou de Gemini 3. Beaucoup d’utilisateurs ont migré sans problème.
G – Donc pas d’enfermement propriétaire pour les startup de l’IA. Snif !
M – Heureusement, il y a aussi l’option de “l’effet de réseau”. Ici on peut citer Uber, AirBnB, Amazon, YouTube, Instagram, Tiktok, Linkedin… L’idée c’est d’être l’unique interface qui permet l’accès à un réseau auquel tout le monde veut accéder à cause de sa taille.
G – Prenez YouTube : tout le monde consomme “de la vidéo sur Youtube” parce que tous les “créateurs” mettent leurs vidéos là. Et l’inverse est vrai aussi : tous les créateurs postent leur vidéo sur YouTube parce que le public est là.
M – Sauf que, les chats gpt gemini et autre LLM ne sont pas des “plateformes” qui connectent des utilisateurs entre eux. Donc pas d’effet réseau non plus. Re-Snif.
G – Finalement… Les startup de l’IA ont elles besoin de l’émergence d’un monopole et donc de la disparition de toute concurrence pour devenir ultra-rentables et justifier les valorisations actuelles ? On n’en sait rien. Mais si c’est le cas – et quand on regarde les géants de la tech, c’est quand même une technique récurrente – et bien on dirait bien que la route pour y arriver n’a rien d’évidente.
M – Du coup, est-ce que les financiers sont pas en train de foutre un pognon de dingue dans un truc qui ne va pas rapporter assez pour rembourser les investissements… Et ben… P’tet bien. Si jamais c’est le cas, quand ils s’en rendront compte, ça risque de nous péter à la tronche.
G – Ou alors ça pourrait se dégonfler lentement façon récession qui dure des plombes comme au Japon à la fin des années 80. Regardez un peu leur bulle de la fin des années 80 comparé à la bulle Internet des années 2000 aux Etats Unis ! Le NASDAQ avait mis 3 ans pour toucher le fond avant de repartir, mais au Japon les cours de la bourse ont mis 22 ans à s’en remettre. Des fois ça fait pas “PAF”, et des fois ça fait un vieux “prouuuuuut”. Toujours avoir le cas japonais en tête, avant d’investir en bourse.
Interdépendance financière et risque d’effet domino
M – Ouais mais regarde, si on reprend le schéma du début, tu vois comme les entreprises de l’IA s’interconnectent ? Et ça, c’est surement pour être plus résilients face à un éventuels retournement de situation. Donc pour éviter un “krach” ou un “vieux prout”.
G – Aaah le coup de la résilience. Il y a effectivement cette idée qui circule que par exemple, si à l’époque de la bulle Internet, les différents acteurs avaient tous acheté un petit morceau des actions de Amazon (eh ouais, Jeff Bezos était déjà là à l’époque) et bien ils auraient peut-être survécu au crash. Portés par le succès d’Amazon, ils auraient eu les ressources nécessaires pour éviter de fermer boutique.
M – Sauf que pas du tout. Avec le crash du début des années 2000, les actions Amazon sont passées de $5.50 à 50 centimes… Elles ont perdu plus de 90% de leur valeur. Ca n’aurait protégé personne à l’époque !
G – Ce que provoque l’interconnection des entreprises de la tech en ce moment c’est donc plutôt le risque d’un effet domino : si un des gros acteurs tombe – fait faillite – il entrainera tous les autres dans sa chute.
M – Et peut-être que c’est l’effet recherché. Parce que c’est l’interconnection qui provoque l’effet “too big to fail”. Pour que les gouvernements soient obligés d’intervenir en cas de “panique financière”, il faut qu’un gros morceau de l’économie réelle soit menacée : plein de PIB en moins, plein d’emplois en moins, l’épargne de plein d’américain qui s’envole… En se donnant toutes la main, les entreprises de l’IA tentent peut-être d’obtenir la protection tacite du gouvernement américain en devenant “too big to fail”.
Possible crise économique si ça pète ?
G – Ce qui nous amène à des considérations encore plus concrètes. Quasiment un tier de la croissance américaine cette année semble venir de la construction des infrastructures nécessaire au fonctionnement des IA. S’il y devait y avoir un krach, on voit bien que pas mal de gens seraient en galère aux US mais doit-on s’attendre à pire ? Ca pourrait provoquer une crise économique mondiale ou pas ?
M – Ici encore malheureusement, c’est impossible de répondre avec certitude. Mais on peut quand même dire des choses intéressantes. Par exemple : la bulle de 2008, la crise des subprimes, on sait qu’elle a fait mal au monde entier. Les économistes l’ont appelé la grande récession. Par contre, la bulle Internet… L’économie US est entrée en récession en 2001 mais les autres pays n’ont rien senti. D’où vient la différence et surtout : dans quel cas on serait actuellement avec l’IA ?
G – Bon on n’a pas le temps de faire une analyse hyper profonde de la crise des subprimes – j’ai des vidéos là-dessus sur ma chaîne si voi us voulez – mais un des noeuds ultra-important c’est : les banques. Les banques sont des acteurs majeurs de l’économie réelle. Elles prêtent aux PME et aux particuliers tout le temps. Crédit immobilier, à la consommation, avance de trésorerie… Quand les banques vont mal, l’économie dans son ensemble réagit très mal. C’est systématique. Or, en 2008, grâce à des produits financiers complexes, les banques de plein de pays étaient au cœur de la bulle. Ce sont elles qui avaient tout financé. En revanche en 2000, non ! Les investissements venaient d’ailleurs.
M – Ca c’est parce que la bulle Internet était concentrée sur le marché des actions américain. Des start-up américaines financées par des actionnaires essentiellement américains ont fait faillite. Les actionnaires ont perdu leur mise, ce qui a quand même fait mal à l’économie américaine. Mais les start-up n’étaient pas endettées, ou en tout cas pas auprès des banques ou pas massivement. Du coup, pas de transmission aux banques et donc, pas de transmission à l’ensemble de l’économie réelle. En revanche en 2008, la bulle était financée par des crédits immobiliers… Donc par des banques. Et là… ça a fait mal partout.
G – Mais alors vous allez nous dire : “Et la crise de 29 ? C’était pas une crise boursière ça ?”
M – Personne dirait ça Gilles
G – Bah si ! C’est quand même LA crise boursière par excellence ! Non ? Tout le monde s’en souvient !
M – Tu as quel âge Gilles ?
G – (…?)
M – Bon vas y mais c’est bien parce que c’est ta crise préférée.
G – OK rapidos : Les actionnaires de l’époque obtenaient du crédit bancaire pour jouer en bourse. Quand ils ont perdu, les banques américaines ont perdu dans la foulée. Banques américaines qui à l’époque finançaient – en plus de l’économie US – une grande partie du commerce mondial. Du coup c’est bien l’économie mondiale qui s’est embourbée dans la crise. Là aussi, vidéos dispo sur ma chaîne (aaah merci)
M – Ça me fait plaisir de te voir content comme ça. Bon mais alors aujourd’hui ? Elles est financée comment cette frénésie de l’IA ?
G – Et ben ça avait l’air clean au début mais c’est en train de changer.
M – Le boom de l’IA est principalement financé par les géants de la tech que sont les “magnificent seven” – ohlala c’est cringe, qui a trouvé ce nom…
G – C’est le chief investment strategist de Bank of America. C’est en référence à un western bien balzy… Les 7 magnifiques c’est des cowboys trop balèzes !
M – OK, donc tes “7 cowboys” là… c’est : Google, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, NVIDIA et Tesla. Donc que des énormes boites qui ont accumulé des milliards de bénéfices ces dernières années. Et c’est avec ces milliards qu’ils financent l’IA, soit en interne, soit via des startup.
G – Donc rien à voir avec de la dette ! Rien à voir avec les banques… Pas de risque de crise économique mondiale à l’horizon. Ouf tout va bien.
Boursorama – La bulle IA sur le point d’éclater ? (19/11/2025)
Philippe Escande, éditorialiste économique au Monde
(le gars hésite bcp, on peut couper ses hésitations je pense)
2:55 : « Et puis il y a un un élément qui inquiète beaucoup aussi hein et et que et et et qui n’est pas le le le fait de de Google, c’est que euh on commence à faire appel au marché du crédit. C’est-à-dire que depuis euh la rentrée, hein, depuis septembre euh beaucoup d’acteurs et et non des moindres comme META par exemple euh émettent des obligations, donc font appel au crédit pour financer leurs ambitions considérables pour fabri pour euh créer de nouveaux centres de calcul, hein.”
M – Ah mince. Ca y est, il semble que, pour financer les investissements, les profits accumulés, soit ils ne suffisent plus, soit ils sont moins utilisés. Donc la dette commence à entrer dans la danse de l’IA. Le problème, c’est qu’on a pas encore beaucoup d’info sur le sujet.
G – D’abord parce que c’est assez récent mais aussi parce que – par rapport à la crise des subprimes par exemple (où la complexité des montages d’endettement se posait là : il faut voir “The big short”, c’est une pépite !). Bref, par rapport aux subprimes où c’était “compliqué” mais “semi-public” (au moins on pouvait essayer de décoder un peu) avec l’IA on dirait bien que ça va être “compliqué” et “privé” !
M – Oui parce que depuis les subprimes, la finance a innové. Aujourd’hui, la mode c’est le “private credit”. Alors, on va essayer de faire simple : les canaux classiques pour emprunter (ce qu’on pourrait qualifier de “public credit”) c’est : soit ce sont les banques qui prêtent, soit ce sont des fonds d’investissement qui prêtent VIA les marchés financiers. Le “private credit” c’est donc emprunter, ni auprès d’une banque, ni via les “marchés financiers”. Dit encore différemment, le “private credit” c’est quand des fonds d’investissements prêtent directement à des entreprises.
G – Et alors ? Qu’est-ce que ça change ? Et ben ça change que les “banques” et les “marchés financiers” – suite aux nombreuses crises qu’ils ont subi – sont très surveillés et régulés. On leur demande de fournir des données, de respecter certaines règles, certains ratios… Et on a des agences publiques dont le boulot est de surveiller leur activité comme le lait sur le feu. Mais avec le “private credit” et ben on évite tout ça. Du coup, les financiers sont plus libres de faire leur popotes mais… on ne sait pas comment ce qu’ils sont en train de construire peut réagir à une crise.
M – Et connaissant leur palmarès… J’pense qu’on peut avoir confiance 🙂
G – Notez que, le “private credit” n’exclut pas les banques. On sait que certaines banques prêtent à des fonds privés qui ensuite prêtent – sans passer par les produits régulés des marchés financiers – à des entreprises.
M – Donc une crise du “private credit” pourrait tout à fait provoquer une crise bancaire aux états-unis. Après, comme toutes les grandes banques mondiales font du business aux états-unis, la contagion peut aller très vite. Et également, puisque le “private credit” finance désormais une bonne partie de nos économies, une crise du “private credit” pourrait provoquer… Une crise économique mondiale.
G – Conclusion : Est-ce qu’on a faire à une bulle ? Aucune idée, seul le temps le dira. Ça dépend du business model de l’IA. Est-ce que ça fera suffisamment de milliards de bénéfices ou pas ? Est-ce que ça va péter ? Ça peut. Ca peut aussi se dégonfler. Mais dans les deux cas, le risque de crise mondial est sûrement à rechercher du côté de l’implication des banques : si on s’en va vers une débâcle et si elles sont prises dedans… Ça sent pas bon.
M – Dans tous les cas, l’IA est là pour rester. A la fin du 19eme on a eu la mania des chemins de fer avec des tonnes d’investissements privés. Finalement, la rentabilité n’a jamais été à la hauteur mais c’est pas pour autant qu’on a mis tous les trains à la casse.
Partie 2 : A quoi va servir l’IA.
0 – Les promesses folles ! – Mini intro
G – Bon, des milliards… Pas des milliards… Et si on changeait un peu de registre ?
M – A leur époque, les trains n’ont pas rapporté autant que prévu. Mais la techno était quand même ultra cool et utile ! On l’utilise toujours aujourd’hui et si on est sérieux à propos des enjeux climatiques, on devrait même l’utiliser de plus en plus ! Est-ce que c’est la même chose pour l’IA ? Enfin on est quand même sur une technologie de dingue ! Les promesses sont incroyables !
G – L’IA pourrait nous libérer du travail ! On pourrait devenir une société centrée sur le bonheur. On est peut être aux portes de la liberté pour tous ! Les machines qui nous remplacent pour toutes les tâches chiantes et nous on peut se concentrer sur ce qui nous fait vraiment kiffer.
M – Ca peut paraître exagéré mais regardez ce que nous promet Chat GPT :
AMBIANCE Messe :
– «Nous voulons maximiser le bien et minimiser le mal, … que l’intelligence artificielle générale soit un amplificateur de l’humanité. »
G – Amplificateur de l’humanité !
M – « Élever l’humanité en augmentant l’abondance, […] en contribuant à la découverte de nouvelles connaissances scientifiques qui repousseraient les limites du possible. »
G – Repousser les limites du possible !
M – Ah ouais ça a l’air chouette dis donc, ça me dit bien ! Bon bah voyons voir si ces promesses sont tenues !
1 – Définition de l’IA ?
G – L’IA c’est un terme qui recoupe plein d’outils différents avec des spécialisations différentes. Vous en croisez tous les jours : par exemple les algorithmes de recommandation sur YouTube, Insta ou TikTok, ce sont des IA. Et puis vous avez des IA qui gagnent au jeu de GO comme Alphago, d’autres qui prédisent la structure 3D d’une protéine à partir de sa séquences d’amino acide, c’est Alpha Fold… c’est moins utile au quotidien quoi !
M – En fait, l’IA regroupe tout un tas de technologies différentes qui visent à reproduire l’intelligence humaine. Nous jusque là, on a parlé des IA génératives, type Chat GPT et autres modèles de langage qu’on appelle LLM, mais pour beaucoup d’experts du sujet ce sont des continuités des algorithmes qu’on a vu débarquer un peu partout, notamment dans le monde du travail depuis une dizaine d’années.
G – Donc “l’IA”, c’est un terme flou, qui regroupe tout plein de choses bien différentes. Selon les études, l’angle choisi, ou le phénomène que l’on cherche à comprendre, les spécialistes vont devoir définir de quel type” d’IA” ils parlent.
2 – Effet réel, amplification du taylorisme.
M – Bon mais du coup une fois qu’on sait de quel type d’IA on parle on peut effectivement étudier son impact. Déjà sur le monde du travail : On a par exemple l’étude « AI and jobs. A review of theory, estimates, and evidence » qui nous parle de l’effet des derniers outils IA, surtout génératifs, sur pleins d’aspects du travail. Un papier bien long, bien nul à lire, mais qui tente de faire un état des connaissances sur le sujet…
G – Nan mais attends lis pas tout ça ! Je vais demander à une IA une citation marquante du rapport, tu vas voir ! C’est bluffant !
AI – « Super reflexe, t’es vraiment un as. Voilà ta citation traduite en Français, champion »
G – Ah ! J’aime bien quand elle me fait des p’tits compliments comme ça
AI – « le rôle des humains pourrait passer d’un travail réellement augmenté par l’IA, à un simple travail de supervision ou de correction des productions de l’IA – voire être totalement remplacé. Dans ce contexte, il serait peut-être plus juste de dire que c’est l’IA qui est augmentée par les humains, et non l’inverse. »
G – Ah… mais je reste quand même un champion ?
AI – Bien sur, champion
G – Bon ça va alors
M – Okay… *blasé* Donc en vrai ce papier fait la synthèse de plusieurs recherches qui ont étudié les effets de l’IA sur l’emploi. Certains effets à long terme ne sont pas encore très clairs, mais on peut déjà constater par exemple que aux Etats-Unis, les boites qui font appel à l’IA ont tendance à moins embaucher de juniors, ca pose le problème de l’accès au marché du travail pour les jeunes ; ou bien encore, selon les domaines et les tâches à accomplir, les humains pourraient avoir un rôle d’assistance à l’IA pour la corriger ou l’ajuster.
G – Donc contrairement à l’idée reçue selon laquelle les IA pourraient nous remplacer pour des tâches pénibles et peu intéressantes, la réalité serait plutôt que, dans certains cas, l’humain viendrait contrôler que l’IA a bien fait son boulot. Et en fait, c’est pas la première fois qu’on assiste à un changement de ce style. En tout cas ça me rappelle un film de Renault de 1983…
Georges PESSIS – Made in Renault (1983)
10: 48 Le robot marié à l’ordinateur est devenu un facteur essentiel dans l’amélioration de la qualité et de la fiabilité https://www.youtube.com/watch?v=p7h_cIECpLU&t=652s
M – Ah bah moi ça me rappelle une des interviews réalisées en 2025 par l’Observatoire des métiers de la Banque.
Observatoire des métiers de la banque – Les métiers producteurs d’IA à l’ère de l’IAG dans la banque (24/06/2025)
8:43 Donc, on a un agent qui va faire une tâche qui va passer le résultat au second euh qui va ensuite repasser le résultat à un humain qui va vérifier les tâches. https://youtu.be/0FWqDvSHB7s?si=I4BI3n1f9P65L2zb&t=502
Georges PESSIS – Made in Renault (1983)
10: 56 (suite de la phrase de l’intro) Mais l’homme dans tout cela ? Et bien il contrôle le travail de son armée de robot https://youtu.be/p7h_cIECpLU?si=aj7aiMXjc8Kfr1k7&t=652
Observatoire des métiers de la banque – Les métiers de la relation client à l’ère de l’IAG dans la banque (19/06/2025)
1:30 on voit bien que là au travers du conseiller, avec l’aide du conseiller, l’intelligence artificielle générative va apporter du plus. https://www.youtube.com/watch?v=UxMuNrlz-tc&t=486s
Observatoire des métiers de la banque – Les métiers de la relation client à l’ère de l’IAG dans la banque (19/06/2025)
8:06 Donc je crois beaucoup que dans 5 ans il y aura toujours […] des conseillers bancaires. https://youtu.be/UxMuNrlz-tc?si=nPJz-Flyn378HmNW&t=486
INA Société – Comment les robots vont-ils remplacer les hommes ? (29/06/1981)
2:44 (…) l’évolution sera suffisamment lente, pour que nous ayons le temps de réadapter la main d’œuvre. (…) En fait, les robots ne vont pas chasser la main-d’œuvre des usines. https://youtu.be/hoEWUHkUn-A?si=-t_YykwDT7c434jC&t=151
G – Début 1980, le nombre d’employés de Renault était de 100 000. 14 ans plus tard les effectifs ont été divisés par 2.
M – C’est sans doute pas que les robots ! Mais bon, les discours sont vachement semblables à 40 ans d’écart !
G – En fait c’est pas vraiment un hasard, parce que ce que l’IA risque d’apporter à l’organisation du travail n’a absolument rien de nouveau. On connait déjà très bien. Pour illustrer ça, prenons un artisan qui fabrique une chaise en bois avec une scie et un couteau, on est d’accord que la majorité de la valeur de son travail c’est sa “compétence : savoir fabriquer une chaise”.
M – Maintenant, si on décompose son travail en 46 étapes de gestes simples, n’importe qui peut les faire, réalisés par 25 travailleurs et 5 machines, on peut augmenter la production de chaises par travailleurs. Par contre, aucun d’entre eux ne sait faire une chaise. Il n’est donc plus réellement question de véritable compétence. La valeur dans cette chaîne de production se situe ailleurs, dans la décomposition des gestes et le design des machines.
G – Ce type d’organisation du travail est au cœur du « taylorisme ».
M – Le travail se fait en cadence, avec des process de production quantifiable, des objectifs et des primes de production. La plupart des employés actuels ont des éléments de taylorisation dans leurs travails.
G – En 1990 le livreur ou le taxi est un travailleur qui doit avoir des compétences difficile à acquérir : il faut connaître les villes, ses routes, ses quartiers, savoir lire une carte. Ne pas disposer de ces connaissances, c’est être moins productif. Il n’est donc pas possible de remplacer un travailleur livreur par un autre non formé sans baisse de productivité.
M – Dans les années 2010, ces métiers ont profondément changé avec l’arrivée de deux technologies : le GPS et l’ordinateur de poche. Dans un premier temps, ça permet d’abaisser les prix. Les chauffeurs sont en moyenne plus productifs parce que la technologie agit comme un rehausseur de compétences, elle bénéficie surtout aux chauffeurs les moins productifs – ceux qui sont moins doués pour planifier leur route ou qui connaissent moins les rues de la ville.
G – Mais… justement il n’y a plus besoin de connaître la ville, plus besoin de travailleurs formés en fait… Le chauffeur de taxi ou le livreur est remplaçable dans l’heure.
M – Alors oui « le livreur de course a été augmenté par le GPS et la plateforme de mise en relation… » mais pas son salaire… comment voulez-vous négocier votre revenu si vous êtes immédiatement remplaçable ! Après tout, un travailleur moins qualifié, c’est un travailleur moins payé. Et puis bon, si c’est l’appli qui fait tout, est-ce qu’il y aurait pas moyen d’automatiser autre chose ? Genre, la conduite ?!
3. Les industries impactées ?
G – Il est difficile de connaître exactement l’ampleur des transformations professionnelles que permettront les LLM. Dans un article sur StupMedia, Arthur Rafié évoquait la situation des doubleurs et doubleuses de jeux vidéo, déjà très concrètement menacés par un remplacement de leur voix par des IA. Mais ce n’est pas le seul secteur menacé. Si on en revient à l’étude sur l’IA et son impact sur le travail, selon le papier les catégories les plus exposées à l’automatisation sont : le management, les boulots administratifs, et les métiers du business et de la finance. Et on en revient a notre petit montage vidéo qu’on vous a montré tout à l’heure : Est-ce que ça ne ressemble pas aux métiers de banque ?
Source Figure 2 : « AI and jobs. A review of theory, estimates, and evidence », R. Maria del Rio-Chanona, Ekkehard Ernst, Rossana Merola, Daniel Samaan, Ole Teutloff (18/11/2025)
M – La particularité des métiers de la banque, c’est que ce secteur a toujours été est très protégé de la concurrence internationale.
G – Parce que les métiers sont difficiles à délocaliser, il faut du monde dans les agences. Et même s’il y a déjà eu des disruptions avec les banques en lignes qui – pour leur conseillers – misent sur des call center, il faut quand même que les gens au bout du fil parlent français.
M – Avec ses 370 000 employés en 2025 selon la FBF, le secteur bancaire propose des salaires plutôt élevés qui contribuent assez sensiblement à l’emploi de cadre en dehors des grandes villes. Mais… Une étude de 2022 à démontré : « qu’il est possible de trouver des algorithmes d’apprentissage automatique capables de reproduire le comportement des directeurs de banque. Les données utilisées par ces algorithmes combinent des informations financières standard et des informations subjectives dont disposent les directeurs de banque dans le cadre du processus habituel d’examen des demandes de prêt.»
G – Bah ça ressemble quand même pas mal au GPS + Uber des taxis ça non ? Plus besoin de savoir comment calculer un intérêt cumulé, plus besoin de connaître le catalogue produit ou ou la stratégie globale de la banque. Il suffit de suivre le GPS bancaire qui peut indiquer quoi et comment faire… Le tout sous le contrôle d’un humain bien sûr ! Mais un seul…. pas 100 000 quoi !
M – Et la même question peut se poser dans de nombreux autres secteurs économiques bien sûr. Des métiers artistiques, de rédaction, de vente, de marketing, de communication, de programmation…
G – Bref, le taylorisme c’était surtout dans les usines, les centres d’appels et les plateformes type Uber… aujourd’hui, grâce à l’IA, ce modèle peut s’étendre.
M – D’ailleurs on vous conseille l’excellente vidéo de Corporate sur Blast, par le Fils de Pub et Bolchegeek, qui revient sur l’origine du Taylorisme et le rôle de l’IA dans le contrôle des travailleurs aujourd’hui, en se basant notamment sur le travail du journaliste Clément Pouré, auteur du livre “Les nouveaux contremaîtres, Enquête sur la surveillance au travail à l’heure de l’IA”
4. Les problèmes invisibles ?
M – Mais bon… Gilles, je me demande, on serait pas un peu trop négatifs là ? J’ai l’impression qu’on voit le mal partout…
France 24 – Intelligence artificielle, une révolution : entre fascination et inquiétude (07/02/2025)
Michel Levy Provençal – un entrepreneur français, fondateur de TEDxParis
15:51: “ c’est vraiment un tropisme français voire européens que de voir a priori la partie sombre de cette révolution allez en Afrique est en Asie en fait les populations sont fascinées mais en même temps extrêmement, sont exalté à l’idée de pouvoir utiliser cette manne qui va permettre de gagner en productivité”
G – Ah oui ca doit etre ca, on est trop français on aime pas le progrès ! Changeons un peu de perspectives, et allons en Afrique, euuuh au hasard à Madagascar tiens… Qu’est-ce qu’ils en pensent là-bas de ce progrès fou, de ces machines qui travaillent pour nous servir.
Arte – Madagascar : les petites mains de l’IA | ARTE Reportage (22/10/2025)
2:18 : “Tous les jours de la semaine, il se connecte après 16h à une plateforme de travail en ligne qui lui fournit des tâches à réaliser. Il faut noter des images, trier des objets pour entraîner des IA à faire de meilleures suggestions à leurs utilisateurs. On appelle ça de l’annotation de données”
3:28 : “Actuellement, je gagne environ 1 € toutes les 3 heures de travail.”
4:07: “À Madagascar, il serait près de 100000 à faire la même chose que David. Des petites mains de l’ia qui entraînent les algorithmes de chat GPT, Google ou Amazon. Dans l’un des pays les plus pauvres du monde où les 3/4 des 31 millions d’habitants vivent sous le seuil de pauvreté, l’industrie de l’intelligence artificielle a trouvé une main d’œuvre disponible, qualifiée et surtout très bon marché. Beaucoup travaillent sans contrat, sans statut ni protection sociale et gagnent très peu.”
G – Eh oui, malgré l’image futuriste et autonome de l’IA, la réalité c’est que cette technologie à besoin d’un travail humain, répétitif et précaire, pour s’entraîner et apprendre.
M – En réalité ce travail invisible n’est pas nouveau et n’est pas propre à l’IA. On en av ait déjà entendu parler il y a 10 ans, parfois sous le terme des “nettoyeurs du web”, pour désigner ces personnes chargées de supprimer des contenus violents ou pornographiques des plateformes comme Facebook, Youtube, ou Twitter. Une main d’œuvre pas chère, délocalisée, et qui n’a aucun soutien psychologique malgré le fait qu’ils soient exposés à des contenus choquants.
G – Le problème, alors que pourtant le sujet n’est pas nouveau, c’est qu’il reste trop peu connu. Et aujourd’hui, à mesure que nos technologies ont l’air si autonomes, presque magiques, le risque c’est que ce travail soit toujours plus invisibilisé.
M – Pour son livre Les Nouveaux Contremaîtres, le journaliste Clément Pourré a pu aller à Madagascar pour enquêter sur les conditions de travail de ces”petites mains” de l’IA. Et on y constate toujours que les conditions de travail sont terribles, même lorsque les emplois sont déclarés. Regardez ce que raconte Nathy, une malgache qui travaille à temps plein dans l’annotation de données pour entraîner des IA :
(Citation du livre – P. 170)
« Le management nous rappelle souvent qu’on est tous remplaçables. On va tous au travail avec du Doliprane pour lutter contre les migraines. ». Elle n’a pas le choix : dans un pays qui s’enlise dans la crise de l’emploi, où 75 % des personnes vivent en dessous du seuil de pauvreté, avoir un emploi déclaré est déjà une chance.
Source : Les Nouveaux Contremaîtres – Clément Pourré – P. 170
G – Parce qu’on parle souvent des risques potentiels des IA dans le futur – quels métiers seront impactés ou non, dans quelle mesure – mais aujourd’hui on peut déjà voir des conséquences néfastes très concrètes.
M – Du travail précaire dans des pays pauvres comme on vient de le dire, mais bien sûr aussi le vol de propriété intellectuelle pour entraîner les IA, l’exploitation de nos données personnelles, et même la prolifération de contenus poubelles sur internet.
5 . Effet réel : Production de contenu crédiblement humain !
G : Et oui ça aussi on commence à avoir des effets concrets ! Parce que les LLM sont très doués pour interagir de manière “crédiblement” humaine.
M : Si a la base on pouvait penser que ça alimenterait les RS en facilitant la création de contenus, des études commencent à montrer que, en fait, ça dégrade l’expérience utilisateur. Sur Reddit par exemple, une plateforme avec tout plein de forums où chacun peut échanger ses histoires, ses photos et ses expériences, eh bah la plateforme est polluée par du contenu IA, trop nombreux pour être modéré, qui dégrade l’authenticité recherchée sur le site.
G : Alors bien sûr, la dégradation de l’expérience utilisateur à cause des IA, c’est vrai que c’est chiant, mais c’est p’tet pas l’enjeu principal.
6. Question démocratique
M – Évidemment se pose la question démocratique. Sur sa chaîne Spline LND, membre du collectif Stup Media et monteur de la vidéo que vous regardez actuellement, abonnez vous, évoquait les premières études qui semblaient montrer comment des discussions avec des IA modelées par les chercheurs pouvaient etre un outil efficace pour faire changer d’avis des personnes jusque là convaincues par des thèses complotistes, notamment parce que l’outil peut être programmé pour paraître objectif, compréhensif et non biaisé, et donc plus crédible et facile à écouter qu’un humain.
G – Alors ça c’est plutôt positif mais c’est à double tranchant. On a d’autres études qui montrent que les chatbots IA peuvent être efficaces pour faire changer le choix de vote de certains électeurs, en utilisant des arguments et informations qui peuvent vraies ou fausses. Se pose donc la question de “comment est conçue l’IA ?” et “qui la controle ?”, qui décide du candidat ou des idées qu’elle va défendre ?
M – Et vu que tout le monde peut créer son IA maison, l’orienter à sa manière, la faire tourner sur ces ordinateurs et l’utiliser pour poster des messages comme un humain. (Doshi et al. 2024), eh bah il va falloir partir du principe qu’elle va être utilisée de la pire des manières par certains acteurs souhaitant influencer les opinions publiques.
G – Mais on va en rajouter une couche ! Parce que, même si l’enjeu est important, attention à ne pas se focaliser uniquement sur le problème de la production d’information. Car celui de sa diffusion est probablement encore plus important. Certes, l’IA générative bouleverse les internets car on ne sait plus ce qui est produit par des humains ou non. Mais, il ne faut pas oublier que les campagnes de troll ou même encore plus ancien : la propagande, n’ont pas attendu les IA génératives pour exister.
M – Le premier tour de l’élection présidentielle Roumaine de 2024 – qui a finalement été annulé par la cour constitutionnelle du pays – a été largement influencée par des troll (peut-être bien russes) via la plateforme TikTok pour pousser un candidat d’extrême droite pro-russe et authentiquement fasciste. Et ce sans l’aide de l’IA générative. Ou en tout cas, si ça a été utilisé, on n’a pas de preuve pour le moment.
G – Spline LDN, encore lui quel talent décidément, a également sorti une vidéo sur le sujet.
M – Tout ça pour dire que l’enjeu des vraies ou fausses informations n’est pas le seul. Il y a aussi celui de la manière de les rendre visibles. Comprenez : le contrôle des médias ainsi que celui des IA de recommandation des plateformes comme TikTok, YouTube ou Instagram. Ceux qui sont capables de contrôler les informations qu’on vous montrent, sont capables de VOUS influencer.
G – Et alors comment une IA décide-t-elle de faire apparaître du contenu dans votre feed ? Premier problème : propriété privée des géants de la tech. Secret des affaires toussa, on a pas accès à leur fonctionnement. Mais, y a pas vraiment de secret quant au fait que ce sont les contenus qui génèrent de l’engagement, càd qui vous maintiennent sur la plateforme (pour vous montrer toujours plus de pub) qui sont mis en avant. Que ce soit de la bonne vulga économique, des contenus complotistes ou haineux, du moment que ça vous garde sur la plateforme, l’IA s’en moque. Mais c’et pas une fatalité ! On peut penser des IA différentes : comme le fait par exemple l’initiative Tournesol, crée par un collectif dont fait parti Lê. Là, les recommandations viennent des notes attribuées par les utilisateurs et l’algo est en open access pour permettre un contrôle démocratique.
M – Promis, Lê ne nous a pas donné d’argent.
G – Bah il m’a payé un café quand même
M – Oh nan Gilles corruption là…
G – Ah nan attend… C’est moi qui ai payé
M – … A deux doigts du argent magique gate
M – Ensuite il y évidemment l’enjeux de “à qui appartiennent nos canaux d’information”, autant les plateformes que les médias. On sait que la pensée d’Elon Musk est largement poussée par son réseau social. Idem pour la pensée de Bolorée via ses différents médias.
G – Et pour les plateformes, la spécificité c’est bien la vulnérabilité aux ingérences extérieures via l’inondation de contenus pour manipuler les algorithmes. On l’a vu avec l’exemple des élections Roumaines.
Conclusion
M – En fait, la gouvernance des plateformes et des médias c’est la même problématique. Nos démocraties ne fonctionnent pas sans la diffusion auprès de la population d’une information de qualité. On a donc plusieurs niveaux d’enjeux : comment distinguer entre une information qualitative ou non ? Comment favoriser sa production ? Et également, comment assurer sa diffusion ?
G – Les IA de recommandation et les LLM nous renvoient à ces enjeux. Mais finalement, c’est pareil pour nos média. Comment assurer le financement d’information de qualité, et comment faire en sorte que l’ensemble des citoyens puissent y avoir accès ? Ces questions méritent leur propre épisode, on aura l’occasion d’en reparler.
M – En attendant, a-t-on affaire à une bulle de l’IA ? Seul l’avenir nous le dira. Si cette technologie est très certainement là pour rester, on a vu que les business model n’étaient pas évident à identifier.
G – Est-ce qu’un éventuel éclatement ou dégonflement pourrait provoquer une crise économique ? Aux états-unis, sûrement. Dans le monde entier, impossible à dire avec certitude mais il faut surveiller l’implication des banques. Elles sont très souvent le canal par lequel les crises se propagent.
M – Enfin les promesses de l’IA : oui la technologie est bluffante et incroyable mais n’oubliez pas tout ce qu’il y a derrière. Promesses de toujours plus de taylorisation, perte de sens au travail, perte de compétence, précarisation des emplois, manipulation d’opinion… En un mot : ce serait bien de très sérieusement s’intéresser à la régulation de l’IA.
G – Merci à Lê et à Clément pour leur relecture sur cet épisode. N’hésitez pas à les suivre et à aller checker leur travail. Pour plus d’info sur les IA vous avez aussi la chaîne de Spline LND.
M – Et bonne année tout le monde. Et on se retrouve le mois prochain.
SOURCES
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