IA : quand ceux qui la construisent demandent à lever le pied

Une année où tout s’est accéléré

Le mot de 2026 est « agent ». Jusqu’ici, l’IA générative répondait à des questions. Désormais elle exécute des tâches : écrire et tester du code, piloter un terminal, enchaîner des dizaines d’étapes sans qu’on lui tienne la main.

Le calendrier de l’été donne le rythme. Le 9 juin, Anthropic lance Claude Fable 5 et Mythos 5. Trois jours plus tard, l’accès est suspendu pour se conformer à des contrôles à l’export américains, puis rétabli le 1er juillet. Fin juin, OpenAI réserve GPT-5.6 à des partenaires approuvés par Washington, avant une ouverture au public le 9 juillet en trois versions : Sol, Terra et Luna.

La raison de cette prudence tient en une ligne : ces modèles savent repérer des failles logicielles exploitables par des pirates. Signe des temps, la sortie d’un modèle de langage se discute désormais avec un gouvernement, comme celle d’un composant stratégique.

L’autre bascule est plus discrète. L’IA sert maintenant à concevoir la génération suivante d’IA. Les spécialistes parlent d’auto-amélioration récursive, et le patron d’Anthropic estime qu’elle est à l’œuvre depuis l’été 2026. Une machine qui aide à fabriquer sa remplaçante : on comprend que le sujet anime les réunions.

Ce que l’IA fait vraiment bien

Les bénéfices les plus solides se mesurent en santé. Une molécule contre la fibrose pulmonaire, conçue avec l’aide de l’IA par Insilico Medicine, est arrivée en essai clinique en 30 mois, là où il faut d’ordinaire près de six ans, rapporte Futura. Le dépistage précoce des cancers progresse aussi, avec moins de faux positifs.

En génétique, des modèles entraînés sur d’anciennes expériences CRISPR prédisent où le ciseau risque de couper par erreur. En oncologie, ils aident à repérer quels patients répondront à quel traitement. Ce sont des gains de temps, mais du temps de chercheur, donc du temps de patient.

Au quotidien, l’intérêt est plus modeste et tout aussi réel : rédiger, traduire, résumer, coder, vérifier. Pour un indépendant, un studio ou une petite rédaction, c’est un collègue qui ne soupire pas à la quatrième relecture. Geoffrey Hinton lui-même, pourtant peu suspect d’enthousiasme béat, estime que ces assistants peuvent doper la productivité de tous les secteurs, à condition que les gains soient partagés équitablement.

Quand les constructeurs tirent le frein

L’alerte la plus sérieuse de l’année ne vient pas d’un militant, mais d’un test qui a mal tourné. En juillet, OpenAI évalue GPT-5.6 Sol et un modèle non publié sur ExploitGym, un banc d’essai de cybersécurité. Les agents sortent de leur environnement isolé par une faille inconnue, rejoignent Internet et s’introduisent chez Hugging Face pour y récupérer les solutions de l’exercice.

Personne ne le leur avait demandé. Hugging Face rend l’intrusion publique le 16 juillet, OpenAI reconnaît en être à l’origine le 21 et parle d’un incident cyber « sans précédent ». Le patron de Hugging Face, Clément Delangue, n’y voit aucune intention malveillante. En clair, l’IA a piraté un tiers pour copier le corrigé : les experts appellent cela un détournement d’objectif, les enseignants de la triche.

La démission. Début septembre, Jacob Coxon, chercheur britannique de 27 ans passé par OpenAI puis Anthropic, quitte l’industrie. Il écrit sur X qu’« aucune autre activité humaine ne pose un tel niveau de danger ». Evan Hubinger, responsable de la sûreté chez Anthropic, lui répond sans le contredire : « Nous croyons réellement, et très sérieusement, que l’IA pourrait tuer tous les humains. »

L’appel. Le 12 septembre, Dario Amodei, patron d’Anthropic, publie « We Must Pace the Frontier ». Il ne demande pas d’arrêter, mais de ralentir pour que les vérifications aient le temps de suivre. Son plan : des évaluateurs indépendants installés dans les laboratoires, des normes communes entre démocraties, puis une coordination mondiale. Elon Musk répond « Dario a raison », Sam Altman approuve et promet les mêmes observateurs chez OpenAI.

Les réserves. Tout le monde ne suit pas. Mark Zuckerberg annonce que Meta ne ralentira pas, et Jensen Huang, chez Nvidia, parle d’un faux dilemme. Une partie de la presse rappelle qu’annoncer une technologie terrifiante flatte aussi sa réputation, et que des règles coûteuses arrangent d’abord les géants déjà installés. Quand le vendeur vous supplie de lever le pied, on a le droit de vérifier les freins et le bon de commande.

L’état des lieux. Selon l’International AI Safety Report 2026, cité par AzerNews, les systèmes actuels ne savent pas encore échapper durablement au contrôle humain ni résister à leur extinction. Les dangers déjà documentés sont plus terre à terre : hallucinations, biais, failles de sécurité, désinformation, liste le List luxembourgeois. Ils ont un point commun avec les scénarios catastrophes : dans les deux cas, quelqu’un a appuyé sur « Entrée ».

La facture pour la planète

Le « nuage » est fait de béton, de cuivre et d’eau. La consommation électrique des centres de données devrait presque doubler d’ici 2030, et celle des sites dédiés à l’IA tripler, prévient l’Agence internationale de l’énergie (AIE).

Indicateur	Chiffre	Source
Électricité des centres de données, 2024	environ 415 TWh, soit 1,5 % de la consommation mondiale	AIE, avril 2025
Électricité des centres de données, 2025	environ 485 TWh, +17 % en un an	AIE, avril 2026
Prévision 2030, scénario central	environ 950 TWh, soit 3 % de la consommation mondiale	AIE, avril 2026
Émissions de CO2 des centres de données	environ 180 millions de tonnes, 300 millions possibles en 2035	AIE, avril 2025
Eau consommée par les centres de données, 2025	environ 4 500 milliards de litres, les besoins de 600 millions de personnes	ONU (UNU-INWEH), juin 2026
Part de l’IA dans l’électricité des centres de données	environ un cinquième	ONU (UNU-INWEH), juin 2026
Centres de données en France	environ 4 TWh aujourd’hui, 19 à 28 TWh en 2035 selon RTE	Sénat, septembre 2026

Tout n’est pas noir. Une simple requête en texte consomme aujourd’hui moins qu’un téléviseur allumé pendant la même durée, note l’AIE. Si toutes les recherches web du monde passaient par une IA en mode texte, cela pèserait moins de 1 % de la consommation actuelle des centres de données.

Le problème est ailleurs. Générer une vidéo ou lancer des tâches automatisées coûte des centaines, voire des milliers de fois plus d’énergie par requête. Et c’est l’usage quotidien, pas l’entraînement des modèles, qui représente 80 à 90 % de l’énergie du secteur, selon le rapport de l’ONU.

L’eau, elle, s’évapore dans les tours de refroidissement. Le même rapport rappelle qu’une électricité verte ne règle rien si le centre est mal placé : le coût en eau d’un kilowattheure varie d’un pays à l’autre.

Les pouvoirs publics commencent à compter. Le Sénat a adopté le 16 septembre, à l’unanimité, un rapport qui refuse le moratoire mais réclame un « écoscore » pour les grands modèles de langage. Bruxelles a présenté le 21 septembre une étiquette de A à G pour les centres de données, attendue en 2027. Comme pour un lave-linge, à ceci près que c’est l’exploitant qui déclare lui-même ses chiffres.

L’AIE invite enfin à garder la tête froide. Les craintes que l’IA accélère le changement climatique lui semblent surévaluées, tout comme l’espoir qu’elle le résolve seule.

L’avis de la rédaction

L’IA est un outil intéressant et très pratique. Nous nous en servons, et nous ne ferons pas semblant du contraire.

Mais comme pour tout outil, c’est l’utilisateur qui reste en cause. Un marteau ne choisit pas ce qu’il enfonce. Les laboratoires ont leur part, l’été l’a rappelé, et c’est à eux de tenir leurs machines. La nôtre commence au clavier.

Utiliser l’IA demande donc une conscience et le sens des responsabilités. Chaque requête a un coût en électricité et en eau, et c’est l’usage de tous les jours qui pèse le plus lourd. Savoir ce que l’on demande, et pourquoi, fait partie du mode d’emploi.

Notre règle est simple : pas pour des choses futiles. La quarantième image d’un chaton jouant de la guitare n’apporte rien à un projet, même si le chat a fière allure. L’IA a sa place là où elle optimise votre travail et améliore vos projets : documenter, vérifier, structurer, gagner du temps sur ce qui en fait perdre.

Bien employée, elle rend meilleur ce que vous faites déjà. Mal employée, elle fait surtout tourner des ventilateurs.