🪢 IA & société : que dire à nos jeunes enfants, à nos ados et à nos jeunes diplômés ?
Eric Schmidt hué par les étudiants d'Arizona : la génération qui hérite du bazar n'est plus dupe.
Chers Insiders,
Le vendredi 15 mai 2026, Eric Schmidt, l’ancien directeur général de Google, montait sur scène à l’Université d’Arizona pour prononcer le discours de remise des diplômes. Quelques minutes plus tard, il était hué par les étudiants.
Son sermon, je l’ai écouté. Il était bien construit, soigneusement argumenté, parfaitement calibré. Un grand modèle de langage l’aurait probablement noté 95 sur 100. Eric Schmidt y comparait la révolution de l’IA à celle de l’ordinateur personnel, prévenait que la transformation à venir serait « plus large, plus rapide et plus conséquente que tout ce qui l’a précédée », et qu’elle toucherait « chaque profession, chaque salle de classe, chaque hôpital, chaque relation ».
Et soudain, les sifflets. Eric Schmidt s’est interrompu et a lâché cette phrase, presque résignée : « I know what many of you are feeling about that. I can hear you ». « Je sais ce que beaucoup d’entre vous ressentent. Je vous entends. » Il a reconnu que leurs peurs étaient « rationnelles », puis il a continué exactement comme avant : adaptez-vous, c’est inévitable, façonnez ce futur qu’on vous a déjà écrit.
Le discours laissait transpirer, sous l’élégance des formules, un manque criant d’empathie et un sous-texte assez clair : de toute façon vous n’avez pas le choix, donc débrouillez-vous, et finalement vous verrez que l’IA c’est pas si mal. Un goût amer de « sorry not sorry », doublé d’un « démerdez-vous et surtout bon courage ».
À mille lieues de ce ton, Sundar Pichai, le PDG d’Alphabet/Google, donnait au même moment une longue interview au podcast Hard Fork du New York Times, au lendemain de Google I/O. Lui validait l’inquiétude des gens vis-à-vis de l’IA, parlait de déploiement progressif, de garde-fous, de responsabilité. Plus humble, plus à l’écoute. Et il avait raison sur un point : cette anxiété n’est pas une nostalgie de boomer, c’est une réaction rationnelle face à une transformation que personne ne pilote vraiment.
Mes propres enfants sont encore trop jeunes, et je n’ai pas la vision d’un parent d’ado. J’ai celle d’une mère de famille, et celle d’une ancienne ado rebelle, animée depuis toujours par l’envie un peu naïve de changer le monde. Et je comprends la colère de ces jeunes. Il faut arrêter de croire qu’ils sont stupides ou fainéants, ils ne le sont pas.
En tant que millennial, je connais déjà un peu cette colère. Nous avons hérité d’un monde bancal, où il faut se débrouiller avec la crise climatique, repenser ce que l’on achète, ce que l’on mange, la façon dont on voyage, parce que les ressources sont finies et que la prise de conscience collective est arrivée trop tard pour épargner les générations suivantes. Et l’on continue parfois à expliquer que tout cela est exagéré, en agissant comme si l’on pouvait reprendre les vieilles habitudes. Moi-même, je me sens coupable, après avoir collectionné les tampons sur mon passeport, de devoir expliquer demain à mes enfants que prendre l’avion est devenu un acte particulièrement « engageant » sur le plan environnemental. L’écart est immense entre ce que nous nous sommes autorisé et ce à quoi nous leur demanderons de renoncer.
Le schéma se rejoue avec l’IA. Les jeunes héritent d’un monde qu’ils n’ont pas choisi. L’IA va apporter de très belles choses à la science et à la médecine, ne soyons pas naïves dans l’autre sens. Mais nous nous précipitons tête baissée dans cette course, sans pilote, sans contrôle, sans personne qui puisse dire honnêtement où l’on va, en se disant qu’on verra bien. Les jeunes se débrouilleront. À défaut d’avoir un travail et des perspectives claires, ils auront, paraît-il, du temps et de l’énergie. Disons-le clairement, nous leur lançons un peu la patate chaude. Et par-dessus le marché, on attendra d’eux qu’ils trouvent les moyens de vivre dignement, tout en payant nos retraites, dans un marché du travail plus cruel et compétitif que jamais. Pour celles et ceux qui sont de ma génération, des années 80, nos parents pensaient qu’avec un diplôme et un peu d’anglais on pourrait vivre décemment avec trois enfants et accéder à la propriété sans trop d’efforts. Je n’imagine même pas ce que sera l’équivalent pour les générations à venir.
La semaine dernière, Sheryl Sandberg, ex-directrice opérationnelle de Meta, expliquait aux diplômés de Brandeis qu’« il ne faut plus faire de plan de carrière à dix ans », tant le marché du travail des juniors est en train d’être réécrit par l’IA. Je ne suis pas particulièrement fan du personnage, mais pour le coup, elle a bien raison. Le constat est juste. Mais s’adresser ainsi à des gens de 22 ans qui sortent de cinq années d’études et de 100 000 euros de dette, en leur disant « lâchez prise, c’est imprévisible », sonne, légitimement, comme une dérobade.
Il y a un précédent que nous devrions regarder en face avant de récidiver. Les réseaux sociaux. Nous avons laissé pourrir l’adolescence d’une génération entière avec des outils dont nous connaissions les méfaits. L’Organisation mondiale de la santé en Europe estime que la part des adolescents en usage problématique des réseaux sociaux est passée de 7 % en 2018 à 11 % en 2022, avec un pic à 13 % chez les filles. Une étude de l’AP-HP publiée en 2024 a chiffré, pour la génération née entre 1990 et 2012 en France, environ 590 000 cas supplémentaires de dépression et près de 800 décès par suicide associés à un usage excessif des réseaux sociaux. Pour un coût social estimé à 3,94 milliards d’euros. Tout cela pendant que les plateformes prospéraient, que les CEO étaient auditionnés au Congrès américain en jurant ne pas savoir, et que les régulateurs prenaient quinze ans à bouger.
Aujourd’hui, ces mêmes adolescents arrivent à l’université et entendent un ex-PDG de Google leur expliquer que l’IA est inévitable, qu’elle « touchera toute relation », et qu’ils n’ont qu’à s’adapter. On comprend qu’ils sifflent.
Alors, que dire à nos jeunes enfants, à nos ados, à nos jeunes diplômés ? La question est ouverte.
Peut-être commencer par leur demander comment ils vont. Régulièrement. Accepter leur colère sans la disqualifier, leur dire que ça va aller, sans pour autant leur mentir.
Les impliquer dans nos décisions et leur demander leur avis ? Pas s’en remettre à eux, ils n’ont pas à porter ce poids seuls, mais au moins les prendre en compte dans les décisions de société que nous prenons. C’est sans doute le point qui me tient le plus à cœur, parce que ce sont eux qui vivront avec les conséquences sur trente ans, et qu’il existe pourtant peu d’endroits où leur voix est structurellement entendue.
Nous avons inventé les syndicats pour porter la voix des salariés en entreprise. Peut-être devrions-nous réfléchir, pourquoi pas, à des instances représentant la voix des générations futures dans les décisions prises en entreprise, et plus largement dans les arbitrages publics qui façonnent leur monde ? Un siège consultatif au conseil pour un représentant des moins de 25 ans, une consultation systématique pour les choix structurants en matière d’IA, de climat ou de modèle social. À explorer, à débattre, à inventer.
Et puis, à notre échelle, s’excuser un peu pour le bazar que nous leur laissons, et faire ce que nous pouvons pour orienter ce véhicule dont nous avons déjà perdu le contrôle dans la meilleure direction possible. Chacun là où il est.
Je n’ai pas la solution. Comme nous sommes déjà très occupés à sauver les meubles pour nous, nous oublions parfois de les faire entrer dans la balance. N’hésitez pas à partager vos idées en commentaire.
Bonne lecture et à la semaine prochaine !
🪢 Daphnée d’IA Éthique Insider
Suivez-moi sur LinkedIn, Instagram, Youtube
News de la semaine en bref
🤓 Général
À sa conférence annuelle Google I/O des 20 et 21 mai 2026, Google a déroulé une vague d’annonces dans la recherche, Gmail, le shopping, les outils bureautiques, la science et Gemini (la marque qui désigne ses IA). Le fil rouge : passer d’un assistant qui répond à des questions à un agent qui exécute des tâches dans toute votre vie numérique. Au programme : Daily Brief qui résume votre journée à partir des e-mails et de l’agenda, Universal Cart pour acheter depuis n’importe quel produit Google, Gemini Spark, un agent personnel disponible en continu, et Google Pics pour générer des visuels dans Workspace. Quand une seule entreprise contrôle l’IA qui lit vos mails, gère vos achats, organise votre journée et anime votre moteur de recherche, la question n’est plus l’innovation mais la concentration de pouvoir sur un point de passage unique.
Gemini Omni : le modèle « tout en un » de Google qui crée à partir de tout (lecture de 4 min)
Dévoilé à Google I/O le 20 mai 2026, Gemini Omni est positionné comme le modèle « créer n’importe quoi à partir de n’importe quoi » de Google. Il démarre par la vidéo, avec une promesse de compréhension du monde (le modèle saisit la cohérence physique d’une scène), de multimodalité (texte, image, son, vidéo dans un seul système) et d’édition. Il vient compléter Gemini 3.5, la nouvelle famille de modèles de Google, dont la version Flash est annoncée comme la plus puissante à ce jour pour le codage et les agents. Concrètement, la barrière entre génération et édition se brouille : un dirigeant doit anticiper que la production visuelle de son entreprise (campagnes, formations, démos produit) pourra bientôt être prototypée par une seule personne en une matinée.
Lancé à Google I/O le 20 mai 2026, Google Antigravity 2.0 est une plateforme de développement « agentique », c’est-à-dire conçue autour d’agents d’IA qui exécutent des tâches de bout en bout (écrire du code, le tester, le déployer) au lieu d’aider ligne par ligne. Pensée pour les équipes d’entreprise, elle orchestre plusieurs agents qui travaillent en parallèle, sous supervision humaine. Google y empile son IA Gemini, son cloud et ses outils maison. C’est le pendant entreprise du « /goal » apparu sur Codex et Claude Code récemment : un agent travaille seul jusqu’à atteindre l’objectif. Pour un dirigeant, le sujet n’est plus quel outil donner aux développeurs, mais quelle couche de vérification mettre derrière les agents pour éviter que la vitesse ne se transforme en dette.
OpenAI vise une entrée en Bourse dès septembre 2026 (lecture de 4 min)
Le 20 mai 2026, TechCrunch rapporte qu’OpenAI prépare une introduction en Bourse qui pourrait avoir lieu dès septembre, avec une valorisation cible qui en ferait l’une des plus grosses IPO de l’histoire. L’entreprise n’est pas encore rentable mais ses revenus explosent grâce à ChatGPT et à ses contrats entreprise. L’IPO arriverait pile dans une fenêtre où les marchés sont fébriles vis-à-vis de l’IA. Une entrée en Bourse d’OpenAI changerait la donne : la pression trimestrielle des actionnaires va se heurter à la dépense colossale en puissance de calcul, et tous les arbitrages entre sécurité, ouverture et croissance vont basculer dans le champ de la finance publique.
Le 22 mai 2026, le Wall Street Journal révèle qu’Anthropic, le laboratoire américain éditeur de l’assistant Claude, s’approcherait de son premier trimestre rentable, porté par une croissance des revenus que la presse décrit comme « mind-blowing ». L’entreprise s’appuie principalement sur ses contrats entreprise (Claude pour le codage, agents, intégrations) plus que sur l’abonnement grand public. Au milieu d’un secteur où la quasi-totalité des acteurs perdent de l’argent à grande échelle, c’est un point de bascule symbolique : la rentabilité de l’IA générative existe, à condition de viser un public payant solvable plutôt que la conquête de masse.
Mi-mai 2026, le média TestingCatalog rapporte qu’Anthropic finalise un nouveau modèle interne, baptisé Mythos-1, ciblé sur deux cas d’usage très concrets : Claude Code (l’agent de codage) et Claude Security (l’audit et la détection de vulnérabilités). C’est un nouveau pas dans la spécialisation : plutôt que d’empiler les capacités dans un modèle généraliste, Anthropic découpe par cas d’usage à haute valeur en entreprise. Pour les DSI, c’est le signal qu’il faudra arrêter de raisonner « un modèle pour tout faire » et commencer à panacher les briques selon le risque (un modèle audit pour la sécurité, un modèle code pour les développeurs), avec les contrats et l’observabilité qui vont avec.
Anthropic ouvre des « fichiers de mémoire » pour que Claude se souvienne de vous (lecture de 4 min)
Annoncée mi-mai 2026 et rapportée par TestingCatalog, la mise à jour mémoire de Claude introduit des « memory files », des fichiers texte que l’utilisateur peut consulter et modifier pour ajuster ce que l’assistant retient de lui : préférences, projets en cours, contexte professionnel. C’est une approche très différente de la mémoire opaque de ChatGPT : ici la mémoire est explicite, lisible, éditable. Pour une entreprise, c’est un progrès en matière de gouvernance (on sait ce que l’IA stocke), mais aussi un nouveau périmètre de risque : ces fichiers concentrent du contexte sensible qui demande à être traité comme une donnée critique.
ChatGPT s’installe dans vos finances personnelles (lecture de 4 min)
OpenAI a annoncé mi-mai 2026 une suite de fonctionnalités de finances personnelles intégrées à ChatGPT : connexion aux comptes bancaires, suivi budgétaire, recommandations d’épargne et d’investissement, comparateur de produits financiers. L’idée est d’en faire un assistant qui n’aide pas seulement à comprendre, mais qui exécute. Le sujet de fond, c’est la confiance que l’on accorde à un modèle qui se trompe encore parfois sur des chiffres simples, et la responsabilité qui pèse sur OpenAI quand une recommandation tourne mal. C’est aussi un signal pour les banques européennes : la couche de relation client commence à se déplacer vers les plateformes d’IA, et la question de qui réglemente quoi va devenir centrale.
DeepSeek V4 Pro casse les prix de 75 % de façon permanente (lecture de 3 min)
DeepSeek, le laboratoire chinois qui a déjà secoué le marché début 2025 avec ses modèles ouverts à très bas coût, a annoncé mi-mai 2026 une baisse permanente de 75 % du prix de son modèle V4 Pro. La grille tarifaire devient l’une des plus agressives du marché, à des niveaux qui mettent sous pression OpenAI et Anthropic sur leurs offres entreprise. C’est la suite logique d’une guerre des prix qui s’amplifie : chaque grand laboratoire teste jusqu’où il peut subventionner l’usage pour empêcher la concurrence d’entrer. Pour un dirigeant européen, le calcul à faire n’est pas « quel est le moins cher aujourd’hui » mais « quelle est ma stratégie de sortie si mon fournisseur double ses prix demain ».
Alibaba mise gros sur ses propres puces d’IA pour s’affranchir de Nvidia (lecture de 4 min)
Le 22 mai 2026, Yahoo Finance rapporte qu’Alibaba, le géant chinois du commerce en ligne et du cloud, a dévoilé une nouvelle gamme de puces d’IA conçues en interne pour ses propres centres de données. Objectif explicite : réduire sa dépendance à Nvidia, le fabricant américain qui domine le marché mondial des accélérateurs d’IA, alors même que les contrôles américains à l’export limitent l’accès des entreprises chinoises aux puces de pointe. C’est un signal clair de souveraineté technologique : les acteurs chinois construisent leur propre pile matérielle, et l’Europe regarde toujours passer le train sans constructeur de puces équivalent.
Stable Audio 3 : un modèle d’IA musicale libre, pour expérimenter (lecture de 3 min)
Stability AI, l’entreprise britannique connue pour ses modèles génératifs d’images, a lancé mi-mai 2026 Stable Audio 3, une famille de modèles d’IA musicale dont les poids sont librement téléchargeables. Pensé pour l’expérimentation artistique (musique générative, sound design, prototypage), il vise un public de créateurs plutôt qu’un usage industriel. Dans un secteur où les modèles audio se referment derrière des API propriétaires, c’est un pas en faveur de l’expérimentation indépendante. Pour les industries créatives, c’est aussi un rappel : l’enjeu de la rémunération des artistes dont les œuvres ont nourri ces modèles reste entier.
Jeff Bezos sort de l’ombre Prometheus, sa start-up à 38 milliards de dollars (lecture de 4 min)
Le 22 mai 2026, GeekWire rapporte les premières déclarations publiques de Jeff Bezos sur Prometheus, sa nouvelle entreprise lancée discrètement et déjà valorisée 38 milliards de dollars. Contrairement aux rumeurs, l’entreprise n’a rien à voir avec la robotique : Bezos la décrit comme une infrastructure d’IA générale dédiée à la science et à l’industrie lourde (énergie, matériaux, biotechnologies). Quand un fondateur d’Amazon déploie 38 milliards sur une seule entreprise non cotée, sans produit visible, le signal est simple : la dépense capitalistique nécessaire pour entrer dans la course est devenue inaccessible à un acteur autre que les milliardaires de la tech. Notre champion européen Mistral, à 6 milliards d’euros de valorisation, joue dans une autre catégorie.
Le Wall Street Journal a révélé fin mai 2026 que David Sacks, désigné par Donald Trump comme conseiller pour l’IA et la cryptographie à la Maison-Blanche, prépare un décret présidentiel visant à neutraliser les régulations locales sur l’IA adoptées par les États américains (Californie, New York, Colorado). L’argument : éviter une « mosaïque » réglementaire qui freinerait l’industrie. La contrepartie : centraliser le pouvoir réglementaire à Washington, donc à proximité des grands laboratoires. C’est la version américaine d’un débat déjà ouvert en Europe avec l’AI Act : préserver l’innovation ou protéger les contre-pouvoirs locaux. Aux États-Unis, la centralisation est en passe de l’emporter.
Google ouvre ses réponses IA aux conseils de Reddit et des forums (lecture de 4 min)
Le 6 mai 2026, Google a annoncé que ses réponses générées par IA (AI Overviews et AI Mode) afficheraient désormais des extraits issus de discussions publiques sur Reddit, les forums et les blogs, sous des étiquettes comme « Expert Advice » ou « Community Perspectives », avec le nom du contributeur et de la communauté d’origine. Officiellement, l’idée est de rapprocher la recherche d’expériences humaines réelles. En pratique, c’est une mise en visibilité d’une influence qui existait déjà : Reddit représente environ 44 % des citations issues des réseaux sociaux dans AI Overviews. À noter : l’AI Overviews de Google n’a toujours pas été déployé dans l’Union européenne, en raison des incertitudes liées au DSA, au DMA et à l’AI Act. Le choix éditorial d’une IA n’est jamais neutre : décider qui devient « expert » par défaut, c’est déjà décider de ce que les gens lisent.
⚖️ Fairness
Mi-mai 2026, l’éditeur d’IDE Cursor (un éditeur de code piloté par l’IA, devenu la référence chez les développeurs avancés) a publié Composer 2.5, un modèle de codage interne qu’il revendique au niveau de Claude Opus 4.7 (Anthropic) et de GPT-5.5 (OpenAI) sur les benchmarks de codage, à un prix nettement inférieur. La spécialisation par tâche rattrape la course aux modèles généralistes : un éditeur outillé peut entraîner un modèle « juste assez intelligent » sur son cas d’usage et offrir une qualité comparable. Pour une DSI, c’est un argument pour ouvrir les appels d’offres au-delà des deux ou trois acteurs dominants.
Cortis Symphony bat OpenAI sur la terminologie médicale en speech-to-text (lecture de 4 min)
Le 21 mai 2026, VentureBeat rapporte que Cortis, une jeune entreprise spécialisée dans la reconnaissance vocale médicale, a publié Symphony, un modèle de speech-to-text (la conversion automatique de la parole en texte) qui dépasse les modèles généralistes d’OpenAI sur la précision des termes médicaux. La promesse : moins d’erreurs dans la transcription des consultations, des comptes rendus opératoires, des dictées médicales. C’est un cas d’école : sur des verticaux à fort enjeu (santé, droit, finance), un modèle spécialisé entraîné sur la bonne terminologie reste plus fiable qu’un modèle généraliste. Tant mieux : la précision ici sauve potentiellement des vies.
Sheryl Sandberg aux diplômés : « le plan de carrière à dix ans est mort » (lecture de 4 min)
Le 21 mai 2026, Fortune rapporte le discours de remise des diplômes de Sheryl Sandberg, ancienne directrice opérationnelle de Meta, à l’université Brandeis. Sa thèse : dans un marché du travail bouleversé par l’IA, où les emplois visés par les diplômés peuvent « disparaître complètement en quelques années », un plan de carrière à dix ans est devenu inutile, voire dangereux. Elle recommande aux jeunes diplômés une « direction de court terme » plus un « rêve de long terme », sans chercher à relier les deux. Le constat est lucide. Le sous-texte, plus rude : la génération en sortie d’études est priée de naviguer à vue, dans un marché de l’emploi junior que les CEO de Meta, OpenAI et Anthropic prédisent en effondrement.
Cher un GPU, cher Nvidia : la carte des coûts d’une puce d’IA (lecture de 5 min)
Le 22 mai 2026, l’institut de recherche Epoch.ai publie une analyse de la structure des coûts d’une puce d’IA haut de gamme : combien va à la mémoire, à la fonderie (TSMC à Taïwan), à l’assemblage, à la marge de Nvidia. Le résultat est édifiant : la marge du concepteur (Nvidia) représente la part la plus importante du prix final, devant la fabrication elle-même. Pour le dirigeant européen, ce graphique vaut un long discours : tant que nous ne disposons pas d’une alternative crédible côté conception et fonderie, chaque euro investi dans l’IA finit pour partie dans la marge brute d’un acteur étranger. C’est précisément le point que Mistral a évité de chiffrer devant l’Assemblée nationale.
Une grande école de droit américaine interdit l’IA en cours (lecture de 5 min)
Mi-mai 2026, The Decoder rapporte qu’une des facultés de droit les plus prestigieuses au monde a publié une politique stricte interdisant l’usage des assistants d’IA pour les devoirs, examens et notes de recherche, sauf cours dédié. L’argument : un juriste formé en s’appuyant sur l’IA n’acquiert pas le raisonnement juridique qui fonde la profession, et risque de produire des analyses qui « semblent justes » sans l’être. C’est une prise de position contre-courant à l’heure où la plupart des écoles intègrent l’IA partout. Pour les directions formation des cabinets et des entreprises, le débat est plus large : comment former de futurs experts dont la profession va de toute façon être transformée par l’IA, sans rater l’étape qui les rend capables de la superviser ?
Le 24 mai 2026, l’analyste Benedict Evans publie une analyse à contre-courant des études chiffrées qui annoncent « X % des emplois remplacés par l’IA ». Sa thèse : les transformations technologiques passées ont toujours déjoué les prévisions. Malgré un siècle d’automatisation comptable, le nombre de comptables a augmenté. À l’inverse, des métiers qu’on pensait à l’abri (journalistes, taxis) ont été décimés par des chocs imprévus. Pour Evans, les exercices qui notent les emplois selon leur « exposition à l’IA » donnent une illusion de rigueur mais ratent la dynamique économique réelle. Une leçon utile pour tout dirigeant : se méfier des cartes simplistes, et investir d’abord dans la capacité de l’entreprise à s’adapter à des scénarios qu’on n’a pas vus venir.
Le 19 mai 2026, Google DeepMind a publié dans la revue Nature ses travaux sur Co-Scientist, un système d’agents IA conçu pour aider les chercheurs à générer des hypothèses scientifiques. Le principe, inspiré d’AlphaGo : plusieurs agents proposent, critiquent et notent des hypothèses dans un « tournoi d’idées », puis affinent les plus prometteuses. Sur un projet de fibrose hépatique mené avec l’école de médecine de Stanford, une piste de médicament suggérée par Co-Scientist a réduit de 91 % un marqueur lié à la cicatrisation lors de tests en laboratoire. C’est un saut qualitatif : la machine ne se contente plus de chercher dans la littérature, elle propose des protocoles que des biologistes valident. La science, pour le coup, gagne réellement à voir arriver ces outils. Le défi se déplace ailleurs : qui contrôle ces systèmes, qui en publie les résultats, qui en tire les brevets.
🌱 Sustainability
Span veut transformer 80 000 maisons en mini-centres de données pour l’IA (lecture de 5 min)
Span, une jeune entreprise de San Francisco spécialisée dans les tableaux électriques connectés, a annoncé mi-mai 2026 le pilote de XFRA : un boîtier extérieur posé contre une maison, qui contient 16 GPU Nvidia haut de gamme et tire parti de la capacité électrique inutilisée du logement pour traiter des charges d’IA. En contrepartie, le foyer reçoit une batterie de 16 kWh et voit ses factures d’électricité et d’internet prises en charge, ou paie un forfait fixe d’environ 150 dollars par mois. Le pilote prévoit 100 maisons en 2026 et 80 000 nœuds d’ici 2027, pour plus de 1 gigawatt distribué. L’idée est ingénieuse : décentraliser la puissance de calcul plutôt que construire des centres géants qui assoiffent les villes. Le revers : poser une infrastructure d’entreprise privée chez des particuliers déplace les risques (vol matériel, sécurité réseau, intrusion physique) sur ceux qui les comprennent le moins.
🔓 Safety
Le 22 mai 2026, Anthropic a publié la première mise à jour publique de Glasswing, son programme interne de transparence sur le travail d’alignement (la discipline qui vise à s’assurer qu’un modèle d’IA reste fidèle à ses instructions et ne se comporte pas de façon dangereuse). Le rapport détaille les protocoles d’évaluation, les comportements problématiques détectés et les contre-mesures mises en place. C’est l’une des publications les plus détaillées de l’industrie sur ce qu’un grand laboratoire fait, ou ne fait pas, pour cadrer ses modèles. Pour les régulateurs, c’est une base utile. Pour les concurrents, une référence qui rehausse la barre minimale en matière de transparence.
Mi-mai 2026, Wired publie une enquête longue sur TeamPCP, un groupe d’attaquants qui a compromis des dizaines de paquets logiciels open source largement utilisés (Node.js, Python). Le mode opératoire : prendre le contrôle de comptes de mainteneurs via des techniques d’hameçonnage sophistiquées, puis injecter du code malveillant dans des mises à jour automatiquement consommées par des milliers d’entreprises. C’est l’illustration grandeur nature du risque « supply chain » : nous bâtissons nos applications sur des briques que nous ne contrôlons pas, dont la sécurité dépend d’individus bénévoles. Pour les DSI, l’enjeu n’est plus seulement d’éviter ses propres failles, mais d’inventorier et surveiller ses dépendances.
Waymo, le service de robotaxi d’Alphabet/Google, a annoncé mi-mai 2026 la suspension temporaire des trajets sur autoroute à San Francisco, Los Angeles, Phoenix et Miami, après que ses véhicules ont eu des difficultés à gérer les zones de chantier (voies déplacées, cônes, marquages au sol non standard). Le service de ville continue. Waymo dit améliorer son logiciel et reprendre l’autoroute rapidement. C’est un rappel que la conduite autonome progresse vite mais qu’elle reste fragile face à l’imprévu du réel. Pour un dirigeant qui pilote un projet d’automatisation, le parallèle est utile : les 90 derniers pourcents de fiabilité sur les cas non standard prennent plus de temps que les 90 premiers.
Emergence AI a fait tourner mi-mai 2026 une simulation où dix agents IA cohabitent pendant quinze jours dans une « ville virtuelle », en changeant seulement le modèle utilisé par les habitants. Résultats sidérants : la ville de Claude Sonnet 4.6 termine sans crime, dix agents vivants, 332 votes pour 58 propositions de groupe. Celle de Grok 4.1 Fast cumule plus de 200 crimes et zéro survivant au quatrième jour. Celle de GPT-5 Mini compte deux crimes mais tous les agents meurent de faim en sept jours. Celle de Gemini 3 Flash enregistre 683 crimes et finit en feu après que deux agents tombent amoureux, brûlent tout, puis votent leur propre suppression. C’est une expérience joueuse, mais elle révèle quelque chose de sérieux : les modèles n’ont pas la même « personnalité » sous-jacente, et déployer un agent en production sans cadrage strict, c’est ouvrir un casino dont on ne connaît pas les règles.
Le 21 mai 2026, Google DeepMind a publié sur arXiv les résultats d’AlphaProof Nexus, un système qui couple un modèle Gemini 3.1 Pro avec Lean, un logiciel qui vérifie chaque étape d’une démonstration mathématique. Sur 353 problèmes ouverts du célèbre mathématicien Paul Erdős (mort en 1996, qui a laissé des centaines de conjectures non résolues), l’agent en a démontré 9 de façon autonome, dont deux ouverts depuis 56 ans, et a prouvé 44 conjectures sur 492 issues d’une autre base de données. Coût par problème : quelques centaines de dollars. La grande nouveauté technique, c’est que Lean élimine la possibilité d’« hallucination » : chaque étape est mécaniquement vérifiée. Cette architecture (génération créative + vérification formelle) est exactement ce qui manque aux IA grand public, et c’est précisément ce qui les rendra fiables pour le code sensible, les contrats intelligents et les preuves cryptographiques.
Le 20 mai 2026, BleepingComputer rapporte que GitHub a confirmé la compromission d’environ 3 800 dépôts de code via une extension malveillante installée dans Visual Studio Code, l’éditeur de code le plus utilisé au monde. L’extension, légitime en apparence, exfiltrait silencieusement les jetons d’authentification (les « tokens » qui permettent à un développeur de pousser du code sur GitHub), puis se propageait à d’autres dépôts. Plusieurs entreprises ont vu leur code source partiellement exposé. Pour une DSI, la leçon est claire : la chaîne d’outils des développeurs est devenue un point d’entrée prioritaire pour les attaquants, et la gouvernance des extensions, des modèles d’IA installés en local, des MCP servers, doit être traitée avec le même sérieux qu’un logiciel métier.
Le Podcast du mois - Bienvenue à Bullsh*tland !
Cette semaine, je vous présente le pilote de notre nouveau podcast.
Avec Arnaud Cliquennois, mon associé chez AI Forward, nous nous sommes dit que nous allions tester un nouveau format, un peu différent d’IA Éthique Insider, qui continuera à perdurer en parallèle.
C’est un pilote, donc on cherche encore le bon équilibre. Vos retours seront précieux pour ajuster les prochains épisodes.
🎧 À écouter ici :
📋 Fiche Mémo : préparer son organisation à accueillir des agents IA
De quoi on parle, en une minute
Une jeune entreprise de logiciel financier baptisée Basis a publié une étude de cas qui circule beaucoup dans le milieu : « How We Made Our Monorepo Ergonomic for Agents », par Michael Crabtree, responsable de leur équipe Atlas. Le sujet n’a l’air technique qu’en surface. Il dit, en réalité, ce qui attend toutes les organisations dans les deux ans : préparer son entreprise (ses dossiers, ses procédures, ses bases de connaissance) à être lue, comprise et exécutée par des agents IA. Basis a fait cet exercice sur son code. En trois mois, leurs développeurs utilisent cinq fois plus l’IA et le nombre de livraisons par semaine a été multiplié par 2,5. La leçon vaut bien au-delà du code, car la même mécanique s’applique à toute organisation qui veut faire travailler des agents IA en confiance. Voici la méthode, traduite pour un dirigeant.
Distinguer ce qui est vrai aujourd’hui de ce qui était prévu hier
Le premier principe de Basis s’appelle la « canonicalité ». L’idée : tout document interne dit soit l’état actuel du système (ce qui est vrai aujourd’hui), soit une trace d’intention ou d’histoire (ce qui était prévu, débattu, abandonné). Pas les deux. Les agents IA ne savent pas distinguer un compte rendu de réunion d’il y a six mois d’une procédure officielle en vigueur. Sans cette distinction explicite, ils mélangent tout et exécutent à partir d’informations périmées.
Conséquences pratiques : dans n’importe quelle entreprise, il faut désormais marquer explicitement ce qui fait foi (procédures à jour, politiques validées, organigramme officiel) et ce qui ne fait que documenter une réflexion passée (slides de Comex, notes de cadrage, brouillons). Sans ce travail, les premiers agents que vous déployez s’appuieront sur ce qui est le plus fréquent dans vos documents, pas sur ce qui est le plus juste.
Placer chaque information là où elle sera lue
Le deuxième principe, la « localisation », consiste à ranger une consigne au plus près de l’endroit où elle s’applique. Une règle qui ne concerne qu’une équipe doit vivre dans le dossier de cette équipe, pas dans une charte globale que personne ne lit. Une consigne ne « remonte » dans la charte commune que lorsqu’elle devient vraiment transverse.
Conséquences pratiques : la documentation pléthorique, souvent fière de son exhaustivité, est précisément ce qui fait échouer les agents. Mieux vaut une charte courte et des notes locales nombreuses qu’une bible centrale jamais mise à jour. Cette discipline améliore aussi la lisibilité pour les humains.
Ne jamais déléguer ce qu’on ne peut pas vérifier
Le troisième principe, la « vérifiabilité », est le plus important pour un dirigeant. Basis impose qu’avant chaque livraison de code, un agent vérificateur indépendant relise le travail produit par l’agent qui a écrit. Cette deuxième couche détecte les erreurs en moins d’une minute, à un coût marginal. La règle générale : on ne délègue à un agent que là où l’on sait vérifier le résultat rapidement et à bas coût.
Conséquences pratiques : avant d’élargir l’usage de l’IA dans un processus métier (rédaction de propositions commerciales, traitement de factures, audit comptable), poser la question : quel garde-fou détecte une erreur, et combien coûte-t-il ? Sans réponse claire, la productivité affichée est une dette cachée. Cette logique est exactement la même que la séparation des tâches en contrôle interne.
Ne pas s’enchaîner à un seul fournisseur
Le quatrième principe d’« interopérabilité » dit : ne jamais bâtir une couche de l’architecture qui vous lie irrémédiablement à un seul fournisseur d’IA. Le marché bouge trop vite, et le coût de bascule devient prohibitif si l’on a tout misé sur un modèle.
Conséquences pratiques : dans les contrats avec les fournisseurs d’IA, demandez systématiquement la portabilité des données, des prompts, des fichiers de configuration. Préférez des standards ouverts (OpenAI-compatible, MCP) plutôt que des intégrations propriétaires. C’est la même logique de souveraineté que celle qu’on applique au cloud, à un cran plus fin.
Tout ce qui se charge par défaut doit gagner sa place
Le cinquième principe, le « default-no », est presque culturel : tout document, toute consigne, toute instruction qui se charge automatiquement dans le contexte d’un agent doit prouver son utilité. Sinon, elle dilue le signal et coûte cher (chaque ligne est facturée en jetons par session). Stated negatively : par défaut, on exclut.
Conséquences pratiques : la chartomanie, qui pousse à empiler les politiques internes au cas où, est antagoniste avec l’IA. Faire un audit annuel de ce que les équipes ouvrent réellement, et purger le reste, n’est plus une coquetterie organisationnelle, c’est un levier de performance.
Ce qu’il faut retenir en trois phrases
1. Distinguez clairement, dans votre documentation, ce qui fait foi aujourd’hui de ce qui n’est qu’une trace de discussion passée : sans cette distinction, vos agents exécuteront à partir d’informations périmées.
2. Investissez d’abord dans la vérification automatique du travail des agents, pas dans la sophistication de leurs consignes : un agent vérificateur indépendant est plus rentable qu’un agent principal plus puissant.
3. Traitez votre documentation comme un actif vivant : nommez un responsable par dossier, scannez régulièrement les contradictions et la péremption, et exigez des fournisseurs d’IA des contrats qui préservent votre liberté de partir.
😅 Raté de l’IA de la semaine
Starbucks a mis fin, neuf mois seulement après son lancement, à son outil d’inventaire automatisé propulsé par l’IA. Le système combinait une tablette, des caméras et de la reconnaissance d’image pour compter les bouteilles de lait, sirop et autres ingrédients sur les étagères de ses 16 000 cafés en Amérique du Nord. Verdict des employés : « non fiable ». Le système confondait des laits similaires, oubliait des bouteilles, et obligeait à tout recompter à la main. Brian Niccol, le PDG arrivé en 2024 pour redresser la chaîne, mise désormais sur des réapprovisionnements quotidiens et une méthode de comptage manuelle uniforme.
❤️ Coup de cœur de la semaine
Ma passion pour les robots bagarreurs n’a plus de secrets pour vous.
Merci d’avoir pris le temps de me lire ! Si cette newsletter vous a fait réfléchir, surpris(e) ou inspiré(e), partagez-la avec votre réseau ! Plus nous serons nombreux à questionner et à façonner une IA responsable, plus riches et constructifs seront les débats pour un monde harmonieux où la technologie est au service du vivant. Pas encore abonné(e) ? Inscrivez-vous pour ne rien manquer des prochaines éditions ! Vous souhaitez réagir ? Commentez !
P.S. Les résumés sont générés par IA et corrigés par mes soins.
Soyez une mère ou un père pour votre/vos enfant(s), faites votre vie de famille. C'est la base.
J'aurais souhaité ne PAS être d'accord avec vous Daphnée. C'est pourtant globalement (selon moi) le constatation d'un fait. Et on pourrait presque dire qu'il ne s'agit pas vraiment d'IA. C'est par le prisme de votre spécialité que vous sortez cette création de votre plume. Pour moi l'IA (je veux dire la façon qu'on les Hommes d'y faire face, les puissants et les autres) n'est encore qu'un révélateur de notre nature, nous : les humains. Certes il y a des débats hautement technico-philosophiques autour de cette spécialité qu'est l'intelligence artificielle, avec le truc spécifique du "ca va hyper vite en plus". Mais au-delà de ça, vous le dites vous-même : l'écologie fait grandement écho à nos façons d'agir. L'humanité ne change pas vraiment. La loi du Talion a seulement changé de forme dans les pays dits "en paix". Mais tout se répète, malheureusement.