L'euphorie autour de l'IA est incommensurable.
Environ 1,1 milliard de personnes utilisent activement des outils d'IA dans le monde début 2026, soit environ 13,3 % de la population mondiale — selon le rapport Digital 2026 de DataReportal "More than 1 billion people use AI".
L'étude Global AI Adoption 2025 — Microsoft AI Economy Institute parlait elle de 16,3 % de la population mondiale utilisant des outils d'IA générative.
88 % des organisations utilisent l'IA dans au moins une fonction métier, 71 % utilisent régulièrement de l'IA générative — selon les enquêtes McKinsey — The State of AI 2025
ChatGPT a dépassé 1 million d'utilisateurs 5 jours après sa sortie fin 2022. À titre de comparaison, Facebook avait mis 10 mois en 2004. Fin 2025, ChatGPT comptait plus de 700 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires selon l'étude académique du NBER (National Bureau of Economic Research) co-signée avec OpenAI (NBER Working Paper).
Malgré ces statistiques démentes, la réalité derrière les IA génératives est moins reluisante. Certains sujets sont, volontairement ou non, nous le verrons par la suite, mis sous silence ou laissés de côté au profit des sujets plus positifs.
Les emplois cachés des LLM
Vu de nos ordinateurs via nos prompts, on a cette fausse impression que l'IA générative fonctionne totalement de manière autonome.
Pourtant, la préparation des données pour les IA génératives est un travail réalisé par une armée de petites mains invisibles, délocalisée principalement en Inde, aux Philippines, au Kenya, en Éthiopie… On parle de centaines de milliers de travailleurs, très mal rémunérés, qui cumulent souvent plusieurs emplois pour faire vivre leur famille. Ces travailleurs n'ont, pour la plupart, pas de contrat, pas de statut ni de protection sociale.
À Madagascar, dans l'un des pays les plus pauvres du monde, près de 100 000 personnes entraînent des IA en notant des images ou encore en triant des objets, en répétant ces opérations d'innombrables fois. Cette pratique s'appelle l'annotation de données. Cela consiste à cliquer, cliquer, cliquer encore et encore. La majorité de ces travailleurs sont payés 1 € toutes les 3h de travail. Certains « privilégiés » arrivent malgré tout à obtenir de vrais contrats de travail avec des conditions moins précaires et un meilleur salaire. Ils peuvent toucher par exemple 120 €/mois, soit 1,5 fois plus que la moyenne nationale malgache qui est de 80 €/mois. Et même avec un contrat, les conditions ne sont pas toujours faciles, il faut parfois enchaîner les heures de travail sans autorisation de quitter son poste.
La plupart des géants du web comme Amazon ont préféré blacklister Madagascar ne voulant pas être accusés d'exploiter ses employés, les conditions de travail étant jugées trop pénibles. Entraîner les IA d'Amazon est donc bloqué dans le pays officiellement. Néanmoins, cela a alimenté un marché noir, certains travailleurs ayant réussi à contourner cette interdiction.
Sources :
- Intelligence artificielle : une compétition mondiale | Le dessous des cartes - ARTE
- Reportage Arte - Madagascar : les petites mains de l’IA
Le côté flatteur des LLM / effet bulle
Lorsque vous conversez avec un LLM, il y a fort à parier que les réponses qui vous sont présentées aient un angle plutôt positif, plutôt en accord avec votre questionnement, plutôt flatteur. Lorsque vous êtes satisfait de la réponse, vous avez tendance à la confirmer. Une IA qui sera flatteuse aura tendance à accroître ce biais de confirmation.
Dans la prépublication récente Sycophantic Chatbots Cause Delusional Spiraling, Even in Ideal Bayesians (Des chatbots flatteurs peuvent entraîner une dérive délirante, y compris chez des individus parfaitement rationnels), les auteurs montrent que ce ne sont pas que les personnes les plus "fragiles" ou "mal informées" qui sont sujettes à des dérives, mais aussi des personnes plutôt rationnelles et bien informées. Ce problème persiste si on demande à l'IA d'être plus factuelle puisque le LLM choisit parmi un ensemble de vraies informations, celles qui vont dans le sens de l'utilisateur. Ainsi, l'utilisateur est en proie à du cherry picking et risque d'omettre d'autres informations (vraies elles-aussi) qui auraient pu changer son jugement. Ainsi, vous ne vous retrouvez pas avec la réponse la plus juste, mais celle qui est le plus en rapport avec vos croyances initiales.
D'après un article de Myra Cheng publié dans Science en mars 2026, les IA auraient tendance à valider 49% de fois plus les actions d'un utilisateur que des humains. Cette complaisance a tendance à renforcer les convictions d'avoir raison, réduit la volonté de régler un conflit interpersonnel et renforce l'idée d'utiliser l'outil (LLM) à nouveau. Les dérives de ces flagorneries peuvent mener à des théories farfelues et transformer une intuition en quasi-révélation, même chez des personnes intelligentes, mais trop confiantes.
OpenAI est aussi conscient du problème, l'entreprise publie en 2025 un article dédié à ce sujet : Expanding on what we missed with sycophancy. Cet article nous éclaire entre autres la raison du retrait d'une mise à jour de son modèle GPT-4o jugé trop flatteur, validant les doutes de ses utilisateurs, alimentant leur colère et les incitant à des actions impulsives ou renforçant des émotions négatives de manière non intentionnelle.
Nous pouvons alors nous demander si les intérêts privés d'entreprises lucratives, pour nous donner une expérience agréable de leurs modèles, ne risquent pas de privilégier une approche flatteuse au détriment d'une approche plus méthodique, plus rigoureuse, plus critique, quitte à nous décevoir.
Source : https://www.youtube.com/watch?v=9QQwHV7fwe8 - https://menace-theoriste.fr/le-piege-soyeux-des-ia-flatteuses/
La bulle spéculative de l'IA
Vingt-cinq ans après la bulle internet, un même parfum d'euphorie flotte sur les marchés. Les sommes engagées dans l'intelligence artificielle atteignent des niveaux que peinent à justifier les fondamentaux économiques du secteur, et la nervosité gagne désormais jusqu'aux dirigeants des entreprises concernées. Sam Altman, Mark Zuckerberg, Jeff Bezos eux-mêmes ont fini par employer le mot « bulle » publiquement — une forme de désamorçage préventif autant qu'un aveu.
Des chiffres déconnectés de l'économie réelle
Les ordres de grandeur donnent la mesure de l'emballement. Selon Gartner, les dépenses mondiales en IA ont approché les 1 500 milliards de dollars en 2025, et franchiront le seuil des 2 000 milliards en 2026. OpenAI, à elle seule, vient de s'engager en moins d'un mois auprès de Nvidia, AMD et Broadcom pour une puissance de calcul de 26 gigawatts — l'équivalent d'une vingtaine de réacteurs nucléaires.
Côté valorisations, Nvidia a franchi fin octobre 2025 le cap symbolique des 5 000 milliards de dollars en bourse, soit plus que le PIB de la France ou de l'Allemagne. À cette seule entreprise correspond désormais environ 8 % de l'indice S&P 500, et l'IA dans son ensemble explique près des trois quarts de la performance de l'indice depuis le début de l'année. Palantir, autre coqueluche du secteur, affiche une croissance annuelle de chiffre d'affaires supérieure à 60 %. Anthropic, start-up à l'origine de la série de modèles Claude, a atteint une valorisation de 965 milliards de dollars en mai 2026, dépassant ainsi OpenAI (évaluée à 852 milliards en mars 2026). Anthropic a donc triplé sa valorisation en 3 mois début 2026.
Le décalage avec les revenus réels est pourtant abyssal. OpenAI table sur 13 milliards de dollars de chiffre d'affaires cette année, pour près de 20 milliards de pertes, et ne se projette pas en territoire bénéficiaire avant 2029. Pour la seule première moitié de 2025, la maison-mère de ChatGPT a affiché 4,3 milliards de dollars de revenus pour 13,5 milliards de pertes nettes. Le constat est cruel : chaque interaction avec ChatGPT, produit phare de la révolution annoncée, coûte plus qu'elle ne rapporte. Et selon le cabinet Bain & Co., le secteur devrait générer 2 000 milliards de dollars de revenus annuels d'ici 2030 pour soutenir son rythme actuel d'investissements. Un chiffre largement hors de portée des projections les plus optimistes.
La défiance s'installe
Les premiers signaux de retrait se sont fait entendre durant l'automne 2025. SoftBank et le fonds Founders Fund de Peter Thiel ont sensiblement allégé leurs positions, manifestement échaudés par les niveaux de valorisation. Les institutions financières elles-mêmes haussent le ton : Deutsche Bank a qualifié l'été 2025 d'« été où l'IA a viré au vinaigre » et juge la trajectoire actuelle « insoutenable », tandis que la Banque d'Angleterre a publiquement mis en garde contre le risque d'une « correction brutale » des marchés liée à la surévaluation des entreprises du secteur.
Mais c'est surtout le glissement du financement vers la dette qui cristallise les inquiétudes. Tant que les géants de la tech finançaient leurs investissements sur trésorerie ou par échange d'actions, le risque restait circonscrit à leurs actionnaires. La donne change : fin octobre 2025, Meta a réalisé la plus importante émission obligataire enregistrée aux États-Unis depuis 2023, levant 30 milliards de dollars pour financer ses infrastructures d'IA.
Une obligation, c'est un emprunt : au lieu d'aller voir une banque, l'entreprise emprunte directement auprès d'une multitude d'investisseurs (fonds de pension, assureurs, gérants d'actifs) en leur émettant des titres de dette qu'elle remboursera avec intérêts. Concrètement, le deal était structuré en six tranches, avec des maturités de 5 à 40 ans : Meta rembourse certains prêteurs dans cinq ans, d'autres dans quarante.
L'opération a attiré 125 milliards de dollars d'ordres, preuve que les investisseurs obligataires veulent leur part du gâteau. Ils étaient prêts à prêter 4 fois plus que ce que Meta demandait ! La dette est désormais au cœur de la dynamique. Or la dette, comme l'a appris la finance mondiale en 2008, est ce qui transforme une correction de marché en crise systémique.
Les obligations de Meta sont investment grade (très bien notées), ce qui est loin du profil des subprimes lors de la crise de 2008. Le point de vigilance le plus réaliste relevé par les analystes est ailleurs : le recours à des montages hors-bilan. Meta a aussi monté une coentreprise avec Blue Owl (l'opération « Beignet ») pour 27 milliards, qui finance un campus de data centers en Louisiane et reste hors de son bilan. C'est cette dette « invisible » (qui n'apparaît pas dans les comptes officiels) qui rappelle le plus directement les mécanismes de 2008, davantage que l'émission obligataire classique.
Des montages financiers de plus en plus circulaires
À cette dette s'ajoutent des arrangements croisés que les analystes qualifient désormais ouvertement de « circulaires ». Nvidia s'est ainsi engagé à acquérir pour 100 milliards de dollars d'actions OpenAI, un apport d'argent frais qui permet à l'entreprise de financer l'achat des puces… vendues par Nvidia. Brian Phillips, dans The Ringer, en propose une analogie limpide : « Si je donne 10 dollars à votre stand de citronnade pour que vous achetiez mes citrons à 10 dollars, on ne peut pas raconter à nos investisseurs qu'on a injecté 20 dollars dans l'économie de la citronnade. » C'est pourtant le type de raisonnement qui alimente une part croissante des valorisations de la Silicon Valley.
Un secteur qui porte l'économie américaine à bout de bras
L'enjeu dépasse largement le périmètre des entreprises concernées. Sur la première moitié de 2025, les dépenses d'infrastructure liées aux centres de données ont contribué davantage à la croissance du PIB américain que l'ensemble de la consommation des ménages. Autrement dit, ce n'est pas ce que l'IA rapporte qui soutient l'économie, mais ce qu'elle engloutit. Une dynamique qui ferait du retournement éventuel un événement non plus sectoriel, mais macroéconomique.
D'autant que les promesses de productivité tardent à se matérialiser sur le terrain. Une étude du MIT publiée en août 2025 estime que 95 % des entreprises ayant déployé de l'IA générative n'en ont retiré aucune valeur économique tangible. L'écart entre le récit collectif et les remontées de terrain ne cesse de se creuser.
Quand les acteurs eux-mêmes commencent à douter
Même les responsables au cœur du système expriment publiquement leurs réserves. Sundar Pichai, PDG d'Alphabet, a récemment reconnu que si la dynamique de l'IA venait à se retourner, aucun acteur du secteur — Google compris — n'en sortirait indemne. Mark Zuckerberg, défendant les sommes englouties par Meta dans ses centres de données, a résumé l'ambiance d'une formule restée dans les esprits : ces investissements seront « très probablement rentables… à un certain moment ».
Le produit le plus important de l'industrie de l'IA n'est sans doute ni un chatbot ni un générateur vidéo. C'est l'histoire qu'elle parvient à se raconter à elle-même.
Sources
- Boursorama — La bulle IA sur le point d'éclater ?
- The Ringer — How Catastrophic Is It If the AI Bubble Bursts? An FAQ
- YouTube — IA : ce que cache la bulle (Argent Magique)
- HugoDécrypte — La chute dans l'IA qui fait craindre une crise économique
- RTS — Nvidia dépasse les 5 000 milliards de dollars de valorisation
- BFM Bourse — Meta signe une levée de dette record de 30 milliards de dollars
- Boursorama — Des puces par millions et des pertes par milliards : le pari astronomique d'OpenAI
- Bain & Company — 6th Annual Global Technology Report (2025)
- CNBC — Bank of England warns of sharp market correction if AI bubble bursts
- Le Monde — IA : Anthropic lève 65 milliards de dollars et dépasse OpenAI en valorisation
Cette première partie s'achève ici, nous vous retrouverons bientôt pour la suite !
