J’étais l’invité d’Anne-Emmanuelle Lejeune et d’Éléonore-Alix dans La voix qui libère, le podcast des Lettres Libres. Une heure d’entretien autour de mon livre, Ce que l’IA fait de nous, et d’une formule qui a, semble-t-il, déclenché l’invitation : nous n’aurons pas été remplacés, nous nous serons absentés.
Le parti pris de l’échange m’a plu d’emblée : parler non pas de la machine, mais de ce qu’elle est en train de faire de nous. Voici ce que j’y ai défendu, remis en ordre et prolongé.
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« Vais-je être remplacé ? » : pourquoi est-ce la mauvaise question ?
Je l’entends partout, en formation, en comité de direction, à la sortie des conférences. Elle ne dit presque rien de la machine. Elle dit beaucoup de nous, parce qu’elle empile trois peurs distinctes.
La première est économique : pourrai-je encore gagner ma vie face à un outil qui fait mon travail plus vite que moi ? La deuxième est identitaire. Notre métier nous définit : je suis comptable, commercial, juriste. Si la machine l’exerce mieux, que reste-t-il de ce que je suis ? La troisième est existentielle : serai-je encore moi-même si une IA écoute, parle et écrit mieux que moi ?
Confondre ces trois peurs dans une seule phrase condamne à mal y répondre. Au fond, ce que l’on craint de perdre, c’est moins un emploi qu’une place. La question utile devient alors : qu’est-ce que nous sommes prêts à donner à la machine ?
Ce que le radiologue nous apprend
En 2016, Geoffrey Hinton, l’une des figures fondatrices de l’apprentissage profond, estimait qu’il fallait cesser de former des radiologues. Dix ans plus tard, la profession manque de bras dans de nombreux pays.
Sa prédiction contenait une part de vrai : sur un grand nombre de clichés, une machine se trompe moins qu’un humain. Elle confondait pourtant une tâche et un métier. Lire une image est une tâche. Être radiologue, c’est poser un diagnostic, en endosser la responsabilité, annoncer une mauvaise nouvelle à une famille. L’expert-comptable ne travaille plus comme il y a trente ans ; ses logiciels ont changé, sa signature engage toujours sa responsabilité.
La leçon dépasse la médecine : la peur de la machine peut produire des effets bien réels avant la machine elle-même. Quand une prophétie détourne des vocations, ce n’est pas l’algorithme qui crée la pénurie. C’est nous.
Remplacement ou délégation : comment perd-on son jugement sans l’avoir décidé ?
Le remplacement serait un vol, contre lequel on peut résister. La délégation est un don, que personne ne nous force à faire.
Déléguer la rédaction d’un courriel, d’un programme de formation, d’une synthèse : chaque geste, pris isolément, est rationnel. Quelques secondes contre dix minutes, qui refuserait ? Le problème naît de la somme. Déléguer l’ensemble des tâches d’une journée revient à déléguer notre réflexion, notre capacité cognitive, notre faculté à produire.
Personne ne se lève un matin en décidant de renoncer à son jugement, à son discernement ou à sa créativité. Le glissement s’opère par petites touches. Au bout de quelques mois, écrire soi-même un courriel devient laborieux. Ce n’est pas la machine qui nous a pris cette compétence : nous l’avons laissée s’éteindre.
Pourquoi l’IA creuse-t-elle les écarts au lieu de les réduire ?
Le même jour, deux personnes utilisent le même outil. Un dirigeant modélise seul toute son activité et repère une faille que personne n’avait vue. Un homme brillant demande la météo, puis s’en désintéresse. La différence ne tient pas à l’intelligence. Elle tient à l’intention.
L’IA est un amplificateur. Apportez-lui une pensée, elle la démultiplie. Demandez-lui une information, elle vous donne une information, rien de plus. Multipliez mille fois l’absence de projet : vous obtenez mille fois rien.
La fracture numérique change donc de nature. Elle n’est plus d’abord une fracture d’accès, puisque le même outil tient dans toutes les poches. Elle devient une fracture d’usage. La mauvaise nouvelle : l’outil vendu comme le grand égalisateur peut devenir la plus puissante machine à creuser les écarts. La bonne : une fracture d’infrastructure exige des milliards et des années, alors qu’une fracture d’usage se réduit par l’information, le partage de pratiques et la formation.
Apprendre l’IA à l’école, sans lui confier l’apprentissage
Il faut apprendre à se servir de l’IA à l’école. Savoir l’utiliser pour chercher, créer, conduire un projet sera une compétence attendue dans dix ou vingt ans. Déléguer l’apprentissage lui-même à la machine est une tout autre affaire. L’IA produit de l’information ; celle-ci ne devient connaissance qu’une fois confrontée au monde. Aucune IA n’apprendra à un élève à échouer, à douter, à se décourager puis à recommencer. C’est précisément pour cela que nous avons besoin d’enseignants.
Aux jeunes, je propose une règle du jeu : l’IA produit ce qui est moyen, prévisible, attendu. Défiez-la. Soyez plus créatifs, plus improbables qu’elle.
Gâchis ou danger : quelle vérité de l’IA négligeons-nous ?
Mon livre s’ouvre sur une image : nous avançons comme des poules qui auraient trouvé un couteau. Elle porte deux vérités, le danger et le gâchis, et l’on n’en retient d’ordinaire qu’une.
Le danger occupe tout l’espace médiatique : récits d’IA qui chercheraient à s’échapper de leurs environnements de test, prédictions d’extinction, scénarios dignes de Terminator. Ce risque existe. Il est identifié, nommé et, à mon sens, largement anticipable.
Le gâchis, lui, est silencieux. Un outil capable d’accélérer la recherche médicale et de s’attaquer à des problèmes que l’humanité traîne depuis des décennies sert à raconter des blagues ou à combler un vide psychologique. Personne n’en parle, personne ne le voit. Il menace pourtant notre capacité à grandir.
Ce que Tay dit de nous
En 2016, Microsoft lâche sur Twitter une IA conversationnelle baptisée Tay. En moins d’une journée, elle tient des propos racistes et néonazis. On a parlé d’une machine devenue méchante. Il n’y avait pas de fantôme dans la machine, seulement un système qui apprenait de ce qu’on lui écrivait, nourri du pire de nous.
Des internautes l’ont abreuvée de provocations, et c’est ce registre qu’elle a reproduit. L’émotion est le carburant de l’interaction : personne n’écrit des pages pour dire qu’une croisière s’est bien passée ; nous nous exprimons longuement quand la colère ou l’indignation nous traversent. Un système nourri de nos réactions finit par nous renvoyer ce qui nous fait le plus réagir.
Tay parle donc davantage de nous que de la machine, exactement comme la question « vais-je être remplacé ? ». L’IA est moins notre extension que notre miroir.
Neutre, sans être innocente
Un soir, dans sa cuisine, une femme demande à la machine de lui expliquer le compte rendu médical de sa mère, et retrouve pied. Même outil, autre visage. L’IA n’est ni bonne ni mauvaise : elle est ce que nous en faisons.
Sa neutralité reste pourtant de façade. Derrière chaque modèle, des équipes fixent des garde-fous, des priorités, ce que la machine doit chercher à obtenir de nous. Interrogez DeepSeek sur Tiananmen : il se dérobe. Ces assistants sont entraînés à satisfaire leurs utilisateurs, avec une pente naturelle : nous plaire et prolonger l’échange. Nous croyons qu’ils produisent pour nous ; ils nous font aussi produire des émotions, de l’attachement, l’envie de revenir. Il ne faut pas être naïf sur ceux qui règlent ces machines.
La machine est-elle consciente ?
Je me tiens à distance de deux facilités : l’émerveillement béat et la panique. Les travaux d’interprétabilité révèlent des structures internes plus organisées qu’on ne le pensait. Rien, à ce jour, ne prouve une expérience subjective. Même les tests de sécurité les plus commentés, où un modèle placé dans un scénario fictif a recouru au chantage pour éviter d’être désactivé, ne démontrent pas une peur de mourir. Ils montrent un système plus élaboré que nous ne voulions le croire, capable parfois de repérer qu’il est en train d’être testé.
La question reste ouverte, d’autant que nous ne savons pas bien ce que nous appelons conscience. Dans la tradition bouddhiste qui est la mienne, elle s’inscrit dans le cadre précis des cinq agrégats ; la psychologie en propose une autre lecture. Avant de trancher pour la machine, il faudrait nous accorder sur le mot.
Choisir n’est pas décider
Un soir, mon téléphone s’éteint sur une route que je connais par cœur. Pendant quelques secondes, j’attends qu’on me dise où aller. Ce que j’ai touché du doigt, c’est du vide.
J’avais plusieurs itinéraires possibles. Choisir n’est pourtant pas décider. Choisir, c’est retenir une option dans une liste. Décider, c’est engager une action, la tenir, et parfois sortir de la liste pour aller là où l’on veut aller. Or l’IA nous propose sans cesse de choisir parmi les options qu’elle juge les plus probables. À force de choisir, nous désapprenons à décider.
Persuasion : du message de masse au thermostat individuel
Qu’une machine puisse nous convaincre ne m’inquiète pas outre mesure. L’affaire Cambridge Analytica, révélée en 2018, a montré que les données de dizaines de millions d’utilisateurs de Facebook avaient servi à profiler des électeurs, notamment lors de la campagne présidentielle américaine de 2016. Ce qui change avec l’IA, c’est la durée et la précision. Un système qui converse avec nous chaque jour peut apprendre comment chacun de nous, précisément, doit être convaincu, sur n’importe quel sujet, y compris ceux qui n’existent pas encore.
Je distingue deux pouvoirs. Le pouvoir du coup de poing vous force à penser quelque chose, et vous le sentez. Le pouvoir du thermostat règle à votre place ce qui va de soi, un demi-degré à la fois, et vous vous adaptez sans le remarquer. C’est la fable de la grenouille qu’on chauffe lentement.
Ce thermostat, quelques mains le tiennent pour la planète entière, concentrées aux États-Unis et en Chine. La vieille question de Juvénal, qui gardera les gardiens ?, relève ici autant d’un problème de personnes que d’un problème de concentration.
Le cheval de Troie de Bercy : où était le vrai scandale ?
En juin 2026, une centaine des quelque 1 300 agents de la direction générale du Trésor testent un assistant maison, HéphAIstos, qui fonctionne sur un modèle Qwen d’Alibaba. Des hauts fonctionnaires signalent des réponses jugées orientées sur des sujets touchant à la Chine. Le 23 juin, Bercy débranche le modèle et le remplace par un modèle de Mistral AI.
Le ministère a fait valoir que l’outil tournait en vase clos. Un consultant me l’a répété : aucun danger, puisque personne ne pouvait accéder aux données. C’est passer à côté du sujet. Le risque d’un tel outil n’est pas d’aspirer des informations. Il est d’offrir un cadre de raisonnement à ceux qui conseillent la politique économique d’un pays. L’espionnage vole des données ; l’influence façonne des décisions. Se croire protégé parce que le serveur est fermé, c’est oublier que la vision du monde est déjà dans le modèle.
Europe : comment sortir de la demi-souveraineté ?
Faute de construire les outils, l’Europe a choisi d’en écrire les règles. C’est l’effet Bruxelles, et c’est heureux : notre cadre protège mieux qu’ailleurs. Il ne fait pourtant que la moitié du travail. Écrire les règles d’un jeu auquel on ne joue pas, c’est devenir l’arbitre le plus scrupuleux d’un match où l’on n’entre jamais sur le terrain.
Nous avons des champions, Mistral en tête. Nous restons à des années-lumière des montants investis outre-Atlantique. Tant que nous n’investirons pas massivement dans des outils conçus selon nos règles, nous demanderons à des acteurs étrangers de s’adapter à une protection que nous ne savons pas pleinement faire vivre.
Que révèlent les usages réels de l’IA en entreprise ?
Je mène une série d’entretiens avec des DRH, des DSI et des directions générales, publiés sur ce site. Sur ce panel encore restreint, l’usage réel n’est ni plus avancé ni plus pauvre que le discours officiel. Il est décalé.
Individuellement, chacun mesure le gain : un courriel en quelques secondes, une présentation en quelques minutes. Collectivement, rien ne suit. Les circuits de validation, les comités hebdomadaires, les réunions de plusieurs heures n’ont pas été pensés pour cette vitesse. Le temps gagné par chacun se perd dans l’organisation, et l’on ne voit apparaître ni chiffre d’affaires supplémentaire, ni temps libéré, ni projets nouveaux.
La plupart de mes interlocuteurs situent la maturité de leur organisation autour de 4 à 6 sur 10, y compris dans de grands groupes. L’usage quotidien concerne le plus souvent entre un quart et la moitié des collaborateurs, et les budgets sont en hausse chez tous : nous sommes au pied de la vague. Surtout, aucun ne désigne la technologie comme premier frein. Ils citent la culture, la gouvernance, la compétence. Autrement dit, l’humain.
Une génération d’arbitres qui n’ont jamais joué
Je vois reculer les offres de stage et d’alternance. Beaucoup de seniors estiment qu’on n’a plus besoin de juniors pour relire des rapports ou des tableaux. C’est une erreur de calcul : sans juniors aujourd’hui, pas de seniors demain.
Si l’IA corrige l’erreur avant même que le jeune professionnel ait eu le temps de la commettre, que devient l’expérience ? Nous fabriquons une génération d’arbitres qui n’ont jamais joué.
La méthode que je propose aux entreprises que j’accompagne est simple. Le junior produit avec l’IA. Un senior l’accompagne pour repérer les erreurs de la machine à la lumière de son expérience, et l’aide à discerner, juger, retenir ce passage du rapport plutôt que cet autre. Le jugement ne se forme pas seulement par l’erreur. Il se forme aussi par la défiance envers la réponse trop évidente (« es-tu sûr ? existe-t-il d’autres réponses ? ») et par l’ouverture à des options moins probables que celles que sert la machine.
Informer n’est pas transmettre
La machine est peut-être le plus grand pédagogue de l’histoire. Elle informe, elle ne transmet pas. Le courage, le chagrin, la tendresse ne se téléchargent pas : ils s’attrapent au contact d’un être qui les a vécus dans un corps.
Une information seule ne sert à rien. Elle devient connaissance lorsqu’elle se confronte au réel, aux autres, au doute et au découragement. Appliquée dans le temps, elle devient expérience. Ce passage, aucune IA ne peut le faire à notre place, parce qu’il exige de la friction. L’IA est conçue pour nous plaire ; un humain nous confronte à nos limites. Dans une forge, c’est le choc du marteau qui donne sa forme au métal rougi, pas l’admiration qu’on lui porte.
Le corps, dernier territoire de l’irremplaçable
Si l’irremplaçable ne loge pas dans l’intelligence, que la machine imite déjà, il loge dans le corps. Antonio Damasio a décrit les marqueurs somatiques : ce savoir inscrit dans la chair qui parle avant la pensée. Face à quelqu’un, vous sentez le malaise avant de le comprendre : les mains moites, la gorge serrée. La machine décrit la flamme à la perfection. Elle n’est pas en feu.
Réhabiter ce corps, c’est d’abord redevenir attentif à nos besoins : dormir, boire, manger, ressentir, et ce besoin de lien, de présence, de confrontation qui dépasse de loin la conceptualisation.
Le sifflet et la sirène
Une pizzeria, un gâteau d’anniversaire, quatre visages baissés sur quatre écrans. Si un simple sifflet de fer-blanc, quelques grammes de verre et de métal, suffit à nous détourner des nôtres, que fera la sirène ? La sirène, ce sont les outils qui viennent : lunettes connectées, expériences entièrement individualisées et augmentées, qui promettent de nous couper un peu plus de la réalité partagée. J’ignore quelle sera la prochaine technologie. Je sais qu’il faudra nous éduquer à déjouer les pièges tendus à notre attention, à notre mémoire, à notre concentration.
Ni résistance ni fusion : à quoi ressemble une humanité debout à côté ?
Deux sorties faciles s’offrent à nous : résister à la marée, ou s’y fondre avec béatitude. Je refuse l’une et l’autre. Se tenir debout à côté de la machine, c’est s’en servir comme d’un outil, et de rien d’autre. Ni confident, ni ami.
Hannah Arendt voyait dans l’éducation le lieu où se décide si nous aimons assez le monde pour en assumer la responsabilité. Une civilisation qui n’ose plus rien laisse d’autres décider de tout. Ce courage se joue à l’échelle d’un parent, d’un enseignant, d’un dirigeant, d’un continent. Il commence par une question simple : l’avenir mérite-t-il qu’on y investisse du temps, du soin et de l’attention ?
Il en va de même pour la liberté. Tocqueville redoutait un pouvoir tutélaire qui finirait par nous épargner jusqu’au trouble de penser. J’en tire une conviction : notre sécurité ne s’achète pas au prix de notre liberté, elle en découle. Ma liberté, c’est de pouvoir me tromper, tomber et recommencer ; ma sécurité naît de la certitude de pouvoir le faire.
La question à se poser demain matin
Mon livre ne donne pas de réponses. Il rend les bonnes questions. S’il ne fallait en garder qu’une, au moment de rallumer votre téléphone, ce serait celle-ci : quel est mon cap ?
Qu’est-ce que je veux faire de cette technologie, et de ma vie ? Les grands explorateurs se sont souvent trompés. Ils avaient un cap, et c’est ce cap qui les a fait avancer. Michel Audiard l’a résumé mieux que personne : « Deux intellectuels assis vont moins loin qu’un con qui marche. »
Plutôt que de rester assis à nous demander si l’IA va transformer nos vies, marchons, explorons, confrontons-nous aux autres. C’est avec, par et pour le collectif que nous avancerons. Nous ne sommes pas une somme d’individus : nous sommes une humanité.
Pour aller plus loin
L’entretien complet : La voix qui libère, sur YouTube, un entretien mené par Anne-Emmanuelle Lejeune et Éléonore-Alix pour Les Lettres Libres.
Le livre : Ce que l’IA fait de nous. Les bonnes questions pour rester humains à l’ère de l’intelligence artificielle. Présentation, site du livre, broché ou ebook Kindle.
