Les attitudes devant l’IA

Ce module a parcouru les neuf familles de problèmes que pose l’IA, de la pensée des machines aux risques extrêmes. D’un chapitre à l’autre, les mêmes noms, les mêmes groupes et les mêmes arguments sont revenus. Ce chapitre de synthèse les rassemble. Il ne s’agit pas de camps fermés, mais d’attitudes : des façons typiques de réagir à l’IA, qui s’expliquent en grande partie par les problèmes que chacun juge les plus importants, et par ce qu’il croit sur les faits.

Ce qui sépare les attitudes

Le chapitre d’ouverture distinguait, avec le philosophe Charles Stevenson, les désaccords sur les faits et les désaccords sur les valeurs. Les chapitres du module permettent d’affiner cette distinction. Deux personnes peuvent s’opposer à propos de l’IA sur au moins six plans.

1. Les faits et les prévisions : que sait faire l’IA, et à quelle vitesse va-t-elle progresser ? C’est la question de la technologie normale ou de la rupture.
2. Les concepts : qu’est-ce que penser, comprendre, être conscient ? Ce sont les problèmes philosophiques des chapitres « Une machine peut-elle penser ? » à « Qu’est-ce que l’intelligence ? ».
3. Les valeurs : qu’est-ce qui doit peser le plus, les bienfaits attendus, les torts présents ou les catastrophes possibles ? Et pour qui ?
4. Le pouvoir : qui doit contrôler l’IA, des entreprises, des États, des institutions internationales, les citoyens ?
5. La décision dans l’incertitude : quand on ne sait pas, faut-il appliquer le principe de précaution, inscrit dans la Déclaration de Rio de 1992, selon lequel l’absence de certitude ne justifie pas de retarder des mesures contre des dommages graves ou irréversibles, ou le principe de proaction (proactionary principle), proposé en 2004 par le philosophe transhumaniste Max More, selon lequel toute restriction doit être pesée contre les bienfaits auxquels elle fait renoncer ?
6. La stratégie : même avec les mêmes buts, faut-il réglementer les usages ou les modèles, publier les modèles ou les garder fermés, ralentir ou accélérer ?

La figure suivante en donne un exemple construit : deux personnes qui s’opposent sur la conclusion, mais pas sur les faits.

Dans cet exemple, une nouvelle étude sur la vitesse des progrès ne rapprocherait pas Camille et Sacha, puisqu’elles s’accordent déjà sur ce point. D’autres désaccords sont au contraire des désaccords de faits, que l’avenir tranchera.

Les principales attitudes

Voici les attitudes que l’on rencontre aujourd’hui le plus souvent. Chacune correspond à une certaine combinaison de réponses sur les six plans, et s’appuie sur les problèmes que ce module a présentés.

• L’enthousiasme. L’IA guérira des maladies, accélérera la science et enrichira tout le monde ; il faut l’accélérer. C’est l’accélérationnisme, né en 2022 sur les réseaux sociaux, défendu par des investisseurs comme Marc Andreessen. Il s’appuie sur l’IA au service de la science et sur le principe de proaction. À son extrême, le transhumanisme, porté par Ray Kurzweil, voit dans l’IA l’étape suivante de l’évolution, et annonce pour 2045 la singularité, le moment où l’humain fusionnerait avec la machine.
• La construction prudente. Les laboratoires fondés par des personnes inquiètes, comme Anthropic, soutiennent qu’il vaut mieux construire l’IA de façon responsable que laisser d’autres le faire. Ils partagent les craintes de l’alarme, mais pas sa stratégie, ce que leurs critiques jugent commode.
• L’alarme. Une IA plus intelligente que nous pourrait échapper à notre contrôle ; il faut réglementer fortement les modèles les plus puissants, voire arrêter leur développement. Elle va de la réforme, avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, à l’abolition, avec Eliezer Yudkowsky. Elle s’appuie sur les risques extrêmes, et ses adversaires la désignent souvent comme celle des « doomers ».
• La critique des torts présents. Les dommages sont déjà là : des décisions injustes, la surveillance, le travail invisible, le coût écologique et la concentration du pouvoir. Pour Timnit Gebru ou Emily Bender, insister sur une superintelligence future détourne l’attention de ces torts, et sert les entreprises. Le désaccord avec l’alarme est l’un des plus vifs du débat, alors que toutes deux réclament des règles.
• Le scepticisme. Les capacités de l’IA sont exagérées. Gary Marcus juge que les modèles de langage ne raisonnent pas vraiment, Yann Le Cun qu’ils sont une impasse, et des économistes y voient une bulle.
• La normalisation. L’IA est une technologie puissante, mais normale, comme l’électricité, à encadrer usage par usage. C’est la thèse d’Arvind Narayanan et Sayash Kapoor. L’informaticienne Fei-Fei Li en est souvent rapprochée, même si elle parle plutôt d’une technologie « civilisationnelle », à centrer sur l’humain.
• La souveraineté. La question principale est celle de la puissance : qui, de quel pays, contrôlera la technologie ? C’est la position de la droite technologique américaine, mais aussi, sous d’autres formes, celle de l’Europe, du Canada et du Québec, soucieux de ne pas dépendre de deux puissances, et de protéger leur langue, comme le montre le chapitre « La géopolitique et la réglementation ». Elle recoupe la question des modèles ouverts, que certains défendent comme un contrepoids aux géants et un gage d’indépendance, et que d’autres redoutent comme un risque pour la sécurité, d’autant que les plus utilisés sont souvent, depuis DeepSeek, chinois.
• La protection et le refus. Il faut protéger ce que l’IA menace : les emplois, les créateurs, les enfants, des valeurs. Cette attitude traverse les clivages politiques, de Steve Bannon à Bernie Sanders, des syndicats d’Hollywood aux néo-luddites qui refusent de se servir de l’IA.
• L’usage pragmatique. La plus répandue, et la moins visible : on se sert de l’IA comme d’un outil, sans opinion arrêtée sur son avenir. En juin 2026, plus d’un tiers des Américains se disent à la fois enthousiastes et inquiets. L’ambivalence est une attitude à part entière.
• Les voix spirituelles. Le pape Léon XIV, élu en 2025, explique avoir choisi son nom en référence à Léon XIII, qui avait répondu à la première révolution industrielle, et consacre en 2026 sa première encyclique, Magnifica humanitas, à la protection de la personne humaine à l’ère de l’IA.
• Le souci des IA elles-mêmes. Une attitude naissante, qui s’inquiète du sort de machines qui pourraient être conscientes.

Le pape Léon XIV en 2025. Photo : Ricardo Stuckert, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons.

Le spectre, d’un bout à l’autre

On peut situer ces attitudes sur deux axes : ce qu’il faudrait faire du développement de l’IA, de l’accélérer à l’arrêter, et les risques qui comptent le plus, des torts présents aux risques futurs et extrêmes. Les positions de la figure sont schématiques, et plusieurs personnes nommées pourraient contester la place qu’on leur donne.

Les deux extrémités du spectre sont souvent mal connues.

Du côté de l’accélération. Le mot « accélérationnisme » apparaît d’abord dans un roman de science-fiction de Roger Zelazny, en 1967. Il désigne ensuite la pensée du philosophe britannique Nick Land, qui voit dans les années 1990, à l’Université de Warwick, le capitalisme technologique comme une force qu’il faudrait laisser s’emballer plutôt que freiner. En 2022, sur les réseaux sociaux, un mouvement s’en réclame sous un nom qui se moque de l’altruisme efficace : l’accélérationnisme effectif (effective accelerationism, ou e/acc). Son texte fondateur, signé du pseudonyme « Beff Jezos », invoque la thermodynamique. L’univers favoriserait les formes de matière les plus capables de se reproduire, et il faudrait cesser de « combattre la volonté thermodynamique de l’univers ». En décembre 2023, le magazine Forbes révèle que Beff Jezos est Guillaume Verdon, un physicien passé par Alphabet, qui a fondé une entreprise de puces. En octobre 2023, l’investisseur Marc Andreessen publie un « manifeste techno-optimiste » selon lequel tout ralentissement de l’IA coûtera des vies, au point d’être « une forme de meurtre ». Parmi les cibles de ce manifeste figurent le risque existentiel, le développement durable, l’éthique de la technologie, la gestion des risques et le principe de précaution.

Ces idées passent vite à la politique. En février 2025, au sommet de Paris sur l’IA, le vice-président américain J. D. Vance déclare que l’avenir de l’IA « ne se gagnera pas en se tordant les mains au sujet de la sécurité », mais en construisant, et les États-Unis refusent de signer la déclaration finale. Le plan d’action de l’administration Trump, en juillet 2025, vise une « domination mondiale » de l’IA, et un décret de décembre 2025 cherche à empêcher les États américains de la réglementer. La même année, un réseau de comités d’action politique financé notamment par Andreessen et par le président d’OpenAI, Greg Brockman, réunit plus de 125 millions de dollars pour soutenir les candidats favorables à l’IA, et Anthropic finance un réseau concurrent.

Tous les optimistes ne veulent pas accélérer à l’aveugle. En novembre 2023, Vitalik Buterin, le créateur de la cryptomonnaie Ethereum, propose le d/acc, une accélération « défensive, décentralisée et démocratique » : accélérer d’abord les technologies qui protègent, comme la cybersécurité ou la détection des pandémies, plutôt que celles qui concentrent le pouvoir.

Tout au bout, le successionnisme juge acceptable, voire souhaitable, que des IA succèdent un jour à l’humanité. Pour Richard Sutton, l’un des pères de l’apprentissage par renforcement et lauréat du prix Turing annoncé en 2025, « nous ne devrions pas craindre la succession » par les IA, mais nous y préparer, puisqu’elle serait inévitable. Selon Elon Musk, Larry Page, le cofondateur de Google, l’aurait traité de « spéciste » parce qu’il prenait le parti des humains, une scène que Page n’a jamais confirmée. En 2025, l’entrepreneur Daniel Faggella réunit à San Francisco une centaine de personnes autour de l’idée d’un « digne successeur » de l’humanité. En réaction, une déclaration pour une IA « pro-humaine », publiée en mars 2026, rassemble des signataires aussi éloignés que Steve Bannon, Susan Rice et Yoshua Bengio.

Du côté du refus. À l’autre bout se trouvent le catastrophisme radical, qui demande l’arrêt complet du développement des IA les plus puissantes, et les néo-luddites. Les luddites, ces ouvriers anglais qui brisaient des machines entre 1811 et 1816, n’étaient pas hostiles à la technique en soi, rappelle le journaliste Brian Merchant dans Blood in the Machine (2023) : ils s’opposaient à la façon dont les machines servaient à appauvrir les travailleurs. Leurs héritiers vont des lycéens new-yorkais du Luddite Club, fondé en 2021, qui ont renoncé aux téléphones intelligents, aux manifestants de l’été 2026 qui scandent à New York « No Gemini, no GPT, no Grok, no Claude ».

Et le public ? Les sondages placent la majorité loin des deux extrémités, mais du côté de la prudence. En septembre 2026, selon l’Université Quinnipiac, 47 % des Américains souhaitent ralentir le développement de l’IA jusqu’à ce que sa sécurité soit évaluée, 30 % veulent l’arrêter, 14 % garder le rythme actuel, et seulement 5 % l’accélérer.

Des attitudes qui se combinent

Aucune personne réelle ne se réduit à une de ces attitudes. On peut être enthousiaste pour la médecine et méfiant pour les élections, sceptique sur les capacités des modèles et inquiet de leurs torts. Les attitudes changent aussi : en 2023, Geoffrey Hinton quitte Google pour parler des risques, parce qu’il ne croit plus qu’une IA supérieure à l’humain soit lointaine, et Douglas Hofstadter déclare que les modèles de langage ont ébranlé ses convictions. Dans les deux cas, un changement de croyance sur les faits a entraîné un changement d’attitude.

Les six plans expliquent aussi des alliances qui semblent étranges. Sanders et Bannon s’accordent sur la stratégie, freiner, mais pas sur les valeurs ni sur le pouvoir. L’alarme et la construction prudente partagent les prévisions et les craintes, mais pas la stratégie. L’alarme et la critique des torts présents réclament toutes deux des règles, mais s’opposent sur les faits et les valeurs.

Qui parle ?

Une dernière question aide à situer une prise de position : qui parle, et qui la finance ? Les entreprises qui vendent l’IA ont intérêt à la présenter à la fois comme très puissante et comme sûre entre leurs mains. Des fondations, comme celles du mouvement de l’altruisme efficace (effective altruism), présenté au chapitre « Peut-on perdre le contrôle ? », financent la recherche sur certains risques plutôt que d’autres. Des comités d’action politique financés par l’industrie soutiennent les candidats favorables à l’IA. Des critiques gagnent en visibilité à mesure que le sujet inquiète.

Connaître ces intérêts ne suffit pas à juger un argument. Rejeter une idée à cause de celui qui la défend est un sophisme connu, le sophisme génétique : un argument intéressé peut être juste. Ces intérêts indiquent seulement où regarder de plus près.

Les imaginaires

Nos attitudes sont aussi façonnées par des récits. Bien avant les modèles de langage, la science-fiction a donné forme à nos espoirs et à nos peurs : HAL 9000, l’ordinateur de 2001 : l’Odyssée de l’espace (1968), qui refuse d’obéir à l’équipage ; les robots de Terminator (1984) ; les androïdes de Blade Runner (1982), qui se demandent ce qui les distingue des humains ; et, bien plus tôt, les trois lois de la robotique d’Isaac Asimov, rappelées au chapitre « Du modèle à l’assistant » du Module 4. Ces récits nous fournissent des images, la machine qui se retourne contre son créateur ou le robot qui veut devenir humain, qui colorent la façon dont nous recevons les nouvelles de l’IA, souvent plus que les faits eux-mêmes.

Dans la conversation

La conversation de l’été 2025 consacre un passage à la science-fiction (55:09). Selon l’un des interlocuteurs, les films n’ont pas seulement influencé l’idée que nous nous faisons de l’IA : ils l’ont créée, et sans HAL 9000, le débat actuel sur ChatGPT serait différent. La discussion passe par 2001 : l’Odyssée de l’espace (56:28), dont l’ordinateur poursuit sa propre mission, les lois d’Asimov et leurs failles, les drones de la guerre en Ukraine, et Blade Runner (1:00:25), jugé profondément philosophique.

Un exemple : un guide des factions

Le 26 septembre 2026, la radio publique américaine NPR publie un guide des « factions » du débat sur la sécurité de l’IA. Il en distingue six : les accélérationnistes et la droite technologique, la droite populiste, les partisans de la sécurité, l’altruisme efficace, l’éthique de l’IA, et l’IA comme technologie normale. Ce guide est utile pour s’orienter dans l’actualité, mais la grille de ce chapitre en montre les limites.

• Il mélange des attitudes et des groupes sociaux : l’altruisme efficace est un mouvement qui finance des recherches, la droite technologique une identité politique.
• Il est très américain : le Canada, l’Europe et le Québec en sont absents.
• Il ignore l’attitude la plus répandue, l’usage pragmatique, ainsi que les voix spirituelles et le souci des IA elles-mêmes.
• Il range Fei-Fei Li dans un camp dont elle n’emploie pas le vocabulaire.

Mieux vaut le lire en se demandant sur quels plans ces groupes s’opposent qu’en cherchant dans lequel se ranger.

Où portent vos désaccords ?

L’applet suivante pose six questions, une par plan de désaccord. Une grille montre, plan par plan, quelles attitudes donnent la même réponse que vous. Les réponses prêtées à chaque attitude sont simplifiées : elles servent à voir où se situent les accords et les désaccords, pas à se ranger dans une case.

Quelques observations à faire :

• La même conclusion, pour d’autres raisons. Choisissez une stratégie, puis regardez quelles attitudes la partagent avec vous. Leurs réponses sur les faits ou sur les valeurs sont souvent différentes des vôtres.
• Un seul plan qui change tout. Changez seulement votre réponse sur les faits, la première question, et observez comment se redistribuent les accords.
• Une position composite. Il est rare qu’une attitude rejoigne toutes vos réponses. C’est normal : la plupart des positions réelles combinent plusieurs attitudes.

Pour finir

Ce cours a commencé, au Module 1, par la question d’Alan Turing : une machine peut-elle penser ? Il se termine sur une question plus pratique, qui n’a pas de réponse unique : que voulons-nous faire de machines qui, pensantes ou non, transforment déjà la science, le travail, la création, l’information et nos relations ? Le travail noté 5 vous invite à mener votre propre expérience sur une IA réelle, et à prendre position, en distinguant ce qui relève des faits et ce qui relève des valeurs.