Publication du 10 mai 2026
Edition n°53
Il y a des coïncidences qui valent de l’or.
En 1995, Anguilla, 15 000 habitants, quelques plages de sable blanc perdues dans les Caraïbes, reçoit son code de pays sur Internet : .ai
À l’époque, Anguilla vit du tourisme et de la pêche et n’a quasiment aucune connexion au réseau mondial. Personne n’imagine ce que ces deux lettres vont valoir un jour. Trente ans plus tard, ce hasard bureaucratique lui rapporte près de la moitié de ses revenus annuels.
ChatGPT débarque fin 2022 et le monde entier se met à chercher un drapeau à planter sur le territoire de l’IA. Claude.ai, Mistral.ai, Perplexity.ai : des milliers de startups veulent signaler qu’elles font de l’Intelligence Artificielle. En janvier, le .ai a franchi le million de domaines enregistrés dans le monde.
Chaque nom de domaine se négocie entre 100 et 150 dollars, et se renouvelle chaque année. Les recettes ont bondi à 87 millions de dollars caribéens en 2023, puis à 104 millions en 2024. D’ici 2028, le gouvernement vise le triple.
Un conte de fée ? Non.
L’île finance désormais ses écoles et ses digues anti-ouragans avec l’argent d’une industrie qu’elle ne maîtrise pas et tout le vertige tient à cette inversion silencieuse.
Les data centers qui alimentent ces startups consomment l’équivalent énergétique de pays entiers, font grimper les températures et, avec elles, le niveau des mers. Anguilla est l’un des territoires caribéens les plus exposés à la montée des eaux et à l’intensification des ouragans.
Ce n’est pas une image : l’île est plate et les digues ne sont pas optionnelles.
Bienvenue dans le monde de demAIn, un monde où l’on se nourrit encore de la main qui finira par vous noyer.
Bande à part
Il y a des clubs où l’on ne pose pas sa candidature. On attend l’invitation.
Project Glasswing est de ceux-là. Une cinquantaine d’organisations triées sur le volet ont accès à Mythos, le scanner de failles d’Anthropic dont nous avons déjà raconté la puissance et les premières fuites embarrassantes. Toutes sont américaines.
Le Vieux Continent regarde par la vitre.
Le parallèle historique s’impose tout seul. En 1942, Roosevelt lançait le projet Manhattan dans le plus grand secret, à l’abri d’un périmètre que même les Britanniques, pourtant alliés, ne franchissaient qu’au compte-gouttes.
Quatre-vingts ans plus tard, Anthropic et la Maison Blanche rejouent la partition : un cercle d’initiés, un site interdit, une technologie jugée trop puissante pour circuler librement. La différence tient à l’objet du secret. Hier, la fission nucléaire. Aujourd’hui, un algorithme capable de cartographier les failles informatiques de la planète entière.
Le 4 mai, les ministres des Finances de la zone euro se sont retrouvés à Bruxelles pour digérer la nouvelle. « Mythos peut trouver des vulnérabilités ou des backdoors dans pratiquement toutes nos institutions. ». Traduction : un outil capable de radiographier les fragilités de chaque banque, de chaque administration, de chaque infrastructure critique du continent circule entre les mains de quelques élus américains, tandis que les Européens espèrent leur clémence.
La FINMA suisse a tempéré, redoutant qu’un accès brutal ne noie ses banques sous un flot de failles à corriger plus vite que possible. Délicate situation : se plaindre de ne pas avoir l’arme et craindre de l’obtenir.
L’AI Act devait être le grand bouclier réglementaire de l’Europe. Il se révèle un filet à papillons. Bruxelles peut sanctionner les entreprises qui opèrent sur son sol, infliger des amendes et exiger des audits. Bruxelles ne peut rien imposer à un laboratoire de San Francisco qui choisit de ne rien exporter.
La souveraineté juridique s’arrête là où commence la souveraineté technologique de l’autre.
À Washington, le pivot est en train de se mettre en place. L’administration Trump, qui avait fait du laissez-faire technologique son drapeau, envisage un décret présidentiel pour soumettre les modèles frontière à un examen préalable. Le dispositif réunirait les patrons des grands laboratoires et les principales agences de renseignement et de cybersécurité du pays.
Officiellement, il s’agit de répliquer le modèle britannique de l’AI Safety Institute, qui évalue les modèles avant leur déploiement. Officieusement, l’objectif est ailleurs : garantir que la Maison Blanche garde la main sur ce qui sort des laboratoires américains, et surtout sur ce qui ne sort pas vers certaines capitales.
Un porte-parole a qualifié ces discussions d’« hypothétiques ».
Personne n’est dupe.
Enjeux et perspectives
Le projet Manhattan avait débouché en 1946 sur l’Atomic Energy Act, qui interdisait formellement aux États-Unis de partager toute information nucléaire, y compris avec les Britanniques qui avaient pourtant participé aux travaux. Londres a mis dix ans à s’en remettre et à construire sa propre bombe. L’histoire enseigne que les alliances scientifiques ne survivent pas aux ruptures stratégiques. Le projet Glasswing s’inscrit dans cette longue tradition de cloisonnement : on collabore tant que l’asymétrie reste tolérable. On se retire dès que l’avantage devient décisif.
L’exclusion de l’Europe relève désormais de la doctrine. Washington traite l’IA comme un arsenal stratégique, à classer aux côtés des semi-conducteurs et des terres rares.
On accorde l’accès aux alliés méritants, on le retire aux récalcitrants, on garde l’outil pour soi quand le doute s’installe. Pendant ce temps, Bruxelles s’accroche à une stratégie qui s’effondre en silence : celle de la régulation comme arme d’égalisation.
La méthode présupposait que les acteurs américains continueraient à exporter leurs produits vers le marché unique, afin d’y être encadrés. Elle vole en éclats dès qu’Anthropic décide qu’un modèle ne sortira pas du territoire.
On ne régule pas une absence.
Le décret envisagé par la Maison Blanche instaure un mécanisme d’approbation préalable. Washington se réserve le droit de bloquer juridiquement l’exportation de ses propres laboratoires vers les juridictions de son choix.
Anthropic et OpenAI ne décideront plus seuls de leur clientèle : l’État fédéral signera, ou refusera de signer. La régulation américaine, si longtemps présentée comme un frein à l’innovation, devient un instrument d’assignation géographique.
Le marché libre reste libre, tant que Washington l’autorise. Et le jour où la Maison Blanche estimera que l’Europe pose trop de questions sur la concurrence, l’écosystème entier des modèles fondamentaux pourra basculer hors de portée juridique du continent en quelques signatures avec un gros stylo.
Reste l’angle mort que tout le monde regarde sans le voir. Mythos a fuité sur Discord quelques semaines après son lancement. Le contrôle stratégique d’Anthropic présente la particularité d’être théoriquement étanche et, en pratique, poreux.
Pendant que les ministres européens débattent du droit d’accès officiel, les acteurs malveillants, eux, n’attendent pas l’invitation. La porte d’entrée principale est verrouillée. La fenêtre du sous-sol est entrouverte.
Et lorsque l’arme finira par circuler en dehors du club, ce ne seront ni Bruxelles ni Washington qui en fixeront les conditions d’usage.
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Pendant ce temps à Oakland, ép. 2
Lundi matin, Greg Brockman s’avance vers la barre. Le cofondateur et président d’OpenAI sait à quoi s’attendre : deux jours sous le feu croisé des avocats de Musk, qui ont lu chaque mail interne et préparé leurs angles d’attaque avec la patience d’un chasseur à l’affût.
Première salve, immédiate. Comment expliquer qu’une participation, aujourd’hui valorisée à près de 30 milliards de dollars, ait atterri dans votre poche sans que vous ayez investi un centime au départ ? Brockman tente la défense par la mission. OpenAI demeure une organisation à but non lucratif, plaide-t-il, et le fonds propre de la structure commerciale, valorisé jusqu’à 200 milliards, en fait l’une des fondations les mieux dotées au monde.
L’argument tient.
Il devient nettement plus inconfortable à la question suivante : pourquoi n’avez-vous pas, vous personnellement, reversé votre participation à la fondation d’origine ? La réponse se perd entre une hésitation et une reformulation.
La riposte de Brockman prend la forme d’une série d’anecdotes embarrassantes à l’égard du plaignant.
En 2017, Musk aurait débauché plusieurs ingénieurs d’OpenAI pour les faire travailler gratuitement pendant des mois sur le pilote automatique de Tesla. Toujours en 2017, c’est lui qui aurait posé la condition du basculement vers le commercial : « Une fois qu’on aura un grand résultat, alors et seulement alors on pourra envisager le for-profit. » Le grand résultat est arrivé quelques mois plus tard, quand un programme d’OpenAI a battu pour la première fois un champion humain dans un jeu vidéo de stratégie.
Brockman glisse aussi cette confidence d’autrefois, livrée par Musk en personne : il comprenait le sentiment de ne pas contrôler une entreprise qu’il avait fondée, et il détestait cette sensation. Le témoin n’a pas eu besoin de préciser à quoi il faisait allusion. Tout le monde dans la salle connaissait le passé du plaignant.
Détail qui n’avait pas filtré : avant même l’ouverture de l’audience, Musk avait pris son téléphone pour sonder Brockman au sujet d’un accord à l’amiable. Brockman lui propose un « walkaway » : chacun retire ses billes, on se serre la main.
Le téléphone reste muet. Musk préfère visiblement la salle d’audience.
Le casting de la semaine promet quelques moments épicés. Mercredi, place à Shivon Zilis, ancienne membre du conseil d’administration d’OpenAI, aujourd’hui dirigeante chez Neuralink et mère de quatre des enfants de Musk. La cour l’attend sur les décisions de gouvernance prises aux origines de la firme, à une époque où Musk pesait encore lourd dans les arbitrages.
Satya Nadella suit dans la foulée. Le patron de Microsoft devra certifier sous serment qu’au moment d’investir treize milliards de dollars dans OpenAI, son entreprise n’avait connaissance d’aucune promesse antérieure faite à Musk.
Sam Altman, lui, fera son entrée le 11 mai. On garde le meilleur pour la fin.
Enjeux et perspectives
Témoin après témoin, le procès commence à dévoiler sa mécanique réelle.
Les avocats de Musk ne cherchent pas la fraude spectaculaire ; ils construisent un récit d’érosion progressive, où la mission de 2015 se trouve vidée de sa substance par mille décisions individuellement défendables, dont la somme aboutit à une firme valorisée à un demi-trillion et une fondation transformée en façade comptable.
Le pari est patient : faire admettre à la juge Gonzalez Rogers que la trajectoire elle-même constitue la preuve.
Voir le président d’une organisation à mission non lucrative patiner pour expliquer pourquoi ses 30 milliards personnels ne nourrissent pas la fondation qu’il préside, c’est l’instant où le rideau tombe en biais. Si la richesse engendrée finit dans les poches de ceux qui l’ont portée, à partir de quel moment la mission devient-elle un simple costume de scène ?
Quant au « walkaway » avorté, il dit tout de l’esprit du procès.
Musk tenait la porte de sortie : un coup de fil, deux signatures, et on n’en parle plus. Il l’a refermée pour reprendre sa place au premier rang, devant les caméras, devant le défilé sous serment de ses anciens lieutenants. Oakland est devenu son théâtre, et il y joue le rôle du visionnaire trahi avec la gourmandise d’un acteur qui a attendu ce monologue toute sa vie. Qu’il gagne ou qu’il perde devant la cour, l’essentiel est ailleurs : il aura tenu le micro pendant trois semaines.
Trois semaines d’audience, des dizaines d’heures de déposition, des centaines d’articles à venir. Tout le monde sortira de la salle convaincu d’avoir vu la vérité.
Personne ne sera d’accord sur laquelle.
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A vue de nez
Mark Zuckerberg n’a jamais tout à fait digéré que les humains aient un visage plutôt qu’un code-barres.
Le projet Name Tag de Meta promet de corriger ce détail anatomique. L’idée : doter les Ray-Ban et Oakley connectées d’une fonction de reconnaissance faciale en temps réel, capable d’identifier n’importe qui dans la rue.
Deux versions sont à l’étude. La première limite la fonction au cercle d’amis de l’utilisateur. La seconde l’étend à tous les profils publics des réseaux du groupe, soit plusieurs milliards de visages.
La riposte est venue groupée. Une coalition de plus de soixante-dix organisations, dont Human Rights Watch, a publié début avril un texte exigeant l’abandon pur et simple du projet.
L’argumentaire pointe les situations où l’identification subie devient un acte de violence. Une femme qui a fui un conjoint abusif et a quitté la ville pour disparaître. Un militant rentre chez lui après avoir manifesté contre un régime autoritaire. Un migrant sans papiers croise un inconnu dans la rue. Pour chacun, le visage est précisément ce qu’il faut pouvoir cacher pour rester en vie ou en liberté.
La coalition dénonce vivement le fait que Zuckerberg aurait pour stratégie de profiter du chaos politique ambiant outre-Atlantique pour lancer la fonction en douce.
Elle pose aussi la question que Meta n’avait pas anticipée : la firme a-t-elle déjà discuté avec les services américains de l’immigration ?
La réponse importe peu. Plusieurs témoignages indiquent que des agents de l’ICE utilisent déjà les Ray-Ban Meta sur le terrain, de leur propre initiative. Aucun contrat, aucune convention, aucune autorisation. Il a suffi de passer en caisse.
La défense de Meta s’est jouée en deux temps, dans la même interview. Alex Himel, dirigeant des produits portables, a commencé par balayer les rumeurs sur la reconnaissance faciale d’un revers de main : information manquant de contexte . Trois phrases plus tard, le même Himel reconnaissait que la fonctionnalité était très attendue par les utilisateurs. Tout et son contraire.
Sur les réseaux, le doute prend les devants. Une scène se répète, filmée des dizaines de fois ces dernières semaines : un passant croise un porteur de Ray-Ban Meta, le voit s’attarder une seconde de trop, se fige et lance la phrase qui résume une époque : « Arrêtez de me filmer. » Le binoclard lève les mains, jure qu’il ne filmait pas, ou ne répond rien du tout. Personne ne peut vérifier.
Une paire de lunettes ordinaires vient de devenir un objet impossible à regarder en face.
Enjeux et perspectives
Le calcul de Meta repose sur un principe éprouvé : déployer le matériel d’abord, activer les fonctionnalités ensuite. Les Ray-Ban connectées ont été lancées sans reconnaissance faciale mais avec tout le hardware nécessaire pour l’allumer le jour où la pression réglementaire faiblira.
La stratégie consiste à placer les autorités face à un fait accompli, car on ne légifère pas sur un produit déjà installé sur des millions de visages avec la même célérité que sur un projet en gestation. Le temps joue en faveur de Meta, comme il l’a fait pour Facebook entre 2008 et 2018 dans sa collecte de nos données personnelles.
L’angle ICE révèle l’autre versant de la colline : quand un outil grand public peut être détourné par un agent fédéral sans qu’aucun contrat ne soit signé, la frontière entre le secteur privé et la surveillance d’État s’évapore. Meta n’a pas besoin de pactiser avec les services de l’immigration : il lui suffit de mettre la fonctionnalité sur le marché. La sous-traitance fonctionne par défaut, sans accord formel.
C’est aussi l’innovation discrète du dispositif : vendre une infrastructure de reconnaissance qui peut servir à n’importe quel acheteur, du vidéaste curieux à l’agence fédérale, sans oublier le pervers voyeur.
La reconnaissance faciale embarquée bouleverse tout. Le jour où elle sera activée, sortir dans la rue cessera d’être un acte neutre pour devenir une autorisation tacite d’être identifié par quiconque porte la bonne paire de lunettes.
Le droit de marcher incognito reposait jusqu’ici sur une protection si évidente qu’aucun texte n’avait jamais songé à l’inscrire. Le visage n’était pas considéré comme une donnée personnelle parce qu’il n’avait jamais eu besoin de l’être : un passant croisé restait un passant croisé, son nom et son adresse mouraient avec le coin de la rue.
Cette frontière s’apprête à être effacée sur le plan technique. Demain, l’anonymat ne se présumera plus. Il se demandera.
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Le regret du Nobel
Demis Hassabis a quarante-neuf ans et un parcours qui ressemble à un roman d’apprentissage écrit pour rendre jaloux les autres.
Deuxième meilleur joueur d’échecs au monde dans sa catégorie d’âge à treize ans. Programmeur sur Theme Park, l’un des jeux vidéo les plus vendus de la décennie 1990, à dix-sept ans. Doctorat en neurosciences cognitives à University College London. Fondation de DeepMind à Londres en 2010 et sa revente à Google en 2014 pour 600 millions de dollars.
Et puis, en octobre 2024, le Nobel de chimie pour AlphaFold, le système qui a résolu en quelques mois un problème de biologie sur lequel trois générations de chercheurs se cassaient les dents.
C’est cet homme qui s’est récemment installé sur un plateau pour livrer une confession qu’on n’attend pas d’un dirigeant à la tête de la division IA de Google. L’IA aurait dû rester plus longtemps au laboratoire avant d’être précipitée dans la course aux chatbots. Il aurait préféré guérir le cancer.
Hassabis raconte le « code red » de fin 2022, quand ChatGPT est sorti et que tout l’agenda de la recherche fondamentale a basculé, en quelques semaines, vers la guerre des assistants conversationnels.
Lui qui rêvait de faire de DeepMind un CERN de l’intelligence artificielle, pensé sur vingt ans, s’est retrouvé catapulté à la tête d’une production de modèles à cadence industrielle.
Le lauréat du Nobel pour avoir déchiffré le langage des protéines passe désormais ses journées à arbitrer la prochaine version d’un chatbot grand public. Reste à savoir si la confession est sincère ou si elle constitue, pour le PDG d’une division dont les marges dépendent précisément de ces chatbots, le luxe de regretter à voix haute ce qu’on continue de produire à plein régime.
Le constat qu’il pose est sec.
Les meilleurs ingénieurs de la planète ne cherchent plus de remèdes, ils optimisent des modèles pour résumer des réunions Zoom. La phrase passerait pour de la coquetterie chez n’importe quel autre PDG. Dans la bouche de Hassabis, elle ressemble à un rapport d’autopsie rédigé par le chirurgien lui-même.
Enjeux et perspectives
AlphaFold reste l’étalon-or que personne ne peut concurrencer.
Trois millions de chercheurs l’utilisent dans cent quatre-vingt-dix pays, et Hassabis aime dire qu’il représente l’équivalent d’un milliard d’années de thèses de doctorat condensées dans une base de données. C’est le seul Nobel jamais remporté par Google, et il ne récompense pas un chatbot.
Une avancée de cette ampleur est un événement par décennie. Un nouveau modèle conversationnel sort tous les trois mois
La critique de Hassabis n’est pas une critique de l’IA générative en tant que telle. Il en dirige l’un des plus grands producteurs mondiaux. Sa remarque porte sur l’allocation des cerveaux.
L’IA grand public a aspiré toute l’attention du secteur au moment précis où la recherche fondamentale aurait dû consolider ses acquis. On dispose aujourd’hui d’outils capables d’écrire des paragraphes convaincants sur la médecine, et d’une recherche médicale moins financée qu’elle ne l’aurait été si DeepMind n’avait pas dû redéployer ses meilleurs ingénieurs pour tenir le rythme de la guerre des modèles.
Reste l’angle qui inquiète Hassabis lui-même. Il situe l’AGI à cinq ou dix ans et estime que l’alignement des agents autonomes n’est toujours pas résolu.
Les agents arrivent dans les produits grand public bien avant que les garde-fous soient en place, et la pression concurrentielle qui a précipité l’essor de ChatGPT joue désormais sur des systèmes capables d’agir dans le monde réel, et non seulement de simuler une conversation intelligente.
Hassabis ne le dit pas ouvertement, mais on entend la suite entre les lignes : si la course aux chatbots a déjà sacrifié la recherche fondamentale, on voit mal ce qui protégera quoi que ce soit quand les agents auront les clés.
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Seize mois d’avance
Pendant que Demis Hassabis confessait sur un plateau ses regrets de n’avoir pas pu consacrer DeepMind à la guérison du cancer, une équipe de chercheurs aux États-Unis et au Royaume-Uni publiait tranquillement les résultats qui lui donnent partiellement tort. Sans Nobel, sans tournée médiatique, sans levée de dix milliards. Juste un papier scientifique, des bourses publiques, et une démonstration qui contredit l’argument par les faits.
Le système, entraîné sur les scanners abdominaux de centaines de milliers de patients, repère les signes annonciateurs du cancer du pancréas en moyenne 16 mois avant l’apparition des premiers symptômes.
Pour comprendre ce que représentent seize mois sur ce front-là, il faut rappeler une statistique : le cancer du pancréas ne laisse en vie que treize pour cent de ses patients cinq ans après le diagnostic, précisément parce qu’on le découvre trop tard.
Seize mois d’avance, dans cette discipline, sont la différence entre l’autopsie programmée et la chirurgie utile.
Le mécanisme tient d’une obstination que seule une machine peut soutenir.
Le pancréas envoie des signaux faibles longtemps avant que la tumeur ne devienne visible : variations infimes de la densité tissulaire, déformations de quelques millimètres au contour de l’organe, modifications de texture imperceptibles à l’œil nu. Ces motifs apparaissent sur des scanners que les radiologues classaient, en routine, comme normaux. Le cancer écrivait son nom sur les images depuis des années. Il manquait simplement un lecteur.
Le système s’invite dans les scanners déjà prescrits pour d’autres motifs et transforme chaque examen de routine en dépistage opportuniste, sans coût ni irradiation supplémentaire. La logique prolonge celle des modèles PANDA et GRAPE du chinois Alibaba (cf. MdD#39), avec un gain temporel supérieur sur la fenêtre de détection.
On va vers le mieux.
Enjeux et perspectives
Le décalage entre cette annonce et la confession de Hassabis reflète mieux que tout l’état réel de l’IA en 2026.
D’un côté, le patron de DeepMind regrette à voix haute que ses meilleurs ingénieurs aient été aspirés par la guerre des chatbots. De l’autre, une poignée d’équipes universitaires, sans le quart de ses ressources, livrent en silence les outils qui sauveront des dizaines de milliers de vies dès qu’on les déploiera.
La recherche médicale par IA a continué d’avancer pendant que la Silicon Valley se chamaillait sur la couleur suivante de l’interface.
La performance technique ne suffira pourtant pas.
Détecter un cancer 16 mois avant les symptômes ne sert à rien si le système de santé n’est pas équipé pour absorber le flux. Le prochain goulet d’étranglement n’est plus algorithmique, il est humain et financier. Aucune mise à jour logicielle ne crée des lits d’hôpital ni ne forme des oncologues.
Reste un paradoxe que l’algorithme ne résoudra pas : le cancer du pancréas demeure l’un des plus rétifs au traitement, même lorsqu’il est diagnostiqué tôt. La chimiothérapie et la chirurgie n’ont pas connu le bond technologique que l’imagerie vient de réaliser. Pour que ces seize mois deviennent des années de vie, il faudra que la pharmacologie rattrape son retard.
Si l’IA scientifique avance malgré la cohue commerciale, elle progresse à un rythme strictement proportionnel aux miettes budgétaires qu’on lui concède.
Trois millions de chercheurs utilisent AlphaFold, mais combien de DeepMind faudrait-il pour que chaque organe humain dispose de son propre système de détection précoce ?
Tant que les meilleurs ingénieurs de la planète continueront d’arbitrer la prochaine version d’un assistant conversationnel, le cancer continuera, par défaut, à écrire son nom sur des scanners que personne ne sait encore lire en temps utile.
De quoi rendre amère Demis.
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Mon beau bonnet
Depuis cinquante ans, parler à une machine consiste à taper sur des touches en plastique pendant qu’un curseur clignote sur un écran rétroéclairé.
Le clavier date des années 1860, la souris des années 1960, l’écran des années 1970. Trois technologies vieilles comme le rock’n’roll, qui n’ont jamais été sérieusement remises en cause parce qu’aucune autre n’avait su prouver qu’elle pouvait faire mieux.
La voix s’y est essayée, sans convaincre pleinement. Le tactile a raffiné la souris sans la remplacer. Les casques de réalité virtuelle ont fait fortune lors des conférences et foiré dans les foyers.
Tout cela est en train de changer pour une raison simple : la prochaine interface révolutionnaire ne sera ni gestuelle ni vocale. Elle sera mentale.
Cette frontière remue les laboratoires depuis quelques années. D’un côté, Neuralink, Synchron et Precision Neuroscience apprennent à lire et, bientôt, à écrire dans le tissu cérébral humain au moyen d’implants chirurgicaux. De l’autre, Cortical Labs cultive des neurones humains sur silicium pour exécuter des programmes informatiques.
Au milieu, une zone grise où l’on cherche à construire l’interface cerveau-machine grand public, celle qu’on porte comme une montre, qui ne demande ni chirurgien ni autorisation médicale, et qui transformerait progressivement la pensée en commande.
C’est dans cette zone qu’une jeune pousse californienne vient de planter son drapeau, en sortant de son chapeau un produit qui ressemble à un accessoire de mode.
Sabi a choisi le bonnet.
Un couvre-chef textile, gris clair sur les rendus officiels, qu’on enfilerait le matin comme on enfile une casquette, et qui lirait la parole intérieure pour la convertir en texte.
Trente mots par minute au lancement, promet la jeune pousse, avec une progression à l’usage. Pas de craniotomie, pas de neurochirurgien, pas de protocole hospitalier. La proposition tient en une formule : domestiquer la neurotechnologie en la faisant passer pour un accessoire.
Le tour de table aligne les noms qui rassurent : Khosla Ventures, Accel, Initialized Capital, et Kevin Weil, l’ancien directeur produit d’OpenAI. Ce que Sabi ne montre pas, en revanche, est tout aussi parlant. Aucune publication évaluée par des pairs. Aucune métrique d’exactitude n’est rendue publique. Aucun prototype n’a été testé indépendamment.
La promesse repose entièrement sur la confiance accordée à la jeune pousse et à ses bailleurs. Le défi technique, lui, tient en une image. Lire la pensée à travers la boîte crânienne, c’est tenter d’écouter une conversation à travers un mur de béton.
Les implants invasifs collent leur micro directement sur les neurones, Sabi se contente de poser le sien sur la paroi.
La startup parie qu’une avalanche de capteurs textiles, combinée à un modèle d’IA propriétaire, suffira à reconstituer nos pensées. La communauté scientifique, elle, attend les chiffres avec la patience polie qu’on réserve aux promesses extraordinaires.
Enjeux et perspectives
Si Sabi tient ne serait-ce qu’une fraction de sa promesse, c’est tout l’écosystème numérique tel que nous le connaissons qui s’écroule.
Le clavier disparaît parce qu’on n’aura plus besoin d’écrire. La souris devient inutile, car on ne pointera plus. L’écran lui-même perd son rôle central, puisque la commande précède l’affichage. Sabi ne vend pas un nouveau gadget, elle vend l’extinction programmée des trois objets qui ont défini l’informatique grand public depuis sa naissance.
La convergence biologique-artificielle s’opère dans les deux sens, et c’est là que le vertige commence.
Cortical Labs cultive des neurones humains sur des puces et les fait jouer à des jeux vidéo (cf. MdD#45). Neuralink injecte ses fils dans le cortex de patients tétraplégiques pour leur redonner un peu de motricité numérique. Sabi tente la version textile et grand public du même mouvement de fond. Aucun de ces projets n’est vraiment isolé ; ils dessinent ensemble un futur où la distinction entre l’humain et la machine cesse d’être tranchée par la peau.
Les régulateurs européens, qui peinent encore à légiférer sur les chatbots, n’ont aucun cadre pour ce qui arrive. La pensée n’a jamais été considérée comme une donnée personnelle au sens juridique, parce qu’elle restait illisible. Cette construction-là est, elle aussi, en train de céder.
Reste l’angle que les promoteurs eux-mêmes devraient redouter.
La pensée n’est pas un texte stocké quelque part dans la tête, prêt à être transcrit. C’est un flux mêlant intentions assumées, ébauches contradictoires, opinions diffuses et fragments inavouables.
Tout être humain cogite en permanence des choses qu’il ne dirait jamais à voix haute, parce que la pensée échappe au filtre social. Un appareil qui transcrit en temps réel la parole intérieure ne lit pas seulement ce qu’on veut dire, mais aussi tout ce qu’on n’a pas encore décidé de taire.
Sabi promet trente mots par minute. Elle ne précise pas lesquels.
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Quitte ou double
India Desjardins écrit depuis vingt ans. Le journal d’Aurélie Laflamme, sa série phare, s’est vendu à plus d’un million d’exemplaires au Québec et a été traduit en plusieurs langues.
Sa voix est instantanément reconnaissable : un mélange de tendresse adolescente, d’autodérision sentimentale et de cette diction québécoise qui glisse les anglicismes comme on lance des clins d’œil. Une plume qu’on n’imite pas par hasard.
Pourtant, début mai, elle découvre qu’une IA générative produit, sur simple demande, des textes qui ressemblent furieusement aux siens. Un clonage stylistique, virgules comprises.
L’autrice raconte la scène avec un sourire un peu fatigué. Une amie l’avertit qu’un chatbot en ligne propose de générer du contenu « dans le style d’India Desjardins ». Elle teste, par curiosité.
La machine s’exécute.
En quelques secondes, un texte sort : ton juste, vocabulaire familier, rythme reconnaissable. Sa réaction tient en cinq mots qu’elle aurait pu écrire elle-même dans l’un de ses romans pour évoquer une rupture amoureuse ou une amitié déçue. « Ça fait un peu mal, quand même. »
Le mécanisme est connu, et chaque écrivain y passera tôt ou tard. Les modèles de langage ont été entraînés sur d’immenses corpus de textes, dont une partie a été collectée sans l’autorisation des ayants droit.
Plus une plume est singulière, plus elle laisse des traces statistiques exploitables. Une autrice à succès, traduite, lue, citée, devient mécaniquement une cible privilégiée du clonage stylistique. Sa singularité même se retourne contre elle. Ce qui faisait sa valeur unique sur le marché du livre devient le matériau d’une production de substitution, à coût marginal nul, livrable sur demande.
Desjardins ne réclame pas de procès retentissant. Elle pose juste des questions.
Quelle autorisation ? Quelle compensation ? Quelle limite ? Et qui, au juste, signe le clone ? Elle rappelle qu’écrire un livre, pour elle, prend des années. La machine n’a besoin que de quelques secondes pour en reproduire l’apparence. Ce décalage entre le temps humain de la création et le temps algorithmique de la reproduction touche moins à la technique qu’à la civilisation.
Enjeux et perspectives
Le cas Desjardins incarne déjà la première vague visible d’un phénomène que les industries culturelles n’ont pas encore commencé à mesurer. Tous les auteurs vivants dont l’œuvre est numérisée et indexée sont aujourd’hui des candidats potentiels au clonage stylistique.
Les plus reconnaissables restent les plus exposés. Quand on demande à un modèle d’écrire dans le style d’Amélie Nothomb, de Stephen King ou de Michel Houellebecq, la machine ne renvoie pas un message d’erreur, elle s’exécute. Une carrière entière de travail, de doute, de réécriture, devient un paramètre activable par mot-clé.
La question juridique reste largement ouverte. Le style, en droit français comme en droit québécois, n’est pas protégé en tant que tel. On protège une œuvre, une formulation précise, parfois un personnage, jamais une manière d’écrire.
Cette zone grise a longtemps suffi parce qu’imiter sérieusement le style d’un auteur exigeait du talent et du temps. L’imitateur produisait du pastiche. L’IA générative déplace l’enjeu : elle produit des textes assez proches de l’original pour en assurer les fonctions, sans jamais reprendre une phrase identifiable.
Le droit d’auteur sait protéger des phrases. Il ne sait pas encore protéger des voix.
Reste la dimension qui touche au plus profond : une plume singulière, c’est une manière d’habiter le monde, de le regarder, de le dire. Pour un écrivain, retrouver son style dans la bouche d’une machine relève de l’usurpation d’identité. Quelque chose qu’il avait mis trente ans à construire, à affiner, à nettoyer des mauvaises habitudes, lui revient sans avoir traversé aucune des années qu’il y avait consacrées.
La douleur d’India Desjardins est celle d’une artiste qui voit son intimité créative offerte en libre-service. Ça fait mal un peu, quand même.
Et ça ne fait que commencer.
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App sous le radar : Denovo
Le pitch
Denovo se présente comme un cofondateur IA. En moins de dix minutes et sur la base d’une simple idée jetée dans un chat, la plateforme génère un business plan, un pitch deck, un modèle financier, une identité visuelle et même une web app fonctionnelle. Trois phases s’enchaînent : Ideate pour valider l’idée et chiffrer le marché, Build pour produire les assets, Operate pour piloter ensuite le marketing et la prospection via plus de mille intégrations. Le tout en conversation, sans Excel, sans freelance, sans agence.
La cible
Le fondateur solo qui a une idée et pas d’équipe. L’entrepreneur sans culture technique qui se serait découragé à la première facture de développeur. Le side-projecteur qui veut tester un concept un dimanche soir avant de retourner à son vrai travail le lundi. Bref, tous ceux pour qui la friction du démarrage tient lieu, depuis trop longtemps, de cimetière à idées.
Les plus
Vitesse brute, d’abord. Pitch deck, logo, modèle financier et web app sortent du même fil de discussion en quelques minutes. Itération instantanée ensuite : au lieu d’attendre quinze jours qu’un prestataire revoie sa copie, la v2 arrive en trente secondes. Les chiffres de marché s’appuient sur des sources sectorielles fiables plutôt que sur des estimations de complaisance. Quand l’outil annonce la taille d’un marché potentiel, il puise dans des bases de données économiques sérieuses, pas dans son chapeau. Le tarif d’entrée reste honnête, avec un free tier réellement utilisable et un Pro à vingt-cinq dollars par mois. Et les mille intégrations couvrent à peu près tout ce dont une jeune pousse a besoin pour exister sur les plateformes : Slack, Gmail, GitHub, LinkedIn, Instagram, la routine.
Les moins
La fiabilité tient sur les quatre-vingts pour cent prévisibles d’un projet, et lâche sur les vingt pour cent complexes. Le fondateur reste donc indispensable dès que la situation sort des sentiers battus, ce qui réduit la promesse d’autonomie à une formule marketing. Surtout, produire une web app ne signifie pas avoir un produit, et générer un pitch deck en dix minutes ne signifie pas avoir un business. Le risque de sur-confiance est réel : voir sortir des assets professionnels en quelques minutes peut faire passer la simple existence du dossier pour une preuve de viabilité. L’écart entre le Pro à vingt-cinq dollars et l’Enterprise à deux mille cinq cents marque enfin une rupture brutale, sans palier intermédiaire pour les structures qui dépasseraient le solo sans atteindre la grosse boîte.
Verdict
Denovo efface une friction réelle, celle qui transformait jusqu’ici la plupart des idées en velléités. Pour quiconque démarre sans équipe ni budget, l’outil constitue un véritable atout qui mérite un essai. Reste à se rappeler que la machine produit la mise en forme du business, pas le business lui-même. Avoir un beau pitch deck en dix minutes ne fera jamais de vous un entrepreneur. Tout au plus le détenteur d’un beau pitch deck.
Source
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