Publication du 28 juin 2026
Edition n°59
Il existe encore des endroits où l’on demande une autorisation. Une porte fermée. Un formulaire. Un guichet. Une main levée avant de parler. Des petites lenteurs humaines qui rappellent une chose assez embarrassante pour notre époque: ralentir, parfois, sert à autre chose qu’à perdre du temps.
La modernité déteste ces frottements. Elle les appelle obstacles, irritations, points de friction. Elle ne dit jamais qu’ils servent parfois à réfléchir. À temporiser. À vérifier que quelqu’un est bien en train de faire ce qu’il croit faire.
On a donc appris à les retirer. Poliment. Un clic de moins. Une étape supprimée. Une validation automatisée. Une décision préremplie. Le progrès avance rarement en fracassant les portes. Il préfère huiler les gonds jusqu’à ce qu’on oublie ce qui les fait grincer. Puis, il appelle cela une meilleure expérience utilisateur.
Le plus troublant n’est pas que tout aille plus vite. C’est que la vitesse finit par passer pour une preuve. Si cela fonctionne, ça s’ouvre, ça répond et ça calcule, alors c’est possible. Et ce qui est possible devient vite acceptable. Puis normal. Puis invisible. Le miracle contemporain tient parfois à peu de chose : supprimer les moments où on aurait pu dire non.
Bienvenue dans le monde de demAIn, un monde où l’on n’abolit plus les limites. On les configure.
Le cerveau lent
Les professionnels du digital commencent à considérer l’IA comme on regarde un GPS après trois mauvais itinéraires: utile, brillant, vaguement inquiétant. On l’a installée pour gagner du temps. Elle en gagne. Beaucoup. Puis arrive le soupçon: à force de suivre la voix, on ne sait plus très bien lire le plan.
Selon l’enquête annuelle 2026 de BDM, menée avec SocIAty auprès de 807 professionnels du digital, la première inquiétude liée à l’IA n’est plus l’emploi, ni même les données. C’est la perte d’autonomie et d’esprit critique.
Voilà le vrai bug: la machine ne vole pas seulement des tâches. Elle dissout une partie du jugement.
Les rédacteurs et les développeurs sentent le courant d’air avant les autres. Logique. Ils vivent déjà avec cette présence au-dessus de l’épaule: celle qui termine les phrases, arrange le code, propose l’angle, corrige la syntaxe, reformule la pensée. Très vite, le confort devient anesthésie. On ne pense pas moins, mais on pense plus tard.
L’enthousiasme, lui, baisse le volume. Les professionnels restent majoritairement favorables à l’IA, mais leur sourire devient plus crispé. La lune de miel se poursuit, dans une chambre mieux éclairée. On voit désormais les câbles au sol, les clauses en petits caractères, et cette étrange trace sur l’oreiller: celle d’un cerveau qui s’est assoupi pendant que l’outil travaillait.
Enjeux et perspectives
Le sujet n’est pas de savoir si les professionnels doivent utiliser l’IA. Cette question est déjà morte, enterrée sous trois présentations PowerPoint et un plan de transformation digitale. Le vrai sujet commence après: comment utiliser une machine qui répond vite sans devenir lent soi-même ?
Car l’IA a une élégance toxique. Elle ne brutalise pas l’intelligence. Elle la borde. Elle sert une réponse propre, polie, structurée, avec ce ton d’assurance qui transforme une approximation en évidence. Le danger ne vient pas de l’erreur grossière. Celle-là se voit encore. Il vient de la réponse suffisamment bonne pour passer crème.
C’est précisément là que le cerveau ralentit. Pas dans la production. Dans la contradiction. Il écrit plus vite, résume plus vite, code plus vite, décide parfois plus vite. Mais il doute moins. Il vérifie moins. Il laisse passer des choses qu’il aurait autrefois senties de travers. L’intelligence artificielle n’éteint pas la pensée. Elle baisse son volume.
Les entreprises adorent quantifier ce qui accélère. Temps gagné, coût réduit, volume produit. Elles mesurent beaucoup moins ce qui s’émousse. Le doute. La vérification. Le désaccord intérieur. Cette petite résistance mentale qui empêche de confondre fluidité et vérité. Dommage: c’est souvent là que se trouve le métier.
La formation à l’IA devra donc cesser d’être uniquement une formation à l’usage. Prompter mieux, automatiser plus, intégrer Copilot dans tous les recoins du bureau: très bien. Mais il faudra aussi apprendre à interrompre la machine. À lui répondre non. À reprendre la main sur une phrase trop lisse, une synthèse trop évidente, une recommandation trop confortable.
La suite ne départagera donc pas les utilisateurs et les réfractaires. Elle séparera ceux qui savent encore résister à la réponse de ceux qui applaudissent parce qu’elle est arrivée vite. L’esprit critique n’est pas ce qui freine l’intelligence. C’est ce qui l’empêche de prendre toutes les descentes pour des raccourcis.
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Only human after all
Chez Amazon, l’humain ne supervise déjà plus vraiment l’IA. Il la regarde passer. Vite. Trop vite.
Selon Eric Brandwine, vice-président d’Amazon Security, les agents internes enchaînent désormais plusieurs dizaines d’actions par minute. À cette vitesse, la validation étape par étape devient une décoration de bureau. Jolie, rassurante et inutile.
Amazon a donc changé de logique. Chaque agent dispose de son propre identifiant. Chaque action est enregistrée. Chaque mouvement reste rattaché à l’employé pour lequel la machine agit. Le contrôle existe encore, sur le papier. Il a seulement quitté la main humaine pour rejoindre des politiques dynamiques, ces barrières invisibles qui disent à l’agent ce qu’il peut faire, jusqu’au moment où il le fait trop bien.
Brandwine assume le glissement avec une franchise presque insolante. « Chez Amazon, nous ne sommes pas de grands partisans de l’intervention humaine dans la boucle », explique-t-il. Traduction: la boucle existe toujours, mais l’humain a été prié de ne pas trop l’encombrer. Il ralentit. Il fatigue. Il s’habitue. Pire encore, il cligne des yeux.
Pour justifier cette sortie progressive, Brandwine invoque la « normalisation de la déviance », concept formalisé par la sociologue Diane Vaughan. Le mécanisme est vieux comme les salles de contrôle: une alarme sonne, rien n’explose. Elle ressonne, toujours rien. Au bout d’un moment, l’alerte devient le décor. Puis l’accident arrive avec la politesse glaciale des catastrophes qu’on avait cessé de prendre au sérieux.
Mais Amazon semble en tirer une conclusion étrange. Vaughan ne disait pas seulement que l’humain se fatigue. Elle montrait surtout comment les organisations apprennent à vivre avec l’anormal jusqu’à le trouver normal. Sortir l’humain de la boucle ne règle donc pas le problème. Cela risque seulement de déplacer l’habitude ailleurs. La déviance ne disparaît pas. Elle change d’interface.
Enjeux et perspectives
Ce glissement pose une question plus dérangeante que la simple vitesse d’exécution: à quel moment la responsabilité déléguée à une règle cesse-t-elle d’être une responsabilité ?
Amazon peut tout tracer. Identifiant de l’agent, action effectuée, employé concerné, politique appliquée. Tout sera lisible après coup. Magnifique. Aux dernières nouvelles, un log n’a pourtant jamais regardé une situation dans les yeux avant de choisir de ne pas appuyer sur le bouton.
C’est la grande élégance bureaucratique de l’IA agentique: construire des systèmes où tout est traçable et plus rien n’est vraiment assumé. On saura ce qui s’est passé. On saura quand. On saura par quel agent. On saura au nom de qui. Puis viendra l’autopsie: le graphe d’événements, la chronologie, la règle mal calibrée, le seuil trop large, le garde-fou ajouté après coup. Tout sera documenté. Rien ne dira qui aurait dû s’arrêter avant que le système fasse exactement ce qu’on ne lui avait pas interdit de faire.
La même semaine, Tesla rappelait plus de 14 000 Model Y à cause d’une étiquette manquante qu’un outil de vision embarqué n’avait pas détectée. C’est une vérification humaine qui a permis d’identifier le problème. Personne n’a publié de grand manifeste sur l’employé qui a vu ce que la machine a raté. On ne raconte jamais les catastrophes qui n’ont pas eu lieu. Elles font de mauvais communiqués de presse.
Brandwine a raison sur un point: l’humain se désensibilise, se fatigue, se trompe. C’est précisément pour cela qu’on l’a toujours mis dans la boucle. Non parce qu’il est fiable. Parce qu’il peut être tenu pour responsable. Une machine peut accélérer l’action, documenter l’action, répéter l’action. Elle peut même produire le rapport d’incident avec une élégance impeccable. Elle ne sait pas encore porter la part la plus lourde: celle du refus.
Et tant que ce refus compte, sortir l’humain de la boucle ne supprime pas la responsabilité. Cela la rend seulement plus difficile à assumer.
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La saison des MANGOS
Les GAFAM ont longtemps suffi à résumer le monde numérique. Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft: cinq lettres pour raconter une époque où l’on cherchait, achetait, publiait, travaillait et stockait au même endroit que tout le monde. L’acronyme avait la brutalité des choses évidentes. Il ne disait pas seulement qui gagnait de l’argent. Il disait par où passait le pouvoir.
Depuis quelque temps, le pouvoir change de sous-sol.
Le 9 juin 2026, un utilisateur de X a proposé un nouveau sigle: MANGOS. Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI, SpaceX. La blague a circulé vite parce qu’elle sentait autre chose qu’un mème. Les acronymes réussis ne décrivent jamais seulement des entreprises. Ils capturent un moment où le pouvoir change de pièce.
Les absents racontent autant que les présents. Apple disparaît, malgré son empire matériel et son milliard d’utilisateurs. Amazon sort du cadre, malgré AWS. Microsoft aussi, malgré Copilot, OpenAI et sa vieille capacité à redevenir indispensable au moment exact où l’on pensait pouvoir l’ignorer. Aucun de ces groupes n’est faible. C’est précisément ce qui rend leur absence intéressante: ils restent immenses, mais ne suffisent plus à nommer l’époque.
Les entrants dans l’acronyme racontent le nouveau centre de gravité. Deux labos d’IA générative. Un fabricant de puces devenu fournisseur officiel de carburant cognitif. Une entreprise spatiale qui relie l’orbite, les satellites, les fusées, l’accès à Internet et l’imaginaire impérial d’Elon Musk. Les GAFAM contrôlaient les plateformes. Les MANGOS contrôlent leurs fondations.
Enjeux et perspectives
La formule est imparfaite. C’est même pour cela qu’elle fonctionne. Microsoft manque à l’appel, alors que l’entreprise avance ses propres modèles MAI et rêve désormais de ne plus distribuer seulement l’intelligence des autres. Amazon développe Trainium pour réduire sa dépendance à Nvidia. Apple cherche encore sa voix, au sens propre comme au figuré, pendant que Google revient par Gemini, DeepMind et sa vieille manie de tout installer partout.
Personne ne veut finir locataire de son intelligence. C’est la grande leçon de cette décennie. Dans les années 2010, les entreprises découvraient un peu tard que les données étaient du pouvoir. Aujoud’hui, elles découvrent que les modèles, les puces et les data centers le sont davantage encore.
Même histoire. Décor plus cher. Facture électrique sous stéroïdes.
La guerre change de texture. Les GAFAM se battaient pour l’attention, la publicité, le temps d’écran, la boutique d’applications, la recherche, le panier, le cloud. Les MANGOS se battent pour le calcul, l’énergie, les talents, les câbles, les satellites, les semi-conducteurs, les modèles capables de devenir l’interface du monde.
Le capitalisme numérique quitte le salon. Il descend dans la soute.
C’est là que l’acronyme devient intéressant. Il ne dit pas qui gagnera. Il dit ce qui compte désormais. La couche visible perd du prestige. L’infrastructure reprend la couronne. Celui qui possède l’application capte l’utilisateur. Celui qui possède le modèle capte l’intention. Celui qui possède la puce capte tout le reste.
MANGOS prétend nommer l’époque. Il capture surtout un moment de bascule: celui où les anciens géants découvrent que la puissance ne se mesure plus seulement à la taille de leurs plateformes, mais à leur place dans la couche profonde du calcul. Les absents préparent déjà leur retour. Les présents savent qu’ils n’ont gagné qu’une place provisoire.
Un acronyme n’est jamais figé. C’est une une photo de famille prise juste avant la dispute.
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Hors sol
Elon Musk regarde le ciel. Peter Thiel regarde la mer. Deux directions opposées, même réflexe: quand la Terre devient trop réglementée, il reste toujours le fantasme d’en sortir. Trop de permis, trop de riverains, trop d’élus locaux, trop de gens ordinaires avec l’étrange prétention de demander où passent l’eau, l’électricité et les nuisances. Alors les data centers rêvent d’orbite ou de haute mer. Rien de personnel. Juste la souveraineté qui gêne la croissance.
SpaceX a désormais un nom pour son délire orbital: Starmind. Une constellation dédiée au calcul IA, alimentée par l’énergie solaire, censée faire tourner l’intelligence artificielle dans l’espace. Musk évoque jusqu’à un million de satellites. À ce stade, la démesure ne change plus de catégorie. Elle change seulement d’altitude.
Pendant ce temps, Panthalassa, startup soutenue notamment par Peter Thiel, veut installer des data centers flottants en haute mer. Pas seulement refroidis par l’océan, alimentés par lui. Des bouées autonomes, propulsées, sans ancrage au fond marin, capables de produire leur propre énergie grâce aux vagues. Le prototype Ocean-2 teste déjà le concept au large de l’État de Washington. Une tour d’acier de 70 mètres sous la surface. La poésie habituelle de la Sili-con Valley : Jules Verne dans un powerpoint.
Le point commun saute aux yeux. Le calcul ne cherche plus seulement de l’électricité. Il cherche un ailleurs. L’espace pour Musk. Les eaux profondes pour Panthalassa. Deux manières de dire la même chose sans l’écrire dans le communiqué : sur Terre, les permis, les riverains, les normes, l’eau, le bruit et la politique commencent à entraver la croissance exponentielle.
Alors on déplace la machine là où le droit international voyage plus lentement que le capital
Enjeux et perspectives
La géographie de l’IA devient une géographie de l’évitement. Les data centers terrestres consomment de l’énergie, dégagent de la chaleur, aspirent de l’eau, saturent les réseaux électriques et finissent par rencontrer cette vieille nuisance qu’on appelle un territoire. Quand une infrastructure devient aussi lourde qu’une usine, elle hérite des problèmes d’une usine: élus, voisins, associations, normes, délais, recours. Bref, tous ces gens désagréables qui demandent pourquoi leur rivière doit servir de radiateur.
Starmind promet le soleil quasi permanent de l’orbite. Panthalassa vend la puissance des vagues, le froid marin et l’éloignement des regards. Les deux récits ont l’élégance des solutions qui contournent le problème en changeant de planète, ou presque. Plus besoin de convaincre une ville si l’on peut monter au-dessus. Plus besoin d’affronter un territoire si l’on peut dériver au large. Le calcul devient offshore, littéralement.
C’est là que le vieux rêve libertarien de Thiel refait surface. Il avait déjà financé les fantasmes des «seasteading», ces communautés flottantes censées expérimenter de nouvelles formes de gouvernance loin des États, des impôts et des règlements. Panthalassa ne promet plus une cité indépendante, mais l’imaginaire reste voisin: mettre l’innovation à distance du politique. Remplacer la loi par l’ingénierie. Appeler cela efficacité.
Le plus frappant, dans ces projets, ce n’est pas leur folie technique, la tech en produit tous les mardis. C’est l’aveu qu’ils transportent. L’IA réclame désormais tellement d’énergie, de calcul, d’eau, d’espace et de silence politique qu’elle ne cherche plus seulement à optimiser ses infrastructures. Elle cherche des endroits où personne ne peut vraiment les discuter.
Après avoir colonisé nos écrans, elle lorgne les angles morts de la souveraineté: le ciel, la haute mer, les marges du droit. Tous ces territoires où la réglementation existe encore, mais avec un mauvais réseau.
La vraie question tient en une ligne: à quelle distance faut-il installer la machine pour que le politique arrive trop tard ? Musk répond par l’orbite. Thiel, ou du moins les mondes qu’il finance, par l’océan. Dans les deux cas, le vrai territoire rêvé n’est ni le ciel ni la mer. C’est l’endroit où personne ne votera contre.
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Qubit or not qubit
Après l’espace, la mer et les zones grises du calcul, voici la frontière qui ne se visite pas.
Les États-Unis veulent un premier ordinateur quantique utilisable pour la recherche scientifique d’ici 2028. Donald Trump a signé cette semaine, deux décrets pour accélérer l’effort. La machine n’est pas encore prête. Le calendrier, lui, est déjà politique.
Michael Kratsios, conseiller scientifique de la Maison-Blanche, assure qu’en deux ans c’est faisable. Le ministère de l’Énergie devra fixer les critères techniques, puis installer l’appareil dans un laboratoire gouvernemental, avec l’aide du secteur privé. Les noms ne sont pas donnés. Ils flottent pourtant dans la pièce: IBM, Microsoft, Google. Dans le quantique aussi, les ombres ont une capitalisation boursière.
Des ordinateurs quantiques existent déjà, mais ils se trompent encore trop. Ils promettent de simuler des molécules, inventer des matériaux, explorer des combinaisons que les machines classiques regardent comme un mur. Pour l’instant, ils avancent avec des béquilles en or. Chers, brillants, instables. Toute la difficulté est là. On ne leur demande pas seulement d’être puissants. On leur demande d’être fiables.
Le premier modèle américain n’aura pas l’envergure des futurs ordinateurs commerciaux promis pour la fin de la décennie. Ce sera une étape. Une machine utile avant la machine décisive.
Mais dans le quantique, l’utilité n’est pas seulement scientifique. Elle est aussi géopolitique.
Washington veut clairement planter le drapeau avant Pékin, ou du moins assez tôt pour ne pas avoir l’air de courir après. Car la Chine n’est pas spectatrice dans cette histoire. Elle investit, publie, expérimente, avance ses propres pions. Dans cette course, même un prototype peut devenir un message. Un qubit n’est jamais seulement à 0 ou à 1, il est très souvent américain et chinois à la fois.
Enjeux et perspectives
L’ordinateur quantique fascine parce qu’il change la manière même de calculer. Dans l’IA, on entraîne plus grand, on empile les puces, on refroidit des hangars. En physique quantique, le terrain change sous les pieds. Le calcul ne devient pas seulement plus musclé. Il devient une autre grammaire. Une autre manière de poser les questions à la matière.
C’est pour cela que l’annonce américaine dépasse la recherche scientifique. Elle parle de médicaments, de chimie, d’énergie, de défense, de simulation, mais surtout de souveraineté. Le pays qui maîtrisera le quantique ne gagnera pas seulement quelques secondes sur un benchmark. Il pourra voir certains problèmes avant les autres. Dans la compétition mondiale, c’est un avantage décisif. Et la cryptographie donne à cette course son parfum de guerre froide.
Le second décret,nencore plus explicite, demande aux administrations américaines d’accélérer leur migration vers la cryptographie post-quantique d’ici 2031, avec le NIST en éclaireur dès fin 2027. Autrement dit, Washington prépare déjà les serrures d’un monde où les anciennes clés pourraient se briser. La menace n’est pas encore pleinement opérationnelle. Elle suffit pourtant à déplacer les coffres.
C’est le vrai pouvoir des technologies stratégiques: elles agissent avant d’être mûres.
Le quantique n’a pas encore tenu toutes ses promesses, mais il oblige déjà les États à revoir leurs protections, les entreprises à surveiller leurs secrets, les chercheurs à courir après une machine qui n’existe qu’à moitié. Il n’a pas besoin d’être partout pour peser. Il suffit qu’il soit possible.
Reste le problème le moins spectaculaire, donc le plus sérieux : passer de la démonstration au système utile. Un ordinateur quantique opérationnel requiert des qubits stables, des taux d’erreur maîtrisés, des architectures fiables, des usages concrets et beaucoup de patience. Tout ce que les annonces politiques aiment condenser en une date. 2028, donc.
Un chiffre net posé sur une technologie qui ne l’est pas.
La suite se jouera dans cette tension: promettre sans savoir, protéger avant l’attaque, courir vers une puissance que personne ne sait encore maîtriser. Le quantique adore l’incertitude. Washington vient simplement de lui donner un calendrier. C’est peut-être imprudent.
C’est surtout très américain.
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16 ans et toutes ses dents
L’Australie a voulu faire ce que beaucoup de pays envisagent désormais: interdire les réseaux sociaux aux moins de 16 ans. Facebook, Instagram, TikTok, dehors.
Objectif officiel: protéger les adolescents du harcèlement, des algorithmes prédateurs et du temps passé en ligne devenu activité de fond. Une mesure claire, lisible, politiquement efficace. Donc forcément incomplète.
Trois mois après l’entrée en vigueur des restrictions, une première étude publiée dans le British Medical Journal, menée auprès de plus de 400 jeunes utilisateurs, constate un impact limité. Peu de changement chez les 12-13 ans. Une légère baisse chez les 14-15 ans. Une hausse chez les 16 ans et plus. La loi a fixé une frontière. Les ados l’ont traitée comme une suggestion.
Les contournements restent basiques: comptes enregistrés au nom de personnes plus âgées, faux profils, navigation privée. Rien de sophistiqué. Rien qui ressemble à une opération clandestine. Juste des adolescents, des paramètres et ce talent universel pour rendre nerveux les adultes qui dictent les règles.
La ministre australienne des Communications, Anika Wells, refuse l’idée d’un échec. Selon elle, la loi n’est pas défaillante. Ce sont les géants de la tech qui ne la respectent pas. Elle touche un point réel: les plateformes sont chargées de vérifier l’âge des utilisateurs et risquent jusqu’à 49,5 millions de dollars australiens d’amende.
Mais l’argument a ses limites. Quand une interdiction dépend entièrement des acteurs qu’elle prétend contraindre, la solidité de la règle tient déjà du pari.
Enjeux et perspectives
L’Australie sert de test mondial. Royaume-Uni, Malaisie, Émirats arabes unis, Nouvelle-Zélande regardent de près. La question n’est plus de savoir s’il faut mieux protéger les mineurs en ligne. Ce consensus existe. La vraie difficulté commence juste après: comment appliquer une limite d’âge dans des espaces conçus pour réduire toute friction d’entrée et où tout le monde connait le videur ?
Cette vérification d’âge soulève un autre problème. Les plateformes peuvent utiliser des outils d’IA d’indentification fondés sur des photos, ou demander une pièce d’identité à certains utilisateurs. Pour protéger les adolescents de systèmes trop intrusifs, on crée donc des systèmes encore plus intrusifs… Le numérique adore ce genre de boucle: chaque problème devient l’occasion d’ajouter une couche de collecte, de tri et de conformité.
Les plateformes ont aussi prévenu qu’une interdiction trop stricte pourrait pousser les jeunes vers des services moins régulés. L’argument sert leurs intérêts, mais il n’est pas absurde. Un adolescent exclu d’Instagram ne disparaît pas d’Internet. Il cherche ailleurs. Souvent plus opaque, parfois plus dangereux, presque toujours moins visible pour les parents comme pour les autorités.
C’est là que la politique publique se heurte à la réalité sociale. Les réseaux ne sont plus seulement des applications. Ils sont devenus des lieux de présence, de comparaison, d’appartenance, d’angoisse et de réputation. On peut en limiter l’accès. On peut sanctionner les fournisseurs. On peut relever l’âge légal. Mais on ne défait pas quinze ans d’architecture digitale sociale avec un panneau interdit aux moins de 16 ans.
La loi australienne n’est pas inutile. Elle met la pression, force les plateformes à bouger, donne un signal. Elle révèle surtout l’ampleur du retard. Les adultes essaient de fermer une porte qu’ils ont laissé devenir un marché.
Les adolescents n’ont pas besoin de contourner le système. Ils ont grandi dedans.
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La carte et le territoire
Midjourney est connu pour avoir popularisé l’image générée par IA. Un prompt, quelques secondes, et le logiciel fabrique une scène, un visage, une affiche, une apocalypse en lumière dorée ou un pape en doudoune blanche. Jusqu’ici, l’entreprise travaillait surtout dans l’imaginaire, avec cette capacité très contemporaine à produire du faux plus séduisant que le vrai.
Elle annonce désormais vouloir entrer dans un territoire beaucoup moins flou: le corps humain.
Sa nouvelle division, Midjourney Medical, développe un scanner corporel à ultrasons. Le dispositif ressemble à une cabine remplie d’eau tiède. Le patient se tient debout sur une plate-forme qui descend lentement. Autour de lui, un anneau conçu avec Butterfly Network envoie des ondes sonores sous plusieurs angles, enregistre les réverbérations, puis reconstruit une carte 3D du corps: os, tissus, organes. Pas de rayons X. Pas d’IRM. Pas de tunnel hospitalier. L’image médicale, en version spa futuriste.
La promesse est ambitieuse: rendre possible un suivi régulier du corps entier. Butterfly évoque environ un demi-million de capteurs, plus de deux pétaflops de calcul et un usage po-tentiellement hebdomadaire. L’idée n’est plus de regarder un organe quand un symptôme apparaît. Elle consiste à cartographier le corps dans la durée, comme on suit déjà son sommeil, son rythme cardiaque ou son taux d’oxygène.
Midjourney ne prévoit pas, dans un premier temps, de vendre ces machines aux hôpitaux. Le chemin serait trop long, trop réglementé, trop médical. L’entreprise veut d’abord ouvrir ses propres centres de cartographie corporelle à partir de 2027, présentés comme des spas, sans revendiquer de diagnostic. Les approbations médicales viendraient ensuite, progressivement, peut-être vers 2031. Le scanner arrive donc par la petite porte du « bien-être ». C’est souvent par là que les choses sérieuses entrent sans blouse blanche.
Enjeux et perspectives
Ce glissement fascine parce qu’il déplace Midjourney d’un monde à l’autre.
Produire une image de corps imaginaire engage surtout des débats sur le droit d’auteur, les biais et le mauvais goût. Produire l’image d’un vrai corps change l’échelle du problème. On quitte l’hallucination esthétique pour entrer dans la donnée intime, médicale, potentiellement décisive.
La promesse de prévention est réelle. Une imagerie plus accessible, plus régulière et moins intrusive pourrait détecter plus tôt certaines anomalies, suivre l’évolution d’un organe, aider à comprendre ce qui se passe avant que la douleur ou l’urgence n’impose le rendez-vous. La médecine pourrait passer d’un modèle par épisodes à un modèle par suivi continu. On ne consulte plus seulement quand quelque chose casse. On observe avant.
Mais observer avant, c’est aussi inquiéter avant. Le corps produit du bruit. Des variations, des petites anomalies, des formes ambiguës, des signaux qui n’annoncent rien ou pas encore. Plus on regarde, plus on trouve. Et plus on trouve, plus il faut interpréter. La question devient presque existentielle: que fait-on d’une image trop précise de soi-même ?
Vient ensuite le sujet le plus lourd : les données. Scanner un corps, ce n’est pas enregistrer une préférence musicale. C’est produire une carte anatomique personnelle, suivie dans le temps. Qui la conserve ? Qui l’analyse ? Qui y accède ? Qui pourra un jour la croiser avec une assurance, un employeur, un programme de prévention ou une offre commerciale ?
Le corps devient lisible. Et tout ce qui devient lisible finit par intéresser quelqu’un.
La stratégie de Midjourney raconte déjà beaucoup. En commençant par le bien-être et non par le diagnostic, l’entreprise évite les contraintes les plus lourdes tout en construisant l’usage, la marque, les données et l’habitude.
Vieille méthode de la tech: entrer doucement, devenir indispensable, puis négocier avec la régulation depuis une position de force. Le corps humain devient simplement le prochain écran.
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App sous le radar : intuo
Le pitch Un brevet coûte entre 25 000 et 50 000 dollars. Intuo pose la question d’avant, celle que personne ne pose parce qu’il faut déjà payer un avocat pour avoir le droit de la poser : est-ce que ça vaut le coup ? Pour 500 dollars, l’outil livre en quelques jours une évaluation confidentielle de la brevetabilité d’une invention aux États-Unis, une recommandation de stratégie de protection, et si nécessaire, un avis franc pour passer à autre chose. Construit par un IP litigator, un expert en licensing et un spécialiste IA. Pas un formulaire de génération de leads déguisé en cabinet juridique.
La cible L’inventeur solitaire ou le fondateur early-stage qui a une idée technique, aucune idée de ce que vaut un brevet, et encore moins envie de débourser 500 dollars de consultation pour découvrir qu’il perd son temps. Les équipes R&D de PME qui veulent filtrer leurs idées en interne avant d’engager des frais. En résumé : quiconque se pose la question « est-ce que je perds mon temps ? » avant de s’engager dans un processus qui coûte l’équivalent d’une voiture neuve.
Les plus Le filtre de bon sens d’abord. Avoir une réponse structurée en quelques jours a une vraie valeur, surtout quand elle vient d’un IP litigator et non d’un chatbot générique. La confidentialité ensuite : utiliser Intuo ne constitue pas une divulgation publique, ce qui protège les droits de dépôt, point crucial que beaucoup ignorent jusqu’à ce qu’il soit trop tard. La clarté de la recommandation enfin : le rapport ne se contente pas de dire brevetable ou non, il propose la stratégie optimale entre secret de fabrication, provisional, brevet complet, ou abandon pur et simple.
Les moins Focus exclusif USPTO. L’outil est calibré sur le droit américain des brevets. Pour l’Europe ou la Suisse, les critères et la jurisprudence divergent suffisamment pour qu’Intuo soit une boussole, pas une carte. Le rapport reste par ailleurs un outil d’orientation, pas un avis juridique engageant : la session à 2 000 dollars avec un avocat reste nécessaire pour aller au bout. Et l’outil ne semble pas adresser une complexité croissante : si l’invention est co-générée par une IA, les droits de dépôt appartiennent à la personne humaine qui pilote, comme l’a confirmé le tribunal fédéral suisse en 2025. Silence radio côté Intuo sur ce sujet.
Verdict Un outil de triage intelligent dont la vraie valeur est autant psychologique qu’analytique : il évite de s’engager dans une course de fond sans d’abord vérifier qu’on a des jambes.
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