L’accélération rapide de l’IA dépasse l’état de préparation sociétale et éthique
Nous sommes à un moment où l’IA progresse plus rapidement que tout ce que nous avons vu auparavant, tant sur le plan technique que cognitif. La sortie du GPT-5 d’OpenAI n’est pas seulement un petit pas en avant ; elle marque une évolution vers quelque chose qui se rapproche de plus en plus de l’intelligence artificielle générale. Selon Sam Altman, PDG d’OpenAI, GPT-5 est déjà « une fraction significative du chemin vers quelque chose de très proche de l’AGI ». Et il n’a pas tort.
Il s’agit de systèmes qui raisonnent, résolvent des problèmes pluridisciplinaires et utilisent des outils numériques d’une manière qui témoigne clairement d’un progrès cognitif. Selon Demis Hassabis, PDG de DeepMind, l’ampleur et la rapidité de ce changement pourraient être « dix fois plus importantes que la révolution industrielle, et peut-être dix fois plus rapides ». Une telle accélération nous oblige à réfléchir sérieusement à ce que nous construisons, tant sur le plan technique que social.
Les structures traditionnelles ne peuvent pas suivre. Les systèmes éducatifs, les modèles de gouvernance et les cadres réglementaires ont été conçus pour des cycles de changement plus lents. Ils réagissent généralement aux événements au lieu de les anticiper. Aujourd’hui, nous avons affaire à des systèmes qui évoluent plus vite que les règles ne peuvent être écrites.
Si nous manquons cela, nous avons affaire à une redéfinition de la valeur personnelle, de la confiance institutionnelle et de l’identité économique. Les entreprises qui n’alignent pas leurs stratégies sur cette vitesse connaîtront des ruptures internes, des pertes de talents, une inefficacité opérationnelle et un risque de réputation. Et les nations qui ne disposent pas de cadres civiques adaptatifs ? Elles se retrouveront rapidement hors de propos dans le débat mondial sur l’IA.
Il ne fait aucun doute qu’une révolution de la productivité se prépare. La question est de savoir si nous créons l’infrastructure sociétale nécessaire ou si nous espérons qu’elle se construise d’elle-même. L’espoir ne s’étend pas. Les systèmes, si.
La répartition inégale des bénéfices de l’IA risque d’aggraver les inégalités
Certaines personnes considèrent l’IA comme une sorte de superpouvoir. Un excellent exemple vient d’un essai du New Yorker dans lequel Dan Rockmore, professeur à Dartmouth, décrit son collègue neuroscientifique parlant à ChatGPT lors d’un long trajet en voiture. L’IA l’a aidé à réfléchir à un problème de recherche et à écrire un code de travail pour le résoudre. Une fois rentré chez lui, il l’a exécuté et tout a fonctionné. Il a déclaré que cela avait stimulé son apprentissage, sa créativité et son plaisir à un niveau qu’il n’avait pas ressenti depuis des années.
Dans le domaine de la technologie, nous avons tendance à nous enthousiasmer pour les possibilités offertes par ces modèles, et ce à juste titre. Mais cet enthousiasme passe souvent à côté d’un point crucial. Si les chercheurs, les développeurs et les professionnels du numérique bénéficient d’un effet de levier, d’autres risquent d’être totalement exclus de ces nouvelles boucles de rétroaction. Les personnes chargées de la logistique, de l’approvisionnement, des finances, des rôles avec des flux de travail répétitifs, ne collaborent pas avec l’IA ; elles la regardent se rapprocher de leur remplacement.
À l’heure actuelle, l’écart se creuse entre la vitesse d’innovation de l’IA et la vitesse à laquelle les systèmes de soutien, principalement les gouvernements et les entreprises, préparent les gens à s’adapter. Et c’est important. Plus ce fossé se creuse, plus la fragilité augmente. Les organisations ne peuvent pas se permettre d’attendre que la main-d’œuvre soit vidée pour commencer à réfléchir à des plans de reconversion et de transition.
En l’absence d’un véritable effort de requalification de la main-d’œuvre, d’un soutien institutionnel et d’une revalorisation économique des rôles déplacés, les outils d’IA émergents renforceront l’inégalité. Du point de vue du leadership, il ne s’agit pas seulement d’un échec social, mais aussi d’un risque commercial.
Les infrastructures et les institutions sont à la traîne de l’évolution technologique
L’histoire nous a montré que la technologie évolue plus vite que les institutions. Ce qui est différent aujourd’hui, c’est la vitesse et la portée. L’IA ne change pas seulement la façon dont nous faisons les choses, elle change ce dont nous avons besoin en matière de soins de santé, d’éducation, de politiques du travail et de gouvernance nationale. Les systèmes en place n’ont pas été conçus pour s’adapter aussi rapidement. Ils n’ont pas été conçus pour des cycles de retour d’information mesurés en mois.
La révolution industrielle a permis de grandes avancées, mais elle s’est aussi accompagnée de longues périodes d’instabilité économique et de perturbations sociales. Cette période a donné lieu à des réformes, certes, mais lentement, et généralement après que les dégâts aient été causés. L’IA nous laisse encore moins de temps. Les signes avant-coureurs sont clairs. Nous voyons déjà des fonctions technologiques dans les services publics et les processus administratifs avec peu ou pas de contrôle. Or, la surveillance n’est pas une option que l’on peut activer plus tard. Si les systèmes n’évoluent pas en même temps que les outils qui les remodèlent, nous serons confrontés à des échecs dans tous les secteurs : des soins de santé submergés par des processus automatisés qu’ils ne peuvent pas recalibrer, des systèmes éducatifs mal adaptés aux réalités de la main-d’œuvre et des modèles de gouvernance incapables de détecter les abus assez rapidement.
Lorsque les systèmes publics sont perçus comme étant en décalage avec les outils que les gens utilisent tous les jours, la confiance s’érode. Les organisations, privées ou publiques, qui ne parviennent pas à s’adapter ne pourront pas évoluer efficacement dans une économie fondée sur l’IA. Les décideurs doivent agir maintenant, non pas en réponse à des pannes, mais en prévision des changements structurels qui sont déjà en cours.
Pour anticiper les bouleversements, il faut réaligner l’infrastructure de base et non procéder à des mises à jour mineures. Les stratégies de financement du gouvernement, les programmes universitaires, les offres sur le lieu de travail et les protections de l’emploi doivent tous être reconsidérés. Attendre que les défis se matérialisent à grande échelle limite votre capacité de réaction. La fenêtre actuelle pour le leadership est courte, mais actionnable.
Les récits visionnaires sur l’IA manquent de voies de mise en œuvre claires
Le potentiel de l’IA a fait l’objet de nombreuses déclarations audacieuses. Qu’il s’agisse d’accroître l’abondance ou de créer une intelligence artificielle collaborative qui soutienne tout, de la gouvernance à l’éducation, la vision est convaincante. Mais la vision seule ne permet pas d’opérationnaliser les résultats. Les idées, bien qu’inspirantes, sont rarement accompagnées de schémas directeurs sur lesquels les dirigeants peuvent agir.
Nous ne disposons toujours pas de politiques largement acceptées sur la manière dont l’IA s’aligne sur les fonctions sociales de base, les écoles publiques, les cliniques de soins de santé, le développement de la main-d’œuvre. Ces secteurs sont déjà à bout de souffle, fonctionnant avec des systèmes existants et des modèles de financement dépassés. L’introduction d’outils d’IA très performants dans ces environnements sans soutien structuré de l’écosystème crée plus de bruit que de progrès. Et l’absence de consensus sur la répartition des richesses, l’intégration des services publics ou les obligations réglementaires empêche les organisations de planifier de manière réaliste.
Il en résulte un déploiement inégal, l’IA étant ajoutée aux systèmes non pas parce qu’ils sont prêts, mais parce que la technologie existe. Il en résulte une méfiance de la part du public et des applications fragmentées. Des outils utiles arrivent sans qu’on puisse les expliquer, et les avantages reviennent aux premiers adoptants qui peuvent agir rapidement et s’étendre de manière agressive. En l’absence d’une couche d’infrastructure neutre, conçue pour la transparence, l’inclusion et la fonctionnalité, l’IA devient une mosaïque de cas d’utilisation plutôt qu’une plateforme coordonnée pour la valeur publique.
Les dirigeants de la suite doivent dépasser le flou stratégique. Il ne suffit pas de dire que vous allez « tirer parti de l’IA dans les opérations ». Vous avez besoin de mesures définies, de garde-fous institutionnels et d’un plan dédié pour recapitaliser les départements concernés. L’impulsion donnée par le marché ne peut se substituer à une conception fondamentale. Si les dirigeants ne définissent pas dès maintenant une logique de mise en œuvre, l’adoption de l’IA sera guidée par la vitesse plutôt que par la stratégie, ce qui donne rarement des résultats stables.
L’adoption de l’IA par les entreprises dépasse la préparation des employés et la gouvernance interne.
Les dirigeants sont sous pression pour déployer l’IA. Elle influence déjà les opérations internes, l’expérience des clients, les flux de décision et la planification stratégique. Une enquête menée en 2025 par Thomson Reuters auprès des cadres supérieurs a montré que plus de 80 % des organisations utilisent déjà des technologies d’IA. Mais le hic, c’est que seulement 31 % de ces entreprises offrent à leurs équipes une formation à l’IA générative. Ce décalage est le signal d’une pause et d’un recalibrage.
Les systèmes d’IA nécessitent un contexte, une interprétation et des mécanismes de retour d’information. Sans une formation adéquate, les organisations limitent le retour sur investissement des plateformes dans lesquelles elles ont investi. Les gains de productivité deviennent marginaux et les risques, qu’ils soient opérationnels, éthiques ou de réputation, ne cessent de croître.
L’adoption de l’IA au niveau de l’entreprise doit s’accompagner de capacités fondamentales : recyclage continu, surveillance des modèles, contrôle des versions, analyse des biais, canaux d’escalade clairs pour les points de défaillance. Sans ces capacités, l’IA devient plus un handicap qu’un atout.
À l’heure actuelle, de nombreuses équipes dirigeantes considèrent l’IA comme un outil d’augmentation des capacités humaines. C’est le bon état d’esprit, mais il doit résister à la pression. En période de ralentissement économique ou de cycles concurrentiels, les incitations à la réduction des coûts poussent les entreprises vers l’automatisation, souvent au détriment de la viabilité à long terme et de la confiance de la main-d’œuvre.
Les dirigeants avisés font évoluer leur personnel en même temps que leurs outils. La formation ne doit pas être une initiative ponctuelle, elle doit être intégrée, réactive et personnalisée dans tous les services. La gouvernance doit évoluer avec l’utilisation. Si les entreprises veulent développer l’IA de manière durable, l’infrastructure interne doit refléter à la fois la fonction actuelle et l’échelle future de ces systèmes.
La confiance excessive dans l’ingéniosité humaine masque la nécessité d’un changement systémique proactif.
On croit beaucoup à notre capacité d’adaptation. Demis Hassabis, PDG de DeepMind, a déclaré dans une interview au Guardian : « Si nous en avons le temps, je crois en l’ingéniosité humaine. Je pense que nous y parviendrons ». Cet état d’esprit est utile, mais il est conditionnel. Le piège réside dans l’expression : « si nous en avons le temps ». Les cinq à dix prochaines années constituent la véritable échéance pour la refonte des infrastructures, le renouvellement de la politique économique et la modernisation de la société.
Nous n’assistons pas au type de planification coordonnée et à grande échelle qu’exige ce moment. Les systèmes éducatifs ne sont pas au diapason. Les marchés du travail sont encore structurés pour des rôles statiques. Les cadres de gouvernance restent réactifs. Si le calendrier se comprime davantage, ce qui est probable, ces systèmes ne pourront pas pivoter assez rapidement.
La plupart des transformations dans l’histoire ont pris des décennies et ont été suivies de difficultés. Cette stratégie ne fonctionnera pas aujourd’hui. Le coût de l’inaction augmente rapidement. Si les dirigeants d’entreprises et de gouvernements comptent sur le recul pour guider leurs décisions, ils perdront le contrôle de la mise en œuvre et se retrouveront à réagir à des conséquences qu’ils ne pourront pas prendre en compte.
L’ingéniosité humaine est réelle, mais les dirigeants doivent la déployer intentionnellement. Cela signifie qu’il faut impliquer les parties prenantes dès maintenant, constituer des équipes inter-domaines, revoir les lois existantes, réaffecter les budgets dès le début et redéfinir la responsabilité au niveau du conseil d’administration et au niveau opérationnel.
Les gagnants ne seront pas seulement ceux qui déploient rapidement l’IA. Ils seront ceux qui auront associé la prévoyance à l’exécution, qui auront profité des moments de transformation pour procéder à des mises à niveau concrètes des politiques et des modèles d’entreprise. Si vous attendez la clarté, vous êtes déjà en retard.
Un retard dans la gouvernance de l’IA pourrait avoir des conséquences sociales et économiques irréversibles
Le potentiel de l’IA est énorme, et nous en voyons déjà les premiers résultats dans différents secteurs, comme la recherche sur les énergies propres, la découverte de médicaments, l’optimisation de la logistique et la compression du travail de la connaissance. Mais ces avantages s’accompagnent de risques importants : déplacement d’emplois, écarts de productivité, diffusion d’informations erronées et concentration des richesses.
Nous ne savons pas encore exactement quelle sera l’ampleur de l’impact. Cal Newport, professeur d’informatique à Georgetown, a récemment déclaré sur le podcast « Plain English » que nous en sommes encore à la phase d’évaluation préliminaire. Les systèmes que nous voyons aujourd’hui sont puissants, mais ils n’ont pas encore atteint le stade où ils remodèlent tous les emplois. Selon M. Newport, « nous aurons des réponses beaucoup plus claires dans deux ans ».
Si nous attendons d’avoir une certitude rétrospective pour agir, nous renonçons à notre capacité à influencer les résultats. D’ici là, les structures économiques qui soutiennent le travail, l’éducation et la répartition des revenus peuvent déjà être à la traîne de changements irréversibles. L’objectif de la préparation n’est pas de prédire parfaitement l’avenir. Il s’agit de préparer les structures de base, de sorte que lorsque l’impact réel se fera sentir, l’adaptation se fera sous contrôle.
Il ne sert à rien d’attendre une crise pour élaborer des solutions. Les cadres réglementaires doivent être flexibles et appliqués. Les programmes de recyclage doivent être continus et non pas réactionnaires. Les politiques de répartition des richesses doivent refléter l’accélération de l’automatisation. Enfin, l’inclusion numérique, l’accès, les compétences et les infrastructures doivent être prioritaires dès maintenant afin d’éviter d’accroître le fossé entre les personnes hautement qualifiées et celles qui le sont moins.
Attendre que les conséquences de l’IA se matérialisent pleinement revient à choisir de gérer les dommages plutôt que de les prévenir. Les cadres dirigeants et les décideurs publics disposent d’une fenêtre étroite pour concevoir la résilience. Le rythme d’adoption ne ralentit pas, et plus les institutions hésitent, moins elles auront d’options pour gouverner les résultats. Le vrai risque n’est pas l’IA, c’est de ne pas agir face à ce que nous voyons déjà venir.
Récapitulation
La vraie question est de savoir si le leadership peut se transformer assez rapidement pour s’adapter à cette évolution. Attendre la clarté n’est pas une stratégie. Espérer que les systèmes s’autocorrigent n’est pas de l’exécution.
Pour les dirigeants, il est temps de passer à la vitesse supérieure. Mettez en place une gouvernance flexible. Investissez dans des modèles de main-d’œuvre qui évoluent. Intégrez la gestion des risques éthiques à la façon dont les produits, les RH et les finances s’alignent, et non pas comme une initiative secondaire. Intégrez la réflexion sur l’IA dans tous les services, et pas seulement dans l’ingénierie ou l’informatique.
La résilience à long terme à l’ère de l’IA ne viendra pas uniquement de l’échelle. Elle viendra de l’intégration de la vitesse et de la prévoyance, de la capacité et de la responsabilité. Les dirigeants qui y parviendront ne se contenteront pas de survivre, ils définiront la direction que tous les autres devront suivre.
