« On peut réellement prédire le comportement des gens, ce qui peut signifier que l’on prédit leurs pensées mêmes dans un contexte domestique. C’est quelque chose que nous devons envisager de contrôler. »

Alex Karp, PDG de Palantir

« Vous avez cru que tout pouvait se mettre en chiffres et en formules. Mais dans votre belle nomenclature, vous avez oublié la rose sauvage, les signes du ciel, les visages d’été, la grande voix de la mer, les instants du déchirement et la colère des hommes. »

Albert Camus

 

Sidération et démonstrateurs d’hégémonie

Le 6 octobre 2026, OpenAI a mené une nouvelle opération de sidération à visée accélérationniste en déversant en ligne 372 documents censés constituer des preuves de théorèmes mathématiques, dont un tiers porterait sur des conjectures réputées. Cela représenterait environ 5 % des problèmes bien formalisés qui structurent le travail des communautés mathématique et informatique théorique, des problèmes dont on peut supposer qu’ils ont tous déjà fait l’objet de tentatives de résolution.

Témoignant du succès de cette stratégie accélérationniste de dumping cognitif, les réactions des chercheurs semblent traverser tous les stades du deuil : le déni, la colère, le marchandage, la dépression et l’acceptation. Trois métaphores reviennent en boucle : la « marée de merde », le tapis de bombes visant à anéantir la recherche fondamentale et l’alpinisme. Tout se passe comme si une machine de téléportation vous larguait brutalement au sommet d’un 8 000 mètres, dans le brouillard, asphyxié, perdu, sans la moindre marche d’approche ni le moindre repérage préalable.

L’effet de sidération a été ainsi démultiplié par l’incapacité de la communauté scientifique à se déprendre des courses de vitesse et de l’injonction à l’immédiateté qui façonnent subjectivités et conduites depuis plusieurs décennies. Face à ce coup de force, il aurait fallu observer un silence critique et s’abstenir de tout commentaire tant que ces prétendus « résultats » n’avaient pas été présentés sous une forme intelligible par la communauté scientifique, soumis à l’évaluation par les pairs et acceptés pour publication dans des revues scientifiques. En cédant à la précipitation, ces réactions partagent un même angle mort : elles contribuent à accréditer le récit d’une « intelligence artificielle » omnisciente, autonome et immatérielle, dont l’invasion prédatrice serait inéluctable. Cette fiction de la « superintelligence », dont Donald Trump s’est fait le promoteur dans le sillage des discours d’Elon Musk et de Mark Zuckerberg, sert à occulter le projet politico-économique des Big Tech. Cette marée informe de « résultats » mathématiques fonctionne en réalité comme un produit d’appel narratif, subventionné par le capital-risque, destiné à rassurer les investisseurs et à étouffer toute velléité de régulation démocratique.

L’expression « intelligence artificielle » est elle-même devenue un terme de marketing, qui ne renvoie plus ni à une méthode algorithmique spécifique (contrairement au deep learning ou aux réseaux de neurones), ni à son projet scientifique historique, cognitif et déductif : étudier les mécanismes du raisonnement humain pour tenter de les comprendre, de les formaliser et d’en simuler certains aspects. Ce qui est désigné aujourd’hui par « intelligence artificielle » est un Janus à deux visages. Le premier est celui de démonstrateurs d’hégémonie (Tech Stunts), conçus pour accréditer l’idée de machines capables de penser et d’évoluer de manière autonome, immatérielle et neutre. Le second est celui d’un projet de domination économique, politique et sociale, fondé sur l’articulation entre données et pouvoir. Nous utiliserons la graphie IÅ pour désigner ce Janus, en laissant chacun libre d’y voir une auréole, un zéro ou la gueule d’un canon.

Dans le quatrième volet de ce billet, nous verrons que le modèle économique qui sous-tend l’IÅ suppose la constitution de positions monopolistiques. Mais un monopole sur quoi? Et selon quelle rationalité économique ?

De la captation des données à la substitution du travail intellectuel

L’IÅ constitue un projet de privatisation monopolistique et de remodelage de la cognition et du savoir. Il s’agit de bouleverser les structures sociales pour réorganiser le travail, l’économie, les institutions politiques et les relations internationales au profit d’un petit nombre de firmes et d’individus. Le modèle économique repose sur trois objectifs étroitement liés : remplacer progressivement le travail humain par des systèmes automatisés, prendre le contrôle des entreprises en captant leurs données et leurs connaissances, et accélérer le renouvellement de l’obsolescence technologique pour créer sans cesse de nouveaux marchés et de nouvelles sources de profit. Ces trois dimensions dessinent un même mouvement : faire des capacités cognitives, des savoir-faire et des activités humaines des ressources appropriables, puis placer leur exploitation sous le contrôle des propriétaires des infrastructures. Cette dynamique repose sur le pillage et l’absorption destructrice d’une part toujours plus large de la production culturelle, textuelle et visuelle de l’humanité (ce que l’on nomme l’extractivisme cognitif et culturel), ainsi que sur la fabrication systématique de jumeaux numériques des individus et des entreprises.

L’IÅ prolonge et généralise la logique des plateformes numériques : celles-ci ne se contentent plus de capter les traces de nos activités, mais cherchent à en produire des représentations, à anticiper nos conduites et à intervenir sur les conditions mêmes de la production et de la circulation du savoir. Lorsque nous utilisons leurs démonstrateurs d’hégémonie (ChatGPT, Gemini ou Claude), chacune de nos interactions contribue à enrichir les modèles de nos connaissances, de nos raisonnements, de nos pratiques et de nos manières de travailler. Nous alimentons ainsi les systèmes susceptibles, à terme, de détruire et de remplacer une partie des activités cognitives que nous accomplissons aujourd’hui.

Cette captation ouvre une nouvelle étape dans l’appropriation de la valeur. La connaissance accumulée, les savoir-faire et les pratiques professionnelles deviennent des matériaux d’entraînement pour des systèmes capables d’automatiser une partie des tâches accomplies. Les travailleurs contribuent ainsi à produire les outils qui pourront ensuite se substituer à eux, tandis que la propriété de ces dispositifs demeure concentrée entre les mains des détenteurs du capital. 

En automatisant des tâches cognitives jusqu’ici confiées à des personnes qualifiées, l’IÅ promet aux entreprises de réduire leurs coûts salariaux et leurs besoins en main-d’œuvre, tout en transférant vers les propriétaires des modèles une part croissante de la valeur produite. La dévalorisation du travail par la suppression de postes, la pression sur les rémunérations, la déqualification des tâches et l’affaiblissement du pouvoir de négociation des salariés deviennent ainsi les ressorts centraux de la rentabilité recherchée.

Cette substitution n’est toutefois ni automatique ni nécessairement rentable dans tous les secteurs. Elle suppose que les coûts réels des systèmes, leur fiabilité et leur intégration aux processus de production rendent l’automatisation économiquement avantageuse. L’enjeu ne se limite donc pas à la réduction des coûts salariaux : il réside aussi dans le transfert vers les propriétaires des modèles et des infrastructures du contrôle de capacités productives et de savoir-faire jusqu’ici détenus par les travailleurs et les organisations qui les emploient. Or, aucun gain de productivité macroéconomique significatif n’est mesurable à ce jour. La substitution du travail reste inégale, ses coûts réels demeurent incertains et rien ne garantit que les nouveaux usages engendreront les revenus nécessaires à l’amortissement des infrastructures. La promesse de rentabilité repose donc encore largement sur l’anticipation d’une transformation du travail dont l’ampleur, les effets et les bénéfices restent à démontrer.

Une mise sous tutelle des entreprises

Le concept de monopole intellectuel permet d’éclairer le deuxième ressort de cette stratégie. Il montre comment la firme contemporaine s’est reconfigurée en un nexus contractuel profondément désincarné. Dans cette structure, l’entreprise dominante se décharge de la propriété des actifs physiques et de la gestion de la main-d’œuvre directe, qu’elle externalise vers des chaînes de sous-traitance subordonnées, pour ne conserver dans son noyau central que la propriété exclusive des actifs immatériels. Ce nexus rassemble alors brevets, algorithmes propriétaires et accès privilégié aux flux de données, à partir desquels la firme impose des relations contractuelles asymétriques à l’ensemble de ses partenaires.

L’IÅ représente un nouveau stade de ce processus de mise en surplomb. Comme le montre l’économiste Cecilia Rikap, lorsqu’un fleuron industriel comme Renault, historiquement maître de sa filière et de son savoir-faire de conception, cherche à se moderniser, il peut se retrouver contraint de sous-traiter la gestion de ses données, de sa télémétrie et de ses infrastructures logicielles à des géants du cloud comme Google, Amazon ou Microsoft. Sous couvert de fournir des services d’optimisation ou de maintenance prédictive, ces monopoles peuvent s’approprier contractuellement l’accès aux données d’usage et de fabrication. Ils absorbent ainsi le savoir-faire métier accumulé au fil des décennies par les industriels afin d’entraîner leurs propres modèles statistiques généraux, avant de s’imposer comme nouveaux intermédiaires du marché revendant cette intelligence sous forme de licences payantes.

L’ancien géant de la production matérielle se retrouve alors relégué au rang de simple utilisateur d’infrastructures dont il ne maîtrise plus les conditions d’accès. Il risque d’abandonner une part de son indépendance industrielle et de devoir verser une rente récurrente pour accéder à des technologies dérivées de ses propres données. Le contrôle de l’entreprise ne passe donc pas nécessairement par son acquisition : il peut s’exercer à distance, par la dépendance aux infrastructures, aux logiciels et aux modèles propriétaires, ainsi que par la captation des connaissances qui fondent son activité. L’IÅ cesse dès lors d’être un simple facteur de production pour devenir un instrument de gouvernementalité privée et de planification à distance.

Privatisation du savoir et totalitarisme épistémologique

La promesse de rentabilité repose enfin sur l’accélération d’un supposé « cycle de l’innovation ». Dans cette logique post-schumpétérienne, le retour sur investissement dépend moins de la rente tirée d’une innovation donnée que de la capacité à en accélérer sans cesse le renouvellement, à raccourcir les cycles d’obsolescence et à susciter de nouveaux besoins, usages et marchés. Il ne s’agit plus seulement de rentabiliser une technologie, mais d’organiser méthodiquement les conditions de son remplacement continu par de nouvelles générations de produits, de services et d’infrastructures. Cette fuite en avant suppose que l’IÅ génère des gains de productivité massifs, tant dans l’industrie que dans les services, tout en renouvelant continuellement ses propres débouchés. Elle repose ainsi sur une double promesse : les économies réalisées par la substitution du capital au travail, d’une part, et l’ouverture permanente de nouveaux marchés par l’obsolescence programmée des technologies, d’autre part. Les deux mécanismes s’auto-entretiennent : l’automatisation est censée réduire les coûts de production, tandis que la fuite en avant technologique crée sans cesse de nouvelles occasions d’investissement et de valorisation.

Mais cette accélération implique aussi de prendre le contrôle des conditions mêmes de la production scientifique et intellectuelle. Elle repose sur l’appropriation de la recherche passée, dont les résultats, les publications et les productions culturelles alimentent les systèmes d’IÅ, mais aussi sur la privatisation de la création du savoir futur. Le projet des Big Tech ne consiste donc pas seulement à capter le secteur des services et à imposer une vassalisation infrastructurelle à l’ensemble du tissu économique traditionnel. Il vise également à verrouiller les conditions de l’innovation, en plaçant sous dépendance privée les institutions, les ressources et les infrastructures dont dépend la production des connaissances. La recherche scientifique et l’Université deviennent dès lors des enjeux centraux de cette stratégie : il s’agit de remettre en cause la science comme bien commun et l’Université comme pilier de la démocratie, selon la formule devenue emblématique : « The universities are the enemy. » L’alliance du paléoconservatisme MAGA, du libertarianisme autoritaire, des milieux d’affaires de Wall Street et de la Silicon Valley, qui a porté de nouveau Donald Trump au pouvoir, n’est donc pas contre nature : elle constitue l’une des conditions politiques du projet de domination économique et du totalitarisme épistémologique au cœur du développement de l’IÅ.

Conclusions tactiques

Les débats qui traversent la communauté scientifique portent pour l’essentiel sur les usages de l’IÅ. Nous y reviendrons dans le cinquième et dernier volet de ce billet, en examinant la manière dont ces pratiques révèlent des dysfonctionnements désormais chroniques de l’enseignement supérieur et de la recherche. L’analyse développée ici nous conduit toutefois à déplacer le regard : les démonstrateurs d’hégémonie ne sauraient être réduits à de simples outils, fussent-ils dangereux. Le projet politique et économique porté par les hégémons de l’IÅ vise, en réalité, rien moins que la destitution de la démocratie et la destruction de l’Université comme lieu de production autonome du savoir. Dans cette perspective, l’adoption de l’IÅ par une fraction importante des universitaires et des chercheurs relève d’une forme d’autophagie. Cette adhésion destructrice trouve notamment son ressort dans un rapport d’addiction, de fascination et de dépendance cognitive à la machine.

A l’image de la course aveugle du capital à la valorisation, l’IÅ s’enracine dans une hubris indissociablement économique et libidinale qui déploie une triple figure de la démesure. Elle est d’abord matérielle, par la mobilisation disproportionnée de puissance physique et énergétique qu’exige cette fuite en avant technologique. Elle est ensuite narcissique, par le fantasme d’une toute-puissance affranchie de toute limite, qui décrète la supériorité de la machine sur l’humain. Elle est enfin appropriative : détenir l’IÅ revient à s’arroger les facultés d’autrui, à les capter, à les exploiter et, à terme, à menacer de les anéantir. En levant les dernières barrières psychiques et structurelles, ce dispositif libère des pulsions d’emprise qui menacent tout autant l’habitabilité de la planète que l’intégrité de la psyché. Il consacre ainsi le basculement d’une rationalité marchande vers une barbarie autophage, dont l’humanité entière supporte le coût.

Se déprendre d’un tel mécanisme exige de comprendre comment il canalise et organise ces projections fantasmatiques, mais aussi de reprendre collectivement prise sur les conditions matérielles et intellectuelles de notre autonomie. Face à cette fuite en avant, l’auto-limitation démocratique ne saurait se satisfaire de la seule régulation technique et économique. Elle suppose un travail de résistance psychique et politique dont on ne saurait, précisément, faire l’économie.

« Vis tamen illa mali postquam consumpserat omnem
materiam dederatque graui noua pabula morbo,
ipse suos artus lacerans diuellere morsu
coepit et infelix minuendo corpus alebat. »

« Cependant, lorsque la violence de son mal eut épuisé tous les aliments
et eut donné de nouvelles pâtures à sa pénible maladie,
il déchira lui-même ses propres membres, se mit à les arrache,
en se mordant, et le malheureux se nourrit de son corps en le mutilant. »

Ovide, Métamorphoses

Bibliographie

• Acemoglu, Daron et Simon Johnson, Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle over Technology and Prosperity, PublicAffairs, New York, 2023. ISBN : 9781541702530.
• Couldry, Nick et Ulises A. Mejias, The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism, Stanford University Press, Stanford, 2019. ISBN : 9781503603660. DOI : 10.1515/9781503609754.
• Crawford, Kate, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, Yale University Press, New Haven, 2021. ISBN : 9780300264630. DOI : 10.2307/j.ctv1ghv45t.
• Durand, Cédric, Techno-féodalisme. Critique de l’économie numérique, Zones, Paris, 2020. ISBN : 9782355221156. 
• Dyer-Witheford, Nick, Atle Mikkola Kjøsen et James Steinhoff, Inhuman Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism, Pluto Press, Londres, 2019. ISBN : 9780745338606.
• Hadjadji, Nastasia et Olivier Tesquet, Apocalypse Nerds. Comment les technofascistes ont pris le pouvoir, Éditions Divergences, 2025. ISBN : 9791097088873.
• Hao, Karen, Empire of AI: Inside the Reckless Race for Total Domination, Allen Lane, Londres, 2025. ISBN : 9780241678923.
• O’Neil, Cathy, Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, Crown, New York, 2016. ISBN : 9780553418811. Traduction française : Algorithmes : la bombe à retardement, trad. Sébastien Marty, Les Arènes, 2018. ISBN : 9782352049807.
• Rikap, Cecilia, Capitalism, Power and Innovation: Intellectual Monopoly Capitalism Uncovered, Routledge, Londres, 2021. ISBN : 9780367750299.
• Rikap, Cecilia, The Rulers: Corporate Power in the Age of AI and the Cloud, Verso, Londres, 2026. ISBN : 9781804297360.
• Slobodian, Quinn, Crack-Up Capitalism: Market Radicals and the Dream of a World Without Democracy, Metropolitan Books, New York, 2023. ISBN : 9781250871855. Traduction française : Le Capitalisme de l’apocalypse. Ou le rêve d’un monde sans démocratie, trad. Cyril Le Roy, Seuil, 2025.
• Slobodian, Quinn, Globalists: The End of Empire and the Birth of Neoliberalism, Harvard University Press, Cambridge (Mass.), 2018. ISBN : 9780674979529. Traduction française : Les Globalistes. Une histoire intellectuelle du néolibéralisme, trad. Cyril Le Roy, Seuil, 2022. ISBN : 9782021457926.
• Slobodian, Quinn et Ben Tarnoff, Muskism: A Guide for the Perplexed, Harper, New York, 2026. ISBN : 9780063484320.
• Srnicek, Nick, Platform Capitalism, Polity, Cambridge, 2016. ISBN : 9781509504909.
• Srnicek, Nick, Silicon Empires: The Fight for the Future of AI, Polity, Cambridge, 2025. ISBN : 9781509550500.
• Zuboff, Shoshana, The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, PublicAffairs, New York, 2019. ISBN : 9781610395694. Traduction française : L’Âge du capitalisme de surveillance, trad. Bee Formentelli et Anne-Sylvie Homassel, Zulma, 2020.