Économie et numérique Archives - Marketing and Innovation

Le discours sur impact de l’intelligence artificielle (IA) et emploi a atteint son paroxysme. Les gros titres hurlent aux licenciements massifs, les communiqués de presse vantent l’IA comme la solution miracle pour réduire les coûts salariaux. Pourtant, derrière cette cacophonie d’alertes et de battage médiatique se cache une réalité bien plus nuancée. J.P. Gownder, vice-président et analyste principal au sein de l’équipe Future of Work de Forrester, analyse depuis des décennies la transformation du monde du travail par la technologie. Son dernier rapport, The Forrester AI Job Impact Forecast for the US 2025-2030, tranche dans le vif avec une rigueur empirique. Le verdict ? L’apocalypse de l’emploi n’est pas pour demain, mais un ajustement mesuré se profile à l’horizon.

Lorsque Klarna a annoncé qu’elle cessait de recruter des humains, le monde de la tech a pris note. La fintech suédoise est devenue l’emblème de la réduction des effectifs pilotée par l’IA. Pourtant, un examen plus attentif révèle un schéma que Gownder a observé au fil de centaines d’échanges avec des entreprises : le décalage entre les déclarations des dirigeants et la réalité opérationnelle.

Neuf entreprises sur dix qui annoncent des licenciements liés à l’IA ne disposent pas encore de solutions d’IA matures. La plupart des suppressions de postes sont donc motivées par des raisons financières, et l’IA n’est qu’un bouc émissaire, du moins pour l’instant

— J.P. Gownder, Forrester

Ce phénomène rappelle ce qui s’est passé après la victoire d’IBM Watson à Jeopardy en 2011, quand la panique autour des suppressions d’emplois imminentes s’est révélée prématurée d’une bonne demi-décennie. Les rouages de ce décalage sont simples à comprendre. Un PDG annonce une réduction d’effectifs de 20 %, l’IA devant reprendre le travail. Mais mettre en place une solution d’IA capable d’accomplir réellement ces tâches demande 18 à 24 mois, « à condition que ça fonctionne ». Entre-temps, le travail doit bien être fait.

Gownder a vu des entreprises licencier des salariés en invoquant les capacités de l’IA, puis recruter discrètement des équipes dans des pays à bas coûts quelques semaines plus tard. « Ils licencient des gens à cause de l’IA, observe-t-il, et trois semaines après, ils embauchent une équipe en Inde parce que la main-d’œuvre y est tellement moins chère ». Le discours sur l’IA sert souvent de paravent commode à un bon vieil arbitrage sur les coûts.

La trajectoire de Klarna illustre parfaitement ce schéma. Après avoir réduit agressivement ses effectifs de 40 % et vanté un chatbot IA capable de faire le travail de 700 agents du service client, l’entreprise a fait marche arrière. Son PDG Sebastian Siemiatkowski a reconnu que cette automatisation à outrance avait engendré un service « de moindre qualité ». L’entreprise recrute désormais des agents humains selon un modèle « à la Uber ».

Les prévisions de Forrester tablent sur une perte nette de 6 % des emplois d’ici 2030, soit environ 10,4 millions de postes dans l’économie américaine. La moitié de cet impact provient de l’IA générative ; le reste de l’automatisation, de la robotique et des applications d’IA non générative. Ce chiffre peut sembler modeste au regard des prédictions apocalyptiques qui circulent dans les médias, mais il faut le remettre en contexte. Durant la Grande Récession de 2008-2009, les États-Unis ont perdu 8,7 millions d’emplois. Ces pertes étaient toutefois temporaires, liées à une conjoncture macroéconomique qui a fini par se retourner. Les emplois que Forrester prévoit de voir disparaître sont « structurellement remplacés par le travail des machines » et pourraient ne jamais revenir.

La méthodologie derrière ce chiffre s’appuie sur la base de données O-Net du Bureau of Labor Statistics. Celui-ci recense plus de 800 catégories d’emplois avec des informations détaillées sur les compétences et les tâches requises.

En croisant ces données avec les capacités actuelles et prévisionnelles de l’IA, Gownder et Michael O’Grady ont identifié les métiers les plus exposés à l’automatisation.

« Pour les emplois qui impliquent des compétences et des tâches fortement impactées par l’IA et l’automatisation, nous prévoyons davantage de suppressions de postes, explique Gownder. Dans les catégories moins touchées, nous en prévoyons évidemment moins ».

La célèbre observation de Robert Solow selon laquelle « on voit des ordinateurs partout, sauf dans les statistiques de productivité » trouve un nouvel écho à l’ère de l’IA. Le parallèle est instructif. Il a fallu près de trois décennies pour que l’impact du web sur la productivité se concrétise. Le commerce en ligne ne bouleverse véritablement le commerce traditionnel que maintenant, comme en témoigne la fermeture des commerces indépendants de New York à Paris. La fenêtre de cinq ans retenue par Forrester serait-elle trop étroite ?

Gownder reconnaît les limites inhérentes à l’exercice de prévision. « Toute projection au-delà de cinq ans relève davantage de l’impression que de l’analyse ». Pourtant, le rythme d’adoption des technologies s’est considérablement accéléré. Le téléphone a mis 75 ans pour atteindre 100 millions d’utilisateurs après son invention en 1878. L’ordinateur personnel y est parvenu en 16 ans. Le téléphone mobile en sept ans. ChatGPT ? Deux mois. Cette compression suggère que si le paradoxe de Solow reste d’actualité, son horizon temporel pourrait être nettement plus court.

« S’il y a une apocalypse de l’emploi, on aura moins de gens qui travaillent, c’est le principe même d’une apocalypse. Ces gens-là devraient donc produire davantage. On ne peut pas avoir d’apocalypse de l’emploi sans voir la productivité globale augmenter ».

— J.P. Gownder, Forrester

Les données de productivité racontent une histoire qui donne à réfléchir. De 1947 à 1973, la productivité du travail aux États-Unis progressait de 2,7 % par an. Le cycle économique actuel affiche 1,8 %. Même en isolant les trimestres écoulés depuis le lancement de ChatGPT, on n’obtient que 2,2 %. Les chiffres ne mentent pas, et ils ne montrent pas encore les gains révolutionnaires promis par les apôtres de l’IA.

L’impact de l’IA sur l’emploi aux États-Unis ne sera pas uniforme. Les agents des centres d’appels subissent une pression continue, amorcée avec les serveurs vocaux interactifs et désormais amplifiée par des solutions bien plus sophistiquées. Rédacteurs techniques et créateurs de contenus web se trouvent en terrain miné. Les souscripteurs en assurance voient les algorithmes empiéter sur leur territoire : la vision par ordinateur peut désormais évaluer les dégâts d’un accident de voiture à partir de simples photos. Les postes de débutants impliquant la création de tableurs ou de présentations sont sous pression croissante.

Le développement logiciel présente un cas plus nuancé. « Si vous êtes développeur débutant, souligne Gownder, on sait que Claude fait un excellent travail pour générer du code basique ». Mais les développeurs seniors, dotés d’une vision architecturale et d’une compréhension systémique, restent indispensables. Un schéma se répète dans l’ensemble du travail intellectuel : l’IA augmente plus qu’elle ne remplace, transformant les fiches de poste plutôt qu’elle n’élimine les postes eux-mêmes. « Ce n’est pas qu’il n’y aura pas d’emplois qui disparaîtront, précise-t-il, mais ils sont bien plus spécifiques et limités, et il faut concevoir la bonne technologie pour remplacer tel ou tel poste. Ce n’est pas tout le monde qui disparaît ».

Le travail manuel présente sa propre dynamique. La robotique jouera un rôle dans certains secteurs : le tri et la préparation de commandes en entrepôt ont progressé grâce à la vision par ordinateur, et le BTP a vu des expérimentations avec des robots poseurs de briques ou couleurs de béton. Mais les robots humanoïdes qui font la une des médias ont peu de chances d’être déployés massivement dans les entreprises d’ici la fin de la période couverte par les prévisions. Le monde physique, avec ses variations infinies et ses imprévus constants, résiste obstinément à l’automatisation.

Les cols blancs représentent désormais environ 60 % de la population active aux États-Unis comme en Europe, un basculement spectaculaire par rapport aux générations précédentes. Ces « analystes symboliques », selon l’expression de Charles Handy, ne produisent pas de biens physiques, ce qui a conduit certains à supposer que leur travail serait facilement transférable à des systèmes d’IA. Gownder réfute cette idée. « La plupart des emplois de bureau sont en réalité assez productifs, parce qu’il y a quelque chose à l’autre bout pour lequel quelqu’un est prêt à payer ». Les ingénieurs logiciels créent des applications qui permettent d’autres activités. Par ailleurs, les médecins produisent des résultats de santé. Quant à eux, les analystes aident les organisations à prendre de meilleures décisions.

Les difficultés pratiques du déploiement de l’IA dans les environnements de bureau corroborent ces objections théoriques. Ensuite, les hallucinations restent un problème récurrent, introduisant des marges d’erreur que les travailleurs intellectuels doivent repérer et corriger. Les salariés manquent souvent des compétences et de la compréhension nécessaires pour utiliser efficacement les outils d’IA. Les organisations surestiment ce que l’IA peut accomplir.

« Quand ça échoue, c’est spectaculaire », observe Gownder. Les incidents Deloitte en Australie et au Canada, où des contenus générés par IA truffés d’hallucinations flagrantes ont été livrés à des clients gouvernementaux, illustrent les risques réputationnels d’une automatisation prématurée. Le rapport destiné au gouvernement australien contenait des citations académiques inventées et même une fausse citation d’un jugement de la Cour fédérale. Les deux gouvernements ont exigé des remboursements.

« Vous n’avez pas intérêt à produire de la bouillie générée par l’IA et à la présenter comme votre travail sans relecture, sans recul. C’est la garantie de l’échec ».

— J.P. Gownder, Forrester

Une étude de la Harvard Business Review confirme ces inquiétudes. Les chercheurs ont constaté que les dirigeants qui utilisaient ChatGPT pour faire des prévisions devenaient nettement plus optimistes, plus confiants, et produisaient des prévisions moins bonnes que ceux qui consultaient leurs pairs. Le ton péremptoire de l’IA génère un fort sentiment d’assurance, sans le garde-fou de la régulation sociale et du scepticisme salutaire qu’apporte la consultation entre humains.

Pour les étudiants qui se destinent au marketing digital et aux métiers connexes, le tableau est complexe mais pas nécessairement sombre. « Les marketeurs sont en première ligne de la transformation des métiers, pas de leur remplacement », note Gownder. La nuance est de taille. Transformation implique évolution des rôles plutôt qu’élimination. « Je travaille avec beaucoup de marketeurs qui me disent : « Je me suis engagé pour devenir un excellent marketeur, pas un expert en IA. Pourquoi est-ce que j’apprends tous ces outils ? » Mais inévitablement, ils ne peuvent plus faire leur travail sans utiliser une forme ou une autre d’outil d’IA ».

La prescription pour les jeunes professionnels est claire : combiner une formation classique avec une véritable compréhension des capacités et des limites de l’IA. Ceux qui maîtriseront les deux domaines seront recherchés. Ceux qui résisteront à la technologie ou n’en comprendront pas les limites auront du mal à s’en sortir. L’essentiel est d’aborder l’IA comme un outil d’augmentation plutôt que de remplacement — utiliser ces outils pour enrichir son expertise existante tout en restant conscient de leurs limites. Le jugement, l’éthique et la connaissance institutionnelle qu’apportent les professionnels expérimentés ne peuvent pas être facilement répliqués par des algorithmes.

Si l’IA augmente plutôt qu’elle ne remplace les salariés classiques, la question se pose : les freelances et les travailleurs de la gig economy vont-ils absorber les déplacements d’emploi ? L’économie des cols blancs connaît une transition plus large vers davantage de travail indépendant et de missions à tous les niveaux. « D’une certaine manière, observe Gownder, cela peut donner aux gens une certaine liberté, parce qu’ils peuvent travailler avec des clients variés, fixer leurs propres horaires, travailler où ils veulent ». La flexibilité qui définit le travail à la tâche s’accorde bien avec la nature par projets des flux de travail augmentés par l’IA.

Pourtant, le tableau n’est pas uniformément positif. Aux États-Unis, où l’accès aux soins dépend de l’emploi, le travail indépendant peut s’avérer précaire. La gig economy compte désormais plus de 64 millions de travailleurs américains et contribue à hauteur de près de 1 270 milliards de dollars à l’économie. L’IA remodèle ce paysage de façon contradictoire : les plateformes utilisent des algorithmes pour mettre en relation travailleurs et clients plus efficacement, mais la même technologie permet aux clients de gérer eux-mêmes des tâches qu’ils sous-traitaient auparavant. Les freelances qui tireront le mieux leur épingle du jeu seront ceux qui combineront culture technologique et compétences distinctement humaines — esprit critique, créativité et confiance du client.

Je m’attends à voir beaucoup plus de travail en freelance et de missions de conseil, mais cela ne veut pas dire qu’il n’y aura plus de parcours professionnels classiques

— J.P. Gownder, Forrester

De nouvelles niches émergent tandis que d’autres se contractent. L’ingénierie de prompts, le conseil en éthique de l’IA et les métiers liés à l’entraînement des modèles représentent des domaines de croissance qui n’existaient pas avant la vague actuelle d’IA générative. Cette bifurcation pourrait s’avérer l’un des effets les plus significatifs de l’IA sur le marché du travail : certains travailleurs gagnent en flexibilité et en autonomie, d’autres perdent en stabilité et en avantages sociaux.

Pour les travailleurs en début ou en fin de carrière, la transition vers l’IA présente des défis distincts. Les jeunes professionnels font face au paradoxe d’entrer sur un marché du travail qui peut valoriser leur aisance numérique tout en menaçant les postes de débutants qui servaient traditionnellement de terrain d’apprentissage. Le conseil de Gownder est direct : combiner une formation classique avec une véritable compréhension des capacités et des limites de l’IA.

Les travailleurs plus âgés, souvent caricaturés comme réfractaires à la technologie, ont leur propre voie à tracer. « L’un des préjugés associés aux travailleurs seniors, c’est qu’ils seraient incapables d’adopter la technologie, observe Gownder. C’est quelque chose sur quoi on peut travailler ». L’essentiel est d’aborder l’IA comme un outil d’augmentation plutôt que de remplacement, en utilisant ces outils pour enrichir son expertise existante tout en restant conscient de leurs limites. Le jugement, l’éthique et la connaissance institutionnelle qu’apportent les travailleurs expérimentés ne peuvent pas être facilement répliqués par des algorithmes.

Pour les dirigeants d’entreprise, la prescription est presque contre-intuitive. « L’ironie de l’IA, c’est que la façon de réussir aujourd’hui passe par l’investissement dans vos collaborateurs humains ». La technologie peut augmenter la productivité, mais seulement lorsque les salariés possèdent les compétences, la motivation et le cadre éthique pour la déployer efficacement. L’élément humain, loin d’être rendu obsolète, devient plus crucial que jamais.

L’impact de l’IA sur l’emploi aux États-Unis se déploiera sur des années, pas des mois. La prévision de 6 % de Forrester représente une transformation significative affectant des millions de travailleurs, mais il s’agit d’un glissement mesuré, pas d’un effondrement soudain. Les organisations qui tireront leur épingle du jeu seront celles qui résisteront à la tentation de confondre annonces sur l’IA et capacités réelles de l’IA, qui investiront dans leur main-d’œuvre au lieu de supposer que la technologie la rendra obsolète, et qui aborderont l’automatisation avec la même rigueur qu’elles apporteraient à tout investissement majeur.

L’ironie de l’IA, c’est que la façon de réussir aujourd’hui passe par l’investissement dans vos collaborateurs humains. Investissez dans vos équipes, aussi contre-intuitif que cela puisse paraître

— J.P. Gownder, Forrester

Le travail de Gownder chez Forrester fournit une grille de lecture pour naviguer dans cette transformation : empirique plutôt qu’hystérique, spécifique plutôt que généralisatrice, attentive tant aux capacités réelles de l’IA qu’à ses limites persistantes. L’apocalypse de l’emploi fait de bons gros titres, mais les faits pointent vers quelque chose de plus complexe et, en fin de compte, de plus gérable. Pour ceux qui accepteront de s’adapter, d’investir dans leurs compétences et de garder la tête froide, l’avenir du travail reste une histoire humaine, augmentée mais non remplacée par l’intelligence artificielle.

J.P. Gownder est vice-président et analyste principal au sein de l’équipe Future of Work de Forrester. Diplômé de Harvard, il étudie les impacts conjoints de la technologie et des facteurs humains sur l’avenir du travail, aidant ses clients à concevoir des stratégies qui stimulent la productivité, la collaboration et le travail hybride efficace. Ses recherches portent sur la façon dont des technologies comme les terminaux, les logiciels collaboratifs, la réalité étendue et l’intelligence artificielle transforment notre façon de travailler et nos lieux de travail.

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L’IA n’est pas seulement un outil nous explique Fred Cavazza dans un récent billet fort intéressant. Les rapports sur l’impact de l’IA sur l’emploi, la société et les entreprises fleurissent actuellement aux quatre coins du globe. Certains annoncent des révolutions imminentes tant pour les sociétés que pour nos économies, tandis que d’autres minimisent l’impact de l’intelligence artificielle et ressuscitent le bon vieux paradoxe de Solow, alias paradoxe de la productivité (« L’informatique est visible partout, sauf dans les statistiques de productivité »). Il est donc très difficile de se forger une opinion, et encore plus de conseiller les entrepreneurs et les étudiants sur ce qu’il convient de faire à l’avenir. Visionary Marketing s’est donné pour mission d’essayer d’éclaircir ce sujet de la manière la plus rationnelle et la plus éclairée possible.

Le premier sujet que nous allons traiter dans cette série, est l’analyse de Fred Cavazza sur l’impact de l’IA sur la société et l’économie (voir le billet original en français et mon interprétation en anglais), qui décrit l’intelligence artificielle comme une source de bouleversement profond. Je connais Fred depuis des années et je sais à quel point il maîtrise ces deux sujets, ce qui rend son rapport particulièrement précieux. Avec son aimable autorisation, j’ai traduit son article du français pour éclairer cette question.

L’autre rapport est celui de JP Gownder de Forrester, que j’interviewerai prochainement. Je soumettrai les hypothèses de Fred à JP pour voir ce qu’il en pense, notamment sur cette idée de bouleversement par l’IA. J’espère que nos lecteurs, et en particulier mes étudiants qui se posent beaucoup de questions à ce sujet, pourront ainsi séparer le bon grain de l’ivraie après ces deux interviews et podcasts.

Synthèse de l’article de Frédéric Cavazza.

Note : le billet de Frédéric est disponible sur son site et aussi en lecture dans notre podcast du jour

À mon avis, la vision de Fred sur l’avenir de l’IA et de la civilisation est très juste. Certaines de ses prédictions relèvent un peu de la science-fiction, mais le monde réel imite tellement souvent la SF (pensez à l’obsession d’Altman pour Her de Jonze) qu’il pourrait bien avoir raison.

Comme l’affirme Fred, l’impact de l’IA pourrait aller bien au-delà des avancées technologiques auxquelles nous assistons actuellement. Cependant, je pense que nous n’en sommes encore qu’aux prémices. Je peux facilement imaginer ce que Cowork d’Anthropic pourrait faire à l’avenir, mais je ne vois pas cela se produire aujourd’hui, même si j’utilise Claude de manière intensive et avancée depuis des années.

Cela prendra du temps et de la maturation pour intégrer de manière transparente ces technologies afin d’exécuter des flux de travail (workflows) correctement et pas seulement des tâches. Les logiciels dits agentiques sont vraiment prometteurs, et nous pouvons même en avoir un aperçu dans ce type d’applications ou dans Manus qui vient d’être racheté par Meta, ce qui n’est pas innocent.

Cependant, les gains de productivité rendus possibles par ces technologies sont souvent inégaux. Même pour les utilisateurs avancés.

L’autre jour, après une réunion de mentorat d’une heure et demie au cours de laquelle j’ai donné des conseils stratégiques, j’ai utilisé mon projet Claude habituel pour rédiger un résumé exécutif sans égal de ma recommandation pendant que je faisais cuire des œufs sur le plat pour la famille.

Pourtant, il a fallu trois étapes complexes et trois suites logicielles pour y parvenir correctement. Mais ne vous y trompez pas, nous y arriverons un jour. C’est juste le timing qui n’est pas bon ; ce n’est pas encore le cas. L’innovation demande du temps et des efforts.

Comme le souligne Fred, il existe également une forte résistance au changement, comme toujours dans le domaine de l’innovation, et ce n’est pas seulement le cas en Europe, même si l’adoption est traditionnellement à la traîne sur notre continent.

L’impact de l’IA, même sur l’emploi, sera certainement important, mais il faudra peut-être des années avant qu’il n’apparaisse dans les statistiques, pour reprendre les termes de Robert Solow. Cela dit, la vision de Forrester est plus nuancée, et nous la passerons en revue très prochainement avec JP Gownder.

Le temps nous dira si la vérité se situe quelque part entre les deux, comme je le pressens. C’est certainement moins romantique ou effrayant (selon votre point de vue), mais 40 ans de mise en œuvre de l’innovation technologique m’ont appris à rester stoïque.

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La transition écologique entrepreneuriale oblige à concilier performance économique et engagement environnemental. Ce qui n’est pas facile. Dans un contexte économique très difficile, la question de la survie entrepreneuriale prend une dimension nouvelle. Ces interrogations, loin d’être un dilemme, constituent aujourd’hui l’une des clés de la réussite durable selon Thomas Burbidge. Entrepreneur spécialisé dans l’accompagnement des indépendants et auteur du livre « Sauver sa peau, sa boîte et la planète » publié chez Eyrolles, il nous distille ici ses conseils. Ce billet est le résumé d’un webinaire qui a eu lieu le 14 novembre sur LinkedIn. Vous en trouverez la vidéo en fin d’article.

Dans son livre Thomas démontre que l’engagement écologique représente désormais un levier stratégique incontournable. Selon lui, il est possible de réussir sa transition écologique entrepreneuriale et d’assurer la pérennité de son entreprise.

À travers son podcast « Young, White & Freelance » et ses accompagnements, Thomas a observé plus de 10 000 entrepreneurs. Ceux-ci sont confrontés à une double exigence. Maintenir son activité à flot tout en répondant aux enjeux environnementaux. Son approche pragmatique révèle comment transformer cette apparente contrainte en véritable opportunité de différenciation et de croissance durable.

L’observation du terrain révèle un paradoxe frappant chez les entrepreneurs d’aujourd’hui. Thomas Burbidge identifie une déconnexion troublante entre la conscience écologique et l’action quotidienne. Cette fracture s’exprime particulièrement dans les entreprises de services où l’impact environnemental semble moins visible que dans l’industrie manufacturière.

« Je voyais beaucoup chez nos clients une espèce de déconnexion. D’un côté, j’ai mon entreprise, j’ai mon quotidien, j’ai mes clients, je facture, je réalise mes prestations. Et de l’autre côté, j’ai cette espèce de frustration de me dire l’écologie, c’est un sujet qui me touche. Je vois à quel point c’est la cause ultime qui fait que notre espèce humaine risque de disparaître à terme ».

Cette dichotomie s’explique par un sentiment d’impuissance particulièrement prégnant chez les solopreneurs. Face aux géants industriels, l’entrepreneur individuel éprouve souvent l’impression de ne pouvoir « faire aucune différence ». Cette perception erronée constitue l’un des principaux obstacles à l’engagement dans une véritable transition écologique entrepreneuriale.

« Je ne suis qu’un entrepreneur tout seul derrière son ordinateur. J’ai mon carnet de commandes, je ne suis pas une multinationale. Je ne peux pas renverser un marché tout entier. Je fais de la prestation de services. J’ai l’impression que je ne peux faire aucune différence ».

L’analyse de Thomas Burbidge souligne que l’entrepreneuriat est trop souvent présenté comme un « véhicule d’enrichissement personnel ». Cela a créé des attentes irréalistes déconnectées de la réalité économique. Cette vision réductrice entrave paradoxalement la capacité d’innovation nécessaire à une transition écologique entrepreneuriale réussie.

« Les statistiques ne vont pas dans le sens de cette vision idyllique. Un entrepreneur sur deux au bout de deux ans met la clé sous la porte parce qu’il n’a pas réussi à trouver le modèle de rentabilité juste pour payer ses factures et satisfaire ses besoins primaires personnels ».

Cette réalité du terrain, où les entrepreneurs peinent parfois simplement à « faire rentrer l’argent qu’il me faut pour payer mon loyer, pour payer ma nourriture », explique en partie la difficulté à intégrer des préoccupations écologiques perçues comme secondaires. Pourtant, c’est justement dans cette fragilité économique que réside l’opportunité de différenciation par l’engagement environnemental.

Thomas Burbidge tente de reconnecter les enjeux écologiques avec la survie même de l’entreprise. Citant les travaux de Timothée Parique, il rappelle une vérité fondamentale souvent occultée dans notre économie dématérialisée.

« 100 % de nos entreprises et de notre économie dépendent de la disponibilité de ressources naturelles. Tout ce qu’une entreprise construit, que ce soit du service ou du produit prend racine dans une ressource naturelle ».

Cette dépendance, invisible dans notre économie numérique, crée une vulnérabilité structurelle majeure. Un ordinateur portable, symbole de notre économie dématérialisée, représente « 850 kg de matières premières, de métaux rares, de cuivre, de plastique qui vient du pétrole[1] ». Ces ressources, non renouvelables à l’échelle humaine, constituent les fondations fragiles sur lesquelles reposent nos modèles économiques.

Thomas Burbidge établit ainsi un lien direct entre préservation des ressources et pérennité entrepreneuriale. Il positionne la transition écologique entrepreneuriale comme une nécessité stratégique plutôt qu’une contrainte morale.

L’entrepreneur occupe une position stratégique unique dans l’écosystème économique, particulièrement favorable à l’impulsion d’une transition écologique entrepreneuriale efficace. Thomas Burbidge identifie cette singularité comme un avantage concurrentiel décisif.

« L’entrepreneur se situe à la jonction entre les deux. J’ai la flexibilité, l’agilité qui me permet de changer mon offre pour qu’elle prenne en considération les enjeux écologiques. Mais j’ai aussi la main sur la demande. En effet, je suis aussi une personne qui consomme autant pour moi que pour la vie de mon entreprise ».

Cette double influence sur l’offre et la demande confère aux entrepreneurs un levier d’action particulièrement puissant. À cela s’ajoute leur « compétence médiatique », leur capacité à « créer du contenu, diffuser des idées. Ils peuvent fédérer des personnes dans des communautés », autant d’outils essentiels pour accélérer les transformations sociétales.

L’entrepreneur devient ainsi un « pollinisateur » d’idées, diffusant les bonnes pratiques « d’entreprise en entreprise » grâce à son parcours professionnel diversifié. Cette capacité de dissémination place la transition écologique entrepreneuriale au cœur des dynamiques d’innovation sociétale.

Pour orchestrer une transition écologique entrepreneuriale efficace, Thomas Burbidge propose une grille d’analyse en trois niveaux d’impact. L’impact direct correspond aux ressources directement consommées par l’activité. L’impact indirect concerne les comportements induits par la solution créée. Enfin, l’impact potentiel évalue les changements de comportement générés chez les utilisateurs.

L’exemple du développement de sites web illustre parfaitement cette approche systémique selon Thomas. Au-delà de la consommation électrique (impact direct) et de l’hébergement permanent des données (impact indirect), la finalité du site web détermine son impact potentiel global.

« Le but, ce n’est pas que chaque individu devienne un surhomme, parfait sur toute la ligne écologique, mais c’est de se demander c’est quoi le rôle que j’ai envie de jouer et pour lequel j’ai les bonnes compétences et les bonnes appétences pour contribuer à la lutte contre le changement climatique ».

Cette approche permet d’éviter le piège de la culpabilisation individuelle tout en maintenant une exigence d’analyse critique, condition sine qua non d’une transition écologique entrepreneuriale authentique et durable.

Thomas introduit aussi dans son livre le concept d’économie régénérative, que nous avons déjà abordé avec Navi Radjou dans ces colonnes, comme dépassement des limites actuelles de la transition écologique entrepreneuriale. Contrairement aux approches purement défensives, cette vision transforme l’entreprise en acteur de régénération des ressources dont elle dépend.

L’exemple de Papa Outang, entreprise de pâte à tartiner qui finance la préservation de la forêt de Bornéo, illustre selon l’auteur cette approche originale.

« L’objectif de l’entreprise est de protéger l’intégralité de la forêt tropicale à Bornéo. Et c’est l’objectif de l’entreprise, la raison même de son existence. La vente de pâte à tartiner est l’excuse pour générer les fonds pour racheter la forêt en vue de la protéger ».

Cette révolution conceptuelle repositionne l’entreprise comme solution plutôt que comme problème, créant un cercle vertueux où croissance économique et régénération environnementale se renforcent mutuellement. Elle ouvre ainsi de nouvelles perspectives pour une transition écologique entrepreneuriale véritablement transformatrice.

Pour l’entrepreneur prêt à franchir le pas de la transition écologique entrepreneuriale, Thomas Burbidge recommande de commencer par cartographier les dépendances aux ressources naturelles. Dans le secteur numérique, cela peut se traduire par une démarche d’autonomie énergétique ou l’adoption systématique du matériel reconditionné.

L’auteur insiste particulièrement sur l’importance d’une approche progressive, adaptée aux moyens et au contexte de chaque entrepreneur.

« On part tous et toutes d’un endroit différent et l’idée, c’est d’y aller étape par étape, petit à petit, mais de plus en plus fort. Donc chacun son chemin et je pense que c’est important qu’on célèbre le fait que tout le monde s’engage sur ce chemin plus que le fait d’arriver au bout du chemin ».

Cette philosophie du progrès continu a pour but d’éviter l’écueil du perfectionnisme paralysant tout en maintenant l’exigence d’amélioration constante, pierre angulaire d’une transition écologique entrepreneuriale réussie selon Thomas.

Au-delà de l’impact environnemental positif, Thomas Burbidge met en évidence la dimension stratégique de l’engagement précoce dans une transition écologique entrepreneuriale. Les entreprises qui développent dès aujourd’hui ces compétences se positionnent favorablement pour les défis de demain.

« Quoiqu’il arrive, le monde va aller dans ce sens, il y a un moment donné où malheureusement on sera si proche du précipice que tout le monde va s’exciter dans tous les sens pour essayer de trouver des solutions. Les personnes qui dès maintenant les maîtrisent, qui les mettent en place sans plus attendre, qui les explorent auront vraiment beaucoup de travail dans l’avenir ».

L’approche développée par Thomas Burbidge dans « Sauver sa peau, sa boîte et la planète » démontre que la transition écologique entrepreneuriale n’est pas seulement un impératif moral, mais une stratégie de différenciation et de résilience économique. En repositionnant l’entrepreneur comme acteur central de la transformation sociétale, l’auteur ouvre de nouvelles perspectives pour concilier performance économique et impact environnemental positif.

Les trois leviers identifiés – transformation de l’entreprise, évolution du mode de vie et engagement citoyen – offrent un cadre d’action complet pour les entrepreneurs désireux de s’engager dans cette voie. L’exemple des entreprises régénératives illustre le potentiel transformateur de cette approche, où l’activité économique devient un moyen de résoudre les défis environnementaux plutôt que de les aggraver.

Pour les entrepreneurs d’aujourd’hui, la question n’est plus de savoir s’il faut s’engager dans une transition écologique entrepreneuriale, mais comment le faire efficacement. L’analyse de Thomas Burbidge fournit les outils conceptuels et pratiques pour transformer cette nécessité en occasion favorable, créant ainsi les conditions d’un entrepreneuriat véritablement durable et porteur de sens.

Dans un monde où les défis environnementaux s’intensifient, les entrepreneurs qui sauront maîtriser les codes de la transition écologique entrepreneuriale détiennent les clés de la réussite future. Ils ne se contenteront pas de survivre aux mutations en cours : ils en seront les architectes.

Pour approfondir cette réflexion, nous vous invitons à découvrir d’autres analyses sur Visionary Marketing, notamment nos articles sur l’innovation responsable et les nouveaux modèles économiques régénératifs.

[1] Nos recherches n’ont pas permis de confirmer ce chiffre de 850 kg. Mais on comprend bien que l’impact de la construction d’un ordinateur n’est pas neutre. Il est probablement moindre, cependant, que celui de la fabrication d’une voiture, fusse-t-elle électrique. À ce titre, un ordinateur portable génère environ 330 kg CO₂eq sur son cycle de vie, soit 19 fois moins qu’une voiture électrique (6,2 tonnes CO₂eq rien qu’à la fabrication) (The Restart Project, Circular Computing, UFC Que Choisir, HelloCarbo).

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Le nombre de solopreneurs explose en France et ils sont nombreux à avoir besoin de coaching. En même temps que ces créations d’entreprises se font plus nombreuses, la pérennité des entreprises créées ne cesse en effet de décliner. Face à ce constat, une plateforme innovante émerge depuis l’océan Indien pour apporter des solutions concrètes aux indépendants en détresse. Alexandra Payet, fondatrice de Formeazy et de Digital Study, a créé un écosystème dédié au coaching des solopreneurs qui compte déjà plus de 6000 indépendants accompagnés. Une approche pragmatique née de l’expérience terrain d’une entrepreneuse qui a elle-même vécu les affres de la solitude entrepreneuriale.

Installée au pied du piton de la Fournaise à La Réunion, Alexandra Payet a développé Formeazy avec une vision claire : « arrêter de perdre des mois à tester des méthodes contradictoires et à se former avec des vidéos YouTube ». Son approche reflète une réalité que tout solopreneur connaît bien : la dispersion face à l’abondance d’informations disponibles.

La genèse de Formeazy s’enracine dans l’expérience personnelle de sa fondatrice. « Je me suis lancée il y a 7 ans et j’ai vécu toutes les galères de l’indépendant. La solitude, les infos qui se contredisent, les énergies totalement gaspillées », confie Alexandra Payet. Cette authenticité transparaît dans la conception même de la plateforme qui compare directement les besoins concrets des solopreneurs : trouver des clients, gagner en visibilité, mieux s’organiser, travailler son état d’esprit (« mindset »).

Le parallèle avec Doctolib s’impose naturellement, mais avec une nuance capitale que souligne la fondatrice : « Quand je dis « Vous connaissez Doctolib ? », on me dit « Oui, oui, voilà, c’est ça. » Sauf que ce n’est pas pour vous soigner. C’est pour vous coacher dans votre business. » Cette distinction révèle la spécificité du coaching des solopreneurs qui repose sur la confiance et l’échange préalable, contrairement à un rendez-vous médical standardisé.

L’itération de Formeazy illustre parfaitement l’agilité nécessaire dans l’entrepreneuriat moderne. Initialement conçue comme une marketplace recensant 120 formateurs et coachs, la plateforme a rapidement évolué vers un modèle plus humain. « En trois mois, je me suis rendu compte qu’ils avaient besoin de beaucoup plus qu’une marketplace, parce qu’ils avaient du mal à choisir », explique Alexandra Payet.

Cette évolution vers la communauté avec des webinaires mensuels révèle une compréhension fine des besoins réels des solopreneurs. Le choix devient moins difficile quand on peut « parler directement avec les coachs » et développer cette confiance indispensable à l’accompagnement business.

La statistique évoquée par Xavier Delaunay dans une précédente interview – 85 % des créations d’entreprises proviennent d’un « accident de salariat »* – trouve un écho particulier chez Alexandra Payet qui l’a « vécu elle-même ». Cette réalité soulève une question fondamentale sur la motivation entrepreneuriale en France.

« Ce n’est pas parce que le point de départ était un accident que le projet doit être une galère », tempère la fondatrice de Formeazy. Cette nuance révèle la maturité de son approche : partir d’une motivation négative n’est pas rédhibitoire si l’accompagnement permet de construire un projet solide et durable.

* NDLR : à noter que nous n’avons pas trouvé de source fiable pour corroborer ce chiffre, qu’il convient de prendre juste comme un ordre de grandeur et une évaluation personnelle basée sur l’expérience. 

Sur la question récurrente de savoir s’il faut privilégier la formation technique ou l’accompagnement humain, Alexandra Payet adopte une position équilibrée : « J’ai envie de dire que les deux sont complémentaires. Si on n’est pas formé, on ne va pas pouvoir tenir longtemps ; mais si on n’a pas le bon état d’esprit et qu’on ne sait pas comment trouver des clients, on ne va pas tenir longtemps non plus ».

Cette approche holistique explique en partie pourquoi « 70 ou 80 % des solopreneurs s’arrêtent au bout de 3 ans ». Le défi n’est pas seulement technique, il est aussi psychologique et stratégique.

Formeazy propose un modèle tarifaire démocratique avec « en moyenne 50 euros de l’heure » pour du coaching à la séance. Cette accessibilité s’accompagne d’une ouverture aux dispositifs de financement traditionnels comme les FAF (fonds de formation pour les indépendants) via des organismes certifiés Qualiopi présents sur la plateforme.

La fondatrice précise que les solopreneurs ont accès aux FAF : « le FIFPL pour ceux qui font du consulting » et « le FAFCEA pour les artisans, par exemple, les esthéticiennes, les coiffeuses qui sont solos ». Une information précieuse souvent méconnue des indépendants.

Le défi de toute plateforme d’intermédiation réside dans la garantie de qualité. Formeazy aborde cette problématique avec pragmatisme : sélection en amont des coachs (résultats, parcours, diplômes, feed-back clients), entretiens individuels en visio, et surtout, un système de notation impitoyable. « S’ils donnent de mauvaises notes, si ça ne colle pas, le coach sort de la plateforme », affirme sans détour Alexandra Payet.

Cette approche méritocratique protège à la fois les solopreneurs clients et la réputation de la plateforme, créant un cercle vertueux de qualité.

Sur l’avenir du secteur, Alexandra Payet se montre optimiste quant à la croissance du nombre de solopreneurs : « je crois que les Français en ont vraiment marre du salariat, et ils veulent tous se mettre à leur compte ». Un paradoxe français souligné avec justesse : « vous allez dans le pays où on a inventé le contrat à durée indéterminée, et puis finalement, les gens n’en veulent plus ».

Cependant, cette croissance s’accompagne mécaniquement d’une augmentation de la concurrence. D’où l’importance cruciale de l’accompagnement pour la survie des nouveaux entrants.

Le message final d’Alexandra Payet résonne comme un manifeste contre l’isolement entrepreneurial : « arrêtez de croire que vous devez tout porter seul. J’ai cru ça il y a 7 ans. Et en fait, c’est vraiment la plus grosse erreur ».

Cette prise de conscience, forgée par l’expérience, se traduit par une approche communautaire où « même une heure de coaching, un échange entre solopreneurs, ça peut éviter vraiment six mois d’errance ». La formule finale synthétise parfaitement sa philosophie : « un business, ça ne se construit pas seul ; ça se construit vraiment avec les autres ».

Formeazy symbolise l’émergence d’un nouvel écosystème dans le coaching des solopreneurs, alliant accessibilité, qualité et dimension humaine. La plateforme d’Alexandra Payet, encore jeune avec ses trois mois d’existence lors de l’interview, préfigure ce que pourrait devenir le marché de l’accompagnement entrepreneurial en France.

Dans un contexte où l’entrepreneuriat solo explose, mais où la pérennité des entreprises créées reste fragile, ce type d’initiatives offre une voie d’espoir. En démocratisant l’accès au coaching professionnel et en créant des communautés d’entraide, Formeazy participe à la structuration d’un secteur qui en avait grand besoin.

L’authenticité du témoignage d’Alexandra, qui avoue elle-même avoir eu recours au coaching, renforce la crédibilité de son approche. Car comme elle le rappelle avec justesse : personne n’est à l’abri de l’isolement entrepreneurial, et c’est en acceptant cette réalité que l’on peut mieux la surmonter.

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L’économie régénérative constitue aujourd’hui un enjeu majeur pour l’avenir de nos sociétés et de notre planète. Au-delà des concepts théoriques, cette approche commence à prendre racine dans les territoires français. Elle est portée par des entrepreneurs et des entreprises engagées. Navi Radjou, expert en innovation frugale et auteur de référence sur l’économie Jugaad, nous livre sa vision optimiste de cette transformation économique. Fort de son expérience de treize années dans la Silicon Valley et de ses deux années passées à parcourir la France, il nous dévoile comment l’économie régénérative s’épanouit déjà dans nos régions. L’enthousiame de Navi est toujours aussi communicatif, mais son discours courageux, et à l’abri des caricatures des deux bords, sur la « troisième voie », mériterait qu’on l’écoute un peu plus.

Une économie frugale se base sur trois piliers : la coopération, la distribution et la régénération. La régénération, c’est la version avancée du développement durable. Les entreprises cherchent à faire mieux avec moins, créer un impact positif sur la société et l’environnement, tout en minimisant leur empreinte carbone.

Une entreprise durable cherche à réduire son empreinte carbone en décarbonant sa chaîne de valeur et en recyclant ses déchets. Une entreprise régénérative va au-delà : elle améliore la santé et la vitalité des individus, des territoires et de la planète. Ce n’est pas contradictoire, c’est complémentaire. L’objectif n’est plus seulement de faire moins de mal, mais de faire plus de bien.

On vient d’apprendre que la septième limite planétaire a été dépassée avec l’acidification des océans. Mais personnellement, ce qui m’inquiète le plus, ce sont les inégalités grandissantes. En France, le taux de pauvreté excède 15 %. Avec l’IA et les nouvelles technologies, il faut intégrer la population active en la formant aux nouveaux métiers.

Si nous n’agissons pas, cela pourrait conduire à un gouvernement qui ferait un bond en arrière vers une ère industrielle où tout serait permis.

Décathlon a ouvert un magasin à Saint-Jouan-des-Guérets qui régénère la biodiversité locale en créant un habitat naturel pour la faune et la flore endémique. C’est du biomimétisme : le magasin offre des services écosystémiques comme le fait la nature.

Dans la Nièvre, deux entrepreneurs ont fondé Losanje pour industrialiser l’upcycling de vêtements usagés. Ce département peu dense démographiquement et confronté au chômage peut ainsi se régénérer économiquement. Cela illustre ma notion de « trip-régénération » : régénérer simultanément les individus, les communautés et la planète.

Il faut s’inspirer du Crédit Agricole et de ses 39 caisses régionales qui ont un mandat explicite de régénération territoriale. Elles ont des KPI précis pour mesurer leur contribution au bien-être des clients, à la restauration du tissu économique et à l’impact sur la biodiversité locale.

Sans facteurs de performance (KPI) explicites au niveau régional, on ne peut pas changer la donne.

Le changement se fait graduellement, par la pratique. Prenons l’exemple du partage de ressources. Les entreprises commencent par partager leurs déchets dans des parcs éco-industriels, comme en Moselle où une dizaine d’entreprises valorisent ensemble leurs déchets en employant des personnes en difficulté.

Progressivement, elles gagnent en confiance et peuvent partager des ressources intangibles : employés, propriété intellectuelle. C’est « l’apprendre en faisant » : expérimenter à petite échelle avant d’oser plus grand.

Il existe un malentendu sur l’incompatibilité entre croissance et régénération. Mon livre propose une troisième voie entre décroissance et hypercroissance. Les deux extrêmes sont délétères. La décroissance est injuste : l’Inde doit améliorer le niveau de vie d’un milliard d’habitants. En France, de nombreux territoires désindustrialisés ont besoin de régénération économique.

Le problème n’est pas la croissance en soi, mais sa mauvaise distribution. Je prône une économie distribuée où chacun peut contribuer à la croissance et en partager les fruits, plutôt qu’une simple redistribution.

Je ne crois pas que la taxe Zucman résolve les problèmes. La redistribution consiste à prendre aux uns pour donner aux autres. Je préfère une économie distribuée qui crée des opportunités pour tous, notamment par la reconversion professionnelle des territoires désindustrialisés vers l’énergie renouvelable ou l’agriculture régénérative.

L’objectif est d’éviter une France élitiste où une poignée accapare les technologies sans que l’économie profite à tous.

La notion d’abondance de Peter Diamandis prône une société sans rareté grâce aux technologies. Je n’y crois pas. Mais l’abondance des démocrates américains a du sens : donner accès aux soins, au logement, aux infrastructures décentes, notamment en zones rurales.

L’abondance, ce n’est pas avoir deux maisons, mais pouvoir en acheter une et accéder à des soins de qualité. Créer un sentiment de dignité quand 160 millions d’Américains ont des difficultés financières.

L’Europe recèle de nombreuses pépites déjà engagées dans la régénération. Le danger, c’est le « green-hushing » : nous sommes trop modestes. Plus de 40 % des entreprises européennes sont engagées dans cette voie. Nous construisons des économies frugales au niveau territorial, comme en Nouvelle-Aquitaine ou en Occitanie.

J’ai collaboré avec le magazine We Demain pour un hors-série d’octobre 2025 présentant 140 projets de régénération territoriale. La France peut devenir la référence européenne de cette bifurcation économique.

L’esprit jugaad est intégré dans les entreprises françaises. Chez Aramis, qui reconditionne des voitures, ils utilisent l’impression 3D pour créer des accessoires en interne et ont développé une appli de recherche par mensualité en deux heures grâce à l’IA, au lieu de plusieurs semaines.

Avec la crise de la dette publique, j’espère que le gouvernement pratiquera aussi le jugaad pour faire mieux avec moins.

Absolument ! Dans les territoires français, l’économie frugale est déjà une réalité. Si vous êtes parisien, sortez de Paris et passez quelques mois en région pour vous en inspirer. C’est là que se joue la régénération de la France. Vous découvrirez que l’économie régénérative est concrète et enthousiasmante.

Cette interview révèle une réalité encourageante : l’économie régénérative prend racine dans nos territoires. De la Nièvre à Saint-Malo, des entreprises innovent pour régénérer individus, communautés et environnement.

L’approche de Navi Radjou privilégie une croissance distribuée plutôt qu’une redistribution, offrant une perspective pragmatique pour réduire les inégalités. Son optimisme, forgé par l’immersion territoriale, nous invite à regarder au-delà des métropoles pour découvrir les initiatives qui dessinent notre avenir économique. L’économie régénérative apparaît comme une réponse concrète aux défis contemporains, un message d’espoir qui nous encourage à repenser croissance et développement.

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La bulle de l’IA va-t-elle éclater ou l’IA générative est-elle là pour durer ? Le secteur de l’intelligence artificielle connaît une euphorie financière sans précédent. Pourtant, la situation demeure très confuse. Les investissements dans l’IA atteignent des sommets vertigineux. Citons la levée de fonds de 40 milliards de dollars d’OpenAI avec une valorisation de 300 milliards de dollars et celle de 1,7 milliard d’euros de Mistral AI. Malgré cela, certains commentateurs se montrent très critiques. Ed Zitron, par exemple, prédit que la bulle de l’IA éclatera au quatrième trimestre 2025. Tout cela alimente un débat passionné, pas toujours rationnel. J’ai voulu confronter ces inquiétudes à l’expertise de Bernhard Schaffrik, analyste principal chez Forrester Research. Son analyse se révèle à la fois perspicace et nuancée. D’après lui, une correction aura bien lieu, mais l’IA générative demeure trop populaire pour disparaître.

Bernhard Schaffrik de Forrester fait partie des meilleurs experts en intelligence artificielle. Il nous livre une analyse nuancée qui dépasse de loin les simples considérations financières. Son regard sur un éventuel éclatement de la bulle de l’IA apporte des éclairages essentiels pour comprendre où se dirige vraiment cette technologie de rupture.

On ne peut répondre de façon univoque à la question d’un éventuel éclatement de la bulle de l’IA. Comme le souligne à juste titre Bernhard Schaffrik, tout dépend du point de vue que l’on adopte. Cette dualité constitue probablement l’une des clés pour comprendre la situation actuelle et les risques d’éclatement de la bulle de l’IA.

« Il est presque impossible d’obtenir une réponse en une seule phrase de la part d’un analyste. Permettez-moi d’en utiliser deux. Premièrement, tout dépend évidemment du profil de votre interlocuteur. Si nous parlons des investisseurs financiers, alors oui, tous les signaux montrent qu’il s’agit d’une bulle, car des sommes colossales y sont injectées — plus de 120 milliards de dollars en dépenses d’investissement pour les infrastructures d’IA uniquement, rien que par les sept géants de la technologie. Cette bulle pourrait donc éclater », explique l’expert de Forrester.

Ce constat prend toute sa pertinence quand on considère l’investissement de 9 milliards de dollars de Google dans un centre de données IA en Oklahoma pour des infrastructures avancées d’entraînement de l’IA.

Cette perspective financière ne raconte toutefois qu’une partie de l’histoire. L’adoption des technologies obéit à une logique différente de celle des marchés financiers, comme l’a confirmé Schaffrik lors de notre échange sur les risques d’éclatement de la bulle de l’IA.

« Mais si vous vous mettez maintenant à la place des décideurs d’entreprise, des responsables technologiques, ou même des utilisateurs d’IA, beaucoup vous diront : « Peu m’importe que cette bulle éclate, la technologie existe et elle ne disparaîtra pas. » »

« Quels que soient les montants et toutes les transactions financières autour du secteur de l’IA, les gens utilisent vraiment cette technologie. Et ils apprécient ce qu’ils voient. Ce n’est peut-être pas la révolution de rupture que certains imaginent. C’est probablement plus progressif que cela, mais l’adoption de cette technologie reste indéniable. »

L’analyse de Fortune révèle un écart préoccupant entre les investissements actuels et les revenus générés. Pour justifier les investissements actuels, les entreprises d’IA devraient générer 40 milliards de dollars de revenus annuels, alors qu’elles n’en produisent que 15 à 20 milliards.

Je me demandais si cet écart de 20 à 25 milliards de dollars pouvait représenter un risque systémique susceptible de déclencher un éclatement de la bulle de l’IA.

Schaffrik reste relativement optimiste sur ce point : « Le marché dispose encore de suffisamment de liquidités pour combler ces écarts de revenus, au moins pendant un certain temps. Et je constate également que les plus grandes entreprises de la planète sont déterminées à continuer d’utiliser ces logiciels. Si cela implique un surcoût raisonnable, disons quelques points de pourcentage de plus que ce qu’elles paient aujourd’hui, alors elles l’accepteront. »

Si les grandes entreprises acceptent ces surcoûts, c’est qu’elles constatent une valeur ajoutée progressive, même si elle n’a pas encore atteint le niveau de transformation promis qui pourrait éviter un éclatement de la bulle de l’IA.

Un élément particulièrement troublant dans l’écosystème actuel : la récente étude de NewsGuard révèle que les principaux systèmes de grands modèles de langage ne progressent plus, ils régressent, générant davantage d’hallucinations et d’erreurs. Ce constat soulève des questions fondamentales sur la maturité actuelle de la technologie et son impact sur les risques d’éclatement de la bulle de l’IA.

« Je ne prétends pas que les grands modèles de langage et l’IA générative progressent de manière linéaire, ni que cette technologie sera révolutionnaire, malgré les promesses. Comme nous l’avons constaté avec les technologies émergentes depuis des décennies, voire des siècles, seules de véritables ruptures technologiques — et non de simples évolutions — permettent de tenir de telles promesses », analyse Schaffrik.

Cette vision des limites actuelles de l’IA n’entame en rien l’optimisme à long terme de Bernhard : « Mais je reste convaincu que ces ruptures se produiront, pas dans les sept, huit, neuf ou douze prochains mois, mais peut-être à plus long terme. d’autres choses émergeront. »

L’une des critiques les plus percutantes de Schaffrik porte sur l’efficacité énergétique des systèmes actuels. Sa comparaison entre le cerveau humain et les centres de données est frappante et pertinente pour comprendre si nous sommes confrontés à un éclatement de la bulle de l’IA.

« Si nous comparons la quantité d’énergie dont nos cerveaux ont besoin pour produire une inférence donnée, et ce qu’un grand modèle de langage consommerait en électricité pour obtenir le même résultat, cette voie ne peut pas être viable. »

Cette inefficacité énergétique constitue un obstacle majeur au passage à l’échelle et nécessitera des ruptures technologiques importantes, ce qui pourrait influencer le calendrier d’un éventuel éclatement de la bulle de l’IA.

Le taux d’échec de 95 % des projets pilotes d’IA en entreprise révélé par une étude du MIT pourrait sembler alarmant et annoncer un éclatement imminent de la bulle. Pourtant, Schaffrik replace ce chiffre dans son contexte historique : « C’est parfaitement normal. En tant qu’analyste spécialisé dans la gestion de l’innovation, j’ai observé au fil du temps qu’environ 10 % seulement de tous les MVP (Minimum viable products), preuves de concept et pilotes liés à l’innovation débouchent sur un produit. »

Le problème viendrait plutôt d’attentes irréalistes : « Tout le monde s’est rué dessus en pensant que, puisque c’est accessible via le langage naturel, ce serait plus facile à déployer et à mettre en œuvre, sans inconvénients ni aspects négatifs. Cela pourrait expliquer un taux d’échec légèrement supérieur aux technologies précédentes. »

Malgré les limites actuelles, Schaffrik maintient sa prédiction audacieuse formulée dans son analyse de juillet 2025 « Démystifier l’intelligence artificielle générale » : l’Intelligence Artificielle Générale (IAG) représente « le plus grand bouleversement technologique que nous ayons jamais connu et il commence maintenant ». Cette vision, qui pourrait influencer les scénarios d’éclatement de la bulle de l’IA, s’articule autour de trois étapes de maturité.

Un point crucial abordé lors de notre discussion porte sur la différence entre l’entraînement et l’expérience. Comme je l’ai fait remarquer à Schaffrik, l’expérience développe une pensée critique que les grands modèles de langage actuels ne possèdent pas encore, ce qui pourrait peser sur les risques d’éclatement de la bulle de l’IA.

« Nous pourrions atteindre un stade où la plupart d’entre nous, humains, seraient incapables de déterminer si notre interlocuteur est un humain ou une machine. Certains domaines permettront encore de faire la distinction. Mais l’expérience est quelque chose que nous pourrions au moins partiellement résoudre avec davantage de données et de meilleures données », estime Schaffrik.

La solution, selon lui, passe par une collecte massive de données : « Une grande partie des milliards investis qui affluent vers toutes ces grandes entreprises sert également à collecter et organiser des données provenant de l’environnement physique. Rassembler toutes ces données permettra de créer quelque chose qui imite l’expérience. »

La question philosophique de ce que deviendront les humains lorsque les machines nous dépasseront dans nos capacités de réflexion constitue la préoccupation personnelle de Schaffrik quant aux répercussions sociétales potentielles de l’IA avancée, indépendamment de tout éclatement de la bulle.

« Je dois avouer que c’est mon scénario catastrophe personnel. Ce n’est pas bon pour nous, humains, de rester inactifs. Il ne s’agit donc pas tant d’une question technique que d’un enjeu politique, sociétal, psychologique et philosophique. Nous en sommes encore loin, certes, mais nous nous en rapprochons. »

Sur la question du leadership dans cette transformation, Schaffrik reconnaît la complexité : « Les dirigeants sont censés diriger. La vraie question est plutôt de savoir s’ils s’entourent volontairement d’experts aux compétences variées capables de les conseiller. Techniquement, c’est possible. Sont-ils prêts à le faire ? Voilà toute la question. »

Sa confiance dans notre capacité d’adaptation reste intacte : « Je reste convaincu qu’une fois conscients des véritables dangers de certaines technologies, nous saurons nous remettre en question. Nous avons toujours trouvé le moyen d’avancer, et nous le trouverons encore cette fois. »

Notre conversation avec Bernhard Schaffrik révèle que la question de l’éclatement de la bulle de l’IA dépasse largement les simples considérations financières. Si les marchés financiers connaîtront probablement des corrections, la technologie sous-jacente poursuit sa progression inexorable.

Le principal enseignement : nous assistons à une transformation fondamentale qui perdurera quelles que soient les turbulences des marchés. L’analyse de Schaffrik suggère que plutôt que de redouter un éclatement de la bulle de l’IA, nous ferions mieux de nous préparer aux bouleversements à venir. La technologie ne disparaîtra pas, mais elle évoluera selon des modalités que nous imaginons à peine aujourd’hui. À ce tournant décisif, la question n’est pas de savoir si la bulle de l’IA éclatera, mais comment nous naviguerons dans les profondes transformations sociétales et technologiques qui nous attendent.

Le débat sur l’éclatement de la bulle de l’IA n’est finalement que le prélude à une réflexion bien plus vaste sur notre avenir au milieu de ces technologies toujours plus performantes.

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L’intelligence artificielle et les développeurs sont-ils des partenaires naturels ou l’IA représente-t-elle au contraire une menace existentielle pour l’avenir des programmeurs ? Alors que les modèles d’intelligence artificielle gagnent en sophistication, de nombreuses interrogations émergent concernant l’évolution du métier de développeur. L’IA va-t-elle effectivement remplacer intégralement les programmeurs, comme le prédisent Eric Schmidt et Dario Amodei ? Les développeurs juniors font-ils face à une extinction programmée, ainsi que l’avance Steve Yegge dans son article désormais référence ? Ou assistons-nous plutôt à l’émergence d’une nouvelle ère où la technologie amplifie la créativité humaine au lieu de s’y substituer ? J’ai interrogé Nathaniel Okenwa, Évangéliste Développeur chez Twilio, afin d’explorer ces questions fondamentales. Sa conclusion est claire : le développement logiciel conservera indubitablement sa dimension humaine, en dépit des transformations majeures à venir. L’enregistrement vidéo intégral de cet entretien figure en fin d’article.

Riche d’une expérience concrète de dix ans en programmation et sur l’engagement des communautés développeurs, Nathaniel Okenwa apporte à cette discussion son expertise technique approfondie doublée d’une vision stratégique éclairée sur l’évolution du paysage du développement logiciel.

« Mes parents étaient très fiers lorsque j’ai obtenu ce poste d’évangéliste développeur », explique Okenwa. « Ma fonction consiste à échanger avec les programmeurs, qu’il s’agisse d’interactions virtuelles ou de rencontres physiques, en abordant les outils et technologies qu’ils utilisent. Cette mission implique une présence constante au sein de la communauté, tout en distillant la vision et les solutions Twilio. »

Pour donner un peu de contexte, « Twilio est une plateforme d’engagement client et figure parmi les acteurs majeurs accompagnant les entreprises dans leurs stratégies de support client, leurs outils de communication et leurs architectures API. »

La question centrale qui préoccupe le secteur de la Tech concerne l’avenir des développeurs juniors. L’article provocateur de Steve Yegge « The Death of the Junior Developer » a suscité des débats intenses, suggérant que l’IA ne rendra pas les développeurs inexpérimentés plus compétents, mais qu’elle permettra aux programmeurs chevronnés d’éliminer définitivement le recours aux profils juniors. Cette perspective représente un défi considérable pour les programmeurs émergents.

Nathaniel propose une analyse plus nuancée qui transcende cette dichotomie simpliste.

Une entreprise ne recrute jamais de développeurs juniors uniquement pour leurs compétences déjà acquises. Elle investit dans leur potentiel d’évolution future. Les développeurs juniors restent indispensables si nous souhaitons former les développeurs seniors, les responsables techniques et les architectes de demain.

Cette analyse me semble particulièrement pertinente. La programmation dépasse largement la maîtrise de la syntaxe et des algorithmes ; elle implique le développement d’instincts de résolution de problèmes, la compréhension des contextes métier et la capacité à traduire les besoins humains en solutions technologiques.

« Si l’objectif consiste à former la prochaine génération de créateurs technologiques, les développeurs juniors ne disparaîtront pas à long terme. Nous risquons de temporairement sous-estimer leur importance, mais ils retrouveront assurément leur place par la suite. »

L’urgence de ces questionnements s’est intensifiée suite aux déclarations d’Eric Schmidt, ancien PDG d’Alphabet, concernant le calendrier de remplacement des développeurs. Son assertion selon laquelle les développeurs seraient réduits à corriger les productions de l’IA dans un délai de six mois, puis potentiellement éliminés dans l’année, a provoqué une inquiétude considérable au sein de la communauté des programmeurs.

Nathaniel admet une part de vérité dans les prédictions de Schmidt tout en plaidant pour une compréhension plus fine du rôle des développeurs. « Ces affirmations sont pour partie fondées, mais la situation est bien plus complexe. L’IA est la manifestation, selon moi, d’une nouvelle révolution industrielle. Dans ce contexte, elle ciblera les tâches répétitives très simples en vue de leur automatisation par la technologie. »

Cette analogie avec la révolution industrielle s’avère particulièrement appropriée. De même que la mécanisation n’a pas éliminé le travail humain mais l’a transformé, l’IA semble destinée à remodeler plutôt qu’à remplacer les fonctions de programmation. « L’IA va effectivement prendre en charge certains aspects de la programmation en les rendant si peu coûteux en termes d’effort qu’ils ne justifieront plus une intervention humaine. Cependant, les développeurs ne font pas que résoudre de manière répétitive des problèmes syntaxiques mineurs. Ce sont des innovateurs qui conçoivent diverses approches pour transformer un problème concret en composants technologiques. »

L’aspect le plus convaincant de la vision de Nathaniel réside dans son approche de l’abstraction comme clé de compréhension de la transformation du travail de développement par l’IA. Plutôt que de remplacer les développeurs, l’IA représente un nouvel échelon sur cette échelle d’abstraction que les programmeurs gravissent depuis des décennies.

Actuellement, mes compétences de programmation me permettent de concevoir un site web et de le servir à des millions d’utilisateurs sur Internet. Il y a trente ou quarante ans, j’aurais eu besoin d’un bouquet de compétences diverses pour accomplir cette tâche. Des compétences hardware pointues et de l’expertise réseau de haut niveau. Tous ces éléments ont aujourd’hui été rendus abstraits, me permettant de me concentrer sur l’optimisation des performances et de la rapidité du site web.

Cette perspective historique éclaire un schéma que les personnes qui ont peur de l’IA ont tendance à négliger. Chaque génération de développeurs s’est appuyée sur des fondations progressivement plus sophistiquées, leur permettant d’aborder des problèmes plus complexes sans s’enliser dans les détails « d’implémentation » dans les couches basses.

L’analogie de l’imprimerie est encore plus parlante : « Avant l’imprimerie, il fallait mobiliser de nombreuses personnes pour recopier manuellement un ouvrage afin d’en produire 100 exemplaires. L’avènement de l’imprimerie a considérablement réduit l’effort et les compétences nécessaires pour accomplir cette tâche. Néanmoins, il demeurait indispensable de disposer d’une ou plusieurs personnes capables de faire tourner cette imprimerie. »

Cette progression vers des niveaux d’abstraction supérieurs soulève néanmoins des questions délicates concernant l’inclusivité et les capacités individuelles. Tous les développeurs ne possèdent pas l’agilité intellectuelle nécessaire pour gravir continuellement cette échelle d’abstraction, et il convient de reconnaître cette réalité.

Nathaniel aborde cette préoccupation avec un optimisme mesuré tout en conservant une approche réaliste. « Il existera toujours des personnes qui préféreront conserver leurs méthodes de travail. Cependant, la technologie rendant accessible une diversité croissante de possibilités, les attentes des utilisateurs, des clients et du grand public, en matière de performances, seront de plus en plus grandes ».

Les forces du marché qui alimentent cette évolution demeurent implacables. L’IA permettant des expériences de qualité supérieure à grande échelle, les attentes clientèle s’élèvent en conséquence, créant une pression sur l’ensemble des fournisseurs technologiques pour évoluer ou risquer la marginalisation.

« Les professionnels qui ne répondront pas à ces standards d’expérience élevés ne parviendront plus à fournir la valeur attendue par leurs clients et employeurs. S’ils ne parviennent pas à maintenir ce niveau d’exigence croissant, particulièrement alors que l’IA permet aux acteurs de développer de nouvelles approches, ils seront inévitablement distancés. »

Cette situation soulève un paradoxe intéressant concernant la transformation numérique, que j’ai observé tout au long de ma carrière dans le conseil technologique. Il y a trente ans, nous prédisions que les industries traditionnelles telles que la banque seraient « disruptées » par des concurrents purement numériques (pure players). Pourtant, les banques établies ont majoritairement survécu, s’adaptant progressivement tout en préservant leurs positions de marché.

Nathaniel propose une perspective éclairante sur cette contradiction apparente : « Cette évolution n’a pas éliminé les banques, mais j’affirmerais que même si elles ont peut-être pris du temps pour s’adapter, aujourd’hui, notre mode d’interaction avec nos banques diffère complètement de celui de notre jeunesse. Des jeunes de 18 ans ignorent totalement ce qu’est un carnet de chèques, par exemple. »

La transformation s’est effectuée, mais de manière plus graduelle et moins spectaculaire que ce qui était prédit. Ce schéma suggère que l’impact de l’IA sur le développement pourrait suivre une trajectoire similaire — profonde mais évolutive plutôt que révolutionnaire.

L’insight le plus intéressant de notre conversation concerne les modalités d’adoption des outils d’IA par les développeurs. Le succès de GitHub Copilot et d’outils similaires démontre qu’il vaudrait mieux parler d’intégration que de remplacement.

« Certains ingénieurs ont des réticences à utiliser l’IA ou refusent de l’intégrer à leurs processus de travail. Cependant, dès la sortie de Copilot et autres outils intégrant cette technologie directement dans les applications et interfaces qu’ils utilisaient déjà, nous avons observé une accélération nette de son adoption. »

Cette observation révèle une vérité fondamentale concernant l’adoption des technologies : les innovations les plus réussies améliorent les processus de travail existants plutôt que d’exiger des approches entièrement nouvelles. L’avenir des outils de développement réside dans l’amélioration de l’efficacité des programmeurs au sein d’environnements familiers plutôt que dans leur remplacement.

Notre conversation a ensuite glissé sur la réalité de la réutilisation de code — une pratique universelle chez les développeurs mais rarement discutée ouvertement. La crainte que l’IA transforme les programmeurs en opérateurs robotisés de copier-coller ignore le contexte historique des méthodes de travail des développeurs.

« Le copier-coller constitue une composante intégrante du parcours de l’ingénieur informaticien depuis des décennies, et cette pratique perdurera. Nous avons toujours appris en étudiant le code des autres. »

La vérité ne réside pas dans la source des solutions mais dans la compréhension du développeur concernant ce qu’il met en œuvre dans son programme. « Le véritable problème concerne les développeurs qui recherchent une solution en ligne et la copient sans comprendre son fonctionnement. Si cette approche est appliquée avec l’IA, ils risquent de créer une boîte noire, ce qui fonctionnera parfaitement tant que le système opère correctement. Mais lors d’un dysfonctionnement, quand vous recevez un appel en pleine nuit parce que la production est défaillante, la situation devient critique. Une grande entreprise ne veut pas dépendre d’une boîte noire. »

Notre conversation a ensuite abordé l’un des défis les plus persistants du logiciel d’entreprise : la prévalence de systèmes « legacy » développés dans des langages comme le COBOL qui résistent à la modernisation depuis des décennies. Cette situation constitue une étude de cas idéale de la relation entre faisabilité technologique et processus décisionnel humain.

Nous sous-estimons l’influence des facteurs humains. Les individus craignent parfois le changement et préfèrent s’appuyer sur des méthodes éprouvées depuis des années. Ainsi, même si l’IA propose une solution optimale, ce sont les personnes qui décideront de l’adopter ou non.

Cette observation touche au cœur de la raison pour laquelle les prédictions technologiques s’avèrent souvent trop optimistes. La faisabilité technique ne garantit pas l’adoption, et l’inertie institutionnelle demeure une force puissante dans la détermination du rythme de changement.

Pour les étudiants et développeurs émergents qui s’interrogent sur la navigation dans ce paysage incertain, Nathaniel propose des conseils pratiques privilégiant l’exploration active.

« La priorité absolue consiste à explorer et expérimenter. Expérimentez avec les nouvelles technologies. Identifiez ces nouveaux intitulés de poste et tracez le parcours pour devenir expert. Soit comme spécialiste dans l’utilisation de l’IA en tant qu’outil, soit comme expert dans la création d’IA, l’optimisation de ses performances, ou la conception des outils que l’IA utilisera. »

La remarque de Nathaniel sur les API mérite qu’on s’y attarde : « Les API ne constituent pas une nouveauté. Plus votre API est performante, plus les agents IA qui l’utiliseront seront efficaces. » Cette observation suggère que les développeurs qui maîtrisent la conception d’interfaces compatibles avec l’IA produiront davantage de valeur.

Plus fondamentalement, il préconise de se concentrer sur les tâches où l’humain apporte de la valeur : « Ne vous limitez pas aux tâches de base assignées aux développeurs juniors car l’IA les maîtrise parfaitement. Concentrez-vous plutôt sur les moyens d’apporter une dimension unique à vos solutions ».

Comme le démontre notre conversation avec Nathaniel Okenwa, l’avenir des développeurs ne se résume pas à un choix entre programmation humaine et IA — il s’agit de comprendre comment combiner intelligemment les technologies pour résoudre des problèmes de complexité croissante. Les développeurs les plus performants seront ceux qui adopteront l’outil IA pour sa puissance, tout en privilégiant les aspects spécifiquement humains du développement logiciel : créativité, résolution de problèmes et capacité à traduire les besoins humains en solutions technologiques.

En substance, les recommandations de Nathaniel ne diffèrent pas fondamentalement de celles de Steve Yegge. Il faut développer une expertise pour exploiter efficacement l’IA ; l’intelligence artificielle ne transformera pas automatiquement quiconque en expert.

Plutôt que de craindre l’obsolescence, les développeurs devraient percevoir cette période comme une chance pour évoluer, à l’instar des générations précédentes qui se sont adaptées aux nouveaux langages de programmation, frameworks et paradigmes. L’avenir appartient à ceux qui peuvent exploiter les capacités de l’IA tout en apportant une touche humaine, la créativité et la compréhension qu’aucun algorithme ne peut reproduire.

Les développeurs ne sont peut-être pas menacés d’un « grand remplacement » — on devrait plutôt parler d’amélioration continue, d’évolution et de technologies au service des besoins humains. Dans cette mission, les développeurs demeurent non seulement pertinents mais essentiels.

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Les commentaires sur l’impact environnemental de l’IA oscillent souvent entre catastrophisme et technosolutionnisme. Mais où se situe la vérité ? Le 24 juillet 2025, jour symbolique du dépassement de la Terre, nous avons interrogé Yves Grandmontagne, fondateur et rédacteur en chef de DCMAG (Data Center Magazine), sur l’IA et son impact environnemental. Cette transcription commentée est une simplification d’une discussion particulièrement longue, circonstancié e et nuancée. Nous encourageons donc vivement nos lecteurs à écouter le podcast intégral afin de saisir toutes les subtilités de nos échanges et à considérer cet article juste comme un point de départ pour approfondir ce sujet.

Ce billet est la synthèse d’un échange particulièrement riche qui a duré près d’une heure. La complexité du sujet nous a contraints à explorer de nombreuses facettes techniques, économiques et environnementales, rendant impossible un traitement exhaustif.

Fort de son expertise approfondie du secteur des data centers et de l’intelligence artificielle, Yves Grandmontagne nous offre ici un éclairage factuel et mesuré sur un débat souvent polarisé entre catastrophisme et techno-optimisme démesuré. Pour balayer ce sujet, nous avons choisi de passer en revue des citations récentes, positives ou négatives et de les vérifier avec l’expert.

Son analyse permet de dépasser les raccourcis simplistes pour comprendre les véritables enjeux de cette révolution technologique.

[Addendum du 08/09/25] Suite à une remarque fort pertinente de notre ami et confrère Frédéric Canevet, nous avons réalisé des recherches complémentaires quant à la consommation des LLMs lors de la phase d’entraînement. Il est vrai que ce point revient souvent dans les critiques des IA génératives. On y lit par exemple, dans ce billet de la revue de l’institut de Polytechnique de Paris, que « l’équipe estime que l’empreinte carbone de l’entrainement total pour une tâche donnée de BERT, un modèle de langage développé par Google, équivaut environ à celle d’un vol transatlantique ». Ce travail étant très ancien (2019) et BERT n’étant plus qu’un vieux souvenir dans nos mémoires, nous nous sommes livrés à un exercice supplémentaire, avec Yves Grandmontagne, de recensement de données plus récentes pour plusieurs modèles, sans pour autant viser à l’exhaustivité. En résumé de nos recherches, dont vous trouverez tous les détails en fin de billet (tableau et sources), l’impact environnemental des entraînements, dans l’état actuel des choses, est sans commune mesure avec l’impact de l’usage des utilisateurs, ce qui renforce la remarque d’Yves sur le fait que les utilisateurs sont les premiers responsables, par leurs comportements ou leur modération, de cet impact.

Pour les lecteurs pressés ou tout simplement à la recherche d’un résumé …

*Les chiffres fournis sont ceux d’Yves Grandmontagne de Data Center Magazine

Conclusion de l’expert : Impact « réel mais largement surestimé », nécessité de contextualiser et d’éviter les débats polarisés.

Voici donc les citations sur l’impact environnemental de l’IA que nous avons voulu vérifier en décryptant avec Yves.

La première affirmation que j’ai soumise à Yves Grandmontagne concernait les prévisions de Synth Media selon lesquelles « l’essor de l’IA pourrait doubler la consommation électrique des data centers d’ici 2026 ». Sa réponse nuance immédiatement cette perspective alarmiste :

« Il est exact que l’IA déploie ses infrastructures à un rythme particulièrement soutenu et qu’elle occupe une place croissante dans les data centers. À ce titre, elle va effectivement augmenter significativement leur consommation énergétique. Cette consommation va-t-elle pour autant doubler ? Je ne le pense pas. L’IA devrait représenter entre 20 et 30 % de la consommation globale des data centers dans le monde ».

L’IA devrait représenter entre 20 et 30 % de la consommation globale des data centers dans le monde

Cette première mise au point révèle une constante dans l’analyse d’Yves Grandmontagne : la nécessité de contextualiser les chiffres. L’expert souligne que cette augmentation s’inscrit dans une progression mécanique liée à nos usages croissants du numérique. « Ce qui génère cette augmentation de consommation, ce sont nos usages quotidiens, qu’ils soient professionnels ou personnels » , rappelle-t-il, pointant notre responsabilité collective dans cette évolution. Un sujet que nous avons déjà traité par le passé avec un focus plus large sur le numérique.

L’aspect le plus remarquable de son analyse réside dans la mise en perspective de l’efficacité énergétique. Contrairement aux idées reçues, les data centers ne suivent pas une courbe de consommation proportionnelle à l’augmentation des données. Cette efficacité croissante constitue un élément souvent négligé dans les débats publics sur l’impact environnemental de l’IA.

Concernant les 10 113 tonnes équivalent CO2 attribuées à l’utilisation de ChatGPT en janvier 2023 (Basta Media – Data for Good, l’IA a le potentiel de détruire la planète), Yves Grandmontagne adopte une approche pragmatique :

« Je ne peux confirmer l’exactitude de ce montant. Atteindre une telle précision avec 10 113 tonnes représente un défi méthodologique considérable, d’autant que les infrastructures d’IA sont des systèmes distribués ».

Cette remarque soulève un point méthodologique crucial : la difficulté de mesurer précisément l’empreinte carbone d’infrastructures distribuées. L’expert reconnaît néanmoins la réalité de cette pollution tout en la relativisant : « Ces 10 113 tonnes de CO2 représentent néanmoins des volumes significativement inférieurs à ceux de nombreuses autres industries ».

Cette contextualisation n’est pas une minimisation, mais une invitation à la proportionnalité. Yves Grandmontagne rappelle un principe fondamental souvent oublié : « Dès que nous utilisons nos smartphones, nous devenons producteurs de CO2 ». Cette remarque souligne l’incohérence de certaines critiques qui isolent l’IA de notre consommation numérique globale.

L’affirmation du MIT selon laquelle « une requête ChatGPT consomme dix fois plus d’électricité qu’une recherche Google  [p 9] » illustre parfaitement les dangers des comparaisons simplistes, selon Yves Grandmontagne. Son analyse est particulièrement éclairante :

« Cette comparaison n’est pas valable. Je considère que nous commettons une erreur méthodologique en avançant ce type de chiffre, car nous comparons deux technologies fondamentalement différentes. Google est un moteur de recherche qui propose des résultats que l’utilisateur doit ensuite exploiter pour trouver les informations recherchées. ChatGPT, en revanche, fournit des informations directement structurées ».

Cette analyse révèle la sophistication nécessaire pour évaluer l’impact environnemental de l’IA. En effet, une requête ChatGPT peut remplacer plusieurs recherches Google suivies de consultations de sites web. Cela rend la comparaison directe caduque. Cette distinction deviendra sans doute obsolète avec l’arrivée de Google AI Overviews, qui intégrera des fonctionnalités similaires à celles de ChatGPT.

L’un des aspects les plus révélateurs de l’interview concerne la consommation d’eau des data centers. Yves Grandmontagne établit une distinction fondamentale entre les pratiques américaines et européennes :

 Aux États-Unis, quand vous installez un data center, vous êtes une société privée qui va contacter des sociétés privées qui vont vous fournir de l’eau d’un côté, de l’électricité de l’autre. Et puis, la société qui gère l’énergie ou l’eau est très contente d’avoir un très gros client qui lui absorbe une partie de sa production.

Cette analyse géopolitique éclaire les 5,4 millions de litres d’eau douce attribués à l’entraînement de ChatGPT-3. Le problème ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans les pratiques et régulations locales. En Europe, rappelle l’expert, « on a développé depuis longtemps des outils d’infrastructure de refroidissement qui fonctionnent en circuit fermé ou qui sont basés sur l’air et non pas sur l’eau ».

À ce titre, signalons le centre de données d’Orange à Val de Rueil qui est refroidi par l’air vivifiant de la Normandie . Sauf exception due à une canicule dont la durée est forcément limitée.

L’explication technique fournie par Yves Grandmontagne démystifie le processus de refroidissement : « L’eau sert de conducteur pour récupérer la chaleur ». Il détaille ensuite le système de double circuit qui protège l’infrastructure tout en gérant les échanges thermiques. Cette approche révèle que le rejet d’eau chaude des data centers (~ 20-25°) reste nettement inférieur à celui des centrales nucléaires (27-35° pour Gravelines). Cela offre une perspective comparative utile à notre débat.

Le rejet d’eau chaude des data centers (environ 20-25 degrés) reste nettement inférieur à celui des centrales nucléaires (27-35° pour Gravelines)

Il reste à souligner que ces chiffres, d’une part, sont variables en fonction des lieux, de la période de l’année et des choix technologiques, et que d’autre part, une augmentation de 12° dans la mer du Nord, même si les rapports ne révèlent rien à l’échelle macroscopique, n’est probablement pas neutre à l’échelle microscopique et dans le long terme. En parallèle, et dans une moindre mesure, les rejets d’eau chaude des data centers ne sont sans doute pas neutre non plus. Encore un point à nuancer, même s’il convient d’être prudent.

L’expert souligne également l’émergence de nouvelles technologies comme le Direct Liquid Cooling (DLC) et l’immersion, qui fonctionnent en circuit fermé et réduisent drastiquement la consommation d’eau. Cette évolution technologique illustre la capacité d’adaptation du secteur face aux défis environnementaux.

L’analyse des moratoires sur les data centers révèle des situations contrastées. Yves Grandmontagne distingue particulièrement le cas irlandais . « L’Irlande, on va le rappeler, il y a 30-40 ans [NDLR le chiffre du podcast est erroné], était le pays le plus pauvre d’Europe. Pour réussir à développer une industrie, à faire entrer des capitaux, ils ont trouvé cette solution ».

Et de fait, le PIB par habitant de l’Irlande est supérieur à 100 000$. Il se situe donc parmi les meilleurs mondiaux en 2025.

[NDLR une infographie avec ses sources est disponible en fin d’article]

Aujourd’hui, c’est 30 % de la production énergétique irlandaise qui est dédiée aux data centers. Et Yves de s’écrier : « C’est très clairement beaucoup trop ! ». Cette situation extrême illustre les risques d’une approche non régulée, mais aussi la capacité des gouvernements à réagir intelligemment. « Le gouvernement irlandais n’a pas dit on arrête les data centers, il a décidé conditionner la construction à la mise en place de solutions ».

L‘approche pragmatique adoptée par le tigre irlandais contraste avec les interdictions pures et simples. Elle offre une voie médiane entre développement économique et contraintes environnementales.

Une des révélations les plus importantes de l’interview concerne l’identification du véritable goulet d’étranglement. « Le vrai problème, ce n’est pas la production, c’est le grid. C’est-à-dire que c’est le grid énergétique, c’est-à-dire le transport de l’énergie jusqu’à son lieu où il va être consommé ».

Cette analyse éclaire d’un jour nouveau les débats sur l’impact environnemental de l’IA. La France, rappelle Yves Grandmontagne, « est entièrement autonome dans sa production énergétique ». Mais elle fait face à des défis d’infrastructure de transport. Cette perspective technique révèle que les solutions ne résident pas nécessairement dans la réduction de la consommation, mais dans l’optimisation de la distribution.

Concernant les statistiques globales, Yves Grandmontagne corrige les données : « Actuellement, on est plutôt à 2 %. Et on se dirige très vite vers 4 % ». Ces chiffres, rapportés à la consommation mondiale d’électricité, permettent une mise en perspective utile.

L’expert insiste sur la relativité de ces pourcentages : « Quand on sort un graphique sur la consommation d’énergie de toutes les industries, si on met côte à côte l’industrie et les data centers, on s’aperçoit que ces derniers ne pèsent pas grand-chose ».

Les véritables consommateurs d’énergie

Pour contextualiser davantage, Yves Grandmontagne énumère les secteurs véritablement énergivores : « Il y a le transport, les industries, les aciéries, l’agriculture… Cette dernière consomme énormément d’énergie. On omet souvent de le dire ».

Cette mise en perspective révèle selon nos recherches que l’industrie chimique représente 32 % de la consommation énergétique industrielle française, offrant un point de comparaison saisissant avec les 2-4 % des data centers au niveau mondial.

Passons désormais aux technosolutionnistes et regardons leurs affirmations de manière clinique également.

Les déclarations de Sam Altman selon lesquelles « 1 % d’électricité mondiale pour entraîner une IA puissante serait une victoire massive » trouvent également un écho nuancé chez Yves Grandmontagne : « Il est vrai qu’une IA puissante qui s’appelle ChatGPT va consommer peut-être 70 % de la consommation globale des IA dans le monde ».

Cette analyse révèle la réalité économique derrière les déclarations : Microsoft a investi 10 milliards dans OpenAI, créant une situation de quasi-monopole temporaire. L’expert souligne le caractère mécanique de cette consommation : « Il faut de l’informatique. L’informatique, ça consomme de l’énergie. Et comme on en utilise de plus en plus, ça consomme de plus en plus d’énergie. C’est normal ».

La vision de Satya Nadella (Microsoft) selon laquelle « l’IA peut être un puissant accélérateur pour traiter la crise climatique » trouve une justification technique chez Yves Grandmontagne : « La vraie problématique, ce n’est pas la production, c’est le transport de l’énergie ».

L’expert explique que la gestion d’un mix énergétique complexe (nucléaire, renouvelables, fossiles) nécessite des outils de pilotage sophistiqués : « On ne pourra le faire d’une manière efficace, aujourd’hui on le sait, qu’en utilisant des outils d’IA ».

Cette perspective technique révèle que l’IA n’est pas seulement consommatrice d’énergie, mais potentiellement optimisatrice du système énergétique global. Cependant, Yves Grandmontagne tempère les ambitions : « Ce sera un ensemble. Ce n’est pas un élément tout seul qui pourra l’aider ».

Il nous paraît également très douteux de prétendre que l’IA, tout « pharmakon » qu’elle est puisse être un poison qui serve de remède universel à ce problème qui la dépasse bien largement, comme nous l’avons écrit précemment.

L’annonce de Microsoft concernant son plan de refroidissement « zéro eau » illustre l’évolution technologique du secteur. Yves Grandmontagne confirme : « Ce n’est pas du greenwashing. Ce n’est pas non plus une initiative, cela existe déjà ».

L’expert détaille les nouvelles technologies nécessaires face à l’augmentation drastique de la puissance :

Quand on était sur des technologies classiques jusqu’à présent, on était entre 5 et 10 kilowatts qui arrivaient sur une armoire. Quand on met de l’IA, au minimum, on va consommer 80 kilowatts ou on va consommer 150 kilowatts ».

Cette progression impose l’adoption du Direct Liquid Cooling ou de l’immersion, technologies fonctionnant en circuit fermé. « C’est le sens de l’évolution des technologies pour refroidir les data centers d’IA », conclut-il.

Une statistique particulièrement révélatrice émerge de l’interview :

 Sur la dernière décennie, le nombre de data centers a été multiplié par deux, leur surface a été multipliée par quatre et leur consommation énergétique a été seulement augmentée de 6 %.

Cette donnée illustre les progrès considérables en matière d’efficacité énergétique, souvent occultés dans les débats sur l’impact environnemental de l’IA. Elle révèle la capacité du secteur à concilier croissance et optimisation énergétique.

Un aspect souvent négligé du débat réside dans la géographie de l’IA. Yves Grandmontagne rappelle : « Pour l’instant, la totalité des productions de l’IA se fait aux États-Unis, pas en Europe ». Cette concentration géographique relativise les critiques européennes tout en soulignant notre dépendance technologique.

L’expert évoque les 109 milliards d’euros d’investissements annoncés par le président Macron dans l’IA, dont « un tiers, voire la moitié concerneront les data centers ». Cette stratégie vise à réduire notre dépendance tout en développant une filière européenne plus sobre.

L’analyse de Yves Grandmontagne révèle les faiblesses du modèle américain : « Aux États-Unis, ils ont de grandes faiblesses » concernant le transport d’énergie. Cette défaillance infrastructurelle explique en partie les surconsommations critiquées et justifie les approches différentes adoptées en Europe.

Le projet de Meta au Texas (5 gigawatts sur une surface équivalente à celle de Manhattan) illustre cette problématique : « Meta n’a pas l’énergie, donc il la cherche ». Cette situation contraste avec l’approche européenne plus intégrée et régulée.

La déclaration de Sundar Pichai (Google) selon laquelle « l’IA est plus importante que le feu ou l’électricité » trouve un écho nuancé chez Yves Grandmontagne : « Il s’agit d’une vraie révolution, qui va aller beaucoup plus loin que les précédentes, car celles-ci étaient plus industrielles. Celle-ci est une révolution du quotidien ».

Cette analyse souligne la spécificité de la révolution IA : sa rapidité et sa pénétration dans la vie quotidienne. « En à peine deux ans, c’est une véritable vague qui nous a submergés », observe l’expert, contrastant avec les centaines de milliers d’années d’adoption du feu.

Au-delà des questions environnementales, Yves Grandmontagne exprime ses préoccupations sociales :

Je fais partie de ceux qui craignent quand même que ça impacte énormément les emplois et je crois qu’il faut être réaliste là-dessus

Cette dimension sociale de l’environnement révèle la complexité des arbitrages à venir. L’expert encourage néanmoins l’adoption : « Il ne faut pas non plus que l’on se coupe de ce potentiel, car des choses extraordinaires aboutiront bientôt ». Il n’est pas facile de se faire une idée sur ce sujet des emplois tant les visions sont contradictoires.

Le message final d’Yves Grandmontagne aux étudiants (car ce post a été réalisé en préparation de notre cours sur IA et création de contenus) résonne particulièrement :

 Faites attention aux discours que vous écoutez, à ceux qui les portent, etc. Il est facile de détourner l’information

Cette mise en garde contre la désinformation souligne l’instrumentalisation politique du débat environnemental. L’expert cite l’exemple marseillais où « il y a un élu qui ambitionne de conquérir la mairie et qui a trouvé ce cheval de bataille » dans l’opposition aux data centers.

Une perspective souvent négligée émerge : « Quand un data center s’implante dans une ville, dans la foulée, c’est toute une économie numérique qui va se développer. Mais ça, on oublie de le dire ». L’expert quantifie : « Un emploi créé dans un data center, c’est 100 emplois derrière qui vont être développés dans la région ».

Cette dimension économique révèle la complexité des arbitrages territoriaux et la nécessité d’approches globales plutôt que sectorielles.

L’expertise d’Yves Grandmontagne révèle un paysage bien plus nuancé que ne le suggèrent les débats polarisés sur l’environnement. Ses conclusions principales méritent d’être retenues :

L’impact environnemental de l’IA est « réel, mais largement surestimé », selon ses termes. Cette réalité s’explique par plusieurs facteurs : la progression remarquable de l’efficacité énergétique, la relativité des consommations face à d’autres secteurs industriels, et l’évolution technologique constante vers plus de sobriété.

La géographie compte énormément dans cette équation. Les pratiques américaines, souvent critiquées, ne reflètent pas les approches européennes plus régulées et efficaces. Cette distinction géographique invite à contextualiser les critiques et à valoriser les bonnes pratiques.

L’avenir technologique s’oriente vers des solutions plus sobres : refroidissement en circuit fermé, IA de proximité, optimisation énergétique par l’IA elle-même. Ces évolutions suggèrent que les problèmes actuels sont transitoires et techniques plutôt que structurels.

Enfin, la dimension systémique révélée par cette analyse invite à dépasser les approches sectorielles. L’IA n’est pas seulement consommatrice d’énergie, mais potentiellement optimisatrice du système énergétique global. Cette perspective systémique constitue peut-être la clé d’un développement véritablement durable de l’intelligence artificielle.

Le message d’Yves Grandmontagne résonne comme un appel à la nuance et à la vigilance critique : « Restons prudents et restons sereins ». Dans un débat souvent émotionnel, cette sagesse technique offre une boussole précieuse pour naviguer entre les écueils du déni et du catastrophisme. Ce discours plus nuancé est sans doute moins vendeur que les avis extrêmes, carburant du café du commerce et des médias sociaux.

Cette interview montre finalement que la question de l’impact environnemental de l’IA ne trouve pas de réponse simple, mais nécessite une approche systémique, géographiquement située et techniquement informée. Elle constitue un point de départ indispensable pour tous ceux qui souhaitent dépasser les idées reçues et contribuer à un débat véritablement constructif sur l’avenir de notre société numérique.

Suite à la remarque judicieuse de Frédéric Canevet, nous avons recherché les chiffres les plus justes possibles — quand ils sont disponibles — relatifs à l’entraînement des LLMs et son impact environnemental. Il en ressort que les coûts environnementaux principaux sont dus non aux entraînement mais à l’usage qui est fait de ces LLM, ce qui paraît intuitivement réaliste mais qui va mieux en le vérifiant. A noter qu’une partie importante de ces entraînements est réalisée via le « common crawl », un dump complet de l’Internet, disponible pour tous et que les éditeurs utilisent de manière approfondie. Les chiffres pour chaque plateforme sont fournis deux fois. Une fois avec les éléments fournis par Perplexity et Claude, et une deuxième fois avec les vérifications et les corrections d’Yves qui a croisé et vérifié toutes les données.

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Christopher Hill propose une alternative convaincante au surtourisme avec son entreprise de tourisme responsable, Hands-Up Holidays. Son approche démontre que les agences de voyage peuvent agir positivement plutôt qu’exploiter des lieux, des ressources et des personnes. De plus, son modèle de voyage solidaire remet en question l’idée selon laquelle luxe et responsabilité sociale ne peuvent coexister. Voici la transcription de notre interview, en anglais, que vous retrouverez intégralement à la fin de nore podcast.

Ce qui rend la philosophie de Hands Up Holidays particulièrement intéressante, c’est son engagement envers une gestion maîtrisée. Celle-ci privilégie la qualité des expériences plutôt qu’une recherche effrénée de croissance. Au lieu de poursuivre une expansion rapide qui pourrait compromettre sa mission, Christopher Hill contrôle lui-même chaque interaction client. Il démontre ainsi que des pratiques commerciales durables peuvent produire des résultats significatifs tant pour les voyageurs que pour les habitants des lieux visités.

Opérant dans plus de 30 pays, le cas Hands Up Holidays nous éclaire sur la façon dont hébergement de luxe et travail bénévole peuvent fonctionner ensemble. Voici le compte-rendu de notre entretien avec Christopher Hill, interrogé depuis Auckland en Nouvelle-Zélande.

Nous proposons une grande variété de projets. Nos initiatives les plus populaires sont les projets liés à la construction et au bâtiment. Celles-ci peuvent aller de mini projets très concrets comme la construction ou l’installation de poêles écologiques dans les foyers villageois, jusqu’à des projets plus importants comme aider à construire des maisons ou rénover des salles de classe.

Au-delà de ce premier type de projets, nous nous concentrons fortement sur les initiatives de conservation de la faune. Les familles peuvent prendre soin des éléphants par exemple ou participer à des programmes de protection des tortues marines. Le troisième domaine majeur concerne le soutien éducatif, notamment pour servir de partenaires de lecture dans les écoles locales. Chaque projet est soigneusement sélectionné pour garantir un impact significatif tout en étant adapté aux familles participantes.

Ce fut un changement assez radical, sous forme d’une révélation. Mon chemin de Damas a eu lieu en Afrique du Sud. Cela s’est passé environ six ans après le début de ma carrière dans le secteur financier londonien. Lors de ce voyage, en dehors des traditionnels safaris et séjours en «lodges», j’ai participé à la construction d’un habitat familial dans un « township ». Cette expérience a été véritablement transformatrice de deux façons fondamentales.

Premièrement, elle m’a permis d’interagir authentiquement avec les habitants, d’avoir un véritable aperçu de leur vie et de partager des histoires avec eux. C’est quelque chose qui manquait à mes voyages précédents même si j’ai eu la chance d’avoir beaucoup voyagé. Deuxièmement, j’ai éprouvé le plaisir d’aider et de changer concrètement la vie de cette famille. Nous leur fournissions ainsi un vrai foyer. Cela m’a fait prendre conscience que je pouvais mettre mes compétences commerciales au service de quelque chose de plus significatif et épanouissant. Cela a servi de catalyseur à la création de Hands Up Holidays trois ans plus tard.

Il est légitime d’être prudent. J’ai eu la chance d’être accompagné par mon ancien colocataire londonien, qui avait déménagé en Afrique du Sud. Il y était devenu guide touristique professionnel, et avait développé un réseau de personnes de confiance.

C’est lui qui m’a emmené dans les townships, et je ne recommanderais certainement pas de s’y rendre seul. Il est probable qu’il ne se passe rien de grave, mais il faut rester prudent. Je dois aussi ajouter qu’il y a une tendance préoccupante du tourisme de township à dégénérer en voyeurisme. Je m’oppose à cela catégoriquement.

Il existe toutefois des visites éthiques de townships qui se concentrent sur les projets positifs dans ces communautés et offrent de véritables opportunités d’interaction avec les populations.

Le luxe et le bénévolat ne semblent pas naturellement compatibles au premier abord. Au-delà, la composante luxe permet la participation de personnes qui veulent avoir une action positive sans sacrifier leur confort. Ce n’est certainement pas fait pour tout le monde, c’est un modèle de « bénévolat philanthropique ».

Le bénéfice principal vient des fonds que nos clients apportent aux projets. Proposer des hébergements de luxe et du confort permet à ces fonds d’être investis dans des projets à impact. C’est la mission de notre organisation. À l’inverse, de nombreuses organisations très sérieuses aident leurs clients à contribuer au bien-être des populations dans des conditions de séjour plus rustiques. Chacun peut y trouver son bonheur.

Nous utilisons deux approches principales. Premièrement, je m’assure personnellement du bénéfice de chaque projet. Je peux ainsi attester de leur vraie valeur aux bénéficiaires, qu’il s’agisse de populations d’humains ou animales.

Deuxièmement, je reviens sur mon point précédent sur les différentes façons d’avoir un impact. Les participants peuvent donner de leur temps, en semaines ou en mois, sur un projet. Elles peuvent aussi proposer d’offrir leurs compétences, par exemple des médecins ou des kinésithérapeutes. La troisième façon est par le financement, c’est là notre domaine d’excellence.

Nous permettons à nos invités de découvrir les projets et d’interagir significativement avec les populations. Mais le principal bénéfice est le financement qu’ils apportent pour construire des maisons, fabriquer des poêles, ou créer des installations accessibles, en fonction des besoins spécifiques.

C’est principalement la responsabilité des parents plutôt que la mienne. Personne ne prend part à nos voyages en étant surpris de découvrir qu’ils vont rénover une école. Cette composante bénévole est notre point de différenciation fondamental. C’est exactement parce c’est cette composante qu’ils recherchent que les clients nous choisissent. Nous comptons sur le fait que les parents aient cette discussion avec leurs enfants bien avant de réserver.

Les motivations de nos clients sont très différentes de celles des clients des agences de voyages traditionnelles. Quand j’ai créé Hands Up Holidays, j’avais en tête que les clients seraient des gens comme moi. De jeunes professionnels aisés, mais manquant de temps, désirant passer de bonnes vacances tout en faisant quelque chose de positif.

Mais dès le début, nous avons reçu des réservations de familles, ce qui n’était absolument pas sur mon radar quand je développais le concept. Quand j’ai demandé à ces familles leurs motivations, elles disaient des choses du style : « Nos enfants viennent de milieux privilégiés, et nous voulons qu’ils apprécient à sa juste valeur la chance qui leur a été donnée ». Ou encore « Nous recherchons une expérience familiale pour renforcer significativement notre cohésion ». Beaucoup expriment aussi qu’ils veulent donner une impulsion pour que leurs enfants fassent partie de la prochaine génération d’acteurs du changement.

En définitive, il y a un aspect fort axé sur la mission dans la réflexion de nos clients familles en amont de leurs choix.

Ils sont plus âgés que je ne l’anticipais. Quand j’ai écrit le premier business plan et la brochure, je ciblais de jeunes professionnels âgés d’environ 25 à 35 ans. Bien que nous attirions des clients dans cette classe d’âge, j’ai été véritablement surpris par le nombre de familles qui réservent en passant par nous. Ces clients sont des chefs de famille qui se situent classiquement dans la trentaine et la quarantaine.

Nous adoptons une approche holistique pour tous nos voyages, avec la durabilité intégrée à tous les niveaux. Bien que nos voyages soient des expériences de luxe, nous priorisons les propriétés qui démontrent des principes de luxe durable dans leur conception et leurs opérations. Nous recommandons des restaurants proposant des plats biologiques d’origine locale chaque fois que possible, nous nous engageons à recourir uniquement à des guides locaux, et choisissons des options de transport écologiques là où elles sont disponibles.

Cette approche aide à combattre le surtourisme. Nous encourageons aussi les voyages vers des destinations plus sûres, mais moins courues – des endroits comme la Géorgie dans le Caucase, le Belize, ou Roatan au Honduras, que nous lançons dans les semaines à venir. Ces destinations ne sont pas bondées de touristes. De plus, incorporer des composantes bénévoles ralentit naturellement le rythme du voyage. Au lieu de vous précipiter de site en site, vous investissez plusieurs jours dans une destination et une communauté particulières.

Pour moi, la clé est de faire en sorte que ce projet reste une passion. Je vis et respire ce travail, et je gère personnellement toutes les demandes clients. Ce n’est pas seulement une question de passion, toutefois. Je prends véritablement plaisir à créer des itinéraires uniques pour nos clients. C’est aussi une question de contrôle qualité. Je suis heureux que ce soit juste moi qui gère cet aspect, et par cette implication personnelle, cela limite naturellement la croissance de l’entreprise.

Cette contrainte sert en fait parfaitement notre mission.

Le marché du voyage solidaire dans lequel opère Hands Up Holidays de Christopher Hill représente moins de 0,01% du chiffre d’affaires annuel de 11,7 milliers de milliards (trillions US) USD de l’industrie touristique mondiale (World Travel & Tourism Council, Future Market Insights). Les chiffres peuvent paraître modestes, mais cela montre néanmoins la voie pour la réinvention de l’industrie du voyage, qui en a grandement besoin.

Promenez-vous dans n’importe quelle destination touristique populaire de nos jours, et vous verrez des touristes chercher à manger comme chez eux. Ce n’est pas une critique – c’est la nature humaine. Mais cela souligne comment nous voyageons sans vraiment nous mettre en rapport avec les autres.

Le tourisme c’est amener des gens qui seraient mieux chez eux,
dans des endroits qui seraient mieux sans eux.

Et c’est triste. « Voyager » ne devrait rien à voir avec cela. Il s’agit de se connecter, de côtoyer des personnes du cru, de comprendre ou d’essayer de saisir les mœurs étrangères, de goûter la nourriture locale, etc. L’approche de Hill diffère grandement en cela.

Le modèle volontourisme/voyage solidaire ne transformera pas toute l’industrie du jour au lendemain. Mais il prouve que des alternatives existent. Le voyage peut servir les populations autochtones plutôt que de les exploiter. Sans avoir besoin de dormir par terre pour autant. En fin de compte, ce que ce cas d’école démontre aussi, c’est que faire grandir une entreprise ne nécessite pas de sacrifier ses valeurs.

Hill montre qu’un tourisme à impact est possible. Ce n’est pas révolutionnaire, juste différent et respectueux.

Les faits et chiffres suivants ont été rassemblés avec l’aide de Perplexity et vérifiés par rapport à leurs sources. Des erreurs peuvent s’être produites, les lecteurs sont conseillés de double-vérifier les chiffres avant de les citer. Toutes les sources sont disponibles à la fin de cet article de blog.

Dans l’ensemble, le tourisme solidaire continue de croître alors que les voyageurs recherchent des expériences de voyage plus significatives, responsables, et impactantes [3] [6].

[1] Volunteer Tourism Market Size, Share & Growth Report, 2030 https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/volunteer-tourism-market-report

[2] Volunteer Tourism Market Size & Forecast [2033] https://www.globalgrowthinsights.com/market-reports/volunteer-tourism-market-118068

[3] Volunteer Tourism Global Business Report 2025 | Cultural https://www.globenewswire.com/news-release/2025/05/07/3076249/28124/en/Volunteer-Tourism-Global-Business-Report-2025-Cultural-Immersion-Experiences-Drive-Adoption-of-Long-Term-Volunteer-Tourism-Itineraries.html

[4] Volunteer Tourism Global Business Report 2025 https://uk.finance.yahoo.com/news/volunteer-tourism-global-business-report-133500797.html

[5] Volunteer Tourism Market Decade Long Trends, Analysis … https://www.archivemarketresearch.com/reports/volunteer-tourism-market-7751

[6] The European market potential for volunteer and … https://www.cbi.eu/market-information/tourism/volunteer-and-educational-tourism/market-potential

[7] Volunteer Tourism Market Size & Share Forecasts https://www.fundamentalbusinessinsights.com/industry-report/volunteer-tourism-market-13216

[8] Purposeful travel in 2025: The changing face of voluntourism https://fooddrinklife.com/volunteer-tourism/

[9] Volunteer Tourism https://www.marketresearch.com/Global-Industry-Analysts-v1039/Volunteer-Tourism-41409685/

[10] Voluntourism – Tourism and Travel: A Research Guide https://guides.loc.gov/tourism-and-travel/voluntourism

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Les chatbots dopés à l’intelligence artificielle générative bouleversent nos sociétés à une vitesse vertigineuse, et cela nous amène à nous poser la question fondamentale de savoir où va l’IA. Pour y répondre, on peut s’en remettre aux nombreux auteurs d’essais sur le sujet ou, au contraire, se tourner vers un homme de lettres qui manipule la métaphore pour nous amener à réfléchir et, comme il le dit lui-même, nous alerter au travers de cette réflexion. C’est pourquoi j’ai interviewé Gauthier Dambreville, auteur de VarIAtions aux éditions L’Harmattan. Une interview d’autant plus intéressante du fait du passé de Gauthier, comme DSI d’une grande banque qui a automatisé tous les processus, au point de se dire aujourd’hui « qu’on peut faire partir tous les employés en même temps et les banques continueront de tourner toutes seules ».

Gauthier est ingénieur de formation et ancien directeur informatique dans le secteur bancaire. Il observe les évolutions de l’IA depuis plus de 40 ans. Auteur du livre « VarIAtions : IA, le puzzle de notre futur s’assemble » publié aux éditions L’Harmattan, il nous livre dans cette interview sa vision experte d’un avenir où les pièces d’un immense puzzle technologique et sociétal s’assemblent sous nos yeux, sans que nous en maîtrisions vraiment le résultat final.

En fin de compte, je trouve l’approche métaphorique du livre de Gauthier, bien plus puissante que l’analyse clinique et fatalement brumeuse de ce puzzle, dont personne ne maîtrise toutes les pièces, même pas les meilleurs experts des réseaux de neurones.

En définitive : Où va l’IA ? Personne ne le sait vraiment, même les experts. La vraie question devient : où voulons-nous aller ? Il faut réfléchir à ce qu’on veut préserver d’humain.

Le livre utilise la science-fiction pour explorer ces enjeux via des nouvelles métaphoriques plutôt que par un énième essai technique et réussit à nous interroger en profondeur sur la portée de l’IA

« On a lancé Internet, on a lancé les réseaux sociaux, sans aucun mode d’emploi. On voit ce que cela donne aujourd’hui. Avec l’IA, c’est la même chose. C’est comme si on mettait à disposition une Formule 1 à des gens qui n’ont pas le permis de conduire. Donner une formule 1 à quelqu’un qui ne sait pas conduire, ça me paraît assez grave, surtout si c’est en dehors d’un circuit ».

Cette métaphore de la Formule 1 illustre parfaitement l’un des défis majeurs de notre époque technologique. Gauthier Dambreville met le doigt sur un paradoxe fondamental : nous disposons d’outils d’une puissance extraordinaire, mais nous les déployons sans formation préalable ni garde-fous. L’histoire se répète avec chaque révolution technologique, mais l’IA générative amplifie cette problématique à un niveau inédit.

« Je m’intéresse à l’intelligence artificielle depuis maintenant plus de 40 ans. J’ai fait toute ma carrière dans le domaine bancaire, où j’étais directeur informatique. Mon rôle, en fait, c’était d’automatiser les tâches qui, pour la plupart, à l’époque, étaient manuelles. Aujourd’hui, toutes les banques sont automatisées, c’est-à-dire qu’on peut faire partir tous les employés en même temps et les banques continueront de tourner toutes seules. »

Cette expérience dans l’automatisation bancaire donne à Gauthier Dambreville une perspective unique sur les transformations en cours. Il a vécu de l’intérieur la première vague d’automatisation et peut donc anticiper les bouleversements que l’IA générative va provoquer dans tous les secteurs. Son témoignage révèle une réalité que beaucoup préfèrent ignorer : l’automatisation complète d’un secteur entier est non seulement possible, mais déjà réalisée.

« Le développement de l’IA est fascinant, parce qu’elle avance toujours plus vite que ce qu’on prévoit. Et on se demande jusqu’où elle peut aller. Par ailleurs, il provoque aussi une certaine inquiétude. Ça n’a rien à voir avec le mythe de Frankenstein, où la créature se retourne contre son créateur. Ce n’est pas du tout cela. Ce qui fait peur, ce sont plutôt tous les changements sociétaux que l’IA peut occasionner parmi nous ».

De la déshumanisation du travail

Nos véritables patrons, ce sont aujourd’hui les algorithmes. En Bourse, ils ont complètement supplanté les traders et ils édictent la stratégie dans les conseils d’administration. Moi aussi, je ne suis qu’un exécutant.

VarIAtions – Gauthier Dambreville, p. 38-39

Gauthier évacue intelligemment les craintes fantasmatiques pour se concentrer sur les vrais enjeux. Il ne s’agit pas de robots tueurs, mais bien de transformations sociétales profondes dont nous peinons à mesurer l’ampleur. Cette approche pragmatique tranche avec les discours apocalyptiques ou, au contraire, béatement optimistes qui dominent souvent le débat public.

« Je me suis intéressé à l’IA depuis mes études et j’en ai suivi les évolutions quasi quotidiennement. Dans les années 2010, le deep learning est né, et il a engendré à terme l’IA générative. Le deep learning s’est développé surtout avec la puissance des machines qu’on n’avait pas avant. Et en fait, qu’est-ce que c’est que l’IA générative qui s’appuie sur le Deep Learning ? C’est comme un bébé. Il apprend tous les jours, jusqu’au jour où le bébé arrive, à un moment donné, à vous dépasser ».

L’analogie du bébé qui grandit et finit par dépasser ses parents est particulièrement frappante. Elle illustre le caractère exponentiel du développement de l’IA, mais aussi son aspect imprévisible. Où va l’IA ? La réponse n’est pas aussi simple qu’elle en a l’air.

[NDLR Si je mets un point d’interrogation sur ce sous-titre c’est que les IA génératives n’apprennent pas de nous, comme cela a été démontré par Flint. Toutefois, on peut nuancer cela en ajoutant que sur Claude, la notion de « projet » permet de garder en mémoire les travaux précédents ce qui revient en quelque sorte à instaurer une mémoire temporaire, sans pour autant produire d’entraînement. Et d’autre part en ajoutant que cela pourrait tout à fait changer dans le futur à condition de changer l’architecture de ces outils, ce qui sera sans doute le cas dans les années/décennies qui viennent]. 

« L’objectif de ce livre, c’est quand même de faire prendre la mesure de ce qui se passe aujourd’hui, très modestement, parce que je crois que personne n’a idée aujourd’hui de ce qui va se passer exactement. C’est comme un puzzle qui s’assemble, c’est ce que j’ai voulu montrer dans mon livre. Et chacun apporte une petite pièce du puzzle. Toujours pour de bonnes raisons, a priori, pour résoudre un problème donné, mais on ne sait pas ce que ça va donner en fin de compte ».

Cette métaphore du puzzle traverse tout l’entretien et constitue le fil rouge de sa réflexion. C’est aussi le sous-titre du livre. Gauthier Dambreville nous invite à prendre du recul, comme devant un tableau impressionniste, pour saisir l’ensemble qui se dessine. Son approche littéraire lui permet d’explorer des scénarios que l’essai classique ne pourrait aborder avec la même liberté créative.

Certains de ses scénarios m’ont interpellé par leur pertinence et leur mise en situation.

« Je pense que ces frontières deviennent de plus en plus poreuses. D’une part, parce qu’il n’existe pas aujourd’hui d’intelligence artificielle qui soit omnisciente, mais dans un domaine donné, une IA arrive très vite à surpasser l’homme, après beaucoup d’entraînement. Et puis, deuxièmement, c’est sur les sentiments. On arrive très bien à faire simuler des sentiments à une IA. D’ailleurs, les humains aussi savent simuler la colère, l’empathie, la politesse. Cela ne veut pas dire qu’ils éprouvent de la colère ou de l’empathie. Une IA saurait très bien le faire également ».

Cette analyse dépasse le simple anthropomorphisme pour toucher à une question philosophique fondamentale : qu’est-ce qui distingue vraiment l’émotion authentique de sa simulation parfaite ? Dambreville nous confronte à nos propres incohérences : nous acceptons la simulation émotionnelle chez les humains (le jeu des acteurs par exemple), alors pourquoi la refuserions-nous chez les machines ?

Pour Gauthier Dambreville, nos sociétés sont obsédées par l’idée de la perfection. Mais selon lui, c’est un piège redoutable.

« Je crois que le souci de perfection qui anime nos sociétés est un de ses problèmes majeurs. Aujourd’hui, nous n’avons plus droit à l’erreur. Il y a, pour un mot déplacé, pour un mauvais geste, une mauvaise action, aussitôt, des levées de boucliers, des collectifs qui se forment, des pétitions qui se signent. Cela signifie que l’erreur individuelle n’est plus admissible. Alors, la conséquence de cela, c’est l’impossibilité de la prise de décisions individuelle ».

Du paradoxe de la perfection

Le souci de perfection, c’est bien, mais seuls les robots sont parfaits. Et à force de vouloir nous comporter comme eux, voilà le résultat : on préfère toujours l’original à la copie.

VarIAtions – Gauthier Dambreville, p. 45

Voilà une analyse particulièrement intéressante qui souligne comment nos exigences sociétales préparent le terrain à l’IA et à la soumission à la machine. En refusant l’erreur humaine, nous créons un appel d’air pour des systèmes qui promettent la perfection. Dambreville identifie là un mécanisme sociologique crucial dans l’acceptation de l’automatisation. Un mécanisme qu’il développe dans son ouvrage.

Parmi les critiques communément reçues sur l’IA vient l’absence de « conscience », au sens moral du terme. Daniel Andler a particulièrement décortiqué cette question dans son ouvrage de 2023 Intelligence artificielle, intelligence humaine, la double énigme.

Mais Gauthier Dambreville n’est pas d’accord. Là encore, selon lui, tout est question d’apprentissage, et la limite entre la simulation et la conscience est à son avis ténue.

« Une IA peut avoir un jugement moral dès lors qu’on lui apprend ce qui est moral et immoral. Avec un bémol toutefois, il y a 100 ans, ce qui était immoral et ce qui était moral ne l’est plus aujourd’hui. Et vice-versa. Ce qui était immoral peut devenir moral, ce qui était moral peut devenir immoral. L’IA va devoir apprendre ce qui est moral et immoral selon les situations du jour ».

Cette réflexion soulève une question vertigineuse : si la morale évolue dans le temps, quelle morale enseigner à une IA ? Et si celle-ci évolue selon les lieux et les moments, peut-on encore considérer qu’une « morale » universelle existe ? Dambreville touche ici à l’un des défis les plus complexes de l’IA éthique : la relativité culturelle et temporelle des valeurs morales.

Dans une de ses nouvelles, Gauthier décrit un robot apprenant qui s’installe dans un fauteuil pour lire Darwin (l’auteur n’est pas choisi au hasard), alors que les humains s’adonnent au jardinage. L’inversion est patente et la conclusion contre-intuitive.

« Le travail manuel sera plus difficile à remplacer. Il faudra des machines très élaborées pour faire du jardinage à notre place, pour faire le ménage, pour faire du repassage. Cela sera beaucoup plus difficile que de remplacer l’homme dans ses tâches intellectuelles. Les tâches intellectuelles sont du domaine de l’immatériel. Ça sera beaucoup plus facile à remplacer. »

Cette prédiction inverse la hiérarchie traditionnelle qui valorise le travail intellectuel au détriment du manuel. Dambreville anticipe une revalorisation des métiers manuels, protégés par leur complexité physique et leur adaptabilité contextuelle. Il n’est pas seul à le penser.

Le débat sur la créativité des machines fait rage parmi les toutologues de LinkedIn. La plupart arguent du fait que les machines ne pourront (en substance) « jamais égaler les humains pour leur créativité ». Pourtant, il s’agit d’un vieux sujet, auquel Turing a déjà réglé son compte dans son texte fondamental de 1950, Computing Machinery and Intelligence. Gauthier Dambreville minimise cet argument de la créativité humaine. Hélas, il a sans doute plus qu’un peu raison.

« La question de l’authenticité de l’art existe déjà, parmi les humains. Qu’est-ce qu’un artiste, finalement ? Un artiste ne part jamais de rien. Il parle de tout ce qui l’a précédé. Il s’inspire des artistes avant lui. Et en fait, avec son talent, il va pousser l’œuvre beaucoup plus loin, en s’inspirant de tout ce qui a été fait avant lui. Une IA peut bien faire la même chose. »

Les machines ne peuvent-elles pas effectuer quelque chose qui devrait être décrit comme de la pensée, mais qui est très différent de ce que fait un homme ? Cette objection est très forte, mais nous pouvons au moins dire que si, malgré tout, une machine peut être construite pour jouer le jeu de l’imitation (« the imitation game ») de manière satisfaisante, nous n’avons pas à nous préoccuper de cette objection.

Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence – 1950

En démystifiant la pensée humaine, Turing a ouvert la voie à une compréhension moins exclusive de la créativité. Si l’art humain procède par imitation et recombinaison, pourquoi l’IA n’en serait-elle pas capable ? Cette volonté de l’humain à se sentir supérieur n’est donc pas justifiée. Turing la décrit même comme un moyen d’éviter « le danger de perdre sa position dominante ».

« On veut des hommes parfaits », poursuit Gauthier Dambreville, mais « qu’est-ce qui peut être parfait si ce n’est la machine, l’IA? La machine et l’IA ne commettent pas d’erreurs. [NDLR Sur ce point, nous pourrions montrer notre désaccord total, mais nous le réserverons pour plus tard]. On veut que les hommes copient les machines. Et en faisant cela, on prépare l’avènement de l’ère des machines, tout simplement ».

À une objection près (citée plus haut), cette observation glaçante révèle une inversion des rôles que nous avions déjà repérée dans certains discours. Au lieu d’humaniser la technologie, nous nous efforçons de mécaniser l’humain. Dambreville identifie là un processus d’autoaliénation qui facilite notre propre remplacement. Là encore, le fautif n’est pas la machine, mais l’homme qui a construit la machine. Mais faut-il pour autant se résigner ?

Cela me rappelle la fin de Ravages de Barjavel. Un membre de la communauté des survivants invente une automobile et vient la montrer aux autres. Le chef de la communauté critique l’inventeur, lui dit que sa machine sera détruite, et l’inventeur tue le patriarche. Mais la communauté se défend contre l’invention.

Si l’humain a créé la machine qui échappe à l’humain, où allons-nous ? La question philosophique, là aussi, mérite d’être posée.

« Comme toutes les inventions, il y a toujours un côté pile et un côté face. Il faut donc se prémunir. On ne peut pas empêcher l’IA de se développer, le coup est parti. Donc il faut se prémunir, avoir des pare-feux. Et puis se donner le temps de la réflexion. Si les IA font notre travail à notre place, qu’allons-nous pouvoir faire d’intelligent » ?

Où va donc l’IA ? La question reste ouverte, mais Dambreville nous enjoint à nous demander où nous voulons aller.

La machine a bougé. Elle crache des flammes, gronde de tous ses membres. Les pistons halètent, les roues dentées tournent, grincent. La masse énorme s’avance vers lui, écrase la nuit, la pluie, la boue, les roches. Elle arrive, elle l’atteint, le renverse, l’aplatit, l’enfonce dans la terre, prend le chemin qui descend vers la rivière. Le chemin descend, de plus en plus. La machine s’emballe, saute les talus, défonce les haies, file comme une avalanche. Un homme blond est aux commandes et la conduit vers l’abîme.

Barjavel, Ravages, p 181

L’IA nous oblige à nous poser des questions sur nous-mêmes, mais n’en a-t-il jamais été autrement dans toutes les mutations technologiques ?

Gauthier Dambreville nous invite à observer cliniquement les pièces d’un puzzle qui s’assemblent sous nos yeux. L’homme a créé un objet dont la téléologie n’est pas apparente, personne ne sait, pas même ceux qui ont construit des machines, où va vraiment l’IA. Gauthier Dambreville a beau dire que le mythe de Frankenstein n’est pour rien dans cette histoire, il me semble au contraire que si le créateur de la machine ne comprend ce qu’il a créé, les éditeurs de Mary Shelley vont pouvoir encore vendre beaucoup de livres.

Cet ouvrage « VarIAtions » et cette réflexion nous rappellent que l’enjeu n’est pas de résister à l’IA, mais de comprendre comment vivre avec elle tout en préservant ce qui fait notre humanité. Un jeu qui n’est pas à somme nulle, mais qui n’est pas simple non plus. Dans cette course vers l’automatisation généralisée, la question centrale devient : que voulons-nous garder de nos qualités humaines ? Car c’est finalement nous qui tenons encore les clés de cette réponse, même si le temps presse pour la formuler clairement.

Comme je le soulignais dans cet autre billet, cette question est véritablement une question philosophique, elle n’a rien à voir avec la technique, c’est une affaire de choix, pas de supériorité pour répondre avec 75 ans de retard à Alan Turing.

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