L’incapacité générale à distinguer le vrai du faux donne des frissons.
Traduction de I’m Sorry to Burst Your Bubble: You Are Being Fooled About AI, and You Will Soon Feel Really Stupid, par David William Silva, le 9 février 2026 sur Substack
Je sais que cet article n’est pas le plus apologétique que vous lirez de ma part. Mais je tiens à clarifier d’emblée une chose : j’ai un immense respect pour toutes les personnes dont je vais parler. Ce pour quoi je n’ai aucun respect, c’est la machine à fumée qui a remplacé le discours technique honnête sur l’intelligence artificielle.
Maintenant, entrons dans le vif du sujet.
La voix sobre qu’ils ne veulent pas que vous entendiez
Yann LeCun est la voix de la sobriété en matière d’IA dans le monde d’aujourd’hui. Un véritable expert. L’une des rares personnalités publiques qui comprennent réellement ce qu’est l’IA et comment elle fonctionne, et dont les motivations ne semblent pas influencées par des intérêts contradictoires. Il semble fermement ancré dans la réalité objective et le mérite technique.
C’est précisément pour cette raison que sa voix est étouffée par d’autres, plus fortes et plus célèbres.
S’il y a une voix que « ils » veulent faire taire, c’est celle de LeCun. Non pas par la censure, mais par l’irrélevance. Son point de vue détruit le battage médiatique. Il démantèle la peur. Il fait s’effondrer le discours des investisseurs sous son propre poids et donne à toutes les personnes impliquées l’impression (et l’air) d’être complètement stupides.
Pourquoi sa voix tue-t-elle le battage médiatique ? Parce que LeCun a dit, clairement et à plusieurs reprises, ce que l’industrie ne veut pas entendre : les grands modèles linguistiques sont une impasse sur la voie de l’intelligence humaine. Il s’agit, à la base, de moteurs de prédiction de texte, extrêmement performants pour récupérer, recombiner et générer du langage, mais fondamentalement incapables de comprendre le monde dont ils parlent. Ils manquent de bon sens, de raisonnement causal et de tout modèle de réalité physique. Un enfant apprend la physique en laissant tomber une cuillère mille fois depuis une chaise haute ; un LLM apprend la « physique » en lisant des phrases sur la gravité. LeCun soutient qu’aucune mise à l’échelle, c’est-à-dire des modèles plus grands, plus de données, plus de calculs, ne pourra jamais combler ce fossé. Pour se rapprocher de l’intelligence véritable, l’IA doit aller bien au-delà du texte et apprendre à partir d’expériences sensorielles à large bande passante : vidéo, données spatiales, interaction avec le monde physique. Il ne s’agit pas d’une objection technique mineure. C’est un rejet total de la trajectoire que pratiquement toutes les grandes entreprises d’IA poursuivent en dépensant des milliards.
Alors, qu’a fait Meta ? Elle a investi 14,3 milliards de dollars dans Scale AI, a recruté son fondateur Alexandr Wang et a créé une nouvelle division « Superintelligence » autour de lui. Elle a ensuite restructuré FAIR, le laboratoire de recherche fondé et dirigé par LeCun pendant plus de dix ans, et l’a placé sous la responsabilité de Wang. L’homme qui avait été le directeur scientifique de Meta pendant sept ans rendait désormais compte à quelqu’un qu’il qualifiera plus tard publiquement d’« inexpérimenté ».
LeCun n’a pas attendu. En novembre 2025, il a annoncé son départ pour lancer Advanced Machine Intelligence Labs, une entreprise axée sur l’approche « modèle mondial » à laquelle Meta avait refusé toute ressource au profit du pari LLM qu’il considère comme une impasse.
Le message était clair : Meta avait choisi la trajectoire du battage médiatique. LeCun avait choisi la science. Et Meta s’était assuré que la science se soumette au battage médiatique avant qu’il ne quitte l’entreprise.
Le plus grand collecteur de fonds de notre génération
Sam Altman est un collecteur de fonds. Un collecteur de fonds extrêmement brillant. Il affiche un niveau de confiance qui mérite d’être étudié dans les écoles de commerce du monde entier. Il a poussé la valorisation d’OpenAI vers des records successifs sans aucune activité rentable, et il le fait sans complexe.
Il y a beaucoup à reconnaître et à respecter dans ce qu’il a accompli.
Mais ne vous y trompez pas : c’est la dernière personne à écouter si vous voulez apprendre quelque chose de concret sur l’IA. Sa mission est de lever des fonds pour OpenAI. Point final. Si vous recherchez une compréhension technique et réaliste de l’état actuel de l’IA, de ce qu’elle peut faire, de ce qu’elle ne peut pas faire et pourquoi, il n’y a rien d’autre à prendre sérieusement en considération.
Lorsque Sam Altman publie sur X quelque chose comme « J’utilisais mon propre produit et il était tellement incroyable que je me suis senti inutile », le jeu n’est-il pas évident ? N’est-ce pas simplement… du marketing ? Depuis quand considérons-nous l’éloge enthousiaste d’un fondateur pour son propre produit comme une évaluation technique ?
Et pourtant, des millions de personnes le font. À chaque fois.
Le chercheur qui a choisi la rigueur
Dario Amodei est avant tout un chercheur en IA, un physicien et un entrepreneur, dans cet ordre. Il a compris très tôt qu’un système probabiliste à part entière visant l’intelligence artificielle générale était une trajectoire sans espoir en soi. Il a donc proposé une structure. Des normes. Des protocoles. Son entreprise, Anthropic, a développé ce qu’elle appelle des compétences, des capacités limitées et vérifiables plutôt que des bonds mystiques vers la conscience artificielle.
Il sait de quoi il parle.
Toute déclaration de sa part qui semble flirter avec le battage médiatique ? Considérez la source de la pression. Lorsque votre concurrent fait chaque semaine des déclarations sur l’arrivée imminente de la superintelligence, le public s’attend à ce que vous fassiez preuve du même enthousiasme, sous peine d’être considéré comme à la traîne. Ce n’est pas un problème technique. C’est un problème de communication. Et c’est un problème que partage désormais l’ensemble du secteur.
Les pionniers qui ont posé les fondations
Avant d’aller plus loin, rendons hommage aux personnes qui ont réellement créé ce domaine, non pas comme un récit de la Silicon Valley, mais comme une discipline scientifique :
Comme je l’ai déjà écrit, John McCarthy a inventé le terme « intelligence artificielle » en 1955 pour un atelier qui devait se tenir à Dartmouth en 1956, événement fondateur qui a officiellement établi l’IA comme domaine de recherche. Alan Turing a proposé le test de Turing en 1950 pour mesurer l’intelligence des machines. Newell et Simon ont construit le Logic Theorist. Minsky a fait progresser les réseaux neuronaux. Shannon nous a donné la théorie de l’information.
Ces personnes ne vendaient rien. Elles posaient des questions.
Cette distinction est plus importante que jamais.
Le paradoxe du génie
Et puis il y a Geoffrey Hinton.
Un véritable expert. Un véritable chercheur. Un homme qui collectionne les récompenses comme d’autres collectionnent les badges de conférence. Pourquoi ne pas recevoir le prix Nobel de physique en 2024 ? Ses contributions à l’apprentissage profond sont pour le moins monumentales. Cet homme est surnommé le parrain de l’IA pour de bonnes raisons.
Mais lorsque Hinton parle mystérieusement de l’IA, présentant des avertissements existentiels et utilisant un ton inquiétant, suggérant vaguement l’émergence d’une conscience (l’une de ses thèses les plus critiquées), on ne peut s’empêcher de se demander : que s’est-il passé ? Cet homme a consacré sa vie à l’architecture. Il a mis au point les techniques de rétropropagation. Il a fait progresser les méthodes de descente de gradient. Il sait mieux que quiconque que ces systèmes reposent sur la multiplication matricielle, l’ajustement des poids et l’optimisation statistique, et non sur un esprit, une volonté ou un être émergent. Son propre travail est l’argument le plus puissant contre ses affirmations les plus alarmistes.
Comment concilier une profonde admiration pour Hinton et une forte opposition à ses opinions actuelles sur l’IA moderne ?
Je trouve du réconfort dans cette pensée : tout génie humain est plus humain que génial.
Ce n’est pas une insulte. C’est l’observation la plus compatissante que l’on puisse faire. Le génie ne rend pas quelqu’un immunisé contre la capture narrative, la pression sociale, la séduction de la pertinence dans un monde qui s’intéresse soudainement beaucoup à l’œuvre de votre vie.
Voici ce que je remarque : le dernier récit de Hinton contribue au battage médiatique. Il ajoute du poids à la campagne de peur. Elle donne aux investisseurs et aux fondateurs de collectes de fonds le frisson dont ils ont besoin pour faire tourner la machine. « Même le parrain de l’IA a peur ! » Allez ! Quelle diapositive de présentation cela fait.
Le marketing représente la majeure partie de ce qui est fait et dit à propos de l’IA de nos jours. Un PDG d’une entreprise d’IA comme Elon Musk paiera le prix du battage médiatique autour de l’IA ici et là.
Il est temps de faire éclater la bulle
L’IA semble magique. Elle ne l’est pas.
Elle est construite à partir d’éléments spectaculairement ordinaires. À la base, vous avez des mathématiques élémentaires : addition, multiplication, moyennes, estimations de probabilité. Par-dessus cela, vous empilez des statistiques, de l’algèbre linéaire et d’énormes grilles de chiffres appelées matrices. Viennent ensuite des algorithmes qui n’ont rien de mystérieux, puisqu’ils ajustent simplement ces chiffres par petits incréments chaque fois que l’ordinateur se trompe.
C’est tout ce que signifie « apprendre ».
Vous alimentez le système avec d’énormes volumes de données telles que des phrases, des images, des enregistrements, et l’ordinateur répète la même routine des milliards de fois, s’ajustant lentement. Ajoutez du matériel capable d’effectuer ces petites opérations à une vitesse extraordinaire, et vous obtenez soudainement un modèle capable de repérer des schémas et de générer des prédictions. Intégrez ce modèle dans un logiciel qui vous permet de discuter avec lui ou de lui assigner des tâches, et vous obtenez ce que la plupart des gens appellent aujourd’hui l’IA.
Et les agents IA ? Ils sont encore plus simples que ce que les gens imaginent. Un agent n’est qu’un modèle associé à une liste de tâches et à quelques outils. Il lit un objectif, le décompose en étapes, décide de ce qu’il faut faire en premier, utilise tous les outils disponibles tels que la recherche, le courrier électronique, l’exécution de code, et vérifie son propre travail. Il n’y a pas d’esprit intérieur. Pas de mystère. Juste des flux de travail structurés, une logique conditionnelle et des boucles répétées.
L’IA et les agents IA ne sont pas magiques. Ce ne sont pas des cerveaux secrets. Ce sont des couches d’ingrédients simples fonctionnant à grande échelle : mathématiques, données, répétition, calcul et un peu de prise de décision organisée.
Le test du brainstorming
J’ai utilisé l’IA à plusieurs reprises comme mécanisme de brainstorming, comme caisse de résonance pour des idées en phase initiale.
Et voici ce que j’ai découvert : chaque fois que j’avais une idée qui sortait vraiment des sentiers battus, l’IA me décourageait de la poursuivre. Lorsque j’ai persisté, elle ne s’est pas contentée de me repousser, elle m’a pratiquement supplié d’arrêter. De ne pas continuer. De ne pas insister.
Réfléchissez à ce que cela signifie. L’outil que tout le monde vous présente comme « créatif » et « révolutionnaire » est, de par son architecture, incapable de faire autre chose que de calculer la moyenne de ce qui existe déjà. Il s’agit d’un résumé statistique du passé qui se fait passer pour une fenêtre sur l’avenir.
Quand elle vous dit que votre idée non conventionnelle est mauvaise, elle n’évalue pas votre idée. Elle vous dit que votre idée ne ressemble pas aux données sur lesquelles elle a été entraînée.
Ce n’est pas de l’intelligence. C’est une correspondance de modèles avec un problème de confiance.
La sagesse brésilienne
Il existe un mème au Brésil qui dit :
« Comment arrives-tu à faire autant de choses en une seule journée ? »
« Je fais tout très mal. »
C’est l’IA en un seul échange.
L’IA fait des choses incroyables, très rapidement, de la manière la plus bâclée qui soit. C’est le stagiaire le plus productif que vous ayez jamais eu, celui qui ne dort jamais, ne se plaint jamais et qui, souvent, ne vérifie pas si le travail est réellement correct.
Et nous construisons des industries entières sur cette base.
Alors, à tous ceux qui sont embarrassés par l’IA
Respirez profondément.
Non pas parce que l’IA est inutile. Loin de là, en fait. C’est une réalisation technique puissante, utile et véritablement impressionnante. Mais c’est une réalisation technique, pas un miracle. Ce n’est pas un esprit. Ce n’est pas le signe avant-coureur de l’obsolescence humaine.
Ceux qui vous vendent l’apocalypse et l’utopie sont souvent les mêmes qui vous vendent le produit. La peur et l’émerveillement ont la même fonction : ils vous incitent à rester attentif et font circuler l’argent.
Les mathématiques n’ont pas changé. L’architecture n’a pas atteint le stade de la conscience. Les modèles ne « pensent » pas. Ils exécutent des multiplications matricielles à une échelle qui donne l’impression que le résultat est le fruit d’une réflexion.
Et si aujourd’hui il existe une idée fausse largement répandue sur ce qu’est et ce que fait l’IA, cela ne témoigne pas de la puissance de l’IA. Cela témoigne plutôt de l’agressivité et de l’acharnement avec lesquels le battage médiatique a été orchestré. Alors respirez. Et regardez de plus près.
Les traductions de 2026 (.xlsx) – celles de 2025 (.html) – par Gilles en vrac
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