Traduction de Pluralistic: Why businesses lie about AI (01 Aug 2026) par Cory Doctorow
L’économie néoclassique repose sur le postulat de la rationalité. Le corollaire de « Si tu es si intelligent, pourquoi n’es-tu pas riche? » est « Tu es riche, donc tu dois être très intelligent! ». C’est ainsi que beaucoup de gens en déduisent que si des PDG puissants et bien rémunérés affirment que « l’IA change tout », alors l’IA doit bien changer tout.
Mais les preuves à l’appui de cette thèse selon laquelle « tout change » sont bien maigres. Malgré un engouement mondial qui a réduit le besoin réel et pressant de souveraineté numérique à un besoin imaginaire de créer une « IA souveraine », personne ne peut vraiment justifier l’existence d’une « IA souveraine ». Si Donald Trump ordonnait demain aux géants de la technologie de désactiver tous les chatbots de votre pays, rien ne changerait. Tous les ministères et toutes les entreprises de votre pays continueraient de fonctionner sans le moindre accroc. Les ménages aussi, bien que quelques-uns des plus jeunes membres de ces familles devraient peut-être refaire leurs devoirs eux-mêmes.
(Comparez cela à ce qui se passerait si Trump ordonnait à ses géants de la technologie de couper l’accès à Office 365 dans votre pays, de rendre inutilisables vos téléphones Android et iOS, ou de désactiver vos tracteurs John Deere. Votre pays cesserait de fait d’exister. Si la « souveraineté numérique » a un sens, c’est bien celui d’agir face à cette réalité urgente) :
https://pluralistic.net/2026/06/18/their-trillions-our-billions/
Le monde regorge de gens qui affirment que « l’IA change tout », mais qui – lorsqu’on les presse de questions – doivent admettre qu’ils veulent en réalité dire qu’ils sont presque certains que l’IA va tout changer. Un jour. Après que nous l’aurons laissée épuiser toute l’énergie, le carbone, l’eau et les ressources financières de la planète.
Peut-être.
(Ils en sont presque certains.)
Nikhil Suresh, de Hermit Tech, une firme de consultation composée de « magiciens des données radicalement éthiques » (c’est-à-dire des consultants en technologie), a eu de nombreuses occasions d’observer le décalage entre la situation affichée en matière d’affaires et d’IA et la véritable situation de l’IA dans le monde des affaires. Suresh rend compte de son expérience après avoir discuté avec des centaines de dirigeants (et, surtout, de leurs subordonnés) de ce que l’IA apporte (le cas échéant) aux entreprises, dans un essai intitulé « La manie de l’IA est en train de vider de sa substance la prise de décision mondiale » :
https://hermit-tech.com/blog/ai-mania-is-eviscerating-global-decisionmaking
Suresh a déjà fait ses preuves en rédigeant des critiques incisives et franches à l’égard de l’IA. Vous le connaissez peut-être grâce à son essai de 2024, « Je vais te mettre un coup de poing dans la figure si tu parles encore de l’IA » :
https://ludic.mataroa.blog/blog/i-will-fucking-piledrive-you-if-you-mention-ai-again
Ou peut-être grâce à son texte « Contra Ptacek’s Terrible Article On AI », une réfutation cinglante de l’article très lu de Thomas Ptacek intitulé « My AI Skeptic Friends Are All Nuts » :
https://ludic.mataroa.blog/blog/contra-ptaceks-terrible-article-on-ai
Bien qu’il s’agisse là d’articles importants traitant de la realpolitik critique en matière d’IA, aucun d’entre eux n’a le poids ni l’urgence de « L’engouement pour l’IA est en train de vider de sa substance la prise de décision mondiale », dont la thèse peut se résumer par ce passage tiré de la moitié de cet article de 6 000 mots :
[N]ous sommes confrontés à un problème de coordination concernant l’honnêteté des dirigeants face aux avancées en IA dont ils ont été témoins – s’ils coopèrent, ils conservent leur emploi. S’ils font défection, ils risquent d’être congédiés par leurs pairs embarrassés (qui sont désormais implicitement qualifiés de menteurs, de lâches ou d’incompétents), puis remplacés par quelqu’un qui se pliera de toute façon à la ligne officielle. S’ils pouvaient tous admettre la vérité en même temps, il y aurait peut-être un peu d’espoir, mais il n’y a aucun moyen de coordonner un tel événement.
En d’autres termes, les dirigeants d’entreprise partent du principe que l’IA a changé (ou va changer) radicalement le monde des affaires, et ils travaillent à rebours à partir de ce principe pour trouver les preuves qui viendront étayer cet article de foi.
À l’appui de cette thèse, Suresh cite des « centaines » de conversations avec des dirigeants et des employés qui se sont confiés à lui à condition qu’il « efface les détails identifiables » de leurs récits. Ces témoignages, combinés à sa propre expérience de consultant auprès de grandes entreprises valant plusieurs milliards de dollars, montrent clairement que l’« engouement pour l’IA » est une étiquette tout à fait justifiée pour décrire l’état actuel de l’IA dans les milieux d’affaires.
Voici quelques moments forts de ma lecture de ce matin – des moments où j’ai dû détourner les yeux de mon écran et lire un passage à ma conjointe pour que nous puissions partager un moment de « bon sang! ».
Une personne travaillait pour une division qui avait « changé de cap » afin de repenser son logiciel pour créer des interfaces prenant en charge des agents d’IA. Lorsqu’il est devenu évident que seuls dix utilisateurs avaient utilisé cette nouvelle technologie coûteuse, ils ont de nouveau « changé de cap » pour prendre en charge les « flux de travail agentiques ». Pourquoi ont-ils misé encore plus fort sur les agents d’IA après avoir découvert une indifférence aussi flagrante du marché à l’égard de l’« agentique »? « Parce que chaque entreprise doit désormais faire quelque chose d’agentique. »
Suresh décrit cela comme une véritable manie religieuse. Dans les entreprises de plus de 500 employés qu’il a étudiées, les seules personnes à avoir obtenu une promotion – ou même à avoir échappé au licenciement – étaient celles qui professaient des « déclarations de foi religieuses » concernant « le pouvoir transformateur de l’IA ». Les employés qui exprimaient des objections honnêtes et éclairées à l’égard de l’IA en milieu de travail étaient écartés des promotions ou visés par des mises à pied.
Cela a créé une situation où tout le monde – « conseils d’administration, dirigeants, employés, fournisseurs, consultants » – est fortement incité à mentir sur l’ampleur des retombées de l’IA pour leur entreprise. Suresh affirme avoir vu des annonces de sociétés cotées en bourse concernant des succès en matière d’IA dont il sait pertinemment qu’ils n’ont jamais eu lieu.
Suresh affirme n’avoir jamais vu de projet d’IA d’entreprise couronné de succès : « Absolument aucun – nous avons constaté un taux de réussite de 0 % en un an et demi. » Pas un seul de leurs clients ne ferait face à un défi d’affaires si OpenAI faisait faillite demain. Le problème auquel la plupart des entreprises sont confrontées est qu’elles sont « désespérément incapables de mener efficacement des projets logiciels ». Ajouter l’IA à l’équation ne résout pas ce problème – cela ne fait qu’ajouter toute une nouvelle gamme de façons dont le déploiement de logiciels peut échouer.
Les chatbots n’aident pas. Le chatbot interne censé aider les employés à s’y retrouver dans l’entreprise est nul, car son efficacité dépend entièrement de la date de sa formation – c’est-à-dire de la documentation que l’entreprise a établie sur ses propres processus. Les entreprises sont nulles pour documenter leurs processus. Les chatbots destinés aux clients sont également nuls. Soit ils ne peuvent pas résoudre votre problème, soit, lorsqu’ils semblent le résoudre, la « solution » ne mène nulle part.
Suresh raconte sa seule expérience positive avec un chatbot de service à la clientèle : un chatbot de Mitsubishi, doté d’une voix naturelle et réactive, a poliment pris note de tous les détails d’une panne automobile et lui a promis de le rappeler. Ce rappel n’est jamais venu, mais Suresh est certain que Mitsubishi a consigné cet épisode comme une réussite du chatbot, même si cette expérience l’a convaincu de ne pas acheter une auto Mitsubishi.
Suresh et son équipe chez Hermit Tech ont désormais pour politique de ne même pas poser de questions sur les projets d’IA en cours. Ils ont appris qu’une fois qu’un projet d’IA a démarré, personne n’en parle honnêtement tant qu’il n’a pas atteint un point critique.
Suresh dit rencontrer fréquemment des gens qui répètent par réflexe le credo de l’IA : « L’IA change tout. » Mais lorsqu’il les presse de donner des détails, ils admettent que leur organisation « n’utilise actuellement les modèles de langage (LLM) pour absolument rien, et qu’en effet, ils ne peuvent citer un seul changement, si ce n’est qu’ils tirent un certain parti de ChatGPT ».
Ce décalage (« L’IA change tout » / « Bon, d’accord, on n’utilise pas l’IA pour quoi que ce soit ») est si extrême que Suresh a un jour rencontré un dirigeant qui lui a avoué avoir élaboré une stratégie axée sur l’IA pour une entreprise générant 2 milliards de dollars par année, alors même que ce dirigeant « n’avait jamais utilisé ChatGPT ni aucun outil d’IA de toute sa vie ».
Certaines personnes ont admis en privé à Suresh qu’elles avaient adopté l’IA afin de se forger une réputation d’« avant-garde » au sein de leur entreprise, ce qui leur permettrait de faire avancer leur carrière. Mais beaucoup d’autres (en particulier les non-spécialistes) croient sincèrement que l’IA est sur le point de « tout changer ». Comme le dit Suresh, si vous faites affaire avec un menteur, vous pourriez peut-être le raisonner en privé – mais vous ne pouvez pas raisonner un véritable adepte.
Ce sont les véritables adeptes qui tiennent les rênes. Suresh souligne qu’il serait très étrange que le chef de la direction d’une firme d’ingénierie ou d’un hôpital impose « des procédures ou des techniques de construction spécifiques sans l’accord explicite des professionnels de son personnel ». Or, en matière d’IA, les dirigeants d’entreprise exigeront avec assurance que les professionnels qualifiés qui assurent les fonctions essentielles de l’entreprise utilisent l’IA, même si ces professionnels ne pensent pas que cela leur sera utile.
Soit dit en passant : je me souviens de l’ère des « dotcom », lorsque la presse d’affaires regorgeait d’articles sur le conflit entre les chefs de la direction et une nouvelle main-d’œuvre qui exigeait le droit d’utiliser le Web au travail. Aujourd’hui, la presse d’affaires regorge d’articles sur le conflit entre la main-d’œuvre et les chefs de la direction qui exigent qu’elle utilise l’IA.
Suresh décrit des employés qui estiment devoir « maquiller » leur travail à l’aide de l’IA : « Ils font simplement leur travail, comme ils le font depuis des décennies, et disent que c’est Claude qui l’a fait. » Pour ajouter de la vraisemblance à cette mascarade, ils écrivent des processus circulaires dans lesquels un chatbot en déclenche un autre, puis le processus se répète à l’envers, dans le seul but de consommer des jetons d’IA afin d’obtenir un classement élevé dans les « classements de jetons » de l’entreprise.
Comment expliquer ce leadership d’entreprise aussi follement et coûteusement irrationnel? Suresh attribue la faute au pouvoir hypnotisant et envoûtant de la démonstration d’IA. Par exemple : Hermit Tech est souvent mandatée pour mettre en place un produit de base de données appelé Snowflake pour ses clients. Snowflake propose un module d’IA inutile et coûteux appelé Cortex, que Snowflake décrit elle-même comme ayant une précision de 92 % dans des circonstances idéales (c’est-à-dire qu’au moins 8 % du temps, il vous induira en erreur, peut-être même gravement).
Suresh décrit des réunions de vente avec des dirigeants qui étaient peu enthousiastes à l’idée de se réoutiller avec Snowflake, mais qui étaient très intéressés par Cortex. Contre leur meilleur jugement, Suresh et son équipe leur ont présenté une démonstration de Cortex, en expliquant soigneusement que cet outil d’IA ne pouvait pas répondre à leurs besoins. Sans exception, cela a conduit ces clients auparavant peu enthousiastes à insister pour qu’on leur permette d’acheter Cortex immédiatement. Des clients potentiels qui étaient restés de marbre face à un argumentaire vantant une nouvelle technologie qui leur ferait réaliser des économies de millions se sont retrouvés hypnotisés par les démonstrations d’un produit décrit comme inadapté et peu fiable.
À leur crédit, Hermit Tech a refusé de vendre Cortex à ces clients et a complètement cessé de faire des démonstrations de Cortex. Suresh décrit cette expérience de « revirement à 180°, ce passage d’une indifférence glaciale à une frénésie d’achat effrénée » comme « profondément déstabilisante ». De plus, les démonstrations de Cortex réalisées par Suresh et son équipe étaient, selon lui, plutôt peu inspirantes. Le seul atout de ces démonstrations était qu’elles montraient l’IA en train de faire quelque chose de légèrement utile, à des dirigeants qui avaient déjà dépensé des millions en IA sans avoir rien à montrer en contrepartie de leur investissement. Le spectacle d’une IA qui fait quelque chose galvanise les dirigeants d’entreprise qui ont l’impression d’être les seuls patrons incapables de trouver une utilisation révolutionnaire de l’IA dans leur entreprise.
C’est la situation à tous les échelons de la hiérarchie d’entreprise. Suresh compte parmi ses lecteurs un « chef de l’IA » au sein d’une entreprise d’un milliard de dollars qui lui confie que « son poste est totalement bidon, mais que c’était la seule voie de promotion qui restait au sein de l’organisation ». Ce dirigeant est loin d’être le seul. Ils font partie d’une cohorte de cadres supérieurs travaillant dans des entreprises qui ont annoncé publiquement des gains de productivité « multipliés par 100 », mais qui ont avoué à Suresh que rien de tel ne s’était produit.
Pourquoi ces entreprises ont-elles fait ces affirmations? Parce que ce sont leurs clients qui les faisaient. Comment pourriez-vous espérer vendre à une entreprise qui aurait multiplié sa productivité par 100 grâce à l’IA, à moins d’avoir vous-même multiplié votre productivité par 100? Si, en tant que fournisseur, vous entriez dans une salle de conseil d’administration et affirmiez que cette affirmation n’était pas plausible, vous traiteriez votre client potentiel de menteur, ce qui entraînerait de réelles conséquences : « se faire annuler des contrats d’entreprise parce que vous avez voulu donner votre avis sur quelque chose qui n’a pas vraiment d’importance pour la mission de votre organisation est un excellent moyen de se faire congédier. »
Dans un secteur dominé par l’effervescence, les mensonges et les pactes de destruction mutuelle, il n’est pas étonnant que les entreprises déploient « des indicateurs totalement manipulables, comme les “dépenses consacrées à l’IA” », pour évaluer leurs employés et leurs divisions.
Entre les véritables adeptes et ceux qui doivent trouver des moyens de vanter de façon plausible leur utilisation de l’IA, il existe désormais un marché gigantesque pour les « solutions d’IA ». Au mieux, il s’agit simplement de contrats traditionnels de consultation en technologie, comme la migration d’une base de données d’Oracle vers Snowflake, agrémentés d’une utilisation décorative de l’IA en marge afin que la personne qui commande le travail puisse prétendre « acquérir des services basés sur l’IA » pour l’entreprise.
Ce n’est pas une futilité inoffensive : les contrats sont retardés et le travail est reporté jusqu’à ce qu’il puisse être rendu « suffisamment IA » pour atteindre le niveau minimal de conformité aux mots à la mode. Pire encore : chaque faux projet d’IA qui produit de vrais résultats (parce que ce n’est pas vraiment de l’IA) ajoute de la crédibilité aux fervents adeptes de l’IA, qui voient ces projets comme la preuve que l’IA peut tout faire, et exigent donc de savoir pourquoi tout n’est pas fait par l’IA.
Suresh termine son essai par une longue section sur la façon de « naviguer dans la manie de l’IA » – des conseils pour savoir sourire et acquiescer poliment lorsqu’on est confronté à des absurdités liées à l’IA, tout en évitant les pires conséquences et en évitant les conflits inutiles. Cela semble être un conseil très judicieux pour quiconque évolue dans un milieu d’entreprise, mais heureusement, ce n’est pas mon cas.
Plutôt que de résumer ces conseils, je voudrais m’attarder un peu sur deux questions que l’essai de Suresh soulève sans y répondre. La première est : pourquoi? Pourquoi les personnes au pouvoir se laissent-elles si facilement gagner par cette manie quasi religieuse?
J’ai ma propre théorie. Le malaise le plus important que ressentent les personnes puissantes est d’être confrontées à des conflits qui ébranlent leur ego avec des subordonnés qui savent faire des choses qu’elles-mêmes ne savent pas faire. Le fait que vous soyez « aux commandes » est difficile à concilier avec le fait que les personnes dont vous êtes nominalement responsable vous disent que toutes vos idées sont impossibles, illégales, immorales ou mortelles :
https://pluralistic.net/2026/01/05/fisher-price-steering-wheel/
Prenons cette démonstration de Cortex. Certes, Cortex est un moyen coûteux et peu fiable d’accéder à une base de données Snowflake. Mais (contrairement à Snowflake), Cortex se contrôle au moyen de commandes conversationnelles en langage naturel. Avec Cortex, un patron n’a pas besoin de demander à un subordonné de récupérer des renseignements dans le système Snowflake de l’entreprise, une interaction qui pourrait s’accompagner de commentaires non sollicités sur l’incohérence technique ou commerciale de la demande du patron. Cortex est le subalterne, sauf que, contrairement à un subalterne humain, Cortex ne vous répond jamais avec insolence lorsque vous posez des questions stupides. Le fait qu’il vous induise gravement en erreur dans 8 % des cas est un petit prix à payer pour une vie à l’abri de ces fourmis arrogantes qui insistent pour que vos idées soient ancrées dans la réalité telle qu’elles la comprennent.
L’autre question que Suresh soulève implicitement est la suivante : « Comment concilier l’échec de l’IA en entreprise avec les témoignages individuels de technologues chevronnés qui affirment que l’IA les aide à accomplir un excellent travail? » La réponse est que ces utilisateurs de l’IA sont des « centaures » – des travailleurs expérimentés qui sont aidés par l’automatisation selon les modalités qu’ils se sont eux-mêmes fixées :
https://pluralistic.net/2025/09/11/vulgar-thatcherism/
Grâce à leurs compétences et à leur expérience, ces travailleurs possèdent du discernement, c’est-à-dire la capacité de distinguer un bon code d’un mauvais, et (plus important encore) de distinguer les bonnes utilisations des outils de génération de code des mauvaises. Ils illustrent l’adage selon lequel l’automatisation axée sur les travailleurs améliore la qualité, tandis que celle axée sur le capital améliore le rendement :
https://pluralistic.net/2026/07/28/hitl-ers/
Une technique d’automatisation qui nécessite une supervision étroite par des travailleurs qualifiés et expérimentés ne sera pas un véritable moteur de productivité brute. On ne « multiplie pas par 100 » son code de cette façon, du moins pas dans le sens où l’on congédierait 99 de ses codeurs pour que le programmeur restant prenne en charge tout leur travail. Au contraire, un outil d’automatisation qui exige l’exercice continu et consciencieux du discernement permettra à chaque professionnel d’améliorer son travail de manière extrêmement satisfaisante et utile. C’est une façon d’investir davantage dans les opérations afin de produire de meilleurs résultats. Ce n’est pas un moyen de réduire votre effectif, de réaliser des économies colossales et de continuer à produire des biens et services comparables à un coût bien moindre.
C’est pourquoi certains programmeurs expriment une telle satisfaction à l’égard de leurs outils d’IA. Ils utilisent ces outils selon leurs propres conditions, pour améliorer leur travail de la manière qu’ils jugent bénéfique, selon leur expertise. Personne ne les classe selon un tableau de bord de « maximisation des jetons ». Personne ne leur dit qu’ils ne peuvent pas réaliser un projet s’il n’est pas « suffisamment axé sur l’IA ». Lorsqu’ils se lancent dans un projet, personne ne leur demande de prouver qu’il ne pourrait pas être « réalisé par l’IA ».
Comme toujours, ce qui importe le plus concernant une technologie donnée, ce n’est pas « ce qu’elle fait », mais « pour qui elle le fait » et « à qui elle le fait subir ».
Toutes les pathologies que Suresh observe et documente si bien dans cet article sont des versions hypertrophiées des dysfonctionnements liés à la conformité aux mots à la mode des bulles précédentes, mais à une échelle jamais vue auparavant. La quantité a une qualité qui lui est propre. Ces entreprises ne se contentent pas de gaspiller des milliards – elles remplacent des travailleurs qualifiés par des chatbots défectueux. Comme je l’ai déjà écrit, l’IA est l’amiante que nous enfouissons dans les murs de notre société technologique. Nos descendants passeront des générations à l’en retirer, et plus la bulle durera sans éclater, plus il faudra de temps pour réparer les dommages.
Fichier Excel des traductions par Gilles en vrac
Fiches avec les premières phrases (et non seulement les titres)
Les caractères gras dans le texte sont de Gilles.