{"id":9432,"date":"2026-02-23T20:00:28","date_gmt":"2026-02-24T01:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gillesenvrac.ca\/carnet\/?page_id=9432"},"modified":"2026-02-24T12:58:09","modified_gmt":"2026-02-24T17:58:09","slug":"maitres-les-tableurs","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/maitres-les-tableurs\/","title":{"rendered":"Nos ma\u00eetres les tableurs"},"content":{"rendered":"\n

Traduction de Our Spreadsheet Overlords<\/a>, par Leif Weatherby le 29 mai 2025. <\/p>\n\n\n\n

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Deux ans se sont \u00e9coul\u00e9s depuis qu’OpenAI a lanc\u00e9 ChatGPT et que la panique s’est install\u00e9e. Deux ans de gros titres sur \u00ab l’IA \u00bb \u2013 un sujet sp\u00e9cialis\u00e9 subalterne et l’apanage des films de science-fiction loufoques depuis environ 80 ans \u2013 et deux ans de sp\u00e9culations confuses et grossi\u00e8res sur \u00ab l’intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale \u00bb (AGI), une id\u00e9e vaguement d\u00e9finie de raisonnement \u00ab de niveau humain \u00bb mais machinique. Les grands mod\u00e8les linguistiques, ou LLM, capturent et g\u00e9n\u00e8rent ce que nous avons longtemps consid\u00e9r\u00e9 comme une caract\u00e9ristique essentiellement humaine, le langage, \u00e9branlant profond\u00e9ment notre perception historique de notre propre esp\u00e8ce. Mais leurs capacit\u00e9s s’accompagnent d’un manque d’intelligence, et m\u00eame d’un manque de coh\u00e9rence que nous attendons depuis longtemps des machines informatiques.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Alors qu’une nouvelle vague de discussions sur l’AGI envahit les ondes au cours de la troisi\u00e8me ann\u00e9e d’existence des LLM, une forme tr\u00e8s r\u00e9v\u00e9latrice d’IA r\u00e9ellement existante vient contredire ce battage m\u00e9diatique : le Department of Governmental Efficiency (D\u00e9partement de l’efficacit\u00e9 gouvernementale) d’Elon Musk, une attaque b\u00e2cl\u00e9e, violente mais banale contre le code source et le vaste filet de collecte de donn\u00e9es personnelles du gouvernement f\u00e9d\u00e9ral. Pendant que nous attendons l’AGI \u2013 et que nous sommes distraits par des d\u00e9bats interminables et sans fondement \u00e0 son sujet \u2013 la r\u00e9alit\u00e9 de l’IA moderne s’affiche au grand jour sous la forme de la crise constitutionnelle la plus ennuyeuse qui soit. Plut\u00f4t que l’intelligence artificielle, l’IA est une forme avant-gardiste de bureaucratie num\u00e9rique, qui renforce la d\u00e9pendance de notre culture \u00e0 l’\u00e9gard des tableurs<\/em>.\u202f<\/p>\n\n\n\n

Le discours sert de couverture \u00e0 cette attaque d\u00e9sastreuse. Kevin Roose, chroniqueur technologique pour le New York Times, <\/em>a r\u00e9cemment expliqu\u00e9 pourquoi il \u00ab ressentait<\/a> l’AGI \u00bb. (Malheureusement, les raisons de Roose semblent se r\u00e9sumer \u00e0 \u00ab Je vis \u00e0 San Francisco \u00bb). De m\u00eame, Ezra Klein, de la rubrique Opinion du journal, pense que<\/a> le gouvernement sait que l’AGI est en marche. Et le statisticien Nate Silver sugg\u00e8re que<\/a> nous devons \u00ab nous r\u00e9concilier avec l’IA \u00bb. L’ethnographe et journaliste Max Read a surnomm\u00e9<\/a> cette vague de croyants en l’IA \u00ab la r\u00e9action \u00e0 la r\u00e9action anti-IA \u00bb, en r\u00e9f\u00e9rence au scepticisme anti-technologique que nous avons observ\u00e9 ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Selon Read, la position est que l’IA \u00ab est tr\u00e8s puissante et utile, et m\u00eame si vous la d\u00e9testez, beaucoup d’argent et de ressources y sont consacr\u00e9s, il est donc important de la prendre au s\u00e9rieux plut\u00f4t que de la rejeter d’embl\u00e9e \u00bb. C’est loin de la caract\u00e9risation d\u00e9risoire des grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) tels que ChatGPT comme des \u00ab perroquets stochastiques \u00bb (qui remixent et r\u00e9p\u00e8tent le langage humain) ou des \u00ab autocompl\u00e9tions sophistiqu\u00e9es \u00bb. Ces syst\u00e8mes sont bien plus performants \u2013 et dangereux \u2013 que ne le pr\u00e9tendent les sceptiques. Dissiper le mythe de leur intelligence ne nous dispense pas de pr\u00eater une attention particuli\u00e8re \u00e0 leur puissance.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Plut\u00f4t que d’apporter l’innovation et l’efficacit\u00e9 tant vant\u00e9es associ\u00e9es \u00e0 la Silicon Valley, les syst\u00e8mes d’IA cr\u00e9ent plus de confusion que de clart\u00e9. Ils constituent un m\u00e9canisme d’adaptation pour une soci\u00e9t\u00e9 mondiale qui fonctionne \u00e0 partir d’ensembles de donn\u00e9es num\u00e9riques trop vastes pour \u00eatre compr\u00e9hensibles, trop complexes pour \u00eatre d\u00e9m\u00eal\u00e9s manuellement. Nourris par une quantit\u00e9 stup\u00e9fiante de donn\u00e9es num\u00e9ris\u00e9es, ils sont un outil sp\u00e9cifique \u00e0 ces donn\u00e9es et \u00e0 leur format tabulaire. Lorsque nous pensons \u00e0 l’IA, nous devrions moins penser \u00e0 Terminator 2<\/em> et davantage \u00e0 la s\u00e9rie t\u00e9l\u00e9vis\u00e9e Severance<\/em>, dans laquelle des employ\u00e9s de bureau recherchent des \u00ab mauvais chiffres \u00bb en se basant uniquement sur leur intuition.<\/p>\n\n\n\n

Un LLM n’est rien d’autre qu’une matrice distill\u00e9e de valeurs qui repr\u00e9sentent des mots. Les mod\u00e8les que nous connaissons tous aujourd’hui (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) comportent de nombreux \u00e9l\u00e9ments mobiles, mais leur \u00e9l\u00e9ment central est un vaste ensemble de lignes et de colonnes qui est le r\u00e9sultat d’un apprentissage qui a co\u00fbt\u00e9 des milliards de dollars.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es d’entra\u00eenement sont de l’ordre de 6 \u00e0 10 billions de tokens (y compris les mots, les lettres et d’autres signes tels que \u00ab & \u00bb, \u00ab -ing \u00bb et \u00ab 3 \u00bb), soit des ordres de grandeur sup\u00e9rieurs \u00e0 tout texte jamais utilis\u00e9 par l’homme \u00e0 quelque fin que ce soit, et elles n’existent aujourd’hui que gr\u00e2ce \u00e0 l’expansion plan\u00e9taire d’Internet. En utilisant toutes ces donn\u00e9es d’entra\u00eenement, vous serez en mesure de cr\u00e9er un bot qui r\u00e9pond aux questions humaines, r\u00e9cup\u00e8re des informations, g\u00e9n\u00e8re de la po\u00e9sie, des m\u00e9mos et tout ce que vous voulez, et qui donne vraiment l’impression d’\u00eatre magique. Vous disposerez d’un mod\u00e8le d’IA qui ressemble \u00e0 une AGI.<\/p>\n\n\n\n

Si, comme cela s’est produit entre d\u00e9but 2023 et fin 2024, les gens cessent de ressentir cette magie, vous pouvez \u00e9galement modifier votre mod\u00e8le. Au lieu de se contenter de r\u00e9pondre \u00e0 des invites et \u00e0 des requ\u00eates, vous pourrez lui demander de g\u00e9n\u00e9rer plusieurs r\u00e9ponses, puis d’imprimer ses \u00ab pens\u00e9es \u00bb en choisissant la meilleure. Ce nouveau mod\u00e8le pourrait faire des choses amusantes, comme remplir une commande Instacart ou r\u00e9server des vacances. Et ce sont l\u00e0 des t\u00e2ches qui rel\u00e8vent du domaine des agents. Ainsi, apr\u00e8s une nouvelle s\u00e9rie de formations et un nouveau cycle de financement par capital-risque, tout le monde retrouvera le sentiment d’une AGI.<\/p>\n\n\n\n

Deux tendances, toutes deux erron\u00e9es, dominent aujourd’hui le discours sur l’IA. La premi\u00e8re, comme l’observe Read, consiste pour les d\u00e9tracteurs \u00e0 d\u00e9nigrer l’IA en la qualifiant d’outil du capitalisme et d’arnaque mont\u00e9e par les oligarques de la technologie, sans expliquer son pouvoir. La seconde, que j’appellerai \u00ab l’erreur de performance \u00bb, confond les crit\u00e8res de r\u00e9f\u00e9rence avec l’intelligence. Tant que nous ne d\u00e9passerons pas ce pas de deux<\/em> d’analyses superficielles, nous ne serons pas en mesure d’affronter le probl\u00e8me tr\u00e8s r\u00e9el de l’IA aujourd’hui.<\/p>\n\n\n\n

L’erreur de performance<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En 1950, Alan Turing a propos\u00e9 un moyen simple de d\u00e9terminer si une machine pouvait penser : lui poser des questions. Si vous ne pouviez pas d\u00e9terminer si vous parliez \u00e0 une machine ou non, vous deviez admettre qu’elle \u00e9tait intelligente. Ce jeu est devenu connu sous le nom de \u00ab test de Turing \u00bb et, \u00e0 ma connaissance, personne n’en a jamais \u00e9t\u00e9 satisfait. L’id\u00e9e de Turing \u00e9tait que lorsque nous d\u00e9cidons que quelqu’un d’autre est intelligent, ce n’est pas que nous le savons, mais que nous le supposons. Je ne demande pas \u00e0 voir comment fonctionne votre cerveau pour d\u00e9terminer si vous \u00eates intelligent ; je vous consid\u00e8re simplement comme un \u00eatre humain. La d\u00e9finition de l’intelligence qui en d\u00e9coule n’est pas une d\u00e9finition du tout, et c’est pourquoi l’IA a \u00e9t\u00e9 d\u00e9finitivement divis\u00e9e entre deux fa\u00e7ons de comprendre ce que Turing voulait dire.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

La premi\u00e8re approche est celle du benchmark. Chaque nouveau mod\u00e8le qui sort aujourd’hui est test\u00e9 sur une s\u00e9rie infinie de seuils de performance avec des acronymes fantaisistes (ARC-AGI, une s\u00e9rie de puzzles difficiles, est tr\u00e8s populaire ces jours-ci). Chaque ensemble de performances de benchmark est compar\u00e9 aux tentatives pr\u00e9c\u00e9dentes : on dit qu’un nouveau mod\u00e8le obtient un score de 87 % alors que le meilleur score pr\u00e9c\u00e9dent \u00e9tait de 59 %, m\u00eame si personne ne peut vous dire ce que ces pourcentages signifient. Si le mod\u00e8le de \u00ab raisonnement \u00bb 03 d’OpenAI obtient un score de 87 % sur ARC-AGI, cela signifie-t-il qu’il est intelligent \u00e0 87 % ? L’id\u00e9e d’une \u00ab intelligence \u00e0 87 % \u00bb est-elle coh\u00e9rente ? Dans le monde de la culture pure des benchmarks, ces questions n’ont pas d’importance et ne peuvent pas vraiment \u00eatre pos\u00e9es. Le syst\u00e8me est optimis\u00e9 pour quelque chose qui ressemble \u00e0 ce que font les \u00eatres intelligents (les humains), il n’y a donc gu\u00e8re de raison d’\u00eatre sceptique. La version la plus extr\u00eame de ce benchmarking est sans doute le prix Loebner, un concours qui a dur\u00e9 30 ans et qui r\u00e9compensait le chatbot le plus convaincant par une somme importante. Son benchmark pour l’\u00ab intelligence \u00bb \u00e9tait tir\u00e9 d’une remarque d\u00e9sinvolte de Turing : un chatbot qui trompait un humain environ deux tiers du temps pouvait \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme intelligent.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Mais il n’est pas certain que Turing ait vraiment voulu que ce crit\u00e8re, ou tout autre, serve \u00e0 d\u00e9terminer ce qu’est l’intelligence ou qui peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme intelligent. Dans \u00ab Computing Machinery and Intelligence \u00bb, il a imagin\u00e9 plusieurs \u00e9changes entre lui-m\u00eame et un ordinateur fictif du futur, dans lesquels il demandait \u00e0 la machine de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes math\u00e9matiques, de jouer aux \u00e9checs et de composer un po\u00e8me sur le pont Forth en \u00c9cosse.<\/p>\n\n\n\n

Ces transcriptions d’une s\u00e9rie de conversations imaginaires, associ\u00e9es \u00e0 des id\u00e9es telles que le fait qu’une machine doit \u00ab aimer les fraises et la cr\u00e8me \u00bb, montrent que Turing envisageait l’intelligence de mani\u00e8re holistique. Cette deuxi\u00e8me fa\u00e7on de d\u00e9finir l’intelligence est n\u00e9gative et, de mani\u00e8re peut-\u00eatre surprenante, n’a rien de technique. La conversation \u00e9tait le seuil non mesurable. Et m\u00eame si les LLM ne peuvent pas prouver qu’ils peuvent appr\u00e9cier quoi que ce soit, ils peuvent certainement dire<\/em> qu’ils le peuvent, et ce dans un langage qui brouille compl\u00e8tement l’id\u00e9e m\u00eame du test de Turing dans sa forme de r\u00e9f\u00e9rence.\u202f<\/p>\n\n\n\n

La culture de r\u00e9f\u00e9rence ajoute \u00e0 la qualit\u00e9 vaudevillesque de la technologie actuelle, avec ses d\u00e9monstrations, ses personnalit\u00e9s divertissantes et ses gadgets. Tout ce spectacle pr\u00e9tend \u00eatre une question de performance. Votre nouvel iPhone est plus rapide, plus performant, plus r\u00e9sistant. L’analyse am\u00e9liore tout, de la finance au sport. L’id\u00e9e est que la performance fait partie d’un tout plus vaste qui s’ajoute \u00e0 l’intelligence, ou quelque chose de similaire. Mais se laisser absorber par cette question nous d\u00e9tourne de l’effet r\u00e9el de l’IA. Et si cette id\u00e9e selon laquelle la performance d\u00e9montre la substance elle-m\u00eame \u00e9tait une erreur ?<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Les \u00e9checs ont \u00e9t\u00e9 une obsession pour les ing\u00e9nieurs en IA, depuis le p\u00e8re de la th\u00e9orie de l’information, Claude Shannon, jusqu’au moment o\u00f9, en 1997, Deep Blue d’IBM a battu le champion du monde Gary Kasparov. Cette machine a r\u00e9alis\u00e9 ce qu’aucun humain ne peut faire : une partie d’\u00e9checs presque parfaite. \u00c0 ce moment-l\u00e0, cela faisait environ quatre d\u00e9cennies que le projet d’IA \u00e9tait en cours. Avons-nous d\u00e9cid\u00e9 que Deep Blue \u00e9tait un compatriote intelligent pour les humains sur Terre ? Bien s\u00fbr que non. Il n’existe pas de capacit\u00e9 unique qui d\u00e9finisse l’intelligence. La performance est un mauvais indicateur de l’intelligence.<\/p>\n\n\n\n

Je pense que nous devrions nommer le probl\u00e8me central de l’AGI \u2014 et dans une certaine mesure, de l’IA elle-m\u00eame \u2014 \u00ab l’erreur de performance \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

L’erreur de performance consiste \u00e0 confondre l’optimisation avec l’intelligence elle-m\u00eame. <\/strong>Au lieu de s’en rendre compte, les ing\u00e9nieurs en IA \u2014 et les m\u00e9dias \u2014 ont tendance \u00e0 passer \u00e0 un nouveau crit\u00e8re de r\u00e9f\u00e9rence. Apr\u00e8s tout, les \u00e9checs sont un jeu tr\u00e8s rigide et logique ! Mais l’ancien jeu chinois Go n\u00e9cessite s\u00fbrement de l’intelligence pour \u00eatre jou\u00e9 \u00e0 un niveau \u00e9lite, n’est-ce pas ? Lorsque le r\u00e9seau neuronal AlphaGo a battu Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs de Go au monde, en 2015, nous avons assist\u00e9 \u00e0 une nouvelle vague de sp\u00e9culations, d’engouement et de panique autour du sophisme de la performance, mais personne ne pense qu’AlphaGo soit intelligent. Nous avons tourn\u00e9 en rond pendant pr\u00e8s d’un si\u00e8cle.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

L’hiver 2023 a \u00e9t\u00e9 diff\u00e9rent, m\u00eame pour ceux qui \u00e9taient blas\u00e9s par le battage m\u00e9diatique autour de l’IA. Soudain, nous avions une machine qui faisait ce que Turing avait, peut-\u00eatre accidentellement, vraiment sugg\u00e9r\u00e9 pour nous convaincre qu’elle \u00e9tait intelligente. Nous avions une machine capable de produire du langage et d’\u00e9crire des textes qui r\u00e9pondaient \u00e0 un humain dans un dialogue. Lorsque Socrate a d\u00e9nonc\u00e9 l’\u00e9criture, affirmant qu’elle d\u00e9truirait la capacit\u00e9 de m\u00e9moire et laisserait les humains cognitivement d\u00e9ficients, c’\u00e9tait pr\u00e9cis\u00e9ment l’incapacit\u00e9 des textes \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 leurs lecteurs, \u00e0 maintenir un dialogue, qu’il reprochait \u00e0 cette technologie alors nouvelle. Avec les LLM, nous avons soudainement eu un concurrent dans un domaine que nous occupions seuls depuis toujours : le langage.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Les humains se sont d\u00e9finis comme l’animal dou\u00e9 de langage presque autant que par leur intelligence : l’homo sapiens doit parler pour \u00eatre sapiens. L’expression d’Aristote pour d\u00e9signer l’humain, \u00ab l’animal raisonnant \u00bb, utilise le terme \u00ab logos \u00bb, qui signifie \u00e0 la fois l’\u00e9tincelle d’intelligence et le mot. Les LLM semblent nous priver de notre singularit\u00e9 \u00e0 cet \u00e9gard. Ils constituent l’une des formes de technologie les plus \u00e9tranges de notre histoire, car ils nous r\u00e9pondent. Mais ce que le discours sur l’AGI ne reconna\u00eet pas, c’est que ce discours n’est pas n\u00e9cessairement intelligent<\/strong>. M\u00eame lorsqu’un LLM r\u00e9ussit le test de Turing, nous ne pouvons pas nous permettre de croire \u00e0 cette erreur.<\/p>\n\n\n\n

Comme le soutient<\/a> le math\u00e9maticien Benjamin Recht, les benchmarks des LLM ne permettent g\u00e9n\u00e9ralement pas de comprendre ces machines. En effet, l’\u00e9valuation du langage nous entra\u00eene dans toute l’histoire de la philosophie, dans la m\u00e9taphysique de ce que nous sommes, de ce qu’est l’intelligence et de son rapport au langage.\u202f<\/p>\n\n\n\n

Il \u00e9tait relativement facile de r\u00e9sister \u00e0 la confusion jusqu’\u00e0 ce qu’il s’av\u00e8re que les mod\u00e8les d’IA pouvaient capturer et g\u00e9n\u00e9rer du langage. ChatGPT et d’autres LLM cr\u00e9ent le sentiment \u00e9trange que ce qui distingue les humains de tous les autres \u00eatres ne nous appartient plus. Il est donc d’autant plus crucial de voir que ce que l’on consid\u00e8re comme de l’intelligence est en r\u00e9alit\u00e9 un document culturel d’une ampleur inimaginable, un enregistrement des croyances, des actions et des communications humaines<\/strong>. C’est pour cette raison que la sp\u00e9cialiste en sciences cognitives Alison Gopnik a qualifi\u00e9 les LLM de \u00ab technologie culturelle \u00bb, incapable d’\u00eatre cr\u00e9ative comme l’est l’intelligence humaine. Mais une grande partie de ce qui se passe dans le monde, dans notre histoire et dans notre politique est culturel en ce sens. Et si nous ne d\u00e9tournons pas notre regard de l’ambition de \u00ab cr\u00e9er une intelligence \u00bb pour le porter sur les cons\u00e9quences culturelles r\u00e9elles \u2013 et \u00e9tranges \u2013 de la bureaucratie num\u00e9rique, y compris le fait que l’IA est aussi puissante qu’elle l’est, nous resterons irrationnellement confin\u00e9s dans des subtilit\u00e9s m\u00e9taphysiques qui obscurcissent les activit\u00e9s r\u00e9elles des syst\u00e8mes d’IA. Les tentatives commerciales de construction d’une intelligence artificielle et les tentatives scientifiques de mod\u00e9lisation et de compr\u00e9hension de l’intelligence occultent le fait que l’IA est une extension, voire une quasi-universalisation, de la bureaucratie num\u00e9rique.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L’IA est une culture du tableur en hyperdrive<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Il est \u00e0 noter que les nouveaux d\u00e9fenseurs de l’AGI \u2013 Roose, Klein, Silver \u2013 travaillent dans des secteurs o\u00f9 l’IA est susceptible d’automatiser ou de changer radicalement le travail quotidien. Plusieurs grands m\u00e9dias, dont The Atlantic<\/strong>, ont conclu des accords avec des entreprises d’IA, et nous avons d\u00e9j\u00e0 vu plusieurs exemples d’articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’IA pr\u00e9sent\u00e9s comme ayant \u00e9t\u00e9 \u00e9crits par des humains. Et il ne fait aucun doute que l’IA automatisera de nombreux emplois dans le domaine de l’analyse de donn\u00e9es, qui finiront par dispara\u00eetre. Silver lui-m\u00eame est probablement \u00e0 l’abri \u2013 il est aujourd’hui un auteur de<\/a> livres \u00e0 succ\u00e8s \u2013, mais m\u00eame ceux qui resteront verront leurs flux de travail profond\u00e9ment boulevers\u00e9s, car les mod\u00e8les que nous consid\u00e9rons principalement comme des chatbots interviennent dans l’analyse et la production des donn\u00e9es, ainsi que dans leur interpr\u00e9tation. En fait, tout le travail de bureau, tout le travail intellectuel, du secr\u00e9tariat et de l’administration jusqu’aux postes de direction, est appel\u00e9 \u00e0 changer. En effet, le travail, comme tous les autres aspects de notre vie, a \u00e9t\u00e9 \u00ab datafi\u00e9 \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Lorsque nous parlons de \u00ab donn\u00e9es \u00bb, nous avons tendance \u00e0 imaginer un immense tableur rempli de chiffres insignifiants, quelque chose de cach\u00e9 quelque part qui n\u00e9cessite des techniques sophistiqu\u00e9es et des experts qualifi\u00e9s pour \u00eatre trait\u00e9. Mais chaque tableur a un sens, qu’il s’agisse de votre budget, de la liste des mineurs et des majeurs que je conserve pour le d\u00e9partement de mon universit\u00e9, des cours de la bourse, etc. Les lignes et les colonnes doivent avoir des noms ; et souvent, nous inscrivons simplement des mots en anglais dans les cases, plut\u00f4t que des donn\u00e9es num\u00e9riques. La culture des donn\u00e9es consiste \u00e0 faire le va-et-vient entre la signification des chiffres et ce que leur traitement nous apprend. La traduction entre les math\u00e9matiques et le langage est, \u00e0 bien des \u00e9gards, le fondement de la soci\u00e9t\u00e9 moderne.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Prenons l’exemple de ma liste de majeures et de mineures. Je ne peux utiliser aucune des fonctions math\u00e9matiques d’Excel sur ces noms, adresses e-mail et dates de remise des dipl\u00f4mes pr\u00e9vues. Dans ce cas, j’utilise le tableur comme unit\u00e9 de stockage. Les informations qui y sont stock\u00e9es ne peuvent \u00eatre comprises ou interpr\u00e9t\u00e9es par les fonctions du tableur. (Elles peuvent \u00eatre divis\u00e9es par cat\u00e9gorie, comme \u00ab pr\u00e9noms dans la ligne A \u00bb, mais leur signification ne peut \u00eatre transform\u00e9e de mani\u00e8re informative.) Seul un \u00eatre humain peut le faire. C’est l\u00e0 qu’intervient le LLM.<\/p>\n\n\n\n

Nous pouvons consid\u00e9rer que tout le texte pr\u00e9sent sur Internet est plac\u00e9 dans une unit\u00e9 de stockage de ce type lorsqu’un LLM est entra\u00een\u00e9. La nouvelle capacit\u00e9 de l’IA, celle que nous confondons avec l’intelligence, est une capacit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale \u00e0 traduire entre les mots et les donn\u00e9es, les donn\u00e9es et les mots.<\/p>\n\n\n\n

Mais l\u00e0 o\u00f9 vous, en tant qu’\u00eatre humain, convertissez les r\u00e9sultats de tout traitement de donn\u00e9es en cons\u00e9quences concr\u00e8tes, en langage, dans le pass\u00e9 (par exemple, \u00ab les r\u00e9sultats du quatri\u00e8me trimestre montrent que nous devrions envisager de r\u00e9duire la distribution dans le nord-est \u00bb), vous disposez d\u00e9sormais d’un outil qui effectue cette partie du travail \u00e0 votre place. Les LLM fournissent litt\u00e9ralement la fonction linguistique dont la bureaucratie a besoin<\/strong>. On pourrait les qualifier de tableurs s\u00e9mantiques, d’outils qui nous permettent d’interagir avec les donn\u00e9es, et m\u00eame de cr\u00e9er du code, \u00e0 partir d’une simple invite.<\/p>\n\n\n\n

Ce n’est pas un hasard si le plus grand ensemble de donn\u00e9es produit par Internet est, de loin, le texte. Les LLM d’aujourd’hui sont entra\u00een\u00e9s sur quelque 10 000 milliards de tokens de texte, une quantit\u00e9 impressionnante de langage. Cela ne refl\u00e8te peut-\u00eatre pas parfaitement ce qu’est le langage, mais cela rend certainement les donn\u00e9es et le langage bidirectionnels. Nous sommes depuis longtemps capables d’utiliser des logiciels tels que les feuilles de calcul pour manipuler des chiffres. Il est d\u00e9sormais possible de convertir les chiffres en langage et vice versa. Cela r\u00e9sout un probl\u00e8me qui a toujours affect\u00e9 les feuilles de calcul, et les ordinateurs eux-m\u00eames, depuis leur invention.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Nous ne devons pas confondre cette capacit\u00e9 avec l’intelligence, ni commettre \u00e0 nouveau l’erreur de performance, car cela nous distrait alors que notre culture des donn\u00e9es entre dans une phase v\u00e9ritablement nouvelle et tr\u00e8s inqui\u00e9tante. Nous pourrions appeler cela la culture des tableurs en hyperdrive, un monde dans lequel toutes les donn\u00e9es peuvent \u00eatre traduites en langage synth\u00e9tique et tout langage en donn\u00e9es optimis\u00e9es \u00e0 partir d’une simple invite. Mais l\u00e0 o\u00f9 les tableurs avaient des fonctionnalit\u00e9s limit\u00e9es, les LLM agissent comme des traducteurs universels dans le m\u00eame domaine. Ils ont de nombreux d\u00e9fauts, mais cette capacit\u00e9 fondamentale constitue un changement radical dans le monde banal de la bureaucratie moderne.\u202f<\/p>\n\n\n\n

La bureaucratie a toujours consist\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer le relais entre les donn\u00e9es et les mots, les chiffres et les m\u00e9mos, la comptabilit\u00e9 et les comptes. Apr\u00e8s la R\u00e9volution fran\u00e7aise, la quantit\u00e9 de donn\u00e9es collect\u00e9es a commenc\u00e9 \u00e0 augmenter rapidement, rendant n\u00e9cessaires des dispositifs capables d’aider les bureaucrates dans la partie informatique de leur travail. Le philosophe des sciences Ian Hacking situe ce qu’il appelle \u00ab l’avalanche de chiffres imprim\u00e9s \u00bb dans les ann\u00e9es 1820 et 1830, lorsque les donn\u00e9es d\u00e9mographiques et industrielles ont connu une croissance exponentielle. D’une certaine mani\u00e8re, le LLM boucle la boucle, cr\u00e9\u00e9e par un d\u00e9s\u00e9quilibre entre un trop grand nombre de chiffres et un manque de mots, un manque de compr\u00e9hension. Les ordinateurs nous ont aid\u00e9s \u00e0 traiter les chiffres, mais pas \u00e0 les interpr\u00e9ter. Les LLM nous donnent au moins l’illusion \u2013 et il n’est pas certain que nous disposions d’un moyen meilleur ou plus clair pour traiter la quantit\u00e9 consid\u00e9rable de donn\u00e9es s\u00e9mantiques et num\u00e9riques dans le monde \u2013 de r\u00e9sumer, de comprendre et de r\u00e9g\u00e9n\u00e9rer \u00e0 partir de cette avalanche, qui est depuis devenue un d\u00e9luge.<\/p>\n\n\n\n

En d’autres termes, pour le monde limit\u00e9 mais vaste des donn\u00e9es num\u00e9riques et les op\u00e9rations logistiques que nous lui confions, les LLM servent en quelque sorte de langage universel hors marque, qui semble magique malgr\u00e9 son manque total d’intelligence. Le seul autre syst\u00e8me capable de mener le type de conversations entre types de donn\u00e9es que font les LLM est l’esprit humain, d’o\u00f9 l’erreur. Les chiffres et les mots ont toujours \u00e9t\u00e9 le canal combin\u00e9 de la bureaucratie moderne, et leur nouvelle relation dans l’IA pourrait nous apporter des informations pr\u00e9cieuses (c’est le sujet de mon prochain livre sur les LLM). Mais ces informations devront \u00eatre obtenues alors m\u00eame que nous devons faire face aux cons\u00e9quences politiques r\u00e9elles du d\u00e9ploiement, bon gr\u00e9 mal gr\u00e9, de cette technologie que nous avons d\u00e9j\u00e0 autoris\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Le contr\u00f4le de la bureaucratie va au-del\u00e0 de la politique<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Musk applique d\u00e9sormais sa vision apocalyptique aux bases de donn\u00e9es f\u00e9d\u00e9rales qui contiennent non seulement des informations sur les citoyens et les organisations, mais aussi le pouvoir de leur verser ou de leur retirer des paiements. Musk se serait selon certaines sources<\/a> retir\u00e9 du projet, mais cela ne change rien \u00e0 la mani\u00e8re dont l’agence d\u00e9montre clairement \u00e0 quoi sert l’IA. Son initiative DOGE est \u00e0 bien des \u00e9gards la d\u00e9monstration la plus claire de ce qu’a \u00e9t\u00e9 l’IA jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent : un loup bureaucratique d\u00e9guis\u00e9 en agneau sous le couvert de l’innovation et de l’\u00ab intelligence \u00bb<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u202f\u202f<\/p>\n\n\n\n

Alors que DOGE a obtenu l’acc\u00e8s<\/a> \u00e0 divers d\u00e9partements f\u00e9d\u00e9raux, l’un de ses objectifs d\u00e9clar\u00e9s est d’introduire des<\/a> \u00ab agents IA \u00bb dans les syst\u00e8mes. Comme l’a \u00e9crit le<\/a> politologue Henry Farrell \u00e0 propos de ce processus, les bases de donn\u00e9es gouvernementales ont d\u00e9sesp\u00e9r\u00e9ment besoin d’\u00eatre mises \u00e0 jour. DOGE promet \u00ab l’innovation \u00bb tandis que Musk se vante de simplement \u00ab supprimer \u00bb des agences enti\u00e8res et des s\u00e9ries de paiements \u00e0 ses ennemis politiques. Cela n’est possible que gr\u00e2ce \u00e0 l’infrastructure num\u00e9rique dont nous disposons d\u00e9j\u00e0, et l\u00e0 o\u00f9 elle n’existe pas, DOGE a l’intention de la cr\u00e9er.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Dans les ann\u00e9es 1980, alors que l’apprentissage automatique commen\u00e7ait tout juste \u00e0 s’imposer scientifiquement, certains de ses premiers adeptes ont \u00e9mis l’hypoth\u00e8se que les grandes bases de donn\u00e9es pourraient \u00eatre analys\u00e9es \u00e0 l’aide de r\u00e9seaux neuronaux. Ces r\u00e9seaux, ont-ils d\u00e9clar\u00e9 dans un exemple simplifi\u00e9, pourraient \u00eatre capables de pr\u00e9dire de mani\u00e8re ind\u00e9pendante quels noms dans un ensemble appartiennent aux \u00ab Jets \u00bb et lesquels appartiennent aux \u00ab Sharks \u00bb, en r\u00e9f\u00e9rence aux gangs de la com\u00e9die musicale West Side Story<\/em>. Cette suggestion l\u00e9g\u00e8re, accompagn\u00e9e d’un graphique, s’est transform\u00e9e en une r\u00e9alit\u00e9 cauchemardesque dans un monde o\u00f9 la soci\u00e9t\u00e9 d’analyse Palantir ne se contente pas de coordonner les noms, mais aussi l’appartenance \u00e0 des gangs, les scores de r\u00e9cidive, etc. La capacit\u00e9 d’associer des images, du texte et des donn\u00e9es, et d’en d\u00e9duire des pr\u00e9dictions sur le comportement humain, doit \u00eatre trait\u00e9e avec une extr\u00eame prudence. <\/strong>Pourtant, l’intention ouverte de Palantir de travailler avec les appareils de s\u00e9curit\u00e9 nationale d’un gouvernement qui expulse d\u00e9sormais les immigrants, et apparemment les citoyens, sans se soucier de l’exactitude, sugg\u00e8re que l’\u00ab intelligence \u00bb de l’IA est une couverture pour quelque chose de beaucoup plus profond et dangereux.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Cette intention n’est nulle part plus claire que dans le r\u00e9cent \u00ab hackathon<\/a> \u00bb auquel Palantir et DOGE ont collabor\u00e9, dans le but de cr\u00e9er une interface de programmation d’application (API) polyvalente pour l’IRS et ses donn\u00e9es. R\u00e9pondant \u00e0 la demande de la Maison Blanche qui souhaite que le gouvernement \u00ab \u00e9limine les silos d’<\/a>informations \u00bb, les deux groupes tentent de cr\u00e9er un mod\u00e8le permettant d’interagir avec toutes les informations sur les citoyens dans une seule grande base de donn\u00e9es \u2013 un projet qui fait passer le projet \u00ab Total Information Awareness \u00bb de la NSA de l’\u00e8re George W. Bush, d\u00e9j\u00e0 orwellien, pour quelque chose de d\u00e9suet. L’int\u00e9r\u00eat de cr\u00e9er une telle API est de lib\u00e9rer le v\u00e9ritable pouvoir du LLM. L’IA que vous voyez sur vos r\u00e9seaux sociaux n’est pas le but recherch\u00e9 ; le but est plut\u00f4t de pouvoir dire : \u00ab Faites-moi une liste de tous les citoyens marxistes, coupez leurs paiements et informez l’ICE de leur localisation \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Si l’on fait abstraction de tout le langage sp\u00e9culatif et mystique autour des termes \u00ab intelligence \u00bb et \u00ab raisonnement \u00bb, on se rend facilement compte que ce type de t\u00e2che correspond \u00e0 ce que l’on appelle g\u00e9n\u00e9ralement la bureaucratie. La puissance, le danger et les limites de l’IA se trouvent tous dans ce monde banal de lignes et de colonnes. Il est facile de l’oublier, car nous avons pass\u00e9 les trois derni\u00e8res d\u00e9cennies \u00e0 transformer pratiquement le monde entier en un gigantesque tableur. Avec tout, depuis vos variations quotidiennes de fr\u00e9quence cardiaque et vos tendances financi\u00e8res jusqu’\u00e0 vos tics de langage et votre culture, pr\u00e9format\u00e9s pour un mod\u00e8le d’IA, la puissance de cet outil devient immense.<\/p>\n\n\n\n

Lorsque Yann LeCun, ing\u00e9nieur en IA laur\u00e9at du prix Turing, s’est exprim\u00e9 sur X pour d\u00e9crire ses attentes quelque peu optimistes quant \u00e0 l’avenir de cette technologie, Musk a r\u00e9pondu<\/a> : \u00ab Notre dieu num\u00e9rique prendra la forme d’un fichier csv \u00bb, fusionnant ironiquement un format de donn\u00e9es courant (valeurs s\u00e9par\u00e9es par des virgules) avec la notion de science-fiction d’une IA toute-puissante.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Musk est venu \u00e0 Washington en promettant l’innovation, mais il nous livre une nouvelle forme de bureaucratie irresponsable. Nous ne pouvons pas nous permettre de continuer \u00e0 croire que tout ce que touche l’\u00ab IA \u00bb sera plus efficace, son progr\u00e8s tendant vers des syst\u00e8mes \u00ab plus intelligents \u00bb. (\u00c0 ce stade, nous devrions savoir que \u00ab intelligent \u00bb ne signifie pas \u00ab intelligent \u00bb ; cela signifie simplement \u00ab brillant \u00bb). Un audit g\u00e9n\u00e9ral est une proc\u00e9dure bureaucratique que l’IA actuelle est trop limit\u00e9e pour mener \u00e0 bien. Mais tant que nous croyons au battage m\u00e9diatique, il semblera judicieux d’introduire des mod\u00e8les d’IA dans les bases de donn\u00e9es qui contiennent nos assurances maladie, nos cotisations sociales et nos d\u00e9clarations fiscales.<\/p>\n\n\n\n

Parmi ceux qui pensaient que Trump provoquerait une crise constitutionnelle, rares sont ceux qui avaient pr\u00e9dit qu’elle prendrait une forme aussi ennuyeuse qu’un tableur. Mais la v\u00e9rit\u00e9 est que celui qui contr\u00f4le la bureaucratie<\/strong> d\u00e9tient un pouvoir qui d\u00e9passe m\u00eame ce qu’un processus d\u00e9mocratique comme le vote peut autoriser<\/strong> ou compromettre. Le pr\u00e9texte de confier ce contr\u00f4le aux machines sert de couverture \u00e0 un acte politique bien trop humain : d\u00e9manteler et d\u00e9truire le gouvernement f\u00e9d\u00e9ral<\/strong> \u00e0 l’aide d’un outil qui dispose d’un pouvoir sans pr\u00e9c\u00e9dent pour le faire.<\/p>\n\n\n\n

\u202f<\/p>\n\n\n\n

Plut\u00f4t que le r\u00eave de l’intelligence artificielle, nous assistons aux cons\u00e9quences politiques d\u00e9sastreuses d’un autre r\u00eave, celui d’une bureaucratie totale<\/strong> qui op\u00e8re dans les interstices presque invisibles des logiciels sur lesquels nous en sommes venus \u00e0 compter. La mani\u00e8re dont un tel syst\u00e8me brise les \u00e9l\u00e9ments fondamentaux de notre contrat social est une caract\u00e9ristique, et non un bug. Les syst\u00e8mes d’IA pourraient \u00eatre utilis\u00e9s comme des outils \u00e0 des fins d\u00e9mocratiques<\/strong>. Mais cela exigerait que nous les comprenions<\/strong> et les traitions d’abord comme des objets scientifiques, puis comme des produits commerciaux. Il faudra un effort consid\u00e9rable et fond\u00e9 sur des principes pour comprendre les math\u00e9matiques profondes et les formes culturelles et linguistiques qui en r\u00e9sultent afin d’inverser la tendance actuelle du progr\u00e8s de l’IA.<\/p>\n\n\n\n

Leif Weatherby<\/strong> est directeur du Digital Theory Lab \u00e0 l’universit\u00e9 de New York. Son livre, Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism<\/em>, sortira le mois prochain.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Les traductions de 2026<\/a> (.xlsx) \u2013 celles de 2025<\/a> \u2013 par Gilles en vrac<\/em>
Les caract\u00e8res gras<\/strong> dans le texte sont de Gilles
Pour vous recevoir un courriel hebdomadaire<\/a> vers mes traductions.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Traduction de Our Spreadsheet Overlords, par Leif Weatherby le 29 mai 2025. Deux ans se sont \u00e9coul\u00e9s depuis qu’OpenAI a lanc\u00e9 ChatGPT et que la panique s’est install\u00e9e. Deux ans de gros titres sur \u00ab l’IA \u00bb \u2013 un sujet sp\u00e9cialis\u00e9 subalterne et l’apanage des films de science-fiction loufoques depuis environ 80 ans \u2013 et … <\/p>\n

Continuer la lecture de « Nos ma\u00eetres les tableurs »<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-9432","page","type-page","status-publish","hentry"],"jetpack-related-posts":[{"id":10373,"url":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/ia-debat\/realite-de-lia-et-crise-du-sens\/","url_meta":{"origin":9432,"position":0},"title":"La r\u00e9alit\u00e9 de l’IA et la crise du sens","author":"Gilles Beauchamp","date":"23 mai 2026","format":false,"excerpt":"Traduction du discours The reality of AI and the crisis of meaning livr\u00e9 par Matthew Harvey Sanders devant l'Assembl\u00e9e des \u00e9v\u00e8ques d'Angleterre et Pays de Galles, reproduit sur The Long Beard, 14 mai 2026. L\u2019intelligence artificielle pourrait bien \u00eatre le plus formidable outil d\u2019\u00e9vang\u00e9lisation dont l\u2019\u00c9glise ait jamais dispos\u00e9. 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Mais il y a cinq ans, rares \u00e9taient ceux qui pr\u00e9disaient que l'IA allait s'imposer comme la technologie\u2026","rel":"","context":"Article similaire","block_context":{"text":"Article similaire","link":""},"img":{"alt_text":"","src":"https:\/\/i0.wp.com\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Impact-medecine.png?resize=350%2C200&ssl=1","width":350,"height":200,"srcset":"https:\/\/i0.wp.com\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Impact-medecine.png?resize=350%2C200&ssl=1 1x, https:\/\/i0.wp.com\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Impact-medecine.png?resize=525%2C300&ssl=1 1.5x, https:\/\/i0.wp.com\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Impact-medecine.png?resize=700%2C400&ssl=1 2x, https:\/\/i0.wp.com\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Impact-medecine.png?resize=1050%2C600&ssl=1 3x, https:\/\/i0.wp.com\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Impact-medecine.png?resize=1400%2C800&ssl=1 4x"},"classes":[]},{"id":9492,"url":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/adolescence-de-la-technologie\/","url_meta":{"origin":9432,"position":5},"title":"L’adolescence de la technologie","author":"Gilles Beauchamp","date":"1 mars 2026","format":false,"excerpt":"Affronter et surmonter les risques li\u00e9s \u00e0 l'intelligence artificielle puissante Traduction de The Adolescence of Technology par Dario Amodei, janvier 2026 Dans l'adaptation cin\u00e9matographique du livre Contact de Carl Sagan, il y a une sc\u00e8ne o\u00f9 le personnage principal, une astronome qui a d\u00e9tect\u00e9 le premier signal radio provenant d'une\u2026","rel":"","context":"Article similaire","block_context":{"text":"Article similaire","link":""},"img":{"alt_text":"","src":"","width":0,"height":0},"classes":[]}],"jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/9432","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9432"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/9432\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9432"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}