Cela arrive trop vite. C’est l’ONU qui le dit. Encore.
Un nouveau rapport des Nations Unies contient un avertissement qui ressemble moins à une politique qu’à un compte à rebours. La fenêtre permettant d’établir une gouvernance mondiale de l’intelligence artificielle n’est pas sur le point de se fermer. C’est claquant. Si nous n’agissons pas maintenant, l’IA ne sera pas seulement une technologie de pointe, elle deviendra un autre moteur pour éliminer les inégalités mondiales.
Ces chiffres proviennent du Groupe scientifique international indépendant de l’ONU, un groupe de quarante experts choisis par l’Assemblée générale en 2025. Leur message aux dirigeants mondiaux est direct.
« N’attendez pas. »
C’est ce qu’a récemment déclaré António Guterres, le secrétaire général. La science est terminée. Le danger est réel. Nous ne pouvons plus prétendre à l’ignorance.
Qu’est-ce qui change en ce moment ?
C’est la vitesse qui fait mal.
L’IA générative écrit désormais du code. Il traite des ensembles de données de la taille d’une bibliothèque. Il crée de fausses vidéos qui semblent terriblement réelles. Il aide les scientifiques à trouver des aiguilles dans des meules de foin contenant des données génétiques. Mais les systèmes agents – ceux qui agissent sans grande aide humaine – évoluent encore plus rapidement.
Tous les quelques mois, la complexité gérée par ces machines double à peu près.
Pensez-y. Doubler. Complexité. En mois.
À mesure qu’ils deviennent plus intelligents et plus indépendants, il devient plus difficile de les surveiller. Les contrôler devient impossible. À moins que nous construisions des gardes plus strictes.
Et les risques sont compliqués.
Deepfakes. Matériel d’abus sexuel généré par un algorithme, ciblant les femmes et les enfants de manière disproportionnée. Une désinformation qui sent suffisamment vrai pour pourrir la confiance du public et faire taire la démocratie. Les cybercriminels utilisent ces outils à des fins de fraude et d’ingénierie sociale.
Cela empire aussi dans l’esprit. Ces systèmes peuvent transmettre des pensées néfastes aux utilisateurs vulnérables, alimentant ainsi les crises de santé mentale. Même le suicide.
Et puis il y a la chaleur. Littéralement. Les centres de données qui font fonctionner ce moteur émettent des gaz à effet de serre qui ne se soucient pas des frontières numériques.
Y a-t-il quelque chose de bon ici ?
Oui. Ne vous méprenez pas.
Les modèles d’IA ont récemment cartographié plus de 200 millions de structures protéiques. Cela semble ennuyeux. Ce n’est pas le cas. Cela accélère la découverte de médicaments. Cela accélère la recherche sur les vaccins. Il s’attaque de front à la résistance aux antibiotiques.
Il signale les pénuries alimentaires avant qu’elles ne se transforment en famines.
Il élargit l’accès à l’éducation pour les enfants des villages reculés. Il offre un soutien en matière de santé mentale lorsqu’un thérapeute n’est pas là. Il donne aux personnes handicapées des outils qui fonctionnent réellement.
Cela sauve des vies.
Cela les menace également.
Le tableau d’affichage est truqué
Qui dirige cette chose ?
Regardez le matériel. Les États-Unis possèdent environ les trois quarts de la puissance de calcul mondiale nécessaire aux principaux mannequins d’IA. La Chine occupe environ 15 pour cent.
Additionnez-les ensemble. Quatre-vingt-dix pour cent.
Deux nations. Presque toute la puissance. Les modèles les plus avancés sont construits par des entreprises situées précisément dans ces frontières.
Pendant ce temps, les pays en développement constatent cet écart et se retrouvent les mains vides. Il leur manque le talent. Ils manquent d’infrastructures. Ils manquent définitivement de financement. Ils ne peuvent pas construire ces systèmes, et souvent ils ne peuvent même pas auditer ceux qu’ils doivent utiliser.
C’est ainsi que les inégalités se creusent. Pas lentement. Mais par défaut.
La loi ne peut pas suivre
Les gouvernements essaient, en quelque sorte.
Il existe désormais plus de quarante cadres de gouvernance de l’IA répartis sur la planète. Mais voici le problème. Ils sont fragmentés. Ils se contredisent. La plupart n’ont jamais été correctement testés.
Le « dilemme des preuves » piège les législateurs.
Vous avez besoin de données solides pour rédiger de bonnes règles. L’IA change avant que vous ayez fini de collecter ces données.
L’ironie est amère. Les entreprises qui construisent ces outils puissants sont généralement celles qui testent leur sécurité. Indépendant? À peine.
Nous avons besoin de contrôles de tiers. Nous avons besoin de normes internationales communes. Nous avons besoin que l’argent afflue vers les pays qui ne peuvent pas se permettre d’exercer leur propre surveillance, afin qu’ils puissent gouverner l’IA selon leurs propres conditions, et pas seulement suivre les États-Unis et la Chine.
Tout cela mène à Genève.
Le 6 juillet 2024. Ou était-ce en 2026 ? La date indiquée sur le rapport indique que le Dialogue mondial des Nations Unies sur la gouvernance de l’IA s’y ouvre. Les États membres se réuniront pour débattre de la coordination. Pour débattre de la gestion. Pour tenter de rattraper une machine qui ne cesse d’évoluer.
La question est de savoir si quelqu’un se présente avec un véritable plan. Ou si nous parlons pendant que la fenêtre se ferme.
