Les jeux sont faits: l’effondrement des modèles d’IA générative est pour 2027

Disclaimer: il s’agit d’un billet aux accents de Cassandre. Je me trompe peut-être, mais ça soulage. Je n’en peux simplement plus des promesses apocalyptiques sorties de nulle part.

Le dernier appel des géants de l’IA générative à retarder le développement de leurs modèles en raison des menaces qu’ils font peser sur l’humanité est pathétique. Peut-être encore plus pathétiques sont les médias et influenceurs de tout poil qui les prennent au pied de la lettre.
En fait, disons-le simplement: leur effondrement financier est imminent et ils cherchent à sauver les meubles et leur peau. Le problème n’est pas technologique, le problème est financier. Uniquement financier. Saluons donc cet article du quotidien Les Echos , signé Joséphine Boone et qui met sérieusement en doute cet énième AI-drama.

D’ailleurs, les titres liés à l’IA ont commencé leur chute et Open AI vient de retarder son entrée en bourse… officiellement pour des raisons d’éthique, évidemment.

Cela dit, la technologie, qui est extraordinaire, restera, mais cantonnée à quelques labos et quelques rares acteurs qui auront su bricoler une solution rentable.

Trois hommes discutent des implications de l'intelligence artificielle, avec un arrière-plan numérique et abstrait.
Capture d’écran de l’article des Echos. On y voit Sam Altman (Open AI), Dario Amadei (Anthropic), Elon Musk (Grok)
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L’obsolescence programmée touche aussi les data centers

Le modèle des data centers destinés aux LLM est très certainement déjà obsolète. Voilà pourquoi il faudrait arrêter d’y investir et se tourner vers un modèle réellement innovant.

Alors que les gouvernements se bousculent pour investir des milliards dans des data centers gigantesques et en faire profiter les fournisseurs d’IA générative, comme Anthropic, Open AI ou encore Mistral, il apparaît que ce modèle est certainement déjà obsolète.

D’où est venue cette réflexion ? Elle est née de mes recherches sur la stratégie qui ont croisé une vidéo de Jérôme Fortias, véritable grognard de l’IA, où il remet en cause les data centers pour promouvoir une IA distribuée. Si Jérôme Fortias s’exprime d’un point de vue technique, dans ce billet je voudrais appuyer ses propos par une démonstration plus théorique, basée sur la TRIZ (ou: Théorie de Résolution des Problèmes Inventifs) et quelques uns de ses principes fondateurs.

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IA générative et risques pour les métiers de la comptabilité et de l’audit.

Ce billet a commencé ainsi: un ami, directeur administratif et financier d’une grosse structure m’a demandé mon avis sur un dossier paru dans le numéro de juillet-août de la Revue Fiduciaire Comptabilité. Je l’ai donc lu attentivement.

Sans aucun doute, les généralités expliquées dans cet article sont tout à fait pertinentes pour mieux comprendre l’IA générative. Il faut le reconnaître, ce dossier présente également les inconvénients, voire les risques liés à l’adoption d’une IA générative dans un cabinet. En revanche, il me semble tout aussi indispensable d’y relever les principales approximations ainsi que les défaillances dans le raisonnement conduisant à l’adoption de l’IA (générative) : les métiers de la comptabilité et de l’audit sont suffisamment complexes pour ne pas les laisser se saborder !

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Les DAF vont-ils survivre à l’IA ?

Invité par le CNAM1 à parler d’intelligence artificielle dans l’entreprise à l’occasion de la remise des diplômes des étudiants de la filière comptabilité-gestion, j’ai pu constater l’inquiétude des étudiants face à l’avenir de leur métier qu’ils estiment en danger face à l’envahissante IA Générative qu’elle soit développée par un français comme Mistral ou qu’elle nous vienne des U.S.A.

Mais comment distinguer les risques réels dans le flot incessants d’informations toutes plus alarmistes les unes que les autres sur l’avenir du travail ?
Le but de ce billet sera de tenter (seulement tenter) d’y voir plus clair et de permettre aux DAF de prendre un peu de distance face aux multiples injonctions à s’adapter ou mourir.

Schéma illustrant les applications de l'intelligence artificielle, incluant le deep learning, le machine learning, et leurs domaines d'application comme la création de contenu, l'analyse d'images, et la gestion des stocks.
Figure 1: représentation sommaire des usages possibles de l’IA par type d’IA.
Image générée par Figurelabs.ai (après de multiples itérations et terminée à la main)
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Les illusions de l’IA générative en entreprise

Voilà maintenant quelques années que la frénésie autour des IA génératives et de leur pouvoir quasiment magique ne faiblit pas. Jamais les entreprises n’ont semblé aussi proches d’atteindre ce graal où l’ensemble de leurs savoirs et de leur production intellectuelle quittent enfin la jungle des arborescences de dossiers pour être mis à la disposition du plus grand nombre.

Pourtant, dans ce billet, nous allons tenter de comprendre pourquoi l’échec des IA génératives est inévitable et pourquoi ce rêve n’est en fait qu’une chimère, portée par ces concepts si séduisants de Technium et de Noosphère.

Diagramme de Venn montrant les intersections entre Technrium, Noosphère et Humanité.
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Du Manager ou de l’IA générative, ce n’est pas l’IA le plus dangereux !

Les licenciements soit-disant provoqués par l’IA ne sont en fait que le résultat de schémas de pensée qui ne prennent pas en compte la valeur de la connaissance

Ces dernières semaines, il ne se passe pas une journée sans que l’on ne parle de nouveaux licenciements provoqués par l’irruption de l’IA dans les entreprises. C’était le quotidien Libération, le 1er décembre, le magazine Fortune le 25 novembre. En 2023, un précurseur était la société Onclusive qui était citée dans un article des Echos.

Clairement, la volonté est là de licencier du personnel, de réduire la masse salariale grâce à l’automatisation des tâches permise par l’IA. Entendons bien: il s’agit essentiellement d’IA génératives dont nous parlons. Les autres sont bien trop complexes à déployer pour avoir des effets aussi brutaux.

Mais l’IA en est-elle le véritable responsable ou s’agit-il d’une nouvelle mode managériale comme il y en a eu tant ? Je penche pour la deuxième option et je vais tenter de vous le démontrer dans cet article.

Article de Libération en date du 1er décembre 2025. Autrice: Elise Viniacourt
Article du journal Libération en date du 1er décembre 2025. Autrice: Elise Viniacourt
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Conférence sur l’IA dans la guerre moderne

Ce 3 novembre 2025, j’ai eu l’honneur de donner ma première conférence académique sur le thème de l’IA dans la guerre au sein de la faculté de théologie catholique de l’Université de Strasbourg.

Le coeur de cette conférence porte sur le problème de l’emploi des IA génératives dans l’aide à la décision et sur les enjeux de la guerre cognitive.

Ce 3 novembre 2025, j’ai eu l’honneur de donner ma première conférence académique sur le thème de l’IA dans la guerre au sein de la faculté de théologie catholique de l’Université de Strasbourg.

Le coeur de cette conférence porte sur le problème de l’emploi des IA génératives dans l’aide à la décision et sur les enjeux de la guerre cognitive.

Vous pouvez en lire le texte intégral ci-dessous

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Quand l’information devient un but de guerre

En considérant que la guerre n’est pas l’affrontement de deux armées, mais plus largement la volonté d’imposer sa volonté, nous pouvons constater que la priorité des sociétés de l’information devraient justement être la protection des systèmes d’informations.

Notre transformation en sociétés de l’information nous contraint à repenser la guerre. Il devient possible d’abattre un adversaire de l’intérieur sans qu’il ne soit même nécessaire de s’engager dans la confrontation armée.

Cet article est le fruit d’une réflexion personnelle et invite essentiellement à la réflexion. Il ne prétend exprimer aucune vérité établie et est donc totalement critiquable.

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Décider avec les Données : Enjeux et Défis pour le Management

Comment définir une organisation centrée sur la donnée ? Quelques clés de compréhension…

En pleine torpeur estivale, celui qui était encore un ami m’a posé une question qui depuis me tourmente : « Dis-moi, Fabrice; peux-tu me dessiner une organisation data-centrée ? »
Transpirant à grosses gouttes, je lui ai demandé un délai de réflexion, surtout pour tenter d’éviter l’obstacle.
Mais après avoir été relancé à moult reprises, j’ai posé la question à Microsoft Copilot qui m’a pondu une magnifique illustration qui ne veut pas dire grand chose, en fait.
Du coup, je me suis lancé dans une tentative qui mérite vos critiques.

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Seulement 7% des entreprises U.S. utilisent l’IA pour produire un bien ou un service…

Le chiffre a de quoi surprendre, mais c’est bien le résultat auquel le très officiel bureau américain du recensement le U.S. Census Bureau a récemment publié.
Pour avoir une analyse détaillée de ces résultats assez surprenants si on les compare au buzz autour de l’intelligence artificielle depuis quasiment un an, vous pouvez lire cet article de NBC News.
Comment interpréter ces résultats plutôt surprenants ?

Le chiffre a de quoi surprendre, mais c’est bien le résultat auquel le très officiel bureau américain du recensement le U.S. Census Bureau a récemment publié.
Pour avoir une analyse détaillée de ces résultats assez surprenants si on les compare au buzz autour de l’intelligence artificielle depuis quasiment un an, vous pouvez lire cet article de NBC News.
Comment interpréter ces résultats plutôt surprenants ?

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