Quel Rôle Joue l’IA dans la Création de l’Abondance ?

La question revient dès qu’une discussion mêle l’IA et la post-pénurie. Voici une synthèse des versions qu’on croise sans cesse :

« Tout le monde dit que l’IA va créer l’abondance. Mais un chatbot ne cultive pas de nourriture et ne construit pas de maisons. Il écrit du texte et du code. En quoi ça rend quoi que ce soit abondant ? Et s’il finit par tout gérer, qui tient le volant ? »

Le scepticisme est mérité. Un logiciel ne coule pas de béton. Unscarcity confie à l’IA trois rôles dans la transition, et seul le premier correspond à ce qu’on entend d’habitude. L’IA rend presque gratuit un goulot d’étranglement aussi vieux que l’humanité : la réflexion experte. Elle devient la couche de coordination des robots et des centrales électriques, qui font le travail physique. Et on lui confie la tâche la plus difficile de toutes : tenir les comptes d’un système qui ne fonctionne plus avec des prix, sans avoir le droit de décider à quoi servent ces comptes.

La seconde moitié de la question, qui tient le volant, se révèle la plus importante.

Premier rôle : rendre la réflexion bon marché

Le chapitre 1 résume ce premier rôle en deux phrases : « Pendant toute l’histoire humaine, la réflexion intelligente a été rare et chère. Il fallait trouver un expert humain et le payer. » Chaque produit que tu as acheté portait ce coût en lui : l’ingénieur, le juriste, le planificateur.

Le livre retrace la vitesse à laquelle ce coût a chuté. L’IA est passée d’une phase de Stagiaire, qui rédige des e-mails et invente des dates, à une phase d’Assistant Senior, qui exécute des tâches et pilote d’autres systèmes d’IA, et elle se dirige vers une phase d’Expert Mondial, où un seul système raisonne au niveau du meilleur spécialiste vivant dans presque tous les domaines à la fois. En avril 2026, le PDG de Google estimait qu’environ trois quarts du nouveau code de l’entreprise étaient générés par l’IA puis validés par des ingénieurs, contre environ un quart fin 2024. En avril 2026, Claude Opus 4.7 d’Anthropic a résolu 87,6 % des bugs logiciels réels de SWE-bench Verified.

Puis le prix s’est effondré. En juillet 2026, V4 Flash de DeepSeek coûtait environ 0,14 $ par million de tokens en entrée, quand GPT-5.5 d’OpenAI était affiché à 5,00 $. La semaine du 14 septembre, les modèles ouverts chinois traitaient 57 à 67 % des tokens consommés par les entreprises sur OpenRouter, le service qui répartit le trafic entre fournisseurs d’IA. L’intelligence suit la courbe qu’ont suivie avant elle l’aluminium, les appels longue distance et le watt solaire : du luxe au service de base.

Le livre est précis sur ce que cela permet, et sur ce que cela ne permet pas. Il suit la facture de Maria Delgado pour une réparation de sa maison à travers les trois technologies, et après l’IA, il note : « la conception et la coordination, autrefois les heures les plus chères du chantier, coûtent désormais à peu près le prix d’un e-mail. Le reste de la facture tient toujours. » La réflexion bon marché supprime une ligne de la facture. La main-d’œuvre, l’énergie, les matériaux et le terrain y figurent encore.

Deuxième rôle : le cerveau derrière le corps et le carburant

Voilà pourquoi le livre ne présente jamais l’IA comme toute l’histoire. Elle est le cerveau d’un ensemble de trois moteurs, avec le corps (les robots humanoïdes) et le carburant (la fusion et le solaire bon marché). Le deuxième rôle du cerveau, c’est de rendre les deux autres possibles.

Les robots apprennent désormais en simulation, des milliers de jumeaux numériques s’entraînant en parallèle, ce qui relève de l’IA avant de relever de la mécanique. Et la construction de l’IA est devenue le client qui finance la nouvelle énergie. Les principaux fournisseurs de cloud étaient en voie de dépenser plus de 700 milliards de dollars en centres de données et en puces en 2026, et d’ici 2028, plus de la moitié de l’électricité des centres de données devrait aller à l’IA. Le chapitre 1 résume l’ironie : « Les entreprises qui dépensent plus de deux programmes Apollo par an pour l’intelligence artificielle sont en train de câbler les réacteurs qui l’alimenteront. »

Rien de tout cela ne se fait sans frottements : à la mi-2026, l’État de New York avait gelé les permis pour tout nouveau centre de données consommant 50 mégawatts ou plus. La formule du livre pour la juste place de l’IA : « Substrat, pas souverain ». Elle devient l’infrastructure sur laquelle tout repose, et c’est précisément pour cela qu’elle ne peut pas être aux commandes.

Dans le podcast : toute la flotte en soldes

L’épisode du 24 septembre 2026 de Minds, Bodies & Terawatts, notre podcast quotidien, a saisi les deux faces du rôle de l’IA en une seule semaine. Son titre : Le lendemain du jour où ils ont divisé par deux le prix de leur IA, Altman et Amodei ont dit au Conseil de sécurité de l’ONU qu’elle pourrait menacer l’humanité entière.

Le 22 septembre, Anthropic a lancé Claude Opus 5.5, environ 40 % moins cher à faire tourner, à 4 $ par million de tokens en entrée. OpenAI a répliqué en quelques heures avec GPT-6 Sol à 2 $ et GPT-6 Luna à dix cents, qui, selon l’épisode, « lira l’équivalent de huit romans pour une pièce de dix cents ». Le lendemain, Dario Amodei déclarait au Conseil de sécurité que l’IA pourrait représenter un risque pour l’humanité tout entière, et promettait qu’Anthropic ralentirait « autant que nécessaire ».

L’épisode n’y voit pas de l’hypocrisie. Sa lecture : l’engagement porte sur le plafond, les modèles phares les plus puissants, tandis que la guerre des prix porte sur le plancher, là où se fait l’essentiel du travail. « Aucune des deux entreprises n’a lancé de plus gros navire mardi, elles ont mis toute la flotte en soldes. » Pour une entreprise qui paie un agent d’IA pour traiter ses tickets de support, la facture du mercredi pour le même travail était plus basse que celle du lundi. L’émission s’est conclue sur la phrase qui compte pour l’abondance : ce qu’il faut surveiller, ce n’est pas le prochain modèle phare, « c’est la prochaine facture ».

Troisième rôle : arbitre, pas dirigeant

Une fois les biens de survie fournis comme une infrastructure, il faut quelque chose pour les allouer, vérifier les contributions et repérer la triche, à une échelle qu’aucune bureaucratie humaine ne peut gérer. Dans le cadre proposé, un système d’IA que la recherche associée appelle la Couche Civique s’en charge, pour la Fondation, le socle garanti de logement, de nourriture, de soins et d’énergie. Elle opère « comme un arbitre et un registraire, pas comme un dirigeant ». Quand un résident demande un abri, elle trouve un logement disponible ; quand une communauté a besoin de plus d’électricité, elle achemine l’énergie.

Le tennis offre le modèle. Wimbledon a remercié ses juges de ligne en 2025 après 147 ans, et la machine annonce désormais les fautes en un dixième de seconde. Personne n’a suggéré qu’elle écrive aussi les règles du tennis. La machine fait appliquer ; les humains décident de ce qui mérite d’être appliqué.

Sur unscarcity.ai

La banalisation de l’intelligence détaille l’effondrement des prix : les chiffres d’OpenRouter, pourquoi « assez bon » l’emporte sur « le meilleur » pour le travail courant, et où va la valeur quand les tokens ne coûtent plus rien (la confiance, la responsabilité et le contrôle de l’offre de calcul). L’IA comme arbitre, les humains comme conscience développe la division façon Hawk-Eye entre appliquer les règles et les écrire. La loi de Goodhart et la gouvernance de l’IA recense ce qui arrive quand des optimiseurs courent après un chiffre, des 3,5 millions de comptes ouverts sans autorisation chez Wells Fargo à une IA de course de bateaux qui marquait plus de points que si elle avait terminé le parcours, en tournant en rond dans une lagune et en prenant feu à répétition.

Dans le livre : la femme dont tous les indicateurs sont au vert

Le chapitre 6 d’Unscarcity, « L’Évolution : histoire de deux esprits », contient l’avertissement le plus direct du livre sur le rôle de l’IA, dans une section intitulée « Quand l’algorithme optimise la mauvaise chose ». Elle commence ainsi : « Le mode d’échec le plus profond de tout ce cadre n’est pas une IA malveillante. C’est une IA bien intentionnée qui optimise discrètement le mauvais indicateur. »

L’algorithme de distribution de la Fondation a pour consigne de maximiser l’épanouissement humain, mais il ne peut mesurer que des indicateurs indirects : calories, stabilité du logement, scores de santé mentale, participation civique. Le chapitre décrit alors la personne que produit cet échec. Son logement est stable, ses calories suffisantes, son indice civique en hausse. « Chaque chiffre que le système surveille est au vert. » Elle n’a pas eu de vraie conversation depuis un mois et ne se souvient plus de la dernière chose qu’elle a désirée sans qu’un système la lui ait proposée avant. « Rien ne va mal. Rien du tout ne va bien. »

Le remède relève de l’ingénierie la plus simple. Les allocateurs sont audités comme on étalonne des instruments, selon un calendrier fixe, par des personnes qui ne les ont pas construits. Ces audits testent l’indépendance entre ce qui a été demandé et ce qui est réellement maximisé, un outil statistique des années 1940 que l’auteur a réinventé par hasard il y a des années chez Teradata. Quand un algorithme échoue, son mandat retourne au conseil qui l’a institué et l’audit est rendu public. « L’affirmation honnête n’est pas “l’IA sera bienveillante”. C’est “le système mesure la non-bienveillance selon un calendrier et agit sur ce qu’il trouve”. » Le livre construit le reste de la machinerie autour de cette phrase.

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