Quand l'IA devient infrastructure : la vision de Sam Altman dans un entretien avec Rowan Cheung et la réorganisation de l'économie numérique

Le changement imparable ne commence pas demain, mais est déjà en cours – seuls quelques-uns le remarquent à temps.

L'époque où l'intelligence artificielle était considérée comme une technologie futuriste est révolue. Ce que Sam Altman a présenté lors de son entretien avec Rowan Cheung début octobre 2025 n'est plus une vision, mais plutôt le bilan d'une transformation déjà en cours. Avec 800 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, ChatGPT a atteint la masse critique nécessaire pour passer du statut de produit à celui de plateforme. Les cinq thèses centrales de cet échange – ChatGPT comme plateforme de distribution, Agent Builder comme outil de démocratisation, la vision des entreprises à zéro personne, les avancées scientifiques portées par l'IA et la normalisation des médias synthétiques – marquent des tournants dans la manière dont les entreprises créeront, distribueront et développeront la valeur à l'avenir. Cette analyse examine les racines historiques de cette évolution, ses mécanismes actuels et ses implications stratégiques pour les entreprises qui souhaitent non seulement survivre, mais prospérer dans cette nouvelle ère.

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• Interview YouTube avec Rowan Cheung : Sam Altman parle des entreprises d'IA sans personnel, de Sora, des avancées de l'IA générale et plus encore.

L'évolution des modèles de distribution : des magasins d'applications aux écosystèmes conversationnels

Pour comprendre l'importance de ChatGPT en tant que plateforme de distribution, il est utile de se pencher sur l'histoire des canaux de distribution numériques. La percée de l'iPhone en 2007 et le lancement de l'App Store en 2008 ont créé un paradigme radicalement nouveau : les logiciels n'étaient plus vendus en magasin, mais découverts et téléchargés sur des places de marché numériques. Apple contrôlait la distribution et percevait 30 % de chaque transaction. Ce modèle est devenu le modèle de la quasi-totalité des plateformes ultérieures.

L'évolution suivante est venue des réseaux sociaux comme Facebook, qui permettaient une diffusion directe dans le fil d'actualité plutôt que via une boutique dédiée. La publicité est devenue le modèle économique dominant, car l'attention était captée là où les utilisateurs se trouvaient déjà. Le principe : apporter des fonctionnalités là où les utilisateurs se trouvent, plutôt que de les rediriger vers un autre emplacement.

ChatGPT marque désormais la troisième étape de son évolution. Lors du DevDay 2025, OpenAI a non seulement présenté de nouveaux modèles, mais a également initié une refonte fondamentale. Grâce au SDK Apps, les développeurs peuvent intégrer des applications interactives directement dans le chat. Les utilisateurs peuvent créer des playlists Spotify, rechercher des biens avec Zillow ou créer des designs avec Canva sans jamais quitter ChatGPT. La conversation elle-même devient l'interface, le système d'exploitation et la plateforme de distribution. Cette évolution est fondamentalement différente de l'ancien GPT Store, qui existait comme un élément distinct. Les applications sont désormais intégrées de manière transparente au flux de conversation. OpenAI poursuit ainsi la stratégie iOS : maîtriser la couche d'intelligence, fournir des outils de développement et distribuer ses applications à une base d'utilisateurs massive de 800 millions d'utilisateurs actifs chaque semaine.

L'évolution historique montre une tendance claire : chaque nouvelle plateforme réduit les frictions entre l'intention et l'exécution. L'App Store a réduit les frictions par rapport aux boutiques physiques, les réseaux sociaux par rapport aux applications individuelles, et ChatGPT les réduit désormais au langage naturel. Plus besoin de savoir quelle application vous souhaitez utiliser : il vous suffit d'exprimer clairement vos objectifs.

Parallèlement à cette évolution, les modèles économiques ont évolué. Si les premières entreprises de logiciels s'appuyaient sur la vente de licences, les abonnements et les modèles publicitaires ont ensuite dominé. OpenAI introduit aujourd'hui une nouvelle dimension avec le protocole de commerce agentique : les transactions peuvent être effectuées directement par chat. Instant Checkout permet d'effectuer des achats sans interruption des médias. Cela crée une nouvelle catégorie de commerce, qui n'est ni du e-commerce ni du commerce social, mais du commerce conversationnel. Les entreprises absentes de cet écosystème risquent de perdre une base d'utilisateurs considérable. Dès les premières semaines suivant l'annonce du SDK Apps, plus de 50 000 développeurs se sont inscrits. Cette dynamique rappelle les débuts de l'iPhone, lorsque les développeurs ont compris l'émergence d'une nouvelle plateforme sur laquelle ils devaient être présents.

L'importance stratégique pour les entreprises est immense. Pour un nombre croissant d'utilisateurs, une personne introuvable dans le chat n'existe tout simplement pas. La question n'est plus de savoir s'il faut un site web ou une application, mais plutôt une présence conversationnelle. La distribution est repensée : s'éloignant des tunnels de conversion, du SEO et de l'optimisation de l'App Store, elle privilégie la découverte en langage naturel et la pertinence contextuelle.

Le constructeur d'agents : la démocratisation de l'automatisation et ses conséquences disruptives

La deuxième thèse centrale de l'interview d'Altman concerne l'abaissement massif des barrières à l'entrée pour la création d'agents d'IA. Avec Agent Builder, OpenAI a créé un outil visuel et sans code permettant à tout travailleur intellectuel de créer, tester et déployer des agents autonomes. Cette démocratisation n'est pas seulement un argument marketing, mais un changement fondamental dans la question de savoir qui peut façonner l'automatisation.

Historiquement, l'automatisation a toujours été l'apanage des spécialistes. L'industrialisation des XVIIIe et XIXe siècles a nécessité des ingénieurs et des ingénieurs mécaniciens. La numérisation de la fin du XXe siècle a nécessité des programmeurs et des services informatiques. L'automatisation robotisée des processus des années 2010 a réduit les exigences techniques, mais est restée un outil réservé aux équipes dédiées. L'Agent Builder rompt radicalement avec cette tradition. Un responsable marketing peut créer un agent qui génère des rapports hebdomadaires. Un commercial peut configurer un agent qui génère des devis. Un avocat peut développer un agent qui vérifie les clauses spécifiques des contrats. La frontière entre l'idée et la mise en œuvre est ainsi réduite au minimum.

Cette évolution suit un schéma familier de l'histoire du logiciel : l'abstraction permet l'évolutivité. À mesure que les langages de programmation évoluaient du code machine vers des langages de plus haut niveau, de plus en plus de personnes ont pu développer des logiciels. Avec l'évolution des tableurs, de VisiCalc à Excel, des millions de non-programmeurs ont pu effectuer des calculs complexes. Agent Builder représente le niveau supérieur de cette abstraction. Il abstraire non seulement le code, mais aussi des flux de travail, des logiques de décision et des intégrations complets.

Les implications sont considérables. Au cours des douze prochains mois, les entreprises exploreront intensivement l'utilisation des agents. Non pas par fascination technologique, mais parce que leurs concurrents s'y intéressent. Les premiers utilisateurs font déjà état de gains de productivité significatifs. La banque espagnole BBVA a créé plus de 2 900 GPT personnalisés en six mois, et 80 % des utilisateurs déclarent gagner plus de deux heures de temps par semaine. Ces chiffres peuvent paraître prudents, mais multipliés par des milliers d'employés, ils se traduisent par des gains d'efficacité considérables.

Altman a souligné lors de l'interview que le travailleur intellectuel moyen peut désormais créer lui-même des agents. Conséquence : chaque service peut développer sa propre automatisation sans s'appuyer sur des ressources informatiques centralisées. Cela conduit à une décentralisation de la capacité d'innovation. L'automatisation n'est plus déterminée par le budget informatique, mais par l'initiative des équipes individuelles. L'avantage concurrentiel réside dans la rapidité d'expérimentation. Les entreprises qui attendent encore des solutions parfaites et centralisées sont dépassées par des équipes agiles qui démarrent avec des agents simples et les améliorent de manière itérative.

Cependant, cette évolution comporte également des risques. Le développement d'agents décentralisés peut engendrer des processus fragmentés, des failles de sécurité et des problèmes de gouvernance. Qui est autorisé à utiliser quelles données ? Comment les agents sont-ils audités ? Quelles normes de qualité s'appliquent ? Les entreprises doivent développer des cadres permettant l'innovation sans perdre le contrôle. Les organisations performantes seront celles qui trouveront un équilibre entre expérimentation et gouvernance, entre rapidité et sécurité.

L'Agent Builder envoie également un message à l'industrie du logiciel. Des outils comme Zapier, Make et les solutions RPA traditionnelles sont confrontés au défi que représente l'intégration directe de leur fonction principale – l'automatisation des workflows – aux interfaces conversationnelles. La question n'est pas de savoir si ces outils disparaîtront, mais plutôt comment ils doivent se repositionner pour rester pertinents.

Des entreprises unipersonnelles aux entreprises à zéro personne : la réorganisation de la création de valeur et du travail

La troisième thèse est la plus provocatrice : Altman a évoqué un pari entre PDG du secteur technologique sur l'émergence de la première entreprise d'un milliard de dollars, composée d'une seule personne. Initialement, ce pari visait la première entreprise d'un milliard de dollars, composée d'une seule personne. Mais les développements sont plus rapides que prévu. Altman prédit que cela pourrait se concrétiser d'ici quelques années, et non des décennies.

Pour saisir l'ampleur de cette évolution, il faut considérer l'évolution historique de la taille des entreprises et de leur création de valeur. À l'ère industrielle, le chiffre d'affaires et le nombre d'employés étaient fortement corrélés. Une production accrue exigeait davantage de travailleurs. L'ère numérique a commencé à rompre cette corrélation. Instagram a été vendu à Facebook pour un milliard de dollars en 2012, avec 13 employés. WhatsApp a atteint une valorisation de 19 milliards de dollars en 2014, avec 55 employés. Ces exemples démontrent que les logiciels et les effets de réseau peuvent générer un effet de levier considérable.

L'étape suivante concerne les entreprises unipersonnelles qui évoluent grâce à des agents IA. L'entrepreneur utilise des agents pour le service client, le marketing, le développement produit, les ventes et la finance. Cette vision paraît futuriste, mais elle est déjà technologiquement réalisable. L'IA peut coder, créer des designs, rédiger des supports marketing, répondre aux demandes des clients et analyser des données. Les facteurs limitants ne sont plus principalement techniques, mais stratégiques : quel problème résolvez-vous ? Pour qui ? Et comment atteindre ce public cible ?

Altman va plus loin : des entreprises sans personne. Des agents qui fonctionnent de manière autonome, prennent des décisions, allouent des ressources et créent de la valeur, sans intervention humaine dans les opérations. Les employés ne disparaîtraient pas, mais se verraient confier des rôles d'orchestration et de stratégie. Ils définiraient des objectifs, établiraient des cadres et suivraient les résultats. Les agents prendraient en charge l'exécution.

Cette vision soulève des questions fondamentales. Si un agent peut diriger une entreprise, quelle contribution humaine reste-t-il ? Altman soutient que la motivation, la créativité et le jugement humains ne disparaissent pas, mais s'étendent plutôt à de nouveaux domaines. Le travail évolue, passant d'un rôle de cadre à un rôle créatif, d'un rôle réactif à un rôle visionnaire. Mais cette transformation ne se fait pas sans heurts. Des profils de poste entiers deviennent obsolètes. Les travailleurs du savoir, dont les activités consistent principalement à traiter l'information, sont confrontés au défi de redéfinir leur rôle.

Altman a utilisé une métaphore intéressante lors de l'interview : il y a 50 ans, un agriculteur n'aurait probablement pas perçu le travail de bureau actuel comme un véritable travail. L'agriculture produit de la nourriture, un élément essentiel à la vie. De ce point de vue, de nombreux emplois modernes ressemblent à des jeux pour passer le temps. À l'ère de l'IAG, ce schéma pourrait se répéter. Les générations futures pourraient percevoir notre travail actuel comme moins réel que ce qu'elles considèrent comme significatif.

Cette dimension philosophique touche à la question fondamentale : qu’est-ce que le travail ? Et pourquoi travaillons-nous ? Si les besoins matériels peuvent être satisfaits efficacement grâce à l’IA et à l’automatisation, la question se déplace de la nécessité à la signification. Les individus continueront de rechercher la signification, la reconnaissance et l’épanouissement personnel. Cependant, les formes sous lesquelles cela se produit évolueront radicalement.

Pour les entreprises, cela signifie que l'avantage concurrentiel du futur ne réside pas dans l'idée, mais dans la rapidité de sa mise en œuvre par les agents. La mise à l'échelle traditionnelle exigeait du capital, du talent et du temps. Les agents IA réduisent ces trois facteurs. Le capital requis est moindre car les coûts d'exploitation sont réduits. Les besoins en talents sont différents : moins de cadres, plus de stratèges. Le temps est réduit car les agents travaillent 24 h/24 et 7 j/7, ne se fatiguent pas et peuvent être rapidement répliqués.

Conséquence : les marchés deviennent plus dynamiques, les avantages concurrentiels s'amenuisent et les barrières à l'entrée s'abaissent. Les entreprises établies doivent se demander comment adapter leurs processus, leurs cultures et leurs modèles économiques à un monde où une petite équipe d'agents intelligents peut perturber un marché qu'elles dominent depuis des décennies.

Signal AGI : Quand les machines créent de nouvelles connaissances

La quatrième thèse concerne un saut qualitatif : l’IA commence à réaliser de véritables découvertes scientifiques. Altman décrit ce moment comme le moment où l’IA ne se contente plus de réorganiser les connaissances existantes, mais génère de nouvelles connaissances – des découvertes inédites. Cette capacité est une caractéristique essentielle de l’intelligence artificielle générale.

Historiquement, le progrès scientifique était une activité exclusivement humaine. Les chercheurs formulaient des hypothèses, menaient des expériences, analysaient des données et tiraient des conclusions. Les machines apportaient leur soutien, par exemple par des calculs ou des simulations, mais les étapes créatives et la formulation d'hypothèses restaient humaines. Cette frontière est de plus en plus floue.

AlphaFold de DeepMind a révolutionné le repliement des protéines en prédisant des structures que des humains auraient mis des décennies à obtenir. Les modèles d'IA générative du MIT ont permis de concevoir de nouvelles classes d'antibiotiques efficaces contre les bactéries résistantes. o3 et Gemini Deep Think d'OpenAI ont remporté la médaille d'or aux Olympiades internationales de mathématiques, non pas grâce à la mémorisation, mais grâce à la résolution autonome de problèmes. Ces exemples démontrent que l'IA est de plus en plus capable d'explorer des territoires inconnus et de trouver des solutions originales.

Altman a souligné que ce développement n'en est qu'à ses débuts. Il prédit que l'IA réalisera des avancées scientifiques dans des domaines tels que la médecine, la science des matériaux et la physique dans les années à venir. Ces avancées seront non seulement progressives, mais pourraient aussi bouleverser des paradigmes fondamentaux. Si l'IA peut mener des recherches plus rapidement et avec plus de précision que les humains, le progrès scientifique s'accélérera de manière exponentielle.

Les implications pour les entreprises sont énormes. Les cycles de recherche et développement se raccourcissent. Les laboratoires pharmaceutiques peuvent découvrir et développer de nouveaux médicaments plus rapidement. Les fabricants de matériaux peuvent simuler de nouveaux alliages ou plastiques avant leur production. Les entreprises énergétiques peuvent concevoir des batteries ou des cellules solaires plus performantes. L'avantage concurrentiel se déplace des plus grandes puissances vers les systèmes les plus intelligents.

Mais ce changement soulève également des questions éthiques et stratégiques. Lorsque l'IA réalise des découvertes scientifiques, à qui appartiennent-elles ? À l'entreprise qui exploite l'IA ? Au développeur de l'IA ? À la société ? Les réponses à ces questions sont floues et feront l'objet de débats intenses dans les années à venir.

De plus, le rôle des chercheurs évolue. Au lieu de mener eux-mêmes des expériences, ils deviennent des conservateurs, des générateurs d'hypothèses et des interprètes. Ils définissent les questions, évaluent les résultats et fixent des limites éthiques. Leur travail devient plus créatif et stratégique, moins routinier et répétitif. Cela nécessite une réorientation de la formation. Les scientifiques doivent apprendre à collaborer avec les systèmes d'IA, à comprendre leurs forces et leurs limites, et à développer leurs propres compétences complémentaires.

Altman a fait une prédiction intéressante : l’humanité s’habituera aux avancées scientifiques induites par l’IA. Il y aura d’abord une période d’excitation de deux semaines, puis la découverte deviendra la norme. Ce processus de normalisation est caractéristique du progrès technologique. Ce qui paraît extraordinaire aujourd’hui deviendra monnaie courante demain. Le défi pour les entreprises est d’intégrer cette rapidité du changement et d’adapter leurs stratégies en conséquence.

Médias synthétiques : quand réalité et IA se confondent

La cinquième thèse concerne les médias synthétiques et la normalisation rapide des contenus générés par l'IA. Altman a décrit l'étrangeté initiale des vidéos générées par Sora, puis la rapidité avec laquelle cette étrangeté a disparu. Au bout de trois minutes, il ne s'agissait plus que d'une application remplie de vidéos générées. Cette vitesse de normalisation a de profondes conséquences pour les marques, les médias et la société.

Historiquement, la production de contenus médiatiques était complexe et coûteuse. Les photographies nécessitaient des appareils photo, les films des studios et des équipes, et la musique des instruments et du matériel d'enregistrement. Ces barrières garantissaient un certain niveau de contrôle de la qualité et d'authenticité. Avec le numérique, ces barrières ont progressivement disparu. Les smartphones ont permis à chacun de créer des photos et des vidéos. Les plateformes de réseaux sociaux ont permis à chacun de les diffuser. Pourtant, malgré cette démocratisation, un fondement de l'authenticité est resté : une photographie montrait quelque chose qui existait devant l'objectif.

Les médias synthétiques remettent fondamentalement en question cette hypothèse. Sora 2 peut générer des vidéos photoréalistes, mais jamais enregistrées. Visages, voix, scènes : tout peut être synthétisé. Avec la fonctionnalité Cameo, OpenAI a permis d'intégrer son propre visage et sa propre voix dans des vidéos générées par l'IA. Cela ouvre des possibilités créatives, mais comporte aussi des risques considérables.

Les deepfakes constituent déjà un problème bien établi. Vidéos manipulées de personnalités politiques, faux témoignages de célébrités, contenu pornographique synthétique sans le consentement des personnes concernées : les possibilités d'utilisation abusive sont multiples. OpenAI tente de contrer ces risques grâce à des mesures de sécurité multicouches. Des filtres d'invite bloquent la création de contenu mettant en scène des personnalités politiques ou des célébrités sans autorisation. Chaque vidéo Sora comporte des filigranes numériques et des métadonnées l'identifiant comme générée par l'IA. Des classificateurs et des modérateurs humains surveillent le contenu généré.

Malgré ces mesures, un risque résiduel subsiste. Reality Defender a démontré que les mécanismes de sécurité de Sora peuvent être contournés. Lors de tests, ils ont réussi à contourner des deepfakes de personnalités importantes, tandis que leurs propres outils de détection les ont identifiés avec une précision de plus de 95 %. Cela démontre que la sécurité des médias synthétiques est une course aux armements entre les mesures de protection et les tentatives de les contourner.

Pour les entreprises, cela signifie que des directives claires en matière d'IA et des processus de sécurité de marque sont essentiels. Les marques doivent définir comment elles utilisent les médias synthétiques et comment elles s'assurent que leurs valeurs ne sont pas compromises par du contenu manipulé. La transparence devient un principe clé. Les utilisateurs doivent savoir quand un contenu est généré par l'IA. Des réglementations telles que la loi européenne sur l'IA exigent déjà l'étiquetage des médias synthétiques. Les entreprises qui établissent proactivement des normes transparentes instaurent la confiance. Celles qui négligent cet aspect risquent de voir leur réputation ternie.

Parallèlement, les médias synthétiques offrent d'énormes opportunités créatives et économiques. Les campagnes marketing peuvent être personnalisées : une vidéo légèrement différente pour chaque spectateur est plus pertinente. Des visualisations de produits peuvent être créées en quelques secondes, sans séances photo coûteuses. Le contenu de formation peut être traduit automatiquement dans différentes langues et contextes culturels. Les gains de productivité sont considérables.

Altman a souligné la nécessité de tester avec audace de nouveaux formats de contenu. Les entreprises qui s'appuient sur des méthodes éprouvées seront dépassées par celles qui expérimentent. Le défi consiste à concilier innovation et responsabilité. Trop prudents, ils ratent des opportunités. Trop négligents, ils risquent des scandales.

La dimension sociale ne doit pas être sous-estimée. Si n'importe qui parvient à créer des vidéos photoréalistes, la confiance dans les médias visuels s'érodera. Ce qui était autrefois considéré comme une preuve – une photo, une vidéo – devient de plus en plus discutable. Cela a des implications pour le journalisme, le système judiciaire et le débat public. Les organisations doivent développer des mécanismes pour vérifier l'authenticité. La Coalition pour la provenance et l'authenticité des contenus travaille sur des normes pour la preuve d'origine numérique. Les entreprises qui soutiennent et mettent en œuvre ces normes contribuent à stabiliser l'écosystème numérique.

Une nouvelle dimension de la transformation numérique avec l'intelligence artificielle (IA) – Plateforme et solution B2B | Xpert Consulting - Image : Xpert.Digital

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Mise en œuvre pratique : comment les entreprises intègrent les cinq points de vue

Les connaissances théoriques sont précieuses, mais la mise en pratique est cruciale. Deux cas d'utilisation concrets illustrent comment les entreprises utilisent déjà ces cinq énoncés.

Le premier exemple provient du secteur financier. La banque espagnole BBVA a mis en œuvre ChatGPT Enterprise et a permis à ses employés de créer leurs propres GPT. En six mois, plus de 2 900 applications personnalisées ont été créées. Les services juridiques utilisent des agents pour examiner les contrats, les équipes marketing génèrent des campagnes personnalisées et les analystes financiers automatisent le reporting. Résultat : 80 % des utilisateurs gagnent plus de deux heures par semaine. La distribution s'effectue directement dans l'environnement de travail : les employés n'ont pas besoin d'ouvrir d'outils distincts, mais travaillent dans l'interface familière de ChatGPT. Le défi réside dans l'intégration avec les systèmes existants. BBVA travaille à connecter ChatGPT à ses bases de données internes pour obtenir des analyses encore plus approfondies. Cet exemple illustre comment la démocratisation du développement d'agents et la plateformisation de ChatGPT se conjuguent pour générer des gains d'efficacité considérables.

Le deuxième exemple provient de l'industrie automobile. Toyota utilise la maintenance prédictive assistée par IA pour réduire les temps d'arrêt. Des capteurs installés sur les équipements de production collectent des données qui sont analysées par des modèles d'IA. Ces modèles identifient des schémas annonciateurs de pannes imminentes et permettent une maintenance préventive. Résultat : une réduction de 25 % des temps d'arrêt, une augmentation de 15 % de l'efficacité globale des équipements et des économies annuelles de dix millions de dollars. Le retour sur investissement a été d'environ 300 %. Cet exemple illustre comment l'IA peut non seulement optimiser les processus administratifs, mais aussi s'intégrer aux environnements de production physiques. La capacité de l'IA à extraire des informations et à faire des prédictions à partir de vastes volumes de données correspond au quatrième argument : l'IA génère de nouvelles connaissances, en l'occurrence sur les moments où les machines sont susceptibles de tomber en panne.

Ces deux exemples illustrent des facteurs de réussite communs. Premièrement, une culture de l'expérimentation. Les entreprises qui offrent à leurs employés la liberté d'expérimenter des outils d'IA découvrent plus rapidement des applications utiles. Deuxièmement, des cadres de gouvernance. Sans directives claires sur la protection, la sécurité et la qualité des données, des risques apparaissent. Troisièmement, une approche itérative. Il est irréaliste d'espérer des solutions parfaites d'emblée. Les entreprises devraient plutôt commencer par des applications simples, apprendre et s'améliorer continuellement. Quatrièmement, l'intégration. Les outils d'IA atteignent leur plein potentiel lorsqu'ils sont parfaitement intégrés aux flux de travail existants, plutôt que de rester isolés.

Controverses et débats critiques : les risques du meilleur des mondes

Aussi prometteuses que soient ces cinq hypothèses, elles soulèvent également d'importantes questions et controverses. La première concerne les pertes d'emplois. Si des agents reprennent des tâches auparavant effectuées par des travailleurs du savoir, que deviendront-ils ? L'argument d'Altman selon lequel le travail est en pleine transformation est optimiste, mais non dénué de controverse. Historiquement, les ruptures technologiques ont créé de nouveaux emplois, mais souvent pas assez rapidement ni dans les mêmes secteurs. La phase de transition peut provoquer des bouleversements sociaux. Goldman Sachs estime que l'automatisation du travail intellectuel par l'IA pourrait permettre d'économiser 1 500 milliards de dollars en coûts de main-d'œuvre à l'échelle mondiale – un euphémisme pour désigner les pertes d'emplois potentielles. Les entreprises et les sociétés doivent développer des programmes de reconversion, des filets de sécurité sociale et de nouveaux concepts éducatifs pour gérer cette transition.

La deuxième controverse concerne la concentration du pouvoir. Avec ChatGPT, OpenAI contrôle une plateforme de 800 millions d'utilisateurs et y construit un écosystème englobant développeurs, utilisateurs et transactions. Cette concentration rappelle la puissance de marché de Google, Apple ou Amazon. Le danger : OpenAI pourrait dicter ses conditions, augmenter les frais ou favoriser certains développeurs. Les régulateurs voient cette évolution avec un scepticisme croissant. Des enquêtes antitrust pourraient s'ensuivre. Les entreprises qui dépendent fortement de ChatGPT courent le risque de devenir dépendantes d'une plateforme dont l'avenir est incertain.

La troisième controverse concerne les deepfakes et la désinformation. Malgré les mesures de sécurité, les médias synthétiques peuvent être utilisés à mauvais escient. Manipulation politique, fraude financière, atteinte à la réputation : les risques sont réels. Les tests d'OpenAI ont montré un taux d'erreur de 1,6 % dans le blocage des deepfakes sexuels non conformes. Même de faibles taux d'erreur peuvent générer des milliers de contenus problématiques pour des millions d'utilisateurs. La société doit développer des technologies de détection, des cadres juridiques et des mesures éducatives pour faire face à cette nouvelle réalité.

La quatrième controverse concerne la protection et la surveillance des données. Les agents d'IA ont besoin d'accéder aux données pour travailler efficacement. Les entreprises doivent garantir la protection des informations sensibles. Les offres d'OpenAI pour les entreprises promettent de ne pas utiliser les données d'entreprise pour entraîner des modèles publics. Cependant, la confiance dans ces promesses reste à instaurer. Il existe également un risque qu'une utilisation généralisée de l'IA conduise à une culture de surveillance où chaque action est documentée et analysée.

La cinquième controverse concerne l'impact environnemental. L'entraînement de grands modèles d'IA requiert une puissance de calcul considérable, et donc de l'énergie. OpenAI investit massivement dans les centres de données et les puces. Sam Altman lui-même s'est concentré sur l'acquisition de capacités de calcul accrues. Cette expansion a une empreinte écologique. Les entreprises qui utilisent l'IA devraient prendre en compte les aspects de durabilité et rechercher des solutions écoénergétiques.

Ces controverses démontrent que la transformation décrite par Altman n'est pas un pur progrès. Elle s'accompagne de défis, de risques et de dilemmes éthiques. Les entreprises doivent agir de manière responsable, faire preuve de transparence et participer activement à la recherche de solutions.

Perspectives d'avenir : tendances et bouleversements potentiels

À quelles évolutions pouvons-nous nous attendre dans les années à venir ? Premièrement, une démocratisation accrue. Les outils no-code et low-code deviendront encore plus accessibles. Les obstacles à la création de ses propres applications d'IA continueront de s'amenuiser. Cela entraînera une explosion des applications, mais aussi une fragmentation et des problèmes de qualité. Les plateformes offrant curation, assurance qualité et intégration gagneront en valeur.

Deuxièmement, les niveaux d'autonomie augmenteront. Les agents seront de plus en plus capables d'accomplir de manière autonome des tâches s'étendant sur plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Altman a suggéré que Codex pourrait bientôt prendre en charge une semaine de travail de manière autonome. Cela réorientera encore davantage le rôle des travailleurs humains vers la surveillance, la stratégie et la créativité. Le travail deviendra moins transactionnel et plus transformateur.

Troisièmement, la multimodalité deviendra la norme. GPT-5 et Sora 2 démontrent que l'IA comprend et génère non seulement du texte, mais aussi des images, des vidéos et de l'audio. Les futurs systèmes basculeront facilement entre ces modalités. Un utilisateur pourrait décrire un concept, et l'IA générerait une vidéo, un document de conception et une présentation, le tout en une seule opération.

Quatrièmement : la personnalisation au niveau individuel. L’IA sera de plus en plus capable de comprendre les préférences, les styles d’apprentissage et les contextes de chaque utilisateur et d’adapter ses réponses en conséquence. Cela conduit à des expériences hyper-personnalisées, mais soulève également des questions sur les bulles de filtres et la manipulation.

Cinquièmement, la réglementation se durcit. Les gouvernements du monde entier travaillent à l'élaboration d'une législation sur l'IA. La loi européenne sur l'IA, la réglementation chinoise et les initiatives américaines visent toutes à minimiser les risques et à promouvoir l'innovation. Les entreprises doivent non seulement se conformer à ces réglementations, mais aussi les façonner activement afin de créer un cadre pratique.

Sixièmement, de nouveaux modèles économiques émergent. Commerce conversationnel, IA en tant que service, places de marché d'agents : la monétisation de l'IA se diversifie. Les entreprises qui expérimentent tôt peuvent bénéficier d'avantages de pionnier.

Septièmement : Les équipes hybrides homme-IA deviendront la norme. L’avenir ne sera pas humain contre machine, mais humain avec machine. Les entreprises les plus performantes seront celles qui sauront optimiser cette collaboration. Cela nécessite de nouveaux concepts de leadership, de nouvelles structures organisationnelles et un changement culturel.

Huitièmement : l’intégration matérielle. Altman travaille avec Jony Ive sur de nouveaux appareils. L’intégration de l’IA aux objets connectés, aux lunettes connectées ou à d’autres dispositifs transformera fondamentalement notre façon d’interagir avec la technologie. L’interface conversationnelle deviendra omniprésente, toujours disponible et contextuelle.

Synthèse : Recommandations pour l'action dans la nouvelle ère

Les cinq points de vue exprimés dans l'interview d'Altman ne constituent pas des tendances isolées, mais des forces convergentes qui remodèlent les fondements de l'économie numérique. ChatGPT, en tant que plateforme de distribution, transforme le lieu et la manière dont les entreprises atteignent leurs publics cibles. Agent Builder démocratise l'automatisation et transfère le pouvoir d'innovation des centres vers les individus. Les entreprises « zéro-personne » remettent en question le lien entre travail et création de valeur. Les avancées scientifiques issues de l'IA accélèrent exponentiellement la recherche et le développement. Les médias de synthèse ouvrent des perspectives créatives, mais nécessitent des règles éthiques strictes.

Cela crée des champs d'action clairs pour les entreprises. Premièrement : Expérimenter. Lancer de petits projets pilotes d'IA, apprendre et itérer. Attendre n'est pas une option. Deuxièmement : Établir une gouvernance. Établir des cadres pour la protection des données, la sécurité, l'éthique et la qualité avant que des problèmes ne surviennent. Troisièmement : Développer les talents. Les employés doivent apprendre à travailler avec l'IA, exploiter leurs atouts et développer des compétences complémentaires. Quatrièmement : Établir des partenariats. Aucune entreprise ne peut tout gérer seule. Les écosystèmes, les collaborations et les normes ouvertes sont essentiels. Cinquièmement : Prendre ses responsabilités. Transparence envers les clients, traitement équitable des employés et contribution aux solutions sociales : les entreprises doivent définir consciemment leur rôle dans la transformation.

L'ère décrite par Altman n'est pas un futur lointain, mais un présent en devenir. Les gagnants ne seront pas les entreprises les plus grandes ou les plus traditionnelles, mais celles qui s'adaptent le mieux. Celles qui apprennent vite, expérimentent avec audace et agissent de manière responsable. La transformation de la productivité vers la créativité, des outils vers les infrastructures, de l'humain vers l'humain – c'est maintenant. Et chaque entreprise doit choisir : la façonner ou être façonnée.

Qui est Rowan Cheun ?

Rowan Cheung est un entrepreneur canadien, un communicateur technologique et l'une des voix les plus influentes de l'intelligence artificielle. Il est le fondateur et PDG de The Rundown AI, la newsletter sur l'IA qui connaît la croissance la plus rapide au monde, avec plus de 350 000 abonnés et des millions de lecteurs sur les réseaux sociaux. Originaire de Vancouver, en Colombie-Britannique, il s'est imposé comme une figure médiatique incontournable depuis 2023, présentant les connaissances en IA de manière compréhensible, accessible et stratégique.

Cheung a débuté sa carrière non pas dans la technologie, mais comme nageur de compétition. Après avoir subi des problèmes de santé pendant la pandémie de COVID-19, il s'est tourné vers le monde de la technologie et de l'IA en autodidacte. En un an, il a appris à coder et a ensuite fondé Supertools, une plateforme de base de données pour applications d'IA comptant plus de 250 000 utilisateurs mensuels. Ses articles et analyses sur les développements de l'IA générative, de l'automatisation et des entreprises basées sur l'IA ont rapidement fait de lui une figure incontournable de la scène technologique mondiale.

En 2023, il a remporté le Twitter Growth Challenge, récompensant le communicateur technologique à la croissance la plus rapide au monde sur la plateforme X (anciennement Twitter). Aujourd'hui, il fait partie des dix fondateurs technologiques les plus influents sur les réseaux sociaux, aux côtés de personnalités comme Elon Musk, Gary Vaynerchuk et Sam Altman.

Outre ses projets médiatiques, Rowan Cheung anime le podcast « The State of AI », dans lequel il interviewe régulièrement des personnalités du secteur technologique, dont Sam Altman, Mark Zuckerberg et Jensen Huang. Le podcast et la newsletter « The Rundown » sont désormais considérés comme des sources d'information incontournables pour les managers, les entrepreneurs et les développeurs du secteur de l'IA.

Cheung est reconnu pour sa vision pragmatique de l'IA : comment les entreprises peuvent obtenir des gains de productivité concrets, comment déployer des agents sur le lieu de travail et comment les individus peuvent évoluer grâce à l'IA sans constituer de grandes équipes. Lors d'entretiens, il souligne régulièrement que sa petite équipe d'une quinzaine de personnes fonctionne comme une entreprise de 50 personnes grâce à des workflows d'IA intelligents.

En résumé, Rowan Cheung représente la nouvelle génération de fondateurs d’IA : autodidactes, axés sur les données, extrêmement compétents en ligne et capables de traduire des développements technologiques complexes en stratégies concrètes et applicables pour les entreprises.

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Konrad Wolfenstein

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