Pourquoi les gens détestent vraiment l'IA

Pourquoi les Sud-Coréens aiment-ils autant l'IA ?

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1MIT Technology Review

Pourquoi les Sud-Coréens aiment-ils autant l'IA ?

La Corée du Sud s'impose comme le pays le plus enthousiaste au monde face à l'intelligence artificielle. Selon une enquête du Pew Research Center portant sur 25 pays, seulement 16 % des Sud-Coréens se disent plus inquiets qu'enthousiastes à l'égard de l'IA, le taux le plus bas de tous les pays sondés, contre 50 % d'Américains exprimant davantage d'inquiétude. Une majorité de citoyens coréens utilisent l'IA quotidiennement, que ce soit comme assistant personnel ou dans leurs tâches professionnelles, selon des enquêtes du ministère de la Culture et de la Chambre de commerce et d'industrie de Corée. À Séoul, cette réalité se matérialise dans l'espace public : des checkpoints d'immigration entièrement automatisés à l'aéroport, des robots livreurs qui attendent sagement aux feux de circulation à Gangnam, et des arrêts de bus interactifs qui deviendront bientôt des « arrêts IA », capables de répondre aux questions des voyageurs en plusieurs langues, comme l'a annoncé le district de Gangnam en juin. Cet engouement n'est pas anodin : il reflète une politique d'État délibérée qui fait de l'IA le moteur de la prochaine phase de développement économique du pays. Le président Lee Jae-myung, en fonction depuis 2025, a promis de hisser la Corée du Sud au rang des « trois grandes puissances de l'IA » aux côtés des États-Unis et de la Chine. Il a pour cela créé le Conseil présidentiel de stratégie nationale sur l'IA, doté de moyens pour acquérir massivement de la puissance de calcul et financer le développement de modèles d'IA souverains. Les agences gouvernementales jouent le rôle de premiers adoptants : des manuels scolaires intégrant l'IA ont été déployés dans les écoles, et des robots de soins aux personnes âgées sont utilisés dans les centres d'aide sociale. Cette ferveur technologique s'ancre dans une trajectoire historique singulière. Depuis sa reconstruction après la guerre de Corée, le pays a fait de la maîtrise technologique le socle de sa montée en puissance : acier et navires dans les années 1970, semiconducteurs dans les années 1980, haut débit dans les années 1990, smartphones dans les années 2000. Aujourd'hui, Samsung et SK Hynix fournissent l'essentiel des puces mémoire à haute bande passante qui alimentent les serveurs Nvidia utilisés pour entraîner les grands modèles d'IA dans le monde entier. Les deux groupes sont désormais valorisés chacun au-delà de mille milliards de dollars, portant l'indice boursier Kospi à des sommets historiques en 2026. « Les Sud-Coréens ont été constamment et inlassablement informés par leur gouvernement du potentiel de l'IA à créer un avenir meilleur », résume Chihyung Jeon, professeur de politique scientifique et technologique à l'Institut coréen des sciences avancées (KAIST). Dans ce contexte, l'IA n'est pas perçue comme une menace, mais comme la prochaine étape d'un projet national ininterrompu.

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Pourquoi les avis sur l'IA sont si partagés

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2MIT Technology Review

Pourquoi les avis sur l'IA sont si partagés

Le rapport annuel AI Index de l'université Stanford, publié cette semaine, dresse un état des lieux contrasté de l'intelligence artificielle mondiale. Parmi ses chiffres marquants : les États-Unis hébergent 5 427 centres de données, soit plus de dix fois autant que n'importe quel autre pays. Le rapport souligne également une vulnérabilité structurelle majeure de toute l'industrie : une seule entreprise, TSMC, fabrique la quasi-totalité des puces IA de pointe, rendant la chaîne d'approvisionnement mondiale dépendante d'une unique fonderie à Taïwan. Sur le plan des performances, les contrastes sont tout aussi frappants : le modèle phare de Google DeepMind, Gemini Deep Think, a décroché une médaille d'or aux Olympiades internationales de mathématiques, mais est incapable de lire une horloge analogique dans la moitié des cas. Ce rapport met en lumière une fracture profonde entre experts et grand public dans la perception de l'IA. Selon ses auteurs, 73 % des chercheurs américains en IA estiment que la technologie aura un impact positif sur l'emploi, contre seulement 23 % du grand public, soit un écart de 50 points de pourcentage. Un fossé similaire apparaît sur les questions économiques et médicales. Cette divergence s'explique en partie par des expériences radicalement différentes : les experts utilisent l'IA principalement pour des tâches techniques comme le code ou les mathématiques, domaines où les modèles sont objectivement devenus excellents, car les résultats sont vérifiables et les améliorations plus faciles à mesurer. Le grand public, lui, expérimente davantage des usages ouverts, où les modèles font encore régulièrement des erreurs grossières. Ce phénomène a été théorisé sous le nom de "frontière en dents de scie" : les grands modèles de langage excellent dans certains domaines précis tout en restant médiocres dans d'autres, sans cohérence apparente. Le chercheur influent Andrej Karpathy a lui-même noté sur X un fossé croissant de compréhension des capacités réelles de l'IA entre les utilisateurs avancés, prêts à payer jusqu'à 200 dollars par mois pour les meilleures versions, et le reste du public. Quelqu'un utilisant Claude Code aujourd'hui accède en réalité à une technologie fondamentalement différente de celle que quelqu'un a expérimentée gratuitement il y a six mois pour planifier un événement. L'IA progresse si vite que l'expérience utilisateur se fragmentes selon les niveaux d'accès, de maîtrise et de cas d'usage, rendant tout consensus sur "ce qu'est vraiment l'IA" aujourd'hui presque impossible à atteindre.

UELa dépendance mondiale à TSMC pour les puces IA de pointe fragilise la souveraineté technologique européenne au cœur du Chips Act, tandis que le fossé de perception experts/grand public interroge directement les fondements et la communication autour de l'AI Act.

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Ce que les données révèlent vraiment sur l'IA et votre emploi

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Ce que les données révèlent vraiment sur l'IA et votre emploi

Au sein de la Silicon Valley, l'idée d'une apocalypse de l'emploi causée par l'IA est désormais traitée comme une certitude. Dario Amodei, PDG d'Anthropic, a décrit l'IA comme "un substitut général de la main-d'oeuvre humaine" capable de réaliser tous les emplois en moins de cinq ans. Une chercheuse en impacts sociétaux chez Anthropic a quant à elle évoqué une possible récession à court terme et "l'effondrement de l'échelle des débuts de carrière". Ces déclarations alimentent une anxiété croissante chez les travailleurs, au point de renforcer les mouvements réclamant un moratoire sur la construction de centres de données. Alex Imas, économiste à l'Université de Chicago, a accepté de faire le point sur ce que l'on sait réellement, et surtout sur ce que l'on ignore. Son constat est sévère : les outils actuels pour prédire l'impact de l'IA sur l'emploi sont "lamentables". La mesure la plus utilisée, le taux d'"exposition" d'un métier à l'IA, consiste à comptabiliser combien de tâches qui le composent pourraient être automatisées. C'est la méthode qu'OpenAI a appliquée en décembre dernier à un catalogue gouvernemental américain de milliers de tâches professionnelles, datant de 1998, constatant par exemple qu'un agent immobilier est exposé à 28 %. Anthropic a utilisé ce même référentiel en février pour analyser des millions de conversations avec Claude. Mais pour Imas, "l'exposition seule est un outil totalement inutile pour prédire les suppressions de postes" : savoir qu'une tâche peut être automatisée ne dit rien sur ce que fera concrètement l'employeur de ce gain de productivité. L'enjeu central est en réalité une question d'économie industrielle que personne ne sait encore trancher : si un développeur peut produire en un jour ce qui lui prenait trois jours grâce à l'IA, l'entreprise va-t-elle embaucher moins de développeurs ou au contraire en recruter davantage pour aller plus vite ? La réponse dépend du secteur, de la structure des marchés et de la concurrence. Dans un marché compétitif, les gains de productivité se répercutent souvent en baisse de prix, ce qui stimule la demande et donc l'emploi. Mais ce mécanisme ne s'applique pas uniformément. Imas plaide pour que les économistes collectent d'urgence des données granulaires sur la façon dont les entreprises réallouent réellement leur main-d'oeuvre après l'adoption de l'IA, car sans ces données, toute politique publique sur l'emploi reste aveugle. Le débat dépasse donc largement les prédictions catastrophistes : il appelle à une observation rigoureuse de terrain, que personne n'a encore vraiment commencée.

UELe manque de données empiriques rigoureuses sur la réallocation réelle de la main-d'oeuvre après adoption de l'IA fragilise également les politiques publiques européennes sur l'emploi et les débats autour de l'AI Act.

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IA et emploi : à quoi servent les prévisions ?

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4Le Monde Pixels

IA et emploi : à quoi servent les prévisions ?

Le chercheur en sciences de gestion Armand Hatchuel analyse l'utilité des études prospectives sur l'impact de l'IA sur l'emploi. Bien que par nature incertaines, ces prévisions permettent d'identifier les défis auxquels font face les entreprises productrices d'IA et leurs clients. Leur valeur réside moins dans leur exactitude que dans leur capacité à anticiper les transformations du monde du travail.

UEUn chercheur français analyse les enjeux des prévisions sur l'IA et l'emploi, une question centrale pour les politiques publiques et les entreprises en France.

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