L'agriculture est prête pour l'IA, mais pas ses données

Le fondateur d’Apple donne son avis sur l’IA, et il n’y va pas de main morte

Steve Wozniak, cofondateur d'Apple et figure emblématique de la Silicon Valley, a exprimé dans une interview accordée à Fox Business une franche désillusion vis-à-vis de l'intelligence artificielle générative. Il affirme être « déçu souvent » par les outils actuels et admet les utiliser rarement. Ses deux critiques principales : l'incapacité des IA à reproduire l'émotion humaine, et un problème de fiabilité persistant. Quand il interroge un système comme ChatGPT, il obtient des réponses longues, structurées et factuelles — là où un humain raconterait, contextualiserait, partagerait une expérience subjective. Cette dimension émotionnelle et intentionnelle lui semble fondamentalement absente des modèles actuels. Sur la fiabilité, il est tout aussi catégorique : « Je veux un contenu fiable à chaque fois », une exigence que les LLM actuels ne remplissent pas, capables de produire des réponses convaincantes mais parfois fausses, sans signaler leurs propres limites. Ces critiques ont un poids particulier dans le contexte actuel, où l'IA s'immisce dans des domaines à fort enjeu — éducation, santé, information — et où la confiance des utilisateurs est un enjeu central. Si les modèles de langage sont conçus pour optimiser pertinence et clarté, ils ne garantissent pas une authenticité ni une constance qui permettraient de les ériger en sources d'autorité. Pour Wozniak, tant que cette fiabilité n'est pas acquise, l'IA reste un outil d'assistance, pas un substitut au jugement humain. C'est une préoccupation partagée par de nombreux acteurs du secteur, notamment sur les risques de désinformation ou de décisions automatisées mal fondées dans des contextes critiques. Cette prise de position intervient dans un moment de tension stratégique pour Apple elle-même. L'entreprise a lancé en 2024 Apple Intelligence avec l'ambition affichée de rattraper OpenAI, Google et Microsoft sur le terrain de l'IA, mais plusieurs fonctionnalités annoncées tardent à être déployées, signe d'une progression prudente. Tim Cook, lui, décrit l'IA comme « profondément enrichissante et potentiellement très positive » pour l'expérience utilisateur — un contraste saisissant avec le scepticisme de son cofondateur historique, qui n'a plus de rôle opérationnel dans l'entreprise. Wozniak s'inscrit ainsi dans une tradition de voix critiques venues de l'intérieur même de la tech — des figures comme Geoffrey Hinton ou Yann LeCun qui, chacun à leur manière, ont formulé des réserves profondes sur la trajectoire actuelle de l'IA. Son discours rappelle que l'enthousiasme industriel autour de ces technologies ne fait pas l'unanimité, y compris parmi ceux qui ont bâti le monde numérique d'aujourd'hui.

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.

L'impact de l'IA sur l'emploi et les centres de données dans l'espace

L'intelligence artificielle continue de redistribuer les cartes de l'économie mondiale, et les économistes qui minimisaient jusqu'ici ses effets sur l'emploi commencent à revoir leur position. Alex Imas, chercheur à l'Université de Chicago, avance qu'un seul indicateur pourrait réellement éclairer l'ampleur de la transformation à venir : l'élasticité-prix du travail face à l'automatisation. Il plaide pour ce qu'il appelle un "Projet Manhattan" de la collecte de données, afin de mesurer dans quelle mesure les entreprises substitueront effectivement des travailleurs humains à des systèmes d'IA selon l'évolution des coûts. Sans cette donnée, toute politique publique visant à amortir le choc risque de viser à l'aveugle. En parallèle, un rapport explosif du New Yorker révèle que Sam Altman aurait discrètement lobbié contre des réglementations sur l'IA qu'il soutenait publiquement, alimentant la méfiance d'une partie des cadres d'OpenAI envers leur propre PDG. La société fait également face à des doutes sur sa capacité à entrer en Bourse cette année, selon The Information. Ces bouleversements interviennent alors que l'industrie technologique explore des solutions infrastructurelles radicales pour soutenir la croissance de l'IA sans aggraver la crise environnementale terrestre. En janvier 2026, SpaceX d'Elon Musk a déposé une demande pour lancer jusqu'à un million de centres de données en orbite autour de la Terre. L'objectif affiché est de libérer pleinement le potentiel de l'IA tout en délocalisant hors de notre planète la consommation énergétique et thermique colossale que ces infrastructures impliquent. SpaceX n'est pas seule sur ce créneau : plusieurs autres entreprises technologiques explorent des solutions similaires d'informatique orbitale, même si les défis techniques restent considérables. Ce double mouvement, vers une IA plus puissante et vers une infrastructure toujours plus ambitieuse, se déploie dans un contexte géopolitique tendu. L'administration Trump a proposé des coupes massives dans le financement des agences scientifiques américaines, ce qui pourrait provoquer une fuite des cerveaux hors des États-Unis selon le New York Times. Pendant ce temps, OpenAI, Anthropic et Google ont formé une alliance inhabituelle pour contrer ce que Bloomberg décrit comme de la "distillation adversariale" par des acteurs chinois, c'est-à-dire l'extraction des capacités de leurs modèles par imitation. DeepSeek, de son côté, préparerait un nouveau modèle optimisé pour fonctionner sur des puces Huawei, attendu dans les prochaines semaines. Ces dynamiques dessinent un paysage où la course à l'IA se joue désormais autant sur le terrain économique et réglementaire que sur celui de la recherche pure.

☕️ L’IA de Meta scrute profils et photos pour estimer l’âge des utilisateurs

Meta a déployé plusieurs outils d'intelligence artificielle pour détecter les utilisateurs mineurs sur Instagram et Facebook, où les moins de 13 ans sont théoriquement interdits d'inscription. Un premier outil analyse les publications, commentaires, biographies et légendes de photos à la recherche d'indices contextuels, mentions d'anniversaires, références scolaires, formulations typiques d'adolescents. Lorsqu'un doute subsiste, le compte est désactivé et l'utilisateur doit prouver son âge. Meta a également développé un outil d'analyse visuelle qui estime l'âge d'un individu à partir de sa morphologie et de sa stature apparente sur photos et vidéos, en croisant ces données avec des signaux textuels et comportementaux. Par ailleurs, un modèle distinct, déjà actif aux États-Unis depuis 2025 et désormais déployé dans l'Union européenne sur Instagram, puis sur Facebook en juin, détecte les comptes adultes probablement gérés par des adolescents et les bascule automatiquement vers des profils ados, avec leurs restrictions de contenus associées. Ce modèle s'appuie sur les informations de profil, les interactions et les comportements typiques selon l'âge, et est régulièrement ré-entraîné à partir d'un jeu de données annoté par des équipes humaines qui classent des contenus anonymisés selon l'âge probable de leur auteur. Ces outils répondent à une pression réglementaire et sociétale croissante sur les plateformes pour mieux protéger les mineurs en ligne, notamment en Europe où le Digital Services Act impose des obligations strictes. L'enjeu est considérable : des millions d'adolescents utilisent Instagram en se déclarant adultes, contournant ainsi les restrictions de contenus sensibles. En basculant automatiquement ces profils vers un mode restreint, Meta cherche à limiter leur exposition à des contenus pour adultes sans nécessiter de vérification active de leur part. Pour l'industrie, cela signale une normalisation de la surveillance comportementale et morphologique à des fins de conformité, une frontière technique et éthique que peu d'acteurs avaient franchie aussi explicitement. Meta se défend d'employer de la reconnaissance faciale, l'outil visuel « n'identifie pas la personne précise », précise le groupe, bien que cette technologie soit déjà intégrée à Instagram depuis 2023. L'entreprise plaide également pour un partage de responsabilités avec Apple et Google, appelant à ce que la vérification de l'âge soit effectuée directement au niveau des boutiques d'applications, ce qui constituerait selon elle « un point centralisé, cohérent et respectueux de la vie privée ». Plusieurs États américains ont déjà légiféré en ce sens, contraignant l'App Store et le Play Store à contrôler l'âge des utilisateurs. Cette position de Meta vise autant à alléger sa charge réglementaire qu'à pousser les grandes plateformes technologiques à endosser collectivement une responsabilité que chaque acteur répugne à assumer seul.

💬 Je savais que ça arriverait. Ce qui me frappe, c'est pas la techno en soi mais la vitesse à laquelle l'analyse morphologique d'une photo devient un outil de conformité parfaitement banalisé. Et le coup de renvoyer la patate à Apple et Google, c'est malin sur le papier, ça ne change rien à ce qu'on vient de normaliser.