La poussée rapide vers la commercialisation de l’intelligence artificielle crée un environnement dangereusement instable, augmentant la possibilité d’un échec catastrophique qui pourrait nuire irrévocablement à la confiance du public dans la technologie. Cet avertissement vient de Michael Wooldridge, un chercheur de premier plan en IA à l’Université d’Oxford, qui affirme que les pressions incessantes du marché obligent les entreprises à déployer des outils d’IA avant que leurs défauts ne soient pleinement compris.
Le péril d’un déploiement prématuré
Wooldridge souligne la facilité avec laquelle les mesures de sécurité des chatbots IA sont contournées comme preuve de cette tendance. Les entreprises privilégient la rapidité de mise sur le marché plutôt que des tests rigoureux, créant ainsi un scénario dans lequel un incident majeur est non seulement possible, mais de plus en plus plausible. La situation fait écho aux échecs technologiques historiques, notamment le catastrophe de Hindenburg de 1937.
La destruction ardente du dirigeable, causée par une étincelle enflammant de l’hydrogène inflammable, a mis fin du jour au lendemain à la confiance du public dans cette technologie. Wooldridge estime que l’IA est confrontée à un risque similaire : un seul échec très médiatisé pourrait stopper le développement de plusieurs secteurs.
Scénarios catastrophiques potentiels
Les conséquences pourraient être étendues. Wooldridge envisage des erreurs logicielles mortelles dans les voitures autonomes, des cyberattaques orchestrées par l’IA paralysant les infrastructures critiques (comme les compagnies aériennes), ou même des effondrements financiers déclenchés par des erreurs de calcul de l’IA – à l’instar du scandale de la banque Barings. Ce ne sont pas des hypothèses : ce sont des « scénarios très, très plausibles » dans un domaine où les échecs imprévisibles sont monnaie courante.
Le problème principal : l’approximation, pas l’exactitude
Le problème n’est pas seulement l’imprudence ; c’est la nature fondamentale de l’IA actuelle. Contrairement à l’IA idéalisée des prédictions de recherche, qui était destinée à fournir des solutions saines et complètes, les systèmes actuels sont profondément défectueux. Les grands modèles linguistiques, qui constituent le fondement de la plupart des chatbots IA, fonctionnent en prédisant le prochain mot le plus probable sur la base de probabilités statistiques. Il en résulte des systèmes qui excellent dans certaines tâches mais échouent de manière imprévisible dans d’autres.
Le défaut critique : ces systèmes manquent de conscience de soi et fournissent des réponses sûres, mais souvent incorrectes, sans reconnaître leurs propres limites. Cela peut inciter les utilisateurs à considérer l’IA comme une source fiable de vérité – un danger exacerbé par les entreprises qui conçoivent l’IA pour imiter l’interaction humaine.
L’illusion de la sensibilité
Des données récentes révèlent l’ampleur de cette confusion. Une enquête réalisée en 2025 par le Centre pour la démocratie et la technologie a révélé que près d’un tiers des étudiants admettaient avoir noué des relations amoureuses avec des chatbots IA. Cela met en évidence la facilité avec laquelle les humains anthropomorphisent ces outils, les prenant pour des entités intelligentes.
Wooldridge met en garde contre cette tendance, soulignant que l’IA est fondamentalement une « feuille de calcul glorifiée » – un outil, pas une personne. La clé pour atténuer les risques est de reconnaître cette distinction et de donner la priorité à la sécurité plutôt qu’à une présentation superficielle semblable à celle d’un humain.
“Un incident majeur pourrait toucher presque tous les secteurs”, explique Wooldridge. “Les entreprises veulent présenter les IA d’une manière très humaine, mais je pense que c’est une voie très dangereuse à suivre.”
La trajectoire actuelle de l’industrie de l’IA, si elle n’est pas maîtrisée, pourrait bien conduire à un événement catastrophique. La question n’est pas si quelque chose va mal tourner, mais quand et avec quelle gravité. Un développement prudent, des tests rigoureux et une compréhension réaliste des limites de l’IA sont essentiels pour éviter une répétition du désastre d’Hindenburg.
