Alors que la révolution de l’intelligence artificielle (IA) réinvente notre rapport au travail, à l’économie et au savoir, une autre question, moins souvent posée, prend de l’ampleur : l’IA est-elle en train d’accentuer une hégémonie numérique mondiale ? Les débats récents dans les médias, et notamment dans les colonnes de L’Humanité et d’Info Libertaire, exposent une tension croissante entre promesses technologiques et dynamiques de domination digitale à l’échelle planétaire. De la bulle spéculative des entreprises IA à l’inquiétude sur le contrôle des données, cet article revient sur les dernières préoccupations soulevées autour de l’IA afin de mieux cerner ses dérives potentielles et les pistes d’une gouvernance équitable à l’ère numérique.
Monopoles et domination algorithmique : une IA au service des géants technologiques ?
La concentration extrême du pouvoir dans la sphère numérico-industrielle
À travers différentes publications récentes, L’Humanité met en lumière un risque majeur : la captation du pouvoir par une poignée d’acteurs technologiques dominant l’écosystème de l’intelligence artificielle. Derrière l’innovation perpétuelle dont ces entreprises font preuve, ces géants du numérique – souvent basés aux États-Unis et en Chine – imposent leur infrastructure technologique et leurs modèles de données à l’échelle mondiale.
Ce processus donne lieu à une centralisation massive des capacités de calcul, de la collecte des données, et in fine du savoir algorithmique. Cette tendance pousse certains analystes à parler d’“impérialisme numérique”, où l’intelligence artificielle ne serait plus un bien public mais un levier de contrôle économique et social global. Cela rappelle notamment les analyses de l’éducation bousculée par l’IA qui évoquent une déshumanisation du savoir au profit de mécanismes guidés par des intérêts de marché.
Technoscience et capitalisme : l’IA au service du profit privé ?
Selon un autre article de L’Humanité, la technoscience, dont l’IA est aujourd’hui le fer de lance, serait tournée de plus en plus vers le rendement financier plutôt que vers la résolution des grands défis humains. Ce détournement de l’innovation vers la rentabilité, accentué par les logiques spéculatives dans lesquelles s’inscrivent certaines start-ups, alimente la méfiance à l’égard de cette technologie. L’article sur la probable “bulle IA” évoque notamment le risque que ces investissements démesurés éclatent en l’absence de régulations robustes ou de modèles économiques viables sur le long terme.
IA, géopolitique et souveraineté numérique : réguler ou se soumettre ?
La France face à l’hégémonie des modèles étrangers
Dans une tentative de reprendre la main sur ce pan stratégique, le gouvernement français a annoncé en 2025 l’injection de plusieurs milliards d’euros dans le développement national de l’intelligence artificielle. Cette décision, appelée successivement « coup de bluff » et “coup de génie” selon les avis, cherche à bâtir un leadership technologique européen face à la domination américaine et asiatique.
Mais cette initiative se heurte à une réalité bien ancrée : la majorité des modèles fondamentaux d’IA (LLM, vision par ordinateur, générateurs vocaux) reposent sur des technologies propriétaires venant de l’étranger. Des outils très puissants comme ChatGPT, Gemini ou Claude fonctionnent sur des infrastructures hors du contrôle européen. Cette dépendance remet en cause la souveraineté numérique et pousse à envisager des alternatives locales, également explorées sur d’autres terrains comme la création d’assistants IA no-code pour automatiser l’activité en entreprise.
Le cas du Venezuela : une alerte venue du Sud
L’article publié par Info Libertaire sur la transition numérique du Venezuela met en perspective le lien entre domination numérique et rapports de pouvoir mondiaux. Selon cette analyse, l’intelligence artificielle pourrait devenir pour les pays du Sud un vecteur de contrôle, une forme de néocolonialisme technologique imposée par les acteurs du Nord.
Dans ce contexte, les décisions politiques émergentes, comme celle de créer des infrastructures autonomes ou des protocoles ouverts et fédérés, résonnent comme une réponse de survie. Le Venezuela illustre ainsi la tension entre une numérisation nécessaire de l’économie et la volonté de maintenir un socle de souveraineté décisionnelle sur les outils de gouvernance.
Risques socio-économiques : précarisation, surveillance et exclusion algorithmique
Un outil de domination sociale ?
En décrivant l’IA comme “outil d’hégémonie et de domination”, L’Humanité ne se limite plus à une critique géopolitique, mais interroge également les dynamiques sociales au sein des sociétés développées. L’usage de l’intelligence artificielle dans le management, la surveillance des employés, la notation des citoyens (notamment en Chine avec le crédit social) s’intègre dans un paradigme sécuritaire et utilitariste.
Ces formes d’automatisation avancée peuvent dériver vers de la surveillance de masse, comme l’ont montré certaines expérimentations de suivi en entreprise ou dans les politiques migratoires. À l’opposé, certaines entreprises cherchent à mieux équilibrer ces pratiques, en misant sur des outils IA orientés vers l’éthique ou la qualité de vie au travail, comme ceux qui permettent d’optimiser le temps de travail et de favoriser le deep work.
La précarisation des métiers : un effet secondaire de l’automatisation avancée
La généralisation de l’IA fait planer la crainte d’une précarisation massive de certains métiers, déjà sous pression. Entre algorithmisation des tâches, automatisation des tâches comptables, juridiques ou logistiques, et généralisation de chatbots IA dans le service client, une part importante de la population active se retrouve en risque de déclassement.
Ce problème, identifié dès 2023 dans plusieurs rapports, a été confirmé en 2025 avec l’estimation que 44 métiers seraient impactés directement ou indirectement par ChatGPT et ses équivalents. Pour faire face à cela, certaines solutions émergent : formations accélérées autour des outils IA, reconversions vers le pilotage de l’automatisation, ou développement de compétences industrielles couplées à des outils experts comme Frase, un assistant IA SEO pour rédacteurs.
Au-delà des critiques : quelles alternatives pour une IA démocratique et éthique ?
Les voix pour une régulation forte et des communs numériques
Dans leurs diverses tribunes, les auteurs appellent à une supervision publique de la recherche et du développement de l’intelligence artificielle. Cela passerait par une gouvernance ouverte des modèles, une transparence algorithmique obligatoire, et le développement d’infrastructures d’IA “communes”, non privatisées.
L’un des modèles évoqués serait celui du logiciel libre, transposé à l’intelligence artificielle : modèles de langage open-source, données d’entraînement ouvertes, collaborations inter-universitaires. Ce courant prend déjà forme via des projets comme Hugging Face ou des initiatives européennes comme Gaia-X. Dans cette optique, l’IA pourrait devenir un outil de coopération plutôt qu’un simple moteur d’hypercroissance spéculative.
Penser une IA sociale, éducative et écologique
Repenser les finalités de l’IA au service du bien commun devient une exigence politique majeure. Plusieurs pistes s’esquissent : développer une IA éducative encadrée, renforcer l’accessibilité numérique, et surtout repenser les critères de performance des modèles d’IA pour y inclure des bilans écologiques, sociaux et humains.
Une telle transformation est déjà à l’étude dans la sphère universitaire, mais peine à trouver sa traduction industrielle. Certains acteurs s’efforcent néanmoins de concilier IA et actions citoyennes en développant des assistants IA spécialisés pour les ONG, les collectivités ou les domaines de la santé – une dynamique également explorée dans l’article sur l’usage de l’IA dans le soutien à la psychiatrie.
Réglementations en gestation : de la vigilance à la souveraineté
L’IA Act européen et les limites de la régulation continentale
L’Union européenne travaille, via l’AI Act, à une normalisation ambitieuse des usages et des risques liés à l’intelligence artificielle. Ce texte prévoit de classer les systèmes IA en fonction de leur niveau de risque, allant de “minimal” à “inacceptable”. Les systèmes d’identification biométrique ou de justice algorithmique, par exemple, pourraient être interdits ou très encadrés.
Mais bien que louable sur le fond, ce règlement encore en gestation souffre d’un paradoxe : l’UE régule davantage qu’elle ne produit. Les grands modèles de fondation (foundation models) – comme GPT, Gemini, Claude, LLaMA – restent essentiellement développés hors du continent. Cette régulation sans influence sur la technologie originale soulève donc des inquiétudes en matière d’efficacité pratique et de souveraineté réelle.
Vers une gouvernance mondiale des intelligences artificielles ?
Plusieurs propositions ont émergé pour déclencher un GIEC de l’IA, une agence globale de surveillance éthique et scientifique, à l’image de celles qui encadrent le climat. L’objectif serait de fixer des normes collectives sur l’usage des systèmes IA, la neutralité des bases de données et le respect du pluralisme culturel.
Ce modèle reste encore théorique, mais gagne en légitimité face à la montée des tensions technopolitiques et à la fragmentation des approches nationales. Le Royaume-Uni, les États-Unis, la France et la Chine poursuivent des logiques très différentes, rendant difficile toute harmonisation sans un consensus multilatéral fort.
Conclusion : une technologie à gouverner, pas à subir
L’intelligence artificielle n’est pas neutre. Loin d’être un simple outil au service de l’innovation, elle s’inscrit désormais comme un facteur géopolitique, économique et social structurant. Comme le rappelle L’Humanité, la tendance actuelle à la concentration du pouvoir algorithmique entre les mains de quelques multinationales risque d’amplifier les inégalités, les dépendances technologiques et les formes de domination numérique.
Face à cela, une bifurcation est encore possible : encourager un développement éthique, souverain et démocratique de l’IA. Cette voie passe par des investissements publics exigeants, un soutien aux communs numériques, et une réglementation humaine de systèmes trop souvent opaques. Il ne s’agit plus seulement de développer des IA performantes, mais des IA équitables, utiles et responsables.
