Tout le monde nous parle d’IA. En lisant et en écoutant, je suis tombée sur deux commentaires très intéressants. D’un côté, Cory Doctorow, qui tire la sonnette d’alarme ; de l’autre, Quentin Adam (Clever Cloud), qui affronte le chantier. On pourrait les croire irrémédiablement opposés : celui qui hait l’IA et celui qui est dans l’IA. Et d’un virelangue, on découvre un même constat, où les choix façonnent notre société. Rassurez-vous, ce n’est pas politique — enfin, pas tout de suite. 😉
Le centaure inversé
Cory Doctorow parle de centaures. Pas les créatures mythologiques — celles de la théorie de l’automatisation.
Un centaure, c’est une personne assistée par une machine. Une tête humaine posée sur un corps de robot infatigable. Vous conduisez une voiture ? Vous êtes un centaure. Vous écrivez avec un papier et un crayon ? Aussi. Vous utilisez l’autocomplétion ? Pareil. La machine porte, vous décidez.
Un centaure inversé, c’est l’inverse : une tête de machine sur un corps humain. Une personne réduite à servir d’appendice de chair à une machine qui ne s’intéresse pas à elle. L’exemple de Doctorow : le livreur Amazon, assis dans une camionnette truffée de caméras qui surveillent ses yeux (interdit de regarder dans la mauvaise direction), sa bouche (interdit de chanter au travail), et qui le dénoncent au patron s’il ne tient pas la cadence — une cadence si serrée qu’il n’a même pas le temps d’aller uriner. La camionnette n’a pas été pensée pour ça, et une pause pipi, ça ferait perdre des sous à Bezos. Le livreur est là parce que la camionnette ne sait pas conduire toute seule ni porter un colis du trottoir jusqu’à votre porte. Il est le périphérique de la camionnette. Et comme il est humain, la camionnette ne se contente pas de l’utiliser : elle l’use jusqu’à la corde.
C’est agréable d’être un centaure. C’est atroce d’être un centaure inversé. Et la plupart des outils d’IA vendus aujourd’hui sont conçus et financés précisément pour fabriquer des centaures inversés — pas des centaures.
Et surtout, il faut le marteler : ce n’est pas une fatalité technique. C’est un choix. On nous jure pourtant qu’il n’y a pas d’alternative. Eh bien non.
On blâme le cavalier ou l’animal ?
Comment vend-on l’IA ? La promesse faite aux investisseurs est simple : il existera bientôt une IA capable de faire votre travail, et votre patron n’aura qu’à vous virer pour redistribuer la moitié de votre salaire aux investisseurs et l’autre moitié au vendeur d’IA. Facile.
Sauf que l’IA ne peut pas faire votre travail. Elle peut vous aider à le faire — ce n’est pas du tout la même chose. Prenez la radiologie : une IA repère parfois des tumeurs qu’un radiologue manque. Formidable. Si un hôpital disait « désormais l’IA donne un second avis, et au moindre doute vous reprenez l’image, quitte à traiter 98 dossiers par jour au lieu de 100 », on applaudirait. Mais personne n’investit des centaines de milliards pour rendre la radiologie plus fiable et plus chère. Le vrai argument de vente, c’est : « Virez neuf radiologues sur dix, le dixième supervisera à vitesse surhumaine des diagnostics presque toujours justes — sauf quand ils sont catastrophiquement faux — et signera. Ainsi, quand l’IA ratera une tumeur, ce sera sa faute à lui : il est l’humain dans la boucle. »
Ce radiologue n’est pas là pour superviser la machine. Il est là pour endosser le blâme à sa place. Dan Davies appelle ça un accountability sink, un puits à responsabilité. On blâme le cavalier, jamais la bête.
Et croyez bien qu’il ne les rattrapera pas, ces erreurs. L’IA va trop vite, et ses fautes imitent trop bien : un code défectueux statistiquement indiscernable du bon, un bug qui ressemble trait pour trait à du travail correct. Qui saurait le repérer ? Un développeur senior, chevronné, qui connaît le piège. Et devinez qui les patrons veulent virer en priorité ? Les seniors. Ceux qui connaissent Ces travailleurs bien payés, un peu insolents, qui ne se voient pas comme des ouvriers et mèneraient une grève si l’entreprise construisait des systèmes de guidage de drones pour le Pentagone. « Virer des codeurs, c’est une publicité pour l’IA », résume Doctorow. Car si on peut remplacer ces privilégiés-là, qui ne peut-on pas remplacer ?
Au fond, le patron veut y croire. Il veut se sentir aux commandes. Mais il redoute secrètement d’être sanglé sur la banquette arrière, en train de jouer avec un volant Fisher-Price. Et l’IA lui promet exactement ça : brancher enfin le volant en plastique directement sur la transmission de l’entreprise.
Le tableau est sombre : l’IA vendue comme un atout, le code qu’elle produit devenu l’amiante qui s’accumule dans les murs de nos infrastructures numériques, et l’humain réduit à un fusible. Et si on pouvait faire autrement ?
Tenir la bride haute
Quentin Adam dirige Clever Cloud, un hébergeur qui existe depuis quinze ans, écrit son propre logiciel de cloud, crée son propre système de base de données (ça a l’air de rien, mais c’est un truc de fou). Une architecture où l’erreur ne pardonne pas. Autrement dit : quelqu’un qui a toutes les raisons de se méfier — et qui, au début, se méfiait. « Un perroquet statistique, ton machin. Ça va produire essentiellement de la merde. » Difficile d’être plus clair.
Et pourtant, il a retourné le geste. Chez lui, le junior inhumain — l’IA — devient la monture, pas le cavalier. La différence tient à ce qu’il construit autour de l’outil. Des tests unitaires, des tests d’intégration, de la simulation, du pentest à chaque commit — un harnais pensé avant, pendant et après. L’IA écrit le code ; l’humain garde l’ingénierie.
C’est le point que Doctorow lui-même souligne, dans un autre texte que j’ai traduit sur ce blog, Le code est un fardeau (et non un atout) : l’IA sait « écrire du code », elle ne sait pas faire de « l’ingénierie logicielle ». L’ingénierie, c’est penser le contexte — ce qui vient avant le système, après, à côté, comment le monde va changer. Ça demande une fenêtre de contexte immense que l’IA ne peut pas avoir : elle est inhumaine.
Adam ne le contredit pas : il le sait, il ne doit pas diluer la responsabilité. Alors il la structure — le harnais lui permet de tenir la bride haute, de contrôler l’incontrôlable. L’humain tient les rênes.
Dresser une bête qui ne pense pas
Pourquoi ce harnais est-il vital ? Parce qu’une fois informatisé, plus rien ne se négocie. Benjamin Bayart le formule d’une phrase que je ne me lasse pas de citer : l’ordinateur est fatal. Pas mortel — fatal, au sens d’irrémédiable. « Ce que décide l’ordinateur est irrémédiable. Il a prévu qu’il n’y avait que trois cas et, si vous n’entrez pas dans ces trois cas, vous n’existez pas. » Le choix, la nuance, la marge d’erreur : tout doit être encodé en amont, parce qu’après, il n’y a plus de recours possible.
Et l’IA là-dedans ? C’est une calculette. Adam ne dit pas autre chose : « Il ne comprend pas très bien ce qu’il écrit. Ça reste assez con, un LLM (v. fin de l’article). » D’où sa règle d’or, un constat implacable : plus le langage est contraint, meilleure sera l’IA. Un compilateur laxiste (JavaScript, Go) laisse passer du code qui plantera plus tard. Un compilateur strict et pénible comme celui de Rust engueule la machine — « ça, tu n’as pas le droit » — et la machine est obligée de se corriger. La rigueur de l’outil devient la boucle de rétroaction qui dresse la bête.
Le secret, c’est de refuser de l’anthropomorphiser. Ce n’est pas un humain. C’est un junior inhumain, à qui on confie des tâches inhumaines, qu’on encadre d’une rigueur inhumaine. Mais qui ne deviendra jamais humain.
Et c’est précisément là que Bayart nous rappelle : « Si vous voulez vraiment maltraiter des gens, il faut commencer par les considérer comme des choses », les réifier. Réifier, c’est le geste du centaure inversé — traiter l’humain comme une chose au service de la machine. Adam fait l’inverse : il traite la machine comme une chose, pour ne jamais avoir à traiter ses gens comme telles.
Ça change tout, y compris le rapport au vieux code. Doctorow le rappelle : le code s’use, non parce qu’il change, mais parce que le monde change autour de lui, et il finit par exiger une refonte complète. L’ennui, c’est que réécrire à la main tout un système, c’est humainement impossible. Mais avec un junior inhumain ? Là, on a la puissance pour une refonte complète, tout le temps : c’est inhumainement possible.
Un cheval frais à chaque relais
D’où l’objectif que se fixe Adam : ne plus faire tourner, à terme, que du code récent. On ne s’acharne plus sur le vieux canasson fourbu — on prend une monture fraîche au relais suivant.
Attention, c’est ici que Doctorow nous avertit : réécrire tout son code avec l’IA, c’est le risque de repartir avec une dette technique qui s’accumulera dès le premier jour — il cite nommément le fiasco d’un dirigeant de Microsoft annonçant vouloir faire réécrire tout Windows par l’IA. C’est l’amiante du 21e siècle, fraîchement coulée dans nos infrastructures.
Alors, contradiction ? Non. Regardez ce qui survit à la réécriture chez Adam : pas le code — il est jetable, « tu ne repasses plus jamais dedans » —, mais les spécifications, l’architecture, les tests. Autrement dit, l’ingénierie. Exactement ce que Doctorow appelle l’atout, par opposition au code-fardeau. Adam ne réfute pas Doctorow : il applique sa distinction à la lettre. Le cheval, on le relaie ; l’écurie et le savoir du maître d’équipage, on les garde.
Le cheval-vapeur va plus loin, pas mieux
Sur un point, les deux hommes sont d’accord sans réserve : l’IA ne remplace pas l’expertise. Doctorow le note — les développeurs qui adorent l’IA sont presque toujours des seniors expérimentés, qui choisissent quand et comment l’utiliser. Adam le confirme sur le terrain : chez lui, ce sont les seniors qui ont le mieux adopté l’outil, ceux qui gèrent quarante personnes et n’ont plus le temps de coder. Ils sont devenus « monstrueusement productifs ». Certains lui disent : « Je n’ai jamais aussi bien codé de ma vie, le code n’a jamais été aussi propre. »
Mais attention au contresens. L’IA, c’est du cheval-vapeur : de la puissance brute, inhumaine. Et la puissance, ça vous emmène plus loin, pas mieux. Entre des mains expertes, elle décuple la compétence. Entre des mains incompétentes, elle décuple les erreurs. Et sans mains du tout — le senior qu’on a licencié —, sans garde-fou, elle s’emballe et déraille. Le cheval-vapeur ne connaît pas le chemin : il pousse dans la direction où on construit les rails.
Alors Adam embauche, à tour de bras. Mais pourquoi achète-t-on de l’IA partout pour virer des gens, si elle ne marche pas comme ça ? Parce que c’est comme ça qu’on nous la vend…
Un cheval pour jouer au tennis
On touche ici au cœur du malentendu, et il n’est pas le fait de l’IA. Ce qu’elle industrialise, c’est un vieux travers de l’achat de produit numérique : on achète selon la pub, pas selon le besoin.
Il y a une anecdote que je crois tirée d’un épisode d’Ally McBeal. Un petit garçon accompagne sa mère au supermarché ; elle l’autorise à choisir quelque chose. Il revient avec un paquet de serviettes hygiéniques. La mère, interloquée : « D’accord… mais tu veux en faire quoi ? » Et le gamin, radieux : « Dans la pub, ils disent qu’avec elles on peut faire du cheval et du tennis ! Je pourrais enfin en faire aussi ! »
Les entreprises achètent exactement comme ce gamin. « Vous gagnerez 30 % de productivité avec notre logiciel de communication ! » D’accord. Mais avez-vous besoin d’un outil de communication ? Vos équipes ont-elles besoin de communiquer davantage ? Ces fonctions sont-elles pensées pour des livreurs sur la route, des vendeurs en boutique, les RH, la relation client ? On comprend vite pourquoi, la plupart du temps, ça capote. Et l’IA, c’est pareil : on vous vend monts et merveilles pour un domaine que vous ne maîtrisez pas déjà.
Adam, lui, est aussi un ingénieur. Il a testé lui-même, longuement. Puis il est allé voir ses développeurs un par un — il prenait l’avion, s’asseyait à côté d’un dev : « Tu as testé ça ? Non ? On le teste ensemble, maintenant ? » Il ne leur a pas imposé un outil d’en haut : il a fini par envoyer un mail disant en substance « achetez ce que vous voulez, quand vous voulez, testez tout, et on se retrouve pour partager ». C’est, transposé, exactement la direction qui irait demander aux radiologues : « Est-ce que ça vous serait utile ? Et si oui, de quoi auriez-vous besoin ? »
Toute la différence est là. Sans besoin défini et sans harnais, l’IA ne vous évite pas l’échec : au lieu de vous envoyer dans le mur à 3 km/h, elle vous y envoie à 300. Vous ne ratez pas mieux. Vous ratez à la vitesse « inhumaine » d’un TGV.
Un cheval qui n’intéresse pas les parieurs
Il faut encore comprendre pourquoi on nous vend l’IA, et là, Doctorow passe par la Bourse. Une entreprise en croissance est une growth stock, adorée des investisseurs : ses actions valent des dizaines de fois ses bénéfices. Mais une entreprise arrivée à maturité, stable, probablement au sommet de son art — donc qui ne peut plus tellement grandir — se fait systématiquement réévaluer à la baisse. Souvenez-vous de Facebook : au premier trimestre 2022, l’entreprise annonce une croissance américaine un peu plus lente que prévu, et les investisseurs liquident 240 milliards de dollars en une seule journée. La plus grosse chute de valorisation de l’histoire, à l’époque.
Résultat : les géants doivent gonfler en permanence une bulle — la vidéo, la crypto, les NFT, le métavers, l’IA — pour convaincre le marché qu’ils grandissent encore. La stabilité ne se vend pas. Un cheval qui court bien, sans jamais s’emballer, n’intéresse pas les parieurs.
Face à ça, Adam fait un geste que le marché déteste : il s’impose une clause de souveraineté qui saborde volontairement la valeur de rachat de sa propre entreprise si elle devait passer sous contrôle étranger. Traduction : il s’assoit sur un paquet de dynamite, le briquet à la main, précisément pour ne pas être rachetable comme les autres. Ce n’est pas un cas isolé. En Suisse, Proton et Infomaniak ont fait un choix voisin en passant par une fondation. La Fondation Proton, actionnaire principal et elle-même sans actionnaires, peut « bloquer les tentatives de rachat hostiles » contraires à sa mission de servir la communauté. La Fondation Infomaniak, actionnaire majoritaire à but d’intérêt général, a le même rôle explicite : « bloquer toute cession contraire à la mission » et inscrire l’entreprise « à l’abri des cycles économiques et de toute dérive spéculative ». Autant de manières d’imposer des règles indépendantes du marché.
Certains demanderont : cette voie tiendra-t-elle dans la durée ? Humainement, démocratiquement, elle est meilleure. Mais le marché, les investisseurs, la laisseront-ils exister ? Ça, c’est un autre problème.
Une écurie sans palefrenier se remplit de fumier
Reste la vraie question, celle qui n’est pas technique. Doctorow la pose dans un texte magnifique, Hell Is Other People, qui part de la formule de Sartre. Sauf que Sartre, dit-il, était un optimiste. Les autres ne sont pas un enfer parce qu’ils sont désagréables — au contraire. Ils sont un enfer parce qu’on a besoin d’eux, qu’on les aime, et qu’ils s’obstinent à organiser leur vie selon leurs désirs plutôt que les nôtres. La plupart d’entre nous font la paix avec ça et cherchent de meilleures façons de travailler ensemble.
Mais pas tout le monde. Pour les patrons, les tyrans et les dictateurs, le fait que l’enfer soit les autres fait naître un rêve : un monde sans les autres. Zuckerberg veut remplacer vos amis par des IA. Les patrons de la tech veulent remplacer leurs codeurs — ces gêneurs bien payés qui posent des questions — par des chatbots. Trump et ses équipes ont ravagé la fonction publique en jurant que « l’IA générale » était pour bientôt et rendrait les fonctionnaires superflus. À chaque fois, le même fantasme : que le moindre caprice du chef se traduise en acte, sans passer par le filtre de gens compétents qui comprennent comment les choses fonctionnent.
Sauf qu’une écurie sans palefrenier se remplit de fumier. Retirez les gens, et vous n’obtenez pas l’ordre : vous obtenez le crottin qui s’accumule, parce que plus personne ne nettoie. C’est d’ailleurs ce que Doctorow promet, non sans humour noir, à ceux qui coulent aujourd’hui de l’amiante numérique dans nos murs : du plein-emploi, pour des générations de « désamianteurs ». Quelqu’un devra bien nettoyer les écuries d’Augias.
Quentin Adam incarne l’autre voie. Non parce qu’il serait un « innovateur » — mais parce qu’il ne voit pas son rôle de patron comme un statut, plutôt comme un métier, au même titre que celui de ses employés. Alors il va les voir. Il leur demande s’ils voient ce qu’il a vu. Il les laisse choisir leur outil, plutôt que d’imposer le sien aux « autres ».
Voilà ces deux regards croisés sur le monde numérique. Doctorow décrit ce que l’outil devient sous la logique du trust : un centaure inversé, un capital qui exploite l’humain. Adam propose la logique du métier : un centaure remis à l’endroit, un outil qui sert et augmente celui qui le tient.
L’IA ne décide rien. Elle exécute, à l’échelle industrielle, la société de celui qui la tient. Le centaure inversé n’est pas un destin technologique. C’est un choix politique.
LLM (« Large Language Model », grand modèle de langage) : un programme qui génère du texte — ou du code — en prédisant, mot après mot, la suite la plus probable. Il produit du langage sans le comprendre.
Cory Doctorow prépare un livre sur le sujet, The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI (Farrar, Straus and Giroux, juin 2026), dont la conférence citée ici résume la thèse.
Sources
- Cory Doctorow, « The Reverse Centaur’s Guide to Criticizing AI » (conférence, University of Washington, décembre 2025) — pluralistic.net
- Quentin Adam, interview pour Underscore_, « On ne paie plus les développeurs pour écrire du code » (2026) — youtube.com
- Cory Doctorow, « Le code est un fardeau et non un atout » (traduction) — egermond.ch
- Cory Doctorow, « Hell Is Other People » (Locus, 2026) — locusmag.com
- Benjamin Bayart, « Cloud souverain — Géopolitique de la data » — librealire.org
- Fondation Infomaniak — fondation-infomaniak.ch
- Fondation Proton — proton.me/fr/foundation
