La relation d’OpenAI au travail de ses employés comme des entraîneurs de données, celle de Sam Altman à la consommation énergétique de son entreprise, la manière dont l’industrie freine la recherche scientifique en IA… Next a parlé de tous ces sujets avec la journaliste et autrice d’« Empire of AI » Karen Hao.

Pour les fêtes de fin d’année, Next vous offre cet article initialement paru le 16 juillet 2025 et réservé aux abonnés. Pour lire les prochains entretiens dès leur publication, abonnez-vous !

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En 2015, une dizaine de personnalités de la Silicon Valley – parmi lesquelles l’informaticien Illya Sutskever ou les entrepreneurs Sam Altman, Greg Bockman et Elon Musk – se réunissent pour créer une nouvelle entité. Son nom ? OpenAI. Son but ? Faire avancer la recherche en intelligence artificielle. Sa spécificité, publicisée jusque dans son nom ? Être une organisation à but non lucratif, ouverte ou reposant sur les principes de l’open source, dont l’objet serait de faire progresser les connaissances communes, partagées, dans ce domaine informatique de plus en plus prisé qu’est l’intelligence artificielle.

Le projet attire tout de suite l’attention. Il est, après tout, financé par de grands noms : Altman, Brockman et Musk eux-mêmes, le cofondateur de LinkedIn Reid Hoffman, la venture capitalist et ex-collègue de Sam Altman chez Y Combinator Jessica Livingston, le financier Peter Thiel…

En quelques années, la promesse initiale évolue. En 2018, Elon Musk part avec pertes et fracas, critiquant le manque de résultats d’OpenAI et les risques de conflit d’intérêt à venir, alors que Tesla développe ses compétences en matière d’IA. De quasi-ONG de financement de la recherche en IA, OpenAI devient une société privée, de plus en plus secrète.

Fin 2023, un an à peine après que la publication du robot conversationnel ChatGPT a fasciné le grand public par ses capacités de génération de texte et d’image, nouveau coup de tonnerre. Sam Altman, à la tête du projet depuis ses débuts, est d’abord licencié de son poste de CEO par le conseil d’administration, remplacé par l’ex-directrice de la technologie Mira Murati, avant de reprendre sa place.

Aux premières loges de ces multiples rebondissements se trouve une journaliste, Karen Hao, d’abord employée par la MIT Technology Review, puis le Wall Street Journal, et actuellement freelance pour diverses publications dont le magazine états-unien The Atlantic. Première journaliste à obtenir l’accès à la start-up, Karen Hao a depuis continué d’enquêter sur ses activités et celles de l’industrie au sens large, jusqu’à publier Empire of AI, Dreams and nightmares in Sam Altman’s Open AI (Penguin Random House, non traduit), en mai 2025. Elle s’est entretenue avec Next.

« Sam Altman a réussi à créer une ferveur quasi religieuse pour la création d’une intelligence artificielle générale »

>> Vous montrez clairement que l’intelligence artificielle (IA), ou même la notion d’intelligence artificielle générale, varie beaucoup dans l’industrie, au point que ses promoteurs semblent pouvoir toujours l’adapter aux nouveaux problèmes qui les intéressent. Comment est-ce possible ?

L’idée originale de l’intelligence artificielle est de recréer l’intelligence humaine à l’aide d’ordinateurs. Mais il n’y a pas de consensus scientifique sur ce qu’est l’intelligence humaine, ce qui explique que la définition de l’IA évolue régulièrement au fil du temps. L’intelligence artificielle générale (AGI) obéit à la même logique : il ne s’agit que d’un re-positionnement, c’est une manière de se différencier des produits et services existants.

OpenAI s’inscrit dans cette grande tradition d’incapacité à définir ce que l’IA signifie vraiment. L’entreprise utilise tout de même une définition explicite : pour elle, les AGI sont des « systèmes autonomes qui surpassent les humains dans la plupart des tâches à valeur économique ». Ils la définissent donc surtout comme des machines d’automatisation du travail. Mais dans certains cas, il arrive que Microsoft et OpenAI parlent d’AGI comme de systèmes qui seraient capables de générer cent milliards de dollars ou mille milliards de dollars. Une telle définition est totalement différente de celle de la machine à automatiser le travail.

Au sein d’OpenAI, il y a aussi une blague qui circule, selon laquelle si vous demandez leur avis à 13 chercheurs, vous obtiendrez 16 définitions différentes de l’AGI. Donc oui, on manque de clarté, et je pense que l’entreprise profite parfois de ce manque de précision pour continuer à faire ce qu’elle veut.

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>> Deux des définitions que vous venez d’évoquer sont néanmoins très liées à des enjeux économiques, et notamment à celle de l’automatisation du travail humain. Pourtant, sans étiquetage des données, sans entraînement humain des systèmes, il n’y aurait pas d’IA. Pourriez-vous résumer quel est le rapport de Scale AI, l’un des sous-traitants essentiels d’OpenAI en annotation de données, aux travailleurs ?

Scale AI est une plateforme qui met en relation les entreprises d’IA avec des travailleurs contractuels pour des tâches telles que l’étiquetage de données, la modération de contenu ou le renforcement à partir du feedback humain (RLHF), quand les gens envoient des requêtes aux modèles et les classent pour essayer d’orienter le type de réponse de ces technologies. Scale AI a ouvert avant l’explosion des LLM, lorsqu’il existait plus de modèles d’IA différents, sur l’idée de fournir du travail humain de haute qualité à bas coût aux entreprises d’IA.

Or, ils ont découvert quasi accidentellement que le Venezuela était un très bon endroit pour trouver ce genre de personnels. Lorsque le pays a traversé une grave crise économique, il a coché trois cases : des personnes très éduquées, une très bonne connexion internet, et des gens désespérés de trouver du travail, donc prêt à s’employer pour des salaires très bas. Cette expérience est un peu devenue leur méthode classique d’intervention, qu’ils ont réutilisée ailleurs. Quand la pandémie a frappé, Scale AI s’est tourné vers tous les pays où les économies se sont retrouvées en souffrance, et où de nombreux travailleurs très qualifiés devenaient disponibles pour des salaires bas, faute de trouver d’autres emplois.

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Sur chacun de ces marchés, l’entreprise a fonctionné de la même manière : elle commence par proposer de bons salaires en échange des tâches d’entraînement, puis quand de nombreuses personnes ont pris l’habitude d’en faire leur source principale de revenu, ScaleAI se met à réduire nettement le montant des rémunérations, ou à mettre les travailleurs en concurrence pour les mêmes tâches. Ils et elles se retrouvent coincés dans des situations franchement instables, incapables de garantir s’ils vont travailler, combien ils gagneront pour leurs tâches, quelles seront leurs heures de travail, le tout sans prestations ni Sécurité sociale.

>> Dans une interview pour le média Synth, vous expliquiez que les employés d’OpenAI n’ont aucun équilibre entre travail et vie privée. Comment comprendre le rapport de cette entreprise au travail ?

Si beaucoup d’entre eux n’ont pas d’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, c’est parce qu’Altman a réussi à créer une ferveur quasi religieuse dans la culture d’entreprise, à la fois pour l’AGI et pour la mission d’Open AI à faire en sorte que l’AGI profite à toute l’humanité. Lorsque vous pensez remplir une sorte d’objectif religieux, il est logique que vous vous y adonniez au maximum. Si vous croyez vraiment que le travail que vous effectuez chaque jour peut soit apporter l’utopie, soit empêcher l’humanité de sombrer dans la dystopie, cela crée des conditions propices au surmenage et à une association complète de votre identité à votre travail.

Cela dit, la façon dont OpenAI positionne ses produits, ou ce qu’elle fait réellement et les impacts qu’elle a sur le travail en général, cela produit surtout de l’exploitation. Tous les travailleurs qui contribuent à la production de ces technologies, partout sur la planète, sont exploités. Comme OpenAI adopte une définition économique de l’AGI, l’entreprise est naturellement encline à produire des technologies qui automatisent des emplois, ce qui est une forme d’exploitation du travail.

À mon sens, s’ils ont choisi cette définition, c’est parce que mesurer ce qui est considéré comme « un travail économiquement viable » est relativement simple. Si vous essayez de créer une AGI, il s’agit d’un objectif plutôt facile à se fixer et à suivre pour savoir si vous avez atteint votre but. C’est également un objectif très pratique si vous voulez gagner de l’argent. Si vos machines sont capables d’effectuer un « travail économiquement viable », les dirigeants paieront pour, et bien, y compris pour automatiser leurs propres travailleurs.

« L’expansion de ces entreprises risque de nous faire retourner à une ère impériale »

>> Outre les enjeux que cela pose en termes de travail, ce type d’orientation a un réel impact environnemental. Sam Altman a par exemple déclaré qu’une « fraction significative » de l’énergie produite sur Terre devrait être allouée à l’IA, quand bien même cette énergie est produite de manière très carbonée aux États-Unis. Pourquoi y a-t-il si peu de réactions sur le sujet ?

Il me semble que le grand public est encore loin d’avoir compris les enjeux que l’IA pose, aussi bien sur le travail que sur l’environnement, ou même sur la recherche en IA. Côté environnemental, en l’occurrence, les data centers ont beau être immenses, ils sont souvent relativement cachés, placés dans des lieux lointains du public, à des endroits que les médias couvrent moins… Tout cela fait que les usagers classiques de l’IA n’ont pas encore pris conscience de ses impacts sur la santé, sur la consommation d’eau, sur l’énergie.

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Ils s’en rendent d’autant moins facilement compte que l’industrie pousse très clairement le discours selon lequel l’intelligence artificielle tomberait du ciel, serait un produit mystique, le résultat d’une forme de magie. Et toute cette rhétorique participe à leur logique impériale.

>> Pourquoi est-ce que la notion d’empire vous a paru nécessaire, pour décrire ces entreprises privées ?

C’était d’abord une manière de mettre en évidence l’ampleur des ambitions de ces entreprises. Elles parlent de domination mondiale, au sens propre, elles consolident de tels pouvoirs économiques et politiques qu’elles deviennent comparables à des empires… Cela permet aussi de souligner que leurs comportements, le fait de revendiquer des ressources qui ne leur appartiennent pas comme étant les leurs, celui d’exploiter d’immenses quantités de main-d’œuvre, celui de monopoliser la production de connaissances, tout cela correspond à des logiques impériales.

L’immense majorité des chercheurs en IA aujourd’hui travaillent pour ou sont financés par l’industrie, ce qui nous empêche de bien comprendre les vraies limitations de ces technologies, puisque les entreprises n’ont aucun intérêt de travailler sur ces sujets. Imaginez ce qui arriverait si la plupart des chercheurs sur le climat étaient payés par les entreprises des énergies fossiles. C’est à peu près la situation dans laquelle nous sommes aujourd’hui dans l’IA : les systèmes ont énormément de défauts, mais moins de 5 % de la recherche produite se penche sur ces problèmes.

Il y a aussi la dimension religieuse, ce récit d’opposition entre les bons et les mauvais empires, où les « bons » auraient besoin de devenir des empires pour vaincre les mauvais, car si les mauvais empires gagnent, alors l’humanité risque sa survie… Toute cette rhétorique ressemble à celle des empires du passé.

Si vous comprenez qu’il s’agit de logiques impériales, alors vous comprenez que la conclusion de l’expansion de ces entreprises est le retour aux empires, soit l’inversion de la tendance vers plus de progrès et de démocratie. En l’occurrence, les fondements de la démocratie sont en train de s’éroder. Pour moi, l’enjeu est vraiment celui-là : comprendre que le risque fondamental est celui de retourner en arrière, vers de nouveaux régimes impériaux.

« Les régulateurs doivent cesser de croire que la Silicon Valley agit pour l’intérêt général »

>> Dans Empire of AI, vous décrivez une fascination des représentants politiques pour Sam Altman et une réticence à réguler l’IA qui rappelle nettement la fascination pour Mark Zuckerberg que Sarah Wynn-Williams décrit dans Careless People (Macmillan, 2025, non traduit). Dans quelle mesure faudrait-il que cela change ?

Les régulateurs devraient apprendre du passé, cesser de croire que l’élite de la Silicon Valley agit dans l’intérêt de la population, du grand public, de la société dans son ensemble. Ils devraient réfléchir de manière très critique à la manière de s’assurer que les entreprises technologiques continuent de fournir leurs services, mais sans bâtir d’empires, car ce sont deux choses différentes.

Les gouvernants devraient réfléchir aux meilleures manières de réglementer les entreprises d’IA, non seulement en se penchant sur celles qui veulent produire des modèles d’IA, mais aussi en encadrant les données sur lesquelles ces entreprises sont autorisées à entraîner leurs modèles ; en se penchant sur l’interprétation des lois sur les droits d’auteur pour protéger le travail des artistes, des écrivains et des créateurs ; en s’intéressant à l’endroit où ces sociétés sont autorisées à construire des centres de données, à la quantité et aux sources d’énergie qu’elles ont droit d’utiliser, à la quantité d’eau douce à laquelle elles ont le droit de recourir. Il faudrait qu’ils régulent le type de protocoles de test auxquels les constructeurs d’IA doivent soumettre leurs systèmes avant de les déployer ; s’intéresser à l’impact de ces systèmes sur les enfants et sur les autres groupes vulnérables…

Très souvent, je finis par entendre que trop de réglementation pourrait faire disparaître l’innovation. C’est un discours trompeur, car en réalité, ne pas réglementer empêche l’innovation. Ces entreprises en sont arrivées à un point où elles n’ont plus aucune raison de faire quoi que ce soit pour l’intérêt public. Ce sont des entités totalement égoïstes, qui freinent clairement l’innovation.

Au cours du premier trimestre de cette année, près de 50 % des financements du capital-risque sont allés à OpenAI et Anthropic : c’est un coût d’opportunité énorme pour le reste du domaine de l’IA, mais aussi pour le reste de l’industrie technologique. Ces entreprises verrouillent une grande partie de l’innovation, ce qui réduit la capacité d’innover dans de nombreux autres domaines.

>> Comment comprenez-vous les récents mouvements d’employés d’OpenAI vers Meta ?

Il y a eu ces discussions autour des 100 millions de dollars de packages offerts par Meta…. À mon sens, ça illustre surtout la folie du montant des capitaux qui circulent dans cet espace. Peut-être que les régulateurs devraient commencer à plafonner les compensations que les entreprises offrent à leurs candidats.

Pour moi, cet épisode illustre à quel point ces entreprises sont dirigées par des personnes à l’ego démesuré, qui se battent les unes contre les autres pour créer leur propre version de l’IA, pour remodeler l’IA à leur image. L’une de mes plus grandes critiques à l’encontre de ces entreprises est qu’elles n’ont aucune structure de gouvernance : ce qu’elles font est purement basé sur les caprices et les décisions prises par la poignée de personnes à leur tête.

>> Comment la démocratie peut-elle se défendre face aux empires de l’IA ?

On a besoin de contestation démocratique depuis la base. Les gouvernants doivent faire leur travail, mais les gens ne peuvent pas attendre qu’ils réagissent, car ces entreprises ont été si efficaces pour capturer les gouvernements que peu de politiciens dans le monde adoptent des positions fortes pour les réglementer.

Des centaines de communautés protestent déjà contre la construction de centres de données, construits sans préoccupation de leur usage d’eau douce. Ces protestations ralentissent déjà leur développement, elles forcent l’ouverture de débats sur la question de savoir si oui ou non nous en avons besoin. D’autres personnes exercent leur droit à la vie privée pour tenter d’empêcher les entreprises d’exploiter leurs données. Des artistes se battent pour tenter d’obtenir de meilleures interprétations de la loi sur les droits d’auteur, ou bien utilisent des outils comme Nightshade, qui permet de faire en sorte que, si les sociétés d’IA utilisent leurs œuvres dans leurs données d’entrainement, alors celles-ci dégradent le modèle.

Il existe de multiples formes de protestation dans lesquelles les gens s’engagent et qui me paraissent être des formes de contestation démocratique. Nous avons autant besoin de cela que de faire en sorte que les régulateurs se réveillent.

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