Nous servons de laboratoire mondial pour les IA. Même celles qui font la guerre.
Arc LLM — article 6
Comme tout le monde, j’ai découvert le début de la guerre entre les États-Unis et Israël contre l’Iran et son régime répressif à travers les infos.
Un détail m’a marquée : un journaliste évoquait l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle pour analyser les frappes en Iran. En filigrane, il mentionnait les liens entre certaines entreprises d’IA et le gouvernement américain.
J’entendais parler, pour la première fois, d’un contrat proposé à Anthropic — un contrat que l’entreprise aurait refusé de signer, notamment en raison des risques d’usage militaire de ses modèles.
À l’inverse, OpenAI a accepté un partenariat avec le Département de la Défense américain pour développer des prototypes d’IA.
C’est à partir de là que j’ai commencé à creuser. Pas les motifs de la guerre, non. Trop désabusée pour chercher les raisons cachées derrière les narrations qu’on nous sert depuis des décennies. À vrai dire, j’ai surtout l’impression que cette guerre a été lancée dans une forme de précipitation, sans anticipation claire, ni stratégie lisible. Ou peut-être existe-t-il un plan… généré par une IA ?
Ma curiosité s’est donc portée sur le rôle de l’IA dans ce conflit.
La promesse d’une guerre « propre »
Les armées utilisent depuis longtemps des technologies pour analyser le renseignement. Rien de nouveau. Mais la guerre moderne produit un volume d’informations impossible à traiter pour un cerveau humain : images satellites, flux de drones, radars, interceptions de communications, données géolocalisées, mouvements logistiques… Face à ce déluge, les militaires cherchent à raccourcir ce qu’ils appellent la kill chain — la séquence qui va de l’identification d’une cible à la décision de frapper.
Collecte de données → Analyse → Identification → Validation politique → Frappe.
L’IA, en accélérant le traitement des données, transforme la nature même de la décision militaire. Quand une analyse qui prenait autrefois des heures est désormais produite en quelques secondes, la pression pour agir devient écrasante. Dans ce contexte, on parle souvent de frappes « chirurgicales » : la technologie permettrait de cibler avec précision un bunker, un centre de commandement, un état-major.
Mais la réalité de la guerre reste brutale. Une bombe guidée reste une bombe. Même quand la cible est identifiée avec précision, les effets de l’explosion ne s’arrêtent pas à la porte du bâtiment. Les erreurs de renseignement existent. Les zones urbaines sont densément peuplées. Les dégâts collatéraux dépassent toujours l’intention initiale.
Une école touchée. Potentiellement 165 à 180 victimes, majoritairement des enfants. Et ce n’est que le début de cette guerre.
Quand la Silicon Valley entre dans la chaîne de guerre
Un autre élément m’a frappée : ces technologies ne sont pas développées par les États, mais par des entreprises privées. OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft — toutes issues du même écosystème : la Silicon Valley. Elles produisent aujourd’hui des outils stratégiques dont les gouvernements ont besoin. Une nouvelle forme d’alliance se dessine, entre États et géants technologiques.
La guerre en Iran a simplement cristallisé cette dynamique, transformant les géants de la Silicon Valley en auxiliaires — consentants ou réticents — d’une nouvelle course aux armements algorithmiques.
Dans ce contexte, la divergence entre Anthropic et OpenAI est révélatrice. Les entreprises d’IA doivent aujourd’hui choisir jusqu’où elles sont prêtes à aller dans leur collaboration avec les gouvernements.
OpenAI, dépendante des data centers de Microsoft, a accepté un partenariat de 200 millions de dollars avec le Pentagone. Une nécessité stratégique : ses coûts exponentiels (110 milliards de dollars levés, valorisation à 840 milliards) et sa dépendance aux infrastructures externes lui laissaient peu de marge de manœuvre pour refuser un accès privilégié aux ressources gouvernementales, malgré les risques réputationnels.
À l’inverse, Anthropic, bien que moins capitalisée (380 milliards de valorisation), a pu se permettre de rejeter les clauses militaires les plus controversées (surveillance de masse, armes autonomes) grâce à une stratégie d’autonomie infrastructurelle : un investissement massif de 50 milliards de dollars dans ses propres data centers et une diversification de ses partenariats.
Cette résistance lui a cependant valu d’être bannie des appels d’offres fédéraux, tandis qu’OpenAI, malgré des garde-fous théoriques, a dû reconnaître son incapacité à contrôler l’usage réel de ses modèles par l’armée.
Derrière ces positions se cachent deux logiques opposées :
OpenAI mise sur une croissance agressive, combinant revenus grand public, licences entreprises et contrats militaires pour rentabiliser ses investissements,
tandis qu’Anthropic parie sur un positionnement considéré comme “éthique” et une croissance ciblée, tout en préparant son indépendance technique.
Pourquoi l’IA reste accessible au grand public ?
Développer une IA avancée coûte extrêmement cher. Il faut financer des supercalculateurs, des dizaines de milliers de GPU1, des data centers énergivores, des équipes de recherche spécialisées très demandées sur ce marché. L’entraînement d’un seul modèle peut coûter plusieurs centaines de millions de dollars. Et une fois le modèle déployé, chaque requête consomme des ressources. Quand des centaines de millions de personnes utilisent ces systèmes, les coûts deviennent astronomiques.
Dans ce paysage, les gouvernements apparaissent comme des partenaires inévitables. Ils ont les budgets, les infrastructures, et un intérêt stratégique direct.
Si le vrai marché de l’IA est celui des États et des entreprises, pourquoi continuer à la proposer à des millions d’utilisateurs ordinaires ?
La réponse est simple, et un peu cynique.
Nous servons de laboratoire mondial. Nous testons les modèles dans des millions de situations imprévues, découvrons des bugs, inventons des usages. Chaque interaction contribue à entraîner les systèmes.
Je le sais d’autant mieux que je fais partie de ces utilisateurs : j’écris régulièrement avec des modèles de langage, j’expérimente leurs limites, leurs biais, leurs capacités. Comme des millions d’autres, je participe à cette phase d’apprentissage collective.
Mais nous remplissons aussi une autre fonction : nous transformons une technologie en standard culturel. Quand des centaines de millions de personnes utilisent un outil, il devient incontournable. Les entreprises doivent l’adopter, les administrations l’intégrer, les gouvernements l’encadrer. C’est exactement ce qui s’est passé avec Internet, les smartphones ou les réseaux sociaux.
Le paradoxe de la souveraineté numérique
Une autre question se pose : celle des données.
OpenAI et Anthropic sont américaines. Elles sont donc soumises au droit américain, bien moins protecteur que le RGPD européen. Dans certaines circonstances, elles peuvent être contraintes de coopérer avec les autorités américaines.
Les États-Unis ont accusé TikTok de menacer leur sécurité nationale, sous prétexte que ByteDance pourrait être forcée de transmettre des données au gouvernement chinois. L’argument est simple : une entreprise nationale peut être soumise à son État.
Mais cette logique fonctionne dans les deux sens. Les entreprises américaines peuvent elles aussi être contraintes de coopérer avec leur gouvernement. Or une grande partie de l’infrastructure mondiale de l’IA est aujourd’hui contrôlée par quelques entreprises américaines. Ce qui est plus dérangeant, c’est que la frontière entre innovation technologique et souveraineté politique devient toujours plus floue.
L’Europe, malgré le RGPD, reste dépendante des infrastructures américaines — par manque d’alternatives viables, mais aussi par habitude. Cette plateforme sur laquelle vous lisez ces lignes en est un exemple : nous préférons souvent la commodité à la souveraineté, faute de solutions locales convaincantes.
Une transformation qui ne fait que commencer
La guerre contre l’Iran ne marque peut-être pas l’avènement d’une guerre entièrement automatisée. Mais elle pourrait symboliser autre chose : le moment où l’IA devient une composante structurelle de la décision militaire.
L’IA analyse. L’humain valide. La machine accélère. Et cette accélération change la manière dont les guerres sont menées.
Pour ma part, cette prise de conscience a aussi un effet plus personnel. Quelques années se sont écoulées depuis l’émergence des IA et leur évocation / utilisation (active ou passive) systématique dans notre quotidien. J’ai constaté, comme beaucoup, une stabilisation des modèles — notamment des LLM2, devenus plus prévisibles, plus fiables… et aussi plus ennuyeux, fades et répétitifs. Un peu comme Internet, finalement.
La phase créative, un peu folle, propice à l’exploration singulière, où les LLM généraient des réponses imprévisibles (parfois géniales, souvent absurdes), a vite laissé place à la normalisation et aux garde-fous. Et je dois l’avouer : cela me rend parfois nostalgique d’une époque qui n’est pourtant pas si lointaine.
Sources :
- Reuters, Pentagon clashes with Anthropic over military AI use, 2026.
- The Guardian, Anthropic and the Pentagon: dispute over military use of AI, 2026.
- The Verge, OpenAI signs $200 million contract with the U.S. Department of Defense, 2025.
- United Nations – Office of the High Commissioner for Human Rights (OHCHR), UN experts condemn deadly missile strike on girls’ school in Iran, 2026.
- ABC News Australia, Satellite imagery analysis of the Minab school strike, 2026.
- Wikipedia, 2026 Iran War; 2026 Minab school airstrike; Attacks on Iranian schools during the 2026 war.
- Electronic Frontier Foundation (EFF), Analysis of OpenAI’s Pentagon deal and AI surveillance concerns, 2026.
Un GPU est un processeur spécialisé dans les calculs massivement parallèles. Contrairement au CPU (le processeur classique d’un ordinateur), qui traite des tâches complexes une par une, le GPU peut effectuer des milliers de petits calculs simultanément.
Large Language Model