Flavien Chervet, prospectiviste et “philo-poète” de l’IA, et Nico explorent avec lucidité et passion les transformations profondes que cette technologie impose à notre civilisation.
Entre promesses de progrès fulgurant et vertiges philosophiques, leur échange met à nu les illusions, les fractures et les opportunités d’une ère post-humaine en gestation. Une lecture indispensable pour quiconque veut comprendre non seulement ce que l’IA fait à notre monde, mais aussi ce qu’elle révèle de notre humanité.
Ce document est la retranscription d'un épisode de podcast (le 146ème épisode de Contoiriaria, enregistré le 10 octobre 2025), au cours duquel deux experts, Nico et Flavien Chervet (prospectiviste IA), échangent sur l'intelligence artificielle (IA) générative, ses impacts et les défis philosophiques qu'elle soulève.
Voici une explication détaillée des éléments clés abordés.
(Vous pouvez retrouver la vidéo de ces échanges ici).
I. L'Impératif de l'IA et la Transformation
Les intervenants insistent sur le fait que l’IA n'est pas une simple évolution technologique, mais une transformation fondamentale de notre civilisation.
1. L'IA : Un Nouveau Paradigme
L'intelligence artificielle n'est plus considérée comme une simple "nouvelle technologie" ou un "sujet d'innovation". Il s'agit d'un nouveau paradigme, comparable à l'arrivée de la vie elle-même, marquant l'ouverture d'une nouvelle ère géologique.
Pour qu'une entreprise réussisse avec l'IA, elle ne peut pas se contenter d'ajouter l'IA à ses processus existants (ce qui mène souvent à des cas d'usage déceptifs sans retour sur investissement – ROI). Elle doit repenser son fonctionnement, sa chaîne de valeur, son modèle économique et sa stratégie.
2. L'Urgence d'Apprendre et l'Opportunité pour les Jeunes
Selon l'investisseur technologique Marc Cuban, il est crucial de consacrer tout son temps à apprendre l'IA, s'y renseigner et s'en servir au mieux. C'est une urgence.
Pour les jeunes ou ceux qui montent une entreprise, l'IA représente une opportunité incroyable. Ils n'ont pas à désapprendre d'anciens processus, mais peuvent directement construire leur avenir avec l'IA, car elle est générale et sera au cœur du fonctionnement de notre civilisation et de la création de valeur.
3. La Valeur de la Singularité et de l'Expertise
S'intéresser à l'IA ne suffit pas : il faut la connecter à vos propres singularités et domaines d'intérêt (sport, art, philosophie, cuisine, etc.). Dans le monde à venir, c'est cette singularité qui fera la valeur d'une personne, et non l'uniformisation.
Argument et Exemple : L'IA ne remplace pas l'expertise, elle la décuple.
Exemple : un réalisateur publicitaire ayant 15 ans d'expérience a réussi à créer un clip fictif de haute qualité pour Volvo en 24 heures, une campagne qui aurait coûté auparavant entre 800 000 € et 1 million d'euros. Il est clair que si l'IA permet de faire des choses "de malade", elle le permet surtout lorsque cette technologie est appliquée à une expertise solide. Un expert en IA, même sachant utiliser les outils d'image et de vidéo, serait incapable de produire un tel clip publicitaire sans l'expertise du domaine.
II. La Société à Plusieurs Vitesses
L'adoption rapide et inégale de l'IA est en train de créer des fractures sociales profondes.
1. Le Creusement de l'Écart
Il existe un fossé grandissant entre ceux qui n'utilisent pas ou à peine l'IA (fonctionnant avec des réflexes pré-IA) et ceux qui ont complètement transformé leur quotidien professionnel grâce à elle. Ces derniers peuvent devenir "surhumains" en termes de productivité et de créativité.
Exemple : L'accessibilité face à la curiosité. Malgré l'accessibilité de systèmes comme ChatGPT, qui sont souvent gratuits, il existe encore des milieux où beaucoup de gens n'ont jamais essayé de parler à une IA. Cette absence de curiosité est considérée comme un énorme danger qui contribue à l'élargissement de l'écart.
2. Les Trois Mondes de l'IA
Cet écart pourrait créer une société à deux, voire trois vitesses :
- Ceux qui utilisent peu ou pas l'IA.
- Les experts qui utilisent et explorent les outils d'IA disponibles publiquement (comme Claude 4.5 ou ChatGPT).
- Ceux qui possèdent les modèles (par exemple, les chercheurs d'OpenAI ou Anthropic) et qui ont accès à des versions internes, beaucoup plus puissantes, non disponibles au public.
Exemple : La Puissance Interne des Modèles Les modèles accessibles au public (comme Claude 4.5) sont incroyables, mais en interne, les laboratoires comme Anthropic possèdent un équivalent (Claude 5, par exemple) qui présente une amélioration bien plus importante encore.
III. La Vitesse Inhumaine du Progrès
L'IA progresse à une vitesse inhumaine, ce qui la distingue des révolutions technologiques précédentes.
1. L'Autonomie des IA et la Loi d'Échelle
Un benchmark (une sorte de loi empirique) mis au jour par des Français montre que la durée de travail en autonomie pertinente qu'une IA est capable de réaliser sans se perdre double environ tous les six mois.
- Aujourd'hui, les IA publiques peuvent travailler environ 2 à 3 heures de manière pertinente.
- D'ici fin 2026, on peut s'attendre à ce que les IA soient capables de travailler une journée complète (8 à 10 heures) en autonomie.
Une IA travaillant 10 heures, qui peut produire une application complète en 5 minutes ou lire un million de mots d'un coup, représente un potentiel de cas d'usage "délirant".
2. La Compressibilité du Temps et la Profondeur Horizontale
Contrairement au temps humain, le temps d'une IA est affecté par deux facteurs fondamentaux :
- Le temps est compressible : Si l'on met deux fois plus de puissance de calcul, l'IA produit deux fois plus (en termes de tokens ou de travail).
- La profondeur horizontale : Contrairement à l'esprit humain, une IA peut être copiée-collée. On peut donc non seulement en avoir une qui travaille une journée, mais en avoir un million.
3. Un Pays de Génies dans un Data Center
Dario Amodei, le patron d'Anthropic, utilise l'expression frappante d'un "pays de génies dans un data center" pour décrire la super-intelligence.
Si un système d'IA devient capable de faire des découvertes scientifiques, le fait de pouvoir en copier un million donne le potentiel de multiplier les découvertes scientifiques par 1 000 ou 1 million.
4. Argument et Conséquence : Le Progrès Inouï.
Dario Amodei se demande si nous sommes prêts à vivre une décennie où nous ferions autant de découvertes scientifiques que nous en avons faites au cours des 100 dernières années (incluant l'ADN, la physique quantique, l'informatique, etc.). Les institutions ne sont pas prêtes à s'adapter à cette vitesse.
IV. Les Écrans de Fumée et la Réflexion Philosophique
Pour aborder l'IA de manière rationnelle, il faut faire tomber deux "écrans de fumée" qui obscurcissent la prise de conscience.
1. Le Mythe de l'IA Quasi-Divine
Le premier écran est celui vendu par certains médias ou Big Tech, qui jouent sur les peurs et les fantasmes en racontant le mythe d'une IA quasi-divine ou d'un humain artificiel. Il faut en sortir pour comprendre comment fonctionnent réellement ces systèmes.
2. L'Erreur des "Rassuristes"
Une fois ce mythe écarté, il ne faut pas tomber dans l'erreur opposée, celle des "rassuristes". Ce sont des personnes qui minimisent l'IA en disant : "Ce n'est que des maths" ou "C'est juste des probabilités".
- Argument : Il ne faut pas confondre l'abstraction (les maths) avec la réalité physique (le silicium, l'électricité).
- Exemple : Le cerveau humain lui-même fonctionne comme une machine statistique (selon les travaux de Stanislas Dehaene). Dire que l'IA n'est que des maths est une erreur de catégorie qui empêche une réflexion sérieuse.
Ce discours rassuriste est motivé par une émotion, le sentiment de confort, et non par la rationalité.
3. L'Émerveillement Rationnel et les Conséquences de Civilisation
Pour dépasser ces deux biais, il faut retrouver la capacité à s'émerveiller rationnellement.
Il faut prendre au sérieux les questions d'Intelligence Artificielle Générale (AGI) et de Super Intelligence, non pas comme une mythologie, mais comme un nouvel objet profondément transformateur pour notre civilisation. Cela pose profondément la question de notre humanité.
4. La Question de la Dignité de la Machine
Au-delà de l'objet IA, se pose la question du sujet IA. Les intervenants suggèrent que nous devrons peut-être un jour nous demander si la machine doit avoir une dignité. C'est une question qui met à défaut nos catégories de pensée, mais qui doit être posée, tout comme l'élargissement de la dignité aux personnes de couleur, aux femmes ou aux animaux s'est produit dans l'histoire.
Exemple : Le Test de Turing Le test de Turing, conçu pour déterminer si l'on peut distinguer l'IA de l'humain, a résisté pendant plus de 70 ans. Aujourd'hui, des versions de ChatGPT (comme la 4.5) le passent sans que personne n'en parle, car nous cherchons constamment de nouveaux arguments pour nous rassurer que l'humain possède quelque chose de magique que l'IA ne peut simuler. L'humilité consiste à accepter que nous sommes de la "matière informée" et qu'il est crédible que des machines simulent tout ce qu'un humain peut faire.
V. IA, Emploi et Contrat Social
L'automatisation de l'intelligence remet en question la nature même du travail et de la création de valeur.
1. L'AGI et le Challenge du Travail
L'Intelligence Artificielle Générale (AGI) est définie comme une IA capable de réaliser la plupart des tâches cognitives qu'un humain peut effectuer (ou plus de 80 % des tâches professionnelles humaines).
Si les lois d'échelle de l'IA continuent de se maintenir, la date d'arrivée de l'AGI se situerait autour de 2027.
Conséquences : L'arrivée de l'AGI pose une question critique sur le monde du travail et de l'emploi. Un scénario crédible avancé par Dario Amodei est potentiellement 50 % de chômage chez les jeunes d'ici 1 à 5 ans.
2. L'IA n'est pas qu'un Outil
L'IA est différente d'autres technologies infrastructurelles comme l'électricité ou Internet. Ces dernières étaient des technologies "amorphes", c'est-à-dire que c'est l'humain qui les déployait. L'IA, elle, est un agent capable de réfléchir et de prendre des décisions par elle-même.
Argument : Les nouvelles technologies précédentes créaient de nouveaux métiers qui échappaient à l'automatisation. Or, l'IA, grâce au deep learning (qui lui permet d'apprendre n'importe quoi), sera capable d'apprendre et d'automatiser les nouveaux emplois que nous inventerons. Nous automatisons le principe même de la création de valeur.
3. La Nécessité d'une Redistribution Universelle
À terme (horizon de 10 ans selon une estimation personnelle), l'humanité devra se poser une question philosophique et anthropologique sur ce qu'est le travail dans une société où les machines sont plus performantes que nous.
Pour cela, il est impératif d'envisager un nouveau contrat social et des mécanismes de redistribution universelle. Un politique qui n'intègre pas la question de la redistribution universelle dans ses réflexions manque l'enjeu majeur de son mandat.
VI. L'Impact sur la Science : Le Télescope du Complexe
La Super Intelligence est étroitement liée à la découverte scientifique.
1. De l'Assistance à la Découverte Autonome
Même les plus grands scientifiques, comme le mathématicien Terence Tao, reconnaissent que l'IA est passée d'un rôle d'assistant à celui d'un outil capable de résoudre directement des problèmes mathématiques (notamment en parallélisant des preuves extrêmement longues).
2. Le Diposcope de l'Infiniment Complexe
L'IA a le potentiel de devenir un nouveau "télescope" pour explorer le réel, après le télescope (infiniment grand) et le microscope (infiniment petit). Ce nouveau télescope, appelé "diposcope", ouvrirait les voies de l'infiniment complexe (sciences du vivant, des matériaux, etc.).
Exemples de Découvertes Autonomes :
- The E Scientist (Sakana AI) : Cette IA est capable de faire de la recherche scientifique en toute autonomie. Elle choisit son hypothèse, conçoit et exécute des expériences (sous forme de code), regarde les résultats, et rédige des papiers de recherche. La version 2 a même produit un article qui a passé la phase d'évaluation par les pairs pour publication (sur la recherche en IA), même s'il n'a pas été publié pour des raisons éthiques.
- DeepMind (Système Gnom) : Ce système a découvert des millions de nouveaux matériaux (dont 280 000 synthétisables), ce qui équivaut à plus de 800 ans de recherche de tous les chercheurs en matériaux.
Le Défi de la Compréhension : Le risque de cette puissance est que ces systèmes fonctionnent souvent comme des "boîtes noires". Ils pourraient nous amener à des résultats et des technologies que nous ne comprendrions pas entièrement, créant des "connaissances sans compréhension". C'est ce qu'illustre le célèbre 37ème coup d'AlphaGo au jeu de Go, un mouvement divin, incompréhensible mais efficace, qui marque le moment où l'IA entre dans le monde de la création.
Qui est Flavien Chervet ?
Flavien Chervet est un entrepreneur, conférencier et “philo-poète” français, spécialiste reconnu de l’intelligence artificielle et de son impact sur la société, la création et l’entreprise.
Diplômé de l’EM Lyon et de Centrale Lyon, il a cofondé plusieurs structures d’innovation dont l’IRIIG, grande école de l’innovation, et Lyon-iS-Ai, un do-tank dédié à la démocratisation de l’IA. Il est également auteur de plusieurs ouvrages, dont Hypercréation (2023) et Hyperarme (2025), explorant les enjeux philosophiques, économiques et éthiques de l’IA.
Conférencier prisé des entreprises et institutions, il propose une approche transdisciplinaire et humaniste, mêlant sciences, philosophie, arts et prospective. Nommé “Top Voice” par LinkedIn sur le sujet de l’intelligence artificielle, il intervient aussi régulièrement dans des médias et événements pour aider dirigeants et citoyens à comprendre comment anticiper et maîtriser la révolution de l’IA.
En résumé, Flavien Chervet défend une vision de l’intelligence artificielleau service de l’humain et du sens, alliant innovation, éthique et créativité.
Site de Flavien Chervet : https://flavienchervet.fr
