Auteure : Meredith Whittaker, présidente de la Signal Foundation
Format : entretien, mené par Gilles Gressani
Partie I — Dans les mâchoires des prédateurs (p. 49)
Source : Le Grand Continent, 1ᵉʳ novembre 2025 — « Bulle de l'IA : "70 % du cloud est contrôlé par trois entreprises américaines" »

Point de vigilance factuel. Le sommaire du livre confirme l'attribution du chapitre à Whittaker et sa position (juste après celui de Klay), mais je n'ai pas trouvé en ligne de texte distinct portant exactement le titre du chapitre. Cet entretien du 1ᵉʳ novembre 2025 correspond très fortement par le thème — je le traite comme la source la plus probable, retitrée pour le livre, à vérifier contre le texte imprimé.

Thèse centrale

Ce que l'on appelle « IA » n'est pas une rupture technologique mais la continuation, par d'autres moyens, du modèle économique publicitaire et de surveillance des plateformes des années 2010 : ce sont les infrastructures de calcul et les gisements de données déjà accumulés par Google, Facebook, Amazon et Microsoft qui ont rendu le deep learning pertinent à cette échelle. Cette concentration produit aujourd'hui un rapport de dépendance structurel — une « vassalisation heureuse » — où même les acteurs qui semblent indépendants (États, institutions, start-up européennes comme Mistral) restent branchés sur une infrastructure cloud américaine. La souveraineté numérique n'est donc pas d'abord une question de discours ou de règlement sur le papier, mais de choix d'infrastructure concrets.

Comment le deep learning est devenu synonyme d'IA

Dans les années 1990, les plateformes se sont développées selon une logique non réglementée : capturer l'effet de réseau, atteindre l'échelle, monétiser par la publicité et la surveillance.
Au début des années 2010, Google, Facebook, Amazon et Microsoft disposaient déjà des capacités de calcul et des masses de données nécessaires — construites pour ce modèle publicitaire, pas pour l'IA.
Le deep learning, approche marginale jusque-là (travaux sur la rétropropagation de Yann LeCun dans les années 1980), redevient pertinent parce qu'il peut désormais être testé à l'échelle de ces plateformes — d'abord sur les algorithmes de recommandation (YouTube).
Conclusion de Whittaker : l'IA actuelle n'est « pas vraiment une innovation », mais une captation de marché fondée sur un modèle de surveillance déjà en place.

L'illusion de la concurrence

Des start-up (Mistral en Europe) construisent des modèles compétitifs, mais l'accès au marché reste médié par les hyperscalers : hébergement, licences, tarification. Beaucoup de start-up ne font que revendre ChatGPT sous une autre interface — dépendantes des décisions d'OpenAI/Microsoft. Aucun marché n'égale aujourd'hui la domination américaine sur l'infrastructure de l'IA.

Une bulle spéculative, mais un levier géopolitique

Valorisations sans rentabilité, dépenses d'investissement déconnectées des promesses tenues ; schémas de dette circulaire (Nvidia investit dans OpenAI, dont la valorisation soutient en retour celle de Nvidia). Malgré cette bulle, l'IA reste un outil de contrôle stratégique : 70 % du marché mondial des infrastructures cloud est contrôlé par trois entreprises américaines — un avantage géopolitique pleinement intégré par le gouvernement et le secteur privé américains.

La « vassalisation heureuse »

Terme proposé en réponse à une relance de Gressani pendant l'entretien : gouvernements, institutions et start-up européennes de l'IA continuent de fonctionner sur une infrastructure américaine, quels que soient les outils ou tarifs affichés en surface. Illustration concrète : une panne du cloud Amazon met environ 30 % d'Internet hors service ; une infrastructure « cloud européenne » repose souvent elle-même sur Amazon DynamoDB ou un service équivalent hébergé chez AWS.

Que faire ? Le levier du RGPD

Le RGPD, appliqué de façon stricte, pourrait couper les flux de données qui alimentent la publicité de surveillance et donc la concentration de pouvoir — la solution existe déjà sur le papier. Ce qui manque, selon Whittaker, c'est la volonté politique : chacun préfère s'attribuer le mérite d'avoir réglementé sans utiliser réellement les leviers disponibles, par peur du coût de s'opposer frontalement au pouvoir en place. Mécanisme et conséquences non détaillés dans l'entretien — question ouverte.

Les failles de sécurité des « agents IA »

Une étude d'Anthropic montrerait que 250 documents « contaminés » suffisent à créer une faille exploitable dans un LLM — impossible à assainir complètement une base de données aspirée en vrac sur Internet. Les « agents » (terme marketing pour des automatisations à large accès) nécessitent un accès quasi total aux données personnelles, y compris Signal, où le chiffrement devient sans objet si un agent dispose d'un accès local à l'appareil.

Lien avec les autres chapitres

Ce chapitre suit Néo-royalisme (Goddard & Newman) et Le Colisée numérique (Klay) : il en constitue le socle matériel et infrastructurel. Là où Goddard et Newman décrivent une logique politique de patronage et Klay son versant psychologique, Whittaker montre la dépendance technique concrète — la « vassalisation heureuse » — sur laquelle ce nouvel ordre peut s'appuyer. Précède Recolonisation (Albertus), qui déplace cette même logique de dépendance du terrain numérique vers le terrain physique : la terre.

Concepts clés

Souveraineté Vassalisation heureuse Bulle de l'IA

Point de vigilance

Whittaker parle depuis une position engagée (présidente de la Signal Foundation, ancienne de Google, cofondatrice de l'AI Now Institute) : sa lecture de l'histoire de l'IA comme pur sous-produit du modèle publicitaire est cohérente et bien documentée, mais elle minimise volontairement les avancées propres au deep learning pour appuyer sa thèse politico-économique. Le chiffre « 70 % du cloud mondial » et l'anecdote des « 250 documents contaminés » sont cités de mémoire dans l'entretien, sans référence précise vérifiable à ce stade.