Titre original : Aucun « New Deal » pour OpenAI
Auteur original : Will Manidis
Traduction : Peggy, BlockBeats

Note de l’éditeur : Aujourd’hui, OpenAI publie « Une politique industrielle pour l’ère de l’intelligence ». Le document tente de répondre à une question qui s’approche : lorsque l’IA transforme la production, l’emploi et la structure de la répartition, comment le contrat social sera-t-il redéfini ?

Ce document fournit un ensemble de cadres de politique publique qui semblent complets : fonds de richesse publique, filet de sécurité sociale, participation des travailleurs, infrastructures énergétiques et parcours de reconversion. Mais ce qui mérite vraiment l’attention, ce ne sont pas ces propositions elles-mêmes, c’est la tension sous-jacente qu’elles révèlent : une industrie technologique en train de devenir un fournisseur d’infrastructures essaie de participer à la répartition « sur le mode de la suggestion », sans être prête à assumer les responsabilités et les coûts correspondants.

L’article suit cette ligne de pensée et démonte le document point par point : d’un côté, presque chaque proposition correspond à une voie politique existante, mais déjà bloquée dans la politique réelle ; de l’autre, le document insiste à répétition sur « possible », « devrait », « peut être discuté », tout en manquant de toute promesse concrète venant de l’entreprise elle-même — que ce soit sur les impôts, la cession de capital ou des contraintes institutionnelles. Il propose des résultats, tout en évitant les mécanismes et les structures de pouvoir indispensables pour les obtenir.

Plus important encore, ce document semble reposer sur une prémisse qui n’existe pas : on pourrait lisser une redistribution structurelle par le dialogue, des ateliers et une conception progressive des politiques. Or, l’histoire n’a jamais été ainsi. Des réformes du New Deal aux évolutions institutionnelles dans des secteurs clés comme l’énergie, le rail et les communications, ce qui pousse véritablement à reconstruire le « contrat social », ce n’est souvent pas le consensus, mais les concessions et la rééquilibration après les conflits.

Dans le même temps, les forces de réaction réelles sont déjà apparues : de la résistance aux centres de données au niveau local aux législations transétatiques et à l’organisation communautaire, les coûts de l’IA sont perçus et supportés par des groupes précis, tandis que les bénéfices sont très concentrés chez un petit nombre d’entreprises. Cette asymétrie se transforme en problème politique.

Ainsi, ce n’est pas seulement un document de politique publique : c’est aussi une posture de négociation. Et c’est là que le cœur du problème devient clair : lorsque l’industrie de l’IA cherche à endosser un rôle de « fournisseur d’infrastructures », est-elle disposée, comme les secteurs clés de l’histoire, à céder volontairement une partie des intérêts afin d’obtenir stabilité institutionnelle et acceptation sociale ?

Sinon, la fenêtre d’opportunité finira par se refermer.

Voici le texte original :

Aujourd’hui, OpenAI publie une note de politique. Il s’agit d’un document de treize pages intitulé « Une politique industrielle pour l’ère de l’intelligence ». À tous points de vue, c’est un texte politique longuement réfléchi, qui espère être pris au sérieux.

Contrairement à beaucoup d’autres publications d’OpenAI, cette fois-ci, le document a manifestement été conçu pour la « diffusion imprimée ». L’ensemble du PDF est soigneusement mis en page, prêt à être imprimé sur un papier glacé, et fait l’aller-retour entre les mains d’un groupe de lobbyistes bien habillés dans le salon d’un club très huppé — qui gardent, à la main, un verre de Negroni sans alcool à 18 dollars, une Rolex au poignet, et un bracelet Whoop sur l’autre.

En même temps, ces documents seront apportés au cœur du pouvoir à Washington D.C. par des lobbyistes pro-IA récemment afflués. Ces personnes portent des costumes neufs, vivent dans des appartements haut de gamme autour de Dupont Circle, et posent ce document sur les bureaux de divers parlementaires clés.

Dans la première partie de « Notre dilemme intelligent » que j’ai écrite en février de cette année, j’avais déjà évoqué les changements en train de se produire à la base : le conseil municipal de New Brunswick a rejeté à l’unanimité la construction d’un centre de données ; des centaines de personnes sont descendues dans la rue pour tenter de freiner l’avancée de l’infrastructure IA ; à New Delhi, des dirigeants d’entreprise relativisent encore l’impact sur l’emploi que l’IA pourrait provoquer, tandis que le public américain est déjà en train de se préparer à d’éventuels conflits. J’avais aussi mentionné que 188 organisations issues de deux États coordonnent une action en justice, et que près de 8B de dollars de projets liés à l’IA ont été bloqués ou reportés.

Je l’avais déjà averti : les problèmes auxquels cette industrie est confrontée ne se résolvent pas avec de simples discours d’apaisement habituels.

L’article avait en réalité une deuxième partie. Je l’avais diffusé de manière circulante en privé, à plusieurs personnes concernées travaillant dans différents laboratoires et au sein du gouvernement américain. Dans cette partie-là, je faisais une « simulation » extrêmement détaillée : en supposant qu’une petite poignée d’acteurs très organisés pourrait, par des méthodes de violence asymétrique, retarder, voire détruire l’écosystème IA des États-Unis.

Par la suite, j’ai fini par me forger un jugement clair : il n’existe aucune façon sûre de publier ce contenu au grand public. Mais il a déjà été distribué à suffisamment de personnes, et à des positions suffisamment importantes, pour qu’une grande partie d’entre elles l’ait lu.

On peut donc comprendre le document d’OpenAI comme une réponse à une vague de sentiments anti-IA qui se propage rapidement dans l’ensemble du pays et traverse les lignes partisanes. Mais il est évident que ce n’est pas une « déclaration d’apaisement » au sens classique du terme.

Et, sans aucun doute, c’est aussi l’un des documents les plus bizarres que le secteur technologique ait produits jusqu’ici.

I. Les dirigeants de l’IA doivent user avec prudence de la comparaison avec « le New Deal »

Dès l’ouverture, le mémo d’OpenAI met en référence l’ère progressiste (Progressive Era) et le « New Deal » pour expliquer comment la société pourrait traverser la période de transition de l’IA.

L’ère progressiste et le New Deal ont effectivement contribué à reconstruire le contrat social après avoir aidé la société à remodeler le monde grâce à l’électricité, aux moteurs à combustion interne et à la production de masse.

Ce récit n’est pas nouveau. Dieu sait que Less Wrong utilise déjà et re-utilise ce cadre depuis longtemps. Mais il mérite d’être scruté sérieusement, car « l’histoire » qu’il mobilise n’est pas l’histoire que les gens ont réellement vécue.

Le New Deal n’est pas un produit d’une coopération pacifique entre capital et travail. Il n’est pas né dans des salles de réunion à Washington, et ce n’est pas le résultat d’une discussion entre leaders de l’industrie et décideurs politiques sur la manière de « partager la prospérité ». Le New Deal, fondamentalement, est un « compromis » conclu après des décennies de violence industrielle. Cette violence : une pression exercée par des travailleurs organisés sur le capital — ils en ont saigné, voire payé de leur vie, puis ont accumulé assez de puissance politique pour forcer la mise en œuvre de cet arrangement institutionnel.

En 1892, les gardes Pinkerton ont exécuté par balles 11 ouvriers sidérurgistes à Homestead ; en 1897, la police a abattu de dos 19 mineurs sans armes à Latimer ; en 1911, dans un incendie d’usine de chemises à col triangulaire, 146 ouvriers couturiers ont été brûlés vifs — parce que les dirigeants avaient verrouillé les sorties ; en 1914, la Garde nationale a mitraillé un campement de tentes à Ludlow et l’a incendié, causant 25 décès, dont 11 enfants ; Rockefeller a même payé directement la solde de ces soldats ; en 1921, 10k mineurs armés et 3000 personnes se sont affrontés sur la Blair Mountain pendant cinq jours, consommant plus d’un million de balles, allant jusqu’à utiliser des bombardiers militaires, et au final 925 mineurs ont été poursuivis pour trahison ; en 1937, la police a abattu 10 grévistes de la Republic Steel le jour du Memorial Day.

Frances Perkins a vu de ses propres yeux des femmes de l’usine Triangle sauter par les fenêtres, puis a passé trente ans à construire progressivement le système institutionnel qui a soutenu le New Deal. Je ne partage pas l’idée de terrorisme, et je l’ai dit clairement. Mais si, en discutant du New Deal, on ignore volontairement qu’il s’est formé dans un contexte de conflit intérieur et de quasi-insurrection, alors cette discussion est en elle-même absurde.

La semaine de travail de 40 heures n’est pas un résultat volontaire de la part du capital : c’est quelque chose que ces personnes, prêtes à risquer d’être abattues, emprisonnées, voire accusées de trahison, ont « arraché » au capital ; le National Labor Relations Act (Wagner Act) n’est pas un cadeau d’une élite du capital éclairée, mais un texte imposé et poussé à être adopté dans le contexte où les patrons embauchaient des milices privées pour tirer sur leurs propres employés ; le système de sécurité sociale n’est pas non plus un consensus : c’est le minimum de concessions fait par le capital pour éviter une révolution armée ; l’action antitrust n’a pas été initiée par Standard Oil de son propre chef : le gouvernement s’est rendu compte que, après avoir vu leurs tentatives de corruption visant des parlementaires des États, s’il ne faisait rien, la République elle-même risquait de s’effondrer.

Quand OpenAI invoque cette histoire, elle appelle en fait un processus : dans ce processus, elle devrait être la partie ciblée, même si elle ne s’en rend peut-être pas compte elle-même. La formation du New Deal vient du fait que, face aux forces organisées de l’industrie, aux pressions électorales et à une « menace de violence crédible », elle a été contrainte d’accepter ces concessions pour éviter que la révolution n’éclate. Les concepteurs de ces institutions n’ont pas pris le temps de demander son avis à Andrew Carnegie sur le « contrat social » ; ils ont agi après avoir été témoins de la répression armée des travailleurs par le dispositif privé de Carnegie.

Et dans ce document, d’une part, il cite les « conditions » de l’époque où une refonte institutionnelle était possible, mais il ne reconnaît absolument pas la source des forces qui ont rendu tout cela possible. Il sous-entend une hypothèse étrange : que nous pouvons atteindre les mêmes fins par le dialogue, des séminaires, des échanges par e-mail, voire des points API.

Mais ce n’est pas comme ça que ça marche. L’histoire n’a jamais été ainsi. Le New Deal n’a jamais été un PDF, et il faut arrêter de le traiter comme un PDF.

II. Que disent vraiment ces « propositions »

Je veux décomposer ces propositions plus en détail, parce que ce qu’elles révèlent est très intéressant. Chaque recommandation formulée dans le texte peut en réalité être retrouvée dans une version législative correspondante : ces projets de loi ont été proposés, discutés, puis n’ont pas abouti. Ce document ne fait presque aucune mention de cette histoire lorsqu’il assemble ces propositions, mais c’est justement cette absence qui nous donne une fenêtre pour observer la situation actuelle.

Le document reconnaît aussi un risque : les bénéfices économiques apportés par l’IA pourraient être fortement concentrés entre les mains de quelques entreprises, comme OpenAI.

Et l’une des concessions les plus « étranges » d’OpenAI est celle-ci : d’un côté, elle pourrait capter une grande partie des retours générés par l’IA ; de l’autre, elle publie, avec une posture assez « humble », un document discutant des concessions qu’elle pourrait faire au public. Le problème, c’est de savoir si cette posture est réellement une stratégie de négociation efficace, ce qui n’est pas évident.

Le document écrit : ces idées constituent notre contribution initiale à cet effort, mais ce n’est qu’un commencement. OpenAI est en train de : (1) collecter et organiser des retours par e-mail ; (2) mettre en place des projets pilotes, offrir des bourses et financements de recherche jusqu’à 100k dollars, ainsi que des plafonds API jusqu’à 1M dollars, afin de soutenir des recherches sur les politiques concernées ; (3) organiser une série de discussions lors du futur OpenAI Workshop qui s’ouvrira à Washington D.C. en mai.

Mais la réalité est que ce document ne promet aucun apport de capital supplémentaire. Pour une entreprise dont le revenu annuel est d’environ 25 milliards de dollars et qui prépare un IPO approchant les 1000 milliards de dollars, une subvention de l’ordre de 100k dollars représente une erreur d’arrondi.

La plus grande « concession » du document, en réalité, ce sont des crédits API — c’est-à-dire des quotas d’utilisation de ses propres produits. Fondamentalement, il s’agit d’OpenAI qui distribue sa « monnaie » à un coût proche du coût marginal. Autrement dit, il fournit un « bon de réduction » pour sa propre boutique, mais le décrit comme un investissement public.

Ensuite viennent des propositions concrètes : donner aux travailleurs une voix pendant la transition de l’IA pour améliorer la qualité et la sécurité du travail. Cela inclut la création de mécanismes formels permettant aux employés de collaborer avec la direction, afin de s’assurer que l’application de l’IA améliore la qualité des postes, renforce la sécurité et respecte les droits du travail.

En substance, ce passage décrit « un syndicat ». Mais dans un document de treize pages entières, le mot « union (syndicat) » n’apparaît qu’une seule fois.

Historiquement, le mécanisme qui a réellement permis aux travailleurs de collaborer formellement avec la direction, c’est la négociation collective (collective bargaining). Et c’est précisément ce mécanisme qui a engendré le New Deal et le système ultérieur des droits des travailleurs. Mais ce document ne mentionne pas la négociation collective.

Il décrit les résultats produits par un travail organisé — la voix, la participation, des contraintes sur les déploiements nuisibles — tout en évitant délibérément de mentionner les conditions préalables qui ont généré ces résultats : le pouvoir.

Si les travailleurs ne peuvent pas obtenir une voix dans le déploiement de l’IA via la participation institutionnelle, ils finiront par obtenir ce pouvoir par l’action organisée, jusqu’à ce que l’entreprise ne puisse plus déployer l’IA en contournant les travailleurs. Le document propose une « conclusion », mais ne fournit aucun mécanisme capable de la réaliser.

Ce n’est pas un hasard. Toute politique transpartisane tentant de syndiquer massivement les cols blancs se heurtera à un rejet extrêmement fort au niveau de l’activité commerciale, et sera donc vouée à l’échec dès le départ.

Permettre aux travailleurs de déployer en priorité des applications d’IA qui améliorent la qualité du travail, par exemple éliminer les tâches dangereuses, répétitives ou fastidieuses, afin que les employés puissent se concentrer sur un travail de plus grande valeur.

Mais la réalité est la suivante : si le conseil municipal de New Brunswick a été submergé, ce n’est pas parce que les centres de données automatiseraient automatiquement un « travail dangereux ou répétitif ». Ce qui mobilise réellement politiquement, c’est un autre scénario de déploiement — lorsque l’entreprise remplace des emplois qui ne sont ni dangereux, ni répétitifs, ni pénibles, mais que les gens apprécient, savent faire, et dont ils dépendent pour gagner leur vie.

C’est exactement le scénario décrit par Sam Altman : il a dit que les postes de service client « disparaîtront complètement » ; il a dit que les emplois remplacés par l’IA ne sont pas forcément de « vrais emplois » ; il a dit que les enfants nés en 2025 « ne pourront probablement jamais être plus intelligents que l’IA ».

Et ce document évite ces questions. Il décrit un déploiement d’IA plus proche d’un « système de sécurité en usine » — une version qui ne menace personne — puis en déduit des recommandations de politique publique. Mais ce monde n’existe pas.

Aider les travailleurs à transformer leur expérience de terrain en opportunités entrepreneuriales. Réduire les barrières à l’entrepreneuriat grâce à l’IA, par exemple en proposant de micro-subventions, des financements indexés sur le revenu, et un soutien à la création « clé en main » (contrats standard, back-office partagé, etc.), afin que les petites entreprises puissent entrer rapidement dans la compétition.

C’est peut-être l’une des propositions les plus étranges de tout le document. Elle reconditionne un problème massif de main-d’œuvre comme « une opportunité entrepreneuriale ».

L’hypothèse implicite est la suivante : un agent du service client ou un assistant juridique qui perd son emploi en Ohio ou en Pennsylvanie pourrait, grâce à une micro-subvention et à un contrat type, créer sa propre entreprise d’IA et se lancer en concurrence sur un marché dominé par une grande société disposant de plusieurs milliards de ressources de calcul.

Cela ressemble davantage à une vieille formule reformulée avec le langage des politiques : que les travailleurs remplacés par l’automatisation « apprennent à coder ».

Ou, autrement dit — aller « vibe coder ».

Considérer l’accès à l’IA comme une condition de base de la participation à l’économie moderne, semblable aux efforts à grande échelle visant à améliorer l’alphabétisation mondiale, ou à la garantie que l’électricité et l’internet atteignent les régions éloignées du monde.

OpenAI propose de considérer le droit d’utiliser les produits qu’elle vend comme un bien public essentiel, comparable à l’électricité ou à la capacité de lire. L’analogie avec l’électricité est particulièrement parlante : aux yeux des opposants, les centres de données d’OpenAI font grimper les tarifs de l’électricité dans les communautés où ils opèrent.

À certains égards, cela fait penser à la Tennessee Valley Authority (TVA), qui, dans le cadre du « New Deal », a apporté l’électricité aux communautés rurales. Mais la TVA n’était pas un « programme de coupons » géré par des compagnies d’électricité. Si l’électricité a été forcée à devenir un service public, c’est parce que les entreprises privées ne desservaient pas correctement les régions rurales et les populations à faible revenu ; le gouvernement a construit l’infrastructure lui-même grâce à la Rural Electrification Act. La REA ne distribuait pas des points d’électricité échangeables contre de l’électricité : elle construisait des lignes électriques.

Et la proposition d’OpenAI est exactement l’inverse : subventionner par l’État un produit développé et vendu par une entreprise privée dont l’évaluation se rapproche du billion de dollars.

Les décideurs politiques peuvent rééquilibrer l’assiette fiscale en accroissant leur dépendance au capital, par exemple en augmentant les impôts sur les plus-values des hauts revenus, les impôts sur les bénéfices des entreprises, ou en mettant en place des mesures spécifiques pour les revenus d’AI persistants, tout en explorant de nouvelles façons comme taxer le travail automatisé.

Notez ce verbe : « peut ». Notez le sujet : « les décideurs politiques ». OpenAI propose en pratique que d’autres personnes, via des procédures démocratiques, envisagent à un moment futur de payer plus d’impôts à OpenAI. Le document ne précise pas combien OpenAI paiera, quand, à quel taux, ni au moyen de quel mécanisme.

En attendant, OpenAI a déjà achevé sa transition vers une société d’intérêt public (public benefit corporation) en octobre 2025, supprimant le plafonnement des profits, et se prépare à entrer en bourse avec une évaluation proche du billion de dollars. Le but de cette conception est précisément de maximiser la capacité de l’entreprise à attirer du capital dans des conditions favorables.

Mais ce document ne formule aucun engagement fiscal concret. Il ne propose pas qu’OpenAI consacre une proportion définie de ses revenus, profits ou bénéfices d’IPO à des usages publics ; il se limite à dire qu’une discussion pourrait avoir lieu à un moment donné dans le futur.

Les décideurs politiques et les entreprises d’IA devraient travailler ensemble pour déterminer comment financer au départ ce fonds, qui pourra investir dans des actifs diversifiés et de long terme afin de capter la croissance des sociétés d’IA, ainsi que celle des entreprises plus largement engagées dans l’adoption et le déploiement de l’IA.

Un fonds de richesse publique est peut-être la proposition la plus substantielle de tout le document, et elle mérite d’être saluée. Il existe déjà des précédents réels : le Fonds permanent de l’Alaska, le fonds souverain norvégien et le fonds du Nouveau-Mexique. Le mécanisme de liaison de la répartition à un « seuil de remplacement de postes » est aussi très novateur au niveau opérationnel, et pourrait même être plus sérieux que toute proposition au Congrès sur ce sujet.

Mais les fonds de richesse doivent avoir une source de financement. Le document dit seulement que les entreprises d’IA et les décideurs politiques devraient « déterminer ensemble » comment alimenter ce fonds. OpenAI n’a pas déclaré qu’elle contribuerait. Le fonds pétrolier norvégien fonctionne parce que la Norvège taxe le pétrole à environ 78 % ; le Fonds permanent d’Alaska existe parce que la constitution de l’État prévoit que 25 % des revenus miniers sont affectés à ce fonds. Et ce document ne propose aucun mécanisme similaire : il ne propose qu’« une discussion ».

À noter : le 3 février 2025, Donald Trump a signé un décret ordonnant la création d’un fonds souverain. Ce décret exige du ministre des Finances et du ministre du Commerce qu’ils soumettent un plan dans les 90 jours. Le ministre des Finances, Scott Bessent, a déclaré qu’ils mettraient en place ce fonds dans les 12 mois. Le président a indiqué qu’il souhaite rattraper un fonds d’investissement public d’une taille équivalente à 92,5 milliards de dollars US en provenance de l’Arabie saoudite. La note de situation de la Maison-Blanche indique aussi que le gouvernement fédéral détient actuellement environ 5,7 trillions de dollars d’actifs et dispose de réserves supplémentaires de ressources naturelles.

Ce n’est pas une proposition marginale — c’est une initiative réelle que le président en exercice met en œuvre, avec un nom clair, un calendrier et un organe d’exécution au niveau du cabinet.

Le fonds de richesse publique proposé par le document d’OpenAI recoupe largement cette initiative présidentielle. Mais il ne mentionne pas ce décret administratif, la demande de plan dans les 90 jours, ni les étapes de mise en œuvre côté gouvernement. Il ne propose pas non plus d’apporter une valeur réelle au fonds via des actions, des revenus ou toute autre forme provenant d’OpenAI. OpenAI se plaît à évoquer ce concept d’une manière qui fait écho à son récit propre et qui cadre avec la formulation du président, mais il n’est pas disposé à s’engager à injecter ne serait-ce qu’un dollar, ni à mettre en place un mécanisme faisant que ses profits alimentent réellement ce fonds.

Cela ressemble davantage à une « dîme » rhétorique.

Mettre en place un nouveau modèle de partenariat public-privé afin de financer et d’accélérer l’extension des infrastructures nécessaires pour soutenir l’IA en énergie. Concrètement, cela peut inclure : réduire le coût du capital via des crédits d’impôt pour investissements ciblés, des subventions flexibles directes ou indirectes, des investissements en actions, etc. ; éliminer les barrières du marché pour les technologies avancées ; et, lorsque cela sert l’intérêt national, donner au gouvernement fédéral des pouvoirs limités pour accélérer la construction de projets de transport d’électricité sur plusieurs régions.

C’est un paragraphe où, ici, les intérêts commerciaux d’OpenAI et les propositions politiques du document sont presque impossibles à distinguer. OpenAI a besoin d’augmenter la capacité du réseau électrique. Son projet Stargate prévoit d’investir 8B de dollars, avec un objectif de capacité proche de 10GW. En octobre 2025, la société a soumis un dossier au Bureau de la politique technologique de la Maison-Blanche (OSTP), indiquant que 1 trillion de dollars d’investissements dans les infrastructures d’IA généreront une croissance de 5 % du PIB en trois ans. Toutes les subventions, crédits d’impôt et accélérations d’autorisations proposés dans cette section iront directement aux entreprises qui construisent ces centres de données.

En soi, ce n’est pas un problème. Les entreprises réclament toujours des subventions et des conditions d’autorisation plus favorables, et elles obtiennent parfois effectivement des avantages. Le gouvernement en exercice a clairement indiqué que les infrastructures d’IA sont essentielles à la compétitivité nationale, et je partage ce point de vue. Sur l’extension du réseau électrique, un partenariat public-privé a effectivement du sens. Mais il devrait être étiqueté honnêtement comme tel.

Inciter les employeurs et les syndicats à mener des essais pilotes limités dans le temps, en mettant en place une semaine de 32 heures / quatre jours tout en conservant les salaires, et en maintenant, à production et niveau de service constants, puis convertir le temps économisé en une réduction permanente du temps de travail, des congés payés cumulables, ou les deux combinés.

Ici, le mot « syndicat » apparaît pour la première fois. OpenAI propose que les employeurs et les syndicats raccourcissent ensemble le temps de travail. Dans le même temps, OpenAI a publié en décembre 2025 une « alerte rouge » au niveau de l’entreprise : suspension des projets non essentiels pour accélérer le développement, et projet de presque doubler les effectifs, pour atteindre 8000 personnes. Je ne connais pas tous les employés d’OpenAI, mais ceux que je connais semblent faire des heures supplémentaires le week-end plutôt que de profiter d’une semaine de quatre jours. Proposer du temps libre à ceux qui seront remplacés, et exiger un rythme de travail intense à ceux qu’elle emploie : ce genre de proposition est vraiment intrigant.

Dans l’histoire économique américaine, il n’existe presque pas d’entreprises qui partagent volontairement les gains de productivité. Au cours des cinquante dernières années, les salaires réels par rapport à la productivité ont largement stagné. Les mécanismes qui, dans l’histoire, ont forcé les entreprises à partager les gains avec les travailleurs sont ceux du travail organisé — et c’est précisément ce que ce document essaie de décrire comme « résultats » tout en évitant d’en donner le nom. On ne peut pas invoquer le « New Deal » et refuser en même temps de dire comment le New Deal s’est produit.

Veiller à ce que le filet de sécurité sociale existant fonctionne de manière stable, rapide et à grande échelle, et concevoir un mécanisme d’extension temporaire qui se déclenche automatiquement lorsque les indicateurs concernés dépassent des seuils prédéfinis.

Le mécanisme de déclenchement automatique lié aux « indicateurs de remplacement de postes » est une idée de conception de politique publique réellement intéressante. Elle s’inspire de la théorie des stabilisateurs automatiques de l’économie macroéconomique — c’est-à-dire que les dépenses publiques devraient se lancer automatiquement en cas de ralentissement économique, sans nécessiter de nouvelle législation. Il existe déjà des recherches économiques sérieuses sur ce point.

Mais le document ne précise pas qui fournit les fonds lorsque le mécanisme est déclenché ; il ne propose pas de seuil ; il ne définit pas d’indicateurs ; et il n’explique pas non plus comment répondre au moment où des représentants du secteur contestent la nature trompeuse de ces indicateurs, ou si l’on estime que les pertes d’emplois ne sont que temporaires, ou encore si l’on pense que les gains de l’IA sont sous-évalués. Un « mécanisme » sans engagement, sans source de financement, et sans structure de gouvernance ne constitue pas une politique.

Construire progressivement un système de prestations qui ne dépend pas d’un employeur unique, en élargissant l’accès aux soins médicaux, à la retraite et à la formation de compétences via des comptes portables, afin que les individus conservent leurs prestations lorsqu’ils passent d’un travail à un autre, d’un secteur à un autre, de projets éducatifs à des parcours entrepreneuriaux.

Les « prestations portables » ne sont pas une idée nouvelle : cela fait au moins vingt ans. L’Initiative Future of Work de l’Aspen Institute a mené des recherches dessus dès au moins 2015 ; le système d’échange du Affordable Care Act (ACA) est aussi une étape visant à détacher la couverture santé du lien strict à l’emploi ; le sénateur Mark Warner avait également proposé une législation similaire en 2019. Insérer cela dans un mémo de politique consacré à la « super-intelligence », c’est comme écrire « il faut investir dans l’éducation publique » : c’est juste, incontesté, mais presque sans rapport avec le contexte actuel.

Élargir les opportunités dans l’économie des soins et l’économie connectée — notamment la garde d’enfants, la retraite, l’éducation, les soins de santé et les services communautaires — comme voie d’absorption de la main-d’œuvre remplacée par l’IA. Dans le processus où l’IA transforme le marché du travail, tant qu’il y a une formation complémentaire, des salaires et une qualité des postes, ces domaines peuvent absorber les travailleurs en transition.

C’est la première fois que le document esquisse une perspective de « l’après AGI » : davantage de la population américaine travaillera dans les soins aux enfants et aux personnes âgées.

En suivant cette logique : l’IA remplace le travail productif de cols blancs ; les gains de productivité affluent vers les entreprises d’IA et leurs actionnaires ; les travailleurs remplacés reçoivent une forme de dividende issu de fonds de richesse publique, des paiements de sécurité sociale et des subventions de reconversion ; ils sont requalifiés pour entrer dans l’économie des soins — garde d’enfants, retraite, soins à domicile ; et l’économie des soins est principalement financée par des programmes gouvernementaux (Medicare, Medicaid, budgets des États) ; ensuite, ces travailleurs dépensent leurs revenus dans une économie de consommation dépourvue de base de production humaine.

C’est une boucle fermée de transferts publics : l’IA accomplit la production, les gains appartiennent au capital ; le gouvernement en redistribue une partie aux travailleurs remplacés ; ces travailleurs entrent dans des emplois de soins financés par le gouvernement ; les fonds circulent entre le gouvernement — les travailleurs — les services de soins — le gouvernement. Dans ce scénario, il n’y a pas de véritable économie — pas de création de richesse, pas de propriété, pas de capacité de production. Seule une partie des gens opère l’IA et capte les retours, tandis que l’autre partie tourne autour de transferts gouvernementaux dans les services de soins.

Et cette économie des soins, qui est censée « absorber l’emploi », est elle-même impliquée dans l’une des plus grandes enquêtes historiques de fraude du système de prestations aux États-Unis. Sous la direction du Dr Mehmet Oz, les Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) mènent une attaque complète contre la fraude en matière de soins à domicile Medicare. Rien qu’au Minnesota, plus de 1 milliard de dollars de fonds fédéraux ont été retardés en raison d’une découverte, sur un seul trimestre, de 240 millions de dollars de demandes impossibles à vérifier ou pouvant être frauduleuses. À l’échelle nationale, pour l’exercice 2025, les unités de lutte contre la fraude Medicare ont récupéré près de 2 milliards de dollars, obtenant plus de 1000 condamnations pénales — le nombre de condamnations pour services de soins personnels étant plus élevé que pour toute autre catégorie de services médicaux. En 2025, le gouvernement a suspendu 5,7 milliards de dollars de paiements Medicare présumés frauduleux. Il y a trois semaines, New York a mis en lumière une affaire de fraude de 120 millions de dollars à Medicare et Medicaid. Entre 2018 et 2024, les dépenses de soins à domicile sont passées de 937 millions de dollars par mois à 2,5 milliards de dollars.

Le « refuge » que le document d’OpenAI propose pour l’économie américaine est précisément une industrie où les dépenses ont déjà doublé et où le gouvernement fédéral juge la fraude endémique — un sous-secteur médical avec le plus grand nombre de condamnations pénales, et où le gouvernement actuel retient des dizaines de milliards de dollars faute de régulation suffisante de la part des États.

En réalité, ce document demande au public américain d’accepter la trajectoire suivante : OpenAI vous fait perdre votre emploi de cols blancs ; le gouvernement vous envoie de l’argent via un fonds de richesse publique ; vous vous reconvertissez vers des soins aux personnes âgées ; votre salaire est payé par Medicaid ; or Medicaid fait l’objet d’enquêtes pour fraude ; l’argent envoyé provient d’un fonds créé lors d’un atelier rassemblant des dirigeants d’IA ; OpenAI conserve tous les gains de productivité et se prépare à entrer en bourse ; vous dépensez l’argent du gouvernement dans des services de garde financés par le gouvernement pour pouvoir travailler dans des soins aux personnes âgées financés par le gouvernement ; et si vous voulez étudier tout cela, vous pouvez demander les subventions fournies par OpenAI pour étudier le problème de substitution économique causé par OpenAI.

Je fais une pause ici, parce que dans ces propositions apparaît déjà un schéma qui doit être explicité directement : le document propose un fonds de richesse publique, l’extension du filet de sécurité sociale, des prestations portables détachées de l’emploi, un retour à l’emploi dans les soins financé par le gouvernement, une refonte de l’assiette fiscale orientée vers le capital, et une redistribution des gains d’efficacité via une semaine de quatre jours.

En substance, tout cela correspond à des résultats de politiques libérales — presque le programme politique de Bernie Sanders.

Je ne cherche pas à m’opposer à ces résultats. Je veux simplement souligner que ce document est, sur le plan politique, totalement incohérent. Pour obtenir ces résultats, il faut des moyens de politique libérale : de nouveaux impôts, une augmentation des dépenses publiques, de nouveaux programmes de prestations, un travail organisé syndiqué, et un Congrès prêt à financer l’infrastructure sociale. Or, le document ne propose aucun de ces moyens. Il fonctionne dans le contexte « MAGA », mais produit des résultats libéraux, et confie le chemin de réalisation à « des procédures démocratiques » — c’est-à-dire à d’autres personnes à un moment futur, tandis que l’environnement politique actuel évolue dans une direction presque opposée à ces propositions.

Ce document existe dans un vide politique. Il suppose que ces propositions peuvent être évaluées dans un environnement neutre et rationnel. Mais un tel monde n’a jamais existé. Dans le monde réel, il existe une coalition gouvernementale clairement identifiable, avec ses priorités claires, et ces priorités sont incompatibles avec la majorité des propositions du document. Un document de politique publique sérieux devrait répondre frontalement à cette réalité : préciser si ces propositions peuvent être mises en œuvre dans le contexte actuel, par quelles voies législatives, quel soutien politique est nécessaire, et quel calendrier.

Mais le document ne fournit rien de tout cela. Il ne précise pas de comité, ne décrit pas les voies législatives, ne calcule pas le nombre de votes, ne dit pas qui, au Congrès, soutiendrait un fonds de richesse publique, ni quel comité aurait juridiction sur le filet de sécurité dynamique, ni comment les prestations portables survivraient dans la procédure de coordination budgétaire. Il ne répond pas non plus au fait que la Chambre des représentants a tenté l’an dernier d’interdire en bloc la régulation de l’IA au niveau des États, et il n’aborde pas la question du budget, du déficit, ni l’attitude actuelle envers les nouvelles dépenses de prestations. Il ne précise pas comment ces propositions seraient notées par le Congressional Budget Office (CBO), ni comment l’appariement des fonds et des ressources serait assuré.

OpenAI a engagé des chercheurs en politique publique très sérieux, mais ce document semble ne pas comprendre la manière dont Washington fonctionne. Il propose des résultats libéraux dans un environnement politique conservateur, sans proposer les moyens libéraux, et le fait via une entreprise qui s’aligne publiquement sur le gouvernement en place, tout en demandant qu’elle soit traitée comme une politique industrielle sérieuse.

Construire un réseau expérimental distribué d’IA afin d’améliorer à grande échelle la capacité de test et de validation des hypothèses générées par l’IA.

C’est une proposition de recherche raisonnable — et en même temps une proposition qui crée, grâce à de l’argent de contribuables, une clientèle institutionnelle distribuée pour les produits d’OpenAI, couvrant des universités et des hôpitaux. Le document propose que cette infrastructure ne doive pas être concentrée dans quelques institutions d’élite. Mais il ne mentionne pas que les modèles d’IA qui alimentent ces systèmes seront très probablement eux aussi concentrés entre les mains de quelques entreprises d’élite, y compris OpenAI.

Les entreprises d’IA de pointe devraient adopter des structures de gouvernance intégrant l’obligation de rendre des comptes à l’intérêt public, par exemple une Public Benefit Corporation, et, via des mécanismes de gouvernance alignés sur la mission, s’assurer que les bénéfices de l’IA sont largement partagés, notamment via des investissements caritatifs et d’intérêt général à long terme.

OpenAI a achevé sa transition vers une PBC en octobre 2025. Avant cela, elle a traversé de longues batailles juridiques avec les procureurs généraux de Californie et du Delaware, et de nombreux détails restent encore impliqués dans un procès initié par Elon Musk. Cette transition supprime le plafonnement des profits, retire la limite de 100 fois de la récompense qui renvoyait les gains excédentaires vers la mission à but non lucratif, et ouvre la voie à une entrée en bourse de la société. L’organisation à but non lucratif qui contrôlait l’entreprise détient désormais 26 % des actions, soit légèrement moins que Microsoft, qui détient 27 %.

Le document propose que la Public Benefit Corporation soit un modèle de gouvernance adapté à l’IA de pointe. Mais il faut le dire sans détour : qu’est-ce que la PBC fait réellement et exige réellement, car le rôle que ce label joue est bien plus grand que sa seule structure.

Je dois préciser que j’ai eu des relations amicales avec certaines personnes qui ont inventé la PBC, et que j’ai eu l’occasion d’apprendre auprès des personnes qui soutiennent le mouvement B Lab. Ce sont des gens extrêmement sérieux. Même si je ne partage pas leurs positions politiques, je ne doute pas de leur sincérité. L’idée elle-même est réelle : des marques comme Patagonia utilisent bien cette structure et l’ont étendue à 43 États, la plupart du temps avec une adoption unanime.

Le problème n’est pas les personnes, mais la structure — surtout la question de savoir si elle a réellement les capacités que le document prétend. Sur le plan juridique, une PBC n’oblige qu’une entreprise à « prendre en compte » des intérêts des parties prenantes au-delà des actionnaires. Notez ce mot : prendre en compte. Il n’y a aucun mécanisme d’exécution, aucune sanction en cas de manquement. Dans les vingt années depuis la mise en œuvre de la loi de PBC au Delaware, il n’y a eu aucun cas réussi initié par des actionnaires, contraignant l’exécution d’une mission publique. Aucun. Même si une affaire se retrouve devant les tribunaux, le recours se limite à une injonction, sans dommages et intérêts pécuniaires. Une société peut se déclarer PBC, inscrire une mission publique dans ses statuts, mais fonctionner exactement comme une entreprise classique, car personne ne peut la contraindre à remplir ces engagements. Cette structure ressemble davantage à un label de marque avec des coûts juridiques — comme une résolution de nouvel an du type « allez à la salle de sport ».

Les centres de données d’IA doivent eux-mêmes assumer les coûts énergétiques, éviter que les résidents les subventionnent, et créer des emplois et des recettes fiscales localement. C’est tout ce que le document oppose, de la manière la plus directe, la plus concrète et la plus organisée à la force d’opposition en cours.

En février, j’ai écrit que, entre mai 2024 et juin 2025, environ 8B de dollars de projets de centres de données aux États-Unis avaient été bloqués ou retardés en raison de l’opposition de groupes communautaires. Plus de 188 organisations issues de plus de deux États coordonnent des actions en justice, et deux tiers des projets protestés ont été stoppés. Un républicain a remporté un siège au Sénat de l’État du Texas en faisant de l’opposition explicite au développement de centres de données son axe central de campagne. Au Nouveau-Brunswick, des centaines de personnes ont rempli l’hôtel de ville avant le début de la réunion, et des centaines d’autres se sont rassemblées dans la rue ; au final, le conseil municipal a rejeté le projet à l’unanimité.

Depuis février, la situation s’est encore aggravée : l’opposition à laquelle l’industrie fait face est devenue plus organisée — et le document ne l’a ni reconnue ni semble en être informé.

Au cours des six premières semaines seulement avant 2026, plus de 30 États à travers les États-Unis ont présenté plus de 300 projets de loi liés aux centres de données. Au moins 12 États ont présenté des projets de loi visant à suspendre la construction de nouveaux centres de données, dont la Géorgie, le Maine, le Maryland, le Michigan, le Minnesota, le New Hampshire, New York, l’Oklahoma, le Rhode Island, le Dakota du Sud, le Vermont, la Virginie et le Wisconsin. Le Maine pourrait devenir le premier État à adopter un texte de ce type : la Chambre des représentants l’a déjà soutenu à deux partis, et l’adoption est attendue au Sénat ; le gouverneur a indiqué son soutien.

Il faut être clair : ces actions ne sont pas une simple humeur publique dispersée. Ce sont des actions politiques organisées, au niveau législatif, qui se déroulent en temps réel dans les parlements des États, et qui ne suivent pas de lignes partisanes.

III. De quoi cette industrie a réellement besoin « de s’acquitter »

Chaque proposition figurant dans le document correspond à une mesure législative soit échouée, soit en panne : soit elle est morte en commission, soit elle a été rejetée, soit elle a été affaiblie par l’industrie, soit elle s’est éteinte faute de financement, soit elle n’est restée que dans un livre blanc. La semaine de 32 heures n’a jamais été mise au vote ; un impôt sur la fortune a été présenté quatre fois sans passer en commission ; le PRO Act a été voté une fois à la Chambre, puis bloqué au Sénat ; les dispositions de soins de Build Back Better ont échoué après qu’un sénateur a retiré son soutien ; les subventions pour la connectivité ont expiré, et 23 millions de foyers ont perdu leur couverture ; SB1047 a été rejeté ; et la taxe sur les robots n’a même pas eu de numéro de projet de loi. Le document assemble ces propositions « à moitié mortes », en les dépouillant de leur contexte politique, pour en faire un « point de départ de la discussion ». Mais la discussion a déjà eu lieu : ces propositions ont déjà échoué.

Le problème plus profond n’est donc pas que ces propositions soient vieilles, mais qu’il n’y a aucun engagement. Le document n’impose aucune exigence à OpenAI, ne demande aucun sacrifice, ni aucun transfert de valeur.

Face aux actions du public et aux pressions réglementaires, la défense réellement efficace a besoin d’une logique d’action, et une logique d’action signifie un coût. Des documents comme celui-ci — qui jouent la comédie d’un souci digne de Washington, tout en refusant de transférer les bénéfices de l’IA vers les communautés et les travailleurs qui supportent les coûts — sont voués à l’échec dès le départ.

Je veux l’exprimer clairement : ce n’est pas un argument de gauche, et ce n’est pas non plus un argument en faveur de la violence ou des syndicats. C’est un argument de « survie ». Historiquement, toute industrie qui a réussi à traverser une forte opposition publique a fait des concessions — pas par altruisme, mais parce que sinon, le coût aurait été encore plus élevé.

Dans les années 1870 du XIXe siècle, les géants du rail n’ont pas accepté volontairement la régulation de la Interstate Commerce Commission, mais ceux qui ont survécu étaient des entreprises qui ont accepté d’abord des contrôles de prix avant que des mesures plus strictes ne soient imposées par le gouvernement ; l’industrie nucléaire a accepté des coûts de régulation très élevés, car sinon le public n’aurait tout simplement pas permis la construction ; et l’entreprise de pétrole de la mer du Nord a accepté une taxe de 78 % sur l’extraction en Norvège, parce que sinon elle aurait été nationalisée.

Le document suggère que les décideurs politiques pourraient envisager d’augmenter les impôts sur le capital. OpenAI pourrait s’engager à payer ; en proposant un fonds de richesse publique, OpenAI pourrait financer ; en proposant que les centres de données assument les coûts énergétiques, OpenAI pourrait l’appliquer volontairement dans toutes les zones d’exploitation ; en proposant une gouvernance de société d’intérêt public, OpenAI pourrait rétablir la limite de profits annulée il y a six mois.

Mais rien de tout cela n’apparaît dans le document. Dans le document, il n’y a qu’un atelier, quelques bourses comptabilisées à partir de ses propres produits, et un e-mail sans personne responsable.

L’industrie a encore une fenêtre. Tous les secteurs ayant connu des vagues d’opposition similaires ont eu ce genre de fenêtre. Mais cette fenêtre signifie : accepter avant que la force d’opposition ne prenne forme des contraintes qui affecteront réellement le résultat financier et consommeront réellement les profits. Une fois la fenêtre fermée — comme je l’ai écrit dans « Notre dilemme intelligent » — elle ne se rouvre pas. La relation entre l’industrie et le public restera à jamais antagonique. L’industrie du tabac a eu sa fenêtre, l’énergie fossile aussi, les médias sociaux également — à chaque fois, l’industrie a choisi l’optimisation à court terme, et la fenêtre s’est refermée.

IV. Comment en est-on arrivé là

J’ai passé l’essentiel de ma carrière dans le domaine de l’IA. Je ne le cache pas : je suis favorable à l’IA. Je pense que cette technologie est transformatrice, et je crois que les États-Unis devraient jouer un rôle dominant dans son développement. Je crois aussi qu’OpenAI a déjà accompli des résultats extraordinaires, et qu’il est très probable qu’elle en produise encore plus. J’écris tout cela, non pas en observateur extérieur.

Mais je me rappelle aussi ce que c’était avant que tout cela n’arrive, et il y a une distance à parcourir entre ce moment-là et aujourd’hui, distance qu’il faut comprendre sérieusement.

Ces dernières années, la relation entre l’industrie technologique et le gouvernement fédéral a connu une transformation profonde, et je ne suis pas sûr que quelqu’un ait vraiment intégré toute la portée de ce changement — en particulier ceux qui l’ont vécu de près. Pas si longtemps auparavant, face au gouvernement, la posture par défaut de presque toutes les entreprises technologiques était une distanciation totale et une méfiance. À moins de recevoir une assignation à comparaître, vous n’allez pas à Washington. Washington est l’endroit où « les bonnes entreprises subissent des mauvaises choses ». Pour y aller vraiment, vous dépensez des dizaines de millions de dollars par mois pour engager des lobbyistes et gérer la relation gouvernementale à votre place, tout en essayant de ne pas trop y penser. L’ensemble de l’industrie traitait le gouvernement fédéral comme une sorte de système météorologique : vous le surveillez, vous vous y préparez, vous vous tenez à distance pour y faire face si nécessaire, mais vous n’intervenez généralement pas réellement.

Puis les choses ont changé. La reconfiguration politique de ces dernières années a donné naissance à une phase étrange, brève, mais passionnante, que l’on appelait « la droite technologique » (tech right). Elle a existé, à sa manière, de façon réelle. Les fondateurs sont allés à Washington, et ils ont soudain découvert qu’ils « avaient des opinions » sur beaucoup de choses. Ils sont allés dans des fondations traditionnelles (Heritage) et à l’Hillsdale College, et ont découvert que certaines personnes étaient vraiment intéressées par ce qu’ils disaient. Ils se sont mis à écrire des mémos de politique publique, ont acheté des costumes, et se sont parfois rappelés de retirer la couture fendue sur l’arrière de la veste. Ils ont participé à des dîners avec des sénateurs, sont allés à des soirées mondaines, et ont été surpris de constater que les sénateurs étaient réellement disposés à les rencontrer. Cette sensation ressemblait à « rentrer à la maison », ou à une réunion étrange — un mélange fort de sentiment d’appartenance et d’implication, qui fait comprendre clairement : c’est quelque chose de nouveau, quelque chose de différent, et que nous avons tous un peu de tension, chacun à notre manière.

Cette phase est peut-être en train de se terminer, ou elle est déjà terminée. Ce qui reste n’est pas ce que nous pensions obtenir. Les fondateurs qui sont allés à Washington n’ont pas ramené une théorie durable et claire expliquant comment la technologie et la gouvernance démocratique doivent cohabiter. Ce qu’ils ont ramené, c’est plutôt un réseau, des portes d’accès, et cette impression de « devoir s’asseoir aussi à table » — mais cette table, elle était déjà installée par des personnes qui y siégeaient depuis des décennies, connaissant parfaitement son fonctionnement, et qui, après la bascule de l’industrie technologique vers le prochain grand vent porteur, continueront à y rester.

Après ce bizarre et bref « faux printemps », ce qui demeure est quelque chose de plus concret, plus lourd de conséquences, et beaucoup moins romantique. Aujourd’hui, les États-Unis disposent de toute une série d’entreprises technologiques stratégiquement cruciales : leur importance touche la sécurité nationale, la compétitivité économique et des pans entiers de la vie quotidienne de centaines de millions de personnes. La taille de leur capital se rapproche de celle des États. Une grande partie de la croissance du PIB dépend de leur réussite ou de leur échec. Elles construisent des infrastructures qui dureront des décennies.

Et la manière dont elles traitent aujourd’hui le gouvernement donne l’impression qu’elles disposent de « cartes » dans la main. C’est le contexte qu’il faut insérer pour comprendre ce document intitulé « Une politique industrielle pour l’ère de l’intelligence ». En essence, c’est une posture de négociation.

Nous n’avons jamais vu des sociétés technologiques agir ainsi. Nous avons vu des négociations entre entrepreneurs de défense et le gouvernement, mais les entrepreneurs de défense savaient que toute leur affaire dépendait du fait que le gouvernement accepte ou non qu’ils existent. Nous avons vu des négociations entre compagnies pétrolières et le gouvernement, mais les compagnies pétrolières savaient que les ressources qu’elles extraient appartiennent, fondamentalement, au public. Nous avons aussi vu des négociations entre entreprises de télécommunications et le gouvernement, mais les entreprises de télécommunications acceptaient des « obligations de service public » (common carrier duties), car c’est le prix à payer pour leur position de monopole.

Mais jusqu’à présent, l’industrie de l’IA n’a rien accepté de tout cela. Elle n’a pas reconnu qu’elle fonctionne sous une autorisation du public ; elle n’a pas reconnu que les ressources qu’elle consomme proviennent des communautés qui fournissent ces ressources ; et elle n’a offert aucune « dîme ».

Pourtant, cette industrie doit faire cela. Ce dont elle a réellement besoin n’est pas une nouvelle série de recommandations à l’attention de décideurs politiques qui ont déjà rejeté les propositions concernées, mais un engagement contraignant : transférer une vraie valeur des entreprises vers les communautés qui les portent.

Ce n’est pas une question d’élévation morale : c’est une question de coût. Si vous ne payez pas, le coût sera plus élevé.

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