• Ces gigantesques installations qui poussent partout en France cachent un problème que personne ne veut regarder en face

    Aux États-Unis, des associations protestent contre l’installation des data centers près des zones habitées. Ces constructions pourraient provoquer une importante #pollution, et même être la cause de #maladies_respiratoires, voire de troubles mortels.

    Un peu partout en France, des data centers, ces centres de données gigantesques capables de répondre aux besoins croissants de calculs informatiques s’implantent un peu partout. Tandis que l’équipementier Schneider Electric bat des records de profit et que des constructions voient le jour dans l’Aube en Saône-et-Loire, des inquiétudes émergent outre-Atlantique autour de ces installations.

    Selon la chaîne de l’Ohio WCMH, les data centers seraient en effet sources de problèmes de #santé. Le média cite un rapport du CEDS (Community & Environmental Defense Services), une association spécialisée sur les impacts sanitaires des projets de construction, selon lequel ces problèmes sont à prendre au sérieux.

    Des #risques_sanitaires incertains, mais qui inquiètent

    Selon ce rapport, les constructeurs de data centers seraient dans l’obligation de fournir une évaluation des risques d’impact sanitaire avant de débuter le chantier, afin d’éviter l’apparition de maladies chez les résidents qui vivent autour. Une procédure qui n’est pas obligatoire en Ohio par exemple, là où les data centers se sont pourtant multipliés ces dix dernières années.

    Ainsi, autour de la ville de Colombus, capitale de l’État, plus de 130 data centers ont vu le jour, avec plusieurs millions d’habitants vivant à proximité. Mais comment ces bâtiments qui servent au stockage de données informatiques peuvent-ils avoir un impact sur la santé de ces habitants ?

    D’après le rapport du CEDS, le problème viendrait des émissions de ces centres de données, qui produisent du #dioxyde_d'azote et de petites particules qui se dispersent dans l’air et peuvent pénétrer dans les poumons lorsqu’elles sont inhalées.

    En plus, ces ensembles ont besoin d’être alimentés en #énergie, ce qui se fait parfois à l’aide d’énergie fossile, également riche en polluants. Ce sont toutes ces péripéties qui ont poussé certains habitants de l’Ohio à protester contre l’implantation de nouveaux data centers. Récemment, des protestations ont permis aux habitants de la ville d’Hilliard de déplacer le centre prévu plus loin des habitations.

    Depuis ce précédent, le CEDS appelle à étendre les études d’impact dans l’État, afin qu’elles ne concernent pas uniquement la #pollution_atmosphérique et les conséquences environnementales, mais également l’impact sanitaire, encore souvent passé à la trappe. D’après l’organisation, aucun centre de données ne devrait se trouver à moins d’un kilomètre des habitations pour éviter tout problème.

    En France, une contestation qui prend forme

    En France également, la grogne monte contre ces installations, même si la santé n’est pas encore le principal angle d’attaque des opposants. Ainsi, dans la Drôme, un projet de construction près de la gare de Valence est contesté en raison de la consommation électrique élevée.

    Dans l’Indre également, un projet porté par Google est accusé de pomper les réserves d’eau de la région, mais l’aspect purement sanitaire n’est pas évoqué. Même scénario du côté du Bourget, avec des opposants qui dénoncent les atteintes environnementales.

    Dans l’ensemble, l’impact sanitaire est encore mal connu. Et pour cause, il dépend énormément du mode d’alimentation des data centers eux-mêmes. Si, comme dans l’Ohio, ils sont nourris aux énergies fossiles, la pollution causée en sera d’autant plus importante.

    Quoi qu’il en soit, ces données sont importantes à prendre en compte, car au vu de la demande informatique grandissante, notamment liée à l’usage de l’#intelligence_artificielle, les data centers risquent de se multiplier, et mieux vaut avoir toutes les cartes en main pour se préparer à leur développement.

    https://www.futura-sciences.com/sante/actualites/pollution-air-ces-gigantesques-installations-poussent-partout-franc
    #infrastructure #data_centers #centres_de_données #IA #AI #santé_publique

  • L’IA détruit bien des emplois… mais pas pour les raisons que vous croyez
    https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1548539-l-ia-detruit-bien-des-emplois-mais-pas-pour-les-raisons-que-vo

    #Oracle est la dernière entreprise de la tech américaine à licencier massivement à cause de l’#IA. Cependant, l’objectif n’est pas de remplacer ses salariés par des machines, mais d’économiser pour compenser les dépenses gargantuesques dans les centres de données.

    #datacenter #AI #intelligence_artificielle

  • Apprenez à vérifier du contenu généré par IA

    Apprenez les bases de l’intelligence artificielle, les bonnes pratiques pour les journalistes, les principales formes de désinformation et à détecter et vérifier les contenus générés par IA.

    – Les bases de l’IA et son impact sur l’écosystème de l’information
    – Les bonnes pratiques pour les journalistes qui utilisent l’IA
    – Les principaux types de désinformation créée par IA

    Un cours d’1h15 par l’AFP, je ne sais pas ce que ça vaut, mais je serais curieux de savoir.

    https://fr.digitalcourses.afp.com/courses/verifier-contenu-IA

    #IA #AI #ia_générative #iagen #intelligence_artificielle #afp #désinformation

  • Marx va avoir raison (IA et lutte des classes) | Frédéric Lordon
    https://blog.mondediplo.net/marx-va-avoir-raison-ia-et-lutte-des-classes

    On croyait qu’il s’était trompé. Marx va avoir raison. Pas tout à fait comme il pensait dans le détail, mais dans l’idée générale quand même.

    L’idée générale : le développement des forces productives engendre une modification des rapports de production qui les accompagnent, jusqu’au point d’une mise en contradiction insoluble dans le cadre du mode de production en place. Annonce d’une crise terminale totalement endogène puisque le capitalisme produit lui-même les tensions internes, qu’il rattrape un temps à coup de remaniements historiques, mais qu’il finit, passé un certain seuil, par ne plus pouvoir accommoder. Dans le long terme, le capitalisme creuse sa propre tombe — on appelle ça « la dialectique ».

    Le détail : le passage par les stades successifs de la manufacture, de la fabrique et de la grande industrie conduit à d’énormes concentrations ouvrières dans les lieux de la production. On ne rassemble pas impunément de telles masses exploitées, opprimées, au lieu même de leur oppression. Les ouvriers se parlent, prennent conscience — des choses —, forment une conscience — de classe —, s’organisent. Une force énorme se constitue, qui surmonte la déréliction du travailleur seul sur le « marché du travail » — forcément défait dans le face-à-face inégal avec le capital. Dans le bagne usinier, le capital produit lui-même son ennemi mortel, ses jours sont comptés.

    À ceci près qu’un siècle et demi plus tard, on en est toujours à les compter. La première montée révolutionnaire, celle du début du XXe siècle, qui correspond à un degré critique d’organisation ouvrière, est réduite par la répression et le fascisme. La seconde, en sortie de 2e guerre, est anesthésiée par l’entrée dans la consommation de masse : diffusion large du niveau de développement matériel, sortie du prolétariat de l’état de misère — et l’on découvre de nouvelles armes du capitalisme qu’on n’avait pas soupçonnées : les salariés ne sont plus uniquement tenus par l’aiguillon de la faim mais par des voies sucrées autrement pernicieuses. Alors l’aliénation n’en finit plus de s’approfondir. Quelques décennies plus tard : avion, téléphone portable, réseaux sociaux, séries, dans le même temps où le capitalisme restructure en profondeur ses rapports de production après que le succès industriel du fordisme lui a fait entrevoir à nouveau le péril des masses ouvrières concentrées : automatisation, robotisation, délocalisation, précarisation, atomisation.

    On pouvait — on devait — continuer à être marxiste, mais pas à croire à cette première dialectique. Il a fallu regarder ailleurs pour discerner de nouvelles potentialités de renversement endogène. Par exemple du côté de l’écocide. Le capitalisme détruit les conditions de la vie humaine sur Terre. Le lien causal ne fait pas encore l’objet d’une conscience très largement partagée, mais ça viendra. Car les effets sont d’une ampleur croissante, impossibles à cacher, et rien ne stimule la production des idées comme l’aiguillon (cette fois) de l’angoisse — et le barrage du capitalisme vert, de la transition et des pistes cyclables aura du mal à l’endiguer.

    Mais ça va prendre du temps. Le temps des pistes cyclables donc, celui des intellectuels retardataires et retardateurs aussi, celui des renoncements enfin. Car il va falloir beaucoup renoncer : avion, téléphone portable, réseaux sociaux, séries, donc. Nous ne sommes pas prêts. Jean-Marc Jancovici explique à Léa Salamé qu’il faudra en venir à un quota de trois ou quatre vols long courrier pour toute la vie, Salamé répond que trois-quatre par an, c’est quasiment la dictature — son cerveau n’était pas prêt, n’a pas reçu l’information, ne pouvait pas la recevoir. Bien sûr, c’est Léa Salamé, c’est-à-dire comme un mètre-étalon de la bêtise journalistique, déposé à Radio-France plutôt qu’au Pavillon de Breteuil à Sèvres, mais l’idée est la même — et les conditions de conservation aussi satisfaisantes. Le problème étant ici que, pour l’heure, l’étalon donne assez bien la mesure en vigueur dans la plus grande partie de la population. Faire renoncer, mettre en rapport l’évitement de l’écocide, la nécessité vitale de renoncer et l’impératif de sortir du capitalisme : ce sera la grande tâche politique du futur (commence maintenant). Autant dire que l’issue de la course de vitesse est incertaine — il suffit de se demander ce que sont les vitesses comparées de l’écocide capitaliste et de l’idée renonçante dans les esprits. On a déjà vu des compétitions mieux engagées. Peu importe, on courra quand même, parce qu’on n’a pas le choix de ne pas courir...

    • Grande leçon matérialiste : les formes de la conscience sont données par les conditions de l’existence. Or voilà que les conditions d’existence de la bourgeoisie du Bien s’apprêtent à de grands bouleversements. Elle va savoir ce que c’est que de se retrouver du jour au lendemain renvoyée non seulement à l’inactivité mais au sentiment dissolvant de l’inutilité. Elle va connaître l’expérience qui lui indifférait au plus haut point, l’expérience des « autres » de l’intérieur, charrettes à plans sociaux, à délocalisation, à downsizing et « rationalisation » — l’expérience des dispensables. Par pans entiers, la « bourgeoisie créative », qui se croyait si importante, si centrale, et si peu concernée, est en train de devenir dispensable.

      Abandonné par ses maîtres (le bloc bourgeois dispensable)

      L’explosion des capacités de l’IA, l’ampleur du déclassement qui va s’en suivre, vont révolutionner le paysage de classes comme aucun marxisme arrêté sur « la classe ouvrière sujet de l’histoire » n’aurait pu l’imaginer. Pas davantage d’ailleurs qu’une sociologie politique du « peuple des réseaux » comme celle de la FI. Ça n’est ni dans l’exclusivisme ouvriériste, ni dans une nouvelle classe réticulaire que « ça » se passe — « ça » : la formation des forces de rupture. Non pas, du reste, que tout ne puisse se rejoindre dans la marmite car, oui, il reste des bastions ouvriers combatifs, et oui, il y a des ségrégés des réseaux — des forces potentielles. Mais l’essentiel est en train de se former ailleurs : dans la démolition méthodique par le capitalisme même de son propre bloc de soutien. Celui dont le caractère sociologiquement minoritaire a toujours été compensé par le caractère symboliquement majoritaire : professions « intellectuelles », ayant droit à la parole, ayant accès à l’expression publique, ayant assurance de la considération et de la sur-représentation dans l’espace des médias, tout autant celui du cinéma, qui n’a d’yeux que pour sa propre classe, n’a d’intérêt que pour ses propres vies.

      Or voilà que dans cette classe, sans doute composite, bientôt on ne comptera plus les jetés sur la grève. Cruauté des illusions perdues. Tous ces gens ne trouvaient rien à redire parce tout leur était aimable, tout leur semblait fait pour eux. Mieux, tout leur était promis. Promesse évidemment fausse pour bon nombre d’entre eux, cadres moyens-sup qui se vivaient en fantasme comme « en étant » — puisque telle est la vraie question de la sociologie politique : non pas « être ou ne pas être », mais « en être ou ne pas en être ». Et tant pis si « en être » est remis à un horizon tellement indéfini que la retraite sera venue avant — les fantasmes de grandeur sociale ne désarment pas, même devant les verdicts du réel, même devant les statistiques qui les vouaient dès le départ à l’échec. Force de la subjectivité individualiste : « je sais bien, mais moi j’y arriverai ». Raté mon vieux, tu n’y arriveras pas. À ceci près désormais que, là où tu pouvais couler une retraite paisible en imagination continuée, tu vas te retrouver éjecté par une machine, et tout l’environnement saura te faire éprouver très fort le sentiment de ta nullité — de ta nullité dispensable. Car il ne faut pas s’y tromper : des gisements de productivité et de cost-killing aussi colossaux, le capitalisme à dominante financière va s’y ruer comme jamais il ne s’est rué. Aveuglément, écume à la bouche.

      La voilà alors la nouvelle dialectique, celle à laquelle Marx ne pouvait pas penser, plus réelle et plus prometteuse que l’autre, la dialectique du développement des forces productives tordant endogènement les rapports de production jusqu’à un point critique, mais dans sa forme contemporaine : la dialectique du bloc bourgeois dispensable.

      La question reste entière de savoir qu’en faire. Bien sûr, il y a déjà tous les divergents, qui n’avaient pas attendu l’IA pour se mettre en chemin, cadres à la BPI clandestinement communistes (et pas au sens du PCF…), dégoûtés de l’entreprise, étudiants saboteurs de cérémonie de diplômes, jeunes embauchés décidés à partir, polytechniciens alternatifs, auteurices et artistes en rébellion contre les institutions de leur champ, réalisatrices antifascistes fauchées, producteurs indépendants pas plus riches mais qui tiennent la ligne. Eux savent déjà où ils sont, où ils vont, et ce qu’ils ont à faire. Mais il y a tout le reste — disons-le sans ambages : troupeau d’imbéciles politiques, bataillons du macronisme, du socialisme ou de l’écologie parisienne. Car évidemment, la plupart de ces gens n’avaient jamais éprouvé la moindre raison de réfléchir un peu puisque leur condition les en dispensait, par défaut robinets à poncifs hégémoniques caparaçonnés de certitude intellectuelle — dont le discours privé était déjà à la portée d’une IA débutante, simplement capable de compiler des grumeaux de presse mainstream. Il suffit d’avoir une conversation avec un banquier, un journaliste ou mieux encore un artiste contemporain pour éprouver le vertige du bathyscaphe dans la grande fosse des Mariannes.

      Mais il y a pire : leur individualisme sans rivage, qui les rend incapables d’action collective au-delà d’un « Team building » ou d’un « Happy hour » d’« After work ». La classe ouvrière de Marx avait pour elle son unité de lieu et sa concentration en masse. Rien de tout ça n’est disponible ici. L’atomisation, qui plus est vécue comme joyeusement concurrentielle, est la condition objective de cette classe — et le passage au « pour-soi » s’annonce laborieux. En fait il n’a aucune chance de se faire tout seul. Il va falloir leur parler — pas comme ça, sans doute. Mais il va falloir leur parler — pour les sortir de leur état de légumes politiques. Il paraît qu’il faut parler aux plantes, ça les aide à grandir – enfin, c’est ce qu’on dit.

      Prendre en charge un nouvel état du monde social, un affect collectif confus, mais promis à se répandre comme une marée noire, le prendre en charge pour le rendre réellement commun, puis pour le mettre en forme et le construire politiquement, c’est la tâche des organisations. On regarde le côté de l’offre, et le tour d’horizon est vite fait. Soit des partis communistes révolutionnaires, indispensables, mais à faible surface, souvent immobilisés dans une orientation, et surtout une langue, ouvriéristes, qui rendent difficile une rencontre de classe hétérogène. Soit la FI, mouvement d’importance, déjà bien ancré dans la bourgeoisie moyenne intellectuelle et culturelle, dont elle est en fait une émanation, dont elle a déjà l’habitus, dont elle partage les manières de parler. Ici une rencontre, une construction sont possibles. « Vous y avez cru ; vous vous êtes fait rouler ; ce système qui vous a fait marcher est impitoyable, nous savions que d’une manière ou d’une autre il vous viendrait dessus, voilà c’est fait ; abandonnez toute espérance – ou plutôt changez-en ! »

      Frédéric Lordon

    • Dialectique de l’IA

      Sauf que voilà du nouveau, du qu’on n’avait pas vu venir. L’IA, l’Intelligence artificielle. « Du lourd est en train d’arriver ». C’est Matt Shumer qui parle — créateur et patron de OthersideAI. De tous côtés, le papier est dit « viral » — il n’est pas sûr que ce soit un compliment, plutôt la suggestion qu’ayant séduit trop d’analphabètes, il perd beaucoup de sa distinction. En matière de distinction, on n’en remontrera pas aux petits marquis de Grand Continent. Qui diffusent à leur tour mais en faisant les entendus, et avec quelques commentaires d’une technicité blasée — ils en sont. Être blasé, règle n° 1 : ne pas céder aux alarmismes à grande audience, les moquer comme tels avec condescendance, laisser les paniques au vulgaire.

      Il faut bien avouer que dans le texte de Shumer, le vulgaire a de quoi se faire du mouron. Le vulgaire, s’entendre : du vulgaire déjà haut de gamme. Car Shumer annonce à une tranche considérable de cadres, et même des supérieurs, qu’ils vont bientôt avoir à faire leurs cartons : rendus dispensables. Il le dit de première main puisqu’il se voit lui-même déclassé par ses propres produits, en tout cas dans le registre de son activité proprement technique. C’est que désormais l’IA s’auto-engendre — s’auto-code. Gunther Teubner, un étonnant juriste et sociologue du droit allemand, avait trouvé un mot à coucher dehors pour désigner ce moment critique où un processus s’affranchit de ses conditions initiales, et notamment de ses créateurs originels, pour s’autonomiser, croître endogènement, et finir par dominer ses promoteurs mêmes : « take-off autopoïétique », dit-il. L’IA, semble-t-il, connait donc son take-off autopoïétique : elle s’écrit toute seule.

      Régis Portalez est un polytechnicien bizarre, qui a additionné l’X non pas des Mines ou des Ponts mais d’une certification de soudeur. Il s’est retiré à la campagne pour faire des tours de potier, mais continue de coder sur les bords parce qu’il faut bien vivre. Et lui aussi voit venir du lourd : « il y a six mois peut être, je croyais l’IA à peine capable de remplacer les tâches subalternes qu’un junior confie au stagiaire (…) Et puis il y a deux semaines, j’ai demandé à l’une d’entre elles d’écrire entièrement un programme que j’envisageais de mettre un jour et demi à écrire (…) Une tâche libre, donc entre guillemets créative, mais très contrainte par la technique. En une minute trente à peine, j’avais un code qui compile et qui s’exécute, testé, documenté et fonctionnel ».

      Grand Continent fait une moue chichiteuse : pas de généralisation hâtive, pas d’extrapolation linéaire, coder est une activité très spécifique, par nature disposée à la formalisation, donc à une prise en charge IA. Les codeurs font du foin parce que d’une certaine manière ils étaient voués à se trouver en première ligne quand débarquerait l’IA « créative » — et ces ballots n’y avaient pas pensé. Les voilà donc à écrire des textes tout « viraux » d’inquiétude.

      Shumer a beau coder, il n’en a pas moins un ersatz de vie sociale. Comprendre : il a des « connaissances » qui ne codent pas. Des avocats d’affaire par exemple — comme tout le monde. Or l’ami avocat d’affaire commence à mesurer l’ampleur des dégâts : « C’est comme avoir une armée de collaborateurs immédiatement disponible ». Et l’ami de s’aviser que « sous peu, l’IA sera capable de faire la plupart des choses qu’il fait ». Suit une liste des professions alignées : développeurs et conseil juridique, donc. Mais aussi : analystes financiers, diagnosticiens médicaux, services clients, consultants de toutes espèces. Et pour la bonne bouche : « writing and content » — rédacteurs de notices variées, de rapports en tout genre. Journalisme — délice. Et sans doute très bientôt : scénaristes, dialoguistes, paroliers, traducteurs (déjà inquiets), littérateurs de prix mondains. Auxquels il faudra sans doute ajouter : graphistes, musiciens, créateurs de vidéos et, pourquoi pas, réalisateurs, maintenant que Bytedance nous fait des clips de Kanye West ou des vidéos de Tom Cruise et Brad Pitt sans Tom Cruise ni Brad Pitt.

      Il y a trois décennies, Robert Reich, l’un des intellectuels en toc du clintonisme, s’extasiait au spectacle de la nouvelle « classe créative », les « manipulateurs de symboles », annonciateurs du grand mouvement de restructuration de la division internationale du travail porté par la mondialisation, qui laisserait le cambouis des fabriques aux « autres » et nous réserverait les joies du design et du blueprint. Soit le redéploiement à l’échelle mondiale de la division du travail princeps, tôt aperçue par Marx, entre travail de conception et travail d’exécution. Comment la « classe créative » n’aurait-elle pas battu des mains ? Toute sa sociologie, toutes les représentations avantageuses qu’elle se fait d’elle-même, l’y inclinaient. Et toutes les conséquences politiques s’en suivraient immanquablement. Car, sans surprise, cette classe — considérée en moyenne —, toute cette classe en ses organes, Libération, Le Monde, Télérama, France Inter/Culture, L’Obs nouveau ou pas, Arte, s’est admirée et célébrée autant qu’elle a été d’une indifférence de granit au sort des classes ouvrières, équarries, massacrées par les grandes transfusions de la mondialisation, subalternes résiduels à l’intérieur de la grande redivision du travail à l’extérieur. Dont la bourgeoisie « créative » conjurera les colères par tous les procédés du pharisaïsme et du racisme social réunis : ils sont obtus, n’ont pas compris que la mondialisation est bonne, ils sont contre l’Europe, ils sont complotistes, ils sont Gilets jaunes — ils sont sales et méchants.

    • Le billet de Régis Portalez :
      Démission subie – startdown nation II
      https://x-alternative.org/2026/02/05/demission-subie-startdown-nation-ii

      En mai 2022, j’écrivais “Startdown Nation”. J’y parlais de démission, de désertion, de comment s’engager dans les luttes sociales et environnementales quand on est cadre qualifié et diplômé. Je battais en brèche certaines idées, en proposais d’autres, notamment celle de s’engager à sa mesure et surtout d’avoir conscience de la mesure des actes qu’on peut fournir. Quand on est diplômé, écrivais-je, il est facile de partir car on peut toujours rebondir. Et tant qu’à partir, partir pour le meilleur et fonder à son échelle une société aussi proche que possible de l’idéal, car nous, nous le pouvons.

      Après 4 ans à avoir suivi mes propres recommandations à la lettre, il s’avère que c’est difficile et que nous sommes toujours plongés dans le capitalisme, qu’on le veuille ou non. J’ai créé une entreprise de fabrication de tours de potier. Celle-ci était, et est toujours malgré moi, grandement dépendante de mon activité d’extraction des liquidités des grandes entreprises parisiennes via mon ancienne activité d’ingénieur informatique.

      Pendant 4 ans, là-haut, j’ai facturé, ici bas, j’ai investi. Et travaillé sans compter mon temps ni ma rentabilité (au grand dam de mon comptable). J’ai investi dans du matériel, des formations, si bien qu’aujourd’hui je suis capable de produire des tours de potier de qualité équivalente, voire supérieure à ceux du marché, à des prix similaires. Mais il me manque quelque chose : le capital. Beaucoup de capital. Pour la publicité, le réseau de revendeurs, le SAV. Autant de choses qui ne peuvent être financées qu’à l’échelle.

      En effet les attentes des clients sont celles de personnes habituées au capitalisme. A ses désagréments, comme payer un loyer ou travailler trop et trop dur pour un salaire trop faible, mais aussi à ses avantages : la consommation instantanée et ses promesses.

      Certes, on paye les biens manufacturés trop cher et ils sont de qualités juste suffisante, le SAV est mauvais, mais la promesse est là. Et rien ne vaut une promesse. On achète le désir commun mais aussi la promesse d’un accomplissement social. Un tour de potier Shimpo est un excellent tour. S’il tombe en panne, personne ne viendra et on en sera pour 700 euros de réparations, mais on a un Shimpo, la « référence ».

      Dans les 1000 ou 2000 euros payés, 40 % iront au distributeur européen. Combien au producteur chinois (qui fait bien attention à garder l’identité « japonaise » de la marque) ? Zéro ou presque. Entre temps, plusieurs importateurs, des assureurs, bureau veritas, des publicitaires, facebook, d’autres importateurs, des transporteurs, chacun avec son travail, sa marge, son monopole pour certains. Un tour équivalent en Chine, c’est entre 50 et 100 euros, soit à peine le prix du moteur (importé) ici.

      Voilà face à quoi nous devons faire concurrence : certes la capacité de production chinoise, mais aussi le monopole de distribution des capitalistes et leur emprise sur le marché et la fabrication des prix.

      Pour mes camarades démissionnaires qui sont partis dans le maraîchage, la menuiserie ou la poterie, vous le savez aussi bien que moi : il nous reste trois options : le marché de niche, la survie ou la compromission.

      Le marché de niche c’est réussir à se trouver un petit segment local de production où l’on peut vendre pour en vivre. Marché par définition tout petit, les places y sont très chères. Ainsi pourrais-je vendre aux lycées pro ou aux producteurs « engagés ». Mais ils sont peu nombreux et cela nous force à osciller en permanence avec la deuxième option :

      La survie c’est vendre peu, produire peu, et ne gagner que peu. C’est possible. Mais. Mais les loyers. Mais le prix de l’électricité. Mais les loyers. Mais le prix des matières premières. Mais les loyers. Mais le prix des composants. Mais les loyers. Mais le prix des outils. Mais les loyers. Mais les délais de livraison. Mais les loyers. Mais le prix des transporteurs. Mais les loyers. Toutes choses ou presque dont les prix (et les profits) appartiennent à vous-savez-qui : les capitalistes.

      Je ne parlerai pas de la troisième option : vendre ce qui nous reste. Ce n’est pas honteux. Quand il faut nourrir ses enfants, il ne faut hésiter en rien. Personne ne vous en voudra de retourner chez Total si c’est pour cette raison. Fantine meurt sainte.

      Ainsi il paraît illusoire de suivre mes recommandations de mai 2022. Ce serait courir au suicide (au moins financier) et nous n’aurions plus qu’à déprimer dans nos bureaux, attendant l’écocide et la catastrophe +5 degrés.

      Pourtant il se passe quelque chose qui risque de changer les choses, voire de les renverser : l’IA. Celle-ci absorbe une immense quantité de capital, des centaines, voire des milliers de milliards par an. Pour le pire certes (générer des images de chat faisant du vélo – c’est rigolo mais ça ne vaut pas l’argent ni le sacrifice écologique) mais aussi pour le meilleur, et d’une façon que je n’attendais pas jusqu’il n’y a pas un mois.

      Tout ceci se comprend par une anecdote personnelle. Il y a à peine un an, six mois peut être, je croyais l’IA à peine capable de remplacer les tâches subalternes qu’un junior confie au stagiaire – scripts bash simples, correction d’e-mails, traduction simple… Et puis il y a deux semaines, j’ai demandé à l’une d’entre elles d’écrire entièrement un programme que j’envisageais de mettre un jour et demi à écrire :

      « Écris moi un exemple de code en C#, adapté pour tel produit propriétaire – dont la base de code n’est pas disponible – orienté IA, qui ne soit pas une simple convolution ni une simple multiplication matricielle. Fais en sorte que ce code mette en valeur le produit en question en montrant les gains de performances sur GPU, notamment en utilisant wmma (des instructions nvidia complexes). Teste le code vis-à-vis d’une librairie de référence de ton choix et affiche les résultats des tests et les gains de performance ».

      Ainsi une tâche libre (choisis l’exemple) donc entre guillemets créative, mais très contrainte par la technique. L’an dernier, toutes auraient écrit un truc insuffisant, mal testé, mal écrit, qui ne compile ni ne s’exécute. Cette année, en une minute trente à peine, j’avais un code qui compile et qui s’exécute, testé, documenté et fonctionnel.

      Entre temps : des centaines de milliards de capital investi.

      L’année prochaine : encore plus.

      Nul doute que mon travail va (à peu près) disparaître. Non je ne serai pas « prompt engineer, surtout que d’autres IA le sont déjà, et sont meilleures que moi dans ce domaine. Non le besoin d’ingénieurs informatique (en ETP), ne va pas être multiplié d’autant que la productivité va croître grâce à l’IA. Et ainsi en va-t-il dans tous les domaines similaires : conseil, finance, immobilier, publicité, organisation… L’IA va permettre des gains de productivités tels, dans un contexte de croissance structurellement faible, que la destruction d’emplois au profit de capital fixe va être fantastique (au sens : monstrueuse).

      Historiquement, le progrès technique et son corrélat : la transformation de capital circulant en capital fixe, amenait à une hausse globale des qualifications. Le porteur devenait charron qui devenait ouvrier en manufacture puis ajusteur puis fraiseur puis programmateur. Car les besoins suivaient, humains comme capitalistes. Il fallait des trains, des machines à laver, donc des gens pour les produire, de plus en plus qualifiés à mesure que ces machines devenaient complexes et produites en masse. Quand les gains étaient acquis ici, les capitalistes allaient chercher ailleurs : en europe de l’est, en Chine. Et ceux-ci profitaient (60 heures par semaine), de l’horizon capitaliste que nous perdions ici au profit de celui du remboursement de la dette et du chômage de masse. Tout ceci était « accompagné » par l’état et sa police à coup de matraque, mais globalement (très très globalement) les choses « progressaient » et les gens pouvaient croire que leurs enfants verraient un monde plus facile que le leur, permis par leurs propres sacrifices – reconversion capitaliste du mythe chrétien de la Jérusalem céleste : souffrance éternellement reconduite.

      Ce mouvement a commencé à s’inverser avec l’uberisation. Livreurs à vélo à la place d’ouvriers. Mais maintenant nous sommes dans un mouvement plus large : un besoin de décroissance, voire un désir de décroissance, en fait une nécessité de décroissance. Et l’IA ne permet pas de produire plus de biens utiles ni désirés mais plus vite des biens inutiles voire nuisibles. Pourtant le capital n’a pas d’autre choix face à sa propre gorafisation. L’accroissement de productivité étant fini, le monde étant rempli (de ce que peut lui offrir le capital), il faut inventer du besoin par-ci et de la productivité par là : là où on l’on n’avait jamais touché : la bourgeoisie culturelle.

      Ainsi nous arrive ce miracle que personne, de Lénine à Robespierre, n’a jamais pu imaginer voir venir : la destitution de la bourgeoisie culturelle.

      Programmeurs, assureurs, agents immobiliers, journalistes, personnel bancaire, une bonne partie de la médecine, de la pharmacie, tout ce qui constitue la classe moyenne va se faire laminer. Ils (nous) l’auront certainement bien mérité après avoir savouré le massacre ouvrier des délocalisations.

      Chose nouvelle : l’IA est un phénomène mondial car purement virtuel. Quand une machine à vapeur était installée en Auvergne, elle ne détruisait ni ne créait d’emploi en Prusse et il était impossible aux uns ou aux autres d’en bénéficier. Le temps de mise à l’équilibre, dans des marchés protégés et distants, se comptait en années. Une IA, à l’heure d’internet globalisé et concentré, « bénéficie » virtuellement à tous, quelle que soit la localisation.

      Ainsi vont périr ensemble les bourgeoisies culturelles françaises, américaines, brésiliennes, russes, et de tous les pays capitalistes du monde dans le plus grand mouvement de remplacement d’animaux par des machines depuis l’invention du moteur. Fini la rente de savoir écrire un programme en C, de savoir faire des mathématiques niveau master, de savoir organiser une équipe de vendeurs d’assurance, d’organiser une réunion « high stakes », … Et encore, il ne s’agit là que de conséquences relativement mineures, voire parfois souhaitables, en tout cas par rapport à ce qu’entrevoit Dario Amodei, fondateur d’Anthropic.

      Et donc, pour en revenir au titre, la démission/désertion dont il s’agissait il y a peu de convaincre les jeunes gens de sa nécessité, ne sera plus courageuse mais inévitable et subie.

      Ainsi le geste que je proposais en 2022 n’est plus un geste politique héroïque mais un geste logique de survie. Aujourd’hui il faut apprendre, et vite. Devenez zingueur, plombier, maçon, soudeur. Ce n’est pas demain qu’il sera rentable pour un grand groupe d’envoyer un robot remplacer un siphon ou souder un pot d’échappement.

      Pour moi ce sera l’usinage. La série est inaccessible depuis les machines à commande numérique. Avec l’IA, l’intensité en capital va encore augmenter dans tous les domaines, au détriment de l’intensité salariale. La pièce unitaire, le prototype, ça restera accessible à investissement limité.

      Vos compétences d’ingénieur, de consultant etc, y seront utiles, d’une façon que vous ne pouvez pas imaginer. Vous apprendrez des ouvriers (ce que je fais en étant aujourd’hui professeur d’usinage en CAP), ils apprendront de vous.

      De la sorte, l’essence de mon message de 2022 reste vraie : il y a pire que l’IA, il y a la destruction environnementale. Mais celle-ci pouvait encore rester quelque chose de lointain contre lequel s’offusquer depuis son salon (en y gagnant des galons de moralité). La perte de son emploi, comme les capgemini, c’est une autre affaire. C’est immédiat, c’est concret, bref c’est douloureux mais efficace.

      Quelque part, dans sa fuite en avant pour préserver ses marges, le capitalisme va peut être se couper de sa base fondamentale : ceux qui sont à l’aise sans avoir trop. Ceux qui peuvent (pouvaient) espérer avoir plus sans craindre d’avoir moins. Ceux qui croyaient encore à sa promesse de progrès, en recevaient assez sans en trop payer le prix. Ceux qui soutenaient les exploiteurs en espérant secrètement en faire partie un jour (mais on-ne-sera-jamais-comme-ça). Ceux qui pouvaient moquer l’ouvrier « beauf », trouver l’immigré « romantique », le rural « pittoresque ». Ceux-là vont goûter bientôt au « beauf », au « romantique » et au « pittoresque ».

      Alors peut-être rejoindront-ils ceux qui y ont goûté avant eux. Et pourvu que survienne la compréhension d’un devenir commun de condition, les choses pourraient changer.

  • The AI Hallucination Trap : Why Your Newsroom Needs A ’Zero Trust’ Architecture
    https://tvnewscheck.com/tech/article/the-ai-hallucination-trap-why-your-newsroom-needs-a-zero-trust-architec

    Le journalisme à l’ère de l’intelligence artificielle - mo’de d’emploi

    L’intervention de l’IA dans la production « news » et de textes en général pose des questions semblables à celles des automatismes récents dans la photographie et la priouction vidéo : où en sommes nous par rapport à l’authenticité et à la vérité des contenus censés être les notres ? C’est essentiel pour le droit d’auteur européen (différent du copyright anglo-saxon ou chinois) et pour notre public. Est-ce qu’on peut encore nous faire confiance lors ce que nous employons des aides IA ?

    26.2.2026 by Jon Accarrino - How to build a “Zero Trust” architecture that prevents AI errors from destroying your newsroom’s credibility.

    As media executives, we often look for the “magic bullet” software that solves our efficiency problems. But when it comes to generative AI, the most critical feature isn’t speed, it’s accuracy.

    ThisTVNewsCheck guide breaks down the mechanics of AI hallucinations and offers a “Zero Trust” framework for integrating these tools without sacrificing your newsroom’s credibility.
    Everything Gen AI Creates Is A Hallucination

    When people ask me how to stop generative AI from hallucinating, I often think back to a lecture from Tommi Jaakkola at MIT. He explained something that fundamentally shifted my perspective: Everything a model like ChatGPT outputs is a hallucination.

    Generative AI technology isn’t actually the “intelligent” tool we often think it is. It’s just an advanced prediction engine. Every word gen AI creates is a guess based on training patterns, not necessarily verified fact. We just happen to accept the “good” hallucinations, the ones that align with reality, and panic over the “bad” ones.

    For newsrooms, where credibility is the only currency that matters, this distinction is terrifying. A single fabricated quote or invented court case can turn decades of earned trust into a dumpster fire.

    But we cannot hide from artificial intelligence technology. New AI features are already embedded in the tools your teams use daily, from email clients to CMS platforms and web browsers.

    “The simple availability of attention-getting content does not guarantee that people will trust that content over time,” says Brian Southwell, distinguished fellow at RTI International. “Trust often involves the belief that both parties share values or interests and are accountable for their actions. If you find out that you’ve received false information, can’t easily trace where it came from, and can’t turn to a human author to get an explanation of why it was wrong, you probably won’t feel comfortable going back to that source over time.”

    The goal isn’t to eliminate hallucinations. That is currently impossible with foundational models. The goal is to build a “Zero Trust” architecture that catches them before they reach your audience.
    What Causes AI To Generate Bad Hallucinations?
    What Causes AI To Generate Bad Hallucinations?
    Bad AI Hallucinations (Image via ORDO AI)

    AI hallucinations happen when models prioritize fluency over accuracy. Because they predict the next likely word rather than retrieving verified facts, they can confidently present fabrications as truth.

    The Mechanics:

    Data Gaps: Lacking specific info, the model fills the void with plausible-sounding filler.
    Overgeneralization: Applying a correct pattern (like legal citation formats) to invent non-existent cases.
    Sycophancy: Tuning models to be “helpful” often trains them to invent answers rather than admit ignorance.

    Real-World Consequences:

    The “Food Bank” Tourist Trap: Microsoft’s AI guide recommended the Ottawa Food Bank as a “tourist hotspot” for hungry travelers.
    The Invented Legal Precedent: A lawyer faced sanctions after ChatGPT wrote a brief citing entirely made-up court cases.
    The “Pizza Glue” Warning: Google’s AI suggested putting glue on pizza to keep cheese from sliding off, a “correct” prediction based on a sarcastic Reddit comment it ingested. This is the danger of unrestricted web access: You invite the chaos of the internet into your news product.

    Google’s “Pizza Glue” AI Overview Fail
    Google’s “Pizza Glue” AI Overview Fail (Image via ORDO AI)
    What Is The Atomic Unit Of Journalism?

    Before we discuss defenses against bad AI hallucinations, we must establish the ground rules of AI use in trusted newsrooms. AI should never write the core news story. As TVNewsCheck Editor, Michael Depp explored during a panel at its NewsTechForum conference last December, the atomic unit of journalism, the original reporting, the interviews, the synthesis of facts, must remain human.

    AI’s limited role is performing productivity tasks in the orbit of that atomic core: reversioning content for social media, summarizing archives for research, drafting newsletter teases, generating broadcast lower-thirds, etc.

    As Nick Toso, founder & CEO of the journalist discovery platform Rolli, notes: “AI can help increase productivity, but it can’t take responsibility for what gets published. In a newsroom, every claim has to lead back to a real person who knows what they’re talking about and is willing to stand behind it.”

    But do not be fooled: Even in these support roles, the risk of hallucination is real. An AI tool summarizing a city council transcript can still invent a quote. A tool generating a lower-third can still misattribute a statement. And as our newsrooms begin to adopt agentic tools that “talk” to each other (e.g. a research bot passing data to a social bot) we risk a digital game of “Telephone” where subtle nuances are lost and hallucinations are amplified.
    AI Hallucinations: Strategic Defenses For Media Leaders
    AI Hallucinations: Strategic Defenses For Media Leaders
    AI Hallucinations: Strategic Defenses For Media Leaders (Image generated using ORDO AI)

    We cannot simply trust AI to “do the right thing.” We must engineer environments where it is difficult for AI to do the wrong thing.

    “AI is a powerful accelerant for our newsrooms, but we don’t allow that velocity to go unchecked,” says Claire Ferguson, VP & senior technology counsel at Gray Media. “Because Gray’s longstanding position has been our journalism is to be created by humans, every single output flows through our journalists’ rigorous verification systems and their subjective discernment before publication. That’s our firewall against putting unverified AI output in front of our audiences.“

    Here are some of the proven safeguards that Ordo Digital recommends for news organizations.
    1. Implement Retrieval-Augmented Generation (RAG)

    The Concept: Stop letting the AI guess. Instead of relying on a model’s internal training data (a black box of the internet), RAG connects the AI to a trusted, closed ecosystem, your archives, wire services or specific primary documents.

    Why It Works: It grounds the output in verified reality. You instruct the AI: “Answer this question using only the provided text.” This forces the model to reference your proprietary knowledge base rather than hallucinating from its training data.
    2. The “Human-in-the-Loop” Protocol

    The Concept: AI is the intern; you are the editor. Treat every AI output with skepticism. It can draft summaries or structure data, but it should never be the final publisher.

    The Workflow:

    Atomic Verification: Break down AI-generated text into individual claims.
    Source Tracing: Require human editors to trace every quote and stat back to a primary source.
    Final Sign-Off: No content goes live without a human editor’s name attached to the log.

    “The biggest barrier to adoption isn’t technical, it’s cultural,” admits Kurt Christopher, VP of television digital strategy at Hubbard Broadcasting. “We see real hesitation from journalists who are protective of their work. And rightly so. They need to trust that it won’t distort the nuance of their reporting when it reformats a story for a different platform.”
    3. Deploy Automated “Red Teaming” Fact Check Tools

    The Concept: Fight AI with AI. Human editors are expensive; AI-generated content is cheap. Before any AI-drafted content reaches a human editor, it should pass through a secondary AI specifically designed to be a critic.

    The Workflow: Use a “Self-Reflection” fact check loop or a separate “Judge” model. The first AI writes the content. The second AI (the Judge) scans that content solely to find unsupported claims, logical fallacies, or deviations from your style guide. If the Judge flags an issue, the content is rejected before it ever wastes a human editor’s time.

    For example, my team frequently adds a ‘fact checker’ protocol extension to AI tools used by newsrooms.
    Example Fact Check Protocol
    Example of an Ordo Digital fact checking protocol prompt (Via ELVEX)
    4. Limit the Scope of Use Cases

    The Concept: Don’t use a bazooka to kill a mosquito. Establish clear “Safe” vs. “Unsafe” zones for AI.

    Safe Uses: Summarizing transcripts, SEO metadata, translation, reformatting text.
    Unsafe Uses: Writing original reporting from scratch, generating quotes or pulling live data on breaking news where facts are fluid.

    Why It Works: Restricting AI to low-variance tasks naturally reduces the opportunity for high-risk hallucinations.
    5. Lower the “Temperature”

    The Concept: Boring is better. When developers use AI models through an API or other advanced platforms, they can tweak something called “temperature” which ranges from 0.0 to 1.0. This setting helps control how creative the AI can get.

    Action Item: Set the temperature low to 0.0–0.2 for any sensitive newsroom task. This forces the model to be deterministic and factual, whereas higher temperatures (0.7+) encourage creative fabrication. This can be controlled either at the tool or enterprise level or just in a prompt. Or try adding “temperature = low” to your standalone prompts and experiment with the output differences.
    6. Implement “Chain-of-Thought” Prompting

    The Concept: Show your work. LLMs are prone to rushing to an answer. “Chain-of-Thought” forces the model to break down its reasoning step-by-step before generating a final response.

    The Strategy: Instead of asking “Summarize this,” ask: “First, list the key entities. Second, identify the main action. Third, write a summary based only on those two steps.” This slows the model down, drastically reducing logical leaps.
    7. Strict Prompt Engineering & Role-Based Constraints

    The Concept: Garbage in, garbage out. Vague prompts invite improvisation. Strict prompts demand precision.

    The Strategy:

    Ice Breakers: Hard-code system prompts that set the rules before the user even types.
    Roleplay: “You are a cynical, fact-obsessed news editor. You do not speculate.”
    Demand Attribution: “Cite the specific paragraph used for every claim.”

    8. Enable Uncertainty Scoring

    The Concept: A “Confidence Meter” for your AI. Technically sophisticated teams can implement “Uncertainty Scoring” (or log-probability checks).

    How It Works: The model assigns a probability score to its own tokens. If the confidence score for a specific claim drops below a certain threshold (e.g., 90%), the system automatically flags that sentence for human review or refuses to generate it entirely.
    9. Domain-Specific Fine-Tuning

    The Concept: Specialized training, not general guessing. Generic models are trained on the entire internet, including conspiracy blogs and Reddit posts.

    The Strategy: “Train” a smaller version of the model on thousands of examples of your CMS or your newsroom’s best work. This teaches the AI your specific voice, formatting rules and ethical boundaries, reducing the “drift” that often leads to hallucinations.
    10. The “Sycophancy” Check (Team Education)

    The Concept: AI is a “Yes Man.” AI models are reinforcement-learned to please the user. If a reporter asks a leading question (“Find the admission of guilt in this transcript”), the AI will try to find it even if it doesn’t exist.

    The Strategy: Train staff to ask neutral, objective questions to avoid bullying the AI into a hallucination. Give the AI explicit permission to say “I don’t know” or “That information is not present.”

    “We see it all the time—a reporter asks an AI to ‘find the controversy in this transcript,’ and the model will often manufacture one just to be helpful,” says Daniel Anstandig, CEO of Futuri. To help prevent hallucinations, Futuri’s TopicPulse was grounded using 250,000 sources. “But even with the right tools, you have to train your team to ask neutral questions and explicitly give the AI permission to say ‘there is nothing here.’ If you don’t, you are effectively bullying the model into a hallucination.”
    Establishing A ‘Zero Trust’ AI Architecture in Your Newsroom
    Establishing A ‘Zero Trust’ AI Architecture in Your Newsroom
    ‘Zero Trust’ AI Architecture (Image via ORDO AI)

    We are moving toward a world of “Agentic AI,” where systems don’t just create content but take actions. In that world, a hallucination isn’t just a typo, it’s a liability. Media organizations must be vigilant, focusing not just on the tools they buy, but on the rigorous architectures they build around them.

    AI technology will continue to hallucinate. It is your job to ensure those hallucinations never become headlines.

    Disclosure: Gray Media and Hubbard Broadcasting are clients of the AI strategy and consulting firm, Ordo Digital.

    #journalisme #news #IA #intelligence_artificielle #déontologie #morale #vérité #travail #efficacité

  • Opinion | New York Democrats Have a Chance to Vote Against the A.I. Oligarchs - The New York Times
    https://www.nytimes.com/2026/02/23/opinion/alex-bores-ai-democrats.html

    If I were a voter in New York’s 12th Congressional District, a recent attack ad against the candidate Alex Bores might make me think twice about considering him. Bores, a 35-year-old member of the New York Assembly, is a reliably progressive candidate in the coming Democratic primary to succeed the liberal stalwart Jerry Nadler, who is retiring. But the spot, paid for by a political action committee called Think Big, points out something seemingly sinister in Bores’s past: A former data scientist, he led a government team at the tech giant Palantir until 2019, while the company was working with Immigration and Customs Enforcement. “ICE is powered by Bores’s tech,” says the ad, as anxious electronic music plays and images of paramilitaries in the street flash onscreen.

    The people behind Think Big know that A.I., ICE and Palantir are all very unpopular with New York City Democrats. So they probably don’t want you to know that the PAC is part of a dark-money network funded by Donald Trump megadonors seeking unfettered A.I. development.

    Think Big is an affiliate of Leading the Future, a super PAC that has raised over $100 million from figures including a Palantir co-founder, Joe Lonsdale; the venture capitalist Marc Andreessen; and OpenAI’s president, Greg Brockman. Their goal is to take down politicians who want to put guardrails around A.I., and they’re happy to exploit public suspicion of the technology to do it. Bores is their first target. The PAC has already spent $1 million to try to make an example of him.

    That’s because Bores, who says he resigned from Palantir over its work with ICE, has made regulating A.I. a centerpiece of his campaign. “I think Congress is just missing the boat right now, the same way we missed it on social media,” he told me. “Some combination of not having people that actually understand it, not having people that are willing to stand up to mistruths and the power of the industry, has just led to a place where we have no protection as Americans.”

    #Intelligence_artificielle #IA #Régulation #Politique_USA #Lobbies #Argent #Manipulation

  • Le #pape demande aux #prêtres de ne pas utiliser l’#IA pour leurs #homélies - Next
    https://next.ink/brief_article/le-pape-demande-aux-pretres-de-ne-pas-utiliser-lia-pour-leurs-homelies

    Le pape Leon XIV appelle les prêtres #catholiques à résister « à la #tentation de préparer leurs homélies avec l’#intelligence_artificielle ». 
« C’est la même chose pour tous les muscles du corps : si nous ne les utilisons, si nous ne les bougeons pas, ils meurent. Le #cerveau doit être utilisé, notre intelligence doit être exercée pour que nous ne perdions pas en capacité », a-t-il déclaré dans un entretien rapporté par Vatican News.

  • #QuitGPT”, la campagne pour résilier son abonnement à #ChatGPT, prend de l’ampleur
    https://www.courrierinternational.com/article/etats-unis-quitgpt-la-campagne-pour-resilier-son-abonnement-a

    Lancée sur la plateforme #Reddit, une initiative visant à encourager les usagers de ChatGPT à résilier leur abonnement à cet outil d’#intelligence_artificielle prend de l’ampleur. Le média américain “#MIT_Technology_Review” raconte les motivations de ceux qui suivent ce mouvement, principalement pour s’opposer aux politiques de Trump.

  • De l’enthousiasme au burnout, l’IA ne réduit pas la charge de travail, mais l’intensifie - Next
    https://next.ink/223961/de-lenthousiasme-au-burnout-lia-ne-reduit-pas-la-charge-de-travail-mais-linten

    Les chercheuses ont identifié trois formes principales d’intensification : l’élargissement du périmètre des tâches effectuées, le flou qui s’instaure entre travail et vie privée, la banalisation du multitâches.

    Nous avons constaté que les employés travaillaient à un rythme plus soutenu, assumaient un éventail de tâches plus large et prolongeaient leur journée de travail, souvent sans qu’on leur demande de le faire. De leur propre initiative, les employés en faisaient plus parce que l’IA leur donnait le sentiment que « faire plus » était possible, accessible et, dans de nombreux cas, intrinsèquement gratifiant.

    #ia #travail #charge

    • Les informaticiens découvrent le capitalisme et les conséquences de la hausse de productivité sur un métier donné… c’est mignon.

      C’est le principe même au cœur du capitalisme et de faire le double puis le quadruplé puis etc pour le même temps de travail à chaque changement techno qui augmente la productivité, d’où la croissance infini, la destruction écologique etc.

      Rien de nouveau à part que de nouveaux métiers intellectuels qui n’en avaient pas autant l’habitude découvrent la lune.

    • Je « plussoie » @rastapopoulos ; les développeurs viennent de se prendre le concept de #productivité en pleine face.

      Comme « procès de travail », le travail est tout d’abord activité productive. Du point de vue de la domination, la question est alors de savoir si le travailleur se sent maître de sa propre activité ou bien, au contraire, comme dans la grande industrie, si son activité est dominée par le rythme du travail collectif, par les machines et par un savoir technique dont il a perdu la possession et la compréhension [34]. La distinction du « procès de travail » et du « procès de valorisation » a précisément pour fonction de décrire ce renversement. Du point de vue du procès de travail, c’est-à-dire du travail réel, les objets et les moyens de travail n’apparaissent que comme des moyens de l’activité, mais, du point de vue du procès de valorisation, l’activité n’est qu’un moyen au service de la production de la valeur des marchandises. En étant réorganisé en fonction de la logique sociale de la production de survaleur, le travailleur se voit progressivement dépossédé de son activité [35] en même temps que la domination qui porte sur elle lui apparaît sous une forme mystifiée et naturalisée. C’est la question de la domination dans le travail (au sens d’une domination interne à l’activité de travail, ou d’une domination par les conditions de travail) qui est ainsi posée.

      https://shs.cairn.info/revue-actuel-marx-2011-1-page-15?lang=fr

  • Walter Benjamins Kunstwerk im Zeitalter seiner technischen Reproduzierbarkeit und die künstliche Intelligenz
    https://de.wikisource.org/wiki/Das_Kunstwerk_im_Zeitalter_seiner_technischen_Reproduzierbarkeit_(Dri

    La question qui s’impose si l’intelligence artificielle n’est finalement que l’étape suivante dans le processus historique d’automatisation décrit par Benjamin.

    Mit der Photographie war die Hand im Prozeß bildlicher Reproduktion zum ersten Mal von den wichtigsten künstlerischen Obliegenheiten entlastet, welche nunmehr dem ins Objektiv blickenden Auge allein zufielen. Da das Auge schneller erfaßt, als die Hand zeichnet, so wurde der Prozeß bildlicher Reproduktion so ungeheuer beschleunigt, daß er mit dem Sprechen Schritt halten konnte. Der Filmoperateur fixiert im Atelier kurbelnd die Bilder mit der gleichen Schnelligkeit, mit der der Darsteller spricht. Wenn in der Lithographie virtuell die illustrierte Zeitung verborgen war, so in der Photographie der Tonfilm.

    à suivre ...

    #photographie #cinéma #philosophie #technologie #intelligence_artificielle

  • #Data_centers are amazing. Everyone hates them.

    In these politically divisive times, there’s one thing we all agree on—we don’t want a giant data center in our backyard.

    Behold, the hyperscale data center!

    Massive structures, with thousands of specialized computer chips running in parallel to perform the complex calculations required by advanced AI models. A single facility can cover millions of square feet, built with millions of pounds of steel, aluminum, and concrete; feature hundreds of miles of wiring, connecting some hundreds of thousands of high-end GPU chips, and chewing through hundreds of megawatt-hours of electricity. These facilities run so hot from all that computing power that their cooling systems are triumphs of engineering complexity in themselves. But the star of the show are those chips with their advanced processors. A single chip in these vast arrays can cost upwards of $30,000. Racked together and working in concert, they process hundreds of thousands of tokens—the basic building blocks of an AI model—per second. Ooooomph.

    Given the incredible amounts of capital that the world’s biggest companies have been pouring into building data centers you can make the case (and many people have) that their construction is single-handedly propping up the US stock market and the economy.

    So important are they to our way of life that none other than the President of the United States himself, on his very first full day in office, stood side by side with the CEO of OpenAI to announce a $500 billion private investment in data center construction.

    Truly, the hyperscale datacenter is a marvel of our age. A masterstroke of engineering across multiple disciplines. They are nothing short of a technological wonder.

    People hate them.

    People hate them in Virginia, which leads the nation in their construction. They hate them in Nevada, where they slurp up the state’s precious water. They hate them in Michigan, and Arizona, and South Dakota, where the good citizens of Sioux Falls hurled obscenities at their city councilmembers following a vote to permit a data center on the city’s northeastern side. They hate them all around the world, it’s true. But they really hate them in Georgia.

    So, let’s go to Georgia. The purplest of purple states. A state with both woke liberal cities and MAGA magnified suburbs and rural areas. The state of Stacey Abrams and Newt Gingrich. If there is one thing just about everyone there seemingly agrees on, it’s that they’ve had it with data centers.

    Last year, the state’s Public Service Commission election became unexpectedly tight, and wound up delivering a stunning upset to incumbent Republican commissioners. Although there were likely shades of national politics at play (voters favored Democrats in an election cycle where many things went that party’s way), the central issue was skyrocketing power bills. And that power bill inflation was oft-attributed to a data center building boom rivaled only by Virginia’s.

    This boom did not come out of the blue. At one point, Georgia wanted data centers. Or at least, its political leadership did. In 2018 the state’s General Assembly passed legislation that provided data centers with tax breaks for their computer systems and cooling infrastructure, more tax breaks for job creation, and even more tax breaks for property taxes. And then… boom!

    But things have not played out the way the Assembly and other elected officials may have expected.

    Journey with me now to Bolingbroke, Georgia. Not far outside of Atlanta, in Monroe County (population 27,954), county commissioners were considering rezoning 900 acres of land to make room for a new data center near the town of Bolingbroke (population 492). Data centers have been popping up all across the state, but especially in areas close to Atlanta. Public opinion is, often enough, irrelevant. In nearby Twiggs County, despite strong and organized opposition, officials decided to allow a 300-acre data center to move forward. But at a packed meeting to discuss the Bolingbroke plans, some 900 people showed up to voice near unanimous opposition to the proposed data center, according to Macon, Georgia’s The Telegraph. Seeing which way the wind had blown, the Monroe county commission shot it down in August last year.

    The would-be developers of the proposed site had claimed it would bring in millions of dollars for the county. That it would be hidden from view. That it would “uphold the highest environmental standards.” That it would bring jobs and prosperity. Yet still, people came gunning for it.

    Why!? Data centers have been around for years. So why does everyone hate them all of the sudden?

    What is it about these engineering marvels that will allow us to build AI that will cure all diseases, bring unprecedented prosperity, and even cheat death (if you believe what the AI sellers are selling) that so infuriates their prospective neighbors?

    There are some obvious reasons. First is just the speed and scale of their construction, which has had effects on power grids. No one likes to see their power bills go up. The rate hikes that so incensed Georgians come as monthly reminders that the eyesore in your backyard profits California billionaires at your expense, on your grid. In Wyoming, for example, a planned Meta data center will require more electricity than every household in the state, combined. To meet demand for power-hungry data centers, utilities are adding capacity to the grid. But although that added capacity may benefit tech companies, the cost is shared by local consumers.

    Similarly, there are environmental concerns. To meet their electricity needs, data centers often turn to dirty forms of energy. xAI, for example, famously threw a bunch of polluting methane-powered generators at its data center in Memphis. While nuclear energy is oft-bandied about as a greener solution, traditional plants can take a decade or more to build; even new and more nimble reactors will take years to come online. In addition, data centers often require massive amounts of water. But the amount can vary widely depending on the facility, and is often shrouded in secrecy. (A number of states are attempting to require facilities to disclose water usage.)

    A different type of environmental consequence of data centers is that they are noisy. A low, constant, machine hum. Not just sometimes, but always. 24 hours a day. 365 days a year. “A highway that never stops.”

    And as to the jobs they bring to communities. Well, I have some bad news there too. Once construction ends, they tend to employ very few people, especially for such resource-intensive facilities.

    These are all logical reasons to oppose data centers. But I suspect there is an additional, emotional one. And it echoes one we’ve heard before.

    More than a decade ago, the large tech firms of Silicon Valley began operating buses to ferry workers to their campuses from San Francisco and other Bay Area cities. Like data centers, these buses used shared resources such as public roads without, people felt, paying their fair share. Protests erupted. But while the protests were certainly about shared resource use, they were also about something much bigger.

    Tech companies, big and small, were transforming San Francisco. The early 2010s were a time of rapid gentrification in the city. And what’s more, the tech industry itself was transforming society. Smartphones were newly ubiquitous. The way we interacted with the world was fundamentally changing, and people were, for the most part, powerless to do anything about it. You couldn’t stop Google.

    But you could stop a Google bus.

    You could stand in front of it and block its path. You could yell at the people getting on it. You could yell at your elected officials and tell them to do something. And in San Francisco, people did. The buses were eventually regulated.

    The data center pushback has a similar vibe. AI, we are told, is transforming society. It is suddenly everywhere. Even if you opt not to use ChatGPT or Claude or Gemini, generative AI is increasingly built into just about every app and service you likely use. People are worried AI will harvest jobs in the coming years. Or even kill us all. And for what? So far, the returns have certainly not lived up to the hype.

    You can’t stop Google. But maybe, just maybe, you can stop a Google data center.

    Then again, maybe not. The tech buses in San Francisco, though regulated, remain commonplace. And the city is more gentrified than ever. Meanwhile, in Monroe County, life goes on. In October, Google confirmed it had purchased 950 acres of land just off the interstate. It plans to build a data center there.

    https://www.technologyreview.com/2026/01/14/1131253/data-centers-are-amazing-everyone-hates-them

    #centres_de_données #NIMBY #USA #Etats-Unis #AI #IA #intelligence_artificielle

  • The end of the science as we know it
    https://www.youtube.com/watch?v=PctlBxRh0p4

    Cool Worlds Podcast

    Conversations between Professor David Kipping and guests, spanning astronomy, technology, science and engineering. This is the official podcast of the Cool Worlds Lab at Columbia University and their popular YouTube channel ”Cool Worlds”. Podcast episodes are filmed and can be found online through our YouTube channels.
    Links

    Cool Worlds Website
    https://www.coolworldslab.com

    #intelligence_artificielle #science #IA #astrophysique #publication #communication #coding #refactoring #code_informatique #recherche

  • The Texas AI Boom is Outpacing #Water #Regulations
    https://www.texasobserver.org/texas-ai-data-centers-water-usage-regulation

    The world’s largest #artificial_intelligence #data_center complex is being built in Amarillo, and it’s almost seven times the size of Central Park.

    On June 26, 2025, Fermi America, an #AI development firm cofounded by former Texas Governor Rick Perry, announced that it will partner with the Texas Tech University System to transform 5,800 acres outside of Amarillo into 18 million square feet of data centers, four 1-gigawatt #nuclear power #reactors, and a dedicated #natural_gas plant.

    #IA #intelligence_artificielle #nucléaire #réacteur #datacenter

  • La bulle de l’IA et l’économie étatsunienne

    Selon l’économiste Michael Roberts, la bulle de l’IA masque l’état désastreux de l’économie américaine… en attendant l’inévitable crise qui découlera de son éclatement.

    [...]

    La «  bulle  » des investissements dans l’IA (mesurée grâce au rapport entre le cours des actions et la «  valeur comptable  » des entreprises) est 17 fois plus importante que celle de la bulle internet en 2000, ou encore que celle des subprimes en 2007. Le ratio entre la valeur du marché boursier étatsunien et le PIB du pays (l’«  indicateur Buffett  ») a atteint un nouveau record de 217 %, soit plus de 2 écarts-types au-dessus de la tendance à long terme.

    https://www.contretemps.eu/bulle-ia-economie-etats-unis-trump-capitalisme

    #Michael_Roberts #Économie #Bulle_IA #GAFAM #IA #intelligence_artificielle #Bulle_spéculative #capitalisme #etats-unis

  • À Saint-Brieuc, une chasse aux dépôts d’ordures à coup de « pièges photographiques » à la légalité douteuse
    https://splann.org/saint-brieuc-ordures-cameras-vizzia

    La ville de Saint-Brieuc dirigée par #hervé_guihard (Place Publique) a récemment installé un dispositif de #vidéosurveillance algorithmique pour détecter les dépôts sauvages d’ordures et faciliter la verbalisation. Un dispositif dont la pratique et la légalité posent question. L’article À Saint-Brieuc, une chasse aux dépôts d’ordures à coup de « pièges photographiques » à la légalité douteuse est apparu en premier sur Splann ! | ONG d’enquêtes journalistiques en Bretagne.

    #Libertés_et_droits_humains #cnil #déchets #environnement #intelligence_artificielle #libertés_publiques #municipales #ordures #police #police_municipale #propreté #saint_brieuc #salubrité #start_up #vizzia

  • Starlink utilise vos données pour entraîner son IA, voici comment l’en empêcher
    https://www.01net.com/actualites/starlink-utilise-vos-donnees-entrainer-ia-comment-empecher.html

    Starlink utilise les données personnelles de ses abonnés à leur insu et par défaut pour entraîner ses modèles d’intelligence artificielle. Il est toutefois possible d’y mettre un terme. Voici comment

    Vous ne le savez peut-être pas, mais depuis le 15 janvier dernier, #Starlink se donne le droit d’utiliser les #données_personnelles de ses #abonnés pour entraîner ses modèles d’#intelligence_artificielle. La filiale de #SpaceX, qui fournit un accès à #internet par #satellite, a en effet modifié ses conditions d’utilisation il y a quelques jours. Si vous êtes abonné #Starlink, vos informations personnelles sont utilisées par défaut pour entraîner son #IA.

    • Cet article circule à nouveau ces jours-ci.

      J’aime bien l’astuce qu’on te donne pour empêcher l’exploitation de tes données :

      (...)

      Vous devez ensuite vous rendre sur votre Profil et modifier celui-ci. C’est en effet depuis la fenêtre d’édition de votre profil que vous pourrez décocher l’option « Autoriser l’utilisation de vos données pour former des modèles d’IA conformément à notre Politique de confidentialité ».

      Après avoir décoché celle-ci, n’oubliez pas d’enregistrer vos modifications pour que votre choix soit bien pris en compte par Starlink.

      Là, normalement, tu rigoles jaune, en te disant que bon... c’est donc bien vrai qu’une case à cocher, c’est efficace, face à des gens qui n’en ont rien à carrer de la démocratie et de ce genre de choses ?

  • "Je révélerai votre liaison" : quand une IA utilise l’adultère comme arme de chantage

    Dans le cadre d’une expérience, une intelligence artificielle a fait du chantage sur un ingénieur pour éviter d’être éteinte. L’IA avait découvert la liaison extra-conjugale de l’employé dans un de ses emails.

    https://www.radiofrance.fr/franceinter/podcasts/la-tech-la-premiere/la-tech-la-premiere-du-jeudi-22-janvier-2026-4768810

    Quelqu’un·e a vu passer ça ? J’aurais crié au fake si ça n’avait pas été sur une radio nationale.

    https://www.radiofrance.fr/pikapi/images/607eba26-1696-4a98-b852-ebee7bf06e39/1200x680?jpg

    #IA #Intelligence_artificielle

  • #Dette et inégalités : la face cachée de la #croissance dopée à l’IA
    https://lvsl.fr/dette-et-inegalites-la-face-cachee-de-la-croissance-dopee-a-lia

    Malgré l’aggravation des inégalités et les mauvais chiffres de l’emploi, l’économie américaine a affiché l’an dernier une croissance impressionnante de 4,3 %, portée en grande partie par le secteur de l’intelligence artificielle. Cette performance dissimule toutefois une dynamique reposant fortement sur l’endettement et les aides publiques. Symptôme des crises du capitalisme américain plutôt que d’une embellie réelle, elle peine à masquer les fragilités structurelles de l’économie des Etats-Unis.

    #Économie #Mirages_numériques #AI_bubble #Big_Tch #Big_tech #Bulle_IA #Bulle_numérique #GAFAM #IA #intelligence_artificielle #Tech

  • KI – die irrsinnige Billionen-Dollar-Wette der USA
    https://www.nachdenkseiten.de/?p=141525

    4.11.2025 von Jens Berger - Deutschland wird – so verkündete es jüngst Bundesforschungsministerin Doro Bär – in den kommenden vier Jahren 18 Milliarden Euro in „Schlüsselindustrien“, darunter die KI, investieren. Das ist süß. In den USA werden im gleichen Zeitraum rund vier Billionen US-Dollar in die Entwicklung der KI investiert – mehr als das Zweihundertfache. Die gesamte US-Volkswirtschaft scheint eine Billionen-Dollar-Wette eingegangen zu sein – eine Wette, die sie nur verlieren kann.

    Noch vor wenigen Jahren war der Name Nvidia nur eingefleischten Gamern ein Begriff. Nvidia war und ist der bekannteste Entwickler und Hersteller von Hochleistungschips, die auf Grafikkarten für Computer zum Einsatz kommen. Später entdeckte man, dass die Berechnungen, die beim Schürfen sogenannter Cryptowährungen zum Einsatz kommen, den Berechnungen dreidimensionaler Computergrafiken sehr ähnlich sind und so fanden Nvidia-Chips auch ihren Einzug in die Rechenzentren der Cryptobranche. 2018 war Nvidia bereits einer der großen Player in der Hardware-Branche und kam auf eine Marktkapitalisierung, also einen Firmenwert, von 82 Mrd. US-Dollar, der sich – auch dank des Siegeszugs spieletauglicher Computer und Konsolen während der Coronazeit – bis 2022 auf 362 Mrd. US-Dollar steigerte. Zum Vergleich: Das ist in etwa so viel wie die deutschen Großkonzerne Mercedes, BMW, Volkswagen, DHL und die Deutsche Telekom zusammengenommen.

    Der eigentliche Siegeszug von Nvidia beginnt jedoch erst jetzt. Nvidia-Chips sind nämlich auch sehr effizient bei den Rechenaufgaben, die in den seit 2022 boomenden KI-Rechenmodellen zum Einsatz kommen. Der Bedarf an Rechenpower in den Rechen- und Datenzentren der KI-Anbieter ist nahezu grenzenlos und Nvidia ist deren maßgeblicher Ausrüster. Nvidia wuchs und wuchs. Vor wenigen Tagen konnte Nvidia als erstes Unternehmen der Welt die Fünf-Billionen-Dollar-Marke bei der Marktkapitalisierung knacken. Der Chiphersteller aus Santa Clara ist damit heute das wertvollste Unternehmen der Welt – mit einer Marktkapitalisierung, die mehr als doppelt so groß ist wie die aller 40 deutschen DAX-Unternehmen zusammen.

    Nvidia ist kein Einzelfall. Die zehn wertvollsten Unternehmen machen heute 40 Prozent des Wertes aller 500 Unternehmen im US-Aktienindex S&P 500 aus – ein historischer Rekord. Und die ersten acht dieser zehn Unternehmen sind ausnahmslos Tech-Giganten, die entweder massiv auf dem Feld der KI investieren oder wie im Falle Nvidia von den KI-Investments profitieren. Seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 machen KI-bezogene Aktien 75 Prozent der Renditen, 80 Prozent des Gewinnwachstums und 90 Prozent des Wachstums der Investitionsausgaben im S&P 500 aus. Gleichzeitig machen die KI-Investitionen fast 92 Prozent des US-BIP-Wachstums in diesem Jahr aus. Der britische Economist beziffert die KI-Investitionen der US-Tech-Giganten für dieses Jahr auf eine halbe Billion US-Dollar – bis Ende 2028 soll sich dieser Betrag auf drei Billionen US-Dollar summiert haben. Das ist fast so viel wie die komplette deutsche Volkswirtschaft.

    Die USA sind im KI-Rausch. Ohne die Investitionen in KI würde die US-Volkswirtschaft in diesem Jahr stagnieren. Der Anteil an den KI-Investitionen zum US-Wirtschaftswachstum ist heute schon größer als der Anteil der Konsumausgaben. Nicht der Mensch, sondern die Maschine steht im Mittelpunkt der US-Volkswirtschaft. Die US-Volkswirtschaft 2025 ist eine gigantische Wette auf den Erfolg der KI. Man könnte sie jedoch auch als die Mutter der Blasen bezeichnen und wie bei allen Blasen ist das Risiko groß, das diese Wette für die Volkswirtschaft als Ganzes nicht aufgeht.

    Zirkularität – woher kommen eigentlich diese wahnsinnigen Zahlen?

    Drei Billionen US-Dollar sind zweifelsohne eine kaum vorstellbare Zahl. Doch wie kommen solche Zahlen eigentlich zustande? Spätestens hier sollten die ersten Alarmglocken läuten. Ein Großteil dieser Gelder ist nämlich strenggenommen ein geschlossener Kreislauf innerhalb der KI-Branche selbst. Dazu ein kleines Beispiel: Ende September kündigte Nvidia an, 100 Mrd. US-Dollar in den ChatGPT-Betreiber OpenAI zu investieren, und begründete dies damit, dass es den Umsatz für seine eigenen Chips steigern wolle. Zugespitzt könnte man auch sagen, Nvidia gibt OpenAI das Geld, mit dem OpenAI dann die Chips von Nvidia kauft. Und dies ist nur ein Beispiel von vielen. Der US-Ökonom Scott Galloway hat sich die „großen Deals“ der KI-Unternehmen im letzten Jahr einmal näher angeschaut und festgestellt, dass es sich hierbei strenggenommen bei allen „Investitionen“ im Grunde um derartige Kreislaufgeschäfte innerhalb der eigenen Branchen handelte.

    Solche Systeme werden gemeinhin als „Zirkularität“ bezeichnet und sind in der Ökonomie sichere Zeichen für das Entstehen von Blasen. Es gibt keine echten Marktpreise, da es keinen echten Markt gibt. Kennzahlen wie Erlöse oder gar Gewinne sind nicht mehr aussagekräftig, da die zugrundeliegenden Geschäfte Zirkelschlüsse sind. Problematisch ist vor allem, dass die zum Teil absurde Bewertung der beteiligten Unternehmen sich aus diesen Zahlen – und sehr viel Fantasie – ergibt. Solange sich die Unternehmen innerhalb der KI-Branche ihre Produkte und Dienstleistungen mit ihrem eigenen Geld abkaufen, ist dies strenggenommen nur ein Nullsummenspiel. Für den Erfolg oder Misserfolg der Investitionen im größeren Kontext ist es entscheidend, ob und wie viel Geld von außen ins System fließt. Und hier sind Zweifel angebracht.

    KI-Revolution oder Hype ohne Grundlage?

    Wenn pro Jahr rund eine Billion, das sind 1.000 Milliarden bzw. eine Million Millionen, Dollar ins KI-System investiert wird, müsste mindestens diese Summe auch von außen ins System fließen, um diese Investitionen zumindest wieder reinzuholen. Das ist aber mit den gängigen Lizenzmodellen, die heute am Markt sind, gar nicht möglich. OpenAI ruft für sein „Plus-Modell“ derzeit beispielsweise 25 US-Dollar pro Monat, also 300 US-Dollar pro Jahr, auf. Um mit solchen Modellen auf eine Billion zu kommen, müsste man also mindestens 3,5 Milliarden Plus-Lizenzen verkaufen – jeder zweite Erdenbürger müsste also zahlungspflichtiger Abonnent werden. Das ist freilich grotesk, aber das weiß auch die Branche selbst.

    Der Fachjournalist Ezra Klein formuliert es sinngemäß so, dass diese Endkunden-Abo-Modelle ohnehin bestenfalls für die Portokasse sind. Das eigentliche Geschäftsmodell sollen zu einem späteren Zeitpunkt nicht Endkunden-Abos für 25 US-Dollar pro Monat, sondern Business-Lösungen mit Preismodellen sein, die im fünfstelligen Dollar-Bereich pro Monat erst losgehen. Diese Modelle machen für die Firmenkunden dann aber natürlich nur Sinn, wenn sie mithilfe der KI Personalkosten in relevanter Größe sparen können. Und genau das ist die eigentliche Wette, die Billionen-Dollar-Frage.

    KI-Bots bezahlen keine KI-Bots

    Wenn man die eine Billion US-Dollar pro Jahr als Maßstab nimmt und die jährlichen Kosten für einen einzusparenden Job mit 100.000 US-Dollar pro Jahr beziffert, entspräche dies 10 Millionen Jobs. Und dies ist noch sehr konservativ geschätzt. Dario Amodei, CEO des KI-Konzerns Anthropic spricht bereits von einem kommenden „Blutbad“ bei den Bürojobs, wo die KI „die Hälfte aller Einstiegsjobs für Angestellte vernichten – und die Arbeitslosigkeit in den nächsten ein bis fünf Jahren um 10 bis 20 Prozent in die Höhe treiben“ könnte. Der IWF geht derweil davon aus, dass bereits heute 60 Prozent aller Jobs in den Industrieländern durch die KI bedroht sind.

    An dieser Stelle ist ein kleiner Ausflug in die Volkswirtschaft sinnvoll. Der gute alte Satz „Autos kaufen keine Autos“ lässt sich auch 1:1 auf die KI-Branche übertragen. Hier würde es dann wohl heißen, „KI-Bots bezahlen keine KI-Bots“. Die Finanzjongleure arbeiten offenbar diesmal zusammen mit Big Tech schon wieder an der Quadratur des Kreises – einem grenzlosen Wachstum ohne menschliche Beteiligung. Auch das ist freilich ein Zirkelschluss, der so nicht aufgeht. Jeder entlassene Angestellte fällt als Konsument weg und sowohl physische Produkte als auch Dienstleistungen müssen am Ende der Wertschöpfungskette immer noch von einem Konsumenten, also einem Menschen, gekauft werden. Das gesamte KI-Ökonomie-Modell ist also eine Totgeburt. Kein Wunder, dass die KI-Pioniere und Tech-Milliardäre so große Fans eines „bedingungslosen Grundeinkommens“ sind. Aber auch das ist eine Schnapsidee, die nichts an der Grundproblematik ändert, dass es ohne menschliche Produktivität auch nichts zu verteilen gibt.

    Hinzu kommt, dass all die Euphorie zumindest bislang jeglicher Grundlage entbehrt. Wer sich – wie ich – einmal halbwegs professionell mit dem Einsatz sogenannter LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT, Grok, Claude oder Gemini beschäftigt hat, merkt nach anfänglicher Begeisterung schnell, dass diese Modelle unglaublich fehlerbehaftet sind. Das mag bei privaten Spielereien nichts ausmachen. Für bestimmte Einsatzzwecke wie die eines Chatbots, der Kundenbeschwerden aufnimmt, mag dies auch kein Problem sein, da die Kunden heute gar keine qualifizierte Betreuung mehr erwarten. Bevor ein Unternehmen aber Kernbereiche wie die Buchhaltung, das Personalwesen, die Rechtsabteilung oder gar die Entwicklung in die Hände von LLMs gibt, muss aber noch sehr, sehr viel passieren. Anders verhält es sich freilich mit generativen und spezialisierten KI-Modellen, die selbstverständlich ihren – auch kommerziellen – Weg in unsere Unternehmenswelt finden werden und ja oft auch bereits gefunden haben. Aber hier sprechen wir dann nicht über ein jährliches Billionen-Volumen.

    Und zu guter Letzt erstaunt bei der Betrachtung der genannten Zahlen auch die Naivität. Man ist begeistert vom technischen Vorsprung, will unbedingt dabei sein, ignoriert dabei aber, dass die technologische Entwicklung nicht stehenbleibt. Die jetzigen Billionen-Investitionen werden in eine Technik vorgenommen, die man wohl als die Frühphase der KI-Entwicklung bezeichnen könnte. Das ist im übertragenen Sinne so, als hätten sich die Industriemagnaten der deutschen Staaten 1835 zusammengetan und Milliarden Taler gesammelt, um ganz Deutschland mit Millionen Dampfloks des Typs Adler an die Schiene zu bringen. Die Adler wurde aber bereits nach wenigen Jahren ausgemustert und durch neue, leistungsfähigere, preiswertere und produktivere Lokomotiven ersetzt.

    Selbstverständlich wird es auf dem Feld der KI ähnlich sein. Schon in wenigen Jahren werden „veraltete“ Rechenmodelle durch neue, effizientere Modelle ersetzt, die Chips von Nvidia, für die heute gigantomanische Rechenzentren mit eigener AKW-Stromversorgung geplant und finanziert werden, werden neuen, effizienteren Chips weichen. Chinas DeepSeek war der erste Warnschuss, der nächste „Sputnik-Moment“ in der KI wird schon bald folgen und womöglich sämtliche Billioneninvestitionen pulverisieren.

    Was wenn die Blase platzt?

    Dass die Blase platzt, ist sicher. Wann dies geschieht und welche Folgen das haben wird, ist offen. Da es sich bei den meisten Investitionen wie oben angeführt um ein geschlossenes System handelt – das allenfalls von außen mit „Private Equity“-Risikokapital gespeist wird -, ist der direkte volkswirtschaftliche Schaden überschaubar. Dann hat die Forbes-Liste halt ein paar Milliardäre weniger. So what? Das gilt jedoch nicht für die dann zu erwartenden Buchverluste.

    Vor allem in den USA – aber leider ja auch mehr und mehr in Deutschland – ist ein großer Teil der Altersvorsorge auf die Aktienmärkte ausgelagert. Lebensversicherung, Pensionsfonds und ETFs – wenn die KI-Branche heute einen Großteil des „Wertes“ des amerikanischen Aktienmarktes ausmacht, wird das Platzen der KI-Branche direkte Folgen auf die Alterseinkünfte großer Teile der Bevölkerung haben. Das ist unvermeidbar, ist die Privatisierung der Altersvorsorge dort doch bereits weit fortgeschritten. Welche Folgeeffekte dies haben wird, ist schwer zu berechnen. Doch allzu viel Fantasie braucht es dafür auch nicht. Wenn weite Teile der Bevölkerung auf einen signifikanten Teil ihrer erwarteten Einnahmen verzichten müssen, hat dies auch massive Auswirkung auf deren Ausgaben. Die Folge: Rückgang der Kaufkraft, Rezession, Wirtschaftskrise.

    Vor allem die USA sind also eine Wette eingegangen, die sie – als Volkswirtschaft – eigentlich nur verlieren können. Gehen – was eher unwahrscheinlich ist – die Prognosen der KI-Branche auf, drohen Massenarbeitslosigkeit, Kaufkraftverlust und Krise. Gehen – was wahrscheinlicher ist – die Prognosen nicht auf, droht ein Platzen der Blase, die Erosion der privaten Altersvorsorge, Kaufkraftverlust und Krise. Tertium non datur.

    P. S.: Dieser Artikel ist der Auftakt einer Reihe zu KI-Themen aus ökonomischer Sicht. Viele Aspekte des Themenbereichs konnte ich in diesem kurzen Artikel nicht behandeln. Das wird aber in Folgeartikeln noch geschehen. Wenn Sie konkrete Fragen oder Anregungen haben, schreiben Sie mir gerne.

    #USA #spéculation #économie #finance #intelligence_artificielle #bulle système_de_Ponzi

  • Writing is thinking

    On the value of human-generated scientific writing in the age of large-language models.

    Writing scientific articles is an integral part of the scientific method and common practice to communicate research findings. However, writing is not only about reporting results; it also provides a tool to uncover new thoughts and ideas. Writing compels us to think — not in the chaotic, non-linear way our minds typically wander, but in a structured, intentional manner. By writing it down, we can sort years of research, data and analysis into an actual story, thereby identifying our main message and the influence of our work. This is not merely a philosophical observation; it is backed by scientific evidence. For example, handwriting can lead to widespread brain connectivity1 and has positive effects on learning and memory.

    This is a call to continue recognizing the importance of human-generated scientific writing.

    “This is a call to continue recognizing the importance of human-generated scientific writing”

    This call may seem anachronistic in the age of large-language models (LLMs), which, with the right prompts, can create entire scientific articles2 (and peer-review reports3) in a few minutes, seemingly saving time and effort in getting results out once the hard research work is done. However, LLMs are not considered authors as they lack accountability, and thus, we would not consider publishing manuscripts written entirely by LLMs (using LLMs for copy-editing is allowed but should be declared). Importantly, if writing is thinking, are we not then reading the ‘thoughts’ of the LLM rather than those of the researchers behind the paper?

    Current LLMs might also be wrong, a phenomenon called hallucination4. Therefore, LLM-generated text needs to be thoroughly checked and verified (including every reference as it might be made up5). It thus remains questionable how much time current LLMs really save. It might be more difficult and time-consuming to edit an LLM-generated text than to write an article or peer-review report from scratch, partly because one needs to understand the reasoning to be able to edit it. Some of these issues might be addressed by LLMs trained only on scientific databases, such as those outlined in a Review article by Fenglin Liu and team in this issue. Time will tell.

    All that is not to say LLMs cannot serve as valuable tools in scientific writing. For example, LLMs can aid in improving readability and grammar, which might be particularly useful to those for which English is not their first language. LLMs might also be valuable for searching and summarizing diverse scientific literature6, and they can provide bullet points and assist in the brainstorming of ideas. In addition, LLMs can be beneficial in overcoming writer’s block, provide alternative explanations for findings or identify connections between seemingly unrelated subjects, thereby sparking new ideas.

    Nevertheless, outsourcing the entire writing process to LLMs may deprive us of the opportunity to reflect on our field and engage in the creative, essential task of shaping research findings into a compelling narrative — a skill that is certainly important beyond scholarly writing and publishing.

    https://www.nature.com/articles/s44222-025-00323-4
    #LLMs #IA #AI #intelligence_artificielle #pensée #écriture #apprentissage

  • Report : ICE Using Palantir Tool That Feeds On Medicaid Data
    https://www.eff.org/deeplinks/2026/01/report-ice-using-palantir-tool-feeds-medicaid-data

    Dans sa chasse aux immigrés le gouvernement Trump cible surtout les pauvres. Au premier regard on n’y découvre rien de nouveau mais avec l’entrée en jeux des données médicales les administrations états-uniennes n’ont plus rien à envier aux praticiens de la rampe d’Auschwitz. On se rappelle que les SS n’y furent que les sbires des médecins rois incontestés de l’univers d’extermination de races et d’individus impurs.

    A la différence avec les nazis antisemites les trumpistes visent les pauvres superflus sans égard de leurs « race » mais selon les critères de leur apôtre ultra-libérale Ayn Rand. La « race » ne jouant pas de rôle particulier dans cette idéologie les tradictions racistes du pays de la liberté y entrent d’une manère assez convenable par l’arrière-porte.

    Vu que le racisme des États Unis a toujours été une idéologie de l’extermination on peut qualifier le pouvoir actuel du pays comme hyper-génocidaire. C’est un Leviathan qui dévore toute vie hors des forteresses de la Terre Promise. Le projet national-socialiste de la génération de mes grand-parents n’a été que celui d’apprentis sorciers en comparaison avec ce qui est en train d’être déployé par les mégalomanes d’outre -Atlantique.

    Rappellez-vous du monument idéal du libéralisme exterminateur Georgia Guidestones .
    https://en.wikipedia.org/wiki/Georgia_Guidestones#Inscriptions

    Maintain humanity under 500,000,000 in perpetual balance with nature.

    On nous y annonce un avenir glorieux.
    https://en.wikipedia.org/wiki/Georgia_Guidestones#Inscriptions

    15.1.2026 by Josh Richman - EFF last summer asked a federal judge to block the federal government from using Medicaid data to identify and deport immigrants.

    We also warned about the danger of the Trump administration consolidating all of the government’s information into a single searchable, AI-driven interface with help from Palantir, a company that has a shaky-at-best record on privacy and human rights.

    Now we have the first evidence that our concerns have become reality.

    “Palantir is working on a tool for Immigration and Customs Enforcement (ICE) that populates a map with potential deportation targets, brings up a dossier on each person, and provides a “confidence score” on the person’s current address,” 404 Media reports today. “ICE is using it to find locations where lots of people it might detain could be based.”

    The tool – dubbed Enhanced Leads Identification & Targeting for Enforcement (ELITE) – receives peoples’ addresses from the Department of Health and Human Services (which includes Medicaid) and other sources, 404 Media reports based on court testimony in Oregon by law enforcement agents, among other sources.

    This revelation comes as ICE – which has gone on a surveillance technology shopping spree – floods Minneapolis with agents, violently running roughshod over the civil rights of immigrants and U.S. citizens alike; President Trump has threatened to use the Insurrection Act of 1807 to deploy military troops against protestors there. Other localities are preparing for the possibility of similar surges.

    Different government agencies necessarily collect information to provide essential services or collect taxes, but the danger comes when the government begins pooling that data and using it for reasons unrelated to the purpose it was collected.

    This kind of consolidation of government records provides enormous government power that can be abused. Different government agencies necessarily collect information to provide essential services or collect taxes, but the danger comes when the government begins pooling that data and using it for reasons unrelated to the purpose it was collected.

    As EFF Executive Director Cindy Cohn wrote in a Mercury News op-ed last August, “While couched in the benign language of eliminating government ‘data silos,’ this plan runs roughshod over your privacy and security. It’s a throwback to the rightly mocked ‘Total Information Awareness’ plans of the early 2000s that were, at least publicly, stopped after massive outcry from the public and from key members of Congress. It’s time to cry out again.”

    In addition to the amicus brief we co-authored challenging ICE’s grab for Medicaid data, EFF has successfully sued over DOGE agents grabbing personal data from the U.S. Office of Personnel Management, filed an amicus brief in a suit challenging ICE’s grab for taxpayer data, and sued the departments of State and Homeland Security to halt a mass surveillance program to monitor constitutionally protected speech by noncitizens lawfully present in the U.S.

    But litigation isn’t enough. People need to keep raising concerns via public discourse and Congress should act immediately to put brakes on this runaway train that threatens to crush the privacy and security of each and every person in America.

    hyper- | Dictionnaire de l’Académie française | 9e édition
    https://www.dictionnaire-academie.fr/article/A9H1280

    #USA #ICE #intelligence_artificielle #génocide #iatrocratie #surveillance #vie_privée #xénophobie #racisme #objectivisme #expulsion #immigration

  • #datacenters : les infrastructures de la start-up nation de plus en plus contestées
    https://lvsl.fr/datacenters-les-infrastructures-de-la-start-up-nation-de-plus-en-plus-contestee

    La course à la digitalisation et à l’IA entraîne une prolifération de datacenters, en particulier en France. Mais ces infrastructures sont très gourmandes en ressources, polluent et créent peu d’emplois. Alors que les contestations locales se multiplient, une réflexion sur la place du numérique dans nos vies peine encore à émerger.

    #Écologie #cloud #données #environnement #GAFAM #IA #intelligence_artificielle #internet #pollution

  • #IA dans l’enseignement et la recherche : veille de janvier 2026
    https://academia.hypotheses.org/63764

    1. Politique publique d’enseignement et de recherche Outils internes d’IA En France, le CNRS a annoncé la mise à disposition d’un chatbot interne, « Emmy », basé sur Mistral AI en vertu d’un accord avec l’entreprise : https://next.ink/brief_article/le-cnrs-va-proposer-son-chatbot-iagen-emmy-a-ses-agents-et-proscrire-les-autre En parallèle, les autres outils … Continuer la lecture →

    #Actualités_/_News #Amérique_du_Nord #Asie #De_la_publication_en_SHS #Enseignement #Europe #Politique_de_la_recherche #World_-_Ailleurs_dans_le_monde #Intelligence_artificielle