




Bien sûr, on pourrait se rassurer à bon compte. Ces peurs étaient absurdes, puisque l’on est encore là... Mouais. C’est oublier un peu vite le smog de Londres, l’élixir de 1937 ou Hiroshima, et les milliers de morts qu’ils ont entraînés. On peut rire des prophètes de malheur, beaucoup moins de ceux qui ont vu juste.
Une électrocution, une pénurie de pétrole et une menace d’extinction posent des questions différentes. Les causes, la gravité et le degré de certitude varient. J’ai décidé de les rapprocher pour examiner ce que la peur nous révèle systématiquement. La peur est une forme de doute, qui expose les fragilités des inventions, leurs effets, leurs conséquences inattendues. Elle oblige à prendre des décisions.
Évidemment, j’ai pris quelques libertés et les académiciens me pardonneront. L’idée est de faire un petit tour de train fantôme dans l’histoire du progrès et des terreurs qu’il a pu causer. C’est parti!
Une ville éclairée sans flamme ni fumée, voilà une promesse qui avait de quoi séduire. Encore fallait-il pouvoir s’y balader sans se faire électrocuter.
À New York, les fils s’enchevêtrent au-dessus des passants ; incendies et accidents rendent cette énergie invisible terriblement concrète. L’électricité ajoute un danger jusque-là inconnu dans la rue. Sa domestication demande du travail : isoler les câbles, les enfouir, vérifier les installations.
Le National Electrical Code voit le jour en 1897 pour encadrer les installations.


Pour ouvrir une mine, creuser un tunnel ou tracer une voie ferrée, la dynamite avait rendu la nitroglycérine plus stable et plus facile à manipuler. Un gain de sécurité considérable pour ceux qui s’en servaient.
Sauf que cette puissance nouvelle inspire aussi certaines âmes sombres qui ont d’autres projets que de transformer le paysage. Dans le Paris des années 1890, des attentats anarchistes frappent des cafés, des institutions, des lieux fréquentés.
La France renforce le contrôle des explosifs en 1893. Dans le même mouvement répressif, les lois dites « scélérates » restreignent la presse et les libertés publiques.
Une fenêtre d’Overton avant l’heure : la peur élargit ce qu’une société est prête à accepter. Un mécanisme qui me rappelle les restrictions acceptées dans certains pays pendant les confinements des années 2020. Une peur légitime peut se transformer en pouvoir illégitime.



Les autobus à moteur promettaient de transporter davantage de monde, plus vite, sans compter sur l’endurance des chevaux. Pour les passagers, c’était un progrès spectaculaire, mais pour les piétons, c’était un danger nouveau. Des véhicules lourds arrivent à toute vitesse — parfois à plus de 20 km/h — dans des rues partagées avec les enfants, les passants, les vélocipèdes et les attelages. À Paris, collisions et défaillances techniques alimentent une véritable inquiétude.
À Montréal aussi, l’automobile inquiète. Elle doit se frayer un chemin entre les tramways, les attelages et les piétons. En août 1906, un automobiliste qui dépasse à vive allure un tramway arrêté tue un homme rue Sainte-Catherine : c’est le premier décès attribué à une automobile dans la ville.
Comment faire cohabiter tout ce monde avec des machines aussi rapides ? Le freinage devient une question collective, au même titre que la vitesse et les règles de circulation. Le Québec légifère dès 1904 ; un premier Code de la route suivra en 1924. La chaussée doit s’organiser autour de ses nouveaux usagers.



Franchir une montagne ou un bras de mer sans contourner l’obstacle, rapprocher des territoires que le relief et les distances tenaient séparés, c’était la promesse prométhéenne de l’aviation… encore fallait-il pouvoir arriver en un seul morceau. Les trois décennies précédentes avaient vu des inventeurs valeureux et anonymes se briser les deux jambes — ou la nuque — dans des costumes d’oiseaux. Avec les travaux de Clément Ader et les vols des frères Wright, les techniques aéronautiques vont rapidement décoller — LOL.
Mais les années 1910 découvrent une autre manière de mourir à cause d’un avion. En 1911, au départ du Paris–Madrid à Issy-les-Moulineaux, un avion s’écrase sur la foule et les officiels. Le danger ne guette plus seulement les fous furieux qui s’envoient en l’air, il concerne aussi les spectateurs innocents qui avaient décidé de garder les pieds sur terre.
L’admiration pour les pionniers du ciel cohabite avec une question légitime : mais qui vérifie que ces appareils peuvent vraiment voler, et que leurs pilotes savent les manœuvrer ? La convention de Paris de 1919 inscrit certificats de navigabilité et qualifications des équipages dans un cadre international. La sécurité aérienne s’organise à l’échelle internationale — mais elle n’a pas fini de grandir.



La boîte de conserve avait changé le quotidien : des aliments disponibles hors saison, qui voyagent et se gardent longtemps. Le couvercle fermé inspirait confiance. Il cachait aussi ce qu’une stérilisation insuffisante pouvait laisser se développer.
Aux États-Unis, des olives industrielles provoquent des intoxications mortelles dès 1919 ; d’autres cas, liés aux épinards en conserve, suivent en 1920–1921. Le botulisme entre dans les conversations, les ventes d’olives mûres s’effondrent. Comment faire ses courses quand le danger ne se voit pas ?
La Californie renforce les exigences de traitement thermique dès 1920, puis adopte le Cannery Inspection Act en 1925. La sécurité repose davantage sur des procédés contrôlés et des inspections : le consommateur n’a pas à devenir microbiologiste avant de préparer le souper.


Une teinture pour cils rend une utilisatrice aveugle. Une crème dépilatoire fait perdre à une cliente ses dents et l’usage de ses jambes. Des produits amaigrissants provoquent des troubles sanguins mortels. Un tonique au radium empoisonne ses consommateurs.
La chimie promettait des médicaments plus efficaces, une meilleure hygiène et des produits de beauté accessibles. De bonnes raisons de lui faire une place dans la salle de bains et la pharmacie.
Sauf qu’aux États-Unis, certains fabricants pouvaient commercialiser des produits sans jamais avoir démontré leur efficacité (ou leur sécurité). Avouons-le, certains rayons n’ont pas tant changé : aux États-Unis, les compléments alimentaires restent vendus sans approbation préalable de l’agence fédérale chargée des aliments et des médicaments.
En 1933, le succès du livre 100,000,000 Guinea Pigs donne une ampleur publique à une inquiétude généralisée : sommes-nous devenus les cobayes de la chimie? Quatre ans plus tard, un médicament liquide (l’élixir de sulfanilamide) tue plus de cent personnes à cause du solvant toxique employé dans sa préparation. Le drame accélère le changement et une réforme s’impose. La loi fédérale de 1938 exige que les fabricants démontrent la sécurité de leurs nouveaux médicaments avant leur commercialisation et renforce l’encadrement des aliments et des cosmétiques.



En août 1945, Hiroshima et Nagasaki découvrent la puissance destructrice de la bombe atomique.
Les travaux d’Einstein, au début du XXe siècle, avaient ouvert une perspective vertigineuse : une infime quantité de matière pouvait libérer une quantité colossale d’énergie. Avec la découverte de la fission nucléaire en 1938, cette possibilité devient concrète. Imaginez une énergie presque infinie, tirée de presque rien. (OK, OK… je simplifie, d’accord?) Les perspectives sont immenses : produire de l’électricité, traiter certains cancers, conserver les aliments, améliorer les récoltes. Une nouvelle ère industrielle semble à portée de main.
Le nucléaire prend alors les deux visages de Janus, ce dieu romain qui regarde dans deux directions opposées. D’un côté, soigner, nourrir, éclairer. De l’autre, anéantir des villes en quelques secondes. Avec la course aux armements, la peur change radicalement d’échelle. Pour la première fois, l’humanité peut redouter de provoquer sa propre disparition. Et cette catastrophe pourrait être parfaitement délibérée.
Il faudra plus de vingt ans pour que le Traité sur la non-prolifération des armes nucléaires soit ouvert à la signature, en 1968, avant d’entrer en vigueur en 1970. Son ambition : limiter la diffusion des armes nucléaires et engager les États vers le désarmement.
Plus de quatre-vingts ans après Hiroshima, la menace nucléaire continue pourtant de planer sur l’actualité internationale. La promesse est toujours là. La peur aussi.



Reconstruire l’Europe, chauffer les maisons, faire tourner les usines : le charbon avait de quoi se rendre indispensable. Abondant, bon marché, il remplissait aussi le ciel de fumée. À Londres, on avait appris à vivre avec ces brouillards industriels. Sauf qu’en décembre 1952… ce décor à la Jack l’éventreur va, lui-même, devenir meurtrier.
Du 5 au 9 décembre, un anticyclone emprisonne les fumées au ras du sol. On distingue à peine ses pieds. Les autobus s’immobilisent, des voitures sont abandonnées, la pollution s’infiltre jusque dans les maisons. Le Grand Smog provoque environ 4 000 morts selon les premiers bilans. Les estimations ultérieures monteront jusqu’à 12 000. Tout ça pour se chauffer et faire tourner les usines. Le confort moderne était devenu un poison mortel.
En 1956, le Royaume-Uni adopte le Clean Air Act : limitation des fumées, zones de contrôle, changement des combustibles et des installations. Londres devait réapprendre à se chauffer sans s’empoisonner.


En 1964, un groupe de 32 intellectuels et militants américains adresse au président Lyndon Johnson un mémorandum alarmant sur les conséquences de l’automatisation.
Trois ans plus tôt, en 1961, dans une usine General Motors du New Jersey, un robot nommé Unimate prend en charge la manipulation de pièces métalliques brûlantes. Un travail dangereux dont les ouvriers pouvaient volontiers se passer. Travailler moins fort, produire davantage, épargner aux ouvriers les tâches dangereuses : l’automatisation avait de quoi séduire. Sauf qu’une question commence à circuler : et si les machines finissaient par prendre tous les autres emplois?
Les États-Unis avaient déjà commencé, dès 1962, à financer des programmes de formation et de reconversion pour les travailleurs menacés par l’automatisation. La machine, elle, avait trouvé son emploi.



Prendre sa voiture, partir en vacances, chauffer sa maison, faire tourner les usines : le pétrole avait rendu la vie plus facile. Abondant, relativement bon marché, il était devenu indispensable à peu près partout. Sauf qu’en octobre 1973, à la suite de la guerre du Kippour, plusieurs pays arabes producteurs imposent un embargo pétrolier aux États-Unis et à d’autres alliés d’Israël. Et là, panique à la pompe!
L’embargo est une décision géopolitique. Mais il révèle la fragilité d’un progrès bâti sur la multiplication des moteurs et des machines dépendantes du pétrole. Une voiture peut être merveilleusement conçue. Si le réservoir est vide, elle ne va pas vous emmener bien loin.
Les files s’allongent devant les stations-service, les prix flambent, on rationne l’essence et on réduit le chauffage. Le premier choc pétrolier révèle une dépendance que le confort avait fini par rendre presque invisible. Le pétrole était toujours là, mais quelqu’un d’autre tenait le robinet. En 1975, les États-Unis adoptent l’Energy Policy and Conservation Act : réserves stratégiques de pétrole et normes de consommation pour les voitures. La peur de manquer remet une question technique au centre du jeu : comment obtenir le même service avec moins de carburant? Il faut désormais apprendre à consommer moins, et à prévoir les pénuries. En 1979, un deuxième choc pétrolier vient remettre de l’huile sur le feu — comme si on avait le luxe de gaspiller…



En 1985, des scientifiques britanniques révèlent un immense trou dans la couche d’ozone, au-dessus de l’Antarctique. Les risques de cancers de la peau, de cataractes et de dommages aux écosystèmes inquiètent.
Les chlorofluorocarbures (CFC) avaient tout du produit miracle. Stables, peu toxiques et ininflammables, ils avaient remplacé des substances autrement plus dangereuses pour garder les aliments au frais, climatiser les bureaux ou vaporiser du déodorant. Sauf que. Leur stabilité avait un tout petit inconvénient : ces gaz persistaient des décennies dans l’atmosphère. Ils finissaient par atteindre la stratosphère, où ils contribuaient à détruire la couche d’ozone. Vous savez, celle qui nous protège des rayons ultraviolets. Un tout, tout petit inconvénient, donc.
En 1987, plusieurs pays adoptent le Protocole de Montréal, qui organise la réduction progressive des CFC et d’autres substances responsables. Les industries doivent se réinventer. Et ça marche ! Depuis, la couche d’ozone se reconstitue progressivement.



Gérer les banques, contrôler les avions, distribuer l’électricité, faire fonctionner les hôpitaux : l’informatique avait rendu nos sociétés plus efficaces que jamais. Sauf qu’une petite économie de mémoire allait semer une immense panique. Pendant des décennies, les programmeurs avaient enregistré les années avec deux chiffres plutôt que quatre. En passant de 1999 à 2000, certains ordinateurs risquaient donc de passer de 99 à 00 et d’interpréter 00 comme… 1900.
À l’approche du réveillon, les scénarios catastrophes se multiplient : avions cloués au sol, banques paralysées, réseaux électriques en panne. Le problème, baptisé Y2K, mobilise les gouvernements et les entreprises du monde entier. En 1998, Bill Clinton crée un conseil présidentiel chargé de coordonner la préparation américaine. Partout, des armées d’informaticiens corrigent des millions de lignes de code. On dépense des milliards pour éviter la catastrophe. La panique médiatique est généralisée… QUAND SOUDAIN. Rien. Le 1er janvier 2000, tout s’est passé comme un lundi — sauf qu’on était samedi. Quelques incidents, pas d’apocalypse. Avait-on paniqué pour rien, ou bien… évité le pire ? Difficile à dire. Mais c’est tout le paradoxe de la prévention : quand elle fonctionne, on a l’impression qu’elle ne servait à rien.



Le monde occidental voulait produire davantage de viande, à meilleur prix, pour nourrir toujours plus de monde : l’élevage était devenu industriel. Pour accélérer la croissance des bovins, on avait même trouvé une source de protéines bon marché : des farines fabriquées à partir de restes d’animaux. Oui, oui. L’idée géniale était de nourrir des herbivores avec… les protéines d’autres animaux. Sauf que, dans cette quête de productivité et de performance, on avait découvert que certaines de ces farines étaient contaminées par l’agent responsable de l’encéphalopathie spongiforme bovine. Traduction : la maladie de la vache folle. Une maladie qui pouvait aussi se transmettre à l’humain sous une forme mortelle. Miam miam !
L’alarme est déjà donnée au Royaume-Uni en mars 1996, quand le gouvernement reconnaît un lien probable entre la vache folle et une nouvelle forme mortelle de la maladie de Creutzfeldt-Jakob chez l’humain. À peine remis du bogue de l’an 2000, une nouvelle vague de panique frappe l’Europe. En France, les ventes de bœuf chutent parfois de près de 50 %. En 2001, l’Union européenne renforce les contrôles : dépistage, traçabilité, restrictions sur les farines animales et retrait des tissus à risque. En 2003, un cas découvert en Alberta entraîne la fermeture de nombreux marchés au bœuf canadien.



Retrouver ses amis d’enfance, partager ses photos de vacances, donner une voix à tout le monde : les réseaux sociaux allaient devenir la concrétisation des promesses du Web des années 1990 et 2000. La liberté, la démocratisation des échanges, l’apprentissage infini. Pendant les printemps arabes de 2011, on les présente même comme des outils de mobilisation démocratique. La planète entière allait enfin pouvoir se parler ! Sauf que connecter tout le monde, c’était aussi connecter les menteurs, les manipulateurs et quelques publicitaires un peu trop curieux.
En 2016, l’élection présidentielle américaine révèle l’ampleur des campagnes de désinformation et d’influence sur les plateformes. En 2018, le scandale Cambridge Analytica éclate : les données de millions d’utilisateurs de Facebook ont été récupérées à leur insu pour du profilage politique. On était venus partager nos photos de vacances. On avait finalement partagé beaucoup plus que ce qu’on aurait dû. Oupsi… Après des années de négociations, l’Europe applique enfin son Règlement général sur la protection des données (RGPD) en 2018. En 2019, Facebook écope d’une pénalité gigantesque de 5 milliards USD pour des manquements à la protection de la vie privée. Enfin, gigantesque pour vous et moi, car on parle de 7 % de son chiffre d’affaires annuel — et d’environ 21 % du bénéfice net qu’elle aurait dégagé sans cette amende. Une miette dans le titanesque gâteau de votre vie privée.



Rédiger nos courriels, traduire des documents, créer des images, programmer, accélérer la recherche médicale, résoudre des problèmes mathématiques séculaires… l’intelligence artificielle promet de nous faire changer d’époque industrielle. Fascinante proposition! Sauf que l’enthousiasme s’accompagne d’inquiétudes bien légitimes. Des emplois vont disparaître, les fausses nouvelles vont proliférer, les machines pourraient prendre des décisions à notre place, ou nous rendre totalement débiles… et tant qu’à y être, pourquoi ne pas imaginer la disparition complète de l’humanité?
En mars 2023, des milliers de chercheurs, entrepreneurs et personnalités réclament une pause de six mois dans l’entraînement des IA les plus puissantes. Leur inquiétude porte notamment sur la vitesse de la course et notre capacité à garder la maîtrise de systèmes toujours plus puissants.
Lors d’une mission ethnographique menée par Perrier Jablonski pour un grand client, une participante nous confie qu’elle ne se sert pas de l’IA pour ses recherches d’assurances. Elle n’a pas confiance et ne veut pas y partager de renseignements personnels. Quelques minutes plus tard, elle nous confie pourtant l’interroger sans arrêt sur l’éducation de ses enfants et s’en servir comme véritable psy portatif. Nous pouvons donc jurer que nous nous méfions de l’IA… et lui confier ce que nous avons de plus intime. En 2024, le NIST, l’organisme américain chargé des normes et des mesures, répertorie la confiance excessive et le biais d’automatisation parmi les risques des interactions entre humains et IA. Notre vigilance est parfois beaucoup plus sélective que nous le pensons. Il faut donc des règles et des autorités capables de nous protéger, y compris de nos propres angles morts. Mais leur pouvoir doit lui aussi être encadré : des décisions expliquées, des restrictions proportionnées aux risques et des recours possibles. Garder la main sur l’IA exige aussi de garder un œil sur celles et ceux… qui la surveillent.
En 2024, l’Europe adopte l’AI Act, qui prévoit des interdictions, des obligations de transparence et des contrôles selon les risques. Pour les systèmes classés à haut risque, le texte prévoit notamment que les personnes chargées du contrôle humain puissent comprendre leurs limites, surveiller leur fonctionnement, écarter une réponse et interrompre le système. Le droit commence à préciser qui doit pouvoir garder la main, et comment.
L’humain chargé de surveiller la machine doit avoir le temps, les compétences et le pouvoir de lui dire non. Sinon, il ne sert que de prête-nom (au mieux) ou de bouc émissaire (au pire), une interface rassurante pour un procédé nébuleux. C’est pour moi le plus grand risque du moment. N’être plus que l’interface « graphique » (et divertissante) d’une IA incapable d’émotions.



Mais puisqu’on a passé plus d’un siècle à imaginer la fin du monde, pourquoi s’arrêter en si bon chemin? Voyons un peu ce que les prochaines décennies pourraient nous réserver…
Je n’ai pas de boule de cristal. Mais j’ai quelques idées sur les catastrophes dont nous pourrions bientôt avoir peur. Et, comme toujours, elles commencent par de magnifiques promesses : nous libérer des corvées, prendre soin de nos proches, nous aider à réfléchir, à apprendre, à vivre mieux. Difficile de résister. La prochaine conquête des géants du numérique? Nos maisons. Caméras, serrures, assistants, robots domestiques… Après leur avoir confié nos données, voilà qu’on s’apprête à leur donner les clés. Littéralement.
Alors, imaginez un peu. Nous sommes en 2035. Votre mère de 87 ans vit seule, mais un robot veille sur elle. Il lui prépare ses repas, lui donne ses médicaments, l’aide à se déplacer. Vous dormez enfin tranquille. Jusqu’au jour où une erreur de programmation, ou un pirate informatique, transforme cet ange gardien en menace. Et si votre maison décidait soudainement de ne plus vous obéir? Cette fois, c'est notre sécurité physique qui est en jeu.
Avançons encore. En 2045, les implants cérébraux ne servent plus seulement à traiter des maladies. Ils promettent maintenant d’améliorer la mémoire, la concentration, les capacités d’apprentissage. Votre enfant pourrait réussir beaucoup mieux à l’école. Vous hésitez? Les autres parents, eux, ont déjà accepté. Refuser devient presque une forme de négligence. Et pendant que vous vous demandez si vous avez vraiment le choix, quelqu’un d’autre contrôle les données, les réglages et les mises à jour du cerveau de votre enfant. Charmant. Bienvenue dans une époque où notre liberté cognitive pourrait devenir une option payante.
Et puis arrive 2055. Tout fonctionne à merveille. L’IA nous aide à penser, à créer, à choisir, à nous améliorer. Elle connaît nos goûts, comprend nos désirs, anticipe nos idées. Le problème? Nous utilisons tous les mêmes systèmes pour devenir de meilleures versions de nous-mêmes. Et si, à force de nous optimiser, nous finissions par nous ressembler? Mêmes idées, mêmes goûts, mêmes raisonnements. Une humanité parfaitement fonctionnelle, parfaitement prévisible… et parfaitement interchangeable. Plus besoin de détruire l’humanité pour provoquer sa disparition. Il suffirait d'effacer ce qui nous distingue les uns des autres : notre singularité humaine. Une fin du monde sans morts, sans explosions, sans même qu'on s'en aperçoive. Pratique, non?
Trois scénarios. Trois peurs que je viens d’inventer. Notre sécurité physique, notre liberté cognitive et, finalement, notre singularité humaine. Pour leur donner un peu de crédibilité, je me suis amusé à fabriquer des couvertures de TIME, Newsweek et The Atlantic… avec l’IA, évidemment. 🤷🏻♂️
Les unes et leurs dates sont fictives. J’aimerais que leurs scénarios le restent.



Décennie après décennie, ces peurs ont rendu les risques du progrès plus difficiles à ignorer. Entre l’inquiétude et la protection, il a fallu tout un travail collectif : des recherches, des enquêtes, des mobilisations, des débats, des lois et des changements de pratiques. Oui, la peur a parfois donné l’impulsion, mais elle se trompait, parfois. Des humains (vous, moi) ont dû faire le boulot. Mais la peur, elle nous a motivés, poussés, mobilisés. Bref, elle nous a mis en mouvement.
Pour finir, laissez-moi faire un pari : nous allons traverser ces décennies comme nous avons traversé les autres. Ni indemnes, ni inchangés. Alors, oui, la fin du monde a de l’avenir, mais la singularité des humains, c’est peut-être de lui barrer le chemin.
Chaque génération a eu sa fin du monde en préparation. Certaines peurs annonçaient de vrais désastres. D’autres ont poussé nos sociétés à enquêter, à légiférer et à protéger ceux qui subissaient les risques du progrès. Être encore là ne prouve donc pas qu’on avait peur pour rien. Quand la prévention fonctionne, elle devient presque invisible. Mais la peur peut aussi servir à faire accepter des restrictions de liberté.
Avec l’IA, la question dépasse notre survie et nos emplois. Que voulons-nous garder sous notre contrôle? Nos maisons, nos cerveaux, nos choix, ce qui fait de nous des êtres singuliers. Les scénarios de 2035, 2045 et 2055 sont inventés. La responsabilité de préserver notre sécurité physique, notre liberté cognitive et notre singularité humaine, elle, est bien réelle.
Nous utilisons souvent des outils d'intelligence artificielle, notamment des grands modèles de langage (LLM), pour soutenir nos recherches, structurer nos idées, améliorer nos textes et évaluer leur qualité.
Nous exploitons nos propres corpus documentaires et entraînons également des modèles sur nos contenus. Lorsque la confidentialité l'exige, nous privilégions des modèles exécutés localement.
Ces usages sont supervisés par l'auteur. Les sources, les analyses et les contenus publiés demeurent sous notre responsabilité éditoriale.
Imaginez un pilote de ligne. Il est aux commandes d'un avion rempli de passagers. Soudain, un moteur tombe en panne. Puis le deuxième. Les alarmes se déclenchent, l'appareil perd de l'altitude et le sol se rapproche dangereusement. Le pilote doit réagir. Vite.
Bonne nouvelle, personne ne va mourir. Nous sommes dans un simulateur de vol.
Les pilotes s'entraînent régulièrement à affronter des situations catastrophiques. Des pannes, des incendies, des conditions météorologiques extrêmes. On leur apprend à gérer des événements qu'ils espèrent ne jamais rencontrer dans leur carrière. Et personne ne trouve ça particulièrement inquiétant. Au contraire, c'est rassurant de savoir que le pilote qui nous emmène en vacances a déjà appris à gérer le pire.
Alors pourquoi, lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle, imaginer une catastrophe devrait-il nécessairement nous empêcher d'avancer? Peut-être parce que nous confondons deux choses : imaginer le pire et le croire inévitable.
En janvier 2026, une grande enquête Ipsos réalisée pour Google confirmait quelque chose d'assez spectaculaire. Au Canada, nous avons peur de l'intelligence artificielle. Nous sommes particulièrement pessimistes, anxieux, méfiants et réfractaires à son adoption. Et tout ça alors que notre pays traîne depuis vingt-cinq ans un sérieux problème de productivité.
Il y a quelque chose de fascinant dans ce paradoxe. Une technologie pourrait nous aider à rattraper une partie de notre retard économique, mais nous sommes parmi les plus inquiets à son sujet.
Cette peur a quelque chose de familier. L'historien Luc Mary, dans Le Mythe de la fin du monde, a recensé 183 annonces de fin du monde depuis la chute de l'Empire romain. Et nous sommes toujours là.

Et si notre capacité à imaginer le pire était justement l'une de nos meilleures façons de préparer l'avenir?
Il y a quelques jours, je suis tombé sur une vidéo d'une jeune philosophe qui publie sous le pseudonyme PhiloSophia. Elle étudie la philosophie contemporaine à l'École normale supérieure, à Paris. Et franchement, j'ai trouvé son raisonnement brillant.
Elle rapproche deux philosophes allemands du siècle dernier, Günther Anders et Hans Jonas, pour expliquer quelque chose qui me travaille depuis un moment : pourquoi avons-nous aussi peur de l'avenir, et surtout, à quel moment cette peur cesse-t-elle de nous être utile?
Je lui dois l'architecture de cette réflexion. Le rapprochement entre ces deux penseurs, son application à l'intelligence artificielle et cette idée d'un point de bascule entre prudence et fatalisme viennent de son travail.
J'aimerais reprendre son raisonnement, y ajouter quelques histoires et voir ce qu'il peut nous apprendre sur notre façon de prendre des décisions.
En 1956, le philosophe Günther Anders publie L'Obsolescence de l'homme. Onze ans auparavant, deux bombes atomiques avaient détruit Hiroshima et Nagasaki. Pour la première fois, l'humanité avait démontré qu'elle possédait les moyens techniques de provoquer sa propre destruction.

Anders développe deux idées particulièrement troublantes. La première est la honte prométhéenne. Nous fabriquons des machines dont les performances dépassent certaines de nos capacités. Elles calculent plus vite, travaillent sans fatigue, exécutent des opérations avec une précision qui nous échappe. Face à nos créations, nous découvrons nos limites. Nous sommes lents, imparfaits et, détail assez contrariant, mortels.
La seconde est le décalage prométhéen. Notre capacité à fabriquer des choses extraordinaires progresse plus rapidement que notre capacité à en imaginer les conséquences.
Pensez à la bombe atomique. Des scientifiques sont parvenus à maîtriser les réactions nucléaires, à calculer leur puissance et à fabriquer une arme. Mais comment se représenter véritablement la destruction d'une ville entière en quelques secondes? Comment imaginer les conséquences politiques, morales et humaines d'une technologie pareille?
Nous étions capables de fabriquer quelque chose que nous avions beaucoup de difficulté à nous représenter.
Soixante-dix ans plus tard, l'IA nous place devant une difficulté comparable, même si les technologies et leurs risques sont très différents. Nous développons des outils capables de produire des textes, des images, des analyses et d'accomplir des tâches de plus en plus complexes. Et nous avons parfois bien du mal à imaginer ce que tout cela changera dans cinq ou dix ans.
Alors notre imagination fait ce qu'elle sait faire. Elle remplit les blancs. Et elle ne les remplit pas toujours avec des scénarios optimistes.
En 1979, un autre philosophe, Hans Jonas, publie Le Principe responsabilité. Il propose une idée que je trouve absolument brillante : l'heuristique de la peur.

Le mot est compliqué, mais le principe est assez simple. Lorsque nous développons une technologie susceptible d'avoir des conséquences graves ou irréversibles, nous avons la responsabilité d'imaginer ce qui pourrait mal tourner. Pourquoi? Pour éviter que cela arrive.
C'est exactement ce que font les pilotes dans leurs simulateurs de vol. On imagine une catastrophe, on la reproduit dans un environnement contrôlé, puis on apprend à la prévenir ou à y réagir. La peur devient un outil de préparation.
Pensez à l'énergie nucléaire. Après Hiroshima et Nagasaki, puis avec la multiplication des puissances nucléaires, les États ont progressivement élaboré des mécanismes de contrôle, des accords internationaux et des règles de non-prolifération. Le Traité sur la non-prolifération des armes nucléaires, ouvert à la signature en 1968, est entré en vigueur en 1970.
Ces mécanismes ne font pas disparaître le danger. Ils témoignent néanmoins d'une capacité remarquable : transformer la conscience d'un risque en règles collectives. Et si nous faisions la même chose avec l'intelligence artificielle?
PhiloSophia met surtout le doigt sur le moment où cette peur change de nature. Tout se joue dans une différence grammaticale.
« Ça va mal aller. »
« Ça pourrait mal aller. »
Vous voyez la nuance? Dans la première phrase, le futur est déjà écrit. La catastrophe est certaine. Nous pouvons nous indigner, protester, dénoncer, mais au fond, à quoi bon faire des efforts? Si tout est perdu, autant attendre la fin.
Dans la deuxième, le futur est encore ouvert. Il existe un risque, peut-être même important. Mais il existe aussi des moyens de l'éviter, de le réduire ou d'en limiter les conséquences.
Le conditionnel nous oblige à réfléchir. Le futur catégorique risque de nous dispenser d'agir. C'est là que la peur devient intéressante pour les dirigeants et les gestionnaires : une inquiétude peut être parfaitement légitime sans constituer une raison suffisante pour immobiliser toute une organisation.
Imaginez une réunion de direction. Quelqu'un affirme que l'IA pourrait provoquer des fuites de données confidentielles. C'est vrai. Elle pourrait. Quelqu'un d'autre s'inquiète des erreurs produites par les outils. C'est également vrai. Un troisième craint que les compétences de ses équipes s'affaiblissent à force de déléguer certaines tâches à des machines. Encore une inquiétude parfaitement recevable.
Et maintenant?
| La peur | Ce qui pourrait arriver | Notre décision |
|---|---|---|
| Confidentialité | Fuite de données sensibles. | Outils approuvés et accès contrôlés. |
| Fiabilité | Erreur dans une décision importante. | Validation humaine selon le risque. |
| Compétences | Délégation sans jugement critique. | Formation et vérification des résultats. |
Vous remarquerez quelque chose. Aucune de ces décisions ne garantit que le risque disparaîtra complètement. Mais chacune transforme une inquiétude en travail concret. C'est là que commence la responsabilité.
Dans une organisation, on peut facilement confondre prudence et immobilisme. Un projet soulève des questions, alors on demande davantage d'analyses. Puis un comité supplémentaire. Puis une politique plus complète. Puis une nouvelle évaluation. Et pendant ce temps, la technologie évolue, les employés expérimentent parfois de leur côté et les occasions d'apprendre nous passent sous le nez.
Il faut évidemment des mécanismes de contrôle. Mais ceux-ci devraient nous permettre d'avancer de façon responsable, pas devenir une méthode sophistiquée pour ne jamais décider.
Je reviens à notre pilote. Imaginez qu'après avoir passé des heures dans un simulateur à affronter des pannes, des incendies et des turbulences, il annonce qu'il refuse désormais de décoller. Trop dangereux. Il connaît tous les scénarios possibles, et certains sont franchement terrifiants.
Ce serait quand même un drôle de résultat pour une formation censée améliorer la sécurité aérienne.
Nous faisons parfois exactement la même chose avec l'IA. Nous imaginons les risques avec une précision remarquable. Nous multiplions les scénarios catastrophes. Nous documentons les erreurs. Puis nous en concluons qu'il serait plus prudent d'attendre.
Attendre quoi, exactement? Que la technologie ne présente plus aucun risque? Que nous connaissions toutes ses conséquences? Que quelqu'un d'autre ait pris toutes les décisions difficiles à notre place?
Nous n'aurons probablement jamais ce luxe. Et ce serait dommage, parce que nos inquiétudes ont une véritable valeur. Elles nous obligent à poser de meilleures questions, à concevoir des protections, à anticiper des problèmes et à prendre nos responsabilités.
Alors continuons d'imaginer le pire. C'est utile. Mais une fois le scénario catastrophe terminé, il faut sortir du simulateur. Et faire décoller l'avion.
Je les appelle les oiseaux de malheur. Ils tournoient au-dessus de nos têtes avec leurs cris effrayants. Mais attention. En ornithologue appliqué, il faut apprendre à reconnaître leurs cris, car ils n’annoncent pas tous les mêmes dangers.
Derrière les grands discours sur l’avenir de l’humanité, il y a des gens qui doivent décider quoi acheter, quoi apprendre et à qui faire confiance. Et il y a de grandes chances que ce soit vous…
Quand Yoshua Bengio nous met en garde contre l’intelligence artificielle, je l’écoute. Quand Geoffrey Hinton ou Stuart Russell expriment leurs inquiétudes, aussi. Ces chercheurs ont contribué à construire le domaine dont ils interrogent aujourd’hui les conséquences. Ils ont tout mon respect. Leur travail mérite qu’on s’y arrête, qu’on comprenne leurs arguments et qu’on accepte d’être dérangé. Une alerte ne devient pas ridicule parce qu’elle porte sur un avenir difficile à imaginer.
Encore faut-il savoir de quoi ils nous parlent. Le Rapport international sur la sécurité de l’IA 2026, présidé par Bengio, distingue plusieurs menaces. Des usages malveillants sont déjà documentés : escroqueries, usurpations d’identité, chantage, assistance à des cyberattaques. La possibilité de faciliter certaines étapes de fabrication d’armes biologiques ou chimiques inquiète aussi les experts, même si l’importance des obstacles matériels reste difficile à évaluer. À cela s’ajoutent les défaillances ordinaires : informations inventées, code erroné, conseils trompeurs. Le risque grandit lorsqu’un système peut agir seul avant qu’un humain ait le temps de corriger son erreur.
Le même rapport examine un scénario plus lointain : des systèmes qui échapperaient durablement à notre contrôle. Il précise que les modèles actuels n’en ont pas les capacités, tout en constatant des progrès dans des aptitudes pertinentes, comme l’autonomie. C’est une possibilité à étudier sérieusement, avec ses incertitudes.
Dans Human Compatible, Stuart Russell explique pourquoi cette question dépasse le fantasme du robot méchant. Une machine peut poursuivre avec une efficacité redoutable un objectif que nous avons mal défini. Le problème est alors dans l’écart entre ce que nous lui avons demandé et ce que nous voulions vraiment. Russell propose de concevoir des systèmes qui restent incertains de nos préférences et apprennent à les comprendre, plutôt que de considérer leur mission comme définitivement réglée.

Cette réflexion mérite une traduction dans nos organisations. Confier un premier jet à un assistant, puis le relire, expose à des erreurs qu’on peut repérer avant diffusion. Lui donner le pouvoir de rejeter des candidatures ou de déclencher des paiements engage tout autre chose. Les conséquences, les données et la possibilité de reprendre la main doivent déterminer le niveau de contrôle. Le mot « IA » ne suffit pas à décrire le risque.
Respecter les aigles, c’est faire cet effort de compréhension. Le titre universitaire ne rend personne impartial par magie, et les chercheurs ne s’entendent pas tous sur les scénarios les plus probables. Leur désaccord fait aussi partie de ce qu’il faut écouter. Mais je refuse qu’on transforme leurs travaux en argument pour suspendre tout apprentissage dans nos équipes. Prendre au sérieux une menace à long terme devrait nous rendre plus capables de décider aujourd’hui. Une organisation qui ne comprend rien à l’IA sera bien mal équipée pour en maîtriser les conséquences.
Avec les grands patrons de l’IA, ma réaction change. Sam Altman, Dario Amodei, Demis Hassabis : leur puissance m’inquiète et je me méfie de leur parole. En 2023, ils ont signé, aux côtés de chercheurs, la déclaration du Center for AI Safety qui plaçait la réduction du risque d’extinction lié à l’IA au rang des priorités mondiales. La signature est commune. La position de celui qui signe ne l’est pas.
Quand le fabricant annonce que sa technologie pourrait menacer l’humanité, il nous dit aussi qu’il fabrique quelque chose d’extraordinairement puissant. L’avertissement fait une excellente démonstration commerciale. Il attire l’attention, donne de l’importance au produit et installe son dirigeant parmi les gens qu’il faut absolument écouter. Je ne connais pas la part de conviction et la part de calcul dans chaque prise de parole. Je vois très bien ce que le récit peut rapporter.
Et le bénéfice dépasse la publicité. Le 22 mai 2023, Altman, Greg Brockman et Ilya Sutskever proposaient une supervision internationale des systèmes les plus puissants, inspirée de l’Agence internationale de l’énergie atomique. Le constructeur participait déjà à définir l’institution chargée d’encadrer sa technologie. L’accès au pouvoir est, lui aussi, bien visible : le 21 janvier 2025, Altman était à la Maison-Blanche avec Donald Trump pour annoncer le projet d’infrastructures Stargate. Nous sommes loin d’un vendeur de logiciels attendant son tour à l’accueil.
Dans Preventing Regulatory Capture, Daniel Carpenter et David Moss réunissent des travaux sur la manière dont des intérêts privés peuvent orienter la réglementation à leur avantage, et sur les moyens de l’éviter. L’ouvrage invite aussi à établir la capture avec rigueur, plutôt qu’à la voir dans chaque rencontre entre une industrie et l’État. La proximité avec un président ne suffit donc pas à prouver une capture. Elle donne en revanche de bonnes raisons d’examiner qui définit le problème, qui propose les règles et qui possède les moyens de les contester.

C’est cette concentration de pouvoir qui me fait peur. Les mêmes entreprises pourraient nous fournir les outils, expliquer ce qu’ils valent, définir les dangers et nous vendre la protection. Leur inquiétude peut être sincère. Elle ne les qualifie pas pour arbitrer seules l’intérêt collectif. Quand l’alerte vient d’un constructeur, elle perd à mes yeux son statut d’expertise indépendante : je veux des preuves et une contre-expertise. Dans nos organisations aussi, le fournisseur doit répondre à nos critères. L’ampleur de ses prédictions ne doit pas lui donner le droit de les écrire à notre place.
Les mouettes font beaucoup de bruit dans nos salles de réunion. Ce sont les gestionnaires qui annoncent le danger avant d’avoir pris la peine de comprendre. Ils ont retenu un titre inquiétant, entendu une histoire d’erreur spectaculaire, récupéré un argument dans une conférence. Les voilà équipés pour dire non à tout. Ils ne connaissent pas l’outil, n’ont pas examiné l’usage proposé et n’ont aucune envie de s’y mettre. Leur ignorance finit par devenir une politique d’entreprise.
Ceux-là m’agacent. Je les trouve paresseux. La prudence exige du travail : lire, poser des questions, comparer les usages, chercher les conditions d’un essai acceptable. Déclarer que tout est trop dangereux permet de s’en dispenser avec une apparence de responsabilité. Il suffit parfois de prononcer le mot « éthique » pour que personne n’ose demander où est l’analyse.
Le psychologue Christopher J. Anderson a étudié ce mécanisme plus largement dans The Psychology of Doing Nothing, publié en 2003. Sa synthèse examine notamment le report d’une décision, la préférence pour le statu quo et le biais qui fait paraître l’inaction plus acceptable qu’une action aux conséquences comparables. Le regret anticipé et la difficulté de choisir peuvent pousser à ne rien décider. Ce travail ne prouve évidemment pas que tout refus de l’IA relève de la paresse. Il aide à comprendre pourquoi le maintien de l’existant peut être si confortable.

Devant un refus, j’ai donc envie de comprendre ce qu’il protège. Des renseignements confidentiels? La qualité du travail? Des personnes qui pourraient subir une décision injuste? Très bien. Précisons le danger et les conditions à respecter. Mais protège-t-il surtout le confort du gestionnaire, sa position ou son droit de ne pas apprendre? La discussion devient alors beaucoup moins technique.
Un employé qui craint de perdre son poste mérite une réponse honnête, du temps et de l’accompagnement. Un gestionnaire qui transforme son manque de connaissances en interdiction générale doit faire son travail. Il peut exiger un essai sur des données fictives, limiter les accès, imposer une vérification humaine ou refuser un usage dont les conséquences restent impossibles à maîtriser. Son « non » doit déboucher sur une décision explicable, avec une suite. Pendant ce temps, conserver les processus actuels a aussi un coût et des risques. Ils méritent le même examen.
Les pigeons, je les aime bien. Ce ne sont pas des imbéciles, loin de là. Ils sont curieux, bien intentionnés et veulent sincèrement faire avancer leur organisation. Mais à force d’entendre parler des exploits de l’IA, ils ont peur de manquer le bateau. Et c’est ainsi que des gens parfaitement intelligents deviennent des proies faciles.
Pour les vendeurs de miracles, c’est du pain bénit. « Vos concurrents prennent de l’avance. Heureusement, nous avons la solution. » Les appels à la peur ont même leur littérature scientifique. En 2015, Melanie Tannenbaum et ses collègues ont analysé 127 publications réunissant plus de 27 000 participants. Ils ont constaté que ces messages avaient davantage d’effet lorsqu’ils proposaient aussi une façon d’échapper au danger. L’étude porte surtout sur la prévention, pas sur les vendeurs d’IA. Mais on reconnaît la mécanique. On vous annonce que le bateau part sans vous et, comme par hasard, on a justement un billet à vous vendre.
Le livre AI Snake Oil, d’Arvind Narayanan et Sayash Kapoor, aide à reprendre pied. Snake oil signifie littéralement « huile de serpent ». L’expression anglaise désigne un remède miracle vendu avec des promesses qu’il ne tient pas. Appliquée à l’IA, elle vise les systèmes qui ne fonctionnent pas comme annoncé, et dont certaines promesses ne sont probablement même pas réalisables.

Certains logiciels d’IA promettent de prédire si vous serez un bon employé à partir d’une simple vidéo de trente secondes. Trente secondes pour juger de vos compétences, de votre potentiel et de votre avenir professionnel! Dans un entretien publié par Princeton, Sayash Kapoor cite cet exemple pour dénoncer des promesses qui ne reposent sur aucune preuve scientifique. Pourtant, ces outils sont commercialisés.
Le plus inquiétant, c’est que le pigeon ne paie pas toujours la note seul. Prenons ce logiciel de recrutement. C’est l’entreprise qui l’achète, mais si elle s’en sert pour éliminer des candidatures, ce sont de vraies personnes qui peuvent en faire les frais. Pour elles, ce n’est pas simplement un mauvais achat. C’est peut-être un emploi qui leur passe sous le nez.
Alors, avant de signer, j’aimerais voir les preuves. Qu’est-ce que ce logiciel mesure réellement? Sur qui l’a-t-on testé? Qui a vérifié les résultats? Un bon fournisseur devrait être ravi de répondre à ces questions. Et si vous n’y comprenez rien, dites-le. Un dirigeant n’a pas à faire semblant de maîtriser une technologie simplement parce qu’un vendeur la présente comme indispensable. Surtout quand le bateau est censé partir dans cinq minutes.
Ces oiseaux ne m’inspirent ni la même confiance ni la même réponse. J’écoute les aigles parce que leurs travaux méritent d’être compris. Je surveille les vautours parce que leurs intérêts pèsent dans la conversation. J’attends des mouettes qu’elles se mettent au travail. Et je veux que les pigeons puissent apprendre sans se faire plumer.
Devant une alerte, j’ai envie de demander : « Et donc? » Nos données sont sensibles? Lesquelles, et pour quel usage? L’outil peut se tromper? Bien sûr. Qui le vérifiera, et qui portera les conséquences d’une erreur? Des emplois vont changer? Alors parlons aux gens concernés, plutôt que de leur servir un discours sur le progrès. Tout ça demande du travail. Beaucoup plus que de crier au danger.
Le danger peut justifier un arrêt précis. Il peut aussi commander une bifurcation, une limite, une expérience mieux conçue. Il ne devrait jamais nous dispenser de penser la suite. Nos organisations ont besoin d’apprendre assez vite pour décider de leur avenir. Je n’ai aucune envie de laisser ce choix à ceux qui savent le mieux nous faire peur.
Il y a un chiffre qui devrait nous faire réfléchir un peu plus souvent : 74,70 $ USD. C’est la richesse produite en moyenne pour chaque heure travaillée au Canada, en 2023. Vous voulez savoir combien c’est chez nos voisins américains? 97,00 $ USD. Et en France? 89,30 $ USD. On a beau se moquer des Américains ces temps-ci, il y a au moins une chose qu’ils font nettement mieux que nous : produire de la richesse.
PIB par heure travaillée, données 2023, USD à parité de pouvoir d’achat (PPA). Source : OCDE, Études économiques : Canada 2025.
Attention, on parle de productivité. Ça ne veut pas dire que nous travaillons moins fort que nos voisins américains. Ça veut dire qu’une heure de travail produit moins de valeur économique. On peut se lever plus tôt, rester plus tard au bureau, répondre à ses courriels pendant les vacances, ça ne change rien au problème. La productivité, c’est ce qu’on arrive à produire avec les ressources dont on dispose. Et là-dessus, on n’est vraiment pas les champions.
Le plus embêtant, c’est que ça dure depuis longtemps. Dans les années 1960 et 1970, notre productivité progressait d’environ 3 % par année. Entre 2000 et 2019, on tournait plutôt autour de 1 %. On ne parle donc pas d’une mauvaise année, d’une récession ou d’une crise passagère. Ça fait un quart de siècle qu’on avance au ralenti.
Et combien nous coûte ce retard? La Banque du Canada a fait le calcul. Si notre productivité avait progressé au même rythme que celle des autres pays du G7 depuis 2000, notre PIB serait aujourd’hui supérieur d’environ 9 %.
Sept mille dollars par personne. Pas par travailleur. Par habitant. Évidemment, personne n’aurait reçu un chèque de 7 000 $. C’est une façon de mesurer la richesse supplémentaire que notre économie aurait pu produire chaque année. Mais quand on multiplie ça par la population canadienne, on commence à comprendre l’ampleur du problème.
Pourquoi sommes-nous si peu productifs? Il y a plusieurs raisons, bien sûr. Le sous-investissement des entreprises, notamment. Mais l’OCDE nous apprend quelque chose d’assez fascinant : parmi les pays du G7, le Canada possède la plus grande proportion d’activités économiques à faible intensité numérique et la plus petite proportion à forte intensité numérique.
Dit plus simplement, nos entreprises sont moins technologiques que celles de nos partenaires. On a des ordinateurs, des téléphones, des sites Web et des comptes LinkedIn, évidemment. Mais intégrer véritablement la technologie dans notre manière de produire, de gérer, de décider ou de servir nos clients, ça, c’est une autre histoire.
Et voilà qu’arrive l’intelligence artificielle. Une technologie capable d’automatiser certaines tâches, d’accélérer la recherche d’information, d’aider à prendre des décisions, de soutenir les employés moins expérimentés. Bref, quelque chose qui pourrait justement nous aider à régler une partie de notre problème de productivité. Pas tout, évidemment. Mais quand même.
On pourrait donc imaginer qu’on va se précipiter dessus, non? Après vingt-cinq ans de retard, ce serait une excellente occasion de rattraper un peu le peloton. Eh bien, figurez-vous que non.
En janvier 2026, Ipsos a publié les résultats d’une grande étude réalisée pour Google auprès d’environ 21 000 personnes dans 21 pays. Je suis allé regarder les résultats pour notre pays. Et ce qui m’a frappé, ce n’est pas simplement qu’on a peur de l’intelligence artificielle. C’est qu’on cumule à peu près toutes les formes possibles de réticence.
Nous sommes pessimistes, anxieux, méfiants et réfractaires. Quatre attitudes qui semblent se ressembler, mais qui racontent des choses assez différentes.
| Notre rapport à l’IA | 🇨🇦 Canada | 🌍 21 pays | Rang |
|---|---|---|---|
| PessimismeEffets négatifs sur les travailleurs | 68 % | 50 % | 1er |
| AnxiétéInquiétude plutôt qu’enthousiasme | 65 % | 46 % | 2e |
| MéfiancePeu ou pas confiance dans l’exactitude des réponses | 62 % | 38 % | 2e |
| RéfractairesRefus d’utiliser davantage l’IA, même avec plus d’assurance | 34 % | 22 % | 2e |
Enquête menée auprès d’environ 21 000 adultes dans 21 pays (septembre–octobre 2025). Source : Ipsos-Google, Our Life With AI 2025, questions 6, 7, 10 et 26.
Nous sommes pessimistes. Au Canada, 68 % des répondants anticipent des conséquences négatives de l’IA sur les emplois et les travailleurs. Dans l’ensemble des pays étudiés, c’est 50 %. Ça fait 18 points d’écart. On imagine plus facilement les emplois qui vont disparaître que les possibilités qui pourraient apparaître.
Nous sommes anxieux. Chez nous, pour 65 % des répondants, l’inquiétude domine l’enthousiasme. Dans l’ensemble des pays étudiés, on est à 46 %. Vous voyez la différence? Avant même de se demander ce qu’on pourrait faire avec l’IA, on pense à ce qui pourrait mal aller.
Nous sommes méfiants. Chez nous, près de deux personnes sur trois, soit 62 %, accordent peu ou pas de confiance à l’exactitude des informations produites par l’IA. Dans l’ensemble des pays étudiés, c’est 38 %. Et là, on parle d’autre chose. On ne se demande plus seulement ce que l’IA va changer dans nos vies. On se demande si on peut croire ce qu’elle nous raconte. Ce qui, avouons-le, est parfois une excellente question.
Nous sommes réfractaires. Et celle-là, je la trouve particulièrement intéressante. Même si nous devenions plus confiants dans notre capacité à utiliser l’IA, 34 % d’entre nous ne voudraient pas en faire davantage usage. La proportion est de 22 % dans l’ensemble des pays. Autrement dit, même en nous sentant mieux équipés, plusieurs d’entre nous ne seraient toujours pas tentés d’aller plus loin.
Vous voyez la nuance? On ne parle plus seulement d’avoir peur ou de manquer de confiance. On parle de gens qui, même si on réglait une partie de leurs inquiétudes, ne voudraient pas nécessairement avancer.
Pourtant, chez nous, 60 % des personnes sondées ont utilisé l’IA au cours des douze derniers mois. Ce n’est donc pas une technologie complètement inconnue. On s’en sert, on la regarde faire, on en parle énormément. Mais de là à lui faire une vraie place dans notre façon de travailler, il reste manifestement du chemin.
Reprenons. Nous traînons un problème de productivité depuis vingt-cinq ans. Une nouvelle technologie arrive et pourrait nous aider à améliorer les choses. Mais nous sommes parmi les populations les plus inquiètes, les plus méfiantes et les plus réticentes à l’utiliser davantage. C’est quand même un drôle de paradoxe.
Je ne suis pas en train de dire que notre peur de l’IA explique vingt-cinq ans de retard économique. ChatGPT n’existait même pas il y a cinq ans. Et personne de sérieux ne prétend que l’intelligence artificielle va régler à elle seule tous nos problèmes de productivité. Mais imaginons un instant la suite.
Si on a peur d’une technologie, on hésite à l’essayer. Si on hésite à l’essayer, on apprend moins vite à s’en servir. Et si on apprend moins vite, on découvre moins vite ce qu’elle pourrait changer dans notre travail. Pendant ce temps-là, ailleurs, des entreprises expérimentent, des employés développent de nouvelles compétences et des organisations commencent à transformer leurs façons de faire.
Le retard pourrait alors continuer à se creuser. Cette fois, en partie parce qu’on aurait eu peur d’essayer de le rattraper.
Je comprends parfaitement qu’on puisse avoir peur de l’IA. Les risques existent. Il peut y avoir des erreurs, des fuites de données, des décisions absurdes, des conseils complètement inventés. On aurait tort de faire comme si tout ça n’existait pas.
Mais il y a une différence entre prendre un risque au sérieux et décider qu’on ne fera rien tant que le risque n’aura pas complètement disparu.
Dans les entreprises, on est particulièrement doués pour déguiser notre peur en prudence. On dit que la technologie n’est pas assez mature, que les employés ne sont pas prêts, qu’il faudrait attendre la prochaine version, qu’on manque de temps pour se former. Et puis, tant qu’à y être, attendons aussi que nos concurrents aient fait tous les essais à notre place.
Ces arguments peuvent être parfaitement légitimes. Le problème commence lorsqu’ils deviennent une méthode pour ne jamais rien essayer.
Parce qu’il faut voir l’autre côté de la médaille. Si on lance un projet d’IA et qu’il échoue, tout le monde va le savoir. On aura dépensé de l’argent, consacré du temps, peut-être dérangé quelques habitudes. Il faudra expliquer pourquoi ça n’a pas fonctionné.
Mais si on ne lance jamais le projet? Rien. Aucun dépassement de budget, aucun échéancier raté, aucune réunion pour expliquer l’échec. On continue comme avant, et on peut même se féliciter d’avoir été prudent.
Sauf qu’on paie quand même. On paie en temps perdu, en occasions manquées, en tâches répétitives, en employés qui passent leurs journées à faire des choses qu’une machine pourrait leur éviter. Ce coût-là est moins spectaculaire. Il ne figure pas nécessairement dans un tableau de bord. Mais il existe.
En 2025, trois chercheurs, Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond, ont publié une étude menée auprès de 5 172 agents de service client. Certains avaient accès à un assistant d’intelligence artificielle pour les aider dans leur travail. Résultat : 15 % de problèmes résolus en plus par heure travaillée, en moyenne.
Je trouve ce chiffre absolument fascinant. On ne parle pas de 15 % d’heures supplémentaires ni de 15 % d’employés de plus. On parle des mêmes personnes, qui disposent simplement d’un meilleur outil pour accomplir leur travail.
Et le détail le plus intéressant est ailleurs : les gains étaient particulièrement importants chez les employés les moins expérimentés. L’IA leur permettait de profiter plus rapidement de connaissances et de bonnes pratiques qu’ils auraient autrement mis beaucoup plus de temps à acquérir.
Évidemment, une étude sur des agents de service client ne permet pas de prédire les gains de productivité de toutes les entreprises canadiennes. Mais elle montre au moins une chose : dans certaines conditions, l’IA peut déjà produire des résultats concrets et mesurables.
Et si on commençait par ça? Plutôt que de débattre sans fin de tout ce qui pourrait mal aller, on pourrait aussi se demander ce qu’on pourrait améliorer dès maintenant.
J’aime beaucoup ce qu’a fait Singapour. En 2024, le gouvernement a permis à plus de 150 PME de tester des outils d’intelligence artificielle générative pendant trois mois, notamment pour améliorer leur marketing et leurs relations avec leurs clients.
Trois mois. Pas un grand plan de transformation sur dix ans. Pas une révolution organisationnelle annoncée à grand renfort de présentations PowerPoint. Juste l’occasion d’essayer quelque chose, dans de vraies entreprises, avec de vrais problèmes à résoudre.
Et savez-vous ce qui s’est passé? Selon le gouvernement de Singapour, près de 80 % des entreprises participantes ont continué à utiliser les outils après la période d’essai.
J’adore cette idée. On n’a pas demandé à ces entreprises de croire aveuglément aux promesses de l’IA. On leur a donné les moyens de se faire leur propre idée. Certaines ont probablement découvert des usages très utiles, d’autres ont dû ajuster leurs attentes. Mais au moins, elles ont appris quelque chose.
C’est peut-être là qu’on devrait commencer, nous aussi.
Lundi matin, dans nos entreprises, nos municipalités ou nos services publics, on pourrait demander aux équipes quelle tâche leur fait perdre un temps fou. Pas dix tâches. Une seule. Celle que tout le monde trouve interminable, répétitive ou franchement absurde.
Et si on demandait à quelques employés d’essayer de la faire autrement avec l’IA? Pendant un mois, par exemple. Avec des règles claires pour protéger les données, évidemment. On mesurerait le temps gagné, la qualité du travail, les erreurs éventuelles et ce qu’on apprend en cours de route.
Si ça ne fonctionne pas, on ajuste. Si ça fonctionne, on partage les résultats avec les collègues. Et on recommence avec un autre problème.
Ce n’est pas très spectaculaire, je sais. Mais c’est comme ça qu’on développe de nouvelles compétences, qu’on transforme progressivement les habitudes et qu’on finit par améliorer la productivité. À force d’apprendre, de faire des essais et de comprendre ce qui fonctionne vraiment.
Je ne crois pas une seconde que nous manquions d’intelligence, de créativité ou d’ambition. Et je ne crois pas non plus qu’il faille avoir honte de nos inquiétudes. La peur peut même être très utile, à condition de s’en servir pour réfléchir à ce qu’on doit protéger et à la façon d’avancer.
Mais il va falloir accepter une chose : le monde ne va pas attendre que nous soyons parfaitement rassurés. Et quand on regarde notre retard de productivité, on réalise qu’on n’a pas vraiment le luxe de passer les prochaines années à regarder les autres avancer.
Et si on essayait, pour voir?
Lorsqu’un changement est introduit dans une organisation, il provoque inévitablement des réactions. Ces dernières, souvent interprétées comme des résistances, sont en réalité des préoccupations légitimes. Céline Bareil a développé un modèle structurant pour comprendre ces dynamiques : les sept phases de préoccupations.
Madame Bareil est une figure influente dans le domaine de la gestion et du changement organisationnel. Professeure à HEC Montréal, elle se spécialise dans les dynamiques de transformation en milieu de travail, explorant comment les entreprises et leurs employés s'adaptent aux innovations et aux transitions majeures. Avec une approche axée sur les personnes, ses recherches touchent des thématiques telles que l'accompagnement au changement, les apprentissages organisationnels et le leadership dans des contextes complexes.
Ce modèle explique que les individus progressent dans un cheminement logique face au changement, allant de l’indifférence initiale à une pleine adhésion — pour peu que leurs préoccupations soient traitées adéquatement.
Cette théorie s’applique incroyablement bien au contexte d’un pitch, car ce dernier prépare toujours le terrain à un changement imminent. Lorsqu’on propose une nouvelle idée, un projet ou un produit, on confronte son audience à un futur différent, qui suscite des réactions similaires à celles observées lors d’un changement organisationnel. Un pitch efficace — comme une bonne gestion du changement — doit répondre à ces préoccupations avec clarté, empathie et vision. En adressant chaque phase, on ne vend pas seulement une idée, mais on construit une adhésion progressive et durable au changement qu’elle incarne.
Pour accompagner vos équipes dans le changement, il est essentiel de répondre aux préoccupations exprimées à chaque phase. Voici comment le faire efficacement.
Un gestionnaire avisé se concentre non seulement sur les mots, mais aussi sur les actions. Chaque phase est une opportunité de bâtir la confiance et d’assurer un passage réussi vers l’étape suivante.
Pour illustrer, prenons un exemple "brûlant"... le cas du retour au bureau après une période prolongée de télétravail :
Robert Gifford est un psychologue canadien renommé, professeur de psychologie et d'études environnementales à l'Université de Victoria, en Colombie-Britannique. Ses recherches se concentrent sur la psychologie environnementale, sociale et de la personnalité. Il a notamment exploré le comportement non verbal et les obstacles comportementaux au changement climatique. Lors de ses recherches, Gifford a identifié 30 facteurs qui poussent les gens à ne pas agir. Pour les simplifier, il les a regroupé en catégories homogènes et les appellé les 7 dragons de l’inaction. Les voici :
Pour y voir plus clair, prenons un exemple concret, soit changer sa voiture à essence pour un modèle électrique. Malgré les nombreux avantages de rouler vert comme la réduction des émissions de CO2, les économies de carburant, l’entretien réduit et les subventions gouvernementales, le taux de pénétration des voitures électriques demeure de 5,3% au Canada. Pourquoi C’est ce que nous découvrirons à travers les 7 dragons de l’inaction.
L’humain a une capacité cognitive limitée. Ce n’est pas de sa faute: son cerveau a très peu évolué au cours des derniers siècles. Sans compter que de son côté, l’information disponible, elle, évolue constamment et se multiplie à vitesse grand V. Alors, le dragon de la cognition limitée s’explique par une incapacité à traiter l’information, car elle est trop complexe ou trop abondante.
Par exemple, lorsque vient le temps de calculer l’économie de carburant d’une voiture électrique, plusieurs font face à un problème de cognition limitée. Il faut l’essayer pour le voir.
Prenons l’exemple du Volvo EX40 Recharge. Ce VUS offre une autonomie de 472 km. Sa recharge complète prend 82 kW et un kW vaut 0,07$ au Québec. Son prix 61 500$. Son homologue à essence a une autonomie de 600 km. Sa consommation est de 9 litres au 100 km et le prix de l’essence était en moyenne 1,45$/litre au cours des 5 dernières années. Son prix 45 200$.
Alors maintenant, après combien de kilomètres l’option électrique devient-elle plus économique que l’option à essence Le calcul n’est même pas commencé que l’on s’épuise à collecter l’information. Et puis honnêtement, avec autant de chiffres et de variables, on préfère ne pas se risquer… preuve que devant trop d’information complexe, il devient difficile de faire des choix.
Qu’elles soient liées à la religion, aux allégeances politiques ou aux valeurs familiales, Gifford avance que nos croyances nous empêchent souvent de changer. L’idéologie motive l’inaction, car un individu profondément attaché à ses convictions peut rejeter tout changement qui ne correspond pas exactement à ses valeurs ou qui ne soutient pas ses principes.
Prenons l’exemple d’une personne dont la famille choisie exclusivement des véhicules de la marque Dodge : elle-même conduit un vieux Caliber sur le point de rendre l’âme, sa mère se promène en Charger, son père a cumulé tous les modèles de Ram possible, et sa sœur vient tout juste d'acquérir un Durango pour l’arrivée d’un bébé. Lorsque vient le temps de remplacer son vieux Dodge, nul ne vaut la peine d’essayer de lui vendre un modèle électrique. Au mieux, elle optera pour un modèle hybride puisque Dodge n’offre aucune option de voiture 100% électrique au moment d’écrire ces lignes. Ainsi, ses idéologies familiales limitent ses choix vers une mobilité plus écologique.
Si l’inaction idéologique est motivée par un ensemble de croyances et de valeurs fermement tenues, visant à promouvoir ou à instaurer ses idéaux, l’incrédulité c’est tout le contraire. Elle est motivée par le scepticisme, le déni et le doute envers certaines croyances, affirmations ou experts. Une personne agissant par incrédulité questionne activement la validité et la fiabilité des informations reçues.
Devant le choix d’opter pour une voiture électrique, une personne incrédule remettra en doute l’autonomie de la batterie, la performance du moteur et l’accessibilité des bornes de recharge pour justifier son inaction. Elle pourrait aussi remettre en doute l’impact environnemental d’une voiture électrique ou encore la réelle économie sur l’essence. Bref, elle accordera une importance démesurée à des doutes non fondés plutôt que des faits vérifiés.
L’humain est avant tout une bête sociale. Lorsque vient le temps d’agir, la majorité des gens préféreront regarder ce que les autres autour d’eux font avant de prendre une décision. La comparaison aux autres c’est le fait de se conformer à une norme sociale. En une phrase : « Pourquoi moi, mais pas les autres »
Pour comprendre ce phénomène, on a qu’à regarder les ventes de voiture électrique à travers l’Europe. En moyenne, 14,8 % des modèles vendus à travers le vieux continent sont électriques. Ce taux varie grandement d’un pays à l’autre. Par exemple, en Norvège, 83,4% des véhicules vendus sont électriques. En Islande 42,1%. En Suède 38,7%. En Finlande 33,3%. Et au Danemark 32,9%. À l’autre bout du spectre, on retrouve des pays du sud comme l’Espagne (4,9%), la Grèce (3,9%) et l’Italie (3,5%). Si dans le cas des pays scandinaves la norme sociale est de posséder une voiture électrique, c’est tout le contraire dans le cas des pays du sud. Avec un taux de pénétration de 5,3% au Canada, on peut dire que la norme sociale n’est pas encore à l’électrique ici!
La plupart des gens préféreront persister dans un projet qui est voué à l’échec uniquement parce qu’ils considèrent avoir trop investi pour abandonner. Si quelqu'un a déjà investi considérablement dans une technologie ou un produit qui est moins écologique, la personne peut se sentir obligée de continuer à utiliser ce produit pour "rentabiliser" son investissement initial, même si de meilleures options écologiques existent.
Les coûts irrécupérables d’une voiture sont nombreux : la valeur à l’achat, les intérêts sur le prêt auto, les frais de réparation, les primes d’assurances… Bref les dépenses s’accumulent au même rythme que les raisons de conserver sa vieille voiture. Ainsi, les coûts irrécupérables peuvent motiver l’inertie, et ce même lorsque des alternatives plus écologiques et durables sont disponibles!
Tout changement aura des effets, qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres. Cependant, les études démontrent que l’humain a tendance à donner plus d’importance aux effets négatifs, accentuant le risque perçu lié au changement. On parle ici de risque technologique, environnemental, légal, social… bref toutes les menaces qui influencent nos choix! Et à ces menaces, faire le choix d’acheter une voiture électrique n’y échappent pas.
Devant la carte du Circuit électrique, une personne agissant par risque perçu aura tendance à accentuer l’importance du fait qu’il n’y ait pas de bornes dans certaines régions du Québec. Par exemple, elle pourrait être préoccupée par le fait qu’il n’y a que 10 bornes à Chibougamau alors qu’elle ne prévoit même pas s’y rendre… Elle compte plutôt se déplacer en ville, à Montréal, où il y a 6 347 bornes et se déplacer à Québec à l’occasion. Autres risques qu’elle pourrait amplifier : le fait de tomber en panne par manque de batterie ou d’être en retard en raison du temps de rechargement. Pourtant, avec une bonne planification, ces deux événements sont fort improbables. Bref, les risques perçus sont une raison de plus de justifier l’inaction envers la mobilité durable.
Cet ultime dragon se manifeste souvent face à de grands défis environnementaux ou sociaux comme les changements climatiques ou la pauvreté mondiale. Dans ces contextes, changer de comportement semble assez insignifiant, car on perçoit souvent un manque de contrôle individuel sur ces enjeux collectifs. Ce dragon fait en sorte qu’on a tendance à privilégier les choix faciles à impact modéré au détriment des choix engageants à impact élevé.
Devant les changements climatiques, il est clair que la voiture électrique fait partie des solutions. Mais il s’agit d'une solution parmi des millions. Et d’une voiture parmi des milliards. Conclusion Cela donne l’impression que notre action individuelle n’est qu’une goutte d’eau dans un immense océan. Cette perception amène soit l’inaction ou la préférence pour des choix plus faciles. La preuve Le recyclage est le comportement écoresponsable le plus largement adopté par les Québécois. On peut dire que c’est devenu une norme sociale : 82% de la population l’a intégré à ses habitudes selon l’Observatoire de la consommation responsable de l’UQAM.
On ne peut ignorer certains problèmes éternellement. Cory Doctorow, un écrivain de science-fiction, appelle le moment où un problème est devenu trop gros pour être ignoré le « peak indifference ». Ceux qui ont longtemps refusé d’agir se retrouvent donc confrontés à une situation où l’inaction aura de graves conséquences. Comment éviter d’atteindre ce moment fatidique Il faut agir en amont en combinant plusieurs stratégies. Les voici :
En intégrant ces approches éducatives, structurelles, sociales et politiques, il est possible de surmonter les obstacles psychologiques, physiques et sociaux de l’inaction.
Le jeune philosophe est un pur-sang de la droite catholique française, maire-adjoint de Versailles et délégué à la Jeunesse et à l'Enseignement supérieur. Un esprit sain dans un corps sain de gendre parfait, de chemisette bien repassée de curé de paroisse potentiel. J'exagère à peine, puisque notre candidat est engagé contre l’avortement, contre l’adoption par des parents du même sexe, contre le mariage gay, contre l'immigration telle qu'elle est pratiquée en Europe, etc. Bref Bellamy n’a pas les atours du « candidat pour la modernité ».
Mais... je l'ai déjà dit (et peut-être déjà répété), un livre n'est pas un concours de beauté ou de popularité. J'aime lire des auteurs pour savoir comment il pensent avant de m'arrêter à ce qu'ils pensent. Dans ce cas précis, je ne pourrais pas être plus éloigné des idées politiques de Bellamy, et je déplore même qu'un esprit si habile soit au service d'idées si nauséabondes. Cela étant clarifié, Bellamy est un philosophe efficace, dans le sens où il apporte un regard interrogateur sur notre époque. Aussi, cet essai Demeure n'est pas politique le moins du monde... et il est passionnant.
Par ailleurs, si les opinions les tendances politiques du philosophe n'ont pas échappées aux critiques littéraires, tous reconnaissaient l'étanchéité entre le Bellamy-auteur et le Bellamy-politicien.
D'abord, Bellamy se défend d’être conservateur, et son essai contre « l’ère du mouvement perpétuel » est un exercice rhétorique finement mené, qui le rend difficile à identifier politiquement. C’est que cet esprit précoce ne dénonce pas le changement en soi. Il dénonce le changement sans but précis. Il accuse notre incapacité à nous « poser » et à définir ce qu’il appelle des points fixes — que nous appelions autrefois des valeurs, mais en politique les valeurs sont devenues l’argument des conservateurs, alors que le mouvement est celui de la modernité. Bref, Bellamy mérite toute notre attention pour proposer un contrepoids crédible à la panacée du changement, et à notre béatitude technologique.
“Je ne suis pas contre le progrès, bien au contraire. Mais l'erreur du moment est de penser que tout changement est un progrès”✱. Pour Bellamy, face à la transformation du monde par des outils technologiques que nous ne maîtrisons pas, face à la menace de la crise écologique, le rôle de la politique est peut-être de défendre des repères et donner du sens à ce monde.
Copernic et Galilée ont remis le monde en mouvement, le privant d’un coup de la stabilité rassurante d’un but à atteindre. Avant eux, il existait une fin, une ligne d'arrivée, un repos éternel. Depuis, tout est changement perpétuel, il n'y a plus de repère absolu — il n’est même plus certain que nous ayons à mourir un jour. Notre monde repose sur un socle où tout est remis en question dans ce que Bellamy appelle un progressisme sans destination. Il faut désormais définir des points fixes pour donner un sens.
Tout s’écoule, disait Parménide. Or, rappelle Bellamy, la rivière ne s’écoule que parce que la rive est immobile. Le mouvement ne vaut que s’il est observé d’un point fixe. C’est donc la fixité qui permet le mouvement. Au delà de la rhétorique abstraite, on peut s'interroger sur notre manque de destination. Nous allons tous quelque part. Nous y allons tous de plus en plus vite. Mais où allons-nous « Où vas-tu Gilgamesh? » interrogeait le tout premier texte de notre civilisation.
C’est la question que nous nous posons depuis l’aube des temps. Quel est notre but Dans quelle direction La quête de sens porte bien son nom. Finalement, Bellamy veut sauver la possibilité du mouvement en fixant des repères, une destination, Il rappelle « qu’une chose est sûre : nous ne sortirons pas de la fascination du mouvement par l'éloge de l’immobilité », et propose « la sagesse du discernement ».
Aujourd'hui nous refusons la fixité. Nous voulons pouvoir négocier tout ce qui est. Nous ne supportons plus les limites spatiales, temporelles, biologiques. La technique nous a aidés à tout abolir. Nous voulons habiter sur Mars, voyager dans le temps, ou changer de sexe. Notre liberté ne supporte aucune dérogation. Le désir s’impose au déterminisme. Dès lors, l’idée (technophile) s’est imposée : si tout peut changer, alors tout doit changer. Oui, mais pour aller où Mais où vas-tu Gilgamesh
Et la famille est un point fixe fondamental pour Bellamy, qui précise ses positions sur la procréation. Sa rhétorique contre la procréation assistée mérite une écoute impartiale — quelle que soit notre idée personnelle sur le sujet, ce qui n'est pas évident. Bellamy y voit le signe d’un changement de paradigme dans le domaine de la santé, qui passe de l’humain réparé à l’humain augmenté, en répondant à un “désir que notre condition humaine ne satisfait pas”.
Il pose ainsi la question du rôle de la médecine : doit-elle répondre à tous nos besoins Et cette question est parfaitement pertinente. Aujourd’hui personne ne peut contester l’utilité d’une couveuse pour sauver un prématuré ni le stimulateur cardiaque qui vient au secours de certains de nos aînés. Cette amélioration est un progrès indiscutable. Or, il s’agit bien ici d’une médecine d’optimisation, d’un corps augmenté par la technologie.
Pensez maintenant à la grossesse extra utérine demandée par certains groupes féministes de Californie pour une grossesse équitable — qui ne pénaliserait pas la mère — puisque la gestation se ferait totalement en dehors du corps. Au delà d’avoir été imaginée par Aldoux Huxley dans Le meilleur des mondes, l’ectogenèse est aujourd'hui une réalité, et les premiers tests ont été menés par Alan W. Flake et son équipe du Center for Fetal Research, de l'Hôpital pour enfant de Philadelphie. Des agneaux nés hors corps pour valider des recherches visant les humains. L'utérus artificiel, pour sauver de grands prématurés humains, ou pour éviter l'iniquité de la grossesse. Cette idée peut nous paraître choquante, farfelue ou immorale. Or, il ne s’agit que d’une question d'époque. Au milieu du XIXe on étouffait les enfants enragés entre des matelas✱. Au début du siècle dernier, on guérissait les femmes dépressives par la lobotomie, en perçant un trou dans leur crâne pour y prélever des morceau de cerveau (sans anesthésie, bien évidemment). Aujourd'hui nos grands-papas vivent avec des piles électriques dans le cœur, et demain nos mamans accoucheront extra utero.

Ce qui ressemble à un point fixe — la santé, la morale, la vie, la mort — est un repère mouvant, qui se déforme au gré des époques et des capacités scientifiques.
Notre définition contemporaine de la santé date de 1945. L’Organisation mondiale de la santé à imposé cette définition encore en vigueur aujourd'hui : la santé est un état de complet bien-être physique, mental et social. Jusqu’alors, la santé, c’était « le silence des organes » d'après la définition délicieuse de Paul Valéry. Et demain
L'humain augmenté existe déjà. Celui d'aujourd'hui est une bénédiction. Celui de demain est une abomination. Simple question de timing.
Bellamy continue son réquisitoire en s'attaquant à l’économie, qui n’a bien évidemment pas échappé à cette fluidité — l’économie du stock et du patrimoine a laissé la place à l’économie du flux. La valeur d’échange a remplacé la valeur d’usage. Rien n’est plus fait pour être conservé, tout est fait pour être échangé — le plus souvent possible, le plus rapidement possible. Aujourd'hui les échanges boursiers se font à une vitesse d’une fraction de seconde, on préfère louer que posséder, rien n’est pensé pour durer.
Le travail aussi a changé. Autrefois il valorisait le métier, l’expérience, aujourd’hui il glorifie l’adaptabilité, la mobilité, la flexibilité. Tout le langage a changé. L’agilité a remplacé la sagesse. Et la « nouvelle économie » n’échappe pas à cet appétit du mouvement, entre les startups qui glorifient le démarrage — la mise en mouvement — et l’économie de partage, qui consiste à faire de l’argent avec ce qui était autrefois gratuit. L’hospitalité, l’autostop, le prêt d’outils. Le bon vieux coup de main est devenu une transaction. Jusqu’à La Poste française, qui facture désormais le petit bonjour du facteur à 19,90 € par mois pour cinq minutes par semaine. Mais où vas-tu Gilgamesh
J'ai voulu faire le tour de la pensé de Bellamy, en la nourrissant d'exemples que j'ai pu moi-même pu observer. J'apprécie sa pensée des points fixes, du discernement et du jugement sur un avenir décidé. Je ne partage pas ses conclusions. Aucune d'elles. Bonne nouvelle, elles ne sont PAS l'objet de son essai — ce qui prouve que nous pouvons faire usage de sa réflexion et arriver à des destinations bien différentes. Alors je salue sa rhétorique, son courage et son bon sens, même si j'aurais préféré qu'il en fît un usage différent, au service d'une cause plus laïque et moins manipulée.
Je vous souhaite une lecture sage et dépassionnée de "Demeure", c'est un ouvrage riche, fort, et généreux.