Andrew Ng rejette les craintes d’extinction en les considérant comme de la « science-fiction ».

Andrew Ng propose une réponse directe aux chercheurs qui craignent que l’intelligence artificielle puisse anéantir l’humanité : il dit que c’est « bien plus de science-fiction que de vérité scientifique ». Ce pionnier de l’intelligence artificielle, qui a contribué à la création de Google Brain et de Coursera, a déclaré…Avertissements concernant les risques existentiels d’environ les chercheurs chez les fabricants de modèles de haute qualitéCela est « préjudiciable pour garantir les avantages maximaux de la technologie pour la société ». Le scénario d’extinction est considéré comme plus une fiction que une réalité, bien qu’il existe des risques réels, tels que des attaques cyber plus violentes.

Ces paroles ressemblent à une dispute philosophique au sein d’un cercle restreint, mais Ng visait un objet concret avec ses accusations. Il ne remettait pas simplement en question le danger ; il accusait l’industrie technologique d’avoir “éveillé des craintes concernant les dommages catastrophiques possibles” causés par l’IA, dans ce qu’il appelait une “ tentative évidente de…”Renforcer la publicité et réguler les normes.Et il a dit que cette vague de prédictions alarmistes se reproduit, probablement pour des raisons similaires. Pour un investisseur, cela signifie que la peur influence les réglementations, et ces réglementations, à leur tour, influencent le coût et le rythme de développement des IA. Or, ce développement se situe au cœur des dépenses des plus grandes entreprises technologiques. La question qui mérite d’être posée n’est pas de savoir si l’extinction est possible. C’est plutôt comment cette discussion se traduit en coûts et en contraintes pour les entreprises qui développent les modèles les plus avancés.

La peur ne doit pas être vraie pour être coûteuse.

Le mécanisme auquel Ng fait référence fonctionne même si le scénario de fin du monde ne se produit jamais. Les alertes concernant les IA catastrophiques constituent le carburant politique qui permet de établir des règles contraignantes. Ces règles, en réalité, ne sont pas des aspirations vagues. Elles visent précisément les laboratoires spécialisés – ces quelques entreprises qui entraînent les plus grands modèles – et elles sont déterminées par la taille des opérations d’entraînement.

La Californie dispose désormais du premier texte législatif des États-Unis visant spécifiquement à garantir la sécurité des IA appliquées dans les zones frontalières. Signé à la fin de septembre 2025 et appelé SB 53, ce texte définit un « modèle de zone frontalière » comme un modèle qui est entraîné à l’aide de plus de…10²⁶ opérations en point flottantEt les développeurs dont le chiffre d’affaires annuel dépasse 500 millions de dollars sont considérés comme des « grands développeurs de technologies de pointe ». Ces entreprises doivent publier un rapport de transparence avant de mettre en place un nouveau modèle ou un modèle modifié de manière significative, informer les autorités en cas d’incidents de sécurité critiques dans un délai de 15 jours – ou 24 heures en cas de danger immédiat – garantir des canaux de signalement pour les employés qui signalent des risques catastrophiques, et, pour les plus grands développeurs, publier un rapport annuel sur leur cadre de gouvernance. Les violations entraînent des sanctions civiles pouvant atteindre jusqu’à 1 million de dollars chacune. Il s’agit d’une version réduite de la réglementation plus stricte.SB 1047 : Le gouverneur Gavin Newsom a veté cette loi en 2024..

L’Europe est encore plus avancée. La loi sur l’IA de l’UE impose des obligations aux fournisseurs de modèles d’IA polyvalents à partir du 2 août 2025. Le 2 août 2026, la Commission européenne a obtenu le pouvoir de faire respecter ces obligations.Intérêts pouvant atteindre 3 %de la chiffre d’affaires annuelle mondiale totale d’une entreprise. Il est à noter que l’UE considère qu’un modèle présente un risque systémique « de haut impact » lorsque son calcul cumulé des formations dépasse environ10²⁵ opérations de point flottantEt un tel fournisseur doit informer la Commission dans un délai de deux semaines.

Aucune loi ne interdit rien. Une amende de 1 million de dollars en Californie n’est qu’une infime somme pour ces entreprises. Mais notez la forme des règles : un modèle est réglementé en fonction de l’énergie nécessaire pour son entraînement. Le coût de respect des règles correspond exactement au coût de l’entraînement des modèles – c’est un coût énorme et cher. Ainsi, le coût se situe précisément là où se trouvent les dépenses de capital.

L’exposition se fait via les hyperscalers.

Les développeurs qui travaillent sur les frontières technologiques sont pour la plupart des entreprises privées. OpenAI et Anthropic n’ont pas de actions échangeables ; leur exposition aux règles en vigueur est, dans une grande partie, contrôlée par les entreprises publiques qui les soutiennent et gèrent leurs infrastructures informatiques. Il s’agit de Microsoft, Alphabet, Meta et Amazon. Ces entreprises ont déjà des contraintes liées à leur capacité de génération de liquidités.

Over les douze derniers mois, Alphabet a dépensé environ 132 milliards de dollars en investissements de capital. En revanche, son flux de trésorerie net a diminué d’environ 20 % par an, pour atteindre environ 53 milliards de dollars. Microsoft, quant à elle, a dépensé environ 116 milliards de dollars en investissements de capital durant la même période. Son flux de trésorerie net a diminué d’environ 6,5 %, pour atteindre environ 67 milliards de dollars. En termes simples, ces deux géants de l’informatique investissent des centaines de milliards de dollars dans l’infrastructure de l’IA dont dépendent les laboratoires de recherche. Leur capacité à convertir les fonds en liquidités diminue donc déjà avant même que toute réglementation ne soit appliquée.

C’est la tension qui se cache derrière le dédain de Ng. Selon les enquêtes et les rapports, les investisseurs qui possèdent ces entreprises de taille énorme…Écoutez les avertissements pessimistes et concentrez-vous sur l’opportunité commerciale.Le risque d’extinction n’est pas ce qui motive leurs portefeuilles. Ce qui les expose réellement, c’est la marge de manœuvre qu’ils ont : une série d’obligations de rapportage, d’évaluation et de notification qui entraîne des coûts supplémentaires, et peut aussi ralentir la rapidité avec laquelle les modèles les plus puissants peuvent être déployés. Si la réglementation reste dans son état actuel, avec une transparence et des obligations de rapportage suffisantes, les entreprises déjà bien positionnées sur le marché absorberont ces contraintes et continueront à développer leurs activités. Mais si les règles s’assouplissent au point de retarder les opérations de formation des modèles, cela nuira aux revenus futurs, qui devraient justifier les millions de dollars investis aujourd’hui.

Une complication vient contredire l’idée selon laquelle une réglementation stricte serait nuisible pour les acteurs existants. En effet, les seuils sont définis par des critères techniques ; ainsi, les plus grands acteurs se trouvent au-dessus de cette ligne, tandis que les nouveaux entrants se trouvent en dessous. Cela peut transformer une véritable charge administrative en un obstacle qui protège les grands acteurs. L’industrie elle-même est divisée quant à la loi SB 53 : Anthropic la loue, tandis que la société de capital-risque Andreessen Horowitz s’y oppose en raison de la charge réglementaire imposée par l’État.

L’alarme provient de l’intérieur de la maison.

Le contre-argument le plus fort contre Ng n’est pas philosophique ; il s’agit du fait que les personnes qui alerte sur ce problème se trouvent dans les laboratoires qu’il accuse de produire ces erreurs. Il était ancien chercheur chez Anthropic et OpenAI.Jacob Coxon a démissionné, tout en accusant ses employeurs.Il s’agit de “jouer avec nos vies”, et il est affirmé que les personnes qui développent ces systèmes croient que l’IA superintelligente “pourrait nous tuer tous d’ici la fin de la décennie”. Un chercheur de Google DeepMind a récemment démissionné, en prévenant que l’humanité manque de temps pour éviter des dommages étendus. Les dirigeants des deux grands laboratoires – Dario Amodei de Anthropic et Sam Altman d’OpenAI – avec qui Ng a travaillé plus tôt dans leurs carrières, demandent également que l’industrie accélère son développement et mette en place des mesures de protection.

Cette dissension interne a des conséquences négatives pour les investisseurs. Elle affaiblit l’idée selon laquelle cette vague de désespoir serait un coup publicitaire orchestré par des tiers : les avertissements les plus bruyants viennent des entreprises elles-mêmes, qui souffriraient le plus des règles restrictives. Cependant, du point de vue des actionnaires, ce qui est vraiment important, c’est pas tant ce qui est juste concernant l’extinction des entreprises, mais plutôt quelles règles sont effectivement appliquées.

Ng espère que la peur restera à un prix modeste. Son appel à se concentrer sur les « problèmes d’ingénierie pratiques » est, en termes économiques, une justification pour que la construction progresse à son propre rythme, sans nécessité de restrictions drastiques. Les partisans de l’idée que la peur deviendra une politique officielle espèrent que ce sera le cas. Les preuves qui permettraient de résoudre cette dispute pour les actionnaires ne viendront pas d’une transcription des débats, mais de l’application concrète des règles : comment l’Office européen de l’IA utilise-t-il ses nouvelles compétences sur les modèles polyvalents, et comment les règles californiennes se mettent-elles en pratique. Si les régimes de contrôle restent limités à la transparence et aux rapports, ils ne représentent qu’un petit effet sur une construction coûtant des milliards de dollars. Mais si ces régimes commencent à réguler la mise en place des plus grands modèles, cela menace les revenus dont la construction a été financée. C’est cette distinction – et non la question de science-fiction – qui déterminera si l’investissement sera réussi ou non, et elle peut être mesurée dans les prochains trimestres.