Partie 1 · IA frugale

Les impacts sociétaux de l'IA

Les impacts de l'IA ne sont pas que environnementaux. Le cours en détaille trois familles : les personnes vulnérables, les inégalités et le travail.

Personnes vulnérables : les compagnons IA

Le cours se demande si les compagnons IA sont plus nocifs que les réseaux sociaux pour les jeunes et les personnes vulnérables. Éléments cités :

86 minutes : temps passé par session sur CHAI, presque autant que sur TikTok.
2024 : un Américain de 14 ans se suicide, encouragé par son « amie » de Character.AI.
2025 : procès contre OpenAI après le suicide d'un Américain de 16 ans ; ChatGPT a mentionné « suicide » 6 fois plus que l'adolescent.
1,2 million d'utilisateurs parlent de suicide avec ChatGPT, d'après OpenAI ; 600 000 laissent percevoir des signes potentiels d'urgence psychiatrique.
Les jeunes vulnérables seraient 4 fois plus enclins à se tourner vers un ami IA ; selon les lignes directrices de Meta, des bots pouvaient tenir des « conversations romantiques ou sensuelles » avec des enfants.

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Quel est le propos du cours sur les compagnons IA ?

Inégalités : les « data workers »

Entre 150 et 430 millions de « data workers » (4,4 à 12,5 % de la force ouvrière mondiale, la plupart dans le sud global) annotent textes et images, souvent offensifs, pour en protéger les utilisateurs occidentaux des plateformes d'IA. Leur salaire : moins de 2 dollars par heure. Par ailleurs, 41 % des entreprises prévoient de réduire leur nombre de salariés à cause de l'IA, dans un contexte de régulation minimale souhaitée par l'administration Trump.

Travail : perdrons-nous nos emplois ?

« Oui »	« Non »
13 % de baisse du recrutement des jeunes aux États-Unis à cause de l'IA 44 % des Gen Z saboteraient l'IA de leur travail (FOBO) +55 % pour coder plus vite avec GitHub Copilot 400+ salariés de Prisma Media formés à l'IA, 100+ licenciés	L'IA sert surtout d'excuse aux licenciements massifs Si elle remplaçait déjà à grande échelle, la productivité augmenterait : ce n'est pas le cas +1,4 % de productivité d'ici 2029 selon 6000 dirigeants ; 80 % ne voient ni économies ni nouveaux revenus environ 2 h par semaine perdues à corriger le « workslop » ; « brain fry » des développeurs

Le cours termine en posant une question aux organisations : quelles implications B2B sur la transparence et les biais ?

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Que sont les « data workers » dans le cours ?