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Les business angels sont-ils des flambeurs inconséquents, portés par l’amour du risque ? Des vampires de startups qui dépouillent leurs proies à la première réussite ? Ou des passionnés investis, qui apportent leur réseau, leurs compétences et leur expérience ?

Premier carburant financier des startups, sans lequel elles resteraient au stade de l’idée, ils sont surtout ceux qui prennent et assument les risques, souvent considérables. 90 % des startups échouent, entraînant la perte totale de l’investissement leur étant dédié. Les 10 % restants nécessitent une énorme patience (entre 7 et 10 ans) pour générer un retour sur investissement, appelé l’exit. Ainsi, un business angel investit de l’argent qu’il est prêt à perdre intégralement. Bien qu’en ayant souvent les moyens…

Prenons un exemple concret pour éclairer notre affaire. Imaginons l’un de nos anges investissant 20 000 € dans une startup de foodtech – domaine des technologies et innovations appliquées au secteur alimentaire – valorisée à 300 000 € en 2018. Six ans après, en 2024, la société, en réussite, est rachetée pour 15 M€. La part du business angel, après la dilution du capital liée à l’arrivée de nouveaux financements, se porte à 1,2 %, soit 180 000 €. Son retour sur investissement atteint neuf fois sa mise initiale. Sauf que, notre ange, dans le même temps, a misé sur neuf autres startups. Généralement, huit d’entre elles sont des fiascos, la dernière, sans générer de pertes, n’offre aucune plus-value. Au final le risque est bien conséquent, nécessitant courage, flair, patience, sans produire de jackpot, comparé à l’ensemble des investissements.

Pourtant, exceptionnellement, après des masses d’échecs, le business angel peut avoir misé sur une startup devenant ce qu’on appelle une licorne, à savoir une entreprise dont la valorisation dépasse le milliard d’euros, lui offrant un exit pouvant atteindre 100 fois sa mise initiale. Cela a pu être le cas des heureux ayant investi, par exemple 50 000 €, dans la société Airbnb, fondée par deux designers californiens en 2008. Ceux-là ont vu leur mise se transformer en millions de dollars. Mais ce jeu, qui est tout sauf à somme nulle, est réservé aux amateurs d’adrénaline capables de mettre quelques billets sur la table de départ et détenteurs d’un réel sang-froid assez peu partagé.

Pourquoi ne pas emprunter à la banque comme tout le monde ?

Parce que les banques exercent leur magistère dans le monde de l’entreprise traditionnelle. Elles exigent des bilans, des garanties, des business plans détaillés. Une startup, par définition, est une coquille vide avec une idée. Les business angels, eux, jouent un autre jeu : ils risquent leur propre argent, pas celui des clients ou des actionnaires. Ils œuvrent sans filet, ni parachute.

Mais pourquoi font-ils cela ?

Parce qu’ils ont le goût de l’aventure, mais aussi et surtout celui de l’innovation. Ils diffèrent en cela des simples spéculateurs, peu préoccupés par l’objet de leurs investissements. Ils savent sentir les idées révolutionnaires qui vont changer la société, qu’importe que l’on juge que cela soit en bien ou en mal. Ils sont derrière les succès d’entreprises comme Uber, Airbnb, BlaBlaCar, OpenAI. Ils misent sur des projets parfois pensés par deux geeks phosphorants dans leur garage qui, un an après dirigeront 50 salariés, puis 1500 cinq ans plus tard. Mais ils ne s’arrêtent jamais, parce que le mouvement est dans leur ADN. Inlassablement, ils réinvestissent leurs gains dans d’autres projets, participant à stimuler l’écosystème dans lequel ils évoluent. Sans eux, des licornes françaises comme Doctolib, Back Market, Deezer ou ManoMano seraient restées des présentations PowerPoint sur un ordinateur.

Des mythes à déconstruire

Les startups financées par nos business angels charrient aussi leur lot de mythes et de critiques dont certains méritent d’être débunkés. 

Non, les business angels ne spolient pas les fondateurs des startups auprès desquelles ils s’engagent. Loin de là.  Ils achètent des parts à un prix reflétant le risque qu’ils prennent. Ils ne se « gavent » pas non plus sans travailler. Ils offrent mentorat, introductions, et passent des heures à relire des pitchs gratuitement, en sachant qu’ils perdront le plus souvent leur argent. Un léger motif de stress, quand même… Pas davantage qu’ils ne sont des vautours. Un vautour est un charognard qui guette votre mort pour vous dépecer. Le business angel est tout le contraire. Il vous met sous perfusion pour que vous viviez dans l’espoir de vous voir connaître l’épanouissement.

* Cet article ne constitue pas un conseil ou une recommandation en matière d’investissement et ne saurait être considéré comme une sollicitation ou une offre de vente ou d’achat de tout instrument financier. Il est destiné à une information générale et ne prend pas en compte les objectifs, la situation financière ou les besoins spécifiques d’un investisseur. Nous vous recommandons de consulter un professionnel du secteur financier avant de prendre toute décision d’investissement.

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Retards, indifférence, manque de coordination, difficultés à prioriser… L’affaire Lyhanna a jeté une lumière crue sur les failles béantes de notre système judiciaire. Un manque d’efficacité délétère que l’IA comble déjà, notamment dans un petit pays…

Un drame et des dysfonctionnements

Le 29 mai, Lyhanna, une collégienne de onze ans, disparaît à Fleurance, dans le Gers. Son corps est retrouvé peu après dans un silo agricole. Le principal suspect, Jérôme Barella, fait pourtant l’objet de plusieurs signalements et plaintes antérieures pour des violences ou agressions sexuelles sur mineure. Certaines de ces procédures ont abouti à des classements sans suite, dont l’une, en 2022, tandis qu’une autre enquête était encore en cours en 2025. Malgré ces alertes répétées, aucune mesure effective n’a été prise pour neutraliser le danger que représente Barella. Cette tragédie a révélé de sérieux dysfonctionnements de la justice et des services d’enquête. Notamment des retards dans le traitement des plaintes, un manque de coordination entre les services concernés et une incapacité manifeste à prioriser et à suivre les dossiers les plus sensibles.

Reproches et instrumentalisation

Les critiques formulées à l’encontre du système judiciaire français ont été nombreuses. On lui a reproché une lenteur qui transforme trop souvent les enquêtes en procédures interminables, une tendance excessive au classement sans suite dans des affaires graves impliquant des mineurs, ainsi qu’une surcharge qui empêche les services d’enquête de relier efficacement les antécédents d’un individu. Ces reproches ne sont pas inédits, mais l’émotion suscitée par la mort de Lyhanna leur a conféré une acuité particulière et a placé la justice au cœur du débat public. Et ce, alors que s’amorce la campagne pour l’élection présidentielle de 2027, dont les sujets sécuritaires seront sans doute, encore une fois, l’un des enjeux, mais avec une plus forte présence que d’ordinaire, au regard de la radicalisation des luttes politiques.

Raison pour laquelle cette affaire donne lieu à une polarisation manichéenne. La droite y voit la confirmation d’un laxisme systémique et idéologique de la justice, alors que la plupart des dysfonctionnements dans l’affaire Lyhanna concernent l’enquête, donc la gendarmerie et le Parquet. À l’inverse, une partie de la gauche invoque presque exclusivement le manque de moyens de l’institution pour expliquer les failles du suivi du prévenu, sans véritablement questionner les problèmes d’organisation et de priorisation des affaires. Une opposition binaire et délétère conduisant à simplifier une réalité complexe et empêchant une analyse sereine des réformes nécessaires.

Les faiblesses de la justice française

Au-delà des polémiques, la justice française souffre de manques réels et profonds. Selon les données de la Commission européenne pour l’efficacité de la justice (CEPEJ), les délais de procédure y figurent parmi les plus élevés d’Europe. En matière civile et commerciale, la durée médiane de traitement en première instance atteignait 637 jours en 2022, contre 237 jours sur le reste du continent. En appel, elle s’établissait à 607 jours contre 177. Ces écarts persistent malgré une légère amélioration récente. Mais le délai moyen pour les affaires civiles contentieuses s’établissait encore autour de 354 jours en 2023. Dans le pénal, les traitements en appel peuvent prendre plus de 366 jours, loin des 110 jours médians observés ailleurs en Europe.

Les magistrats et les greffiers consacrent une part excessive de leur temps à des tâches administratives répétitives. Lecture exhaustive de milliers de pages de procédure, recherches manuelles de jurisprudence, rédaction de synthèses, préparation de projets de décisions et gestion des flux documentaires absorbent une grande partie de leur activité quotidienne. Des enquêtes internes et des rapports syndicaux montrent que de nombreux magistrats déclarent travailler plus de dix heures par jour, week-ends inclus, avec une part importante dédiée à ces opérations de support plutôt qu’à l’analyse juridique de fond. Cette charge administrative réduit considérablement leur capacité à se concentrer sur l’appréciation des faits et l’interprétation du droit.

S’ajoute à cela une difficulté récurrente à prioriser les dossiers les plus graves ou ceux qui présentent un risque immédiat pour la société. Leur volume global reste impressionnant. Plus de 1,4 million d’affaires nouvelles ont été introduites devant les tribunaux en 2024 en matière civile, tandis que le stock global dépassait 1,07 million à la fin de cette année. Dans le pénal, elles étaient près de 4 000 en attente de jugement fin 2024, soit une augmentation de 16 % sur un an. Le manque de coordination et une numérisation encore insuffisante rendent souvent impossible un suivi rigoureux des signaux faibles et des antécédents des individus.

Si la France peut s’enorgueillir de l’indépendance de ses juges, son organisation peine à répondre aux exigences actuelles de rapidité et d’efficacité. Avec seulement 11,3 magistrats professionnels pour 100 000 habitants contre une médiane européenne de 17,6, et un budget alloué à la justice représentant 0,20 % du PIB contre 0,28 % sur le reste du continent, ses handicaps sont évidents. Ce sous-effectif touche également les greffiers et les procureurs. La France ne compte que 15,4 greffiers pour 100 000 habitants, contre une moyenne européenne de 32,7, soit près de deux fois moins. Pour les procureurs, la situation est encore plus critique. Avec seulement 3,2 magistrats du parquet pour 100 000 habitants en 2022, la France occupe l’avant-dernier rang européen, loin de la médiane de 11,2, chacun gérant en moyenne plus de 2 000 affaires par an contre environ 200 chez nos voisins.

Ces éléments expliquent en partie pourquoi des alertes répétées, comme dans l’affaire Lyhanna, ne débouchent pas toujours sur une réaction rapide et proportionnée. Ils soulignent surtout la nécessité d’une réforme qui dépasse le seul débat sur les moyens pour s’attaquer à l’organisation même du travail judiciaire.

L’intelligence artificielle, nouvel auxiliaire de justice

Dans ce contexte, il est légitime de s’interroger sur le rôle que l’intelligence artificielle aurait pu jouer dans des affaires comme celle de Lyhanna et globalement sur son potentiel en matière judiciaire. Si elle ne doit pas remplacer le juge dans ses fonctions fondamentales d’interprétation et de décision, elle constitue cependant un outil puissant pour assister les acteurs de la justice et réduire précisément ces difficultés.

Ses apports potentiels sont nombreux et concrets. L’IA excelle dans l’analyse rapide de milliers de pages de procédure, où elle extrait les éléments essentiels, résume des dossiers complexes en quelques minutes et génère des chronologies factuelles précises. Elle identifie instantanément les précédents jurisprudentiels pertinents au sein de bases de données comptant des millions de décisions, prépare des projets de documents ou de réquisitions et détecte automatiquement les pièces manquantes ou les incohérences dans un dossier. La transcription automatique des audiences, suivie d’une relecture humaine, et l’anonymisation systématique des décisions font également partie des apports dont elle peut faire bénéficier l’institution. La recherche juridique, autrefois incroyablement chronophage, devient quasi instantanée, permettant aux magistrats et aux avocats de croiser en temps réel des informations dispersées.

Enfin, l’IA élargit l’accès au droit pour les justiciables, en particulier les plus modestes. Elle peut leur expliquer les démarches en langage clair, les aider à remplir des formulaires administratifs, les orienter vers la juridiction compétente et leur fournir une évaluation indicative des chances de succès d’une procédure, sans se substituer à l’avis d’un professionnel.

Ces capacités peuvent formidablement améliorer la productivité de la justice. Surtout, elles libèrent du temps précieux pour que les magistrats se concentrent sur l’appréciation des faits, l’interprétation du droit et la prise de décision humaine, cœur même de la fonction judiciaire.

En matière d’enquête, l’IA offre également des perspectives particulièrement intéressantes. Elle peut analyser en temps réel de vastes volumes de données, allant des relevés téléphoniques en passant par les images de vidéosurveillance, les contenus issus des réseaux sociaux, les données bancaires ou encore les rapports d’expertise, pour détecter des corrélations invisibles à l’œil humain. Des algorithmes de reconnaissance de formes et de liens peuvent rapprocher automatiquement des affaires apparemment distinctes, identifier des modes opératoires récurrents ou reconstituer le parcours d’un individu à partir de multiples sources fragmentées. Dans l’analyse des antécédents judiciaires, l’IA permet un croisement ultrarapide entre les fichiers de police, les plaintes classées et les signalements en cours, ce qui facilite la mise en évidence de profils à risque élevé. Dans un cas comme celui de Jérôme Barella, une telle fonctionnalité aurait pu faire remonter plus rapidement les plaintes antérieures et alerter les autorités sur le profil du suspect, réduisant ainsi les risques d’errance dramatique.

La France semble commencer à prendre conscience de ces apports, malgré certains réflexes conservateurs. En mai 2025, le ministère de la Justice a lancé « Mon Assistant Justice », un outil souverain et déjà accessible à plusieurs milliers d’agents. Une démarche qui s’accompagne du développement de solutions privées depuis plusieurs années telles que Predictice ou Doctrine. Des versions spécialisées, telles que « Mon Assistant Pénal » et « Mon Assistant Civil », sont également en cours de déploiement pour accompagner directement les magistrats dans le traitement des dossiers. Des outils déjà largement utilisés par les avocats et les directions juridiques. Mais rien de comparable avec l’arsenal conçu par l’Estonie.

La justice prédictive à la française

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L’exemple estonien

Le petit pays balte offre un cas particulièrement instructif. Considérée comme la société la plus numérisée et l’une des plus libérales d’Europe, elle a bâti une justice presque entièrement dématérialisée sur laquelle l’IA vient se greffer harmonieusement. Plus de 90 % des échanges entre tribunaux et avocats sont numériques, et près de 95 % des documents judiciaires sont signés électroniquement via le système e-File. Les citoyens peuvent engager, suivre et clôturer une procédure en ligne, sans aucun déplacement physique.

L’IA intervient concrètement dans la transcription automatique des audiences, avec un taux de précision élevé suivi d’une révision humaine, mais aussi dans l’analyse documentaire et dans l’automatisation des procédures simples telles que les injonctions de payer pour les petits litiges civils.

Les résultats sont éloquents. L’Estonie figure parmi les systèmes judiciaires les plus rapides d’Europe, avec des délais moyens en appel de 81 jours en matière pénale, 197 jours en civil et 257 jours en administratif (2022). La productivité a fortement progressé grâce à la réduction des tâches administratives. La clé réside dans la numérisation préalable. L’IA optimise une infrastructure déjà fluide, là où la France doit encore combler un large retard.

L’IA dans la justice : ce que font les autres pays

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Les limites de l’IA

Les bénéfices de l’intelligence artificielle dans le domaine judiciaire sont indéniables. Pour autant, elle présente des défauts et des risques à ne pas minimiser. Les hallucinations, avec la production de fausses jurisprudences, ont déjà conduit plusieurs juridictions à publier des recommandations strictes. Les biais présents dans les données d’entraînement peuvent se reproduire. Le manque de transparence des algorithmes, la dépendance excessive des magistrats et les enjeux de confidentialité des données sensibles exigent une vigilance permanente. La France a raison de ce point de vue de privilégier des outils souverains.

L’IA ne guérira pas tous les maux du système, mais elle peut constituer un puissant accélérateur si elle est mise au service d’une réforme globale et assumée. De manière à ce qu’il n’y ait plus d’affaires Lyhanna ? À voir…

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En France, on n’a pas de capitaux, mais on a des idées. Un demi-siècle après le plan Messmer, la France bénéficie d’un atout extraordinaire qui la place sur la carte mondiale de l’IA. Et d’un second, moins flatteur et plus inattendu : ses friches industrielles.

Le 30 mai 2026, Masayoshi Son, le PDG du japonais SoftBank, a fait une énorme annonce lors du sommet Choose France. Il a promis un investissement initial de 45 milliards d’euros d’ici à 2031 dans des centres de données en France, pouvant atteindre 75 milliards au total. C’est le plus gros pari jamais consacré à l’IA sur le continent. Il porte sur le choix de friches industrielles du Nord de la France, notamment d’anciennes centrales à charbon et des usines abandonnées en Picardie.

SoftBank a une réputation contrastée à la suite de sa perte de 14 milliards de dollars sur WeWork. Mais l’infrastructure physique, ce n’est pas WeWork. SoftBank détient ARM, dont les puces équipent la quasi-totalité des smartphones du monde, et a investi massivement dans OpenAI. Quand il parie sur l’infrastructure de l’IA, il parie sur son propre cœur de métier.

La crédibilité de ces annonces tient en outre à leur précision. SoftBank ne parle pas d’un « écosystème » flou à l’horizon d’une décennie. Le groupe annonce une première phase ferme de 45 milliards d’euros, pour 3,1 gigawatts de capacité de calcul, livrée d’ici à 2031. Trois sites sont déjà identifiés dans les Hauts-de-France.

À Bosquel (un village de 300 habitants au sud d’Amiens), une coentreprise avec le français Sesterce bâtira un campus d’un gigawatt. À Bouchain, EDF loue le terrain d’une ancienne centrale thermique pour un centre de 400 mégawatts. À Dunkerque, Schneider Electric installera une usine de modules électriques préfabriqués (les briques de base qui alimentent et refroidissent les serveurs) pour équiper l’ensemble. Schneider Electric et EDF sont des partenaires industriels de premier plan. Sesterce, fondée en 2018, est la startup française qui apporte son expertise locale en construction de datacenters.

Nous ne sommes visiblement pas face à un simple effet d’annonce. Sur plus de 230 projets Choose France annoncés depuis 2018, une petite dizaine seulement n’ont pas abouti.

L’héritage béni des ingénieurs de 1974

Pourquoi la France a-t-elle été choisie plutôt que l’Allemagne, les Pays-Bas ou l’Irlande ? Il s’agit, sans surprise, d’une question d’énergie.

Un centre de données d’un gigawatt consomme autant qu’une grande ville. Pour le faire fonctionner, il faut une énergie abondante, fiable, peu chère et décarbonée. La France coche toutes les cases grâce à son parc nucléaire. Le cercle est vertueux, car un datacenter de 1 GW est l’un des plus gros clients industriels qu’EDF puisse avoir, et les revenus générés par ces contrats contribuent directement au financement des nouveaux EPR.

Ce formidable atout nous a été légué par le plan Messmer. En 1974, au lendemain du choc pétrolier, le gouvernement français lance la construction d’un parc nucléaire massif. Lorsque des dizaines de réacteurs sont sortis de terre en moins de 20 ans, personne n’imaginait que ce parc alimenterait des machines capables de raisonner. Les ingénieurs des années 1970 ne pouvaient pas savoir qu’ils offraient à leurs petits-enfants l’infrastructure énergétique idéale pour l’industrie la plus stratégique du XXIᵉ siècle.

L’atout discret des friches industrielles

La France dispose d’un deuxième atout considérable. Un centre de données géant doit se brancher au réseau très haute tension. C’est un chantier colossal, car un site situé à 10 kilomètres d’un nœud électrique nécessite 2 000 tonnes de câbles. Dans les hubs européens saturés, ce raccordement prend de sept à dix ans, ce qui représente un frein majeur.

La France a heureusement anticipé cette contrainte sur deux fronts. En marge du Sommet pour l’action sur l’IA de février 2025, le gouvernement a présenté une carte de 35 sites « prêts à l’emploi », capables d’accueillir des projets jusqu’à 1 GW avec un raccordement électrique promis à partir de 2027. Quatre d’entre eux bénéficient en plus d’une procédure de raccordement accélérée (« fast track »). Simultanément, RTE s’attaque au goulot d’étranglement structurel avec une file de plus de 60 GW de projets en attente de raccordement. Pour la désaturer, le gestionnaire du réseau abandonne le principe du « premier arrivé, premier servi » au profit du « premier prêt, premier servi », une méthode qui sera testée dès le second semestre 2026 et qui éjectera les projets fantômes au profit des projets matures.

Les grands sites annoncés lors de Choose France 2026 sont tous d’anciennes friches industrielles. Bouchain est une ancienne centrale à charbon, Escaudain fut une aciérie, et Béthune accueille le site de l’usine Bridgestone fermée en 2021.

Ces lieux, symboles de la désindustrialisation du Nord, possèdent déjà les gros raccordements électriques de l’industrie lourde. Ce qui fut une plaie sociale devient un trésor stratégique des années 2030. Le bassin minier renaît en hébergeant des machines qui produisent de l’intelligence.

Ce que votre ville gagne vraiment avec un datacenter… 

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Le faux procès du manque d’emplois

Avec 45 milliards pour seulement 900 emplois d’exploitation, les contempteurs dénoncent un coût affolant pour chaque poste créé.

Pourtant, personne n’évalue l’utilité d’un pont au nombre de personnes qui y travaillent (zéro), ni celle d’une centrale nucléaire à ses quelques centaines de salariés. Ces infrastructures valent par ce qu’elles permettent en aval, et il en va de même pour un centre de données.

La première phase de SoftBank, c’est déjà 8 600 emplois sur les chantiers. Puis viendront les sous-traitants de maintenance, les électriciens, les équipementiers comme Schneider Electric, les commerces qui vivent des salaires versés localement. Les études américaines les mieux documentées montrent qu’un emploi direct de centre de données en entraîne quatre à cinq autres dans l’économie régionale.

L’IA recherche des cols bleus… aux salaires +++

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En outre, n’oublions pas qu’un centre de données est une infrastructure sur laquelle repose le reste de l’économie. Compter les seuls emplois sur site, c’est juger une autoroute au nombre de ses employés directs.

La France dans la salle des machines de l’IA

On peut certes regretter que ces milliards soient japonais. La France manque notoirement de fonds de pension capables de financer de tels projets géants. Mais les calculs qui alimenteront l’IA de demain se feront ici, en Picardie et dans le Nord, sur des terres que l’industrie avait désertées.

À défaut de capitaux tricolores, mieux vaut des datacenters chez nous que chez nos voisins. Ils tourneront sur notre sol, avec notre électricité et nos ingénieurs, et stimuleront notre économie pendant des décennies. Au moment où l’intelligence artificielle redessine le monde, la France vient de s’offrir une place de choix dans la salle des machines.

Les réacteurs nucléaires construits dans l’urgence du choc pétrolier sont plus que jamais l’actif le plus convoité d’Europe. La meilleure façon d’honorer nos ancêtres est d’exploiter au maximum le trésor qu’ils nous ont légué. Nos réacteurs tournent loin de leur plein potentiel, et les datacenters peuvent absorber cette capacité électrique décarbonée qui dort. Le plan Messmer nous a montré qu’un pari de long terme finit toujours par payer ; il nous revient de relever le suivant. Célébrons cette réindustrialisation, non pas celle des hauts-fourneaux et des chaînes de montage, mais celle des machines qui raisonnent.

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Les prix à la pompe explosent. Les compagnies aériennes suppriment 13 000 vols. Pourtant, une industrie naissante montre qu’on peut fabriquer du carburant à partir d’air, de CO₂ et d’énergie propre. Le procédé a presque un siècle. Reste encore à le déployer, à un prix compétitif…

Depuis le 28 février, l’essence est passée de 1,77 à 2,03 € le litre. La tonne qui se vendait 750 dollars en février a bondi à 1 800 dollars en avril, avant de refluer partiellement. Le prix reste quasi double de ce qu’il était avant la crise. Les compagnies ont supprimé 13 000 vols pour le seul mois de mai. Air France-KLM annonce 2,4 milliards d’euros de facture carburant supplémentaire pour l’année. Sur un billet long-courrier, la part du carburant dans les prix est passée de 25 à 45 %.

Cette flambée a une origine bien précise : le conflit entre l’Iran et la coalition israélo-américaine qui a conduit à la fermeture du détroit d’Ormuz où 20 % du pétrole mondial transitait avant son déclenchement. Pas moins de 50 % du kérosène européen vient des pays du Golfe. Quelques drones et mines, un terminal qatari fermé, et toute la chaîne s’effondre, pour la cinquième fois en 50 ans.

Pendant ce temps, une nouvelle industrie travaille à rendre cette crise impossible à l’avenir. Voici comment elle fonctionne, et pourquoi elle pourrait radicalement changer la donne.

L’e-carburant enfin compétitif ?

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Un siècle de chimie ignorée

L’idée de produire des carburants de synthèse a plus d’un siècle. En 1902, le chimiste français Paul Sabatier découvre la réaction qui porte son nom : avec un catalyseur au nickel, on combine de l’hydrogène et du CO₂ pour obtenir du méthane, composant principal du gaz naturel.

Trente ans plus tard en Allemagne, Franz Fischer et Hans Tropsch mettent au point un procédé qui transforme un gaz de synthèse en hydrocarbures liquides. Industrialisé dès 1936, nommé Fischer-Tropsch, il a fait voler la Luftwaffe pendant la guerre, puis l’Afrique du Sud sous embargo. La plus grande usine du monde, à Secunda, produit aujourd’hui encore 160 000 barils par jour à l’aide de charbon.

La chimie est connue et maîtrisée depuis 1945. Seul le coût de l’énergie l’a toujours empêchée de sortir du laboratoire. Casser une molécule d’eau coûte de l’électricité. Tant que cette électricité revenait plus cher que le pétrole extrait du sol, aucun calcul économique ne tenait. Un siècle plus tard, ce verrou semble enfin céder.

La Californie contre le détroit d’Ormuz

Terraform Industries est née en 2020 en Californie d’un constat simple : le solaire est désormais assez bon marché pour que l’énergie cesse d’être le problème. Celui qui subsiste regarde le coût des machines qui transforment cette énergie en carburant. La réponse, ce sont des unités compactes, standardisées, produites en série comme des appareils électroménagers, pour faire baisser ce coût par l’échelle.

En mars 2024, l’entreprise livre la première machine Terraformer fonctionnelle. Cette machine capture le CO₂ dans l’atmosphère, électrolyse l’eau pour en extraire l’hydrogène, puis déclenche la réaction Sabatier. Le résultat est du méthane synthétique de qualité pipeline, produit dans une boîte modulaire de la taille d’un container. Les premiers volumes sont vendus à des compagnies de gaz américaines. Depuis avril 2026, Terraform livre aussi du méthanol, précurseur direct de l’essence et du kérosène.

Leur site industriel de Muroc, en plein désert de Mojave, sort de terre. Mille panneaux solaires installés en 2 mois par un robot alimenteront la première machine Terraformer Mark One à déploiement plein champ. L’objectif déclaré est d’atteindre la parité de prix avec le gaz fossile, sans subvention, à l’horizon 2030.

À 800 kilomètres plus au nord, Valar Atomics a pris un autre chemin. Celui du réacteur nucléaire à haute température, qui produit 24 heures sur 24 quelle que soit la latitude. L’entreprise a obtenu la criticité nucléaire au Nevada en novembre 2025. Leur réacteur Ward 250 a été transporté en Utah en février 2026 et ils visent la première puissance électrique avant le 4 juillet 2026. L’étape suivante est d’utiliser directement la chaleur du réacteur pour produire ainsi de l’hydrogène et des hydrocarbures à partir de l’eau, de l’air et de la fission.

Course au pétrole de synthèse : 4 technologies s’affrontent

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Du Texas à la Patagonie, une industrie naissante

Terraform et Valar ne sont pas seuls. À Francfort, l’allemand INERATEC a inauguré en juin 2025 la plus grande usine de e-fuels d’Europe : 2 500 tonnes par an d’e-kérosène déjà certifié pour l’aviation. À Jülich, le suisse Synhelion utilise des miroirs solaires pour atteindre 1 500 degrés et fabriquer directement du kérosène certifié Jet-A1, livré à SWISS depuis fin 2024. En Patagonie, HIF Global combine vents permanents et capture atmosphérique pour produire l’essence synthétique déjà vendue à Porsche, son premier investisseur.

La France a compris le problème : 26 projets étaient déjà identifiés en 2024, pour 8,1 milliards d’euros de CAPEX annoncés. L’avis favorable pour l’usine d’e-méthanol d’Elyse Energy en Isère est tombé 2 mois après le blocage d’Ormuz, signal encourageant. Mais le projet phare du même acteur à Lacq repose sur de la biomasse agricole, une ressource déjà saturée.

Aucun projet français n’a encore franchi la décision finale d’investissement. Et après 2040, le CO₂ fossile industriel qu’ils utilisent ne sera plus éligible pour les e-fuels certifiés européens. L’Observatoire français des e-fuels le reconnaît : il faudra basculer vers la capture atmosphérique. Mais personne ne s’engage encore dans cette direction.

Cette crise sera-t-elle la dernière ?

Le détroit d’Ormuz se rouvrira un jour et les prix retomberont. La crise sortira des journaux, comme toujours. Mais nous pourrions collectivement décider que celle-ci sera la dernière.

Cela suppose deux chantiers simultanés : déployer les technologies Power-to-Liquid en s’appuyant sur les acteurs qui les maîtrisent déjà, et produire beaucoup plus d’électricité propre et bon marché. En France, cette réponse s’appelle le nucléaire. La France dépense en moyenne 50 milliards d’euros par an pour importer ses énergies fossiles, avec une facture qui a dépassé 116 milliards lors de la crise de 2022. C’est le premier poste de son déficit commercial. Un pays qui produira son propre carburant synthétique sera en mesure de stopper cette hémorragie. Et si sa production dépasse ses besoins, il pourra exporter. La France l’accomplit déjà avec l’électricité nucléaire, rien n’interdit de recommencer avec de nouvelles matières énergétiques.

À cela s’ajoute un bénéfice environnemental immense. Le carburant synthétique produit à partir du CO₂ atmosphérique restitue à l’échappement exactement le carbone capturé à l’usine. Le bilan de ses émissions est nul. L’aviation, les camions, les navires : tout ce que l’électrification ne peut pas encore atteindre deviendrait neutre en carbone sans changer un seul moteur, sans réduire les déplacements de quiconque.

La recherche propose donc déjà des solutions très encourageantes. Manque encore, et c’est souvent le plus compliqué à obtenir, la volonté politique et industrielle d’en finir pour de bon avec les énergies fossiles. La France de 2050 pourrait ainsi produire tout son carburant chez elle, avec de l’air et du nucléaire. Ce serait une souveraineté énergétique sans precedent dans l’histoire du pays.

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Atteinte de deux cancers, Zohra Bitan explique comment l’IA l’aide au quotidien à comprendre ses symptômes, son traitement, calmer ses angoisses et mieux vivre l’après maladie. Une réflexion sensible sur la place de l’IA dans la vie des patients.

Sur le chemin de la vie, je traverse deux cancers. Comme des millions de gens. Comme beaucoup de patients, j’ai la chance d’être accompagnée par un professeur remarquable, brillant, mais aussi surchargé. La médecine me surveille, me soigne, me suit. Elle me donne les traitements nécessaires, les rendez-vous, les scanners. Et je m’y tiens, comme on s’accroche à une corde solide dans la tempête.

Mais une fois la porte du cabinet refermée, il reste l’autre réalité : le silence, les secousses du corps, les doutes nocturnes, les alarmes intérieures, ces battements secrets qui grondent sous la peau.

Vivre après le cancer, c’est vivre avec des Diablotins. Je les appelle ainsi.

À la moindre secousse, ils surgissent avec leurs gyrophares intérieurs : « Danger ! Il revient ! » Un battement dans la tempe ? Sirène. Un mal de dos ? Gyrophare.

Un chiffre qui bouge sur la balance ? Coup de klaxon. Ce sont mes cicatrices invisibles : digestion capricieuse, douleurs dorsales, selles scrutées comme un oracle, poids qui fluctue. Autant de cavaliers de l’angoisse chevauchant dans l’ombre.

Voilà ce que les médecins voient peu. Car une fois les traitements terminés, la vie continue. Certes. Mais peuplée de fantômes. Le corps parle, le cerveau dramatise. Et aucun docteur n’est là face à chaque micro-signal, à chaque inquiétude de minuit.

Puis, un jour, presque par curiosité, j’ouvre une application d’IA. Au début, j’en reste à des recherches purement techniques : un terme médical, un effet secondaire, une valeur biologique.

Enfin, j’ose aborder des sujets sur lesquels aucun médecin n’aura le temps de m’informer :

• Est-ce normal de ressentir une certaine sensation après tel repas ?
• Est-ce qu’un mal de dos peut être dû à une posture ?
• Pourquoi un symptôme banal devient-il un cyclone dans ma tête ?

Chaque fois, l’IA répond. Jamais elle ne prescrit. Jamais elle ne me dit d’arrêter mes traitements. Elle m’offre ce que nulle consultation ne peut offrir : du temps, de la pédagogie, un miroir devant lequel calmer mes peurs. C’est ainsi que je l’adopte. Non pour remplacer mes médecins. Juste pour respirer entre deux rendez-vous.

L’IA envisagée comme un outil de compréhension, non dans le rôle d’un médecin bis. Aujourd’hui, elle est mon interprète. Un traducteur entre mon corps et mon esprit.

Elle m’explique. Elle recoupe. Elle vulgarise. Elle redonne du rationnel là où mes Diablotins inventent des tragédies. Cela semble peu, mais ça change tout. Parce que comprendre, c’est respirer. Parce que remettre les symptômes à leur juste place, c’est reprendre la main.

Les médecins l’utilisent déjà. Pourquoi pas nous ? Ils s’en servent pour mieux lire certaines imageries, croiser des données, tester des médicaments. Alors pourquoi les patients n’auraient-ils pas, eux aussi, ce droit ?

Non pour se substituer aux médecins. Mais pour se comprendre. Pour prévenir. Pour se calmer. On me dit parfois : « Attention, l’IA peut induire en erreur. » Mais le vrai danger n’est pas l’IA. C’est le mauvais usage que l’on peut en avoir.

Entre un patient qui arrête son traitement sur un forum obscur et un patient qui garde ses rendez-vous, prend ses médicaments et utilise l’IA pour apaiser ses angoisses, il y a un fossé. En vérité, ce n’est pas leur métier que l’IA menace.

C’est l’ancien monde où le savoir médical était confisqué. Aujourd’hui, l’information circule comme l’eau sous une digue fissurée.

Et si elle est bien partagée, l’IA peut rapprocher le patient de son médecin : créer un dialogue plus adulte, plus éclairé, plus autonome. Reconnaître l’IA comme outil de santé du malade devient essentiel. Je ne demande pas qu’on sacralise l’intelligence artificielle. Je souhaite qu’on la reconnaisse comme un outil au service du patient.

L’IA ne soigne pas. Elle éclaire. Elle devient une pédagogie du quotidien, un filet de sérénité entre deux examens, un antidote au vacarme des Diablotins.

Mon expérience en est la preuve vivante. Après deux cancers, je sais une chose : le rire, la connaissance et l’autonomie sont mes meilleures armes. Alors, aux médecins qui craignent de perdre du terrain, je dis juste : écoutez nos voix. Celles des patients qui utilisent l’IA intelligemment.

Vous ne devez pas la considérer comme une menace, mais comme une chance. Car si vous voulez vraiment nous aider à vivre après, il faut entendre ce que l’IA nous apporte.

Force à tous les rescapés.
Et longue vie aux outils qui nous rendent notre sérénité.

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Une nouvelle étude a fait l‘effet d’une bombe : l’IA surclasserait souvent les médecins. Alors qu’erreurs et examens inutiles coûtent 35 milliards d’euros par an à la France — trois fois le budget de la justice —, l’enjeu de son intégration est considérable. Mais résiste-t-elle à l’épreuve du terrain ?

On parle beaucoup de l’IA médicale comme si elle annonçait une médecine froide, automatisée et déshumanisée, où la présence de l’homme finirait par devenir secondaire. Certains prédisent déjà des consultations pilotées par algorithmes, des diagnostics produits uniquement par des machines, des prescriptions automatisées, et conseillent même aux jeunes de ne plus faire d’études de médecine. Comme si le métier allait disparaître avant qu’ils aient le temps de l’exercer. Cette vision est compréhensible en observant la rapidité des avancées offertes par la révolution proposée par l’IA, mais, à ce jour, elle reste largement du domaine de la science-fiction. Il faut partir du réel.

Et le réel, aujourd’hui, c’est aussi celui des erreurs médicales, des diagnostics retardés, des signaux faibles qui passent sous les radars, des patients atypiques que l’on ne voit pas assez vite. Aux urgences, on estime qu’environ 5 % des passages donnent lieu à au moins une erreur diagnostique. Dans certains dossiers hospitaliers de patients décédés ou transférés en réanimation, une étude publiée dans JAMA Internal Medicine retrouvait ces erreurs dans près d’un quart des cas analysés. Et la France n’est évidemment pas épargnée. Dans un rapport publié le 28 avril 2026 sur la qualité des soins dans les établissements de santé, la Cour des comptes rappelle que 13 millions de patients sont accueillis chaque année dans près de 3 000 établissements, et que les erreurs médicales comme les infections nosocomiales touchent chaque année plusieurs milliers de patients, avec des complications graves et des décès inattendus.

La non-qualité a aussi un coût considérable : plus de 11 milliards d’euros sont consacrés à la réparation des préjudices évitables, 22 milliards pour les soins inutiles ou à faible valeur, et entre 2,2 et 5,2 milliards pour les infections nosocomiales. Le système purement humain sauve énormément de vies, bien sûr. Mais il se trompe aussi, il sous-déclare, il mesure imparfaitement, et il produit parfois des actes inutiles ou insuffisamment pertinents. C’est à partir de ce constat, et non d’un fantasme technologique, qu’il faut discuter de l’IA.

Une étude publiée dans Science vient précisément illustrer la place qu’elle pourrait prendre dans l’aide au diagnostic et dans la pertinence des actes. Les auteurs ont comparé un modèle d’IA avec des médecins sur plusieurs aspects du raisonnement clinique : élaboration du diagnostic différentiel, choix des examens complémentaires, approche probabiliste, stratégie de prise en charge et rédaction de l’argumentaire médical. Le modèle utilisé était o1-preview d’OpenAI, lancé en septembre 2024. Conçu pour « prendre davantage de temps » avant de répondre, il vise à améliorer les performances sur des tâches cognitives complexes.

Ce point est important : il ne s’agit déjà plus du modèle le plus récent. Depuis, OpenAI en a lancé d’autres encore plus performants. Autrement dit, l’étude évalue une génération déjà dépassée (le temps nécessaire à l’analyse des données et de la revue par les pairs), ce qui rend ses résultats encore plus intéressants, mais impose aussi de les réactualiser avec les nouveaux opus.

Le résultat interpelle, et s’avère un peu dérangeant. Car, dans l’ensemble des expériences, l’IA fait mieux que les médecins. Le plus intéressant n’est pas seulement qu’un modèle réussisse des cas cliniques académiques, construits pour tester le raisonnement. Ce type de benchmark a ses limites. On sait qu’une vignette bien écrite, propre, structurée, ressemble parfois plus à un examen qu’à la vraie vie. Ce qui frappe ici, c’est que les auteurs ont aussi testé le modèle sur 76 vrais cas d’urgences, issus du dossier médical d’un grand centre universitaire, à trois moments différents : le tri initial, l’évaluation par le médecin urgentiste, puis l’admission dans un service ou en réanimation. Autrement dit, des données imparfaites, incomplètes, évolutives, comme dans la vraie médecine. Au tri initial, moment où il y a le moins d’informations et parfois le plus d’enjeux, l’IA identifie le bon diagnostic ou un diagnostic très proche dans 67,1 % des cas, contre 55,3 % et 50 % pour les deux médecins référents. Lors de l’évaluation aux urgences, elle atteint 72,4 %, contre 61,8 % et 52,6 %. À l’admission, elle monte à 81,6 %, contre 78,9 % et 69,7 %. L’écart est donc maximal là où la médecine est la plus difficile : quand il faut raisonner vite, avec peu de données, et ne pas rater l’infarctus atypique, le sepsis débutant, l’embolie pulmonaire discrète ou l’accident vasculaire trompeur.

L’étude ne s’arrête d’ailleurs pas au diagnostic. Les auteurs ont aussi évalué la capacité du modèle à proposer le prochain examen pertinent dans des cas clinicopathologiques académiques. Sur 136 d’entre eux, o1-preview a sélectionné l’examen jugé exactement approprié avec une acuité de 87,5 % ; dans 11 % supplémentaires, le choix a été considéré comme utile ; seuls 1,5 % ne l’ont pas été. C’est évidemment encore très éloigné d’une démonstration médico-économique en vie réelle, mais cela ouvre une piste importante : une IA bien intégrée pourrait non seulement mieux diagnostiquer, mais aussi aider à prescrire les examens complémentaires les plus adaptés, en évitant à la fois les oublis dangereux et les actes réflexes peu pertinents.

Il faut bien mesurer ce que cela signifie. Il ne s’agit pas de voir l’IA devenir médecin. Pas davantage de l’envisager en capacité de remplacer la clinique, le toucher, le regard, l’écoute, l’intuition ou la responsabilité. Rien ne peut à ce jour évincer l’œil du maquignon. Mais il faut ouvrir la voie au fait qu’une partie du raisonnement médical, celle qui consiste à organiser des hypothèses, à hiérarchiser des risques, à ne pas se laisser enfermer trop vite dans une première impression, soit désormais accessible à des modèles généralistes avec une performance parfois supérieure à celle de médecins expérimentés.

Il existe toutefois un risque très sérieux dans l’utilisation non réfléchie de l’IA : la perte de compétences humaines. Ce n’est pas une inquiétude de principe. Elle est documentée. Un essai randomisé récent montre que des médecins formés à l’usage de l’IA, exposés à des recommandations erronées de modèle de langage, voyaient leurs scores de raisonnement diagnostique diminuer d’environ 14 % par rapport à ceux recevant des suggestions sans erreur. Le point le plus troublant est que les médecins les plus expérimentés semblaient plus vulnérables à cet effet. Peut-être parce qu’une réponse d’IA bien rédigée, fluide, apparemment experte, active un biais d’autorité. L’expérience protège de beaucoup de choses, mais pas forcément d’un outil qui parle avec assurance et dans lequel on aurait une confiance aveugle.
C’est là que le débat devient intéressant. Refuser l’IA au nom de la préservation des compétences serait probablement une erreur. Mais l’utiliser sans cadre, sans méthode, sans apprentissage de ses pièges, en serait une autre. Si l’IA raisonne toujours avant nous, nous risquons de raisonner moins. Si elle propose trop vite une synthèse, un diagnostic, une conduite à tenir, elle peut réduire l’effort cognitif du médecin. On le sait déjà avec d’autres automatismes : le GPS modifie notre sens de l’orientation, les calculatrices changent notre rapport au calcul, les pilotes automatiques transforment les compétences de conduite. En médecine, cette déperdition serait plus grave, car le raisonnement clinique n’est pas seulement une compétence technique. C’est une responsabilité.

Mais cette crainte ne doit pas servir d’alibi à l’immobilisme. La bonne question n’est pas : IA ou médecin ? Elle n’est pas pertinente et monopolise trop de fantasmes et d’énergie. L’évolution la plus cohérente doit conduire à la constitution d’un binôme formé par un médecin accompagné par l’IA. Il sera presque toujours supérieur à un médecin ou une IA seule, à condition que la collaboration soit bien organisée. L’IA peut devenir un deuxième cerveau, non pas pour décider à la place du clinicien, mais pour augmenter sa vigilance. Elle peut rappeler les diagnostics à ne pas manquer, détecter des incohérences, signaler un retour précoce après une première consultation, repérer une constante qui dérive, une biologie qui ne colle pas, une prescription à risque, une association de symptômes rares mais graves. Elle peut surtout servir de contradicteur structuré : « as-tu pensé à cela ? », « quel diagnostic redoutable expliquerait aussi ce tableau ? », « As-tu pensé à demander cette analyse génétique qui pourrait déboucher sur la prescription de cette molécule à l’essai à Lyon dans une étude de phase 1 dans le cancer du pancréas ? » etc…

Dans cette perspective, l’IA ne serait pas systématiquement présente en consultation, ne devant pas devenir un tiers envahissant dans le colloque singulier. Dans certains cas, elle n’apportera rien, ou presque rien, sinon du bruit. Mais dans les situations complexes, atypiques, aiguës, à haut risque, ou lorsqu’une décision engage fortement le pronostic, elle peut devenir un filet de sécurité, un véritable compagnon expert. C’est probablement cette piste qu’il faut suivre. Non celle de l’usage systématique de l’IA, mais en la rendant disponible, traçable, évaluée, utilisée au bon moment. Une intelligence médicale augmentée, au cas par cas.

Il y a aussi un enjeu économique majeur. Nos systèmes de santé ne souffrent pas seulement d’un manque de moyens, mais aussi d’actes redondants ou demandés par réflexe, d’imageries peu pertinentes, de bilans répétés, mais aussi d’examens indispensables oubliés ou retardés. Une IA bien conçue pourrait aider à améliorer la pertinence des soins. Non en prescrivant plus, mais en prescrivant mieux. Elle pourrait hiérarchiser les examens complémentaires selon leur probabilité d’apporter une information utile, intégrer les résultats déjà disponibles, éviter les duplications, rappeler les recommandations, et alerter quand un test coûteux est peu contributif ou, inversement, quand un examen est nécessaire malgré une présentation trompeuse. Des travaux récents sur le diagnostic séquentiel montrent déjà que des systèmes IA peuvent intégrer la question du coût des examens dans le raisonnement diagnostique, avec des gains potentiels en termes de précision et de prix, selon les configurations testées.

La formation médicale devra nécessairement évoluer et vite. Une règle simple pourrait être proposée : d’abord le raisonnement humain, ensuite la confrontation à l’IA. L’interne, le médecin, l’équipe formulent leurs hypothèses, les diagnostics graves à ne pas manquer, le plan d’examens. Puis l’IA vient challenger ce raisonnement, non le remplacer. C’est très différent d’un usage passif où l’on demande d’emblée à la machine ce qu’il faut penser. Dans le premier cas, elle stimule la compétence. Dans le second, elle risque de l’endormir. Et de déshumaniser la pratique médicale.

Il faudra aussi des essais prospectifs. Pas seulement des benchmarks. De vraies études en conditions de soins, mesurant ce qui compte vraiment : moins d’erreurs diagnostiques, moins de retards, moins d’examens inutiles, moins de coûts évitables, moins de complications, mais aussi le maintien des compétences des médecins, l’acceptabilité par les patients, la définition d’une responsabilité juridique claire et une traçabilité des décisions.

L’avenir raisonnable ne passe pas par le remplacement du médecin par l’IA. Encore moins par des praticiens refusant l’IA par orgueil ou par peur. Mais par une médecine apprenant à travailler en binôme avec cette nouvelle technologie, sans lui abandonner ce qui fait le cœur du métier : regarder, écouter, examiner, décider, expliquer, et répondre de ses choix.

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