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

J’approfondis

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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