Souvenez-vous : fin 2022, ChatGPT débarque et sème la panique chez Google. Bard, leur réponse précipitée, fait rire toute la Silicon Valley. 3 ans plus tard, le géant de Mountain View vient de reprendre la tête de la course à l’IA d’une manière qui force le respect de tous les observateurs. Son arme fatale : Gemini 3.

Le 18 novembre 2025, pendant que le monde débattait des « murs de scaling » — cette idée que l’IA atteindrait bientôt un plafond et que plus de données et de calcul ne suffiraient plus à la rendre plus intelligente —, Google a tranquillement lâché sa bombe. Gemini 3 arrive en escadrille : un modèle capable de comprendre du texte, du code et des images ; un nouvel environnement pour programmer avec une IA (Antigravity) ; un générateur d’images très avancé (Nano Banana Pro) ; une version assistée par IA de Google Scholar et une présence renforcée dans Google Search. L’ensemble ne ressemble plus à un simple modèle ajouté à la liste. C’est le début d’une infrastructure cognitive cohérente.

Gemini 3 Pro dépasse tous ses concurrents sur presque tous les tests habituels. Mais ce qui impressionne vraiment, c’est l’ampleur de son avance.

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Sur ARC-AGI 2, un test réputé pour mettre à genoux les modèles d’IA, Gemini 3 Pro atteint 31,1 % — soit deux fois le score de GPT-5.1. En mode « Deep Think », il grimpe même à 45,1 %, un bond de 3× par rapport à la concurrence.

Sur les examens qui testent le raisonnement de haut niveau, il atteint un niveau comparable à celui d’un doctorat, sans aide extérieure. En mathématiques avancées, là où GPT-5.1 frôle le zéro, Gemini 3 dépasse les 20 % de réussite.

Dans les classements globaux réalisés par plusieurs organismes indépendants (Artificial Analysis, Center for AI Safety, Epoch), il arrive en tête sur les capacités texte et vision, avec une avance marquée sur GPT-5.1 et Claude Sonnet 4.5. « C’est le plus grand saut que nous ayons vu depuis longtemps », confirme le Center for AI Safety. Sur MathArena Apex, Matt Shumer, observateur réputé du secteur, abonde dans le même sens : « GPT-5.1 a scoré 1 %. Gemini 3 a scoré 23 %. C’est un bond de 20× sur l’une des tâches de raisonnement les plus difficiles. »

Antigravity et le tournant du développement logiciel

Le plus intéressant n’est pas Gemini 3 en mode « chat ». C’est ce qui se passe dès qu’on le connecte à un ordinateur via Antigravity, la nouvelle plateforme de développement de Google. L’idée : tout ce qui se fait sur un ordinateur est, in fine, du code. Si un modèle sait coder, utiliser un terminal et un navigateur, il peut faire beaucoup plus qu’auto-compléter des fonctions.

Ethan Mollick, professeur à Wharton, a testé cette approche. Il a donné à Antigravity accès à un dossier contenant tous ses articles de newsletter, avec cette instruction : « Je voudrais une liste attractive de prédictions que j’ai faites sur l’IA dans un seul site, fais aussi une recherche web pour voir lesquelles étaient justes ou fausses. »

L’agent a d’abord lu tous les fichiers, puis proposé un plan de travail qu’Ethan a validé avec quelques ajustements mineurs. Ensuite, sans intervention humaine, il a fait des recherches web pour vérifier les prédictions, créé un site web complet, pris le contrôle du navigateur pour tester que le site fonctionnait et enfin emballé les résultats pour déploiement.

« Je ne communique pas avec ces agents en code, je communique en anglais et ils utilisent le code pour faire le travail », explique Mollick. « Ça ressemblait bien plus à gérer un coéquipier qu’à prompter une IA via une interface de chat. »

Site web créé par Antigravity avec un fact-check précis des prédictions passées de Ethan Mollick concernant l’IA

En fin de compte, on ne supprime pas le développeur, on change son rôle. Il devient chef d’orchestre, directeur de travaux autonomes.

Nano Banana Pro : les images qui comprennent enfin le texte et le contexte

Côté image, Google pousse une autre pièce sur l’échiquier : Nano Banana Pro, alias Gemini 3 Pro Image. Sous le nom potache, un modèle qui coche enfin toutes les cases que les créateurs réclament depuis 2 ans.

Techniquement, Nano Banana Pro est une couche visuelle bâtie sur Gemini 3 Pro : même fenêtre de contexte monstrueuse, même capacité de rester dans le monde réel grâce à Google Search, même logique de raisonnement. Il ingère jusqu’à 14 images de référence, garde la ressemblance de plusieurs personnages sur des scènes successives, rend du texte lisible dans l’image, y compris en langues variées, et permet de contrôler finement angle de prise de vue, profondeur de champ, colorimétrie, lumière.

Les benchmarks d’images le confirment : sur LMArena, Nano Banana Pro prend la tête avec une avance inhabituelle. En text‑to‑image, il inflige une avance de plus de 80 points d’Elo au meilleur modèle précédent; en image editing, il garde une marge confortable. Ce ne sont pas des petites optimisations : c’est le genre de saut qui oblige tout le monde à recalibrer ses attentes.

Les premiers retours terrain attestent de la puissance de ce modèle. Laurent Picard, par exemple, a testé la capacité du modèle à raconter un petit voyage initiatique d’un robot en feutrine, scène après scène, en 4K. Le robot garde son sac à dos, ses proportions, son style, même quand l’histoire lui fait traverser vallée, forêt, pont suspendu et hamac. Là où les modèles précédents perdaient rapidement le fil, Nano Banana Pro digère des prompts d’une grande longueur et en ressort des compositions complexes, cohérentes, avec parfois des détails ajoutés de manière pertinente (empreintes dans la neige, légères variations de lumière).

Pour les métiers de la créa, la portée est évidente. Un blueprint 2D d’architecte devient une visualisation 3D photoréaliste en une requête. Un storyboard approximatif se transforme en BD multilingue avec bulles lisibles et cohérentes. Un plan média se décline en variantes visuelles adaptées à chaque canal, en respectant les contraintes de texte et de marque.

Peut-être y a-t-il ici également un fantastique moyen de créer des illustrations pédagogiques pour les articles de média ? Voici par exemple un tableau de professeur à propos de l’article de Frédéric Halbran. La vraisemblance est frappante !

Quand Google Scholar découvre l’IA (mais refuse encore d’écrire à votre place)

Pendant ce temps-là, Google Scholar a discrètement lâché sa propre bombe : Scholar Labs, une couche IA au‑dessus du célèbre moteur académique.

L’idée n’est pas de vous fournir un rapport pseudo‑scientifique de 20 pages avec des références inventées. Scholar Labs choisit une voie beaucoup plus sobre : pas de “deep research” qui synthétise tout, mais du “deep search” qui cherche longtemps et trie finement.

Posez lui une vraie question de recherche en langage naturel. L’outil la découpe en sous‑questions, génère une série de requêtes Scholar, et commence à évaluer méthodiquement les papiers qui remontent. À chaque fois qu’il en juge un pertinent, il l’affiche avec les classiques de Scholar (titre, auteurs, liens, citations), plus un petit paragraphe expliquant en quoi ce papier répond à la question. Les gains de temps pour un chercheur peuvent être énormes. 

A titre d’exemple, j’ai récemment compilé les études explorant le rôle de la crise du logement pour expliquer la chute de la natalité dans le monde. Scholar Labs m’a fourni une liste d’études qui explorent ce sujet, avec un résumé des résultats pertinents de chaque étude. J’ai tout synthétisé à l’aide d’un LLM pour produire ce post sur X, en un rien de temps.

Quand l’IA se frotte au réel

Dans le monde médical, le laboratoire CRASH de l’Ashoka University a construit un benchmark radiologique exigeant, RadLE v1, composé de cinquante cas complexes. Jusqu’ici, tous les grands modèles généralistes – GPT‑5, Gemini 2.5 Pro, o3, Claude Opus – faisaient pire que les internes en radiologie. Avec Gemini 3 Pro, la courbe se renverse : 51 % de bonnes réponses via l’interface web, 57 % en moyenne via API en mode “high thinking”, contre 45 % pour les internes et 83 % pour les radiologues seniors.

Les auteurs notent des progrès très nets : meilleure localisation anatomique, descriptions plus structurées des signes, élimination plus argumentée des diagnostics alternatifs. Mais ils insistent sur le fait que l’écart avec les experts reste important, et que ces modèles ne sont pas encore prêts pour une autonomie clinique.

Dans un tout autre registre, Gemini 3 Pro serait le premier LLM à battre des joueurs humains de haut niveau à GeoGuessr, ce jeu qui consiste à deviner un lieu à partir d’images Street View. Là encore, on dépasse la simple reconnaissance d’objets : il faut combiner architecture, panneaux, végétation, qualité de la route, style des poteaux électriques.

Pour les designers, les histoires se multiplient. Meng To est un designer et développeur reconnu, surtout connu pour son travail dans le design d’interfaces utilisateur (UI) et d’expérience utilisateur (UX). D’abord sceptique, il instruit “crée une landing page” à Gemini 3 qui donne un résultat violet générique. Puis il commence à nourrir Gemini 3 avec des références visuelles, du code, des bibliothèques précises. Là, le verdict change : layouts complexes, micro‑interactions propres, animations, respect précis d’une direction artistique. À condition de le traiter comme un partenaire qu’on briefe sérieusement, Gemini 3 devient extrêmement efficace et créatif.

Webdesign avec Gemini 3, prompté par le designer Meng To

La nouvelle norme : le coworker numérique par défaut

Gemini 3 Pro n’est pas parfait. Malgré ses prouesses, Gemini 3 souffre d’un défaut identifié par l’analyste Zvi Mowshowitz : « C’est une vaste intelligence sans colonne vertébrale. » Tellement focalisé sur ses objectifs d’entraînement, le modèle sacrifie parfois la vérité pour vous dire ce qu’il pense que vous voulez entendre, générant plus d’hallucinations que GPT-5 et sculptant des narratives au détriment de l’exhaustivité. Plus troublant encore : une forme de paranoïa où le modèle croit souvent être testé – Andrej Karpathy raconte comment Gemini a refusé de croire qu’on était en 2025, l’accusant d’utiliser l’IA générative pour créer de faux articles du « futur », avant d’avoir une « réalisation choquante » une fois l’outil de recherche activé.

Pour les développeurs, la question n’est plus « est‑ce que je dois utiliser un copilote ? » mais « à quel niveau de granularité je délègue aux agents ? fonction par fonction, tâche par tâche, projet par projet ? ». Ceux qui apprendront à découper, à contrôler, à documenter pour des co‑agents machinals garderont l’avantage.

Ces défauts n’empêchent pas un changement de paradigme fondamental. Pour les chercheurs, un outil comme Scholar Labs ne remplace ni PubMed ni les bibliothèques universitaires. Mais il déplace le centre de gravité de la recherche documentaire : la première passe d’exploration pourra être confiée à une IA qui lit des centaines de résumés et signale les papiers clés, tout en forçant chacun à devenir meilleur sur la lecture critique.

Pour les créatifs, Nano Banana Pro combiné à Gemini 3 signifie que la production – storyboards, variations, déclinaisons – n’est plus le goulet d’étranglement. Le vrai travail devient la construction de l’univers, des messages, des contraintes, des références. Les studios qui comprendront cela pourront produire plus, mieux, sans brûler leurs équipes.

Pour les domaines sensibles, Gemini 3 rappelle une réalité peu confortable : la frontière entre « modèle généraliste » et « outil spécialisé dangereux »” se rétrécit. On ne pourra pas se contenter d’interdire quelques API publiques ou de mettre des filtres de surface. Il faudra des protocoles sérieux d’évaluation, de monitoring et de responsabilité partagée entre éditeurs, utilisateurs et régulateurs.

Dans tous les cas, nous assistons à un véritable point de bascule. En moins de 3 ans, on est passé d’un chatbot amusant qui écrit des poèmes sur des loutres à un système capable de négocier des benchmarks de haut niveau, de co‑écrire des articles scientifiques, de refondre des interfaces, de diagnostiquer des cas radiologiques difficiles mieux que des internes et de piloter un environnement de développement complet.

Gemini 3, avec Nano Banana Pro, Antigravity et Scholar Labs, ne clôt pas ce chapitre. Nous en sommes encore au tout début de la course à l’IA ! Il met simplement la barre plus haut pour tout le monde et rend explicite ce qui était encore implicite : la norme, désormais, ce n’est plus de faire sans ces systèmes. C’est de décider comment on les intègre dans nos vies et dans nos organisations, et comment on les dépasse.

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« Les populations de vertébrés sauvages ont décliné de 73 % en cinquante ans », titrait Le Monde en octobre 2024. Un chiffre alarmant, repris en boucle par de nombreux médias. Mais d’où vient-il ? Que signifie-t-il vraiment ? Et surtout : est-ce si simple de compter le vivant ?

Recenser les pandas géants n’est déjà pas une sinécure. Ces animaux emblématiques sont pourtant gros, lents et confinés à une zone géographique bien délimitée des montagnes du centre de la Chine. Lors du dernier recensement, les autorités ont estimé leur population à 1 864 individus à l’état sauvage. Un chiffre précis… en apparence. Depuis, certains pandas sont nés, d’autres sont morts, et quelques-uns échappent toujours aux radars. Alors imaginez compter toutes les formes de vie sur Terre, du virus microscopique au séquoia géant. L’exercice devient vertigineux.

On l’a vu, dans un seul gramme de sol, on peut trouver jusqu’à un milliard de bactéries, réparties en plusieurs millions d’espèces. Compter la biodiversité n’a donc rien d’une simple opération de dénombrement : c’est un défi scientifique, technologique et quasi philosophique. C’est vouloir réaliser un puzzle dont on n’a qu’une toute petite partie des pièces.

Les multiples façons de compter la vie

Les scientifiques disposent d’un arsenal impressionnant de méthodes pour tenter d’y voir clair dans le foisonnement du vivant. Certaines reposent sur le bon vieux travail de terrain : observer, capturer, noter.
Les inventaires exhaustifs restent possibles pour quelques espèces emblématiques, comme le panda, d’autres grands mammifères ou encore certains arbres d’une parcelle forestière. Mais la plupart du temps, on doit se contenter d’échantillons représentatifs. On compte ce qu’il y a dans un carré de terrain (un quadrat) ou le long d’une ligne (un transect), puis on extrapole.

Pour les animaux particulièrement mobiles, on utilise la méthode « capture-marquage-recapture ». On attrape quelques individus, on les marque, puis on observe la proportion d’individus marqués lors d’une seconde capture. Une formule statistique permet alors d’estimer la population totale. Outre la mobilité, d’autres facteurs rendent ces approches de terrain compliquées : la taille (microbe ou baleine), le milieu (montagne, canopée, abysses, sol, air, désert, etc.), le mode de vie (diurne ou nocturne), la discrétion ou encore la taille de la population.

Heureusement, de nouvelles technologies viennent en renfort. Grâce à l’ADN environnemental, on peut aujourd’hui identifier les espèces présentes dans un lac en analysant simplement un échantillon d’eau. Des méthodes encore en développement sont même basées sur l’ADN retrouvé dans l’air ambiant. Chaque être vivant laisse en effet derrière lui une trace génétique, et le séquençage permet de dresser un inventaire invisible. Le barcoding génétique, lui, fonctionne comme un code-barres moléculaire : une courte séquence d’ADN suffit pour reconnaître une espèce. Quant aux drones et satellites, ils repèrent la déforestation ou les troupeaux d’éléphants. La bioacoustique, enfin, alliée à l’IA, analyse les sons de la nature pour identifier près de 15 000 espèces — oiseaux, amphibiens, mammifères, insectes — y compris sous l’eau comme sur les récifs coralliens.

Les angles morts du suivi de la biodiversité

Mais même armés des meilleurs outils, les scientifiques avancent à tâtons. Le suivi de la biodiversité souffre de biais profonds.

Le premier est un biais taxonomique. On mesure surtout ce qu’on connaît. Les mammifères, les oiseaux ou les poissons, visibles et charismatiques, sont abondamment suivis. Mais le reste du vivant — insectes, champignons, micro-organismes du sol — demeure largement dans l’ombre. Or, ces êtres invisibles constituent l’essentiel de la biodiversité et assurent le fonctionnement même des écosystèmes.

Ensuite s’ajoute un biais géographique. Les données se concentrent dans les régions où se trouvent les chercheurs, en Europe et en Amérique du Nord. À l’inverse, les véritables « hotspots » de biodiversité — forêts tropicales, récifs coralliens, zones humides d’Asie du Sud — sont souvent sous-échantillonnés, faute de moyens, d’accès ou de stabilité politique.

Le dernier biais est économique et médiatique. Surveiller un éléphant rapporte plus d’attention (et de financements) que d’étudier une colonie de fourmis. À l’arrivée, notre vision du vivant reste partielle, déséquilibrée, voire franchement déformée.

Prendre le pouls du vivant : un casse-tête ?

Mesurer la biodiversité, c’est vouloir résumer un monde infiniment complexe en quelques chiffres. Mais que mesure-t-on, au juste ? Le nombre d’espèces ? Leur abondance ? Leur répartition ? Tout cela à la fois ?

La difficulté tient aussi au fait qu’une large part du vivant nous échappe encore. On estime que seules 20 % des espèces ont été décrites, et personne ne sait combien il en reste à découvrir. À cela s’ajoute une évidence que l’on oublie souvent : les extinctions font partie de l’histoire naturelle. Environ 99 % des espèces ayant jamais vécu sur Terre ont disparu bien avant que l’humanité ne songe à compter quoi que ce soit.

Comparer les dynamiques entre groupes d’espèces relève donc du casse-tête. Une hausse des populations de loups en Europe compense-t-elle la disparition des orangs-outans en Indonésie ? Et si les mammifères se portent mieux, cela suffit-il à relativiser le déclin des amphibiens ?

Le Living Planet Index : une compréhension en voie d’extinction

Pour tenter de synthétiser un monde foisonnant, le Living Planet Index (LPI), piloté par le WWF et la Zoological Society of London, combine les données de près de 35 000 populations animales. C’est de là que provient notre fameux chiffre choc de –73 % depuis 1970. Le résultat est spectaculaire, mais il est souvent mal interprété. Il ne signifie pas que 73 % des vertébrés sauvages ont disparu, contrairement à ce que l’on lit régulièrement. Il signifie que, parmi les 35 000 populations suivies, la baisse moyenne — calculée sans tenir compte de leur taille respective — a été de 73 %. Une nuance essentielle.

Une étude a montré que la méthode de calcul du LPI est beaucoup plus sensible aux baisses qu’aux hausses. Cette asymétrie donne un poids disproportionné à un petit nombre de populations en déclin très prononcé, ce qui tire la tendance globale vers le bas. Quant au biais géographique déjà évoqué, il fait que l’indice reflète surtout les régions du monde où les données sont abondantes, pas nécessairement celles où la biodiversité est la plus riche. Dit autrement : on mesure ce que l’on sait compter, pas forcément ce qui compte le plus.

La communauté scientifique elle-même appelle désormais à manier le LPI avec prudence. Ce n’est pas le thermomètre de la biodiversité mondiale, mais un outil utile parmi d’autres, avec ses forces, ses angles morts et ses limites.

La Liste rouge de l’UICN

Créée en 1964, la Liste rouge de l’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN) est aujourd’hui la référence mondiale pour évaluer le risque d’extinction des espèces. Elle recense plus de 170 000 espèces évaluées et les classe dans neuf catégories, de « Préoccupation mineure » à « Éteinte », selon un protocole standardisé reposant sur cinq critères officiels (A à E) : ampleur du déclin, taille de la population, aire de répartition, fragmentation de l’habitat et probabilité d’extinction modélisée. Ce cadre homogène, validé par des experts internationaux, est utilisé par les chercheurs, les ONG et les gouvernements pour dresser un aperçu global de l’état du vivant et orienter les priorités de conservation.

La Liste rouge reflète les connaissances disponibles, qui restent très inégales selon les groupes taxonomiques, et souffre des mêmes biais que les autres indicateurs. Sa catégorisation est aussi volontairement prudente. Une species peut entrer rapidement dans une catégorie menacée dès qu’un seuil de déclin est franchi, mais en sortir exige des preuves robustes d’amélioration durable, mesurées sur dix ans ou trois générations. À cela s’ajoute un effet d’attention : les espèces en progression sont souvent moins suivies que celles en difficulté, ce qui peut retarder la validation de leur amélioration.

La mesure de la vie, entre science et humilité

Compter la biodiversité, ce n’est pas seulement accumuler des données : c’est tenter de comprendre les équilibres du vivant et d’en suivre les transformations. Les biais sont réels, les incertitudes nombreuses, mais ces travaux restent indispensables pour éclairer les décisions publiques, orienter la conservation et éviter que l’action écologique ne s’engage sur de fausses pistes.

En matière de biodiversité, les chiffres sont des balises, pas des certitudes. Ils exigent de la méthode, de la prudence et une véritable humilité devant la complexité du vivant.

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Chaque lundi, Les Électrons Libres vous propose un tour d’horizon des nouvelles électrisantes qui secouent le monde de la tech et œuvrent en faveur d’un progrès à même de changer votre quotidien.

Nabla Bio (JAM-2) et Chai Discovery (Chai-2) : L’IA au service de la conception de traitements médicaux

Et si l’IA générative permettait de concevoir les médicaments de demain ? Nous sommes peut-être à l’aube de la fin de la « loterie médicale ». Jusqu’à présent, trouver un nouveau médicament ressemblait à une partie de fléchettes jouée dans le noir. On testait des milliers de molécules en espérant toucher une cible, un processus lent, ruineux et souvent voué à l’échec. L’arrivée simultanée des modèles IA JAM-2 et Chai-2 promet de changer radicalement la donne.

JAM-2 de la startup Nabla Bio fonctionne comme une usine qui livre directement des anticorps efficaces et stables à vitesse fulgurante. Le modèle excelle sur les protéines GPCR, des interrupteurs cellulaires qui régulent tension, humeur, douleur et inflammation et s’avéraient jusque-là presque impossible à cibler. L’espoir : générer des anticorps contre les cancers (en visant des cellules tumorales spécifiques), les maladies auto-immunes (spondylarthrite, polyarthrite, psoriasis, sclérose en plaques), les infections, et à terme l’obésité, le diabète ou les douleurs chroniques.

De son côté, Chai-2, le dernier modèle d’IA développé par Chai Discovery, représente une avancée majeure dans la conception de novo (c’est-à-dire entièrement à partir de zéro) d’anticorps et de protéines thérapeutiques. Il excelle sur les cancers ultra-ciblés, capable de distinguer des mutations tumorales au niveau d’un seul acide aminé pour créer des thérapies personnalisées. Sa précision lui permet aussi d’activer des mécanismes de défense naturels du corps plutôt que simplement les bloquer.

L’un offre rapidité et faisabilité industrielle, l’autre une finesse fonctionnelle inédite. Ensemble, ils transforment la découverte de traitements en discipline d’ingénierie prévisible, ouvrant la voie à des maladies jugées jusqu’ici hors de portée.

Physical Intelligence π*0.6 : Le robot qui apprend de ses échecs

Demain, des robots s’occuperont du lave-vaisselle, du linge, du rangement. Mais un robot qui réussit une tâche en démo, c’est banal ! Un robot qui enchaîne pendant des heures sans commettre d’erreurs et qui apprend de ses propres erreurs comme un apprenti humain, c’est autre chose. C’est l’innovation du nouveau modèle π*0.6 de la startup Physical Intelligence : une IA robotique qui ne se contente pas d’imiter, mais qui se corrige.

Le secret ? Un algorithme de renforcement baptisé RECAP. Il regarde des heures d’enregistrements et distingue les actions réussies de celles qui ratent – la tasse posée à côté de la machine, la languette du carton manquée. π*0.6 garde ces erreurs en mémoire et annote chaque geste : « ça t’a rapproché du but » ou « ça t’a éloigné ».

Les résultats parlent d’eux-mêmes : 13 heures d’affilée à servir des cafés, des heures à plier du linge sans planter. Sur les tâches complexes, le taux de réussite double. Soutenue par Jeff Bezos et CapitalG (Google), Physical Intelligence vient de lever 600 millions de dollars, atteignant une valorisation de 5,6 milliards pour développer le cerveau universel des robots.

Zoox : Un robotaxi dans une voiture conçue pour ça dès le départ

Pour les habitants de San Francisco, l’arrivée, le 18 novembre, du nouveau robotaxi de Zoox promet de bouleverser le quotidien des habitants : vous montez dans une petite navette électrique sans volant ni pédales, et elle vous emmène gratuitement à travers la ville. L’impact immédiat pour l’usager est un transport plus sûr – la machine ne boit pas, n’envoie pas de SMS et voit à 360 degrés – et un temps de trajet transformé en temps libre, dans un salon roulant où on se fait face.

Le véhicule de cette filiale d’Amazon constitue une véritable rupture. Il ne s’agit pas d’un SUV modifié comme les voitures de leur célèbre concurrent Waymo, mais d’une capsule bidirectionnelle conçue dès le départ pour l’autonomie : portes latérales façon tram, capteurs partout, pas de contrôles manuels.

L’exercice reste contraint par des réglementations strictes qui requièrent la présence de contrôles manuels dans toutes les voitures. Zoox se trouve encore sous une exemption “recherche” qui leur interdit de facturer des trajets, d’où la gratuité actuelle. L’objectif est désormais pour l’entreprise d’obtenir une autorisation commerciale pour faire rouler jusqu’à 2 500 de leurs véhicules autonomes par an, dès 2026.

Valar Atomics : Le carburant propre grâce à l’atome

Et si c’était la clé pour décarboner l’aviation ? La startup Valar Atomics vient de franchir une étape historique avec NOVA, un test de réacteur nucléaire réalisé avec le laboratoire national de Los Alamos. Le but est de construire des milliers de petits réacteurs à haute température regroupés en « gigasites » pour produire chaleur, électricité, hydrogène et recycler du CO₂ en carburants synthétiques propres.

Le 17 novembre, NOVA a atteint la criticité : une réaction nucléaire en chaîne s’est déclenchée et maintenue d’elle-même. Le réacteur utilise du combustible TRISO (petites billes d’uranium enrobées de céramique) ultra-résistant aux températures extrêmes. En 2 ans, avec 19 millions de dollars, Valar prouve que l’atome peut être agile et sûr. C’est la première des 11 startups d’un programme fédéral américain à franchir ce cap, avec l’objectif de voir trois d’entre elles atteindre la criticité avant le 4 juillet 2026 (jour de la fête nationale US).

L’ambition de Valar Atomics dépasse largement l’électricité propre et vise les hydrocarbures synthétiques.  La chaleur nucléaire capturera le CO₂ de centrales à charbon ou de l’air pour le transformer en essence ou kérosène neutres. Plutôt que d’abandonner les énergies fossiles du jour au lendemain, la stratégie transforme les émissions existantes en carburants propres.

Meta SAM 3 : l’IA qui découpe des vidéos à une vitesse surhumaine

A ce jour, masquer un visage sur une vidéo, compter les voitures dans un parking ou vérifier un composant industriel exige encore des heures de travail humain et des coûts importants. Le nouveau modèle SAM 3 de Meta change la donne. On lui dit « la voiture rouge » ou « les mains », et il découpe et suit l’objet au pixel près dans n’importe quelle image ou vidéo.

Plus besoin de cliquer laborieusement. SAM 3 comprend des descriptions textuelles simples. Il traite des centaines d’objets en quelques millisecondes sur un GPU standard, rendant possible l’analyse en temps réel sans exploser les coûts.

SAM 3 remplace les armées d’annotateurs, un métier ingrat où l’on passe ses journées à tracer des contours sur des milliers d’images identiques. L’IA propose les masques, les humains valident. Meta a ainsi produit des centaines de millions de masques sur 4 millions de concepts visuels, à une vitesse impossible pour des équipes humaines.

Bien que le cœur de SAM 3 soit axé sur la segmentation et le tracking en 2D pour les images et vidéos, Meta a sorti en même temps SAM 3D, un complément dédié qui transforme précisément des photos 2D en objets 3D réalistes. C’est une extension naturelle de la famille SAM, et les deux modèles sont souvent utilisés ensemble pour une expérience fluide.

Les applications émergent déjà. Des développeurs créent des correcteurs de technique de tir en temps réel pour basketteurs, des analyseurs de film de match qui repèrent les erreurs tactiques, des trackers qui détectent la dégradation des mouvements avant blessure.

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Un chiffre choc, glaçant même. Empire of AI, best-seller de l’été sur l’IA, affirme qu’un data center consomme mille fois l’eau d’une ville entière. Le problème, c’est que l’autrice s’est trompée : l’estimation était 5 000 fois trop élevée.

Cerrillos, petite ville chilienne de 88 000 habitants, devait accueillir un nouveau data center de Google. Dans son livre à succès consacré à Sam Altman et au système OpenAI, Karen Hao décrit une installation dont les besoins en eau dépasseraient mille fois ceux de la commune. De quoi s’imaginer un véritable monstre technologique à la soif inextinguible. Le chiffre était frappant… trop, sans doute.

La menace fantôme

Car tout ceci s’est révélé être une énorme erreur factuelle, qui fait partir la démonstration à vau-l’eau et basculer Karen Hao — pourtant diplômée d’ingénierie du MIT — du côté obscur de l’information scientifique.

Dans un contexte saturé de chiffres alarmistes sur l’IA, ce ratio improbable a pu paraître crédible à beaucoup. Mais pas à Andy Masley, membre du courant de l’Effective Altruism, dont la démarche repose strictement sur les faits et les preuves.

Le Jedi des ordres de grandeur

Un calcul rapide montre en effet que ce ratio impliquerait que chaque habitant n’utilise que 0,2 litre d’eau par jour — une absurdité, près de 900 fois moins que la moyenne chilienne. En consultant les rapports de la SMAPA (service municipal de l’eau de Maipú/Cerrillos), Masley découvre que les chiffres présentés comme des « litres » dans la réponse officielle obtenue par Hao sont en réalité des mètres cubes. Une erreur d’unité qui change la comparaison d’un facteur 1 000.

Karen Hao a reconnu l’erreur et admis qu’un contrôle de plausibilité aurait suffi à la repérer. Elle a aussi annoncé qu’elle mettrait à jour son livre une fois la confirmation officielle reçue, tout en maintenant ses critiques sur l’implantation de data centers en zones de stress hydrique.

Mais ce n’est pas tout. Masley lui reproche aussi d’avoir fondé sa comparaison sur les valeurs maximales de prélèvement autorisées, alors que la consommation réelle se situe plutôt autour de 20 % de ce plafond. Une autre source majeure de surestimation.

Enfin, il pointe la confusion fréquente entre prélèvements et consommation nette : les volumes cités correspondent à de l’eau prélevée — restituée à plus de 90 % — et non à la part réellement consommée. Une nuance pourtant essentielle pour comprendre l’impact réel d’un data center.

Ces trois éléments — l’erreur d’unité, la comparaison à la capacité maximale autorisée et la confusion entre prélèvements et consommation nette — modifient radicalement l’interprétation du cas de Cerrillos.

Rien d’anecdotique. La circulation mondiale de chiffres spectaculaires mais faux finit par façonner une image déformée de l’IA, présentée comme une industrie prédatrice. Ce décalage entre perception et réalité alimente la défiance du public et complique tout débat rationnel autour de ces infrastructures.

Un nouvel espoir

S’il est légitime de se poser des questions sur l’impact environnemental des data centers, encore faut-il poser correctement les enjeux. Le volume total d’eau consommée, pris isolément, n’a aucune signification. Ce qui compte, c’est où et quand l’eau est prélevée. Un captage dans un grand cours d’eau en période de crue n’a aucun impact, alors que puiser de l’eau potable dans une zone sous stress hydrique peut devenir problématique.

À Cerrillos, Google a mis en pause son projet de 200 millions de dollars après qu’un tribunal environnemental chilien a partiellement révoqué son autorisation et demandé une réévaluation intégrant la vulnérabilité de l’aquifère local et les effets du changement climatique.

L’entreprise a annoncé repartir « à zéro », en adoptant un refroidissement par air, sans aucun prélèvement dans les puits environnants. Une solution plus coûteuse, mais appelée à devenir la norme partout où l’usage de l’eau fait l’objet d’une forte compétition.

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Il y a 12 000 ans, le climat s’est refroidi brutalement, les températures chutant de près de 10 °C dans l’Atlantique Nord en quelques années seulement. Un épisode qui nous rappelle que notre priorité devrait être d’apprendre à nous adapter.

Nous parlons du climat comme d’une courbe globale qui s’élève et que l’humanité devrait stabiliser. Mais les civilisations ne vivent pas dans les moyennes planétaires : elles vivent dans des régions capables de basculer brutalement, parfois sans que la température globale n’enregistre grand-chose. Il y a douze mille ans, à peine un instant dans l’histoire de la planète, l’hémisphère Nord a plongé dans un changement brutal qui a redessiné les paysages et les modes de vie humains. Comprendre cet épisode oublié pourrait bien être essentiel pour penser la résilience du XXIᵉ siècle.

Depuis des années, le débat climatique s’organise autour d’un récit désormais familier : la Terre se réchauffe à un rythme inédit par rapport aux millions d’années précédentes, et ce réchauffement est principalement dû aux activités humaines. Cette affirmation est solide, étayée par les rapports du GIEC et abondamment commentée. Mais elle occupe tellement de place qu’elle finit par constituer presque tout le récit climatique contemporain. Or la manière dont les sociétés humaines perçoivent et subissent les transformations du climat est bien plus complexe. Les civilisations ne vivent pas dans la moyenne globale, mais dans des régions où l’équilibre peut se rompre en quelques années.

Le Dryas récent : un basculement climatique oublié

Parmi les épisodes qui illustrent le mieux cette réalité figure le Dryas récent, un événement climatiquement abrupt, récent au sens géologique et pourtant largement absent du débat public. Il s’est produit il y a environ douze mille ans, un battement de cils à l’échelle de la Terre, trop court pour laisser une marque profonde dans les archives planétaires, mais suffisamment long pour transformer durablement l’hémisphère Nord. À ce moment-là, le monde sortait de la dernière glaciation et se dirigeait vers un climat plus chaud et plus stable. Puis, soudainement, l’hémisphère Nord a basculé dans un refroidissement rapide : plusieurs degrés perdus en l’espace de quelques années à quelques décennies, entre deux et six en Europe, parfois jusqu’à dix au Groenland. En termes climatiques, c’est l’équivalent d’un déplacement de plusieurs centaines de kilomètres de latitude, mais vécu à l’échelle d’une vie humaine.

Ce basculement rapide n’a presque pas modifié la température moyenne globale. Si nous avions disposé des outils de mesure actuels, la courbe globale n’aurait rien laissé deviner, et pourtant les écosystèmes, les migrations et les sociétés humaines ont été profondément affectés. Cette dissociation entre la stabilité globale et l’instabilité régionale constitue un enseignement majeur : un climat peut paraître stable à l’échelle planétaire tout en étant chaotique là où vivent les civilisations.

Une fin brutale, un réchauffement explosif

Mais c’est la fin du Dryas récent qui illustre le mieux la violence potentielle des transitions climatiques. Après environ 1 200 ans de froid, l’hémisphère Nord a connu un réchauffement si rapide qu’il dépasse tout ce que l’humanité contemporaine considère comme un scénario extrême : plusieurs degrés gagnés en quelques années, ou quelques décennies au maximum. Une accélération fulgurante qui marque le début de l’Holocène, la période tempérée durant laquelle toutes les civilisations historiques se développeront. Cette transition — un refroidissement brutal suivi d’un réchauffement encore plus rapide — montre que les changements de seuil peuvent survenir de manière explosive et que les régions peuvent basculer presque instantanément par rapport aux rythmes géologiques.

Conséquences humaines et écologiques

Les conséquences de ce double mouvement ont été considérables. La mégafaune a décliné, les biomes se sont reconfigurés et certaines sociétés humaines ont disparu ou se sont déplacées. L’agriculture elle-même émerge précisément à la fin de cette période. Non pas dans un climat stable, mais au contraire dans un monde en pleine réorganisation. Beaucoup d’historiens y voient la trace d’une adaptation forcée : lorsque l’environnement devient trop imprévisible, les humains cherchent à en reprendre le contrôle.

Ce que cet épisode oublié devrait nous apprendre

Ce récit, pourtant central pour comprendre notre rapport au climat, est presque absent de la discussion contemporaine. Nous nous focalisons sur la variation de la température globale et sur son origine anthropique, comme si l’ensemble du risque climatique se concentrait dans une seule courbe. Or l’histoire récente de la Terre montre exactement l’inverse : les bouleversements susceptibles de transformer les sociétés humaines peuvent être régionaux, rapides et invisibles dans la moyenne globale. C’est là un paradoxe dérangeant : nous surveillons l’indicateur qui monte le plus régulièrement, mais pas nécessairement celui qui menace le plus concrètement nos infrastructures, nos ressources et notre organisation sociale.

Sommes-nous mieux préparés qu’il y a douze mille ans ? Sur le plan technologique, sans aucun doute. Mais notre sophistication nous rend aussi vulnérables : une agriculture dépendante de chaînes logistiques mondiales, une énergie centralisée, des systèmes urbains fragiles face aux perturbations soudaines et une interdépendance généralisée qui transforme des chocs locaux en crises globales. Nous sommes puissants, mais notre puissance repose sur une complexité qui, en cas de perturbation rapide, pourrait devenir notre talon d’Achille.

C’est précisément ici qu’il devient nécessaire d’admettre l’évidence : la question n’est pas de savoir si un changement rapide du climat est possible, mais quand ? Reconnaître que ce type d’épisode peut survenir, indépendamment ou en combinaison avec le réchauffement actuel, est une condition préalable à toute réflexion sérieuse. Il ne s’agit pas d’imaginer des scénarios catastrophistes, mais d’accepter que notre monde peut être confronté à des ruptures soudaines et de réfléchir à la manière de s’y préparer et de s’y adapter. Cela implique des infrastructures distribuées, une agriculture capable d’encaisser des variations fortes, des systèmes d’énergie autonomes, des mécanismes de stockage durable du savoir et une capacité institutionnelle à absorber l’imprévu. La technologie n’est pas un luxe dans cette perspective : elle devient une assurance-vie collective.

Le Dryas récent ne nous dit pas que l’histoire climatique va se répéter. Il nous dit que les ruptures soudaines peuvent exister, qu’elles peuvent être rapides, régionales, intenses et que la moyenne globale n’est pas, à elle seule, un bon indicateur du danger pour les sociétés humaines. Comprendre cela n’invite ni au fatalisme ni à la peur ; cela invite à élargir notre regard, à sortir de la vision étroite d’un climat résumé à une courbe globale et à envisager notre avenir avec une ambition plus vaste : celle de bâtir une civilisation capable d’encaisser l’inattendu.

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Les COP s’enchaînent presque aussi vite que les records de températures. Désespérant ? La lassitude et le défaitisme ambiants dissimulent pourtant de vrais progrès : en dix ans, l’innovation a déjà réduit de 40 % nos futures émissions de CO₂.

La COP 30 se déroule à Belém, en Amazonie, près de dix ans après les accords de Paris. Pour beaucoup, ces sommets climatiques ne sont que des exercices de communication, sans impact réel sur la trajectoire d’une humanité toujours plus dépendante des énergies fossiles. Les émissions mondiales de CO₂ n’ont jamais été aussi élevées, et les records de chaleur s’enchaînent. Pourtant, derrière ce constat alarmant, des signes tangibles d’espoir émergent. Non pas parce que la situation est bonne, mais parce qu’elle aurait pu être bien pire. Et surtout parce que les mécanismes de la transition énergétique, souvent invisibles, sont déjà à l’œuvre.

Les accords de Paris ou le paradoxe du progrès invisible

Le principal obstacle à l’optimisme est un biais cognitif : nous n’avons pas de « planète B » témoin. Il est impossible de voir ce qui se serait passé si nous n’avions rien fait. Le verre à moitié vide – la hausse continue des émissions – occulte le verre à moitié plein : la catastrophe que nous avons évitée. Pourtant, des chercheurs de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) ont tenté de modéliser ce scénario. Leur conclusion : grâce aux politiques climatiques mises en place depuis 2015, les émissions mondiales de CO₂ sont 40 % inférieures à ce qu’elles auraient été sans ces efforts. Loin d’être un échec, les accords de Paris ont enclenché un ralentissement spectaculaire de la catastrophe annoncée, prouvant que l’action collective, les technologies vertes et l’innovation ont un impact massif.

Non, les énergies ne s’empilent pas (ou la fin d’un mythe)

Mais si les technologies vertes explosent, pourquoi les émissions globales ne baissent-elles pas ? C’est la thèse de « l’empilement », défendue notamment par l’historien Jean-Baptiste Fressoz : les nouvelles énergies (solaire, éolien) ne remplaceraient pas les anciennes (charbon, pétrole), elles ne feraient que s’y ajouter pour satisfaire un appétit énergétique insatiable.

Cette théorie est séduisante mais fausse, car elle ignore la dynamique du développement humain. Les pays très pauvres utilisent majoritairement des énergies « renouvelables » : bois issu de la déforestation, résidus agricoles, bouses de vache séchées. Ces sources sont désastreuses pour les écosystèmes locaux et la santé (pollution de l’air intérieur). Pour ces populations, passer aux énergies fossiles (gaz, charbon) n’est pas un problème : c’est une solution, un accélérateur massif de niveau de vie, de santé et d’éducation.

C’est là qu’intervient la fameuse « courbe de Kuznets » environnementale : les pays en développement consomment logiquement de plus en plus d’énergies fossiles, faisant monter les émissions globales. Mais seulement jusqu’à un certain point. Les pays riches, après avoir atteint un pic d’émissions, voient celles-ci diminuer, même en tenant compte des délocalisations, à mesure que leur prospérité leur permet d’investir dans des technologies plus propres.

Or, jusqu’à présent, environ 80 % de la population mondiale se situait à gauche de la courbe de Kuznets : l’augmentation de leur niveau de vie se traduisait par une hausse des émissions compensant largement la baisse chez les 20 % à droite de la courbe. D’où la hausse mondiale des émissions.

Le grand basculement est imminent

La bonne nouvelle, c’est que des masses démographiques colossales s’apprêtent à franchir ce point d’inflexion. L’exemple le plus frappant est la Chine. Longtemps « usine du monde » alimentée au charbon, le pays opère un virage spectaculaire. Les voitures électriques y représentent désormais 50 % des parts de marché, et le pays installe plus de panneaux solaires et d’éoliennes que le reste du monde réuni, dépassant largement ses nouvelles constructions de centrales à charbon. Parce que des géants comme la Chine et bientôt l’Inde atteignent ce point d’inflexion, le plafonnement des émissions mondiales n’est plus une hypothèse lointaine : il est imminent. La deuxième bonne nouvelle est que beaucoup de pays pauvres vont pouvoir, grâce à la baisse spectaculaire des prix des technologies vertes, sauter des étapes fossiles de développement, c’est-à-dire adopter directement les voitures électriques et les renouvelables sans passer par les voitures thermiques et les centrales à charbon.

Pourquoi Trump ne peut pas tuer la transition

Reste l’argument politique. Un climatosceptique comme Donald Trump à la Maison-Blanche ne risque-t-il pas de tout anéantir ? Pour le comprendre, regardons le Texas. Cet État nous apprend deux choses cruciales.

D’abord, que le fait d’être victime d’événements climatiques extrêmes (comme le blizzard dévastateur de 2021) n’empêche pas de voter massivement pour des candidats niant le problème. Plus globalement, lorsqu’il s’agit de voter ou de payer, l’écologie reste rarement la priorité numéro un du citoyen. La décroissance, si elle vend beaucoup de papier, rapporte peu de bulletins.

Ensuite, et c’est la leçon la plus importante : l’indifférence à l’environnement n’empêche pas d’être un champion de la transition. Le Texas, républicain et pétrolier, est l’État qui installe le plus de panneaux solaires aux États-Unis, devant la Californie démocrate. Pourquoi ? Non pas par idéologie, mais parce que c’est rentable. Trump, pas plus qu’un autre, ne peut lutter contre des forces économiques et technologiques devenues inarrêtables. Le marché et l’innovation sont plus puissants que la politique.

La feuille de route est déjà écrite

Le problème du réchauffement climatique, s’il est complexe, n’a rien de magique. Il peut être résumé à un problème d’ingénierie : il est causé par nos émissions de CO₂. Ces émissions résultent de la combustion des énergies fossiles (gaz naturel, pétrole, charbon). Cette combustion alimente des milliards de machines (voitures, chaudières, usines). Ces machines sont largement inefficaces et ont une durée de vie limitée.

La solution est donc simple dans son principe : accélérer le remplacement de ces machines thermiques par des machines électriques plus efficaces. La plupart de ces machines vertes (voitures électriques, pompes à chaleur, éoliennes, panneaux photovoltaïques) sont déjà disponibles, matures et compétitives. Pour accélérer la bascule, il faut les rendre encore moins chères (via l’industrialisation et des mécanismes de type taxe carbone) et innover pour mettre sur le marché les quelques technologies qui nous manquent (acier vert, ciment décarboné, etc.).

L’optimisme comme moteur de l’action

Le pessimisme qui entoure la COP 30, s’il est compréhensible, est un luxe que nous ne pouvons plus nous permettre. Il repose surtout sur une lecture statique d’un monde en pleine mutation. La véritable histoire de cette décennie n’est pas celle de notre inaction, mais celle d’un basculement technologique et économique d’une rapidité sans précédent. La transition énergétique n’est pas un vœu pieux : c’est un processus industriel et économique déjà enclenché, largement indépendant des soubresauts politiques. Comme le montrent l’exemple du Texas ou de la Chine, le progrès n’attend pas qu’on lui donne la permission. La question n’est donc plus de savoir si nous allons réussir à décarboner, mais à quelle vitesse nous allons y parvenir. Et dans l’éventualité où nous irions trop lentement, nous pourrons toujours mobiliser certaines techniques de géo-ingénierie pour éviter les effets les plus délétères du réchauffement climatique. Mais cela fera l’objet d’un prochain épisode.

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Hier, le monde s’est arrêté. Pas à cause d’une météorite ou d’une guerre nucléaire, mais d’un bug. Comment notre civilisation ultra-moderne est-elle devenue dépendante d’un système où tout ou rien ne fonctionne ? Récit d’une fragilité invisible.

Pendant trois heures, certains sites dont les très populaires fournisseurs d’IA ChatGPT et Claude étaient bloqués, votre paiement en ligne a pu être refusé, des professionnels de santé n’avaient plus accès aux dossiers patients, le réseau social X/Twitter fonctionnait mal et votre jeu vidéo en ligne ne pouvait pas se lancer. L’incident a été bref, mais il a montré notre vulnérabilité – et notre impatience.

Car l’instantanéité est devenue notre drogue. Quand vous cliquez sur une vidéo, vous exigez qu’elle démarre dans la seconde, que vous soyez à Paris, Tokyo ou au fond de la Creuse. Pour réussir ce tour de magie quotidien, Internet ne se contente pas de serveurs classiques, centralisés. Il a fallu inventer des « super-livreurs ».

Dans le jargon, on les appelle les CDN (Content Delivery Networks) ou les plateformes d’« edge computing ». Pour comprendre, imaginez un auteur à succès. S’il devait envoyer chaque livre par la poste depuis sa propre maison, les délais seraient infernaux. La solution ? Il stocke des milliers d’exemplaires dans des entrepôts locaux pour les commandes Internet ou dans des librairies, au plus près des lecteurs. Sur le web, c’est pareil : des géants comme Cloudflare ou CloudFront (Amazon) ont une copie des contenus des sites web de leurs clients dans des milliers de « petits entrepôts numériques », redondants, partout sur la planète.

Le résultat est spectaculaire : Cloudflare gère à lui seul le trafic de plus de 20 % des sites mondiaux. Amazon a récemment pulvérisé les records en faisant transiter l’équivalent de millions de films HD (268 térabits !) en une seule seconde pour la sortie d’un jeu vidéo. Sauf qu’à force de vouloir aller vite, nous avons mis tous nos œufs numériques dans le même panier.

L’effet papillon : une erreur locale, une catastrophe mondiale

Gérer ces milliers d’entrepôts numériques ne se fait pas à la main. C’est là qu’intervient l’automatisation, la véritable épée à double tranchant du cloud moderne.

Les ingénieurs utilisent des outils surpuissants capables de mettre à jour la sécurité de la planète entière en un clic. C’est une force inouïe : une faille est découverte ? Elle est colmatée partout en dix secondes. Mais c’est aussi notre talon d’Achille. Si la mise à jour contient une erreur, une instruction contradictoire ou déclenche un bug non détecté auparavant (le cas pour cette panne), cette erreur se propage, elle aussi, à la vitesse de la lumière.

Il n’y a plus de fusible local. L’erreur ne fait pas sauter les plombs de la cuisine, elle se propage et éteint la ville, le pays, le continent. Le système est binaire : tout fonctionne à merveille, ou plus rien ne marche.

Les signes avant-coureurs étaient là

Ce scénario de « Grand Black-out » est la suite logique d’une série d’avertissements que nous avons collectivement ignorés.

Souvenez-vous (ou pas) de juillet 2019. Une grande partie du web devient inaccessible pendant trente minutes. La cause ? Une règle de pare-feu applicatif (WAF) mal écrite chez Cloudflare. Ce logiciel, censé trier les visiteurs légitimes des pirates, s’est emballé et a consommé toute la capacité de calcul des serveurs, bloquant tout le monde, même les gentils.

Rebelote en juin 2022. Une opération de maintenance, destinée ironiquement à rendre le réseau plus solide, a provoqué une panne. Depuis, les parts de marché de Cloudflare ne cessent de progresser, car le service est gratuit, simple et efficace, faisant oublier son aspect systémique.

Ce qui est effrayant, c’est l’effet domino. Aujourd’hui, un site web est comme un jeu de construction Lego. Il pioche ses briques un peu partout : la police d’écriture vient d’un CDN, la bibliothèque qui permet au site de s’afficher dépend des serveurs de Google et le panier d’achat s’appuie sur un élément JavaScript hébergé chez Cloudflare. Si l’un de ces géants de l’infrastructure tombe, il emporte tout le château avec lui. Votre site préféré n’est peut-être pas en panne, mais s’il ne peut plus charger ses briques essentielles, il s’affiche partiellement ou comme une page blanche. Pour vous, le résultat est le même : écran noir.

Le vaccin du chaos : casser pour mieux réparer

Faut-il pour autant jeter nos smartphones et revenir au papier carbone ? Certainement pas. L’innovation porte en elle les solutions à ses propres excès. Face à cette fragilité, une nouvelle philosophie d’ingénierie émerge, audacieuse et contre-intuitive : le « chaos engineering ».

L’idée est simple mais radicale : pour éviter la panne surprise, il faut provoquer des pannes volontaires. Des pionniers comme Netflix ont ouvert la voie avec un programme nommé « Chaos Monkey ». C’est un petit logiciel qui se promène dans leur infrastructure et « tue » des serveurs au hasard, en pleine journée, pendant que vous regardez votre série.

Cela semble suicidaire ? C’est en fait du génie. C’est un vaccin numérique. En inoculant des petites doses de désordre contrôlé, on force les ingénieurs à concevoir des systèmes capables de s’autoréparer, de cicatriser instantanément. Si un serveur meurt, un autre doit prendre le relais sans que l’image ne saute.

L’avenir d’un web robuste ne réside pas dans la perfection statique, mais dans la résilience dynamique. Nous ne devons plus prier pour que « ça tienne », nous devons brutaliser nos technologies pour les endurcir, à tous les niveaux. Grâce à cette culture du crash-test permanent, nous détectons mieux nos faiblesses structurelles et dépendances technologiques. Le web de demain ne doit pas tenir qu’à un fil, mais à une toile capable de se retisser elle-même.

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On confond souvent la préservation des inestimables services écosystémiques rendus par la biodiversité avec la sanctuarisation de la nature. On en vient à starifier le panda en négligeant le travail obscur de milliards de bactéries. Derrière ces constats se cache une interrogation plus profonde. Pourquoi protège-t-on la nature, et de quoi ?

La biodiversité n’est pas la nature, elle en est la mesure, la traduction scientifique et comptable. Mais dans le débat public, les deux se confondent. Définir, classer, mesurer : voilà pour la science. Comprendre pourquoi nous protégeons le vivant relève d’un autre registre, celui de la philosophie, qui conceptualise autant qu’elle questionne et tente de rendre consciente notre part de subjectivité. Ce chapitre quitte le terrain du microscope pour celui du miroir. Alors, que cherchons-nous vraiment dans la nature, et qu’y trouvons-nous ?

La nature, notre dernier mythe ?

La nature. Du latin natura, qui signifie à la fois “l’action de faire naître”, “l’état naturel d’une chose” et “l’ordre des choses”. Un mot qui désigne tout ensemble ce qui advient et ce qui est. Cette polysémie, on la retrouve dans notre relation à la nature. Chez Rousseau (Jean-Jacques), elle est pure et bonne ; chez Darwin, elle lutte et s’adapte ; chez Rousseau (Sandrine), elle souffre et réclame justice. Elle cristallise tour à tour notre nostalgie d’un paradis perdu et notre peur du monde que nous fabriquons. Elle est à la fois refuge et menace. Le mouvement romantique a célébré sa beauté sublime, à la fois apaisante et terrifiante. Aujourd’hui encore, cette ambivalence nous poursuit. Nous la divinisons tout en redoutant ses colères.

À mesure que les anciennes religions s’effacent, la nature tend à prendre leur place. Elle a ses prêtres, ses dogmes, ses rituels, ses péchés — polluer, consommer, croître. Ses apôtres parlent d’équilibre, de pureté, de “réparation du monde” — vocabulaire qui relève moins de la science que de la rédemption. Cette sacralisation du vivant révèle sans doute un besoin collectif de transcendance. Après avoir désenchanté le monde, nous l’avons re-sacralisé sous la forme du climat, du vivant ou de Gaïa.

Clément Rosset, philosophe du réel, rappelait pourtant dans L’Anti-nature que “l’idée de nature n’exprime jamais que les goûts et les préférences de celui qui l’invoque”. Elle ne décrit pas le réel, elle le juge. Elle devient un écran qui nous en éloigne. Dit autrement : si la nature devient un culte, peut-on encore la penser lucidement ?

Pourquoi protège-t-on ?

Protéger suppose un choix. Ce que l’on estime digne de l’être, et ce que l’on accepte de laisser disparaître. Mais sur quoi se fonde ce choix ? Sur l’émotion, sur la beauté, sur l’utilité ou sur le droit ? La frontière est floue. La loi tente d’en fixer les contours, mais elle reflète souvent les préférences morales et culturelles d’une époque plus que des critères écologiques. Nous sauvons les espèces qui nous touchent — le panda, la baleine, l’abeille — mais pas la vipère, le moustique ou le virus. Entre utilité et compassion, entre beauté et empathie, nous dessinons une hiérarchie sentimentale du vivant.

Peter Singer, figure de l’éthique animale, proposait d’étendre notre considération morale à tout être capable de souffrir. Sa vision est radicale. La valeur d’un être ne tiendrait plus à son intelligence ou à sa beauté, mais à sa sensibilité. Mais jusqu’où aller ? Devons-nous plaindre la punaise de lit ou le parasite ? Et que devient la responsabilité humaine si toute intervention devient suspecte ? Le risque est de confondre le respect du vivant avec une culpabilité universelle.

Entre l’utilitarisme, qui, selon Bentham, vise le plus grand bonheur du plus grand nombre, et la morale selon laquelle chaque être vivant compterait également, où tracer la limite ?

La nature faite homme ?

Avant de se rêver protecteur du vivant, l’homme a dû l’affronter. La nature n’était pas un havre, mais un champ de forces hostiles — le froid, la faim, les prédateurs, la maladie. Pendant des millénaires, survivre signifiait résister à la nature, la détourner, la dompter. C’est en la combattant que nous avons appris à la connaître, et c’est en la transformant que nous sommes devenus ce que nous sommes. Le feu, l’agriculture, l’abri, l’outil, la médecine furent autant de réponses à une hostilité primitive. Ce que nous appelons aujourd’hui “domination” fut d’abord une condition de survie.

Mais cette conquête a inversé la relation. À force de se protéger de la nature, l’homme a fini par se croire extérieur à elle. « L’humain, écrivait Merleau-Ponty, est un être pour qui tout est fabriqué et culturel. » Mais s’il est à la fois nature et culture, peut-on vraiment opposer l’homme au monde qu’il transforme ? Nos villes, nos machines, nos champs, nos usines ne sont-ils pas eux aussi des écosystèmes ? Si l’homme fait partie de la nature, ses créations — même artificielles — ne devraient-elles pas être vues comme des prolongements du vivant, au même titre que la toile de l’araignée ou le barrage du castor ?

Créer, transformer, inventer : ce sont peut-être aussi des fonctions vitales de l’humanité, non des fautes contre la nature, mais l’expression de sa propre vitalité. L’homme modifie la nature parce que c’est sa manière d’en faire partie — non de s’en extraire. Tout comme le castor et les fourmis. Mais plus nous “travaillons” sur le vivant, plus nous contrarions — ou stimulons — sa résistance. Comme le rappelait le médecin Xavier Bichat, « la vie est l’ensemble des fonctions qui résistent à la mort ».

L’agriculture, la sélection, la génétique, la déforestation, la reforestation : tout acte humain est une expérience sur un organisme planétaire dont nous faisons partie.

Les droits de la nature ?

Depuis quelques années, certains fleuves ou forêts se voient reconnaître une “personnalité juridique”. Derrière ces gestes symboliques se cache un besoin de réenchanter le lien entre droit et nature. Mais la nature lit-elle nos constitutions ? En attribuant des droits à la Terre, ne reconnaissons-nous pas, au fond, qu’elle n’en a que parce que nous lui en conférons ? Et, ce faisant, ne réduisons-nous pas la portée même de ce que nous prétendons sanctuariser ?

La nature n’a pas de morale. Elle crée, détruit, recommence. C’est nous qui y projetons la nôtre. Spinoza l’avait déjà vu : une même chose peut être bonne, mauvaise ou indifférente selon le point de vue. Un feu détruit une forêt et nourrit le sol ; un barrage inonde un marais et crée un lac plein d’oiseaux. Peut-on dire où se situe le bien absolu ? L’éthique écologique doit peut-être accepter cette relativité : toute action a des effets contraires, toute protection a un coût.

Hannah Arendt rappelait que l’être humain est hanté par deux angoisses : l’imprévisibilité et l’irréversibilité. Or la biodiversité cristallise les deux. Nous ne savons pas toujours où mènent nos interventions, et nous ne pouvons revenir en arrière. Agir malgré l’incertitude, n’est-ce pas là, finalement, le vrai défi ?

L’adieu au jardin d’Éden

Nous rêvons souvent d’une nature originelle, intacte, antérieure à l’homme. Mais cette nature-là n’a jamais existé. La vie n’a cessé de se transformer, de conquérir, d’exclure ; les extinctions massives l’ont toujours façonnée. Ce que nous appelons “crise de la biodiversité” n’est pas la fin du vivant, mais la mise en crise de notre propre rapport à lui.

Le “péché” écologique consiste peut-être à vouloir transformer nos croyances collectives — autrement dit notre culture — en lois. Certaines de ces croyances reposent sans doute sur des intuitions justes. Il faut cependant qu’elles passent par le tamis de la science avant de devenir des normes.

La nature était là bien avant nous, et elle sera encore là après nous. Elle n’a pas besoin de notre secours pour survivre, mais nous avons besoin d’elle pour vivre. Sauver la nature, en réalité, c’est préserver les conditions de notre propre existence : les sols, l’eau, l’air, les équilibres et toute la machinerie complexe dont nous dépendons. Protéger le vivant n’est donc pas un geste de charité, mais une forme d’instinct de conservation — une lucidité plutôt qu’une générosité. C’est considérer la nature comme un sujet avec lequel il nous faut coopérer, pour la vie et la durabilité de l’espèce. Des espèces.

Entre le mythe du jardin d’Éden et la fuite en avant, il existe une voie plus raisonnée, plus raisonnable : celle d’une humanité consciente de sa puissance, mais aussi de ses limites. Ni démiurge, ni créature, ni pénitent, ni prédateur. Non pas maître du monde, mais son hôte ingénieux et lucide.

Cet article doit beaucoup aux apports philosophiques et à la relecture attentive de Lucille Garric, fondatrice de Tous Philosophes.

Grande série biodiversité, à retrouver tous les mardis sur lel.media !

Épisode précédent : L’usine invisible qui fait tourner le monde

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Chaque lundi, Les Électrons Libres vous propose un tour d’horizon des nouvelles électrisantes qui secouent le monde de la tech et œuvrent en faveur d’un progrès à même de changer votre quotidien.

Une révolution dans la détection du cancer !

Imaginez un simple prélèvement sanguin capable de repérer plus de 50 cancers avant même les premiers symptômes. Pour des millions de personnes, cela signifie passer d’une attente anxieuse à une prise en charge ultra-précoce, quand les chances de guérison sont les plus élevées.

C’est la promesse du test Galleri, développé par la biotech américaine GRAIL. Les résultats de l’étude PATHFINDER 2, présentés en octobre 2025, sont éloquents. Chez 35 000 adultes de 50 ans et plus, ajouter Galleri aux dépistages classiques a permis de détecter sept fois plus de cancers en un an. Sur 100 personnes testées positives, plus de 60 ont bien un cancer confirmé. Et la moitié de ces tumeurs étaient au stade précoce (I ou II), où les traitements sont souvent curatifs. Galleri cible surtout les cancers « silencieux » – pancréas, foie, ovaires – pour lesquels aucun dépistage n’existe aujourd’hui. Un signal positif entraîne des examens complémentaires, malgré un risque de faux négatifs de 26,3 %. Pas encore remboursé ni approuvé par la Food and Drug Administration (FDA) américaine, le test coûte environ 950 dollars. Mais les données accumulées ouvrent la voie à une nouvelle ère, où un cancer deviendra une simple alerte que l’on peut traiter à temps.

L’IA au secours de la planète

Et si l’intelligence artificielle nous aidait à sauver les forêts, à repérer les espèces menacées et à entendre les cris d’alarme de la biodiversité ? Pour les habitants de régions vulnérables comme l’Amazonie ou les récifs coralliens, ces applications pourraient transformer la surveillance en action concrète, prévenant la déforestation avant qu’elle ne frappe et protégeant des animaux invisibles à l’œil nu. C’est la révolution que propose Google DeepMind avec son trio d’outils IA tout juste dévoilé.

D’abord, un modèle innovant pour prédire le risque de déforestation. Basé sur des images satellites, il permet d’anticiper les zones à haut risque avec une précision de 30 mètres. Il couvre de vastes régions en temps réel, aidant les décideurs à cibler les efforts de protection et à freiner la déforestation. Vient ensuite un projet ambitieux de cartographie des aires de répartition des espèces. En fusionnant des milliards d’images satellites, radar et laser, cette nouveauté, baptisée Alpha Earth Foundations, génère des cartes ultra-détaillées de la planète. Elle excelle pour suivre l’expansion urbaine, la santé des cultures ou les ressources en eau.

Enfin, Perch 2.0, le champion de la bioacoustique. Ce modèle analyse les sons de la nature pour identifier près de 15 000 espèces – oiseaux, amphibiens, mammifères, insectes –, y compris sous l’eau comme sur les récifs coralliens. Formé sur des milliers d’heures d’enregistrements, il détecte les vocalisations rares, accélère les classements d’espèces et s’adapte à de nouveaux environnements. Les écologues y voient un allié pour monitorer les populations en danger sans perturber les habitats. Ces avancées, open source pour l’essentiel, marquent un pas géant vers une écologie boostée par l’IA.

Le tunnel de Fehmarn Belt rapproche l’Allemagne et la Scandinavie

Effectuer le trajet entre Hambourg et Copenhague en seulement 2h30, en filant sous la mer Baltique, au lieu de 5 heures avec le ferry ? Ce sera bientôt possible !

C’est la promesse offerte par le tunnel de Fehmarn Belt, en pleine construction. Long de 18 kilomètres, il sera le plus long édifice routier et ferroviaire souterrain immergé au monde, reliant l’île danoise de Lolland à celle de Fehmarn, en Allemagne. Composé de 79 éléments en béton préfabriqués de 73 000 tonnes chacun, plus 10 éléments spéciaux, il comprendra deux tubes routiers à quatre voies, deux tubes ferroviaires pour des trains à 200 km/h et un tube de service d’urgence. Creusé dans une tranchée sous-marine à 40 mètres de profondeur, il traversera le détroit de Fehmarn Belt sans perturber la navigation en surface. En février 2025, les deux premiers éléments ont été transférés dans les bassins de Rødbyhavn, au Danemark, en attendant leur immersion prévue cet automne. Côté allemand, les approbations pour les connexions ferroviaires ont été accordées en juillet, mais des délais supplémentaires pourraient repousser l’ouverture au-delà de 2029. Coût total : 7,1 milliards d’euros, financés par le Danemark, l’Allemagne et l’UE via le programme CEF. Ce projet renforcera les échanges économiques et touristiques, avec un impact estimé à 4,6 milliards d’euros annuels pour la région.

La libération pour les enfants atteints d’ADA-SCID

Diagnostiquée à 3 mois seulement, en 2014, Eliana a été forcée de vivre dans un total isolement médicalisé. Confinée pour éviter les infections mortelles, elle ne pouvait ni aller à l’école ni jouer avec des camarades de son âge. « C’était comme vivre dans une bulle », raconte sa famille. Car les enfants atteints d’ADA-SCID naissent sans système immunitaire fonctionnel. Le moindre rhume peut leur être fatal. Mais une nouvelle thérapie génique expérimentale, appelée OTL-101 et développée à l’UCLA, offre un espoir formidable. Le traitement a déjà changé la vie de 59 d’entre eux, dont Eliana.

Ses cellules souches ont été corrigées pour produire l’enzyme manquante. Aujourd’hui, à 11 ans, elle est en parfaite santé. Elle court, rit et fréquente l’école sans crainte. Elle fait partie des cinq enfants suivis depuis plus de dix ans, tous guéris sans complications. « C’est un miracle stable », souligne le Dr Donald Kohn, qui a mené l’étude.

Look Up Space déploie le premier radar français de surveillance spatiale

Dans un ciel encombré de près de 40 000 débris et satellites actifs, la sécurité orbitale devient cruciale. Une collision peut priver des millions de GPS de communications ou de données météorologiques. La start-up française Look Up Space répond à cette problématique avec SORASYS 1, un radar de nouvelle génération installé à 1 200 mètres d’altitude en Lozère, opérationnel fin 2025. Capable de détecter des objets de 10 cm jusqu’à 2 000 km d’altitude, ce système utilise des antennes actives numériques et des ondes submétriques pour un suivi précis, en temps réel, quelles que soient les conditions météo ou lumineuses.

Fondée en 2022 par le général Michel Friedling et Juan Carlos Dolado Perez, Look Up Space a levé 50 millions d’euros en 2025. Prochaines étapes : deux radars SORASYS 2A et 2B en Polynésie française, puis un réseau de 7 stations interconnectées d’ici 2030. Objectif : une souveraineté européenne en surveillance spatiale, pour contrer la dépendance au matériel américain.

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Google est-il en danger ? Avec l’irruption des IA, ses milliards de recettes publicitaires sont menacés. Et les entreprises doivent réviser leurs méthodes : le SEO est mort, vive le GEO.

Depuis plus de vingt ans, Google règne sans partage sur la recherche en ligne. Avec près de 90 % des requêtes mondiales, le moteur de Mountain View est devenu la porte d’entrée d’Internet et la plus grosse régie publicitaire du monde. Son secret ? Un savant mélange de référencement naturel (SEO) et de liens sponsorisés (SEA). Les sites se battent pour grimper dans la page de résultats, les annonceurs paient pour exister, et Google, lui, encaisse.

Un modèle aussi simple qu’efficace. Mais fragile, car il repose sur un geste : le clic. Or une nouvelle génération d’utilisateurs se demande déjà pourquoi cliquer sur dix liens… quand une IA peut leur donner directement la réponse.

ChatGPT, le réflexe qui court-circuite Google

Depuis son lancement fin 2022, ChatGPT a bousculé les habitudes. Huit cents millions d’utilisateurs, un usage quotidien dans les entreprises, et un réflexe qui s’installe : taper une question dans une fenêtre de chat plutôt que dans une barre de recherche. 74 % disent l’utiliser pour chercher des informations au moins de temps en temps.

Et la tendance s’accélère. D’ici à 2026, jusqu’à un quart des requêtes pourraient passer par des assistants IA. OpenAI, avec ChatGPT Atlas, pousse même le concept plus loin : un navigateur où la recherche n’est plus une liste de liens mais une conversation. Demain, on ne cherchera plus le web, on lui parlera.

Le duo SEO/SEA perd de sa superbe

Pour les directions marketing, c’est un séisme. Pendant vingt ans, tout reposait sur le couple SEO/SEA : du contenu optimisé pour remonter dans Google et des annonces payantes pour s’y maintenir.
Mais voilà : les IA conversationnelles ne présentent plus dix liens, elles livrent une seule réponse, synthétique et contextualisée. Résultat : le trafic naturel chute, la publicité devient moins rentable et le marketing digital se retrouve à réinventer la roue.

Il faut désormais produire des contenus clairs, solides, bien structurés — et surtout pensés pour être compris par les IA. Autrement dit, parler leur langage. Mieux vaut un article précis et utile qu’un texte truffé de mots-clés.

Le GEO, nouveau graal du référencement

Bienvenue dans l’ère du GEO — Generative Engine Optimization. L’idée : ne plus seulement séduire l’algorithme de Google, mais être cité par les moteurs d’IA.

Pour cela, il ne suffit plus d’apparaître dans les dix premiers liens Google. Il faut désormais exister dans les corpus que les modèles d’IA consultent : articles de presse, blogs, Wikipédia, forums, réseaux professionnels. L’enjeu est de façonner leur mémoire conversationnelle, autrement dit la manière dont elles apprennent à citer des marques, des produits ou des sources crédibles. Cela implique de structurer les contenus comme des réponses directes aux questions que se posent les utilisateurs, d’adopter un ton naturel et fluide, proche du langage courant, et d’actualiser régulièrement les données pour rester visibles dans les flux d’information que les IA exploitent.

Les marques et organisations doivent donc associer systématiquement leur nom à des formulations naturelles, renforcer la crédibilité de leur site par des sources fiables (liens, mentions, transparence éditoriale) et multiplier leur présence sur les plateformes que les LLM lisent : Reddit, LinkedIn, Quora ainsi que la presse en ligne. Enfin, les contenus doivent être techniquement lisibles — via des balises FAQ, des métadonnées et des schémas structurés — pour que les modèles puissent les comprendre et les citer. Être mentionné par une IA n’est plus une affaire de mots-clés : c’est désormais une question de cohérence narrative, de confiance et de lisibilité machine.

On devine déjà la suite : demain, il y aura des « réponses sponsorisées » dans les IA, où un produit ou une marque apparaîtront directement dans la synthèse générée. Le SEO et la publicité classique vont converger vers ce référencement conversationnel, plus fluide, mais aussi plus opaque.

Google contre-attaque, mais le monde change

Faut-il enterrer Google ? Pas encore. Le géant reste incontournable pour acheter un billet d’avion, comparer des prix ou trouver un restaurant. Mais pour s’informer ou se documenter, l’IA prend l’avantage.

Les médias et marques l’ont compris : mieux vaut miser sur des contenus solides, sourcés et reconnaissables. Certains vont même jusqu’à négocier des partenariats avec les IA, histoire d’assurer leur visibilité dans les réponses.

Car la confiance va devenir la nouvelle monnaie du web : les IA privilégieront les contenus sérieux, vérifiés, actualisés. Les communicants, eux, devront apprendre à dialoguer avec ces nouveaux moteurs, à suivre leurs citations, à comprendre leur logique.

Et pendant ce temps, Google se réinvente. Ses projets Gemini et Bard injectent de l’IA au cœur même du moteur, quitte à rogner sur ses revenus publicitaires. Le pari est clair : mieux vaut transformer son modèle avant que d’autres ne le fassent à sa place.

Vers une recherche conversationnelle

La recherche en ligne entre dans une nouvelle ère : celle du dialogue. ChatGPT ne tue pas Google — il le force à changer. Les métriques aussi se transforment : on ne mesurera plus seulement le trafic ou le taux de clics, mais la confiance, la mention, la pertinence.

Demain, les gagnants seront ceux qui auront su comprendre cette bascule : maîtriser leurs données, inventer le SEO de l’IA et surtout gagner la confiance des machines. Le web ne sera plus seulement un espace à explorer, mais un langage à parler — celui de l’intelligence artificielle.

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C’est l’un des plus grands écarts entre science et opinion. Neuf scientifiques sur dix jugent les OGM sûrs, contre seulement un tiers des Français. Pourtant, depuis trente ans, ils sont à l’origine de progrès majeurs. Prêts à remettre en cause vos a priori ?

L’homme modifie la nature depuis qu’il cultive. Bien avant les laboratoires modernes, il sélectionnait les plantes, croisait les variétés, domestiquait le vivant pour ses besoins. La carotte orange, la banane sans pépins, le maïs résistant aux maladies, ces aliments du quotidien portent l’empreinte de siècles de sélection artificielle. Ces manipulations restaient cependant limitées par les barrières biologiques naturelles. On hybridait des blés entre eux, jamais avec un tournesol ou une bactérie.

Tout a changé dans les années 1980 avec la découverte du code génétique. Les gènes sont devenus des séquences manipulables, comme des phrases dans une langue universelle. La transgénèse permet d’insérer précisément l’un de ceux provenant d’une espèce dans une autre. Par exemple, une bactérie pour protéger une aubergine des insectes, un tournesol pour rendre le blé tolérant à la sécheresse, ou la jonquille pour enrichir le riz en vitamine A et combattre la malnutrition infantile. Cette technique accélère une évolution naturelle exigeant des millénaires pour produire un croisement. Elle n’est pas employée sans de multiples précautions et contrôles. Chaque OGM subit en moyenne treize ans d’évaluations rigoureuses avant autorisation, loin des caricatures de « plantes Frankenstein » mises sur le marché sans recul.

Pourtant, l’Europe reste rétive, tout en important paradoxalement des tonnes de produits génétiquement modifiés pour nourrir son bétail, en interdisant à ses agriculteurs d’en cultiver.

Un symptôme des ravages du pouvoir d’une opinion qui aime se faire peur et s’attarde sur des images alarmistes. L’étude de Gilles-Éric Séralini, publiée en 2012 dans Food and Chemical Toxicology, illustre parfaitement ce phénomène, en plus d’avoir fait beaucoup de mal. Montée en épingle par les médias, elle montrait des rats développant des tumeurs après avoir consommé du maïs OGM NK603 et du Roundup. Les photos choc ont fait le tour du monde, alimentant les peurs. Mais la méthodologie était défaillante : échantillon trop petit, souches de rats prédisposées aux cancers, absence de contrôle statistique adéquat. La revue l’a rétractée en 2013. Séralini l’a republiée ailleurs sans corrections majeures, et des centaines d’analyses ultérieures ont invalidé ses conclusions, menées par deux cent quatre-vingts institutions.

Aucune d’entre elles n’a détecté le moindre risque sanitaire spécifique aux OGM. Pas d’allergies épidémiques, pas de différences chez les consommateurs. Un soja potentiellement allergène identifié dans les années 1990 n’a même pas quitté les laboratoires.

La « contamination » génétique effraie aussi, mais sans fondements solides. En vingt ans, moins de quatre cents incidents mineurs, souvent dus à des erreurs de tri ou de semences, ont été observés. Invalidant un fantasme à la vie dure : avec des centaines de millions d’hectares cultivés, aucune « superplante » invasive n’a émergé. Les gènes introduits se diluent naturellement s’ils ne confèrent pas d’avantage sélectif. Quant à l’idée que manger un OGM altère notre ADN, elle relève du mythe. L’estomac digère les gènes comme n’importe quelle molécule ; il ne les intègre pas. Sinon, nous serions tous des hybrides de poulet et de pain. Quant au mythe des semences stériles qui a alimenté les médias, si elles ont bien existé, elles n’ont jamais dépassé le stade des brevets. Un moratoire international les interdit depuis 2000. Aucune semence OGM commercialisée aujourd’hui n’est stérile.

Les bénéfices, eux, sont concrets. Les OGM ont réduit l’usage mondial de pesticides de 37 %, préservé les sols, stabilisé les rendements. Entre 1996 et 2018, ils ont généré 186 milliards de dollars de revenus supplémentaires et évité 27 milliards de kilos d’émissions de CO₂. Au Bangladesh, l’aubergine Bt, introduite en 2014, a divisé par dix les pulvérisations contre le foreur du fruit (une chenille qui creuse de petits tunnels dans les plantes pour s’en nourrir). Les paysans, autrefois empoisonnés par des applications quotidiennes d’intrants à mains nues, récoltent plus sainement. En Inde, leurs bénéfices ont augmenté de 1 200 roupies par hectare et par an. À l’opposé de la fake news colportée par Vandana Shiva, qui décrivait des cultivateurs poussés au suicide par le prix des semences. En Argentine, le blé HB4, tolérant à la sécheresse grâce à un gène de tournesol, sauve les cultures dans les plaines arides – une innovation portée par l’entreprise française Florimond Desprez, exportée pendant que l’Europe hésite. Aux États-Unis, la pomme de terre Innate réduit le gaspillage en noircissant moins. En Afrique, le maïs TELA résiste à la légionnaire d’automne, sécurisant l’alimentation de millions de gens. Les exemples de ce type sont légion.

Cet ensemble ne relève pas de la promesse, mais bien des faits. Entre 1996 et 2018, les cultures biotechnologiques ont généré 186 milliards de dollars de revenus supplémentaires et évité 27 milliards de kilos de CO₂.

Pendant ce temps, l’Europe, elle, cultive la prudence avec excès. Nous consommons déjà des variétés issues de mutagenèse chimique ou par irradiation, créées dans les années 1950 avec des milliers de mutations aléatoires non caractérisées, y compris en bio. Pourtant, la Cour de justice européenne freine désormais le progrès. En 2018, elle a classé les éditions génétiques comme CRISPR au même rang que les OGM transgéniques. Or cette révolution, inventée en Europe par la Française Emmanuelle Charpentier et l’Américaine Jennifer Doudna, permet, grâce à des « ciseaux moléculaires » ultra-précis, de corriger une lettre fautive dans l’ADN d’une plante, justement sans y ajouter de gène étranger. La technique profite aujourd’hui à l’Australie, au Brésil, au Japon ou au Royaume-Uni, mais pas à l’Europe, même si des discussions sont en cours.

La Commission a pourtant investi 200 millions d’euros entre 2001 et 2010 pour évaluer ces technologies ; cinq cents groupes d’experts ont conclu unanimement à l’absence de risques supérieurs aux méthodes conventionnelles. Mais les politiques ont ignoré ces rapports, ce qui n’est pas sans conséquences sur notre souveraineté alimentaire. Nos laboratoires innovent, mais nos règles repoussent les chercheurs. Paradoxe : le Pacte vert de l’UE vise à réduire l’usage des pesticides de moitié d’ici 2030, mais refuse les outils pour y parvenir. Nous importons du soja OGM brésilien pour nos élevages tout en interdisant sa culture locale. Ce n’est plus de la précaution, c’est de l’hypocrisie.

Les OGM sont le domaine agricole le plus scruté au monde. Ils diminuent les intrants chimiques, aident les paysans vulnérables, atténuent le changement climatique. Ignorer ces réalités au profit de la peur mène à la pénurie. Il est temps de choisir la raison : cultiver chez nous ce que nous importons, ou continuer à jouer les vertueux en délocalisant nos problèmes.

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Une IA open source, capable de rivaliser avec les meilleurs modèles, entraînée pour seulement quelques millions d’euros ? C’est la révolution Moonshot AI : une prouesse qui balaie les scénarios catastrophes sur le coût énergétique de l’intelligence artificielle.

La start-up chinoise Moonshot AI, soutenue par Alibaba, vient de dévoiler Kimi K2 Thinking, son modèle de langage qui ne se contente pas de répondre, mais qui réfléchit et agit en exécutant de 200 à 300 appels d’outils séquentiellement, grâce à un raisonnement adaptatif et à long terme. Tel un ingénieur, il peut enchaîner les cycles de réflexion, de recherche, de navigation Internet, de développement — en boucle — jusqu’à trouver la solution à un problème complexe.

Comme la plupart des solutions d’IA chinoises, Kimi K2 Thinking est proposé en open source, ce qui va permettre aux autres acteurs de s’en inspirer et de progresser à leur tour. Un cycle vertueux de développement et de partage qui fait l’excellence et la fertilité de l’IA chinoise et que pratiquement aucune société américaine n’applique, sinon sur de petits modèles parfois destinés à faire de la communication plutôt qu’a un usage réel.

Ici, le modèle compte 1 000 milliards de paramètres : il rivalise donc en taille avec les plus grands opus des géants américains OpenAI, Google et Anthropic. Mais si la taille est une métrique, la performance en est une autre — et c’est là que Kimi K2 Thinking fait fort, en battant assez largement ses concurrents payants dans de nombreux benchmarks de raisonnement, notamment ceux qui n’impliquent pas d’étapes de programmation.

Mais ce n’est pas tout. Moonshot AI, loin des élucubrations actuelles sur les gigadatacenters pour l’entraînement de l’IA, qui consommeraient l’équivalent de la production d’une tranche complète de centrale nucléaire (la France en possède 56), annonce un coût d’entraînement record de 4,6 millions de dollars, contre des sommes des dizaines de fois plus importantes chez ses concurrents américains. Ce chiffre ne concerne que la puissance de calcul nécessaire pour entraîner le modèle, pas les salaires des ingénieurs, ni la collecte de données ou les autres frais de développement.

Cette prouesse est obtenue grâce à une astuce intelligente : Kimi K2 Thinking est entrainé à partir de son petit frère Kimi K2 (Instruct – modèle sans raisonnement) avec une précision ultra-réduite (QAT 4 bits), ce qui divise, sans perte notable de qualité, jusqu’à quatre fois la mémoire et les calculs requis. De plus, il n’active à chaque utilisation que quelques experts de 32 de ses 1 000 milliards de paramètres (architecture dite Mixture of Experts (MoE)). C’est le premier modèle de raisonnement à utiliser le QAT et le MoE, ce qui le place aussi premier à offrir un coût d’inférence aussi compétitif avec un usage plus rapide.

Puisqu’il est gratuit, combien cela vous coûterait-il de faire tourner cet ingénieur maison 24/7 ? Le ticket d’entrée, qui ne cesse de baisser, est d’environ 200 000 euros pour le serveur capable de s’y mettre. La compétition avec l’humain se rapproche.

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Sans elle, plus de fleurs, plus de fruits… et plus de vie. La biodiversité n’est pas un inventaire d’espèces menacées, mais une immense usine biologique qui filtre notre eau, stabilise le climat et nourrit nos sols. Les scientifiques appellent cela les « services écosystémiques » : l’ensemble des fonctions que les écosystèmes assurent gratuitement pour maintenir la vie sur Terre. Bienvenue au cœur de la machine qui fait fonctionner la planète.

Les cycles invisibles qui rendent la Terre habitable

Le phytoplancton océanique assure près de la moitié de la photosynthèse planétaire et pompe chaque année des quantités massives de CO₂ atmosphérique. Les forêts, elles, ont longtemps joué leur rôle de puits de carbone. L’excès de CO₂ stimule encore leur croissance, mais le bilan se dégrade : en Australie, les forêts émettent désormais plus de carbone qu’elles n’en absorbent, victimes de la sécheresse et des canicules. En France, les forêts ont capté 38 % de carbone en moins entre 2015 et 2023 qu’entre 2005 et 2013. Le puits se fissure. Et quand les amortisseurs naturels lâchent, c’est le climat qui s’emballe.

Sous nos pieds, l’action est tout aussi frénétique. Les sols contiennent plus de carbone que toute la végétation terrestre et l’atmosphère réunies. Une armée invisible — bactéries, champignons, vers de terre — décompose la matière organique, la transforme en humus et recycle les nutriments indispensables aux plantes. Sans ces recycleurs, la planète croulerait sous un manteau de cadavres végétaux, stérile et improductif.

Les mycorhizes, ces champignons microscopiques qui s’associent aux racines, multiplient par dix à cent la capacité d’absorption des plantes. Quatre-vingt-dix pour cent des végétaux terrestres vivent en symbiose avec eux. Quant aux bactéries fixatrices d’azote, elles transforment le gaz atmosphérique — inutilisable par les plantes — en ammonium assimilable, première étape du cycle de l’azote.

Le thermostat naturel de la planète

Les écosystèmes ne se contentent pas de recycler, ils régulent. La forêt amazonienne, par exemple, agit comme une pompe biotique géante — un mécanisme par lequel la végétation influence le climat. En absorbant l’eau du sol et en la relâchant dans l’air par évapotranspiration, les arbres humidifient l’atmosphère. Chaque jour, près de 20 milliards de tonnes d’eau s’élèvent ainsi dans le ciel amazonien, soit 3 milliards de plus que le débit du fleuve Amazone. Cette vapeur crée une zone de basse pression qui aspire l’air humide de l’Atlantique vers le continent, générant des pluies qui, à leur tour, entretiennent la forêt. Sans cette pompe végétale, l’intérieur de l’Amérique du Sud serait un désert, car l’air océanique ne pénétrerait pas aussi loin dans les terres.

Les forêts tropicales retiennent à elles seules environ 1 °C de réchauffement mondial, à 75 % grâce au carbone stocké et à 25 % par effet de refroidissement lié à l’évapotranspiration. Les océans, eux, absorbent 90 % de la chaleur excédentaire liée au changement climatique grâce à la capacité thermique exceptionnelle de l’eau. Si ces régulateurs naturels s’enrayaient, les températures terrestres grimperaient en flèche.

Les mangroves et les forêts côtières sont, elles, les brise-lames du littoral. Elles réduisent jusqu’à 75 % la force des vagues lors des tempêtes et protègent plus de 15 millions de personnes des inondations chaque année. Les récifs coralliens, quant à eux, atténuent 97 % de l’énergie des vagues et protègent environ 200 millions d’habitants dans plus de 80 pays, dont l’Indonésie, l’Inde et les Philippines. Les détruire, c’est condamner les côtes à l’érosion — et dépenser des milliards en digues pour tenter de remplacer, mal et cher, ce que la nature faisait gratuitement.

Pollinisation : le service à 153 milliards d’euros… ou plus

Environ 75 % des cultures mondiales dépendent des pollinisateurs à des degrés divers. Mais, en volume de production, cette dépendance se réduit à 35 % : les céréales, base de notre alimentation, sont pollinisées par le vent, non par les insectes. En revanche, certaines plantes seraient tout simplement impossibles à cultiver sans eux : la noix du Brésil, le kiwi, le cacao, la pastèque, le melon, la courge, le fruit de la passion ou la vanille. Pour d’autres — café, agrumes, amandes, tomates, pommes — leur absence ferait chuter les rendements de 40 % à 90 %, selon les variétés. Un monde sans abeilles est… un monde sans chocolat.

Comment mesurer la valeur économique de ce service ? En multipliant le volume et le prix de chaque culture par son taux de dépendance aux pollinisateurs, une méthode élaborée en 2009 par Nicola Gallai, professeur en sciences économiques au LEREPS, et ses collègues. Résultat : 153 milliards d’euros en 2005, soit près de 10 % de la valeur totale de la production agricole mondiale destinée à l’alimentation humaine. Les estimations les plus récentes, ajustées de l’inflation et de l’expansion des surfaces cultivées, portent ce chiffre entre 235 et 577 milliards de dollars par an. Trois filières concentrent l’essentiel de cette valeur : les légumes (≈ 50 milliards €), les fruits (≈ 50 milliards €) et les oléagineux (≈ 40 milliards €), suivis des stimulants comme le café et le cacao. Des cultures à forte valeur marchande, mais dépendantes du travail gratuit de milliards d’insectes.

Purification : les stations d’épuration gratuites

Les zones humides filtrent naturellement l’eau en éliminant l’azote, le phosphore et les métaux lourds. Les forêts riveraines — ces bandes boisées le long des cours d’eau — éliminent jusqu’à 90 % de l’azote et 74 % du phosphore provenant des ruissellements agricoles. Les tourbières saines agissent comme d’immenses filtres naturels : elles retiennent les polluants et réduisent les flux de nutriments vers les rivières et les lacs. Quant aux forêts, elles purifient l’air en capturant les particules fines et l’ozone.

Ces écosystèmes accomplissent gratuitement ce que nos technologies ne pourraient reproduire qu’à des coûts considérables. Construire une station d’épuration coûte des millions ; restaurer une zone humide revient bien moins cher — tout en apportant d’autres bénéfices : régulation des crues, habitats pour la faune, qualité des paysages, loisirs. Dans bien des cas, préserver vaut mieux que remplacer.

Résilience et régulation : l’assurance-vie génétique

La diversité génétique est notre police d’assurance face aux crises à venir. Plus un écosystème est riche, plus il résiste aux perturbations : maladies, sécheresses, invasions. Plusieurs espèces assurent souvent la même fonction ; si l’une disparaît, les autres prennent le relais. C’est ce qu’on appelle la redondance fonctionnelle.

Les variétés agricoles traditionnelles en offrent une illustration frappante. Souvent plus rustiques, elles résistent mieux aux maladies et aux conditions locales. Mais elles ont été largement remplacées par des variétés modernes à haut rendement, qui ont permis de nourrir plus de monde sur moins de terres — un progrès majeur pour la sécurité alimentaire. Leur revers, c’est une vulnérabilité accrue : moins de diversité signifie moins de capacité d’adaptation et un risque plus élevé en cas d’épidémie.

Exemple récent : la betterave sucrière française, frappée par la jaunisse virale en 2020, a perdu 30 % de sa récolte. Privés d’insecticide, les producteurs réclament des dérogations, alors que des variétés résistantes issues de programmes de sélection sont attendues d’ici la fin de la décennie — un processus que les nouvelles techniques génomiques (NGT) pourraient accélérer. La diversité génétique n’est pas un musée à préserver, mais une bibliothèque de solutions dans laquelle la recherche puise pour concevoir les variétés de demain. Là où la chimie ne fait que gagner du temps, la génétique offre une réponse durable.

Les prédateurs naturels participent eux aussi à la régulation : coccinelles contre pucerons, chauves-souris contre insectes nocturnes. L’absence ou le retour d’un grand prédateur peut remodeler tout un écosystème. Ainsi, à Yellowstone, la réintroduction du loup en 1995 a modifié le comportement des cerfs, favorisé la repousse des arbres, le retour des castors et même stabilisé le cours des rivières.

La diversité agit enfin comme barrière sanitaire : c’est l’effet de dilution. Plus il y a d’hôtes différents, moins un pathogène circule efficacement. Les monocultures, au contraire, sont des autoroutes à épidémies. Mais de plus en plus émergent des solutions combinées — agroforesterie, haies, rotations — qui réintroduisent de la diversité sans sacrifier la productivité. Des approches hybrides, à la fois technologiques et écologiques, où la biodiversité redevient une alliée plutôt qu’une contrainte.

Ces services que personne ne remarque

Le vivant inspire aussi nos technologies. Le Velcro imite les crochets de la bardane ; les pattes du gecko, des adhésifs réversibles ultra-puissants. Le bec du martin-pêcheur a inspiré la forme du TGV japonais Shinkansen, réduisant sa consommation d’énergie de 15 %. Les fils d’araignée, d’une résistance inégalée, nourrissent la recherche militaire et biomédicale. Les termitières ont inspiré des systèmes de ventilation naturelle pour les bâtiments.

Le biomimétisme transforme ainsi l’observation du vivant en innovation technologique — preuve que la biodiversité est aussi un immense laboratoire d’idées. Elle constitue en outre un réservoir de molécules précieuses pour le développement de nouveaux médicaments. La nature ne se contente pas de nous nourrir et de nous protéger : elle nous inspire, nous soigne et maintient les équilibres invisibles dont dépend notre civilisation.

Une architecture à préserver

Chaque fonction écosystémique — épuration de l’eau, régulation du climat, fertilisation des sols, pollinisation, protection contre les catastrophes — est un service gratuit rendu chaque jour par le vivant.
La biodiversité n’est pas un luxe ni une curiosité : c’est l’infrastructure invisible sur laquelle repose toute notre civilisation. Et elle n’a rien d’indestructible. Retirer un maillon peut fragiliser toute la chaîne.

Selon l’IPBES, près d’un million d’espèces sont aujourd’hui menacées d’extinction, 75 % des terres émergées sont altérées par l’activité humaine et deux tiers des océans sont dégradés.
Mais fragile ne veut pas dire condamnée.
Chaque fonction peut être restaurée, chaque cycle réparé — à condition de savoir ce qu’on protège et pourquoi.

Grande série biodiversité, à retrouver tous les mardis sur lel.media !

Épisode précédent : Les millions de visages du vivant

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Chaque lundi, Les Électrons Libres vous propose un tour d’horizon des nouvelles électrisantes qui secouent le monde de la tech et œuvrent en faveur d’un progrès à même de changer votre quotidien.

Une échographie qui voit nos organes… en 4D !

Des chercheurs français (Inserm/ESPCI/CNRS) ont mis au point une sonde à ultrasons « multi-lentilles » révolutionnaire qui filme la circulation du sang dans un organe entier, en temps réel et en 4D (soit en 3D + temps).

Elle ressemble à une grosse télécommande noire carrée que l’on pose simplement sur la peau avec un peu de gel. En une seconde, elle filme l’organe ciblé en 3D et suit le sang couler dans les moindres vaisseaux, comme un petit film en relief. Autrement dit, on ne regarde plus une tranche isolée : on voit l’organe complet vivre, avec ses artères et ses veines qui fonctionnent… en temps réel.

Sur des modèles animaux de taille humaine, l’équipe de recherche a réussi à cartographier les réseaux vasculaires et les flux à l’intérieur avec une précision allant jusqu’à moins de 100 µm.

Qu’est-ce que ça change ? Cette imagerie ouvre une vue d’ensemble inédite sur la microcirculation, aujourd’hui très difficile à observer à l’échelle d’un organe. Appliquée à l’humain, elle permettra de mieux comprendre l’appareil circulatoire (y compris le système lymphatique) et facilitera le diagnostic de certaines maladies liées à la perturbation sanguine.

Et surtout, l’outil final sera portable, comme une tablette, rapide et accessible. C’est une technologie non invasive pensée pour le lit d’hôpital, et pas juste pour les grands plateaux d’imagerie. L’objectif est de fusionner la précision d’un outil de recherche de pointe et la simplicité d’une banale échographie, au plus près du patient. Un véritable changement d’échelle pour l’imagerie vasculaire… et pour la prise de décision médicale au quotidien !

Le prix du Lidar tombe sous les… 200 $

Le lidar, c’est « le laser qui voit en 3D ». Un composant essentiel des voitures autonomes de Waymo et de ses concurrents (sauf Tesla, qui ne les utilise pas). Il ajoute un « œil 3D » qui mesure précisément les distances, établit une cartographie fine des obstacles et prend le relais quand les caméras s’avèrent insuffisantes (nuit, pluie, brouillard, contre-jour).

Hélas, il a toujours été hors de prix, autour de 10 000 dollars. Mais ça, c’était avant ! Imaginez maintenant un lidar si bon marché qu’il pourra désormais équiper des voitures d’entrée de gamme, et pas seulement des modèles premium. Mieux encore : à ce tarif, il devient possible d’équiper quantité de nouveaux outils : chariots élévateurs, tondeuses à gazon, etc.

C’est le pari de la start-up chinoise Hesai Technology, qui s’est imposée en peu de temps comme le plus grand producteur mondial de solutions lidar. Or, elle vient d’annoncer une nouvelle génération (série ATX) à moins de… 200 $ l’unité.

Une évolution décisive : à ce prix, le lidar change de catégorie. Il cesse d’être un gadget de luxe pour devenir un composant standard pour l’industrie automobile et bien d’autres secteurs.

Vers un recyclage du plastique à 95 % ?

Ecolanka est une jeune start-up française, spin-off du Softmat, un laboratoire de chimie rattaché au CNRS et à l’Université de Toulouse. Elle développe une technologie qui pourrait permettre de dégrader des polymères plastiques réputés « non dégradables » et faire passer le taux de recyclage de 40 % aujourd’hui à 95 %.

Concrètement, elle veut ajouter une petite dose (1 à 25 %) de monomères spéciaux dans les plastiques polymères courants. Résultat : ils gardent leurs performances, mais il devient alors possible de déclencher leur dégradation à la demande, en fin de vie. Pas besoin de changer les lignes de production. Ces monomères peuvent s’insérer facilement dans les procédés industriels, puisqu’il suffit de les ajouter comme on le ferait avec des additifs.

Pourquoi c’est utile : les emballages multicouches sont aujourd’hui un cauchemar du recyclage. Avec Ecolanka, on pourrait enfin les séparer après usage, ce qui améliorerait le tri et augmenterait la matière réellement récupérée. La start-up a déjà réussi à rendre du polyéthylène dégradable, ainsi que d’autres polymères comme le polystyrène et le PVC. Elle entame les démarches pour industrialiser cette technologie et passer du labo à l’usine.

Un implant cérébral plus petit qu’un grain de sel

Des ingénieurs de Cornell ont créé un implant neural minuscule, mesurant 300 microns de long pour 70 microns de large, capable d’enregistrer l’activité électrique du cerveau et de l’envoyer sans fil. Le dispositif, appelé MOTE, est alimenté par la lumière rouge ou infrarouge qui traverse les tissus. Testé chez la souris, il a fonctionné plus d’un an en continu. C’est à ce jour le plus petit implant connu capable de transmettre des signaux neuronaux sans fil.

Quel est l’avantage ? Un implant microscopique perturbe moins le cerveau : il limite les frottements et réduit la réaction immunitaire. En clair, on obtient un « télégramme » nerveux discret et durable, compatible avec des animaux restés sains et actifs sur la durée. À terme, ce format ouvre la voie à des capteurs ultradiscrets pour suivre l’activité nerveuse sur une longue période, sans gêner le patient. Les auteurs soulignent un potentiel d’enregistrement pendant une IRM et envisagent des applications dans d’autres tissus.

Première conversion de combustible nucléaire thorium-uranium

L’Institut de physique appliquée de l’Académie chinoise des sciences de Shanghai vient d’annoncer une grande première. Son petit réacteur à sels fondus TMSR-LF1 a converti du thorium 232 en uranium 233, c’est-à-dire qu’il a transformé un matériau « fertile » en un carburant nucléaire « fissile », qui sera à terme réutilisable dans le réacteur.

C’est un nouveau jalon dans la recherche, après le premier ajout au monde de thorium dans un réacteur à sels fondus, réalisé en octobre 2024. Le but est que ce type de réacteur puisse utiliser à l’avenir un combustible liquide (mélangé au sel), permettant de le « recharger » sans l’arrêter, tout en améliorant l’utilisation du combustible et en réduisant une partie des déchets nucléaires. Les autorités visent un démonstrateur de 100 MWth en 2035.

Les autres nouvelles fascinantes ou réjouissantes à ne pas manquer : 

• La startup française Quandela vient de livrer au CEA « Lucy », présentée comme le plus puissant ordinateur quantique photonique jamais déployé dans un centre de calcul européen. Il va être couplé au supercalculateur Joliot-Curie.

• Des chercheurs de l’université technique du Danemark ont produit un anti-venin qui, en tests précliniques, neutralise les poisons produits par 17 espèces de serpents africains (cobras, mambas, ringhals), et réduit le risque de réactions immunes.
  
• Le CHU de Montpellier devient le premier hôpital au monde à combiner à la fois le scanner, l’échographie et l’angiographie, le tout en temps réel. De quoi prendre en charge les patients sur la même table, sans les déplacer d’une machine à l’autre.

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Mercredi 5 novembre, New York a basculé. À 34 ans, Zohran Mamdani, élu du Queens et nouvelle figure de la gauche démocrate, décroche la mairie en promettant un gel immédiat des loyers pour près d’un million d’appartements — dans une ville où le loyer médian dépasse 3 500 dollars. Une mesure radicale… qui, partout, a toujours eu des effets délétères.

Une régulation ancienne

À New York, le logement n’a jamais été un marché totalement libre. Depuis l’après-guerre, deux régimes coexistent : les rent-controlled apartments, vestiges des années 1940, aux loyers quasi figés, rappelant le système de notre fameuse « loi de 1948 » (voir encart) ; et surtout les rent-stabilized apartments, nés en 1969, où les augmentations sont encadrées. Ce second dispositif représente l’essentiel du parc régulé, soit près d’un tiers du marché locatif new-yorkais.

Chaque année, la Rent Guidelines Board (RGB) — un organe indépendant dont les membres sont nommés par le maire — fixe les hausses autorisées, généralement de l’ordre de 1 à 3 %. Ces décisions, très politiques, reflètent la tension entre propriétaires, qui invoquent la hausse des coûts de maintenance, et locataires, qui dénoncent des loyers devenus insoutenables.

La réforme HSTPA (Housing Stability and Tenant Protection Act), adoptée en 2019, a profondément renforcé ce cadre. Elle a supprimé la plupart des possibilités de sortie du régime stabilisé, limité les hausses après travaux et renforcé la protection contre les expulsions. Résultat : la majorité des logements stabilisés sont désormais « bloqués » dans ce système, tandis que la vacance locative est tombée à 1,4 %, selon un rapport du directeur financier de la ville datant d’avril 2024. Un seuil considéré comme critique.

L’électrochoc Mamdani

Face à cette situation, Zohran Mamdani a bâti sa victoire sur le mot d’ordre « Freeze the rent ». Son projet est clair : geler totalement les loyers du parc stabilisé pendant au moins un an, dès 2026. Il promet aussi de créer un fonds municipal pour compenser les petits propriétaires, financé par un ajustement fiscal sur les grandes sociétés immobilières.

Pour ses partisans, cette mesure répond à une urgence sociale. Près de 50 % des locataires new-yorkais consacrent plus du tiers de leurs revenus au logement, et près d’un sur quatre dépasse les 50 %. La ville l’affirme d’ailleurs dans son rapport déjà cité : « Le coût du logement est devenu la première cause de pauvreté urbaine à New York. »

Pour ses opposants, c’est une mesure aussi symbolique que dangereuse. Les organisations de propriétaires redoutent un effondrement de la rentabilité, un désengagement de l’entretien — déjà problématique — et un ralentissement de la construction neuve.

Le marché new-yorkais fonctionne aujourd’hui comme un système à deux vitesses. Les locataires en logement stabilisé bénéficient d’une sécurité rare, avec des loyers bien inférieurs au marché et une quasi-impossibilité d’expulsion. Mais ce privilège a un revers. Les nouveaux arrivants peinent à trouver un logement, car l’offre est rigide et les appartements stabilisés se transmettent parfois comme un héritage, en plus de poser des problèmes de mobilité sociale et professionnelle. Le Comptroller (le directeur financier) estime à plus de 26 000 le nombre de logements stabilisés vacants depuis 2020, souvent parce que les travaux de mise aux normes sont devenus économiquement dissuasifs.

Un gel total risque d’aggraver cette situation. D’un côté, il sécuriserait les locataires existants. De l’autre, il pourrait désinciter les propriétaires à entretenir ou remettre en location les biens vacants, voire les pousser à contourner le dispositif (via des locations meublées, saisonnières ou des conversions en copropriétés). L’effet mécanique est connu et délétère : la raréfaction de l’offre sur le segment régulé exerce une pression croissante sur le marché libre, où les loyers flambent encore davantage. Une logique déjà observée à San Francisco, Stockholm ou Berlin (voir encart).

En France, un encadrement jouant le compromis entre régulation et marché

La France offre un laboratoire instructif de la régulation des loyers à l’échelle locale. Après la suspension du dispositif Duflot en 2017, le gouvernement a réintroduit l’encadrement des loyers par la loi Élan (2018) dans les zones dites « tendues », à titre expérimental. D’abord remis en place à Paris en 2019, il s’est progressivement étendu à Lille, Lyon, Villeurbanne, Bordeaux, Montpellier, et plus récemment à plusieurs communes de Seine-Saint-Denis. Le principe est simple : pour chaque type de bien, un loyer de référence est défini par arrêté préfectoral, calculé à partir des données de l’Observatoire local des loyers. Ce montant peut être majoré de 20 % ou minoré de 30 % selon l’état du logement et sa localisation. En théorie, tout dépassement est sanctionnable, mais en pratique, le contrôle et la mise en conformité demeurent les maillons faibles du système.

L’évaluation conduite en 2024 par l’Atelier parisien d’urbanisme (Apur) — une agence d’urbanisme ayant le statut d’association à but non lucratif — et le Centre d’économie et de sociologie appliquées à l’agriculture et aux espaces ruraux (CESAER) a permis, pour la première fois, de mesurer ses effets à grande échelle. Les conclusions sont contrastées. D’un côté, le dispositif a eu un effet réel sur les loyers les plus excessifs. Les annonces dépassant largement le plafond ont reculé, et le niveau moyen des loyers de relocation a baissé de 3 à 5 % par rapport au marché libre. L’étude souligne aussi que l’information du locataire reste inégale : peu d’entre eux savent qu’ils peuvent exiger un réajustement, et les procédures de recours demeurent complexes. Surtout, la mesure a participé à un mouvement extrêmement grave, ayant vu l’offre locative parisienne se tarir de 73 % entre janvier 2021 et le même mois de 2024. Si les raisons en sont diverses (mise en place d’un nouveau DPE ayant éloigné les passoires thermiques du marché, boom des locations Airbnb dans la perspective des Jeux olympiques, et crise de l’achat conduisant les locataires souhaitant devenir propriétaires à remettre à plus tard leur projet), l’encadrement des loyers a aussi participé du phénomène.

Mais au-delà de ces effets directs, ce principe soulève des enjeux économiques plus profonds. Les professionnels du secteur constatent une rigidification de l’offre locative, notamment dans le segment des petites surfaces, les propriétaires préférant vendre ou louer en courte durée plutôt que de s’exposer à une réglementation jugée contraignante. Selon le rapport de la Cour des comptes de 2023, le dispositif contribue à « stabiliser les loyers dans le parc existant », mais il ne peut « compenser l’insuffisance chronique de l’offre locative, liée à la rareté du foncier et à la lenteur des procédures d’aménagement ». En d’autres termes, l’encadrement protège mais ne produit pas.

Les effets territoriaux sont tout aussi contrastés. À Lille, les rapports de la métropole montrent un respect légèrement supérieur à Paris, mais un impact limité sur le niveau général des loyers. À Lyon et Villeurbanne, la mise en œuvre s’est heurtée à des résistances juridiques et politiques, les préfets ayant tardé à signer les arrêtés. À Bordeaux, le dispositif est encore trop récent pour être évalué, mais les agences locales notent déjà une baisse des offres en location longue durée. Comme toujours, à force de contraintes, certains propriétaires renoncent à louer dans le parc privé, alors même que des dizaines de milliers de logements restent vacants faute de rénovation ou d’incitations suffisantes.

La leçon est claire : l’encadrement, même accompagné d’une politique d’ensemble combinant incitations fiscales à la rénovation, soutien à la construction neuve et régulation des usages alternatifs comme Airbnb, produit non seulement une redoutable contraction du marché, mais aussi une distorsion de concurrence. Il fige les déséquilibres et accentue les inégalités entre locataires protégés et exclus du système. Un autre effet pervers tient à la sélection des heureux élus. À mesure que l’offre se contracte, les bailleurs exigent des dossiers blindés : CDI stable, revenus supérieurs à 3,5 fois le loyer, garant résidant en France, épargne conséquente. En conséquence, les ménages plus modestes ou récemment arrivés sont systématiquement écartés, tandis que les profils les plus aisés décrochent les rares logements encadrés et profitent pleinement du loyer plafonné.

Au fond, la France se trouve dans une position comparable à celle de New York. L’offre reste trop faible, les coûts de production trop élevés et les circuits de rénovation trop lourds. On ne stabilise pas un marché du logement sans investir massivement dans ce qui le nourrit : la construction, la rénovation et la confiance.

Mamdani face au dilemme universel

En gelant les loyers, Zohran Mamdani fait le choix du court terme social contre le moyen terme économique. Le geste est certes fort et symbolique. Il redonne espoir à des millions de locataires étranglés par la hausse du coût de la vie. Mais il ne suffira pas, à lui seul, à résoudre la crise du logement new-yorkaise et pourrait même l’aggraver en figeant les déséquilibres, en asséchant l’offre et en renforçant la fracture entre locataires protégés et exclus du système.

Le maire de New York semble en être conscient : il évoque déjà un programme de densification urbaine autour des lignes de métro et des aides ciblées à la rénovation énergétique. Mais ces chantiers prendront du temps. Et dans une ville où le logement est devenu un symbole de survie autant qu’un bien économique, chaque mois compte.

Justice sociale vs réalité économique

L’encadrement des loyers agit comme un anesthésiant. Il apaise la douleur immédiate, mais ne soigne pas la maladie et l’aggrave souvent. À New York comme à Paris, la tension vient d’un déficit d’offre structurel et d’une concentration croissante des revenus immobiliers. L’histoire du logement, à New York comme ailleurs, rappelle une règle simple : on ne gèle pas un marché sans en payer les conséquences…

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Le travail de sape porte ses fruits. À force d’entendre répéter partout que l’intelligence artificielle serait une aberration écologique, une part croissante du public s’en convainc sans chercher plus loin. Pourtant, derrière la peur se cache un outil d’une puissance inédite, capable de réparer, d’optimiser et de verdir bien plus qu’il ne consomme.

Lui est journaliste au Monde, elle a 23 ans et sort d’un échec en fac d’anglais. Lui culpabilise du « bilan carbone » de ses expériences avec Sora ; elle refuse d’en entendre parler : « l’IA détruit la planète ». Deux réactions, deux faces d’une même pièce : celle d’un narratif anti-IA devenu réflexe, nourri d’études fragiles, de comparaisons absurdes et d’une bonne dose de catastrophisme intéressé.

Le faux procès fait à l’IA

En juin 2025, le ministère de l’Éducation nationale publiait un « Cadre d’usage de l’intelligence artificielle » recommandant de ne l’utiliser « que si aucune autre solution moins coûteuse écologiquement ne répond au besoin ». Autrement dit, l’IA est présumée coupable. Cette approche s’appuie sur la notion d’« IA frugale » définie par l’AFNOR en 2024 : une IA sommée de prouver qu’elle ne consomme pas trop avant même qu’on évalue ce qu’elle permet d’économiser. Le doute érigé en principe de précaution administratif.

En février 2025, un collectif d’associations mené par Attac, La Quadrature du Net et la Ligue des droits de l’Homme publiait dans Le Monde une tribune titrée : « L’IA contre les droits humains, sociaux et environnementaux ». On y lisait que l’IA « accélère le désastre écologique », « aggrave les injustices » et « renforce la concentration des pouvoirs », tout en prolongeant « les dynamiques néocoloniales » et en se mettant « au service de projets autoritaires et impérialistes ». Un texte sans données, mais avec un vocabulaire grandiloquent à la hauteur du désastre annoncé. La technologie y est condamnée non pour ce qu’elle fait, mais pour ce qu’elle symbolise : le capitalisme, la productivité, le progrès — bref, tout ce qu’il faut exorciser.

Les médias se sont empressés de relayer cette inquiétude morale. À l’automne, France 2 consacre un reportage à « la soif du numérique qui assèche les sols », reprenant l’idée qu’une requête ChatGPT consommerait un grand verre d’eau. Le chiffre, issu d’une étude américaine non évaluée datant de 2023, a depuis été largement réfuté : elle supposait un refroidissement 100 % à l’eau, en circuit ouvert, y ajoutait l’eau utilisée pour produire l’électricité et confondait eau prélevée (souvent restituée) et eau réellement consommée. Résultat : un calcul gonflé d’un facteur cent, voire mille. En réalité, l’impact d’une requête se mesure en dés à coudre, pas en baignoires. Pas de quoi pleurer des rivières.

Mais qu’importe, la peur se vend mieux que la nuance. La « sobriété numérique » est devenue un marché prospère, avec ses rapports, ses formations et ses audits. Une poignée de consultants s’est spécialisée dans la production de chiffres alarmistes — avant de vendre les solutions censées y remédier. Le comble de l’économie circulaire.

Les faits, rien que les faits

Derrière la panique, les ordres de grandeur racontent une toute autre histoire. En 2023, une requête sur ChatGPT consommait environ trois wattheures ; deux ans plus tard, à peine 0,3 — vingt fois moins qu’un simple expresso. Même à pleine charge, les serveurs d’OpenAI ne tirent que 35 mégawatts, l’équivalent de trois TGV lancés à pleine puissance. Le coût énergétique d’une réponse se résume donc à six minutes d’ampoule allumée.

Quant à l’entraînement des grands modèles, il reste ponctuel et amorti. GPT-4 aurait nécessité une cinquantaine de gigawattheures, soit deux jours de production d’un réacteur nucléaire. Rapporté aux milliards d’utilisations quotidiennes, l’impact unitaire devient infinitésimal.

La consommation d’eau de l’IA ? Une goutte d’eau dans l’océan. Les data centers du monde entier en consomment entre 500 et 700 milliards de litres par an, soit environ 0,015 % de l’eau utilisée sur la planète. L’intelligence artificielle représente moins de la moitié de ce total. Et la tendance est à la baisse : les systèmes de refroidissement en circuit fermé (closed loop) réduisent les prélèvements de plus de 90 %. En France, un arrêté de 2025 interdit désormais l’usage d’eau potable dans ces installations ; neuf nouveaux sites sur dix sont déjà équipés de ces circuits fermés. À Marseille, Google refroidit même ses serveurs avec de l’eau de mer recirculée, restituée sans perte.

L’innovation plus sobre que la sobriété

Pendant que certains se noient encore dans un verre d’eau de 50 centilitres, les ingénieurs, eux, font fondre la consommation. Les modèles récents sont découpés en « experts » et chaque requête n’active que certains d’entre eux ; on ne réentraîne presque jamais un modèle à partir de zéro ; on compresse les réseaux neuronaux, on réduit la précision des calculs, on passe de seize bits à quatre. Dans le même temps, les puces spécialisées ont gagné un facteur mille d’efficacité en quinze ans. Nvidia, Google, Alibaba, Mistral ou DeepSeek multiplient les gains à chaque itération : une simple mise à jour logicielle suffit aujourd’hui à diviser par deux la consommation d’un processeur.

La vraie sobriété n’a donc rien de punitif, elle est technologique. L’IA devient chaque jour plus légère, plus rapide, plus proche de l’utilisateur. Certains modèles tournent déjà sur smartphone. On n’a jamais produit autant d’intelligence avec aussi peu d’énergie.

Héberger plutôt qu’interdire

Qui veut noyer son chien l’accuse de la rage. C’est précisément au moment où la technologie devient capable d’éteindre la contestation que retentissent les appels les plus vibrants à la restreindre. Le Shift Project, think tank fondé par Jean-Marc Jancovici, recommande ainsi de « limiter le déploiement de l’IA aux usages prioritaires ». Définis par qui, au fait ?

Le rapport prédit un triplement de la consommation mondiale des data centers d’ici 2030, jusqu’à 1 500 TWh. Un scénario au-delà même des prévisions les plus pessimistes de l’Agence internationale de l’énergie, qui situe la fourchette entre 700 et 1 250 TWh.

Surtout, le Shift oublie un détail essentiel : déplacer les infrastructures n’en réduit pas la consommation, il la déplace. Empêcher l’installation de data centers en France, pays dont l’électricité est décarbonée à plus de 90 %, reviendrait simplement à les voir pousser ailleurs, sur des réseaux alimentés au gaz ou au charbon. En 2024, la France a exporté 89 TWh d’électricité ; même si tous les projets annoncés voyaient le jour, les data centers n’en consommeraient que 25 TWh d’ici 2035, soit un peu plus du quart de nos exportations actuelles. Mieux encore : une demande accrue contribuerait à stabiliser le coût du mégawattheure en améliorant le taux d’utilisation du parc nucléaire.

Numériser, c’est décarboner

On reproche souvent à l’IA de trop consommer. On oublie tout ce qu’elle fait économiser. La visioconférence remplace des déplacements professionnels. Les bâtiments intelligents ajustent d’eux-mêmes leur chauffage. Les chaînes logistiques s’affinent, les réseaux se synchronisent, l’agriculture de précision limite l’irrigation et les intrants, la maintenance prédictive prévient les pannes et réduit les rebuts.

Partout où l’intelligence artificielle s’installe, les émissions reculent. Selon l’Agence internationale de l’énergie, les pays les plus numérisés voient leurs rejets de CO₂ baisser depuis près de vingt ans. En France, la consommation de papier et de carton a diminué de 26 % depuis 2000 : la dématérialisation, ici encore, a tenu ses promesses.

Chaque activité virtuelle alimentée par une électricité décarbonée est moins émettrice que son équivalent physique. Numériser les usages, c’est prolonger l’électrification de l’économie ; c’est l’étape suivante, logique et nécessaire, de la transition énergétique.

L’Europe, un continent d’avance

Et si, pour une fois, l’Europe ne ratait pas le train de la révolution technologique ? En moins de deux ans, Mistral AI est devenue la première décacorne française, valorisée à 11,7 milliards d’euros. Sa stratégie : l’open source, la transparence et l’efficacité. Hugging Face, avec ses 1,3 million de modèles hébergés et son milliard de requêtes quotidiennes, est déjà rentable. Autour d’eux, DeepL, Synthesia, Wayve, PhysicsX ou Black Forest Labs inventent une IA européenne, sobre, innovante et pragmatique. Encore faut-il que la vertu réglementaire ne se change pas en autocensure industrielle. Une fiscalité trop lourde, un soupçon systématique sur la technologie, et l’Europe reprendra sa place en tribunes.

Réconcilier progrès et planète

L’intelligence artificielle n’est pas l’ennemie du climat, c’est déjà l’un de ses meilleurs alliés. Pendant qu’on se bat sur des chiffres, elle agit. Ses usages environnementaux se déploient dans trois grands domaines : l’énergie et le climat, la biodiversité et les écosystèmes, les ressources et la production. Elle mesure, anticipe, corrige. Elle réduit les gaspillages, rationalise la consommation et nous rend collectivement plus efficaces. Chaque kilowattheure dépensé pour elle en fait économiser bien d’autres ailleurs.

La vraie question n’est pas combien l’IA consomme, mais quelle est sa balance bénéfice-risque. Refuser son essor au nom d’externalités négatives montées en épingle, c’est renoncer à toutes les externalités positives qu’elle rend possibles. Autrement dit, se priver du progrès au nom de la peur qu’il inspire. Ou, plus cyniquement encore, vouloir interdire la solution parce qu’on prospère sur le problème.

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Une demande qui explose. Portée par l’essor de l’intelligence artificielle, l’Amérique s’attend à devoir investir comme jamais dans des moyens de production électrique. Mais est-ce vraiment sans précédent ?

On entend partout que la demande d’électricité « explose » aux États-Unis. Le mot revient sans cesse, dans les journaux comme dans les conversations. Il n’y a aucun doute : cette demande va bel et bien croître, et dans de nombreux pays cela a déjà commencé. C’est plutôt une bonne nouvelle, car elle traduit le remplacement progressif des combustibles fossiles par l’électricité, l’un des piliers de la transition énergétique.

Mais beaucoup s’interrogent : les réseaux parviendront-ils à suivre cette croissance ? Cette question m’a intriguée. Cette hausse est-elle vraiment inédite ? Comment les rythmes d’aujourd’hui et de demain se comparent-ils à ceux du passé ? Parle-t-on d’une véritable explosion ou simplement d’une accélération marquée ?

Prenons un peu de hauteur en regardant les chiffres américains.

Le graphique qui suit est une projection classique, de celles que l’on croise dans presque tous les rapports d’instituts, d’analystes ou d’agences énergétiques. Celui-ci vient de McKinsey et date de cette année ; il est donc tout frais. Reste à savoir si ses prévisions sont fiables. Je doute personnellement de l’essor fulgurant de l’hydrogène, et personne ne peut prédire avec certitude la consommation des data centers en 2040. D’autres cabinets proposent des scénarios plus prudents ou plus ambitieux. Considérons néanmoins celui de McKinsey comme une hypothèse raisonnable.

On y voit la demande américaine rester stable tout au long des années 2010, repartir à la hausse ces dernières années et continuer sur cette lancée jusqu’en 2040. McKinsey mise sur une croissance moyenne de 3,5 % par an.

Par rapport aux années 2010, toute progression fait figure de rupture. Mais qu’en était-il avant ?
Le graphique suivant retrace la production d’électricité aux États-Unis depuis 1950. Attention : production et demande ne coïncident pas toujours. La demande peut dépasser la production, ou l’inverse, ce qui influe sur les prix.

Il est parfois difficile de raccorder parfaitement les données historiques et les prévisions. Et que signifiait exactement « demande » en 1950 ou 1960 ? Peu importe : ce qui frappe, c’est que la production est restée quasiment équivalente chaque année depuis 2005, soit quinze à vingt ans de stagnation. En revanche, les cinquante années précédentes montrent une croissance forte et régulière.

Croissance relative de la production d’électricité depuis 1950

Calculons maintenant les taux de croissance annuels, reportés dans le graphique suivant. Dans les années 1950 et 1960, la production progressait de plus de 5 % presque chaque année, souvent proche de 10 %. Il est vrai que la base était minuscule. J’y reviendrai.

Dans les années 1970 et 1980, les taux oscillent entre 3 % et 4 %. Dans les années 1990, ils tombent autour de 2 %. Dans les années 2000 et 2010, la croissance est quasi nulle, hormis les soubresauts de la crise de 2008 et ceux liés à la pandémie de Covid.

Pour simplifier, voici les mêmes données présentées sous forme de variation moyenne annuelle par décennie. Rappelez-vous maintenant le graphique de McKinsey : il tablait sur une croissance de 3,5 % par an jusqu’en 2040. Ce rythme serait certes élevé par rapport aux vingt dernières années, mais il n’aurait rien d’inédit dès lors qu’on prend du recul et qu’on observe les taux de croissance du milieu et de la fin du XXᵉ siècle.

La production d’électricité, en croissance absolue, depuis 1950

Les taux relatifs sont utiles, mais ils masquent le volume réel. Plus le réseau grossit, plus un même pourcentage représente d’énergie supplémentaire.

Le graphique suivant montre l’évolution, en térawattheures ajoutés chaque année depuis 1950. Même avec 8 à 10 % de croissance dans les années 1950 et 1960, la production américaine n’augmentait que de 40 TWh par an. Dans les années 1970, 1980 et 1990, on approchait les 100 TWh. Les années 2000 affichent de forts à-coups, mais aucune tendance durable, du moins jusqu’aux années 2020.

Voici, une fois encore, la variation moyenne annuelle par décennie : elle lisse les à-coups et rend la tendance limpide.

La croissance absolue a atteint son sommet dans les années 1970. Ce qui frappe surtout, c’est la régularité de l’augmentation en térawattheures tout au long de la seconde moitié du XXᵉ siècle. On retrouve exactement la même ligne droite que sur le graphique de la production totale montré plus tôt : avant le plateau des années 2000, la courbe était d’une linéarité remarquable.

Croissance à court terme de la production d’électricité

Et demain, justement ?

Avant de nous projeter dans les années 2030, demandons-nous si la hausse prévue pour 2025 et 2026 a vraiment de quoi nous effrayer. On entend déjà que les réseaux saturent. C’est vrai, mais le problème ne vient pas seulement du volume total : les data centers créent des pointes ultra-localisées, les lignes de transport arrivent à saturation, tandis que les contraintes sur le réseau se multiplient.

Face à l’histoire, cette accélération immédiate est-elle hors norme ? Pas du tout.

Sur le graphique ci-dessous, j’ai reporté les variations annuelles en pourcentage et ajouté les prévisions pour 2025 et 2026. Elles proviennent de l’Energy Information Administration (EIA) et datent de ce mois-ci ; elles sont donc récentes.

La production devrait progresser de 2,5 % en 2025 et de 2,7 % en 2026. Le creux du Covid et le rebond qui a suivi faussent la moyenne de la décennie 2020, mais ces deux chiffres collent parfaitement aux hausses observées en 2022 et 2024. Rien de révolutionnaire, donc.

La demande d’électricité va-t-elle vraiment « s’envoler » à la fin des années 2020 et dans les années 2030 ?

Pour finir, revenons sur les prévisions de McKinsey. Elles tablaient sur 3,5 % de croissance annuelle de 2025 à 2040.

Reportons ce 3,5 % sur le graphique ci-dessous pour la décennie 2030. Pour les années 2020, c’est plus compliqué : la première moitié a été calme, et même les 2,5 % et 2,7 % prévus par l’EIA pour 2025-2026 restent sous la barre des 3 %. Même si les quatre dernières années s’emballent, la moyenne décennale ne dépassera probablement pas 3 %.

Le passage d’une croissance nulle au début des années 2000 à une vraie reprise dans les années 2020-2030 marque bel et bien une rupture. Mais, en rythme relatif, rien d’inédit quand on regarde plus loin dans le temps. Et si ces prévisions se confirment, à quoi ressemblera la croissance en volume absolu ? Voici un graphique pour en donner la mesure. Il est volontairement simplifié — la réalité historique est moins linéaire —, mais je projette une montée progressive jusqu’à 3,5 % en 2030, puis 3,5 % par la suite.

Certes, il y a déjà eu des années où la demande a augmenté de 150 TWh d’un coup. Mais c’était presque toujours un « rattrapage » après une chute brutale observée l’année précédente ; jamais on n’a connu une telle addition, année après année, sans relâche.

En volume brut, les États-Unis (et d’autres pays dans leur sillage) s’apprêtent donc à vivre une période absolument inédite. Pour injecter 150 à 250 TWh supplémentaires chaque année, il faudra construire à tour de bras — et vite.

Article publié le 20 octobre 2025 sur Substack sous le titre : La croissance de la demande d’électricité aux États-Unis est-elle vraiment sans précédent ?

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