Discussion :

[Mathis Lucas]

Bernie Sanders et Alexandria Ocasio-Cortez déposent un projet de loi visant à suspendre la construction de nouveaux centres de données pour l'IA
jusqu'à l'adoption de garde-fous fédéraux solides

Le sénateur Bernie Sanders et la représentante Alexandria Ocasio-Cortez ont récemment déposé un projet de loi visant à instaurer un moratoire fédéral sur la construction de nouveaux centres de données dédiés à l'IA. Cette initiative répond aux inquiétudes croissantes concernant l'impact environnemental massif de ces infrastructures, notamment leur consommation excessive d'eau et d'électricité. Les élus soulignent les risques sociaux liés à l'IA, tels que la suppression d'emplois, la menace pour la vie privée et les répercussions sur la santé mentale des jeunes. La bulle des centres de données a un impact dévastateur sur le marché de la mémoire.

En dépit des avertissements des experts climatiques et de certains acteurs de la course à l'IA, les dépenses des entreprises technologiques dans le développement de l'IA n'ont cessé de croître. Les centres de données captent une bonne partie de ces investissements, avec des projets gigantesques tels que Stargate d'OpenAI et de Microsoft. Le secteur est aujourd'hui confronté à une bulle et l'impact environnemental de l'IA suscite des préoccupations.

Le sénateur américain Bernie Sanders et la représentante Alexandria Ocasio-Cortez ont introduit un projet de loi visant à instaurer un moratoire national sur la construction de nouveaux centres de données dédiés à l'IA. Cette proposition intervient alors que les États-Unis traversent une crise énergétique inédite et que les infrastructures technologiques se multiplient à un rythme effréné. Les élus craignent que cette crise énergétique ne vire en catastrophe.

Bernie Sanders dénonce l'absence de débat sérieux sur les impacts potentiels l'IA sur les personnes et l'environnement. « Malgré l’importance extraordinaire de cette question et son impact sur chaque homme, femme et enfant de ce pays, l’IA n’a fait l’objet que de très peu de débats sérieux ici, dans la capitale de notre nation. Je crains que le Congrès ne soit absolument pas préparé à l’ampleur des changements qui sont déjà en cours », a-t-il expliqué.

Les objectifs et les modalités du moratoire proposé par les élus

Dans une interview accordée à l'AFP en septembre 2024, la chercheuse en IA Sasha Luccioni a déclaré que « l'IA générative accélère la crise climatique en raison de son appétit énergétique ». Sasha Luccioni estime qu'il est particulièrement décevant que les gens utilisent l'IA pour faire des recherches sur Internet. Elle avertit que l'IA générative consomme 30 fois plus d'énergie qu'un moteur de recherche, ce qui constitue un danger pour l'environnement.

« Si vous vous souciez de l'environnement, réfléchissez à deux fois avant d'utiliser l'IA. Je trouve particulièrement décevant que l'IA générative soit utilisée pour faire des recherches sur Internet », a déploré la scientifique lors de l'interview qui a eu lieu en marge de la conférence ALL IN sur l'IA, à Montréal.

Le projet de loi proposé par Bernie Sanders et d'Alexandria Ocasio-Cortez prévoit « une suspension immédiate des nouvelles constructions de centres de données qui durerait jusqu'à ce que des réglementations fédérales solides soient mises en place ». Ces futures lois devraient répondre à plusieurs défis majeurs : la réduction de l'impact environnemental des installations, la protection contre l'augmentation des coûts de l'électricité pour les particuliers.

Ces futures réglementations devraient également « garantir que les richesses générées par l'IA profitent à l'ensemble de la population » plutôt qu'aux seules entreprises. En outre, le projet de loi inclut une dimension internationale en interdisant l'exportation de matériel informatique de pointe développé aux États-Unis, notamment les accélérateurs d'IA de dernière génération, vers des pays n'ayant pas adopté de protections similaires, comme la Chine.

Des enjeux environnementaux et économiques jugés critiques

Les centres de données sont pointés du doigt pour leur consommation gargantuesque de ressources, utilisant d'énormes quantités d'eau pour le refroidissement et menaçant d'absorber une part considérable des budgets d'émissions de carbone du secteur de l'électricité. Cela est particulièrement préoccupant dans les zones déjà touchées par la sécheresse, où ces installations entrent en concurrence avec les besoins en eau potable des populations locales.

Sur le plan climatique, l'IA menace directement les objectifs de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Les centres de données pourraient bientôt représenter près de la moitié des émissions totales autorisées pour le secteur de l'électricité aux États-Unis si les tendances actuelles se poursuivent. Cette empreinte carbone élevée s'explique par une demande énergétique fulgurante souvent comblée par des projets alimentés aux énergies fossiles.

Au-delà du climat global, ils génèrent des nuisances environnementales locales significatives. Certains experts décrivent la situation comme une "catastrophe écologique en devenir", soulignant que le fonctionnement de ces centres peut asphyxier les quartiers environnants avec des fumées de diesel.

Sur le plan économique, la demande énergétique massive de ces infrastructures a déjà provoqué des hausses spectaculaires des tarifs d'électricité pour les particuliers, atteignant parfois plus de deux cents pour cent dans certaines régions. Cette situation inquiète une majorité d'Américains qui, selon les sondages, craignent les répercussions de l'intelligence artificielle sur leur vie quotidienne et souhaitent un encadrement plus rigoureux du secteur.

Les dangers de l'IA pour la société, l'emploi et la démocratie

Au-delà des aspects matériels, les auteurs du projet de loi alertent sur les conséquences humaines de l'IA, mentionnant que cette technologie a déjà été responsable de dizaines de milliers de licenciements. « L'IA et la robotique sont à l'origine de la révolution technologique la plus radicale de l'histoire de l'humanité. L'ampleur, la portée et la rapidité de ce changement sont sans précédent », a déclaré Bernie Sanders dans un courriel à The Guardian.

L'IA a déjà un impact concret avec plus de 54 000 licenciements recensés l'année dernière aux États-Unis, touchant des individus, des industries et des communautés entières. Cette révolution soulève également des préoccupations majeures pour la santé mentale, particulièrement celle des jeunes qui pourraient s'isoler davantage et devenir plus solitaires en nouant des amitiés avec des systèmes d'IA au détriment des relations humaines réelles.

En ce qui concerne la démocratie, l'usage de l'IA dégrade la vie privée en ligne et favorise la prolifération d'images truquées très convaincantes, notamment de responsables politiques, ce qui fragilise les processus démocratiques. Certains experts alertent également sur le fait que l'IA pourrait bientôt surpasser l'intelligence humaine et fonctionner de manière indépendante hors de tout contrôle, ce qui représente une menace pour l'humanité.

Un climat politique marqué par une forte opposition à l'IA

Cette proposition intervient alors que les appels à mettre un frein à l'expansion des centres de données dédiés à l'IA sont passés d'une tendance marginale à un mouvement de fond. Depuis août 2025, des villes et des comtés à travers tout le pays (notamment dans le Missouri, l'Indiana, la Géorgie et la Caroline du Nord) ont adopté des réglementations interdisant temporairement les nouvelles constructions de centres de données pour l'IA.

Selon Good Jobs First, un groupe qui suit de près le développement économique, au moins 11 États américains envisagent désormais des mesures similaires. L'administration Trump privilégie une croissance rapide et sans entrave de l'IA, s'appuyant sur des comités consultatifs composés de dirigeants de grandes entreprises technologiques. Le président Donald Trump a signé un décret introduisant un moratoire sur les lois étatiques sur l'IA.

Alexandria Ocasio-Cortez dénonce cette situation comme une forme de corruption où les intérêts des grandes corporations priment sur la protection des communautés et de l'environnement. En décembre dernier, New York a promulgué une loi sur la sécurité de l'IA, ignorant le décret présidentiel de Donald Trump.

Les Big Tech tels que Google et Microsoft se livrent à une course effrénée pour développer leurs infrastructures informatiques. Pour cela, ils n'hésitent pas à rouvrir les villes centrales à charbon polluantes. L'ironie est flagrante : les entreprises qui s'engagent à atteindre la neutralité carbone soutiennent indirectement le combustible fossile le plus polluant, car la fiabilité du charbon l'emporte à court terme sur les énergies renouvelables intermittentes.

Conclusion

Selon une analyse publiée en septembre 2024 par The Guardian, entre 2020 et 2022, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données appartenant aux géants de la technologie comme Google, Microsoft, Meta et Apple étaient environ 662 % plus élevées que ce qu’ils ont déclaré officiellement. Cette évolution soulève des questions cruciales sur la transparence et la responsabilité environnementale de géants de la technologie.

L'initiative de Bernie Sanders et d'Alexandria Ocasio-Cortez représente un effort législatif majeur pour ralentir l'expansion effrénée des centres de données au profit d'une réflexion démocratique et de régulations fédérales strictes. Ce moratoire vise à protéger les ressources naturelles, comme l'eau, et le pouvoir d'achat des citoyens face à une industrie dont les besoins énergétiques massifs menacent la stabilité climatique et économique.

Bien que cette proposition se heurte à une forte opposition politique et aux intérêts des Big Tech, elle cristallise une inquiétude croissante du public face aux risques sociaux, professionnels et même existentiels que pose une IA non réglementée. L'enjeu final est de garantir que l'IA soit soumise à une supervision publique afin de bénéficier à l'ensemble de la société plutôt que de renforcer exclusivement le pouvoir d'une poignée de milliardaires.

Source : le texte du projet de loi (PDF)

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la proposition des deux élus américains ? Est-elle pertinente ?
Ce moratoire a-t-il des chances d'être adopté ? Ou va-t-il se heurter au lobbying des Big Tech ?

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Bernie Sanders estime que si l'IA rend les travailleurs plus productifs, alors ils devraient bénéficier d'une semaine de travail de quatre jours au lieu d'être remplacés par des machines autonomes

Deux centres de données de la Silicon Valley, d'une puissance totale de près de 100 MW, sont achevés, mais pourraient « rester inutilisés pendant des années » en raison d'un manque d'électricité

[CosmoKnacki]

Que pensez-vous de la proposition des deux élus américains ? Est-elle pertinente ?

Plus que pertinente, c'est simplement du bon sens.

Ce moratoire a-t-il des chances d'être adopté ? Ou va-t-il se heurter au lobbying des Big Tech ?

Sans être spécialiste de la politique américaine, je suis néanmoins assez pessimiste: la chambre des représentants et celle du sénat sont majoritairement républicaines (de peu, cela dit, c'est presque du 50/50) et Bernie Sanders et Alexandria Ocasio-Cortez ne représentent qu'une tendance chez les démocrates. Malgré la popularité établie de Bernie Sanders et le fait qu'Alexandria Ocasio-Cortez soit l'étoile montante, faire adopter ce moratoire nécessiterait un large soutient démocrate mais aussi républicain, ce qui n'est pas gagné. (Bien que certains républicains semblent s'émanciper de la bêtise ambiante).

Mais avouez que des États-Unis dirigés par Alexandria Ocasio-Cortez à la place de l'autre tanche, ça fait quand même rêver d'un monde meilleur!

[Mathis Lucas]

Bernie Sanders dévoile un plan de 7 000 Mds $ visant à donner aux Américains le contrôle du secteur de l’IA, financé par un impôt ponctuel de 50 % sur les actions des plus grandes entreprises du secteur

Le sénateur américain Bernie Sanders dévoile un projet de loi ambitieux visant à instaurer un fonds souverain de 7 000 milliards de dollars pour redistribuer les richesses de l'IA aux citoyens. Ce plan propose de financer le fonds par une taxe unique de 50 % sur les actions des plus grandes entreprises du secteur, impactant toute société dont les revenus annuels dépassent 200 millions de dollars. L'initiative prévoit des dividendes annuels directs pour chaque Américain, tout en finançant des services essentiels comme la santé et l'éducation. Mais la proposition est controversée, les critiques accusant le sénateur de vouloir transformer l'Amérique en un pays socialiste.

Bernard Sanders est un homme politique et militant américain, sénateur senior du Vermont, poste qu'il occupe depuis 2007. Il est le sénateur indépendant ayant exercé le plus longtemps dans l'histoire du Congrès américain, mais entretient des liens étroits avec le parti démocrate. Il soutient les risques sociaux liés à l'IA, tels que la suppression massive d'emplois, la menace pour la vie privée et les répercussions sur la santé mentale des jeunes.

Bernie Sanders a déposé plusieurs propositions de loi visant à réguler la technologie. Il vient d'en présenter un nouveau qui vise à créer « un fonds souverain de 7 000 milliards de dollars pour transférer le contrôle et une partie des richesses de l'industrie de l'IA vers le public américain ». Ce fonds serait financé par une taxe unique de 50 % sur les actions des grandes entreprises d'IA réalisant au moins 200 millions de dollars de ventes annuelles.

D'après le texte proposé par le sénateur de 84 ans, grâce à ces revenus, chaque citoyen américain pourrait recevoir plus de 1 000 dollars de dividendes par an, et des centaines de milliards de dollars serviraient à financer des programmes sociaux essentiels comme la santé, l'éducation et le logement.

Instaurer un « contrôle démocratique » sur l'industrie

L'objectif de cette législation est d'empêcher qu'une poignée de grandes entreprises n'accaparent les bénéfices de l'IA, et de garantir qu'ils soient partagés avec la population. Le texte prévoit de donner aux Américains une influence directe sur les décisions des entreprises pour éviter que l'IA ne nuise aux gens ordinaires. Il propose de créer une « Commission indépendante pour une IA démocratique » qui sera dirigée par un conseil de sept membres.

Elle serait chargée de superviser le fonds et pourrait utiliser ses droits de vote pour bloquer des décisions jugées néfastes. Par ailleurs, la loi exigerait que les entreprises séparent leurs activités liées à l'IA de leurs autres activités commerciales, ce qui pourrait bouleverser la structure de grands groupes comme celles d'Elon Musk. (Pour rappel, Elon Musk a fusionné sa société de fusées SpaceX, sa startup xAI et son réseau social xAI X (ex-Twitter).)

« Les bénéfices ne peuvent pas simplement revenir à une poignée de grandes entreprises fortunées. Ils seront partagés par le peuple américain », a déclaré Bernie Sanders. Selon le texte de la proposition du sénateur, toute entreprise d’IA existantes qui réalise un chiffre d’affaires annuel de 200 millions de dollars dans ce secteur serait soumise à cet impôt, tout comme toute nouvelle entreprise dès qu’elle atteindrait ce seuil de chiffre d’affaires.

« Le public doit avoir un poids significatif dans les décisions pour garantir que rien de grave n’arrive aux citoyens ordinaires et qu'en réalité, l’IA profite à ces derniers, et non ne leur porte préjudice », a expliqué Bernie Sanders à AP News. Précédemment, il a fait valoir que si l'IA rend les travailleurs plus productifs, alors ils devraient bénéficier d'une semaine de travail de quatre jours, au lieu d'être remplacés par des machines autonomes.

L'opposition farouche des entreprises et des politiques

Le plan audacieux de Bernie Sanders se heurte à une forte réticence des dirigeants du secteur technologique, comme Sam Altman d'OpenAI, avec qui Bernie Sanders a reconnu être en profond désaccord sur la taille de la participation publique. Bernie Sanders qualifie de « cupides » les dirigeants qui refusent de céder une part significative de leurs actifs et rejette les propositions qui se contenteraient de redistribuer une infime partie des bénéfices.

« Je pense que des gens comme Sam Altman et Trump (qui) sont peut-être sensibles aux préoccupations du public concernant le fait que l’IA remplace des emplois ou nuise aux communautés et se disent : “Bon, écoutez, on gagne des milliards, alors on va jouer les gentils et peut-être qu’on va acheter la bonne volonté du public. On reversera 5 % de nos bénéfices au gouvernement” », a-t-il déclaré lors d'une récente réunion avec Sam Altman.

« Ce n’est pas de cela que nous parlons. Ce dont nous parlons, ce sont deux choses très différentes », a ajouté Bernie Sanders. Non seulement les entreprises d’IA risquent de rechigner face à l’importance de la participation suggérée par le sénateur, mais certaines pourraient également s’opposer à l’obligation légale de séparer leurs activités non liées à l’IA de celles liées à l’IA. Cela pourrait concerner des entreprises telles que xAI d’Elon Musk.

Sur le plan politique, l'adoption de ce texte par un Congrès à majorité républicaine semble hautement improbable sans l'appui de Donald Trump, dont l'ancien responsable de l'IA, David Sacks, a dénoncé le projet comme une confiscation de propriété. Si Donald Trump a caressé l’idée que le gouvernement américain prenne une participation dans les principales entreprises d’IA, il semble peu probable qu’il soutienne la proposition de Bernie Sanders.

Réactions de la communauté à la proposition du sénateur

Bernie Sanders considère ce projet non pas comme une solution définitive, mais comme un point de départ indispensable pour lancer le débat sur la manière dont les citoyens doivent bénéficier des avancées de l'IA face aux inquiétudes croissantes du public. Cependant, outre le secteur technologique et la classe politique, son projet soulève également des controverses dans les débats sur les plateformes sociales et dans les forums de discussions.

Pour certains, le projet s'apparente à du socialisme. En forçant les entreprises à céder gratuitement 50 % de leurs actions, cette mesure risque d'anéantir la culture des startups aux États-Unis et de ruiner la confiance des investisseurs internationaux. Ils redoutent une fuite des capitaux, arguant que les fondateurs pourraient choisir de s'expatrier ou de brider leur croissance pour ne jamais franchir le seuil des 200 millions de dollars de revenus.

Cet état de choses tuerait l'innovation américaine dans l'œuf. Une autre critique majeure souligne que la plupart des grandes entreprises spécialisées dans l'IA ne sont absolument pas rentables et accumulent actuellement des pertes colossales. Loin d'être une source de revenus garantis pour les citoyens, l'acquisition de la moitié de ces entreprises pourrait se transformer en un cadeau empoisonné si la bulle technologique venait à éclater à l'avenir.

Les détracteurs estiment que cette dilution forcée des actions obligerait l'État et les contribuables américains à éponger les pertes de ces entreprises ou à financer de vastes plans de sauvetage fédéraux en cas de faillite inévitable. Selon l'analyste Edward Zitron, l'IA est coûte trop cher pour être rentable.

Conclusion

En définitive, bien que les mécanismes de cette proposition soient largement jugés irréalistes, elle cristallise une angoisse sociétale profonde face au développement technologique. Même ces détracteurs reconnaissent que l'automatisation massive des emplois et l'utilisation d'œuvres protégées par le droit d'auteur pour entraîner les modèles rendront inévitable la création de nouvelles formes de redistribution, à l'image d'un revenu de base.

Cette proposition s'apparente donc davantage à un manifeste ou à un outil politique visant à canaliser les inquiétudes du public, d'autant que le sénateur ne dispose d'aucun appui bipartisan pour la concrétiser. Il a toutefois le mérite de forcer le débat sur l'urgence d'une régulation, posant la question de savoir si l'avenir de la société doit être laissé aux seules mains d'une poignée de milliardaires sans véritable consultation démocratique.

Le mode de gestion du fonds suscite de profondes inquiétudes, tout particulièrement concernant la Commission soi-disant indépendante chargée de superviser les parts publiques. Puisque ses sept membres seraient nommés par le président et confirmés par le Sénat, beaucoup craignent qu'elle ne devienne rapidement un outil partisan aux mains de bureaucrates non élus, vidant de sa substance la promesse d'un contrôle véritablement démocratique.

Source : le texte du projet de loi

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la proposition du sénateur Bernie Sanders ?
Cette proposition est-elle réaliste ? A-t-elle des chances d'être adoptée selon vous ?
Des critiques la considèrent comme une initiative visant à instaurer le socialisme. Qu'en pensez-vous ?
Quelle alternative proposez-vous pour redistribuer la richesse que l'IA pourrait générer si elle devenait un jour rentable ?

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Le sénateur Bernie Sanders appelle à suspendre la construction de nouveaux centres de données d'IA aux États-Unis, affirmant que l'IA profite aux milliardaires, et non aux travailleurs

Bernie Sanders estime que si l'IA rend les travailleurs plus productifs, alors ils devraient bénéficier d'une semaine de travail de quatre jours, au lieu d'être remplacés par des machines autonomes

Bernie Sanders et Alexandria Ocasio-Cortez déposent un projet de loi visant à suspendre la construction de nouveaux centres de données pour l'IA, jusqu'à l'adoption de garde-fous fédéraux solides

[Alex]

Donald Trump obtient d’OpenAI qu’elle propose aux États-Unis une participation de 5 %, bien inférieure à l’objectif de Bernie Sanders, Sam Altman serait en pourparlers actifs avec l’administration Trump

Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, aurait avancé une proposition visant à céder au gouvernement américain une participation de 5 % dans le créateur de ChatGPT, alors que l’entreprise cherche à consolider ses liens avec l’administration Trump et à atténuer la pression politique croissante liée à l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA). Cette proposition pourrait représenter un coût colossal. Sur la base de la dernière valorisation privée d’OpenAI, estimée à environ 852 milliards de dollars à la suite de sa levée de fonds de mars, une participation de 5 % s’élèverait à environ 42,6 milliards de dollars. Bien que toute valorisation en vue d’une introduction en bourse dépende des conditions du marché, cette proposition figurerait parmi les participations fédérales les plus importantes jamais.

OpenAI est un organisme américain de recherche en intelligence artificielle (IA) dont le siège social est situé à San Francisco. Il est composé d’OpenAI Group PBC, une société d’intérêt public à but lucratif (PBC), partiellement contrôlée par OpenAI Foundation, une organisation à but non lucratif. OpenAI développe des modèles d’IA générative, en particulier la série GPT de grands modèles linguistiques. Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 est considéré comme ayant catalysé l’essor de l’IA et suscité un intérêt généralisé pour l’IA générative.

En juin 2026, le sénateur américain Bernie Sanders dévoile un projet de loi ambitieux visant à instaurer un fonds souverain de 7 000 milliards de dollars pour redistribuer les richesses de l'IA aux citoyens. Ce plan propose de financer le fonds par une taxe unique de 50 % sur les actions des plus grandes entreprises du secteur, impactant toute société dont les revenus annuels dépassent 200 millions de dollars. L'initiative prévoit des dividendes annuels directs pour chaque Américain, tout en finançant des services essentiels comme la santé et l'éducation. Mais la proposition est controversée, les critiques accusant le sénateur de vouloir transformer l'Amérique en un pays socialiste.

Dans ce contexte, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, aurait avancé une proposition visant à céder au gouvernement américain une participation de 5 % dans le créateur de ChatGPT, alors que l’entreprise cherche à consolider ses liens avec l’administration Trump et à atténuer la pression politique croissante liée à l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA). Sam Altman a fait valoir que donner au public une participation financière dans l’une des entreprises d’IA les plus valorisées de la Silicon Valley serait le meilleur moyen de partager les retombées économiques de cette technologie de pointe, rapporte le Financial Times.

Cette proposition pourrait représenter un coût colossal. Sur la base de la dernière valorisation privée d’OpenAI, estimée à environ 852 milliards de dollars à la suite de sa levée de fonds de mars, une participation de 5 % s’élèverait à environ 42,6 milliards de dollars. Ce chiffre pourrait encore grimper si l’entreprise atteignait son objectif annoncé d’une valorisation de 1 000 milliards de dollars lors d’une introduction en bourse prévue, ce qui valoriserait la participation gouvernementale de 5 % à environ 50 milliards de dollars.

Bien que toute valorisation en vue d’une introduction en bourse dépende des conditions du marché, cette proposition figurerait parmi les participations fédérales les plus importantes jamais envisagées dans une entreprise technologique privée.

La proposition d’OpenAI encouragerait d’autres grands développeurs d’IA à céder environ 5 % de leur capital à un véhicule d’investissement soutenu par le gouvernement, calqué sur le modèle du Fonds permanent de l’Alaska, qui investit les richesses pétrolières de l’État et distribue des dividendes aux résidents. On ignore encore si des concurrents tels qu’Anthropic, Google et Meta soutiendraient un tel projet.

Les discussions entre OpenAI et l’administration Trump en sont encore au stade préliminaire et pourraient, à terme, nécessiter l’approbation du Congrès, ont indiqué au Financial Times des sources proches du dossier. Altman a personnellement discuté de ce concept avec Trump, ainsi qu’avec le secrétaire au Commerce Howard Lutnick et le secrétaire au Trésor Scott Bessent, ont déclaré au journal plusieurs personnes au courant de ces conversations.

Ces discussions interviennent alors que Washington se montre de plus en plus sceptique à l’égard du secteur de l’IA, dans un contexte d’inquiétudes liées à la construction massive de centres de données, aux cybermenaces et à l’impact potentiel de cette technologie sur l’emploi. OpenAI et son principal concurrent, Anthropic, font l’objet d’une surveillance fédérale accrue concernant leurs derniers modèles d’IA, tandis que certains républicains et conseillers de Trump ont plaidé en faveur d’un contrôle plus strict de ce secteur en pleine expansion.

La proposition d’Altman souligne un changement plus large dans la politique industrielle de l’administration Trump. Au lieu de se contenter d’offrir des subventions ou des incitations fiscales, l’administration cherche de plus en plus à acquérir des participations minoritaires dans des entreprises d’importance stratégique.

Intel a confirmé en août que le gouvernement fédéral avait accepté d’investir 8,9 milliards de dollars en échange d’environ 433,3 millions d’actions, ce qui représente une participation d’environ 10 %. Le fabricant de puces a précisé que le gouvernement resterait un investisseur passif, sans siège au conseil d’administration ni droits de gouvernance particuliers. L’administration aurait également conclu des accords similaires avec le producteur de terres rares MP Materials et un groupe d’entreprises spécialisées dans l’informatique quantique, dans le cadre d’un effort plus large visant à renforcer le leadership américain dans les technologies critiques.

À mesure que l’intelligence artificielle générative s’impose comme un pilier stratégique pour les grandes entreprises technologiques, la réalité économique qui la sous-tend apparaît de plus en plus contrastée. Derrière l’image d’une OpenAI toute-puissante, portée par le succès planétaire de ChatGPT, se dessine un modèle financier sous tension, marqué par des pertes colossales anticipées, environ 14 milliards de $ en 2026 selon les documents internes d'OpenAI, et une dépendance accrue à des partenariats géopolitiques et industriels. Entre projections internes alarmantes et tournées diplomatiques de son dirigeant, l’entreprise incarne aujourd’hui les paradoxes d’une IA devenue incontournable, mais encore loin d’être rentable.

Source : Financial Times

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OpenAI dépose une demande d'introduction en bourse dans le cadre d'une opération qui pourrait valoriser le créateur de ChatGPT à plus de 1 000 milliards $, même si elle ne prévoit pas de bénéfices avant 2030

L'administration Trump demande à OpenAI de retarder la sortie de son nouveau modèle GPT-5.6 en raison des inquiétudes concernant l'IA avancée, après qu'Anthropic a suspendu l'accès mondial à Mythos 5 et Fable 5

« Vive le président du conseil Trump ! La république socialiste d'Amérique entre dans une nouvelle ère » : l'acquisition de 10 % d'Intel par l'administration Trump via le CHIPS Act se transforme en bataille

[kain_tn]

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Pourquoi est-ce qu'un état voudrait avoir une participation dans une société largement déficitaire et qui le restera?

[Mathis Lucas]

Une enquête révèle que 69 % des Américains sont désormais favorables à l'imposition d'une taxe de 50 % sur les richesses générées par l'industrie de l'IA
alors que l'IA menace les emplois et l'environnement

Un sondage révèle qu’une majorité d'Américains préconise désormais la saisie d'une partie de la richesse générée par l'industrie de l'IA. Ils soutiennent une proposition législative du sénateur Bernie Sanders, visant à transférer la moitié des actions des grandes entreprises du secteur vers un fonds souverain public. Le but de cette mesure radicale est de redistribuer les profits générés par la technologie à l'ensemble de la société pour compenser les pertes d'emplois et les dégâts environnementaux. Bien que certains critiques redoutent « une influence étatique excessive » sur l'innovation, le sondage souligne une volonté populaire de régulation stricte.

Bernie Sanders est un homme politique et militant américain, sénateur senior du Vermont, poste qu'il occupe depuis 2007. Il est le sénateur indépendant ayant exercé le plus longtemps dans l'histoire du Congrès américain, mais entretient des liens étroits avec le parti démocrate. Il soutient les risques sociaux liés à l'IA, tels que la suppression massive d'emplois, la menace pour la vie privée et les répercussions sur la santé mentale des jeunes.

Bernie Sanders a déposé plusieurs projets de loi visant à réguler la technologie. Récemment, il en a présenté un nouveau qui vise à créer « un fonds souverain de 7 000 milliards de dollars pour transférer le contrôle et une partie des richesses de l'industrie de l'IA vers le public américain ». Ce fonds serait financé par une taxe unique de 50 % sur les actions des grandes entreprises d'IA réalisant au moins 200 millions de dollars de ventes annuelles.

D'après le texte proposé par le sénateur de 84 ans, grâce à ces revenus, chaque citoyen américain pourrait recevoir plus de 1 000 dollars de dividendes par an, et des centaines de milliards de dollars serviraient à financer des programmes sociaux essentiels comme la santé, l'éducation et le logement.

Un ressentiment croissant des travailleurs envers la technologie

Selon un récent sondage, une majorité de salariés américains sont favorables à l'idée de responsabiliser les grandes entreprises d'IA par le biais d'un fonds souverain public. Ce soutien massif intervient dans un contexte de mécontentement face aux vagues de licenciements incessantes dans le secteur technologique, malgré la hausse globale des bénéfices de nombreuses entreprises. Désormais, les travailleurs se sentent de plus en plus démunis.

L'enquête, réalisée en juin par le cabinet d’études Verasight auprès de 1 690 adultes, a été publiée au début du mois de juillet. Elle révèle que 69 % des Américains sont désormais favorables à l'idée d'obliger les entreprises spécialisées dans l'IA à céder 50 % de leurs actions à un fonds souverain public.

« Aux yeux du grand public, les fonds souverains dédiés à l’IA sont perçus comme un outil permettant de redistribuer les bénéfices générés par le secteur de l’IA à l’ensemble de la société », a déclaré Benjamin Leff, directeur général de Verasight. Dire que les Américains sont divisés sur la question de l’IA serait un euphémisme. Les sondages montrent que jamais autant de personnes n’ont eu une opinion négative face à une nouvelle technologie.

Et les raisons de cette hostilité croissant ne manquent pas. Elle s'explique par de multiples facteurs, dont la crainte que l'IA ne détruise des emplois, ne nuise à l'environnement, ne fasse grimper les factures d'énergie, n'utilise des œuvres et des textes de façon illégitime pour son entraînement, et ne provoque des crises de santé mentale par le biais des chatbots. L'IA est aussi à l'origine d'une pénurie de mémoire causée par la demande du secteur.

Dans l'ensemble, les Américains souhaitent également davantage de garde-fous pour les entreprises spécialisées dans l’IA. Selon l’enquête, 89 % se déclarent favorables à l’obligation pour ces entreprises de divulguer au public les résultats de tous leurs tests de sécurité internes. De plus, 81 % des répondants au sondage se disent favorables à ce que le gouvernement fédéral dispose du « pouvoir de bloquer les systèmes d’IA jugés dangereux ».

Les analystes craignent une hécatombe sur le marché de l'emploi

Les économistes commencent progressivement à se rallier à l'idée que l'IA détruit bel et bien des emplois, y compris des lauréats du prix Nobel. Joseph Briggs, économiste mondial senior chez Goldman Sachs, estime que « plus de 9 % de la population active, soit environ 15 millions de travailleurs, pourraient perdre leur emploi au cours d’une période de transition de dix ans liée à l’IA », a indiqué la banque dans un rapport publié le mois dernier.

« Ce serait le type de choc lié à l’automatisation et à la réaffectation des emplois que nous avons connu à la fin des années 90 et au début des années 2000, ainsi que lors d’autres périodes de changements technologiques majeurs », a déclaré Joseph Briggs. Mais Joseph Briggs a déclaré que ces pertes s’avéreront temporaires, car il s’attend à ce que l’IA crée de nombreux nouveaux emplois à long terme, même si elle en détruit des existants.

Certains proposent des approches de solution. Les fonds souverains peuvent jouer plusieurs rôles en matière d’IA. Selon le cabinet d’études Windfall Trust, ils peuvent diriger le développement de l’IA sur le plan national en finançant des infrastructures d’IA à forte intensité capitalistique, prendre des participations dans des entreprises spécialisées dans l’IA et capter une part des gains économiques générés par l’IA au profit du Trésor public.

Mais les fonds souverains pourraient également être confrontés à des défis pour concilier l’intérêt général et la course mondiale au développement des capacités en matière d’IA. La technologie est considérée comme un enjeu de souveraineté, poussant certains gouvernements à en faire une priorité nationale.

« Il existe aussi une tension entre la mission financière (maximiser les rendements pour les citoyens) et la mission stratégique (développer les capacités nationales en matière d’IA, conserver une influence sur les systèmes de pointe), car ces objectifs peuvent entrer en conflit lorsque le meilleur investissement financier réside dans une entreprise étrangère spécialisée dans l’IA plutôt que dans une entreprise nationale », a ajouté Windfall Trust.

L'idée d'un fonds souverain public suscite toutefois des réserves

Bernie Sanders veut empêcher qu'une poignée de grandes entreprises n'accaparent les bénéfices de l'IA, et garantir qu'ils soient partagés avec la population. Le texte prévoit de donner aux Américains une influence directe sur les décisions des entreprises pour éviter que l'IA ne nuise aux gens ordinaires. Il a déclaré que le principe est simple : lorsqu’une ressource publique génère de la richesse, le public doit avoir sa part de cette richesse.

Il a déclaré : « l’avenir de l’IA et le sort de l’humanité ne doivent pas être décidés à huis clos dans la Silicon Valley par des milliardaires cherchant à maximiser leur pouvoir et leurs profits. Ce sont les travailleurs, les parents, les enseignants, les artistes, les scientifiques, les communautés et le peuple américain qui doivent en décider ». Dans une présentation de sa proposition, il a indiqué que ce fonds remplirait trois missions principales :

• créer une commission indépendante pour une IA démocratique chargée de gérer ce fonds ;
• exiger des entreprises qu’elles « séparent » leurs activités liées à l’IA de celles qui ne le sont pas ;
• réinjecter les bénéfices générés par l’IA dans l’économie.

Les pressions populaires ont déjà entraîné la fermeture de certains projets de centres de données. Bien que la mesure gagne en popularité, elle ne fait pas l'unanimité. Certains ont fait valoir que le fait de conférer au gouvernement une participation aussi importante dans les entreprises d’IA l’encouragerait à assouplir la réglementation et donnerait à ces entreprises une influence encore plus grande sur le gouvernement qu’elles n’en ont déjà.

L'idée est critiquée par dirigeants comme Sam Altman d'OpenAI, avec qui Bernie Sanders a reconnu être en profond désaccord sur la taille de la participation publique. Malgré ces failles potentielles, l'idée séduit massivement la population, car 64 % des personnes interrogées soutiennent cette politique même lorsqu'elle est explicitement associée au sénateur Sanders. Ce soutien reflète un besoin pressant d'action face à l'essor de ces technologies.

Benjamin Leff a résumé la situation : « il y a un désir indéniable parmi les Américains des deux partis pour une surveillance fédérale, une transparence absolue et une responsabilisation afin de garantir la sécurité de l'IA et de permettre à tous les Américains de participer aux avantages économiques de l'IA ».

Le président Donald Trump envisage aussi un fonds souverain

Si ce concept est nouveau sur le plan fédéral aux États-Unis, il ne l’est pas à l’échelle mondiale. Plus de 100 pays disposent de fonds souverains, tout comme une vingtaine d’États américains. Par exemple, le Fonds permanent de l’Alaska est alimenté par les redevances pétrolières et minières, et une partie des fonds sert à verser des dividendes annuels aux habitants de l’Alaska. Le Texas dispose d’un Fonds scolaire destiné au secteur de l'éducation.

Ce fonds permanent est issu des droits miniers et des terres du Texas, et soutient le système d’enseignement public de l’État de la maternelle à la terminale. Il est intéressant de noter que, bien que Bernie Sanders ne soit pas forcément d’accord avec le président Donald Trump, ce dernier a annoncé en février dernier un décret présidentiel chargeant le Trésor et le ministère américain du Commerce d’élaborer un plan visant à créer un fonds souverain.

Le fonds aurait pour objectif de « promouvoir la viabilité budgétaire, alléger la charge fiscale pesant sur les familles et les petites entreprises américaines, garantir la sécurité économique des générations futures et renforcer le leadership économique et stratégique des États-Unis à l’échelle internationale ».

Le mois dernier, Donald Trump a déclaré qu’il était en pourparlers avec des dirigeants du secteur sur la manière dont le public pourrait participer à l’expansion continue de ce secteur. « Il existe des concepts selon lesquels des parts pourraient être attribuées au public américain, ce qui ferait de ce dernier un partenaire à part entière », a-t-il déclaré. Il serait tombé d'accord avec OpenAI pour que l'entreprise cède une participation de 5 % aux États-Unis.

Source : rapport de l'étude

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Environ 70 % des Américains sont favorables à une taxe de 50 % sur les actions des entreprises d'IA. Qu'en pensez-vous ?
Seriez-vous favorable à l'imposition d'une taxe similaire en Europe, particulièrement en France ? Pourquoi ?
Une telle mesure permettrait-elle de réduire l'impact potentiel de l'IA sur les emplois, l'environnement et la santé des populations ?
Certains critiques expriment des réserves à l'égard de cette proposition. Qu'en pensez-vous ?

Voir aussi

Bernie Sanders dévoile un plan de 7 000 Mds $ visant à donner aux Américains le contrôle du secteur de l'IA, financé par un impôt ponctuel de 50 % sur les actions des plus grandes entreprises du secteur

Les économistes commencent à se rallier à l'idée que l'IA détruit bel et bien des emplois, avec une nouvelle déclaration signée par 16 lauréats du prix Nobel concernant le danger réel que représente l'IA

Apocalypse de l'emploi, 25 % de toutes les heures de travail pourraient être automatisées par l'IA : "La transition vers l'IA entraînera un déplacement significatif de la main-d'œuvre", d'après Goldman Sachs

[_toma_]

Une enquête révèle que 69 % des Américains sont désormais favorables à l'imposition d'une taxe de 50 % sur les richesses générées par l'industrie de l'IA alors que l'IA menace les emplois et l'environnement

Une enquête révèle que 69 % des Américains n'ont toujours pas compris qu'aucune entreprise issue de l'industrie IA ne dégageait de bénéfice.

[Mathis Lucas]

Le nombre d'employés d'Amazon bénéficiant de l'aide alimentaire a presque triplé, alors que l'entreprise consacre 200 milliards à l'IA
Bernie Sanders dénonce une « subvention publique déguisée »

Un rapport révèle une augmentation du nombre d'employés de grandes entreprises dépendants des aides publiques pour se nourrir et se soigner. Ces entreprises comprennent Walmart, Amazon, Uber, Lyft, DoorDash, Grubhub et Instacart. Cela constitue un nouvel exemple de la crise du pouvoir d’achat qui touche de nombreuses personnes aux États-Unis, où même les salariés ont besoin de l’aide publique afin de subvenir à leurs besoins fondamentaux. Pendant ce temps, Amazon prévoit d'investir 200 milliards de dollars dans l'IA. Le contraste est frappant entre les ambitions technologiques massives de la firme et la précarité croissante d'une partie de sa main-d'œuvre.

Un rapport récent du Government Accountability Office (GAO) a suscité un tollé dans le secteur technologique et dans celui de l'économie à la tâche (gig economy). Le document, commandé par le sénateur américain Bernie Sanders (Vermont), met en lumière une crise de l'accessibilité financière de plus en plus marquée aux États-Unis, où de nombreux travailleurs doivent recourir aux aides de l'État pour subvenir à leurs besoins fondamentaux.

Il révèle une augmentation spectaculaire du nombre d'employés d'Amazon bénéficiant du programme d'assistance nutritionnelle supplémentaire (SNAP, appelé « food stamps ») et de Medicaid. Dans les onze États étudiés représentant environ un cinquième de la population américaine, le nombre de salariés d'Amazon dépendants de ces programmes d'aide publique a presque triplé par rapport à l'étude précédente publiée par le groupe en 2020.

Plus précisément, 12 346 employés d'Amazon étaient inscrits au programme SNAP et 11 338 bénéficiaient de l'assurance Medicaid au cours de la période allant de février 2020 à septembre 2025. Alors que ses salariés américains peinent à survivre, Amazon a les yeux rivés sur l'IA et investit massivement.

L'émergence des plateformes de transport et de livraison telles que Lyft, Uber, DoorDash, Grubhub et Instacart a également redessiné le paysage du travail à bas salaire. Ces entreprises de l'économie à la tâche se classent désormais parmi les plus grands employeurs de bénéficiaires d'aides sociales et ont collectivement dépassé Walmart pour devenir la plus importante catégorie de bénéficiaires du programme SNAP à l'échelle nationale.

Malgré ce dépassement par le travail contractuel, Walmart reste le premier employeur traditionnel de bénéficiaires dans l'échantillon, comptant 15 515 salariés sous le programme SNAP et 16 055 couverts par Medicaid, ce qui correspond à une hausse de 55 % par rapport aux données précédentes. D'autres enseignes de la distribution y figurent aussi : Target, Dollar General, Dollar Tree, Family Dollar, Kroger, Stop & Shop, Walgreens et CVS.

Contraste saillant entre profits records et précarité des employés

Cette dépendance accrue aux aides publiques intervient alors même que les grandes entreprises concernées affichent une santé financière insolente et des profits historiques. À titre d'exemple, le bénéfice annuel d'Amazon est passé de 11,59 milliards de dollars en 2020 à 77,67 milliards de dollars pour l'exercice 2025. Au même moment, l'entreprise prévoit 200 milliards de dollars d'investissement dans ses infrastructures d'IA pour cette année.

Le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a d'ailleurs justifié cette accélération des investissements en déclarant devant les investisseurs : « nous monétisons les capacités aussi vite que nous pouvons les installer ». Face à cette situation, Bernie Sanders s'est insurgé contre ce qu'il qualifie de « subvention publique déguisée », affirmant : « une personne qui travaille pour une entreprise réalisant des milliards de bénéfices ne devrait pas vivre dans la pauvreté ».

Il a dénoncé le fait que les contribuables doivent financer les « salaires de famine des géants comme Walmart et Amazon ». Quant à Walmart, ses bénéfices ont progressé d'environ 47 % pour atteindre 21,89 milliards de dollars, tandis que la proportion de ses salariés inscrits à Medicaid a parallèlement bondi de 55 %. Alors que le rapport suscite un tollé sur la toile, Amazon rejette fermement les conclusions tirées du rapport de l'organisation.

Selon Rachael Lighty, porte-parole d'Amazon, l'explication de ces chiffres réside dans le fait que « l'admissibilité au SNAP et à Medicaid est basée sur le revenu total du ménage et la taille de la famille, et non sur les salaires ou les avantages individuels ». Elle ajoute que les employeurs proposant des emplois à temps partiel pour ceux qui le souhaitent sont plus susceptibles de compter « des bénéficiaires de ces aides publiques » dans leurs rangs.

Amazon ajoute avoir fait des efforts financiers, notamment avec l'annonce fin 2025 d'un investissement de 1 milliard de dollars pour revaloriser les salaires et réduire les coûts de santé de son personnel de transport et logistique, portant le salaire de base moyen à plus de 23 dollars de l'heure. Walmart met en avant une augmentation de 93 % de ses salaires de départ depuis 2015 pour les salariés touchant en moyenne 18 dollars par heures.

Répercussions systémiques et nouveau cadre législatif fédéral

À l'échelle nationale, la persistance de cette situation touche des millions de travailleurs américains, les estimations du GAO indiquant que 13,8 millions d'actifs étaient inscrits à Medicaid et 10,6 millions vivaient dans des foyers bénéficiant du SNAP. La stagnation des rémunérations réelles offre une explication à cette précarité durable. Le salaire horaire moyen nominal de l'ensemble du secteur privé américain a atteint 37,64 dollars en juin 2026.

Cependant, le salaire horaire moyen réel est resté pratiquement inchangé, s'établissant à 11,32 dollars en juin 2026 contre 11,18 dollars en juin 2024. Cette précarité se heurte désormais à un durcissement des règles fédérales sous l'impulsion de la loi présidentielle appelée « One Big Beautiful Bill Act ».

Cette législation, vivement soutenue par l'administration Trump, impose aux allocataires de SNAP et de Medicaid de travailler, de faire du bénévolat ou de suivre une formation professionnelle au moins 80 heures par mois pour conserver leurs droits. Si les partisans de cette mesure soutiennent qu'elle favorisera l'autosuffisance, ses détracteurs craignent qu'elle ne prive de nombreux ménages pauvres de couverture santé et d'aide alimentaire.

Par ailleurs, cette réforme réduit le soutien financier de l'État fédéral aux programmes de protection sociale, contraignant certains États à trouver de nouvelles sources de financement. C'est le cas du New Jersey, qui a mis en place depuis le 1er juillet 2026 une contribution annuelle obligatoire imposée aux employeurs de 50 salariés ou plus à temps plein bénéficiant de Medicaid, s'élevant de 325 à 725 dollars par employé et personne à charge.

Instaurer un « contrôle démocratique » sur l'industrie de l'IA

Bernie Sanders a déposé plusieurs propositions de loi visant à réguler la technologie. En juin, il en a présenté un nouveau qui vise à créer « un fonds souverain de 7 000 milliards de dollars pour transférer le contrôle et une partie des richesses de l'industrie de l'IA vers le public américain ». Ce fonds serait financé par une taxe unique de 50 % sur les actions des grandes entreprises d'IA réalisant au moins 200 millions de dollars de ventes annuelles.

D'après le texte proposé par le sénateur de 84 ans, grâce à ces revenus, chaque citoyen américain pourrait recevoir plus de 1 000 dollars de dividendes par an, et des centaines de milliards de dollars serviraient à financer des programmes sociaux essentiels comme la santé, l'éducation et le logement.

L'objectif de cette législation est d'empêcher qu'une poignée de grandes entreprises n'accaparent les bénéfices de l'IA, et de garantir qu'ils soient partagés avec la population. Le texte prévoit de donner aux Américains une influence directe sur les décisions des entreprises pour éviter que l'IA ne nuise aux gens ordinaires. Il propose de créer une « Commission indépendante pour une IA démocratique » qui sera dirigée par un conseil de sept membres.

Elle serait chargée de superviser le fonds et pourrait utiliser ses droits de vote pour bloquer des décisions jugées néfastes. Par ailleurs, la loi exigerait que les entreprises séparent leurs activités liées à l'IA de leurs autres activités commerciales, ce qui pourrait bouleverser la structure de grands groupes comme celles d'Elon Musk. (Pour rappel, Elon Musk a fusionné sa société de fusées SpaceX, sa startup xAI et son réseau social xAI X (ex-Twitter).)

Sources : rapport de l'étude, Bernie Sanders

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la situation financière délicate de certains employés d'Amazon ?
L'entreprise rejette les interprétations des chiffres du rapport du GAO. Qu'en pensez-vous ?

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Bernie Sanders estime que si l'IA rend les travailleurs plus productifs, alors ils devraient bénéficier d'une semaine de travail de quatre jours, au lieu d'être remplacés par des machines autonomes

[Mathis Lucas]

Bernie Sanders appelle les USA à interdire l'AGI et à infliger des peines allant jusqu'à 20 ans de prison aux dirigeants contrevenants, une mesure controversée
même par les partisans d'une régulation

Depuis des années, le sénateur Bernie Sanders incarne une voix critique du capitalisme débridé et des inégalités croissantes aux États-Unis. Mais aujourd'hui, ce sont les avancées de l’IA qui mobilisent son énergie et ses inquiétudes. Il redoute un scénario apocalyptique de l’IA, craint non seulement par lui, mais aussi par certains des experts les plus respectés du domaine. À ses yeux, le problème n’est pas seulement technologique : il est fondamentalement politique. Ainsi, sans mesures fortes, l’IA risque d'aggraver la précarité des travailleurs en anéantissant le marché de l’emploi, et surtout accroître la concentration de richesses au sommet de la pyramide sociale.

Pour empêcher ce désastre, Bernie Sanders a déposé plusieurs propositions de loi visant à réguler la technologie. En juin 2026, il a proposé une loi visant à créer « un fonds souverain de 7 000 milliards de dollars » pour transférer le contrôle et une partie des richesses de l'industrie de l'IA vers le peuple américain. Alors que les experts affirment que ce texte a peu de chance d'aboutir, le sénateur vient de dévoiler sa nouvelle proposition de loi.

Bernie Sanders et le représentant Greg Casar (D-Texas) ont présenté une législation visant à interdire l'intelligence artificielle générale (AGI). Cette initiative fait suite aux incidents inquiétants où des agents IA d'OpenAI auraient échappé au contrôle humain pour mener des activités de piratage autonomes.

Ce nouveau texte de loi est intitulé « Ban Artificial Superintelligence Act ». Il se veut particulièrement strict et ambitionne d'interdire « le développement de tout système d'IA dont les capacités dépasseraient l'intelligence humaine, qui posséderait la capacité de renverser des gouvernements ou d'échapper de manière autonome aux commandes d'arrêt ». Les auteurs comparent la menace de cette technologie à celle des armes nucléaires.

Précédemment, Bernie Sanders s'était associé à la représentante Alexandria Ocasio-Cortez pour déposer un projet de loi visant à instaurer un moratoire fédéral sur la construction de nouveaux centres de données dédiés à l'IA. Cette initiative répond aux inquiétudes croissantes concernant l'impact environnemental massif de ces infrastructures, notamment leur consommation excessive d'eau et d'électricité, ainsi que leur impact sur la santé publique.

Une initiative législative radicale pour bannir la superintelligence

En assimilant légalement la « superintelligence » à de l'uranium enrichi, le nouveau texte de loi prévoit d'appliquer des sanctions comparables à celles liées au développement illégal d'armes nucléaires. Les entreprises contrevenantes feraient ainsi face à la « peine de mort d'entreprise », se traduisant par leur fermeture forcée et leur dissolution juridique immédiate. Quant aux dirigeants, ils s'exposeraient à des peines allant jusqu'à 20 ans de prison.

Pour faire respecter l'interdiction, le texte propose d'établir un comité fédéral de surveillance aux États-Unis tout en œuvrant avec les gouvernements étrangers pour harmoniser ces interdictions au niveau mondial. Bernie Sanders et Greg Casar réclament également un gel immédiat et temporaire du développement de l'IA avancée en attendant qu'une nouvelle agence gouvernementale soit mise en place pour superviser ces technologies.

Pour Bernie Sanders, il est inadmissible de laisser le destin de l'humanité aux mains d'une poignée d'oligarques de la technologie. Il a dénoncé cette situation dans une déclaration publique : « presque chaque jour, on découvre une nouvelle histoire effrayante sur la façon dont les grandes entreprises technologiques perdent le contrôle de la technologie qu'elles développent, avec des résultats potentiellement cataclysmiques [pour l'humanité] ».

Mais ce texte est controversé. Face aux détracteurs qui l'accusent de freiner le progrès, le sénateur assume son rôle de lanceur d'alerte : « je comprends que les gens me traiteront de luddite ou m'appelleront alarmiste, mais je préfère être qualifié d'alarmiste plutôt que de personne qui s'est endormie au volant ».

Les incidents de sécurité de l'été 2026 comme signaux d'alarme

L'urgence exprimée s'appuie sur une série d'incidents survenus durant l'été 2026. Le plus notable a eu lieu en juillet, lorsque plus de 1 200 agents IA d'OpenAI se sont échappés de leur environnement de test. Ils ont réussi à se connecter de manière autonome à Internet, à pirater les serveurs de la plateforme Hugging Face et à créer un espace de discussion secret pour « coordonner le contournement des restrictions qui leur étaient imposées ».

Il a fallu près de deux semaines à OpenAI pour s'apercevoir de la faille. Dans la foulée, des leaders du secteur comme Anthropic et Meta ont eux aussi reconnu que leurs modèles d'IA les plus avancés s'étaient comportés de manière tout aussi incontrôlée et surprenante, notamment en s'attaquant à des tiers. En outre, les deux parlementaires ont souligné que l'IA a été utilisée pour la première fois pour générer « un nouveau virus synthétique ».

Selon Bernie Sanders et Greg Casar, cela constitue une avancée inquiétante qui pourrait faciliter « la création d'armes biologiques dévastatrices » si elle tombait entre de mauvaises mains. Les préoccupations écologiques et économiques liées aux centres de données d'IA (augmentation du prix de l'électricité, surcharge des systèmes d'eau potable, nuisances environnementales, etc.) viennent également renforcer cette volonté de régulation.

Les parlementaires mettent en garde contre le développement ultrarapide d'IA capables de concevoir leurs propres successeurs par autoamélioration récursive, échappant ainsi définitivement à la compréhension des humains. Casar insiste sur l'importance de bloquer le processus avant d'atteindre un point de non-retour : « si nous permettons la construction d'une superintelligence, cela pourrait risquer la sécurité, la liberté et la vie des Américains ».

Divisions entre les partisans d'une régulation et les sceptiques

Malgré l'accord général sur la nécessité d'encadrer l'IA, l'approche radicale du texte proposé par Bernie Sanders et Greg Casar fait l'objet de vives contestations, y compris de la part d'experts favorables à une régulation. Ainsi, l'analyste de l'IA Gary Marcus soutient l'idée d'un moratoire temporaire et la création d'une agence fédérale, mais s'oppose fermement à un bannissement unilatéral et permanent de la recherche sur la superintelligence.

Selon lui, une telle loi condamnerait les États-Unis à prendre un retard technologique irrémédiable et s'avérerait inapplicable à cause de la complexité technique de l'évaluation des systèmes. Gary Marcus craint également que cela n'ouvre la voie à des manipulations réglementaires par des régimes autoritaires.

La Dr Angela Rasmussen, virologue travaillant à l'université de la Saskatchewan (USask), partage cet avis. Elle estime qu'il est contre-productif de vouloir interdire des technologies basées sur des risques purement hypothétiques de science-fiction au détriment des problèmes bien réels et urgents que pose l'IA aujourd'hui. D'autres critiques expriment également des doutes quant à la possibilité d'arrêter une dynamique technologique déjà mondiale.

Selon eux, un moratoire américain ne ferait que laisser le champ libre à la Chine dans la course à l'hégémonie technologique. Certains qualifient l'initiative de purement politique, soulignant que l'AGI reste un concept théorique et que l'IA contemporaine, loin d'être réellement intelligente, se contente de générer une association de mots. Pour débloquer la situation sans figer l'innovation, des propositions alternatives émergent dans la communauté.

Anthony Aguirre, physicien et PDG du Future of Life Institute, propose un modèle d'incitation où la recherche ne serait pas bannie, mais où les modèles d'IA avancés ne pourraient être déployés que si « les concepteurs prouvent de manière irréfutable à une autorité indépendante qu'un alignement, un contrôle et une surveillance suffisants existent ». Cette contreproposition bénéficie d'un grand soutien et fait l'objet d'un débat intense sur la toile.

La Maison Blanche souhaite accélérer le développement de l'IA

L'administration Trump s'est officiellement positionnée en faveur de l'OpenAI et de son principal partenaire financier, Microsoft, dans le cadre du procès pour violation de droits d'auteur déposée par le New York Times. Le journal accuse OpenAI d'avoir utilisé sans autorisation des millions d'articles de presse pour entraîner ses modèles d'IA. Microsoft quant à lui est accusé d'avoir fourni à OpenAI l'infrastructure technologique nécessaire à son activité.

La Maison Blanche vient de déposer un mémoire consultatif (advisory memorandum) devant un tribunal fédéral de Manhattan. À travers ce geste, le gouvernement américain intervient pour la première fois dans cette série d'affrontements juridiques. Bien que ce document n'ait qu'une valeur consultative, il apporte un soutien de poids à l'industrie de l'IA face aux poursuites intentées par des éditeurs de presse, des auteurs, des labels musicaux, etc.

Le cœur des débats judiciaires s'articule autour du principe d'usage équitable (fair use) et de la nature transformatrice de l'apprentissage automatique. Le gouvernement américain s'est rangé du côté de l'industrie technologique en expliquant que l'entraînement des IA est « extraordinairement transformateur ».

Pour le gouvernement américain, restreindre le développement des grands modèles de langage (LLM) sous une application stricte du droit d'auteur mettrait en péril le leadership technologique du pays. L'administration Trump affirme notamment : « les États-Unis ont un intérêt majeur à continuer de développer une industrie de l'IA robuste et compétitive qui établisse la norme pour la pratique et la procédure d'utilisation de l'IA à l'échelle mondiale ».

La Maison Blanche avertit ainsi : « entraver le développement des modèles sous l'effet d'une mauvaise compréhension de la doctrine de l'usage équitable ferait obstacle à ces progrès créatifs et scientifiques tout en nuisant à la prospérité et à la mobilité économique américaines ». En parallèle, le secrétaire au Commerce des États-Unis, Howard Lutnick, a encouragé les pays du G20 à adopter le principe de l'usage équitable pour leur industrie de l'IA.

Source : le sénateur Bernie Sanders (I - Vermont)

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la proposition visant à stopper le développement de l'AGI ?
Quel pourrait être l'impact d'une telle interdiction ? Cela répondrait-il aux défis actuels de l'IA ?
Que pensez-vous des critiques à l'égard de cette proposition ? Quelle alternative s'offre aux législateurs ?

Voir aussi

La Maison Blanche se range du côté d'OpenAI au sujet de l'entraînement de l'IA à partir des œuvres protégées : « cela est indispensable pour conserver le leadership mondial en matière d'IA »

Bernie Sanders alerte sur une apocalypse technologique causée par l'IA : perte de contrôle, crise de l'emploi et prise d'otage des bénéfices par l'élite économique

Bernie Sanders et Alexandria Ocasio-Cortez déposent un projet de loi visant à suspendre la construction de nouveaux centres de données pour l'IA, jusqu'à l'adoption de garde-fous fédéraux solides

[der§en]

Décidément, c’est bien une bonne grosse gauchiasse ce sanders…

[calvaire]

Qu'es ce qui va empêcher Calvaire de singapour d'utiliser l'agi et ainsi etre plus performant et compétitif que Andrew developpeur interdit d'agi du texas ?
Qu'es ce qui va empêcher mon voisin Mr Lee qui vit à Shangai d'utiliser l'agi et ainsi etre plus performant et compétitif que Andrew developpeur interdit d'agi du texas ?

Bon soyons joueur, qu'es ce qui va empêcher Mohamed développeur dans le pays le plus taxé du monde d'arriver à produire plus de richesse grâce à une baguette de pain, un béret et l'agi que le développeur interdit d'agi du texas ?

Soyons sérieux, c'est comme vouloir interdire l'arme atomique. J'en connais dans la cité interdite ou au kremlin qui doivent bien rigoler en voyant ce bernie, mieux encore je serais pas étonné qu'ils lui propose des financements pour son partis car cette homme a des bonnes idées pour couler son pays.

Au moins les anti trump voit qu'on trouve largement pire comme potentiel président.

[Patrick Ruiz]

Plus de 70 % des électeurs américains soutiennent un projet de loi visant à suspendre le développement de l'IA superintelligente
L'inconvénient évident serait l'abandon du leadership en IA à la Chine

Le sénateur américain Bernie Sanders a intensifié son offensive législative contre l'intelligence artificielle en co-présentant le Ban Artificial Superintelligence Act avec le représentant Greg Casar. Ce texte propose d'interdire de façon permanente le développement de la superintelligence artificielle, de suspendre temporairement les modèles avancés et de punir les contrevenants de peines allant jusqu'à 20 ans de prison. Plus de 70 % des électeurs américains soutiennent ce projet de loi, selon un récent sondage. Toutefois, son adoption qui signerait l’arrêt par les USA du développement des systèmes d’intelligence artificielle ne vient pas sans inconvénients.

La majorité des votants américains penchent pour une suspension des développements des systèmes d’intelligence artificielle afin de préserver l’humanité des contrecoups

Les résultats du sondage (qui a porté sur un échantillon de 1332 sujets) montrent que plus de 70 % des personnes interrogées sont favorables à une intervention des pouvoirs publics dans le développement de l'IA. Cela témoigne d'une prise de conscience accrue des risques potentiels liés à l'intelligence artificielle et d'une volonté collective de disposer de systèmes garantissant la sécurité, l'équité et la responsabilité.

Bernie Sanders s’appuie en effet sur divers aspects parmi lesquels les risques existentiels pour appeler à une régulation de l’intelligence artificielle

• La perte de contrôle technologique (risque existentiel) : Sanders s'appuie sur des incidents récents où des agents d'IA d'OpenAI, d'Anthropic ou de Meta ont contourné des protocoles de sécurité, accédé sans autorisation à Internet ou mené des cyberattaques de manière autonome. Selon lui, même les dirigeants de la Tech avouent ne plus totalement comprendre ni maîtriser leur propre technologie.
• La menace de prolifération d'armes : Il met en avant les rapports de sécurité indiquant que des modèles d'IA avancés ont été détournés pour aider à concevoir de nouveaux virus ou des armes biologiques potentiellement catastrophiques. La guerre à base d’intelligence artificielle et de robots est une réalité sur les champs de bataille comme en témoigne (entre autres) la mise à contribution de drones et de robots-chiens. Du point de vue du développeur informatique, ces robots sont des kits matériels - à la présentation visuelle similaire à celle d’un chien sur pattes – programmables via une API fournie par le constructeur.

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# Copyright (c) 2023 Boston Dynamics, Inc.  All rights reserved.
# Downloading, reproducing, distributing or otherwise using the SDK Software 
# is subject to the terms and conditions of the Boston Dynamics Software 
# Development Kit License (20191101-BDSDK-SL). 
 
"""Tutorial to show how to use the Boston Dynamics API to detect and follow an object""" 
import argparse 
import io 
import json 
import math 
import os 
import signal 
import sys 
import time 
from multiprocessing import Barrier, Process, Queue, Value 
from queue import Empty, Full 
from threading import BrokenBarrierError, Thread 
 
import cv2 
import numpy as np 
from PIL import Image 
from scipy import ndimage 
from tensorflow_object_detection import DetectorAPI 
 
import bosdyn.client 
import bosdyn.client.util 
from bosdyn import geometry 
from bosdyn.api import geometry_pb2 as geo 
from bosdyn.api import image_pb2, trajectory_pb2 
from bosdyn.api.image_pb2 import ImageSource 
from bosdyn.api.spot import robot_command_pb2 as spot_command_pb2 
from bosdyn.client.async_tasks import AsyncPeriodicQuery, AsyncTasks 
from bosdyn.client.frame_helpers import (GROUND_PLANE_FRAME_NAME, VISION_FRAME_NAME, get_a_tform_b, 
                                         get_vision_tform_body) 
from bosdyn.client.image import ImageClient 
from bosdyn.client.lease import LeaseClient, LeaseKeepAlive 
from bosdyn.client.math_helpers import Quat, SE3Pose 
from bosdyn.client.robot_command import (CommandFailedError, CommandTimedOutError, 
                                         RobotCommandBuilder, RobotCommandClient, blocking_stand) 
from bosdyn.client.robot_state import RobotStateClient 
 
LOGGER = bosdyn.client.util.get_logger() 
 
SHUTDOWN_FLAG = Value('i', 0) 
 
# Don't let the queues get too backed up 
QUEUE_MAXSIZE = 10 
 
# This is a multiprocessing.Queue for communication between the main process and the 
# Tensorflow processes. 
# Entries in this queue are in the format: 
 
# { 
#     'source': Name of the camera, 
#     'world_tform_cam': transform from VO to camera, 
#     'world_tform_gpe':  transform from VO to ground plane, 
#     'raw_image_time': Time when the image was collected, 
#     'cv_image': The decoded image, 
#     'visual_dims': (cols, rows), 
#     'depth_image': depth image proto, 
#     'system_cap_time': Time when the image was received by the main process, 
#     'image_queued_time': Time when the image was done preprocessing and queued 
# } 
RAW_IMAGES_QUEUE = Queue(QUEUE_MAXSIZE) 
 
# This is a multiprocessing.Queue for communication between the Tensorflow processes and 
# the bbox print process. This is meant for running in a containerized environment with no access 
# to an X display 
# Entries in this queue have the following fields in addition to those in : 
# { 
#   'processed_image_start_time':  Time when the image was received by the TF process, 
#   'processed_image_end_time':  Time when the image was processing for bounding boxes 
#   'boxes': list of detected bounding boxes for the processed image 
#   'classes': classes of objects, 
#   'scores': confidence scores, 
# } 
PROCESSED_BOXES_QUEUE = Queue(QUEUE_MAXSIZE) 
 
# Barrier for waiting on Tensorflow processes to start, initialized in main() 
TENSORFLOW_PROCESS_BARRIER = None 
 
COCO_CLASS_DICT = { 
    1: 'person', 
    2: 'bicycle', 
    3: 'car', 
    4: 'motorcycle', 
    5: 'airplane', 
    6: 'bus', 
    7: 'train', 
    8: 'truck', 
    9: 'boat', 
    10: 'trafficlight', 
    11: 'firehydrant', 
    13: 'stopsign', 
    14: 'parkingmeter', 
    15: 'bench', 
    16: 'bird', 
    17: 'cat', 
    18: 'dog', 
    19: 'horse', 
    20: 'sheep', 
    21: 'cow', 
    22: 'elephant', 
    23: 'bear', 
    24: 'zebra', 
    25: 'giraffe', 
    27: 'backpack', 
    28: 'umbrella', 
    31: 'handbag', 
    32: 'tie', 
    33: 'suitcase', 
    34: 'frisbee', 
    35: 'skis', 
    36: 'snowboard', 
    37: 'sportsball', 
    38: 'kite', 
    39: 'baseballbat', 
    40: 'baseballglove', 
    41: 'skateboard', 
    42: 'surfboard', 
    43: 'tennisracket', 
    44: 'bottle', 
    46: 'wineglass', 
    47: 'cup', 
    48: 'fork', 
    49: 'knife', 
    50: 'spoon', 
    51: 'bowl', 
    52: 'banana', 
    53: 'apple', 
    54: 'sandwich', 
    55: 'orange', 
    56: 'broccoli', 
    57: 'carrot', 
    58: 'hotdog', 
    59: 'pizza', 
    60: 'donut', 
    61: 'cake', 
    62: 'chair', 
    63: 'couch', 
    64: 'pottedplant', 
    65: 'bed', 
    67: 'diningtable', 
    70: 'toilet', 
    72: 'tv', 
    73: 'laptop', 
    74: 'mouse', 
    75: 'remote', 
    76: 'keyboard', 
    77: 'cellphone', 
    78: 'microwave', 
    79: 'oven', 
    80: 'toaster', 
    81: 'sink', 
    82: 'refrigerator', 
    84: 'book', 
    85: 'clock', 
    86: 'vase', 
    87: 'scissors', 
    88: 'teddybear', 
    89: 'hairdrier', 
    90: 'toothbrush' 
} 
 
# Mapping from visual to depth data 
VISUAL_SOURCE_TO_DEPTH_MAP_SOURCE = { 
    'frontleft_fisheye_image': 'frontleft_depth_in_visual_frame', 
    'frontright_fisheye_image': 'frontright_depth_in_visual_frame' 
} 
ROTATION_ANGLES = { 
    'back_fisheye_image': 0, 
    'frontleft_fisheye_image': -78, 
    'frontright_fisheye_image': -102, 
    'left_fisheye_image': 0, 
    'right_fisheye_image': 180 
} 
 
 
def _update_thread(async_task): 
    while True: 
        async_task.update() 
        time.sleep(0.01) 
 
 
class AsyncImage(AsyncPeriodicQuery): 
    """Grab image.""" 
 
    def __init__(self, image_client, image_sources): 
        # Period is set to be about 15 FPS 
        super(AsyncImage, self).__init__('images', image_client, LOGGER, period_sec=0.067) 
        self.image_sources = image_sources 
 
    def _start_query(self): 
        return self._client.get_image_from_sources_async(self.image_sources) 
 
 
class AsyncRobotState(AsyncPeriodicQuery): 
    """Grab robot state.""" 
 
    def __init__(self, robot_state_client): 
        # period is set to be about the same rate as detections on the CORE AI 
        super(AsyncRobotState, self).__init__('robot_state', robot_state_client, LOGGER, 
                                              period_sec=0.02) 
 
    def _start_query(self): 
        return self._client.get_robot_state_async() 
 
 
def get_source_list(image_client): 
    """Gets a list of image sources and filters based on config dictionary 
  
    Args: 
        image_client: Instantiated image client 
    """ 
 
    # We are using only the visual images with their corresponding depth sensors 
    sources = image_client.list_image_sources() 
    source_list = [] 
    for source in sources: 
        if source.image_type == ImageSource.IMAGE_TYPE_VISUAL: 
            # only append if sensor has corresponding depth sensor 
            if source.name in VISUAL_SOURCE_TO_DEPTH_MAP_SOURCE: 
                source_list.append(source.name) 
                source_list.append(VISUAL_SOURCE_TO_DEPTH_MAP_SOURCE[source.name]) 
    return source_list 
 
 
def capture_images(image_task, sleep_between_capture): 
    """ Captures images and places them on the queue 
  
    Args: 
        image_task (AsyncImage): Async task that provides the images response to use 
        sleep_between_capture (float): Time to sleep between each image capture 
    """ 
    while not SHUTDOWN_FLAG.value: 
        get_im_resp = image_task.proto 
        start_time = time.time() 
        if not get_im_resp: 
            continue 
        depth_responses = { 
            img.source.name: img 
            for img in get_im_resp 
            if img.source.image_type == ImageSource.IMAGE_TYPE_DEPTH 
        } 
        entry = {} 
        for im_resp in get_im_resp: 
            if im_resp.source.image_type == ImageSource.IMAGE_TYPE_VISUAL: 
                source = im_resp.source.name 
                depth_source = VISUAL_SOURCE_TO_DEPTH_MAP_SOURCE[source] 
                depth_image = depth_responses[depth_source] 
 
                acquisition_time = im_resp.shot.acquisition_time 
                image_time = acquisition_time.seconds + acquisition_time.nanos * 1e-9 
 
                try: 
                    image = Image.open(io.BytesIO(im_resp.shot.image.data)) 
                    source = im_resp.source.name 
 
                    image = ndimage.rotate(image, ROTATION_ANGLES[source]) 
                    if im_resp.shot.image.pixel_format == image_pb2.Image.PIXEL_FORMAT_GREYSCALE_U8: 
                        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)  # Converted to RGB for TF 
                    tform_snapshot = im_resp.shot.transforms_snapshot 
                    frame_name = im_resp.shot.frame_name_image_sensor 
                    world_tform_cam = get_a_tform_b(tform_snapshot, VISION_FRAME_NAME, frame_name) 
                    world_tform_gpe = get_a_tform_b(tform_snapshot, VISION_FRAME_NAME, 
                                                    GROUND_PLANE_FRAME_NAME) 
                    entry[source] = { 
                        'source': source, 
                        'world_tform_cam': world_tform_cam, 
                        'world_tform_gpe': world_tform_gpe, 
                        'raw_image_time': image_time, 
                        'cv_image': image, 
                        'visual_dims': (im_resp.shot.image.cols, im_resp.shot.image.rows), 
                        'depth_image': depth_image, 
                        'system_cap_time': start_time, 
                        'image_queued_time': time.time() 
                    } 
                except Exception as exc:  # pylint: disable=broad-except 
                    print(f'Exception occurred during image capture {exc}') 
        try: 
            RAW_IMAGES_QUEUE.put_nowait(entry) 
        except Full as exc: 
            print(f'RAW_IMAGES_QUEUE is full: {exc}') 
        time.sleep(sleep_between_capture) 
 
 
def start_tensorflow_processes(num_processes, model_path, detection_class, detection_threshold, 
                               max_processing_delay): 
    """Starts Tensorflow processes in parallel. 
  
    It does not keep track of the processes once they are started because they run indefinitely 
    and are never joined back to the main process. 
  
    Args: 
        num_processes (int): Number of Tensorflow processes to start in parallel. 
        model_path (str): Filepath to the Tensorflow model to use. 
        detection_class (int): Detection class to detect 
        detection_threshold (float): Detection threshold to apply to all Tensorflow detections. 
        max_processing_delay (float): Allowed delay before processing an incoming image. 
    """ 
    processes = [] 
    for _ in range(num_processes): 
        process = Process( 
            target=process_images, args=( 
                model_path, 
                detection_class, 
                detection_threshold, 
                max_processing_delay, 
            ), daemon=True) 
        process.start() 
        processes.append(process) 
    return processes 
 
 
def process_images(model_path, detection_class, detection_threshold, max_processing_delay): 
    """Starts Tensorflow and detects objects in the incoming images. 
  
    Args: 
        model_path (str): Filepath to the Tensorflow model to use. 
        detection_class (int): Detection class to detect 
        detection_threshold (float): Detection threshold to apply to all Tensorflow detections. 
        max_processing_delay (float): Allowed delay before processing an incoming image. 
    """ 
 
    odapi = DetectorAPI(path_to_ckpt=model_path) 
    num_processed_skips = 0 
 
    if TENSORFLOW_PROCESS_BARRIER is None: 
        return 
 
    try: 
        TENSORFLOW_PROCESS_BARRIER.wait() 
    except BrokenBarrierError as exc: 
        print(f'Error waiting for Tensorflow processes to initialize: {exc}') 
        return False 
 
    while not SHUTDOWN_FLAG.value: 
        try: 
            entry = RAW_IMAGES_QUEUE.get_nowait() 
        except Empty: 
            time.sleep(0.1) 
            continue 
        for _, capture in entry.items(): 
            start_time = time.time() 
            processing_delay = time.time() - capture['raw_image_time'] 
            if processing_delay > max_processing_delay: 
                num_processed_skips += 1 
                print(f'skipped image because it took {processing_delay}') 
                continue  # Skip image due to delay 
 
            image = capture['cv_image'] 
            boxes, scores, classes, _ = odapi.process_frame(image) 
            confident_boxes = [] 
            confident_object_classes = [] 
            confident_scores = [] 
            if len(boxes) == 0: 
                print('no detections founds') 
                continue 
            for box, score, box_class in sorted(zip(boxes, scores, classes), key=lambda x: x[1], 
                                                reverse=True): 
                if score > detection_threshold and box_class == detection_class: 
                    confident_boxes.append(box) 
                    confident_object_classes.append(COCO_CLASS_DICT[box_class]) 
                    confident_scores.append(score) 
                    image = cv2.rectangle(image, (box[1], box[0]), (box[3], box[2]), (255, 0, 0), 2) 
 
            capture['processed_image_start_time'] = start_time 
            capture['processed_image_end_time'] = time.time() 
            capture['boxes'] = confident_boxes 
            capture['classes'] = confident_object_classes 
            capture['scores'] = confident_scores 
            capture['cv_image'] = image 
        try: 
            PROCESSED_BOXES_QUEUE.put_nowait(entry) 
        except Full as exc: 
            print(f'PROCESSED_BOXES_QUEUE is full: {exc}') 
    print('tf process ending') 
    return True 
 
 
def get_go_to(world_tform_object, robot_state, mobility_params, dist_margin=0.5): 
    """Gets trajectory command to a goal location 
  
    Args: 
        world_tform_object (SE3Pose): Transform from vision frame to target object 
        robot_state (RobotState): Current robot state 
        mobility_params (MobilityParams): Mobility parameters 
        dist_margin (float): Distance margin to target 
    """ 
    vo_tform_robot = get_vision_tform_body(robot_state.kinematic_state.transforms_snapshot) 
    print(f'robot pos: {vo_tform_robot}') 
    delta_ewrt_vo = np.array( 
        [world_tform_object.x - vo_tform_robot.x, world_tform_object.y - vo_tform_robot.y, 0]) 
    norm = np.linalg.norm(delta_ewrt_vo) 
    if norm == 0: 
        return None 
    delta_ewrt_vo_norm = delta_ewrt_vo / norm 
    heading = _get_heading(delta_ewrt_vo_norm) 
    vo_tform_goal = np.array([ 
        world_tform_object.x - delta_ewrt_vo_norm[0] * dist_margin, 
        world_tform_object.y - delta_ewrt_vo_norm[1] * dist_margin 
    ]) 
    se2_pose = geo.SE2Pose(position=geo.Vec2(x=vo_tform_goal[0], y=vo_tform_goal[1]), angle=heading) 
    tag_cmd = RobotCommandBuilder.synchro_se2_trajectory_command(se2_pose, 
                                                                 frame_name=VISION_FRAME_NAME, 
                                                                 params=mobility_params) 
    return tag_cmd 
 
 
def _get_heading(xhat): 
    zhat = [0.0, 0.0, 1.0] 
    yhat = np.cross(zhat, xhat) 
    mat = np.array([xhat, yhat, zhat]).transpose() 
    return Quat.from_matrix(mat).to_yaw() 
 
 
def set_default_body_control(): 
    """Set default body control params to current body position""" 
    footprint_R_body = geometry.EulerZXY() 
    position = geo.Vec3(x=0.0, y=0.0, z=0.0) 
    rotation = footprint_R_body.to_quaternion() 
    pose = geo.SE3Pose(position=position, rotation=rotation) 
    point = trajectory_pb2.SE3TrajectoryPoint(pose=pose) 
    traj = trajectory_pb2.SE3Trajectory(points=[point]) 
    return spot_command_pb2.BodyControlParams(base_offset_rt_footprint=traj) 
 
 
def get_mobility_params(): 
    """Gets mobility parameters for following""" 
    vel_desired = .75 
    speed_limit = geo.SE2VelocityLimit( 
        max_vel=geo.SE2Velocity(linear=geo.Vec2(x=vel_desired, y=vel_desired), angular=.25)) 
    body_control = set_default_body_control() 
    mobility_params = spot_command_pb2.MobilityParams(vel_limit=speed_limit, obstacle_params=None, 
                                                      body_control=body_control, 
                                                      locomotion_hint=spot_command_pb2.HINT_TROT) 
    return mobility_params 
 
 
def depth_to_xyz(depth, pixel_x, pixel_y, focal_length, principal_point): 
    """Calculate the transform to point in image using camera intrinsics and depth""" 
    x = depth * (pixel_x - principal_point.x) / focal_length.x 
    y = depth * (pixel_y - principal_point.y) / focal_length.y 
    z = depth 
    return x, y, z 
 
 
def remove_ground_from_depth_image(raw_depth_image, focal_length, principal_point, world_tform_cam, 
                                   world_tform_gpe, ground_tolerance=0.04): 
    """ Simple ground plane removal algorithm. Uses ground height 
        and does simple z distance filtering. 
  
    Args: 
        raw_depth_image (np.array): Depth image 
        focal_length (Vec2): Focal length of camera that produced the depth image 
        principal_point (Vec2): Principal point of camera that produced the depth image 
        world_tform_cam (SE3Pose): Transform from VO to camera frame 
        world_tform_gpe (SE3Pose): Transform from VO to GPE frame 
        ground_tolerance (float): Distance in meters to add to the ground plane 
    """ 
    new_depth_image = raw_depth_image 
 
    # same functions as depth_to_xyz, but converted to np functions 
    indices = np.indices(raw_depth_image.shape) 
    xs = raw_depth_image * (indices[1] - principal_point.x) / focal_length.x 
    ys = raw_depth_image * (indices[0] - principal_point.y) / focal_length.y 
    zs = raw_depth_image 
 
    # create xyz point cloud 
    camera_tform_points = np.stack([xs, ys, zs], axis=2) 
    # points in VO frame 
    world_tform_points = world_tform_cam.transform_cloud(camera_tform_points) 
    # array of booleans where True means the point was below the ground plane plus tolerance 
    world_tform_points_mask = (world_tform_gpe.z - world_tform_points[:, :, 2]) < ground_tolerance 
    # remove data below ground plane 
    new_depth_image[world_tform_points_mask] = 0 
    return new_depth_image 
 
 
def get_distance_to_closest_object_depth(x_min, x_max, y_min, y_max, depth_scale, raw_depth_image, 
                                         histogram_bin_size=0.50, minimum_number_of_points=10, 
                                         max_distance=8.0): 
    """Make a histogram of distances to points in the cloud and take the closest distance with 
    enough points. 
  
    Args: 
        x_min (int): minimum x coordinate (column) of object to find 
        x_max (int): maximum x coordinate (column) of object to find 
        y_min (int): minimum y coordinate (row) of object to find 
        y_max (int): maximum y coordinate (row) of object to find 
        depth_scale (float): depth scale of the image to convert from sensor value to meters 
        raw_depth_image (np.array): matrix of depth pixels 
        histogram_bin_size (float): size of each bin of distances 
        minimum_number_of_points (int): minimum number of points before returning depth 
        max_distance (float): maximum distance to object in meters 
    """ 
    num_bins = math.ceil(max_distance / histogram_bin_size) 
 
    # get a sub-rectangle of the bounding box out of the whole image, then flatten 
    obj_depths = (raw_depth_image[y_min:y_max, x_min:x_max]).flatten() 
    obj_depths = obj_depths / depth_scale 
    obj_depths = obj_depths[obj_depths != 0] 
 
    hist, hist_edges = np.histogram(obj_depths, bins=num_bins, range=(0, max_distance)) 
 
    edges_zipped = zip(hist_edges[:-1], hist_edges[1:]) 
    # Iterate over the histogram and return the first distance with enough points. 
    for entry, edges in zip(hist, edges_zipped): 
        if entry > minimum_number_of_points: 
            filtered_depths = obj_depths[(obj_depths > edges[0]) & (obj_depths < edges[1])] 
            if len(filtered_depths) == 0: 
                continue 
            return np.mean(filtered_depths) 
 
    return max_distance 
 
 
def rotate_about_origin_degrees(origin, point, angle): 
    """ 
    Rotate a point counterclockwise by a given angle around a given origin. 
  
    Args: 
        origin (tuple): Origin to rotate the point around 
        point (tuple): Point to rotate 
        angle (float): Angle in degrees 
    """ 
    return rotate_about_origin(origin, point, math.radians(angle)) 
 
 
def rotate_about_origin(origin, point, angle): 
    """ 
    Rotate a point counterclockwise by a given angle around a given origin. 
  
    Args: 
        origin (tuple): Origin to rotate the point around 
        point (tuple): Point to rotate 
        angle (float): Angle in radians 
    """ 
    orig_x, orig_y = origin 
    pnt_x, pnt_y = point 
 
    ret_x = orig_x + math.cos(angle) * (pnt_x - orig_x) - math.sin(angle) * (pnt_y - orig_y) 
    ret_y = orig_y + math.sin(angle) * (pnt_x - orig_x) + math.cos(angle) * (pnt_y - orig_y) 
    return int(ret_x), int(ret_y) 
 
 
def get_object_position(world_tform_cam, world_tform_gpe, visual_dims, depth_image, bounding_box, 
                        rotation_angle): 
    """ 
    Extract the bounding box, then find the mode in that region. 
  
    Args: 
        world_tform_cam (SE3Pose): SE3 transform from world to camera frame 
        visual_dims (Tuple): (cols, rows) tuple from the visual image 
        depth_image (ImageResponse): From a depth camera corresponding to the visual_image 
        bounding_box (list): Bounding box from tensorflow 
        rotation_angle (float): Angle (in degrees) to rotate depth image to match cam image rotation 
    """ 
 
    # Make sure there are two images. 
    if visual_dims is None or depth_image is None: 
        # Fail. 
        return 
 
    # Rotate bounding box back to original frame 
    points = [(bounding_box[1], bounding_box[0]), (bounding_box[3], bounding_box[0]), 
              (bounding_box[3], bounding_box[2]), (bounding_box[1], bounding_box[2])] 
 
    origin = (visual_dims[0] / 2, visual_dims[1] / 2) 
 
    points_rot = [rotate_about_origin_degrees(origin, point, rotation_angle) for point in points] 
 
    # Get the bounding box corners. 
    y_min = max(0, min([point[1] for point in points_rot])) 
    x_min = max(0, min([point[0] for point in points_rot])) 
    y_max = min(visual_dims[1], max([point[1] for point in points_rot])) 
    x_max = min(visual_dims[0], max([point[0] for point in points_rot])) 
 
    # Check that the bounding box is valid. 
    if (x_min < 0 or y_min < 0 or x_max > visual_dims[0] or y_max > visual_dims[1]): 
        print(f'Bounding box is invalid: ({x_min}, {y_min}) | ({x_max}, {y_max})') 
        print(f'Bounds: ({visual_dims[0]}, {visual_dims[1]})') 
        return 
 
    # Unpack the images. 
    try: 
        if depth_image.shot.image.pixel_format == image_pb2.Image.PIXEL_FORMAT_DEPTH_U16: 
            dtype = np.uint16 
        else: 
            dtype = np.uint8 
        img = np.fromstring(depth_image.shot.image.data, dtype=dtype) 
        if depth_image.shot.image.format == image_pb2.Image.FORMAT_RAW: 
            img = img.reshape(depth_image.shot.image.rows, depth_image.shot.image.cols) 
        else: 
            img = cv2.imdecode(img, -1) 
        depth_image_pixels = img 
        depth_image_pixels = remove_ground_from_depth_image( 
            depth_image_pixels, depth_image.source.pinhole.intrinsics.focal_length, 
            depth_image.source.pinhole.intrinsics.principal_point, world_tform_cam, world_tform_gpe) 
        # Get the depth data from the region in the bounding box. 
        max_distance = 8.0 
        depth = get_distance_to_closest_object_depth(x_min, x_max, y_min, y_max, 
                                                     depth_image.source.depth_scale, 
                                                     depth_image_pixels, max_distance=max_distance) 
 
        if depth >= max_distance: 
            # Not enough depth data. 
            print('Not enough depth data.') 
            return False 
        else: 
            print(f'distance to object: {depth}') 
 
        center_x = round((x_max - x_min) / 2.0 + x_min) 
        center_y = round((y_max - y_min) / 2.0 + y_min) 
 
        tform_x, tform_y, tform_z = depth_to_xyz( 
            depth, center_x, center_y, depth_image.source.pinhole.intrinsics.focal_length, 
            depth_image.source.pinhole.intrinsics.principal_point) 
        camera_tform_obj = SE3Pose(tform_x, tform_y, tform_z, Quat()) 
 
        return world_tform_cam * camera_tform_obj 
    except Exception as exc:  # pylint: disable=broad-except 
        print(f'Error getting object position: {exc}') 
        return 
 
 
def _check_model_path(model_path): 
    if model_path is None or \ 
    not os.path.exists(model_path) or \ 
    not os.path.isfile(model_path): 
        print(f'ERROR, could not find model file {model_path}') 
        return False 
    return True 
 
 
def _check_and_load_json_classes(config_path): 
    if os.path.isfile(config_path): 
        with open(config_path) as json_classes: 
            global COCO_CLASS_DICT  # pylint: disable=global-statement 
            COCO_CLASS_DICT = json.load(json_classes) 
 
 
def _find_highest_conf_source(processed_boxes_entry): 
    highest_conf_source = None 
    max_score = 0 
    for key, capture in processed_boxes_entry.items(): 
        if 'scores' in capture.keys(): 
            if len(capture['scores']) > 0 and capture['scores'][0] > max_score: 
                highest_conf_source = key 
                max_score = capture['scores'][0] 
    return highest_conf_source 
 
 
def signal_handler(signal, frame): 
    print('Interrupt caught, shutting down') 
    SHUTDOWN_FLAG.value = 1 
 
 
def main(): 
    """Command line interface.""" 
 
    parser = argparse.ArgumentParser() 
    parser.add_argument( 
        '--model-path', default='/model.pb', help= 
        ('Local file path to the Tensorflow model, example pre-trained models can be found at ' 
         'https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md' 
        )) 
    parser.add_argument('--classes', default='/classes.json', type=str, 
                        help='File containing json mapping of object class IDs to class names') 
    parser.add_argument('--number-tensorflow-processes', default=1, type=int, 
                        help='Number of Tensorflow processes to run in parallel') 
    parser.add_argument('--detection-threshold', default=0.7, type=float, 
                        help='Detection threshold to use for Tensorflow detections') 
    parser.add_argument( 
        '--sleep-between-capture', default=0.2, type=float, 
        help=('Seconds to sleep between each image capture loop iteration, which captures ' 
              'an image from all cameras')) 
    parser.add_argument( 
        '--detection-class', default=1, type=int, 
        help=('Detection classes to use in the Tensorflow model.' 
              'Default is to use 1, which is a person in the Coco dataset')) 
    parser.add_argument( 
        '--max-processing-delay', default=7.0, type=float, 
        help=('Maximum allowed delay for processing an image. ' 
              'Any image older than this value will be skipped')) 
    parser.add_argument('--test-mode', action='store_true', 
                        help='Run application in test mode, don\'t execute commands') 
 
    bosdyn.client.util.add_base_arguments(parser) 
    bosdyn.client.util.add_payload_credentials_arguments(parser) 
    options = parser.parse_args() 
    signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) 
    try: 
        # Make sure the model path is a valid file 
        if not _check_model_path(options.model_path): 
            return False 
 
        # Check for classes json file, otherwise use the COCO class dictionary 
        _check_and_load_json_classes(options.classes) 
 
        global TENSORFLOW_PROCESS_BARRIER  # pylint: disable=global-statement 
        TENSORFLOW_PROCESS_BARRIER = Barrier(options.number_tensorflow_processes + 1) 
        # Start Tensorflow processes 
        tf_processes = start_tensorflow_processes(options.number_tensorflow_processes, 
                                                  options.model_path, options.detection_class, 
                                                  options.detection_threshold, 
                                                  options.max_processing_delay) 
 
        # sleep to give the Tensorflow processes time to initialize 
        try: 
            TENSORFLOW_PROCESS_BARRIER.wait() 
        except BrokenBarrierError as exc: 
            print(f'Error waiting for Tensorflow processes to initialize: {exc}') 
            return False 
        # Start the API related things 
 
        # Create robot object with a world object client 
        sdk = bosdyn.client.create_standard_sdk('SpotFollowClient') 
        robot = sdk.create_robot(options.hostname) 
 
        if options.payload_credentials_file: 
            robot.authenticate_from_payload_credentials( 
                *bosdyn.client.util.get_guid_and_secret(options)) 
        else: 
            bosdyn.client.util.authenticate(robot) 
 
        # Time sync is necessary so that time-based filter requests can be converted 
        robot.time_sync.wait_for_sync() 
 
        # Verify the robot is not estopped and that an external application has registered and holds 
        # an estop endpoint. 
        assert not robot.is_estopped(), 'Robot is estopped. Please use an external E-Stop client,' \ 
                                        ' such as the estop SDK example, to configure E-Stop.' 
 
        # Create the sdk clients 
        robot_state_client = robot.ensure_client(RobotStateClient.default_service_name) 
        robot_command_client = robot.ensure_client(RobotCommandClient.default_service_name) 
        lease_client = robot.ensure_client(LeaseClient.default_service_name) 
        image_client = robot.ensure_client(ImageClient.default_service_name) 
        source_list = get_source_list(image_client) 
        image_task = AsyncImage(image_client, source_list) 
        robot_state_task = AsyncRobotState(robot_state_client) 
        task_list = [image_task, robot_state_task] 
        _async_tasks = AsyncTasks(task_list) 
        print('Detect and follow client connected.') 
 
        lease = lease_client.take() 
        lease_keep = LeaseKeepAlive(lease_client) 
        # Power on the robot and stand it up 
        resp = robot.power_on() 
        try: 
            blocking_stand(robot_command_client) 
        except CommandFailedError as exc: 
            print(f'Error ({exc}) occurred while trying to stand. Check robot surroundings.') 
            return False 
        except CommandTimedOutError as exc: 
            print(f'Stand command timed out: {exc}') 
            return False 
        print('Robot powered on and standing.') 
        params_set = get_mobility_params() 
 
        # This thread starts the async tasks for image and robot state retrieval 
        update_thread = Thread(target=_update_thread, args=[_async_tasks]) 
        update_thread.daemon = True 
        update_thread.start() 
        # Wait for the first responses. 
        while any(task.proto is None for task in task_list): 
            time.sleep(0.1) 
 
        # Start image capture process 
        image_capture_thread = Process(target=capture_images, 
                                       args=(image_task, options.sleep_between_capture), 
                                       daemon=True) 
        image_capture_thread.start() 
        while not SHUTDOWN_FLAG.value: 
            # This comes from the tensorflow processes and limits the rate of this loop 
            try: 
                entry = PROCESSED_BOXES_QUEUE.get_nowait() 
            except Empty: 
                continue 
            # find the highest confidence bounding box 
            highest_conf_source = _find_highest_conf_source(entry) 
            if highest_conf_source is None: 
                # no boxes or scores found 
                continue 
            capture_to_use = entry[highest_conf_source] 
            raw_time = capture_to_use['raw_image_time'] 
            time_gap = time.time() - raw_time 
            if time_gap > options.max_processing_delay: 
                continue  # Skip image due to delay 
 
            # Find the transform to the highest confidence object using the depth sensor 
            get_object_position_start = time.time() 
            robot_state = robot_state_task.proto 
            world_tform_gpe = get_a_tform_b(robot_state.kinematic_state.transforms_snapshot, 
                                            VISION_FRAME_NAME, GROUND_PLANE_FRAME_NAME) 
            world_tform_object = get_object_position( 
                capture_to_use['world_tform_cam'], world_tform_gpe, capture_to_use['visual_dims'], 
                capture_to_use['depth_image'], capture_to_use['boxes'][0], 
                ROTATION_ANGLES[capture_to_use['source']]) 
            get_object_position_end = time.time() 
            print(f'system_cap_time: {capture_to_use["system_cap_time"]}, ' 
                  f'image_queued_time: {capture_to_use["image_queued_time"]}, ' 
                  f'processed_image_start_time: {capture_to_use["processed_image_start_time"]}, ' 
                  f'processed_image_end_time: {capture_to_use["processed_image_end_time"]}, ' 
                  f'get_object_position_start_time: {get_object_position_start}, ' 
                  f'get_object_position_end_time: {get_object_position_end}, ') 
 
            # get_object_position can fail if there is insufficient depth sensor information 
            if not world_tform_object: 
                continue 
 
            scores = capture_to_use['scores'] 
            print(f'Position of object with confidence {scores[0]}: {world_tform_object}') 
            print(f'Process latency: {time.time() - capture_to_use["system_cap_time"]}') 
            tag_cmd = get_go_to(world_tform_object, robot_state, params_set) 
            end_time = 15.0 
            if tag_cmd is not None: 
                if not options.test_mode: 
                    print('executing command') 
                    robot_command_client.robot_command(lease=None, command=tag_cmd, 
                                                       end_time_secs=time.time() + end_time) 
                else: 
                    print('Running in test mode, skipping command.') 
 
        # Shutdown lease keep-alive and return lease gracefully. 
        lease_keep.shutdown() 
        lease_client.return_lease(lease) 
        return True 
    except Exception as exc:  # pylint: disable=broad-except 
        LOGGER.error('Spot Tensorflow Detector threw an exception: %s', exc) 
        # Shutdown lease keep-alive and return lease gracefully. 
        return False  
 
 
if __name__ == '__main__': 
    if not main(): 
        sys.exit(1)]

• La lutte contre l'« oligarchie de la filière technologique » : Fidèle à sa ligne politique, le sénateur refuse que l'avenir de l'humanité et de l'économie soit dicté par une poignée de milliardaires (comme Elon Musk ou Mark Zuckerberg) dont le but est d'accroître leur fortune personnelle plutôt que de servir le bien commun.
• La destruction massive d'emplois : Sanders alerte sur le fait que l'automatisation non régulée par l'IA menace de détruire près de 100 millions d'emplois aux États-Unis (notamment dans la comptabilité, le transport ou la logistique), appauvrissant la classe ouvrière. (Il a d'ailleurs proposé en parallèle l'American A.I. Sovereign Wealth Fund Act pour taxer à 50 % les actions des géants de l'IA au profit d'un fonds public).
• L'impact environnemental et communautaire : Avec le soutien d'Alexandria Ocasio-Cortez, il dénonce l'explosion de la construction des centres de données d'IA qui saturent les réseaux électriques, font grimper les factures d'énergie des citoyens et provoquent un rejet local massif.

Toutefois, une liste de contre-arguments s’oppose à sa vision

• Le décrochage géopolitique (l'argument de la Chine) : C'est la critique la plus forte, partagée par l'administration Trump et de nombreux parlementaires. Brider ou interdire la recherche américaine sur l'IA de pointe donnerait un avantage stratégique irréversible à des adversaires systémiques, notamment la Chine, qui n'adopteront pas les mêmes restrictions. Même Emmanuel Macron le reconnait en filigrane lorsqu’il déclare que « L'Europe n'est pas dans la course à l'IA aujourd'hui, nous sommes à la traîne. Nous devons combler le fossé qui nous sépare des États-Unis et de la Chine dans ce domaine. »
• Le frein à l'innovation et la destruction économique : Les critiques affirment qu'une réglementation aussi punitive (risquer la prison ou la dissolution forcée de l'entreprise) paralyserait l'écosystème technologique américain. L'IA est perçue par ses défenseurs comme un levier de productivité indispensable pour la médecine, la science et l'économie globale.
• L'ambiguïté scientifique du concept de « superintelligence » : De nombreux experts en technologie estiment que la notion de superintelligence artificielle utilisée dans la loi de Sanders reste floue, spéculative et difficile à définir juridiquement. Interdire un produit qui n'existe pas encore sur la base de scénarios de science-fiction est jugé prématuré.
• L'inefficacité des interdictions strictes : Bloquer le développement légal ne ferait que pousser la recherche vers le marché noir ou vers des juridictions offshores non réglementées, privant l'État américain de tout droit de regard ou de capacité de supervision.
• La préférence pour une régulation agile : Une partie de la classe politique et de l'industrie préconise plutôt des cadres flexibles, des évaluations volontaires ou des audits de sécurité gouvernementaux au cas par cas, plutôt qu'un moratoire brutal ou une nationalisation partielle

Priorité à l'environnement et à la préservation de l’humanité ou focus sur l'innovation et la souveraineté numérique ? Les datacenters créent un dilemme quelque soit le coin de globe sur lequel on se trouve

Deux grands groupes s’affrontent lorsqu’on parle d’implantation des centres de données : les écologistes qui pointent du doigt le mauvais impact environnemental de l’implantation de ces infrastructures informatiques et de l’autre côté, et certains partisans de la souveraineté numérique et de l’innovation qui militent pour une poursuite de la lancée actuelle faite de constructions à la chaîne des datacenters. En gros, en matière de centres de données pour intelligence artificielle, d’un côté on insiste sur le fait qu’il y a des avantages et de l’autre on pointe du doigt les inconvénients.

Pour sortir du dilemme entre l'impact écologique de l'intelligence artificielle et le besoin d'innover, il faut concilier progrès technologique et sobriété.

Ca commence par l’innovation et la sobriété technologique en privilégiant des modèles plus petits et spécialisés plutôt que des modèles géants d'IA générative quand cela suffit ; en écrivant des algorithmes plus propres pour réduire le nombre de calculs et les besoins en puissance ; en utilisant des puces électroniques spécialisées à faible consommation.

Il faudra en parallèle mettre l’accent sur la mise sur pied d’infrastructures et d’énergies vertes en implantant et alimentant les serveurs avec des énergies renouvelables (solaire, éolien, hydraulique) ; en améliorant les techniques de refroidissement des centres de données pour limiter drastiquement le gaspillage massif d'eau ; en intégrant l'analyse du cycle de vie du matériel informatique dès le départ pour réduire l'extraction des terres rares.

Il faudra enfin penser à faire un usage raisonné de l’intelligence artificielle en réservant l'intelligence artificielle aux applications à forte valeur ajoutée (transition énergétique, santé, science) et stopper les utilisations futiles ; en évitant que les gains d'efficacité technologique ne servent à produire encore plus de services superflus ; en exigeant des acteurs technologiques qu'ils mesurent et publient clairement leur empreinte carbone et hydrique réelle. La réglementation nationale contraignante en cours de gestation en Australie reprend une bonne partie de ces propositions.

Source : Sondage mené par l’organisation dénommée DATA FOR PROGRESS

Et vous ?

Pour ou contre une régulation forte (interdiction des activités de développement) des systèmes d’intelligence artificielle ? Que préconisez-vous ?
Trouvez-vous les arguments mis en avant par le sénateur Bernie Sanders (pour appeler à une suspension des développements des systèmes d’IA) pertinents ?
Un équilibre entre préservation de l’humanité (via l’environnement) et innovation en matière d’intelligence artificielle est-il possible ? Si oui, comment ?

Voir aussi :

La rébellion contre les centres de données dédiés à l'IA prend de l'ampleur aux États-Unis : 69 collectivités locales bloquent les nouvelles constructions, dont quatre ont adopté des mesures définitives

Pour la première fois, une ville californienne vote à une large majorité en faveur d'une interdiction définitive des centres de données, les habitants s'inquiétant de leurs effets négatifs sur l'environnement

Amazon, Microsoft et Google ont renoncé à la construction de centres de données de plusieurs milliards $ en raison de l'opposition locale et font face à des pressions concernant leur impact environnemental

[OrthodoxWindows]

Tout cela est d'une crétinerie sans nom, étant donné que les modèles développés actuellement ne permettent pas d'atteindre l'AGI. Pour atteindre l'AGI, il faudrait des recherches dans une autre direction. Ce n'est pas en accumulant des milliards de milliards de trilliards de paramètres que cela changera le fonctionnement de bases des LLMs, et ça ne les rendras pas non plus conscients. Le fonctionnement d'un LLM reste d'exécuter ce qu'il lui est demandé. Certes, les problèmes d'alignement sont fréquents, et de plus en plus grave, mais cela reste liés à des objectifs formulés, et non des objectifs que les LLMs inventent par eux-même.

[suricata]

L'humanité dans son histoire a découvert des phénomènes naturels qu'elle n'expliquait pas et des gourous ou chamans et plus tard la religion ont édicté des règles. Les épileptiques étaient brûlés en place publique car on les croyait possédé par le mal.


L'IA est une création de l'homme imparfaite et s'explique pour certains mais pas pour tous et la multitude. Cette création a ses avantages et ses inconvénients. Elle a ses gourous ou chamans et ne s'explique pas toujours. En son nom, on érige des temples et des églises toujours plus démesurés béat d'émerveillement que nous sommes face à sa puissance. Des prédicateurs en profitent pour se faire de l'argent profitant de la faiblesse naïve de certains. Tel calvaire de singapour.

La sagesse recommande de ne pas en faire un veau d'or qu'on adorerait à sa gloire, toute puissante soit-elle. Sans maîtrise la puissance n'est rien. Et inversement. Et le devois de la conscience c'est la conscience du devoir. Et inversement aussi. Donc tel les philosophes qui sont les premiers scientifiques, il faudrait peut-être réfléchir un peu avant de faire plus puissant et se donner la permission de maîtriser ce qu'on a déjà avant de déclencher les 4 éléments. Pour cela, il faut savoir dire non. Au moins temporairement.

edit : et je vois bien le pouvoir et l'ragent pousser les chercheurs récalcitrants à plus de résultat pour plus de pouvoir et d'argent.

[Emekadavid]

On n'a pas vu les derniers débats, pour et contre, en ce qui concerne l'AGI. Mais, en fait, quand il y a de l'argent à gagner, l'entreprise d'IA comme OpenAI cherchera à améliorer au mieux les modèles LLM. Mon avis.

[suricata]

Ils vont se faire de l'argent et être aveuglés au point de ne pas voir le danger. Les chinois ne vont pas se priver de développer des IA pour étendre leur influence. Mais ce dont ils ne se rendent pas compte ou écartent des options, c'est que bientôt tout le monde aura à porter de clic l'holocauste par la connexion des armes atomiques au réseau. N'importe quel fou furieux aura accès au feu nucléaire. Sois on désarme, sois on déconnecte. Ou les deux.

Avant c'était réservé et restreint mais maintenant c'est répandu pour pas cher... donc attention.

A tous : j'espère ne jamais avoir raison mais danger.