Pourquoi la confiance dans l’IA recule alors que la technologie progresse à toute vitesse

L’intelligence artificielle devient de plus en plus performante. Mais la performance technique ne se transforme pas automatiquement en valeur pour le public. Selon la dernière enquête de Pew, 52 % des adultes américains se disent désormais davantage préoccupés qu’enthousiasmés par l’usage croissant de l’IA dans leur vie quotidienne, contre 37 % en 2021. Seuls 9 % se déclarent davantage enthousiastes que préoccupés. 7

L’explication la plus simple est que beaucoup de personnes vivent l’IA comme un transfert de pouvoir rapide et opaque. Les employeurs, les plateformes et les opérateurs d’infrastructures gagnent de nouveaux leviers, tandis que les particuliers doivent composer avec l’incertitude concernant le travail, l’éducation, la vie privée, la création et les ressources locales. La technologie avance vite ; le contrat social qui l’accompagne, lui, n’a pas suivi.

Des bénéfices moins visibles que les risques

L’IA peut faciliter la recherche, la rédaction, le développement logiciel, le service client et de nombreuses tâches répétitives. Mais ces bénéfices ne semblent pas toujours transformateurs pour les personnes qui utilisent les produits concernés. Une fonction qui fait gagner quelques minutes laisse souvent une impression moins forte qu’un chatbot imposé, une réponse erronée, un refus automatisé ou un outil qui donne le sentiment de surveiller les comportements.

Cette asymétrie pèse sur la perception. Le bénéfice est souvent progressif et inégalement réparti, tandis que le risque peut sembler très personnel. Les utilisateurs peuvent craindre les escroqueries, la désinformation, la surveillance, l’exploitation de leurs données ou de leurs œuvres sans consentement, ou encore la perte de leur pouvoir de négociation au travail sans constater d’amélioration équivalente dans leur propre vie.

Brian Chesky, le patron d’Airbnb, défend une analyse proche depuis l’intérieur du secteur technologique. Selon lui, la Silicon Valley doit créer davantage de produits d’IA capables d’aider les gens ordinaires à résoudre des problèmes concrets du quotidien, au lieu de se concentrer surtout sur les applications destinées aux entreprises et les démonstrations de puissance des modèles. 33

L’emploi et l’éducation rendent les craintes concrètes

Il n’est pas nécessaire de croire que tous les métiers vont disparaître pour s’inquiéter de l’IA. Les employeurs pourraient s’en servir pour réduire les recrutements, intensifier la surveillance, déqualifier certains postes ou supprimer les emplois débutants qui permettent d’entrer dans une carrière. Dans la dernière enquête de Pew, 71 % des Américains estiment que l’IA réduira le nombre d’emplois aux États-Unis au cours des vingt prochaines années. 5

Les jeunes adultes ont une raison particulière de regarder la technologie sous cet angle : ils arrivent sur le marché du travail alors que les entreprises cherchent encore à déterminer quelles tâches automatiser et quelles compétences valoriser. Une enquête CNBC/Generation Lab menée auprès de 1 088 Américains âgés de 18 à 34 ans a révélé que 45 % d’entre eux pensaient que l’IA nuirait à leur carrière, contre 10 % qui estimaient qu’elle leur serait favorable. 49

L’éducation pose un problème comparable. L’IA générative facilite la production d’un devoir ou d’une réponse sans garantir l’acquisition de la compétence sous-jacente. Pour les enseignants, l’évaluation devient plus complexe ; pour les étudiants, il est plus difficile de faire reconnaître un travail réellement personnel. Même utilisée comme aide aux révisions, l’IA peut affaiblir la confiance dans le fait qu’un diplôme ou une production reflète bien la compréhension de son auteur.

Créativité, propriété et valeur du travail humain

Le débat sur l’IA et la création ne se résume pas à l’architecture des modèles ou au droit d’auteur. Il touche aussi à la reconnaissance et au pouvoir.

Les écrivains, artistes, musiciens et autres créateurs peuvent voir des systèmes entraînés sur des œuvres humaines sans autorisation, rémunération ou attribution clairement établies. Ils doivent en outre composer avec des marchés saturés de contenus synthétiques bon marché qui imitent les styles humains. L’IA peut alors être perçue non comme un simple outil de productivité, mais comme un système d’extraction qui capte la valeur de la culture tout en fragilisant ceux qui la produisent.

Pew a constaté que les Américains sont davantage susceptibles de penser que l’IA réduira, plutôt qu’elle n’améliorera, la capacité des individus à penser de manière créative et à nouer des relations significatives. 12 Cette inquiétude aide à comprendre l’attrait pour les supports physiques, les activités hors ligne et les produits qui rendent la participation ou la paternité humaine plus visibles. Les données disponibles ne prouvent pas que la contestation de l’IA soit la seule cause de ces choix, mais le besoin de connaître l’origine d’un contenu, de protéger sa vie privée et de conserver une part de contrôle peut raisonnablement y contribuer.

La commodité se transforme en rejet quand le choix disparaît

Nombreux sont ceux qui acceptent un outil d’IA facultatif, mais refusent qu’il remplace un service auquel ils tiennent déjà. La nuance est essentielle.

Un utilisateur peut vouloir de l’aide pour rédiger un document sans accepter que ses données servent à entraîner un modèle. Il peut apprécier un support plus rapide tout en souhaitant pouvoir parler à une personne. Il peut utiliser un assistant d’IA de son plein gré, mais s’opposer à son ajout automatique dans un produit familier ou à son intégration dans un parcours sans moyen clair de le désactiver.

Le contrôle n’est donc pas un simple détail d’interface. Une information compréhensible, un consentement réel, une possibilité de retrait facile et des alternatives humaines déterminent si l’IA est vécue comme un outil ou comme une couche imposée entre les personnes et les services qu’elles utilisent.

Avec les infrastructures, le coût de l’IA devient politique

L’IA possède également une empreinte physique. Les centres de données mobilisent de l’électricité, de l’eau, des terrains, des investissements dans le réseau et d’autres ressources collectives. À mesure que les nouveaux sites et les extensions deviennent plus visibles, les habitants peuvent légitimement demander qui bénéficie de ces installations et qui en supporte les coûts.

Si les emplois, la baisse des factures, les recettes fiscales ou les retombées locales restent incertains tandis que les demandes imposées aux territoires sont immédiates, l’opposition n’est pas nécessairement un rejet de la technologie. Elle peut être une réponse rationnelle à une répartition inégale des risques.

Cette inquiétude est renforcée par le sentiment que le développement va trop vite. Dans un sondage Economist/YouGov réalisé en mai 2026, 71 % des Américains estimaient que le développement de l’IA avançait trop rapidement, contre seulement 2 % qui le jugeaient trop lent. 57 Pew a également rapporté que des majorités pensent que l’IA progresse trop vite et qu’elle pourrait mettre leurs informations personnelles en danger ; 67 % avaient peu ou pas confiance dans la capacité du gouvernement américain à réguler efficacement l’IA. 60

La défiance vise aussi ceux qui construisent l’IA

Le scepticisme ne concerne pas seulement les modèles, mais aussi les institutions et les dirigeants qui les déploient. Dans l’enquête CNBC/Generation Lab, chacun des neuf responsables de l’IA proposés aux répondants âgés de 18 à 34 ans recueillait une majorité de réponses exprimant la méfiance lorsqu’il leur était demandé si ces dirigeants agiraient de manière responsable dans ce domaine. 51

Ce résultat compte parce que la confiance se construit dans la durée. Lorsque les entreprises annoncent des bouleversements majeurs, demandent aux territoires d’en accepter les conséquences, puis offrent peu de transparence ou de mécanismes de responsabilité, leurs assurances perdent de leur poids. Un produit techniquement impressionnant ne suffit pas à convaincre si le public pense que ses propriétaires privilégieront la croissance, le contrôle ou la rémunération des investisseurs au détriment de l’intérêt général.

Dario Amodei, le patron d’Anthropic, a décrit cette situation comme une « crise de confiance », en soulignant que la suspicion envers les entreprises, les gouvernements et le secteur technologique précédait le récent essor de l’IA. 17 Son diagnostic est important, même s’il ne règle rien : le public n’attend pas simplement une campagne publicitaire plus séduisante.

Pourquoi cette défiance est un problème commercial

Pour les entreprises de l’IA, la méfiance peut limiter l’adoption, la fidélisation, la disposition à payer, le recrutement, l’autorisation réglementaire et la capacité à construire de nouvelles infrastructures. Elle rend aussi les utilisateurs moins indulgents face aux erreurs et plus soupçonneux à l’égard des pratiques liées aux données.

Le défi est particulièrement aigu pour les produits dont la valeur est difficile à vérifier. Si un client voit l’IA comme un outil de licenciement, de surveillance, d’appropriation de la création, de nuisance ou d’augmentation des coûts locaux de l’énergie, une promesse de gains de productivité futurs ne suffira pas nécessairement à justifier son adoption aujourd’hui.

C’est là que se creuse l’écart entre le récit de l’industrie et l’expérience vécue. Les entreprises parlent souvent de productivité globale ou de découvertes scientifiques lointaines. Les individus, eux, posent des questions beaucoup plus immédiates : est-ce que cela m’aide réellement ? Ai-je choisi de l’utiliser ? Puis-je vérifier ses réponses ? Qui profite du remplacement d’une partie de mon travail ? Que deviennent mes données et les ressources de mon territoire ?

Ce qui pourrait restaurer la confiance

Un meilleur discours peut aider à expliquer un produit utile, mais il ne peut remplacer ni un meilleur produit ni une meilleure gouvernance. Pour regagner la confiance, plusieurs conditions semblent nécessaires :

• Répondre à de vrais besoins. Les produits doivent résoudre des problèmes que les gens identifient dans leur vie, et pas seulement mettre en scène un modèle plus puissant.
• Préserver un choix réel. Il faut proposer des options d’activation et de désactivation claires, des pratiques de données transparentes et des alternatives humaines lorsque les enjeux sont importants.
• Partager les gains. Les progrès de productivité doivent se traduire par de meilleurs emplois, de la formation, des coûts plus faibles et des services plus accessibles — pas uniquement par des marges supérieures.
• Respecter les créateurs. Consentement, traçabilité des œuvres, attribution, rémunération et droits opposables sont indispensables à la légitimité du secteur.
• Protéger l’apprentissage et le jugement. L’IA peut soutenir l’éducation et le travail, mais elle ne doit pas rendre impossible l’évaluation de la compréhension humaine ni diluer la responsabilité dans les décisions lourdes de conséquences.
• Obtenir l’accord des territoires. Les projets d’infrastructures doivent publier leurs impacts locaux et garantir des contreparties crédibles et juridiquement opposables.
• Remplacer les prévisions par des résultats. Dario Amodei a reconnu que les entreprises de l’IA n’avaient pas encore tenu leurs plus grandes promesses. Les affirmations selon lesquelles l’IA pourrait guérir le cancer ou éliminer la plupart des maladies restent des prévisions, pas des résultats établis. 23 La crédibilité viendra d’améliorations mesurables en matière de santé, d’accessibilité financière et de niveau de vie.

Le public ne rejette pas nécessairement tous les usages de l’IA. Il demande des preuves que cette technologie peut accroître les capacités humaines sans supprimer l’autonomie, les opportunités, la paternité des œuvres ou le contrôle. Tant que cet équilibre ne sera pas visible dans la vie quotidienne, les progrès techniques rapides risquent de produire davantage d’inquiétude que d’enthousiasme.