L'élan autour de la hype de l'IA semble rencontrer une résistance réelle ces derniers temps. Ce n'est plus simplement une critique occasionnelle — une véritable réaction s'organise dans différentes communautés.

Les gens s'expriment de plus en plus sur les inconvénients : préoccupations concernant le déplacement d'emplois, coûts environnementaux liés à l'infrastructure informatique massive, questions de confidentialité liées à la collecte de données pour l'entraînement des modèles, et interrogations sur le fait que toutes ces applications d'IA résolvent réellement de vrais problèmes ou ne cherchent qu'à attirer les investisseurs.

Vous le voyez partout. Des chercheurs exprimant des inquiétudes sur l'alignement et la sécurité. Des développeurs qui résistent aux écosystèmes fermés contrôlés par les GAFAM. Des utilisateurs réguliers frustrés par le spam généré par l'IA et les deepfakes. Même certains premiers évangélistes de l'IA freinent leur enthousiasme.

Ce qui est intéressant, c'est que cela reflète des cycles que nous avons déjà observés — la bulle de hype gonfle, la réalité rattrape le discours, puis l'espace se stabilise dans des schémas plus durables. Le récit de la bulle commence à se fissurer lorsque l'adoption ne correspond pas aux attentes, que les coûts sont scrutés de près, et que les questions éthiques ne peuvent plus être ignorées indéfiniment.

Ce backlash ne signifie pas que le développement de l'IA s'arrête. Cela signifie que la conversation mûrit. Les projets doivent apporter de meilleures réponses sur leur utilité, leur efficacité énergétique et leur déploiement responsable. C'est là que se trouve la véritable innovation.