L'accord de la Maison-Blanche sur l'IA laisse les questions antitrust en suspens

Le déjeuner se tenait à la Maison-Blanche, en présence du président de la Chambre Mike Johnson. Trump a ensuite déclaré aux journalistes qu'il constatait « une énorme autorégulation » et que son administration envisageait un comité de 10 personnes pour superviser l'industrie de l'IA. Selon CNBC, Johnson a décrit le document comme une déclaration de principes « volontaires de la part de l'industrie », la Maison-Blanche guidant le développement.

Autour de la table : le PDG d'Anthropic Dario Amodei, Jensen Huang de Nvidia, Elon Musk de Tesla, Mark Zuckerberg de Meta, Sundar Pichai de Google, Satya Nadella de Microsoft et le fondateur d'Amazon Jeff Bezos, entre autres.

Un plan de table publié sur le compte Truth Social de Trump plaçait le président à côté de Huang et de Musk, avec Zuckerberg et Pichai en face. Trump a aussi dit qu'il comptait nommer un nouveau tsar de l'IA dans les trois à quatre jours. La rencontre a eu lieu alors que plusieurs textes liés à l'IA ont été déposés à la Chambre et au Sénat ces dernières semaines, selon CNBC. Aucune de ces propositions n'apparaît dans l'accord signé le 29 septembre, et aucun mécanisme d'application n'y est décrit.

Des principes volontaires, sans application

À sa sortie de la Maison-Blanche, Amodei a déclaré que les règles visant les risques de l'IA étaient « encore en discussion ». « Nous devons tous travailler ensemble pour nous assurer que nous pouvons gagner, et gagner en sécurité », a-t-il dit, selon CNBC. Le PDG de Palantir, Alex Karp, interrogé par CNBC avant l'événement, a déclaré que « le problème principal, pour vous comme pour moi, c'est que nous devons assumer la responsabilité des dangers que nous connaissons ».

La PDG d'AMD, Lisa Su, s'est dite « très encouragée » par l'événement et a décrit « beaucoup d'optimisme et un sens des responsabilités » dans la salle. « Au bout du compte, c'est notre responsabilité de montrer la puissance de la technologie et de veiller à ce qu'elle soit très sûre », a-t-elle déclaré aux journalistes.

« Il y a une conviction qu'il devrait y avoir une énorme autorégulation, et nous avons automatiquement une régulation avec le ministère de la Justice, le FBI, tout cela. Mais l'autorégulation est très importante. »

Cette citation, recueillie auprès de Trump après le déjeuner, exprime le plus clairement la position de l'administration. C'est aussi là que le fil antitrust se heurte à une difficulté : le ministère de la Justice et le FBI appliquent le droit pénal et le droit de la concurrence, mais aucune de ces agences n'a été désignée comme participante à l'accord, et aucun nouveau pouvoir n'a été créé.

Trump a par ailleurs qualifié les centres de données à plusieurs milliards de dollars de « chose très positive », malgré l'opposition locale avant les élections de mi-mandat. Les dirigeants tech « veulent voir des communautés sûres et heureuses », a-t-il ajouté. « Sinon, ils seront forcés d'aller à l'étranger ou ailleurs », a-t-il dit, selon CNBC.

L'argent ne colle pas

La même semaine, l'économiste en chef d'Apollo, Torsten Slok, a publié une note affirmant que les prévisions des analystes sell-side pour le secteur technologique sont incohérentes entre elles. Les analystes qui suivent la tech s'attendent à ce que le flux de trésorerie d'exploitation plus que double pour atteindre environ 2 400 000 000 000 de dollars d'ici 2028, soit une hausse de plus de 1 200 000 000 000 de dollars, écrit Slok le 29 septembre.

Les analystes qui suivent le reste du S&P 500, clients de la tech, s'attendent à ce que ces entreprises ajoutent beaucoup moins de flux de trésorerie d'exploitation. « Les deux ne peuvent pas être vrais en même temps », écrit Slok. « En clair, soit les clients de la tech généreront beaucoup plus de trésorerie que leurs analystes ne l'attendent, soit les prévisions de trésorerie de la tech sont trop optimistes, ce qui pose la question de savoir qui signera tous ces chèques pour acheter des services d'IA. »

La note n'est pas un argument antitrust, mais elle pointe la même question de concentration sous un autre angle. Si la demande de services d'IA doit venir d'entreprises dont les propres prévisions de trésorerie sont modestes, la thèse de l'ampleur actuelle des investissements repose sur un petit nombre d'acheteurs. C'est un problème de structure de marché, et les problèmes de structure de marché sont précisément ce que les autorités de la concurrence sont censées examiner.

Le cadre de Slok affaiblit aussi l'argument de l'autorégulation. Un accord volontaire entre les plus grands laboratoires et fournisseurs de cloud ne dit rien de qui paie le calcul, ni de ce qui se passe si les clients ne peuvent pas payer.

Ce que disent les voitures

Une étude de chercheurs de l'université Northeastern, menée avec des véhicules Consumer Reports et son centre d'essai automobile du Connecticut, a constaté que les données des voitures et de leurs applications compagnes remontent vers certaines des plus grandes entreprises technologiques, dont Amazon, Google, Meta, Microsoft, Pinterest, Snap et Yahoo. Consumer Reports a publié les résultats le 29 septembre ; l'étude doit paraître cette semaine.

Près d'un quart des applications de véhicules testées envoyaient des informations personnelles identifiables, notamment les noms des propriétaires, les numéros d'identification des véhicules et des localisations géographiques précises. « Que les consommateurs le sachent ou non, les grandes entreprises tech sont partout dans les voitures que nous conduisons », a déclaré Nicole Zagson, doctorante en cybersécurité à Northeastern et coauteure de l'étude.

Une autre coauteure, Sarah Elizabeth Gillespie, a déclaré : « Il ne semble pas qu'un client puisse acheter une voiture neuve qui ne vous piste pas. » Les chercheurs ont testé 21 véhicules des années modèles 2022 à 2025 dans une tente de Faraday qui bloque les signaux électromagnétiques.

Plusieurs constructeurs ont dit à Consumer Reports que certains liens de leurs applications connectées ouvrent des pages web externes où des tiers peuvent intégrer des pixels et des cookies. General Motors, Honda, Nissan et Stellantis ont déclaré que certains destinataires avaient interdiction d'utiliser ou de vendre les données de manière indépendante. Après que les chercheurs ont montré leurs résultats à Honda, l'entreprise a demandé à un prestataire, Amplitude, de supprimer les données de localisation qu'il avait reçues et a cessé de lui en envoyer.

Les propriétaires de Tesla qui refusent l'accord de partage de données de l'entreprise voient un avertissement indiquant que cela « peut entraîner un fonctionnement réduit de votre véhicule, des dommages graves ou une inopérabilité », selon Consumer Reports. C'est le problème du consentement en une phrase : l'alternative au partage n'est pas une voiture qui fonctionne.

Une industrie qui se dit déjà morte

Le même jour, une publication sur le site Monroe Lab intitulée « The Tech Industry: An Autopsy » soutenait que le secteur s'est détruit lui-même dans sa quête de destruction du travail. « Dans sa quête pour détruire le travail, ironie suprême, il se détruit lui-même », dit le texte. C'est un pamphlet plutôt qu'un reportage, et il n'offre aucune donnée, mais il capte une humeur que le déjeuner de la Maison-Blanche n'a pas dissipée.

Un livre publié cette semaine par Haymarket Books, « Against Tech Oligarchy » de JS Tan et Clarissa Redwine, retrace le mouvement des travailleurs de la tech de la dernière décennie. Dans un entretien avec le Bay Area Current, les auteurs décrivent l'« idéologie californienne » comme une fusion « des visions utopiques de la Nouvelle Gauche et de la droite conservatrice, célébrant la puissance de marché et l'autonomisation individuelle tout en refusant d'examiner de manière critique les contradictions entre les deux ».

Le livre retrace les campagnes contre Project Maven chez Google, les débrayages chez Riot Games et la syndicalisation chez Kickstarter, Amazon et le New York Times. Sa thèse est que la pression des travailleurs, et non la régulation, a produit les rares moments de responsabilité du secteur.

Cette lecture s'accorde mal avec l'accord du 29 septembre. Si la dernière décennie de responsabilité dans la tech est venue des salariés et de campagnes publiques, un document volontaire signé par des dirigeants et appliqué par personne est un bien maigre substitut.

Des modèles de frontière sur un parcours de cônes

Le 29 septembre également, 404 Media a rapporté que trois travailleurs de la tech de la baie de San Francisco, qui se font appeler DrivingBench, ont connecté GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 et GPT-5.6 Sol à une Toyota Corolla de location et laissé les modèles piloter sur un parcours de cônes dans un parking. Grok, Sol et Fable n'ont roulé que quelques mètres ; GPT-6 Astra a fini par terminer le parcours.

Aditya Ramabadran, Tobias Gessler et Simon Mahns se sont rencontrés chez Axiom Math, une start-up de mathématiques appliquées à l'IA, et ont utilisé un kit open source Comma pour relier la voiture à un ordinateur portable faisant tourner les modèles. « Le but n'était pas de montrer qu'il est pratique de brancher ChatGPT sur votre voiture et de la laisser vous conduire quelque part », a déclaré Ramabadran à 404 Media. La National Highway Traffic Safety Administration a annoncé la semaine dernière une enquête sur Comma après deux accidents impliquant le système qui ont tué trois personnes, rapporte 404 Media.

C'est un coup d'éclat, et l'équipe le dit. Mais c'est aussi une affirmation de benchmark : que des modèles généralistes peuvent désormais agir dans le monde physique sans données d'entraînement préalables. Si cette affirmation tient, elle renforce l'argument en faveur de l'examen de sécurité qu'OpenAI a lui-même invoqué lorsqu'il a reporté GPT-6.1 Astra pour des raisons de sécurité, un report que CNBC a rapporté la même semaine.

The Download de MIT Technology Review notait le 29 septembre que le nouveau laboratoire de biologie moléculaire d'Anthropic revendiquait sa première découverte, un motif autour d'une enzyme, et que cette revendication avait irrité des biologistes. Un chercheur a déclaré que son équipe avait déjà trouvé le même motif. « C'est un rappel que ce qui est nouveau pour l'IA peut être routinier, sans surprise ou simplement sans grande conséquence pour un biologiste », écrivait MIT Technology Review.

Rapprochez les deux et le schéma devient clair. Les entreprises qui signent des principes volontaires à la Maison-Blanche sont les mêmes qui avancent des affirmations contestées sur ce que leurs modèles savent faire. Ni l'accord ni les textes au Congrès ne précisent qui vérifie ces affirmations, ni ce qui se passe lorsqu'elles sont fausses. La question antitrust, celle de savoir qui contrôle le calcul, les données et les clients, ne reçoit pas de réponse d'un document qui n'est contraignant qu'au sens moral.