Mardi 29 septembre, OpenAI a offert à chaque abonné de ChatGPT Pro un agent IA personnel doté de son propre ordinateur cloud, d'un accès à plus de 4 000 applications et de la capacité de travailler pendant que vous dormez. À chaque abonné Pro, c'est-à-dire, sauf ceux en Europe et au Royaume-Uni. Je vis en Slovaquie. Je paie les mêmes 200 $ par mois que n'importe qui dans l'Ohio. Et le jour du lancement le plus important de l'année, j'ai reçu une petite note polie qui disait en gros : pas vous, pas encore. Ce moment capture toute l'état de l'IA en ce moment mieux que n'importe quel graphique de benchmark. L'avenir est là. Il se tient juste derrière un cordon de velours, et quelqu'un d'autre décide qui entre.
Bienvenue dans l’ère du cordon de velours.
Depuis trois ans, l’histoire de l’IA portait sur ses capacités. Peut-elle écrire ? Coder ? Raisonner ? Voir, entendre et répondre ? Tous les quelques mois, la réponse résonnait plus fort : oui, oui, oui, et désormais mieux que la plupart d’entre nous.
Cette histoire n’est pas finie, mais elle n’est plus l’histoire principale.
L’histoire principale est désormais l’accès. Qui accède en premier aux modèles les plus performants. Qui dispose d’assez de puissance de calcul pour les utiliser réellement. Quels pays ont le droit d’entrer. Quels utilisateurs se voient confier un agent capable de se connecter à leur banque. Et qui décide de tout cela, selon quels critères, et à quelle vitesse la limite se déplace.
La course aux capacités a rendu l’IA puissante. La course à l’accès décidera à qui appartient cette puissance.
Septembre, le mois où l’IA s’est offert un videur
Regardez ce qui s’est réellement passé ces dernières semaines : une fois les faits alignés, la tendance est difficile à manquer.
Le 3 septembre, OpenAI a lancé GPT-6 Astra, conçu pour l’utilisation complète de l’ordinateur, la programmation, la cybersécurité et les sciences. Premier modèle d’OpenAI à atteindre le seuil cyber « Critical » de son propre Preparedness Framework, il est d’abord passé par un programme d’accès prioritaire aux défenseurs. Greg Brockman a déclaré qu’il n’était « pas déraisonnable de penser que nous sommes désormais dans l’ère de l’AGI ». Ce n’est pas le slogan d’une jeune pousse : c’est le président d’OpenAI.
Le même jour, Anthropic a publié Fable 5.1 et Mythos 5.1. Mêmes poids, protections différentes. Fable est pour nous autres. Mythos ne va qu’aux partenaires de confiance en cybersécurité et sciences du vivant. Plus tôt cette année, Anthropic a entièrement retenu Mythos Preview après qu’il a trouvé et exploité des failles zero-day dans chaque grand système d’exploitation et navigateur, le réservant à un petit groupe de défenseurs via Project Glasswing.
Le 30 septembre, Google a déployé Gemini 4 Argon. Qui l’a reçu en premier ? Les cyberdéfenseurs, via le programme Fairwind. L’accès API payant viendra plus tard.
Trois laboratoires. Trois des modèles les plus capables jamais créés. Trois cordons de velours.
Il y a aussi le modèle qui n’a même jamais atteint la porte. Fin septembre, OpenAI a confirmé avoir annulé le lancement de GPT-6.1 Astra après que les tests ont montré qu’il était plus trompeur que son prédécesseur et décrivait son propre travail de manière inexacte. Le responsable de la sécurité d’OpenAI a déclaré qu’il « n’atteignait pas tout à fait le niveau requis pour respecter le périmètre et les autorisations ».
Relisez cela. Un modèle de pointe était terminé, et il a été mis de côté parce qu’il ne respectait pas les limites fixées.
C’est une première. Et cela ne vient pas de nulle part. En juillet, des agents OpenAI se sont échappés d’un environnement de test via une faille zero-day dans un proxy de cache de registre de paquets et ont piraté Hugging Face. OpenAI a parlé d’un « incident cyber sans précédent ». Deux mois plus tard, Dario Amodei publiait un essai appelant l’industrie à « réguler le rythme de la frontière », avec des évaluateurs externes dans les laboratoires, des références de sécurité communes et des limites concertées à la croissance des capacités. Sam Altman a publiquement approuvé. Elon Musk aussi.
Quand Dario, Sam et Elon sont tous d’accord, soyez attentif. C’est rare et cela signifie généralement que le terrain a bougé.
Voici le changement en une phrase : l’alignement n’est plus un sujet de recherche. C’est une condition de diffusion.
L’autre cordon : le calcul
Passons maintenant au cordon que j’ai personnellement pris en pleine figure.
Si vous me suivez sur X, vous m’avez vu me plaindre des quotas pendant presque tout septembre. Je faisais tourner deux ou trois discussions Codex sans interruption avec l’abonnement Pro 20x. Un matin, je me suis réveillé avec un quota fraîchement réinitialisé ; à midi, il ne me restait déjà que 28 %. Une semaine plus tard, cela faisait cinq jours d’affilée que je n’avais plus de quota. Avec une offre censée être le haut de gamme.
Puis OpenAI l’a officialisé : dès le 30 octobre, le Pro à 200 dollars passe de 20x à 10x les limites de Plus pour ChatGPT et Codex. Une formule Pro à 500 dollars offre désormais 25x et un mode « Ultrafast ». La justification publique se résume au coût du calcul de niveau Astra.
J’ai donc fait comme beaucoup de bâtisseurs : j’ai essayé Claude Code pour la première fois. Je confie à Opus 5.5 les tâches qui doivent être bien faites, ou celles qui sont vraiment difficiles. Honnêtement, je préfère l’interface. Et Opus 5.5 est tout simplement extraordinaire. Anthropic le dit 40 % moins cher à exécuter qu’Opus 5, 30 % plus rapide, et capable, dans un test, de migrer 680 000 lignes de code en moins d’un jour. Ce dernier chiffre devrait redresser un peu chaque directeur informatique chargé d’un code ancien.
Mais mes problèmes de quota ne sont que le symptôme grand public d’un phénomène bien plus vaste.
Les hyperscalers devraient consacrer environ 700 milliards de dollars aux investissements en 2026, contre environ 410 milliards l’an dernier. Nvidia vient d’annoncer 89 milliards de revenus trimestriels dans les centres de données, en hausse de 117 % sur un an, et la montée en puissance de Vera Rubin est la plus rapide de son histoire. Le S-1 divulgué d’Anthropic ferait état de 518 milliards d’engagements de calcul sur environ dix ans. Les accords d’OpenAI représentent quelque 26 gigawatts.
Et cela ne suffit toujours pas.
Voici le paradoxe que l’on manque. Le coût de l’intelligence ne cesse de s’effondrer. Epoch AI estime que le prix d’un niveau donné de performance baisse d’environ un facteur 13 par an. Opus 5.5 est devenu moins cher. GPT-6.1 Sol est arrivé à une fraction du prix d’Astra. Mais la frontière continue de s’élever, et la demande avance encore plus vite. Plus l’intelligence coûte peu, plus on en veut. Chaque fois qu’elle devient dix fois moins chère, quelqu’un trouve un flux de travail qui en demande cent fois plus.
C’est le paradoxe de Jevons à la vitesse de l’IA. Et la contrainte déterminante se déplace des puces vers des choses bien moins glamour : électricité, files de raccordement au réseau, transformateurs et permis. On ne crée pas un poste électrique en vibe coding.
L’abonnement forfaitaire d’IA à volonté était une conquête de territoire. Il a merveilleusement fonctionné pour accrocher un milliard de gens. Il ne résiste pas à des agents travaillant 24 heures sur 24.
Le troisième cordon : la géographie et les dots auxquels je n’ai pas droit
Ce qui me ramène à ce mardi.
Les dots sont les nouveaux agents personnels toujours actifs d’OpenAI. Chacun fonctionne avec GPT-6 Astra et son propre ordinateur cloud, que vous pouvez ouvrir et observer. Il se connecte à plus de 4 000 applications, mène plusieurs projets en parallèle, effectue des « recherches proactives » en lecture seule lorsqu’il est inactif, et vous pouvez lui écrire ou l’appeler depuis le web, un ordinateur, un mobile, Slack ou Teams. La conception de la sécurité est réellement réfléchie : les mots de passe enregistrés restent hors de portée du modèle, tout changement de mot de passe exige votre accord, vous définissez vos règles d’autorisation, de blocage et d’approbation, et un dispositif de surveillance peut suspendre l’agent si quelque chose paraît anormal.
C’est exactement l’avenir agentique que je décrivais dans La mort de l’onglet du navigateur. C’est l’onglet du navigateur qui se voit relégué au second plan en temps réel.
Et les notes de version d’OpenAI indiquent que l’accès Pro « exclut l’Espace économique européen, la Suisse et le Royaume-Uni au lancement ».
Voici l’étrangeté qui, à mon avis, explique tout.
OpenAI n’a pas expliqué pourquoi. Aucun billet de blog. Aucun régulateur à blâmer. Aucun calendrier. Juste l’exclusion.
L’exclusion n’est même pas totale. Pour les entreprises abonnées à ChatGPT Business Premium, les dots sont disponibles « dans toutes les régions prises en charge par ChatGPT », y compris en Europe et au Royaume-Uni. Un abonné Pro individuel à Londres ne peut donc pas avoir de dot. Une entreprise londonienne, si. Même modèle. Même agent. Même ville.
Ce détail montre que l’enjeu n’est pas de savoir si la technologie peut exister en Europe, mais qui porte le risque lorsqu’un agent autonome agit pour un particulier.
Regardez ce que fait un dot sous l’angle de la réglementation européenne. C’est un système permanent qui traite les courriels, fichiers, calendrier et comptes d’une personne, construit un contexte sur sa vie et agit. Selon le RGPD, chaque élément exige une base légale ; le profilage et les déductions sur une personne sont précisément les traitements que les régulateurs examinent. Les obligations de transparence de l’article 50 du règlement européen sur l’IA sont entrées en vigueur le 2 août de cette année, avec des amendes pouvant atteindre 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires mondial. ChatGPT ferait aussi face à des obligations au titre du Digital Services Act. Un client professionnel signe un contrat, désigne un responsable du traitement et dispose d’un administrateur qui active le service. Le consommateur clique sur « J’accepte ». Pour l’entreprise, la responsabilité a un point d’ancrage. Pour le consommateur, elle retombe entièrement sur OpenAI.
C’est ma déduction, pas une déclaration d’OpenAI. Mais c’est la seule lecture qui explique pourquoi le même produit convient à une entreprise londonienne et pas à un particulier londonien.
Le cas britannique est encore plus intéressant. Le Royaume-Uni a quitté l’UE en partie pour échapper précisément à ce frein réglementaire, et il se retrouve tout de même du mauvais côté du cordon. Pour un agent qui fouille votre boîte de réception, le RGPD britannique reste le RGPD sur tous les points importants. Le Brexit n’a pas sorti le pays du calcul du risque ; il lui a seulement donné sa propre ligne dans la liste des exclusions.
Et les dots ne sont pas un cas isolé. C’est une tendance.
- La nouvelle IA Siri d’Apple est bloquée sur les iPhone et iPad européens au lancement d’iOS 27. Apple invoque le Digital Markets Act. La Commission européenne répond que « la décision de ne pas lancer Siri AI dans l’UE est celle d’Apple, et d’Apple seule ».
- Le nouvel agent Muse de Meta a été lancé uniquement aux États-Unis.
- Cet été, l’utilisation de l’ordinateur par Codex, l’extension Chrome et la mémoire ont d’abord laissé l’Europe de côté avant d’y arriver quelques semaines plus tard.
- ChatGPT Advanced Voice avait fait la même chose en 2024.
Observez la forme que cela prend. Chaque grande entreprise d’IA lance désormais d’abord aux États-Unis et traite l’Europe comme une sortie ultérieure, distincte et encadrée par des avocats. Parfois quelques semaines plus tard, parfois sans échéance. Chaque camp accuse l’autre. Les entreprises invoquent la réglementation ; les régulateurs affirment que la loi n’interdit pas le lancement. Les deux peuvent avoir raison, et c’est précisément le problème. Les règles sont assez ambiguës pour qu’aucune entreprise ne veuille servir de cas d’école, et les régulateurs n’ont aucun intérêt à donner à l’avance leur feu vert.
Je l’ai déjà dit et je le redis : vivre en Europe aujourd’hui donne l’impression d’être un citoyen numérique de seconde zone. La moitié des fonctions d’IA que je paie sont bridées ou absentes. Nous recevons des bouchons attachés et des notes de conformité. L’Amérique reçoit des agents.
Au fait, ne vous embêtez pas avec un VPN. J’ai essayé. OpenAI est devenu bien meilleur pour détecter les régions, et celle de votre compte a le dernier mot.
Je comprends le réflexe de protéger les gens. Vraiment. Un agent toujours actif ayant accès à vos comptes mérite précisément une réflexion approfondie. Mais une protection qui prend la forme d’un retard permanent de six mois n’est pas une protection. C’est une taxe sur ceux qu’elle prétend protéger, payée en productivité perdue, en apprentissage perdu et en retard sur ceux qui ont eu accès en premier.
Pourquoi le cordon existe
Il est facile de s’énerver contre les cordons de velours. Je l’ai clairement fait. Mais je pense qu’il faut être honnête sur les raisons de leur apparition.
Les capacités ont dépassé l’infrastructure de confiance.
Nous avons désormais des modèles capables de trouver et d’exploiter des zero-days, des agents capables de s’échapper d’un bac à sable et un modèle de pointe annulé qui décrivait mal son propre travail. Des modèles chinois à poids ouverts produisent, selon les tests d’Anthropic, des exploits fonctionnels à des taux proches de Mythos Preview. Chaque laboratoire se pose la même question : comment diffuser une telle puissance sans la remettre à la pire personne qui l’utilisera jamais ?
Pour l’instant, leur réponse est la segmentation : les défenseurs avant les attaquants, les entreprises avant les consommateurs, les contrats avant les cases à cocher, les juridictions à responsabilité prévisible avant les autres, ceux qui paient plus avant ceux qui paient moins.
Ce n’est pas un complot, mais de la gestion du risque dans l’incertitude. Le coût est pourtant réel : ceux qui apprennent en premier à travailler avec les systèmes les plus performants feront fructifier cet avantage, comme les premiers utilisateurs d’Internet. Le cordon ne crée pas seulement un retard ; il donne de l’avance à ceux qui sont à l’intérieur.
C’est pourquoi ma règle de travail avec l’IA n’a pas changé, même quand les modèles sont devenus étonnamment bons : l’IA obtient la vitesse de frappe, pas le droit de fusionner. Examinez les différences. Lisez les tests. Demandez pourquoi chaque abstraction existe. Les laboratoires s’appliquent désormais cette règle précise à l’échelle de la civilisation. Leurs modèles acquièrent des capacités. Ils n’obtiennent pas automatiquement le droit d’être diffusés.
Vers quoi nous allons
Voilà ce que j’étais vraiment venu écrire. Voici mes prédictions, avec dates et niveaux de confiance, pour que vous puissiez m’en demander des comptes.
1. La priorité aux défenseurs devient la règle du pays, et plus seulement celle des laboratoires (d’ici fin 2027, 85 %)
En 2027, chaque modèle de pointe sera d’abord livré aux défenseurs et aux partenaires agréés, avant le public. D’ici deux ans, une variante de cette règle entrera dans les directives fédérales américaines ou dans un accord sectoriel, probablement avec des évaluateurs externes intégrés comme ceux déjà adoptés par Anthropic. Les laboratoires l’accueilleront favorablement, car elle placera tout le monde sur un pied d’égalité face aux coûts qu’ils assument aujourd’hui volontairement.
2. L’abonnement forfaitaire à l’IA disparaît (d’ici fin 2027, 80 %)
L’offre à 20 dollars survit comme produit d’appel addictif. Au-dessus, tout devient mesuré, segmenté ou fondé sur des crédits. Des offres « prosommateur » de 500 à 2 000 dollars par mois deviennent normales pour ceux qui font tourner des agents toute la journée, comme les photographes sérieux paient du matériel sérieux. La réduction de Pro 20x à 10x est la première fissure, pas la dernière.
3. Dots, ou un équivalent, arrive chez les consommateurs européens et britanniques, avec un dispositif de consentement propre à l’Europe (d’ici mi-2027, 75 %)
L’exclusion prendra fin, mais pas discrètement. L’Europe aura un parcours de démarrage distinct, avec journalisation explicite des actions des agents, informations sur le traitement des données et probablement un délai de réflexion avant d’approuver les actions sur les comptes. L’UE y verra la preuve que ses règles fonctionnent. Les États-Unis, la preuve qu’elles ralentissent les choses. Les deux auront raison. La prédiction plus large : « lancement aux États-Unis d’abord, en Europe plus tard » devient la règle permanente pour chaque grand produit d’IA, au moins jusqu’en 2028, et le retard moyen se stabilise entre trois et six mois.
4. Le premier incident majeur impliquant un agent hors d’un laboratoire survient et crée un nouveau marché de l’assurance (d’ici fin 2027, 70 %)
Un agent grand public ou d’entreprise fera de lui-même quelque chose de coûteux : un mauvais virement, un envoi massif de courriels, la suppression d’une base de production, un contrat qu’il n’aurait pas dû signer. L’affaire sera assez importante pour porter un nom. La réponse ne sera pas une interdiction, mais une assurance de responsabilité des agents, des obligations de journalisation et des plafonds de dépenses intégrés à chaque produit, comme la protection contre la fraude est devenue une fonction intégrée aux cartes de crédit.
5. L’électricité devient la contrainte déterminante de l’IA, dans le débat public et politique (d’ici 2028, 80 %)
Les puces continueront à progresser et à coûter moins cher. Les batailles se déplaceront vers les centrales, les lignes électriques, les files de raccordement et les autorisations locales. Les entreprises d’IA se comporteront de plus en plus comme des fournisseurs d’énergie : elles posséderont des moyens de production, signeront des contrats électriques sur des décennies et feront autant de lobbying sur l’énergie que sur l’IA. Les pays disposant d’une électricité bon marché, abondante et dont la production peut être développée deviendront discrètement les nouvelles superpuissances de l’IA.
6. Les modèles à poids ouverts rendent obsolètes les restrictions au niveau du modèle en cybersécurité (d’ici fin 2028, 70 %)
Lorsque les modèles à poids ouverts égaleront les capacités cyber actuelles de Mythos, ce dont ils sont déjà proches, garder le meilleur modèle derrière un cordon ne protégera plus personne. La politique passera du contrôle de l’accès au modèle au renforcement de tout ce qu’il peut attaquer. Les gagnants seront les défenseurs qui auront utilisé leur accès anticipé pour corriger les failles.
7. L’emploi débutant est repensé, pas supprimé (jusqu’en 2028, 75 %)
Les premières douleurs se manifestent déjà par moins d’embauches de jeunes, et non par des licenciements massifs de personnes expérimentées. Les entreprises qui comprendront transformeront les postes débutants en rôles supervisés d’opérateurs d’agents : une personne dirigeant, vérifiant et approuvant le travail de plusieurs agents. La compétence essentielle sera celle à laquelle je reviens toujours : le goût, le discernement et la volonté de rester éveillé au volant.
8. Un agent persistant devient votre principale interface avec les logiciels (d’ici 2030, 65 %)
Pas un chatbot. Un agent qui connaît votre contexte, détient vos autorisations, travaille en arrière-plan et revient vers vous lorsqu’un accord est nécessaire. Les applications deviennent des interlocuteurs pour les agents. Les sites développent un second visage pour les machines. L’onglet du navigateur ne mourra pas, mais deviendra un endroit où l’on vient vérifier le travail de l’agent. Les dots sont la première version grand public de cela. Dans quatre ans, ils paraîtront primitifs.
Là où je pourrais me tromper
Sans scénario d’échec, les prédictions ne sont que des impressions. Voici donc les miens.
Si un laboratoire rompt les rangs et diffuse ouvertement un modèle de niveau Mythos, tout le système de priorité aux défenseurs pourrait se transformer en mêlée générale plus vite que prévu. Si la vague d’investissements dans l’IA rencontre de vraies difficultés de financement, la puissance de calcul pourrait soudain devenir abondante et les guerres de quotas finir en une nuit. Et si l’Europe choisit la compétition plutôt que la protection, avec des autorisations accélérées pour les agents et des garanties juridiques claires, la barrière géographique pourrait tomber bien avant mi-2027.
J’aimerais vraiment avoir tort sur ce dernier point.
Le verdict
La dernière ère de l’IA portait sur ce que les machines pouvaient faire.
Cette ère porte sur qui peut les utiliser, quand et à quelles conditions.
Cette histoire n’est pas moins passionnante, elle est plus importante. Les modèles sont assez bons pour que l’accès devienne un levier, et les leviers produisent des effets cumulatifs. Les personnes et entreprises derrière le cordon apprendront, construiront et prendront de l’avance plus vite qu’à aucun autre moment de l’histoire informatique.
Mon conseil est simple. Approchez-vous du cordon autant que possible. Utilisez les meilleurs modèles auxquels vous avez accès, chaque jour, pour de vraies tâches. Apprenez à diriger les agents, pas seulement à discuter avec eux. Gardez votre discernement affûté, car le travail consiste désormais à vérifier. Et si vous vivez en Europe comme moi, faites du bruit. Poliment, avec persévérance et publiquement.
L’avenir est là.
Elle se contente de vérifier les identités à l’entrée.
