Quand Jean-Marie Messier affirme que « l'algorithme de l'IA est devenu un nouveau dieu », il ne décrit pas seulement une révolution technologique. Il révèle un déplacement beaucoup plus profond : celui du centre de gravité du pouvoir économique mondial. Derrière la montée de l'intelligence artificielle se joue peut-être la fin d'un capitalisme fondé sur les réseaux humains, les institutions et les élites traditionnelles.
« L'algorithme de l'IA est devenu un nouveau dieu. » La phrase tombe sans emphase, prononcée dans un bureau parisien aux stores baissés, loin des keynotes de San Francisco. Venant d'un homme qui a passé trois décennies à asseoir, démanteler et réinventer l'un des plus vastes empires médiatiques de l'histoire économique française, elle ne peut se lire comme un simple effet de style. Jean-Marie Messier n'est ni un critique des technologies, ni un visionnaire du numérique. C'est un praticien du capitalisme, un négociateur de bilans, un architecte de fusions. Que ce profil utilise soudain un vocabulaire quasi théologique pour parler de code, de modèles prédictifs et de serveurs, cela signale quelque chose de précis : l'impression croissante d'une élite qui découvre que ses leviers habituels ne pèsent plus. La métaphore n'est pas un glissement rhétorique. C'est le constat de la perte d'agence. Pendant des années, le pouvoir en Europe s'est construit sur la visibilité : les accords signés, les conseils d'administration dominés, les relations tissées dans les couloirs des ministères et des banques d'affaires. Aujourd'hui, ce même pouvoir se heurte à des systèmes qui s'auto-entretiennent, s'optimisent sans qu'on les reprogramme, et s'imposent comme des contraintes environnementales plutôt que comme des instruments à piloter. Ce n'est pas la peur du progrès qui traverse ces propos. C'est le sentiment que la valeur ne se capture plus en contrôlant les canaux de diffusion ou en plaçant des dirigeants. Elle se concentre désormais dans des couches que l'on ne voit plus : des grappes de processeurs, des bases de données planétaires, des modèles entraînés sur des milliards de documents. Le capitalisme relationnel, celui qui faisait reposer la création de valeur sur la confiance, le carnet d'adresses et la capacité à anticiper les arbitrages institutionnels, cède progressivement la place à un régime où la prédiction algorithmique, la puissance de calcul et la maîtrise des infrastructures deviennent les nouveaux déterminants de la rentabilité. Jean-Marie Messier ne prophétise pas la fin d'un monde. Il nomme ce que les comités de direction et les instances de régulation peinent encore à formaliser : le centre de gravité du pouvoir économique s'est déplacé, et il ne passe plus par les portes que l'on croyait stratégiques.
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Le monde que Jean-Marie Messier avait appris à contrôler
Pour mesurer l'ampleur du basculement, il faut regarder en arrière. L'époque à laquelle Messier a incarné l'entrepreneuriat français est celle d'un capitalisme où la valeur se fabriquait encore par l'assemblage. Vivendi, dans les années 1990 et 2000, n'était pas une simple holding. Elle était le laboratoire d'une logique qui croyait à la puissance de la verticalisation, de la consolidation des portefeuilles et de la maîtrise des flux. Le pouvoir s'y exerçait à travers des contrats, des placements d'hommes, des négociations avec les banques d'investissement, des arbitrages devant les conseils de surveillance. C'était un monde où l'information circulait, mais restait filtrée et diffusée par des institutions identifiées. Les dirigeants étaient des architectes. Ils construisaient des écosystèmes, négociaient des fusions, s'appuyaient sur des partenariats stratégiques. Le pouvoir était visible, débattable, négociable. On savait où se plaçaient les pions, qui détenait la clé des salles de réunion, et quel était le prix de chaque concession. Même lors des crises, comme le démantèlement de Vivendi Universal, le jeu restait dans le registre du capitalisme traditionnel : des bilans à rééquilibrer, des actionnaires à rassurer, des juges à convaincre, des rédactions à couvrir. On y créait de la valeur en maîtrisant les réseaux, en positionnant des marques, en transformant des actifs en flux financiers stables. C'était un système imparfait, parfois opaque, mais structuré par des règles que l'on pouvait lire, contourner ou réformer. Les dirigeants savaient qu'ils étaient au cœur du mécanisme. Aujourd'hui, ce sentiment de centralité s'est estompé. Les mêmes acteurs découvrent que les décisions qui structurent leurs marchés ne se prennent plus dans les salles de conseil, mais dans des architectures logicielles qui s'actualisent seules et qui s'imposent comme des réalités physiques.
Quand la valeur économique migre vers les infrastructures invisibles
Ce qui a changé, c'est la localisation même de la rente économique. La valeur ne réside plus principalement dans les actifs tangibles, les licences exclusives ou les réseaux de distribution. Elle s'est enfouie dans les couches infrastructurales du numérique. La migration est silencieuse. Prenez l'exemple d'un grand groupe industriel européen, qui a passé dix-huit mois à essayer de migrer ses systèmes de prédiction de maintenance sur une infrastructure souveraine. Le bilan : échec technique, budget triplé, dépendance aux mêmes fournisseurs américains une fois les délais de livraison des puces arrivés. Ce n'est pas un cas isolé. Les analyses du MIT Technology Review montrent comment les capacités de calcul nécessaires à l'entraînement des grands modèles se concentrent dans moins d'une dizaine de sites planétaires. OpenAI, Nvidia, Microsoft, Google, Meta : ce ne sont pas simplement des entreprises technologiques. Ce sont des maîtres d'œuvre de nouvelles architectures de pouvoir. Leur force ne réside pas dans ce qu'elles vendent, mais dans ce qu'elles structurent. Une entreprise qui intègre un modèle de langage dans son processus de recrutement, une administration qui s'appuie sur un cloud étranger pour héberger ses dossiers, un éditeur qui dépend d'un algorithme pour toucher son public : autant de gestes anodins qui tracent une carte de la dépendance. « C'est du marketing, soupire un directeur informatique interrogé à Francfort. On paye une facture. On garde le bouton d'arrêt. »
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Pourtant, le bouton d'arrêt ne coupe plus qu'un service. Il ne restaure pas la capacité de décision. La puissance de calcul nécessaire à l'entraînement des modèles ne se distribue pas. Elle s'accumule. Les données ne circulent plus seulement pour informer. Elles s'agrègent pour prédire. Et cette capacité prédictive devient la nouvelle monnaie d'échange. Les anciennes élites économiques découvrent que leurs leviers d'influence traditionnels – le lobbying, les partenariats, la maîtrise des canaux pèsent de moins en moins face à des systèmes qui s'autorégulent et se déploient à une échelle que la diplomatie d'entreprise ne peut plus embrasser. La rente ne se négocie plus. Elle s'achète, sous forme d'abonnement à des API, de frais d'hébergement, de licences d'accès. Et elle s'accumule hors d'Europe.
La souveraineté cognitive : le vrai retard européen
Cette dépendance n'est pas seulement technique. Elle est décisionnelle. Le terme de « souveraineté cognitive », exploré par des chercheuses comme Kate Crawford ou sous l'angle des systèmes de contrôle par Byung-Chul Han, désigne la capacité d'une société à comprendre et orienter les outils qui filtrent son information et structurent ses choix. Quand une plateforme décide de la visibilité d'un contenu, quand un algorithme de scoring évalue la solvabilité d'une PME, quand un modèle génératif rédige les premières ébauches de rapports financiers, on ne parle plus d'outils. On parle d'infrastructures qui façonnent le quotidien des entreprises. Shoshana Zuboff avait montré, il y a plus d'une décennie, comment la collecte de données permettait de monétiser l'attention. Ce qu'elle décrivait alors comme une extraction est aujourd'hui devenue une externalisation du jugement. L'Europe l'a compris tardivement. Pendant des années, elle a cru que la protection des données, incarnée par le RGPD, suffisait à garantir un équilibre. Or, protéger la donnée ne permet pas de maîtriser l'infrastructure qui la traite. Les data centers, les réseaux de fibre, les Framework d'entraînement : autant de couches où la décision stratégique s'est déportée.
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Frank Pasquale le rappelle sans dramaturgie : quand on utilise des systèmes dont on ignore le fonctionnement interne, on ne régule plus, on s'adapte. La dépendance devient alors opérationnelle. Elle ne se mesure pas en parts de marché, mais en capacité à refuser sans se paralyser. Or, l'Europe ne peut pas refuser. Elle dépend d'Azure, d'AWS, de GCP pour héberger ses services publics et ses administrations. Elle dépend de Nvidia pour équiper ses laboratoires. Elle dépend des API de Microsoft ou d'OpenAI pour intégrer l'IA dans ses chaînes de valeur. Cette asymétrie n'est pas le fruit du hasard. C'est le résultat de deux décennies de choix industriels et de politiques d'investissement. Et c'est précisément ce qui rend la métaphore de Messier si pertinente : on ne négocie pas avec un système dont on ignore les règles. On l'intègre, on s'y aligne, on en fait la condition de sa propre survie.
Le paradoxe européen : réguler sans réellement construire
D'où le paradoxe qui traverse aujourd'hui les instances européennes. L'Europe est devenue le champion de la régulation de l'intelligence artificielle. L'AI Act, adopté après des années de négociations, pose un cadre juridique sans précédent. Il classe les risques, impose la transparence, encadre les systèmes critiques. C'est une réussite technique. Mais la régulation n'est pas la souveraineté. Elle en est souvent le reflet tardif. Tandis que Bruxelles rédige des articles de loi sur la gouvernance algorithmique, les États-Unis dépensent des centaines de milliards de dollars dans la construction de data centers, le développement de puces custom, le recrutement de chercheurs. La Chine investit massivement dans l'indépendance technologique, avec une approche étatique et à long terme. L'Europe, elle, délibère. Elle protège. Elle encadre. Mais elle n'investit pas à la même échelle. Les rapports de l'OCDE sur le financement de l'IA montrent que les capitaux privés européens restent fragmentés, que les levées de fonds dans les infrastructures fondationnelles sont marginales, et que la culture de l'échelle fait défaut. Ce n'est pas un échec moral. C'est une divergence de stratégie. Les États-Unis ont compris que la prochaine étape du capitalisme ne se gagne pas en contrôlant les canaux de diffusion, mais en contrôlant les couches d'infrastructure. L'Europe, héritière d'un modèle où l'État régule pour protéger les citoyens, a du mal à basculer dans un régime où l'État doit devenir un investisseur-stratège et un bâtisseur d'écosystèmes. Le résultat est visible : les entreprises européennes intègrent l'IA comme des utilisateurs, jamais comme des architectes. Elles s'adaptent aux standards américains, paient des frais d'API, externalisent leur couche de prédiction. Et elles le font en toute transparence, car il n'y a pas d'alternative viable. La régulation devient un exercice de gestion du risque plutôt qu'un instrument de construction du pouvoir. On légifère sur des mondes qu'on ne structure plus.
L'illusion du « nouveau dieu »
Il est légitime de tempérer ce tableau. Un observateur averti objectera avec raison que les algorithmes ne sont pas des divinités. Ils sont codés par des ingénieurs, alimentés par des données humaines, optimisés par des entreprises aux actionnaires identifiables. Dire que l'IA est un « nouveau dieu », c'est commettre une erreur de catégorie. L'IA n'est ni magique, ni autonome, ni dotée de volonté. Elle reste un instrument. Et c'est vrai. Historiquement, chaque vague technologique a suscité ses propres apocalypses. À chaque fois, le pouvoir est resté entre les mains de ceux qui détenaient le capital et la capacité d'organisation. Alors, pourquoi cette fois serait-elle différente ? La réponse ne réside pas dans la nature de la technologie, mais dans sa structure d'accumulation. Les révolutions précédentes étaient additives. On ajoutait une machine, on automatisait un geste. L'IA fondationnelle est infrastructurale et prédictive. Elle ne remplace pas un maillon de la chaîne. Elle réorganise la chaîne entière. Elle permet de générer, diagnostiquer, traduire, coder, à un coût marginal proche de zéro, et à une vitesse qui dépasse la capacité d'adaptation des organisations. Plus important encore, elle se concentre. La puissance de calcul nécessaire à l'entraînement des grands modèles ne se distribue pas. Elle s'accumule dans un nombre réduit de lieux. Nick Srnicek a montré comment les plateformes avaient capté la valeur de l'attention. Ce qui se passe aujourd'hui, c'est la capture de la capacité de décision elle-même. Le scepticisme est sain. Il empêche de glisser vers le mysticisme. Mais il ne doit pas aveugler sur une réalité simple : quand un système devient universel, indispensable, asymétriquement concentré et difficilement substituable, il n'a plus besoin d'être « divin » pour exercer un pouvoir comparable. Il suffit d'être incontournable. La métaphore, imparfaite mais révélatrice, pointe vers une asymétrie structurelle. Les anciens maîtres du capitalisme découvrent qu'ils ne sont plus au centre du jeu. Ils en sont devenus les clients.
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Conclusion
La question qui reste ouverte ne concerne pas la menace existentielle de l'intelligence artificielle. Elle concerne notre capacité à reconstruire des marges de manœuvre dans un environnement où les couches de décision se déplacent progressivement hors de nos périmètres de contrôle. Sommes-nous encore dans un capitalisme piloté par des dirigeants et des institutions, ou dans un système où les infrastructures algorithmiques deviennent progressivement les nouveaux centres de gravité du pouvoir économique mondial ? Les salles de réunion n'ont pas perdu leur utilité. Mais les décisions qui les traversent ne s'y arrêtent plus.
