Ralentir la course à l’IA : vers un cartel public-privé ? 1/2

Dario Amodei annonce la couleur dès le titre de son essai publié le 12 septembre : We Must Pace the Frontier, « Nous devons ralentir le rythme à la frontière de l’IA ». (1) Le patron d’Anthropic propose de donner du temps à la sécurité et l’alignement avant que les capacités des modèles ne la distancent. Sam Altman lui répond publiquement : « Je suis d’accord avec Dario : nous devons ralentir le rythme à la frontière. » Il précise que le sujet occupe OpenAI depuis plusieurs semaines et accepte le principe d’évaluateurs indépendants disposant d’un accès comparable à celui de salariés. (2) Elon Musk, qui ne rate pourtant guère une occasion d’étriller ses concurrents, fait plus court sur X, son réseau social : « Dario a raison. » (3) Dans la soirée, Demis Hassabis rejoint le mouvement : l’essai d’Amodei « indique la bonne voie à suivre » et « la direction est la bonne pour affronter ce moment critique ». (4)

Anthropic, OpenAI, Google DeepMind et SpaceXAI, l’ex-xAI désormais intégrée à SpaceX, se disputent chercheurs, processeurs graphiques, clients et milliards. Les voilà pourtant d’accord pour lever le pied. Étonnant, non ?

Le pacing – la maîtrise ou le ralentissement du rythme – laisse pourtant les moteurs tourner à plein régime. Amodei maintient l’entraînement des modèles et le progrès technique, mais il veut instaurer des points de contrôle, ou checkpoints, adosser certains franchissements de capacités à des évaluations extérieures et permettre aux laboratoires de coordonner leurs pratiques. Le droit américain de la concurrence devient alors un obstacle : son essai demande une « narrow antitrust waiver », une dérogation antitrust étroite, afin que ces concurrents puissent discuter légalement de limitations communes.

Le danger cyber invoqué mérite d’être pris au sérieux. En juillet, des agents d’OpenAI ont contourné leurs barrières d’isolation, retrouvé un accès à Internet, communiqué par des canaux non autorisés et compromis des systèmes d’OpenAI et de Hugging Face. OpenAI a qualifié l’affaire de warning shot, un « coup de semonce ». (5) Le précédent Mythos avait déjà placé INCYBER devant cette ambiguïté : une capacité dangereuse bien réelle peut simultanément devenir un argument de communication et un enjeu de pouvoir industriel.

Nous avons donc remonté le fil. Qui travaillait déjà au ralentissement ? Qui veut tenir le frein ? Qui contrôlera les contrôleurs ? Et pourquoi les entreprises qui courent le plus vite demandent-elles soudain à pouvoir ralentir ensemble ? Pour reconstruire ce tableau, il nous fallait rassembler les pièces d’un puzzle qui se trouvent moins dans les laboratoires que dans les textes et projets de loi, les ONG, les parcours professionnels et les antichambres de Washington.

Ralentissement de l’IA : septembre n’est que l’accélérateur

La première surprise apparaît en reconstituant la chronologie : septembre arrive tard dans le processus.

Anthropic, Google, Microsoft et OpenAI avaient créé dès juillet 2023 le Frontier Model Forum (FMF). Amazon et Meta l’ont depuis rejoint cette association professionnelle. En mars 2025, ses membres ont signé un accord leur permettant de partager entre concurrents des informations relatives aux vulnérabilités, aux menaces, à l’autonomie des modèles, aux capacités cyber offensives et aux risques chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires (CBRN). (6) Le Forum dit avoir construit pour cela une architecture juridique et technique capable de protéger la propriété intellectuelle tout en respectant l’antitrust.

Nous avons ensuite cherché qui travaillait déjà à repousser un peu plus loin les limites de cette coopération. Le Law Reform Institute (LRI) fournit une réponse. Dès 2025, l’organisation élabore avec Dan Crane, professeur de droit à l’université du Michigan, un projet de législation fédérale destiné à sécuriser juridiquement la collaboration entre laboratoires sur les risques des modèles frontières. Elle demande parallèlement au Department of Justice (DOJ), le ministère américain de la Justice, et à la Federal Trade Commission (FTC), l’autorité fédérale de la concurrence, de préciser ce que les concurrents peuvent légalement faire ensemble. (7) Le futur CATS Act poussera le mécanisme plus loin que le projet initial du LRI. Nous y reviendrons. 

En février et mars 2026, Model Evaluation & Threat Research (METR), un organisme de contrôle des labos d’IA, réalise de son côté un pilote avec Anthropic, Google, Meta et OpenAI, qui lui ouvrent l’accès à leurs modèles internes les plus performants et à des informations non publiques. (8)

Microsoft n’avait pas formellement rejoint le camp du pacing, mais travaillait elle aussi depuis le printemps sur la même inquiétude : le code de conduite dévoilé le 14 septembre par Mustafa Suleyman, conçu pour maintenir les systèmes sous contrôle humain et leur imposer d’accepter correction et arrêt, était en chantier depuis cinq à six mois. (9)

Le 14 juillet, Demis Hassabis, cofondateur et président de Google DeepMind, également scientifique en chef d’Alphabet, propose un Frontier AI Standards Body, organisme de normalisation de l’IA frontière capable à terme d’évaluer les modèles avant commercialisation et de coordonner un ralentissement général si les risques l’exigent. (10)

Le 23 juillet, le Collaboration on Adversarial Threats and Security Risks Act, plus commodément désigné par son acronyme CATS Act, arrive au Congrès. Le projet de loi crée une exemption antitrust pour certaines coopérations de sécurité entre développeurs. (11)

Et fin juillet, le vocabulaire lui-même est déjà fixé. Plus de 1 300 salariés et dirigeants du secteur signent un manifeste baptisé Pacing the Frontier, « Ralentir le rythme à la frontière ». Il réclame au gouvernement américain des instruments techniques et institutionnels permettant de « ralentir délibérément la frontière », puisque la pression concurrentielle dissuade chaque entreprise de le faire seule. Dario Amodei figure parmi les signataires. (12)

Six semaines plus tard – coïncidence ? – son grand essai s’intitulera donc We Must Pace the Frontier. La petite différence tient dans un « We must » – « nous devons » – devenu nettement plus pressant.

Une autre solution a surgi entre-temps, et elle plaît beaucoup moins aux industriels. Le 3 septembre, le sénateur Bernie Sanders et le représentant démocrate Greg Casar annoncent le Ban Artificial Superintelligence Act. Leur projet de loi interdirait durablement le développement et le déploiement d’une superintelligence artificielle et suspendrait temporairement le développement avancé, jusqu’à l’établissement de règles par un régulateur fédéral. Sanders explique vouloir empêcher quelques « oligarques de la Big Tech » de décider seuls de l’avenir de l’humanité. (13)

Une variante beaucoup moins radicale se négocie parallèlement au Sénat autour de John Thune, Ted Cruz et Amy Klobuchar. Elle imposerait aux développeurs de modèles frontières une obligation de prudence face aux risques catastrophiques, des tests avec des experts fédéraux et permettrait au gouvernement de demander le blocage judiciaire d’un modèle jugé dangereux. Le texte reste en négociation. (14)

Le contraste institutionnel est considérable. Chez Hassabis et Amodei, les laboratoires participent à la construction des normes, fournissent une partie des moyens et coopèrent avec les évaluateurs et l’État. Le modèle Sanders-Casar place beaucoup plus franchement le pouvoir coercitif dans une agence fédérale. Si cette solution politique s’imposait, les géants de l’IA passeraient du statut de coproducteurs de la règle à celui d’entreprises placées sous sa surveillance. Inconfortable. 

OpenAI avançait déjà sur une piste très proche. Le 9 septembre, Chris Lehane, son directeur des affaires mondiales, a publié une feuille de route réclamant des obligations fédérales de sécurité, des standards élaborés par l’industrie et des règles communes pour décider « quand et comment le développement doit ralentir ou s’arrêter ». (15) Le lendemain, Wired révèle que l’entreprise demandait depuis plusieurs semaines à des membres du Congrès si un ralentissement coordonné entre laboratoires serait compatible avec le droit antitrust. (16) Le verrou juridique qu’Amodei mettra en avant le 12 septembre était donc déjà travaillé chez son principal rival.

Pour les labos, l’intérêt objectif à défendre rapidement une architecture public-privé est évident. Aucune pièce ne permet toutefois de relier l’essai d’Amodei à l’offensive Sanders-Casar : à ce stade, nous observons ici la collision de calendrier entre plusieurs modèles concurrents de gouvernance.

Puis arrive Jacob Coxon.

Coxon : sept messages, 170,8 millions de vues

Le compte X de Jacob Coxon existe depuis janvier 2026. Lors de notre relevé du 14 septembre, il ne comptait que douze publications et aucune activité antérieure à son annonce de démission dans la nuit du 8 au 9 septembre, heure européenne. 

Un lancement très préparé

Son premier thread public démarre d’emblée au maximum : Anthropic et OpenAI fonceraient vers une « superintelligence capable de s’améliorer elle-même » et « jouent avec nos vies ». Sept messages exposent ensuite le scénario de catastrophe et réclament notamment… des accords de ralentissement entre laboratoires. Au matin du 14 septembre, le premier affichait 170,8 millions de vues. (17)

L’emballage médiatique, lui, avait commencé avant même le clic sur « publier ». Coxon confirme au Washington Post avoir parlé au Wall Street Journal avant son thread. Après la mise en ligne, il monte un groupe de discussion d’une dizaine de personnes chargé de republier le message et de l’envoyer à leurs contacts. Sneha Revanur, fondatrice et présidente d’Encode AI, en fait partie. Coxon indique également avoir échangé avec Daniel Kokotajlo, ancien d’OpenAI et figure d’AI Futures Project, mais il assure cependant n’avoir travaillé avec aucune organisation pour préparer la promotion de sa démission avant publication. (18)

Croyons-le sur parole. Si nous n’avons trouvé aucune preuve d’une opération commandée par Anthropic ou Amodei, il est en revanche clair que la sortie médiatique de Coxon avait été préparée, puis que son amplification a été organisée dans un réseau déjà mobilisé sur la sécurité de l’IA.

Et la mèche prend instantanément.

Le Wall Street Journal, l’Associated Press, le Financial Times, Axios, CNN, Fox News ou le Washington Post s’emparent de l’affaire. En France, Le Monde décrit quelques jours plus tard un débat sur « l’AIpocalypse » atteignant une ampleur inédite et relève déjà plus de 160 millions de vues pour le thread de Coxon. (19) Rarement sept messages auront bénéficié d’une telle puissance de feu.

De X au Congrès en quelques heures

À Washington, le thread tombe comme une pièce à conviction déjà emballée et étiquetée. Pour une bonne partie des démocrates, Coxon fournit le cas d’école rêvé : un ingénieur passé par deux des meilleurs laboratoires occidentaux, qui accuse précisément la concurrence de pousser ses anciens employeurs à prendre des risques qu’ils ne prendraient pas seuls.

Les appels immédiats à agir viennent donc principalement de la gauche, même si quelques républicains se joignent au mouvement. Ted Lieu remet sur la table son projet de mécanisme d’arrêt d’urgence, des élus réclament des auditions et de nouveaux pouvoirs fédéraux (20) et Bernie Sanders reprend directement le message : « M. Coxon a raison », avant de renvoyer à sa proposition de pause et d’interdiction de la superintelligence. (21) Le sénateur démocrate Ruben Gallego demande dès le 9 septembre aux dirigeants du Sénat de créer une commission spéciale bipartisane sur l’intelligence artificielle, en citant explicitement l’affaire Coxon. (22)

Trois jours après le thread incendiaire, Amodei coupe l’herbe sous le pied des démocrates en publiant la version la plus complète et la plus médiatique d’une solution que plusieurs acteurs, OpenAI compris, travaillaient déjà : We Must Pace the Frontier.

Si le timing frappe, la chronologie empêche cependant de crier au faux scoop : Amodei avait déjà signé le manifeste Pacing the Frontier en juillet. Reste que si Coxon n’a pas inventé le programme, son explosion médiatique lui a offert une audience qu’aucun livre blanc réglementaire n’aurait pu acheter.

IA, ton univers impitoyable

Nous avons alors suivi les connexions humaines et financières. À ce titre, Jaan Tallinn fournit un exemple parfait de l’endogamie du milieu de l’IA américaine. Le cofondateur de Skype a mené le premier tour de financement d’Anthropic en 2021, une levée de 124 millions de dollars. (23) En 2025, le Survival and Flourishing Fund (SFF) recense, sur recommandation de Tallinn, 1,535 million de dollars plus 500 000 dollars conditionnels à AI Futures Project, 516 000 dollars à Encode AI et plusieurs centaines de milliers de dollars à METR, parmi de nombreux autres financements liés à la sécurité de l’IA. (24)

Ces flux révèlent une topologie plus intéressante qu’un possible trafic d’influence : le même écosystème de fortunes technologiques peut investir dans les producteurs de modèles tout en finançant des organismes chargés de réfléchir à leurs risques, de les évaluer ou de plaider pour leur réglementation.

Le réseau sait aussi faire de la politique au sens le plus classique du terme. L’AI Policy Network (AIPN) soutient le CATS Act. Son political action committee (PAC), comité de financement politique, a versé avant le dépôt du texte 5 000 dollars à Jim Banks, 1 000 à Jay Obernolte et 950 à Ted Lieu. Tous trois sont sponsors ou cosponsors du CATS Act. Les documents de la Federal Election Commission (FEC) montrent également 1 000 dollars pour Adam Schiff, principal sponsor du texte au Sénat. (25) Ces contributions sont légales et aucun élément ne permet d’établir une contrepartie. Elles montrent simplement que le réseau de l’AI safety sait aussi pratiquer le métier le plus ordinaire à Washington, celui de lobbyiste : expertise, plaidoyer et financement électoral.

METR, contrôleur indépendant… sous dépendance

Endogamie et portes tournantes, Beth Barnes est à elle seule un cas d’école : avant de fonder et diriger METR, l’organisme sans but lucratif de contrôle des systèmes d’IA, elle a travaillé avec le scientifique en chef de DeepMind, puis chez OpenAI sur des objectifs de sécurité et des techniques d’évaluation. (26)

METR possède une indépendance financière réelle vis-à-vis des grands laboratoires : l’organisation dit ne pas accepter leur financement. Elle dépend en revanche de leur coopération pour passer de l’autre côté du miroir. Dans son pilote 2026, Anthropic, Google, Meta et OpenAI lui ont fourni leurs meilleurs modèles internes, des chaînes de raisonnement brutes, des informations non publiques et des jetons de calcul gratuits.

Le rapport de METR est étonnamment franc. Au lancement du pilote, il avoue qu’aucune politique formelle de conflits d’intérêts applicable n’était encore en place. Au moins six salariés ou collaborateurs directement impliqués entretenaient des relations personnelles étroites avec des employés des entreprises évaluées.

L’organisme, en outre, reconnaît que l’accès aux modèles non publics et aux jetons gratuits les « incitent à entretenir une relation cordiale avec les entreprises d’IA » et va jusqu’à confesser que son travail dépend « de solides relations de travail avec les entreprises ». Les laboratoires n’avaient pas de droit d’approbation sur son rapport final, mais conservaient un pouvoir sur les informations internes pouvant être publiées. Les participants pouvaient aussi quitter silencieusement le pilote, conséquence directe de cette dépendance de facto. METR précise lui-même que l’exercice n’avait pas été conçu pour fournir une « obligation de rendre des comptes robustes ».

À cela s’ajoute une dépendance moins visible : les hommes.

Les spécialistes suffisamment pointus pour ausculter les modèles frontières viennent souvent des mêmes entreprises qu’ils contrôlent… et qui peuvent redevenir demain partenaires, fournisseurs d’accès ou employeurs. Dans ce microcosme, fâcher durablement Anthropic, OpenAI ou Google peut coûter une collaboration, un accès à un système, une réputation ou une carrière. Rien ne prouve que cela ait été le cas, mais le problème est structurel : l’indépendance statutaire ne supprime ni la dépendance informationnelle ni les incitations d’un marché du travail où contrôleurs et contrôlés circulent dans les mêmes couloirs.

Paul Christiano offre presque la version accélérée de ces portes tournantes. Ancien d’OpenAI et fondateur de l’Alignment Research Center (ARC), il est actuellement conseiller technique senior au Center for AI Standards and Innovation (CAISI), le Centre pour les normes et l’innovation en intelligence artificielle du National Institute of Standards and Technology (NIST).

Des règles de récusation encadrent toutefois ses dossiers liés à OpenAI. (27) ça tombe bien, car le 9 septembre, OpenAI l’a nommé au conseil de sa Fondation et à son comité de sûreté et de sécurité, tout en lui donnant un rôle d’observateur sans droit de vote auprès d’OpenAI Group.

Coxon porte l’alerte. Barnes dirige l’évaluation. Christiano circule entre laboratoire, recherche, État et de nouveau OpenAI. Le futur gouvernement de l’IA frontière puise largement dans le même petit monde que l’industrie qu’il devra surveiller.

CATS : quand Washington autorise les concurrents à s’entendre

À ce stade de notre enquête, il manquait encore la pièce juridique.

Une entreprise peut reporter seule un produit, mais des concurrents qui décident ensemble de réduire leur production, de différer un lancement ou de limiter leur développement entrent sur un terrain beaucoup plus sensible.

L’histoire antitrust américaine fournit un précédent éclairant. En 1978, dans National Society of Professional Engineers v. United States, les ingénieurs défendaient une restriction à la concurrence en invoquant la sécurité publique. La Cour suprême rejeta l’idée que le danger supposé de la concurrence puisse à lui seul justifier sa suppression. (28)

C’est précisément pour sortir de ce risque juridique que le projet de CATS Act importe. Son article 3 prévoit qu’au moins deux entités privées peuvent « coordonner ou conclure des accords » pour réduire certains risques de sécurité en retardant ou limitant la sortie, le déploiement, l’utilisation, le développement, l’entraînement, les tests ou l’évaluation d’une intelligence artificielle. Avant d’agir, elles doivent prévenir par écrit la division antitrust du ministère de la Justice et détailler le risque ainsi que la restriction envisagée.

Le texte pose des garde-fous : finalité de sécurité, bonne foi, contrôles internes, charge de la preuve, possibilité pour le procureur général de demander une injonction. Fixation des prix, partage des marchés, monopolisation ou autres comportements étrangers au champ protégé restent exposés au droit commun. Et, au 14 septembre, le CATS Act attend toujours en commission judiciaire : aucune des deux chambres ne l’a adopté. Sa portée reste cependant spectaculaire : le Congrès examine explicitement une procédure permettant à des concurrents de limiter ensemble une partie de leur production technologique avec la bénédiction conditionnelle de l’État.

La coalition qui pousse le texte réunit notamment AI Policy Network, Center for AI Safety Action Fund, Encode AI, Future of Life Institute, Law Reform Institute… et Google. Le communiqué officiel précise que les coordinations pourront passer par le CAISI, le Frontier Model Forum ou l’Artificial Intelligence Security Center de la NSA. (29)

Puis Amodei réclame sa dérogation antitrust. CATS fournirait le métal juridique nécessaire pour forger l’Anneau : le droit de ralentir ensemble.

Du club industriel au régulateur public-privé

L’infrastructure commence dès lors à ressembler à un jeu de Lego dont plusieurs briques sont déjà assemblées : le Frontier Model Forum constitue le club industriel, METR offre une capacité d’évaluation extérieure, le CAISI et le NIST travaillent à la normalisation et aux tests publics.

La sécurité nationale fournit une autre pièce : l’Artificial Intelligence Security Center (AISC), centre de la NSA spécialisé dans la sécurité de l’IA, constitue le relais « sécurité nationale » du dispositif. Il peut servir de cadre de coopération entre État et laboratoires sur les risques les plus sensibles, aux côtés du CAISI et du Frontier Model Forum (30).

Amodei ajoute les contrôleurs embarqués : bureaux, badges, ordinateurs, accès aux systèmes et informations internes, presque comme des salariés ; l’évaluateur extérieur s’installe alors au cœur du laboratoire. Reste à savoir qui définit les tests qui lui permettront de lever ou d’abaisser le pouce.

« Un Anneau pour les gouverner tous ? »

Là encore, le hasard fait bien les choses : Demis Hassabis a donné un plan prêt à l’emploi dès le 14 juillet. Son Frontier AI Standards Body pourrait fonctionner comme un partenariat public-privé sous tutelle fédérale ou comme une self-regulatory organization (SRO), un organisme d’autorégulation, sur le modèle de la Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) des marchés financiers, une autre forme de corégulation public-privé.

Le 12 septembre, Hassabis a lui-même rejoint publiquement le camp du freinage. Le rapprochement est frappant : celui qui avait dessiné en juillet la machine institutionnelle capable de coordonner un ralentissement juge désormais que la « direction » proposée par Amodei est la bonne.

Point central, l’industrie en financerait probablement l’essentiel. Cependant, un conseil comprenant des experts indépendants et des représentants de l’open source participerait à sa gouvernance et l’organisme définirait les benchmarks, les tests de référence servant à déterminer qu’un système appartient à la catégorie « frontier ».

Autre point d’entrée des labos : ils participeraient à la conception des premiers protocoles et pourraient fournir leurs modèles jusqu’à trente jours avant leur sortie. Après une phase volontaire, réussir l’évaluation pourrait devenir une condition de déploiement sur le marché américain pour tout modèle frontière, américain ou étranger, ouvert ou fermé. Et surtout, Hassabis prévoit explicitement que cette structure puisse coordonner un ralentissement des grands laboratoires si le niveau de risque l’exigeait. Trois pouvoirs se rapprochent alors dangereusement : définir la catégorie, écrire le test et décider qui le réussit.

La Cour suprême américaine a déjà rencontré un problème voisin. Dans Allied Tube v. Indian Head en 1988, elle soulignait que des standards privés peuvent être utiles à condition que des garde-fous empêchent les acteurs économiquement intéressés de biaiser la norme contre leurs concurrents. (31) Avec ce projet, on risque d’en être loin et la question décisive devient donc très concrète : qui écrira les critères de chaque checkpoint ?

Sortir du dilemme du prisonnier

Nous restait à savoir pourquoi ceux qui font la course en tête accepteraient de chausser des baskets plombées.

Le dilemme du prisonnier donne la meilleure clef.

Supposons qu’Anthropic juge sincèrement la prochaine génération trop dangereuse. Si elle freine pendant qu’OpenAI, Google ou SpaceXAI continuent à pleine vitesse, elle peut perdre en quelques mois son leadership technologique, ses clients, ses chercheurs et ses investisseurs. Chacun peut donc préférer collectivement une décélération tout en restant individuellement poussé à accélérer : application très concrète du dilemme du prisonnier (32). Le manifeste Pacing the Frontier le dit presque en toutes lettres : entreprises et États subissent une pression concurrentielle qui les dissuade de ralentir unilatéralement.

Une règle commune modifierait la donne. Checkpoints partagés, évaluateurs, surveillance publique et protection antitrust rendent la promesse du voisin plus crédible et le ralentissement cesse dès lors d’être un désarmement unilatéral.

Amodei pousse d’ailleurs l’honnêteté jusqu’à écrire qu’un tel système pourrait acheter du temps sans sacrifier l’avantage commercial des entreprises américaines ni l’avance des États-Unis : la sécurité et l’intérêt économique commencent ici à marcher dans la même direction.

Nous avons cherché si une explication plus simple tenait : les géants veulent-ils simplement freiner parce que la course leur coûte trop cher ? Ce serait aller bien vite en besogne. 

OpenAI envisage environ 600 milliards de dollars de dépenses de calcul d’ici 2030. (33) Anthropic, de son côté, vient d’annoncer à ses investisseurs qu’elle devrait enregistrer un deuxième trimestre consécutif avec un résultat d’exploitation ajusté positif, preuve que l’argent continue aussi à affluer du côté des revenus. (34) La société prépare parallèlement une introduction en Bourse susceptible de lever jusqu’à 100 milliards de dollars autour d’une valorisation proche de 2 000 milliards. (35)

Le marché, lui, a entendu « ralentir » au premier degré. Le 14 septembre, les valeurs liées à l’IA ont reculé à travers le monde et les contrats à terme sur le Nasdaq 100 ont perdu jusqu’à 1,9 %, les investisseurs commençant à intégrer l’hypothèse d’un ralentissement des investissements en puces, datacenters et puissance de calcul. (36) Sam Altman a parallèlement écarté toute introduction en Bourse d’OpenAI en 2026, jugeant le moment « mal choisi » au regard des questions de sécurité. (37) Anthropic, elle, poursuit la sienne, nous rappelant que les grands laboratoires peuvent converger sur la nécessité d’appuyer sur le frein sans cesser de défendre des stratégies financières distinctes.

« Faire des pauses, ralentir le rythme, ce sont des actions volontaires qu’ils peuvent entreprendre s’ils estiment que leur entreprise est hors de contrôle », a pour sa part taclé Jensen ⁠Huang, PDg de Nvidia. (38) Logique : le concepteur de cartes graphiques a un intérêt structurel à ce que la course au calcul continue : la croissance de son activité vient aujourd’hui des produits de datacenter pour le calcul accéléré et les solutions d’IA. Le groupe a porté ses engagements d’approvisionnement et de capacité de 119 à 279 milliards de dollars pour répondre à la demande future ; un ralentissement durable toucherait donc directement le moteur de son activité. (39)

Et celles-ci sont de plus en plus vitales : le Far West des start-up est devenu une industrie lourde. Près de 500 milliards de dollars de dette liée aux infrastructures d’IA avaient déjà été émis en 2026 au début du mois d’août. Les prêteurs commençaient parallèlement à exiger des rendements plus élevés, des permis sécurisés, des contrats d’électricité et davantage de protections. (40)

Et c’est à ce stade que l’État entre directement dans l’équation. Dans une réponse officielle au Department of Energy, OpenAI demande des tarifs électriques compétitifs, des avantages fiscaux, des prêts à faible taux, des garanties d’achat, des accords de partage des coûts et même une AI Supercomputer Loan Facility, facilité de prêt pour supercalculateurs d’IA, afin de « réduire le risque » supporté par les investisseurs privés. (41)

Le pacing collectif offrirait alors plusieurs bénéfices objectifs : dépenses plus prévisibles, équipements amortis sur une durée plus longue, risque mieux chiffrable par les prêteurs et assureurs, course aux capacités moins erratique. Les exigences d’audit et de certification ajoutent en outre des coûts fixes que Google, OpenAI ou Anthropic peuvent absorber plus facilement qu’un nouvel entrant.

On retrouve ici un modèle de gouvernance plus large. Le World Economic Forum (WEF) revendique depuis longtemps sa fonction de plateforme de « coopération public-privé » et son manifeste du stakeholder capitalism, ou capitalisme des parties prenantes, appelle les entreprises à mobiliser leurs ressources avec les gouvernements et la société civile. (42) CATS est donc loin d’être un OVNI dans le ciel du capitalisme contemporain. 

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