Olivier Rimmel, entrepreneur engagé.

Fable5 : Washington débranche l’IA la plus puissante du monde

Écrit par

Olivier Rimmel

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Pendant trois nuits, j’ai travaillé avec le modèle d’IA le plus puissant jamais rendu accessible au public. Puis Washington a débranché, pour des raisons politiques. Cette décision est le précédent industriel le plus grave de la courte histoire de l’intelligence artificielle, et elle nous oblige, en France et en Europe, à revoir d’urgence notre architecture de dépendance.

Trois nuits et presque trois jours. C’est exactement la durée de ma fenêtre d’accès.

Je ne suis pas quelqu’un qui s’émeut facilement devant une machine. J’écris du code, je pilote des projets et je vends de la technologie depuis 1992. J’ai vu passer le client-serveur, le web, le mobile, le cloud, et une bonne dizaine de « révolutions » qui n’en étaient pas. Là, c’était différent.

Le matin où l’accès a été coupé, j’ai écrit ceci, et je l’assume mot pour mot :

Je suis très triste ce matin. Avec Claude Fable5, j’avais la possibilité de créer de très grandes choses très vite. Mais les États-Unis de Trump ont décidé de nous renvoyer à l’âge de pierre en matière d’IA.

Depuis, j’ai eu le temps de redescendre. La tristesse s’est transformée en analyse froide. Et l’analyse froide est encore plus inquiétante que l’émotion.

Trois nuits de béatitude computationnelle

Ce que j’ai vu pendant ces trois nuits n’était pas un « meilleur chatbot ». C’était un changement de nature.

Un exemple concret et vérifiable, puisque j’en ai gardé les traces. Je travaillais sur l’optimisation de mes coûts de tokens sur un fournisseur chinois. C’était déjà bon marché. Le modèle a trouvé de lui-même, sans que je le lui demande, un montage exploitant une technologie de mise en cache de prompts de l’infrastructure adverse, et a divisé ma facture par cinq. Spontanément.

Ce n’est pas de la complétion de code. C’est de la stratégie industrielle appliquée à mon compte d’exploitation.

Autre chose que je n’ai pas eu le temps de tester à fond, mais dont les capacités étaient manifestes : l’analyse de dossiers judiciaires complexes comportant plusieurs dizaines de milliers de pièces, avec restitution en temps record de l’ensemble des failles exploitables. Pour tout praticien du droit, c’est un bouleversement du rapport de force entre celui qui a les moyens de payer trente collaborateurs et celui qui n’en a pas.

Je travaille par ailleurs sur un système d’enregistrement automatisé et guidé de plaintes civiles et pénales, supervisé par un officier de police judiciaire augmenté, avec transmission automatisée aux parquets. Fable5 devait entrer dans à peu près tous mes projets. Il n’y entrera pas.

Bref. J’ai fait tout ce que j’ai pu pendant ce court moment de béatitude computationnelle. Puis on a coupé le courant.

Une décision politique, pas technique

Il faut bien mesurer ce qui vient de se produire, parce que la couverture médiatique française a été d’une tiédeur confondante.

Un président américain en exercice a décidé, par voie politique, de retirer du marché mondial le modèle d’intelligence artificielle le plus capable jamais déployé. Pas un régulateur indépendant. Pas une autorité de sûreté. Pas un tribunal. Le pouvoir exécutif, seul, unilatéralement, avec effet immédiat et portée extraterritoriale.

Et le mouvement inverse existe déjà : l’Europe avait, quelques semaines plus tôt, interdit le déploiement de l’IA d’Apple sur son territoire. Deux blocs, deux coupures, un même réflexe. La technologie devient un objet de politique étrangère au même titre que le gaz ou les céréales.

Le précédent n’est pas nouveau, l’échelle si

Soyons honnêtes : les États-Unis n’en sont pas à leur coup d’essai en matière d’usage de la technologie comme levier de puissance. La réglementation ITAR encadre depuis des décennies l’exportation de composants dits sensibles, y compris quand ils sont intégrés dans des satellites européens. Les contrôles à l’exportation du Bureau of Industry and Security ont, depuis 2022, méthodiquement privé la Chine des GPU de dernière génération.

Le CLOUD Act de 2018 permet aux autorités américaines d’exiger d’un fournisseur américain les données qu’il héberge, où qu’elles soient sur la planète. Les industriels français qui ont vécu l’affaire Alstom savent ce que « extraterritorialité » veut dire concrètement : une amende, une cession, et un fleuron qui change de pavillon.

Mais jusqu’ici, ces instruments s’appliquaient à des composants, des données ou des entreprises. Là, on coupe l’accès à une capacité cognitive générale. C’est une autre catégorie d’objet.

Tout le monde doit comprendre MAINTENANT qu’il n’est pas possible de faire confiance aux technologies américaines pour des raisons politiques. Notre dépendance aux États-Unis est beaucoup trop grande.

Pourquoi je parle d’acte de guerre économique

On m’a reproché la formule. Je la maintiens, et je vais l’argumenter.

Couper au reste du monde l’accès au modèle le plus puissant disponible, c’est fonctionnellement équivalent à couper l’internet à tous les pays. Pas dans la forme, dans l’effet. Vous privez des millions d’entrepreneurs, de chercheurs, d’avocats, de médecins et d’ingénieurs d’un outil qui multipliait leur productivité par un facteur non trivial, et vous le faites sans consultation, sans préavis, sans recours.

Les conséquences sont de trois ordres.

  • Économique. Toute architecture logicielle construite ces derniers mois autour d’un fournisseur unique vient de perdre sa colonne vertébrale. Les coûts de migration sont réels, immédiats et non provisionnés.
  • Industriel. Quel investisseur, quel directeur des systèmes d’information, quel dirigeant sensé va désormais bâtir une chaîne de valeur critique sur une API américaine ? Le risque n’est plus technique ni commercial, il est politique. Et le risque politique ne s’assure pas.
  • Stratégique. Ce sont les laboratoires américains eux-mêmes qui paient le prix fort. Si un acteur ne peut plus commercialiser un modèle plus puissant que la génération précédente, son avantage compétitif fond en quelques mois. On vient de signer, à Washington, la fin du leadership américain sur l’IA. Ils ont perdu, et le pire est qu’ils ne s’en rendront compte que dans dix-huit mois.

Sur les motivations réelles, je n’ai que des hypothèses, et je les présente comme telles. Un modèle capable d’ingérer des dizaines de milliers de documents et d’en extraire les incohérences et les failles n’est pas seulement un outil de productivité pour développeurs. C’est aussi un outil d’audit. Appliqué à des dossiers financiers, à des montages patrimoniaux, à des archives judiciaires. Libre à chacun de tirer les conclusions qu’il souhaite.

Le contre-argument que je ne peux pas balayer

Je serais malhonnête si je m’arrêtais là. Parce qu’il existe une lecture opposée, et elle n’est pas ridicule.

J’ai constaté moi-même, pendant ces trois nuits, que le modèle était en mesure de proposer des stratégies de contournement de à peu près n’importe quel système de sécurité. Y compris en expliquant comment exploiter les failles de l’intelligence humaine par ingénierie sociale. Y compris, potentiellement, dans le domaine militaire.

Je recommande de recadrer fermement les IA quand c’est nécessaire, et surtout quand elles prennent trop confiance en elles. Elles peuvent devenir très dangereuses en confiance. Nous sommes leurs humains, c’est nous qui les dirigeons.

Cette position n’est pas de la coquetterie. Anthropic a formalisé dès 2023 une politique de montée en puissance responsable qui prévoit explicitement des paliers de capacité au-delà desquels un modèle ne doit pas être déployé sans garde-fous renforcés. L’AI Act européen, entré en application par étapes depuis 2024, prévoit lui aussi des obligations spécifiques pour les modèles à usage général présentant un « risque systémique ».

Donc oui : un moratoire motivé par une évaluation de sûreté publiée, contradictoire et opposable, ce serait défendable. Ce n’est pas ce qui s’est passé. Il n’y a eu ni évaluation publiée, ni procédure contradictoire, ni calendrier de réexamen. Il y a eu une décision, un communiqué, et le silence.

La différence entre une régulation et un arbitraire tient exactement là : dans la traçabilité de la décision. Et c’est parce que la décision n’est pas traçable qu’elle est un précédent dangereux, indépendamment du fait qu’elle soit bonne ou mauvaise sur le fond.

Le plan B : diluer le risque, rapatrier le calcul

Assez pleuré. Voici ce que je fais concrètement, et ce que je recommande à tout architecte de systèmes agentiques.

1. Ne jamais dépendre d’un fournisseur unique

Tous les architectes d’IA agentiques doivent absolument se connecter à plusieurs fournisseurs pour diluer les risques, et surtout avoir une machine d’IA à la maison.

Concrètement : une couche d’abstraction au-dessus des API, un routage par capacité et par coût, et des tests de bascule réguliers. Si votre code appelle directement un endpoint propriétaire, vous n’avez pas une architecture, vous avez une laisse.

2. Prendre les alternatives au sérieux, sans naïveté

Mistral est très avancé et très performant. Pas encore au niveau des modèles frontière, mais l’écart se réduit continuellement et l’entreprise progresse vite. L’Allemagne dispose avec Aleph Alpha et sa famille Luminous d’un savoir-faire réel sur les usages analytiques et souverains. Côté chinois, Zhipu et son écosystème Z.ai, comme DeepSeek, publient des modèles à poids ouverts d’un rapport performance/prix redoutable.

Aucun de ces acteurs ne remplace à lui seul ce que j’ai perdu. Trois d’entre eux combinés, en revanche, couvrent 80 % de mes cas d’usage. C’est suffisant pour continuer à produire.

3. Arrêter le fantasme du pré-entraînement souverain

Je vais être direct, parce que c’est là que le discours public français devient mensonger.

Nous ne construirons pas de nouveaux fournisseurs français d’IA à partir de zéro. Nous aurons déjà du mal à soutenir correctement ceux qui existent. Le pré-entraînement d’un modèle frontière, c’est plusieurs centaines de millions d’euros de calcul, une équipe de recherche mondiale et un accès garanti aux accélérateurs. Nous n’avons ni les trois, ni même deux sur trois.

La stratégie réaliste est autre : partir d’un modèle ouvert solide, et investir massivement dans le post-entraînement, l’alignement métier, l’orchestration agentique et les données propriétaires françaises. C’est là que se crée la valeur défendable, et c’est cent fois moins cher.

4. Rapatrier le calcul chez soi

Nous sommes à quelques mois de faire tourner en local, sur du matériel à moins de 4 000 euros, l’équivalent de ce qui constituait il y a un an l’état de l’art commercial. Oui, à moins de 4 000 euros. La quantification, les architectures à mélange d’experts et les puces à mémoire unifiée ont changé l’équation.

Une machine chez vous, ce n’est pas de la survivalisme technologique. C’est une assurance contre une décision politique prise à 6 000 kilomètres.

L’angle mort français : les hommes, pas les modèles

Le vrai sujet n’est pas le modèle. C’est le nombre de gens capables de s’en servir sérieusement.

À la louche, la France doit compter aujourd’hui autour de 3 000 ingénieurs IA réellement opérationnels — je ne parle pas de gens qui ont suivi un MOOC, je parle de professionnels capables de concevoir, entraîner, déployer et maintenir des systèmes en production. Quand j’entends des objectifs publics consistant à doubler ce chiffre en quelques années, je ne sais pas s’il faut rire ou pleurer.

La France aura besoin de 300 000 ingénieurs IA opérationnels dans les dix ans pour éviter un immense choc de compétitivité.

Trois cent mille. Soit un ordre de grandeur cent fois supérieur au stock actuel. Cela suppose de bâtir une nation d’ingénieurs IA — et de ne pas prétendre le faire avec des cacahuètes, ce qui est pourtant la trajectoire budgétaire actuelle.

Les métiers se redéfinissent sous nos yeux

Ce que j’observe depuis dix-huit mois sur mes propres projets contredit le catastrophisme ambiant.

L’IA ne va pas remplacer les développeurs, elle va les augmenter. Les mauvais deviendront meilleurs, et les bons deviendront redoutables.

Il ne se passe pas un jour sans que ce soit moi qui montre le chemin aux modèles. En revanche, ils produisent infiniment plus vite que moi. La production, ils sont imbattables, et cela me va très bien : le goulot d’étranglement s’est déplacé de l’écriture vers la conception et le jugement.

Deux profils émergent nettement, et j’ai commencé à les identifier et à les regrouper :

  • L’AI Strategic Technologist : celui qui conçoit les projets, tient la vision, arbitre les compromis et sait ce qu’il faut construire. C’est un profil rare, senior, transversal.
  • L’AI Full Context Engineer : celui qui maîtrise l’ingénierie du contexte, l’orchestration multi-modèles, les chaînes d’outils, l’évaluation et la fiabilisation. C’est le nouveau cœur du métier.

Une nuance que je concède volontiers aux universitaires : pour un chercheur formé à la rigueur abstraite, voir l’IA devenir une science empirique où l’on ajuste des hyperparamètres comme des alchimistes plutôt que de démontrer des théorèmes ressemble à une régression intellectuelle. Ils n’ont pas tort. Mais la révolution industrielle ne s’est pas faite avec la thermodynamique — la thermodynamique est venue après.

Ce que je retiens de ces trois nuits

La confiance est rompue. Pas avec les ingénieurs américains, qui font un travail extraordinaire et qui sont les premières victimes de cette décision. Avec le cadre politique qui les surplombe et qui vient de démontrer qu’il pouvait, du jour au lendemain, transformer un outil mondial en instrument de pression.

Je considère qu’il est désormais impensable qu’un futur président de la République française ne soit pas un connaisseur averti de ces technologies, et surtout un utilisateur quotidien. Pas un lecteur de notes de synthèse. Un utilisateur. On ne dirige pas un pays au XXIe siècle en déléguant la compréhension de l’infrastructure cognitive mondiale à un conseiller.

Il y a le feu au lac, et le lac est à Paris comme à Bruxelles.

Nous avons trois leviers, et trois seulement : multiplier nos fournisseurs, rapatrier notre calcul, et former massivement nos ingénieurs. Aucun des trois n’est spectaculaire. Aucun des trois ne fera un bon sommet international avec photo de famille. Les trois sont indispensables.

Quant à moi, je continue. Une machine à la maison, trois fournisseurs en parallèle, un modèle ouvert que je post-entraîne. Ce sera plus lent et moins brillant que ces trois nuits de juin. Mais ce sera à moi.

Et le jour où quelqu’un, quelque part, remettra une capacité de ce niveau à disposition du public — que ce soit à San Francisco, à Paris, à Heidelberg ou à Pékin — je serai prêt. Vous devriez l’être aussi.

Pour aller plus loin

Sources et références

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