Dans un petit livre très historique – Des règles sur mesure : généalogie du profilage algorithmique (Amsterdam, 2026) -, le philosophe du droit, Nathan Genicot, retrace l’histoire des débats autour du déploiement des principaux systèmes de profilage, à savoir les systèmes d’analyse psychologique au travail, les systèmes de calcul de risque assurantiels et les systèmes d’obtention de crédits bancaires. Et ce qui me semble très éclairant dans cet essai, c’est de constater combien les débats, plus riches que ceux que nous pouvons avoir aujourd’hui sur ces sujets, ont été perdus. Et plus encore, qu’ils ne semblent pas plus avoir été résolus hier qu’ils ne le sont aujourd’hui. Le profilage semble embourbé dans ses limites sans parvenir à ouvrir de voies pour les résoudre. 

La rationalité statistique est au fondement des Etats modernes, rappelle Genicot à la suite d’Alain Desrosières (La politique des grands nombres, La découverte, 1993), d’Alain Supiot (La gouvernance par les nombres, Fayard, 2015) ou encore de Theodore Porter (The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900, Princeton University Press, 2020). Mais elle est également au fondement de l’intelligence artificielle. Les statistiques permettent à la fois de quantifier le social et de le prédire, de profiler chacun « sous le prisme d’attributs qu’il partage avec d’autres ». Nous sommes non seulement statistifiés, mais également comparés. Le profilage dont nous sommes l’objet, bien souvent par devers nous, consiste à prédire notre comportement depuis la comparaison avec celui des autres à partir des régularités du passé. Partout, nous sommes notés, prédits, quelque soit la marge de certitude ou d’incertitude des traitements et inférences. Le calcul est normalisé, naturalisé par un score, une note. Que ce soit pour s’assurer, emprunter, se loger, obtenir un emploi, recevoir des allocations, être mis en relation avec d’autres…  Pour Genicot, ce profilage, ce scoring, les appariements qui en découlent, sont des techniques de régulation, des outils de gouvernementalité. Mais, alors que la loi s’applique à tous de la même façon, le profilage, lui, permettrait de s’adapter aux caractéristiques de chacun. Pour le philosophe du droit, il promet d’individualiser le droit pour « pleinement réaliser le principe d’égalité », pour produire des « règles sur mesure ». Tout l’enjeu du livre consiste justement à vérifier cela. Est-ce que le profilage remplit cette promesse ? Est-ce qu’il rend la justice plus juste ? 

Des débats de calculs

Pour déplier ses constats, Genicot observe trois milieux où se déploient, presque concomitant des techniques de profilage : le travail, l’assurance et le crédit. Dans chaque secteur, Genicot révèle, extirpe des archives les débats de l’époque. Et ceux-ci sont étonnement nourris. Les calculs d’alors viennent avec des questions. La science balbutiante s’interroge, quand l’ingénierie d’aujourd’hui semble avancer comme un rouleau compresseur, sans vraiment s’interroger des défaillances que ses calculs produisent ou des limites que la statistique atteint, comme le relevait danah boyd il y a quelques années (et qui vient de donner lieu à un livre qui sera publié le 29 septembre aux presses de l’université de Chicago, Data Are Made, Not Found: A Story of Politics, Power, and the Civil Servants Who Saved the US Census). 

Les pratiques de profilage, rappelle-t-il, sont antérieures à la naissance de l’informatique, même si l’informatique va leur permettre de se déployer et de s’étendre sans commune mesure. Les premières classifications sont produites pour distinguer les capacités des élèves en créant des tests mentaux et d’aptitudes avec la psychologie différentielle. Les mathématiques servent alors à mesurer l’intensité et la qualité des sensations, la vitesse de réaction… pour mesurer les différences interindividuelles et caractériser les populations en marge de la société : les aliénés, les criminels, les pauvres, les anormaux. Derrière ces tentatives pour améliorer la justice en permettant aux politiques publiques de s’adapter aux profils de chacun s’amalgame des capacités de discriminations inédites porté par tout un courant eugéniste comme le montrera le paléontologue Stephen Jay Gould dans La mal-mesure de l’homme (Odile Jacob, 1997) ou plus récemment Kate Crawford dans son Contre-atlas de l’intelligence artificielle  (Zulma, 2022, voire également notre critique). Les tests mentaux visent à diagnostiquer les enfants anormaux dans le contexte de l’instauration de l’obligation scolaire, avec, pour ses promoteurs, une volonté d’améliorer la justice sociale. 

Le terme même de profilage naît pour décrire cette mise en nombre des individus, en 1909 et s’accompagne, dès l’origine, d’un mode de production graphique pour relier les résultats aux différents tests. Au-delà de l’école, les tests vont rapidement être appliqués à l’orientation et à la sélection professionnelle, pour mieux faire correspondre les profils psychologiques aux métiers. Genicot, en plongeant par exemple dans les travaux de Jean-Maurice Lahy, dans les années 30, nous montre que les ingénieurs de l’IA n’ont rien inventé. On produit des tests psychologiques sur deux groupes de travailleurs, les bons et les mauvais (selon une distinction déjà pleine de biais, puisqu’elle ne repose que sur l’appréciation de chefs de services et le nombre de fautes professionnelles recensées) pour produire des métriques distinctives. Test qu’on peut ensuite faire passer à tout requérant pour mesurer si ses caractéristiques sont plus proches de l’un ou l’autre groupe. On tente de mesurer l’énergie, l’endurance, la concentration, la capacité d’initiative… via des tests psychométriques qui ne vont cesser de s’affiner. On les fait passer à une galerie de métiers pour tenter d’identifier ce qui singularise chaque secteur… Le profilage est dès l’origine une comparaison aux attributs statistiques des autres. « L’essence du profilage consiste à prédire une variable cachée (ici : une aptitude) de manière probabiliste, c’est-à-dire sur la base de caractéristiques (ici : les résultats obtenus à des tests psychotechniques) qui sont fortement corrélées à cette variable ». On le voit, malgré leurs efforts à « désubjectiver les méthodes d’appréciation », ces techniques les réifient. Les conditions sociales sont invisibilisées dans les capacités des individus : « le profilage réduit des situations sociales à des propriétés individuelles » et les biais de l’entité qui profilent sont passés sous silence. 

Pas étonnant que ces tests professionnels soient donc contestés. Leur caractère discriminatoire en termes de genre, de niveau social, d’origine… se dévoile à mesure que ces profilages se répandent. Les tests d’aptitudes professionnels montrent par exemple que 58% des Américains blancs les réussissent contre seulement 6% des personnes noires. Les débats pour rétablir l’équité se démultiplient alors. Faut-il différencier ces tests selon l’âge, le genre, l’origine ? Ce n’est qu’en 1991 que les Etats-Unis tranchent en prohibant les pratiques d’ajustement des scores selon l’appartenance à un groupe protégé. Mais si le débat est tranché, il n’est pas réglé. J’ai l’impression que l’enjeu de corriger les biais reste entier. Aujourd’hui encore, on ne sait pas vraiment comment les corriger. Comme si les débats, tranchés par le droit, les avait arrêtés, sans stopper les pratiques ni les problèmes afférents. 

Avec le développement du numérique, le profilage va s’amplifier. Le big data permettant de démultiplier le profilage psychologique, malgré toutes les limites de ces tests, comme nous le disaient il y a quelques années déjà le psychologue Alexandre Saint-Jevin. En fait, le profilage va également s’étendre, comme celui des chercheurs d’emploi, initié au prétexte de mieux les accompagner et qui va surtout servir à les sanctionner et faire peser sur eux des contraintes plus importantes (sans que ce contrôle ne produise aucun horizon, comme nous disions en disséquant Chômeurs, vos papiers (Raisons d’agir, 2023), qui soulignait l’inefficacité du contrôle du chômage). Il va conduire également à un recrutement de plus en plus automatisé, où les systèmes calculent (un peu n’importe comment il faut le dire) la correspondance d’un CV à une annonce. Pour Genicot, la « logique corrélationnelle » se répand et s’impose partout, jusque dans l’évaluation des employés sur leurs lieux de travail. L’appréciation des individus par des variables qui ne lui sont jamais propres se couple d’une comparaison statistique des résultats de chacun évalués par rapport à ceux d’un groupe. Le profilage tient tout entier dans ce rapport étrange de soi aux autres, où les limites des métriques utilisées sont invisibilisées par les ratios et indicateurs produits. Comme si finalement les chiffres pouvaient assurer d’une neutralité de façade, d’une neutralité dont les limites ne sont plus interrogées. Les scores de risques sont partout défaillants, il n’empêche qu’ils ne cessent d’être produits et utilisés, comme nous le pointions en lisant Jathan Sadowski.  

En observant les débats du monde assurantiel comme ceux du secteur bancaire, Nathan Genicot montre les mêmes ambiguïtés. 

Quelles discriminations acceptons-nous ?

La sélection des assurés et la tarification des primes sont depuis longtemps rattachées au calcul de probabilités. L’assurance va prendre son essor au XVIIIe siècle après l’essor de l’arithmétique politique qui invente un siècle plus tôt les premières tables de mortalité qui décrivent le nombre de décès par âge. Le risque assurantiel s’est longtemps apprécié au niveau du groupe, plus qu’au niveau individuel, là où la condition de chacun est affectée par la condition des autres. Il faudra néanmoins attendre la loi de 1898 qui impose au patron d’indemniser les salariés victimes d’accidents du travail, pour faire de l’assurance le gage de la réparation. Les assureurs se mettent à sélectionner les risques qu’ils veulent couvrir comme les assurés. Ils comprennent vite que « plus le profilage est affiné, c’est-à-dire plus il y a sélection et tarification différenciées, moins il y a de solidarité ». Une constance simple que tout le monde semble avoir oublié à l’ère du Big Data. 

A défaut de parvenir à identifier d’autres attributs pertinents, l’âge s’impose souvent comme une catégorie principale, notamment pour l’assurance vie. Genicot souligne que le débat a été constant entre individualisation et solidarité. L’assurance n’a cessé de chercher des variables pertinentes. Derrière ces débats, on en voit poindre un autre, plus philosophique s’il en était : quelles segmentations – et donc quelles discriminations – acceptons-nous en tant que société ? Et lesquelles refusons-nous ? Si tout le monde semble accepter celle de l’âge, la discrimination de genre ou sociale par exemple le sont bien moins. Et les débats sur la discrimination d’origine, aux Etats-Unis, décalque des rapports de domination de la société, sont nourris. L’intégration du comportement et du mode de vie aujourd’hui dans le calcul assurantiel reste souvent polémique, à raison, puisqu’il incrimine l’individu et masque les différences créées par les rapports sociaux. 

Comme partout ailleurs, les assureurs produisent des scores pour calculer l’assurabilité de chacun. Les assureurs ne vont cesser de développer un discours pour justifier la segmentation qui leur profite en promouvant des calculs qui seraient dénués de connotation morale, alors que nombre d’entre eux vont user et abuser de pratiques problématiques, par exemple en tenant compte de la domiciliation pour faire grimper les primes des populations racisées par rapport à celles des riches (et blanches) banlieues américaines. Pourtant souligne Genicot, malgré les critiques acerbes contre les pratiques du secteur, peu de monde interroge « la prétention à atteindre l’objectivité dans l’évaluation des risques actuariels. La pertinence du recours aux classifications ne fait, à peu de choses près, pas l’objet de débats ». Pire, comme le soulignait la sociologue Greta Krippner, l’individualisation du risque semble bien plus la conséquence de la lutte contre les pratiques discriminatoires des marchés de l’assurance plutôt que liée à l’émergence du néolibéralisme. Bon, cela ne signifie pas pour autant que l’évolution du capitalisme est absente de la segmentation assurantielle. Celle est stimulée par la liberté tarifaire, et renforcée par les progrès de l’informatique qui va permettre de démultiplier les variables et de faire disparaître les discriminations derrières la complexité des critères. 

La régulation va bien sûr s’inviter dans ces innombrables débats, par exemple en encadrant les tarifs pour prémunir l’exclusion de certains publics, ou en écartant certaines formes de segmentation les plus criantes et problématiques, comme celles sur la religion, le sexe, l’origine ethnique ou la génétique… mais sans remettre en cause nombre de pratiques problématiques. En fait, derrière les débats nourris, la société semble n’être pas parvenue à fourbir de règles claires ne permettant pas les contournements. L’interdiction de faire des distinctions de genre par exemple n’a pas conduit à limiter les possibilités de segmentations, mais à conduit à utiliser des critères plus précis, comme s’y essaie l’assurance avec la prise en compte des comportements, à l’image de la conduite automobile elle-même. Une personnalisation dans laquelle l’assurance oublie sa fonction initiale : celle de mutualiser les risques. 

Genicot rappelle pourtant que l’assurance, pour fonctionner, doit reposer sur une segmentation modérée. Même constat quant au calcul du crédit et de son risque, né lui aussi avec l’essor des techniques statistiques. Dès l’origine, portés par les grands magasins pour faciliter la consommation, ceux-ci déploient des formulaires standardisés pour classer les performances de remboursements des clients. Là encore, « l’apparente objectivité de la classification n’empêche pas la présence d’une large part d’arbitraire dans l’attribution de la note ». Si la standardisation s’impose pour réduire le pouvoir discrétionnaire des agents, la statistique va s’y imposer dès les années 50 en développant des scores pour évaluer les capacités de remboursements de chacun. Enfin, pas seulement. A mesure qu’ils se déploient, là encore, les scores se complexifient, cachant dans leurs critères leurs innombrables jugements moraux et sociaux. En 1963 par exemple, les variables d’un fournisseur de score prennent en compte toute information disponible : le taux de crédit déjà engagé et les revenus bien sûr, mais aussi le statut marital et la profession, en passant par le fait d’être syndiqué. Derrière cette complexification des scores, c’est assurément notre compréhension commune qui s’éloigne, et avec elle, notre capacité à les réguler. Les innombrables facteurs pris en compte servent à obfusquer la discrimination raciale ou de classe à l’oeuvre. On apprend à utiliser des variables très éloignées des nécessités, simplement parce qu’elles peuvent être de bons prédicateurs, comme le fait d’avoir déjà un compte bancaire, ce qui est le cas de 87% de ceux qui paient leurs échéances de crédits… au risque que ces calculs accentuent les biais inhérents. Pas étonnant que, désormais, les économistes eux-mêmes estiment que les banques ne savent plus prêter à ceux qui en ont besoin. C’est comme si, à mesure qu’ils se perpétuent, les calculs se radicalisaient d’eux-mêmes. Comme l’IA semble s’écrouler à mesure qu’elle s’entraîne sur les données qu’elle produit, les calculs de la société semblent s’effondrer sur eux-mêmes à force d’être usés. Les scores de crédits, dont le célèbre Fico Score qui naît en 1956, se développent pourtant dans un contexte de compétition forte, promettant d’élargir le crédit aux plus pauvres. Il s’impose vite comme une métrique universelle… et immuable.

L’informatisation va permettre de renchérir le score de nouvelles variables, notamment cette des cartes de paiements électroniques qui permet de rendre les notes de risques dynamiques. Genicot rappelle que les notes ont une fonction disciplinaire. Elles font penser qu’elle dépend du comportement de chacun quand elles masquent d’abord des enjeux sociaux et de classe. Pire, malgré leurs lacunes intrinsèques, elles sont désormais utilisées pour d’innombrables autres services au prétexte d’un « besoin commercial légitime » : pour louer un logement, pour assurer une voiture, pour être embauché… « Tous utilisent la note de crédit comme un proxy, un indictateur du trait de comportement qu’ils cherchent à évaluer (tel que le fait d’être un bon locataire ou un bon employé) ». Le score de crédit devient un « outil de mesure de la moralité », alors qu’il est surtout, comme le disait Frank Pasquale dans Black Box Society (Fyp, 2015) opaque, arbitraire et discriminatoire. Les scores ne servent pas tant à clarifier les choses, disait-il, mais à les rendre plus obscures. 

Or, les scores modifient le réel qu’ils entendent décrire. Et à mesure que leur usage s’étend, radicalisent leurs effets. « Une mauvaise note entraînera un taux d’intérêt plus élevé, c’est-à-dire des conditions de remboursement plus difficiles pour la personne débitrice, ce qui accroîtra sa précarité économique. Si la note est prise en compte par des bailleurs ou des employeurs, l’incidence de cet effet de boucle sera d’autant plus significative. Une personne qui, à cause d’une mauvaise note, ne trouve pas d’emploi ou ne parvient pas à se loger, aura du mal à rembourser ses crédits et verra sa note diminuer encore davantage ». C’est en cela que les calculs se radicalisent, qu’ils renforcent le « lumpenscoretariat » qu’évoquaient Marion Fourcade et Kieran Healy. 

Là encore, des régulations seront votées pour encadrer les pratiques, mais sans vraiment parvenir à agir autrement qu’en limitant les pratiques les plus discriminantes. Derrière la neutralité des scores se cache l’accélération des biais. Même un score qui ne reposerait que sur les capacités financières des individus, serait foncièrement problématique puisque les capacités à rembourser sont loin d’être équitablement distribuées. Si l’enjeu est bien de prêter de l’argent aux gens, le score, par nature, vise bien plus à limiter le prêt qu’autre chose. Pas étonnant qu’on se retrouve donc avec des organismes bancaires incapables de faire leur métier : prêter de l’argent à ceux qui en ont besoin ! L’information sur les décisions de crédits prises par les organismes, sur leur distribution, la mesure de leur équité… elle est bien souvent inaccessible. Les critères des scoring ou l’étendu des situations où ils sont utilisés également. Les innombrables données peuvent être désormais utilisées comme des prédicteurs de votre capacité de remboursement, également. Partout, l’opacité du scoring est la règle. Quand on voit par exemple le nombre de gens débancarisés, on se dit que les scores de crédit semblent surtout avoir appris, eux, à masquer leurs lacunes. 

Le risque d’un droit… sur mesure

L’essai de Nathan Genicot est bien plus sage que ma lecture énervée. Il souligne néanmoins combien les modèles statistiques et algorithmiques s’imposent dans tous ces secteurs « pour optimiser la prise de décision en se substituant au jugement humain ». Ils imposent l’idée que l’individu est seul responsable de ses notes, faisant fi du contexte social. Mais plus encore, il estime que le risque de ces calculs, de ces profilages, consiste à produire des règles de plus en plus individualisées, au risque d’altérer notre conception du droit lui-même, pour remplacer la règle qui s’applique à tous, par un droit sur mesure, calculé selon le profil de chacun. 

Dans la dernière partie du livre, il revient sur la critique d’une conception mécanique du droit : les peines similaires, impersonnelles, uniformes, à tous ont longtemps été considérées comme un idéal d’objectivité et de justice. L’impersonnalité des processus décisionnels étant vu comme un rempart contre l’arbitraire et un gage de prévisibilité. Mais là encore, au début du XXe siècle, cette conception est critiquée au prétexte que les conditions et le contexte sont toujours significatifs. A l’égalité succède le principe d’équité, et avec lui, l’idée d’une individualisation des peines pour que le droit soit le même pour tous, à l’image de la critique de la TVA ou des contraventions et amendes, qui s’appliquent à tous au même taux, même à Bernard Arnault, alors que leur impact ne sont pas les mêmes selon les revenus des justiciables. Bon, il existe bien sûr des moyens d’y remédier, en fixant par exemples des critères ou des seuils. Car, comme le souligne très justement le philosophe, le problème de l’individualisation est qu’elle n’a pas de limite. On peut personnaliser selon d’innombrables variables, comme nous le montre le marketing numérique. 

Dans les revues académiques du droit, actuellement, le débat est visiblement vif sur ces questions. La rêve d’automatisation invite certains à imaginer d’adapter la loi aux situations au grès des circonstances, à ajuster et calibrer les standards. Mais comment trouver le bon niveau pour traiter à la fois « les mêmes situations de la même manière » et « traiter différemment des situations différentes » ? « Un consommateur impulsif qui réalise régulièrement des achats en ligne pourrait par exemple se voir imposer des conditions plus strictes avant de pouvoir renvoyer un produit et se faire rembourser qu’un consommateur qui aurait, au contraire, un tempérament responsable et prudent ». Certes, mais sur quelles données, quelles inférences serait produit ce jugement comportemental ? Et serait-il lui-même juste, opposable, redevable ? On a un peu l’impression que ces perspectives oublient toutes les limites pointées par les débats passés que l’auteur a mis en avant dans sa généalogie. 

Pour Genicot, « la substitution des systèmes normatifs classiques par des dispositifs de profilage est déjà à l’œuvre », notamment dans les rapports de l’Etat à ses administrés. C’était le cas notamment, dans les années 70 avec le système GAMIN, un des premiers dispositif public de profilage pour conditionner le versement d’allocation familiales. C’est également le cas avec le profilage des bénéficiaires de la CAF et nombre d’autres outils de gestion du social que nous évoquons souvent sur danslesalgorithmes.net. Du profilage des chômeurs aux contrôles des frontières, l’individualisation et le profilage sont partout, mais ils produisent assez peu d’équité et encore moins d’égalité, au contraire. Le profilage produit surtout des conditions plus dures pour les plus vulnérables. L’optimisation prédictive partout où elle se déploie fonctionne mal, cela n’empêche hélas pas le développement d’innombrables formes de notations sociales. 

Pour Genicot, l’interdiction des notations sociales dans ce contexte par l’IA Act est le bienvenue, mais c’est oublier que le texte les rend licite plus qu’elle ne les interdit. Le RIA ne propose que de les encadrer, que de veiller à ce que les notes ne soient ni disproportionnées ni dissociées du contexte de leur production. Le fait que certains soient à haut risque ne fait peser sur eux qu’une surveillance accrue. Il ne vise pas à rendre les notes plus justes qu’elles ne sont. Ils ne nous invitent finalement pas à questionner la société. Il ne nous invite pas à changer la manière dont on calcule, ni ne nous aide à nous défier de l’enkystement des calculs. Il ne nous invite pas à changer la société, alors que demain, pour changer la société, il faudra assurément changer la manière dont elle est calculée. La personnalisation du droit, le profilage administratif, nous invite seulement à continuer la société telle qu’elle est. « Le profilage est profondément conservateur », rappelle le philosophe. « Le profilage conduit donc à créer des traitements différenciés dont il prétend cependant qu’ils sont conformes à l’égalité », sans offrir à la société les moyens de le vérifier. Ce n’est là que la parole des profileurs. Les innombrables enquêtes sur le sujet, notamment sur le profilage social, depuis les travaux pionniers de Virginia Eubanks, montrent toutes l’exact inverse. Aucun n’est conforme à l’égalité. En reposant sur l’individualisation et la responsabilisation de chacun, il est « l’exact inverse de la solidarité ». Le profilage « conduit à l’oblitération des relations et, plus largement du social. Le rapport de l’individu aux autres n’est jamais compris comme celui d’une interdépendance, mais uniquement comme une comparaison à une classe, à une collection d’individus ». « Les notes obscurcissent la dimension structurelle des inégalités sociales ». Et en s’imposant, elles nous empêchent finalement de les remettre en question. 

Au final, l’enquête historique de Nathan Genicot nous rappelle que pour changer la société, il va falloir changer la manière dont elle calcule. 

Hubert Guillaud

Dans un petit livre très historique – Des règles sur mesure : généalogie du profilage algorithmique (Amsterdam, 2026) -, le philosophe du droit, Nathan Genicot, retrace l’histoire des débats autour du déploiement des principaux systèmes de profilage, à savoir les systèmes d’analyse psychologique au travail, les systèmes de calcul de risque assurantiels et les systèmes d’obtention de crédits bancaires. Et ce qui me semble très éclairant dans cet essai, c’est de constater combien les débats, plus riches que ceux que nous pouvons avoir aujourd’hui sur ces sujets, ont été perdus. Et plus encore, qu’ils ne semblent pas plus avoir été résolus hier qu’ils ne le sont aujourd’hui. Le profilage semble embourbé dans ses limites sans parvenir à ouvrir de voies pour les résoudre. 

La rationalité statistique est au fondement des Etats modernes, rappelle Genicot à la suite d’Alain Desrosières (La politique des grands nombres, La découverte, 1993), d’Alain Supiot (La gouvernance par les nombres, Fayard, 2015) ou encore de Theodore Porter (The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900, Princeton University Press, 2020). Mais elle est également au fondement de l’intelligence artificielle. Les statistiques permettent à la fois de quantifier le social et de le prédire, de profiler chacun « sous le prisme d’attributs qu’il partage avec d’autres ». Nous sommes non seulement statistifiés, mais également comparés. Le profilage dont nous sommes l’objet, bien souvent par devers nous, consiste à prédire notre comportement depuis la comparaison avec celui des autres à partir des régularités du passé. Partout, nous sommes notés, prédits, quelque soit la marge de certitude ou d’incertitude des traitements et inférences. Le calcul est normalisé, naturalisé par un score, une note. Que ce soit pour s’assurer, emprunter, se loger, obtenir un emploi, recevoir des allocations, être mis en relation avec d’autres…  Pour Genicot, ce profilage, ce scoring, les appariements qui en découlent, sont des techniques de régulation, des outils de gouvernementalité. Mais, alors que la loi s’applique à tous de la même façon, le profilage, lui, permettrait de s’adapter aux caractéristiques de chacun. Pour le philosophe du droit, il promet d’individualiser le droit pour « pleinement réaliser le principe d’égalité », pour produire des « règles sur mesure ». Tout l’enjeu du livre consiste justement à vérifier cela. Est-ce que le profilage remplit cette promesse ? Est-ce qu’il rend la justice plus juste ? 

Des débats de calculs

Pour déplier ses constats, Genicot observe trois milieux où se déploient, presque concomitant des techniques de profilage : le travail, l’assurance et le crédit. Dans chaque secteur, Genicot révèle, extirpe des archives les débats de l’époque. Et ceux-ci sont étonnement nourris. Les calculs d’alors viennent avec des questions. La science balbutiante s’interroge, quand l’ingénierie d’aujourd’hui semble avancer comme un rouleau compresseur, sans vraiment s’interroger des défaillances que ses calculs produisent ou des limites que la statistique atteint, comme le relevait danah boyd il y a quelques années (et qui vient de donner lieu à un livre qui sera publié le 29 septembre aux presses de l’université de Chicago, Data Are Made, Not Found: A Story of Politics, Power, and the Civil Servants Who Saved the US Census). 

Les pratiques de profilage, rappelle-t-il, sont antérieures à la naissance de l’informatique, même si l’informatique va leur permettre de se déployer et de s’étendre sans commune mesure. Les premières classifications sont produites pour distinguer les capacités des élèves en créant des tests mentaux et d’aptitudes avec la psychologie différentielle. Les mathématiques servent alors à mesurer l’intensité et la qualité des sensations, la vitesse de réaction… pour mesurer les différences interindividuelles et caractériser les populations en marge de la société : les aliénés, les criminels, les pauvres, les anormaux. Derrière ces tentatives pour améliorer la justice en permettant aux politiques publiques de s’adapter aux profils de chacun s’amalgame des capacités de discriminations inédites porté par tout un courant eugéniste comme le montrera le paléontologue Stephen Jay Gould dans La mal-mesure de l’homme (Odile Jacob, 1997) ou plus récemment Kate Crawford dans son Contre-atlas de l’intelligence artificielle  (Zulma, 2022, voire également notre critique). Les tests mentaux visent à diagnostiquer les enfants anormaux dans le contexte de l’instauration de l’obligation scolaire, avec, pour ses promoteurs, une volonté d’améliorer la justice sociale. 

Le terme même de profilage naît pour décrire cette mise en nombre des individus, en 1909 et s’accompagne, dès l’origine, d’un mode de production graphique pour relier les résultats aux différents tests. Au-delà de l’école, les tests vont rapidement être appliqués à l’orientation et à la sélection professionnelle, pour mieux faire correspondre les profils psychologiques aux métiers. Genicot, en plongeant par exemple dans les travaux de Jean-Maurice Lahy, dans les années 30, nous montre que les ingénieurs de l’IA n’ont rien inventé. On produit des tests psychologiques sur deux groupes de travailleurs, les bons et les mauvais (selon une distinction déjà pleine de biais, puisqu’elle ne repose que sur l’appréciation de chefs de services et le nombre de fautes professionnelles recensées) pour produire des métriques distinctives. Test qu’on peut ensuite faire passer à tout requérant pour mesurer si ses caractéristiques sont plus proches de l’un ou l’autre groupe. On tente de mesurer l’énergie, l’endurance, la concentration, la capacité d’initiative… via des tests psychométriques qui ne vont cesser de s’affiner. On les fait passer à une galerie de métiers pour tenter d’identifier ce qui singularise chaque secteur… Le profilage est dès l’origine une comparaison aux attributs statistiques des autres. « L’essence du profilage consiste à prédire une variable cachée (ici : une aptitude) de manière probabiliste, c’est-à-dire sur la base de caractéristiques (ici : les résultats obtenus à des tests psychotechniques) qui sont fortement corrélées à cette variable ». On le voit, malgré leurs efforts à « désubjectiver les méthodes d’appréciation », ces techniques les réifient. Les conditions sociales sont invisibilisées dans les capacités des individus : « le profilage réduit des situations sociales à des propriétés individuelles » et les biais de l’entité qui profilent sont passés sous silence. 

Pas étonnant que ces tests professionnels soient donc contestés. Leur caractère discriminatoire en termes de genre, de niveau social, d’origine… se dévoile à mesure que ces profilages se répandent. Les tests d’aptitudes professionnels montrent par exemple que 58% des Américains blancs les réussissent contre seulement 6% des personnes noires. Les débats pour rétablir l’équité se démultiplient alors. Faut-il différencier ces tests selon l’âge, le genre, l’origine ? Ce n’est qu’en 1991 que les Etats-Unis tranchent en prohibant les pratiques d’ajustement des scores selon l’appartenance à un groupe protégé. Mais si le débat est tranché, il n’est pas réglé. J’ai l’impression que l’enjeu de corriger les biais reste entier. Aujourd’hui encore, on ne sait pas vraiment comment les corriger. Comme si les débats, tranchés par le droit, les avait arrêtés, sans stopper les pratiques ni les problèmes afférents. 

Avec le développement du numérique, le profilage va s’amplifier. Le big data permettant de démultiplier le profilage psychologique, malgré toutes les limites de ces tests, comme nous le disaient il y a quelques années déjà le psychologue Alexandre Saint-Jevin. En fait, le profilage va également s’étendre, comme celui des chercheurs d’emploi, initié au prétexte de mieux les accompagner et qui va surtout servir à les sanctionner et faire peser sur eux des contraintes plus importantes (sans que ce contrôle ne produise aucun horizon, comme nous disions en disséquant Chômeurs, vos papiers (Raisons d’agir, 2023), qui soulignait l’inefficacité du contrôle du chômage). Il va conduire également à un recrutement de plus en plus automatisé, où les systèmes calculent (un peu n’importe comment il faut le dire) la correspondance d’un CV à une annonce. Pour Genicot, la « logique corrélationnelle » se répand et s’impose partout, jusque dans l’évaluation des employés sur leurs lieux de travail. L’appréciation des individus par des variables qui ne lui sont jamais propres se couple d’une comparaison statistique des résultats de chacun évalués par rapport à ceux d’un groupe. Le profilage tient tout entier dans ce rapport étrange de soi aux autres, où les limites des métriques utilisées sont invisibilisées par les ratios et indicateurs produits. Comme si finalement les chiffres pouvaient assurer d’une neutralité de façade, d’une neutralité dont les limites ne sont plus interrogées. Les scores de risques sont partout défaillants, il n’empêche qu’ils ne cessent d’être produits et utilisés, comme nous le pointions en lisant Jathan Sadowski.  

En observant les débats du monde assurantiel comme ceux du secteur bancaire, Nathan Genicot montre les mêmes ambiguïtés. 

Quelles discriminations acceptons-nous ?

La sélection des assurés et la tarification des primes sont depuis longtemps rattachées au calcul de probabilités. L’assurance va prendre son essor au XVIIIe siècle après l’essor de l’arithmétique politique qui invente un siècle plus tôt les premières tables de mortalité qui décrivent le nombre de décès par âge. Le risque assurantiel s’est longtemps apprécié au niveau du groupe, plus qu’au niveau individuel, là où la condition de chacun est affectée par la condition des autres. Il faudra néanmoins attendre la loi de 1898 qui impose au patron d’indemniser les salariés victimes d’accidents du travail, pour faire de l’assurance le gage de la réparation. Les assureurs se mettent à sélectionner les risques qu’ils veulent couvrir comme les assurés. Ils comprennent vite que « plus le profilage est affiné, c’est-à-dire plus il y a sélection et tarification différenciées, moins il y a de solidarité ». Une constance simple que tout le monde semble avoir oublié à l’ère du Big Data. 

A défaut de parvenir à identifier d’autres attributs pertinents, l’âge s’impose souvent comme une catégorie principale, notamment pour l’assurance vie. Genicot souligne que le débat a été constant entre individualisation et solidarité. L’assurance n’a cessé de chercher des variables pertinentes. Derrière ces débats, on en voit poindre un autre, plus philosophique s’il en était : quelles segmentations – et donc quelles discriminations – acceptons-nous en tant que société ? Et lesquelles refusons-nous ? Si tout le monde semble accepter celle de l’âge, la discrimination de genre ou sociale par exemple le sont bien moins. Et les débats sur la discrimination d’origine, aux Etats-Unis, décalque des rapports de domination de la société, sont nourris. L’intégration du comportement et du mode de vie aujourd’hui dans le calcul assurantiel reste souvent polémique, à raison, puisqu’il incrimine l’individu et masque les différences créées par les rapports sociaux. 

Comme partout ailleurs, les assureurs produisent des scores pour calculer l’assurabilité de chacun. Les assureurs ne vont cesser de développer un discours pour justifier la segmentation qui leur profite en promouvant des calculs qui seraient dénués de connotation morale, alors que nombre d’entre eux vont user et abuser de pratiques problématiques, par exemple en tenant compte de la domiciliation pour faire grimper les primes des populations racisées par rapport à celles des riches (et blanches) banlieues américaines. Pourtant souligne Genicot, malgré les critiques acerbes contre les pratiques du secteur, peu de monde interroge « la prétention à atteindre l’objectivité dans l’évaluation des risques actuariels. La pertinence du recours aux classifications ne fait, à peu de choses près, pas l’objet de débats ». Pire, comme le soulignait la sociologue Greta Krippner, l’individualisation du risque semble bien plus la conséquence de la lutte contre les pratiques discriminatoires des marchés de l’assurance plutôt que liée à l’émergence du néolibéralisme. Bon, cela ne signifie pas pour autant que l’évolution du capitalisme est absente de la segmentation assurantielle. Celle est stimulée par la liberté tarifaire, et renforcée par les progrès de l’informatique qui va permettre de démultiplier les variables et de faire disparaître les discriminations derrières la complexité des critères. 

La régulation va bien sûr s’inviter dans ces innombrables débats, par exemple en encadrant les tarifs pour prémunir l’exclusion de certains publics, ou en écartant certaines formes de segmentation les plus criantes et problématiques, comme celles sur la religion, le sexe, l’origine ethnique ou la génétique… mais sans remettre en cause nombre de pratiques problématiques. En fait, derrière les débats nourris, la société semble n’être pas parvenue à fourbir de règles claires ne permettant pas les contournements. L’interdiction de faire des distinctions de genre par exemple n’a pas conduit à limiter les possibilités de segmentations, mais à conduit à utiliser des critères plus précis, comme s’y essaie l’assurance avec la prise en compte des comportements, à l’image de la conduite automobile elle-même. Une personnalisation dans laquelle l’assurance oublie sa fonction initiale : celle de mutualiser les risques. 

Genicot rappelle pourtant que l’assurance, pour fonctionner, doit reposer sur une segmentation modérée. Même constat quant au calcul du crédit et de son risque, né lui aussi avec l’essor des techniques statistiques. Dès l’origine, portés par les grands magasins pour faciliter la consommation, ceux-ci déploient des formulaires standardisés pour classer les performances de remboursements des clients. Là encore, « l’apparente objectivité de la classification n’empêche pas la présence d’une large part d’arbitraire dans l’attribution de la note ». Si la standardisation s’impose pour réduire le pouvoir discrétionnaire des agents, la statistique va s’y imposer dès les années 50 en développant des scores pour évaluer les capacités de remboursements de chacun. Enfin, pas seulement. A mesure qu’ils se déploient, là encore, les scores se complexifient, cachant dans leurs critères leurs innombrables jugements moraux et sociaux. En 1963 par exemple, les variables d’un fournisseur de score prennent en compte toute information disponible : le taux de crédit déjà engagé et les revenus bien sûr, mais aussi le statut marital et la profession, en passant par le fait d’être syndiqué. Derrière cette complexification des scores, c’est assurément notre compréhension commune qui s’éloigne, et avec elle, notre capacité à les réguler. Les innombrables facteurs pris en compte servent à obfusquer la discrimination raciale ou de classe à l’oeuvre. On apprend à utiliser des variables très éloignées des nécessités, simplement parce qu’elles peuvent être de bons prédicateurs, comme le fait d’avoir déjà un compte bancaire, ce qui est le cas de 87% de ceux qui paient leurs échéances de crédits… au risque que ces calculs accentuent les biais inhérents. Pas étonnant que, désormais, les économistes eux-mêmes estiment que les banques ne savent plus prêter à ceux qui en ont besoin. C’est comme si, à mesure qu’ils se perpétuent, les calculs se radicalisaient d’eux-mêmes. Comme l’IA semble s’écrouler à mesure qu’elle s’entraîne sur les données qu’elle produit, les calculs de la société semblent s’effondrer sur eux-mêmes à force d’être usés. Les scores de crédits, dont le célèbre Fico Score qui naît en 1956, se développent pourtant dans un contexte de compétition forte, promettant d’élargir le crédit aux plus pauvres. Il s’impose vite comme une métrique universelle… et immuable.

L’informatisation va permettre de renchérir le score de nouvelles variables, notamment cette des cartes de paiements électroniques qui permet de rendre les notes de risques dynamiques. Genicot rappelle que les notes ont une fonction disciplinaire. Elles font penser qu’elle dépend du comportement de chacun quand elles masquent d’abord des enjeux sociaux et de classe. Pire, malgré leurs lacunes intrinsèques, elles sont désormais utilisées pour d’innombrables autres services au prétexte d’un « besoin commercial légitime » : pour louer un logement, pour assurer une voiture, pour être embauché… « Tous utilisent la note de crédit comme un proxy, un indictateur du trait de comportement qu’ils cherchent à évaluer (tel que le fait d’être un bon locataire ou un bon employé) ». Le score de crédit devient un « outil de mesure de la moralité », alors qu’il est surtout, comme le disait Frank Pasquale dans Black Box Society (Fyp, 2015) opaque, arbitraire et discriminatoire. Les scores ne servent pas tant à clarifier les choses, disait-il, mais à les rendre plus obscures. 

Or, les scores modifient le réel qu’ils entendent décrire. Et à mesure que leur usage s’étend, radicalisent leurs effets. « Une mauvaise note entraînera un taux d’intérêt plus élevé, c’est-à-dire des conditions de remboursement plus difficiles pour la personne débitrice, ce qui accroîtra sa précarité économique. Si la note est prise en compte par des bailleurs ou des employeurs, l’incidence de cet effet de boucle sera d’autant plus significative. Une personne qui, à cause d’une mauvaise note, ne trouve pas d’emploi ou ne parvient pas à se loger, aura du mal à rembourser ses crédits et verra sa note diminuer encore davantage ». C’est en cela que les calculs se radicalisent, qu’ils renforcent le « lumpenscoretariat » qu’évoquaient Marion Fourcade et Kieran Healy. 

Là encore, des régulations seront votées pour encadrer les pratiques, mais sans vraiment parvenir à agir autrement qu’en limitant les pratiques les plus discriminantes. Derrière la neutralité des scores se cache l’accélération des biais. Même un score qui ne reposerait que sur les capacités financières des individus, serait foncièrement problématique puisque les capacités à rembourser sont loin d’être équitablement distribuées. Si l’enjeu est bien de prêter de l’argent aux gens, le score, par nature, vise bien plus à limiter le prêt qu’autre chose. Pas étonnant qu’on se retrouve donc avec des organismes bancaires incapables de faire leur métier : prêter de l’argent à ceux qui en ont besoin ! L’information sur les décisions de crédits prises par les organismes, sur leur distribution, la mesure de leur équité… elle est bien souvent inaccessible. Les critères des scoring ou l’étendu des situations où ils sont utilisés également. Les innombrables données peuvent être désormais utilisées comme des prédicteurs de votre capacité de remboursement, également. Partout, l’opacité du scoring est la règle. Quand on voit par exemple le nombre de gens débancarisés, on se dit que les scores de crédit semblent surtout avoir appris, eux, à masquer leurs lacunes. 

Le risque d’un droit… sur mesure

L’essai de Nathan Genicot est bien plus sage que ma lecture énervée. Il souligne néanmoins combien les modèles statistiques et algorithmiques s’imposent dans tous ces secteurs « pour optimiser la prise de décision en se substituant au jugement humain ». Ils imposent l’idée que l’individu est seul responsable de ses notes, faisant fi du contexte social. Mais plus encore, il estime que le risque de ces calculs, de ces profilages, consiste à produire des règles de plus en plus individualisées, au risque d’altérer notre conception du droit lui-même, pour remplacer la règle qui s’applique à tous, par un droit sur mesure, calculé selon le profil de chacun. 

Dans la dernière partie du livre, il revient sur la critique d’une conception mécanique du droit : les peines similaires, impersonnelles, uniformes, à tous ont longtemps été considérées comme un idéal d’objectivité et de justice. L’impersonnalité des processus décisionnels étant vu comme un rempart contre l’arbitraire et un gage de prévisibilité. Mais là encore, au début du XXe siècle, cette conception est critiquée au prétexte que les conditions et le contexte sont toujours significatifs. A l’égalité succède le principe d’équité, et avec lui, l’idée d’une individualisation des peines pour que le droit soit le même pour tous, à l’image de la critique de la TVA ou des contraventions et amendes, qui s’appliquent à tous au même taux, même à Bernard Arnault, alors que leur impact ne sont pas les mêmes selon les revenus des justiciables. Bon, il existe bien sûr des moyens d’y remédier, en fixant par exemples des critères ou des seuils. Car, comme le souligne très justement le philosophe, le problème de l’individualisation est qu’elle n’a pas de limite. On peut personnaliser selon d’innombrables variables, comme nous le montre le marketing numérique. 

Dans les revues académiques du droit, actuellement, le débat est visiblement vif sur ces questions. La rêve d’automatisation invite certains à imaginer d’adapter la loi aux situations au grès des circonstances, à ajuster et calibrer les standards. Mais comment trouver le bon niveau pour traiter à la fois « les mêmes situations de la même manière » et « traiter différemment des situations différentes » ? « Un consommateur impulsif qui réalise régulièrement des achats en ligne pourrait par exemple se voir imposer des conditions plus strictes avant de pouvoir renvoyer un produit et se faire rembourser qu’un consommateur qui aurait, au contraire, un tempérament responsable et prudent ». Certes, mais sur quelles données, quelles inférences serait produit ce jugement comportemental ? Et serait-il lui-même juste, opposable, redevable ? On a un peu l’impression que ces perspectives oublient toutes les limites pointées par les débats passés que l’auteur a mis en avant dans sa généalogie. 

Pour Genicot, « la substitution des systèmes normatifs classiques par des dispositifs de profilage est déjà à l’œuvre », notamment dans les rapports de l’Etat à ses administrés. C’était le cas notamment, dans les années 70 avec le système GAMIN, un des premiers dispositif public de profilage pour conditionner le versement d’allocation familiales. C’est également le cas avec le profilage des bénéficiaires de la CAF et nombre d’autres outils de gestion du social que nous évoquons souvent sur danslesalgorithmes.net. Du profilage des chômeurs aux contrôles des frontières, l’individualisation et le profilage sont partout, mais ils produisent assez peu d’équité et encore moins d’égalité, au contraire. Le profilage produit surtout des conditions plus dures pour les plus vulnérables. L’optimisation prédictive partout où elle se déploie fonctionne mal, cela n’empêche hélas pas le développement d’innombrables formes de notations sociales. 

Pour Genicot, l’interdiction des notations sociales dans ce contexte par l’IA Act est le bienvenue, mais c’est oublier que le texte les rend licite plus qu’elle ne les interdit. Le RIA ne propose que de les encadrer, que de veiller à ce que les notes ne soient ni disproportionnées ni dissociées du contexte de leur production. Le fait que certains soient à haut risque ne fait peser sur eux qu’une surveillance accrue. Il ne vise pas à rendre les notes plus justes qu’elles ne sont. Ils ne nous invitent finalement pas à questionner la société. Il ne nous invite pas à changer la manière dont on calcule, ni ne nous aide à nous défier de l’enkystement des calculs. Il ne nous invite pas à changer la société, alors que demain, pour changer la société, il faudra assurément changer la manière dont elle est calculée. La personnalisation du droit, le profilage administratif, nous invite seulement à continuer la société telle qu’elle est. « Le profilage est profondément conservateur », rappelle le philosophe. « Le profilage conduit donc à créer des traitements différenciés dont il prétend cependant qu’ils sont conformes à l’égalité », sans offrir à la société les moyens de le vérifier. Ce n’est là que la parole des profileurs. Les innombrables enquêtes sur le sujet, notamment sur le profilage social, depuis les travaux pionniers de Virginia Eubanks, montrent toutes l’exact inverse. Aucun n’est conforme à l’égalité. En reposant sur l’individualisation et la responsabilisation de chacun, il est « l’exact inverse de la solidarité ». Le profilage « conduit à l’oblitération des relations et, plus largement du social. Le rapport de l’individu aux autres n’est jamais compris comme celui d’une interdépendance, mais uniquement comme une comparaison à une classe, à une collection d’individus ». « Les notes obscurcissent la dimension structurelle des inégalités sociales ». Et en s’imposant, elles nous empêchent finalement de les remettre en question. 

Au final, l’enquête historique de Nathan Genicot nous rappelle que pour changer la société, il va falloir changer la manière dont elle calcule. 

Hubert Guillaud

La journaliste de Bloomberg, Katrina Manson, a publié en mars un livre consacré au Project Maven : A Marine Colonel, his Team, and the Dawn of AI Warfare (Norton & Company, 2026, non traduit). Maven est le nom du programme d’IA développé par l’armée américaine pour faire la guerre (l’équivalent des programmes israélien que nous avons longuement évoqué dans DLA, notamment dans L’IA, ça sert, d’abord, à faire la guerre). Le livre raconte la bataille d’un officier des Marines, Drew Cukor, pour imposer le projet et convertir l’armée américaine aux promesses de la guerre automatisée. 

On regrettera vivement que le livre soit parfois peu précis sur ce que fait et ne fait pas Maven. Si on y apprend toute son histoire, on n’apprend pas comment le système fonctionne concrètement, ce qu’il arme ni comment. Si le livre évoque longuement le travail sur certaines données, notamment les images et vidéos satellitaires et de drones, c’est au détriment de toutes les autres qui nourrissent aussi le tableau de bord pour faire la guerre, et notamment les données provenant des écoutes téléphoniques, de la surveillance et du renseignement. Son interface qui semble la plus grande réussite du programme à en croire Manson ne nous est jamais montrée. 

Il faut comprendre que l’enquête de la journaliste porte plutôt sur le développement de projet agile au sein d’une bureaucratie contrainte et retorse. Si le livre propose une solide chronologie, Manson semble parfois rater certains enjeux au profit d’une ode à la persévérance et à l’innovation, comme fascinée par ce que Cukor et son équipe sont parvenus à imposer, dans l’adversité. 

Lancé en 2017, le projet Maven est désormais pleinement opérationnel. Il est le projet fondateur du ciblage automatisé. S’il n’est que l’un des 800 projets IA de l’armée américaine utilisés sur les champs de bataille, Maven est devenu son système phare, déployé dans toutes les branches militaires américaines. Plus qu’un outil de ciblage sans précédent, Maven est une plateforme qui concentre les dispositifs de renseignement et d’opérations. 

L’obsession de l’IA

Drew Cukor était officier dans les Marines à Kandahar en Afghanistan après les attentats du 11 septembre 2001. C’est là qu’il découvre les ordinateurs sur le terrain d’opération. Autant dire que sa déception est grande. A l’époque, les listes de cibles produites par le renseignement étaient enfermées dans des fichiers Excel. Chaque service avait ses propres outils d’analyse. Mais ces outils étaient inexploitables sur le terrain. Dès sa thèse dans le corps des marines en 97, Cukor défend que l’intelligence des machines est inutile si les soldats de terrain n’y ont pas accès. Pour lui, les ordinateurs doivent aider à transformer la donnée en intelligence pour l’action. En Afghanistan, puis à Bagdad en Irak, il constate que les ordinateurs sont inutiles aux soldats. Quand il devient le responsable du département du renseignement des Marines en 2010, son objectif est de réparer le renseignement et pour lui, cela signifie y déployer la plateforme de gestion de données proposée par une startup américaine, Palantir, dont il a apprécié la démonstration en 2009. In-Q-Tel, le fond d’investissement de la CIA a investi en 2005, 2 millions de dollars dans Palantir. A l’époque, Palantir n’est qu’un démonstrateur pourtant : il affiche des données provenant de nombreux silos du renseignement et permet de voir quel analyste y accède. Il garde la trace des changements et des indications que portent sur ces informations les agents. Une forme de wiki du renseignement permettant de discuter des informations, de les valider ou de les écarter. Parmi les données disponibles, il y a des appels téléphoniques et leurs transcriptions, des rapports d’interrogatoires, des images et vidéos… Et un système de requête permettant de trouver la trace d’informations dans toutes les informations disponibles pour les recouper. Palantir n’est qu’une interface qui permet d’afficher les données et de coopérer entre analystes sur des données qui proviennent du renseignement. Un tableau de bord.  

Le rapport de la commission du 11 septembre a pointé les défaillances du renseignement et plus encore de matériel pour l’exploiter. Cukor partage le même avis. Pour Cukor, comme pour Thiel et Karp, les fondateurs de Palantir, les attentats de 2001 ont été un choc. Pour eux, le renseignement américain a échoué à empêcher le drame. Pour eux, l’IA est la réponse à apporter : elle a pour mission de transformer le renseignement et les opérations. Mais, les Marines, où Cukor travaille, est le plus petit des services de la Défense américaine et son département spécialisé dans le renseignement est encore plus insignifiant. Cukor décide néanmoins d’utiliser Palantir sur le terrain en Afghanistan, en 2011. Très rapidement, les officiers de terrain le trouvent utile. La Marine l’utilise pour déterminer des routes et des zones d’atterrissage. L’outil est pourtant très imparfait, mais il fait vite la démonstration de ses possibilités. Pour Cukor, comme il le défendra dans une note, la modernisation du renseignement militaire est clé : à l’avenir, l’analyse déterminera qui l’emportera sur le champ de bataille. Le but est d’accélérer et d’améliorer la décision avec l’aide de l’IA. A l’heure où Google fait rouler des voitures autonomes, pourtant, l’armée n’a pas ces outils dans son catalogue. Pas même de système cloud. Et ce quand bien « même si l’internet a été une création du Pentagon et qu’il dépense 38 milliards de dollars par an dans les nouvelles technologies »…. Pour Cukor, tout est à faire. Mais pour convaincre, estime le soldat, il faut des applications concrètes, qui collent au terrain, utiles sur site.

Cukor propose d’utiliser l’IA pour analyser les données des drones et améliorer l’information satellitaire. Cukor va visiter les entreprises qui produisent des voitures autonomes. En 2017, il rencontre IDenTV, une startup qui construit un modèle de vision par ordinateur pour drones, capable de repérer des objets sur une image. Le Congrès valide les fonds. Le projet Maven est lancé. Son ambition est tout de suite de faire du ciblage. Pour lui, l’IA doit aider à sélectionner et prioriser les cibles et aider à apparier la réponse appropriée. Pour lui, le département de la Défense ne devrait plus jamais acheter de systèmes d’armement sans IA intégrée. Son idée fixe est de créer une application de ciblage révolutionnaire et démontrer que l’IA peut « réduire la durée de la chaîne d’engagement entre la détection d’une cible et son traitement : repérer, localiser, neutraliser ». Pour lui, le département de la Défense doit fonctionner bien plus comme une entreprise logicielle que comme une usine d’armement pour être capable de traiter la donnée, actif capital du terrain. 

Pour cela, Cukor se dote d’une équipe dédiée bien sûr. Tous semblent des avoir des profils atypiques, si l’on en croit Katrina Manson. Cukor, plus qu’un visionnaire, est plutôt décrit comme un psychopathe par certains d’entre eux. Un bourreau de travail, obsédé par sa vision. Manson délaye les commentaires des uns sur les autres… 

Du côté de la création de Maven, elle explique que l’enjeu a été d’intégrer peu à peu des informations provenant de différents types de drones et notamment les images qu’ils produisaient, qu’il a fallu faire parler, analyser, pour que les systèmes reconnaissent des formes. Une gageure pas si simple, notamment pour les drones qui volent le plus haut, qui renvoient des images où les informations sont difficiles à identifier du fait même de l’éloignement. Certains motifs ne font parfois que quelques pixels. L’étiquetage des images pour l’entraînement des systèmes n’était pas simple, d’autant que ces images sont produites selon différents angles, altitudes… L’autre enjeu de Maven a consisté à construire l’infrastructure pour sécuriser ces données tout en donnant accès aux agents assermentés comme aux logiciels des entreprises privées. Dès le début Maven se conçoit comme un projet en partie ouvert aux industries de l’IA, notamment aux entreprises capables d’apporter les capacités de traitement et de sécurisation, celles capables d’apporter les logiciels d’analyses des flux vidéos, etc. Manson montre surtout que les capacités du renseignement américain ne reposent pas seulement sur les capacités techniques des agences, mais visent surtout à agencer des infrastructures sécurisées, capables de traiter les volumes de données et l’information, et délimiter les capacités d’action de chacun. La structuration a consisté à ce que le gouvernement s’occupe des données et loue les licences d’usages des systèmes, à charge de les intégrer sans que ceux-ci n’accèdent aux données et les intégrer aux lourds systèmes sécurisés de l’armée. Ces travaux ne se sont pas menés avec les grandes entreprises du secteur, mais plutôt avec de petits acteurs, comme Clarifai.ai ou Xnor… Peu à peu, les entreprises fourbissent des dizaines d’algorithmes d’analyses, certains pour identifier les visages, d’autres pour les images de drones ou satellitaires. Faire apprendre la reconnaissance de formes aux systèmes prend du temps. 

L’enjeu pour Cukor était d’obtenir un démonstrateur utile sur le terrain, même si imparfait. Les premières démonstrations ont lieu en Somalie, 8 mois après le lancement de Maven. La démonstration n’est pourtant pas totalement concluante. L’écran se peuple d’indications de détection et toutes ne sont pas exactes (la moitié sont mêmes complètement fausses). La détection est lente. Mais l’IA montre qu’elle est capable de compter des humains sur un marché, de suivre des convois de véhicules en mouvement, de suivre des individus ciblés. Et puis, elle pointe des individus cachés dans des buissons qu’aucun humain n’avait détectés. L’IA venait de faire la démonstration de son utilité. Malgré ses défauts, l’exemple était saisissant. 

Cukor va tenter de rallier nombre d’acteurs à ses projets. Notamment Google et sa filiale, DeepMind, forte de son succès au jeu de Go, alors que son patron, Demis Hassabis a signé une lettre ouverte en 2015 contre les périls à utiliser l’IA pour la guerre. Les approches de Cukor pour inviter à rallier son projet sont difficiles. Partout, des déclarations s’en prennent au déploiement de l’IA, à l’image des plus actifs et radicaux, les acteurs de Stop Killer Robots, lancé dès 2012. Alors que les dépenses militaires soutiennent des entreprises de la Silicon Valley depuis longtemps, les révélations d’Edward Snowden en 2013 ont refroidi l’ambiance. Une entité de Google finira par signer un contrat avec Maven, pour le stockage d’infrastructure, pour aider l’armée à construire son propre cloud. En mars 2018, ce contrat entre Google et Maven est rendu public, déclenchant une vaste contestation dans l’entreprise… jusqu’à ce que Google annonce son retrait du projet (ou son implication semblait surtout anecdotique, mais symbolique). Microsoft prendra sa place. Puis bien d’autres. En février 2025, Google remisera ses principes. Peu à peu, les entreprises vont se joindre au projet, au prétexte de prêter leur concours à la sécurité nationale. En 2025, Hassabis lui-même affirmera que « les valeurs démocratiques de l’occident sont menacées ». La plupart de ceux qui ont dénoncé les dangers de l’IA se sont rangés pour se mettre au service du marché des armées. Après le retrait de Google d’ailleurs, le projet Maven est renforcé : le programme obtient « l’exemption de sécurité nationale », lui permettant de ne pas répondre de ses actions. Son budget passe de 16 millions de dollars en 2018 à 93 en 2019. Sous la gouvernance de Cukor, le programme Maven aura englouti 1 milliards de dollars.

Un long processus d’amélioration

Maven de son côté étend son projet à d’autres enjeux que l’analyse des images de drones, pour y intégrer des contenus de caméras de sécurité et surtout, des analyses de textes, de contenus audios provenant de l’écoute des communications, de fichiers provenant de documents capturés à l’ennemi. La labellisation permet aux algorithmes de progresser et d’identifier de plus en plus correctement de plus en plus d’objets. Ses équipes se déplacent d’un terrain d’opération l’autre pour tester ses outils, notamment en Afghanistan, où l’équipe se rend compte qu’il faut améliorer les modèles car les données d’entraînement utilisées en Somalie ne fonctionnent pas aussi bien ailleurs. Pour l’instant Maven ne fait que de la détection, mais pour Cukor, l’enjeu est déjà de passer à la phase suivante : cibler. Quand les algorithmes de détection s’améliorent en Afghanistan, ils s’effondrent aux Philippines : les véhicules à détecter ne sont pas les mêmes, l’environnement non plus… À mesure que l’outil s’étend, le travail s’étend. L’enjeu à suivre des cibles est plus complexe que la simple détection… Malgré l’effort de détection, les frappes de drones sont loin d’être parfaitement sécurisées, les erreurs et les dommages collatéraux sont élevés. Mais surtout, Maven va peu à peu devenir ce pourquoi il est peut-être vraiment créé : pas seulement optimiser l’information, mais peut-être plus encore optimiser les ressources militaires, c’est-à-dire concentrer la puissance de feu pour qu’elle ait plus d’effets. L’IA pour faire la guerre est aussi, si ce n’est d’abord, un outil pour optimiser les ressources, décider de quelle arme employer… Maven semble un tableau de bord comme les autres : utilisé pour optimiser et contrôler les dépenses !

Au détour de son histoire, Mason raconte souvent l’obsession chinoise de l’armée américaine. A tous les niveaux, l’armée US semble convaincue que le prochain terrain d’opération sera une confrontation avec la Chine. Les américains sont convaincus que la Chine va reprendre Taïwan, plateforme de la construction des puces électroniques mondiales. Et l’armée américaine est convaincue que l’IA peut les aider à détecter l’offensive chinoise qu’ils attendent et contre laquelle ils se préparent. 

Manson évoque bien sûr Palantir et son PDG, Alex Karp, « le dealer d’armes IA du XXIe siècle ». En quelques années, Palantir est devenu le premier fournisseur de systèmes de Défense au monde. « La seule façon d’être en sécurité pour les Américains, est de s’assurer que ses adversaires aient peur », clame Karp. Pour lui, les activistes de la paix sont une infection. Ses systèmes savent agréger comme nul autre toutes les données, tous les détails sur une carte permettant aux systèmes d’IA et aux analystes de tout voir et de tout planifier. En s’imposant peu à peu comme l’acteur incontournable des systèmes de Défense, Palantir a décroché un accord de 10 milliards de dollars avec l’armée américaine pour les multiples licences à utiliser ses outils. Elle est devenue l’une des entreprises les plus rentables du monde. En 2018, alors que Maven se déploie timidement, Cukor veut déjà aller plus loin. Il voudrait que Maven incorpore tous les systèmes que l’armée utilise pour devenir la plateforme unique, le tableau de bord de la guerre, et notamment, incorporer les vidéos dans sa carte pour permettre aux analystes d’avoir accès à toujours plus d’informations, simplement ou leur permettre de cliquer sur une cible pour que le système la trace et la détruise. Pour cela, Cukor estime qu’il faut intégrer l’IA plus avant, dans le flux de ciblage lui-même. Le problème, c’est qu’à l’époque, l’argent de Maven est destiné à l’intelligence, pas à l’opérationnel. L’armée dispose d’innombrables options logicielles et intégrer l’IA est encore hautement controversé. En avril 2018, Cukor rencontre Palantir et déploie sa vision des systèmes de Défense pour les 10 prochaines années. Il imagine une sorte de Google Earth appliqué à la guerre. Un tableau de bord rassemblant toutes les informations, les structurant, les rendant disponibles… et les analysant. Il demande à Palantir de réimaginer l’interface utilisateur qu’ils proposent avec Gotham, l’un de ses logiciels. De faire quelque chose sur mesure. Cukor va initier des discussions avec nombre de start-ups. En octobre, l’équipe de Maven installe Palantir sur ses serveurs. La communauté militaire est rapidement convaincue de l’apport, malgré les coûts, même si l’installation de Palantir rend Maven moins essentiel. Cukor insiste pour que tout soit profondément séparé, aucune donnée n’est autorisée à passer d’un système à l’autre. Si la protection des données semble assurée, d’autres critiquent le fait que le Pentagon construise des services en couches, comme des tranches de cake superposées. Mais Palantir ajoute une couche d’analyse sur Maven : « La nouvelle plateforme de Palantir superposait de la réalité augmentée aux flux vidéo, traçant des lignes de planification de mission aux couleurs vives sur les images pour désigner les itinéraires comme étant sûrs ou dangereux. Des cercles concentriques, appelés cercles de portée, rayonnaient depuis un site d’attaque potentiel sur la carte pour indiquer la zone où des victimes pourraient subir des dommages collatéraux. Cette superposition attribuait également des numéros à des bâtiments spécifiques, facilitant grandement la communication entre des équipes disparates. » L’interface rend le tableau de bord et les cartes plus lisibles. Dans l’équipe de Maven, plusieurs pensent que l’intégration de Palantir est problématique. Cukor fait entrer nombre d’autres entreprises dans Maven, bien avant les grands acteurs de l’IA que seront OpenAI ou Anthropic, pour développer des modèles pour analyser les images et les données. 

Mason égraine les relations partenariales entre Maven et d’innombrables startups de la Valley. Leur flux, leurs reflux… Les avancées, les reculs, les hésitations.. Les luttes internes dans l’armée pour piloter les programmes d’IA, les guerres de territoires autour du partage de données qui permettent aux programmes de fonctionner. Beaucoup estiment que les protections imposées par Cukor sur les données restent son pire échec, empêchant leur partage entre différents services plutôt qu’empêchant les startups d’y accéder. La dernière partie du livre est toute entière autour de cette guerre de territoire entre différents services de l’armée. Derrière cette bataille interne, tout l’enjeu est de permettre non seulement de repérer, mais plus encore d’éliminer, de raccourcir la kill chain, comme l’ânonne chacun.

Reste que les débuts de ces intégrations n’en sont pas moins laborieux. « Les détections par IA semblaient initialement encore plus laborieuses avec le nouveau système de Palantir. Les détections apparaissaient sous forme de points si volumineux qu’ils masquaient les objets, rendant impossible la distinction entre adultes et enfants par exemple ». En octobre 2019, Maven est sur le front pour éliminer Abu Bakr al-Baghdadi…Trump est ravi de voir l’assassinat en direct, comme s’il regardait un film. 35 000 frappes contre l’Etat islamique sont déclenchées en même temps que le raid. Maven remplit son contrat. A nouveau, le système détecte des problèmes que les analystes n’avaient pas vu. « L’IA apparaît enfin capable de déchirer le brouillard de la guerre ». Même si les frappes sont loin d’être sans erreurs, comme le pointait la presse à l’époque. Entre 1437 et 8000 civiles seront tués en 5 années d’opération contre l’Etat islamique en Irak et Syrie, comme le révéleront les investigations de la NPR et du New York Times. L’armée américaine sera contrainte à mener une deuxième enquête après les contestations de la première pour éclaircir ce point, mais ses résultats ne seront jamais publiés. 

Les défaillances de l’IA sont pour l’instant passées sous silence, mais nombre de civiles sont souvent confondus avec des combattants. L’IA ne distingue pas les bons des mauvais. Ce qu’il voit devient souvent une cible puisqu’il est conçu pour en produire. Pour les défenseurs de la généralisation de l’IA, l’IA n’est pas toujours en cause, renvoyant la responsabilité aux humains. Pour les prosélytes de ces systèmes, ils permettent d’accéder à plus de données que jamais pour mieux décider. Pour les journalistes, les victimes civiles sont toujours plus nombreuses que comptées dans les rapports de l’armée. Lors de l’opération Tempête du désert en 1991, 90% des bombardements manquaient leur cible, faute de précision. Désormais les erreurs proviennent bien plus des biais des systèmes, du défaut de contexte ou de l’ignorance. Pas sûr que ce soit plus rassurant. En 2015, l’armée américaine a bombardé un hôpital en Afghanistan faisant 42 morts : la faute à de mauvaises coordonnées et à des erreurs humaines, reconnaîtra l’armée. 

Pour s’améliorer, Maven a capitalisé sur l’étiquetage des données pour mieux aider à entraîner ses systèmes et améliorer leur performance. La labellisation coûte de l’argent et prend du temps. En septembre 2020, avec l’aide de Palantir, Scale AI puis Enabled Intelligence, la labellisation devient un gros business pour ses acteurs : elle représente 708 millions de dollars de contrats pour l’armée, sans compter les 400 étiqueteurs de données, des militaires  employés directement par Maven, qui disposerait désormais de quelques 100 millions d’images étiquetées. Une arme sur une épaule ne se distingue bien souvent que sur deux ou trois pixels. Mais une fois entraînés, les systèmes se révèlent meilleurs que les humains, puisqu’ils peuvent voir ce que les analystes ne peuvent pas voir. En fusionnant les données provenant d’innombrables sources (images, signal radio et électromagnétique…), tout l’enjeu est d’améliorer la détection d’objets qui ne sont pas visibles aux humains et de les faire apparaître sur la carte. Pour l’armée, l’IA n’identifie pas toujours des objets mieux que l’humain, mais elle les identifie avant et plus vite que l’humain. 

La journaliste évoque encore la difficulté à sélectionner les armes appropriées, qui doit répondre à des contraintes nombreuses, de disponibilité, de temporalité et de communications. Ou encore, la difficulté à distinguer les combattants de ceux qui ne le sont pas. La Défense américaine se dote de documents de cadrage sur le ciblage, sans les publier. 

Maven, la puissance brute

Alors que Drew Cukor a quitté le programme en octobre 2021, en février 2022, Maven est déployé en soutien à l’Ukraine en Allemagne. Ses capacités de détection, confrontées à un nouvel environnement, nécessitent à nouveau une mise à jour pour s’améliorer. A nouveau, les algorithmes doivent s’adapter aux données et les données être labellisées pour s’adapter aux terrains et aux objets de guerre locaux. L’Ukraine n’est pas le désert. Il faut identifier les systèmes russes, comme les Tracteur-érecteur-lanceurs russes. Cela ne prendra que deux semaines seulement. Maven fait la demonstration que son système est capable de s’adapter très rapidement. 

L’armée américaine va très vite partager des informations avec l’Ukraine, mais sans leur donner accès à ses systèmes pour ne pas être accusée de participer à la guerre. Elle aide les analystes urkrainiens à regarder aux bons endroits. Depuis son QG allemand, Maven améliore son infrastructure cloud et sa connectivité pour éviter nombre de problèmes de latence. L’équipe transmet des cibles détectées à l’Ukraine, une trentaine par jour, 3 fois plus que ce qu’elle n’en voyait en Irak 5 ans plus tôt. La vitesse de la guerre a triplé en 5 ans, souligne Manson. Le nombre de détections ne va cesser de s’améliorer… Notamment en intégrant toujours de nouvelles données par exemple les interceptions de communications téléphoniques et radios russes, les explosions de missiles entendus via ces communications, les réseaux sociaux, comme les informations provenant de TikTok ou Twitter… « Les Etats-Unis deviennent les yeux de l’Ukraine ». Ils signalent également des points d’intérêts (jusqu’à 267 par jour en 2022) grâce à Maven. Mais l’enjeu n’est déjà plus l’identification de cibles, que les ressources en armes, missiles, munitions, drones… 

La guerre devient une question de puissance brute. Alors que l’armée américaine envoie des ressources sur le terrain, Maven teste et évalue plus de 1500 algorithmes pour améliorer son système. L’Ukraine va permettre à Maven de s’améliorer encore. Maven permet à l’armée ukrainienne de voir plus loin que le front. Après avoir progressé sur les cibles fixes, Maven s’améliore sur les cibles dynamiques. La communication s’améliore. Les ukrainiens sont désormais capables de détruire des cibles 18 minutes après que les Américains les leur aient communiqué. En 2024, l’Ukraine a détruit plus de 2600 tanks russes et plus de 5000 véhicules armés. Pour l’armée US, le soutien à l’Ukraine a permis d’engranger d’innombrables progrès. Le succès de Maven ne repose pas seulement sur ses algorithmes, mais bien plus sur ses données et la façon dont les flux s’interconnectent. Les systèmes sont désormais capables d’identifier un objet dès qu’une seule image se présente. Ils font encore des erreurs, peuvent ne pas tout voir, mais savent désormais repérer des objets, même avec peu de données d’entraînements. En 2024, l’armée américaine ne fait plus passer qu’une douzaine de points d’intérêts par jour à l’armée ukrainienne. Mais c’est d’abord parce que celle-ci a également énormément progressé et a bien moins besoin de l’aide américaine. Les taux d’erreurs se réduisent selon les chiffres de l’armée. La précision s’améliore. L’armée russe a utilisé des faux marqueurs sur le terrain, pour tromper les modèles de détection satellitaires, mais Maven a vite appris à les distinguer. Les données sont devenues le nerf de la guerre. Leur intégration de plus en plus rapide fait la différence. Maven est un système adaptable, qui se met à jour rapidement, comme un logiciel, explique Manson. « Il peut produire ce dont le commandement a besoin ». Sous le commandement de Whitworth, Maven est devenu un projet public, qui a quitté le secret. Le tir est désormais prêt à être entièrement automatisé. Au printemps 2025, le contrat du Pentagon pour Maven Smart System est passé à 1,3 milliards de dollars. Celui de Palantir à 480 millions de dollars. 

Les machines combattent les machines. La NSA écoute le monde entier. Et désormais, la NGA le regarde. Elle observe le globe en permanence. « En 2024, le commandement alimentait le système intelligent Maven avec 179 flux de données en temps réel provenant des domaines terrestre, maritime, aérien, spatial et cybernétique. » Désormais, les opérateurs qui utilisent Maven approuve ou désapprouvent le ciblage depuis le tableau de bord de ciblage fourni par Palantir, déterminent les priorités, hiérarchisent les ciblages, et envoient directement des messages aux systèmes de tirs. La kill chain est effectivement devenue bien courte. « Une cible peut désormais passer de détectée à engagée en quelques minutes, contre plusieurs heures auparavant ». Maven sait désormais détecter et tracer les missiles ennemis en temps réel et travaille à prévoir là où ils vont frapper. 32 entreprises différentes travaillent sur le programme Maven, 25 000 personnes l’utilisent. Il a accumulé plus d’un milliard de détection d’objets. Depuis 2024, Northcom et le Norad l’utilisent. 

L’adoption de Maven est totale. Il est utilisé pour faire de la détection de franchissement de frontières aux Etats-Unis ou pour surveiller le trafic de drogue dans les Caraïbes. La garde nationale l’utilise pour surveiller les départs de feux. Les promoteurs de Maven comme ceux de Palantir estiment que Maven n’est pas un système d’armement, que valider une cible ne déclenche pas le largage d’une munition sur celle-ci. Mais cette défense semble de plus en plus une parade argumentative. Le système apparie les munitions aux cibles et propose une priorisation des cibles que les analystes peuvent certes aménager… 

Pour certains militaires, Maven nécessiterait une doctrine d’usage. Ce que montre Katrina Mason dans ses conclusions, c’est que pour l’instant, la seule doctrine consiste à l’utiliser. « L’IA dotée d’une capacité d’action autonome va non seulement complexifier le projet Maven et l’usage général de l’IA dans la guerre, mais aussi la rendre plus opaque pour l’utilisateur. Elle va également accélérer le rythme des conflits et en amplifier l’ampleur ; par ailleurs – et en dépit des arguments vantant le potentiel de désescalade de l’IA – elle risque de rendre la guerre plus probable. »

L’ajout de LLM dans Maven, via Palantir et d’autres entreprises, comme OpenAI ou Anthropic, a pris du temps. Les premières tentatives ont été déceptives. Elles semblent surtout utilisée pour développer des prototypes de campagne et pour planifier des décisions militaires. Mais leur usage est pour l’instant observé avec défiance, estime Mason, notamment par crainte qu’ils empoisonnent les systèmes. Cela n’empêche pas leur intégration de s’étendre, même si on connaît fort mal la manière dont l’IA générative est utilisée. 

L’obsession de l’autonomie, la réalité de l’escalade

Katrina Mason termine son livre en revenant sur les propos d’Antonio Guterres, le secrétaire général des Nations Unies, qui souhaite interdire le recours aux armes autonomes et qui s’inquiète du développement de l’IA dans le domaine militaire. La balance est pour l’instant difficile à faire, par manque d’information sur les systèmes et leurs conséquences. L’IA dans la guerre permet-elle de limiter les dommages collatéraux et les victimes civiles ou de les étendre ? Toutes les armées qui déploient ces systèmes assurent garder la main : qu’il y a toujours un humain pour valider les décisions de l’IA, mais on sait que cela tient d’une fable plus que d’une réalité. Le contrôle humain tient d’un slogan vague et mal conçu. Les systèmes embarquent les biais du renseignement avec eux et peuvent mal identifier les personnes depuis les lacunes des systèmes de reconnaissance. La Convention sur le contrôle des armes (CCW GGE) discute depuis 2014 du problème des armes autonomes. Pour Mary Wareham, longtemps responsable de la question de l’armement à Human Rights Watch, l’une des initiatrices de Stop Killer Robots, nous devrions pousser les Etats à signer un traité pareille à celui de la réduction des mines antipersonnelles. Mais pour Cukor, comme pour l’armée américaine, le risque vient bien plus du risque de développement d’armes autonomes par ses ennemis. L’armée est plus inquiète de sa capacité à neutraliser une attaque que de réguler les siennes. Pour l’administration Trump, l’IA est une contribution essentielle et positive à la guerre en tout point, comme si les critiques n’avaient aucune voix au chapitre. Si la Chine semble plus modérée sur le développement d’armes autonomes, c’est certainement pour ralentir l’avancée américaine, explique Katrina Manson, qui semble avoir été contaminée par la perspective de guerre avec la Chine. Mais plus encore que l’autonomie, le déploiement de l’IA dans les conflits risque de conduire à l’escalade, comme l’expliquait un groupe d’experts de l’ONU. 

Pourtant, au terme du livre de Manson, on ne sait toujours pas très bien comment les résultats sont générés. Pour cela, nous ne disposons que d’une poignée d’images très rarement distillées, comme dans cette vidéo récente, relayée par le journaliste Dan Israel dans un article pour Mediapart soulignant l’emprise de Palantir sur l’armée américaine. 

Captures d’écrans d’images de Maven. Source. 

Ce que l’on y voit semble tenir d’une forme de jeu vidéo, un outil de simulation qui ne simule pas, où chaque paramètre semble appréciable, mais où nombre de décisions sont automatisées, proposées pour validation, choisies par le système.  

En mai 2025, le directeur de l’unité d’innovation pour la Défense américaine, Doug Beck, expliquait que l’Ukraine consommait 4000 drones par jour (autant que ce que le département de la défense achetait en un an). L’Ukraine a produit 3 millions de drones en 2025, un million de plus de ce qu’elle produisait en 2024 (voir notre article sur le sujet). Pour chaque drone commercial fabriqué aux Etats-Unis, la Chine en produit 100 de plus, rappelle Manson. Dans son budget 2026, le Pentagon prévoit de dépenser 13,4 milliards pour des systèmes autonomes, dont le Replicator, un avion de chasse sans pilote. Face à ces perspectives, les Etats-Unis souhaitent reconstruire leurs capacités industrielles militaires. Plus facile à dire qu’à faire. 

Chez JP Morgan, Drew Cukor ne s’intéresse plus à mettre de l’IA dans les armes, mais dans la finance (pas sur que ce soit plus rassurant). Les modèles d’IA vont permettre de redéfinir le fonctionnement des prêts, des hypothéques, des cartes de crédit, des placements, s’apprêtant à « turbocharger » l’économie, tout en contournant la conformité et les régulations établies, au risque là encore des biais, des erreurs et de l’injustice. 

Le débat sur la moralité de la guerre reste entier. Pas sûr que l’autonomie ne nous aide à la faire progresser, bien au contraire. Si l’armée semble prendre l’éthique au sérieux, il y a de quoi être cynique. L’IA renforce la distance des combattants à l’acte de tuer, mais risque également de les éloigner de la décision de tuer. Ce double mouvement échoue à reconnaître l’humanité de l’opposant, qui est de plus en plus mise à distance. « Les outils d’IA risque d’abord de désensibiliser les combattants et l’armée, d’actes dont nul ne sera plus responsable », s’inquiète la journaliste. L’IA devrait pouvoir minimiser les erreurs et les dommages collatéraux, mais ce qu’on en voit pour l’instant, c’est qu’elle fait surtout s’envoler le volume de dommages plutôt qu’elle ne le réduit. La technologie rejoue le paradoxe de Jevons : « les technologies qui améliorent l’efficacité et abaissent les coûts conduisent invariablement à l’augmentation de leur consommation ». Les systèmes d’IA produisent plus de cibles, plus vites et rendent plus facile leur élimination. Les cibles générées par une boîte noire rendent le commandement trop sûr de lui. Ces systèmes transforment la guerre en jeu vidéo. De partout, il simplifie la destruction. L’ennemi est désormais plus facile à tuer qu’à capturer. Ces systèmes ne font aucun prisonnier. Ils ne proposent aucune clémence. Le paradoxe de Jevons nous le dit depuis longtemps : « plus quelque chose est efficace, plus vous allez avoir tendance à l’accomplir ». Pire, termine-t-elle. Non seulement cette technologie peut faire des choses horribles, mais les garde-fous peuvent également être facilement ajustés voire enlevés, comme le montrait Lavender, l’équivalent de Maven pour l’armée israélienne, où le nombre de victimes collatérales d’un tir pouvait être abaissé ou relevé, au gré des besoins de la guerre. Pour Mark Milley, l’ex chef d’Etat major de l’armée américaine, le champ de bataille sous IA ouvre une boîte de pandore… Les atrocités ne vont pas disparaître avec l’IA, rappelle Manson. Pour un autre gradé américain, le champ de bataille prend le tournant de l’autonomie, mais ce n’est pas parce qu’on est capable de le faire que nous devrions y aller. Trump a renommé le ministère de la Défense en ministère de la Guerre. En septembre 2025, Pete Hegseth, secrétaire de la Défense américain, devant tous les généraux de l’armée US, a affirmé vouloir plus d’IA partout et plus du tout de contraintes d’engagement excessives.

40 millions de personnes sont mortes durant la Première Guerre mondiale. 85 durant la seconde. Maven est désormais partout. Dans tous les services sur tous les continents. Jusqu’aux outils des alliés de l’Amérique. L’IA est désormais au cœur de toutes les opérations militaires américaines. Les mavenites sont pour la plupart partis dans d’autres entreprises du complexe techno-militaire américain, et notamment les entreprises d’IA qui rend Maven désormais puissant : Palantir, Microsoft, Anduril, OpenAI. La Maven mafia est partout. 

Mais surtout, ces systèmes reposent d’abord sur une surveillance invisible et sans limite aucune, au prétexte d’obtenir toujours plus de données pour optimiser toujours plus ses cibles et ses frappes. Le succès de l’IA repose sur une surveillance toujours plus totale, sans limite ni garde-fous. C’est l’éléphant dans la pièce de l’autonomie. Celle d’une surveillance de tous sans limite. 

C’est à nouveau la grande limite du livre pourtant très documenté de Katrina Mason. La journaliste semble passer à côté de ce à quoi elle n’a pas eu accès, malgré la profondeur de son enquête. C’est pourtant dans ce qu’on ne voit pas dans ce livre que se cache le monstre à venir. Un monde qui rêve d’assurer sa sécurité sans plus aucune limite quand bien même pour cela il serait finalement surtout prêt à se détruire lui-même, dans un impérialisme sans limite, dans un autoritarisme sans plus aucune contrainte. 

Hubert Guillaud

La journaliste de Bloomberg, Katrina Manson, a publié en mars un livre consacré au Project Maven : A Marine Colonel, his Team, and the Dawn of AI Warfare (Norton & Company, 2026, non traduit). Maven est le nom du programme d’IA développé par l’armée américaine pour faire la guerre (l’équivalent des programmes israélien que nous avons longuement évoqué dans DLA, notamment dans L’IA, ça sert, d’abord, à faire la guerre). Le livre raconte la bataille d’un officier des Marines, Drew Cukor, pour imposer le projet et convertir l’armée américaine aux promesses de la guerre automatisée. 

On regrettera vivement que le livre soit parfois peu précis sur ce que fait et ne fait pas Maven. Si on y apprend toute son histoire, on n’apprend pas comment le système fonctionne concrètement, ce qu’il arme ni comment. Si le livre évoque longuement le travail sur certaines données, notamment les images et vidéos satellitaires et de drones, c’est au détriment de toutes les autres qui nourrissent aussi le tableau de bord pour faire la guerre, et notamment les données provenant des écoutes téléphoniques, de la surveillance et du renseignement. Son interface qui semble la plus grande réussite du programme à en croire Manson ne nous est jamais montrée. 

Il faut comprendre que l’enquête de la journaliste porte plutôt sur le développement de projet agile au sein d’une bureaucratie contrainte et retorse. Si le livre propose une solide chronologie, Manson semble parfois rater certains enjeux au profit d’une ode à la persévérance et à l’innovation, comme fascinée par ce que Cukor et son équipe sont parvenus à imposer, dans l’adversité. 

Lancé en 2017, le projet Maven est désormais pleinement opérationnel. Il est le projet fondateur du ciblage automatisé. S’il n’est que l’un des 800 projets IA de l’armée américaine utilisés sur les champs de bataille, Maven est devenu son système phare, déployé dans toutes les branches militaires américaines. Plus qu’un outil de ciblage sans précédent, Maven est une plateforme qui concentre les dispositifs de renseignement et d’opérations. 

L’obsession de l’IA

Drew Cukor était officier dans les Marines à Kandahar en Afghanistan après les attentats du 11 septembre 2001. C’est là qu’il découvre les ordinateurs sur le terrain d’opération. Autant dire que sa déception est grande. A l’époque, les listes de cibles produites par le renseignement étaient enfermées dans des fichiers Excel. Chaque service avait ses propres outils d’analyse. Mais ces outils étaient inexploitables sur le terrain. Dès sa thèse dans le corps des marines en 97, Cukor défend que l’intelligence des machines est inutile si les soldats de terrain n’y ont pas accès. Pour lui, les ordinateurs doivent aider à transformer la donnée en intelligence pour l’action. En Afghanistan, puis à Bagdad en Irak, il constate que les ordinateurs sont inutiles aux soldats. Quand il devient le responsable du département du renseignement des Marines en 2010, son objectif est de réparer le renseignement et pour lui, cela signifie y déployer la plateforme de gestion de données proposée par une startup américaine, Palantir, dont il a apprécié la démonstration en 2009. In-Q-Tel, le fond d’investissement de la CIA a investi en 2005, 2 millions de dollars dans Palantir. A l’époque, Palantir n’est qu’un démonstrateur pourtant : il affiche des données provenant de nombreux silos du renseignement et permet de voir quel analyste y accède. Il garde la trace des changements et des indications que portent sur ces informations les agents. Une forme de wiki du renseignement permettant de discuter des informations, de les valider ou de les écarter. Parmi les données disponibles, il y a des appels téléphoniques et leurs transcriptions, des rapports d’interrogatoires, des images et vidéos… Et un système de requête permettant de trouver la trace d’informations dans toutes les informations disponibles pour les recouper. Palantir n’est qu’une interface qui permet d’afficher les données et de coopérer entre analystes sur des données qui proviennent du renseignement. Un tableau de bord.  

Le rapport de la commission du 11 septembre a pointé les défaillances du renseignement et plus encore de matériel pour l’exploiter. Cukor partage le même avis. Pour Cukor, comme pour Thiel et Karp, les fondateurs de Palantir, les attentats de 2001 ont été un choc. Pour eux, le renseignement américain a échoué à empêcher le drame. Pour eux, l’IA est la réponse à apporter : elle a pour mission de transformer le renseignement et les opérations. Mais, les Marines, où Cukor travaille, est le plus petit des services de la Défense américaine et son département spécialisé dans le renseignement est encore plus insignifiant. Cukor décide néanmoins d’utiliser Palantir sur le terrain en Afghanistan, en 2011. Très rapidement, les officiers de terrain le trouvent utile. La Marine l’utilise pour déterminer des routes et des zones d’atterrissage. L’outil est pourtant très imparfait, mais il fait vite la démonstration de ses possibilités. Pour Cukor, comme il le défendra dans une note, la modernisation du renseignement militaire est clé : à l’avenir, l’analyse déterminera qui l’emportera sur le champ de bataille. Le but est d’accélérer et d’améliorer la décision avec l’aide de l’IA. A l’heure où Google fait rouler des voitures autonomes, pourtant, l’armée n’a pas ces outils dans son catalogue. Pas même de système cloud. Et ce quand bien « même si l’internet a été une création du Pentagon et qu’il dépense 38 milliards de dollars par an dans les nouvelles technologies »…. Pour Cukor, tout est à faire. Mais pour convaincre, estime le soldat, il faut des applications concrètes, qui collent au terrain, utiles sur site.

Cukor propose d’utiliser l’IA pour analyser les données des drones et améliorer l’information satellitaire. Cukor va visiter les entreprises qui produisent des voitures autonomes. En 2017, il rencontre IDenTV, une startup qui construit un modèle de vision par ordinateur pour drones, capable de repérer des objets sur une image. Le Congrès valide les fonds. Le projet Maven est lancé. Son ambition est tout de suite de faire du ciblage. Pour lui, l’IA doit aider à sélectionner et prioriser les cibles et aider à apparier la réponse appropriée. Pour lui, le département de la Défense ne devrait plus jamais acheter de systèmes d’armement sans IA intégrée. Son idée fixe est de créer une application de ciblage révolutionnaire et démontrer que l’IA peut « réduire la durée de la chaîne d’engagement entre la détection d’une cible et son traitement : repérer, localiser, neutraliser ». Pour lui, le département de la Défense doit fonctionner bien plus comme une entreprise logicielle que comme une usine d’armement pour être capable de traiter la donnée, actif capital du terrain. 

Pour cela, Cukor se dote d’une équipe dédiée bien sûr. Tous semblent des avoir des profils atypiques, si l’on en croit Katrina Manson. Cukor, plus qu’un visionnaire, est plutôt décrit comme un psychopathe par certains d’entre eux. Un bourreau de travail, obsédé par sa vision. Manson délaye les commentaires des uns sur les autres… 

Du côté de la création de Maven, elle explique que l’enjeu a été d’intégrer peu à peu des informations provenant de différents types de drones et notamment les images qu’ils produisaient, qu’il a fallu faire parler, analyser, pour que les systèmes reconnaissent des formes. Une gageure pas si simple, notamment pour les drones qui volent le plus haut, qui renvoient des images où les informations sont difficiles à identifier du fait même de l’éloignement. Certains motifs ne font parfois que quelques pixels. L’étiquetage des images pour l’entraînement des systèmes n’était pas simple, d’autant que ces images sont produites selon différents angles, altitudes… L’autre enjeu de Maven a consisté à construire l’infrastructure pour sécuriser ces données tout en donnant accès aux agents assermentés comme aux logiciels des entreprises privées. Dès le début Maven se conçoit comme un projet en partie ouvert aux industries de l’IA, notamment aux entreprises capables d’apporter les capacités de traitement et de sécurisation, celles capables d’apporter les logiciels d’analyses des flux vidéos, etc. Manson montre surtout que les capacités du renseignement américain ne reposent pas seulement sur les capacités techniques des agences, mais visent surtout à agencer des infrastructures sécurisées, capables de traiter les volumes de données et l’information, et délimiter les capacités d’action de chacun. La structuration a consisté à ce que le gouvernement s’occupe des données et loue les licences d’usages des systèmes, à charge de les intégrer sans que ceux-ci n’accèdent aux données et les intégrer aux lourds systèmes sécurisés de l’armée. Ces travaux ne se sont pas menés avec les grandes entreprises du secteur, mais plutôt avec de petits acteurs, comme Clarifai.ai ou Xnor… Peu à peu, les entreprises fourbissent des dizaines d’algorithmes d’analyses, certains pour identifier les visages, d’autres pour les images de drones ou satellitaires. Faire apprendre la reconnaissance de formes aux systèmes prend du temps. 

L’enjeu pour Cukor était d’obtenir un démonstrateur utile sur le terrain, même si imparfait. Les premières démonstrations ont lieu en Somalie, 8 mois après le lancement de Maven. La démonstration n’est pourtant pas totalement concluante. L’écran se peuple d’indications de détection et toutes ne sont pas exactes (la moitié sont mêmes complètement fausses). La détection est lente. Mais l’IA montre qu’elle est capable de compter des humains sur un marché, de suivre des convois de véhicules en mouvement, de suivre des individus ciblés. Et puis, elle pointe des individus cachés dans des buissons qu’aucun humain n’avait détectés. L’IA venait de faire la démonstration de son utilité. Malgré ses défauts, l’exemple était saisissant. 

Cukor va tenter de rallier nombre d’acteurs à ses projets. Notamment Google et sa filiale, DeepMind, forte de son succès au jeu de Go, alors que son patron, Demis Hassabis a signé une lettre ouverte en 2015 contre les périls à utiliser l’IA pour la guerre. Les approches de Cukor pour inviter à rallier son projet sont difficiles. Partout, des déclarations s’en prennent au déploiement de l’IA, à l’image des plus actifs et radicaux, les acteurs de Stop Killer Robots, lancé dès 2012. Alors que les dépenses militaires soutiennent des entreprises de la Silicon Valley depuis longtemps, les révélations d’Edward Snowden en 2013 ont refroidi l’ambiance. Une entité de Google finira par signer un contrat avec Maven, pour le stockage d’infrastructure, pour aider l’armée à construire son propre cloud. En mars 2018, ce contrat entre Google et Maven est rendu public, déclenchant une vaste contestation dans l’entreprise… jusqu’à ce que Google annonce son retrait du projet (ou son implication semblait surtout anecdotique, mais symbolique). Microsoft prendra sa place. Puis bien d’autres. En février 2025, Google remisera ses principes. Peu à peu, les entreprises vont se joindre au projet, au prétexte de prêter leur concours à la sécurité nationale. En 2025, Hassabis lui-même affirmera que « les valeurs démocratiques de l’occident sont menacées ». La plupart de ceux qui ont dénoncé les dangers de l’IA se sont rangés pour se mettre au service du marché des armées. Après le retrait de Google d’ailleurs, le projet Maven est renforcé : le programme obtient « l’exemption de sécurité nationale », lui permettant de ne pas répondre de ses actions. Son budget passe de 16 millions de dollars en 2018 à 93 en 2019. Sous la gouvernance de Cukor, le programme Maven aura englouti 1 milliards de dollars.

Un long processus d’amélioration

Maven de son côté étend son projet à d’autres enjeux que l’analyse des images de drones, pour y intégrer des contenus de caméras de sécurité et surtout, des analyses de textes, de contenus audios provenant de l’écoute des communications, de fichiers provenant de documents capturés à l’ennemi. La labellisation permet aux algorithmes de progresser et d’identifier de plus en plus correctement de plus en plus d’objets. Ses équipes se déplacent d’un terrain d’opération l’autre pour tester ses outils, notamment en Afghanistan, où l’équipe se rend compte qu’il faut améliorer les modèles car les données d’entraînement utilisées en Somalie ne fonctionnent pas aussi bien ailleurs. Pour l’instant Maven ne fait que de la détection, mais pour Cukor, l’enjeu est déjà de passer à la phase suivante : cibler. Quand les algorithmes de détection s’améliorent en Afghanistan, ils s’effondrent aux Philippines : les véhicules à détecter ne sont pas les mêmes, l’environnement non plus… À mesure que l’outil s’étend, le travail s’étend. L’enjeu à suivre des cibles est plus complexe que la simple détection… Malgré l’effort de détection, les frappes de drones sont loin d’être parfaitement sécurisées, les erreurs et les dommages collatéraux sont élevés. Mais surtout, Maven va peu à peu devenir ce pourquoi il est peut-être vraiment créé : pas seulement optimiser l’information, mais peut-être plus encore optimiser les ressources militaires, c’est-à-dire concentrer la puissance de feu pour qu’elle ait plus d’effets. L’IA pour faire la guerre est aussi, si ce n’est d’abord, un outil pour optimiser les ressources, décider de quelle arme employer… Maven semble un tableau de bord comme les autres : utilisé pour optimiser et contrôler les dépenses !

Au détour de son histoire, Mason raconte souvent l’obsession chinoise de l’armée américaine. A tous les niveaux, l’armée US semble convaincue que le prochain terrain d’opération sera une confrontation avec la Chine. Les américains sont convaincus que la Chine va reprendre Taïwan, plateforme de la construction des puces électroniques mondiales. Et l’armée américaine est convaincue que l’IA peut les aider à détecter l’offensive chinoise qu’ils attendent et contre laquelle ils se préparent. 

Manson évoque bien sûr Palantir et son PDG, Alex Karp, « le dealer d’armes IA du XXIe siècle ». En quelques années, Palantir est devenu le premier fournisseur de systèmes de Défense au monde. « La seule façon d’être en sécurité pour les Américains, est de s’assurer que ses adversaires aient peur », clame Karp. Pour lui, les activistes de la paix sont une infection. Ses systèmes savent agréger comme nul autre toutes les données, tous les détails sur une carte permettant aux systèmes d’IA et aux analystes de tout voir et de tout planifier. En s’imposant peu à peu comme l’acteur incontournable des systèmes de Défense, Palantir a décroché un accord de 10 milliards de dollars avec l’armée américaine pour les multiples licences à utiliser ses outils. Elle est devenue l’une des entreprises les plus rentables du monde. En 2018, alors que Maven se déploie timidement, Cukor veut déjà aller plus loin. Il voudrait que Maven incorpore tous les systèmes que l’armée utilise pour devenir la plateforme unique, le tableau de bord de la guerre, et notamment, incorporer les vidéos dans sa carte pour permettre aux analystes d’avoir accès à toujours plus d’informations, simplement ou leur permettre de cliquer sur une cible pour que le système la trace et la détruise. Pour cela, Cukor estime qu’il faut intégrer l’IA plus avant, dans le flux de ciblage lui-même. Le problème, c’est qu’à l’époque, l’argent de Maven est destiné à l’intelligence, pas à l’opérationnel. L’armée dispose d’innombrables options logicielles et intégrer l’IA est encore hautement controversé. En avril 2018, Cukor rencontre Palantir et déploie sa vision des systèmes de Défense pour les 10 prochaines années. Il imagine une sorte de Google Earth appliqué à la guerre. Un tableau de bord rassemblant toutes les informations, les structurant, les rendant disponibles… et les analysant. Il demande à Palantir de réimaginer l’interface utilisateur qu’ils proposent avec Gotham, l’un de ses logiciels. De faire quelque chose sur mesure. Cukor va initier des discussions avec nombre de start-ups. En octobre, l’équipe de Maven installe Palantir sur ses serveurs. La communauté militaire est rapidement convaincue de l’apport, malgré les coûts, même si l’installation de Palantir rend Maven moins essentiel. Cukor insiste pour que tout soit profondément séparé, aucune donnée n’est autorisée à passer d’un système à l’autre. Si la protection des données semble assurée, d’autres critiquent le fait que le Pentagon construise des services en couches, comme des tranches de cake superposées. Mais Palantir ajoute une couche d’analyse sur Maven : « La nouvelle plateforme de Palantir superposait de la réalité augmentée aux flux vidéo, traçant des lignes de planification de mission aux couleurs vives sur les images pour désigner les itinéraires comme étant sûrs ou dangereux. Des cercles concentriques, appelés cercles de portée, rayonnaient depuis un site d’attaque potentiel sur la carte pour indiquer la zone où des victimes pourraient subir des dommages collatéraux. Cette superposition attribuait également des numéros à des bâtiments spécifiques, facilitant grandement la communication entre des équipes disparates. » L’interface rend le tableau de bord et les cartes plus lisibles. Dans l’équipe de Maven, plusieurs pensent que l’intégration de Palantir est problématique. Cukor fait entrer nombre d’autres entreprises dans Maven, bien avant les grands acteurs de l’IA que seront OpenAI ou Anthropic, pour développer des modèles pour analyser les images et les données. 

Mason égraine les relations partenariales entre Maven et d’innombrables startups de la Valley. Leur flux, leurs reflux… Les avancées, les reculs, les hésitations.. Les luttes internes dans l’armée pour piloter les programmes d’IA, les guerres de territoires autour du partage de données qui permettent aux programmes de fonctionner. Beaucoup estiment que les protections imposées par Cukor sur les données restent son pire échec, empêchant leur partage entre différents services plutôt qu’empêchant les startups d’y accéder. La dernière partie du livre est toute entière autour de cette guerre de territoire entre différents services de l’armée. Derrière cette bataille interne, tout l’enjeu est de permettre non seulement de repérer, mais plus encore d’éliminer, de raccourcir la kill chain, comme l’ânonne chacun.

Reste que les débuts de ces intégrations n’en sont pas moins laborieux. « Les détections par IA semblaient initialement encore plus laborieuses avec le nouveau système de Palantir. Les détections apparaissaient sous forme de points si volumineux qu’ils masquaient les objets, rendant impossible la distinction entre adultes et enfants par exemple ». En octobre 2019, Maven est sur le front pour éliminer Abu Bakr al-Baghdadi…Trump est ravi de voir l’assassinat en direct, comme s’il regardait un film. 35 000 frappes contre l’Etat islamique sont déclenchées en même temps que le raid. Maven remplit son contrat. A nouveau, le système détecte des problèmes que les analystes n’avaient pas vu. « L’IA apparaît enfin capable de déchirer le brouillard de la guerre ». Même si les frappes sont loin d’être sans erreurs, comme le pointait la presse à l’époque. Entre 1437 et 8000 civiles seront tués en 5 années d’opération contre l’Etat islamique en Irak et Syrie, comme le révéleront les investigations de la NPR et du New York Times. L’armée américaine sera contrainte à mener une deuxième enquête après les contestations de la première pour éclaircir ce point, mais ses résultats ne seront jamais publiés. 

Les défaillances de l’IA sont pour l’instant passées sous silence, mais nombre de civiles sont souvent confondus avec des combattants. L’IA ne distingue pas les bons des mauvais. Ce qu’il voit devient souvent une cible puisqu’il est conçu pour en produire. Pour les défenseurs de la généralisation de l’IA, l’IA n’est pas toujours en cause, renvoyant la responsabilité aux humains. Pour les prosélytes de ces systèmes, ils permettent d’accéder à plus de données que jamais pour mieux décider. Pour les journalistes, les victimes civiles sont toujours plus nombreuses que comptées dans les rapports de l’armée. Lors de l’opération Tempête du désert en 1991, 90% des bombardements manquaient leur cible, faute de précision. Désormais les erreurs proviennent bien plus des biais des systèmes, du défaut de contexte ou de l’ignorance. Pas sûr que ce soit plus rassurant. En 2015, l’armée américaine a bombardé un hôpital en Afghanistan faisant 42 morts : la faute à de mauvaises coordonnées et à des erreurs humaines, reconnaîtra l’armée. 

Pour s’améliorer, Maven a capitalisé sur l’étiquetage des données pour mieux aider à entraîner ses systèmes et améliorer leur performance. La labellisation coûte de l’argent et prend du temps. En septembre 2020, avec l’aide de Palantir, Scale AI puis Enabled Intelligence, la labellisation devient un gros business pour ses acteurs : elle représente 708 millions de dollars de contrats pour l’armée, sans compter les 400 étiqueteurs de données, des militaires  employés directement par Maven, qui disposerait désormais de quelques 100 millions d’images étiquetées. Une arme sur une épaule ne se distingue bien souvent que sur deux ou trois pixels. Mais une fois entraînés, les systèmes se révèlent meilleurs que les humains, puisqu’ils peuvent voir ce que les analystes ne peuvent pas voir. En fusionnant les données provenant d’innombrables sources (images, signal radio et électromagnétique…), tout l’enjeu est d’améliorer la détection d’objets qui ne sont pas visibles aux humains et de les faire apparaître sur la carte. Pour l’armée, l’IA n’identifie pas toujours des objets mieux que l’humain, mais elle les identifie avant et plus vite que l’humain. 

La journaliste évoque encore la difficulté à sélectionner les armes appropriées, qui doit répondre à des contraintes nombreuses, de disponibilité, de temporalité et de communications. Ou encore, la difficulté à distinguer les combattants de ceux qui ne le sont pas. La Défense américaine se dote de documents de cadrage sur le ciblage, sans les publier. 

Maven, la puissance brute

Alors que Drew Cukor a quitté le programme en octobre 2021, en février 2022, Maven est déployé en soutien à l’Ukraine en Allemagne. Ses capacités de détection, confrontées à un nouvel environnement, nécessitent à nouveau une mise à jour pour s’améliorer. A nouveau, les algorithmes doivent s’adapter aux données et les données être labellisées pour s’adapter aux terrains et aux objets de guerre locaux. L’Ukraine n’est pas le désert. Il faut identifier les systèmes russes, comme les Tracteur-érecteur-lanceurs russes. Cela ne prendra que deux semaines seulement. Maven fait la demonstration que son système est capable de s’adapter très rapidement. 

L’armée américaine va très vite partager des informations avec l’Ukraine, mais sans leur donner accès à ses systèmes pour ne pas être accusée de participer à la guerre. Elle aide les analystes urkrainiens à regarder aux bons endroits. Depuis son QG allemand, Maven améliore son infrastructure cloud et sa connectivité pour éviter nombre de problèmes de latence. L’équipe transmet des cibles détectées à l’Ukraine, une trentaine par jour, 3 fois plus que ce qu’elle n’en voyait en Irak 5 ans plus tôt. La vitesse de la guerre a triplé en 5 ans, souligne Manson. Le nombre de détections ne va cesser de s’améliorer… Notamment en intégrant toujours de nouvelles données par exemple les interceptions de communications téléphoniques et radios russes, les explosions de missiles entendus via ces communications, les réseaux sociaux, comme les informations provenant de TikTok ou Twitter… « Les Etats-Unis deviennent les yeux de l’Ukraine ». Ils signalent également des points d’intérêts (jusqu’à 267 par jour en 2022) grâce à Maven. Mais l’enjeu n’est déjà plus l’identification de cibles, que les ressources en armes, missiles, munitions, drones… 

La guerre devient une question de puissance brute. Alors que l’armée américaine envoie des ressources sur le terrain, Maven teste et évalue plus de 1500 algorithmes pour améliorer son système. L’Ukraine va permettre à Maven de s’améliorer encore. Maven permet à l’armée ukrainienne de voir plus loin que le front. Après avoir progressé sur les cibles fixes, Maven s’améliore sur les cibles dynamiques. La communication s’améliore. Les ukrainiens sont désormais capables de détruire des cibles 18 minutes après que les Américains les leur aient communiqué. En 2024, l’Ukraine a détruit plus de 2600 tanks russes et plus de 5000 véhicules armés. Pour l’armée US, le soutien à l’Ukraine a permis d’engranger d’innombrables progrès. Le succès de Maven ne repose pas seulement sur ses algorithmes, mais bien plus sur ses données et la façon dont les flux s’interconnectent. Les systèmes sont désormais capables d’identifier un objet dès qu’une seule image se présente. Ils font encore des erreurs, peuvent ne pas tout voir, mais savent désormais repérer des objets, même avec peu de données d’entraînements. En 2024, l’armée américaine ne fait plus passer qu’une douzaine de points d’intérêts par jour à l’armée ukrainienne. Mais c’est d’abord parce que celle-ci a également énormément progressé et a bien moins besoin de l’aide américaine. Les taux d’erreurs se réduisent selon les chiffres de l’armée. La précision s’améliore. L’armée russe a utilisé des faux marqueurs sur le terrain, pour tromper les modèles de détection satellitaires, mais Maven a vite appris à les distinguer. Les données sont devenues le nerf de la guerre. Leur intégration de plus en plus rapide fait la différence. Maven est un système adaptable, qui se met à jour rapidement, comme un logiciel, explique Manson. « Il peut produire ce dont le commandement a besoin ». Sous le commandement de Whitworth, Maven est devenu un projet public, qui a quitté le secret. Le tir est désormais prêt à être entièrement automatisé. Au printemps 2025, le contrat du Pentagon pour Maven Smart System est passé à 1,3 milliards de dollars. Celui de Palantir à 480 millions de dollars. 

Les machines combattent les machines. La NSA écoute le monde entier. Et désormais, la NGA le regarde. Elle observe le globe en permanence. « En 2024, le commandement alimentait le système intelligent Maven avec 179 flux de données en temps réel provenant des domaines terrestre, maritime, aérien, spatial et cybernétique. » Désormais, les opérateurs qui utilisent Maven approuve ou désapprouvent le ciblage depuis le tableau de bord de ciblage fourni par Palantir, déterminent les priorités, hiérarchisent les ciblages, et envoient directement des messages aux systèmes de tirs. La kill chain est effectivement devenue bien courte. « Une cible peut désormais passer de détectée à engagée en quelques minutes, contre plusieurs heures auparavant ». Maven sait désormais détecter et tracer les missiles ennemis en temps réel et travaille à prévoir là où ils vont frapper. 32 entreprises différentes travaillent sur le programme Maven, 25 000 personnes l’utilisent. Il a accumulé plus d’un milliard de détection d’objets. Depuis 2024, Northcom et le Norad l’utilisent. 

L’adoption de Maven est totale. Il est utilisé pour faire de la détection de franchissement de frontières aux Etats-Unis ou pour surveiller le trafic de drogue dans les Caraïbes. La garde nationale l’utilise pour surveiller les départs de feux. Les promoteurs de Maven comme ceux de Palantir estiment que Maven n’est pas un système d’armement, que valider une cible ne déclenche pas le largage d’une munition sur celle-ci. Mais cette défense semble de plus en plus une parade argumentative. Le système apparie les munitions aux cibles et propose une priorisation des cibles que les analystes peuvent certes aménager… 

Pour certains militaires, Maven nécessiterait une doctrine d’usage. Ce que montre Katrina Mason dans ses conclusions, c’est que pour l’instant, la seule doctrine consiste à l’utiliser. « L’IA dotée d’une capacité d’action autonome va non seulement complexifier le projet Maven et l’usage général de l’IA dans la guerre, mais aussi la rendre plus opaque pour l’utilisateur. Elle va également accélérer le rythme des conflits et en amplifier l’ampleur ; par ailleurs – et en dépit des arguments vantant le potentiel de désescalade de l’IA – elle risque de rendre la guerre plus probable. »

L’ajout de LLM dans Maven, via Palantir et d’autres entreprises, comme OpenAI ou Anthropic, a pris du temps. Les premières tentatives ont été déceptives. Elles semblent surtout utilisée pour développer des prototypes de campagne et pour planifier des décisions militaires. Mais leur usage est pour l’instant observé avec défiance, estime Mason, notamment par crainte qu’ils empoisonnent les systèmes. Cela n’empêche pas leur intégration de s’étendre, même si on connaît fort mal la manière dont l’IA générative est utilisée. 

L’obsession de l’autonomie, la réalité de l’escalade

Katrina Mason termine son livre en revenant sur les propos d’Antonio Guterres, le secrétaire général des Nations Unies, qui souhaite interdire le recours aux armes autonomes et qui s’inquiète du développement de l’IA dans le domaine militaire. La balance est pour l’instant difficile à faire, par manque d’information sur les systèmes et leurs conséquences. L’IA dans la guerre permet-elle de limiter les dommages collatéraux et les victimes civiles ou de les étendre ? Toutes les armées qui déploient ces systèmes assurent garder la main : qu’il y a toujours un humain pour valider les décisions de l’IA, mais on sait que cela tient d’une fable plus que d’une réalité. Le contrôle humain tient d’un slogan vague et mal conçu. Les systèmes embarquent les biais du renseignement avec eux et peuvent mal identifier les personnes depuis les lacunes des systèmes de reconnaissance. La Convention sur le contrôle des armes (CCW GGE) discute depuis 2014 du problème des armes autonomes. Pour Mary Wareham, longtemps responsable de la question de l’armement à Human Rights Watch, l’une des initiatrices de Stop Killer Robots, nous devrions pousser les Etats à signer un traité pareille à celui de la réduction des mines antipersonnelles. Mais pour Cukor, comme pour l’armée américaine, le risque vient bien plus du risque de développement d’armes autonomes par ses ennemis. L’armée est plus inquiète de sa capacité à neutraliser une attaque que de réguler les siennes. Pour l’administration Trump, l’IA est une contribution essentielle et positive à la guerre en tout point, comme si les critiques n’avaient aucune voix au chapitre. Si la Chine semble plus modérée sur le développement d’armes autonomes, c’est certainement pour ralentir l’avancée américaine, explique Katrina Manson, qui semble avoir été contaminée par la perspective de guerre avec la Chine. Mais plus encore que l’autonomie, le déploiement de l’IA dans les conflits risque de conduire à l’escalade, comme l’expliquait un groupe d’experts de l’ONU. 

Pourtant, au terme du livre de Manson, on ne sait toujours pas très bien comment les résultats sont générés. Pour cela, nous ne disposons que d’une poignée d’images très rarement distillées, comme dans cette vidéo récente, relayée par le journaliste Dan Israel dans un article pour Mediapart soulignant l’emprise de Palantir sur l’armée américaine. 

Captures d’écrans d’images de Maven. Source. 

Ce que l’on y voit semble tenir d’une forme de jeu vidéo, un outil de simulation qui ne simule pas, où chaque paramètre semble appréciable, mais où nombre de décisions sont automatisées, proposées pour validation, choisies par le système.  

En mai 2025, le directeur de l’unité d’innovation pour la Défense américaine, Doug Beck, expliquait que l’Ukraine consommait 4000 drones par jour (autant que ce que le département de la défense achetait en un an). L’Ukraine a produit 3 millions de drones en 2025, un million de plus de ce qu’elle produisait en 2024 (voir notre article sur le sujet). Pour chaque drone commercial fabriqué aux Etats-Unis, la Chine en produit 100 de plus, rappelle Manson. Dans son budget 2026, le Pentagon prévoit de dépenser 13,4 milliards pour des systèmes autonomes, dont le Replicator, un avion de chasse sans pilote. Face à ces perspectives, les Etats-Unis souhaitent reconstruire leurs capacités industrielles militaires. Plus facile à dire qu’à faire. 

Chez JP Morgan, Drew Cukor ne s’intéresse plus à mettre de l’IA dans les armes, mais dans la finance (pas sur que ce soit plus rassurant). Les modèles d’IA vont permettre de redéfinir le fonctionnement des prêts, des hypothéques, des cartes de crédit, des placements, s’apprêtant à « turbocharger » l’économie, tout en contournant la conformité et les régulations établies, au risque là encore des biais, des erreurs et de l’injustice. 

Le débat sur la moralité de la guerre reste entier. Pas sûr que l’autonomie ne nous aide à la faire progresser, bien au contraire. Si l’armée semble prendre l’éthique au sérieux, il y a de quoi être cynique. L’IA renforce la distance des combattants à l’acte de tuer, mais risque également de les éloigner de la décision de tuer. Ce double mouvement échoue à reconnaître l’humanité de l’opposant, qui est de plus en plus mise à distance. « Les outils d’IA risque d’abord de désensibiliser les combattants et l’armée, d’actes dont nul ne sera plus responsable », s’inquiète la journaliste. L’IA devrait pouvoir minimiser les erreurs et les dommages collatéraux, mais ce qu’on en voit pour l’instant, c’est qu’elle fait surtout s’envoler le volume de dommages plutôt qu’elle ne le réduit. La technologie rejoue le paradoxe de Jevons : « les technologies qui améliorent l’efficacité et abaissent les coûts conduisent invariablement à l’augmentation de leur consommation ». Les systèmes d’IA produisent plus de cibles, plus vites et rendent plus facile leur élimination. Les cibles générées par une boîte noire rendent le commandement trop sûr de lui. Ces systèmes transforment la guerre en jeu vidéo. De partout, il simplifie la destruction. L’ennemi est désormais plus facile à tuer qu’à capturer. Ces systèmes ne font aucun prisonnier. Ils ne proposent aucune clémence. Le paradoxe de Jevons nous le dit depuis longtemps : « plus quelque chose est efficace, plus vous allez avoir tendance à l’accomplir ». Pire, termine-t-elle. Non seulement cette technologie peut faire des choses horribles, mais les garde-fous peuvent également être facilement ajustés voire enlevés, comme le montrait Lavender, l’équivalent de Maven pour l’armée israélienne, où le nombre de victimes collatérales d’un tir pouvait être abaissé ou relevé, au gré des besoins de la guerre. Pour Mark Milley, l’ex chef d’Etat major de l’armée américaine, le champ de bataille sous IA ouvre une boîte de pandore… Les atrocités ne vont pas disparaître avec l’IA, rappelle Manson. Pour un autre gradé américain, le champ de bataille prend le tournant de l’autonomie, mais ce n’est pas parce qu’on est capable de le faire que nous devrions y aller. Trump a renommé le ministère de la Défense en ministère de la Guerre. En septembre 2025, Pete Hegseth, secrétaire de la Défense américain, devant tous les généraux de l’armée US, a affirmé vouloir plus d’IA partout et plus du tout de contraintes d’engagement excessives.

40 millions de personnes sont mortes durant la Première Guerre mondiale. 85 durant la seconde. Maven est désormais partout. Dans tous les services sur tous les continents. Jusqu’aux outils des alliés de l’Amérique. L’IA est désormais au cœur de toutes les opérations militaires américaines. Les mavenites sont pour la plupart partis dans d’autres entreprises du complexe techno-militaire américain, et notamment les entreprises d’IA qui rend Maven désormais puissant : Palantir, Microsoft, Anduril, OpenAI. La Maven mafia est partout. 

Mais surtout, ces systèmes reposent d’abord sur une surveillance invisible et sans limite aucune, au prétexte d’obtenir toujours plus de données pour optimiser toujours plus ses cibles et ses frappes. Le succès de l’IA repose sur une surveillance toujours plus totale, sans limite ni garde-fous. C’est l’éléphant dans la pièce de l’autonomie. Celle d’une surveillance de tous sans limite. 

C’est à nouveau la grande limite du livre pourtant très documenté de Katrina Mason. La journaliste semble passer à côté de ce à quoi elle n’a pas eu accès, malgré la profondeur de son enquête. C’est pourtant dans ce qu’on ne voit pas dans ce livre que se cache le monstre à venir. Un monde qui rêve d’assurer sa sécurité sans plus aucune limite quand bien même pour cela il serait finalement surtout prêt à se détruire lui-même, dans un impérialisme sans limite, dans un autoritarisme sans plus aucune contrainte. 

Hubert Guillaud

Dans le New York Times, l’historien canadien Quinn Slobodian et l’essayiste militant Ben Tarnoff qui ont fait paraître Muskism : A Guide for the Perplexed (Harper Collins, 2026 non traduit, mais le livre est annoncé au Seuil pour début 2027) discutent de l’impact d’Elon Musk sur la société. Pour eux le muskisme n’est pas tant un fascisme que l’équivalent contemporain du fordisme, un mode d’organisation et de développement d’entreprise… mais qui n’agit plus seulement sur l’entreprise, mais sur toute la société (c’était le cas du fordisme aussi d’ailleurs). Reste que quand Ford proposait son modèle de développement, celui-ci venait avec un contrat pro-social parce qu’il payait bien ses ouvriers et souhaitait qu’ils puissent s’offrir ce qu’ils produisaient (tout en promouvant un ouvrier plus discipliné, comme le rappellent d’ailleurs Slobodian et Tarnoff dans un article pour le LPE Project). Toute la question est donc de savoir quel avenir Musk propose-t-il à l’humanité ? 

Musk, une souveraineté à son profit

Pour Tarnoff et Slobodian, Musk est l’un des grands défenseurs de « l’autonomie électrique ». C’est-à-dire qu’il défend l’idée que les énergies renouvelables peuvent renforcer l’autosuffisance d’un pays. C’est ainsi qu’il a positionné Tesla, qui n’est pas seulement un producteur de véhicules autonomes, mais d’abord un fournisseur de batteries. Trump aussi, à sa manière, est un fervent défenseur de l’autonomie électrique. Ses actions offensives en Iran ou au Venezuela, ses politiques tarifaires imprévisibles, le démantèlement des normes et institutions qui stabilisaient le système mondial sous l’égide américaine, incitent le pays à investir dans l’autonomie électrique. Des mesures qui pourraient accélérer la démondialisation amorcée au moins depuis la pandémie, les pays percevant de plus en plus l’intégration mondiale comme une source de risques et privilégiant l’autosuffisance et la résilience (même si cette démondialisation n’en est peut-être pas une, l’enjeu étant certainement plus d’étendre l’impérialisme de la tech…, la souveraineté visant peut-être bien plus le renforcement de la logique impériale que son abandon, comme le rappelle pertinemment la journaliste Célia Izoard en introduction du livre Anatomie d’une puce, Le monde à l’envers, 2026). 

Pour Musk, « l’usine est une enclave, un refuge face à l’instabilité d’un monde hostile », rappelle Tarnoff. La souveraineté énergétique de Musk s’étend sous la forme d’une souveraineté stratégique que l’IA accomplit. « L’introduction de nouveaux produits de la Silicon Valley, de Claude à Maven ou Palantir dans les opérations militaires ou ceux promus par le Doge dans le champ fédéral, montrent qu’ils sont bien plus une réussite qu’un échec ». Ils ne sont peut-être pas une réussite sur le fond, mais ils le sont sur la forme : « ils rendent le gouvernement dépendant d’une nouvelle suite d’outils d’IA pour exercer ses fonctions étatiques fondamentales », explique Slobodian. Musk défend ce que les auteurs appellent la « souveraineté en tant que service », une symbiose, une fusion du pouvoir public et du pouvoir privé. 

Pour Slobodian et Tarnoff, malgré ses déclarations, Musk ne serait pas libertarien. « Plutôt que de chercher à supplanter l’État, les grands acteurs de l’IA souhaitent surtout fusionner avec lui ». C’est notamment le cas de Space X, né en 2002 comme sous-traitant pour le Pentagon à une époque où le secrétaire à la Défense, Donald Rumsfeld souhaitait une nouvelle approche militaire pour gagner la guerre contre le terrorisme. En 2024, SpaceX contrôlait plus de 95 % des lancements orbitaux américains. Musk est devenu de facto le garant de l’accès à l’orbite pour le gouvernement américain. Ce constat est encore plus flagrant pour Starlink, la branche satellitaire de SpaceX qui tente de prendre le contrôle, par la masse, sur les communications orbitales. L’intégration récente et totale de toutes ses entités (X qui a fusionné avec xAI, qui a fusionné avec SpaceX qui vient d’entrer en bourse en 2026 en incarnant le niveau le plus totalement déconnecté du marché qui soit, comme l’explique FakeTech), montrent que pour Musk, matériel, logiciel et idéologies se renforcent mutuellement. Pour lui, il y a peu de différence entre les matériaux de son empire et les moyens pour propager ses idées. 

Si Tesla pourrait sembler le miroir de Ford, le passage du roadster au Cybertruck illustre la transition d’un avenir radieux de consommation carbone sans limite à un avenir sombre marqué par le dérèglement climatique et le survivalisme. « Dans sa forme la plus aboutie, le muskisme exploite un désir de protection territoriale face aux chocs extérieurs, aux ennemis et aux indésirables. Dans un monde de relocalisation et de réarmement, le muskisme offre une infrastructure mondiale pour les projets nationaux », expliquent les deux chercheurs. 

« Les sociologues décrivent généralement le fordisme non seulement comme un mode d’organisation de l’usine, mais aussi comme un mode d’organisation de la société en dehors de l’usine. En simplifiant, on peut le décrire comme une production de masse et consommation de masse. Les nouvelles technologies et les nouvelles techniques, telles que celles mises au point par Henry Ford dans les années 1910, comme la chaîne de montage mobile, ont permis aux industriels de produire des biens à une échelle inédite. Mais, tout aussi important, les ouvriers pouvaient se permettre d’acheter ces biens grâce à une relative sécurité de l’emploi et à un salaire décent, garantis par les institutions de la négociation collective et l’État-providence. Dans les années 1970, le fordisme a commencé à s’effriter, laissant place à ce que l’on appelle généralement le « post-fordisme ». Le post-fordisme est associé aux nouvelles pratiques de production agiles développées au Japon, à l’externalisation et à la délocalisation, à la mondialisation des marchés, au déclin des syndicats, à l’essor de la finance et à l’affaiblissement de l’État-providence », rappelle Tarnoff. Pour Slobodian, les entreprises de Musk suivent le modèle d’intégration verticale de Ford. Les activités de production sont intégrées, contrairement au modèle d’Apple (conçu en Californie, assemblé en Chine). Musk acte d’un monde de relocalisation et de réarmement, il parie sur la déglobalisation de l’impérialisme, mais pas sur la fin de l’impérialisme.

Le contrat de fans, un contrat social… pour la guerre sociale

Le fordisme n’était pas uniquement, ni même principalement, un modèle de production industrielle, mais également un contrat social qui assurait de la participation active des populations à la production et à la consommation industrielle… Le muskisme, lui, ne propose qu’un « contrat de fans » à des investisseurs et quelques fidèles. A l’image de la coche bleue de X, devenue un symbole de dévotion, récompensée par une meilleure visibilité des publications de ses fans et clients grâce à l’algorithme. 

Pourtant, avec l’échec du Doge, Musk a montré qu’il a été incapable de convaincre le reste de la société que sa réussite profitera également à tous. Depuis il a fini d’embrasser le pire fascisme. Ses publications quotidiennes sont inondées d’hystéries sur le déclin démographique blanc et le tsunami étranger. Musk ne propose aucune prospérité partagée : seulement de la violence. « Le contrat de fans pour ceux qui vivent à l’intérieur des murs d’un Occident fortifié, et l’expulsion pour ceux considérés comme illégitimes. Après le déclin des modèles d’industrialisme fordiste et de sous-traitance et mondialisation post-fordistes, le muskisme offre la perspective d’une communauté purifiée de survivants. » Mais là encore, Musk peine à élargir ses soutiens. Ses alliances avec les partis d’extrême droite en Europe restent tendus, personne ne souhaitant donner l’impression que leur souverainisme est compatible avec l’ingérence américaine. Et elle a été contestée également par la mobilisation populaire à l’encontre de l’ICE aux Etats-Unis.

Comme l’expliquent Slobodian et TArnoff pour le LPE project : « Musk et ses pairs ont la chance d’évoluer à une époque où aucun acteur structurel n’est en mesure de contester leur domination. La classe ouvrière a pratiquement cessé d’exister en tant que force organisée. En l’absence de pression venant de la base, les partis politiques eux-mêmes n’opposent aucune résistance significative au muskisme. La situation engendre un paradoxe. D’un côté, la vie des capitalistes est facilitée lorsqu’ils peuvent intensifier l’exploitation de leurs travailleurs et acheter de l’influence politique sans rencontrer d’opposition majeure. Mais cela signifie aussi qu’ils ne sont nullement incités à réfréner leurs pulsions les plus antisociales ni à prendre en compte les conséquences à long terme de leurs actes. 

Le muskisme illustre parfaitement cette tendance : alors que le fordisme et le post-fordisme étaient tous deux organisés, selon des modalités différentes, pour garantir la paix sociale, le muskisme s’inscrit dans une logique de guerre sociale. La fragilité relative du mode de régulation muskiste est révélatrice : l’antagoniste ouvrier est si affaibli, et la guerre sociale si asymétrique, qu’il n’est plus nécessaire de conclure une paix négociée. Pour l’heure, la stratégie semble porter ses fruits. Musk, déjà l’homme le plus riche du monde, devrait devenir le premier « trillionnaire ».

Toutefois, un capitalisme sans contraintes n’est pas toujours bénéfique pour les capitalistes eux-mêmes. Tout au long de son histoire, le capitalisme a sans cesse transformé la nature et la société, engendrant des bouleversements considérables. Or, les entreprises ont également besoin d’un environnement politique ordonné et prévisible pour mener leurs activités. Un enseignement majeur de l’école de la régulation est que la résistance de la classe ouvrière a, paradoxalement, contribué à stabiliser le processus d’accumulation en imposant la création d’un tel environnement. En l’absence de contrepartie capable d’arracher des concessions, les capitalistes risquent de générer un tel chaos qu’ils finissent par compromettre leur propre capacité d’accumulation. Si le « muskisme » représente le triomphe de la domination de classe, ce triomphe pourrait bien finir par se dévorer lui-même. »

C’est la grande faiblesse du muskisme, estime Tarnoff. Mais, « si comme Musk et les grands patrons de la Silicon Valley, vous pensez que « l’intelligence artificielle générale est imminente, alors vous croyez que, dans un avenir très proche, la plupart des gens se retrouveront au chômage. Ils seront considérés comme une composante de la société et n’auront plus la possibilité d’influencer son cours. Dans ce cas, leur consentement n’est plus nécessaire. » 

Les entrepreneurs de la Tech, comme Musk, ne croient même pas à une perspective de révolte populaire, estiment les deux chercheurs (selon les estimations, le One Big Beautiful Bill Act de Trump prévoit que 10 millions d’Américains vont perdre leur couverture santé… ce qui risque d’ouvrir un nouvel espace de colère sociale). D’ailleurs, ces gens ne conçoivent pas la politique comme avant. Musk dépense des millions de dollars dans les élections américaines et soutient nombre de politiciens nationalistes et souverainistes. Pour eux, la politique n’est pas un enjeu de délibération, de persuasion, de compromis, mais uniquement une question de programmation où la vérité n’est que d’un côté. 

« Autre point commun entre Musk et Ford : la concentration impressionnante de leur fortune dans leurs propres entreprises. Pour Musk, si Tesla et SpaceX disparaissent, il disparaît avec elles. C’est sans doute l’une des motivations qui le poussent à agir. » « En multipliant les promesses toujours plus grandes – la colonisation de Mars, 10 milliards de robots humanoïdes à des centres de données dans l’espace… –, Musk ne cesse d’aller de l’avant. Cette dynamique est une condition sine qua non de son fantasme financier. En ce sens, sa vulnérabilité réside dans sa dépendance à l’égard du « nous » – c’est-à-dire les consommateurs du monde entier et, plus important encore, les investisseurs institutionnels – qui doivent continuer à croire en sa vision du futur. » D’où l’importance à la renouveler sans arrêt, à promettre et promettre sans fin, même si ce sont les mêmes promesses qu’il y a 10 ans.

Même constat pour Henry Farrell, à la lecture du livre. « La mythologie du futur (que déroule Musk) qui est en réalité une promesse convertible en capital financier et politique dès aujourd’hui. » Pour Farrell cependant, le Muskisme est plus fragile qu’il n’y paraît. « De toute évidence, nombre de pays peuvent percevoir les infrastructures de Musk comme dangereuses, craignant qu’elles ne soient utilisées contre eux. » « Le Muskisme repose sur une idéologie qui semble actuellement à son apogée. L’introduction en bourse de SpaceX marque l’apogée d’une inflation expansionniste colossale, propre à un univers totalement imaginaire. À ma connaissance, personne ne croit réellement que SpaceX va conquérir son « marché potentiel total » d’environ 23 000 milliards de dollars, qui, comme le souligne Matt Levine, représente « peut-être 20 % de la production économique mondiale et peut-être 40 % du chiffre d’affaires des entreprises mondiales ».

Pour Farrell, d’autres entreprises incarnent le muskisme que les auteurs questionnent. C’est le cas bien sûr de Palantir et de nombre de sociétés de technologies de défense financées par Peter Thiel, l’adversaire de Musk. Le « thielisme » part de bon nombre des mêmes prémisses que le « muskisme », avec le même fatras d’élucubrations fascisantes. L’un comme l’autre, derrière leur protectionnisme défendent un impérialisme sans limite. 

Enfin, rappellent Tarnoff et Slobodian, le muskisme résulte d’une emprise quasi mortelle, entre la finance et la tech, jusqu’à l’aporie. Tesla et Musk sont par exemple très impopulaires en Norvège, et pourtant, le fonds de pension norvégien est l’un des 10 principaux actionnaires de l’entreprise et agit en ce sens comme un pilier de la prospérité du pays.

Il semble y avoir quelque chose de très paradoxal entre la réussite économique de Musk et le fait que beaucoup le considèrent comme profondément dérangé. Aucune critique de gauche dans les années 20 ne considéraient Ford comme un idiot. A croire que c’est peut-être le capitalisme lui-même qui est devenu idiot, cerné par ses contradictions, en roue libre… vers sa propre destruction.

Hubert Guillaud

Dans le New York Times, l’historien canadien Quinn Slobodian et l’essayiste militant Ben Tarnoff qui ont fait paraître Muskism : A Guide for the Perplexed (Harper Collins, 2026 non traduit, mais le livre est annoncé au Seuil pour début 2027) discutent de l’impact d’Elon Musk sur la société. Pour eux le muskisme n’est pas tant un fascisme que l’équivalent contemporain du fordisme, un mode d’organisation et de développement d’entreprise… mais qui n’agit plus seulement sur l’entreprise, mais sur toute la société (c’était le cas du fordisme aussi d’ailleurs). Reste que quand Ford proposait son modèle de développement, celui-ci venait avec un contrat pro-social parce qu’il payait bien ses ouvriers et souhaitait qu’ils puissent s’offrir ce qu’ils produisaient (tout en promouvant un ouvrier plus discipliné, comme le rappellent d’ailleurs Slobodian et Tarnoff dans un article pour le LPE Project). Toute la question est donc de savoir quel avenir Musk propose-t-il à l’humanité ? 

Musk, une souveraineté à son profit

Pour Tarnoff et Slobodian, Musk est l’un des grands défenseurs de « l’autonomie électrique ». C’est-à-dire qu’il défend l’idée que les énergies renouvelables peuvent renforcer l’autosuffisance d’un pays. C’est ainsi qu’il a positionné Tesla, qui n’est pas seulement un producteur de véhicules autonomes, mais d’abord un fournisseur de batteries. Trump aussi, à sa manière, est un fervent défenseur de l’autonomie électrique. Ses actions offensives en Iran ou au Venezuela, ses politiques tarifaires imprévisibles, le démantèlement des normes et institutions qui stabilisaient le système mondial sous l’égide américaine, incitent le pays à investir dans l’autonomie électrique. Des mesures qui pourraient accélérer la démondialisation amorcée au moins depuis la pandémie, les pays percevant de plus en plus l’intégration mondiale comme une source de risques et privilégiant l’autosuffisance et la résilience (même si cette démondialisation n’en est peut-être pas une, l’enjeu étant certainement plus d’étendre l’impérialisme de la tech…, la souveraineté visant peut-être bien plus le renforcement de la logique impériale que son abandon, comme le rappelle pertinemment la journaliste Célia Izoard en introduction du livre Anatomie d’une puce, Le monde à l’envers, 2026). 

Pour Musk, « l’usine est une enclave, un refuge face à l’instabilité d’un monde hostile », rappelle Tarnoff. La souveraineté énergétique de Musk s’étend sous la forme d’une souveraineté stratégique que l’IA accomplit. « L’introduction de nouveaux produits de la Silicon Valley, de Claude à Maven ou Palantir dans les opérations militaires ou ceux promus par le Doge dans le champ fédéral, montrent qu’ils sont bien plus une réussite qu’un échec ». Ils ne sont peut-être pas une réussite sur le fond, mais ils le sont sur la forme : « ils rendent le gouvernement dépendant d’une nouvelle suite d’outils d’IA pour exercer ses fonctions étatiques fondamentales », explique Slobodian. Musk défend ce que les auteurs appellent la « souveraineté en tant que service », une symbiose, une fusion du pouvoir public et du pouvoir privé. 

Pour Slobodian et Tarnoff, malgré ses déclarations, Musk ne serait pas libertarien. « Plutôt que de chercher à supplanter l’État, les grands acteurs de l’IA souhaitent surtout fusionner avec lui ». C’est notamment le cas de Space X, né en 2002 comme sous-traitant pour le Pentagon à une époque où le secrétaire à la Défense, Donald Rumsfeld souhaitait une nouvelle approche militaire pour gagner la guerre contre le terrorisme. En 2024, SpaceX contrôlait plus de 95 % des lancements orbitaux américains. Musk est devenu de facto le garant de l’accès à l’orbite pour le gouvernement américain. Ce constat est encore plus flagrant pour Starlink, la branche satellitaire de SpaceX qui tente de prendre le contrôle, par la masse, sur les communications orbitales. L’intégration récente et totale de toutes ses entités (X qui a fusionné avec xAI, qui a fusionné avec SpaceX qui vient d’entrer en bourse en 2026 en incarnant le niveau le plus totalement déconnecté du marché qui soit, comme l’explique FakeTech), montrent que pour Musk, matériel, logiciel et idéologies se renforcent mutuellement. Pour lui, il y a peu de différence entre les matériaux de son empire et les moyens pour propager ses idées. 

Si Tesla pourrait sembler le miroir de Ford, le passage du roadster au Cybertruck illustre la transition d’un avenir radieux de consommation carbone sans limite à un avenir sombre marqué par le dérèglement climatique et le survivalisme. « Dans sa forme la plus aboutie, le muskisme exploite un désir de protection territoriale face aux chocs extérieurs, aux ennemis et aux indésirables. Dans un monde de relocalisation et de réarmement, le muskisme offre une infrastructure mondiale pour les projets nationaux », expliquent les deux chercheurs. 

« Les sociologues décrivent généralement le fordisme non seulement comme un mode d’organisation de l’usine, mais aussi comme un mode d’organisation de la société en dehors de l’usine. En simplifiant, on peut le décrire comme une production de masse et consommation de masse. Les nouvelles technologies et les nouvelles techniques, telles que celles mises au point par Henry Ford dans les années 1910, comme la chaîne de montage mobile, ont permis aux industriels de produire des biens à une échelle inédite. Mais, tout aussi important, les ouvriers pouvaient se permettre d’acheter ces biens grâce à une relative sécurité de l’emploi et à un salaire décent, garantis par les institutions de la négociation collective et l’État-providence. Dans les années 1970, le fordisme a commencé à s’effriter, laissant place à ce que l’on appelle généralement le « post-fordisme ». Le post-fordisme est associé aux nouvelles pratiques de production agiles développées au Japon, à l’externalisation et à la délocalisation, à la mondialisation des marchés, au déclin des syndicats, à l’essor de la finance et à l’affaiblissement de l’État-providence », rappelle Tarnoff. Pour Slobodian, les entreprises de Musk suivent le modèle d’intégration verticale de Ford. Les activités de production sont intégrées, contrairement au modèle d’Apple (conçu en Californie, assemblé en Chine). Musk acte d’un monde de relocalisation et de réarmement, il parie sur la déglobalisation de l’impérialisme, mais pas sur la fin de l’impérialisme.

Le contrat de fans, un contrat social… pour la guerre sociale

Le fordisme n’était pas uniquement, ni même principalement, un modèle de production industrielle, mais également un contrat social qui assurait de la participation active des populations à la production et à la consommation industrielle… Le muskisme, lui, ne propose qu’un « contrat de fans » à des investisseurs et quelques fidèles. A l’image de la coche bleue de X, devenue un symbole de dévotion, récompensée par une meilleure visibilité des publications de ses fans et clients grâce à l’algorithme. 

Pourtant, avec l’échec du Doge, Musk a montré qu’il a été incapable de convaincre le reste de la société que sa réussite profitera également à tous. Depuis il a fini d’embrasser le pire fascisme. Ses publications quotidiennes sont inondées d’hystéries sur le déclin démographique blanc et le tsunami étranger. Musk ne propose aucune prospérité partagée : seulement de la violence. « Le contrat de fans pour ceux qui vivent à l’intérieur des murs d’un Occident fortifié, et l’expulsion pour ceux considérés comme illégitimes. Après le déclin des modèles d’industrialisme fordiste et de sous-traitance et mondialisation post-fordistes, le muskisme offre la perspective d’une communauté purifiée de survivants. » Mais là encore, Musk peine à élargir ses soutiens. Ses alliances avec les partis d’extrême droite en Europe restent tendus, personne ne souhaitant donner l’impression que leur souverainisme est compatible avec l’ingérence américaine. Et elle a été contestée également par la mobilisation populaire à l’encontre de l’ICE aux Etats-Unis.

Comme l’expliquent Slobodian et TArnoff pour le LPE project : « Musk et ses pairs ont la chance d’évoluer à une époque où aucun acteur structurel n’est en mesure de contester leur domination. La classe ouvrière a pratiquement cessé d’exister en tant que force organisée. En l’absence de pression venant de la base, les partis politiques eux-mêmes n’opposent aucune résistance significative au muskisme. La situation engendre un paradoxe. D’un côté, la vie des capitalistes est facilitée lorsqu’ils peuvent intensifier l’exploitation de leurs travailleurs et acheter de l’influence politique sans rencontrer d’opposition majeure. Mais cela signifie aussi qu’ils ne sont nullement incités à réfréner leurs pulsions les plus antisociales ni à prendre en compte les conséquences à long terme de leurs actes. 

Le muskisme illustre parfaitement cette tendance : alors que le fordisme et le post-fordisme étaient tous deux organisés, selon des modalités différentes, pour garantir la paix sociale, le muskisme s’inscrit dans une logique de guerre sociale. La fragilité relative du mode de régulation muskiste est révélatrice : l’antagoniste ouvrier est si affaibli, et la guerre sociale si asymétrique, qu’il n’est plus nécessaire de conclure une paix négociée. Pour l’heure, la stratégie semble porter ses fruits. Musk, déjà l’homme le plus riche du monde, devrait devenir le premier « trillionnaire ».

Toutefois, un capitalisme sans contraintes n’est pas toujours bénéfique pour les capitalistes eux-mêmes. Tout au long de son histoire, le capitalisme a sans cesse transformé la nature et la société, engendrant des bouleversements considérables. Or, les entreprises ont également besoin d’un environnement politique ordonné et prévisible pour mener leurs activités. Un enseignement majeur de l’école de la régulation est que la résistance de la classe ouvrière a, paradoxalement, contribué à stabiliser le processus d’accumulation en imposant la création d’un tel environnement. En l’absence de contrepartie capable d’arracher des concessions, les capitalistes risquent de générer un tel chaos qu’ils finissent par compromettre leur propre capacité d’accumulation. Si le « muskisme » représente le triomphe de la domination de classe, ce triomphe pourrait bien finir par se dévorer lui-même. »

C’est la grande faiblesse du muskisme, estime Tarnoff. Mais, « si comme Musk et les grands patrons de la Silicon Valley, vous pensez que « l’intelligence artificielle générale est imminente, alors vous croyez que, dans un avenir très proche, la plupart des gens se retrouveront au chômage. Ils seront considérés comme une composante de la société et n’auront plus la possibilité d’influencer son cours. Dans ce cas, leur consentement n’est plus nécessaire. » 

Les entrepreneurs de la Tech, comme Musk, ne croient même pas à une perspective de révolte populaire, estiment les deux chercheurs (selon les estimations, le One Big Beautiful Bill Act de Trump prévoit que 10 millions d’Américains vont perdre leur couverture santé… ce qui risque d’ouvrir un nouvel espace de colère sociale). D’ailleurs, ces gens ne conçoivent pas la politique comme avant. Musk dépense des millions de dollars dans les élections américaines et soutient nombre de politiciens nationalistes et souverainistes. Pour eux, la politique n’est pas un enjeu de délibération, de persuasion, de compromis, mais uniquement une question de programmation où la vérité n’est que d’un côté. 

« Autre point commun entre Musk et Ford : la concentration impressionnante de leur fortune dans leurs propres entreprises. Pour Musk, si Tesla et SpaceX disparaissent, il disparaît avec elles. C’est sans doute l’une des motivations qui le poussent à agir. » « En multipliant les promesses toujours plus grandes – la colonisation de Mars, 10 milliards de robots humanoïdes à des centres de données dans l’espace… –, Musk ne cesse d’aller de l’avant. Cette dynamique est une condition sine qua non de son fantasme financier. En ce sens, sa vulnérabilité réside dans sa dépendance à l’égard du « nous » – c’est-à-dire les consommateurs du monde entier et, plus important encore, les investisseurs institutionnels – qui doivent continuer à croire en sa vision du futur. » D’où l’importance à la renouveler sans arrêt, à promettre et promettre sans fin, même si ce sont les mêmes promesses qu’il y a 10 ans.

Même constat pour Henry Farrell, à la lecture du livre. « La mythologie du futur (que déroule Musk) qui est en réalité une promesse convertible en capital financier et politique dès aujourd’hui. » Pour Farrell cependant, le Muskisme est plus fragile qu’il n’y paraît. « De toute évidence, nombre de pays peuvent percevoir les infrastructures de Musk comme dangereuses, craignant qu’elles ne soient utilisées contre eux. » « Le Muskisme repose sur une idéologie qui semble actuellement à son apogée. L’introduction en bourse de SpaceX marque l’apogée d’une inflation expansionniste colossale, propre à un univers totalement imaginaire. À ma connaissance, personne ne croit réellement que SpaceX va conquérir son « marché potentiel total » d’environ 23 000 milliards de dollars, qui, comme le souligne Matt Levine, représente « peut-être 20 % de la production économique mondiale et peut-être 40 % du chiffre d’affaires des entreprises mondiales ».

Pour Farrell, d’autres entreprises incarnent le muskisme que les auteurs questionnent. C’est le cas bien sûr de Palantir et de nombre de sociétés de technologies de défense financées par Peter Thiel, l’adversaire de Musk. Le « thielisme » part de bon nombre des mêmes prémisses que le « muskisme », avec le même fatras d’élucubrations fascisantes. L’un comme l’autre, derrière leur protectionnisme défendent un impérialisme sans limite. 

Enfin, rappellent Tarnoff et Slobodian, le muskisme résulte d’une emprise quasi mortelle, entre la finance et la tech, jusqu’à l’aporie. Tesla et Musk sont par exemple très impopulaires en Norvège, et pourtant, le fonds de pension norvégien est l’un des 10 principaux actionnaires de l’entreprise et agit en ce sens comme un pilier de la prospérité du pays.

Il semble y avoir quelque chose de très paradoxal entre la réussite économique de Musk et le fait que beaucoup le considèrent comme profondément dérangé. Aucune critique de gauche dans les années 20 ne considéraient Ford comme un idiot. A croire que c’est peut-être le capitalisme lui-même qui est devenu idiot, cerné par ses contradictions, en roue libre… vers sa propre destruction.

Hubert Guillaud

Le livre de Marion Flécher que l’on vous recommandait il y a peu, Le Monde des startups, gagnera à être complété par la lecture de celui de Marlène Benquet, La finance aux extrêmes (La découverte, 2026). Dans ce livre-ci, la sociologue Marlène Benquet ne s’intéresse pas aux startups, mais à ceux qui les financent. Elle décortique l’essor du capital investissement et ses conséquences politiques. 

Du financement des startups à la politique

Dans cet essai très court, très clair malgré l’austérité de son sujet, la sociologue explique que la financiarisation du monde a changé. Nous sommes passés d’une finance des marchés à une finance hors marché : d’un monde de l’actionnariat public à celui du capital investissement. Et avec ces transformations qui pourraient sembler n’avoir été qu’économiques, que techniques, c’est une autre orientation politique qui oriente le secteur de la haute finance. Si jusqu’à présent le monde de la finance était favorable à la régulation et à la libre concurrence, politiquement néolibéral, les acteurs financiers au sommet de la financiarisation, eux, défendent des monopoles. Leur vision économique est libertarienne et leur orientation politique autoritaire. Si Peter Thiel est le parangon de cette transformation profonde du secteur financier, il n’en est qu’un élément saillant, visible. 

Benquet montre que les acteurs financiers du capital investissement œuvrent activement à la recomposition politique actuelle. Les gestionnaires d’actifs, les fonds de capital investissement, les fonds immobiliers, les fonds « à impact social ou environnemental » n’ont pas la même orientation politique que les banquiers et assureurs d’antan (« la finance des collecteurs d’épargne », comme les distingue la sociologue, c’est-à-dire le secteur de la banque et de l’assurance). La raison, explique Benquet, tient au fait que les gestionnaires d’actifs sont des « investisseurs pour autrui ». Ils investissent des capitaux qu’ils ne possèdent pas, contrairement aux banques qui investissent leurs fonds (même si ceux-ci reposent sur l’argent – l’épargne – de leurs clients). Les milliardaires dont on entend parler dans l’actualité appartiennent tous à ce secteur : aucun banquier du monde de la première finance n’est jamais devenu milliardaire. Non seulement ce secteur est extrêmement riche, mais les gens qui le composent sont particulièrement puissants. 

Benquet explique très bien comment ce secteur produit son idéologie. Le monde des gestionnaires d’actifs vise à transformer en actifs des entreprises, de l’immobilier ou n’importe quoi d’autre. Ce secteur décide désormais ce qui sera financé de ce qui ne le sera pas, non plus sur les marchés mais bien avant que les produits n’y parviennent. Le pouvoir d’allouer le capital, d’octroyer des financements a profondément changé de mains. Leur manière d’investir repose sur la rentabilité que cet investissement va produire. En fait, montre Marlène Benquet, la financiarisation, ses transformations, a des impacts politiques profonds. Et le néolibéralisme pourrait bien avoir été une belle époque par rapport à celle qui s’annonce. Les gestionnaires d’actifs ne calculent plus que leurs seuls profits et ont un rapport au monde particulièrement autoritaire et conservateur. Ces gens sont avant tout libertariens : pour eux, « la liberté, c’est la propriété », puisqu’elle seule les enrichit. Pour eux, l’État ne doit pas pouvoir limiter ce que chacun possède ni l’usage que chacun peut en faire. 

Derrière ces positions économiques glissent des visions politiques hostiles à la démocratie, où le plus riche devrait être le plus puissant. Alors que la finance néolibérale souhaitait encore la démocratie, la finance libertarienne, elle, souhaite que la société obéisse à sa puissance. La force du livre de Benquet est de montrer que cette transformation de la financiarisation du monde n’a pas lieu seulement dans la Silicon Valley, ce nouveau Wall Street. Non, Benquet enquête dans cette finance en France. Elle montre que les tenants d’un changement politique au profit de leur vision économique du monde et surtout de leurs seuls intérêts, agissent dès à présent, financent des prises de position, orientent la régulation et imposent finalement leur cynisme à une grande part du spectre politique. Leurs discours s’épanchent, se déversent, séduisent ceux qui pensent pouvoir rejoindre ce petit monde si puissant, quand ils n’en ont jamais été plus éloignés. 

Le risque, cette notion que certains font peser sur d’autres

Dans son livre, Benquet montre concrètement ce que produit ce secteur, comment il évalue, calcule, accumule. Depuis de simples tableurs Excel, les gestionnaires d’actifs « calculent des taux de profits attendus des différents investissements possibles », à la recherche de celui qui devrait être le meilleur. Leur rapport au monde tient du seul ratio. 

Benquet montre que dans ces évolutions de la finance, l’actionnariat familial est de plus en plus fragilisé. Les gestionnaires d’actifs colonisent tout ce qui peut produire du rendement : hôpitaux, forêts, terres agricoles… 

Comme le pointait Flécher dans Le monde des startups, dans ce schéma, les risques que prennent ceux qui prennent des risques pour d’autres sont très bien rémunérés. Eux-mêmes vivent de rentes d’abord, de leurs parts d’intérêts (20% qui se décomposent en commissions et en intérêts liés aux performances des fonds qu’ils gèrent). Ils profitent également de leur propre mobilisation politique leur ayant permis de faire voter des exonérations fiscales avantageuses à leurs opérations, une forme de subvention publique de cette finance que nous finançons tous. Mais surtout, « les actifs dans lesquels ils investissent ne les intéressent pas en tant qu’ils sont rentables, mais en tant qu’il est possible de spéculer sur leur valeur et de réaliser des plus-values lors de leur revente ». Le but, n’est pas de construire de la croissance, de la rentabilité, mais seulement des taux. Le but n’est pas de construire des entreprises pérennes mais d’atteindre des niveaux de rentabilité très élevés. Mais plus encore, ils n’accumulent plus, comme les acteurs de la première finance, en se plaçant en concurrence avec d’autres acteurs sur les marchés financiers pour s’approprier des dividendes, « mais en occupant des positions quasi monopolistiques dans la fourniture de produits ou de services nécessaires à la vie sociale ». On pourrait même dire que leur but ultime, pour réaliser leurs dividendes, est d’obtenir des situations monopolistiques, seuls à même d’assurer les rentes élevées qu’ils visent, comme de faire augmenter les tarifs au-delà des réalités. C’est ce qui se passe quand ils investissent sur des startups, cherchant à financer par exemple, l’acteur unique, la plateforme qui va monopoliser le marché, comme l’ont été Uber ou Airbnb hier, comme promettent de l’être Palantir ou Clearview demain. 

Cette recomposition des chaînes de la finance n’est pas sans conséquence sur nos vies. Dans Our lives in their Portfolios (Verso, 2023) Brett Christophers montrait déjà combien cette transformation de la financiarisation avait des répercussions directes sur nos vies. Les secteurs qu’ils financent, qu’ils s’accaparent, ont des impacts sur ce qui nous est accessible, comme c’est le cas du soin où pharmacies, cabinets dentaires ou d’ophtalmologie par exemple impactent nos accès, à l’exemple de l’entreprise CVS aux Etats-Unis (qu’évoquait le journaliste indépendant Robin Kaiser-Schatzlein pour The American Prospect – on en parlait dans la mise à jour de notre article sur le Sludge – en soulignant que le sous-effectif était une conséquence des contraintes économiques de la rentabilité qui s’impose à ces chaînes). Même chose dans l’immobilier par exemple, comme le racontait Tim Wu. Partout où les fonds de pension s’imposent, la pression à la seule rentabilité explose.

Benquet rappelle que les acteurs du capital investissement sont très bien payés. Les directeurs d’investissements gagnent des fortunes avec des parts variables conséquentes. L’argent est une motivation essentielle des acteurs de ce milieu, explique-t-elle. Pour eux, l’enrichissement tient d’un rapport individualiste : il n’est pas perçu comme le produit du travail de générations successives, mais seulement comme le produit d’une rationalité stratégique, celle d’individus à la recherche d’une rentabilité maximum. De même, leur éthique repose sur la responsabilité individuelle, dont ils distinguent les bonnes pratiques des abus, pour ne la placer finalement que sur le seul plan moral, et non sur le plan des réglementations. Leur éthique dépend donc uniquement de leur liberté et de leur bon vouloir, ce qui permet de justifier le développement d’un investissement à impact, c’est-à-dire qui se présente comme social et responsable. « Les investisseurs pour autrui ne perçoivent aucune contradiction entre leurs intérêts individuels à l’enrichissement et l’intérêt collectif ou le bien commun », même si leur attention est toute entière dévouée à leurs seuls intérêts… un peu comme si l’intérêt collectif n’était que la conséquence d’un ruissellement qui n’existe pas.

Les tableurs de l’optimisation

La sociologue détaille le fonctionnement de leur travail, ce en quoi il consiste, comme d’évaluer les actifs à acquérir selon des procédures d’évaluations très balisées. Dans leur quotidien, ils lèvent des fonds et gèrent les participations qu’ils détiennent en suivant les business plan qu’ils ont mis en place au moment de l’achat. Enfin, ils cherchent de nouveaux investissements. Ils rédigent des rapports sur les actifs à vendre, déterminent leurs prix de vente en y intégrant le rendement, la performance, qu’ils en attendent et donc les contraintes qu’ils imposent. Les prix sont déterminés par des enquêtes et des « modélisations économiques abstraites, sans connaissance des modes de production des biens ou des services commercialisés ». Des modèles de calculs relativement standardisés, sans grande différence d’un fond l’autre. 

Benquet montre, comme Flécher sur les startups, que nous sommes là dans un milieu façonné par l’endogamie sociale, où tout repose sur l’interconnaissance et la proximité sociale. Où l’engagement dans le travail est total, entre docilité et hard work. Une dizaine d’établissements forme ces investisseurs pour apprendre les manières de penser des financiers. Ici, ce qu’on apprend, c’est à laisser ses sentiments de côté. Une entreprise ne vaut que par son cash-flow et que plus un investissement est risqué, moins il est cher. Tout l’enjeu est de chercher des actifs dont la rentabilité n’a pas été entièrement exploitée et trouver le montage pour accroître leur profitabilité. Pour Benquet, la seconde finance n’est pas une école de pensée. Elle n’est qu’une radicalisation de l’économie néolibérale, « prônant l’intensification des exigences de rendement, l’accentuation d’un rapport désaffectivité et décontextualisé aux investissements et l’élargissement du spectre des biens transformés en actifs ». Elle ne prône que des manières très concrètes d’accumuler. 

Évaluer des actifs se fait souvent dans de simples tableurs, « d’une vingtaine de colonnes et d’un petit millier de lignes », quasiment identiques d’une société de gestion d’actifs l’autre. Leur valeur ne tient pas dans leur valeur, mais dans ce que les investisseurs estiment. Pour Benquet, il y a là une grande homogénéité des manières de compter qui ne repose « ni sur une communauté technique liée à l’usage d’un même outil de calcul, ni sur le partage d’une conception commune néoclassique de la valeur des sociétés, mais sur une communauté de situations, sur l’occupation d’une même place au sein des réseaux de circulation du capital ». Si la forme est fixe et stable, le contenu de ces champs est sans cesse modifié, suite à enquêtes et débats jusqu’à ce que le rachat soit accompli ou abandonné. On y trouve le compte de résultat et le bilan comptable, une évaluation de la transaction, l’activité de la holding qui sera créée pour le rachat par laquelle transitent les flux financiers et qui jouent de délais de fonds et de prêts, de délais de remboursements pour exploiter les actifs financiers en circulation. Et enfin, les hypothèses de sorties et une synthèse des résultats qui anticipe les retours sur investissements attendus. Tout l’enjeu consiste à faire jouer les différentes modalités financières dans le temps. « Les relations des sociétés de gestion aux entreprises se laissent donc moins aisément décrire en termes d’allocation que de ponction de capital. Leur mode d’accumulation du capital repose sur un double canal de ponction de la trésorerie de l’entreprise et de celle de l’Etat. » Ces tableaux permettent de mesurer le taux de retour sur investissement en modifiant les variables pour l’optimiser, comme par exemple de mesurer le niveau de dette que peut contracter l’entreprise pour l’optimiser au bénéfice de la holding. Tout le calcul vise à optimiser le niveau de ponction, le taux de profit attendu. Les investisseurs construisent eux-mêmes les prix de ce qu’ils s’apprêtent à acheter, à leur profit. Contrairement à l’approche de l’économie néoclassique, « la valeur n’est pas inhérente à l’objet, ni déterminée par ses potentialités futures, mais réside dans l’évaluation qui en faite par les investisseurs ». Tout l’enjeu est de faciliter la circulation du capital, car c’est par la circulation que les fonds s’enrichissent. Pour Benquet, ces pratiques relèvent surtout d’une logique de rente : « elles sont conduites de manière à maximiser les rendements et externaliser les risques vers les salariés et les usagers d’un côté, et les investisseurs institutionnels de l’autre ». Bref, tout l’enjeu du calcul consiste à minimiser le risque. 

Une histoire du lobbying

Dans son livre, Marlène Benquet dresse également l’histoire de l’évolution législative qui va permettre à la gestion d’actifs d’exister en France et de soustraire ses prédations à l’impôt, en suivant l’évolution de l’Association française de gestion (AFG), principale association professionnelle des gestionnaires d’actifs en France, fondée en 1961.. Ou encore, la deuxième association professionnelle, France Invest, fondée en 1984. Ou encore l’association française des investisseurs en capital-risque (AFIC, fondée en 1984 devenue France invest en 2017).

Tout l’enjeu a été de transformer le code du commerce de 1966 qui interdisait à une entreprise de s’endetter pour se racheter elle-même. Dans les années 80, ces pratiques passent du statut d’abus de biens sociaux à celui de montages garantis par la loi. La sociologue montre comment ont œuvré les acteurs de la seconde finance pour imposer la dérégulation du secteur, à leur profit, en réduisant les taux d’imposition de ces types d’investissement et accroissant la déductibilité des intérêts d’emprunts. On va peu à peu soutenir ces techniques plutôt que de chercher à soutenir les entreprises en difficulté. Le monde de la finance se mobilise pour souvenir les mérites du capital investissement et l’importer en France en assouplissant la législation. 

Cette histoire d’une dérégulation n’est pas sans évoquer celle que raconte Flécher, qui va permettre aux startups de s’imposer. Elle est portée par des acteurs à leurs profits, notamment les associations sectorielles, qui œuvrent également à la socialisation des investisseurs, à la communication, à la construction d’indicateurs… « Leur projet est d’obtenir des pouvoirs publics l’institutionnalisation de leurs pratiques ». Leur développement va permettre de réorienter la politique financière française vers une orientation plus néolibérale. A mesure que la loi leur est favorable, les investissements augmentent, comme après 1985, quand elles obtiennent le statut fiscal des sociétés de capital-risque (qui exonère les sociétés d’investissements si elles investissent au moins 50% de leurs capitaux dans des sociétés non cotées). Au mi-temps des années 80, les normes de gestion d’actifs anglo-saxonne sont introduites dans le droit français : la gestion pour le compte de tiers, le rachat par recours à l’endettement et la subvention fiscale. A cette même époque, le régime financiarisé se déploie au détriment d’un modèle fordiste et de l’Etat providence. « Les marchés prennent une place de plus en plus importante dans le financement des entreprises. la première financiarisation est en marche ». La seconde finance se développe dans l’ombre de la première. Dans les années 90, Blackstone, premier gestionnaire d’actif mondial, commence à investir dans l’hôtellerie aux Etats-Unis. Entre les années 90 et le début 2010, le secteur du capital investissement « reconfigure les chaînes internationales de la finance ». Ces acteurs sont de toutes les discussions économiques. L’Etat, lui, non seulement se désengage, avec, à la fin des années 90, la troisième vague de la privatisation, mais il incite les acteurs de la première financiarisation, banques et assurances, à orienter leurs capitaux vers les sociétés de gestion. En 1998, il met en place le fonds public pour le capital risque au sein de la Caisse des dépôts et consignations. 

C’est seulement la crise financière de 2007 qui semble stopper nette l’expansion des fonds de gestion. L’opinion publique découvre d’ailleurs l’existence de cette seconde finance, via les hedge funds des spéculateurs immobiliers. Mais les gestionnaires d’actifs peu exposés aux produits financiers dérivés tirent profits de la crise. BlackRock par exemple sort renforcé de la crise. La seconde finance a beau être accusée de tous les maux, y compris par les gouvernements qui ont encouragé leur développement, les associations professionnelles engagent alors un intense lobbying pour relégitimer le capital investissement. Les institutions publiques l’encouragent en l’alimentant en capital public. La crise solidifie les relations entre collecteurs d’épargne et investisseurs pour autrui et avec l’administration. La période post-crise est celle de l’extension du champ des actifs. Alors que les grandes banques sont lourdement réglementées, les firmes de la seconde finance apparaissent plus adaptées à un environnement économique incertain. Les investisseurs délaissent les produits financiers dérivés, jugés trop risqués, et se tournent vers de nouvelles classes d’actifs comme les terres agricoles, les concessions routières, les énergies renouvelables, l’immobilier. C’est l’époque où les fonds à impact acquièrent une reconnaissance légale et un statut dérogatoire grâce à la loi Hamon de 2014. Pour les gestionnaires d’actifs, « ce qui compte pour eux, ce n’est pas de faire du monde un marché efficient, mais de convertir le plus de biens possibles en actifs appropriables. Leur but est simple : en contrôlant des parts croissantes des activités nécessaires à la vie sociale, ils peuvent transformer autant que possible leurs rémunérations en rentes ». L’Etat est sollicité pour dérisquer l’activité, c’est-à-dire assumer une part des risques sans pour autant piloter leur activité. Les financeurs pour autrui prennent en charge des fonctions étatiques en transformant en actifs des services et des missions publiques dans le domaine de la santé, de la recherche, de l’innovation ou des infrastructures. De leur côté, les Etats assument une part des risques liés à ces investissements et sécurisent ainsi les rémunérations des acteurs de la seconde finance, lesquelles tendent à se rapprocher de rentes doublement garanties. Un peu sur le modèle des concessions d’autoroutes ou d’infrastructures. « Les Etats sont pensés comme des filets de sécurité du capitalisme financier », lui assurant des marchés, des droits… au détriment de ceux de l’Etat providence qui eux profitaient à tous. 

De la radicalisation politique du monde de la finance : vers le capitalisme impérial

Dans la dernière partie de son livre, Marlène Benquet montre l’évolution politique des acteurs du secteur. Si en 2002, l’AFIC et l’AFG ont refusé de discuter avec le candidat frontiste à la présidentielle, en 2022, « ces préventions n’existent plus ». Pierre-Edouard Stérin, fondateur du fonds d’investissement Otium Capital, est celui qui s’est donné pour fonction de mettre le RN au pouvoir, comme le rappelle L’Humanité, d’enquêtes en articles. Pour Benquet, la puissance de ces acteurs place les acteurs de la seconde finance « en position de promouvoir des régimes politiques alternatifs plus favorables encore à leur développement ». 

Après l’époque de l’Etat-providence, puis dans celle du néolibéralisme, rappelle Benquet, l’Etat est avant tout le garant de la libre concurrence entre les acteurs privés. Il les réorganise autour de ses missions régaliennes, « tout en maintenant un filet de protection minimale des populations les plus fragiles ». Dans cette forme d’Etat bon marché, les services publics sont privatisés et les politiques de redistribution sociale réduites. Mais les droits civiques et civils restent encore garantis. Les inégalités ne sont plus que de richesses. Or, ce contrat néolibéral se fend. Piketty dans Le Capital au XXIe siècle (Le Seuil, 2013), montre que les inégalités se creusent. Le néolibéralisme ne parvient plus à tenir sa promesse. La promotion sociale semble morte. Les acteurs de la seconde finance vont alors rejoindre peu à peu le mécontentement qui monte. Comme Charles Gave, investisseur qui soutient Eric Zemmour, ou Charles Beigbeder, fidèle soutien de Marion Maréchal.

Suite à la crise financière puis à celle du Covid, le patronat développe une critique du gouvernement néolibéral, jugé trop étatiste, trop interventionniste, trop régulationniste. Les acteurs de la seconde finance s’opposent par exemple à la taxe carbone qui contraint leurs investissements. Ces discours antinéolibraux sont aussi portés par des acteurs de la Tech, qui sont vent debout contre les régulations anti-trust aux Etats-unis. « Un nombre croissant de financiers et d’acteurs patronaux considèrent que les gouvernements néolibéraux ne sont plus à même de maintenir l’ordre social à un niveau suffisant pour que soit garantie l’accumulation du capital ». Ces mécontents s’engagent alors dans des coalitions libertariennes. La presse estime que ces défections sont liées à des convictions personnelles ou à leur fascination pour les outrances de Trump ou de Musk. Mais pour Benquet, ce sont d’abord « les intérêts matériels qui expliquent la distance prise par certaines fractions patronales ». Ces gens sont devenus des opposants au libre-échange.

Marlène Benquet observe alors les cercles de soutien français à la droite extrême et montre qu’ils sont pour beaucoup issue des secteurs de la seconde finance, de la tech et des énergies fossiles. Elle énumère des noms, des prises de position. Aux Etats-Unis, les soutiens de Trump sont passés de la finance extrême au patronat mainstream. Si en 2024, le camp démocrate a obtenu les faveurs de la première finance, comme les institutions de Wall Street, la seconde finance, elle, s’est rangée derrière Trump. A l’image de l’entrepreneur et homme politique républicain Vivek Ramaswamy, qui publie en 2023, Capitalist Punishment (Harpers Collins, 2023), qui dénonce l’agenda de gauche des grandes entreprises de Wall Street. Même l’assaut du Capitol en janvier 2021, n’est pas tant le fait de petites gens désabusées, que d’acteurs patronaux et de cadres dirigeants, comme le soulignait The Atlantic. Musk est certainement l’emblème de ce revirement. Favorable à la candidature démocrate en 2016, il donnera 118 millions de dollars à celle de Trump en 2024. Mais c’est aussi le cas de Bezos et tant d’autres.

« Le récit libertarien autoritaire décrit la société néolibérale comme un monde fracturé qu’il faudrait restaurer en s’appuyant sur des valeurs traditionnelles de force, de loyauté, de famille et de hiérarchie. Il exalte la liberté individuelle comme absolue : chacun doit prendre en charge sa propre vie, défendre les siens et assumer sans aide extérieure les conséquences de ses choix. » Il prône un monde autoritaire, fait de chefs, de clans. Le discours néolibéral valorise des figures de la méritocratie, de Steve Jobs à Barack Obama. Le discours libertarien, lui, parle de cow-boys, de survivalistes. Le discours néolibéral vante la méritocratie et le technosolutionnisme. L’innovation et l’effort individuel sont présentés comme les moteurs de la justice sociale. Le récit libertarien, lui, valorise un ordre moral fondé sur la famille et la nation, valorise une société fondée sur un ordre naturel. Le soutien financier des partisans du libertarianisme autoritaire aux organisations politiques d’extrême droite vise à faire de cette option une politique désirable, crédible. Le monde de la seconde finance ne se coordonne pas les uns les autres comme des acteurs acteurs sur un marché, mais comme des partenaires cherchant à aligner leurs intérêts et à externaliser les risques sur d’autres : Etats et ménages. Les acteurs de la Tech ou de l’énergie se rapprochent des Etats pour obtenir que leur échoit ses anciennes missions, à leurs profits. L’enjeu n’est plus de privatiser les services publics pour les transformer en entreprises comme l’ont été France Telecom ou GDF Suez, mais de s’approprier des pans de souveraineté, sans concurrence. Ce qui est affaibli, ce n’est pas seulement le néolibéralisme politique, mais aussi le néolibéralisme économique. Pour Marlène Benquet, nous assurons au passage d’un capitalisme néolibéral vers « un capitalisme impérial », « un régime relevant de l’Empire plus que du marché ». Un capitalisme impérial qui veut en finir avec la capitalisme démocratique, comme le montre Quinn Slobodian dans son livre, Le capitalisme de l’apocalypse (Le Seuil, 2025). Un capitalisme qui n’est plus progressiste. Qui cherche à fracturer la démocratie ou en prendre le contrôle. 

Pour Marlène Benquet, à la suite de Latour, c’est bien la perspective climatique qui reconfigure la question politique. C’est un capitalisme de la finitude comme le dit l’historien et économiste Arnaud Orain dans Le Monde confisqué (Flammation, 2025). « Le néolibéralisme faisait de l’économie un jeu où nous pouvions tous gagner et le progrès advenir, le libertarianisme autoritaire fait des relations commerciales un jeu à somme nulle dans un monde de ressources finies où la force et la prédation deviennent un mode légitime de répartition des richesses. C’est une forme de capitalisme adapté à la raréfaction des ressources ». Mais pour les partager entre très peu de gagnants. 

Rien ne dit qu’il sera notre avenir, veut rester confiante la sociologue. Mais notre avenir démocratique est bien sombre, si nous ne saisissons pas que rien de cela n’est dans l’intérêt du plus grand nombre. 

Hubert Guillaud

Le livre de Marion Flécher que l’on vous recommandait il y a peu, Le Monde des startups, gagnera à être complété par la lecture de celui de Marlène Benquet, La finance aux extrêmes (La découverte, 2026). Dans ce livre-ci, la sociologue Marlène Benquet ne s’intéresse pas aux startups, mais à ceux qui les financent. Elle décortique l’essor du capital investissement et ses conséquences politiques. 

Du financement des startups à la politique

Dans cet essai très court, très clair malgré l’austérité de son sujet, la sociologue explique que la financiarisation du monde a changé. Nous sommes passés d’une finance des marchés à une finance hors marché : d’un monde de l’actionnariat public à celui du capital investissement. Et avec ces transformations qui pourraient sembler n’avoir été qu’économiques, que techniques, c’est une autre orientation politique qui oriente le secteur de la haute finance. Si jusqu’à présent le monde de la finance était favorable à la régulation et à la libre concurrence, politiquement néolibéral, les acteurs financiers au sommet de la financiarisation, eux, défendent des monopoles. Leur vision économique est libertarienne et leur orientation politique autoritaire. Si Peter Thiel est le parangon de cette transformation profonde du secteur financier, il n’en est qu’un élément saillant, visible. 

Benquet montre que les acteurs financiers du capital investissement œuvrent activement à la recomposition politique actuelle. Les gestionnaires d’actifs, les fonds de capital investissement, les fonds immobiliers, les fonds « à impact social ou environnemental » n’ont pas la même orientation politique que les banquiers et assureurs d’antan (« la finance des collecteurs d’épargne », comme les distingue la sociologue, c’est-à-dire le secteur de la banque et de l’assurance). La raison, explique Benquet, tient au fait que les gestionnaires d’actifs sont des « investisseurs pour autrui ». Ils investissent des capitaux qu’ils ne possèdent pas, contrairement aux banques qui investissent leurs fonds (même si ceux-ci reposent sur l’argent – l’épargne – de leurs clients). Les milliardaires dont on entend parler dans l’actualité appartiennent tous à ce secteur : aucun banquier du monde de la première finance n’est jamais devenu milliardaire. Non seulement ce secteur est extrêmement riche, mais les gens qui le composent sont particulièrement puissants. 

Benquet explique très bien comment ce secteur produit son idéologie. Le monde des gestionnaires d’actifs vise à transformer en actifs des entreprises, de l’immobilier ou n’importe quoi d’autre. Ce secteur décide désormais ce qui sera financé de ce qui ne le sera pas, non plus sur les marchés mais bien avant que les produits n’y parviennent. Le pouvoir d’allouer le capital, d’octroyer des financements a profondément changé de mains. Leur manière d’investir repose sur la rentabilité que cet investissement va produire. En fait, montre Marlène Benquet, la financiarisation, ses transformations, a des impacts politiques profonds. Et le néolibéralisme pourrait bien avoir été une belle époque par rapport à celle qui s’annonce. Les gestionnaires d’actifs ne calculent plus que leurs seuls profits et ont un rapport au monde particulièrement autoritaire et conservateur. Ces gens sont avant tout libertariens : pour eux, « la liberté, c’est la propriété », puisqu’elle seule les enrichit. Pour eux, l’État ne doit pas pouvoir limiter ce que chacun possède ni l’usage que chacun peut en faire. 

Derrière ces positions économiques glissent des visions politiques hostiles à la démocratie, où le plus riche devrait être le plus puissant. Alors que la finance néolibérale souhaitait encore la démocratie, la finance libertarienne, elle, souhaite que la société obéisse à sa puissance. La force du livre de Benquet est de montrer que cette transformation de la financiarisation du monde n’a pas lieu seulement dans la Silicon Valley, ce nouveau Wall Street. Non, Benquet enquête dans cette finance en France. Elle montre que les tenants d’un changement politique au profit de leur vision économique du monde et surtout de leurs seuls intérêts, agissent dès à présent, financent des prises de position, orientent la régulation et imposent finalement leur cynisme à une grande part du spectre politique. Leurs discours s’épanchent, se déversent, séduisent ceux qui pensent pouvoir rejoindre ce petit monde si puissant, quand ils n’en ont jamais été plus éloignés. 

Le risque, cette notion que certains font peser sur d’autres

Dans son livre, Benquet montre concrètement ce que produit ce secteur, comment il évalue, calcule, accumule. Depuis de simples tableurs Excel, les gestionnaires d’actifs « calculent des taux de profits attendus des différents investissements possibles », à la recherche de celui qui devrait être le meilleur. Leur rapport au monde tient du seul ratio. 

Benquet montre que dans ces évolutions de la finance, l’actionnariat familial est de plus en plus fragilisé. Les gestionnaires d’actifs colonisent tout ce qui peut produire du rendement : hôpitaux, forêts, terres agricoles… 

Comme le pointait Flécher dans Le monde des startups, dans ce schéma, les risques que prennent ceux qui prennent des risques pour d’autres sont très bien rémunérés. Eux-mêmes vivent de rentes d’abord, de leurs parts d’intérêts (20% qui se décomposent en commissions et en intérêts liés aux performances des fonds qu’ils gèrent). Ils profitent également de leur propre mobilisation politique leur ayant permis de faire voter des exonérations fiscales avantageuses à leurs opérations, une forme de subvention publique de cette finance que nous finançons tous. Mais surtout, « les actifs dans lesquels ils investissent ne les intéressent pas en tant qu’ils sont rentables, mais en tant qu’il est possible de spéculer sur leur valeur et de réaliser des plus-values lors de leur revente ». Le but, n’est pas de construire de la croissance, de la rentabilité, mais seulement des taux. Le but n’est pas de construire des entreprises pérennes mais d’atteindre des niveaux de rentabilité très élevés. Mais plus encore, ils n’accumulent plus, comme les acteurs de la première finance, en se plaçant en concurrence avec d’autres acteurs sur les marchés financiers pour s’approprier des dividendes, « mais en occupant des positions quasi monopolistiques dans la fourniture de produits ou de services nécessaires à la vie sociale ». On pourrait même dire que leur but ultime, pour réaliser leurs dividendes, est d’obtenir des situations monopolistiques, seuls à même d’assurer les rentes élevées qu’ils visent, comme de faire augmenter les tarifs au-delà des réalités. C’est ce qui se passe quand ils investissent sur des startups, cherchant à financer par exemple, l’acteur unique, la plateforme qui va monopoliser le marché, comme l’ont été Uber ou Airbnb hier, comme promettent de l’être Palantir ou Clearview demain. 

Cette recomposition des chaînes de la finance n’est pas sans conséquence sur nos vies. Dans Our lives in their Portfolios (Verso, 2023) Brett Christophers montrait déjà combien cette transformation de la financiarisation avait des répercussions directes sur nos vies. Les secteurs qu’ils financent, qu’ils s’accaparent, ont des impacts sur ce qui nous est accessible, comme c’est le cas du soin où pharmacies, cabinets dentaires ou d’ophtalmologie par exemple impactent nos accès, à l’exemple de l’entreprise CVS aux Etats-Unis (qu’évoquait le journaliste indépendant Robin Kaiser-Schatzlein pour The American Prospect – on en parlait dans la mise à jour de notre article sur le Sludge – en soulignant que le sous-effectif était une conséquence des contraintes économiques de la rentabilité qui s’impose à ces chaînes). Même chose dans l’immobilier par exemple, comme le racontait Tim Wu. Partout où les fonds de pension s’imposent, la pression à la seule rentabilité explose.

Benquet rappelle que les acteurs du capital investissement sont très bien payés. Les directeurs d’investissements gagnent des fortunes avec des parts variables conséquentes. L’argent est une motivation essentielle des acteurs de ce milieu, explique-t-elle. Pour eux, l’enrichissement tient d’un rapport individualiste : il n’est pas perçu comme le produit du travail de générations successives, mais seulement comme le produit d’une rationalité stratégique, celle d’individus à la recherche d’une rentabilité maximum. De même, leur éthique repose sur la responsabilité individuelle, dont ils distinguent les bonnes pratiques des abus, pour ne la placer finalement que sur le seul plan moral, et non sur le plan des réglementations. Leur éthique dépend donc uniquement de leur liberté et de leur bon vouloir, ce qui permet de justifier le développement d’un investissement à impact, c’est-à-dire qui se présente comme social et responsable. « Les investisseurs pour autrui ne perçoivent aucune contradiction entre leurs intérêts individuels à l’enrichissement et l’intérêt collectif ou le bien commun », même si leur attention est toute entière dévouée à leurs seuls intérêts… un peu comme si l’intérêt collectif n’était que la conséquence d’un ruissellement qui n’existe pas.

Les tableurs de l’optimisation

La sociologue détaille le fonctionnement de leur travail, ce en quoi il consiste, comme d’évaluer les actifs à acquérir selon des procédures d’évaluations très balisées. Dans leur quotidien, ils lèvent des fonds et gèrent les participations qu’ils détiennent en suivant les business plan qu’ils ont mis en place au moment de l’achat. Enfin, ils cherchent de nouveaux investissements. Ils rédigent des rapports sur les actifs à vendre, déterminent leurs prix de vente en y intégrant le rendement, la performance, qu’ils en attendent et donc les contraintes qu’ils imposent. Les prix sont déterminés par des enquêtes et des « modélisations économiques abstraites, sans connaissance des modes de production des biens ou des services commercialisés ». Des modèles de calculs relativement standardisés, sans grande différence d’un fond l’autre. 

Benquet montre, comme Flécher sur les startups, que nous sommes là dans un milieu façonné par l’endogamie sociale, où tout repose sur l’interconnaissance et la proximité sociale. Où l’engagement dans le travail est total, entre docilité et hard work. Une dizaine d’établissements forme ces investisseurs pour apprendre les manières de penser des financiers. Ici, ce qu’on apprend, c’est à laisser ses sentiments de côté. Une entreprise ne vaut que par son cash-flow et que plus un investissement est risqué, moins il est cher. Tout l’enjeu est de chercher des actifs dont la rentabilité n’a pas été entièrement exploitée et trouver le montage pour accroître leur profitabilité. Pour Benquet, la seconde finance n’est pas une école de pensée. Elle n’est qu’une radicalisation de l’économie néolibérale, « prônant l’intensification des exigences de rendement, l’accentuation d’un rapport désaffectivité et décontextualisé aux investissements et l’élargissement du spectre des biens transformés en actifs ». Elle ne prône que des manières très concrètes d’accumuler. 

Évaluer des actifs se fait souvent dans de simples tableurs, « d’une vingtaine de colonnes et d’un petit millier de lignes », quasiment identiques d’une société de gestion d’actifs l’autre. Leur valeur ne tient pas dans leur valeur, mais dans ce que les investisseurs estiment. Pour Benquet, il y a là une grande homogénéité des manières de compter qui ne repose « ni sur une communauté technique liée à l’usage d’un même outil de calcul, ni sur le partage d’une conception commune néoclassique de la valeur des sociétés, mais sur une communauté de situations, sur l’occupation d’une même place au sein des réseaux de circulation du capital ». Si la forme est fixe et stable, le contenu de ces champs est sans cesse modifié, suite à enquêtes et débats jusqu’à ce que le rachat soit accompli ou abandonné. On y trouve le compte de résultat et le bilan comptable, une évaluation de la transaction, l’activité de la holding qui sera créée pour le rachat par laquelle transitent les flux financiers et qui jouent de délais de fonds et de prêts, de délais de remboursements pour exploiter les actifs financiers en circulation. Et enfin, les hypothèses de sorties et une synthèse des résultats qui anticipe les retours sur investissements attendus. Tout l’enjeu consiste à faire jouer les différentes modalités financières dans le temps. « Les relations des sociétés de gestion aux entreprises se laissent donc moins aisément décrire en termes d’allocation que de ponction de capital. Leur mode d’accumulation du capital repose sur un double canal de ponction de la trésorerie de l’entreprise et de celle de l’Etat. » Ces tableaux permettent de mesurer le taux de retour sur investissement en modifiant les variables pour l’optimiser, comme par exemple de mesurer le niveau de dette que peut contracter l’entreprise pour l’optimiser au bénéfice de la holding. Tout le calcul vise à optimiser le niveau de ponction, le taux de profit attendu. Les investisseurs construisent eux-mêmes les prix de ce qu’ils s’apprêtent à acheter, à leur profit. Contrairement à l’approche de l’économie néoclassique, « la valeur n’est pas inhérente à l’objet, ni déterminée par ses potentialités futures, mais réside dans l’évaluation qui en faite par les investisseurs ». Tout l’enjeu est de faciliter la circulation du capital, car c’est par la circulation que les fonds s’enrichissent. Pour Benquet, ces pratiques relèvent surtout d’une logique de rente : « elles sont conduites de manière à maximiser les rendements et externaliser les risques vers les salariés et les usagers d’un côté, et les investisseurs institutionnels de l’autre ». Bref, tout l’enjeu du calcul consiste à minimiser le risque. 

Une histoire du lobbying

Dans son livre, Marlène Benquet dresse également l’histoire de l’évolution législative qui va permettre à la gestion d’actifs d’exister en France et de soustraire ses prédations à l’impôt, en suivant l’évolution de l’Association française de gestion (AFG), principale association professionnelle des gestionnaires d’actifs en France, fondée en 1961.. Ou encore, la deuxième association professionnelle, France Invest, fondée en 1984. Ou encore l’association française des investisseurs en capital-risque (AFIC, fondée en 1984 devenue France invest en 2017).

Tout l’enjeu a été de transformer le code du commerce de 1966 qui interdisait à une entreprise de s’endetter pour se racheter elle-même. Dans les années 80, ces pratiques passent du statut d’abus de biens sociaux à celui de montages garantis par la loi. La sociologue montre comment ont œuvré les acteurs de la seconde finance pour imposer la dérégulation du secteur, à leur profit, en réduisant les taux d’imposition de ces types d’investissement et accroissant la déductibilité des intérêts d’emprunts. On va peu à peu soutenir ces techniques plutôt que de chercher à soutenir les entreprises en difficulté. Le monde de la finance se mobilise pour souvenir les mérites du capital investissement et l’importer en France en assouplissant la législation. 

Cette histoire d’une dérégulation n’est pas sans évoquer celle que raconte Flécher, qui va permettre aux startups de s’imposer. Elle est portée par des acteurs à leurs profits, notamment les associations sectorielles, qui œuvrent également à la socialisation des investisseurs, à la communication, à la construction d’indicateurs… « Leur projet est d’obtenir des pouvoirs publics l’institutionnalisation de leurs pratiques ». Leur développement va permettre de réorienter la politique financière française vers une orientation plus néolibérale. A mesure que la loi leur est favorable, les investissements augmentent, comme après 1985, quand elles obtiennent le statut fiscal des sociétés de capital-risque (qui exonère les sociétés d’investissements si elles investissent au moins 50% de leurs capitaux dans des sociétés non cotées). Au mi-temps des années 80, les normes de gestion d’actifs anglo-saxonne sont introduites dans le droit français : la gestion pour le compte de tiers, le rachat par recours à l’endettement et la subvention fiscale. A cette même époque, le régime financiarisé se déploie au détriment d’un modèle fordiste et de l’Etat providence. « Les marchés prennent une place de plus en plus importante dans le financement des entreprises. la première financiarisation est en marche ». La seconde finance se développe dans l’ombre de la première. Dans les années 90, Blackstone, premier gestionnaire d’actif mondial, commence à investir dans l’hôtellerie aux Etats-Unis. Entre les années 90 et le début 2010, le secteur du capital investissement « reconfigure les chaînes internationales de la finance ». Ces acteurs sont de toutes les discussions économiques. L’Etat, lui, non seulement se désengage, avec, à la fin des années 90, la troisième vague de la privatisation, mais il incite les acteurs de la première financiarisation, banques et assurances, à orienter leurs capitaux vers les sociétés de gestion. En 1998, il met en place le fonds public pour le capital risque au sein de la Caisse des dépôts et consignations. 

C’est seulement la crise financière de 2007 qui semble stopper nette l’expansion des fonds de gestion. L’opinion publique découvre d’ailleurs l’existence de cette seconde finance, via les hedge funds des spéculateurs immobiliers. Mais les gestionnaires d’actifs peu exposés aux produits financiers dérivés tirent profits de la crise. BlackRock par exemple sort renforcé de la crise. La seconde finance a beau être accusée de tous les maux, y compris par les gouvernements qui ont encouragé leur développement, les associations professionnelles engagent alors un intense lobbying pour relégitimer le capital investissement. Les institutions publiques l’encouragent en l’alimentant en capital public. La crise solidifie les relations entre collecteurs d’épargne et investisseurs pour autrui et avec l’administration. La période post-crise est celle de l’extension du champ des actifs. Alors que les grandes banques sont lourdement réglementées, les firmes de la seconde finance apparaissent plus adaptées à un environnement économique incertain. Les investisseurs délaissent les produits financiers dérivés, jugés trop risqués, et se tournent vers de nouvelles classes d’actifs comme les terres agricoles, les concessions routières, les énergies renouvelables, l’immobilier. C’est l’époque où les fonds à impact acquièrent une reconnaissance légale et un statut dérogatoire grâce à la loi Hamon de 2014. Pour les gestionnaires d’actifs, « ce qui compte pour eux, ce n’est pas de faire du monde un marché efficient, mais de convertir le plus de biens possibles en actifs appropriables. Leur but est simple : en contrôlant des parts croissantes des activités nécessaires à la vie sociale, ils peuvent transformer autant que possible leurs rémunérations en rentes ». L’Etat est sollicité pour dérisquer l’activité, c’est-à-dire assumer une part des risques sans pour autant piloter leur activité. Les financeurs pour autrui prennent en charge des fonctions étatiques en transformant en actifs des services et des missions publiques dans le domaine de la santé, de la recherche, de l’innovation ou des infrastructures. De leur côté, les Etats assument une part des risques liés à ces investissements et sécurisent ainsi les rémunérations des acteurs de la seconde finance, lesquelles tendent à se rapprocher de rentes doublement garanties. Un peu sur le modèle des concessions d’autoroutes ou d’infrastructures. « Les Etats sont pensés comme des filets de sécurité du capitalisme financier », lui assurant des marchés, des droits… au détriment de ceux de l’Etat providence qui eux profitaient à tous. 

De la radicalisation politique du monde de la finance : vers le capitalisme impérial

Dans la dernière partie de son livre, Marlène Benquet montre l’évolution politique des acteurs du secteur. Si en 2002, l’AFIC et l’AFG ont refusé de discuter avec le candidat frontiste à la présidentielle, en 2022, « ces préventions n’existent plus ». Pierre-Edouard Stérin, fondateur du fonds d’investissement Otium Capital, est celui qui s’est donné pour fonction de mettre le RN au pouvoir, comme le rappelle L’Humanité, d’enquêtes en articles. Pour Benquet, la puissance de ces acteurs place les acteurs de la seconde finance « en position de promouvoir des régimes politiques alternatifs plus favorables encore à leur développement ». 

Après l’époque de l’Etat-providence, puis dans celle du néolibéralisme, rappelle Benquet, l’Etat est avant tout le garant de la libre concurrence entre les acteurs privés. Il les réorganise autour de ses missions régaliennes, « tout en maintenant un filet de protection minimale des populations les plus fragiles ». Dans cette forme d’Etat bon marché, les services publics sont privatisés et les politiques de redistribution sociale réduites. Mais les droits civiques et civils restent encore garantis. Les inégalités ne sont plus que de richesses. Or, ce contrat néolibéral se fend. Piketty dans Le Capital au XXIe siècle (Le Seuil, 2013), montre que les inégalités se creusent. Le néolibéralisme ne parvient plus à tenir sa promesse. La promotion sociale semble morte. Les acteurs de la seconde finance vont alors rejoindre peu à peu le mécontentement qui monte. Comme Charles Gave, investisseur qui soutient Eric Zemmour, ou Charles Beigbeder, fidèle soutien de Marion Maréchal.

Suite à la crise financière puis à celle du Covid, le patronat développe une critique du gouvernement néolibéral, jugé trop étatiste, trop interventionniste, trop régulationniste. Les acteurs de la seconde finance s’opposent par exemple à la taxe carbone qui contraint leurs investissements. Ces discours antinéolibraux sont aussi portés par des acteurs de la Tech, qui sont vent debout contre les régulations anti-trust aux Etats-unis. « Un nombre croissant de financiers et d’acteurs patronaux considèrent que les gouvernements néolibéraux ne sont plus à même de maintenir l’ordre social à un niveau suffisant pour que soit garantie l’accumulation du capital ». Ces mécontents s’engagent alors dans des coalitions libertariennes. La presse estime que ces défections sont liées à des convictions personnelles ou à leur fascination pour les outrances de Trump ou de Musk. Mais pour Benquet, ce sont d’abord « les intérêts matériels qui expliquent la distance prise par certaines fractions patronales ». Ces gens sont devenus des opposants au libre-échange.

Marlène Benquet observe alors les cercles de soutien français à la droite extrême et montre qu’ils sont pour beaucoup issue des secteurs de la seconde finance, de la tech et des énergies fossiles. Elle énumère des noms, des prises de position. Aux Etats-Unis, les soutiens de Trump sont passés de la finance extrême au patronat mainstream. Si en 2024, le camp démocrate a obtenu les faveurs de la première finance, comme les institutions de Wall Street, la seconde finance, elle, s’est rangée derrière Trump. A l’image de l’entrepreneur et homme politique républicain Vivek Ramaswamy, qui publie en 2023, Capitalist Punishment (Harpers Collins, 2023), qui dénonce l’agenda de gauche des grandes entreprises de Wall Street. Même l’assaut du Capitol en janvier 2021, n’est pas tant le fait de petites gens désabusées, que d’acteurs patronaux et de cadres dirigeants, comme le soulignait The Atlantic. Musk est certainement l’emblème de ce revirement. Favorable à la candidature démocrate en 2016, il donnera 118 millions de dollars à celle de Trump en 2024. Mais c’est aussi le cas de Bezos et tant d’autres.

« Le récit libertarien autoritaire décrit la société néolibérale comme un monde fracturé qu’il faudrait restaurer en s’appuyant sur des valeurs traditionnelles de force, de loyauté, de famille et de hiérarchie. Il exalte la liberté individuelle comme absolue : chacun doit prendre en charge sa propre vie, défendre les siens et assumer sans aide extérieure les conséquences de ses choix. » Il prône un monde autoritaire, fait de chefs, de clans. Le discours néolibéral valorise des figures de la méritocratie, de Steve Jobs à Barack Obama. Le discours libertarien, lui, parle de cow-boys, de survivalistes. Le discours néolibéral vante la méritocratie et le technosolutionnisme. L’innovation et l’effort individuel sont présentés comme les moteurs de la justice sociale. Le récit libertarien, lui, valorise un ordre moral fondé sur la famille et la nation, valorise une société fondée sur un ordre naturel. Le soutien financier des partisans du libertarianisme autoritaire aux organisations politiques d’extrême droite vise à faire de cette option une politique désirable, crédible. Le monde de la seconde finance ne se coordonne pas les uns les autres comme des acteurs acteurs sur un marché, mais comme des partenaires cherchant à aligner leurs intérêts et à externaliser les risques sur d’autres : Etats et ménages. Les acteurs de la Tech ou de l’énergie se rapprochent des Etats pour obtenir que leur échoit ses anciennes missions, à leurs profits. L’enjeu n’est plus de privatiser les services publics pour les transformer en entreprises comme l’ont été France Telecom ou GDF Suez, mais de s’approprier des pans de souveraineté, sans concurrence. Ce qui est affaibli, ce n’est pas seulement le néolibéralisme politique, mais aussi le néolibéralisme économique. Pour Marlène Benquet, nous assurons au passage d’un capitalisme néolibéral vers « un capitalisme impérial », « un régime relevant de l’Empire plus que du marché ». Un capitalisme impérial qui veut en finir avec la capitalisme démocratique, comme le montre Quinn Slobodian dans son livre, Le capitalisme de l’apocalypse (Le Seuil, 2025). Un capitalisme qui n’est plus progressiste. Qui cherche à fracturer la démocratie ou en prendre le contrôle. 

Pour Marlène Benquet, à la suite de Latour, c’est bien la perspective climatique qui reconfigure la question politique. C’est un capitalisme de la finitude comme le dit l’historien et économiste Arnaud Orain dans Le Monde confisqué (Flammation, 2025). « Le néolibéralisme faisait de l’économie un jeu où nous pouvions tous gagner et le progrès advenir, le libertarianisme autoritaire fait des relations commerciales un jeu à somme nulle dans un monde de ressources finies où la force et la prédation deviennent un mode légitime de répartition des richesses. C’est une forme de capitalisme adapté à la raréfaction des ressources ». Mais pour les partager entre très peu de gagnants. 

Rien ne dit qu’il sera notre avenir, veut rester confiante la sociologue. Mais notre avenir démocratique est bien sombre, si nous ne saisissons pas que rien de cela n’est dans l’intérêt du plus grand nombre. 

Hubert Guillaud

Que sont vraiment les startups ?, interroge la sociologue Marion Flécher dans son livre. Des outils d’accélération du capitalisme assurément qui semblent surtout borner l’accès au capital aux mieux dotés. Derrière la fable d’un mérite sous stéroïdes, la startup est d’abord le lieu d’une reproduction sociale encore plus fermée sur elle-même. Derrière le mythe d’une organisation cool, débarrassée des vieilles hiérarchies, l’intensification, la précarisation et la compétition y règnent en maître. 

Dans Le monde des startups (Presses de SciencesPo, 2025), la sociologue Marion Flécher déconstruit le mythe des startups. Leur modèle économique et organisationnel n’est pas accessible à tous, tant s’en faut. Dans son livre, la sociologue interroge le modèle d’organisation que cette forme d’entreprise mal définie promeut. La croissance comme le caractère innovant de ces entreprises restent des critères opaques. Le terme même de startup peut qualifier indifféremment un service web à forte croissance, qu’une PME de textile, ou qu’une entreprise de brasserie à la mode. Tant et si bien qu’on pourrait se demander si ce qui qualifie avant tout une startup ne serait pas le narratif qu’elles produisent sur elles-mêmes voire, plus encore, le narratif de disruption qu’elles mobilisent. 

Flécher tente pourtant de délimiter le champ du problème, c’est-à-dire de quantifier le phénomène. Mais selon l’indicateur choisi (le taux de croissance, la levée de fonds, les entreprises qui obtiennent une aide à l’innovation… le caractère innovant de son offre et de son modèle économique…), le paysage se révèle mouvant. La startup est d’abord une représentation, une posture plus qu’une réalité. Et c’est exactement ce que relève l’enquête, en montrant les limites du modèle de rupture que promeuvent les startups, que ce soit une rupture dans leur modèle de croissance, dans leur modèle organisationnel et plus encore dans le récit qu’elles font d’elles-mêmes, pour se distinguer des autres entreprises. Pour Flécher, les startups tiennent d’abord d’un récit, d’un « nouvel instrument de légitimation du capitalisme ». Derrière les pitchs, le storytelling, les KPI, le business plan, et la construction de la figure héroïque de l’entrepreneur, c’est bien les modalités même du récit d’entreprise qui est transformé.  

Startups : des entreprises au service de l’accélération capitaliste

Comme le disait le professeur en sciences de gestion Anthony Galluzo dans Le mythe de l’entrepreneur (La Découverte, 2023), avec la startup s’est imposée un monde, une idéologie, un système moral : celui de l’entrepreneur roi. Flécher rappelle que l’histoire des startups comme modèle d’entreprise née dans la Silicon Valley est d’abord l’histoire de la reconversion industrielle d’un territoire, rendue possible par l’action conjuguée du monde universitaire, industriel et étatique. Le monde de la startup est né d’entreprises cherchant à se singulariser, en réinventant leurs modes de production et d’organisation. C’est un monde d’entreprises en rupture par les technologies qu’elles mettent en œuvre, par la taille de leurs équipes, par le cadre de travail qu’elles offrent à leurs ingénieurs ainsi qu’une rupture économique et financière. Ce qui semble le mieux définir la startup, rappelle Flécher, reste assurément le modèle spéculatif qu’elles représentent, la promesse de bénéfices records en un temps réduit. Avec la startup, s’impose un modèle d’entreprise où « les logiques financières priment désormais sur toute autre considération industrielle ou sociale ». Les startups ne sont possibles que parce que la finance et les autorités vont encourager ce modèle, déroulant des législations favorisant ces investissements et leur essor. 

Flécher fait un sort assez rapide aux innovations organisationnelles. Alors que les innovations managériales sont censées servir l’innovation technique, ce marqueur, qui vise à s’extraire des modes de gestion autoritaires des entreprises classiques, tient surtout du narratif. Le fait d’aller travailler sans cravate, comme le promouvait Robert Noyce chez Intel dès les années 60, ne semble qu’un ensemble de faux-semblants, un paravent. La réalité n’est peut-être pas tant le management à la cool que l’intégration, très tôt, de techniques d’optimisation des coûts, comme la délocalisation des opérations, l’intégration de la recherche à la production… qui visent à produire une entreprise peut-être plus souple, plus agile, mais d’abord « plus maigre ». Derrière l’autogestion, la collaboration, la créativité, le modèle organisationnel des startups a surtout instrumentalisé ces principes au service du capital et du profit. Le fun comme la distribution des parts de l’entreprise aux salariés  a surtout permis de produire une meilleure adhésion des travailleurs. Le Googleplex a bien plus tenu d’une « institution totale » visant à atténuer la subversion, à améliorer la performance et donc les profits.

Flécher observe également comment ce modèle d’entreprise a colonisé le monde. Mais plus que le modèle d’entreprise, ou que la révolution numérique, c’est bien là encore un modèle de dérégulation de l’investissement qui a fait école. C’est dans les années 2010, avec le développement de l’offre des startups américaines en Europe notamment que le modèle s’impose. La chercheuse identifie l’année 2013 comme une date clé. C’est à la fois la date où Uber, qui s’est implantée en France l’année précédente, ouvre son offre, tout comme Airbnb. C’est aussi celle où se lancent la French Tech et BPI France, c’est-à-dire à la fois où se structure le réseau d’investissement et son financement. La startup devient alors « un objet d’action publique ». C’est le moment où elle devient un projet de construction politique, permettant, au choix, de dynamiser la croissance, reconquérir la compétitivité internationale, relancer l’innovation alors que la désindustrialisation bat son plein. Un déploiement qui s’accompagne surtout de mesures légales d’exonérations fiscales et de crédits d’impôts qui ont « clairement sonné le virage libéral du quinquennat de François Hollande ». Macron fera d’ailleurs de la startup un pilier de son projet politique, s’emparant « de l’imaginaire associé aux startups – agilité, modernité, ouverture internationale – comme un outil de distinction dans le champ politique ». Avec l’imaginaire de la startup et de l’entrepreneuriat, l’Etat n’est pas seulement vu comme un soutien financier à l’innovation, mais également comme une entité à startupiser, c’est-à-dire à devenir agile et digital, à gérer comme une entreprise. Pour Flécher, la startup nation de Macron est le paradigme d’un État néolibéral au service de l’entreprise. « A la différence des Etats-Unis, où les fonds de capital-risque ont rapidement pris le contrôle du marché du financement des startups, c’est l’Etat qui en France, apporte le gros soutien institutionnel et financier aux startups françaises », notamment pour compenser le fait que le capital-risque n’y est pas très développé. « Par effet d’entraînement et d’attraction des investissements publics, on assiste, depuis le début des années 2000, à une véritable prolifération des dispositifs organisationnels et marchands visant à soutenir et accompagner les créateurs et créatrices de startups ». Les structures (incubateurs, accélérateurs, pépinières) se multiplient. En 2025, la French Tech recense 167 espaces de travail dédiés, et 209 incubateurs et accélérateurs. Autant de politiques, qui « loin de promouvoir le laisser faire et la libre concurrence des marchés, défendent au contraire une vision active d’un État au service des marchés, de l’entreprise et de la finance ». 

L’institutionnalisation du monde des startups n’est pas un phénomène spontané, conclut Flécher, mais au contraire un processus organisé, étroitement adossé aux institutions publiques qui procurent un soutien financier déterminant. Derrière la main invisible du marché, il faut bien plus voir la « main financière de l’Etat ». Ce soutien politique et financier de grande ampleur montre surtout que la réussite entrepreneuriale ne tient pas tant du mérite ou du talent d’individus, que d’un accès aux aides publiques, aux marchés publics, aux dispositifs de financements et à des formes législatives dédiées… 

L’entrepreneur est bien plus celui qui va savoir naviguer dans ces dispositifs hiérarchisés qu’autres choses. Il est bien plus celui qui va savoir profiter des complexités des dispositifs, inégalement distribués, tant dans l’accès que dans le succès. 

Inégalités de l’entreprenariat

Pas plus que la définition de la startup n’est claire, l’entrepreneur n’est pas non plus une catégorie sociostatistique, rappelle Marion Flécher. Les statuts du créateur de startups sont variables et ambigus : salariés, indépendants, micro-entrepreneurs, voire sans statuts clairs… cette diversité éclaire surtout une grande hétérogénéité des situations économiques et sociales. Pourtant, explique la sociologue, derrière la diversité sociale, l’inclusion et l’ouverture qu’elle paraît célébrer, le fait qu’il suffirait « d’oser pour entreprendre », la réalité est toute autre. Le milieu est fortement sélectif et élitiste, plus encore que ne l’est le monde de l’entreprise traditionnel. Ils ne ressemblent plus beaucoup aux innovateurs ordinaires qu’évoquaient les sociologues Michel Grossetti, Jean-François Barthe et Nathalie Chauvac dans leur livre Les start-up, des entreprises comme les autres ? (Presses de la Sorbonne, 2018). 

Alors que la grande majorité des créateurs et créatrices d’entreprise sont peu ou pas diplômés, les fondateurs de startups, eux, sont souvent surdiplômés. La grande majorité proviennent de milieux sociaux favorisés, disposent d’un habitus entrepreneurial. La plupart bénéficient de soutiens familiaux et financiers qui réduisent considérablement le risque de l’entrepreneuriat. Alors que l’essentiel des créateurs d’entreprises traditionnels se lancent seuls, c’est rarement le cas dans le monde des startups. La présence d’associés dans le projet est un critère de sélection dans l’accès aux organismes d’accompagnement et de financement, note la sociologue, montrant l’importance de la socialisation dans ce milieu, critère valorisé. Flécher montre clairement que « seuls les membres d’une élite économique, étroitement liée au milieu d’affaires, peuvent espérer accéder à la création de startups » et y rencontrer le succès. Le monde des startups est d’abord un petit monde où règne une forte endogamie, une héritocratie plus qu’une méritocratie. En allant observer le dispositif French Tech dédié à promouvoir la diversité sociale, Flécher montre combien l’écosystème des startups et de leurs soutiens est fortement hiérarchisé. Ceux qui n’ont pas les codes sociaux, les réseaux, sont relégués à des formes de soutiens dédiés qui ne permettent pas d’accéder aux meilleurs financements et soutiens. A la division des CSP, des origines, s’ajoute celle du genre. « Le monde des startups demeure un entre-soi masculin ». Bref, les conditions d’accès au monde des startups sont « particulièrement sélectives », voire plus sélectives qu’ailleurs, et bénéficie d’abord à une jeunesse masculine et très privilégiée. 

L’entrée dans l’entrepreneuriat ne se fait pas sous contrainte comme c’est le cas des micro-entrepreneurs ou des travailleurs des plateformes. Bien souvent, elle est surtout une bifurcation professionnelle choisie, « un calcul d’opportunité plus qu’une prise de risque ». Les entrepreneurs que Flécher interroge estiment que la startup n’est pas un entreprenariat comme les autres, d’abord parce que les perspectives d’enrichissement sont plus fortes. Ceux qui se lancent sont à la recherche de prestige et d’enrichissement bien plus qu’ils ne visent à changer le monde. Nombre d’entrepreneurs de startups ne prennent pas autant de risques qu’ils le disent, d’ailleurs. Beaucoup sécurisent leur bifurcation professionnelle, en conservant un emploi salarié en parallèle, en utilisant leurs droits au chômage et surtout en devenant chef d’entreprises salariés. « 64% des créateurs et créatrices de startup de notre échantillon ont choisi de rester “assimilés salariés” en optant pour le statut de chef d’entreprise salarié (contre seulement 10% pour celui d’indépendant) ». Derrière les discours sur le mérite, sur le risque, les entrepreneurs de startups sont « très attachés à la stabilité et à la sécurité ». 

Marion Flécher s’intéresse bien sûr à ceux qui réussissent et ceux qui échouent dans cet univers entrepreneurial marqué par un fort taux d’échec (qui augmente avec l’ancienneté de l’entreprise, passant de 20% à la fin de la 1ère année à 50% à la fin de 5e année). Les études sur le sujet se sont concentrées sur les facteurs exogènes, notamment les produits qui ne rencontrent pas leurs marchés, plutôt que sur les déterminants sociaux de l’échec. Or l’échec des startups est inégalement distribué, constate la chercheuse. Celles qui rencontrent le succès ont notamment (parmi d’autres) une caractéristique : elles ont bénéficié du soutien des organismes d’accompagnement. « La croissance d’une startup s’inscrit ainsi dans un processus séquentiel et codifié d’étapes interdépendantes » où le soutien institutionnel joue un rôle, en apportant une crédibilité, un capital symbolique d’autant plus important que la valeur des entreprises dépend pour beaucoup de croyances, de confiance, de réputation. Or, rappelle la sociologue, les individus ne sont pas également armés pour obtenir le soutien des organismes spécialisés dans l’accompagnement et le financement : « ceux qui détiennent les codes de cet univers franchissent les étapes sans trop de difficultés ». Même constat pour les levées de fonds. Les startups ne sont pas des entreprises rentables. Leur développement repose sur des besoins de financement récurrent et grandissant. Leur parcours ressemble à un parcours d’obstacles très organisés, une épreuve de persuasion et de crédibilité qui repose d’abord sur les qualités techniques et économiques des projets ainsi que sur les qualités sociales des individus qui les portent. Les femmes ont ainsi 2,2 fois moins de chances qu’un homme de réussir à lever des fonds. Les plus diplômés 2 fois plus, ceux qui ont un associé, 5,5 fois plus, ceux qui ont généré un chiffre d’affaires 7 à 24 fois plus. Le pitch, épreuve reine de ce processus, est lui-même très codifié, et nécessite d’en maîtriser les codes. Sans surprise, socialement parlant, la réussite demeure profondément socialement distribuée. Les logiques de cooptation sociale, d’homophilie sociale restent majeures. 

La sociologie des startupeurs est et demeure avant tout un petit monde qui se reproduit entre eux. Sa méritocratie apparente apparaît comme très factice. Quant à l’échec, non seulement il est inégalement distribué, mais ses conséquences n’ont pas le même coût pour tous les postulants. L’échec l’est beaucoup moins pour ceux qui ont un certain niveau de ressources, de réseaux et qui sont capables de rebondir. Pour beaucoup de ceux qui lancent leurs startups, l’expérience entrepreneuriale est bien plus un accélérateur de carrière qu’autre chose. Finalement, « ceux qui valorisent le risque d’entreprendre sont ceux qui en prennent le moins ». Lancer sa startup est surtout une modalité d’hypersélection sociale, qui réussit surtout aux plus dotés socialement… et écrase les autres qui voudraient y jouer. Car dans ce monde, les individus les moins dotés socialement et issus de milieux sociaux plus modestes, eux, n’ont pas toujours les ressources pour retourner les stigmates de l’échec et en faire une expérience valorisante. Le modèle entrepreneurial n’est pas à portée de tous et son rêve se referme plus fort sur les moins dotés. Au final, rappelle la sociologue, l’espace des startups est un espace de lutte sociale qui favorise ceux qui en possèdent les codes, qui en maîtrisent les codes. Autant de ressources culturelles, relationnelles et économiques qui leur permettent de mieux émerger dans ce monde comme de mieux se retourner en cas d’échec. 

Le mythe de la coolitude

Marion Flécher s’intéresse enfin à la question de l’organisation du travail et ses effets sur les employés des startups. Loin de la coolitude, de la réinvention de l’organisation hiérarchique et autoritaire de l’entreprise traditionnelle, la sociologue montre que le contrôle et la contrainte ne disparaissent pas dans la coolitude des bureaux ouverts. Ces PME à la croissance rapide valorisent surtout l’auto-engagement en valorisant la proximité relationnelle, en brouillant les frontières professionnelles (par le cadre agréable, l’afterwork, le tutoiement, l’informalité des relations sur les messageries instantanées… ) qui semblent atténuer les rapports hiérarchiques. Pourtant, ceux-ci restent bien présents. La proximité générationnelle, la proximité sociale (des jeunes très diplômés sans contrainte familiale partageant souvent goûts et opinions) entre les dirigeants de startups et leurs employés, l’adhésion affective… conduisent à produire un surinvestissement des jeunes travailleurs qui ont souvent là leur première expérience de travail ou de stage. A défaut de contrôle top-down, le contrôle social par les pairs y est très fort. Les contraintes sont intériorisées. Le mimétisme lié à une grande homophilie règne en maître. L’open space sert de panoptique. Les rites managériaux, la gestion par projet, les méthodes agiles produisent des responsabilités étendues et intégrées. L’autonomie organisationnelle et l’interdépendance fonctionnelle renforcent finalement les responsabilités individuelles et collectives. Tout le monde se sent impliqué et rappelle aux autres l’importance de l’implication. 

Plus qu’une autonomie, ces modes de management qui se présentent comme distendus, produisent d’abord une mise en concurrence des salariés. Ceux-ci, monitorés par les systèmes de gestion de projets, sont surveillés en temps réel sur leurs avancés et leurs retards. Au final, l’autonomie est fictive, intégrée. Les indicateurs de performance, les primes et intéressements finissent d’assurer la discipline en favorisant l’émulation collective, où le « groupe devient un puissant levier de pression ». « L’effacement des marqueurs hiérarchique ne signifie pas la fin du contrôle », mais son déplacement vers des formes plus diffuses, insidieuses, qui visent à produire concurrence et adhésion. « En substituant aux logiques du contrôle hiérarchique une logique d’adhésion volontaire, l’entreprise tend à obtenir des salarié.es un investissement d’autant plus fort qu’il est intériorisé, et donc plus difficile à questionner ou contester ». 

Les startups se révèlent assez peu cools. Les tensions sont nombreuses. Les situations de souffrance aussi. La standardisation des indicateurs, la dépersonnalisation des modes de management invisibilisent les insatisfactions. Quand elles s’expriment, elles sont évacuées par des départs souvent brutaux et rapides. Plus encore, souligne Flécher, les startups produisent une intensification du travail où se mêle surcharge, manque d’encadrement, affinité relationnelle et précarité des employés. Nombre de startups sont d’abord des « boites à stagiaires » abandonnés à eux-mêmes, à qui on demande une réactivité permanente sans structure pour les aider. L’injonction à l’autonomie est la réponse au manque d’encadrement. L’intensité des relations produit une loyauté qui permet l’intensification du travail. La précarité des premiers employés et stagiaires ne leur permet pas vraiment de contester l’organisation, mais au contraire les conduit à s’y plier très vite. Les stagiaires, dociles et investis, doivent valider leur formation. Le turnover ne favorise pas non plus l’émergence de collectifs de résistance. Quand les startups grandissent, l’organisation du travail évolue, les niveaux hiérarchiques se multiplient, les règles et processus se structurent. Le cadre de travail se standardise, la pression des indicateurs se fait plus forte. Le cadre affectif se distant avec l’arrivée d’innombrables employés. On passe d’un modèle d’engagement s’appuyant sur l’attachement affectif des employés et un contrôle par les pairs, à un modèle bureaucratique, avec un contrôle sur des procédures formelles. « Les startups finissent par devenir ce contre quoi elles avaient initialement été créées ». La coolitude fait long feu. Flécher note cependant que le modèle de l’engagement produit de la loyauté et une faible politisation. Les employés relativisent leur situation. Le cadre de travail se révèle peu propice à l’émergence de mobilisations collectives. La proximité relationnelle, générationnelle, sociale, affective… entre les entrepreneurs et leurs équipes est aussi souvent une proximité idéologique, souligne la sociologue, où les mobilisations demeurent dépréciées. 

Flécher montre très bien comment le mythe méritocratique du startupeur permet d’invisibiliser les grandes inégalités d’accès à ce statut entrepreneurial et les mécanismes de reproduction sociale qui le structurent. Le mythe de l’entreprise libérée permet d’invisibiliser les logiques d’exploitation, de contrôle et de segmentation du salariat qui y ont cours. Le mythe du risque et du mérite permet d’occulter les conditions socioéconomiques très élitistes qui rendent possible l’activité d’innovation. Pour les jeunes cadres diplômés, la startup est un accélérateur de carrière. Le mythe d’une organisation agile et horizontale est vite rattrapé par sa réalité. « L’entreprise libérée est moins une réalité qu’une fiction mobilisatrice et performative, qui produit ses effets non parce qu’elle est vraie, mais parce qu’elle est partagée et incorporée par les travailleur.ses ». 

La startup n’a rien d’une subversion des logiques du capitalisme. Au contraire, elle incarne sa réalisation la plus aboutie, entre homélie et boîte de Skinner, comme nous le disions en 2019 en lisant Dan Lyons et Arthur de Grave. Une forme d’organisation qui renforce son élitocratie tout en la faisant disparaître sous les mythes du mérite. Une forme d’organisation qui renforce l’exploitation par l’engagement, en faisant intégrer les règles de la performance à ses employés pourtant plus souvent plus précarisés et préssurés qu’ailleurs. On comprend que le capitalisme néolibéral apprécie et valorise ce modèle finalement, puisqu’elle semble, plus que l’entreprise fordiste d’antan, l’acmée de son expression la plus aboutie. Celle qui permet à la fois une démultiplication de la croissance, de la docilité et du rendement. 

Hubert Guillaud

MAJ du 31/03/2026 : En France, les salariés des startups commencent à réagir plus fermement et plus collectivement qu’auparavant aux contournements du code du travail et aux burn-out, rapporte Le Monde.

Que sont vraiment les startups ?, interroge la sociologue Marion Flécher dans son livre. Des outils d’accélération du capitalisme assurément qui semblent surtout borner l’accès au capital aux mieux dotés. Derrière la fable d’un mérite sous stéroïdes, la startup est d’abord le lieu d’une reproduction sociale encore plus fermée sur elle-même. Derrière le mythe d’une organisation cool, débarrassée des vieilles hiérarchies, l’intensification, la précarisation et la compétition y règnent en maître. 

Dans Le monde des startups (Presses de SciencesPo, 2025), la sociologue Marion Flécher déconstruit le mythe des startups. Leur modèle économique et organisationnel n’est pas accessible à tous, tant s’en faut. Dans son livre, la sociologue interroge le modèle d’organisation que cette forme d’entreprise mal définie promeut. La croissance comme le caractère innovant de ces entreprises restent des critères opaques. Le terme même de startup peut qualifier indifféremment un service web à forte croissance, qu’une PME de textile, ou qu’une entreprise de brasserie à la mode. Tant et si bien qu’on pourrait se demander si ce qui qualifie avant tout une startup ne serait pas le narratif qu’elles produisent sur elles-mêmes voire, plus encore, le narratif de disruption qu’elles mobilisent. 

Flécher tente pourtant de délimiter le champ du problème, c’est-à-dire de quantifier le phénomène. Mais selon l’indicateur choisi (le taux de croissance, la levée de fonds, les entreprises qui obtiennent une aide à l’innovation… le caractère innovant de son offre et de son modèle économique…), le paysage se révèle mouvant. La startup est d’abord une représentation, une posture plus qu’une réalité. Et c’est exactement ce que relève l’enquête, en montrant les limites du modèle de rupture que promeuvent les startups, que ce soit une rupture dans leur modèle de croissance, dans leur modèle organisationnel et plus encore dans le récit qu’elles font d’elles-mêmes, pour se distinguer des autres entreprises. Pour Flécher, les startups tiennent d’abord d’un récit, d’un « nouvel instrument de légitimation du capitalisme ». Derrière les pitchs, le storytelling, les KPI, le business plan, et la construction de la figure héroïque de l’entrepreneur, c’est bien les modalités même du récit d’entreprise qui est transformé.  

Startups : des entreprises au service de l’accélération capitaliste

Comme le disait le professeur en sciences de gestion Anthony Galluzo dans Le mythe de l’entrepreneur (La Découverte, 2023), avec la startup s’est imposée un monde, une idéologie, un système moral : celui de l’entrepreneur roi. Flécher rappelle que l’histoire des startups comme modèle d’entreprise née dans la Silicon Valley est d’abord l’histoire de la reconversion industrielle d’un territoire, rendue possible par l’action conjuguée du monde universitaire, industriel et étatique. Le monde de la startup est né d’entreprises cherchant à se singulariser, en réinventant leurs modes de production et d’organisation. C’est un monde d’entreprises en rupture par les technologies qu’elles mettent en œuvre, par la taille de leurs équipes, par le cadre de travail qu’elles offrent à leurs ingénieurs ainsi qu’une rupture économique et financière. Ce qui semble le mieux définir la startup, rappelle Flécher, reste assurément le modèle spéculatif qu’elles représentent, la promesse de bénéfices records en un temps réduit. Avec la startup, s’impose un modèle d’entreprise où « les logiques financières priment désormais sur toute autre considération industrielle ou sociale ». Les startups ne sont possibles que parce que la finance et les autorités vont encourager ce modèle, déroulant des législations favorisant ces investissements et leur essor. 

Flécher fait un sort assez rapide aux innovations organisationnelles. Alors que les innovations managériales sont censées servir l’innovation technique, ce marqueur, qui vise à s’extraire des modes de gestion autoritaires des entreprises classiques, tient surtout du narratif. Le fait d’aller travailler sans cravate, comme le promouvait Robert Noyce chez Intel dès les années 60, ne semble qu’un ensemble de faux-semblants, un paravent. La réalité n’est peut-être pas tant le management à la cool que l’intégration, très tôt, de techniques d’optimisation des coûts, comme la délocalisation des opérations, l’intégration de la recherche à la production… qui visent à produire une entreprise peut-être plus souple, plus agile, mais d’abord « plus maigre ». Derrière l’autogestion, la collaboration, la créativité, le modèle organisationnel des startups a surtout instrumentalisé ces principes au service du capital et du profit. Le fun comme la distribution des parts de l’entreprise aux salariés  a surtout permis de produire une meilleure adhésion des travailleurs. Le Googleplex a bien plus tenu d’une « institution totale » visant à atténuer la subversion, à améliorer la performance et donc les profits.

Flécher observe également comment ce modèle d’entreprise a colonisé le monde. Mais plus que le modèle d’entreprise, ou que la révolution numérique, c’est bien là encore un modèle de dérégulation de l’investissement qui a fait école. C’est dans les années 2010, avec le développement de l’offre des startups américaines en Europe notamment que le modèle s’impose. La chercheuse identifie l’année 2013 comme une date clé. C’est à la fois la date où Uber, qui s’est implantée en France l’année précédente, ouvre son offre, tout comme Airbnb. C’est aussi celle où se lancent la French Tech et BPI France, c’est-à-dire à la fois où se structure le réseau d’investissement et son financement. La startup devient alors « un objet d’action publique ». C’est le moment où elle devient un projet de construction politique, permettant, au choix, de dynamiser la croissance, reconquérir la compétitivité internationale, relancer l’innovation alors que la désindustrialisation bat son plein. Un déploiement qui s’accompagne surtout de mesures légales d’exonérations fiscales et de crédits d’impôts qui ont « clairement sonné le virage libéral du quinquennat de François Hollande ». Macron fera d’ailleurs de la startup un pilier de son projet politique, s’emparant « de l’imaginaire associé aux startups – agilité, modernité, ouverture internationale – comme un outil de distinction dans le champ politique ». Avec l’imaginaire de la startup et de l’entrepreneuriat, l’Etat n’est pas seulement vu comme un soutien financier à l’innovation, mais également comme une entité à startupiser, c’est-à-dire à devenir agile et digital, à gérer comme une entreprise. Pour Flécher, la startup nation de Macron est le paradigme d’un État néolibéral au service de l’entreprise. « A la différence des Etats-Unis, où les fonds de capital-risque ont rapidement pris le contrôle du marché du financement des startups, c’est l’Etat qui en France, apporte le gros soutien institutionnel et financier aux startups françaises », notamment pour compenser le fait que le capital-risque n’y est pas très développé. « Par effet d’entraînement et d’attraction des investissements publics, on assiste, depuis le début des années 2000, à une véritable prolifération des dispositifs organisationnels et marchands visant à soutenir et accompagner les créateurs et créatrices de startups ». Les structures (incubateurs, accélérateurs, pépinières) se multiplient. En 2025, la French Tech recense 167 espaces de travail dédiés, et 209 incubateurs et accélérateurs. Autant de politiques, qui « loin de promouvoir le laisser faire et la libre concurrence des marchés, défendent au contraire une vision active d’un État au service des marchés, de l’entreprise et de la finance ». 

L’institutionnalisation du monde des startups n’est pas un phénomène spontané, conclut Flécher, mais au contraire un processus organisé, étroitement adossé aux institutions publiques qui procurent un soutien financier déterminant. Derrière la main invisible du marché, il faut bien plus voir la « main financière de l’Etat ». Ce soutien politique et financier de grande ampleur montre surtout que la réussite entrepreneuriale ne tient pas tant du mérite ou du talent d’individus, que d’un accès aux aides publiques, aux marchés publics, aux dispositifs de financements et à des formes législatives dédiées… 

L’entrepreneur est bien plus celui qui va savoir naviguer dans ces dispositifs hiérarchisés qu’autres choses. Il est bien plus celui qui va savoir profiter des complexités des dispositifs, inégalement distribués, tant dans l’accès que dans le succès. 

Inégalités de l’entreprenariat

Pas plus que la définition de la startup n’est claire, l’entrepreneur n’est pas non plus une catégorie sociostatistique, rappelle Marion Flécher. Les statuts du créateur de startups sont variables et ambigus : salariés, indépendants, micro-entrepreneurs, voire sans statuts clairs… cette diversité éclaire surtout une grande hétérogénéité des situations économiques et sociales. Pourtant, explique la sociologue, derrière la diversité sociale, l’inclusion et l’ouverture qu’elle paraît célébrer, le fait qu’il suffirait « d’oser pour entreprendre », la réalité est toute autre. Le milieu est fortement sélectif et élitiste, plus encore que ne l’est le monde de l’entreprise traditionnel. Ils ne ressemblent plus beaucoup aux innovateurs ordinaires qu’évoquaient les sociologues Michel Grossetti, Jean-François Barthe et Nathalie Chauvac dans leur livre Les start-up, des entreprises comme les autres ? (Presses de la Sorbonne, 2018). 

Alors que la grande majorité des créateurs et créatrices d’entreprise sont peu ou pas diplômés, les fondateurs de startups, eux, sont souvent surdiplômés. La grande majorité proviennent de milieux sociaux favorisés, disposent d’un habitus entrepreneurial. La plupart bénéficient de soutiens familiaux et financiers qui réduisent considérablement le risque de l’entrepreneuriat. Alors que l’essentiel des créateurs d’entreprises traditionnels se lancent seuls, c’est rarement le cas dans le monde des startups. La présence d’associés dans le projet est un critère de sélection dans l’accès aux organismes d’accompagnement et de financement, note la sociologue, montrant l’importance de la socialisation dans ce milieu, critère valorisé. Flécher montre clairement que « seuls les membres d’une élite économique, étroitement liée au milieu d’affaires, peuvent espérer accéder à la création de startups » et y rencontrer le succès. Le monde des startups est d’abord un petit monde où règne une forte endogamie, une héritocratie plus qu’une méritocratie. En allant observer le dispositif French Tech dédié à promouvoir la diversité sociale, Flécher montre combien l’écosystème des startups et de leurs soutiens est fortement hiérarchisé. Ceux qui n’ont pas les codes sociaux, les réseaux, sont relégués à des formes de soutiens dédiés qui ne permettent pas d’accéder aux meilleurs financements et soutiens. A la division des CSP, des origines, s’ajoute celle du genre. « Le monde des startups demeure un entre-soi masculin ». Bref, les conditions d’accès au monde des startups sont « particulièrement sélectives », voire plus sélectives qu’ailleurs, et bénéficie d’abord à une jeunesse masculine et très privilégiée. 

L’entrée dans l’entrepreneuriat ne se fait pas sous contrainte comme c’est le cas des micro-entrepreneurs ou des travailleurs des plateformes. Bien souvent, elle est surtout une bifurcation professionnelle choisie, « un calcul d’opportunité plus qu’une prise de risque ». Les entrepreneurs que Flécher interroge estiment que la startup n’est pas un entreprenariat comme les autres, d’abord parce que les perspectives d’enrichissement sont plus fortes. Ceux qui se lancent sont à la recherche de prestige et d’enrichissement bien plus qu’ils ne visent à changer le monde. Nombre d’entrepreneurs de startups ne prennent pas autant de risques qu’ils le disent, d’ailleurs. Beaucoup sécurisent leur bifurcation professionnelle, en conservant un emploi salarié en parallèle, en utilisant leurs droits au chômage et surtout en devenant chef d’entreprises salariés. « 64% des créateurs et créatrices de startup de notre échantillon ont choisi de rester “assimilés salariés” en optant pour le statut de chef d’entreprise salarié (contre seulement 10% pour celui d’indépendant) ». Derrière les discours sur le mérite, sur le risque, les entrepreneurs de startups sont « très attachés à la stabilité et à la sécurité ». 

Marion Flécher s’intéresse bien sûr à ceux qui réussissent et ceux qui échouent dans cet univers entrepreneurial marqué par un fort taux d’échec (qui augmente avec l’ancienneté de l’entreprise, passant de 20% à la fin de la 1ère année à 50% à la fin de 5e année). Les études sur le sujet se sont concentrées sur les facteurs exogènes, notamment les produits qui ne rencontrent pas leurs marchés, plutôt que sur les déterminants sociaux de l’échec. Or l’échec des startups est inégalement distribué, constate la chercheuse. Celles qui rencontrent le succès ont notamment (parmi d’autres) une caractéristique : elles ont bénéficié du soutien des organismes d’accompagnement. « La croissance d’une startup s’inscrit ainsi dans un processus séquentiel et codifié d’étapes interdépendantes » où le soutien institutionnel joue un rôle, en apportant une crédibilité, un capital symbolique d’autant plus important que la valeur des entreprises dépend pour beaucoup de croyances, de confiance, de réputation. Or, rappelle la sociologue, les individus ne sont pas également armés pour obtenir le soutien des organismes spécialisés dans l’accompagnement et le financement : « ceux qui détiennent les codes de cet univers franchissent les étapes sans trop de difficultés ». Même constat pour les levées de fonds. Les startups ne sont pas des entreprises rentables. Leur développement repose sur des besoins de financement récurrent et grandissant. Leur parcours ressemble à un parcours d’obstacles très organisés, une épreuve de persuasion et de crédibilité qui repose d’abord sur les qualités techniques et économiques des projets ainsi que sur les qualités sociales des individus qui les portent. Les femmes ont ainsi 2,2 fois moins de chances qu’un homme de réussir à lever des fonds. Les plus diplômés 2 fois plus, ceux qui ont un associé, 5,5 fois plus, ceux qui ont généré un chiffre d’affaires 7 à 24 fois plus. Le pitch, épreuve reine de ce processus, est lui-même très codifié, et nécessite d’en maîtriser les codes. Sans surprise, socialement parlant, la réussite demeure profondément socialement distribuée. Les logiques de cooptation sociale, d’homophilie sociale restent majeures. 

La sociologie des startupeurs est et demeure avant tout un petit monde qui se reproduit entre eux. Sa méritocratie apparente apparaît comme très factice. Quant à l’échec, non seulement il est inégalement distribué, mais ses conséquences n’ont pas le même coût pour tous les postulants. L’échec l’est beaucoup moins pour ceux qui ont un certain niveau de ressources, de réseaux et qui sont capables de rebondir. Pour beaucoup de ceux qui lancent leurs startups, l’expérience entrepreneuriale est bien plus un accélérateur de carrière qu’autre chose. Finalement, « ceux qui valorisent le risque d’entreprendre sont ceux qui en prennent le moins ». Lancer sa startup est surtout une modalité d’hypersélection sociale, qui réussit surtout aux plus dotés socialement… et écrase les autres qui voudraient y jouer. Car dans ce monde, les individus les moins dotés socialement et issus de milieux sociaux plus modestes, eux, n’ont pas toujours les ressources pour retourner les stigmates de l’échec et en faire une expérience valorisante. Le modèle entrepreneurial n’est pas à portée de tous et son rêve se referme plus fort sur les moins dotés. Au final, rappelle la sociologue, l’espace des startups est un espace de lutte sociale qui favorise ceux qui en possèdent les codes, qui en maîtrisent les codes. Autant de ressources culturelles, relationnelles et économiques qui leur permettent de mieux émerger dans ce monde comme de mieux se retourner en cas d’échec. 

Le mythe de la coolitude

Marion Flécher s’intéresse enfin à la question de l’organisation du travail et ses effets sur les employés des startups. Loin de la coolitude, de la réinvention de l’organisation hiérarchique et autoritaire de l’entreprise traditionnelle, la sociologue montre que le contrôle et la contrainte ne disparaissent pas dans la coolitude des bureaux ouverts. Ces PME à la croissance rapide valorisent surtout l’auto-engagement en valorisant la proximité relationnelle, en brouillant les frontières professionnelles (par le cadre agréable, l’afterwork, le tutoiement, l’informalité des relations sur les messageries instantanées… ) qui semblent atténuer les rapports hiérarchiques. Pourtant, ceux-ci restent bien présents. La proximité générationnelle, la proximité sociale (des jeunes très diplômés sans contrainte familiale partageant souvent goûts et opinions) entre les dirigeants de startups et leurs employés, l’adhésion affective… conduisent à produire un surinvestissement des jeunes travailleurs qui ont souvent là leur première expérience de travail ou de stage. A défaut de contrôle top-down, le contrôle social par les pairs y est très fort. Les contraintes sont intériorisées. Le mimétisme lié à une grande homophilie règne en maître. L’open space sert de panoptique. Les rites managériaux, la gestion par projet, les méthodes agiles produisent des responsabilités étendues et intégrées. L’autonomie organisationnelle et l’interdépendance fonctionnelle renforcent finalement les responsabilités individuelles et collectives. Tout le monde se sent impliqué et rappelle aux autres l’importance de l’implication. 

Plus qu’une autonomie, ces modes de management qui se présentent comme distendus, produisent d’abord une mise en concurrence des salariés. Ceux-ci, monitorés par les systèmes de gestion de projets, sont surveillés en temps réel sur leurs avancés et leurs retards. Au final, l’autonomie est fictive, intégrée. Les indicateurs de performance, les primes et intéressements finissent d’assurer la discipline en favorisant l’émulation collective, où le « groupe devient un puissant levier de pression ». « L’effacement des marqueurs hiérarchique ne signifie pas la fin du contrôle », mais son déplacement vers des formes plus diffuses, insidieuses, qui visent à produire concurrence et adhésion. « En substituant aux logiques du contrôle hiérarchique une logique d’adhésion volontaire, l’entreprise tend à obtenir des salarié.es un investissement d’autant plus fort qu’il est intériorisé, et donc plus difficile à questionner ou contester ». 

Les startups se révèlent assez peu cools. Les tensions sont nombreuses. Les situations de souffrance aussi. La standardisation des indicateurs, la dépersonnalisation des modes de management invisibilisent les insatisfactions. Quand elles s’expriment, elles sont évacuées par des départs souvent brutaux et rapides. Plus encore, souligne Flécher, les startups produisent une intensification du travail où se mêle surcharge, manque d’encadrement, affinité relationnelle et précarité des employés. Nombre de startups sont d’abord des « boites à stagiaires » abandonnés à eux-mêmes, à qui on demande une réactivité permanente sans structure pour les aider. L’injonction à l’autonomie est la réponse au manque d’encadrement. L’intensité des relations produit une loyauté qui permet l’intensification du travail. La précarité des premiers employés et stagiaires ne leur permet pas vraiment de contester l’organisation, mais au contraire les conduit à s’y plier très vite. Les stagiaires, dociles et investis, doivent valider leur formation. Le turnover ne favorise pas non plus l’émergence de collectifs de résistance. Quand les startups grandissent, l’organisation du travail évolue, les niveaux hiérarchiques se multiplient, les règles et processus se structurent. Le cadre de travail se standardise, la pression des indicateurs se fait plus forte. Le cadre affectif se distant avec l’arrivée d’innombrables employés. On passe d’un modèle d’engagement s’appuyant sur l’attachement affectif des employés et un contrôle par les pairs, à un modèle bureaucratique, avec un contrôle sur des procédures formelles. « Les startups finissent par devenir ce contre quoi elles avaient initialement été créées ». La coolitude fait long feu. Flécher note cependant que le modèle de l’engagement produit de la loyauté et une faible politisation. Les employés relativisent leur situation. Le cadre de travail se révèle peu propice à l’émergence de mobilisations collectives. La proximité relationnelle, générationnelle, sociale, affective… entre les entrepreneurs et leurs équipes est aussi souvent une proximité idéologique, souligne la sociologue, où les mobilisations demeurent dépréciées. 

Flécher montre très bien comment le mythe méritocratique du startupeur permet d’invisibiliser les grandes inégalités d’accès à ce statut entrepreneurial et les mécanismes de reproduction sociale qui le structurent. Le mythe de l’entreprise libérée permet d’invisibiliser les logiques d’exploitation, de contrôle et de segmentation du salariat qui y ont cours. Le mythe du risque et du mérite permet d’occulter les conditions socioéconomiques très élitistes qui rendent possible l’activité d’innovation. Pour les jeunes cadres diplômés, la startup est un accélérateur de carrière. Le mythe d’une organisation agile et horizontale est vite rattrapé par sa réalité. « L’entreprise libérée est moins une réalité qu’une fiction mobilisatrice et performative, qui produit ses effets non parce qu’elle est vraie, mais parce qu’elle est partagée et incorporée par les travailleur.ses ». 

La startup n’a rien d’une subversion des logiques du capitalisme. Au contraire, elle incarne sa réalisation la plus aboutie, entre homélie et boîte de Skinner, comme nous le disions en 2019 en lisant Dan Lyons et Arthur de Grave. Une forme d’organisation qui renforce son élitocratie tout en la faisant disparaître sous les mythes du mérite. Une forme d’organisation qui renforce l’exploitation par l’engagement, en faisant intégrer les règles de la performance à ses employés pourtant plus souvent plus précarisés et préssurés qu’ailleurs. On comprend que le capitalisme néolibéral apprécie et valorise ce modèle finalement, puisqu’elle semble, plus que l’entreprise fordiste d’antan, l’acmée de son expression la plus aboutie. Celle qui permet à la fois une démultiplication de la croissance, de la docilité et du rendement. 

Hubert Guillaud

MAJ du 31/03/2026 : En France, les salariés des startups commencent à réagir plus fermement et plus collectivement qu’auparavant aux contournements du code du travail et aux burn-out, rapporte Le Monde.