Lors d’une conférence organisée par BlackRock à Washington le 11 mars 2026, le patron d’OpenAI Sam Altman a exposé une vision radicale de l’avenir de l’intelligence artificielle. Selon lui, l’IA pourrait bientôt être consommée comme l’électricité ou l’eau, un service accessible à la demande. Une perspective industrielle ambitieuse qui soulève aussi de nombreuses interrogations sur l’économie, le travail et la concentration du pouvoir technologique.
Devant un parterre d’investisseurs réunis à Washington lors du BlackRock Infrastructure Summit, le contributeur de l’agenda 2030 du Forum économique mondial, Sam Altman a livré une projection très claire de l’avenir de l’intelligence artificielle. Pour le directeur général d’OpenAI, l’entreprise à l’origine de ChatGPT, l’IA est en train de franchir une étape décisive : celle du passage du prototype technologique à une infrastructure économique mondiale.
L’entretien, d’une durée d’environ trente-cinq minutes, s’est déroulé dans un cadre particulier. L’interview était menée par Adebayo Ogunlesi, dirigeant financier et membre du conseil d’administration d’OpenAI, qui a d’emblée précisé être un ami de Sam Altman. Cette proximité a donné au dialogue un ton largement favorable, sans confrontation directe sur les enjeux les plus sensibles liés à la montée en puissance de l’intelligence artificielle.
Dans ce contexte, le patron d’OpenAI a déroulé une vision industrielle ambitieuse : celle d’une intelligence artificielle accessible comme une ressource universelle, consommée à la demande par les entreprises et les particuliers.
L’intelligence comme service mesuré
Le fil conducteur de l’intervention repose sur une analogie simple. Selon Sam Altman, l’intelligence artificielle pourrait bientôt fonctionner comme une infrastructure comparable à l’électricité ou à l’eau courante.
« Nous voyons un futur où l’intelligence est un service public comme l’électricité ou l’eau, et où les gens nous l’achètent à la demande », a-t-il déclaré, même si c’est déjà le cas quand l’on travaille en mode développeur avec les API.
Dans ce modèle, l’intelligence deviendrait une ressource facturée selon l’usage, distribuée par de vastes infrastructures informatiques. L’idée rappelle le vieux slogan de l’industrie nucléaire américaine des années 1950, qui promettait une énergie « trop bon marché pour être mesurée ». Sam Altman reconnaît lui-même que cette promesse historique ne s’est jamais concrétisée, mais il en reprend néanmoins l’esprit pour décrire le futur de l’intelligence artificielle.
Dans sa projection, les agents d’intelligence artificielle ne se limiteraient plus à accomplir des tâches ponctuelles. Ils pourraient travailler pendant plusieurs jours ou plusieurs semaines de manière autonome, en disposant du contexte complet d’une entreprise ou d’un projet. Le dirigeant affirme d’ailleurs utiliser déjà ce type d’outils dans son propre travail : avant de consulter un collègue humain sur une question stratégique, il interroge d’abord les systèmes internes d’OpenAI.
Des data centers au cœur de la puissance cognitive
Sam Altman a également avancé une hypothèse particulièrement marquante. Selon lui, d’ici la fin de la décennie, les data centers pourraient concentrer davantage de « capacité cognitive » que l’ensemble de l’humanité.
Cette affirmation repose sur une équivalence implicite entre puissance de calcul informatique et intelligence humaine. Pourtant, cette comparaison reste très contestée dans les milieux scientifiques. Les neurosciences et l’informatique théorique ne permettent pas aujourd’hui d’établir une correspondance directe entre la puissance brute d’un système informatique et la complexité de la pensée humaine.
Comparer les capacités de calcul exprimées en FLOPS à l’intelligence d’un chirurgien, d’un ingénieur ou d’un écrivain relève donc davantage d’une projection industrielle que d’une mesure scientifique rigoureuse.
La compétition mondiale de l’IA
L’intervention de Sam Altman a également abordé la rivalité technologique entre les États-Unis et la Chine. Selon lui, les États-Unis dominent aujourd’hui le développement des modèles d’intelligence artificielle les plus avancés et les technologies propriétaires. La Chine, en revanche, progresserait rapidement dans les systèmes d’inférence moins coûteux et dans les approches open source.
Le dirigeant compare la découverte du deep learning à l’invention du transistor, un principe scientifique fondamental qui finit par être compris et reproduit par l’ensemble de l’industrie. Dans cette perspective, l’avantage stratégique ne résiderait plus uniquement dans les algorithmes, mais dans les infrastructures physiques, les capacités d’intégration industrielle et l’accès aux données nécessaires à l’entraînement des modèles.
Il identifie néanmoins plusieurs fragilités pour les États-Unis : la dépendance aux chaînes d’approvisionnement mondiales, une adoption technologique parfois plus rapide dans certains marchés émergents comme l’Inde, et le risque de politiques protectionnistes susceptibles de freiner l’innovation.
Un futur d’abondance encore incertain
La dernière partie de l’échange a abordé les conséquences économiques de cette révolution technologique. Sam Altman évoque la possibilité d’un scénario de déflation prolongée. Dans cette hypothèse, l’automatisation massive permise par l’intelligence artificielle pourrait faire baisser le coût de nombreux biens et services, améliorant la qualité de vie globale tout en réduisant certains indicateurs économiques traditionnels comme le produit intérieur brut.
Il résume ce paradoxe par une formule largement relayée : les sociétés modernes ont appris pendant des siècles à gérer la rareté, mais elles sont très peu préparées à gérer l’abondance.
Cependant, ces perspectives restent largement théoriques. L’intervention n’a abordé ni les mécanismes de redistribution susceptibles d’accompagner ces transformations, ni les dispositifs institutionnels qui pourraient encadrer cette transition économique.
La question de l’emploi demeure également centrale. Sam Altman se veut optimiste à long terme, tout en reconnaissant que la transition pourrait être difficile pour de nombreux secteurs.
« Il va être difficile, dans beaucoup de métiers actuels, de travailler plus dur qu’un GPU », a-t-il déclaré.
Un dialogue sans véritable contradiction
Au-delà des projections technologiques, plusieurs observateurs ont souligné la nature très consensuelle de l’entretien. L’intervieweur n’a pas abordé certains sujets sensibles entourant OpenAI, notamment les tensions internes de gouvernance, la concentration du pouvoir technologique, les conditions de travail des annotateurs de données ou encore les défis financiers liés au développement de gigantesques infrastructures informatiques.
Dans un contexte où OpenAI vient de lever environ 110 milliards de dollars auprès d’investisseurs, l’intervention de Sam Altman s’inscrit aussi dans une stratégie de démonstration industrielle destinée à convaincre les marchés et les partenaires financiers de l’ampleur du potentiel économique de l’intelligence artificielle.
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