Éblouis par la performance des machines électroniques – et par leur hypermnésie – de nombreux physiciens, mathématiciens, chimistes et même certains de ceux qui se penchent sur la vie sont tellement fascinés par les données numériques qu’ils finissent par admettre qu’une accumulation de chiffres suffirait à nourrir le savoir scientifique et le progrès technique.
Dans les prolégomènes de ma vie scientifique, je fus moi-même séduit par ce plaisir sournois : réduire la vraie vie à des tableaux de chiffres, triturer tous ces chiffres pour les faire parler, avec l’espoir secret d’extraire de ce fatras un embryon de loi, quitte à compléter, par extrapolation, ce qu’aucune expérience n’avait encore prouvé. Jeu d’enfant, il est vrai, grâce à ces « computers » que nous gavions le jour de cartes électroniques pour trouver au matin des résultats tangibles ! Les machines Bull, Control Data, Univac et, bien sûr, IBM soutenaient notre approche.
J’avoue que le discours des doctes savants qui propageaient la « physique sociale » m’a séduit : j’ai trituré moi-même des « données massives » qui résumaient le monde en quelques équations. Mais j’en suis revenu car le Big Data n’est pas le Graal de la science ; ce n’en est qu’un outil car même dans les sciences dures comme la physique quantique ou la mécanique, un zeste d’imagination s’impose pour comprendre réellement le monde. Quant à ce qui touche notre société –économie, histoire, sociologie et autres sciences humaines – c’est une illusion de les réduire au chiffre comme l’a fort bien écrit mon collègue sociologue Olivier Martin[1]!
Le calcul n’est donc pas tout : Bergson dont l’intuition créatrice fit couler beaucoup d’encre au cours du vingtième siècle, l’avait implicitement prévu : l’intelligence artificielle – cette IA que nous connaissons à ce jour – ne coche pas, ou pas encore, les cases nécessaires pour qu’une machine remplace une pensée originale, une pensée qui « sort de l’épure », disent les matheux [2] !
Posons alors la bonne question : un programme auto-apprenant[3] pourrait-il « sortir seul de l’épure » ? Portés par une imagination débridée qui survole la réalité de trop haut pour lui être vraiment fidèle, les auteurs de science-fiction endossent cette utopie qui conforte leur ambition, littéraire et politique. Mais s’ils étaient vraiment au contact de la réalité technique et du savoir concret, ces auteurs comprendraient qu’ils se leurrent car aucune machine n’échappe à sa programmation, aucune ne s’est véritablement « rebellée » contre son créateur.
Cette prétendue rébellion n’est qu’un lieu commun de la fiction, une tromperie qui affuble la machine d’une volonté décalquée sur la malignité de personnages imaginaires et inquiétants comme le Dr Jekyll de Stevenson et le Méphisto de Goethe. Ces mythes ont la vie dure car, en vérité, lorsqu’une machine échappe vraiment à son créateur, c’est qu’elle n’exécute plus la tâche qui lui est confiée à la suite d’un accident, d’une panne, ou d’une erreur matérielle ; jamais par l’effet d’une quelconque volonté dolosive !
Trompé par un signal imprévu ou parasite, il arrive parfois que le pilote automatique d’un avion ou d’un missile dérive ; c’est un fait du hasard – facts of God, disent les assureurs anglais – qui ne cache aucune intention. Comme une pierre, une machine est un objet inanimé créé par l’homme, et rien d’autre ! Assimiler une chose à un être vivant, c’est revenir en arrière, retourner au paganisme des sociétés archaïques ; est-ce un modèle d’avenir crédible ?
Au contraire de l’objet et d’une machine, même s’il n’est qu’instinctif, l’être vivant s’adapte au milieu et aux circonstances qui l’entourent : certaines espèces sont curieuses, d’autre pas ; certaines ont une capacité d’apprendre que d’autres n’ont pas etc. Propre aux êtres vivants, l’acte n’est jamais programmé comme le sont les instructions d’une machine. C’est une différence de nature – et non de degré – qui distingue l’objet inanimé de la biosphère : les objets sont le jouet passif des lois physiques ou chimiques : la lave d’un volcan ou la pluie d’un nuage subissent la pesanteur. Poussées par le vent, les vagues se brisent sur la grève ; la terre tourne autour du soleil selon les lois universelles de la gravité.
Les êtres vivants et l’individu que nous sommes ne restent, au contraire, pas passifs face aux lois de la nature : nous tâchons de les découvrir, de les comprendre et parfois d’en jouer ! Quant aux aptitudes humaines, elles dépassent de loin le calcul. Schumpeter, dont j’admire la rationalité, l’avait compris : la destruction créatrice qu’il associait à l’entrepreneur – et qui n’est pas éloignée de « l’intuition » de Bergson – permet à la personne humaine d’imaginer des machines qui démultiplient nos capacités ; l’homme n’est donc pas dépassé par ses machines mais assisté par elles afin de renforcer ses aptitudes physiques, intellectuelles ou computationnelles [4].
Comment l’invention surgit-elle ?
L’Euréka – j’ai trouvé – du grec Archimède exprimait déjà l’illumination de celui qui découvrit la loi hydrostatique qui porte son nom : le « Principe d’Archimède » [5]. Cette découverte, dit la tradition, surgit pendant que ce savant Hellène prenait un bain. Aucun calcul n’inspira cette intuition créatrice qui précède la découverte ; il est rare que l’éclair inventif soit le fait du hasard et que l’intuition s’impose au monde et à la société sans effort : afin de contribuer au « bien commun », l’innovation doit être précisée, prolongée et vérifiée par un travail humble et coûteux. C’est au terme d’essais, de calculs et d’approximations que se révèle l’effet d’une découverte. Effacé par l’histoire, ce processus rationnel est l’adjuvant de l’invention. Peut-être est-ce cet effort que l’IA soutient le mieux grâce à ses données massives, brouillonnes, pas toujours probantes…
Premier exemple : Lemieux découvre le logiciel Claude
Notre collègue de Montréal, Pierre Lemieux fit largement circuler en févier 2025, le compte-rendu littéral de son premier échange avec le système Claude commercialisé par la société Anthropic[6]. Avec une intention piquante, Lemieux voulait faire réagir ce logiciel tout récent sur le terme « Stakeholder » – équivalent anglais de l’expression : « partie prenante » qu’apprécient particulièrement les prosélytes de l’économie dite : « sociale et solidaire ». Il demanda donc à la machine de définir « stakeholder ».
Sans surprise, la réponse fut un simple lieu commun : « celui ou ceux qui s’estiment affectés par l’action d’un tiers etc. » Lemieux rebondit acidement sur cette réponse convenue, en jouant sur les mots : « vous voulez dire : ceux qui veulent prendre le steak (sic) d’autrui ? » Question à laquelle la machine, qui ne décèle évidemment pas ce trait d’humour cinglant, réagit d’abord de travers, avant de s’adapter, bel exemple de son aptitude à apprendre et à s’adapter en ligne !
Dans ce premier cas concret, le dialogue est incisif et combatif : Lemieux veut prendre la machine à son propre piège : car il sait, comme moi, que ce système est né de la sécession volontaire d’une minorité de l’équipe initiale de ChatGPT qui quitta leur premier employeur en raison d’un différend éthique : le commun tropisme des partants (redistributeur, d’essence keynésienne plutôt que libérale) les conduisit à fonder Anthropic et à construire cette nouvelle entreprise autour d’une charte et d’une constitution qui promettent aux « parties prenantes extérieure à l’entreprise (sic) » des droits presque analogues à ceux des investisseurs, pourrait-on dire en forçant le trait ! Anthropic est donc, en quelque sorte, l’équivalent numérique des phalanstères de Fourier : une entreprise, certes ; mais communautaire et coopérative, une entreprise de ce tiers-secteur que l’on dit : « social & solidaire », proche, dans son principe, de la doctrine sociale de l’Église, ou de la vision mouniériste du XXème siècle [7] !
Second exemple : Lepage et ChatGDP
Depuis plusieurs mois, Henri Lepage s’astreint à échanger avec ChatGPT afin d’examiner sous quelle forme et comment un service d’IA pourrait nous aider à comprendre et à synthétiser ces phénomènes monétaires que la doctrine, comme nos autorités, ont beaucoup de mal à saisir et à expliquer. En relation étroite avec Alain Madelin et son projet Kairos, décrit par le magazine Le Point du 19 juin 2025, Lepage accumule depuis des lustres une ample documentation et des données précises sur les marchés et sur les instruments financiers mondiaux qui ont profondément transformé les monnaies, d’abord aux États-Unis, puis dans le monde entier. Les transactions monétaires et quasi-monétaires effectuées à haute fréquence par de grands courtiers financiers, par des fonds d’investissement, par des compagnies d’assurance et de très grandes banques, s’appuient sur des titres obligataires et sur des liquidités en devises. Ces opérateurs financiers sont des auxiliaires du commerce international et de l’investissement, dans tous les domaines : si leurs prestations s’arrêtent, plus d’infrastructure, plus de flottes aériennes, plus de fret maritime, plus d’assurances, vie ou dommages, des fonds de pension exsangues, un commerce des matières premières et de l’agro-alimentaire qui s’arrête, des carburants qui s’évaporent etc. Bref une crise des temps modernes, analogue à celle que nous avons vécue en 2007-2008 !
En moins d’un trimestre, H. Lepage a « dompté » progressivement cette IA qu’il alimente au quotidien à partir de blogs, de notes, de graphiques et de vidéos qui commentent et qui décrivent le marché des devises et des produits financiers structurés ou dérivés[8]. Après une brève période d’adaptation ChatGPT s’est prêté à cet exercice : cet outil prolonge et complète l’analyse comparative de ces instruments complexes, une approche positive que Claude s’avéra réticent à faire avec Lemieux ! GPT décortique, trace et compare les sources fournies par H. Lepage ; il produit des résumés qui nourrissent la réflexion de Lepage sur la « vraie nature de la monnaie d’aujourd’hui » [9] !
Ces échanges ont illustré le caractère atypique de l’unité de compte abstraite, apatride et globale sur laquelle reposent les échanges mondiaux, l’euro-dollar. Ils confirment le rôle nodal de cette quasi-devise que l’on nomme aussi familièrement : dollar-monde, chez divers auteurs. Sans l’auxiliaire GPT, une compilation détaillée de ces sources dépasserait de beaucoup l’aptitude d’un individu isolé ; ici, la machine abat beaucoup de travail concret !
Pour conduire cet exercice, il fallait disposer d’un solide bagage économique, maîtriser les phénomènes monétaires et avoir une pré-science de leur originalité et de leur raison d’être. Pareille intuition ne naît jamais en machine ! Et pour « transformer cet essai », pour compiler ces données foisonnantes, pour tester des hypothèses divergentes, pour rassembler et comparer des faits et des opinions, une démarche analytique et comparative s’imposait ; l’IA de ChatGPT s’est révélée capable d’accomplir cette tâche ingrate : c’est donc un outil puissant qui accélère la compréhension et la vérification des faits marquants de la finance contemporaine !
Réflexions conclusives
Assez différents l’un de l’autre, les deux cas que je viens d’évoquer confirment que la recherche économique peut tirer un parti utile de l’intelligence artificielle[10]. Voici, pour résumer, ce que nous pourrions retenir de notre brève expérience :
- Le dialogue de Pierre Lemieux avec Claude reposait sur un pari : tendre – à dessein – un piège à une IA fraîche émoulue. Penaude au début de son échange avec notre collègue québécois, Claude redressa la tête après avoir appris à qui elle avait affaire, remplissant ainsi l’un des propos normatifs fixés à cette IA. Car, de naissance, Claude suit une charte qui est tout sauf ouverte puisque ce système fut conçu pour défendre des thèses qui conviennent à ses fondateurs. Lemieux s’en doutait. Son échange avec Claude s’explique ainsi : sachant qui sont les pères de Claude et le but qu’ils poursuivent, notre consultant profite d’un service promotionnel gratuit et joue avec Claude comme le chat avec une souris. Pas de tromperie, ni d’un bord ni de l’autre ; Lemieux a testé ce service qui lui a résisté : parfait !
- Le dialogue engagé par Henri Lepage avec ChatGPT est d’une autre nature : ce consultant paie un service et le met à l’épreuve. D’abord crispé sur la doctrine monétaire qui lui fut inculquée, GPT s’est adapté à ce client atypique, il est important de le dire. Avec ce client, la machine apprend vite. L’un et l’autre, le client et l’IA, font plutôt bon ménage : GPT digère, met en forme et restitue une synthèse du corpus qu’apporte Lepage. Cet échange est un jeu à somme positive car le système veut rendre service et fidéliser son client ; une intention que ce dernier accepte et exploite : ses récentes notes sur Contrepoint et sur le fil IREF en portent témoignage [11] !
En revanche je suis dubitatif face à l’affirmation de ceux qui prétendent que le savoir en général – et le savoir économique en particulier – progresserait automatiquement du seul fait qu’une « intelligence artificielle » – c’est-à-dire une machine programmée par des hommes – révélerait spontanément des phénomènes ou des lois ignorées jusqu’alors, en triturant seulement de gigantesques stocks de données diversifiées.
En termes encore plus clairs : l’IA n’invente rien ; mais elle démultiplie la productivité intellectuelle d’un chercheur ou d’une équipe. C’est là son avantage compétitif : obtenir des résultats plus vite et avec moins d’effort qu’auparavant ! A ce jour, il est donc concevable que l’IA augmente la productivité de certaines recherches. Une façon discrète mais appréciable de contribuer au bien commun, sans aucun doute !
[1] « On peut débattre de tout, sauf des chiffres » in Chiffre, Anamosa, Paris (2022) p. 5 sq.
[2] J’inclus ici toute forme d’invention : littéraire, musicale, artistique, scientifique, technique, politique, économique, sociale etc.
[3] L’un de ceux qui entraînent les modèles « génératifs » de l’IA dont on parle beaucoup ces temps-ci : ceux de ChatGPT, de Claude, de Mistral, de DeepSeek ou d’autres comme Gemini, p.ex.
[4] Cette conviction je la partage avec Angelo Petroni qui s’interroge depuis longtemps sur l’impact que pourrait avoir l’IA sur la découverte scientifique. Il s’en explique dans deux article qui parurent au n°8 (printemps 2020) et au n° 28 du Journal des libertés.
[5] [tout corps plongé dans un liquide subit une poussée verticale, exercée de bas en haut etc.]
[6] Baptisé ainsi en mémoire de Claude Shannon, initiateur de la théorie mathématique de l’information (1949) sur laquelle reposent – en partie – les télécommunication numériques actuelles !
[7] Voir, p. ex. Emmanuel Mounier (1935) Révolution personnaliste et communautaire, Aubier Paris.
[8] Il s’agit des repos sur titres, de swaps entre monnaies, d’arbitrages sur taux d’intérêts etc. Les sources sont écrites, orales, sur le net, parfois dans plusieurs langues, mais surtout anglo-américaines.
[9] Voir l’un de ses articles dans le Journal des Libertés : « L’ère du Global Money », Hiver 2019, n°7 (https://journaldeslibertes.fr/article/lere-du-global-money/).
[10] Analogue aux cas traités ici, un autre auteur dialogue avec Chat GPT sur le changement climatique: cf. Pascal Iris : « Climat, IA, dialogue interdit ! » Journal des Libertés, n°28, p. 85 sq. (printemps 2025).
[11] Voir p. ex. : « Chute du dollar : spasme conjoncturel ou mirage monétaire ? » , 9 juillet 2025 – « L’avertissement des marchés de l’ombre », 8 juillet 2025 – « Le piège de la dette U.S » 22 mai 2025 etc.
