Loin d’être un simple outil d’innovation, l’IA est devenue un véritable gouffre énergétique. Derrière chaque requête vocale, chaque image générée, ou chaque modèle d’apprentissage automatique se cachent des milliers de serveurs affamés d’électricité. Résultat : des centres de données qui tournent à plein régime, des infrastructures qui s’étendent, et une empreinte carbone qui explose.

Ce texte est le manifeste fondateur de « Hiatus », une coalition composée d’une diversité d’organisations de la société civile française qui entendent résister au déploiement massif et généralisé de l’intelligence artificielle (IA). À l’approche du sommet sur l’IA organisé par la France, les 10 et 11 février 2025, le lancement de Hiatus vise à dénoncer l’inféodation des politiques publiques aux intérêts de la tech, ainsi que les coûts humains et environnementaux de l’IA. Au cours des mois à venir, des actions communes seront organisées pour décliner ce manifeste fondateur sur le plan politique.

Le coup de force d’Open AI en 2022 avec son IA générative a provoqué une sidération, puis un suivisme puis une agitation en forme de tunnel cognitif comme dans toute tyrannie du retard : il faut suivre à tout prix pour ne pas rater le train (ce que les investisseurs savent très bien faire et même provoquer).

Pourquoi faut-il encore des humains dans la boucle ? Parce que les IA génératives qu’on nous vend ne peuvent se passer d’une description du monde, d’une classification du monde, d’une ontologie fondationnelle, malgré tout ce que les firmes prétendent. Mais alors, pourquoi toujours mettre l’accent sur la puissance de calcul, sur le nombre de paramètres, pourquoi occulter tout le travail de pondération de ces paramètres et évacuer la dépendance structurelle à ces annotations ?

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Pour ce faire, les chercheurs ont décomposé les métiers concernés en activités et compétences. Ils concluent à un impact nuancé des LLM sur le marché du travail agricole. S’ils présentent un potentiel important pour remplacer ou soutenir les activités cognitives, leur apport est en revanche plus limité pour celles relevant de compétences physiques, psychomotrices et sensorielles. Ainsi, alors que la robotisation touche principalement les métiers à fort contenu physique et répétitif, les LLM remplacent surtout les compétences cognitives routinières, telles que l’analyse de données. Dès lors, en fonction de l’importance de ces tâches, les LLM viendront en substitution ou en complémentarité. Au total, seuls 20 % des métiers liés à l’agriculture devraient être fortement touchés (figure), parmi lesquels les techniciens en agriculture de précision.

L’ouvrage fournit une base théorique, des conseils sur les bonnes pratiques à adopter et des exemples concrets d’utilisation d’outils comme ChatGPT. Pistes pour le prof : savoir rédiger un prompt efficace, faire de l’IA un « GPS pédagogique » pour concevoir des plans de cours, utiliser l’IA pour reformuler des consignes, résumer et simplifier des contenus, rechercher des idées, évaluer et remédier, s’adapter aux besoins des élèves, favoriser attention et engagement …

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