5 mythes sur l'IA en 2026, démontés

Les grandes études mesurent l'exposition des emplois à l'IA, pas leur disparition. En 2025, l'Organisation internationale du travail estimait qu'environ un travailleur sur quatre dans le monde occupe un emploi exposé à l'IA générative à un certain degré, mais que 3,3 % de l'emploi mondial seulement se trouve dans la catégorie la plus exposée ; le travail de bureau arrive en tête. Selon l'OIT, la transformation des emplois est bien plus probable que leur disparition.

Au Québec, l'Institut de la statistique estimait en février 2026 qu'environ 59 % de la main-d'œuvre, soit quelque 2,7 millions de personnes, occupait en 2024 un emploi hautement exposé à l'IA, un taux semblable à celui du Canada. Hautement exposé ne veut pas dire menacé : l'Institut distingue les emplois où l'IA complète le travail de ceux où elle risque davantage de le remplacer, et les deux groupes sont de taille comparable. Internet n'a pas tué tous les emplois, il les a transformés ; l'IA prend pour l'instant le même chemin.

Qu'un agent conversationnel paraisse comprendre ne prouve pas qu'il ressent quelque chose : ces systèmes produisent du texte en prédisant la suite la plus probable, après un entraînement sur d'immenses corpus. En 2023, une vingtaine de chercheurs, dont Yoshua Bengio, de Mila à Montréal, ont passé les grands modèles au crible des théories scientifiques de la conscience : selon eux, aucun système actuel n'est conscient, mais rien n'empêche techniquement d'en construire qui remplissent ces critères (Butlin, Long et coll.).

Les entreprises restent prudentes. Anthropic, qui conçoit Claude, écrivait en avril 2025 qu'il n'existe pas de consensus scientifique sur la possibilité que les systèmes d'IA actuels ou futurs soient conscients, qu'elle reste profondément incertaine et qu'elle étudie la question. Ce qui est établi : l'impression de parler à quelqu'un vient de la qualité de l'imitation linguistique, et les sentiments qu'on projette sur ces systèmes ne prouvent rien sur eux.

Les éditeurs présentent chaque nouveau modèle comme plus fiable, et les erreurs grossières reculent. Mais aucun modèle n'est à l'abri des réponses inventées, qui restent bien écrites et donc difficiles à repérer. En 2025, des chercheurs d'OpenAI ont expliqué pourquoi elles persistent même dans les systèmes les plus avancés : l'entraînement et les tests habituels récompensent une réponse au hasard plutôt qu'un « je ne sais pas », si bien que les modèles devinent quand ils ignorent la réponse (Kalai et coll.).

Les conséquences sont bien réelles. À l'automne 2025, la Cour supérieure du Québec a imposé une sanction de 5 000 $ à un homme qui se défendait seul : ses procédures, préparées avec l'aide de l'IA, contenaient huit citations inexistantes, décisions jamais rendues ou références sans rapport, selon le juge Luc Morin (Specter Aviation c. Laprade, 2025 QCCS 3521). La règle ne change pas : vérifier soi-même les chiffres, les sources et les citations, surtout quand un agent agit à votre place.

Les versions gratuites existent bel et bien, mais elles limitent le nombre de messages et l'accès aux modèles les plus puissants. Au Canada, ChatGPT Plus coûte 25 $ CA par mois et ChatGPT Pro, 136 $ CA ; chez Anthropic, Claude Pro coûte 20 $ US par mois et Claude Max, 100 $ US et plus. Les entreprises qui branchent ces modèles sur leurs propres outils paient en plus selon l'usage.

Il y a aussi des coûts moins visibles : selon l'Agence internationale de l'énergie, les centres de données ont consommé environ 415 TWh d'électricité en 2024, soit à peu près 1,5 % de la consommation mondiale, et ce chiffre pourrait plus que doubler d'ici 2030, porté par l'IA. Les offres gratuites servent aussi à attirer des utilisateurs dans un marché en pleine conquête.

Il n'existe pas de définition unique de l'intelligence artificielle générale ; on la décrit souvent comme une IA capable de toute tâche intellectuelle aussi bien qu'un humain. Les patrons du secteur entretiennent l'attente : Sam Altman, d'OpenAI, écrivait en janvier 2025 être désormais confiant de savoir comment construire l'AGI telle qu'on l'entendait traditionnellement, et Dario Amodei, d'Anthropic, qui dit ne pas aimer le terme, estimait en octobre 2024 qu'une « IA puissante » pourrait arriver dès 2026, tout en précisant que cela pourrait prendre beaucoup plus de temps.

Les chercheurs sont plus prudents. Dans un vaste sondage auprès de 2 778 auteurs d'articles en IA, publié en 2024, la probabilité que des machines surpassent les humains dans toutes les tâches était estimée à 10 % d'ici 2027 et à 50 % d'ici 2047 (Grace et coll.). Les entreprises qui annoncent une échéance proche ont aussi un intérêt financier à le faire : les annonces d'une AGI imminente reposent sur la parole de dirigeants, pas sur un consensus de chercheurs.