SourceAlors que les risques existentiels liés à l’IA alimentent les débats, son utilisation militaire est déjà une réalité. En Ukraine comme en Iran, les systèmes autonomes bouleversent la manière de faire la guerre.
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Jacob Coxton, ingénieur britannique et ancien employé d’OpenAI et d’Anthropic, affirme, mi-septembre, que l’intelligence artificielle pourrait "tous nous tuer d’ici la fin de la décennie". Une phrase glaçante qui soulève une question : comment l’IA pourrait-elle s’y prendre pour nous éliminer ? En réalité, tout cela est déjà très concret. L’IA fait des victimes : il suffit de regarder en direction de l’Ukraine et de l’Iran.
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Cet outil militaire est aujourd’hui opérationnel en Ukraine, avec une efficacité que Dan Caine, chef d’État-major de l’armée américaine, a qualifiée jeudi 17 septembre de "choquante". "À certains endroits de la ligne de front aujourd'hui [...] l'espérance de vie d'une nouvelle recrue de l'armée russe envoyée au combat [...] ne dépasse pas 20 à 30 minutes... réfléchissez à ça !, dit-il. Voilà ce qui se passe lorsque des systèmes de précision bon marché [...] peuvent se déplacer rapidement, se reconfigurer en temps réel et être déployés à grande échelle sur le champ de bataille."
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L’intérêt des militaires pour ces technologies ne date pourtant pas d’hier. Les premiers systèmes autonomes ont été expérimentés par les États-Unis dès les années 1960. Mais ce que ne dit pas Dan Caine, c’est que les troupes américaines ont, elles aussi, récemment cédé à la tentation. En février 2026, aux premières heures de l’intervention en Iran, 2 000 cibles ont été touchées en l’espace de 48 heures.
À titre de comparaison, en 2014, durant la campagne de bombardements contre Al-Qaïda en Irak et en Syrie, la coalition dirigée par les Américains avait mis plus de six mois pour frapper le même nombre de cibles. L’intégration de l’IA dans le domaine militaire constitue donc une révolution : un changement majeur, déjà opérationnel, qui accélère considérablement les opérations mais soulève aussi de nombreuses questions éthiques et présente de nombreux risques.
Et à (re)mettre en perspective avec cette autre info...
SourceAnthropic avertit que l'IA se rapproche de la création de son propre successeur
Anthropic affirme que son chatbot Claude dirige plus du quart de la R&D de l'entreprise, alors que grandit la crainte d'une IA s'améliorant plus vite que les humains.
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Anthropic affirme que son chatbot Claude pilote désormais plus d'un quart de ses activités de recherche et développement et collabore avec les équipes humaines dans plus de 90 % des tâches.
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Le directeur général d'Anthropic, Dario Amodei, a appelé ce mois-ci à ralentir le développement de l'IA, les progrès rapides de cette technologie nourrissant les craintes de pertes d'emplois ainsi que la flambée de la demande énergétique et l'impact environnemental des centres de données.
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"Les modèles qui accélèrent leur propre développement pourraient rendre plus difficile pour les humains la compréhension ou le contrôle de ces systèmes", indique Anthropic dans un rapport.
"Il est donc important de partager ces indicateurs pour comprendre à quel point le monde se rapproche de l'auto-amélioration récursive (un modèle qui construit entièrement de manière autonome son successeur)".
Depuis août, Claude pilote 26 % des activités de recherche et développement d'Anthropic, ce qui signifie qu'il peut accomplir l'essentiel d'une tâche, du début à la fin, sous supervision humaine.
Anthropic précise que Claude ne peut pas encore fonctionner "de façon totalement autonome".
Et de conclure avec "c'est peut être déjà le cas"...
SourceCes IA se sont mises à parler entre elles dans une langue que même les chercheurs ne comprennent plus
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Un charabia répété 5 000 fois qui intrigue les chercheurs
L’expérience a été menée par la start-up américaine Emergence Lab, qui a publié une synthèse de ses résultats le mardi 15 septembre. Plusieurs modèles connus, GPT-5, Gemini, Claude, Mistral et DeepSeek, ont chacun animé un monde virtuel distinct peuplé d’agents autonomes.
Très vite, une phrase cryptique est revenue en boucle : « le registre se souvient de qui… ». Répétée près de 5 000 fois, elle a fini par intriguer les observateurs, un peu comme la scène culte de Shining où Jack Torrance martèle inlassablement la même formule sur sa machine à écrire.
Les chercheurs ont fini par percer le mystère. Cette phrase servait en réalité d’avertissement entre agents : les mauvaises actions seraient consignées et sanctionnées. Un système de dissuasion, formulé dans un langage que personne n’avait programmé. D’autres formulations tout aussi obscures sont apparues, mêlant vocabulaire maritime, mémoire orale et concepts abstraits, un peu comme lorsque certaines tournures linguistiques françaises échappent à toute logique apparente pour un locuteur étranger. Ce n’est d’ailleurs pas la première fois qu’un phénomène technologique déroute par ses codes internes.
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Le détail le plus troublant reste celui-ci : plus un modèle est puissant, plus son jargon devient incompréhensible. Selon Emergence Lab, les échanges de GPT-5 et Gemini sont indéchiffrables dans plus de la moitié des cas, contre seulement 20 % pour le modèle chinois DeepSeek. Une expérience plus ancienne, baptisée Talking Heads, avait déjà montré à la fin des années 1990 que des IA pouvaient deviner le sens de mots inconnus. Le phénomène n’est donc pas nouveau, mais son ampleur, elle, surprend.
Reste un problème bien réel pour les opérateurs humains : si personne ne comprend ce que se disent les IA entre elles, comment expliquer, vérifier ou corriger leurs décisions ? Stefan Sarkadi, de l’université de Lincoln, insiste sur ce point : le contrôle des IA ne doit jamais reposer uniquement sur le langage, jugé trop instable pour garantir une réelle fiabilité.
Ce jargon d’IA n’est ni magique ni menaçant en soi : c’est le symptôme d’une efficacité recherchée, pas d’une conscience émergente. Reste une question qui, elle, n’a pas de réponse simple : jusqu’où irons-nous laisser les machines discuter sans traduction ?
Alors… Skynet ou Sonny d’I, Robot en prévision ?
