Les prédictions IA de Kevin Kelly, dix ans après : deux justes, deux à moitié, une fausse

Décryptage

Sur 5 paris de Kevin Kelly sur l’intelligence artificielle publiés en 2016 dans The Inevitable, deux se sont réalisés dix ans plus tard. Deux autres ne tiennent qu’à moitié, et le cinquième a manqué sa cible : Kelly attendait une armée d’IA spécialisées, ce sont des modèles généralistes qui ont gagné. Cofondateur du magazine Wired, il voyait l’IA devenir un service banal, distribué partout comme le courant. Un essai publié sur taylor.town, posté le 12 octobre 2026 sur le forum Hacker News, confronte ses phrases au monde de 2026.

Quelles prédictions de Kevin Kelly se sont réalisées ?

L’IA vendue comme un service de base est le premier pari tenu. « L’IA qui se profile ressemble davantage à Amazon Web Services », écrivait Kelly dès octobre 2014 dans un article de Wired, avant de reprendre l’idée dans son livre. Il décrivait une intelligence « bon marché, fiable, de qualité industrielle », qui tournerait « derrière tout ». Sa formule résumait le programme : « Tout ce que nous avons électrifié, nous allons maintenant le cognifier ».

Les entreprises louent aujourd’hui l’IA à l’usage, par une API, comme on paie le courant au compteur. Au deuxième trimestre 2026, Google Cloud a encaissé 24,8 milliards de dollars, en hausse de 82 % sur un an, d’après les résultats trimestriels d’Alphabet. Sundar Pichai, PDG du groupe, y précise que les modèles Gemini traitent 22 milliards de jetons par minute via cette interface.

Kelly annonçait aussi qu’on poserait au nuage « n’importe quelle question », sur un ton de conversation. C’est fait. L’IA générative a atteint 53 % d’adoption dans la population en trois ans, plus vite que l’ordinateur personnel ou Internet, selon le rapport AI Index 2026 de l’université Stanford. L’application Gemini compte à elle seule 950 millions d’utilisateurs par mois.

Pourquoi Kelly a-t-il raté l’IA généraliste ?

Parce que la percée décisive est arrivée un an après son livre. Kelly avait pourtant chiffré son pari : dans les dix ans, « 99 % » de l’IA avec laquelle nous interagirions serait faite de spécialistes surdoués à l’esprit étroit. Il imaginait des cerveaux logiciels capables de traduire n’importe quelle langue sans rien faire d’autre, ou de conduire une voiture sans converser.

En juin 2017, huit chercheurs, pour la plupart chez Google, publient « Attention Is All You Need ». L’article décrit le transformeur, une architecture qui apprend sur d’immenses volumes de texte sans tâche fixée d’avance. Les grands modèles de langage actuels en descendent : le même modèle traduit, résume, programme et converse.

Ce généraliste reste inégal : le rapport de Stanford titre l’un de ses constats « l’IA peut gagner une olympiade de mathématiques mais ne sait pas lire l’heure ».

Google vend-il désormais plus d’IA que de recherche ?

Non : au deuxième trimestre 2026, la recherche a rapporté 63,3 milliards de dollars à Alphabet, sur 119,8 milliards de revenus. « D’ici 2026, le produit principal de Google ne sera pas la recherche mais l’IA », pariait pourtant Kelly. La recherche pèse encore 52,8 % du chiffre d’affaires du groupe, contre 56,2 % un an plus tôt.

Le recul est réel, et la frontière se brouille. « Nos fonctions d’IA populaires stimulent la croissance des requêtes », écrit Sundar Pichai dans le même communiqué. Le moteur de recherche est devenu la vitrine de l’IA maison. Demi-succès pour ce pari daté de 2026.

Les « deux ou trois » géants annoncés ont-ils pris le marché ?

Kelly prédisait une « oligarchie de deux ou trois grandes intelligences commerciales généralistes » hébergées dans le nuage. La concentration est réelle, mais en partie seulement : le club est plus large et plus disputé. Depuis début 2025, modèles américains et chinois se sont échangé plusieurs fois la première place des classements, relève l’AI Index. En mars 2026, le meilleur modèle d’Anthropic ne devançait le meilleur modèle chinois que de 2,7 %.

Le club devient aussi plus opaque : l’indice de transparence des modèles de fondation est tombé en moyenne de 58 à 40 points en un an. Cet indice note ce que les entreprises publient sur leurs données d’entraînement, leur puissance de calcul ou leurs risques.

Hors bilan : les entreprises françaises ont-elles « ajouté de l’IA » ?

Moins d’une sur cinq. En 2025, 18 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d’IA, contre 10 % en 2024, selon l’enquête annuelle d’Eurostat. Kelly l’avait écrit dans Wired, hors des cinq paris passés en revue par l’essai : « Les plans d’affaires des 10 000 prochaines start-up sont faciles à prévoir : prenez X et ajoutez-y de l’IA ». La moyenne de l’Union européenne atteint 20 %, le Danemark 42 %. La France a presque doublé sa part en un an, plus vite que la moyenne européenne.

Le retard français se loge dans les petites entreprises. De 10 à 49 salariés, 15 % utilisent l’IA, contre 17 % dans l’Union. Entre 50 et 249 salariés, les deux font jeu égal, autour de 30 %. Dans les entreprises françaises de 250 salariés ou plus, l’IA de Kelly est déjà majoritaire : 58 % l’utilisent, contre 55 % dans l’Union européenne.

Article créé en collaboration avec l’IA.