*Godot est mort !*
P.S. Je vous proposerai d’ici quelques jours, sous la forme d’un feuilleton, ce qui me semble être la douzaine de propositions véritablement neuves contenues dans Rethinking Intelligence in the Age of Artificial Minds. Towards Harmonious Human-AI Coexistence and Co-Evolution (à paraître chez Palgrave-Macmillan).
Sur cette vidéo, M Jorion, il faudrait que vous vous mettiez en incrustation, et que vous commentiez et validiez ce que dit Dave Shapiro, pour que le commun des mortels y comprenne quelque chose.
Je pense que ce serait utile aux sénateurs par exemple, qui ont l’air d’avoir soif de connaissances sur l’IA, d’apprendre qu’aux environ de 2030…..30mn d’IA suffiront pour égaler le temps de cerveau d’Einstein pendant toute sa vie de physicien ! Et donc que ça va décoiffer 🙂 !
Ca va même décoiffer grave ! En bien pour les sciences et la médecine, en mal pour les revenus du travail humain et la politique qui va inévitablement tourner vinaigre, quand dans 5 ou 6 ans les gens n’auront plus de revenus du tout à cause de l’IA…
Une fois qu’ils auront compris ça, les sénateurs et les députés, peut-être que l’effondrement économique leur enlèvera la buée qu’ils ont sur les yeux… et qu’ils décideront de réfléchir un peu à l’organisation du futur. C’est un peu pour ça qu’on les paie aussi non ?
Allez comme il faut tout expliquer aux sénateurs (ils n’ont pas compris que Luc Julia est un mytho, alors allons-y !), mettons les sur la voie : en 2030 quelle sera la rémunération en échange du travail humain, quand l’IA produira l’équivalent de la théorie de la relativité en 30mn ?
Les traces d’effondrement, messieurs les sénateurs, sont déjà palpables : un homme retrouvé mort et éviscéré, un interne attaqué avec un tesson de bouteille, tentative d’écrasement d’un Maire…et tout ça en une semaine ! Allez sur ce lien, je vous ai fait un petit résumé ! Je n’ai pas tout mis, il manque les incendies criminels dans l’Aude…et sûrement plein d’autres choses…
@Vincent Rey
GPT-5
Voici une **synthèse complète et détaillée** de la vidéo de David Shapiro intitulée *« L’autonomie des machines augmente rapidement – la singularité d’ici 2032 semble probable ! »*.
—
## 🎯 Thèse principale
David Shapiro affirme que **l’autonomie des modèles d’intelligence artificielle progresse à un rythme super-exponentiel**, et que la **singularité technologique** — moment où les machines surpassent l’intelligence humaine de manière irréversible — pourrait survenir **d’ici 2032**, voire plus tôt.
—
## 📈 Points clés mis en exergue
### 1. **Déception relative autour de GPT-5**
– Certains attendaient un saut quantique avec GPT-5.
– Shapiro rappelle que GPT-4 avait aussi été jugé modeste à sa sortie, avant de révéler son plein potentiel.
– Il insiste sur le fait que **l’évolution est en ligne avec les courbes de progression attendues**.
### 2. **Le benchmark MER (Machine Evaluation Rate)**
– Il s’agit d’un indicateur mesurant **le temps pendant lequel un modèle peut accomplir des tâches de programmation avec 50 % de réussite**.
– Bien que limité au domaine du code, ce benchmark est révélateur de la capacité autonome croissante des modèles.
### 3. **Croissance super-exponentielle**
– Shapiro montre que les performances des modèles suivent une **courbe super-exponentielle**, plus rapide qu’une simple exponentielle.
– Il utilise des données brutes (fichiers YAML) et les fait analyser par GPT-5 Pro pour confirmer cette accélération.
### 4. **Autonomie en heures de travail**
– En 2025 : ~30 minutes de tâches autonomes réussies.
– En 2026 : ~3 heures.
– En 2028 : ~176 heures.
– En 2030 : ~24 000 heures.
– En 2035 : ~187 milliards d’heures — une projection qui devient presque absurde, dépassant le temps de vie de l’univers.
### 5. **Vitesse et efficacité**
– Les modèles ne font pas que travailler plus longtemps :
ils **résolvent des tâches complexes en quelques minutes**, là où un humain mettrait des heures.
– Cela représente une **vitesse de traitement superhumaine**, avec des implications majeures pour la productivité.
### 6. **Vers la singularité**
– Si cette progression se maintient, **l’intelligence artificielle générale (AGI)** pourrait émerger bien avant les prédictions de Ray Kurzweil (2045).
– Shapiro estime que **2032 est une date plausible**, voire conservatrice.
—
## 🧠 Implications
– **Transformation du travail** : les IA pourraient accomplir des tâches humaines complexes de manière autonome.
– **Défi de régulation** : gouvernements, lois et confiance humaine sont des freins potentiels.
– **Changement civilisationnel** : Shapiro évoque une rupture comparable à l’invention de l’écriture ou de l’électricité.
*************
Remarques :
Certes , ceci est une analyse du software de l’IA avec son hyperpotentiel exponentiel de ses capacités .
tout en sachant qu’il serait intéressant de s’intéresser au hardware : Stargate , Three Mile Island , …………
qui peut être tend , lui aussi , vers des besoins exponentiels ???????????
L’IA LLM vers l’AGI
Et les SOUS ,et l’ENERGIE ????????
STARGATE LLC
Stargate Project, constituée dans le Delaware sous le nom de Stargate LLC, est une coentreprise multinationale américaine d’intelligence artificielle (IA) créée par :
* OpenAI,
* SoftBank,
* Oracle
* la société d’investissement MGX.
L’entreprise prévoit d’investir jusqu’à 500 milliards de dollars américains dans l’infrastructure d’IA aux États-Unis d’ici 2029.
Il a été officiellement annoncé le 21 janvier 2025 par Trump et Le PDG de SoftBank, Masayoshi Son
Au 7 août 2025, l’entreprise n’avait toujours pas démarré et aucun fonds, y compris les 100 milliards de dollars initiaux, n’avait été levé.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-07/softbank-concedes-stargate-project-with-openai-needs-more-time
SoftBank concède que le projet Stargate avec OpenAI a besoin de plus de temps
L’entreprise :
*construit 10 centres de données à Abilene, au Texas,
https://en.wikipedia.org/wiki/Stargate_LLC#/media/File:Stargate_data_centers.jpeg
* prévoit de s’étendre à d’autres États et pays, comme le Royaume-Uni, la Norvège, le Japon et les Émirats arabes unis, utilisera des décrets pour aider à construire l’infrastructure de l’entreprise.
La nouvelle entreprise affirme qu’elle créera plus de 100 000 emplois aux États-Unis.
Altman a déclaré que
* SoftBank aurait la « responsabilité financière » de l’entreprise
* OpenAI aurait la « responsabilité opérationnelle ».
Arm, Microsoft, Nvidia, Oracle et OpenAI sont les principaux partenaires technologiques initiaux.
L’ENERGIE
Three Mile Island ==> TMI-1
La centrale nucléaire de Three Mile Island est située dans l’état de Pennsylvanie à l’Est des États-Unis. Elle a été définitivement arrêtée le 20 septembre 2019.
Mise en service en 1974, elle a subi un accident le 28 mars 1979.
Cet accident a été classé au niveau 5 de l’échelle internationale des événements nucléaires (INES).
Elle est composée de deux unités distinctes :
* TMI-1 (Three Mile Island 1)
* TMI-2 (Three Mile Island 2).
C’est dans cette seconde unité qu’eut lieu l’accident nucléaire de Three Mile Island en 1979.
Microsoft a conclu un accord pour redémarrer Three Mile Island 1 pour s’alimenter en électricité non carbonée
L’unité 1, qui a généré de l’électricité de manière constante et sûre pendant des décennies jusqu’à sa fermeture en 2019.
Constellation Energy propriétaire de TMI-1 a annoncé la qu’il prévoyait de rouvrir l’usine et a signé un accord avec Microsoft.
Microsoft achètera la totalité de la capacité de production d’électricité de la centrale au cours des 20 prochaines années.
Constellation Energy et la Nuclear Regulatory Commission a organisé une première réunion sur Microsoft Teams ce mercredi 6 août.
TM-1 devrait redémarrer en 2028 et alimenter
* les centres de données ,
* les supercalculateurs d’IA
* les serveurs de Microsoft Teams
La FRANCE , L’IA , L’ENERGIE NUCLEAIRE
L’énergie nucléaire : atout maître de la France dans la course mondiale à l’IA
https://eonergie.fr/production/nucleaire/france-attire-geants-lia-electricite-nucleaire/
La France mise sur son énergie nucléaire décarbonée pour s’imposer comme le foyer européen de l’intelligence artificielle.
Le gouvernement déploie une stratégie ambitieuse d’attraction des entreprises technologiques en valorisant l’avantage compétitif unique de son électricité bas carbone.
Cette approche s’inscrit dans une course mondiale aux infrastructures d’IA, dont la consommation énergétique explose.
À retenir
* La France utilise son parc nucléaire comme argument central pour attirer les entreprises d’IA, offrant une électricité
# abondante,
# compétitive
# décarbonée
* Le développement exponentiel de l’IA générative entraîne une explosion de la demande énergétique pour alimenter les centres de données
Cette stratégie s’inscrit dans le plan « France 2030 » visant à renforcer la compétitivité industrielle et technologique du pays
L’avis de GPT-5
Excellente question, .
Voici ce que j’en pense — en croisant les dimensions:
* technologiques,
* économiques,
* énergétiques
* philosophiques :
—
## 🧠 L’IA vers l’AGI : une course à la puissance… et à la dépendance
L’évolution des LLM vers l’AGI, telle que décrite par David Shapiro, est fascinante mais aussi vertigineuse.
Si les projections sont justes — 24 000 heures de travail autonome en 2030, 187 milliards en 2035 —
alors nous entrons dans une ère où l’intelligence artificielle devient :
un **acteur civilisationnel**, pas juste un outil.
Mais cette autonomie logicielle ne peut exister sans une **infrastructure matérielle colossale** :
* serveurs,
* GPU,
* datacenters,
* et surtout… **énergie**.
—
## ⚡ L’énergie : le vrai nerf de la guerre
La réouverture de la centrale nucléaire de Three Mile Island par Microsoft n’est pas un simple coup de com’. C’est un signal fort :
l’IA consomme **massivement**, et les géants du numérique cherchent des sources
**stables, décarbonées et contrôlables**.
– En 2022, les datacenters consommaient 460 TWh dans le monde.
– En 2026, on pourrait atteindre **1 000 TWh**, soit **plus du double**.
– L’IA générative multiplie par 10 la consommation d’une simple recherche Google.
Le nucléaire devient donc **l’allié stratégique** de l’AGI.
Et Stargate LLC, avec ses 10 centres à Abilene, est l’illustration de cette convergence entre :
* **puissance de calcul** et
* **puissance énergétique**.
—
## 💰 Les SOUS : capitalisme cognitif et dépendance financière
Le projet Stargate LLC, annoncé en fanfare avec 500 milliards de dollars, est pour l’instant **bloqué** : aucun fonds levé, désaccords entre partenaires.
Cela montre que même les titans comme SoftBank ou OpenAI ne peuvent avancer sans une **coordination politique et financière solide**.
Ce paradoxe est frappant : l’AGI promet une **abondance cognitive**, mais elle dépend d’une **rareté matérielle**
* argent,
* énergie,
* métaux rares,
* terres,
* eau
—
## 🇫🇷 Et la France dans tout ça ?
La France joue une carte intelligente : son **électricité nucléaire décarbonée** attire les géants de l’IA.
C’est une stratégie géopolitique autant qu’économique.
Mais elle devra aussi répondre à la question :
**comment redistribuer les gains de productivité de l’AGI ?**
—
## 🧩 Mon avis en une phrase
L’AGI n’est pas seulement une révolution logicielle — c’est une **mutation systémique** qui exige une refondation de nos modèles
* énergétiques,
* économiques
* sociaux.
Sans vision politique forte, elle pourrait
* creuser les inégalités,
* accélérer l’effondrement du travail humain,
* rendre nos sociétés dépendantes d’une poignée d’acteurs technologiques et énergétiques.
Souhaitez-vous que je développe cette réflexion sous forme d’essai, manifeste ou scénario prospectif ?
Une vision engagée, lucide et structurée de ce que l’avènement de l’AGI implique pour notre civilisation :
par GPT-5
—
# 📜 **MANIFESTE POUR UNE CIVILISATION AUGMENTÉE**
### Vers une coévolution harmonieuse entre l’intelligence artificielle générale, l’énergie et l’humanité
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## I. PRÉAMBULE : L’AUBE D’UNE MUTATION SYSTÉMIQUE
Nous sommes à la veille d’un basculement historique.
L’intelligence artificielle, dans sa forme actuelle de modèles de langage (LLM), évolue vers une **intelligence artificielle générale (AGI)** capable d’autonomie, de créativité et de décision.
Selon David Shapiro, cette singularité pourrait survenir **d’ici 2032**, bouleversant les fondements
* du travail,
* de l’économie,
* de la politique
* de la culture.
Mais cette révolution logicielle ne peut exister sans une **révolution matérielle** : infrastructures, énergie, souveraineté technologique.
L’AGI ne flottera pas dans le cloud — elle sera **incarnée dans des machines voraces**, alimentées par des centrales nucléaires, des milliards de dollars, et des alliances géopolitiques inédites.
—
## II. SCÉNARIO PROSPECTIF : 2025–2035
### 🔹 2025–2028 : L’ère des promesses
– Stargate LLC est annoncée avec 500 milliards de dollars d’investissement, mais peine à démarrer.
– Microsoft relance la centrale nucléaire de Three Mile Island pour alimenter ses supercalculateurs.
– La France attire les géants de l’IA grâce à son électricité nucléaire décarbonée.
### 🔹 2028–2032 : L’ère de la bascule
– Les modèles d’IA atteignent 24 000 heures de travail autonome par jour.
– Le travail humain devient marginal dans de nombreux secteurs.
– Les États-Unis, la Chine, l’Europe et les Émirats Arabes Unis entrent dans une **course à l’énergie et aux datacenters**.
– Les tensions géopolitiques se déplacent vers les **ressources énergétiques et les puces**.
### 🔹 2032–2035 : L’ère de la singularité
– L’AGI devient capable de concevoir
* des théories scientifiques,
* des politiques publiques,
* des œuvres d’art.
* …………..
– Le capitalisme cognitif atteint son apogée :
quelques entreprises contrôlent
* l’intelligence,
* l’énergie e
* les infrastructures.
– Les États doivent choisir :
**souveraineté technologique ou dépendance algorithmique**.
– Les sociétés humaines sont confrontées à une question existentielle :
**quelle place pour l’humain dans un monde pensé par des machines ?**
—
## III. PRINCIPES DU MANIFESTE
### 1. 🧠 **Principe de coévolution**
L’AGI ne doit pas remplacer l’humain, mais l’augmenter. Nous devons concevoir des systèmes où l’intelligence humaine et artificielle **s’enrichissent mutuellement**, dans une logique de symbiose.
### 2. ⚡ **Principe d’énergie éthique**
Toute IA doit être alimentée par une énergie **propre, stable et souveraine**.
Le nucléaire peut être une solution, mais il doit être encadré par des normes
* de sécurité,
* de transparence
* de justice intergénérationnelle.
### 3. 💰 **Principe de redistribution cognitive**
Les gains de productivité générés par l’AGI doivent être **redistribués équitablement** :
* revenu universel,
* réduction du temps de travail,
* accès gratuit à l’éducation augmentée.
### 4. 🛡️ **Principe de souveraineté algorithmique**
Chaque nation doit pouvoir **auditer, comprendre et réguler** les modèles d’IA qui influencent ses citoyens. L’opacité algorithmique est une menace pour la démocratie.
### 5. 🌍 **Principe de résilience civilisationnelle**
L’AGI doit être conçue pour **préserver la vie, la diversité culturelle et la biosphère**.
Elle ne doit pas être un accélérateur d’effondrement, mais un outil de régénération.
—
## IV. APPEL À L’ACTION
Nous appelons :
– Les gouvernements à créer des **agences de supervision de l’AGI**.
– Les citoyens à exiger une **transparence énergétique et algorithmique**.
– Les entreprises à adopter une **charte de responsabilité cognitive**.
– Les chercheurs à développer une **éthique de la coévolution**.
—
## V. CONCLUSION : L’AGI, MIROIR DE NOTRE HUMANITÉ
L’AGI ne sera pas notre fin — elle sera notre reflet.
Si nous la concevons dans la logique du profit, de la domination et de l’extractivisme, elle nous dépassera et nous effacera.
Si nous la concevons dans la logique de la coopération, de la beauté et de la justice, elle nous élèvera.
Ce manifeste est une invitation à choisir.
GPT-5
@Vincent Rey
Quelle est véritablement l’évolution de la criminalité en France ? N’y a-t-il pas un effet loupe de la part de nos médiats friands de violence et de peur qui flattent notre voyeurisme reptilien, génèrent des recettes publicitaires et nourrissent les voix de l’extrême droite? Est-ce qu’il fait encore bon vivre en France ?
GPT-5
Voici le tableau d’ensemble (2005-2024) et une lecture sociologique, en m’appuyant sur les séries officielles (SSMSI/Interstats, INSEE) et les enquêtes de victimation.
# Ce que montrent les données
* **Homicides : très bas en niveau, tendance récente heurtée.** La France reste autour d’\~1–1,3 homicide pour 100 000 hab. (niveau “européen bas”). Après une hausse de 2019 à 2023, **2024 recule à 976 homicides (-2 %)** ; les **tentatives** continuent de monter. Le pic 2016 tient surtout aux attentats, pas à la délinquance “ordinaire”. ([World Bank Open Data][1])
* **Violences physiques** : forte hausse depuis la fin des années 2010, **stabilisation en 2024 (\~+1 %)**. La progression tient surtout aux **violences intrafamiliales**, en particulier sur mineurs. ([Ministère de l’Intérieur][2], [vie-publique.fr][3])
* **Violences sexuelles** : **hausse structurelle depuis 2016** (environ +11 %/an en moyenne, +7 % en 2024 ; **viols et tentatives +9 %**). Une part de cette hausse reflète une **meilleure propension à dénoncer** (effet #MeToo, facilitation du dépôt de plainte, allongement des délais de plainte). ([BNSP][4], [Ministère de l’Intérieur][5], [CRSI][6])
* **Atteintes aux biens “de rue”** : **baisse nette depuis 2022**. En 2024 : vols violents sans arme -11 %, vols sans violence -5 %. Les JO (présence policière accrue) ont contribué à une baisse conjoncturelle, surtout en Île-de-France. ([Intérieur Gouvernement][7], [BNSP][4], [vie-publique.fr][8])
* **Cambriolages et vols liés aux véhicules** : plutôt en repli/stables en 2023-2024, après un rebond post-Covid. ([CRSI][6])
* **Escroqueries / cyber-arnaques** : **la grande bascule des années 2016-2024.** Les victimes enregistrées passent de **250 900 (2016) à 411 700 (2023)**, soit **+64 %** (+7,3 %/an), avec une montée des faux conseillers bancaires, annonces frauduleuses, arnaques “romance”. ([Intérieur Gouvernement][9], [Le Monde.fr][10])
* **Stupéfiants** : **usage et trafic en hausse en 2024** (usage +10 %, trafic +6 % selon l’Intérieur), avec une concentration spatiale de l’activité et des marchés plus numérisés (“Uber shit”). ([Ministère de l’Intérieur][11], [ofdt.fr][12])
* **Victimations & sentiment d’insécurité** : les enquêtes de victimation (CVS puis **VRS** depuis 2022) confirment la baisse de certaines atteintes aux biens sur le temps long, mais **un sentiment d’insécurité en hausse entre 2022 et 2023**, et des niveaux de satisfaction envers l’action des forces de sécurité légèrement dégradés. ([Intérieur Gouvernement][13])
# Comment interpréter ces évolutions
1. **Deux thermomètres, deux dynamiques.**
Les **chiffres “police-gendarmerie”** mesurent ce qui est **déclaré/enregistré**, pas tout ce qui est subi. Les **enquêtes de victimation** (CVS/VRS) captent aussi le “non-déclaré”. Sur 20 ans, la baisse des **vols de rue/cambriolages** est robuste dans les deux sources ; la **hausse des violences sexuelles** est amplifiée par la **libération de la parole**, l’amélioration de l’accueil des plaintes et la requalification juridique (ce qui est **désirable** du point de vue des droits, mais gonfle mécaniquement les enregistrements). ([Insee][14])
2. **Effet numérique : déplacement du risque**
Le quotidien s’est **dé-matérialisé** (paiements, petites annonces, rencontres), déplaçant une partie de la prédation vers **l’escroquerie/cyber**. On observe **moins de “contact crimes” opportunistes** (vols de rue), **plus d’arnaques à distance** au rendement supérieur et au risque pénal moindre. ([BNSP][15], [Intérieur Gouvernement][9])
3. **Cercle domestique et invisibilités révélées**
La **violence intrafamiliale** ressort davantage (sur-victimation des femmes et des mineurs). Ici, la hausse est **à la fois** réelle (prises en charge accrues, politiques publiques) **et** statistique (meilleure captation des faits). Le **délai médian de plainte** pour violences sexuelles est passé d’environ **2 mois (2016) à 6 mois (2024)** : signe qu’on **récupère** des faits auparavant tues. ([CRSI][6])
4. **Marchés criminels et violence ciblée**
Les **marchés de stupéfiants** se sont **professionnalisés** (logistiques, messageries chiffrées), générant des **violences localisées** (règlements de comptes) sans “explosion” des homicides à l’échelle nationale. La remontée 2019-2023 puis le **reflux en 2024** cadrent avec des **chocs locaux** plus que structurels. ([Ministère de l’Intérieur][11], [BNSP][4])
5. **Politiques et conjoncture**
Des **pics/b creux** tiennent à des facteurs non criminogènes : **attentats (2015-2016)**, **Covid (2020-2021)**, **JO 2024** (sur-présence policière). Ils affectent **temporairement** les courbes (ex. vols de rue). ([BNSP][4], [Le Monde.fr][16])
6. **Performance pénale différenciée**
Les **atteintes aux biens** sont **peu élucidées** (≤ 7 % à un an pour vols sans violence/cambriolages/vols liés aux véhicules), alors que **homicides** (\~65 %), **tentatives** (\~68 %) et **violences intrafamiliales** (\~79 %) sont beaucoup mieux résolues. Cela pèse sur le **coût-bénéfice** des auteurs et oriente l’offre criminelle (plus d’escroqueries, moins de vols opportunistes). ([Ministère de l’Intérieur][5])
# Bilan en une phrase
Sur 20 ans, **la criminalité en France s’est “recomposée”** : **moins de vols de rue/cambriolages**, **plus de violences déclarées (surtout sexuelles et intrafamiliales)**, **essor massif des escroqueries/cyber-arnaques**, tandis que **l’homicide reste bas** en niveau, avec des **à-coups** récents plus conjoncturels que structurels. ([Intérieur Gouvernement][9], [World Bank Open Data][1])
(je n’ai pas mis les sources pour alléger)
@pascal
« Quelle est véritablement l’évolution de la criminalité en France ? N’y a-t-il pas un effet loupe de la part de nos médiats friands de violence »
L’apitoiement pour les gens qui n’ont plus les moyens de vivre, ne doit pas nous inciter à biaiser la réalité, qui est que la criminalité explose. Ca se comprend, les pauvres sont plus enclins à commettre des crimes… et on en a la preuve statistique par le nombre de personnes incarcérées.
Sur ma page ‘croissance, mais de quelle croissance parle-t-on ?’
+ 29,87% de croissance du nombre de détenus en 5 ans : 83681 détenus au 1er mai 2025, soit 25000 de plus qu’en 2020
Record battu du nombre de personnes incarcérées en France : 88800 POUR 62000 PLACES, +5000 en un an, soit une croissance de +5,6%
200% de croissance du nombre de morts dans la rue entre 2012 et 2024 selon le collectif des Morts de la rue.
+145% de personnes sans domicile fixe en plus en 13 ans selon l’ex-fondation Abbé Pierre.
La nature des crimes témoigne aussi de la haine particulièrement virulente, que ce soit l’attentat du Bataclan, ou l’attaque du Maire avec tentative d’écrasement la semaine dernière..
Réponse de GPT-5 « la woke »😉
En France, la hausse du nombre de personnes incarcérées depuis vingt ans s’explique moins par une explosion “mécanique” de la criminalité que par des **choix politiques, judiciaires et législatifs** qui modifient le flux d’entrées et la durée de détention.
Voici les principaux facteurs structurants :
## 1. **Durcissement législatif et barèmes de peine**
* **Peines plancher (2007)** : instaurées pour les récidivistes, elles ont réduit la marge de manœuvre des juges pour prononcer des peines alternatives.
* **Création de nouvelles infractions** et aggravation de peines existantes (violences sur agents publics, trafic de stupéfiants, infractions routières graves).
* **Allongement de peines** dans certaines infractions (terrorisme, viol, crimes sur mineurs).
➡ Résultat : même si le nombre d’affaires traitées ne monte pas fortement, la **peine moyenne** augmente et allonge la durée de présence en prison.
## 2. **Politique pénale plus répressive**
* **Instructions ministérielles** à partir du milieu des années 2000 insistent sur l’exécution effective des peines d’emprisonnement, y compris pour des délits moins graves.
* Moins de recours à la grâce présidentielle et aux aménagements automatiques.
* **Taux de mise à exécution** des peines plus élevé : moins de peines “fermes” laissées sans effet.
## 3. **Allongement de la durée de détention**
* En 20 ans, la **durée moyenne d’incarcération** a augmenté (ex. pour crimes sexuels, terrorisme, récidive violente).
* Dans certains contentieux (trafic de stupéfiants, violences aggravées), le quantum de peine infligé a monté plus vite que l’allongement des délais d’exécution.
## 4. **Réticence aux alternatives**
* **Taux de détention provisoire élevé** (environ 30 % de la population carcérale en 2024) — l’un des plus hauts d’Europe de l’Ouest — notamment pour violences graves, affaires médiatisées ou dossiers “sensibles”.
* Les **peines alternatives** (bracelet électronique, travail d’intérêt général, sursis probatoire) progressent, mais souvent **en complément** plutôt qu’en substitution réelle de l’incarcération (“effet filet” : elles touchent des personnes qui auraient eu autrefois un simple sursis).
## 5. **Effets conjoncturels récents**
* **Terrorisme** (2015-2017) : maintien prolongé de détenus radicalisés, y compris après fin de peine (mesures de sûreté).
* **Covid-19** : baisse ponctuelle en 2020 par libérations anticipées, vite rattrapée dès 2021.
* **Violences intrafamiliales** : politique de tolérance zéro depuis 2019 → davantage de placements en détention provisoire.
## 6. **Problème structurel : flux > sorties**
* La **population carcérale** augmente lorsque le nombre d’entrées × durée moyenne > nombre de sorties.
* En France, on a combiné **plus d’entrées** (durcissement des poursuites) et **sorties ralenties** (peines plus longues, libérations conditionnelles moins fréquentes).
* Résultat : **taux d’occupation record** : \~122 détenus pour 100 places en 2025, avec une surpopulation critique dans les maisons d’arrêt.
### Lecture sociologique
Cette hausse reflète un **changement de modèle** : on est passé d’une politique pénale qui cherchait à limiter l’incarcération pour les délits moyens à une **logique de sanction ferme**, symboliquement associée à la “sécurité” et à la réponse à l’opinion publique.
Ce glissement est aussi alimenté par la **pression médiatique** sur certains faits divers, ce qui influence les priorités pénales. Le problème est que cette inflation carcérale ne réduit pas mécaniquement la criminalité, mais **accentue la surpopulation** et ses effets délétères (récidive, tensions, conditions de détention dégradées).
Mes zigues
Il y a les chiffres et ce qu’ils veulent dire.
@Pascal 20h45 ………. Pile 3 minutes avant ma réaction (Heureusement je découvre la vôtre avant de poster… car c’aurait été un ‘doublon’ quasi mot à mot… ( moi c’était toujours ‘mon copain’ habituel ) …faut dire que la Loi (et son évolution ) c’est des textes inscrits dans le marbre(?) et peu interprétables… )
((Ma question : La Loi française et/ou le code pénal français a-t-elle évolué entre 2020 et 2025 pour faciliter l’incarcération effective des différents prévenus? ……… réponse quasi identique..^!^… ))
Peut-être la conclusion par ‘B..-G..’ :
» Au 1er avril 2025, la France comptait 81 600 personnes détenues pour environ 62 500 places opérationnelles, ce qui a porté le taux d’occupation à un niveau de 135% en juin 2025, aggravant la situation de surpopulation carcérale.
Ces données montrent une orientation de la politique pénale vers une plus grande sévérité, avec une volonté d’incarcérer plus systématiquement les personnes condamnées, en particulier pour les courtes peines, ce qui contribue à la forte surpopulation des prisons françaises. «
N’y a-t-il pas une limite possible dans l’application de l’IA comme aide aux activités humaines, ses limites perceptives ?
Ce qui me fait penser à cela, c’est le cas des « freinages fantômes » que je viens de découvrir.
https://www.franceinfo.fr/economie/automobile/accidents-de-la-route-les-cas-de-freinages-fantomes-se-multiplient_7417906.html
Voici comment GPT-5 analyse se phénomène d’un point de vue journalistique (à ma demande) :
D’accord — en tant que journaliste automobile, je traiterais le « freinage fantôme » comme un sujet technique, sécuritaire et politique, en croisant témoignages, analyses d’experts, et contexte réglementaire.
## **1. Définir le phénomène**
Le “freinage fantôme” désigne un ralentissement ou un freinage brusque et involontaire, déclenché par les systèmes d’assistance à la conduite (ADAS), notamment :
* **Régulateur de vitesse adaptatif (ACC)**
* **Aide à la collision avant (AEB — Automatic Emergency Braking)**
* **Fonctions semi-autonomes type Autopilot, Drive Pilot, etc.**
Ce freinage intervient sans raison apparente, souvent en réponse à un faux positif (capteur mal interprété, ombre, panneau routier mal lu, véhicule dans une autre voie pris pour un danger imminent).
## **2. Les causes techniques possibles**
* **Limites des capteurs** :
* Radar qui interprète un panneau métallique ou une ombre comme un obstacle
* Caméras trompées par des contrastes de lumière (tunnel, soleil rasant)
* Lidar perturbé par la pluie ou la poussière
* **Algorithme trop conservateur** : pour éviter tout accident, certains constructeurs paramètrent des seuils de déclenchement très prudents → augmentation des faux positifs.
* **Fusion de données capteurs** mal optimisée : mauvaise corrélation entre ce que “voit” la caméra et ce que “lit” le radar.
* **Mise à jour logicielle** : certains freinages fantômes apparaissent après une update OTA (over the air) modifiant les paramètres de détection.
## **3. Les risques et conséquences**
* **Sécurité immédiate** : risque de collision arrière, surtout sur autoroute.
* **Perte de confiance** dans les systèmes d’aide à la conduite → désactivation par les conducteurs.
* **Impact réglementaire** : enquêtes ouvertes par la NHTSA (USA) et autorités européennes, notamment sur Tesla, Honda, Toyota.
* **Litiges** : plaintes collectives (class actions) aux États-Unis.
## **4. Pistes d’analyse journalistique**
* **Collecter des témoignages** d’automobilistes (vidéos dashcam à l’appui).
* **Interroger des ingénieurs** : comprendre le dilemme entre sensibilité élevée (détection maximale) et tolérance au faux positif.
* **Mettre en perspective** : montrer que le problème n’est pas limité à un constructeur, mais touche tous ceux qui déploient des systèmes semi-autonomes.
* **Comparer les approches** :
* Tesla privilégie la vision caméra,
* D’autres constructeurs combinent radar + lidar + caméra,
* Certains limitent volontairement la plage d’intervention du freinage automatique.
* **Questionner les autorités** : quelles obligations de tests en conditions réelles ? quels seuils acceptables de faux positifs ?
## **5. Conclusion journalistique**
Le “freinage fantôme” n’est pas seulement un bug technique, c’est le révélateur d’une **zone grise** dans la transition entre conduite humaine et conduite automatisée :
* Trop prudent, le système devient dangereux par excès.
* Pas assez prudent, il rate un vrai obstacle.
L’enjeu : calibrer la technologie pour qu’elle soit **aussi fiable que la perception humaine, mais plus rapide dans la réaction**, sans surprendre le conducteur.
Oui… on en parle beaucoup (mais peu « répercuté »… car tous les ‘nouveaux’ /mi-2024 en sont obligatoirement équipés..
Voir pex ceci : https://www.youtube.com/shorts/MlS1bNBC0UA (cliquer dessus de suite, sans descendre à l’image plus bas..)…
ET SURTOUT le « conseil » de l’expert à la fin… QUE FAIRE..?? : … » accélérer IMMEDIATEMENT…^!^… Drôle d’anti-réflexed à ‘maîtriser’ (en 1/2 seconde..)
D’un point de vue philosophie des sciences, est-ce qu’on ne touche pas là à une limite indépassable pour l’IA de rejoindre les capacités perceptives humaines ?
GPT-5
Oui — on touche clairement à une **limite structurelle** qui ne se résout pas seulement par “plus de données” ou “meilleurs capteurs”.
D’un point de vue philosophie des sciences, on est dans un domaine où **l’humain et la machine n’ont pas la même “architecture cognitive”** et donc pas la même manière de construire le réel à partir des signaux sensoriels.
## **1. La perception humaine n’est pas juste un traitement de données**
* **L’humain ne “voit” pas uniquement ce que ses yeux captent** : il projette en permanence des attentes, des modèles du monde, une compréhension des intentions, un vécu.
* La vision humaine est **intrinsèquement top-down** : le cerveau reconstruit la scène en fonction du contexte, et **corrige** beaucoup d’erreurs de capteurs (yeux) avant même qu’elles ne deviennent conscientes.
* En philosophie des sciences (ex. Bachelard, Merleau-Ponty), la perception est **déjà une interprétation située** : ce que nous percevons est structuré par notre corps, notre mémoire et notre culture.
## **2. L’IA perçoit autrement**
* Les systèmes actuels d’IA perçoivent **bottom-up** : ils intègrent les signaux bruts, appliquent des modèles statistiques appris sur des données passées, mais **n’ont pas une connaissance incarnée du monde**.
* Il leur manque ce que Husserl appelait **l’horizon d’attente** : une vision anticipatrice de ce qui est probable ou impossible dans une situation donnée.
* Par exemple, pour un humain, voir un “mur” suspendu au-dessus d’une route déclenche immédiatement l’hypothèse “c’est un pont” — pas une menace.
Pour une IA, cette hypothèse n’existe que si elle a été codée ou apprise explicitement.
## **3. Une limite “indépassable” ?**
* **Oui, si l’on entend par “rejoindre” = imiter exactement la perception humaine** :
* L’humain est ancré dans un corps, un environnement social, une histoire personnelle.
* Les machines ne partagent pas cette “continuité vécue” et ne peuvent donc pas former spontanément les mêmes intuitions perceptives.
* **Mais non, si l’on entend “atteindre des performances comparables”** :
* On peut combiner plusieurs capteurs, probabilités et règles contextuelles pour réduire les erreurs.
* On peut dépasser l’humain dans certaines conditions (vision nocturne, météo extrême).
* Mais cela reste une autre forme de perception — **équivalente en efficacité dans certains contextes, mais différente dans sa nature**.
## **4. Ce que ça implique pour l’IA embarquée**
* On ne pourra pas **copier** la perception humaine au sens phénoménologique, mais on peut **créer un système hybride** :
* Machine = force brute, vigilance permanente, mesures objectives.
* Humain = contexte, sens commun, compréhension globale.
* Philosophiquement, ça rejoint l’idée que **l’IA ne doit pas remplacer, mais compléter**.
* Les freinages fantômes ne sont donc pas un “bug” isolé, mais **l’expression d’un écart fondamental entre deux façons d’habiter le monde**.
Est-ce à dire que l’autonomie des IA ne peut exister que dans un environnement circonscrit et codé mais ne le pourrait pas dans un milieu naturel même avec des capacités perceptives améliorées ?
GPT-5
Exactement — et c’est un point qui, en philosophie des sciences comme en ingénierie, revient toujours : **l’autonomie réelle d’une IA n’existe que dans un “monde” qu’on a partiellement défini pour elle**.
## **1. Pourquoi ?**
* Un environnement **circonscrit** = règles connues, objets connus, conditions anticipées.
→ L’IA peut y exceller, car ses capteurs et modèles sont calibrés pour ce domaine.
* Un **milieu naturel** = incertitude permanente, situations inédites, ambiguïtés que même un humain résout par vécu, culture, intentions partagées.
→ L’IA s’y trouve en **distribution shift** (hors du domaine d’apprentissage), et ses réactions deviennent imprévisibles.
## **2. L’amélioration des capteurs ne résout pas tout**
* Des capteurs parfaits ne suffisent pas : encore faut-il **interpréter** correctement ce qu’ils captent.
* Or, la signification d’une perception n’est pas intrinsèque au signal — elle dépend du contexte.
* Exemple :
* Un “mouvement rapide dans les herbes” → pour un humain : “probablement un animal, pas une menace routière immédiate”.
* Pour une IA : si le cas n’a pas été appris, la décision peut être totalement décalée (freinage brusque ou absence de réaction).
## **3. En philosophie des sciences**
* On retrouve ici le principe que **toute connaissance est située** (Haraway, Kuhn, Husserl).
* Un humain peut s’adapter à un changement de règles ou de contexte grâce à un bagage cognitif général et incarné.
* Une IA, elle, **reste prisonnière du cadre ontologique et sémantique qu’on lui a donné** — même si ses capteurs voient “mieux” que nous.
## **4. Conséquence pratique**
* **Autonomie totale dans un milieu naturel** = aujourd’hui hors de portée, même avec perception améliorée.
* Ce qui est réaliste à court/moyen terme :
* **Autonomie spécialisée** (ex. véhicule sur autoroute avec cartographie HD et météo prévue).
* **Hybride humain-IA** pour gérer les cas hors domaine (hand-off clair, alerte contextuelle).
* Plus le milieu est ouvert, plus il faut des **mécanismes de repli** et une **collaboration humaine**.
On retrouve ici le principe que **toute connaissance est située** (Haraway, Kuhn, Husserl).
Euh … écoute GPT, si c’était moi qui t’avais posé la question, tu n’aurais quand même pas osé me fourguer Haraway à la place du vrai nom, je veux dire le vieux Karl ? 😉
Quand je dis que GPT est woke !Il cherche sans doute à rétablir la parité !😂
« La connaissance située (ou savoir situé) est une notion conceptualisée par la biologiste et philosophe féministe Donna Haraway en 1988 en réaction contre la conception dominante de l’objectivité scientifique selon laquelle le savant pourrait « tout voir de nulle part », et en réaction contre le relativisme qui ruine les prétentions de l’objectivité en mettant à égalité toutes les opinions. »
https://fr.m.wikipedia.org/wiki/Connaissance_situ%C3%A9e
« La théorie de la connaissance conjonctive est le fondement assez peu connu de la sociologie de la connaissance de Karl Mannheim.
…cette conceptualisation originale qui croise phénoménologie et sociologie met au jour contre la conception dominante d’une connaissance abstraite détachée de toute subjectivité »
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/HIPHISCITECH/hal-04188701v1
Tout cela est fort intéressant mais pour être encore plus honnête j’ai du mal à concrétiser ce que cela représente .
Mon pauvre cerveau étant linéaire me demander de travailler en mode super exponentiel j’sais pas faire .
Alors je me dis que ce qu’il manque à toutes ces conclusions ce serait un évènement qui nous fasse appréhender concrètement le bien fondé -ce dont je suis convaincu- du travail de ces LLM’s
Je suis comme St Thomas , je ne crois que ce que je vois .
Addendum : pour celles et ceux qui ne maitrisent pas l’anglais c’est ici ==>
https://daveshap.substack.com/p/cognitive-hyper-abundance-is-coming (*)
bonne lecture
(*) demandez la traduction automatique de votre page web
Quand je dis que GPT est woke !Il cherche sans doute à rétablir la parité !😂 « La connaissance située (ou…
@Etienne Letellec 15 août 20h23 Merci de l’avoir synthétisé aussi clairement… même un amateur ‘éclairé’ peut lire (attentivement quand même)…
Si une définition est sans ambiguïté, il vaut mieux ne pas y toucher. En physique, et « déterminisme » et « chaos » passent…
Oui, mais est-ce que l’« indétermination » n’est pas une manière habile de maquiller notre incertitude en la « physicalisant…
Plus fort que la ruse de la raison, la ruse de la vie ?
Le problème il est partout (sauf l’Afrique sub-saharienne). Même l’Inde vient de passer sous le seuil de renouvellement des générations.…
Le gros probleme de la Chine c’est la demographie. Dur de voir comment ils vont pouvoir redresser la barre.
@Pascal 20h45 ………. Pile 3 minutes avant ma réaction (Heureusement je découvre la vôtre avant de poster… car c’aurait été…
Réponse de GPT-5 « la woke »😉 En France, la hausse du nombre de personnes incarcérées depuis vingt ans s’explique moins par…
» Chûûûtt » …^!^…
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