Co-intelligence : A l'heure de l'IA partout. Qu'en est-il 3 ans après?

En avril, Anthropic a réservé Claude Mythos, son modèle le plus puissant, à un consortium d'entreprises. Le 17 octobre, c'était au tour de DeepSeek de publier le dernier de ses modèles, cette fois-ci en accès libre, sous licence MIT. Se pose alors une question : qui peut accéder à ces IA, et qui en décide ? Lorsque Ethan Mollick a tenté de prévoir l'avenir dans Co-intelligence, à la fin 2023, il avait vu venir la vitesse folle des progrès, alors que l'accès aux modèles les plus puissants ne figurait pas dans ses prévisions. Près de trois ans ont passé depuis l'écriture du livre, et il reste à savoir ce qui tient encore de ses principes.

L'auteur et le livre

Ethan Mollick est professeur associé à la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie, où il étudie les effets de l'intelligence artificielle sur le travail, l'entrepreneuriat et l'éducation. Il est un spécialiste reconnu du domaine avec des papiers paraissant dans de grandes revues académiques. Ses travaux sur l'IA sont de plus largement repris, ce qui lui a valu une place parmi les personnalités les plus influentes de l'IA selon le magazine TIME.

Les quatre principes

Le troisième chapitre pose quatre principes. Le premier : toujours inviter l'IA à sa table, dans la limite des barrières juridiques ou éthiques. Mollick parle de « frontière irrégulière », l'IA réussit des tâches qui paraissent difficiles et échoue sur d'autres qui semblent faciles, sans que la limite ne se voie. Grosso modo, elle compose une grande symphonie, mais ne parvient pas à écrire une ballade pop pour la radio. Vu qu'il n'existe aucun mode d'emploi, c'est en testant soi-même, tâche après tâche, qu'on finit par savoir jusqu'où elle peut aller.

Le deuxième : être l'humain dans la boucle. Un LLM prédit le mot suivant. L'IA cherche surtout à satisfaire l'utilisateur, elle inventera donc une réponse plausible ou allant dans le sens de l'usager plutôt que d'admettre qu'elle ne sait pas. Ramener l'humain dans la vérification et l'encadrement de l'IA est alors nécessaire à son bon fonctionnement et permets d'éviter certaines hallucinations.

Le troisième : considérer l'IA comme une personne, en lui précisant son rôle. Mollick propose quant à lui de l'imaginer en stagiaire infiniment rapide, désireux de plaire mais enclin à déformer la vérité. Un rôle, un contexte et des contraintes changent ainsi nettement ses réponses.

Enfin le quatrième : supposer qu'il s'agit de la pire IA qu'on utilisera. Quelle que soit l'IA du moment, écrit-il, elle est « la pire de toutes celles que vous utiliserez du reste de votre vie » au vu de la course effrenée à la performance caractérisant le milieu.

Ce que Mollick annonçait, ce qu'on voit en 2026

Mollick ne s'arrête pas à la formule. Il prévoit en 2024 des modèles frontières plus intelligents, une gamme croissante de modèles plus petits et open source, des IA multimodales qui lisent des documents, voient, entendent et naviguent sur le Web, et enfin des agents semi-autonomes à qui l'on confie une tâche complète, voir un objectif. L'ensemble de ces annonces se vérifient en octobre 2026, à différents degrés.

Les modèles frontières ont progressé comme il l'annonçait : Claude Mythos en avril, GPT-6 Astra en septembre, Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk », en préversion le 6 octobre. Son chapitre ne dit cependant rien de l'accès à ces modèles, et c'est là que 2026 surprend. On observe en effet que certaines capacités sensibles sont plus ou moins verouillées. Mythos a d'abord été confié à plus de quarante entreprises, dans le cadre du Project Glasswing, pour corriger des failles logicielles. Astra est sorti avec ses capacités offensives en cybersécurité réservées à un groupe restreint, et Mistral prévoit quant à lui une version à modération allégée pour des partenaires validés. Pour le grand public, Anthropic propose Claude Fable, dont les garde-fous confient les questions sensibles à un modèle moins puissant.

Les modèles ouverts suivent de près. DeepSeek a publié le 17 octobre V4.1-Flash-1017 sous licence MIT, et Mistral annonce les poids du Chonk pour fin octobre. Les agents sont également au programme : Anthropic présente en effet Claude Fable 5.1 comme un modèle conçu pour le travail agentique, soit autonome sur la durée. Une réserve s'impose cependant sur tous ces éléments : ils proviennent des éditeurs eux-mêmes. Des chercheurs indépendants contestenet les chiffres de Mythos, et OpenAI a classé Astra « critique » en cybersécurité sans arbitre extérieur.

L'usage a suivi. Selon l'AI Index 2026 de Stanford, qui reprend l'enquête McKinsey, 88 % des organisations utilisaient l'IA dans au moins une fonction en 2025, contre 78 % en 2024. En France, l’Insee compte 18 % d’entreprises de 10 salariés ou plus qui utilisent au moins une technologie d’IA en 2025, contre 10 % en 2024.
Cette diffusion nourrit un discours optimiste. « Chaque entreprise sera un jour une entreprise d'IA » a affirmé Jensen Huang le 16 octobre à Stockholm, lors du lancement d'un superordinateur équipé de puces de son entreprise, Nvidia. Ainsi, même s'il parle en tant que vendeur, sa phrase décrit un horizon que l'on atteindra sûrement plus vite que l'on ne le pense.

Ce que Mollick annonçait, ce qu'on voit en 2026

Mollick ne s'arrête pas à la formule. Il prévoit en 2024 des modèles frontières plus intelligents, une gamme croissante de modèles plus petits et open source, des IA multimodales qui lisent des documents, voient, entendent et naviguent sur le Web, et enfin des agents semi-autonomes à qui l'on confie une tâche complète, voir un objectif. L'ensemble de ces annonces se vérifient en octobre 2026, à différents degrés.

Les modèles frontières ont progressé comme il l'annonçait : Claude Mythos en avril, GPT-6 Astra en septembre, Mistral Large 4, surnommé « Le Chonk », en préversion le 6 octobre. Son chapitre ne dit cependant rien de l'accès à ces modèles, et c'est là que 2026 surprend. On observe en effet que certaines capacités sensibles sont plus ou moins verouillées. Mythos a d'abord été confié à plus de quarante entreprises, dans le cadre du Project Glasswing, pour corriger des failles logicielles. Astra est sorti avec ses capacités offensives en cybersécurité réservées à un groupe restreint, et Mistral prévoit quant à lui une version à modération allégée pour des partenaires validés. Pour le grand public, Anthropic propose Claude Fable, dont les garde-fous confient les questions sensibles à un modèle moins puissant.

Les modèles ouverts suivent de près. DeepSeek a publié le 17 octobre V4.1-Flash-1017 sous licence MIT, et Mistral annonce les poids du Chonk pour fin octobre. Les agents sont également au programme : Anthropic présente en effet Claude Fable 5.1 comme un modèle conçu pour le travail agentique, soit autonome sur la durée. Une réserve s'impose cependant sur tous ces éléments : ils proviennent des éditeurs eux-mêmes. Des chercheurs indépendants contestenet les chiffres de Mythos, et OpenAI a classé Astra « critique » en cybersécurité sans arbitre extérieur.

L'usage a suivi. Selon l'AI Index 2026 de Stanford, qui reprend l'enquête McKinsey, 88 % des organisations utilisaient l'IA dans au moins une fonction en 2025, contre 78 % en 2024. En France, l’Insee compte 18 % d’entreprises de 10 salariés ou plus qui utilisent au moins une technologie d’IA en 2025, contre 10 % en 2024.
Cette diffusion nourrit un discours optimiste. « Chaque entreprise sera un jour une entreprise d'IA » a affirmé Jensen Huang le 16 octobre à Stockholm, lors du lancement d'un superordinateur équipé de puces de son entreprise, Nvidia. Ainsi, même s'il parle en tant que vendeur, sa phrase décrit un horizon que l'on atteindra sûrement plus vite que l'on ne le pense.

Appliquer les principes aujourd'hui

Ces trois ans changent la manière d'appliquer les principes sans pour autant les remettre en cause. Le premier garde sa limite juridique et éthique, et une troisième barrière s'y ajoute, celle des éditeurs. Cette barrière rejoint une demande venue de chercheurs en IA, qui réclament eux-mêmes des limites. Le 13 octobre, plusieurs centaines de scientifiques, dont Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et Stuart Russell, noms reconnus du milieu, ont publié une lettre ouverte sur l'IA et la cybersécurité. Ils demandent de confiner les modèles aux capacités cyber avancées, au besoin coupés d'Internet, et de créer un organisme international chargé de fixer des normes de sécurité. Leur lettre réclame un cadre, sans demander l'arrêt du développement de l'IA. Mythos et les capacités offensives d'Astra restent hors de portée d'un étudiant, comme de la plupart des entreprises. Inviter l'IA à sa table, c'est donc choisir parmi ce qui est ouvert ; ChatGPT, Claude, Vibe de Mistral ou DeepSeek, qui diffèrent par leur prix, leurs garde-fous et leur ouverture.

Le deuxième principe pèse plus lourd. Quand l'éditeur évalue son propre modèle, vérifier la réponse ne suffit plus. Il faut aussi vérifier l'annonce et, sur un sujet sensible, comparer deux modèles de fournisseurs différents. Le troisième se complique, parce que le bon rôle dépend aussi du bon modèle. Un modèle  pour le raisonnement long, un autre pour le code, un troisième pour la vitesse ou le prix.

Le quatrième reste vrai, avec un rythme plus court. DeepSeek a sorti sa dernière mise à jour environ cinq semaines après la précédente. Une façon simple d'en tenir compte consiste à garder une tâche test, par exemple tirer trois constats d'un même fichier de données, et à la relancer à chaque nouveau modèle.

Mon avis

Ce livre m'a convaincu d'une chose : l'IA se comprend à l'usage, bien plus qu'en lisant des articles à son sujet. Mollick parle de « frontière irrégulière », et on a tous pu le constater . Si l'on demande à chacun des modèles de tirer trois constats d'un fichier de données,  deux seront justes, le troisième sera faux ou incomplets, insuffisamment précis. De plus, les différents modèles pourront faire divers constats. Le conseil le plus utile du livre tient alors pour moi dans cette règle : apprendre où l'IA se trompe, et prendre chaque modèle avec sa spécificité et spécialité. Il faut donc procéder autrement qu'un usage fleuve et non spécialisé, soit en donnant un rôle précis et un contexte, relancer la même petite tâche test à chaque nouveau modèle et comparer deux modèles quand le sujet est sensible.

Le livre a tout de même une limite, que 2026 a rendue visible. La formule de la « pire IA » promet que le modèle suivant sera meilleur, et en 2023 chacun pouvait l'essayer pour le prix d'un abonnement. Aujourd'hui, les capacités les plus sensibles, en cybersécurité surtout, sont réservées à des consortiums et à des partenaires choisis. Mollick ne pouvait le prévoir, et ses principes tiennent dans l'ensemble. Pour la plupart des usages, la table qu'il invitait à dresser s'est élargie, et tout le monde ne peut plus s'y asseoir en fonction des tâches.

Pour soulever un dernier point, je préciserai que ce livre est d'abord un guide d'usage individuel, alors que les questions collectives, comme celle de l'accès aux modèles les plus capables et des règles fixées, sont celles que la lettre des chercheurs du 13 octobre pose aujourd'hui. Elles ont pris une autre ampleur depuis 2023, et c'est aussi ce que mesure cette relecture.

Essayer, vérifier, donner un rôle, recommencer, tel est le modus operandi à garder en mémoire. Et vous, quelle tâche de votre semaine confieriez-vous à une IA dès demain, et que vérifieriez-vous ensuite ?

La note méthodologique d'utilisation de l'IA : Note méthodologique IA : fiche de lecture Mollick - Blog MMB