Se préparer à un monde où penser ne coûtera plus rien
Le coût marginal de la cognition s'effondre à l’ère de l’IA générative. Et cela change tout pour ceux qui décident.
Ce qui est rare a de la valeur. Ce qui est abondant en perd.
Adam Smith
Time To Reset en 1 minute
L’édito : le coût de la cognition s'effondre, la valeur se déplace. Face à ce mouvement, trois réactions possibles pour une organisation. Une seule tient la route.
Le concept à décrypter : le coût marginal de la cognition
1 ressource pour agir dans la complexité : la grille donut appliquée aux projets IA (Shift Project / Kate Raworth)
5 signaux faibles et tendances lourdes : atrophie cognitive, Shadow AI, verrouillage des électrons, effet rebond énergétique, économie de l’attention
1 contenu pour aller plus loin : l’audition d’Arthur Mensch devant l’Assemblée nationale (mai 2026)
Le mot de la fin
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L’ÉDITO⎟ Accélérer, nier ou trier
Arthur Mensch, le patron de Mistral AI, a trouvé la formule la plus claire que j’ai entendue sur ce qui se passe en ce moment : « Notre métier, c’est de transformer de l’électricité en tokens. » On peut trouver ça réducteur.
C’est en fait une redéfinition complète. L’IA n’est pas un service logiciel, c’est une industrie de transformation physique : les data centers sont les mines, l’énergie est la matière première, le token est le produit fini.
Le coût de production de ce token s’est effondré. Ce qui mobilisait des heures de travail qualifié se génère en quelques secondes pour quelques centimes. Et quand le coût d’un bien s’effondre, la valeur se déplace. C’est mécanique. Ça s’est vérifié avec la musique, avec l’information, avec le logiciel. Ça se vérifie aujourd’hui avec la connaissance formalisée.
Une question centrale se pose alors : où va la valeur ? Et surtout : qui la capte ?
Trois réactions possibles pour une organisation face à ce déplacement.
La première, c’est l’accélération à périmètre constant. On prend les outils, on produit davantage, plus vite, moins cher. C’est ce que font 80 % des projets IA. C’est aussi ce qui explique que 95 % d’entre eux ne produisent aucun impact mesurable. Plus de volume, pas plus de valeur.
La deuxième, c’est le déni. On attend, on observe, on se dit que ça ne nous concerne pas encore. Pendant ce temps, 68 % des salariés utilisent déjà l’IA sans en informer leur direction. Le train est parti.
La troisième, c’est le tri. Accepter que ce qui avait de la valeur hier (la capacité à produire de la connaissance formalisée) n’en a plus autant. Et concentrer l’énergie sur ce que la machine ne capte pas : le jugement en situation, la relation, la capacité à poser les bonnes questions plutôt qu’à générer les bonnes réponses.
C’est la seule qui tienne la route.
Hugo LAMBERT
Co-fondateur STUDIO RESET
DÉCRYPTAGE⎟ Cognition : le coût s'effondre, la quantité explose
Le coût marginal de la cognition
En économie, le coût marginal désigne ce que coûte la production d’une unité supplémentaire d’un bien. Quand ce coût tend vers zéro, les règles classiques de la rareté s’effondrent. C’est ce qui s’est passé avec la musique (le MP3), avec l’information (le web), avec le logiciel (l’open source). Chaque fois, un secteur entier a vu sa chaîne de valeur se recomposer.
L’IA générative étend cette logique à un territoire qu’on croyait protégé, les tâches cognitives complexes : rédiger un contrat, analyser un bilan financier, synthétiser une littérature scientifique, produire du code… Autant de livrables qui mobilisaient des heures de travail qualifié et qui peuvent aujourd’hui être générés en quelques secondes, pour un coût quasi nul.
Mais l’effondrement du coût entraîne autre chose : l’explosion de la quantité. Quand produire ne coûte rien, on produit sans compter. Des mails, des rapports, des synthèses, des présentations. Le volume de contenu cognitif en circulation augmente, et avec lui le bruit. Un collaborateur moyen conserve plus de 10 550 emails, en hausse de 29 % sur un an. Un dirigeant en reçoit 342 par semaine. L’IA qui facilite la production alimente une machine à saturer l’attention.
C’est le double piège. Côté coût : ce qui était rare (l’expertise cognitive formalisée) devient abondant. Côté quantité : cette abondance génère une pollution informationnelle qui dégrade la capacité même de penser. Le paradoxe de Jevons en version cognitive : chaque gain d’efficacité est absorbé par la multiplication des usages. Google réduit d’un facteur 33 la consommation par requête Gemini, mais ChatGPT atteint 700 millions d’utilisateurs actifs mensuels.
Pourquoi c’est important ?
Selon l’étude Coface-OEM de 2026, une profession sur huit franchit désormais le seuil de 30 % de tâches automatisables. Le FMI estime que 40 % des emplois sont exposés. Ce n’est pas la destruction massive qu’annoncent les prophètes du pire. Mais les institutions qui ont été construites sur la rareté de l’expertise formalisée (l’école, l’université, la hiérarchie professionnelle) voient leur fondation se fissurer.
Une étude MIT sur l’utilisation de ChatGPT par des rédacteurs professionnels montre une augmentation de productivité de 14 %. C’est réel, mais c’est loin des ordres de grandeur qu’on entend dans les conférences. Plus troublant encore : les meilleurs professionnels en bénéficient moins que les moins performants. L’IA nivelle. Elle tire les bas vers le haut, plus qu’elle n’élève les excellents.
Reste la question du tri. Si le coût baisse et la quantité explose, qui décide de ce qu’on produit, et pourquoi ? Les organisations qui tirent parti de l’IA ne sont pas celles qui produisent le plus. Ce sont celles qui repensent ce qui mérite d’être produit.
À noter
Le paradoxe de Moravec, formulé dans les années 1980, prend aujourd’hui une dimension économique inattendue. Ce que les machines trouvent facile (raisonner, calculer, analyser, rédiger), c’est ce que nous avons mis des siècles à formaliser. Ce que nous faisons sans y penser (serrer une main, sentir l’atmosphère d’une réunion, lire les micro-expressions d’un visage) reste hors de portée de la machine. La cognition formalisée se banalise. La cognition incarnée ne suit pas le même mouvement. Elle prend de la valeur, par contraste.
Reste un angle mort dans le débat sur la cognition : où part l’argent. Si la couche logicielle de l’IA (modèles, plateformes, applications) capte l’essentiel de la valeur, et que cette couche est américaine, alors l’effondrement du coût cognitif en Europe profite d’abord à ceux qui possèdent l’infrastructure. Le déficit commercial européen sur les services numériques, déjà de 100 milliards d’euros par an, pourrait être multiplié par dix dans la décennie.
UNE RESSOURCE POUR AGIR⎟ Le filtre donut pour vos projets IA
Deux questions avant de déployer
Kate Raworth a conçu l’économie du donut comme un cadre de décision simple : toute activité économique devrait se situer entre un plancher social (les besoins humains fondamentaux) et un plafond écologique (les limites planétaires). Le Shift Project a transposé ce cadre aux projets IA dans son rapport d’octobre 2025.
Le principe tient en deux questions, à poser avant tout déploiement d’IA dans une organisation.
Première question : ce projet répond-il à un besoin social ou économique réel, non couvert ? Si c’est un compte-rendu de réunion automatisé qui va surtout multiplier le nombre de réunions, la réponse est non. Si c’est un outil de diagnostic médical qui réduit les délais d’accès aux soins, la réponse est oui.
Deuxième question : la consommation énergétique de ce projet est-elle compatible avec la trajectoire carbone de l’organisation ? Ce qui suppose de la mesurer. Un outil comme CodeCarbon (bibliothèque Python open source) permet de quantifier l’empreinte carbone du code IA en temps réel. Pour les équipes non techniques, les facteurs d’émission de la Base Carbone ADEME fournissent des ordres de grandeur.
Si la réponse à l’une des deux questions est non, le projet mérite d’être reconsidéré. C’est un filtre, pas un frein. Il distingue les usages qui créent de la valeur réelle de ceux qui ajoutent du volume. Une histoire de tri.
+ Consulter le rapport du Shift Project sur theshiftproject.org
+ Découvrir CodeCarbon sur codecarbon.io
SIGNAUX FAIBLES ET TENDANCES LOURDES⎟ 5 signaux qu’on ne peut plus ignorer
Confier vos tâches à l’IA vous fait perdre votre capacité de réflexion critique
Une étude Microsoft-Carnegie Mellon menée auprès de 319 travailleurs du savoir met en évidence un phénomène d’atrophie cognitive : plus les utilisateurs font confiance à l’IA, moins ils exercent leur propre jugement. Les chercheurs parlent d’une « musculature cognitive » qui s’atrophie faute d’entraînement. Un résultat qui interroge sur le coût caché de l’assistance permanente.
+ Retrouver l’article sur TrustMyScience
Shadow AI : quand les salariés utilisent l’IA sans le dire
68 % des salariés utilisent des outils d’IA sans en informer leur employeur. 78 % des professionnels du marketing recourent à des outils non approuvés au moins une fois par semaine. L’étude INRIA-Datacraft (juin 2025) documente un phénomène massif et invisible, qui expose les organisations à des risques de sécurité, de conformité et de fracture interne entre ceux qui maîtrisent ces outils et ceux qui ne les utilisent pas.
+ Retrouver la synthèse sur siecledigital.fr
Les hyperscalers verrouillent l’énergie européenne
L'essor de l'IA générative nécessite des data centers toujours plus puissants et plus énergivores. Aux États-Unis, ils pourraient absorber la moitié de la croissance de la demande en électricité entre 2025 et 2030. En Europe, la Commission affiche l'objectif de data centers « climatiquement neutres d'ici 2030 ». Dans les faits, c'est l'inverse qui se produit. En Irlande, les data centers captent déjà 20 % de la consommation électrique nationale. En France, le surplus disponible d'environ 9 GW attire Microsoft, Google, Amazon et Meta, qui préfinancent des infrastructures avant même que la demande existe. Une fois les contrats signés, les électrons sont réservés. La fenêtre de tir pour les acteurs européens se referme.
+ Retrouver l’enquête sur WARM / 2050Now
L’IA consomme peu par unité, mais ses usages explosent
Google a annoncé une réduction d’un facteur 33 de la consommation par requête Gemini. Progrès technique réel. Mais ChatGPT a atteint 700 millions d’utilisateurs actifs mensuels. Chaque gain d’efficacité est absorbé par l’explosion de la base d’usage. C’est le paradoxe de Jevons appliqué à l’IA : une technologie trop efficiente produit des effets rebonds. Le Shift Project conclut que les trajectoires actuelles sont incompatibles avec les contraintes carbone.
+ Retrouver le rapport du Shift Project sur theshiftproject.org
L’économie de l’attention pourrait coûter 2 à 3 points de PIB
La Direction générale du Trésor a publié en septembre 2025 une évaluation inédite : le coût de l’économie de l’attention est estimé à 0,6 point de PIB par an dès aujourd’hui, avec des projections à 2-3 points à long terme. La cause principale : la dégradation cognitive des jeunes générations. L’IA qui génère davantage de livrables, de mails, de sollicitations risque d’amplifier cette dynamique. On crée les outils pour gagner du temps. On les utilise pour en perdre davantage.
+ Retrouver le rapport sur tresor.economie.gouv.fr
ALLER PLUS LOIN⎟ Électrons, tokens, souveraineté
L’audition d’Arthur Mensch en bref
En mai 2026, Arthur Mensch, cofondateur et directeur général de Mistral AI, a été auditionné par la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur la souveraineté numérique. Cette audition est probablement le document le plus éclairant produit en France cette année sur la réalité matérielle de l’IA et ses conséquences géopolitiques.
La formule qui résume tout : « Notre métier, c’est de transformer de l’électricité en tokens. Considérez le token comme une ressource naturelle. La mine, c’est le data center. » L’IA n’est pas un service dématérialisé. C’est une industrie physique, soumise aux mêmes contraintes que l’énergie ou les semi-conducteurs.
7 enseignements à retenir
Le token est l’unité économique de l’IA. Il se facture au million (environ 1 € le million en entrée, 3 € en sortie pour les modèles Mistral). Mais ce prix cache une chaîne physique complète : cycles GPU, watts, data centers, réseaux électriques.
Mensch identifie un triangle de souveraineté : les semi-conducteurs (chips), l’énergie et les modèles. Ces trois ressources se conditionnent mutuellement. L’Europe produit 10 % des semi-conducteurs mondiaux. Les GPU de haute performance sont concentrés dans 30 pays, avec les États-Unis et la Chine très largement en tête.
90 % de la valeur de la chaîne est captée par la couche logicielle (modèles et plateformes). Les 10 % restants vont au fournisseur d’énergie. Si l’Europe se contente de fournir l’électricité sans maîtriser les modèles, elle finance la R&D des autres.
Le déficit commercial numérique de l’Europe pourrait atteindre 1 000 milliards d’euros par an si 10 % de la masse salariale européenne est consacrée à des services IA importés. C’est dix fois le déficit actuel.
La France dispose d’un atout réel : 70 % de son mix électrique est nucléaire. Chaque token produit en France a une empreinte carbone nettement inférieure à un token produit au Texas. Mais cet avantage est menacé par la vitesse de captage des hyperscalers sur le surplus électrique disponible.
Mensch défend une forme de néo-colbertisme technologique : l’État doit activer massivement la commande publique pour créer la visibilité commerciale dont les acteurs européens ont besoin. La commande publique représente aujourd’hui 15 % du chiffre d’affaires de Mistral. Le levier est considérable et sous-utilisé.
Sa conclusion : « Il faut penser à la souveraineté comme un chemin. Vous partez d’un état de l’économie qui n’est pas satisfaisant. Il faut le changer, et ça va prendre du temps. »
LE MOT DE LA FIN⎟ Résonner pour raisonner
Hartmut Rosa a écrit deux livres qui se répondent. Le premier, Accélération (2010), pose le diagnostic : plus nous accélérons, plus nous manquons de temps. Les outils censés nous libérer créent de l’espace immédiatement rempli par de nouvelles sollicitations. L’IA générative s’inscrit dans cette logique avec une efficacité redoutable.
Le second, Résonance (2018), propose autre chose. La résonance, pour Rosa, c’est la qualité d’une relation au monde. Un état de vibration mutuelle entre soi et ce qu’on fait, ce qu’on lit, ce qu’on écoute, les gens à qui on parle. Le contraire de l’aliénation produite par l’accélération. Et Rosa insiste sur un point : la résonance a besoin de limites. On ne peut pas entrer en relation profonde avec quelque chose qu’on est en train de dominer ou d’accélérer.
Quand le coût de la cognition s’effondre et que la quantité de contenu explose, ce qui se raréfie, c’est la possibilité même de cette résonance. L’expérience Deep Time l’a montré à sa manière : 14 volontaires confinés 40 jours dans une grotte, sans téléphone, sans montre, sans stimulation extérieure, ont retrouvé une capacité de concentration et de création que le monde connecté leur avait retirée. Certains ne voulaient plus sortir.
Arthur Mensch dit que la souveraineté est un chemin, pas un état. Rosa dit la même chose de la résonance : ce n’est pas une destination, c’est une qualité de relation qu’on entretient ou qu’on perd. Les deux parlent de quelque chose qui se construit dans la durée et qui exige de renoncer à la vitesse comme valeur par défaut.
La question pour les décideurs ne se formule peut-être pas en termes de productivité ou de compétitivité. Elle se formule en termes de distance.
Quelle distance mettre entre soi et le bruit ? Quel espace protéger pour que la pensée puisse se déployer sans être immédiatement saturée par la production suivante ?
Rosa appelle ça résonner. Mensch appelle ça maîtriser sa chaîne de valeur.
Les mots diffèrent. L’intention converge : choisir ce qu’on protège, plutôt que de subir ce qu’on accumule.
Hugo LAMBERT
Co-fondateur STUDIO RESET
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Je suis Hugo Lambert, co-fondateur du STUDIO RESET, et j’aide les décideurs - CEO, dirigeants, élus, cadres de directions - à décider et agir dans un monde qui se transforme.
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