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Midjourney, entreprise d'images générées par IA, lance un scanner corporel à ultrasons. Allbirds, fabricant de chaussures en faillite lente, se rebaptise Smartbird et achète des GPU. OpenAI déploie 150 millions de dollars pour certifier 300 000 consultants d'ici fin 2026. Au G7 d'Évian, les PDG des grandes entreprises d'IA siègent pour la première fois aux côtés des chefs d'État. Ces quatre événements, pris séparément, ressemblent à des anecdotes de marché. Ensemble, ils décrivent une logique d'expansion qui ne connaît plus de frontière sectorielle.
Le cas Midjourney est le plus révélateur du mécanisme. L'entreprise n'a aucune expertise médicale. Elle contourne la revue réglementaire de la FDA en se positionnant comme service de « bien-être » — la même niche qu'occupent déjà Prenuvo et Ezra. Le terme « MRI-grade » qu'elle emploie est une formulation marketing, pas une certification physique. Ce qui se vend ici, c'est la promesse d'un milliard de scans corporels par mois d'ici 2031 : un milliard de profils biométriques complets, produits par une entreprise dont le modèle économique repose sur la monétisation de données visuelles.
"Quand une entreprise de génération d'images décide que les corps sont juste une autre chose à rendre, on apprend que l'argent de l'IA achète désormais de l'ambition dans n'importe quel secteur, qu'elle ait ou non l'expertise pour le justifier. [traduit de l'anglais]"
— Rédaction AI Secret, Newsletter AI Secret
La trajectoire d'Allbirds illustre une autre dimension : le ticker boursier comme actif dissocié du produit. L'entreprise a vendu sa marque de chaussures pour 39 millions de dollars, puis levé 100 millions pour acheter des GPU. Les actions ont bondi de 30 %. Aucun cluster de calcul ne tourne encore. Ce que le marché valorise, c'est la capacité à déployer du capital dans l'infrastructure IA, pas la création de valeur productive. Le même schéma s'applique à OpenAI qui, après avoir construit le modèle le plus puissant du monde, reconnaît implicitement que la rente se trouve dans l'intégration — exactement là où Palantir s'est positionné depuis des années.
L'enjeu de fond n'est pas technologique : c'est la question de qui contrôle les couches d'infrastructure qui captent la valeur — données biométriques, calcul distribué, certification professionnelle, agenda géopolitique. Quand une technologie devient simultanément le sujet d'un sommet du G7 et le prétexte à une revalorisation boursière de 30 % pour une entreprise de chaussures, elle a cessé d'être un outil pour devenir un régime d'accumulation.
Points de vigilance
L'article est une newsletter de curation, pas un reportage d'investigation. Les chiffres (50 000 scanners, 1 milliard de scans/mois, 300 000 consultants) sont des projections des entreprises elles-mêmes, non des données vérifiées indépendamment. Le ton est analytique mais la source reste un agrégateur commercial avec des encarts publicitaires intégrés (Framer). Les affirmations sur les capacités techniques de Midjourney (« MRI-grade ») sont contestées dans l'article lui-même.
Et maintenant ?
- 🤘 Construire un cadre de certification biométrique indépendant des opérateurs commerciaux
Midjourney contourne la FDA en se déclarant service de bien-être. Ce vide réglementaire est reproductible à l'infini. Une coalition entre autorités sanitaires (FDA, EMA, HAS), associations de patients et chercheurs en éthique médicale pourrait définir des critères de certification biométrique applicables aux dispositifs non-médicaux collectant des données corporelles à grande échelle. L'objectif : rendre le contournement réglementaire structurellement plus coûteux que la conformité.
→ On saura que ça avance quand au moins deux autorités sanitaires nationales auront publié une définition commune du « dispositif biométrique à finalité commerciale » distincte du dispositif médical.
- 💪 Exiger la séparation contractuelle entre données de bien-être et données de santé avant tout scan
Les services comme Midjourney Spa, Prenuvo ou Ezra opèrent dans un flou juridique entre bien-être et médecine. Avant tout scan, demander par écrit : (1) où sont stockées les données corporelles, (2) si elles peuvent être revendues ou utilisées pour entraîner des modèles, (3) quelle est la durée de conservation. Cette démarche individuelle, si elle est documentée et partagée publiquement, crée une pression de transparence sur des acteurs qui misent sur l'opacité de leurs conditions générales.
→ On saura que ça marche quand un de ces opérateurs modifiera ses CGU pour interdire explicitement l'utilisation des données corporelles à des fins d'entraînement de modèles.
- ✊ Cartographier les contrats de déploiement IA signés par les cabinets certifiés OpenAI pour alimenter le débat public
OpenAI certifie McKinsey, BCG, Bain, Accenture et PwC comme partenaires de déploiement. Ces cabinets signent des contrats avec des administrations publiques, des hôpitaux, des systèmes éducatifs. Une coalition de journalistes d'investigation, de syndicats du secteur public et de chercheurs en gouvernance algorithmique pourrait systématiser les demandes d'accès aux documents publics (FOIA, CADA) pour cartographier quels systèmes critiques sont déployés via ce réseau. L'objectif : rendre visible la chaîne de responsabilité entre le modèle, le cabinet intégrateur et l'institution publique.
→ On saura que ça marche quand un contrat de déploiement IA dans une administration publique sera annulé ou renégocié à la suite d'une publication issue de ce travail de cartographie.
7/10 : Score sur l'échelle des "5 piliers de la liberté", inspiré de l'ouvrage de Timothy Snyder
Damien Van Achter
Ces pistes ne sont pas des recettes toutes faites, mais des points d'entrée pour repenser nos systèmes numériques selon une logique de liberté positive : non pas limiter, mais augmenter nos capacités collectives d'action.
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