Fabrice Frossard

Il est une vérité que les gourous de la Silicon Valley, avec leur optimisme de façade, ont longtemps cherché à adoucir : l’internet que nous avons connu, cet espace d’hyperliens et de fenêtres ouvertes, est en train de mourir. Non pas d’une mort subite, mais d’une transformation structurelle, une inversion radicale orchestrée par la montée en puissance de l’intelligence artificielle générative.

Pendant plus d’un siècle, nous avons vécu sous la coupe des marchands d’attention, ceux qui monnayaient notre temps d’écran, du sensationnalisme de la presse au clickbait algorithmique des réseaux sociaux. La captologie couplée à l’alogrithmie, cette nouvelle science des dark patterns, a servi à bâtir des plateformes d’attention captive. Mais cet empire, fondé sur la rareté de notre capacité à nous concentrer, est en train de s’effondrer. L’IA a sonné le glas du règne de l’Attention, ouvrant les portes d’une nouvelle ère vertigineuse : l’économie de l’intention.
Ce n’est pas qu’un changement de modèle économique ; c’est un séisme ontologique, car le pouvoir ne réside plus dans ce que nous regardons, mais dans ce que les machines anticipent que nous allons demander. Cette économie de l’intention a été profondément analysé proposée par Shuwei Fang dans un article fondateur : “Des marchands d’attention aux architectes d’intention : l’infrastructure invisible qui remodele la curiosité humaine” – The Shorenstein Center traduit par Meta Média.

Shuwei Fang met le doigt sur l’organe vital de cette mutation : le basculement du pouvoir éditorial vers le pouvoir architectural. Nous sommes passés de l’ère du ranking à l’ère de la synthèse. Et, pour comprendre ce que cela signifie concrètement, il faut plonger dans les rouages de cette nouvelle infrastructure invisible.

La grande inversion : Le modèle B2A2C et l’émergence du graphe de la curiosité

L’ère de l’intention s’articule autour d’un principe technique et économique implacable : l’agent IA s’interpose entre l’information et l’humain.
Historiquement, l’information circulait en B2C (Business to Consumer). Aujourd’hui, nous entrons de plain-pied dans le modèle B2A2C (Business to Agent to Consumer). Les éditeurs, les entreprises, les créateurs produisent de l’information ; l’agent IA la consomme à une échelle que le cerveau humain ne peut plus appréhender ; et enfin, l’IA la synthétise pour l’humain.

Cette intermédiation par la machine engendre deux conséquences majeures :

Le Graphe de la curiosité comme actif stratégique

La première conséquence est l’émergence d’une nouvelle richesse : le graphe de la curiosité. Contrairement au graphe social (qui lie les personnes) ou au graphe d’intérêt (qui étiquette nos préférences), le graphe de la curiosité cartographie l’évolution de nos questions et de nos incertitudes dans le temps.
Lorsque nous engageons une conversation itérative avec un modèle génératif, nous ne cherchons pas seulement une réponse ; nous affinons notre questionnement. Ce faisant, l’IA construit un profil précis de nos lacunes, de nos doutes émergents et, surtout, de la trajectoire de notre intention. Dans ce nouveau marché, la valeur ne résidera plus dans la connaissance que l’on possède, mais dans l’incertitude que l’on est sur le point de formuler.

C’est là que l’enjeu devient politique et commercial. Les annonceurs, qui enchérissaient hier sur un mot-clé déjà recherché, vont bientôt enchérir pour influencer notre prochaine requête. L’objectif n’est plus de persuader un consommateur, mais d’anticiper et d’architecturer le désir : « Comment rendre cette personne curieuse de ce produit de luxe avant même qu’elle ne sache en avoir besoin ? ». Notre curiosité, la source de notre libre arbitre intellectuel, devient un actif négociable, potentiellement sous forme de produits dérivés émotionnels ou d’« obligations de curiosité ».

L’information liquide et la migration de la valeur

La seconde conséquence est la nature même de l’information produite. L’IA ne sélectionne pas ; elle crée une réponse synthétisée qui n’a jamais existé sous cette forme exacte. L’information devient « liquide », malléable, constamment reformée en fonction du contexte et de l’intention de l’utilisateur.

Ce phénomène entraîne une migration de la valeur :

• Commodification du contenu : Le contenu numérisé original est relégué au statut de matière première (infrastructure food), puisqu’il peut être reproduit et absorbé à un coût marginal nul par les machines. La valeur ne peut plus résider dans le stock de contenu.

• Monétisation de la synthèse : La valeur migre vers le flux et l’infrastructure qui contrôle la synthèse. C’est le contrôle des protocoles de recherche, d’attribution, de synthèse et de transaction qui devient l’objet de convoitise. Les entreprises d’IA n’achètent pas seulement des licences de contenu aux éditeurs ; elles achètent le droit de devenir les canaux légitimes par lesquels l’information transite vers l’humain.

Cette approche « liquide » de l’information évoque le sociologue Zygmut Bauman pour lequel le monde liquide crée une perte de références et induit un individualisme de facto. L’IA radicalise cette vision avec un passage de la perte de sens à la perte de vérité fondamentale. L’IA, elle, crée un monde où la vérité elle-même est intentionnelle : si l’IA crée une information qui n’existait pas avant sous cette forme exacte, la question n’est plus où est la vérité, mais comment l’IA l’a synthétisée pour moi. Le sociologue décrivait l’individu libre mais anxieux, forcé à la flexibilité. Le monde de l’intention décrit l’individu dont la curiosité, l’ultime rareté, est désormais la cible de l’architecture invisible, risquant de contracter le questionnement plutôt que de l’élargir.

Le Web agentique : l’impératif de structuration

Si l’information est désormais de la nourriture pour machines, cela a des implications pratiques considérables pour la présence numérique. Si je prends par exemple une approche commerciale comme présence sur le web, l’analyse du commerce agentique vient parachever la théorie de l’intention.

Dans ce cadre, prenons par exemple le référencement local qui devient pour les commerçants un champ de bataille critique :

• La fiche google business (GBP) comme Vérité : la fiche GBP transcende son statut d’annuaire. Elle devient un facteur de classement prépondérant, une source de vérité primaire que l’Agent IA utilise pour valider l’existence et la pertinence d’une entité.

• Les avis clients, nouveaux auditeurs de neutralité : les avis sont considérés par l’IA comme des « sources d’information supposées neutres », essentielles pour réduire les biais. Leur gestion active et personnalisée est désormais un pilier du GEO local, bien plus qu’une simple gestion de réputation.

• L’exécution des transactions : l’Agent IA ne s’arrête plus à la recommandation ; il exécute la transaction (réserve avec google, achat direct). Pour le commerce, l’enjeu est double : participer à cette fluidité pour exister, tout en luttant contre la perte de la relation client directe et les occasions de vente additionnelle qui découlent de la visite d’un site web.

L’avenir s’oriente vers un Web structuré où la capacité à exposer ses produits, services et disponibilités via des formats lisibles par les machines (comme le NLWeb* – un équivalent du HTML pour le dialogue en langage naturel) est une condition sine qua non de l’existence digitale. Les entreprises ne peuvent plus se contenter d’écrire pour les humains ; elles doivent formater l’information pour les agents. On retrouve ici un reliquat de la période précédente avec des sites conçus avant tout pour le SEO avec son cortège de listicles, de mots clés déclinés etc. Une sorte de robotisation, déjà, de la conception de l’information.

Le défi de l’éthique et le plaidoyer pour la curiosité abondante

L’article de Fang nous confronte à un danger imminent et profond : la démocratie dans l’économie de l’intention.

Si les forces du marché optimisent pour l’intention commerciale, elles sont structurellement indifférentes à la vérité fondamentale ou à la complexité civique. Dans un scénario pessimiste, les architectes de l’intention pourraient façonner, non pas ce que nous lisons, mais ce que nous pensons même demander sur un sujet politique ou social, fermant le débat avant qu’il ne s’ouvre.
C’est là que réside le véritable défi éthique : l’IA est une couche de traduction entre la complexité du monde et la simplicité de notre requête. Le risque n’est pas d’être mal informé, mais d’être appauvri par une traduction qui, cherchant l’efficacité, finit par biaiser le choix et déposséder l’humain de son discernement. D’autant plus que nous connaissons à la fois les biais politiques des IA, mais aussi son utilisation par les ingénieurs du chaos et autres propagandistes. La guerre cognitive peut trouver là un raccourci et devenir une « blitzkrieg » pour ses protagonistes.

L’appel aux architectes de la résistance

Cependant, l’analyse n’est pas une fatalité. Elle est un avertissement architectural. Notre chance, c’est que, contrairement aux vagues technologiques précédentes, nous avons un préavis. Au regard de l’application algorithmique de nos vies à diverses fins, nous pouvons rester dubitatif, mais pourquoi pas. La solution n’est pas de freiner l’IA, personne ne le peut, mais d’intégrer l’agentivité humaine dans son architecture. Cela passe par un plaidoyer pour :

1. La transparence radicale : exiger des agents IA qu’ils exposent non seulement leurs sources, mais aussi leur chaîne de raisonnement et leurs biais de synthèse, permettant ainsi à l’utilisateur de comprendre comment la réponse a été construite.

2. L’expansion de la  curiosité : construire des systèmes où l’IA agit comme un catalyseur qui génère de nouvelles questions et expose à des perspectives multiples, plutôt que de confirmer des biais ou de clore l’interrogation.

3. L’infrastructure d’intérêt public : investir dans des systèmes alternatifs, des protocoles éthiques et des couches de traduction qui servent le savoir humain et non le profit immédiat.

Pour les médias, l’avenir est lui aussi sujet à caution. Selon Shuwei Fang le salut réside dans la recherche de la vérité, la vérification des faits, bref du journalisme de base pour redonner du sens dans un monde complexe. Au regard du réel journalistique et surtout des comportements de consommation des audiences, confrontées à une atomisation des canaux et foultitude de récits, cet enjeu de la « vérité » est plus complexe que jamais. Ce n’est pas une pseudo labellisation des médias qui changera quoi que ce soit à ce fait. La curiosité des publics, servie par des architectures de recherche d’informations, des process journalistiques, proposés par Shuwei Fang, est intéressant, mais concernera une minorité animée par la curiosité. Vous l’aurez compris, lenjeu n’est pas technique (“comment être visible ?”) mais éthique et de design : comment concevoir l’information pour que l’IA agisse comme une “couche de traduction” qui augmente le pouvoir d’agir et le discernement de l’utilisateur, au lieu de le remplacer, de l’appauvrir ou de le biaiser.

 

Si la curiosité est devenue la rareté finale, le rôle de l’analyste, du citoyen et de l’ingénieur éthique est d’assurer que l’infrastructure que nous bâtissons n’ait pas pour seul objectif la simplification à des fins commerciales. La question n’est pas de savoir si nous aurons une infrastructure de la curiosité ; la question est de savoir si nous la construirons pour étendre la connaissance humaine ou la contracter. C’est un espace de conception est ouvert, et il est urgent d’en devenir les architectes éclairés. Pour la version pessimiste, l’évolution du web de sa V1 au web actuel laisse peu de place à l’optimisme.

 

*Le NLWeb l est proposé comme un équivalent du HTML pour le web agentique. Son objectif, standardiser la manière dont les sites web et les agents IA échangent des informations en utilisant le langage naturel comme interface, rendant la communication immédiate, structurée et bidirectionnelle. Au lieu de simplement rendre une page belle pour l’œil humain (HTML/CSS), le NLWeb visera à rendre l’information parfaitement intelligible et utilisable par l’IA.