Qui profite quand l’IA crée des milliers de milliards ? Pourquoi le débat sur la richesse générée par l’IA devient une question crypto

L’intelligence artificielle n’est plus seulement une histoire de technologie. Elle devient une histoire de répartition.

À mesure que les systèmes d’IA s’étendent aux logiciels, à la finance, aux médias, à la logistique, à la santé et à la recherche scientifique, les décideurs américains commencent à se poser une question délicate : si l’IA produit des milliers de milliards de dollars de valeur économique nouvelle, qui doit en capter les bénéfices ?

Le débat a déjà dépassé le stade de l’éthique abstraite. Économistes, technologues et législateurs ont avancé des idées allant de prises de participation publiques dans les entreprises d’IA à des fonds souverains, en passant par une rémunération des contributeurs de données, de nouvelles structures de négociation collective et des semaines de travail plus courtes. Le sénateur Bernie Sanders a même soutenu que le public devrait détenir une part de propriété significative sur l’industrie de l’IA — une proposition peu susceptible de devenir loi à court terme, mais importante comme signal de la direction que prend le débat politique.

Pour l’industrie crypto, cette conversation devrait sembler familière. Les réseaux blockchain expérimentent depuis plus d’une décennie avec la propriété numérique, les incitations tokenisées, la gouvernance on-chain et les données contrôlées par les utilisateurs. Si la crypto ne peut pas résoudre magiquement tous les défis de politique publique liés à l’IA, elle peut offrir une infrastructure utile dans un monde où la richesse générée par l’IA doit être mesurée, attribuée, distribuée et gouvernée de manière plus transparente.

Le boom de la richesse liée à l’IA est déjà visible

La première vague de création de richesse par l’IA s’est concentrée dans les entreprises technologiques cotées et non cotées. La hausse de la demande en puces, en infrastructures cloud, en modèles de fondation et en outils d’IA pour les entreprises a contribué à faire monter les valorisations sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement de l’IA.

Dans le même temps, les coûts de l’expansion de l’IA deviennent de plus en plus visibles pour les communautés locales. Les centres de données exigent du foncier, de l’électricité, de l’eau, des mises à niveau du réseau et des incitations fiscales. Selon l’Agence internationale de l’énergie, la demande d’électricité liée aux centres de données et à l’IA prend une place de plus en plus importante dans la consommation mondiale d’électricité. Aux États-Unis, le scepticisme public augmente : des sondages récents montrent que de nombreux Américains s’opposent à l’implantation de nouveaux centres de données près de chez eux, en raison des préoccupations liées à la consommation d’énergie, au bruit, à l’usage de l’eau et à une répartition inégale des bénéfices locaux.

Cela crée un déséquilibre politique. Un petit nombre d’entreprises capte l’essentiel des gains financiers, tandis que le grand public peut absorber les coûts d’infrastructure, les perturbations de l’emploi et l’extraction des données. Ce déséquilibre alimente désormais la recherche de nouveaux modèles de redistribution de la richesse créée par l’IA.

La question centrale : qui possède les intrants de l’IA ?

Les systèmes d’IA reposent sur de nombreuses couches de contribution :

• Textes, code, images, vidéos et audio créés par des humains
• Données de comportement, de retour d’expérience et d’interaction des utilisateurs
• Logiciels open source et recherche universitaire
• Infrastructures publiques, notamment les réseaux électriques et les réseaux de communication
• Matériel informatique à forte intensité capitalistique
• Travail de labellisation, de modération et d’évaluation des modèles

Les plateformes internet traditionnelles considéraient souvent les contenus générés par les utilisateurs et les données comportementales comme des intrants gratuits. L’IA rend cette hypothèse plus difficile à défendre, car les modèles peuvent transformer ces intrants en produits extrêmement précieux.

C’est là que la notion de « dignité des données » devient pertinente. Le scientifique informaticien Jaron Lanier défend depuis longtemps l’idée que les personnes devraient être rémunérées lorsque leurs données contribuent à produire des résultats numériques de valeur. Dans un contexte d’IA, cela pourrait signifier que les créateurs, développeurs, chercheurs et simples utilisateurs reçoivent des paiements lorsque leurs contributions améliorent les performances d’un modèle ou génèrent des revenus.

Le défi, c’est l’attribution. Les modèles d’IA modernes sont entraînés sur d’immenses ensembles de données, contenant souvent des millions, voire des milliards d’éléments individuels. Déterminer la valeur économique exacte d’un article de blog, d’un extrait de code, d’une photo ou d’une interaction utilisateur est techniquement et juridiquement complexe. Mais la difficulté ne fait pas disparaître la question.

Pourquoi la blockchain fait partie de la conversation

Les réseaux crypto ne sont pas seulement des marchés spéculatifs. Dans le meilleur des cas, ce sont des systèmes de coordination. Ils permettent aux participants de définir la propriété, d’enregistrer l’activité, de distribuer des récompenses et de gouverner des infrastructures partagées sans dépendre entièrement d’un intermédiaire centralisé unique.

Cela rend la blockchain pertinente pour plusieurs propositions de redistribution de la richesse liée à l’IA.

1. Propriété tokenisée de l’infrastructure IA

Si l’IA devient un moteur économique central, la propriété de l’infrastructure sous-jacente pourrait devenir une question de politique publique majeure. La tokenisation peut permettre une participation plus large à des actifs tels que les réseaux de calcul, les places de marché de données, les flux de revenus des modèles ou les véhicules d’investissement axés sur l’IA.

La tokenisation d’actifs réels est déjà l’une des tendances blockchain les plus importantes de 2025. De grandes institutions financières explorent les fonds tokenisés, les obligations et les systèmes de règlement, car les actifs programmables peuvent réduire les frictions et améliorer la transparence. La même logique pourrait, à terme, s’appliquer aux flux de trésorerie liés à l’IA, à condition que la structure respecte le droit des valeurs mobilières et les règles de protection des investisseurs.

Un fonds public dédié à l’IA, par exemple, pourrait théoriquement utiliser des rails blockchain pour publier ses actifs, automatiser les distributions et fournir des enregistrements vérifiables de la manière dont les rendements liés à l’IA sont alloués. Cela ne nécessite pas que chaque citoyen échange des tokens. Cela signifie simplement que les mécanismes de propriété publique pourraient devenir plus transparents s’ils s’appuient sur une infrastructure de règlement ouverte.

2. Marchés de contribution de données

Un modèle proposé consiste à créer un fonds commun de revenus financé par les entreprises d’IA, puis à distribuer les produits aux contributeurs de données en fonction de leur impact mesurable. En pratique, cela ressemble à des systèmes de royalties dans la musique et les médias, mais appliqués aux données d’entraînement et aux sorties des modèles.

La blockchain pourrait aider en fournissant :

• Une preuve de provenance des données
• Des registres de créateurs
• Des historiques de licences
• Des rails de micropaiement
• Des contrats transparents de partage des revenus
• Des pistes d’audit en cas de litige

C’est particulièrement pertinent pour les créateurs, les développeurs open source et les communautés de recherche. Un photographe pourrait enregistrer ses droits d’usage pour un ensemble de données. Un développeur pourrait concéder sous licence son code pour l’entraînement d’un modèle. Une communauté pourrait mutualiser des données locales selon des conditions collectives. Des smart contracts pourraient répartir les paiements lorsqu’un revenu est généré.

Cependant, ce modèle se heurte à de sérieuses limites. Toutes les données précieuses ne peuvent pas être retracées proprement. Certaines données ne devraient pas être financiarisées du tout, en particulier les informations personnelles sensibles. Il existe aussi un risque que les « marchés de données » encouragent la surveillance plutôt que l’émancipation. Des outils respectueux de la vie privée, comme les preuves à divulgation nulle de connaissance, les identifiants à divulgation sélective et les systèmes d’identité décentralisée, pourraient devenir indispensables si des modèles de rémunération des données devaient un jour être déployés de manière responsable.

3. Calcul décentralisé et DePIN

Le développement de l’IA dépend du calcul. Aujourd’hui, l’entraînement avancé des modèles est dominé par des entreprises qui ont accès à d’immenses clusters de GPU et à des contrats cloud massifs. Les réseaux d’infrastructure physique décentralisée, souvent appelés DePIN, visent à coordonner des ressources matérielles distribuées au moyen d’incitations tokenisées.

En théorie, des marchés de calcul décentralisés pourraient abaisser les barrières pour les petits développeurs d’IA, les chercheurs et les start-up. Au lieu de dépendre uniquement des hyperscalers du cloud, les participants pourraient louer de la capacité de calcul inutilisée à un réseau mondial. Cela pourrait rendre l’économie de l’IA plus concurrentielle et réduire la concentration.

En pratique, le calcul décentralisé doit encore prouver sa fiabilité, ses performances, sa conformité et sa sécurité à grande échelle. Les charges de travail liées à l’IA sont exigeantes, et toutes les tâches ne peuvent pas être distribuées efficacement. Mais la direction générale est importante : les incitations crypto peuvent aider à construire une infrastructure alternative pour l’IA, en particulier pour l’inférence, le traitement des données et certaines charges de travail spécialisées.

4. Gouvernance on-chain des biens publics de l’IA

Une autre proposition dans le débat sur la politique de l’IA est la participation du public à la gouvernance. Si les systèmes d’IA affectent les marchés du travail, l’éducation, les médias et la vie civique, alors les communautés peuvent exiger d’avoir leur mot à dire sur la manière dont ces systèmes sont déployés.

La gouvernance fondée sur la blockchain est loin d’être parfaite. Le vote par tokens peut être capturé par les gros détenteurs, la participation est souvent faible, et les décisions politiques complexes ne peuvent pas toujours se réduire à de simples propositions. Néanmoins, l’industrie crypto a produit des expérimentations concrètes en matière de gestion de trésorerie, de financement des biens publics, de vote quadratique et de subventions communautaires.

Ces mécanismes pourraient inspirer de futurs modèles de gouvernance de l’IA. Par exemple, les communautés affectées par la construction de centres de données pourraient obtenir des droits de gouvernance sur des fonds d’avantages locaux. Les projets d’IA open source pourraient utiliser des trésoreries transparentes pour financer des audits de sécurité, la documentation des jeux de données ou des évaluations indépendantes. Les systèmes d’IA d’intérêt public pourraient combiner supervision juridique et reporting on-chain.

L’enjeu n’est pas de remplacer les institutions démocratiques par des tokens. La meilleure approche consiste à utiliser la blockchain comme couche de transparence et de responsabilisation lorsqu’elle apporte une vraie valeur.

L’angle des stablecoins : la distribution a besoin de rails de paiement

Si la redistribution de la richesse issue de l’IA devient une réalité, l’infrastructure de paiement comptera. Des millions de petits paiements vers des créateurs, des contributeurs de données, des fournisseurs de calcul ou des fonds communautaires seraient difficiles à traiter uniquement via les systèmes hérités.

Les stablecoins pourraient jouer un rôle important ici. Ils offrent déjà un règlement mondial rapide, des paiements programmables et des transferts à faible coût sur de nombreux réseaux blockchain. À mesure que les cadres réglementaires se développent, les stablecoins pourraient servir de rails pratiques pour le partage des revenus liés à l’IA, en particulier au-delà des frontières.

C’est important parce que la création de valeur par l’IA est mondiale. Un modèle peut être développé dans un pays, entraîné à partir de données provenant de nombreuses régions, déployé via une infrastructure cloud ailleurs, puis utilisé par des clients dans le monde entier. Si les contributeurs doivent être rémunérés, le système de paiement doit lui aussi être mondial.

Dans le même temps, une distribution basée sur les stablecoins exige une conception rigoureuse. Les utilisateurs ont besoin d’une déclaration fiscale claire, de protections contre la fraude, d’outils de conformité et d’une autocustodie sécurisée. Sans cela, les avantages des paiements programmables pourraient être annulés par les risques opérationnels.

Ce que la crypto ne doit pas promettre

Il est tentant d’affirmer que la blockchain peut « résoudre » les inégalités de richesse liées à l’IA. Ce serait trompeur.

Plusieurs problèmes difficiles restent ouverts :

• L’attribution de la valeur des données d’entraînement n’est pas encore résolue techniquement.
• De nombreuses entreprises d’IA fonctionnent avec des jeux de données fermés et des modèles propriétaires.
• Les lois sur les valeurs mobilières peuvent limiter les schémas de propriété publique tokenisée.
• Les règles de protection des données varient selon les juridictions.
• Les incitations tokenisées peuvent engendrer de la spéculation au lieu d’une valeur durable.
• Les systèmes de gouvernance peuvent être manipulés s’ils sont mal conçus.

La vision la plus réaliste est que la crypto peut fournir des outils, pas des réponses définitives. Les politiques publiques, le droit du travail, le droit de la concurrence, la régulation de l’énergie et la fiscalité façonneront tous l’avenir de la redistribution de la richesse liée à l’IA. L’infrastructure blockchain peut compléter ces systèmes en rendant la propriété, les paiements et la gouvernance plus transparents.

Pourquoi ce débat concerne les utilisateurs de crypto

Pour les utilisateurs crypto, le débat sur la richesse générée par l’IA n’est pas qu’un sujet de politique publique. Il est directement lié à trois thèmes de long terme du Web3.

Premièrement, la propriété se déplace des plateformes vers les utilisateurs. La crypto a introduit l’idée que les utilisateurs peuvent détenir des actifs directement, plutôt que de dépendre entièrement de comptes centralisés. Si l’IA crée de nouvelles formes de valeur numérique, les individus demanderont probablement des droits de propriété plus forts sur leur identité, leurs données et leurs récompenses.

Deuxièmement, la vérifiabilité devient plus importante. À mesure que les contenus générés par l’IA inondent Internet, les utilisateurs auront besoin de meilleurs moyens pour vérifier la provenance, l’authenticité et les autorisations. Les enregistrements basés sur la blockchain peuvent aider à distinguer les œuvres créées par des humains, les jeux de données sous licence et les sorties d’IA autorisées.

Troisièmement, l’autocustodie deviendra plus importante. Si les futures compensations liées à l’IA arrivent sous forme de tokens, de stablecoins ou de créances tokenisées, les utilisateurs auront besoin de moyens sûrs pour conserver et gérer ces actifs. Plus de valeur passe on-chain, plus la sécurité des clés privées devient essentielle.

Un futur possible : des dividendes de l’IA sur des rails ouverts

Imaginez une future économie de l’IA avec plusieurs niveaux de distribution :

• Des fonds publics dédiés à l’IA reçoivent une part des revenus issus de jeux de données nationaux sous licence ou de l’utilisation d’infrastructures publiques.
• Les créateurs enregistrent leurs droits sur les contenus via des systèmes d’identité et de licence interopérables.
• Des coopératives de données négocient avec les entreprises d’IA au nom de leurs membres.
• Des réseaux de calcul décentralisés récompensent les contributeurs matériels.
• Les stablecoins distribuent de petits paiements à l’échelle mondiale.
• Des tableaux de bord on-chain montrent comment les fonds sont collectés et alloués.
• Les utilisateurs conservent leurs actifs liés à l’IA en autocustodie plutôt que de tout laisser sur des plateformes centralisées.

Ce futur n’est pas garanti. Il exigera des normes techniques, une régulation, des protections de la vie privée et la confiance du public. Mais il montre pourquoi le débat sur la richesse de l’IA recoupe naturellement celui de la crypto. Dans les deux cas, il s’agit fondamentalement de savoir qui contrôle la valeur numérique.

En résumé

Les États-Unis entrent dans un grand débat sur la redistribution de la richesse créée par l’IA. Des propositions comme la propriété publique, les royalties sur les données, la gouvernance communautaire et la réduction du temps de travail peuvent différer dans leur conception, mais elles répondent toutes à la même inquiétude : l’IA pourrait générer une richesse colossale tout en laissant de nombreuses personnes avec peu de pouvoir de négociation.

La blockchain ne déterminera pas à elle seule l’issue de ce débat. Pourtant, la crypto offre un ensemble d’outils que les décideurs et les bâtisseurs ne devraient pas ignorer : propriété tokenisée, trésoreries transparentes, paiements programmables, identité décentralisée et gouvernance vérifiable.

Pour les utilisateurs, la leçon est simple. À mesure que l’IA et la crypto convergent, la propriété numérique devient plus importante, pas moins. Si les futurs revenus, l’identité et les droits de participation passent on-chain, une autocustodie sécurisée deviendra une nécessité de base. Un portefeuille matériel comme OneKey peut aider les utilisateurs à protéger leurs clés privées, à gérer des actifs multichaînes et à réduire leur exposition aux attaques en ligne tout en participant à cette économie émergente de l’IA et de la crypto.