Résumés
Cet article propose une socio-histoire politique de l’IA en la saisissant comme une dynamique d’« expansion sociétale » : diffusion massive et stabilisée dans les usages, organisations, marchés et instruments de gouvernement. Il part d’un paradoxe : entre les années 1930 et le milieu des années 1990, malgré des financements scientifiques, industriels et militaires considérables, les IA ne parviennent pas à s’imposer dans les usages sociaux ordinaires. Les approches connexionnistes demeurent alors limitées par le manque de données et de puissance de calcul ; les approches symboliques, malgré certains succès, restent trop coûteuses et peu extensibles. L’article montre que l’essor contemporain des IA s’explique moins par une rupture algorithmique que par une transformation économique et politique à partir des années 1990 et surtout de 2001 : massification des usages numériques, captation des traces, tournant sécuritaire, concentration des infrastructures de calcul et industrialisation de la prédiction sur données massives. En replaçant l’IA dans l’histoire longue de l’informatique, l’article défend l’idée que son expansion procède d’une articulation entre intérêts économiques, logiques de surveillance et continuités civilo-militaires. L’IA y apparaît moins comme une innovation autonome que comme une infrastructure de gouvernement adossée à la donnée et au calcul.
This article offers a political socio-history of AI by framing it as a dynamic of “societal expansion”: widespread and established adoption across practices, organizations, markets, and instruments of governance. It begins with a paradox: between the 1930s and the mid-1990s, despite considerable scientific, industrial, and military funding, AI failed to establish itself in everyday social practices. Connectionist approaches remained limited by a lack of data and computing power; symbolic approaches, despite some successes, remained too costly and not very scalable. The article shows that the contemporary rise of AI is explained less by an algorithmic breakthrough than by an economic and political transformation beginning in the 1990s and especially since 2001: the mass adoption of digital technologies, data tracking, the security shift, the concentration of computing infrastructure, and the industrialization of prediction based on big data. By situating AI within the long history of computing, the article argues that its expansion stems from an interplay between economic interests, surveillance logics, and civil-military continuities. AI appears less as an autonomous innovation than as a government infrastructure underpinned by data and computation.
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Plan
Intelligences artificielles en gestation avant l’expansion sociétale (1936-1993)
Une historiographie internaliste masquant l’ancrage étatique et militaire
1936-1970 : fondations théoriques, guerre et horizon stratégique de la mécanisation du calcul
1970-1993 : controverse symbolique/connexionniste, dispositifs financés, infrastructures de recherche et échec de l’expansion sociétale
Conditions politiques, économiques et étatiques de l’expansion sociétale des IA (1993-2025)
1993-2001 : économie de la trace, IA symboliques et irresponsabilité encadrée des plateformes
2001-2011 : tournant sécuritaire, interopération renseignement-plateformes et massification de la surveillance
2011-2020 : basculement connexionniste, industrialisation de la prédiction et montée en puissance du complexe du calcul
2020-2025 : accélération, IA génératives, consolidation des infrastructures stratégiques et régulations tardives
Aperçu du texte
Depuis une dizaine d’années, l’intelligence artificielle occupe une place centrale dans les discours publics, politiques et médiatiques alors qu’elle fait l’objet d’investissements en recherche et développement depuis plus d’un demi-siècle. Il n’y a pas forcément de lien direct et linéaire entre les investissements et/ou la qualité de l’innovation d’un côté et son succès ou sa diffusion de l’autre. Mais l’idée selon laquelle ces progrès techniques permettent d’espérer une diffusion, voire une commercialisation à succès structure néanmoins les anticipations des acteurs, investisseurs, industriels et institutions publiques : lorsqu’ils financent de la recherche et développement pour des innovations, les investisseurs attendent généralement des retours sur investissement : les États, une supériorité stratégique par exemple, les industriels, une diffusion lucrative, etc.
Or, lorsqu’on adopte une perspective de longue durée, sur plus d’un demi-siècle, des années 1930 jusqu’aux années 199...
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Pour citer cet article
Référence papier
Jérôme Valluy, « De la trace à la prédiction : l’État, les plateformes et l’expansion sociétale de l’intelligence artificielle (1936-2026) », Cultures & Conflits, 142 | 2026, 49-77.
Référence électronique
Jérôme Valluy, « De la trace à la prédiction : l’État, les plateformes et l’expansion sociétale de l’intelligence artificielle (1936-2026) », Cultures & Conflits [En ligne], 142 | été 2026, mis en ligne le 02 janvier 2029, consulté le 11 juillet 2026. URL : http://journals.openedition.org/conflits/27935 ; DOI : https://doi.org/10.4000/16j69
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Auteur
Jérôme Valluy est enseignant à l’École de science politique de la Sorbonne – Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, chercheur au centre COSTECH – Université de Technologie de Compiègne. Ses recherches en sociohistoire du numérique portent sur l’« expansion sociétale » de l’informatique depuis 1890, l’histoire longue des IA et des politiques de données, les transformations contemporaines de l’État, le capitalisme de surveillance et les effets politiques des IA génératives. Il a publié récemment : Former à l’autonomie intellectuelle à l’ère des machines-IA, Terra-HN éditions, Recueil Alexandries, janvier 2026 ; Humanité et numérique(s). De l’histoire de l’informatique en expansion sociétale… au capitalisme numérique (1890-2025), Terra-HN éditions, Collection HNP, 2025, 3e éd., 718 p.
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