La taxe d'Akerlof : ce que l'IA générative prélève vraiment sur l’entreprise

La taxe d'Akerlof : ce que l'IA générative prélève vraiment sur l’entreprise

Rapprochons la technologie des relations humaines : la méfiance est moins dangereuse que la perte de confiance. Plus que croire le faux, le danger du deepfake est de ne plus croire le vrai. En généralisant le doute, l'IA (au moins générative) impose une taxe invisible sur chaque transaction informationnelle. Elle déplace la valeur du contenu vers la preuve de son origine. À quelques semaines de l'entrée en application de nouvelles dispositions du règlement européen sur l'IA, décryptage d'un basculement économique encore mal chiffré.

Et pour 25M$ de plus

Janvier 2024, Hong Kong. Un collaborateur de la DAF d’un groupe d'ingénierie britannique reçoit un courriel de son directeur financier, basé à Londres, évoquant une transaction confidentielle. L'employé flaire l’hameçonnage, réflexe correct et conforme à toutes les formations de sensibilisation en matière de SSI. Pour lever ses doutes, on l'invite alors à une visioconférence. À l'écran : le directeur financier, entouré de plusieurs collègues qu'il reconnaît. Les visages sont les bons, les voix aussi. Rassuré, il exécute quinze virements vers cinq comptes, pour un total de 25,6 millions de dollars. À part lui, tous les participants étaient des deepfakes (hypertrucage ou usurpation assistée par IA) fabriqués à partir d'images et d'enregistrements publics des dirigeants, glanés en (visio)conférences.

L'affaire, révélée par la police de Hong Kong puis reconnue par l'entreprise au printemps 2024, n'est pas une curiosité exotique. Dans son flash ingérence consacré aux risques de l'intelligence artificielle, la DGSI documente une tentative analogue visant un groupe français : reproduction du visage et de la voix du dirigeant pour obtenir un transfert de fonds frauduleux. Le mode opératoire est désormais standard ; seul le montant varie.

Ce que cette affaire enterre, c'est une convention vieille comme le commerce : « je lui ai parlé, je l'ai vu » valait preuve. Des décennies de contrôle interne, de doubles validations et de confirmations téléphoniques reposaient sur cette convention, qui vient d'expirer.

Le marché informationnel des citrons 

Pour comprendre ce qui se joue, relisons l’article de George Akerlof (prix Nobel d’économie 2001) dans The Market for « Lemons » (Quarterly Journal of Economics) en 1970. Dans cette analyse du marché des voitures d’occasion, l'acheteur ne peut pas distinguer une bonne voiture d'un « citron » (produit de mauvaise qualité en argot américain). Face à cette situation de flou, il n'offre qu'un prix moyen. Par conséquent, lésés, les vendeurs de bonnes voitures quittent le marché. La qualité moyenne baisse alors. Les prix suivent et, in fine, le marché peut s'effondrer. En résumé, quand la qualité devient invérifiable, le marché entier - produits authentiques et de qualité comme les contrefaçons et « citrons » - souffre.

Transposons à l'information. Quand toute vidéo, tout enregistrement, tout document peut être synthétique à coût marginal quasi nul, la suspicion frappe indistinctement l'authentique et le fabriqué. Chaque échange professionnel se charge alors d'un coût de friction nouveau : rappel de confirmation sur un autre canal, vérification croisée, délai de traitement, escalade hiérarchique, défiance résiduelle. Appelons ce prélèvement la taxe d'Akerlof. Sans figurer sur une ligne comptable, il s'applique néanmoins à chaque transaction informationnelle : paiements, recrutement, négociation, communication, contentieux, etc.

L'assiette de cette taxe s'élargit vite. Les autorités européennes (Europol, ENISA) ne quantifient pas ce volume mais confirment, qualitativement, l'intensification rapide de l'usage criminel des deepfakes. 

Quant à la détection, la course aux armements est structurellement défavorable au défenseur : les mêmes progrès qui améliorent les détecteurs améliorent les générateurs, et ce sont souvent les mêmes architectures. Surtout, même une détection parfaite ne supprimerait pas la taxe. Car la taxe d’Akerlof ne porte pas tant sur le faux que sur le doute. 

Du dividende du menteur…

L’effet le plus néfaste est paradoxalement celui qui suscite le moins de commentaires. En 2019, les juristes américains Robert Chesney et Danielle Citron évoquent le « liar’s dividend » (California Law Review). Dans un monde où tout peut être fabriqué, la vérité devient niable. Par exemple, un dirigeant confronté à un enregistrement à charge mais authentique pourra invoquer un deepfake et conservera une certaine crédibilité. Dans ce cas, la banalisation du faux et le dividende du mensonge progressent de pair.

Pour une organisation, ce phénomène renverse insidieusement le poids de la preuve sur son terrain d’expression. En gestion de crise : comment établir qu'une vidéo compromettante est fausse ou qu'un démenti est vrai ? En contentieux : que vaudra demain une preuve audiovisuelle ? En réputation : le mensonge vole, la vérité le suit en clopinant (Jonathan Swift).

La taxe d'Akerlof a donc deux guichets : on paie pour vérifier ce que l'on reçoit et on paie pour faire croire ce que l'on émet.

Au droit d’auteur 

Tandis que la génération massive de contenu en diminue mécaniquement la valeur, la provenance du contenu devient « l’actif ». Ce n’est plus ce qui est produit qui porte la valeur, mais son origine, les outils de sa fabrication et son devenir. Par conséquent, l’auteur est sa seule garantie. C’est précisément lui qui en augmente la valeur. Quel meilleur argument d’autorité ?   

Or le marché s'organise. Le standard C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity), fondé en 2021 par Adobe, Microsoft, la BBC, Intel, Arm et Truepic, attache aux fichiers une étiquette de traçabilité pour contenus numériques. Aujourd’hui, la coalition revendique des milliers de membres et d’affiliés et les implémentations gagnent les appareils photo, les outils de création et certaines plateformes.

Et le droit suit. Le 2 août 2026, l'article 50 du règlement UE 2024/1689, l'AI Act, entre en application. À cette date, la transparence sera obligatoire dans la majorité des cas. Le texte couvre quatre situations : l'information des personnes qui interagissent avec un système d’IA, le marquage lisible par machine des contenus générés, l'information des personnes exposées à la reconnaissance des émotions ou à la catégorisation par biométrie, l'étiquetage des deepfakes ainsi que de certains textes d'intérêt public. Le dispositif s'applique indépendamment du niveau de risque du système, autrement dit à la quasi-totalité des entreprises qui utilisent ou fournissent de l'IA générative.

Entre authenticité et vérité

Mais authentifier un contenu et certifier son origine et son historique n’en garantissent pas la véracité, hélas. C’est là qu’est l’os. Une vidéo signée prouve qu’elle l’a été par un appareil identifié, mais pas que la caméra montre ce que la légende prétend. À l’inverse, l’absence de signature ne prouve rien : l’immense majorité des contenus légitimes circulent sans certificat, les plateformes suppriment d’ailleurs fréquemment les métadonnées. La chaîne d’authentification peut aussi casser sur le plan matériel. Il y a un an, Nikon a dû suspendre sa fonction « Nikon Authenticity Service » d’un de ses modèles d’appareil photo, après la découverte d’une faille qui permettait de certifier des images générées par IA. 

Autrement dit, la technique réduit cette taxe d’Akerlof, mais elle ne l’annule pas. Entre le contenu authentique et la décision de s’y fier, se glisse un interstice dans lequel se loge un risque de défiance.  

Le retour du tiers de confiance

Où la confiance peut-elle se réfugier pour réduire cette taxe d’Akerlof ? A priori, en appliquant des méthodes et en recourant à des tiers, pratiques ancestrales lorsque les supports et contenus deviennent falsifiables. Recoupement multi-sources, remontée des chaînes de détention, vérification humaine des contreparties, contre-enquête sur les personnes et les structures… La due diligence devient une discipline centrale de l'économie de l’information (Akerlof, Spence, Stiglitz). 

Au fond, rien de tout cela n'est nouveau. Les chaînes de transmission sont des données qui éclairent les historiens des faits, leur environnement et la manière de les partager. L'exigence de connaître l’origine n’est pas une mode réglementaire. C'est un invariant des sociétés, comme la confiance l’est des relations humaines. Et aujourd’hui, la confiance est passée d’un statut de lubrifiant gratuit des affaires à un produit, un actif qui conserve sa valeur quand tout le reste devient imitable ou détourné.  

En conséquence de ces règles et de cette taxation, les dirigeants exposés à ces risques lancent des audits sur les pratiques de confiance, cartographient leur usage de l’IA générative et réévaluent la vérification dans leur chaîne de valeur. C’est cela la taxe d’Akerlof : on paie davantage pour la provenance de l’information que pour sa substance. Il y a les sociétés qui la payent. Et les organisations qui savent produire des preuves et des procédures et fournir des tiers de confiance l’encaissent.