(SenePlus) - À l’ère de l’intelligence artificielle, les entreprises doivent repenser la manière dont elles protègent leur propriété intellectuelle et leur savoir-faire. Dans une tribune publiée le 12 juillet 2026 dans le « Bloc-notes », Satya Nadella, directeur général (CEO) de Microsoft, met en garde contre un phénomène qu’il baptise le « paradoxe de l’information inversée ». Selon lui, l’utilisation des outils d’intelligence artificielle pourrait conduire les organisations à divulguer progressivement leurs connaissances les plus stratégiques pour exploiter pleinement des technologies dont elles dépendent.
Cette réflexion intervient alors que l’IA transforme en profondeur les relations entre les entreprises et les fournisseurs de modèles. Microsoft, qui détient environ 30 % d’OpenAI, propriétaire de ChatGPT, est lui-même un acteur majeur de cette transformation. Pour Satya Nadella, le phénomène constitue en quelque sorte l’inverse du célèbre paradoxe de l’information formulé par l’économiste Kenneth Arrow, lauréat du prix Nobel d’économie.
Dans le paradoxe d’Arrow, le vendeur d’une information doit prendre le risque de la divulguer à un acheteur avant que celui-ci ne puisse en évaluer pleinement la valeur. Avec l’IA, le mécanisme s’inverse : l’entreprise qui achète un service d’intelligence artificielle peut être amenée à révéler une partie de son savoir-faire simplement pour pouvoir exploiter pleinement la technologie.
« L’intelligence a un double coût », explique en substance le dirigeant de Microsoft. Une entreprise paie d’abord financièrement pour accéder à un modèle ou à un service, puis elle peut également payer en révélant des informations stratégiques nécessaires à son fonctionnement. Plus elle cherche à obtenir des réponses pertinentes et adaptées à ses besoins, plus elle est susceptible de fournir au système des informations sur ses méthodes de travail, ses processus, ses priorités et ses critères de réussite.
Le risque est d’autant plus important que cette asymétrie peut s’accentuer avec le temps. À mesure qu’une organisation utilise un modèle d’IA, elle génère des données à travers ses requêtes, les outils mobilisés, les corrections apportées aux réponses et les évaluations produites par ses utilisateurs. Ces interactions peuvent progressivement révéler un savoir-faire institutionnel qu’un concurrent ne pourrait jamais acquérir aussi facilement.
Pour Satya Nadella, les entreprises ne produisent donc pas seulement de la valeur lorsqu’elles utilisent l’intelligence artificielle : elles produisent également de nouvelles connaissances. Ces connaissances, issues de l’expérience accumulée au fil des interactions avec les modèles, devraient rester sous le contrôle de l’organisation qui les a générées. Il rapproche cette idée de la conception de la connaissance développée par Friedrich Hayek, selon laquelle certaines informations sont intimement liées au temps, au lieu et aux circonstances.
Le dirigeant de Microsoft estime ainsi que la simple protection des données ne suffit plus. Les organisations doivent également contrôler les mécanismes d’apprentissage qui se développent autour de leurs données et de leurs interactions avec les systèmes d’intelligence artificielle. Elles devraient notamment pouvoir utiliser les résultats produits par les modèles pour améliorer ou entraîner leurs propres systèmes, en fonction de leurs besoins et de leurs obligations.
Cette question pose aussi celle de la concentration de la valeur économique. Selon Satya Nadella, si l’apprentissage reste essentiellement unidirectionnel, les fournisseurs des infrastructures et des modèles d’IA risquent de capter une part croissante de la valeur créée par les utilisateurs. À l’inverse, les entreprises doivent pouvoir conserver la maîtrise de leur propre « cycle d’apprentissage ». Il cite à ce propos Alex Karp, le patron de Palantir, selon lequel les clients technologiques veulent garder le contrôle de leurs capacités de calcul, de leurs modèles, de leurs infrastructures de données et de leurs données.
Pour répondre à ce défi, les entreprises doivent, selon lui, construire un véritable « cadre de confiance ». Elles devraient notamment développer leurs propres systèmes d’évaluation privés, préserver la maîtrise de leur mémoire institutionnelle et disposer d’environnements d’apprentissage propriétaires capables d’exploiter leurs flux de travail réels sans exposer leurs connaissances stratégiques à des tiers.
Satya Nadella insiste également sur la nécessité de ne pas dépendre d’un seul modèle d’intelligence artificielle. La couche d’orchestration doit pouvoir fonctionner avec plusieurs modèles afin qu’une entreprise puisse continuer à opérer et à améliorer ses systèmes même si un fournisseur ou une technologie devient indisponible. Cette indépendance permettrait aussi de choisir, pour chaque tâche, les modèles les plus efficaces et les plus rentables.
En combinant contrôle, capacité, choix et maîtrise des coûts, les entreprises pourraient ainsi construire une boucle d’apprentissage continu et accroître progressivement la valeur de leurs investissements dans l’intelligence artificielle. Pour Satya Nadella, l’enjeu dépasse donc largement la protection des données : il s’agit de préserver les mécanismes par lesquels une organisation apprend, s’adapte et développe sa propre intelligence.
Le changement de paradigme est profond. Alors que l’ère du cloud a principalement conduit les entreprises à accumuler des données, l’ère de l’IA les pousse désormais à accumuler des connaissances. L’enjeu est donc de pouvoir utiliser les modèles d’intelligence artificielle sans abandonner le savoir-faire qui fait la singularité et l’avantage concurrentiel d’une organisation. C’est précisément ce que Satya Nadella désigne comme le « paradoxe de l’information inversée ».