25 prévisions technologiques d'il y a 30 ans et leur précision

Le milieu des années 1990 a été un moment étrange et électrique pour penser à l'avenir. Internet venait de sortir de l'obscurité académique pour entrer dans la vie publique. Les ordinateurs personnels arrivaient dans les foyers. Les téléphones mobiles existaient mais pesaient autant que des briques et coûtaient une fortune à utiliser. Dans ce contexte, une vague d'écrivains, d'ingénieurs, d'économistes et de technologues ont tenté de décrire à quoi ressembleraient les décennies suivantes — et ce qu'ils ont produit reste l'un des corpus littéraires les plus instructifs de l'histoire des prévisions.

Certaines de ces prédictions sont valables avec une précision inquiétante. Bill Gates, écrivant en 1995, a décrit un appareil de la taille d'une poche qui stockerait des photographies, recevrait des messages, afficherait des cartes et se connecterait à un réseau mondial — essentiellement un smartphone moderne, plus d'une décennie avant l'existence de l'iPhone. Nicholas Negroponte, fondateur du MIT Media Lab, a envisagé des flux d'actualités personnalisés adaptés aux intérêts individuels, un concept qu'il a appelé le « Daily Me » qui décrit maintenant les flux algorithmiques de milliards de personnes sur les réseaux sociaux. Ray Kurzweil a prédit qu'un ordinateur battrait le champion du monde d'échecs d'ici 2000. Deep Blue a battu Garry Kasparov en 1997.

Mais le bilan est loin d'être propre. Des voix confiantes de la même période ont déclaré que le commerce électronique était une fantaisie, que personne de sérieux n'achèterait des produits en ligne sans les toucher d'abord, et qu'Internet ne remplacerait jamais le journal quotidien. Un technologue éminent, écrivant dans Newsweek en 1995, a rejeté toute la promesse du web en termes qui sont encore cités aujourd'hui comme un monument à l'excès de confiance dans son propre scepticisme. Pendant ce temps, d'autres prévisionnistes ont promis des voitures volantes d'ici 2010, des robots faisant les tâches ménagères d'ici 2000, et un bureau sans papier au tournant du millénaire — aucun de ceux-ci n'a été réalisé.

Ce qui est le plus utile dans la révision de ces prédictions n'est pas le tableau de score. C'est le schéma. Les prévisionnistes qui ont bien compris les grandes choses partageaient une qualité commune : ils comprenaient suffisamment bien la technologie sous-jacente pour raisonner à partir des premiers principes sur ce qu'elle permettrait. Ceux qui se sont trompés de manière spectaculaire avaient tendance à ancrer leur jugement sur l'état actuel des choses — sur ce que la technologie pouvait et ne pouvait pas faire en 1994 ou 1995 — et extrapolaient sans tenir compte de la rapidité avec laquelle les contraintes changeraient.

Les 25 prévisions qui suivent couvrent les années allant de 1993 à 1997, tirées de livres, d'articles, de campagnes publicitaires et de discours qui ont tenté de tracer l'avenir depuis ce moment étrange et pivotant. Certains des prévisionnistes sont célèbres ; d'autres ont été largement oubliés. Pris ensemble, ils offrent une carte détaillée de ce à quoi l'avenir ressemblait pour certains des esprits les plus pointus de cette époque — et un compte rendu lucide de la façon dont le territoire s'est réellement révélé.

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Bill Gates a publié son livre « La route à suivre » en novembre 1995, coécrit avec les dirigeants de Microsoft $MSFT Nathan Myhrvold et Peter Rinearson. Dans celui-ci, il a décrit un appareil qu'il a appelé le « PC portefeuille » — un ordinateur de la taille d'une poche qui remplacerait presque tout ce qu'une personne portait au quotidien.

Sa description était spécifique. L'appareil serait « à peu près de la même taille qu'un portefeuille », ce qui signifie qu'il pourrait tenir dans une poche ou un sac à main. Il afficherait des messages et des horaires, permettrait aux utilisateurs d'envoyer et de recevoir des courriels et des télécopies, surveillerait la météo et les rapports boursiers, et jouerait à des jeux. Il stockerait des centaines de photographies. Il contiendrait un récepteur GPS, lui permettant de dire à un utilisateur exactement où il se trouvait à la surface de la terre et de naviguer pendant ses déplacements. Il se connecterait sans fil au réseau d'information mondial.

C'est-à-dire, à presque tous égards significatifs, un smartphone moderne. Apple $AAPL a introduit l'iPhone en 2007, 12 ans après que Gates ait écrit ces mots. Android a suivi en 2008. Les appareils qui ont émergé n'ont pas été appelés PCs de portefeuille, et Gates a manqué certains détails spécifiques : il a prédit que le streaming vidéo vers des appareils mobiles resterait coûteux et inhabituel pendant un certain temps, ce qui s'est avéré faux relativement rapidement. Il pensait également que les téléphones du futur ressembleraient "plus ou moins aux téléphones d'aujourd'hui", ce qui sous-estimait à quel point le design industriel se tournerait radicalement vers de grands écrans en verre.

Mais le concept de base — un ordinateur de poche qui consolidait communication, navigation, photographie, planification et accès Internet en un seul appareil suffisamment petit pour être transporté partout — était exact d'une manière que presque aucune autre prédiction de cette époque n'avait égalée. Gates a ensuite reconnu la prédiction du PC de portefeuille comme l'une de ses prévisions les plus réussies, notant que la transformation s'était produite plus rapidement et de manière plus spectaculaire qu'il ne l'avait anticipé à certains égards.

Ce qui a rendu cette prédiction pertinente, c'est que Gates raisonnait à partir de la trajectoire du matériel plutôt que des limitations du moment. En 1995, les ordinateurs portables étaient grands et lourds. Il a observé comment la puissance de traitement diminuait par rapport au coût et a conclu que la physique de la miniaturisation pointait dans une direction claire. Le nom était erroné. Le timing était quelque peu décalé. Le concept était correct.

La prédiction du PC de portefeuille est souvent citée comme un exemple de ce à quoi ressemble une bonne prévision technologique — non pas une intuition magique, mais un raisonnement discipliné sur la direction des trajectoires existantes. Le produit spécifique qui a émergé a été façonné par des forces que Gates n'avait pas entièrement anticipées, notamment l'accent mis par Apple sur le design et l'explosion du haut débit mobile. Mais la destination qu'il a identifiée était essentiellement correcte.

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L'idée que les gens achèteraient un jour des biens sur Internet était, au milieu des années 1990, considérée par de nombreux observateurs sérieux comme le genre d'optimisme technologique qui méritait d'être percé à jour. Clifford Stoll, un astrophysicien et expert en sécurité informatique devenu un commentateur bien connu de la technologie, a rendu ce rejet explicite dans un article de 1995 dans Newsweek et son livre "Silicon Snake Oil."

Stoll a soutenu que le commerce électronique n'était pas seulement impraticable mais fondamentalement mal conçu. Il a affirmé que les acheteurs avaient besoin de toucher les produits, que les systèmes de paiement sécurisés n'existaient sous aucune forme fiable, et que les rituels sociaux des achats physiques — parcourir, comparer, interagir avec les vendeurs — étaient irremplaçables. "Nos experts en informatique manquent-ils de tout bon sens ?" écrivait-il. Son argument était que le commerce nécessitait un contact personnel, et que l'Internet, en tant que moyen de communication, ne pouvait pas se substituer à la présence physique.

Amazon $AMZN a été lancé comme une librairie en ligne en juillet 1995, la même année où Stoll écrivait. En 2000, il s'était étendu à la musique, à l'électronique et aux jouets, et traitait des millions de transactions mensuelles. En l'espace d'une décennie, le commerce de détail en ligne avait modifié de manière permanente l'économie des magasins physiques à travers les États-Unis, le Royaume-Uni et une grande partie du monde développé. La perturbation que Stoll jugeait impossible avait, en fait, accéléré au-delà de ce que même les optimistes avaient projeté.

L'ironie de la prédiction de Stoll est que certaines de ses préoccupations sous-jacentes se sont avérées fondées — mais pas de la manière qu'il avait anticipée. La fraude et les problèmes de sécurité ont effectivement frappé le commerce électronique précoce. La confiance était un véritable obstacle. La transition a pris du temps. Mais la direction était indéniablement vers le commerce en ligne, et non l'inverse. Son erreur a été de considérer la version 1995 d'Internet comme un état fixe plutôt qu'un point de départ.

Stoll a ensuite reconnu l'échec avec beaucoup de grâce. « De mes nombreuses erreurs, bévues et bourdes, peu ont été aussi publiques que ma bourde de 1995 », a-t-il écrit dans un commentaire qui a circulé largement après que l'article original ait refait surface en ligne des années plus tard. Il est devenu l'une des admissions d'erreur les plus citées dans l'histoire de l'écriture technologique — un petit monument aux dangers du scepticisme confiant à l'égard des nouveautés.

L'erreur sur le commerce électronique illustre un schéma récurrent tout au long de l'histoire des prévisions technologiques : les prédictions qui reposent sur l'état actuel du comportement humain ont tendance à sous-estimer la rapidité avec laquelle ce comportement change lorsque le coût et la friction d'une nouvelle option baissent suffisamment.

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L'un des succès les plus clairs du livre de Gates de 1995 était sa prédiction que la vidéo à la demande deviendrait standard. Il a souligné que les gens enregistraient déjà des programmes télévisés sur des magnétoscopes ou louaient des films dans des vidéoclubs, et a fait valoir que ce comportement révélait une demande pour contrôler quand et quoi regarder. Sa conclusion était directe : la télévision diffusée programmée, dans laquelle un réseau décidait de ce qui apparaissait à 21h un mardi, céderait le pas à des systèmes où les téléspectateurs choisissaient simplement ce qu'ils voulaient, quand ils le voulaient.

« La vidéo à la demande est un développement évident », a écrit Gates. « Il n'y aura pas de magnétoscope intermédiaire. Vous choisirez simplement ce que vous voulez parmi les innombrables programmes disponibles. »

Netflix $NFLX a lancé son service de location de DVD par courrier en 1998, s'est orienté vers la vidéo en streaming en 2007, et d'ici le milieu des années 2010 a contribué à déclencher une restructuration de l'ensemble de l'industrie télévisuelle mondiale. Hulu, Amazon $AMZN Prime Video, Disney $DIS+, HBO Max, et des dizaines d'autres plateformes ont suivi. Au début des années 2020, l'audience de la télévision linéaire traditionnelle aux États-Unis était tombée en dessous du streaming pour la première fois, un croisement que les analystes projetaient depuis des années.

La transformation a également frappé les magasins de location de vidéos avec une force particulière. Blockbuster Video, qui avait plus de 9 000 emplacements à son apogée au début des années 2000, a déposé le bilan en 2010. La cause spécifique de son échec était exactement le changement que Gates avait décrit en 1995 : les gens voulaient regarder ce qu'ils voulaient quand ils le voulaient, sans se rendre dans un magasin.

Là où la prédiction était moins précise, c'était dans le calendrier et l'économie. Gates envisageait que la transition serait principalement menée par les entreprises de câblodistribution et de téléphonie livrant du contenu via des réseaux câblés — et bien que cette infrastructure ait compté, la véritable perturbation a été menée par une entreprise basée sur Internet que la plupart des gens en 1995 n'avaient jamais imaginée. Le mécanisme était différent de ce que Gates avait décrit, même si le résultat correspondait étroitement à sa prévision.

La prédiction de la vidéo à la demande illustre également comment la prévision basée sur le comportement, lorsqu'elle est bien faite, peut être assez fiable. Gates ne prédisait pas une technologie spécifique — il observait que les téléspectateurs exprimaient déjà une préférence pour le contrôle et soutenait que la technologie finirait par satisfaire cette préférence. Ce genre de raisonnement axé sur la demande a tendance à mieux tenir que les prévisions liées à des approches techniques spécifiques.

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Peut-être qu'aucun document unique de l'ère de la prévision technologique du milieu des années 1990 n'a vieilli plus mal que l'article de Clifford Stoll dans Newsweek en 1995, intitulé « Internet? Bah! » Stoll n'était pas une figure marginale — il était un technologue accrédité avec une compréhension authentique du fonctionnement des réseaux. Son livre de 1989 sur la capture d'un hacker l'avait rendu l'un des écrivains scientifiques les plus reconnus en Amérique. Lorsqu'il a déclaré que l'Internet échouerait, les gens l'ont pris au sérieux.

Son argument reposait sur une série de revendications imbriquées. Internet n'avait pas de contrôle de qualité, donc l'information y était peu fiable. Il n'avait pas de modèle d'affaires, donc les entreprises sérieuses n'investiraient pas dedans. Il ne pouvait pas remplacer le journal parce que lire sur des écrans était inconfortable et impraticable. Les communautés en ligne étaient de pâles substituts pour le véritable contact humain. Et la technologie atteindrait un plateau au milieu des années 1990, laissant l'Internet définitivement maladroit et difficile à utiliser.

« Aucune base de données en ligne ne remplacera votre journal quotidien », écrivait-il. « Aucun CD-ROM ne peut remplacer un enseignant compétent et aucun réseau informatique ne changera la façon dont le gouvernement fonctionne. »

Chacune de ces affirmations était fausse. Les bases de données en ligne — Wikipédia, sites d'information, moteurs de recherche — ont fondamentalement changé la manière dont les gens accèdent à l'information, à un degré qui a réduit la diffusion des journaux quotidiens dans la plupart des pays développés de plus de la moitié depuis 2000. L'apprentissage en ligne n'a pas remplacé les salles de classe, mais il a élargi l'accès à l'éducation de manière que les institutions physiques ne pouvaient pas. Et Internet a changé les mécaniques de l'organisation politique, de la communication gouvernementale et du débat public d'une manière qui est encore en cours de développement.

Ce qui rend l'article de Stoll historiquement intéressant, c'est que certaines de ses anxiétés sous-jacentes se sont révélées prémonitoires même si ses conclusions ont échoué. Il avait raison de dire que les communautés en ligne seraient différentes des communautés en face à face — et pas toujours meilleures. Il avait raison de dire qu'Internet serait plein d'informations peu fiables. Il avait raison de dire que quelque chose d'important serait perdu dans le passage du physique au numérique. Son erreur a été de traduire ces observations précises en une conclusion que l'Internet échouerait, plutôt que de reconnaître qu'il réussirait avec ces problèmes intacts.

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Le livre de Gates de 1995 a fait une autre prédiction qui s’avère, avec le recul, plus précise que son auteur ne l’avait probablement prévu. Il a noté que la technologie permettrait un « réseautage social sans précédent » — un terme qu’il a utilisé pour décrire la façon dont les gens utiliseraient les outils numériques pour se trouver, partager des intérêts et construire des communautés à travers les distances géographiques.

Il n'a pas prédit Facebook $META, Twitter $TWTR ou Instagram par nom. Il décrivait un principe général : qu’Internet permettrait aux gens de former des connexions qui n’existeraient autrement jamais, et que cela changerait la façon dont les communautés fonctionnaient. Selon lui, c'était principalement un développement positif — un moyen pour les intérêts de niche de se retrouver, pour les individus isolés de se connecter avec des personnes partageant les mêmes idées, pour l’information de circuler à travers les frontières.

Les réseaux sociaux qui ont émergé à partir de 2004 correspondaient à la forme de base de sa prédiction avec une fidélité frappante. Facebook a été lancé en 2004 et a atteint un milliard d'utilisateurs actifs mensuels en 2012. Au milieu des années 2020, la famille d'applications de Meta — Facebook, Instagram et WhatsApp — comptait plus de trois milliards d'utilisateurs actifs. Twitter, TikTok, LinkedIn, YouTube et des dizaines d'autres plateformes ont transformé la façon dont des milliards de personnes communiquaient, consommaient des nouvelles, exprimaient leur identité et s'organisaient politiquement.

Gates a reconnu dans un billet de blog rétrospectif qu'il n'avait pas prévu comment les réseaux sociaux amplifieraient la division et la discorde en même temps que la connexion. Sa prédiction de 1995 était précise quant à la technologie et à l'échelle de l'adoption, mais optimiste quant aux résultats sociaux. Les mécanismes de connexion qu'il a décrits étaient réels. L’hypothèse que plus de connexion améliorerait directement la société ne s’est pas vérifiée de la manière qu’il avait imaginée.

Il s’agit d’une structure courante dans la prévision technologique des années 1990 : la prédiction technologique était globalement correcte ; les conséquences sociales et politiques ont été sous-estimées dans leur complexité. Internet a bien créé les réseaux sociaux que Gates avait envisagés. Il a également créé des dynamiques que les premiers prévisionnistes ont largement échoué à modéliser — y compris la manière dont les algorithmes maximisant l’engagement récompenseraient l’indignation et le tribalisme.

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Ray Kurzweil, écrivant en 1990 dans son livre « The Age of Intelligent Machines », a prédit qu’un ordinateur battrait le champion du monde d’échecs d’ici 2000. Il était précis sur le calendrier et confiant sur le résultat, à une époque où la plupart des observateurs considéraient l'idée comme lointaine.

Deep Blue d'IBM $IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov en mai 1997, trois ans avant la date limite déjà optimiste de Kurzweil. Le match, tenu à New York sur six parties, a produit l'un des moments les plus emblématiques de l'histoire de l'intelligence artificielle. Kasparov a remporté le premier match en 1996, mais IBM a considérablement amélioré Deep Blue avant le match revanche de 1997. L'ordinateur a remporté le deuxième match deux parties à une, avec trois nulles.

La victoire a suscité une énorme attention et une anxiété considérable. Les échecs avaient longtemps été considérés comme un proxy de l'intelligence humaine — un jeu si exigeant que sa maîtrise était considérée comme un signe de capacité cognitive exceptionnelle. L'idée qu'une machine puisse surpasser le meilleur joueur humain au monde semblait à beaucoup comme un seuil significatif, même si les échecs étaient un jeu fini et régi par des règles plutôt qu'une démonstration d'intelligence générale.

La prédiction de Kurzweil était exacte non seulement dans son résultat mais aussi dans son raisonnement. Il ne devinait pas simplement. Il appliquait ce qu'il appelait la « loi des rendements accélérés » — son observation que la puissance de calcul augmentait à un rythme exponentiel, et que si l'on projetait à partir de là où les machines étaient en 1990, elles atteindraient des performances de niveau échecs en une décennie. La projection s'est avérée correcte.

Ce qui est notable dans la prédiction des échecs, rétrospectivement, c'est qu'elle a marqué un tournant dans les attitudes publiques envers l'intelligence artificielle. Avant Deep Blue, beaucoup de gens croyaient que la reconnaissance des formes et l'intuition stratégique humaines étaient au-delà de ce que les ordinateurs pouvaient reproduire. Après Deep Blue, cette croyance était plus difficile à soutenir. La prédiction a correctement identifié qu'une frontière était sur le point d'être franchie — même si la nature exacte et les implications de ce passage ont été débattues pendant des années par la suite.

En 2017, AlphaZero de DeepMind était allé plus loin : il a appris les échecs à partir de zéro en quatre heures, puis a battu Stockfish, le moteur d'échecs conventionnel le plus puissant, de manière décisive. La prédiction de 1990 de Kurzweil concernant la défaite d'un champion humain s'est avérée être une étape très précoce dans une progression bien plus longue.

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Le bureau sans papier était l'une des prédictions technologiques les plus largement diffusées de la fin du 20e siècle. Le concept avait en fait été lancé dans un article de 1975 dans BusinessWeek, qui suggérait que la montée en puissance des ordinateurs éliminerait le papier du bureau moderne en une décennie. La prédiction a été recyclée tout au long des années 1980 et 1990 alors que des vagues successives de technologie — ordinateurs personnels, email, internet, logiciels de gestion de documents — arrivaient et promettaient de finalement réaliser cette promesse.

Au milieu des années 1990, le bureau sans papier était devenu un élément essentiel de la pensée futuriste sur le lieu de travail. La logique était simple : si l'information pouvait être stockée, transmise et affichée numériquement, pourquoi quelqu'un continuerait-il à générer des documents papier physiques ? Les imprimantes de bureau, les télécopieurs, les armoires de classement et la papeterie deviendraient tous obsolètes.

Ce qui s'est passé à la place, c'est que la consommation de papier dans les bureaux a en réalité augmenté pendant une grande partie des années 1990 et au début des années 2000. Les imprimantes sont devenues moins chères et plus rapides. L'e-mail a facilité la production et la distribution de documents, que beaucoup de personnes ont immédiatement imprimés. La machine à fax, dont on prédisait la disparition, est devenue plus courante avant de finalement s'estomper. La transition, lorsqu'elle est arrivée, a été menée par la montée des appareils mobiles et du stockage en nuage — des technologies qui n'ont été pleinement réalisées que dans les années 2010 — plutôt que par l'informatique de bureau seule.

Dans les années 2020, l'utilisation de papier dans les bureaux avait sensiblement diminué par rapport à son pic, et de nombreuses organisations étaient passées à des flux de travail véritablement numériques pour la plupart des types de documents. En ce sens, la prédiction s'est avérée finalement correcte dans sa direction. Mais elle a manqué le calendrier de plusieurs décennies et n'a pas anticipé la phase intermédiaire où la nouvelle technologie a augmenté plutôt que diminué l'utilisation du papier.

La prédiction du bureau sans papier est une étude de cas dans l'erreur de supposer que parce qu'une nouvelle technologie rend quelque chose possible, l'ancien comportement disparaîtra rapidement. La relation des gens avec le papier — l'expérience tactile, la facilité d'annotation, la permanence physique — s'est avérée plus durable que ce que les prévisionnistes avaient supposé.

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La réalité virtuelle était l'une des technologies émergentes les plus discutées au début des années 1990. Jaron Lanier, qui avait fondé une entreprise de RV appelée VPL Research au milieu des années 1980, avait popularisé le terme et rendu la technologie célèbre grâce à la couverture médiatique et aux démonstrations. En 1993 et 1994, la RV était largement attendue pour devenir un média grand public en quelques années, transformant la manière dont les gens jouaient à des jeux, se formaient pour des emplois et vivaient le divertissement.

Les affirmations spécifiques variaient, mais la prévision générale était que les casques RV abordables seraient courants d'ici la fin des années 1990 ou le début des années 2000. Les arcades et les centres de divertissement offriraient des expériences immersives. Le jeu à la maison passerait à des environnements virtuels entièrement tridimensionnels. Les applications de formation en médecine, dans l'armée et dans la fabrication deviendraient courantes. Certains prévisionnistes prédisaient que la RV remplacerait éventuellement les voyages physiques pour les réunions et les interactions sociales.

La première vague de RV, représentée par des produits comme le casque Sega VR (annoncé en 1991, jamais commercialisé), le Nintendo Virtual Boy (1995) et diverses machines d'arcade, est arrivée et a largement échoué. La technologie était primitive : affichages basse résolution, vitesses de traitement insuffisantes pour prévenir le mal des transports, et casques lourds et coûteux. La RV grand public est effectivement tombée en sommeil pendant la plupart des années 1990 et 2000.

La deuxième vague, menée par l'Oculus Rift après sa campagne Kickstarter en 2012, a réalisé une partie de ce que les premiers prévisionnistes avaient promis. Meta $META (anciennement Facebook) a acquis Oculus en 2014 pour environ deux milliards de dollars et a finalement sorti des casques grand public. Au milieu des années 2020, les casques de RV et de réalité mixte étaient utilisés dans les jeux, la formation industrielle, la visualisation architecturale et la simulation médicale — mais la transformation du marché de masse que les prévisionnistes des années 1990 avaient anticipée n'était pas arrivée. La technologie fonctionnait ; l'adoption restait plus étroite que prévu.

La prédiction de la réalité virtuelle était correcte quant à la direction de la technologie, mais fausse quant au rythme et à l'échelle. Elle supposait qu'une fois la VR fonctionnelle, son adoption serait rapide et généralisée. Elle n'a pas pris en compte l'écart persistant entre ce que les passionnés et les premiers utilisateurs accepteraient et ce qu'un consommateur général trouverait suffisamment attrayant pour justifier le coût et les obstacles.

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Il est facile d'oublier, du point de vue des années 2020, combien de personnes techniquement informées au début des années 1990 croyaient que l'internet resterait un outil spécialisé pour les chercheurs et les professionnels de l'informatique. Ce n'était pas une position marginale. Tout au long de 1993 et jusqu'en 1994, le réseau était véritablement difficile à utiliser : l'accès nécessitait une affiliation universitaire ou un bagage technique, et les outils pour y naviguer étaient ésotériques.

L'introduction de Mosaic, le premier navigateur web conçu pour les utilisateurs ordinaires, en 1993, et de Netscape Navigator en 1994, a changé significativement le tableau technique. Mais même après l'arrivée de ces outils, le scepticisme quant à l'adoption massive était courant. Les critiques soulignaient que l'accès à l'internet était coûteux, que la plupart des gens n'avaient aucune raison d'utiliser le réseau dans leur vie quotidienne, et que le contenu disponible était mince et souvent peu fiable.

La prévision selon laquelle l'internet resterait une niche s'est rapidement effondrée. En 1993, l'internet comptait environ 14 millions d'utilisateurs dans le monde, dont la plupart se trouvaient dans des universités et des institutions de recherche. En 2000, ce nombre était passé à environ 361 millions. En 2010, près de deux milliards de personnes étaient en ligne. Au milieu des années 2020, le nombre dépassait cinq milliards — soit plus de 60 pour cent de la population mondiale.

La vitesse de cette croissance n'a été prédite même par la plupart des défenseurs de l'internet. La combinaison de la baisse des coûts d'accès, de l'amélioration de la technologie des navigateurs, de l'arrivée d'un contenu commercial attrayant, et finalement du smartphone a créé une courbe d'adoption qui a dépassé la plupart des prévisions. La prédiction selon laquelle l'internet resterait une niche sous-estimait à quel point les barrières à l'accès tomberaient rapidement et à quel point les incitations à rejoindre le réseau deviendraient puissantes une fois qu'une masse critique de personnes y serait déjà.

Ce cas illustre également comment les prédictions sur l'adoption des technologies échouent souvent sur l'effet de réseau. La valeur d'une technologie augmente avec le nombre de personnes qui l'utilisent, ce qui signifie que l'adoption tend à s'accélérer de manière que les projections linéaires manquent. L'internet en 1993 était effectivement un outil de niche. Il n'est pas resté ainsi car la valeur d'être connecté a crû plus vite que le coût de la connexion n'a diminué.

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L'idée des ordinateurs portés sur le corps était prise au sérieux dans les milieux académiques au milieu des années 1990, principalement grâce aux travaux menés au MIT Media Lab sous la direction de Steve Mann et d'autres. Le concept de base était que l'informatique deviendrait personnelle dans un sens littéral — intégrée dans les vêtements ou les accessoires, fournissant des informations et des capacités ambiantes sans nécessiter qu'une personne soit assise à un bureau.

Les prédictions spécifiques incluaient des lunettes qui afficheraient des informations dans le champ de vision du porteur, des ordinateurs montres avec des capacités de communication, et des vêtements intégrés de capteurs surveillant les métriques de santé. Ces idées ont été démontrées dans des environnements de laboratoire dans les années 1990, et une petite communauté de chercheurs portait véritablement des dispositifs informatiques prototypes comme mode de vie.

La réalité des consommateurs a mis beaucoup plus de temps à arriver que ce que les premiers chercheurs avaient anticipé. Les premiers produits smartwatch grand public ont été lancés autour de 2013 et 2014, avec l'Apple $AAPL Watch sortie en 2015. Les trackers de fitness comme le Fitbit, qui surveillaient les pas et le rythme cardiaque, sont devenus populaires au début des années 2010. Les lunettes intelligentes sont restées un produit insaisissable : Google $GOOGL Glass a été lancé sous forme limitée en 2013 et a généré une attention médiatique significative mais n'a pas réussi à obtenir l'acceptation des consommateurs avant d'être retiré du marché.

Vers le milieu des années 2020, les montres intelligentes et les trackers de fitness étaient devenus véritablement grand public, avec des centaines de millions d'unités vendues annuellement. L'Apple Watch était devenue l'un des dispositifs portables les plus vendus de l'histoire. Les fonctions de surveillance de la santé que les chercheurs des années 1990 avaient imaginées — fréquence cardiaque, oxygène sanguin, suivi du sommeil, électrocardiogrammes — étaient intégrées dans les produits de consommation portés par des dizaines de millions de personnes.

Kurzweil avait inclus l'informatique portable dans ses propres prévisions pendant les années 1990. En regardant ces prédictions une décennie plus tard, il a noté que les ordinateurs portables avaient diminué de taille, passant des appareils transportés sous le bras à des objets portés au poignet ou clipsés à une ceinture — et a identifié cela comme une confirmation de la trajectoire générale qu'il avait décrite. La prédiction était correcte ; la chronologie était prolongée d'environ une décennie par rapport aux estimations les plus optimistes.

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Les voitures volantes figuraient parmi les promesses non tenues les plus persistantes de l'histoire des prévisions technologiques. La prédiction avait des racines profondes — le dessin animé des années 1960 Les Jetsons lui-même s'appuyait sur une tradition d'optimisme sur les voitures volantes qui remontait aux années 1920 — mais dans les années 1990, elle avait été recyclée à travers tant de cycles de prévisions qu'elle avait acquis le statut de cliché.

Les publications de science populaire et les futuristes du début à la mi-1990 continuaient à prédire que les véhicules aériens personnels seraient courants au début des années 2000 ou 2010. Le raisonnement était que les avancées dans les matériaux, l'informatique et la propulsion finiraient par rendre les véhicules à décollage vertical abordables et suffisamment sûrs pour une possession généralisée. Plusieurs entreprises travaillaient sur des prototypes, et certains prévisionnistes sincères pointaient ces efforts comme preuve que la voiture volante était enfin imminente.

Aucun des modèles n'a atteint la production de masse. La Moller Skycar, l'un des prototypes les plus médiatisés de l'époque, a passé des décennies en développement sans livrer un produit commercialement viable. La Terrafugia Transition, un avion routier plutôt qu'une véritable voiture volante, a atteint une production limitée mais est restée un produit de niche avec un prix de plusieurs centaines de milliers de dollars.

Les obstacles n'étaient pas principalement technologiques au sens strict. La physique du vol vertical nécessitait beaucoup plus de puissance que le déplacement horizontal, rendant les coûts de carburant prohibitifs pour une utilisation quotidienne. La réglementation de l'espace aérien aurait nécessité une refonte fondamentale pour accueillir des millions d'appareils pilotés individuellement. Les exigences de formation pour une exploitation sûre étaient bien plus exigeantes qu'un permis de conduire. Et les conséquences d'une panne mécanique en altitude étaient catégoriquement différentes de celles d'une voiture tombant en panne sur une autoroute.

Dans les années 2020, les véhicules électriques à décollage et atterrissage verticaux — eVTOL — avaient attiré des investissements importants de la part des entreprises aéronautiques et des startups, et un petit nombre entraient en service commercial limité en tant que taxis aériens dans certains corridors urbains. Ceux-ci sont plus proches de la vision de la voiture volante que tout ce qui existait dans les années 1990, mais ce sont des véhicules partagés opérés par des professionnels dans un espace aérien réglementé, pas des avions personnels appartenant à des ménages ordinaires. Le rêve de la voiture volante reste en grande partie non réalisé.

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Nicholas Negroponte, écrivant dans "Being Digital" en 1995, a introduit un concept qu'il a appelé le "Daily Me" — un flux d'informations personnalisé spécifiquement adapté aux intérêts, habitudes de lecture, localisation et préférences d'un individu. Plutôt qu'un journal sélectionné par des éditeurs pour un public de masse, le "Daily Me" serait assemblé par un logiciel qui saurait ce qui intéresse chaque lecteur et ne livrerait que cela.

La prédiction était littéralement prémonitoire. Les flux algorithmiques qui alimentent Facebook $META, TikTok, YouTube, Twitter $TWTR, et pratiquement toutes les grandes plateformes de contenu sont essentiellement des mises en œuvre du concept de "Daily Me". Le flux de chaque utilisateur est construit par un logiciel qui apprend de leur comportement et tente de faire remonter le contenu avec lequel ils sont susceptibles d'interagir. La personnalisation décrite par Negroponte en 1995 est désormais une fonctionnalité fondatrice de l'environnement informationnel vécu par des milliards de personnes.

Mais Negroponte était optimiste quant aux conséquences d'une manière que les événements ultérieurs ont remise en question. Il présentait la personnalisation comme un moyen de donner aux gens plus de ce qu'ils voulaient et moins de ce qu'ils ne voulaient pas — une description raisonnable de l'expérience utilisateur. Ce qu'il n'a pas pleinement modélisé, c'est ce qui se passe pour le discours public lorsque les individus sont de plus en plus exposés uniquement à des informations qui confirment leurs vues existantes, et quels incitatifs les plateformes auraient à optimiser pour l'engagement plutôt que pour l'exactitude ou la profondeur.

Cass Sunstein, le juriste, a ensuite critiqué le concept de Negroponte précisément pour ces raisons, arguant que le "Daily Me" — réalisé comme la bulle de filtre algorithmique — a contribué à la polarisation politique et à l'érosion des communs informationnels partagés dont dépendent les sociétés démocratiques. La prédiction technologique de Negroponte était exacte ; sa prédiction sociale était plus compliquée.

Le cas "Daily Me" est une illustration utile d'un problème récurrent dans la prévision technologique : prédire avec précision les caractéristiques d'une technologie tout en sous-estimant ses effets systémiques. Le flux personnalisé est arrivé en grande partie comme Negroponte l'avait décrit. Ses conséquences pour la vie publique étaient différentes de ce qu'il avait prévu.

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Le Système de positionnement global — un réseau de satellites exploité par le département de la Défense des États-Unis — était en développement depuis les années 1970 et est devenu pleinement opérationnel à des fins militaires en 1993. Au début et au milieu des années 1990, plusieurs prévisionnistes et auteurs technologiques ont prédit que le GPS passerait des applications militaires et professionnelles à une utilisation par les consommateurs, transformant la navigation pour les conducteurs et voyageurs ordinaires.

Bill Gates faisait partie de ceux qui avaient anticipé ce changement. Sa description du PC portefeuille en 1995 incluait la prédiction que des récepteurs GPS seraient intégrés à de tels appareils, leur permettant de « vous dire où vous êtes n'importe où sur la surface de la Terre » et de naviguer tout en voyageant sur de vraies routes.

La transition s'est produite plus rapidement que certains ne l'avaient prédit. Les appareils GPS pour consommateurs de sociétés comme Garmin et TomTom sont devenus populaires au début des années 2000. Le gouvernement américain a désactivé la "disponibilité sélective" — la dégradation délibérée des signaux GPS pour un usage civil — en mai 2000, ce qui a immédiatement amélioré la précision disponible pour les appareils consommateurs. Google $GOOGL Maps a été lancé en 2005 et est devenu l'une des applications les plus utilisées sur internet. Lorsque le GPS est devenu une fonctionnalité standard dans les smartphones, à partir de 2007 et 2008, la navigation est passée des appareils autonomes à l'ordinateur de poche que des milliards de personnes transportaient déjà.

Au milieu des années 2010, la navigation par guidage vocal depuis un smartphone était devenue si omniprésente que les appareils GPS dédiés avaient largement disparu des magasins d'électronique grand public. La prédiction que le GPS transformerait la navigation quotidienne était entièrement correcte. Ce que les prévisionnistes du milieu des années 1990 n'auraient pas pu anticiper, c'est à quel point la navigation se fondrait complètement avec l'utilisation plus large des smartphones plutôt que de rester une catégorie d'appareil autonome.

Le cas du GPS est intéressant car il montre une prédiction précise motivée par la connaissance de l'infrastructure existante. Le réseau satellite existait déjà ; la question était uniquement de savoir quand l'accès civil deviendrait suffisamment bon marché et précis pour une adoption massive. Les prévisionnistes qui comprenaient le système militaire ont correctement identifié que la transition vers les consommateurs était une question de politique et de coût plutôt que de technologie fondamentale.

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La prédiction selon laquelle les employés travailleraient de chez eux en utilisant des technologies de communication — ce qu'on appelait alors le télétravail — était répandue dans la littérature technologique du milieu des années 1990. Le magazine Wired a publié des articles sur le sujet en 1995. Le magazine The Futurist a traité le travail à distance comme un développement inévitable. La logique de base était solide : si les réseaux numériques pouvaient transporter des informations partout, pourquoi les travailleurs du savoir devaient-ils être physiquement présents dans les bureaux ?

La prédiction était précise mais s'est réalisée sur une chronologie très différente de ce que la plupart des prévisionnistes avaient supposé. À la fin des années 1990 et 2000, le travail à distance est resté un arrangement minoritaire, pratiqué par certains travailleurs dans des industries spécifiques mais loin d'être courant. Les employeurs y résistaient, invoquant des préoccupations concernant la supervision, la collaboration et la culture. Les outils existaient — email, visioconférence, partage de fichiers — mais l'adoption était limitée.

La pandémie de COVID-19, qui a débuté en 2020, a forcé une expérience mondiale de travail à distance que les prévisionnistes des années 1990 avaient imaginée mais n'auraient pas pu prédire le mécanisme spécifique. En quelques semaines après le début des confinements en mars 2020, une part importante de la main-d'œuvre du secteur du savoir dans les économies développées s'était tournée vers le travail à domicile. Les outils qui existaient depuis des années mais étaient peu utilisés — Zoom $ZM, Slack $WORK, Microsoft $MSFT Teams — sont soudainement devenus des infrastructures essentielles.

D'ici 2022 et au-delà, les arrangements de travail hybrides — certains jours au bureau, certains jours à distance — étaient devenus la norme dans de nombreux secteurs, exactement le genre d'adoption partielle que les prévisionnistes les plus mesurés des années 1990 avaient décrit. La prédiction selon laquelle la technologie de communication permettrait le travail à distance était correcte. La chronologie était décalée d'environ deux décennies, et elle a finalement nécessité une crise sanitaire mondiale plutôt qu'une adoption progressive pour déclencher le changement à grande échelle.

Ce cas suggère que les prédictions technologiques manquent parfois, non pas parce qu'elles se trompent sur ce qui est possible, mais parce qu'elles ne parviennent pas à modéliser l'inertie sociale et organisationnelle qui ralentit l'adoption.

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Les robots domestiques — des machines qui passeraient l'aspirateur, cuisineraient, feraient la lessive, et géreraient généralement l'entretien physique d'une maison — étaient un incontournable des prévisions technologiques des années 1990. Les prédictions spécifiques variaient, mais l'attente générale était que d'ici le début des années 2000 ou 2010, des robots capables d'effectuer des tâches ménagères de routine seraient commercialement disponibles et relativement abordables.

Le raisonnement s'appuyait sur deux tendances observables : la puissance de calcul augmentait de façon exponentielle, et le matériel robotique devenait moins cher. Si ces tendances se poursuivaient, l'argument était que ce n'était qu'une question de temps avant que les machines ne puissent gérer les tâches physiques qui consommaient des heures de travail domestique chaque semaine.

Le Roomba, introduit par iRobot en 2002, a été le produit le plus réussi commercialement issu de cette vision — un robot en forme de disque qui naviguait de manière autonome sur les sols et passait l’aspirateur sans intervention humaine. C'était un véritable produit de consommation à un prix accessible, et il s'est vendu à des dizaines de millions d'exemplaires au cours des deux décennies suivantes. Mais il fonctionnait en deux dimensions, sur des sols plats, effectuant une tâche spécifique. Ce n'était pas le robot domestique polyvalent que les prévisionnistes des années 1990 avaient imaginé.

Au milieu des années 2020, les systèmes robotiques étaient devenus suffisamment sophistiqués pour effectuer des tâches ménagères individuelles dans des conditions de laboratoire. Boston Dynamics avait produit des robots capables d'exploits physiques impressionnants. Une gamme d'entreprises travaillait sur des assistants robots domestiques. Mais un véritable robot domestique polyvalent utile — capable de remplir un lave-vaisselle, plier le linge et nettoyer une salle de bains — restait largement hors de portée des consommateurs ordinaires.

La prédiction du robot domestique sous-estimait la difficulté extraordinaire de ce qu'on appelle parfois le « paradoxe de Moravec » — l'observation selon laquelle les tâches nécessitant un raisonnement de haut niveau sont souvent plus faciles pour les machines que les tâches qui semblent simples aux humains, comme prendre un verre sans le casser ou naviguer dans un salon encombré. Le monde physique est plus désordonné, plus variable et plus difficile à modéliser que ce que les prévisionnistes des années 1990 avaient supposé.

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La perturbation de l'industrie musicale par la distribution numérique a été anticipée en termes généraux par plusieurs écrivains technologiques au milieu des années 1990. La prédiction principale était que la capacité de distribuer de la musique numériquement — d'abord via des téléchargements, puis via le streaming — détruirait l'économie de l'industrie traditionnelle du disque, qui dépendait de la vente de supports physiques à forte marge.

Le format MP3, développé par une équipe de la Société Fraunhofer en Allemagne, a été publié en 1993. Son importance n'était pas immédiatement évidente pour l'industrie musicale, mais un petit nombre d'observateurs ont correctement identifié qu'un format capable de compresser les fichiers audio à une fraction de leur taille originale finirait par changer la façon dont la musique était distribuée et vendue.

Napster a été lancé en juin 1999 et a rendu la perturbation visible de manière impossible à ignorer. La plateforme de partage de fichiers permettait aux utilisateurs de partager directement des fichiers MP3 entre eux, contournant complètement les maisons de disques. À son apogée, Napster comptait environ 80 millions d'utilisateurs inscrits avant d'être fermé suite à une action en justice de la Recording Industry Association of America en 2001.

La prédiction plus large — que la distribution numérique transformerait l'économie musicale — s'est révélée exacte dans presque tous les détails. Les ventes de CD, qui ont atteint leur apogée à la fin des années 1990, se sont effondrées tout au long des années 2000. Le commerce de la musique physique a largement disparu. iTunes, lancé par Apple $AAPL en 2003, a démontré que les gens paieraient pour des téléchargements numériques si le prix et la commodité étaient corrects. Les services de streaming, menés par Spotify $SPOT (lancé en 2008) et plus tard Apple Music, ont de nouveau modifié le modèle, passant de la propriété à l'accès.

Les prévisionnistes qui avaient prédit la disruption numérique avaient raison sur la direction mais variaient dans leurs prédictions sur ce qui remplacerait l'ancien modèle. Beaucoup supposaient que l'élimination des coûts de distribution physique rendrait simplement la musique moins chère et plus accessible ; peu avaient anticipé que le streaming s'installerait dans un modèle où les artistes recevraient une petite fraction de centime par écoute et que l'économie de l'industrie musicale se concentrerait sur les performances en direct et les licences plutôt que sur l'enregistrement.

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La prédiction selon laquelle internet changerait la communication gouvernementale était répandue au milieu des années 1990, bien qu'elle ait pris plusieurs formes distinctes. La version optimiste soutenait que la communication numérique rendrait les gouvernements plus transparents, plus réactifs et plus directement responsables devant les citoyens. Une version quelque peu différente prédisait qu'internet permettrait de nouvelles formes d'organisation politique qui modifieraient l'équilibre des pouvoirs entre les citoyens et les institutions.

Clifford Stoll, notamment, a rejeté d'emblée la version plus optimiste de cette prédiction. "Aucun réseau informatique ne changera la manière dont le gouvernement fonctionne," écrivait-il en 1995 — une affirmation qui apparaît aujourd'hui comme l'une de ses erreurs de calcul les plus frappantes.

La transformation de la communication gouvernementale par internet a été à la fois plus profonde et plus étrange que ce qu'avaient anticipé les optimistes ou les pessimistes des années 1990. Les sites web du gouvernement américain ont proliféré à la fin des années 1990 et dans les années 2000, rendant une immense quantité d'informations auparavant inaccessibles disponibles au public. La campagne présidentielle de Howard Dean en 2003 et 2004 a démontré qu'internet pouvait être utilisé pour le financement et l'organisation politiques à une échelle qui a changé le fonctionnement des campagnes. La campagne de Barack Obama en 2008 a repris le modèle de Dean et est devenue le premier exemple majeur d'une campagne qui a utilisé l'organisation numérique comme outil stratégique principal.

Dans les années 2010, les réseaux sociaux avaient donné aux figures politiques un accès direct au public, contournant entièrement les médias traditionnels. Le Printemps arabe de 2010 et 2011 a démontré que les plateformes sociales pouvaient permettre une organisation politique à une vitesse et à une échelle que les gouvernements en place peinaient à contrer. L'élection présidentielle américaine de 2016 a montré que les réseaux sociaux pouvaient aussi être utilisés comme armes pour la désinformation d'une manière qui n'avait pas été entièrement anticipée.

La prédiction selon laquelle internet changerait la communication gouvernementale était correcte. La manière dont cela a changé — englobant à la fois de véritables augmentations de la transparence et de nouveaux vecteurs de manipulation et de polarisation — a dépassé ce que la plupart des prévisionnistes des années 1990 avaient envisagé.

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La prédiction selon laquelle Internet remplacerait les journaux et le journalisme imprimé a été avancée avec divers degrés de confiance au milieu des années 1990. Negroponte a soutenu que le "Daily Me" personnalisé rendrait le journal d'intérêt général obsolète. D'autres prévisionnistes ont souligné l'économie : si les nouvelles pouvaient être distribuées numériquement à un coût marginal quasi nul, l'infrastructure coûteuse d'impression et de distribution deviendrait un handicap concurrentiel.

Clifford Stoll, encore une fois, a pris la position opposée. Il a soutenu qu'aucune base de données en ligne ne remplacerait le journal quotidien et que l'expérience tactile, portable et fortuite de lire une édition papier était irremplaçable.

Les faits montrent une confirmation partielle complexe. La circulation des journaux quotidiens aux États-Unis a culminé autour de 1984 et a décliné lentement durant les années 1990 avant de chuter brutalement dans les années 2000 alors que la publicité numérique migrée vers les plateformes Internet. La publicité classée, qui avait été une source majeure de revenus pour les journaux locaux, a presque entièrement migré vers des sites comme Craigslist, puis vers diverses plateformes verticales. Les revenus des journaux imprimés aux États-Unis ont chuté d'environ 49 milliards de dollars en 2005 à moins de 15 milliards de dollars au début des années 2020, un effondrement qui a éliminé des milliers d'emplois journalistiques et laissé de grandes parties du pays avec une couverture locale des nouvelles significativement réduite.

Mais les journaux n'ont pas disparu. Les plus grands journaux nationaux — le New York Times, le Washington Post, le Wall Street Journal — sont passés avec succès à des modèles d'abonnement numérique et ont atteint des audiences en ligne plus larges qu'ils ne l'avaient jamais fait en version imprimée. Le journalisme d'investigation a continué. La prédiction selon laquelle l'imprimé serait remplacé était correcte ; la prédiction selon laquelle le journalisme lui-même serait remplacé par des flux d'information personnalisés s'est avérée plus complexe.

L'expérience de l'industrie des journaux illustre comment les prédictions sur la perturbation induite par la technologie identifient souvent correctement la direction du changement mais sous-estiment la résilience des institutions existantes qui s'adaptent avec succès.

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L'idée que la technologie en réseau finirait par gérer les maisons — contrôlant la température, la sécurité, l'éclairage et les appareils par des systèmes numériques — est apparue dans les écrits technologiques tout au long du milieu des années 1990. Gates a consacré un espace significatif à cette vision dans "The Road Ahead", décrivant une maison où les systèmes numériques suivaient les préférences des occupants et ajustaient l'environnement en conséquence. Lorsqu'un invité entrait dans une pièce, l'éclairage et la température s'ajustaient aux préférences enregistrées de cette personne. La musique les suivait de pièce en pièce.

Gates construisait effectivement une telle maison au moment de l'écriture — la construction de ce qui est devenu connu sous le nom de "Xanadu 2.0", sa maison près de Seattle, a commencé au début des années 1990 et a intégré de nombreux systèmes en réseau. La maison a été largement couverte dans la presse et considérée comme un aperçu de ce que la technologie rendrait éventuellement possible pour les consommateurs ordinaires.

La maison intelligente est bien arrivée, mais sur une chronologie plus lente que ce qu'avaient anticipé les optimistes du milieu des années 1990, et sa forme populaire était quelque peu différente de ce que Gates avait décrit. L'Echo d'Amazon $AMZN, introduit en 2014, et la prolifération subséquente des enceintes intelligentes ont rendu le contrôle domestique activé par la voix familier à des dizaines de millions de foyers. Nest, acquis par Google $GOOGL en 2014, a apporté aux consommateurs des thermostats connectés en réseau. Les systèmes d'éclairage intelligents, les sonnettes vidéo et les caméras de sécurité connectées sont devenus des produits de consommation dans les années 2010.

Au milieu des années 2020, une configuration de maison intelligente était abordable et disponible pour tout consommateur prêt à dépenser une somme modérée. Mais le système fluide et anticipatif décrit par Gates — celui qui s'ajustait de manière proactive aux préférences individuelles sans intervention de l'utilisateur — restait plus une aspiration qu'une expérience standard du consommateur. La plupart des appareils de maison intelligente nécessitaient encore des commandes délibérées plutôt que d'inférer automatiquement les préférences.

La prédiction de la maison intelligente était directionnellement précise mais optimiste quant à la sophistication de l'expérience consommateur qui résulterait du déploiement de la technologie.

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La nanotechnologie — la manipulation de la matière à l'échelle des molécules et des atomes individuels — était l'une des prédictions les plus spéculatives qui circulaient dans les cercles technologiques pendant les années 1990. Le concept avait été popularisé par le livre de K. Eric Drexler en 1986 "Engines of Creation", et au début des années 1990, il avait attiré une véritable attention scientifique ainsi qu'une grande quantité de spéculations futuristes.

La version la plus ambitieuse de la prédiction soutenait que d'ici le début des années 2000 ou 2010, les machines moléculaires seraient capables d'effectuer des procédures médicales au niveau cellulaire — ciblant les cellules cancéreuses, réparant les tissus endommagés, débloquant les artères. Kurzweil avait inclus la médecine nanotechnologique dans ses propres prévisions des années 1990, prédisant que des nanobots circulant dans le sang deviendraient une réalité médicale dans quelques décennies.

Ce qui est ressorti de la recherche en nanotechnologie des décennies suivantes était réellement significatif mais assez différent des prédictions les plus dramatiques. Les systèmes de délivrance de médicaments à l'échelle nanométrique — des particules conçues pour transporter des thérapeutiques directement aux cellules spécifiques — sont devenus un domaine réel et important de la médecine. Les formulations à base de nanoparticules ont été utilisées dans le traitement du cancer. Les nanoparticules lipidiques utilisées pour délivrer de l'ARNm dans les vaccins contre le COVID-19 développés par Pfizer $PFE-BioNTech et Moderna $MRNA représentaient une application significative de l'ingénierie à l'échelle nanométrique à la médecine.

Mais les machines moléculaires autoréplicatrices et les nanobots circulant librement des prévisions les plus enthousiastes n'étaient pas arrivés à la mi-2020. Le domaine avait progressé plus lentement que prévu, et certaines des affirmations théoriques originales de Drexler concernant l'assemblage moléculaire avaient été remises en question par d'autres scientifiques. La prédiction selon laquelle la nanotechnologie transformerait la médecine était correcte dans le sens modeste où l'ingénierie à l'échelle nanométrique était entrée dans les applications cliniques ; elle était incorrecte dans le sens plus grandiose des machines moléculaires effectuant des réparations autonomes à l'intérieur du corps.

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Les prédictions sur l'intelligence artificielle au milieu des années 1990 variaient énormément dans leur portée et leur spécificité. Une catégorie de prédiction qui correspondait assez bien aux événements était la prévision que les ordinateurs finiraient par gérer le langage naturel — comprendre la parole, générer du texte et traduire entre les langues — à des niveaux de fluidité qui en feraient des outils pratiquement utiles.

Kurzweil a prédit au début des années 1990 que les ordinateurs seraient capables de passer le test de Turing — imitant de manière convaincante une conversation humaine au point qu'un juge humain ne pourrait pas faire la différence de manière fiable — d'ici 2029. Il était précis sur la décennie et a maintenu publiquement la prédiction au fil des années suivantes.

Le développement réel de l'IA linguistique a suivi une voie que les prévisionnistes des années 1990 n'avaient pas précisément tracée. Les premiers systèmes — logiciels de reconnaissance vocale, outils de traduction automatique — se sont améliorés régulièrement au cours des années 2000 et 2010 mais sont restés limités de manière facile à identifier. L'arrivée des grands modèles de langage, en commençant par la série GPT d'OpenAI et en s'accélérant nettement avec GPT-3 en 2020 et GPT-4 en 2023, a changé le tableau de manière spectaculaire. Ces systèmes pouvaient générer un texte fluide, répondre à des questions, résumer des documents et mener des conversations prolongées d'une manière qui aurait semblé peu plausible même aux prévisionnistes optimistes du milieu des années 1990.

Que des systèmes comme GPT-4, Claude et Gemini aient constitué « passer le test de Turing » au sens où Kurzweil l’entendait a été débattu. Ils pouvaient produire un texte souvent indiscernable de l'écriture humaine. Ils pouvaient également faire des erreurs systématiques qui révélaient leur nature. La large prédiction — que l'IA deviendrait réellement utile pour les tâches linguistiques — s'est avérée correcte. Le critère spécifique du test de Turing, et ce que signifie « le passer », restait contesté.

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La prédiction selon laquelle l'argent numérique remplacerait l'argent liquide physique et les cartes de crédit était largement diffusée au milieu des années 1990, en partie en raison de la logique évidente d'une économie en réseau et en partie en raison des efforts techniques spécifiques pour créer des systèmes de monnaie numérique. Gates a accordé de l'attention à la monnaie numérique dans « La route qui nous attend », décrivant des systèmes qui permettraient aux transactions financières de circuler sur le réseau aussi facilement que l'information.

Les premières tentatives de monnaie numérique basée sur Internet — DigiCash, fondée par le cryptographe David Chaum, était la plus notable — n'ont pas réussi à atteindre une adoption massive dans les années 1990. DigiCash a déposé son bilan en 1998 après avoir échoué à sécuriser suffisamment de partenariats avec les banques et les détaillants.

Ce qui a finalement remplacé les méthodes de paiement physiques n'était pas exactement ce que les prévisionnistes du milieu des années 1990 avaient en tête. PayPal $PYPL, fondée en 1998, a créé un système largement adopté pour les paiements sur Internet qui fonctionnait en se connectant aux comptes bancaires et aux cartes de crédit existants plutôt que de les remplacer. Les systèmes de paiement sans contact — puces NFC dans les smartphones et les cartes — se sont multipliés dans les années 2010 et ont rendu les transactions physiques au point de vente presque aussi fluides que les prévisionnistes l'avaient imaginé. Apple $AAPL Pay et Google $GOOGL Pay ont permis aux smartphones de servir d'appareils de paiement.

Le Bitcoin, introduit en 2009, était une tentative directe de créer le genre de monnaie numérique décentralisée que certains prévisionnistes des années 1990 avaient décrit — de l'argent qui n'existait que sous forme d'informations sur un réseau, non soutenu par un gouvernement ou une institution. Au milieu des années 2020, les cryptomonnaies avaient suscité un intérêt spéculatif significatif et une certaine adoption commerciale, mais n'avaient pas remplacé les monnaies ou systèmes de paiement conventionnels.

La prédiction selon laquelle les portefeuilles physiques deviendraient obsolètes s'est révélée partiellement correcte : dans de nombreux pays, une part substantielle des paiements était effectuée numériquement dès le début des années 2020. Mais l'argent liquide était encore utilisé mondialement, et l'élimination totale des méthodes de paiement physiques ne s'était pas produite.

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La commercialisation de l'espace — et plus précisément l'idée que des individus ordinaires et fortunés (par opposition aux astronautes formés par le gouvernement) pourraient payer pour des voyages en orbite — était une prédiction circulant dans certains cercles technologiques et aérospatiaux durant les années 1990. Les échéances spécifiques variaient, mais une version commune soutenait que le tourisme spatial commercial serait disponible au début des années 2000 et modérément accessible (pour les très riches) d'ici 2010.

La prédiction s'est finalement révélée correcte, mais le calendrier était erroné. Dennis Tito est devenu le premier touriste spatial payant en avril 2001, achetant un voyage vers la Station spatiale internationale via le programme spatial russe pour un montant rapporté de 20 millions de dollars. Un petit nombre d'autres passagers payants ont suivi dans les années suivantes, mais le marché est resté extrêmement restreint.

Le développement commercial spatial le plus significatif est survenu dans les années 2010 avec l'essor de SpaceX, fondée par Elon Musk en 2002, et Blue Origin, fondée par Jeff Bezos en 2000. SpaceX a commencé à lancer des astronautes de la NASA vers la Station spatiale internationale en 2020 et avait des projets pour des missions orbitales civiles. Blue Origin a commencé à transporter des clients payants sur des vols suborbitaux en 2021. Virgin Galactic, fondée par Richard Branson, a proposé des vols spatiaux suborbitaux à un prix de plusieurs centaines de milliers de dollars par siège.

Au milieu des années 2020, le tourisme spatial commercial existait comme un marché réel, bien qu'extrêmement cher. La prédiction des années 1990 selon laquelle cela se produirait était correcte ; la prédiction qu'il serait accessible à plus qu'un petit nombre d'individus extraordinairement riches d'ici 2010 était trop optimiste. L'économie de l'accès à l'orbite n'avait pas chuté aussi rapidement que certains prévisionnistes l'avaient supposé.

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Parmi les avertissements les plus clairvoyants des écrits technologiques des années 1990 figurait la prédiction que les systèmes numériques en réseau permettraient une surveillance sans précédent — des individus par les gouvernements, par les entreprises et entre eux. Ce n'était pas une prédiction courante au sens de largement célébrée ; c'était plus souvent une préoccupation soulevée par les défenseurs des libertés civiles et les critiques de la technologie.

La préoccupation spécifique était que, à mesure que la vie se déplaçait en ligne et que plus d'appareils collectaient des données sur le comportement individuel, les informations générées seraient inévitablement capturées, stockées et utilisées à des fins échappant au contrôle ou à la conscience de l'individu. Certains prévisionnistes ont souligné l'architecture émergente du commerce sur Internet — qui nécessitait la collecte d'informations personnelles pour fonctionner — comme une base pour la surveillance commerciale. D'autres se sont concentrés sur les usages gouvernementaux, soulignant la capacité accrue de surveillance que les communications numériques offraient.

Ce qui est apparu dans les décennies suivantes a dépassé même les prévisions les plus pessimistes à certains égards. Les révélations d'Edward Snowden en 2013 ont révélé que la National Security Agency des États-Unis avait construit des systèmes de surveillance capables de capturer les métadonnées de centaines de millions d'appels téléphoniques et de quantités substantielles de trafic Internet. La surveillance commerciale — la collecte et la monétisation de données personnelles par les entreprises technologiques — est devenue le modèle économique dominant d'Internet, finançant des services gratuits pour des milliards d'utilisateurs.

La technologie de reconnaissance faciale, qui n'existait que sous des formes primitives dans les années 1990, s'est développée en un outil de surveillance commercialement déployé utilisé par les gouvernements et les détaillants. Le système de crédit social de la Chine, opérationnel sous diverses formes à partir des années 2010, représentait le déploiement national le plus étendu de la surveillance sociale algorithmique à ce jour.

La prédiction selon laquelle la technologie numérique permettrait une surveillance de masse était exacte. L'échelle et les mécanismes spécifiques — y compris la façon dont les entreprises commerciales sont devenues les principaux collecteurs de données personnelles — n'ont pas été entièrement anticipés par la plupart des prévisionnistes des années 1990 qui avaient soulevé la préoccupation.

Credit: Tima Miroshnichenko / Pexels

La prédiction selon laquelle l'intelligence artificielle égalerait ou dépasserait éventuellement les médecins humains dans certaines tâches de diagnostic circulait dans les communautés de recherche en IA pendant les années 1990. La logique reposait sur deux constatations bien établies : d'abord, que le diagnostic dans de nombreuses spécialités reposait sur la reconnaissance des formes — l'identification de caractéristiques dans des images, des résultats de tests ou des grappes de symptômes qui corrélaient avec des conditions spécifiques ; et ensuite, que les ordinateurs devenaient de plus en plus capables de tâches de reconnaissance des formes.

Les prédictions plus spécifiques du milieu des années 1990 avaient tendance à se concentrer sur la radiologie et la pathologie, les spécialités médicales les plus dépendantes de la reconnaissance des motifs visuels dans les images. Les prévisionnistes ont suggéré qu'en l'espace d'une décennie ou deux, les systèmes informatiques seraient capables de lire les radiographies, les tomodensitogrammes et les lames de pathologie avec une précision comparable à celle des spécialistes.

Cette prédiction s'est avérée en grande partie correcte, bien que le calendrier ait été plus long que certains ne l'avaient prévu et que la forme que la technologie a prise — des systèmes d'apprentissage profond entraînés sur de grands ensembles de données d'images — n'était pas précisément ce que les prévisionnistes des années 1990 avaient envisagé. Des études publiées dans les années 2010 et 2020 ont montré que les systèmes d'IA pouvaient égaler ou dépasser les radiologues dans la détection de certains types de cancer à partir d'images, et pouvaient identifier la rétinopathie diabétique à partir d'images oculaires avec une grande précision.

Dans la découverte de médicaments, les systèmes d'IA ont commencé à identifier des molécules candidates pour le traitement à un rythme que les chercheurs humains ne pouvaient égaler, compressant les délais de la recherche pharmaceutique en phase précoce. AlphaFold de DeepMind, qui a prédit la structure tridimensionnelle des protéines avec une grande précision, a été décrit par certains chercheurs comme l'un des outils scientifiques les plus significatifs à émerger depuis des décennies.

La prédiction était correcte dans sa direction. Ce que les prévisionnistes des années 1990 ont sous-estimé, c'est le temps qu'il faudrait pour que les processus de réglementation et d'adoption des soins de santé rattrapent les capacités techniques — un schéma familier des autres prédictions technologiques concernant les institutions bien établies.