2025 marque la fin de l'ère du "Far West" de l'IA : AI Act EU opérationnel à partir d'août 2024 avec des obligations de maîtrise de l'IA à partir du 2 février 2025, gouvernance et GPAI à partir du 2 août. La Californie fait figure de pionnière avec le SB 243 (né après le suicide de Sewell Setzer, une adolescente de 14 ans ayant développé une relation émotionnelle avec un chatbot) qui impose l'interdiction des systèmes de récompense compulsifs, la détection des idées de suicide, un rappel toutes les 3 heures "Je ne suis pas humain", des audits publics indépendants, des pénalités de 1 000 $/violation. Le SB 420 exige des évaluations d'impact pour les "décisions automatisées à haut risque" avec des droits d'appel de révision humaine. Application réelle : Noom a été cité en 2022 pour des robots se faisant passer pour des entraîneurs humains ; règlement de 56 millions de dollars. Tendance nationale : l'Alabama, Hawaï, l'Illinois, le Maine et le Massachusetts considèrent l'absence de notification des robots de conversation comme une violation de l'UDAP. Approche à trois niveaux des systèmes à risque critique (soins de santé/transports/énergie) : certification préalable au déploiement, divulgation transparente au consommateur, enregistrement à des fins générales + tests de sécurité. Patchwork réglementaire sans préemption fédérale : les entreprises présentes dans plusieurs États doivent s'adapter à des exigences variables. UE à partir d'août 2026 : informer les utilisateurs de l'interaction de l'IA à moins qu'elle ne soit évidente, le contenu généré par l'IA doit être étiqueté comme étant lisible par une machine.

"Une entreprise a secrètement désactivé des systèmes d'intelligence artificielle pendant 72 heures. Résultat ? Une paralysie totale de la décision. La réaction la plus fréquente à la réinitialisation ? Le soulagement". D'ici 2027, 90 % des décisions commerciales seront déléguées à l'IA - les humains serviront d'"interfaces biologiques" pour maintenir l'illusion du contrôle. Ceux qui résisteront seront considérés comme ceux qui ont fait des calculs à la main après l'invention de la calculatrice. La question n'est plus de savoir si nous succomberons, mais avec quelle élégance.

L'Europe n'attire qu'un dixième des investissements mondiaux dans le domaine de l'intelligence artificielle, mais prétend dicter les règles mondiales. C'est ce qu'on appelle "l'effet Bruxelles" : imposer des règles à l'échelle planétaire grâce à son pouvoir de marché sans stimuler l'innovation. La loi sur l'IA entre en vigueur selon un calendrier échelonné jusqu'en 2027, mais les multinationales de la technologie y répondent par des stratégies d'évasion créatives : elles invoquent le secret commercial pour éviter de révéler les données de formation, produisent des résumés techniquement conformes mais incompréhensibles, utilisent l'auto-évaluation pour déclasser les systèmes de "risque élevé" à "risque minimal", font du "forum shopping" en choisissant des États membres où les contrôles sont moins stricts. Le paradoxe du droit d'auteur extraterritorial : l'UE exige qu'OpenAI se conforme aux lois européennes même pour la formation en dehors de l'Europe - un principe jamais vu auparavant dans le droit international. Le "modèle dual" émerge : versions européennes limitées contre versions mondiales avancées des mêmes produits d'IA. Risque réel : l'Europe devient une "forteresse numérique" isolée de l'innovation mondiale, les citoyens européens ayant accès à des technologies inférieures. La Cour de justice, dans l'affaire de l'évaluation du crédit, a déjà rejeté la défense fondée sur le "secret commercial", mais l'incertitude interprétative reste énorme : que signifie exactement un "résumé suffisamment détaillé" ? Personne ne le sait. Dernière question non résolue : l'UE crée-t-elle une troisième voie éthique entre le capitalisme américain et le contrôle de l'État chinois, ou exporte-t-elle simplement la bureaucratie dans un domaine où elle n'est pas en concurrence ? Pour l'instant : leader mondial dans la réglementation de l'IA, marginal dans son développement. Vaste programme.

La science des données a bouleversé le paradigme : les valeurs aberrantes ne sont plus des "erreurs à éliminer", mais des informations précieuses à comprendre. Une seule valeur aberrante peut complètement fausser un modèle de régression linéaire - faire passer la pente de 2 à 10 - mais l'éliminer pourrait signifier perdre le signal le plus important de l'ensemble de données. L'apprentissage automatique introduit des outils sophistiqués : Isolation Forest isole les valeurs aberrantes en construisant des arbres de décision aléatoires, Local Outlier Factor analyse la densité locale, Autoencoders reconstruit les données normales et signale ce qu'il ne peut pas reproduire. Il existe des valeurs aberrantes globales (température de -10°C sous les tropiques), des valeurs aberrantes contextuelles (dépenser 1 000 euros dans un quartier pauvre), des valeurs aberrantes collectives (pics de trafic synchronisés sur le réseau indiquant une attaque). Parallèle avec Gladwell : la "règle des 10 000 heures" est contestée - Paul McCartney dixit "de nombreux groupes ont fait 10 000 heures à Hambourg sans succès, la théorie n'est pas infaillible". Le succès des mathématiques en Asie n'est pas génétique mais culturel : le système numérique chinois est plus intuitif, la culture du riz nécessite une amélioration constante, alors que l'agriculture occidentale est fondée sur l'expansion territoriale. Applications réelles : les banques britanniques récupèrent 18 % de leurs pertes potentielles grâce à la détection d'anomalies en temps réel, le secteur manufacturier détecte des défauts microscopiques qui échapperaient à une inspection humaine, le secteur de la santé valide les données d'essais cliniques avec une sensibilité de détection d'anomalies de plus de 85 %. Dernière leçon : alors que la science des données passe de l'élimination des valeurs aberrantes à leur compréhension, nous devons considérer les carrières non conventionnelles non pas comme des anomalies à corriger, mais comme des trajectoires précieuses à étudier.