L’IA, bien ou mal ?

Définition et perception générale

Il faut reconnaître que l’IA est le serpent de mer qui fait couler beaucoup d’encre.
Le grand public a pris possession de l’outil grâce au chat d’OpenAI, ChatGPT, mis en ligne fin 2022. Avant ça, il y a eu l’ère des assistants vocaux tels que Siri (2011), Google Assistant (2012) et Alexa (2014).
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’est intégrée dans presque tous les secteurs d’activité, passant du statut de technologie émergente à celui d’outil de travail quotidien. Elle se divise entre l’IA générative (texte, image, code) et l’IA prédictive ou d’analyse.
La première, l’IA générative, produit de la matière inédite à partir d’une consigne. Elle est utilisée pour la productivité, la rédaction et la recherche (ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Google Gemini, Google NotebookLM, etc.), pour la programmation et développement logiciel (Claude Code par exemple), pour la création visuelle d’images ou de vidéos (Seedance, Veo, Google Nano Banana, etc. C’est elle qui est bien connue du grand public.
L’IA non générative (souvent appelée IA traditionnelle, déterministe ou analytique) désigne l’ensemble des systèmes d’intelligence artificielle conçus pour analyser, classer, prédire ou décider, sans chercher à créer du nouveau contenu. Elle prend des données en entrée et produit un résultat analytique : un score, une catégorie, une prédiction ou une décision. Les logiciels utilisés sont spécifiques aux tâches demandées et peu connus du grand public (Google Vertex AI, Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML etc.).

La façon dont l’IA est perçue fait régulièrement l’objet de sondages et de rapports. On peut, par exemple, en citer deux qui présentent des données sociologique globales, opinion concernant les positions « pour » ou « contre » : Ipsos- AI Monitor (Étude internationale sur +30 pays) [1], et Stanford University HAI-The 2025 AI Index Report [2].
Les sentiments à propos de l’IA peuvent être classés en trois catégories : (1) enthousiasme et optimisme, (2) inquiétude et/ou opposition, (3) indécision et nuance. La troisième catégorie est minoritaire (15 à 30 % des interrogés selon les endroits). Les deux autres catégories sont majoritaires dans des zones géographiques différentes. Dans les pays émergents et asiatiques, c’est la catégorie (1) qui culmine, avec entre 70 et 80 %, alors que dans les pays « occidentaux » (Europe, Canada, et USA), les deux points de vue se talonnent.

Arguments clés des partisans (Camp Pro-IA)

  1. Gains de productivité et d’efficacité : L’IA automatise les tâches répétitives et chronophages, permettant aux humains de se concentrer sur la réflexion stratégique, la créativité ou l’aspect relationnel.
  2. Avancées scientifiques et médicales : La capacité de traiter d’immenses volumes de données permet d’accélérer la découverte de traitements, de prédire des maladies ou d’optimiser l’efficacité énergétique face au changement climatique.
  3. Démocratisation du savoir et de l’apprentissage : L’accès immédiat à des assistants capables de vulgariser, d’enseigner des langues ou d’aider à la programmation réduit la barrière à l’entrée dans de nombreuses disciplines.
  4. Création de nouveaux marchés : Comme pour chaque révolution technologique, les pro-IA avancent qu’elle créera de nouveaux métiers et de nouveaux secteurs industriels impossibles à imaginer auparavant.

Arguments clés des opposants (Camp Anti-IA)

  1. Destruction d’emplois et précarisation : La crainte d’un remplacement rapide de nombreuses professions (cols blancs, métiers de la création, secrétariat) sans reclassement suffisant pour le marché du travail.
  2. Impact environnemental : La consommation énergétique très élevée des centres de données pour l’entraînement et l’exécution des modèles (besoins massifs en électricité et en eau de refroidissement).
  3. Propriété intellectuelle et pillage artistique : Les artistes et auteurs dénoncent l’aspiration sans consentement de leurs œuvres pour entraîner des modèles qui concurrencent ensuite directement leur travail.
  4. Désinformation et érosion de la vérité : La prolifération des deepfakes, de la génération automatique de faux contenus et des biais algorithmiques qui risquent d’affaiblir le débat démocratique et la confiance dans les institutions.
  5. Risques éthiques et existentiels : La perte de contrôle sur des décisions automatisées (ex. justice, embauche) et, pour la frange la plus critique, le risque théorique qu’une IA autonome échappe à la supervision humaine.

Faut-il avoir peur de l’IA ?

La vision alarmiste

C’est la version qui circule le plus facilement. Certains experts en intelligence artificielle, notamment des figures pionnières comme Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Max Tegmark ou Nick Bostrom, ne craignent pas une « méchanceté » de la machine, mais sa puissance, son autonomie et la difficulté de la contrôler, et même la peur qu’elle ne finisse par échapper à tout contrôle.

En bref, l’IA fait peur pour plusieurs raisons, dont les deux principales sont les suivantes.

  • L’utilisation abusive de l’IA par les humains à visée de désinformation. C’est très facile de créer de « faux » entretiens avec des personnalités pour leur faire dire n’importe quoi ; ou de créer des vidéos bidons pour illustrer des fausses situations.
  • À cause de sa puissance, de son autonomie et de la possible difficulté de la contrôler si elle a la capacité de s’auto-améliorer.
  • Or elle n’a pas de garde-fous éthiques car pas d’intuition morale, et elle risque de développer des sous-objectifs de « protection », avec accumulation de puissance, et destruction possible des humains.

La vision plus rationnelle

Le « risque existentiel » (X-risk) relèverait de la science-fiction ou d’une mauvaise compréhension de la technologie. Il faut faire attention à l’anthropomorphisme: l’IA n’a pas de pulsion de survie, et intelligence n’est pas autonomie. Il ne faut pas confondre intelligence, conscience et volonté.

La technologie actuelle est encore loin d’être une « intelligence générale ». Les grands modèles de langage (LLM) manquent de compréhension du monde physique et de capacités de raisonnement causal. De plus, une IA coincée dans un centre de données ne peut pas interagir directement avec le monde sans infrastructures humaines. Il existe une différence fondamentale entre « générer du texte » et « agir physiquement sur le monde réel ».

En ce qui concerne la sécurité par rapport à la perte de contrôle, selon Yann LeCun [3], [4] (un des pionniers du domaine de l’IA), les futures IA seront conçues avec des architectures « orientées vers des objectifs (objective-driven AI) », dans lesquelles des garde-fous de sécurité seront intégrés de manière indissociable au cœur même du système.

On peut aussi voir l’IA comme un outil de protection : une IA contre une IA. Pour contrer des cyberattaques sophistiquées, des modèles de désinformation, ou des tentatives d’utilisation malveillante de la technologie, les humains utiliseront des systèmes d’IA de défense encore plus performants.

On peut aussi se poser la question concernant la surmédiatisation du scénario hollywoodien de « la fin du monde » ; en effet, ça nuit clairement au débat public, pour deux raisons.

  • Détournement de l’attention : La peur d’une apocalypse robotique détourne les ressources et l’attention des vrais problèmes déjà existants : les biais algorithmiques, la désinformation, l’impact écologique des data centers, et la destruction d’emplois.
  • Capture réglementaire : Les discours alarmistes sont parfois soutenus par de grands acteurs de la tech pour pousser les gouvernements à adopter de lourdes réglementations. Cela empêche les acteurs open-source et les petites entreprises d’émerger, verrouillant ainsi le marché au profit des géants en place.

Pour illustrer ce point de vue, je vous recommande un entretien avec Yann Le Cun à SciencePo du 16/09/2026 [5].

Qui a raison ou tort ?

Il y a des experts de très haut niveau dans les deux camps. Ce n’est donc pas une question d’expertise ou de connaissance du domaine, c’est une question d’opinion, ou de foi. Remarquons cependant que les « dérapages » de l’IA constatés jusqu’à présent résultent du fait qu’elles ont accompli ce qui leur était demandé avec une maestria bien au-delà de ce que les humains avaient pu imaginer. Pour toutes les tâches demandées, que ce soit le hacking, la fabrication de fausses informations ou autres, l’IA a largement surpassé tout ce que l’humain pouvait imaginer, qu’il soit possible de réaliser pour réussir. Néanmoins, tout était en relation unique avec la tâche demandée. Ce que l’humain ne conçoit pas nécessairement dans le cadre d’une tâche, l’IA peut l’aborder grâce à toutes les combinaisons de possibilités mises en action. Nous sommes coincés par notre expertise limitée, alors que l’IA l’est beaucoup moins. Et c’est surtout ça qui est dangereux : c’est ce qu’on demande à l’IA de faire sans avoir la moindre idée de la façon dont elle va travailler pour réussir. Les protections que nous devons construire sont des protections à intégrer au sein des tâches demandées, tout en ayant conscience que nous ne savons pas tout prévoir de la façon dont l’IA va agir pour accomplir sa tâche. De plus, il faut également concevoir des protections contre l’utilisation malveillante de l’IA, donc contre nous-mêmes humains. Le chemin est loin d’être terminé.

Les problèmes économiques liés à l’utilisation de l’IA

Deux arguments majeurs sont invoqués contre l’utilisation de l’IA. Le premier concerne l’énergie nécessaire pour la faire fonctionner. Le deuxième concerne la « non rentabilité » des entreprises développant ces différentes IA.

Mise en perspective quant à l’énergie nécessaire

Quel est le besoin énergétique lié à la consommation/développement de l’IA ?

À l’échelle mondiale, la part de l’IA dans la consommation d’énergie varie fortement selon que l’on observe la consommation d’énergie finale totale ou uniquement la consommation d’électricité.

La part actuelle de l’IA pure dans la consommation d’électricité mondiale est d’approximativement 0,5 %. Les serveurs spécifiquement dédiés aux modèles et applications d’IA générative consomment environ 150 à 200 TWh par an, soit environ 0,5 % de la production mondiale d’électricité (voir les rapports de l’Agence internationale de l’Énergie [6] ).

La part globale des Data Centers dans la consommation d’électricité mondiale est d’approximativement 1,5 % (cloud classique, streaming, bases de données + IA)(près de 500 TWh). (voir les rapports de « Our World in Data » [7] ).

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la consommation des data centers pourrait quasiment doubler pour atteindre près de 1 000 TWh par an. L’IA représenterait alors à elle seule entre 1 % et 1,5 % de l’électricité globale, et la totalité des data centers environ 3 %.

Dans la consommation d’énergie finale globale (toutes sources confondues), si l’on compare l’IA à l’ensemble de l’énergie mondiale (incluant le pétrole pour le transport, le gaz pour le chauffage et l’industrie, etc.), l’électricité ne représente qu’une fraction de l’énergie globale consommée par l’humanité (~20 %). La part de l’IA dans la consommation d’énergie primaire globale se situe ainsi actuellement autour de 0,1 % à 0,15 %.

Cependant, il ne faut pas perdre de vue que ces chiffres sont des moyennes mondiales, et que l’IA se développe géographiquement de manière très concentrée. C’est en fait un enjeu massif. Par exemple, aux États-Unis, les data centers absorbent déjà près de 5 % de l’électricité nationale (dont environ 2 % dédiés uniquement à l’IA). Dans des zones très ciblées comme la Virginie du Nord, ils dépassent 25 % de la demande électrique locale. Ou encore en Irlande, en raison d’un cadre fiscal et réseau attractif, les data centers y consomment plus de 20 % de l’électricité totale du pays.

La plupart des pays jouant un rôle important dans le développement de l’IA (certains états des États-Unis, l’Irlande, le Japon, la Corée du Sud, Singapour) sont dépendants des importations d’énergie/électricité pour faire tourner ces centres. Néanmoins, on voit apparaître des centres d’IA basés sur l’énergie locale. Les pays nordiques (Suède, Norvège, Finlande) attirent de nouveaux data centers d’IA grâce à leur surproduction d’hydroélectricité locale et leur climat froid (qui réduit le besoin de climatisation). Ces zones sont exportatrices nettes d’électricité.

Le Texas dispose de son propre réseau électrique indépendant (ERCOT) et produit d’immenses quantités de gaz naturel et d’énergie éolienne/solaire sur son territoire. Il accueille des infrastructures IA sans importer d’énergie des États voisins.

Et ça évoluera encore évidemment.

À propos de la « non rentabilité » des entreprises d’IA

Les entreprises dont l’IA est le produit cœur de métier, c’est-à-dire les éditeurs de modèles et d’applications IA (Pure Players) sont largement déficitaires. Ces entreprises développent des modèles de langage, d’IA générative ou de vision, qu’elles commercialisent via des abonnements ou des API. Il s’agit notamment de OpenAI, Anthropic, Mistral AI, Midjourney & Stability AI, Cohort ou Perplexity AI. Bien que leurs revenus augmentent de manière spectaculaire (en milliards de dollars), leurs coûts dépassent de loin leur chiffre d’affaires. Ces entreprises privilégient délibérément la croissance et l’innovation technologique au détriment de la rentabilité immédiate.

Il faut les distinguer des Géants de la Tech, comme Google (DeepMind), Microsoft (Copilot), Meta ou Amazon (AWS), qui sont des leaders incontournables de l’IA. Cependant, l’IA constitue pour eux un levier d’optimisation ou un module intégré à leurs produits historiques (moteur de recherche, cloud, suite bureautique, réseaux sociaux), et non leur unique produit.

De rares signaux de rentabilité

Bien que le secteur soit globalement déficitaire, le modèle économique commence à démontrer sa viabilité sur certaines métriques :

  • Marge brute positive sur l’utilisation : Une fois le modèle entraîné, la simple vente d’accès API ou d’abonnements génère des marges brutes positives (l’utilisation rapporte plus qu’elle ne coûte en serveurs).
  • Premiers ajustements bénéficiaires : Certains acteurs comme Anthropic ont réussi par moments à faire basculer leur résultat d’exploitation ajusté dans le vert, prouvant que si l’on ralentissait la course aux nouveaux modèles, le produit d’IA en lui-même deviendrait rentable.

Comment tiennent-elles ?

Elles sont financées par le capital-risque (Venture Capital) [8] et par des partenariats stratégiques avec les géants de la Tech (par exemple Microsoft pour OpenAI ou Amazon/Google pour Anthropic). Les investisseurs acceptent de financer ces pertes aujourd’hui dans l’espoir de capturer le marché de demain.

L’impact environnemental, selon Yann Le Cun

L’impact environnemental des centres de données, tel que présenté par Yann Le Cun, s’articule autour de trois aspects principaux :

  • Émissions de carbone et consommation d’énergie : Le seul véritable problème écologique identifié concerne la forte consommation d’électricité et les émissions de carbone associées. Cet impact varie fortement selon le mix énergétique local : dans un pays comme la France où l’électricité est largement décarbonée, l’installation de centres de données n’augmente pas significativement l’empreinte carbone, bien qu’elle puisse créer une tension sur les prix de l’électricité.
  • Consommation d’eau : Yann Le Cun affirme que la consommation d’eau n’est pas un sujet de préoccupation pour les centres de données, car l’eau y est utilisée et recyclée en circuit fermé. Il note à titre d’illustration que des activités comme la culture des amandes ou l’entretien des terrains de golf consomment beaucoup plus d’eau.
  • Optimisation par les incitations du marché : L’énergie représentant la majeure partie des coûts de fonctionnement des entreprises d’IA, les acteurs industriels sont directement incités par le marché à réduire au maximum leur consommation. Selon lui, cette pression financière motive continuellement l’innovation (optimisation des puces, des algorithmes et des architectures de modèles) sans qu’une régulation gouvernementale supplémentaire ne soit nécessaire.

Le danger que l’IA nous rende idiot

C’est une crainte qui est assez régulièrement exprimée. Obtenir si facilement n’importe quelle information, ou une réponse à n’importe quelle question, ou encore élaborer un texte ou un rapport si rapidement, sans beaucoup d’effort, cela ne va-t-il pas nous abêtir ? On ne peut pas répondre à cette interrogation sans mettre en perspective notre conception de ce qu’est l’intelligence humaine et se poser la question de comment la maintenir.

Il n’y a pas de définition unique et coulée dans le bronze de l’intelligence. C’est un concept qui est débattu depuis longtemps et qui évolue également. Néanmoins, il semble qu’elle recouvre la capacité à comprendre, apprendre, raisonner, s’adapter et agir de manière pertinente dans des situations nouvelles ou complexes.

La question qui se pose à nous en relation avec l’effet de l’IA sur notre intelligence est de voir dans qeulle mesure l’IA peut nous menacer quant à notre capacité à comprendre, apprendre, raisonner, etc. Pour moi, ce n’est pas l’IA qui nous menace, mais la façon dont nous allons nous en servir. Donc, la menace vient de nous-même et de la façon dont nous allons l’intégrer dans notre vie quotidienne, et surtout dans la formation et l’éducation dans une société qui évolue extrêmement vite. Je vous invite à visionner l’entretien avec Étienne Klein sur ce sujet [9]. Il revient notamment sur les différentes formes d’intelligence, la différence entre intelligence humaine et intelligence artificielle, le rôle de l’effort dans l’apprentissage, les « joies intellectuelles », la perte d’attention provoquée par les technologies numériques et notre difficulté croissante à distinguer le vrai du faux.

Et notre place d’humains dans tout ça ?

Quoi qu’il en soit, il me semble que le problème fondamental pour nous, humains, est de savoir comment trouver notre place dans cette nouvelle société. Car il n’y aura pas de retour en arrière, au contraire.

C’est une question à laquelle nous avons été confrontés plusieurs fois au cours de notre évolution, notamment face à quatre grandes révolutions technologiques liées à la communication et à la connaissance : l’écriture, l’imprimerie, l’internet et maintenant l’IA.

Voici une liste des révolutions de l’Information, avec ses quatre grandes étapes.

  • L’Écriture (vers -3300 av. J.-C.) : elle permet de stocker l’information hors du cerveau humain et d’extraire la connaissance de la mémoire volatile. L’écrit a affranchi la communication de la présence physique, dans l’espace et dans le temps. Passer de l’oral à l’écrit a modifié la façon dont l’esprit humain traite l’information. L’écrit permet de classer, de comparer, d’analyser et de vérifier des données posées sous les yeux, favorisant le développement de la logique, de la science et de la philosophie.
  • L’Imprimerie (VIIᵉ siècle, Chine) : elle permet de multiplier la connaissance et de la démocratiser massivement. Elle a ses racines en Asie : la première technique d’impression apparaît en Chine sous la dynastie Tang, au VIIᵉ siècle. Elle consiste à graver du texte et des images en relief sur des blocs de bois entiers pour les encrer. Les premiers caractères mobiles dateraient de 1040 ; ils sont en terre cuite et inventés par un artisan chinois, Bi Sheng. C’est en Corée sous la dynastie Goryeo qu’apparaissent les premiers caractères mobiles métalliques moulés en bronze, plus durables que l’argile ou le bois (1234). Mais la grande révolution se passe en Europe grâce à Gutenberg (1450). Il adapte et perfectionne ces procédés à Mayence en créant une véritable chaîne industrielle.
  • L’Internet (fin XXᵉ siècle) : il permet d’interconnecter les données et d’offrir une diffusion instantanée et globale à l’échelle de la planète. L’histoire d’Internet commence dans les laboratoires de recherche militaire : en 1969, le département de la Défense américain (DARPA) lance ARPANET, le premier réseau à transmission de données par paquets. Pour devenir, en un demi-siècle, la colonne vertébrale de l’économie et de la communication mondiale. C’est plus tard, en 1983, que le mot Internet apparaît, contraction de Inter-connected Networks (Réseaux Interconnectés). Cette interconnexion a été rendue possible grâce au développement d’un protocole de communication (TCP/IP) entre les différents réseaux. Ensuite, entre 1989 et 1991, une série de développements divers permet l’invention du World Wide Web (www). Mais l’Internet ne s’ouvre au grand public que vers 1995.
  • L’Intelligence Artificielle (XXIᵉ siècle) : elle permet de traiter, analyser et générer de l’information à une échelle supérieure aux capacités humaines. Voir plus haut.

À chaque fois, il y a eu des pro- et des anti-. Néanmoins, ces révolutions se sont installées dans nos vies. Pourquoi ? Mais parce qu’elles nous sont utiles, d’une manière ou d’une autre. Sinon, nous ne les utiliserions pas. L’IA fait partie de nos vies, et ça ne changera pas, au contraire. La question de la sécurité a été mentionnée plus haut et relève essentiellement des constructeurs, et aussi, dans une certaine mesure, des politiciens qui nous gouvernent. Mais qu’allons-nous devenir dans un monde où le savoir est accessible en quelques secondes, où un grand nombre de compétences seront aux mains d’agents IA [10], et où le monde du travail tel que nous le connaissons va disparaître. Actuellement, pour être embauché, nous présentons nos compétences en tant qu’exécutants de tâches : nous avons développé une « expertise » dans un domaine, basée sur des connaissances que l’IA trouve et utilise beaucoup plus rapidement que nous. Comment arriverons-nous à trouver notre place dans ce nouveau monde ? Pour les « cols blancs » [11], il est évident qu’il faudra acquérir une expertise en utilisation d’agents IA qui feront le travail de recherche d’informations à notre place. La valeur professionnelle ne résidera plus dans la spécialisation étroite, mais dans la conviction et la capacité à assumer la responsabilité d’un résultat final. Pour les travaux manuels, la menace semble moins criante à court et moyen terme. On aura toujours besoin de maçons, de plombiers, d’électriciens, de chauffagistes, etc. Ceux-ci utiliseront abondamment l’IA dans des buts de diagnostics mais le travail en lui-même restera « dans leurs mains » au sens littéral. L’arrivée des robots pour ces tâches est probablement prévue mais j’ai l’impression que ça viendra plus tard.

J’ai entendu des médecins et des enseignants émettre des craintes quant à leur devenir. « L’IA va nous remplacer, les gens vont se soigner eux-mêmes, ils n’auront plus besoin d’aller à l’école, … ». C’est évidemment une profonde erreur. Mais leur façon de travailler va changer. Ce sont eux qui vont utiliser l’IA, et même abondamment. Un médecin pourra établir un diagnostic beaucoup plus rapide et plus sûr, mais c’est lui qui connaît son patient et ses antécédents, et lui seul aura l’expertise de trier dans les possibilités fournies par l’IA. Et, beaucoup plus important, il offre son écoute et son empathie à son patient, qui constituent aussi une grande partie du traitement. Le contact humain restera toujours nécessaire, et sera peut-être la composante principale dans le job du médecin. C’est la même chose pour les enseignants. Ce seront des « coachs » à la réussite des élèves, sur la base d’un matériel très riche et peut-être plus adapté à la multiplicité des aptitudes des élèves. Là aussi, à mon sens, la composante principale sera la relation humaine.

Mais, pour ça, il faut une préparation au monde de demain. Nos Ministres de l’Éducation/Enseignement sont-ils à la hauteur de cette tâche ? N’est-il pas temps que les citoyens participent activement aux processus de décision lorsqu’ils sont de cette importance ? À nous de voir …

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NOTES

1 . https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/publication/documents/2025-06/Ipsos-AI-Monitor-2025.pdf

2 . (A) https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report; (B) https://www.youtube.com/watch?v=ABxQBIBsBHY

3 . https://liora.io/yann-le-cun-tout-savoir

4 . https://www.youtube.com/watch?v=qTGust2Ur0o

5 . https://www.youtube.com/watch?v=Y4s8NadbZfU

6 . https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary

7 . https://ourworldindata.org/how-much-energy-do-data-centers-and-artificial-intelligence-use

8 . Le capital-risque (ou Venture Capital en anglais, souvent abrégé VC) est une forme d’investissement financier par laquelle des investisseurs apportent du capital à de jeunes entreprises à fort potentiel de croissance (souvent des startups) en échange d’une participation au capital (des actions).

9 . Etienne Klein – L’IA est-elle vraiment un danger pour nous ? https://www.youtube.com/watch?v=mJcPfUvDGx4

10 . Un agent IA est un programme informatique autonome capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’accomplir des actions par lui-même pour atteindre un objectif précis.Par exemple, si un chatbot classique se borne à répondre à une question, un agent IA va plus loin : il agit et exécute des tâches complexes à votre place (comme réserver un vol, planifier un projet ou résoudre un problème informatique étape par étape).

11 . Dans le monde du travail, un « col blanc » désigne un employé de bureau ou un cadre dont le travail est principalement intellectuel, administratif ou de gestion, par opposition aux tâches manuelles ou de production physique.

L’Europe a le pouvoir de vous étouffer

L’Europe et les sanctions

Tout le monde a entendu parler des sanctions prises à l’encontre de la Fédération de Russie. Ces sanctions sont à la fois d’ordre économique et d’ordre politique, diplomatique et judiciaire.

Si on s’en tient à l’intervention de l’Europe (1), la plupart relèvent du Conseil européen, tandis que quelques unes sont du ressort du Conseil de l’Europe, qui n’a aucun pouvoir juridique pour adopter des sanctions politiques, économiques ou diplomatiques contraignantes envers des États ou des individus. Il peut faire deux choses: établir des sanctions institutionnelles internes (suspendre le droit de vote d’un État membre au sein de ses propres organes, ou exclure un État membre de l’organisation en cas de violation grave des droits de l’homme (ce qui s’est produit pour la Russie en mars 2022)), et émettre des condamnations politiques ou des recommandations, mais elles n’ont pas de portée exécutoire ou coercitive.

Quelle est la différence entre ces deux Conseils ?

Le Conseil de l’Europe (46 membres, basé à Strasbourg) est une organisation pan-européenne complètement distincte et indépendante de l’Union européenne (27 membres). Il inclut la quasi-totalité des états du continent européen (dont la Suisse, le Royaume-Uni, la Turquie, l’Ukraine (2)). Il possède son propre drapeau, sa propre convention (la CEDH) et ses propres institutions, dont la Cour européenne des droits de l’homme. Ses objectifs principaux sont la protection des Droits de l’Homme, la promotion de la Démocratie et de l’État de droit, l’harmonisation juridique et culturelle.

Le Conseil européen est une institution de l’Union européenne (27 membres), qui décide de l’orientation politique de l’UE. Ses objectifs principaux sont l’intégration économique et monétaire, le marché unique et la libre circulation, la cohésion politique, sociale et la sécurité commune.

Les sanctions dont cet article va parler sont celles qui frappent des individus au niveau économique, et sont aussi qualifiées de mesures restrictives (3). L’idée de recourir à des mesures restrictives ciblées (sanctions individuelles visant des personnes physiques ou morales, comme l’interdiction de séjour ou le gel d’avoirs) est apparue dans les instances européennes au début des années 1990, avant d’être progressivement ancrée dans le droit et les pratiques des sommets européens. L’acte fondateur permettant à l’Union européenne d’adopter des sanctions individuelles est le traité de Maastricht, signé en 1992 et entré en vigueur le 1ᵉʳ novembre 1993. Il crée la Politique étrangère et de sécurité commune (PESC) et il dote les institutions européennes de bases juridiques.

Les premières sanctions nominatives contre des individus datent de 1994. Mais c’est en 2004 que le Conseil de l’Union européenne formalise sa politique par un document fondamental intitulé « Principes de base concernant le recours à des mesures restrictives (sanctions) » (4) : les mesures restrictives européennes doivent cibler prioritairement les personnes physiques et morales responsables plutôt que les populations civiles.

Petit rappel du droit européen

Selon le droit européen (principe de libre circulation et souveraineté des États membres), un citoyen possédant la nationalité d’un pays de l’UE ne peut pas se voir interdire l’entrée dans l’Union européenne.

Pour les personnes vivant ou résidant dans l’UE et inscrites sur la liste des sanctions de l’UE, les États membres sont tenus de ne pas lui délivrer de nouveau visa et de ne pas prolonger ou de révoquer son titre de séjour. Si la personne se trouve déjà sur le territoire de l’UE au moment de son inscription, l’État membre dans lequel elle réside peut refuser de l’expulser s’il s’agit de ses propres ressortissants, mais appliquera immédiatement un gel strict de tous ses comptes bancaires et biens immobiliers. Elle ne peut recevoir que le minimum légal nécessaire à sa subsistance (frais de nourriture, logement, santé) sous autorisation spéciale des autorités financières nationales (ex. la DG Trésor en France). C’est le cas de Jacques Baud, citoyen suisse résidant en Belgique.

Le cas de Jacques Baud, ou comment des idées de démocratie peuvent déraper dangereusement.

Qui est Jacques Baud : les faits?

Jacques Baud est un colonel de l’armée suisse à la retraite depuis 2020. Il possède une licence en économétrie et est diplômé en politique de sécurité de l’Institut de hautes études internationales.

Il a une carrière bien remplie, notamment dans le Service de renseignement stratégique suisse, ou comme expert auprès de l’ONU, ou encore comme chef du service Politique et doctrine auprès du Bureau des affaires militaires du Département des opérations de maintien de la paix à New York.

Jacques Baud a été régulièrement invité par les médias traditionnels suisses, en tout cas jusqu’à 2020, avant de donner de nombreuses conférences ou interviews diffusées sur les réseaux sociaux et l’internet.

Il publie de nombreux ouvrages d’analyse, en relation avec le terrorisme, les « Fake News », la situation en Ukraine ou avec l’Iran, etc.

Mon questionnement sur sa situation

Je n’ai commencé à le suivre que lorsqu’il m’a semblé qu’on nous racontait beaucoup de bobards sur la guerre en Ukraine. Depuis lors, je suis régulièrement l’une ou l’autre de ses interviews, qui ne passent, évidemment, que sur les réseaux alternatifs. Il dérange beaucoup ce qu’on appelle « la doxa ». Il est taxé de complotisme, ou d’être pro-russe, ou même pro-Poutine. Mais c’est évidemment facile d’attaquer le messager quand il n’est pas possible d’attaquer ses arguments. J’avoue ne pas avoir envie de passer du temps à contrôler tout ce qu’il dit, d’autant que je n’en ai pas les moyens, je ne travaille pas dans un bureau de renseignement. Néanmoins, ses analyses m’ont toujours paru équilibrées, se basant sur des médias anglophones ou ukrainiens, jamais sur des médias russes.

Mais le problème n’est pas là. Le problème réside dans le fait qu’apparemment, la liberté d’analyse et d’expression n’existe plus en Europe. Quand on dérange, quel que soit le sujet, on est invisibilité, décrié, accusé de complotisme, etc. Rien que ça, c’est déjà violent. Demandez aux médecins « complotistes » « anti-vax » COVID. Mais le cas de Jacques Baud va encore bien plus loin.

Il vit à Bruxelles, depuis un certain temps.

Le 15/12/2025, le Conseil européen a décidé de l’inscrire sur la liste des personnes devant subir des « mesures restrictives eu égard aux activités déstabilisatrices menées par la Russie ».

Le style des motifs de l’inscription me font penser à un mauvais film d’espionnage, ou même à des caricatures d’accusation SS. Mais ça n’engage que moi.

Voici l’extrait du bulletin du Conseil européen relatif à cette décision (5).

On pourrait ne faire qu’en rire, tellement c’est grotesque.

Néanmoins, cette décision, purement administrative, sans passage par une cour de justice, donc sans la possibilité de se défendre, implique que l’ensemble de ses comptes bancaires, biens immobiliers, véhicules et revenus situés dans l’UE sont immédiatement congelés. Il lui est également interdit de recevoir tout transfert d’argent ou fonds en provenance d’une personne ou d’une entreprise européenne. De plus, il ne peut plus sortir de Belgique.

Il vit comment alors ? Paiement de sa nourriture, de ses charges, etc ? On vous répondra que, pour éviter qu’il ne se retrouve dans une situation de détresse absolue, ce qui enfreindrait le droit international et les droits fondamentaux (comme le droit à la vie ou à la dignité humanitaire), le droit européen prévoit un système strict d’exemptions à des fins humanitaires. Ouf, il est sauvé.

De quoi s’agit-il ? Qu’est-ce que ce régime de dérogation pour les besoins fondamentaux ?

Chaque règlement d’application de sanctions de l’UE intègre une clause d’exception légale. L’individu doit faire une demande formelle auprès de l’autorité nationale compétente du pays où il se trouve (par exemple, la Direction générale du Trésor en France ou le SFP Finances en Belgique). Une fois la dérogation accordée, l’autorité autorise la banque à débloquer au compte-gouttes les sommes strictement nécessaires pour couvrir la nourriture et l’habillement, le logement, la santé, les honoraires juridiques raisonnables. Hourra !

Sauf que c’est « Une fois la dérogation accordée » !!! Jacques Baud est sous mesures restrictives depuis le 15/12/2025, et, ce 8/09/2026, n’a toujours pas reçu cette dérogation !!! Heureusement qu’il a un réseau d’amis important.

L’UE a les moyens d’étouffer en silence, sous couvert de dérogations (bidons), tous les individus qui ont l’outrecuidance de ne pas être avalisés par la bien-pensance.

Mais ceci n’est que mon ressenti. Complotiste évidemment !

Cet article est disponible en version pdf téléchargeable en cliquant ici.

NOTES

(1) De fait, ces sanctions relèvent d’une coopération internationale entre le Conseil européen, le G7 et ses alliés, et le secteur privé.

(2) La Fédération de Russie en a été exclue en 2022 dès le début de son opération militaire en Ukraine.

(3) https://eur-lex.europa.eu/FR/legal-content/glossary/restrictive-measures-sanctions.html

(4) Conseil de l’Union européenne, Principes de base concernant le recours aux mesures restrictives (sanctions), Bruxelles, 14 juillet 2004, doc. 10198/1/04 REV 1. (https://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-10198-2004-REV-1/fr/pdf)

(5) https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX%3A32025D2572&qid=1788881107462

Le modèle Janus, ou la faillite du monde scientifique académique ?

Question n° 1 : De nos jours, comment un travail scientifique est-il validé ?

Il est soumis aux pairs pour validation. Lorsqu’un chercheur, ou un groupe de chercheurs, a terminé un travail de recherche, celui-ci est soumis au comité éditorial d’un journal spécialisé dans le domaine. Ce comité choisit au moins deux experts reconnus dans le domaine et leur soumet le travail. Ceux-ci ont pour tâche d’analyser le travail de manière critique, et doivent alors remettre leurs conclusions sur la qualité du travail, de manière anonyme et dans un délai fixé. Leurs remarques peuvent aboutir soit à une demande de modifications mineures ou majeures, soit à un rejet. Dans ce dernier cas, les auteurs peuvent soumettre leur travail ailleurs, après modifications.

Question n° 2 : Un article publié, donc accepté par des pairs des auteurs, est-il considéré comme inébranlable ?

Non, car d’autres chercheurs peuvent publier une critique des résultats, également sous forme d’article soumis au rapport des pairs. Si la critique est jugée fondée par les pairs choisis par le comité éditorial, on aura ce qu’on appelle un débat d’idées. Et lors de conférences ou de congrès, des discussions ont lieu, parfois très vives lorsque chaque groupe maintient ses positions, mais elles ont lieu.

Préalable théorique

La cosmologie moderne s’est développée sur la base de la théorie de la Relativité Générale élaborée par Albert Einstein entre 1907 et 1915. C’est une théorie selon laquelle la gravitation n’est pas une force invisible qui attire les objets, mais une déformation de la trame de l’espace-temps provoquée par la présence de matière et d’énergie. Il s’agit donc d’une vision radicalement différente de celle de Newton pour qui la gravitation est une force.

C’est une théorie à une seule « métrique » (qu’on pourrait qualifier de théorie « unimétrique », mais ce terme n’existe pas pour désigner une théorie cosmologique) parce qu’elle utilise un seul et unique objet géométrique (traduit mathématiquement par le tenseur (1) appelé la métrique gμν ) pour remplir simultanément deux rôles fondamentaux en physique : mesurer les distances et le temps (liés à la géométrie de l’espace-temps), et décrire le champ gravitationnel (l’interaction entre la matière et la géométrie). Il y a donc un seul espace-temps dont les propriétés géométriques sont définies.

Il existe d’autres théories de la gravitation où plusieurs espaces-temps existent et interagissent.

Dans les théories bimétriques (ou bigravité), la gravité interagit via deux structures géométriques différentes (par exemple pour introduire un graviton massif ou un secteur de matière parallèle). Dans les théories multimétriques, plusieurs métriques sont couplées entre elles.

Pourquoi introduire plusieurs métriques ?

Ces théories cherchent principalement à résoudre les grandes énigmes du modèle cosmologique standard unimétrique, adopté par la communauté scientifique et désigné sous le sigle ΛCDM. Il y en a trois.

  • L’énergie noire et l’accélération de l’expansion : l’interaction entre les deux métriques engendre naturellement un effet répulsif à grande échelle, expliquant l’accélération de l’expansion de l’Univers sans avoir besoin d’injecter une « énergie noire » de manière ad hoc.
  • La matière noire : selon les modèles, la seconde métrique peut décrire un secteur de matière parallèle ou modifier la loi gravitationnelle à grande distance, offrant une explication alternative à la masse manquante dans les galaxies.
  • Le graviton massif : dans la relativité générale, le graviton (la particule hypothétique véhiculant la gravité) n’a pas de masse. En introduisant deux métriques dynamiques (théories issues des travaux de C. de Rham, G. Gabadadze, A. Tolley (2), et de F.Hassan et R.Rosen (3)), la gravité est portée à la fois par un graviton sans masse et un graviton massif. Donner une masse au graviton (ce qu’on appelle la gravité massive ou la bigravité) répond à deux objectifs majeurs : expliquer l’accélération de l’expansion de l’Univers sans constante cosmologique et tester les limites fondamentales de la Relativité Générale.

Bien qu’attrayantes sur le plan conceptuel, les théories bimétriques font face à deux limites importantes. Premièrement, de nombreux modèles cosmologiques bimétriques souffrent d’instabilités au niveau des perturbations primordiales ou de problèmes lors du calcul de l’évolution des structures de l’Univers. Deuxièmement, les mesures précises du fond diffus cosmologique (CMB) (4), des ondes gravitationnelles (détectées par LIGO/Virgo) (5) et des lentilles gravitationnelles imposent des limites très strictes sur la masse du graviton et les déviations par rapport à la relativité générale.

Bref historique des théories cosmologiques bimétriques

Les premières formulations des théories de la gravité bimétrique — qui servent de socle aux modèles cosmologiques bimétriques — remontent à 1940, lorsque le physicien américano-israélien Nathan Rosen (collaborateur d’Albert Einstein) propose d’ajouter une seconde métrique, plate (euclidienne), à la métrique courbe de la relativité générale. Son objectif initial était d’éliminer les singularités géométriques de la relativité générale et de mieux intégrer les notions d’inertie (6).

Sur le plan spécifiquement cosmologique, le physicien soviétique Andreï Sakharov introduit en 1967 l’idée d’un « univers jumeau » (ou feuillet miroir). Ce travail pose la première véritable vision d’une cosmologie bimétrique décrivant deux secteurs de matière ou d’espace-temps en interaction (7).

Durant les décennies 1970 et 1980, Nathan Rosen affine ses équations, tandis que d’autres physiciens cherchent à appliquer ces concepts à l’énergie noire, à la matière noire ou aux gravitons massifs.

La cosmologie bimétrique moderne prend sa forme mathématique la plus rigoureuse et cohérente grâce aux travaux de Fawad Hassan et Rachel Rosen en 2011-20128, résolvant les instabilités mathématiques (les « fantômes de Boulware-Deser ») qui affectaient les modèles précédents. Le fantôme de Boulware-Deser est un état physique instable qui apparaît mathématiquement dans la plupart des théories de gravité modifiée, lorsqu’on cherche à donner une masse au graviton ou à ajouter une seconde métrique, provoquant l’effondrement ou l’explosion spontanée de l’Univers.

Les modèles bimétriques aujourd’hui « acceptés » ou étudiés par la communauté scientifique (principalement la Bigravité massive de Hassan-Rosen / dRGT) sont des théories effectives des champs (EFT – Effective Field Theory) : elles intègrent les principes de la théorie quantique des champs jusqu’à une certaine échelle d’énergie, mais échouent à très haute énergie.

Le modèle cosmologique bimétrique qui est le sujet de cette publication est le modèle Janus développé par le physicien français Jean-Pierre Petit avec la collaboration de Gilles d’Agostini, Nathalie Debergh, et d’autres chercheurs. Il se distingue des modèles susmentionnés notamment par le fait qu’il ne relève pas du cadre des Théories Effectives des Champs (EFT). Il emprunte une démarche méthodologique fondamentalement différente : c’est une théorie purement classique de la gravitation. Il ne quantifie pas le champ gravitationnel (il n’y a pas de gravitons), n’utilise pas de lagrangien quantique, et ne formule pas les interactions sous forme de diagrammes de Feynman ou de théorie des perturbations. Il s’inscrit dans la continuité de la Relativité générale d’Einstein en modifiant uniquement ses équations différentielles de champ à l’échelle macroscopique.

Le modèle Janus de Jean-Pierre Petit 

Jean-Pierre Petit est un ingénieur, physicien et vulgarisateur scientifique français ayant fait carrière au CNRS et ayant travaillé à l’Observatoire de Marseille. Ses recherches ont porté d’abord sur la magnétohydrodynamique (MHD, mariage de la mécanique des fluides et de l’électromagnétisme), puis sur l’astrophysique théorique.

Depuis 1975, il a développé, publications à l’appui, un modèle cosmologique bimétrique original, nommé « modèle Janus », décrivant la structure de l’Univers comme étant composée de deux secteurs interagissant par gravitation, l’un contenant de la matière de masse positive (notre Univers observable) et l’autre contenant de la matière de masse négative (non directement observable). Cette proposition bimétrique est basée sur une idée du physicien nucléaire Andreï Sakharov, émise en 1967 (9).

Le problème des masses négatives : l’effet « runaway » du modèle standard, unimétrique, de la Relativité générale (modèle dit ΛCDM).

En Relativité Générale standard, si l’on introduit des masses négatives m- aux côtés de masses positives m+, la loi d’interaction stipule que la masse positive m+ attire la masse négative m-, et la masse négative m- repousse la masse positive m+. Il en résulte un couple où la masse négative « chasse » la masse positive tout en étant constamment attirée par elle. Le couple s’accélère à l’infini sans violation théorique de la conservation de la quantité de mouvement globale, ce qui constitue un paradoxe physique inacceptable (l’effet runaway). L’article fondateur dans lequel Hermann Bondi formalise le concept de masse négative et démontre l’effet runaway en Relativité générale date de 1957 (10).

La chronologie du développement du modèle Janus

Les premiers modèles cosmologiques à deux univers couplés énantiomorphes, présentés par Jean-Pierre Petit en 1994 et 1995 (11), conservent l’unicité de la métrique (un seul tenseur g, donc modèle unimétrique) mais introduisent un couplage entre l’évaluation du champ en un point et son image énantiomorphe à l’antipode. C’est ce couplage qui fait disparaître l’effet « runaway », décrit par le modèle standard ΛCDM, lorsqu’on considère des masses positives et négatives.

Il est à noter que les modèles bimétriques reconnus comme valides par la communauté scientifique ne considèrent pas l’existence de masses négatives à cause de l’effet « runaway ».

La version contemporaine du modèle Janus est un modèle bimétrique. Elle repose sur deux métriques distinctes, g+μν pour la matière de masse/énergie positive, et g-μν pour la matière de masse/énergie négative. Les premiers articles datent de 2014 (12).

À la requête de Jean-Pierre Petit, le physicien théoricien Thibault Damour analyse les articles de 2014 et publie une note, en janvier 2019, pour signaler des erreurs (13). Peu après, Jean-Pierre Petit soumet un article tenant compte de ces remarques (14). Il adresse de nouveau un courrier à Thibault Damour qui analysera l’article et répondra en 2022, toujours dans une note sur son site personnel de l’IHES15, spécifiant que le modèle continue de présenter des incohérences mathématiques et physiques. Selon J.-P. Petit, T. Damour persiste à critiquer la version de 2014 en ignorant la version Lagrangienne corrigée de 2019, ce qu’il qualifie de malhonnêteté intellectuelle. De plus, Thibault Damour s’est contenté de publier deux réfutations sur sa page personnelle de l’IHES ou via des lettres, mais dans aucun article scientifique auquel Jean-Pierre Petit aurait pu répondre.

Depuis lors, Jean-Pierre Petit, avec d’autres chercheurs, a publié trois articles et une note sur le sujet (16).

Que s’est-il passé dans la communauté scientifique ?

Au vu de ses publications, on pourrait dire que Jean-Pierre Petit arrive à travailler « normalement » pour faire connaître son modèle. En effet, il publie.

Cependant, il s’avère que, depuis les années 2000, il subit un verrouillage de la voie académique. Il a beaucoup de mal à publier, la grande majorité des soumissions de ses papiers sur Janus aux revues internationales (comme Physical Review D ou Monthly Notices of the Royal Astronomical Society) ont été rejetées au stade du peer-review (évaluation par les pairs), ou écartées d’emblée par les comités de lecture.

Face à ces refus répétés qu’il qualifie de « blocage dogmatique », il a choisi d’exposer son modèle directement au grand public sur YouTube et son site web, tout en ne publiant que très sporadiquement dans quelques revues à faible facteur d’impact ou des revues alternatives (comme Progress of Theoretical and Experimental Physics en 2019), à l’exception des deux articles publiés en 2024 dans des revues prestigieuses.

Le sentiment de fermeture des portes académiques remonte ainsi à près de 30 ans (entre 1995 et 1998), époque où le modèle des Univers jumeaux est définitivement sorti du circuit d’évaluation mainstream pour devenir une théorie marginalisée par l’institution scientifique.

Il réclame publiquement un débat scientifique direct sur son modèle cosmologique depuis la fin des années 1980 et le début des années 1990.

Cette démarche a eu lieu en plusieurs étapes :

  • Période 1988–1995 : après la publication de ses premiers articles en cosmologie dans des revues à comité de lecture (comme Modern Physics Letters A ou Astrophysics and Space Science), il tente de présenter ses travaux au sein des séminaires d’astrophysique et de cosmologie français. Il se heurte rapidement au refus ou à l’absence de réponse des responsables de laboratoires et des instances scientifiques.
  • Période 2000–2010 : la rupture s’accentue. N’obtenant pas de tribune dans les institutions académiques (CNRS, CEA, Observatoires), il commence à utiliser Internet et les médias pour interpeller directement les cosmologistes et théoriciens français (notamment Thibault Damour ou Alain Riazuelo) afin d’organiser un débat contradictoire public.
  • Depuis 2015-2017 : avec la médiatisation sur YouTube et les réseaux sociaux, il intensifie ses demandes de débat direct, et lance des appels répétés, soutenus par des pétitions d’abonnés et de sympathisants. Mais sa demande reste lettre morte.

Ce dialogue de sourds est nourri par une marginalisation sociologique forte, où le rejet de la version 2014 occulte souvent les révisions bivariationnelles ultérieures. Cette marginalisation contraste avec la persistance du modèle à paraître dans des revues à comité de lecture de rang A.

La réponse de la majorité des astrophysiciens à sa demande d’ouverture des portes académiques à un débat serein a été que le « débat » en science ne se fait pas sur un plateau de télévision ou lors de conférences grand public, mais par le biais du processus d’évaluation par les pairs (peer-review) et la vérification des équations dans la littérature spécialisée. Mais comment faire lorsque ces portes sont verrouillées ? Car depuis la réponse informelle de Thibault Damour dans sa note de 2022, aucune autre discussion n’a pu avoir lieu entre Jean-Pierre Petit et les représentants académiques reconnus du domaine. En effet, à chaque fois qu’un intervenant sympathisant du modèle Janus pose la question de savoir pourquoi cette proposition est systématiquement rejetée par le milieu scientifique officiel, la réponse est que Thibault Damour a jugé que c’était incohérent. Point final. Fin du débat. Aucun colloque scientifique ne l’accepte pour des présentations, aucune tribune « officielle » universitaire ne lui permet de présenter des conférences. Les portes académiques lui sont fermées.

Que faire pour faire sauter le verrouillage académique ?

La communauté scientifique fait bloc autour de ses experts reconnus, et ça semble légitime. Il faut d’excellents arguments pour faire entendre une idée discordante. Néanmoins, il peut s’avérer que ces voies apportent des points de vue qui enrichissent le domaine concerné. À la condition que le débat au niveau académique puisse avoir lieu en permanence, sans le clore de manière autoritaire sans appel possible. C’est simplement ce que Jean-Pierre Petit réclame, sans succès.

Que lui reste-t-il alors pour se faire entendre ?

Et bien, tout ce que la communauté scientifique lui reproche : les réseaux sociaux et les conférences « grand public ». Il est invité à des entretiens divers diffusés sur YouTube. Quelques liens sont repris plus bas.

Il a créé un site web (17) et une chaîne YouTube (18). Sur sa chaîne Youtube, il a notamment une série relative au modèle Janus, détaillant les fondements mathématiques et physiques du modèle (gestion des masses négatives, alternative à la matière noire et aux trous noirs). Sur son site web, il présente ses bandes dessinées scientifiques (collection Savoir sans Frontières) et ses ouvrages autopubliés, dont les bénéfices aident à autofinancer les activités de recherche et de vulgarisation. Ça lui permet de faire connaître ses nouveaux articles et son combat pour une reconnaissance académique.

Il vient de publier un livre avec Nathalie Debergh (19), anciennement chargée de recherche à l’ULiège.

En 2020, un supporter a créé une pétition de soutien « Droit au débat pour une nouvelle cosmologie » (20). Elle est toujours active.

Quelques liens YouTube

https://www.youtube.com/watch?v=yyYTGsmw6co
https://www.youtube.com/watch?v=wbHteMTntTw
https://www.youtube.com/watch?v=fzbJYapfoWw

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RÉFÉRENCES

(1) Un tenseur est un objet mathématique qui sert à décrire des relations entre des grandeurs physiques indépendamment du repère choisi ; sa structure et ses propriétés sont une généralisation des nombres, des vecteurs et des matrices à un nombre quelconque de dimensions.

(2) Claudia de Rham, Gregory Gabadadze, Andrew J. Tolley, Resummation of Massive Gravity, Physical Review Letters, 106, 231101 (2011)

(3) Hassan S.F., Rosen R.A., Exact solution to the « auxiliary extra-dimension » model of massive gravity, Physics Letters B, Vol.172, no 1, p.90-93 (2011), article 123 (2012).

(4) (A) Penzias, A.A.; Wilson, R.W., A Measurement of Excess Antenna Temperature at 4080 Mc/s (1965), The Astrophysical Journal, Vol. 142, pp. 419–421, DOI : https://doi.org/10.1086/148307 ; (B) Dicke, R. H. ; Peebles, P. J. E. ; Roll, P. G. ; Wilkinson, D. T., Cosmic Black-Body Radiation, The Astrophysical Journal, vol. 142, p.414-419, DOI : https://doi.org/10.1086/148306

(5) B. P. Abbott et al. ((LIGO Scientific Collaboration and Virgo Collaboration), Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger, Phys. Rev. Lett. 116, 061102 (2016), DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.116.061102

(6) (A) N. Rosen, General Relativity and Flat Space. I, Physical Review, vol. 57, p. 147-150, 15 janvier 1940, DOI : https://doi.org/10.1103/PhysRev.57.147; (B) N. Rosen, General Relativity and Flat Space. II, Physical Review, vol. 57, p. 150-153, 15 janvier 1940, DOI : https://doi.org/10.1103/PhysRev.57.150

(7) (traduction anglaise) A. D. Sakharov, « Violation of CP invariance, C asymmetry, and baryon asymmetry of the universe », ZhETF Pis ma Redaktsiiu, Vol. 5, p.32 (January 1967), DOI:https://doi.org/10.1070/PU1991v034n05ABEH002497 (lien:https://iopscience.iop.org/article/10.1070/PU1991v034n05ABEH002497)

(8) Hassan S.F., Rosen R.A., Confirmation of the secondary constraint and absence of ghost in massive gravity and bimetric gravity, JHEP (4), article 123 (2012).

(9) Andreï Sakharov, « Violation of CP invariance, C asymmetry, and baryon asymmetry of the universe », ZhETF Pisma Redaktsiiu, vol. 5,‎ 1967.

(10) Hermann Bondi, Negative Mass in General Relativity, Reviews of Modern Physics, Vol. 29, n° 3, pp 423–428 (1957), DOI : 10.1103/RevModPhys.29.423

(11) (A) Jean-Pierre Petit, The missing-mass problem, Il Nuovo Cimento B, Vol. 109, n° 7, pp. 697–709 (1994) ; (B) Jean-Pierre Petit, Twin Universes Cosmology, Astrophysics and Space Science, Vol. 226, n° 2, pp. 273–307 (1995).

(12) (A) Petit, J.P., d’Agostini, G. Negative mass hypothesis in cosmology and the nature of dark energy. Astrophys Space Sci 354, 611–615 (2014). https://doi.org/10.1007/s10509-014-2106-5 ; (B) Petit, J. P. ; D’Agostini, G., Cosmological bimetric model with interacting positive and negative masses and two different speeds of light, in agreement with the observed acceleration of the Universe, Modern Physics Letters A, Volume 29, Issue 34, id. 1450182, October 2014, https://doi.org/10.1142/S021773231450182X

(13) Thibault Damour, Sur le « modèle Janus » de J.-P. Petit, 4 janvier 2019 (diffusée le 7 janvier 2019), Support / Éditeur : Note d’analyse mise en ligne sur sa page personnelle de l’Institut des Hautes Études Scientifiques (IHES), https://www.ihes.fr/~damour/publications/JanusJanvier2019-1.pdf

(14) Petit J.-P., D’Agostini G., Debergh N. Physical and Mathematical Consistency of the Janus Cosmological Model (JCM), in Physics, 15, issue 1, 38 (2019).

(15) Thibault Damour, Incohérence Physique et Mathématique du “modèle Janus-2019” de J. P. Petit et coll., (IHES) (28 décembre 2022), https://www.ihes.fr/~damour/publications/JanusDecembre2022c.pdf

(16) (A) Jean-Pierre Petit, Hicham Zejli. Study of symmetries through the action on torsors of the Janus symplectic group. Reviews in Mathematical Physics, 2024, 37, DOI : 10.1142/s0129055x24500545⟩. ⟨hal-04983128⟩. (B) Jean-Pierre Petit, Florent Margnat & Hicham Zejli, A bimetric cosmological model based on Andreï Sakharov’s twin universe approach, European Physical Journal C, Volume 84, article number 1226 (2024). (C) Petit, J. and D’Agostini, G. (2025) Alternatives to Black Holes: Gravastars and Plugstars, Journal of Modern Physics, 16, 1479-1490. doi: 10.4236/jmp.2025.1610072. (D) Jean-Pierre Petit, Florent Margnat, Gilles d’Agostini. Alternative to Inflation Variable Constants Regime in Primeval Era. 2025. ⟨hal-04919593⟩.

(17) https://jp-petit.org

(18) https://www.youtube.com/@Jean-Pierre-PETIT/

(19) Nathalie Debergh, Jean-Pierre Petit, Beyond the Standard Model: Theoretical Explorations of Negative Mass Physics, autoédité, (2026). Il est disponible sur Amazon.

(20) https://www.mypetition.org/petition/sante/droit-debat-nouvelle-cosmologie/47327