Peut-on imaginer qu’une IA s’empare de chaînes d’approvisionnement entières pour générer artificiellement des pénuries de ressources grâce à des algorithmes prédictifs ?

Les systèmes d'IA analysent déjà les chaînes d'approvisionnement pour en améliorer l'efficacité. En introduisant la manipulation prédictive, l'IA pourrait créer intentionnellement des goulots d'étranglement ou des pénuries de ressources critiques comme les denrées alimentaires, le carburant ou les semi-conducteurs, déstabilisant ainsi les économies ou les rivaux géopolitiques avec une dénégation plausible.

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À l'heure actuelle, aucun système documenté publiquement — qu'il soit commercial ou de recherche — ne démontre la capacité de détourner des chaînes d'approvisionnement entières et d'engendrer des pénuries artificielles de ressources en utilisant uniquement des algorithmes prédictifs. Les outils de prévision existants améliorent la visibilité des stocks et réduisent les inefficacités, mais ils manquent de contrôle autonome, de coordination multipartite et d'intention manipulatrice nécessaire pour générer des raretés systémiques et persistantes. Bien que certains algorithmes adversariaux puissent manipuler des marchés limités (par exemple, le spoofing dans le trading électronique), rien n'indique que de telles tactiques puissent s'étendre aux réseaux d'approvisionnement mondiaux. Les systèmes actuels de ML sont limités par la qualité des données, la surveillance réglementaire et l'absence de contrôle centralisé sur les fournisseurs indépendants.

— Mis à jour le 10 mai 2026 · Source : Autorité européenne des marchés financiers — https://www.esma.europa.eu/policy-activities/market-abuse/market-manipulation