Cette présentation a pour objet la façon dont l’intelligence artificielle, que je conçois comme un projet de normativisation, participe à la formation de nouvelles formes de pouvoir et de subjectivité. Il s’agira dans un premier temps de comprendre les implications de la transition d’un paradigme de programmation informatique basé sur la règle vers celui du machine learning, ou apprentissage automatisé, fondé sur l’exemple. Bien que ces deux paradigmes coexistent dans la pratique, cette transition a des implications épistémiques, éthiques et politiques importantes : règles et exemples régulent en effet les conduites humaines de manière différente. Contrairement à l’autorité explicite et prescriptive imposée par les règles, les modèles de machine learning produisent une autorité difficile à contester car basée sur des normes implicites en constante mutation. J’examinerai dans un deuxième temps comment les « large language models » tels que ChatGPT ou Claude produisent une forme de subjectivité spécifique – le « je » prononcé par ChatGPT – via des opérations normatives d’« alignement » dont le but est de résoudre d’un même coup des problèmes techniques et éthiques. Ce « je » qui se positionne en porteur de savoir fait la performance d’une conception spécifique du savoir et de la subjectivité qu’il s’agira d’analyser de façon critique.