Karen Hao

La langue maternelle de Karen Hao est à la fois l'anglais et le chinois mandarin^[1].

Après un diplôme de Lawrenceville School en 2011^[4], elle a ensuite étudié au Massachusetts Institute of Technology (MIT), où elle a obtenu un BS en génie mécanique et une mineure en études énergétiques en 2015^[5]. Puis elle est partie à San Francisco pour une start-up de la Tech, où elle découvre ce qu'est la Silicon Valley.

Elle s'est intéressée à l'IA en Afrique où les laboratoires d'IBM au Kenya et en Afrique du Sud ainsi que celui de Google au Ghana mènent des recherches de pointe comparables à celles des grands centres mondiaux, mais selon elle dans un contexte géographique qui leur permet d'aborder des défis spécifiques (accès à la santé, inclusion financière, sécurité alimentaire, efficacité des services publics...), ce qui leur ouvre des pistes scientifiques que l'on ne pourrait pas explorer dans d'autres régions^[6].

Summarize Timeline Top Qs Fact Check

Karen Hao dit avoir été très marquée et influencée par :

• un article de 2020 « Decolonial AI: Decolonial Theory as Geopolitical Strategy in Artificial Intelligence » (qui peut être traduit par « Intelligence artificielle décoloniale : La théorie décoloniale comme stratégie géopolitique en intelligence artificielle »), coécrit par Shakir Mohamed, Marie-Therese Png et William Isaac, qui est une analyse critique des systèmes d'IA de type LLM vus au travers du prisme de la théorie décoloniale. Selon les auteurs, l'Industrie de l'IA contemporaine reproduit des dynamiques de pouvoir héritées du colonialisme, notamment par l'extraction massive de données, l'exploitation de la main-d'œuvre dans les pays du Sud global et l'imposition de normes culturelles occidentales via des algorithmes opaques. Pour contrer ce « colonialisme algorithmique ». Ils préconisent une notion socio-technique de justice algorithmique, la souveraineté des données et la participation directe des communautés marginalisées à la conception des systèmes.

Ils proposent trois tactiques pouvant former un champ décolonial pour l'IA :

1. créer une pratique technique critique de l'IA,
2. chercher la tutelle inverse et les pédagogies inversées,
3. renouveler des communautés affectives et politiques.

Selon eux, une vague de nouvelles percées scientifiques et de technologies motivées par la recherche sur l'IA est attendue, ce qui obligera les communautés d'IA à renforcer le contrat social par la prospective éthique et la multiplicité des perspectives intellectuelles à notre disposition. Il faut soutenir les technologies futures qui conduiraient à un plus grand bien-être, avec l'objectif de bienfaisance et de justice pour tous. Il s'agit de transformer l'IA qui est devenue un instrument de surveillance et de profit ...au profit d'un outil d'émancipation et de réparation sociale ; en intégrant des mécanismes de redevabilité et des savoirs locaux souvent invisibilisés par l'hégémonie technologique des pays du Nord. selon les auteurs, « en intégrant une approche critique décoloniale au sein de sa pratique technique, les communautés d'IA pourraient développer une prospective et des tactiques permettant de mieux aligner la recherche et le développement technologique sur les principes éthiques établis, en se centrant sur les personnes vulnérables qui continuent de supporter le plus grand impact négatif de l'innovation et du progrès scientifique »^[7].

• un autre article : The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life et Appropriating Its for Capitalism ; Colonized by Data (publié en septembre 2018) et ont théorisé la notion de « colonialisme par les données »^[8],[9], co-écrit par deux autres chercheurs : Ulisse A. Mejias et Nick Couldry, professeur d'études de communication à l'Université d'État de New York ; et professeur de médias, de communications et de théorie sociale à la London School of Economics et professeur associé au Berkman Klein Center for Internet & Society de l'Université Harvard.
  Après avoir noté qu'« on nous dit souvent que les données sont le nouveau pétrole. Mais contrairement à l'huile, les données ne sont pas une substance trouvée dans la nature. Il faut l'approprier », Mejias et Couldry postulent que l'appropriation massive, croissante et continue des données personnelles par les GAFAM et certaines entreprises technologiques est une nouvelle phase de l'histoire coloniale : au lieu de s'emparer de nouveaux territoires physiques et géographique comme l'on fait autrefois les pays colonisateurs, pour y voler ou mal-acquérir des ressources minières, forestières et agricoles, pour la richesse et de la domination, depuis le milieu des années 2010 au moins, comme l'a révélé le Scandale Facebook-Cambridge Analytica / AggregateIQ, les GAFAM et d'autres entreprises technologiques volent désormais les données personnelles qui sont importantes pour nos vies. C'est l'esprit, la vie humaine et les relations sociales qui sont aujourd'hui transformés en data, nouvelle ressource brute extractibles à des fins de profit, généralement sans consentement éclairé de la personne, et au service d'un nouvel ordre social de surveillance « qui construit un nouvel ordre social et économique, conduit à la précarité de l'emploi et dégrade l'environnement » ; avec pour ces entreprises « de nouvelles opportunités sans précédent de discrimination sociale et d'influence comportementale ». Selon les auteurs, cela déshumanise et érode l'autonomie individuelle, reproduisant, d'une autre manière, les inégalités historiques et un monde asymétrique, à une échelle cette fois algorithmique. Et « Ce n'est que dans le cadre du colonialisme que nous pouvons comprendre toute la portée de ce braquage » affirment Couldry et Mejias, qui se sont eux-mêmes appuyé sur d'autres auteurs comme Jim Thatcher et al (2016)^[10] ; ils appellent à une décolonisation de notre environnement numérique pour protéger l'intégrité de l'expérience humaine face à cette exploitation systémique^{[11],[12],[8]}.

Summarize Timeline Fact Check

Karen Hao est reconnue dans le monde de la technologie pour son travail de veille technologique et d'analyses des dernières recherches en intelligence artificielle, et sur les impacts sociétaux et éthiques de l'IA. Ses écrits portent sur la recherche et les problématiques liées à la protection des données par les géants du numérique, la mésinformation, les deepfakes, la reconnaissance faciale et les outils d'IA dans le domaine de la santé.

En 2019 après une enquête et trois jours d'immersion au sein d'OpenAI, elle publie un reportage fondé sur un accès exceptionnel aux dirigeants, sur des dizaines d'entretiens et sur des documents internes. Elle y révèle la transformation rapide de ce laboratoire de l'IA, passé en quelques mois d'un idéal de transparence et de recherche ouverte à une organisation plus secrète, centralisée et orientée vers la course à l'AGI. Ce travail lui vaudra l'hostilité d'OpenAI et ser le point de départ du livre qu'elle écrira sur l'empire de l'IA

En mars 2021, l'un de ses articles a apporté des informations inédites sur le fait que les efforts de différentes équipes de Facebook pour lutter contre la désinformation grâce à l'apprentissage automatique étaient entravés au sein de l'entreprise, et constamment en contradiction avec la volonté de la direction de Facebook d'accroître l'engagement des utilisateurs^{[13],[14],[15]}. Des dirigeants de Facebook comme Mike Schroepfer et Yann LeCun ont immédiatement critiqué son article, sur Twitter^[16], mais des chercheurs et chercheuses en IA et expertes en éthique de l'IA comme Timnit Gebru et Margaret Mitchell lui ont apporté leur soutien et plaidé pour des changements et des améliorations qu'elles jugent urgents et d'intérêt général^[17].

Hao a également coproduit le podcast In Machines We Trust, qui aborde l'essor de l'IA avec des experts et personnalités qui développant, étudient ou utilisent les technologies d'IA. Ce podcast a été primé par le Front Page Award en 2020 dans la catégorie journalisme d'investigation^[18].

Hao créé des visualisations de données, notamment présentées dans ses travaux pour la MIT Technology Review et ailleurs. En 2018, sa visualisation sous forme de diagramme de flux intitulée « What is AI? » (« Qu'est-ce que l'IA ? ») a été exposée comme installation au Musée des arts appliqués de Vienne^[19],[20]

Elle a été invitée à la conférences TEDxGateway, à la Fondation des Nations Unies, à EmTech, à WNPR, et à de nombreux autres événements et dans divers podcasts^[21]. Sur TEDx elle a exposé l'importance de démocratiser la conception de l'IA.

En 2022, elle a co-publié une analyse montrant durant la pandémie, l'algorithme de priorisation vaccinale de Stanford, fondé sur un score automatisé de risque, a conduit à exclure de nombreux médecins de première ligne de l'accès prioritaire au vaccin contre le COVID‑19^[22]. En mars (2022) elle a été embauchée par The Wall Street Journal pour couvrir la technologie et la société chinoises, tout en étant basée à Hong Kong^[23] ; elle quitte le WSJ en 2023 pour se consacrer entièrement à un livre qu'elle préparait sur ce qu'elle nomme l'« empire de l'IA » et Sam Altman (le patron d'OpenAI dont elle avait déjà publié, en 2019, après 3 jours d'immersion chez Open AI un portrait pour le au MIT Technology Review).

En mai 2025, elle publie son livre, intitulé Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI, basé sur plus de 150 entretiens faits avec 260 employé·es d’OpenAI (actuel·les et ancien·nes)^{[24],[25],[26]}, qui a été un best-seller du New York Times, et nommé Livre de l'année par le Financial Times^[27],[28].

• Nommée aux Webby Awards 2019 pour la meilleure newsletter, en tant qu'auteur de The Algorithm ^[3] ;
• Prix Front Page 2021 du journalisme d'investigation, en tant que coproducteur de In Machines We Trust ^[18] ;
• Nommé aux Ambies Awards 2021 dans la catégorie meilleur podcast de connaissances et de sciences, en tant que coproducteur de In Machines We Trust ^[29] ;
• Nommé aux Webby Awards 2021 pour le meilleur podcast technologique, en tant que coproducteur de In Machines We Trust ^[30] ;
• Prix des médias humanistes américains 2024^[31] ;
• 2025 TIME100 AI, nommé par le magazine TIME comme l'une des 100 personnes les plus influentes dans le domaine de l'intelligence artificielle ^[32].

Summarize Timeline Top Qs Fact Check

Dans une série de quatre articles sur le « colonialisme de l’IA », Karen Hao a décrit la façon dont les systèmes d’IA construits dans les pays riches dépendent des ressources et des personnes de pays ou de communautés pauvres. Elle décrit des schémas d’extraction et d’inégalité qui sont familiers pour ceux qui étudient les impérialismes. Elle approfondit ses arguments dans son livre, et dans diverses interviews, elle montre que l'industrie américaine de l'intelligence artificielle ne relève pas seulement d'un capitalisme technologique classique, mais qu'il renoue avec des formes de pouvoir comparables à celles des grands empires coloniaux.

Dans ses travaux, notamment dans son ouvrage Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI (2025) et dans ses articles pour The Atlantic et MIT Technology Review, elle décrit les grandes entreprises d'IA, en particulier OpenAI, comme des organisations qui cherchent à rapidement et mondialement étendre leur emprise, dans le contexte de leur course à l'IAG. Pour cela, elles s'approprient des ressources mondiales — données, travail humain, énergie et eau — tout en imposant une vision centralisée de l'avenir^[33],[34].

Hao argumente son analyse critique sur le constat de trois caractéristiques « extractivistes » des empires :

1. extraction des données : Hua note que toutes les grandes entreprises d'IA traitent toute de la production humaine intellectuelle, artistique, culturelle, scientifique et technique, sous toutes les formes (textes, images, védéo, musiques et sons, visages et autres données biologiques et morphiques et médicales, incluant les voix et les musiques) disponible en ligne comme une ressource librement exploitable, sans consentement ni compensation équitable, afin d'entraîner des modèles généralement propriétaires. Comme dans les biotechnologies, même au delà du genre humain, les gènes, l'ADN, les protéines, des mutations, les neurones sont des données acquises et traitées par les modèles d'IA ; généralement sans consentement éclairé des individus et de la société. Selon elle, ces nouveaux empires captent ces ressources, puis ensuite cherche à modifier les règles pour légitimer cette appropriation.
2. l'exploitation du travail : ses enquêtes, notamment en Afrique de l'Est et du sud et en Amérique latine, montrent qu'une main-d'œuvre précaire et généralement sous-payée est mobilisée pour l'annotation, le filtrage et la modération et le « red teaming », pour notamment améliorer la qualité des données qui serviront à entrainer les IA qui doivent apprendre à gérer de manière alignée (contenus pornographiques violents, pédopornographiques et de violence extrême) psychologiquement traumatisants pour les employés. Cette main d'oeuvre vulnérable soutient des chaînes de production nécessitant un « prolétariat invisible » qui est indispensable à l'apparence d'autonomie des systèmes d'IA. Même si l'IA a ensuite pu se former sur de la donnée synthétique, cette exploitation persiste.
3. l'extractivisme environnemental : la course à l'IAG s'accompagne d'une consommation exponentielle de terres rares et de métaux stratégiques, d'énergie et d'eau propre pour alimenter et refroidir les centres de données, avec des impacts globaux, également invisibilisés, sur le climat et la biodiversité, et des effets locaux parfois négatifs pour les communautés proches des infrastructures de l'IA et de probables effets à venir sur l'emploi^[34],[35].

Un autre axe majeur de son analyse concerne le « récit » des entreprises de l'IA, et l'idéologie sous-jacente à cet « empire », qui présente l'avènement de l'IA comme pouvant bouleverser le monde, et inéluctable.

Le récit idéologique mobilise souvent le concept binaire du bien contre le mal et se place entre deux extrêmes :

• une promesse quasi religieuse où l'IA aurait une mission civilisatrice (qui évoque celle des empires et colonisations d'origine européens), avec des caractéristiques mythologiques ou de « divinité technologique » capable de sauver le monde, d'apporter la prospérité, la disparition des maladies, voire l'immortalité ;
• une face sombre (remplacement des emplois, usages malveillants, prise de pouvoir ou menace existentielle pour l'humanité).. menace que seuls les experts et entreprises de l'IA sauraient éviter.

Comme dans l'histoire politique des impérialismes, les start-up devenues en quelques années des géants, disent qu'il existe de « bons » et de « mauvais » empires (Hao note qu'OpenAI, jeune (alors positionné comme organisme non lucratif et promouvant l'Open source) se présentait comme une alternative à la Silicon Valley d'Apple et de Microsoft, et au géant Google (le « mauvais » empire monopolistique). Quelques années plus tard seulement, OpenAI fournit Microsoft (Chat GPT), se préparer à entrer en Bourse et se présente comme alternative à l'IA chinoise, une logique qui dans tous les cas semble justifier l'accaparement agressif de ressources (en électricité et en puces notamment) et de pouvoir, car il faut être fort pour vaincre l’empire maléfique.

Elle note que les dirigeants de la Silicon Valley qui ont lancé les LLM les plus utilisés ont tous, avec des nuances, manipulé ces deux faces de l'IA (entre promesse d'une IA salvatrice et supposément universelle, inéluctable et dont il faut accepter les risques) ; les promesses de leur IA justifient selon eux certains dommages psychosociaux et écologiques locaux et globaux, immédiats et différés. Elle ajoute que tous sont de jeunes milliardaires, et qu'ils sont tous issus d'Open AI, qu'ils ont peu à peu quitté (selon elle suite à des désaccords avec Sam Altman). Chacun d'eux veut être leader avant et devant les autres. La plupart (sauf Enthropic) ont réduit ou supprimé dans leur entreprise les équipes qui étaient en charge de l'éthique de l'IA, et imposent contractuellement le silence à leurs employés,
Leur récit de l'IA, soigneusement contrôlé, neutralise par avance les contestations démocratiques, au nom d'une nécessité historique et d'un destin présenté comme inévitable. Dans cette perspective, les géants de l'IA ne se contentent pas d'innover : ils cherchent à imposer un nouvel ordre du monde, et leur vision du monde ; ils cherchent à concentrer la décision, à éviter les réglementations trop strictes, et à présenter leur expansion comme la seule bonne version du progrès^[33],[36].

Hao note aussi qu'ils se sont tous rapprochés de l'administration Trump et de D. Trump lui-même. En s’« enveloppant du drapeau américain », en s'accouplant au projet America first, et au mouvement Make America great again, et en servant d’outils à l’expansion de la puissance des États-Unis à l’étranger, ils gagnent encore du pouvoir et de l'impunité. Dans une interview sur Tech Policy Press, Hao explique que ces firmes qui « se hissent à des échelons de pouvoir de plus en plus élevés » révèlent leur ambition impériale plutôt qu’une simple stratégie commerciale. Elle ajoute que l’allégeance publique des patrons de l’IA à D. Trump est une alliance politique utile aux deux camps : pour Trump, elle fournit un vernis de modernité et de puissance technologique ; pour les dirigeants de l’IA, elle assure un accès privilégié au pouvoir fédéral^[37] (et notamment aux données de tous les laboratoires nationaux du département de l'Énergie des États-Unis depuis le décret de la Mission Genesis en novembre 2025), au profit d'une extension encore plus rapide de leurs datacenters et de leur influence. Pour Hao, ici l’enjeu n’est pas seulement une proximité personnelle avec Trump, mais la constitution d’un bloc politico-militaro-industriel où l’État et les géants de l’IA se renforcent mutuellement, ce qui peut à nouveau faire évoquer les empires coloniaux et industriels des 19^e et 20^e siècles, dont les séquelles environnementales et climatiques sont payées par les générations actuelles et futures.