Quand on peut, on veut

Quelque chose vient de basculer. Discrètement, sans manifeste, sans révolution annoncée. Un mur tombe. Le mur qui séparait depuis toujours ceux qui peuvent de ceux qui ne peuvent pas. Le mur du diplôme, du titre, du réseau, du capital culturel, de l'autorisation hiérarchique, du permis de la compétence officielle. Pour la première fois dans l'histoire humaine, l'accès à la connaissance, et avec elle au pouvoir-faire, cesse d'être verrouillé par la position sociale. Les modèles génératifs, dans les mains d'un dirigeant comme dans celles d'un travailleur précaire ou d'un lycéen, font le même travail.

Ce n'est pas une vague technologique. C'est une bascule anthropologique. Et ce qu'elle ébranle d'abord, ce n'est pas l'emploi, ce n'est pas la productivité, ce n'est pas l'éducation. C'est l'idée même que nous nous faisons depuis des décennies du moteur qui pousse un humain à agir.

À Saint-Flour, un mardi après-midi de novembre, une participante a regardé son ordinateur en pleurant. La machine venait de produire en quelques secondes ce qu'elle mettait des heures à faire. Heures qu'elle revendiquait comme sa fierté, sa valeur, son identité professionnelle. Cette femme n'était pas en train de subir une vague. Elle était en train de vivre, dans son corps, ce que des centaines de millions d'humains vivent en ce moment partout dans le monde.

Une redistribution silencieuse du pouvoir.

La plus belle escroquerie du monde

« Quand on veut, on peut. » Cinq mots qu'on entend depuis l'enfance. Cinq mots qui portent en eux une idéologie complète : la conviction que la volonté est le seul ingrédient qui sépare ceux qui réussissent de ceux qui échouent. Que tout le monde part du même point. Que l'échec est un choix.

Cette expression est une escroquerie. Et elle est au cœur du système qui structure depuis cinquante ans la manière dont les sociétés occidentales pensent l'effort, le mérite et la mobilité. Elle met tous les êtres humains sur un faux pied d'égalité, parce que tout le monde peut vouloir. Elle rend l'individu intégralement responsable de ses échecs en effaçant les contraintes structurelles qui pèsent sur lui. Elle perpétue une logique méritocratique dont le propre inventeur dénonçait déjà, en 1958, le caractère toxique.

Michael Young avait inventé le mot « méritocratie » pour s'en moquer. Dans son roman dystopique, The Rise of the Meritocracy, il décrivait une société cauchemardesque où l'équation Mérite = QI + Effort produirait une stratification définitive entre une élite « méritante » et une sous-classe sans recours.^[1] Le drame qu'il anticipait : dans cette société, les perdants n'auraient plus aucune base pour protester. Si vous êtes pauvre, c'est que vous n'êtes pas assez intelligent, c'est mathématique, c'est prouvé, c'est mérité. Young y voyait un dommage psychologique pire que celui d'une aristocratie héréditaire, où les pauvres pouvaient au moins blâmer le système.

Soixante-sept ans plus tard, la satire est devenue programme.

Michael Sandel, philosophe à Harvard, a identifié les trois pathologies de cette rhétorique méritocratique.^[2] L'hubris chez les gagnants, qui croient mériter entièrement leur succès et oublient ce qu'ils doivent à la chance, à la naissance, à la position. L'humiliation chez les perdants, à qui on dit qu'ils n'ont qu'eux-mêmes à blâmer pour leur place dans l'ordre social. L'érosion de la solidarité, puisque l'inégalité paraît justifiée par les capacités individuelles. La méritocratie, en surface, est un discours d'égalité des chances. En profondeur, c'est une machine à légitimer la concentration des positions. C'est, dans un autre vocabulaire, la promesse que Dieu rendra à chacun ce qu'il mérite, sans même qu'on puisse cette fois blâmer Dieu.

Mais le plus redoutable n'est pas la cruauté de cette logique. C'est son intériorisation. Pierre Bourdieu a démontré que les structures sociales ne s'imposent pas seulement de l'extérieur, par la coercition ou la loi. Elles s'installent à l'intérieur des individus, sous forme d'habitus.^[3] Un ensemble de dispositions profondément enracinées, acquises par l'expérience sociale, qui façonnent la perception du possible avant toute délibération consciente. Le fils de médecin envisage naturellement les études de médecine. La fille de caissière ne se pose même pas la question. Pas parce qu'elle ne veut pas. Parce que ce n'est pas dans son champ des possibles perçus. L'habitus a tranché avant elle.

Quand un chargé d'événementiel me dit « l'IA, c'est pas fait pour moi », il ne décrit pas une réalité technique. Il décrit un habitus. Il décrit les limites que le système a installées dans sa perception du possible. Et la beauté cruelle du mécanisme, c'est qu'il ne voit pas ces limites. Il croit qu'elles sont les siennes.

Amartya Sen, prix Nobel d'économie, a formalisé ce piège avec le concept de préférences adaptatives.^[4] Les individus systématiquement privés finissent par adapter leurs désirs à ce qui semble possible. Ils cessent de vouloir ce qu'ils ne peuvent pas avoir. Ce n'est pas un manque de volonté. C'est une amputation du désir par la contrainte.

Quand on ne peut pas, on ne veut pas.

Ce mécanisme silencieux, à l'œuvre dans toutes les sociétés modernes, vient de heurter quelque chose. Quelque chose qui n'avait jamais existé auparavant. Un outil qui court-circuite l'habitus, qui désamorce la préférence adaptative, qui fait s'écrouler le mur entre le possible et l'impossible perçus.

Et ce qui se joue alors, ce n'est pas une affaire de motivation. C'est une affaire d'architecture mentale.

L'architecture de la bascule

Quand un humain découvre qu'il peut faire ce qu'il croyait impossible, il se passe dans son cerveau un événement précis, qu'on peut décomposer. Cinq décennies de recherche en psychologie, en neurosciences et en sciences cognitives ont cartographié ce moment avec une exactitude que la culture populaire ignore. Et cette cartographie, mise à plat, raconte une histoire que personne ne voulait entendre tant qu'il n'existait aucun outil pour l'éprouver à grande échelle.

La capacité perçue précède toujours la volonté d'agir.

Le premier verrou est la perception du contrôle. Julian Rotter a démontré en 1966 que le sentiment d'agir sur sa propre vie est conditionné par ce qu'il appelait le locus de contrôle.^[5] Externe quand l'individu perçoit que les événements lui arrivent sans qu'il puisse les infléchir. Interne quand il perçoit que ses actions produisent des effets et qu'il en est l'auteur. Aucun désir d'action ne s'installe durablement dans une psyché qui se vit en position externe.

Or l'IA générative, telle qu'elle est présentée publiquement, est un objet conçu pour maintenir le locus en position externe. Quelque chose d'opaque, de magique, de vaguement menaçant. Une entité. Une intelligence supérieure qui décide. Tant que cette représentation tient, aucun empouvoirement n'est possible. C'est seulement quand l'utilisateur comprend que la machine n'est qu'un calcul de probabilités statistiques, qu'elle reproduit des régularités sans rien savoir, qu'elle ne sait pas même qu'elle ne sait pas, que le locus se déplace. La machine cesse d'être oracle. Elle devient outil. L'utilisateur redevient l'auteur.

Le deuxième verrou est neurobiologique. Pendant cinquante ans, la science a cru que la passivité était un état appris : Martin Seligman avait montré que des chiens exposés à des chocs incontrôlables finissaient par ne plus tenter de fuir, même quand la fuite redevenait possible.^[6] On parlait d'« impuissance apprise ». En 2016, Seligman lui-même a renversé sa propre théorie, avec Steven Maier, dans une révision majeure publiée dans Psychological Review.^[7] La passivité n'est pas apprise. Elle est l'état par défaut du cerveau. Ce qui s'apprend, c'est le contrôle. Sans expérience que l'action produit un résultat, le cerveau reste en veille.

Sans preuve qu'on peut, pas de volonté. Ce n'est pas une posture philosophique. C'est une architecture neuronale.

Wolfram Schultz a complété ce tableau dans les années 1990. Les neurones dopaminergiques, longtemps associés au plaisir, encodent en réalité quelque chose de plus fondamental : l'anticipation du succès.^[8] Plus de récompense que prévu, décharge dopaminergique. Moins que prévu, suppression du signal. Si votre modèle interne prédit l'échec, votre cerveau ne produit pas la dopamine nécessaire pour passer à l'action. Le cerveau ne motive pas par bonté d'âme. Il motive quand il anticipe que l'action va marcher.

Stanislas Dehaene a unifié ces mécanismes dans sa théorie du cerveau bayésien.^[9] Le cerveau ne reçoit pas passivement l'information. Il prédit en permanence ce qui va se passer, puis compare sa prédiction à la réalité. L'apprentissage ne se déclenche qu'au moment où un écart est détecté, ce que Dehaene nomme un signal d'erreur de prédiction. Sans surprise, pas d'apprentissage. Sans étonnement, pas de mise à jour du modèle interne. Sans bascule du modèle interne, pas de désir nouveau.

Cette mécanique abstraite a un visage. Une phrase qui revient, dans toutes les sessions de formation, à quelques mots près. Quelqu'un tape un prompt, obtient un résultat, regarde l'écran, et lâche : « Mais... je peux faire ça ? » Le ton n'est ni interrogatif ni triomphal. C'est un constat hébété. Le signal d'erreur de prédiction de Dehaene n'est pas une métaphore académique. C'est ce que cette phrase encode, mot pour mot. Le modèle interne vient de se réécrire en direct, devant un cerveau qui ne s'y attendait pas.

C'est exactement ce que produit la rencontre avec un outil qui dépasse ce que l'utilisateur prédisait possible. L'écart entre la prédiction et la réalité est massif. Le signal d'erreur est énorme. Le modèle interne se met à jour en force. Et c'est dans cette brèche que s'engouffrent la dopamine de Schultz et la révision de l'image de soi.

Reste le quatrième mécanisme. Albert Bandura, le père de la théorie de l'auto-efficacité, a identifié quatre sources de la croyance en ses propres capacités.^[10] La maîtrise directe, la plus puissante, qui vient de réussir par soi-même. L'expérience vicariante, qui vient d'observer quelqu'un de semblable à soi réussir. La persuasion verbale, fragile et secondaire. Les états physiologiques. Une méta-analyse de 2026 portant sur 23 études empiriques a mesuré l'effet de l'IA générative sur l'auto-efficacité des apprenants. La taille d'effet est de 0,758, ce qui veut dire, en langage clair, que la grande majorité des personnes exposées à l'IA voient leur sentiment de capacité augmenter de manière significative. C'est l'un des effets les plus puissants jamais mesurés en sciences de l'éducation.^[11]

Pour finir, Hazel Markus et Paula Nurius ont introduit en 1986 le concept de soi possibles.^[12] Les représentations cognitives de ce qu'un individu pourrait devenir, souhaiterait devenir ou craint de devenir. Ces soi possibles forment le pont entre le concept de soi et la motivation. On ne peut pas vouloir devenir ce qu'on ne peut pas imaginer être. Une chargée de mission qui n'avait jamais écrit une ligne de code construit en deux heures un simulateur de fréquentation à partir de ses propres statistiques. Un parent qui n'avait jamais composé compose pour sa fille de trois ans une chanson originale, mélodie comprise, pour l'aider à ranger sa chambre. Aucune de ces personnes n'avait « voulu » faire ces choses avant. Elles ne se les étaient même pas imaginées. Un nouveau soi possible vient de naître, et il génère à partir de maintenant un désir que rien d'autre n'aurait pu créer.

L'enchaînement est mécanique. Compréhension de l'outil, réalignement du locus de contrôle. Démonstration qui dépasse la prédiction, signal d'erreur bayésien massif. Expérience vicariante puis maîtrise directe, montée en auto-efficacité. Élargissement du champ des soi possibles, naissance d'un désir nouveau. Capacité perçue, imaginaire de soi, désir, action. Dans cet ordre.

Pas l'inverse.

Et ce qui rend l'IA générative singulière dans l'histoire des outils humains, c'est la vitesse à laquelle elle produit cette cascade. Apprendre à coder prend des années. Composer une mélodie suppose une formation musicale. Concevoir un simulateur de données demande un bagage en analyse. L'IA ne remplace pas ces savoirs. Elle en rend les résultats accessibles à qui sait formuler une intention. Le temps entre l'intention et la preuve de capacité, qui était mesuré en mois ou en années, tombe à quelques minutes. Le cerveau n'a plus le temps de reconstruire l'argument qui aurait tenu avant, le fameux « je ne sais pas faire ». La preuve du contraire arrive trop vite.

Tout ce que nous avons dit sur la motivation depuis cinquante ans s'écroule. Toute l'industrie du développement personnel, de la pédagogie de l'effort, du discours managérial sur l'engagement, repose sur l'idée que la volonté précède la capacité. Que c'est le désir qui crée l'action, et que l'action finit par créer la compétence. C'est l'inverse. La capacité perçue crée le désir. Le désir crée l'action. Et toute pédagogie, toute politique publique, tout discours d'organisation qui inverse cet ordre, perd son temps et celui des autres.

Le grand bouleversement

Ce qui se joue dans la tête d'un individu se joue à l'échelle des systèmes. Et c'est là que la couche profonde du phénomène se révèle. Parce que ce n'est pas seulement une chargée de mission qui découvre qu'elle peut. C'est une génération entière qui sort silencieusement des cadres dans lesquels les organisations l'avaient enfermée.

Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond ont suivi pendant un an 5 172 agents de service client d'une grande entreprise. L'accès à l'IA a augmenté la productivité moyenne de 14%. Mais le chiffre décisif est ailleurs. L'amélioration atteint +34% pour les travailleurs novices et peu qualifiés, contre un impact quasi nul pour les experts.^[13] L'IA a diffusé les meilleures pratiques des plus compétents vers les nouveaux. Un agent avec deux mois d'expérience et l'IA, performe comme un agent avec six mois sans.

Fabrizio Dell'Acqua et Ethan Mollick, dans leur étude avec 758 consultants du Boston Consulting Group, mesurent un effet identique : +43% d'amélioration pour le quartile inférieur, contre 17% pour les meilleurs.^[14] Shakked Noy et Whitney Zhang, dans Science, observent 453 professionnels : le temps de tâche diminue de 40%, la qualité augmente de 18%, l'inégalité de performance entre travailleurs se réduit.^[15] Et leur résultat le plus parlant : les participants exposés à l'IA pendant l'expérience étaient deux fois plus susceptibles de l'utiliser dans leur emploi réel deux semaines plus tard. Une fois qu'ils avaient découvert qu'ils pouvaient, ils ont voulu continuer.

L'IA ne rend pas les experts meilleurs. Elle rend les non-experts capables.

Cette redistribution échappe à toutes les grilles d'analyse traditionnelles. L'étude du NBER de Yotzov, Davis, Bloom et leurs collègues, auprès d'environ 6 000 dirigeants dans quatre pays, révèle un paradoxe vertigineux : plus de 80% des entreprises ne rapportent aucun impact mesurable de l'IA sur l'emploi ou la productivité agrégée.^[16] L'essai du gouvernement britannique sur Microsoft 365 Copilot est plus parlant encore : aucune preuve robuste de gains de productivité, et pourtant 72% des utilisateurs étaient satisfaits et déçus quand l'essai s'est terminé.^[17]

Que disent ces chiffres ensemble ? Que l'effet réel de l'IA n'est pas mesuré là où on le cherche. Les organisations cherchent des gains de productivité. L'IA produit autre chose. Elle produit de l'empouvoirement individuel. Et cet empouvoirement est invisible aux instruments de pilotage des organisations parce qu'il ne se joue pas dans leurs indicateurs. Il se joue dans l'écart entre ce que l'employé est capable de faire et ce que sa fiche de poste prévoit qu'il fasse. Cet écart, qui s'élargit silencieusement chaque jour, est le vrai phénomène en cours.

Le pouvoir-faire change de mains.

Et il n'attend pas l'autorisation. L'étude Microsoft et LinkedIn sur plus de 30 000 personnes dans 31 pays le démontre avec une netteté inquiétante : 78% des utilisateurs professionnels d'IA la déploient à titre personnel sans permission ni connaissance de leur employeur.^[18] Ce phénomène, que j'appelle le BYOAI, le Bring Your Own AI, est le visage comportemental le plus net de la bascule en cours. Je l'ai développé dans BYOAI, quand le travailleur apporte son IA, et son versant organisationnel dans La révolution qui n'a pas eu lieu. Ce qu'il dit ici, dans le cadre de cet essai, est simple : la capacité accessible crée un impératif d'action qui déborde le cadre d'autorisation. Quand un employé peut, il fait. Avec ou sans le consentement de son organisation.

Et c'est ici que les choses deviennent inconfortables pour ceux qui dirigent.

Pendant deux siècles, l'autorité dans les organisations modernes s'est fondée sur un alignement supposé stable : ceux qui occupaient les positions hiérarchiques étaient ceux qui détenaient le savoir, l'expérience accumulée, la maîtrise technique légitime. Le titre validait la compétence, et la compétence justifiait le titre. Cet alignement a tenu tant que la compétence était lente à acquérir et que les circuits d'apprentissage étaient verrouillés. Cet alignement est en train de céder.

Quand un junior produit en quatre minutes l'analyse stratégique que son N+2 mettrait deux jours à formaliser, ce n'est pas un problème de productivité. C'est un problème d'autorité. Quand un agent terrain construit son propre outil d'analyse alors que le service informatique met dix-huit mois à arbitrer la spécification du même outil, ce n'est pas un problème d'agilité. C'est un problème de hiérarchie cognitive. Quand un employé acquiert seul, le soir, par usage personnel, les compétences que la formation interne ne lui a pas données, ce n'est pas un problème RH. C'est un déplacement structurel du pouvoir-savoir.

Foucault avait posé le cadre avant même que cette technologie existe. Le savoir est pouvoir. Les gardiens institutionnels du savoir, diplômes, professions, certifications, hiérarchies, sont des gardiens du pouvoir. Quand le savoir cesse d'être verrouillé par ces circuits, le pouvoir se redistribue. Mécaniquement. Sans débat. Sans concertation. Dans les usages.

L'outil ne demande pas l'avis des organisations.

Klarna l'a appris, qui après avoir massivement remplacé son service client par de l'IA, a dû réembaucher. IBM l'a appris, qui après avoir annoncé en grande pompe la suppression de milliers de postes au nom de l'IA, a vu son agentivité interne se reconfigurer dans des proportions imprévues. Amazon l'a découvert, qui a changé de discours public après avoir mesuré ce que produit le BYOAI chez ses propres équipes. Ces exemples sont développés dans La révolution qui n'a pas eu lieu. Ce qu'ils signalent ensemble, c'est qu'un dirigeant qui pense piloter le déploiement de l'IA dans son organisation se trompe d'objet. Le déploiement a déjà eu lieu. Sans lui, contre lui, parfois en dépit de lui. Ce qui reste à piloter, ce n'est pas l'arrivée de l'IA. C'est le rapport de force qui s'est constitué pendant qu'il regardait ailleurs.

Les organisations qui n'ont pas pris la mesure de ce déplacement vivent une fiction. Elles continuent de penser que la compétence se valide par le titre. Que la productivité se mesure dans les indicateurs établis. Que la hiérarchie cognitive recoupe la hiérarchie organisationnelle. Plus rien de tout cela n'est vrai. La compétence se valide dans l'usage. La productivité réelle est dans l'écart à la fiche de poste. Et la hiérarchie cognitive ne ressemble plus à l'organigramme.

Mais on ne s'émancipe pas tout seul

Il faudrait être malhonnête pour laisser croire que ce bouleversement libère intégralement celles et ceux qui s'en saisissent. Plusieurs limites rappellent que l'outil n'a jamais suffi, et que la libération individuelle se heurte à des cadres qui demeurent.

Les pouvoirs qui s'exercent sur nous ne disparaissent pas. L'employeur garde ses sept heures quotidiennes. L'État garde ses impôts. La banque garde ses conditions de prêt. Cette persistance n'est pas qu'une contrainte : elle a des contreparties. L'employeur produit un salaire régulier et partage le risque économique. L'État redistribue en soins, en éducation, en infrastructures. La dépendance mutuelle n'est pas un défaut du système, c'est ce qui fait tenir la société. S'abstraire de tout pouvoir qui s'exerce sur soi, c'est s'isoler. Et l'isolement n'est pas la liberté. C'est un appauvrissement. Rendre son travail plus agréable avec l'IA est une chose. Quitter son travail pour devenir indépendant en est une autre, qui dépend du caractère, de l'environnement, des responsabilités familiales, et qui est parfois tout simplement impossible.

L'émancipation n'est pas l'isolement.

La capacité de projection, ensuite, reste contrainte par la condition. Tout le monde ne projette pas au même niveau, même quand l'outil ouvre les mêmes portes. En deux ans et demi de formations, je n'ai vu qu'une seule personne basculer vers le développement de GPTs personnalisés, le branchement d'API, la création de petits produits logiciels. Une seule. La grande majorité des participants à mes formations repartent avec la capacité de produire autrement ce qu'elle produisait déjà, et d'explorer prudemment quelques territoires nouveaux. Ce n'est pas l'outil qui diffère entre ces deux extrémités. C'est l'imaginaire de soi. C'est le champ des possibles perçus. C'est l'habitus, qui ne s'efface pas en une journée. Sen avait raison contre les optimistes naïfs : la capabilité réelle ne se déduit pas de la disponibilité de la ressource. L'outil est là, accessible. Encore faut-il pouvoir s'en saisir au-delà de l'usage immédiat.

L'IA ouvre un champ. Elle ne remplit pas ce champ à la place de celui qui le regarde.

L'habitus persiste. Il met des années à se déconstruire. Et ce travail intérieur, personne ne peut le faire à la place de l'autre, pas même avec l'outil le plus puissant jamais conçu.

Les conditions de la souveraineté

Si l'IA générative est ce qu'elle est, un événement de redistribution du pouvoir-faire, alors la question politique qu'elle pose n'est pas celle de son adoption. C'est celle des conditions dans lesquelles cette redistribution se fera. Quatre conditions, sans lesquelles le bouleversement se transformera en simple transfert de gardiennage.

L'accès est la première. Si l'IA n'est accessible qu'à ceux qui ont déjà les moyens matériels, culturels, linguistiques, elle ne fait pas tomber le mur. Elle le déplace, en redessinant à l'intérieur de la fracture numérique une nouvelle stratification fondée cette fois sur le « capital IA ». Nick Drydakis a montré que ce capital se distribue déjà inégalement, par classe et par niveau d'éducation.^[19] Ivan Illich, en 1973, distinguait les outils conviviaux, qui augmentent l'autonomie de leurs utilisateurs, des outils manipulatifs, qui créent la dépendance envers les institutions qui les contrôlent.^[20] L'IA sera l'un ou l'autre selon qui la détient et qui y accède. Ce n'est pas une caractéristique de la technologie. C'est une décision politique.

Le mode d'usage est la deuxième condition. Eugene Lee et ses coauteurs ont démontré dans Scientific Reports, publication de Nature, que l'utilisation passive de l'IA, le copier-coller du résultat généré sans appropriation, réduit l'auto-efficacité, le sentiment d'appropriation et le sens donné au travail.^[21] Seule la collaboration active, où l'utilisateur pense avec l'IA et ne la laisse pas penser à sa place, préserve et construit l'empouvoirement. La même technologie peut produire l'inverse de ce qu'elle promet selon la posture de celui qui s'en saisit. Dire « quand on peut, on veut » suppose qu'on utilise l'outil comme co-créateur, pas comme distributeur automatique.

L'indépendance algorithmique est la troisième. Si l'IA est captée par quelques entreprises, inféodée à des États, ou biaisée par des intérêts commerciaux, la démocratisation du savoir devient un transfert de gardiennage, pas une libération. Le savoir redistribue le pouvoir, oui, mais uniquement si la redistribution elle-même n'est pas commandée par les intérêts de ceux qui construisent les modèles. C'est pourquoi cette redistribution exige une vigilance qui dépasse l'usage. Elle exige une politique des modèles, une diversité des fournisseurs, une indépendance des instances de régulation. Sans cela, le mur tombe pour mieux se reconstruire ailleurs.

L'éducation critique est la quatrième. L'IA n'est pas un oracle. Elle hallucine, elle se trompe, elle reproduit des biais, elle peut affirmer avec aplomb des choses fausses. L'empouvoirement exige un discernement, la capacité de douter, de recouper, de vérifier. C'est la condition de l'usage adulte de l'outil. Et c'est précisément ce que la lucidité technologique impose, comme le rappelle l'arrêt d'Anatole, ce produit que j'ai cessé de développer parce que sa fiabilité ne tenait pas le réel. Ce qui vaut pour le concepteur vaut pour l'utilisateur. L'outil le plus puissant n'exempte pas du jugement.

Aucune de ces quatre conditions ne réfute la thèse de l'essai. Elles la précisent. Dire « quand on peut, on veut » ne dit pas que l'outil suffit à lui seul. Cela dit que la tâche politique du moment n'est pas d'exhorter les individus à vouloir davantage. C'est de construire les conditions, technologiques, institutionnelles, pédagogiques et sociales, qui leur permettent de pouvoir.

Tout le reste est moralisme.

Jean-Jérôme DANTON