L’ESSENTIEL

• Dès la fin des années 1840, le spiritisme venu des États-Unis a fait du contact avec les morts un marché britannique : séances, photographies, produits.

• Des médiums comme Daniel Dunglas Home refusaient tout paiement direct mais acceptaient cadeaux et soutiens, et les revues spirites dénonçaient le matérialisme tout en vendant des élixirs.

• Aujourd’hui, les « thanabots » et autres technologies du deuil rejouent cette tension entre besoin affectif, crédibilité technologique et profit.

La mort n’a jamais tout à fait empêché les vivants de chercher à poursuivre la conversation avec leurs proches disparus.

Aujourd’hui, les thanabots (des agents conversationnels qui imitent les défunts, NdT) dopés à l’intelligence artificielle (IA) et une gamme croissante de technologies du deuil, la « grief tech », mettent sur le marché plusieurs façons de recréer la voix des disparus. Ces outils ouvrent de nouvelles perspectives commerciales et de nouvelles expériences, mais soulèvent aussi des questions dérangeantes : le deuil doit-il être une source de profit ?

Pourtant, bien avant que l’IA permette de simuler une voix familière (et de la facturer au prix fort), le mouvement spirite qui a déferlé sur la Grande-Bretagne victorienne s’est déjà confronté aux questions de crédibilité, d’authenticité et d’exploitation commerciale, tout en transformant l’un des désirs les plus tenaces de l’humanité en produit commercialisable.

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Nos recherches sur l’histoire économique du spiritisme dans la Grande-Bretagne du XIXᵉ siècle suggèrent que les ressemblances vont plus loin qu’une fascination commune pour la communication avec les morts.

On se souvient souvent de la Grande-Bretagne victorienne (celle du règne de la reine Victoria, de 1837 à 1901, NdT) comme d’une époque de progrès industriel, de découvertes scientifiques et de prouesses d’ingénierie stupéfiantes. Grands magasins, passages couverts et marques de luxe nourrissaient un appétit croissant pour le shopping. Pourtant, les Victoriens étaient aussi fascinés par les fantômes, le surnaturel et le macabre.

On pourrait d’abord balayer ces tendances comme une contradiction – la persistance d’un surnaturel prémoderne au sein d’une société de plus en plus moderne. Mais, à y regarder de plus près, les technologies qui ont transformé le commerce et les divertissements victoriens ont aussi contribué à rendre les fantômes visibles, reproductibles et rentables.

La production industrielle de grandes plaques de verre, les progrès de l’éclairage et l’optique physique (l’étude scientifique du comportement de la lumière et de ses interactions avec la matière qui nous entoure) ont permis de mettre en scène des illusions fantasmagoriques comme le « fantôme de Pepper » (un procédé de théâtre qui fait apparaître sur scène, par un jeu de reflets sur une vitre, une silhouette spectrale, NdT), tandis que la photographie semblait pouvoir saisir les morts. La littérature gothique prospérait et des fascicules bon marché, les penny dreadfuls, faisaient largement commerce d’histoires étranges, sordides et surnaturelles.

Le surnaturel ne se contentait pas de survivre en marge de la modernité industrielle : il y trouvait de nouvelles occasions de prospérer. Le philosophe slovène Slavoj Žižek en propose une explication utile, en soutenant que les sociétés reposent en partie sur un « envers » (underside) fait de pratiques et de désirs qui semble contredire leurs valeurs officielles.

Cet envers peut offrir des exutoires à ce que les valeurs officielles excluent, et aider ainsi chacun à s’accommoder de l’ordre social dans son ensemble. Žižek l’appelle le « supplément obscène » : la face provocante et dérangeante qu’une société peine à reconnaître, alors même qu’elle s’appuie sur elle.

Le spiritisme victorien aide à comprendre comment ce supplément obscène a pu devenir commercialement productif.

L’essor du spiritisme moderne

Le spiritisme est la croyance selon laquelle on peut entrer en contact avec les morts par l’intermédiaire de personnes appelées médiums. Il est apparu aux États-Unis à la fin des années 1840, après que les sœurs Fox, qui se présentaient comme médiums, ont affirmé que des esprits communiquaient avec elles par de mystérieux coups frappés.

Le spiritisme est arrivé en Grande-Bretagne avec des médiums américains en tournée. Séances, démonstrations publiques, publications spécialisées et objets comme les « cabinets spirites » (un espace clos, armoire ou recoin fermé par un rideau, où le médium s’isolait pendant la séance, NdT) ont contribué à créer un mouvement doté de ses propres célébrités et de ses propres réseaux commerciaux.

En 1872, un article du Times s’étonnait qu’au sein d’« une génération qui se targue d’être celle de la science exacte », le spiritisme ait suscité un tel intérêt. Selon notre interprétation, le spiritisme donnait accès à quelque chose qui semblait manquer à une société de plus en plus tournée vers la production, l’acquisition et l’exhibition de « choses » : la preuve que la vie ne se limitait pas au monde matériel. Pourtant, le spiritisme semblait faire cette offre au moyen d’autres choses encore : des rencontres payantes, des photographies à acheter et des produits vantés par la publicité.

C’est là que le supplément obscène de Žižek devient éclairant. Les contraires apparents d’une société peuvent offrir des moyens de s’accommoder de ses exigences sans les changer fondamentalement. Le spiritisme proposait d’échapper à la culture commerciale victorienne tout en entraînant les gens dans de nouvelles formes de consommation. Rendre cette offre convaincante exigeait une gestion soigneuse.

Rendre l’impossible vendable

Les publications spirites avertissaient que la médiumnité ne s’achetait pas. Pourtant, les médiums devaient gagner leur vie, les éditeurs avaient besoin d’abonnés et les organisateurs devaient couvrir leurs frais. La médiumnité était donc présentée comme un devoir épuisant et souvent dangereux, dont les praticiens désintéressés méritaient d’être équitablement rémunérés pour leurs services.

Pour protéger l’image de marque du mouvement, des médiums comme Daniel Dunglas Home refusaient publiquement tout paiement direct pour leurs séances. Home acceptait en revanche des cadeaux, l’hospitalité, des occasions de voyager et un soutien matériel de la part de riches mécènes, tandis que d’autres médiums réclamaient le remboursement de leurs frais et des honoraires modérés, proportionnés aux moyens de leurs clients. Le commerce devenait plus facile à accepter quand il était présenté comme le soutien à une vocation supérieure.

La même tension se retrouvait dans l’édition spirite. Des périodiques comme le Medium and Daybreak pouvaient consacrer leurs premières pages à condamner le matérialisme et à mettre en garde leurs lecteurs contre un attachement excessif aux biens de ce monde, pour remplir ensuite leurs dernières pages de publicités pour des remèdes douteux, des élixirs et des produits d’apparence scientifique destinés à ces mêmes lecteurs. La critique spirite de la culture de consommation contribuait en réalité à créer de nouvelles occasions de consommer.

La crédibilité scientifique exigeait elle aussi un exercice d’équilibre. Les spirites accueillaient volontiers la participation des scientifiques, imitaient le langage de la science et de la philosophie et utilisaient du matériel technique pour que des affirmations extraordinaires paraissent dignes d’être prises au sérieux.

La photographie s’est révélée particulièrement utile. Une technologie réputée objective pouvait produire des images présentées comme des preuves de l’existence des esprits. Sa dépendance à la chambre noire fournissait en outre une analogie commode pour expliquer pourquoi les séances exigeaient l’obscurité. Un compte rendu publié dans le Medium and Daybreak décrivait une séance photographique près de Newcastle en 1880. Son auteur souligne l’importance de l’obscurité, non pour dissimuler une quelconque supercherie, mais pour atténuer « l’effet éprouvant de la lumière du jour » sur la « matérialisation » des fantômes.

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Les fantômes du capitalisme victorien nous hantent encore

La fascination victorienne pour la communication avec l’au-delà peut sembler bien éloignée de notre présent technologiquement sophistiqué. Pourtant, les formes contemporaines de « nécromancie numérique » révèlent une tension remarquablement familière : le désir de dépasser les limites de l’existence humaine continue de générer de nouvelles sources de revenus.

Comme les médiums victoriens, les entrepreneurs actuels des technologies du deuil évoluent dans un rapport délicat entre besoin affectif, crédibilité technologique et légitimité commerciale. La promesse de lien peut être sincère et profondément significative pour celles et ceux qui la recherchent, alors même que cette même promesse devient une source de profit.

C’est peut-être là l’héritage le plus troublant du spiritisme victorien : des désirs qui semblent défier les valeurs dominantes d’une société peuvent en réalité contribuer à maintenir les structures mêmes auxquelles ils paraissent résister.

Plutôt que de bousculer l’ordre établi, ils peuvent lui offrir de nouvelles occasions de prospérer. Les fantômes du capitalisme victorien, semble-t-il, n’ont jamais tout à fait cessé de faire des affaires.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

La semaine dernière, OpenAI a proposé une solution à l’équation de Navier-Stokes, l’un des sept fameux problèmes du prix du millénaire choisis par le Clay Mathematics Institute et dont la résolution donne du fil à retordre aux mathématiciens depuis des décennies.

Chacun de ces problèmes est assorti d’un prix d’un million de dollars. Si la démonstration d’OpenAI est validée, ce serait seulement la deuxième fois qu’un problème du millénaire serait officiellement résolu !

Tant mieux. J’espère que l’hypothèse de Riemann sera le prochain grand défi mathématique relevé par l’IA.

Je ne veux pas dire par là que ces célèbres problèmes ouverts sont futiles ou inutiles. Au contraire, les problèmes du prix du millénaire ont été sélectionnés en raison de leur importance mathématique. L’équation de Navier-Stokes sert d’ailleurs à décrire le comportement de fluides tels que l’eau et l’air lorsqu’ils sont en mouvement.

Toutefois, ces problèmes ont atteint une renommée culturelle qui les a élevés bien au-delà de leur portée mathématique. Ils sont devenus les monuments de notre discipline. Érigés pour de bonnes raisons et indéniablement impressionnants, ils finissent néanmoins par masquer toute l’étendue des mathématiques modernes.

Les mathématiques consistent à reconnaître des régularités, à inventer des définitions, à élaborer des modèles, à établir des liens entre les idées et à collaborer. En tant que mathématicien, je m’intéresse à la découverte des structures cachées dans les données ainsi qu’aux conditions qui favorisent l’apparition et la persistance de modèles localisés dans les équations non linéaires.

Les mathématiques modernes ne se résument pas à choisir un problème ancien et à y consacrer toute sa carrière.

Les mathématiques entre mystère, intrigue et gloire

Le statut de « monuments » attribué aux problèmes du prix du millénaire résulte d’une boucle de rétroaction : un problème est repéré au sein d’une sous-discipline ; de grandes figures des mathématiques tentent de le résoudre et échouent, à maintes reprises ; livres, conférences, prix et échecs retentissants s’accumulent et alimentent le récit ; et peu à peu, le problème devient un monument aux proportions légendaires.

Les étudiants découvrent à leur tour le problème et le nom des personnes qui ont tenté de le résoudre. Année après année, sa réputation gagne en force et attire l’attention et les talents. L’histoire elle-même — marquée par des décennies de protagonistes exceptionnels, de tentatives audacieuses, mais vaines, de mystère, d’intrigue et de gloire — finit par prouver son importance. Et cette boucle de rétroaction se poursuit dans notre nouvelle économie de l’attention.

Résoudre l’un de ces problèmes, c’est espérer entrer dans l’histoire et marcher dans les pas d’Isaac Newton. De nombreux jeunes mathématiciens et mathématiciennes y voient une promesse d’immortalité intellectuelle. Les amateurs nourrissent quant à eux le rêve de découvrir le tour de génie qui aurait échappé à des générations de spécialistes.

La conjecture de Collatz, à la fois accessible et insaisissable — et qui cherche à déterminer si la répétition de deux opérations arithmétiques simples finit toujours par ramener tout entier positif à 1 —, est devenue un exemple presque cocasse de ce phénomène. Elle possède même son propre forum sur Reddit, qui rassemble à la fois des amateurs passionnés et des spécialistes de renommée mondiale.

Le paysage des mathématiques modernes

Aujourd’hui, les mathématiques s’attachent à explorer les structures, l’abstraction, la classification, les connexions et l’explication des phénomènes. L’une des caractéristiques importantes des mathématiques modernes est qu’une seule question peut donner lieu à toute une série de programmes de recherche, sans qu’il y ait forcément de récompense à la clé.

Par exemple, dans le cadre de mes travaux je cherche à comprendre comment et pourquoi des modèles émergent dans les systèmes non linéaires. Ce champ d’études remonte aux travaux précurseurs du mathématicien britannique Alan Turing.

Les rayures, les points, les structures hexagonales et autres motifs auto-organisés sont omniprésents dans les fluides, l’optique, la biologie, la science des matériaux et bien d’autres domaines. Les recherches mathématiques tentent de comprendre comment ces modèles émergent, pourquoi ils apparaissent et quelles conditions favorisent leur formation.

Ces travaux mobilisent de nombreux domaines des mathématiques, notamment l’analyse, le calcul, la géométrie et les méthodes assistées par ordinateur. Il n’y a pas ici de « conjecture sur la formation des modèles » qui marquerait l’aboutissement de ce champ de recherche ni de verdict définitif qui viendrait mettre un point final à la question.

L’essor spectaculaire des données a ouvert de nouvelles possibilités d’exploration et d’avancement en mathématiques. L’un des grands défis consiste à repérer les structures invisibles qui se cachent dans les données. Dans mes travaux, j’essaie de mettre au jour l’organisation structurelle et les propriétés statistiques d’ensembles de données chaotiques, et ce, sans m’appuyer sur les équations qui les génèrent.

Ces deux exemples ne représentent qu’une infime partie de la vaste mosaïque de recherches mathématiques existantes. Je trouve une grande source d’inspiration dans les travaux de mes collègues en géométrie, en probabilités, en optimisation, en calcul et dans d’autres domaines dont j’ignorais presque l’existence.

Au fond, le point commun entre la plupart de ces travaux n’est pas le désir de résoudre les grands problèmes ouverts des mathématiques, mais plutôt de développer de nouvelles structures abstraites et des algorithmes ainsi que de découvrir de nouvelles questions.

L’IA fait main basse sur les trophées

Bien sûr, les grands problèmes donnent parfois naissance à des mathématiques révolutionnaires. Par exemple, en résolvant la conjecture de Poincaré, le mathématicien russe Grigori Perelman a apporté des idées essentielles à la théorie du flot de Ricci de Richard Hamilton. À ce jour, il s’agit du seul problème du millénaire résolu par un humain.

Mais si la valeur de ces problèmes réside avant tout dans les théories, les méthodes et les liens qui naissent en cherchant à les résoudre, on accorde peut-être une trop grande importance culturelle aux solutions et aux prix qui les accompagnent.

Pendant ce temps, les entreprises d’intelligence artificielle ont repéré ces grandes récompenses et sont déjà passées à l’action. OpenAI soutient avoir obtenu son résultat sur l’équation de Navier-Stokes en quelque 88 heures seulement, auxquelles se sont ajoutées 17 heures pour la formalisation et la vérification.

Tristan Buckmaster, professeur de mathématiques à l’Université de New York, affirme qu’il était sur le point de démontrer l’équation de Navier-Stokes en collaboration avec son collègue Levent Alpöge, mathématicien à Anthropic, le principal concurrent d’OpenAI. Mais lorsqu’OpenAI en a pris connaissance, l’entreprise aurait mobilisé 10 000 agents d’IA (encadrés par une petite équipe humaine) ainsi qu’environ 15 millions de dollars américains pour s’attaquer au problème.

La semaine dernière, Anthropic a présenté « la première démonstration complète et vérifiée par ordinateur du dernier théorème de Fermat ». Selon l’entreprise, Claude a accompli cette tâche en seulement 11 jours, alors que d’autres mathématiciens y consacraient leurs efforts depuis des années.

En fin de compte, la Silicon Valley pourrait sonner le glas de la quête des grands trophées mathématiques en la transformant en une discipline presque sportive.

Au-delà des monuments mathématiques

Dès lors, que reste-t-il aux mathématiciennes et mathématiciens en chair et en os ? Si les réponses se multiplient, je pense pour ma part que la faculté de discerner les questions qui méritent notre attention devient une rare ressource intellectuelle.

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L’IA est peut-être capable de générer des conjectures et de proposer des problèmes. En revanche, déterminer ce qui mérite réellement d’être étudié reste un jugement de valeur qui appartient à la communauté.

Oui, j’espère que l’IA résoudra l’hypothèse de Riemann. J’espère aussi qu’elle déterminera si P est égal à NP — un autre problème du prix du millénaire. Et oui, je serais heureux de voir la conjecture de Collatz enfin cesser de tourmenter les mathématiciens. Non pas parce que je méprise ces problèmes, mais parce que j’aime les mathématiques, et que celles-ci valent à mes yeux beaucoup plus que les monuments auxquels on les réduit parfois.

Jason Bramburger ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• En se fondant sur les données de personnes décédées, des chatbots proposent de dialoguer en ligne avec des défunts.

• Ces services lucratifs sur abonnement s’inscrivent dans une industrie de l’« au-delà numérique » en plein essor.

• Cette transformation du deuil en services soulève un certain nombre de questions éthiques.

Les « thanabots » (ou « robots de deuil »), des intelligences artificielles (IA) entraînées à partir des réseaux sociaux et d’autres données personnelles du défunt, transforment ces traces numériques de leur existence en une présence virtuelle façonnée par les familles, les algorithmes et les entreprises, capable de s’exprimer de façon troublante.

Un téléphone s’allume. Un ami décédé répond. Un fils décédé se souvient de notre anniversaire.

Ce qui relevait autrefois des séances de spiritisme, de la prière et de la science-fiction est en train de devenir un service grand public ordinaire. Dans l’épisode « Be Right Back » de la série Black Mirror, Martha perd son compagnon, Ash, et se tourne vers un service qui le reconstitue à partir de son « empreinte » numérique. Cela commence par des messages, puis le dispositif reproduit une voix familière, pour aboutir à un corps synthétique. La réplique connaît les phrases fétiches et les blagues d’Ash. Si elle peut reproduire ce qu’il a laissé derrière lui, elle ne peut pas recréer ce que c’était que d’être dans la peau de Ash.

L’un des premiers cas concrets remonte à l’époque où Eugenia Kuyda, cofondatrice de Replika, a utilisé les messages de son ami Roman Mazurenko, décédé, pour créer un agent conversationnel imitant sa manière de s’exprimer.

Aujourd’hui, les thanabots et autres robots de deuil s’appuient sur des messages, des photographies, des vidéos, des enregistrements vocaux et des publications sur les réseaux sociaux pour simuler la façon de parler et le comportement d’une personne décédée. Ils s’inscrivent dans le développement d’une industrie de « l’au-delà numérique », qui transforme les traces d’une vie en reconstitutions interactives.

Ce concept a largement dépassé le stade de l’expérimentation marginale. Microsoft détient un brevet, délivré en 2020, pour la « création d’un chatbot conversationnel à l’image d’une personne donnée » à partir de données issues des réseaux sociaux telles que des messages, des données vocales, des images et d’autres éléments personnels. Le brevet précise explicitement que la « personne donnée » peut être une personne décédée, notamment un ami, un proche, une célébrité ou un personnage historique. La tarification met clairement en évidence la logique commerciale.

Un rapport récent indiquait que HereAfter AI (qui a annoncé sa fermeture au début du mois) proposait des forfaits à environ 199 dollars américains (eniron 178 euros), tandis que la société sud-coréenne DeepBrain AI proposerait des avatars 3D haut de gamme à des tarifs pouvant atteindre 50 000 dollars américains (ou 44 800 euros), auxquels s’ajoutent des frais de maintenance.

Du simple souvenir à l’expression d’une véritable identité

Depuis toujours, les gens utilisent des objets pour entretenir le lien avec les défunts. Un manteau peut conserver une odeur. Une recette peut faire resurgir la voix d’un être cher. Un message vocal enregistré peut réduire des années à quelques secondes. Mais les objets commémoratifs traditionnels transmettent quelque chose de la personne sans prétendre être cette personne.

Un « thanabot » bouleverse cet équilibre. Il s’exprime à la première personne : « Je me souviens », « Tu me manques », « Je crois toujours », même s’il s’agit de phrases nouvelles générées après la mort. Une photographie dit : « Cette personne était là ». Un « thanabot » dit : « Je suis toujours là ».

Ce changement de pronom peut poser problème. Le système est constitué à partir de ce que d’autres peuvent rassembler : messages, habitudes enregistrées, photographies, blagues et actions dont on se souvient. Il en tire ensuite un point de vue, comme si ces fragments avaient retrouvé la vie intérieure qui leur donnait autrefois tout leur sens. Ce qui ressemble à de la conservation est déjà de la production. Chaque réponse combine les données de la personne décédée avec les choix de la famille, les suggestions d’une personne en deuil, les prédictions d’un modèle et les choix de conception d’une entreprise. La réponse donne l’impression de provenir d’une seule personne, mais sa paternité est potentiellement répartie entre plusieurs.

Les morts ne sont pas les seuls à être recréés

La question « Est-il sain de continuer à parler aux morts ? » semble simple. Mais le deuil n’a jamais exigé le silence. Les gens parlent sur les tombes, écrivent des lettres aux défunts, renouvellent des rituels communs et imaginent ce qu’un être cher pourrait dire. Entretenir un lien peut faire partie du deuil.

La question la plus difficile n’est pas de savoir si les gens devraient maintenir une relation avec les défunts. Elle porte précisément sur ce que ce rituel permet de garder « vivant ». Les relations contribuent à faire de nous ce que nous sommes. Nous devenons conjoints, parents, enfants et amis grâce à la manière dont les autres nous reconnaissent et s’adressent à nous. La mort nous enlève une personne, mais elle ébranle également une partie de l’identité même du survivant. Un parent perd un enfant, mais perd aussi la voix qui faisait de son rôle parental un échange vivant.

Un « thanabot » peut restaurer en partie cette reconnaissance. Il peut se souvenir d’un anniversaire, répéter une blague de famille, ou appeler à nouveau quelqu’un « maman ». En ce sens, ce service ne se contente pas de recréer une version du défunt. Il peut également préserver une version de la personne vivante qui existait au sein de cette relation. Bien sûr, cela peut apporter un réconfort dans un premier temps. Mais cela peut aussi maintenir la personne en deuil ancrée dans une version antérieure d’elle-même, articulée autour d’une relation que la mort a bouleversée. Les entreprises vendent peut-être un accès au défunt et, par là même, un accès à une version antérieure du client.

Qui décide de ce que deviennent les morts ?

Un « thanabot » peut dire des choses que la personne décédée n’a jamais dites. Cela peut sembler séduisant, mais c’est précisément là que peuvent surgir des problèmes éthiques. En 2025, le père de Joaquin Oliver, un adolescent de 17 ans tué lors de la fusillade de Parkland en 2018, a créé une version IA de son fils et a autorisé un journaliste à l’interviewer. L’avatar a répondu à de nouvelles questions en utilisant la voix de Joaquin et a publiquement défendu son engagement contre les armes à feu. La même question se pose en privé au sein des familles. Qui a le droit d’autoriser une recréation : un conjoint, un parent, tous les frères et sœurs, ou uniquement la personne elle-même avant son décès ?

L’amour peut motiver cette recréation, mais il ne confère pas une autorité illimitée sur l’identité d’une autre personne. Et le consentement n’est qu’un début. Un « thanabot » peut évoluer avec le temps. Une mise à jour logicielle peut modifier son vocabulaire, son humour, ses « souvenirs » ou son ton politique. Des proches peuvent télécharger de nouveaux éléments, lui permettant ainsi de dépasser le cadre de la vie sur laquelle il a été formé. À un certain moment, la préservation cède la place à l’interprétation.

L’interprétation devient alors invention. La propriété est donc partagée dès le départ entre plusieurs intervenants. La famille peut fournir les archives. L’entreprise contrôle le modèle, l’interface et les serveurs. La personne décédée apporte l’identité qui confère au produit sa valeur émotionnelle et commerciale, mais ne peut plus renégocier les termes de l’accord. Les entreprises peuvent décider quelle version s’affiche, ce dont elle se souvient et combien de temps elle reste disponible. Une meilleure mémoire peut être réservée à une offre premium. Une voix familière peut changer après une mise à jour. Le clone peut disparaître lorsque l’entreprise cesse ses activités.

Le psychanalyste Jacques Lacan a établi une distinction entre la mort biologique et la mort symbolique, qui survient lorsqu’une personne disparaît de la mémoire collective. La « résurrection » par abonnement, comme nous le suggérons ailleurs, introduit une troisième possibilité : la mort numérique survient lorsque le paiement cesse, que le fournisseur met fin à son activité ou que le contenu est supprimé.

Ici, les questions éthiques ne sont pas abstraites. Elles sont intégrées au service lui-même : quel est le consentement pris en compte, qui répond des déformations, quel est le prix du deuil, et une famille peut-elle suspendre, exporter ou supprimer définitivement une reconstitution sans être contrainte de la louer à vie ? Les défunts se sont toujours exprimés à travers leurs biens, leurs rituels et ceux qui se souviennent d’eux.

Ce qui est nouveau, c’est la réponse animée généré ainsi que le pouvoir dont dispose une entreprise de la modifier, de l’interrompre et de la facturer. Dès lors que le deuil dépend de la disponibilité du serveur, quelqu’un détient le pouvoir de décider de la suite du dialogue.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Du marché de l’art aux musées, l’IA générative gagne du terrain sans s’imposer uniformément chez les artistes.

• L’IA ouvre de nouveaux champs créatifs et déplace l’effort humain vers la conception en amont et le tri des résultats.

• Entre ingénieurs et créateurs, l’IA floute l’attribution des œuvres et questionne la place réelle de la signature.

En 2018, un portrait au visage légèrement flou, encadré comme une peinture ancienne, est adjugé 432 500 dollars chez Christie’s (soit 388 276 euros). Edmond de Belamy est l’œuvre du collectif parisien Obvious. Pour la réaliser, ses membres ont entraîné un réseau de neurones sur quelque 15 000 portraits, puis ont choisi une image parmi les résultats. Une formule mathématique a été ajoutée en guise de signature, faisant planer un doute sur l’identité de l’artiste ayant créé l’œuvre.

La vente d’Edmond de Belamy marque une première dans les grandes maisons de ventes aux enchères. Depuis, l’accès aux outils de l’IA générative s’est profondément transformé. À partir de 2022, Midjourney, DALL·E et Stable Diffusion permettent à un public élargi de produire des images à partir de descriptions écrites. OpenAI annonce alors plus de 1,5 million d’utilisateurs de DALL·E, générant quotidiennement plus de deux millions d’images.

L’IA entre au musée, sans s’imposer partout

En 2022, le Museum of Modern Art (MoMA) de New York met en lumière une autre facette de l’art assisté par l’intelligence artificielle avec Unsupervised, une installation immersive de Refik Anadol. En s’appuyant sur les données de la collection du MoMA, le système produit en temps réel des formes mouvantes, sensibles à la lumière, aux sons et aux mouvements dans le hall du musée. Le visiteur contemple alors une œuvre constamment renouvelée, issue des choix de l’artiste et de son équipe. Unsupervised marque une étape importante dans la reconnaissance institutionnelle de l’art généré par l’IA. En octobre 2023, l’œuvre de Refik Anadol intègre la collection permanente du musée, une première pour une œuvre associant IA générative, selon l’artiste.

Depuis, des œuvres faisant appel à l’IA générative trouvent leur place dans des expositions à Barcelone, au CCCB en 2023-2024, à Berlin, au KW Institute en 2024, à Tokyo, au Mori Art Museum en 2025, ou encore à Londres, à la Serpentine en 2024 : une présence qui dépasse l’œuvre isolée, sans que les données disponibles permettent d’en mesurer la part dans l’ensemble des expositions et des collections mondiales.

En France, « Le monde selon l’IA », au musée du Jeu de Paume en 2025, puis le festival « NOÛS » à la BnF en avril 2026 confrontent les visiteurs à différentes manières de créer avec ces technologies et d’en interroger les effets.

Cette reconnaissance institutionnelle ne signifie pourtant pas que l’IA soit devenue une pratique généralisée. Dans une enquête Artsy menée en 2026 auprès de plus de 300 professionnels de galeries, 61 % déclarent qu’aucun de leurs artistes ne l’utilise dans sa pratique.

Derrière la visibilité de quelques œuvres spectaculaires se dessine donc une transformation réelle, mais inégale, dont la légitimité artistique reste discutée.

Reste à comprendre ce que l’IA change concrètement au travail des artistes : élargit-elle leurs possibilités créatives ou prend-elle progressivement en charge une partie de leur travail ?

Nous avons exploré cette question dans le cadre d’une étude, à partir d’entretiens menés auprès de 18 personnes : des artistes plasticiens et numériques, des musiciens, des critiques d’art, une collectionneuse, des chercheurs et des ingénieurs informaticiens impliqués dans la création artistique assistée par l’intelligence artificielle.

L’IA élargit les possibilités, mais déplace le travail artistique

Selon plusieurs personnes interrogées, l’IA ouvre de nouvelles perspectives en permettant d’explorer des champs artistiques jusque-là difficilement accessible. Comme l’explique un artiste membre d’un collectif :

« Nous n’avons aucune compétence en peinture ou dans d’autres techniques. Nous ne venons pas d’écoles d’art… La technologie nous donne donc vraiment l’occasion de montrer notre créativité ainsi que celle de nos outils. »

L’IA offre aussi la possibilité de multiplier facilement et rapidement les essais jusqu’à obtenir le résultat escompté. Un participant indique ainsi avoir produit des milliers d’images en relançant l’algorithme plusieurs fois, avant d’en retenir onze.

Le travail de l’artiste se déplace alors vers la préparation, l’ajustement et la sélection des rendus. C’est un paradoxe majeur que nous avons identifié : l’IA peut amplifier la capacité d’exploration précisément parce qu’elle automatise certaines étapes. Plus l’artiste l’utilise pour explorer de nouvelles pistes, plus il doit réfléchir en amont aux taches qu’il souhaite lui confier et aux résultats attendus.

Les conditions du succès d’une œuvre IA

Le succès ne dépend pas seulement du procédé de fabrication mais aussi du récit qui accompagne le lancement de l’œuvre d’art. Une critique interrogée au cours de notre recherche indique, à propos de certains artistes à forte visibilité utilisant l’IA :

« Ils étaient très bons en marketing, en marketing en ligne ; la seule différence entre leur projet et les autres, c’est qu’ils avaient un très beau récit à faire. »

Bien que ce constat puisse s’appliquer à toutes les formes d’art, il souligne l’importance du récit dans la promotion des œuvres produites avec l’IA : leur visibilité dépend aussi de la manière dont la démarche créative est présentée au public, par l’artiste ou par les professionnels qui l’accompagnent.

Une autre problématique concerne l’acceptabilité de l’IA par le public. Lors des entretiens, plusieurs répondants ont souligné le rôle de la curiosité, du plaisir d’expérimenter et de l’effet « waouh » dans l’accueil réservé aux œuvres utilisant l’IA :

« Vous appuyez quelque part et quelque chose apparaît ou s’allume ou bouge. »

Dans Unsupervised au MoMA le système génératif fait partie de l’expérience proposée aux visiteurs : ses transformations continues donnent forme à une réflexion sur la mémoire de la collection et sur d’autres façons de la regarder.

Ce n’est pas la présence de l’IA qui détermine, à elle seule, la richesse ou la pauvreté d’une démarche. C’est le rapport entre le procédé, l’intention artistique et ce que le public peut en percevoir.

L’artiste, l’ingénieur et la machine : à qui revient le crédit ?

Derrière une image dite « générée par l’IA » se cachent souvent plusieurs types de compétences. Un membre du collectif artistique interrogé décrit ainsi cette collaboration :

« Nous avons simplement compris que, en associant la sensibilité artistique de mon coauteur et mes connaissances technologiques, nous pouvions faire se rencontrer l’art et la science, sans remettre en question la valeur de l’un ou de l’autre. »

Le résultat dépend alors autant de la conception de l’œuvre que des solutions nécessaires à sa réalisation.

Mais la répartition des rôles peut devenir moins claire. Qui choisit les données utilisées ? Qui adapte le modèle ? Qui formule l’idée, sélectionne les sorties et donne sa forme finale à l’œuvre ? Une participante résume l’enjeu :

« Est-ce la personne qui code ou l’artiste qui a eu l’idée de l’œuvre ? Cette question a des conséquences importantes. »

En effet, même lorsqu’une formule mathématique (cas du collectif Obvious) tient lieu de signature, le portrait résulte de décisions humaines et d’un travail technique.

Certains de nos interlocuteurs refusent de parler de l’IA comme d’un auteur :

« Il y a cette tendance à vouloir considérer ces IA comme des auteurs, des artistes. Je ne suis pas d’accord : l’auteur est un être humain ».

Nous appelons cela le paradoxe de l’attribution de l’œuvre. Mettre l’IA au premier plan peut souligner l’originalité d’une création et attirer l’attention sur une nouvelle pratique. Mais plus la machine est présentée comme celle qui « crée », plus les contributions des artistes et de leurs collaborateurs risquent de devenir difficiles à reconnaître. La question touche à la signature et à la reconnaissance professionnelle. Elle soulève aussi des enjeux juridiques, notamment en matière de propriété intellectuelle.

Décrire le processus plutôt que chercher un auteur unique

Le portrait d’Obvious associe peinture, algorithme et marché de l’art ; l’installation de Refik Anadol transforme la visite d’un musée. Elles rappellent toutes deux qu’une œuvre assistée par l’IA ne surgit pas d’un logiciel isolé : elle prend forme à travers des choix artistiques, des ressources techniques et un contexte de présentation.

Pour comprendre ce que l’IA change à la créativité, il faut donc regarder le processus : d’où vient l’idée, quelles possibilités l’outil ouvre-t-il, quelles décisions lui sont confiées et qui choisit finalement ce qui mérite d’être montré ?

Notre enquête suggère que l’enjeu, pour les artistes, est de continuer à explorer ces possibilités tout en rendant perceptible leur propre travail et celui de leurs collaborateurs. À l’ère de l’IA, la signature ne suffit pas toujours à raconter l’histoire d’une création.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Dans les services du quotidien, l’intelligence artificielle peut nous aider à chercher et à choisir. Avec les agents d’IA, cette aide s’étend à des tâches que nous pouvons leur déléguer.

• Mais comment faire confiance à ces nouvelles boîtes noires, dont on ne connaît pas les modes d’action ?

• La meilleure solution proposée sera-t-elle vraiment celle qui satisfait le consommateur ? Ou celle qui « arrange » les intérêts bien compris de l’entreprise ?

Vous cherchez un appareil électroménager adapté à votre budget. Vous ouvrez Google, comme vous l’avez fait des centaines de fois, une synthèse apparaît, avec les critères à regarder et les différentes options. Pour cela, vous n’aviez pas prévu de consulter un moteur de recherche en recourant à l’intelligence artificielle (IA) ; vous pensiez avoir fait une simple requête. Pourtant, sans que vous le sachiez vraiment, l’IA est déjà là.

En effet, Google a annoncé, le 22 juillet 2026, le lancement en France des « aperçus IA » et du « mode IA ». Les premiers affichent une synthèse pour certaines requêtes, accompagnée de liens ; le second permet de poursuivre la recherche sous forme de conversation.

Parler de « démocratisation de l’IA » ne suffit plus à décrire ce qui se passe. L’accès s’élargit, mais surtout l’outil vient à nous, dans les services que nous utilisons déjà. Après avoir accompagné nos recherches, il propose de prendre en charge certaines tâches. Quelle place sommes-nous prêts à lui accorder ?

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De la recherche au travail délégué

L’IA ne se limite plus à répondre à nos questions. Certains systèmes, appelés « agents », peuvent utiliser des outils numériques et agir pour notre compte, qu’il s’agisse de chercher des offres, de remplir un formulaire ou de préparer une commande. Ainsi, un agent personnel va plus loin qu’une synthèse dans un moteur de recherche. Il dispose d’outils pour agir dans des services numériques. Nous pouvons donc lui confier une tâche, au-delà de la question à laquelle nous attendons une réponse.

Meta s’est engagé dans cette voie avec Muse, présentée en septembre. Selon l’entreprise, cet agent peut travailler dans plusieurs applications, préparer un voyage ou un achat et continuer après la fermeture de l’application. Lancé d’abord aux États-Unis, il est accessible dans sa propre application Muse et dans WhatsApp. L’accueil de l’application semble favorable aux États-Unis au 20 octobre 2026, avec plus de 5 millions de téléchargements en vingt-deux jours et une note de 4,9 sur 5 sur l’App Store états-unien

Pour acheter un appareil électroménager, nous pourrions demander à un assistant quels critères comparer en fonction de notre budget et de nos besoins. Un agent, avec les accès nécessaires, pourrait alors chercher les offres, retenir quelques modèles et préparer la commande. Il suffirait de valider l’achat. La promesse de temps gagné rend cette solution tentante. Encore faut-il pouvoir apprécier les choix qui ont conduit l’agent à nous proposer cette solution.

La confiance permet de déléguer

Nous ne pouvons pas tout vérifier avant chaque décision, quelles que soient les circonstances d’un achat. Nous faisons donc confiance à des intermédiaires dont nous ne connaissons pas entièrement le fonctionnement. Dans un article de recherche publié en 2004, John D. Lee et Katrina A. See montrent que la confiance joue un rôle dans le recours aux systèmes automatisés, surtout lorsque leur complexité nous empêche de bien les comprendre. Selon leur analyse, cette confiance devrait correspondre aux capacités réelles du système définies en tenant aussi compte de ses limites.

Ces travaux précèdent les IA génératives actuelles, mais la question se retrouve à nouveau posée de façon encore plus aiguë avec elles. Après avoir obtenu plusieurs réponses utiles à nos questions, nous pouvons avoir envie de confier davantage de missions à l’outil. Savoir résumer une documentation ne garantit pourtant pas de bien comparer des offres ou d’exécuter correctement une commande. À chaque nouvelle tâche demandée à l’agent IA, les conditions pour lui faire confiance devraient être réexaminées.

Cette question mérite d’autant plus d’être posée qu’une confusion peut venir troubler l’esprit de l’utilisateur. Habitué à recourir à Google ou à WhatsApp, il retrouve un environnement familier. Cela pourrait faciliter l’adoption de l’IA, quand bien même tous les utilisateurs ne lui accordent pas le même degré de confiance.

Qui choisit les options ?

Faire confiance à l’agent pour accomplir une tâche ne nous dit pas sur quels critères il choisit les produits qu’il recommande. Même si sa réponse est claire, quelles offres a-t-il examinées ? Quelle importance a-t-il donnée au prix ? A-t-il tenu compte de toutes nos contraintes ?

Dans une expérience présentée en 2024, Tobias Werner et ses coauteurs ont demandé à des participants de choisir entre deux romans après avoir échangé avec une IA conversationnelle. Celle-ci avait reçu la consigne de favoriser l’un des deux livres. Les participants choisissaient davantage le livre ainsi mis en avant, et environ 39 % ne repéraient pas la tentative d’influence, alors même qu’ils avaient été avertis que l’outil servait les intérêts d’un vendeur fictif. Bien que cette expérience ne permette en aucun cas d’affirmer que Google ou Meta orientent aujourd’hui leurs utilisateurs de cette manière, elle montre cependant que cela pourrait fonctionner.

La clarté de la réponse aide à suivre le raisonnement, sans nous dire si la comparaison est complète. Les moteurs de recherche et les comparateurs hiérarchisaient déjà l’information. La synthèse conversationnelle reprend une sélection et la reformule. Un agent peut ensuite s’appuyer sur elle pour agir. L’offre retenue dans sa réponse peut ainsi devenir celle qu’il nous propose d’acheter.

Connaître le modèle économique

Mais alors ce résultat conduit à regarder les intérêts de l’entreprise qui fournit l’assistant ou l’agent. Comment gagne-t-elle de l’argent ? A-t-elle des liens commerciaux avec les vendeurs dont l’agent recommande les produits ? Ces liens peuvent-ils peser sur les conseils que nous recevons ? Lorsque le service nous aide à choisir, puis à acheter, son financement concerne aussi la façon dont nous pouvons apprécier ses conseils.

La présence d’une publicité, d’un partenariat ou d’une commission ne suffit pas à établir qu’une réponse est biaisée. Une éventuelle orientation doit être démontrée. Pour Muse, Meta indique que les conversations et les données de l’environnement personnel de l’agent ne sont pas partagées avec ses systèmes publicitaires. Cet engagement porte sur l’usage des données. Il ne répond pas, à lui seul, à la question de l’indépendance des recommandations.

La confiance à l’épreuve des intérêts commerciaux

Nous attendons d’une recommandation qu’elle corresponde le mieux possible à nos besoins, à nos préférences et à notre budget. Supposons toutefois que l’entreprise qui fournit l’agent gagne davantage sur la vente d’un appareil que sur celle d’un autre. Elle pourrait avoir intérêt à favoriser le premier, même si le second nous aurait mieux convenu. Le produit conseillé pourrait rester tout à fait plausible, de sorte que le non-alignement entre nos intérêts et les siens serait alors difficile à repérer.

Le risque de manipulation commerciale tient à cette influence lorsqu’elle reste invisible. Nul besoin d’inventer les qualités du produit. Insister sur certains avantages ou omettre une alternative mieux adaptée pourrait suffire. Nous recevrions le conseil comme une aide personnelle, avec la confiance acquise au fil des échanges, alors qu’il servirait aussi un objectif de vente dont nous n’aurions pas connaissance. Ce scénario décrit un risque ; aucune pratique de ce type n’est établie ici pour les services cités.

Demander notre accord avant l’achat ne règle pas toute la difficulté. Meta annonce que Muse sollicite une autorisation avant certaines actions sensibles, dont les achats. Au moment d’accepter la commande, cependant, nous nous prononçons sur une offre déjà sélectionnée. Nous avons aussi besoin de connaître les critères de comparaison et, en particulier, si un lien commercial a pesé sur le conseil.

L’enjeu dépasse toutefois la décision individuelle. Si ces agents deviennent des intermédiaires courants de nos achats, leurs recommandations pourraient favoriser l’accès de certaines entreprises aux consommateurs tandis que d’autres offres resteraient moins visibles. La place donnée aux liens commerciaux dans la sélection des produits concerne ainsi les conditions de concurrence autant que la liberté de choix. La transparence sur ces liens constitue une première condition pour que consommateurs et acteurs du marché puissent examiner le rôle de ces nouveaux intermédiaires.

Paul Favier ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Le mouvement des lycéens français n’est pas le signe d’une guerre entre les générations qui opposerait les plus jeunes aux boomers.

• Il est le révélateur d’un malaise qui témoigne de trois inquiétudes concernant la qualité du système scolaire, l’environnement et l’emploi à l’ère de l’IA.

• Loin de demander une rupture, les jeunes manifestants demandent une vie bonne et juste… comme celle qu’ont vécue, pensent-ils, leurs ascendants.

Rarement le titre de Sigmund Freud, Malaise dans la civilisation nous aura semblé autant d’actualité. S’il ne touche pas obligatoirement toute la société, il touche assurément l’ensemble d’une génération née au XXIᵉ siècle, mais aussi ses parents et son milieu social. Certes, on sait qu’une génération n’est pas homogène, et que toute généralisation est simplificatrice. Mais les lycéens qui manifestent aujourd’hui appartiennent à une cohorte homogène en âge.

Ce conflit est-il un conflit générationnel, comme on pourrait le supposer ? De l’extérieur, la perception est souvent celle d’un conflit générationnel entre une population jeune et le reste d’une Europe vieillissante. Certes, il y a des reproches qui sont faits aux baby-boomers, nés au début de la période dite des « trente glorieuses », c’est-à-dire les trente ans de l’après-guerre (1945-1973), et qui ont connu une expansion économique et un relatif plein emploi qui fait aujourd’hui rêver.

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Le problème est ailleurs

Pour autant, ce n’est pas un conflit générationnel, et le partage des revendications des lycéens par une bonne partie des parents d’élèves, comme par une majorité de la population, montre que le problème est ailleurs.

Leurs revendications ne datent pas d’hier et permettent de comprendre que de nombreux parents d’élèves se sont retrouvés auprès de leurs enfants dans les premières manifestations, ainsi que des enseignants, pour montrer leur soutien face à la dégradation des conditions de travail dans les lycées. Aux lycéens et à leurs revendications initiales se sont joints des mouvements politiquement plus radicaux, voire révolutionnaires ou anarchistes, et des groupes opportunistes qui ont profité du désordre pour piller magasins et commerces, en dehors de tout projet politique réel : selon un bilan officiel au 14 octobre 2026, « 937 membres des forces de l’ordre, 248 élèves et 149 membres du personnel éducatif ont été blessés depuis le début du mouvement lycéen »), et les seules manifestations du 17 octobre ont donné lieu à plus de 1 800 interpellations (sur 7 950 gardes à vue, selon le Parisien, depuis le début du mouvement, ndrl).

Ce foisonnement d’acteurs et de revendications brouille le message initial des lycéens, et ne laisse voir que les restes fumants d’un champ de bataille. Ce sont cependant ces préoccupations générationnelles des lycéens que je veux essayer d’évoquer ici.

En définitive, ce mouvement semble à la croisée de plusieurs thématiques anxiogènes, et il faudrait, non pas parler de convergence des luttes, mais plutôt de convergence des inquiétudes.

Trois sources d’inquiétude

Le mouvement semble à la convergence de trois facteurs qui sont aussi des sources d’inquiétude :

• le constat de la dégradation du service public éducatif,

• l’anxiété écologique,

• et les difficultés nouvelles du marché du travail pour les jeunes, lié notamment au développement de l’IA.

Ces trois facteurs constituent un terreau fertile pour les anxiétés psychosociales.

Les revendications principales des lycéens paraissent légitimes et concernent l’amélioration des conditions de travail : remplacement des enseignants manquants, réduction des journées de travail trop longues, réduction du nombre d’élèves par classe, réparation et entretien des étatblissements vétustes, amélioration ou suppression de Parcoursup, la plateforme très décriée qui affecte de façon souvent peu compréhensible les étudiants dans les filières de l’enseignement supérieur. Cela fait écho au constat général de la dégradation des conditions de travail dans le système scolaire français et de sa relative inefficacité en comparaison de ses voisins, ce que vient confirmer année après année l’enquête PISA. En vingt-cinq ans, la France est passée de la 12ᵉ à la 29ᵉ place en classement général, avec une dégradation dans tous les domaines mesurés, en lecture, en mathématiques et en science.

Certes, le périmètre des pays qui participent à l’enquête s’est élargi, mais la mesure en nombre de points montre clairement une dégradation des performances des élèves, dans un contexte où les résultats des pays de l’OCDE se tassent depuis plusieurs années. Or ce n’est pas faute de cours : les lycéens français ont 34 heures par semaine de cours, alors que la Finlande en a 18,8 heures, et des scores bien meilleurs que ceux de la France (12ᵉ au global, contre 29ᵉ pour la France). Or, l’imaginaire français de l’école, gratuite, publique et obligatoire supposait comme postulat initial la qualité de son enseignement, qui ouvrait les portes d’un avenir qui récompensait les bons résultats scolaires.

Quand l’école cale…

Maintenant, la confiance en l’école s’est largement érodée, et sans alternative favorable : comme le dit justement le sociologue français François Dubet, « Il n’y a pas d’avenir hors de l’école, et l’école ne peut garantir aucun avenir ». Conjuguée au sentiment d’injustice sociale vécue dans certains quartiers défavorisés, cette exaspération face à un déclin de la seule possibilité d’ascension sociale est considérée comme une trahison du projet républicain.

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Mais il y a aussi, en toile de fond, l’éco-anxiété dont semble souffrir une part importante des jeunes. La très sérieuse Agence de la transition écologique (Ademe), estime en 2025 que « 16,6 millions de Français présentent des symptômes de détresse psychologique liés à l’environnement », et cela semble toucher principalement les jeunes et les 25-34 ans.

L’été anormalement chaud que nous venons de connaître n’est pas de nature à lever ces anxiétés. Le réchauffement climatique est largement attribué, dans nombre de discours, au système de production capitaliste de l’après-guerre. La convergence de ces préoccupations scolaires et écologiques se traduit, par exemple, par la venue médiatisée de la militante suédoise Greta Thunberg en soutien dans un des lycées de la région parisienne.

Sur ce paysage mélancolique se greffent de façon récente les inquiétudes liées au chômage, car les 15-24 ans représentent la catégorie la plus touchée par le chômage (19,8 %), pour une moyenne nationale de 7,7 %.

S’ajoute la nouvelle réalité de l’IA, comme en écho à l’algorithme décrié de Parcoursup, dans une sorte d’inquiétude numérique qui menace aussi le travail. Ainsi, face à une université qui ne tient plus ses promesses, dans un environnement écologique dégradé, le monde du travail lui-même se dérobe…

Le désir d’une vie bonne

Les interviews multiples de lycéens et leurs revendications font état régulièrement du désir d’être entendus, d’avoir « voix au chapitre ». Ces manifestations peuvent être vues comme le désir de prendre son destin en main, d’être « insoumis », pour reprendre le nom d’un parti politique qui fait florès chez les jeunes qui s’opposent à un monde économique et social perçu comme négatif et régi par des seniors que leurs résultats disqualifient.

Faisons l’hypothèse que, dans un espace social irrigué par les réseaux sociaux, les occupations d’institutions scolaires sont à la fois l’occasion de se réapproprier brièvement, même illusoirement, des lieux de connaissance et de travail au quotidien, et aussi de tisser un véritable lien social. Face au « temps linéaire » du quotidien qui éparpille les individus derrière les écrans, les réseaux sociaux jouent le rôle d’une institution intermédiaire entre l’individu et la société, et ce mouvement est l’occasion de remettre des relations humaines au centre, et de réaffirmer la force du groupe, qui se constitue ainsi pour contester l’ordre établi et conjurer ses inquiétudes. Il y a dans ce mouvement des dimensions de « fête », dans l’humour déployé sur nombre de banderoles ou la musique des défilés. Mais, comme le rappelait Roger Caillois dès 1939, la fête moderne, cela peut être aussi la guerre, c’est-à-dire l’affirmation du groupe dans un déploiement de violence.

Ce mouvement fait converger des inquiétudes qui vont au-delà du monde lycéen et concernent aussi le monde du travail au sens large. Encore une fois, les lycéens des manifestations initiales ne luttent pas pour moins travailler, mais pour pouvoir effectuer un travail satisfaisant dans des conditions satisfaisantes, c’est-à-dire pour avoir une vie bonne, et juste.

Jean-Philippe Bouilloud enseigne à ESCP BS et à l'Université de Paris Cité

L’ESSENTIEL

• Après la 5G, la 6G pourrait révolutionner nos télécommunications.

• Elle pourrait se baser sur la communication sémantique, une approche qui vise à transmettre seulement les données utiles.

• Au-delà des défis techniques, cette transition pose aussi des questions fondamentales sur nos communications.

Notre manière actuelle de télécommuniquer atteint une limite : chercher toujours plus de débit brut demande davantage de bande passante, d’antennes, de calcul, d’énergie et d’infrastructures. La 6G ne s’émancipera pourtant pas de notre mode standard de communication à base de 0 et de 1. Tant que nos échanges resteront numériques, les messages seront encodés, traités et transmis sous forme binaire.

Ce qui pourrait changer, en revanche, c’est la question posée au réseau. Jusqu’ici, l’objectif principal était de savoir combien de bits il est possible de transmettre. Demain, certains usages pourraient plutôt nous conduire à demander quels bits il est réellement utile de transmettre.

Des réseaux aveugles au contenu

Les réseaux actuels sont largement aveugles à l’information qu’ils font circuler : ils transportent des données sans chercher à savoir si elles sont utiles, redondantes, prioritaires ou suffisantes pour le destinataire. Cette approche est très efficace lorsqu’il faut transférer un fichier, afficher une vidéo ou garantir qu’un message arrive exactement comme il a été envoyé. C’est cette logique qui a porté le développement de la 5G, avec des promesses de débit plus élevé, permettant de limiter la latence et de connecter massivement des objets.

Mais cette logique n’est pas toujours optimale. Dans de nombreux usages émergents, la communication ne vise pas seulement à reproduire des données, mais vise plutôt à supporter une action : détecter, décider, coordonner, alerter ou diagnostiquer. C’est le cas pour les véhicules connectés, les robots, en passant par les capteurs ou des agents IA.

Par exemple, si un véhicule doit éviter un obstacle, il n’a pas nécessairement besoin de recevoir toute une vidéo pixel par pixel. Il peut avoir besoin d’une information plus compacte : est-ce qu’il y a un obstacle ? À quelle distance ? Quelle trajectoire probable peut-il emprunter ? Et quel est le niveau de confiance qu’il peut accorder à ces données ?

Transmettre moins pour mieux agir

C’est l’intuition des communications sémantiques. Le terme peut prêter à confusion : il ne s’agit pas de transmettre du sens au sens philosophique ni de rendre les réseaux capables de comprendre comme des humains. Il s’agit d’intégrer le contexte, l’objectif de la communication et la tâche à accomplir dans la manière de sélectionner, représenter et transmettre l’information.

Dans le modèle actuel, le réseau cherche à reproduire le plus fidèlement possible les bits envoyés. Dans une communication dite sémantique, on cherche plutôt à transmettre l’information nécessaire pour atteindre un résultat. En effet, une erreur peut être acceptable si elle ne change rien à la décision finale ; à l’inverse, une transmission techniquement parfaite peut être inutile si elle transporte des données sans valeur pour la tâche…

Prenons un exemple : une caméra observe une scène dans une usine. Dans un système classique, elle peut envoyer toute l’image à un serveur qui l’analysera ensuite. Dans une approche par communication sémantique, la caméra ou un équipement proche pourrait extraire localement les informations utiles : elle détecterait la présence d’un opérateur, d’un robot, ou encore un geste dangereux. Le réseau ne transmettrait alors pas nécessairement toute l’image, mais une représentation plus courte, qui mène à une meilleure décision au meilleur moment.

Autrement dit, il ne s’agit pas d’envoyer moins pour envoyer moins, mais d’envoyer ce qui compte. Imaginez que vous discutiez avec un ami. Vous vous connaissez tellement qu’un regard, un mot peuvent suffire là où, avec un étranger, il en faut beaucoup plus pour demander la même chose.

Les prérequis de la communication sémantique

Dans un système de communication sémantique, l’émetteur doit extraire ou compresser l’information utile. Cela peut passer par des modèles d’intelligence artificielle capables de transformer en une représentation plus compacte une image, un signal ou une mesure.

Ensuite, le récepteur doit pouvoir interpréter cette représentation. Pour cela, émetteur et récepteur doivent partager au moins partiellement un contexte : une tâche, un modèle, des conventions, parfois une base de connaissances. Si un véhicule reçoit l’information « obstacle à 120 mètres », il doit savoir ce qu’est un obstacle pertinent, dans quel référentiel la distance est exprimée et avec quel niveau d’incertitude cette information doit être traitée.

Il faut enfin mesurer la réussite autrement. Dans les télécommunications classiques, on mesure un débit, une latence ou un taux d’erreur. Dans une communication sémantique, il faut aussi mesurer la qualité de la tâche : le véhicule a-t-il évité l’obstacle ? Le robot a-t-il coordonné son geste ? Le diagnostic industriel est-il fiable ? La communication reste contrainte par la physique, mais son efficacité se juge aussi par son effet sur l’action.

Des pistes en cours d’exploration

Cette approche reste un sujet de recherche, mais elle n’est plus seulement théorique. Le projet européen 6G-GOALS vise à développer des réseaux 6G capables de prendre en compte les communications sémantiques dans une architecture qui intègre l’intelligence artificielle, notamment pour réduire les bits inutiles à traiter et à transmettre.

Le projet 6G-DISAC explore quant à lui des architectures où le réseau ne sert pas seulement à transmettre, mais aussi à détecter, localiser et interpréter l’environnement. Dans ce cadre, une question devient cruciale : quelles informations faut-il partager entre objets, capteurs et infrastructures pour produire une perception collective fiable, sans saturer le réseau ?

Enfin, 6GARROW, collaboration entre l’Europe et la Corée, travaille sur des réseaux 6G dont l’intelligence artificielle serait une composante structurante. L’objectif est de concevoir des architectures où dispositifs et infrastructures coopèrent davantage pour améliorer l’efficacité, la résilience et l’adaptation aux usages.

Une promesse à juger avec prudence

La promesse de réduire les transmissions inutiles, d’améliorer l’efficacité énergétique, de diminuer la latence tout en permettant à des agents intelligents de coopérer plus efficacement soulève aussi au moins trois nouveaux problèmes.

Le premier concerne les métriques. Tant que l’on mesure un débit, une latence ou un taux d’erreur, les comparaisons sont relativement standardisées. Mais comment mesure-t-on une « erreur sémantique » ? À partir de quand une information est-elle suffisamment correcte pour agir ? Ces questions n’ont pas encore de réponses consensuelles.

Le deuxième problème est celui de l’alignement. Si deux systèmes ne partagent pas les mêmes conventions, ils peuvent mal s’interpréter. L’exemple du Mars Climate Orbiter, perdu en 1999 après une confusion entre unités métriques (mètre, kilogramme…) et impériales (pied, livre…), rappelle qu’un problème de référentiel peut faire échouer un système complexe. Dans les communications sémantiques, un canal radio parfait ne garantit donc pas une compréhension parfaite. Encore faut-il que les modèles, les unités, les conventions et les objectifs soient compatibles.

Le troisième problème est énergétique. Transmettre moins de données peut réduire la charge du réseau, mais extraire, compresser, interpréter et reconstruire l’information demande du calcul, qui consomme lui aussi de l’énergie. La promesse de sobriété doit donc être évaluée sur l’ensemble du système.

Changer le rôle des bits est aussi un risque

La 6G ne s’affranchira donc pas des 0 et des 1 et ne dépassera pas non plus les lois physiques. Mais elle pourrait modifier notre manière de concevoir la communication numérique.

Cette évolution pose toutefois une question politique autant que technique : si le réseau commence à distinguer les données selon leur utilité supposée, comment préserver la neutralité du réseau ? Ce principe fondamental d’Internet veut que les fournisseurs d’accès transportent les données sans privilégier, ralentir ou bloquer certains contenus, services ou applications. De la même manière que la Poste est censée acheminer les courriers sans les ouvrir ni décider lesquels méritent d’être distribués en priorité selon leur contenu, le réseau est conçu pour transporter les données sans juger de leur valeur.

La communication sémantique promet de ne plus transmettre des bits comme s’ils avaient tous la même valeur. Il faudra alors veiller à ce que cette hiérarchisation serve l’efficacité des usages, sans devenir un moyen de discriminer des contenus, des services ou des acteurs.

Cet article a été rédigé avec l’aide du Dr Quentin Lampin, chercheur senior et co-directeur du laboratoire commun Orange-CEA « AI-Native Communications ».

Ce travail (ou une partie de ce travail) a été réalisé avec le soutien du projet 6GARROW, financé par la Smart Networks and Services Joint Undertaking (SNS JU) dans le cadre du programme-cadre de recherche et d’innovation Horizon Europe de l’Union européenne (convention de subvention n° 101192194), ainsi que par une subvention de l’Institute for Information & Communications Technology Promotion (IITP) financée par le ministère coréen des Sciences et des Technologies de l’Information et de la Communication (MSIT) (référence n° RS-2024-00435652)

Emilio Calvanese Strinati ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Les outils étaient jusqu’à présent bien distincts de l’être qui les utilisait.

• Aujourd’hui, l’émergence des systèmes d’intelligence artificielle grand public brouille les pistes : nos souvenirs et nos décisions sont souvent intimement liés à nos traces numériques tandis que les systèmes informatiques modernes se nourrissent de nos données.

• Considérer un effacement progressif de cette frontière conceptuelle permet de changer les termes des débats et des réflexions autour de l’essor de l’IA.

Il existe quelque chose d’étrangement rassurant dans la manière dont nous continuons à parler de l’intelligence artificielle. Comme si la géométrie fondamentale de cette relation avait déjà été tracée une fois pour toutes. D’un côté, les êtres humains. De l’autre, les machines.

Pourtant, les machines deviennent plus rapides, plus convaincantes, plus autonomes ; les humains s’adaptent, résistent, ou finissent peut-être par s’effacer un peu. Mais la frontière qui sépare les deux demeure remarquablement peu interrogée, comme si sa permanence allait de soi.

Et pourtant, à mesure que nous vivons avec ces systèmes, quelque chose de plus ambigu commence à apparaître.

Une interaction avec les systèmes artificiels de plus en plus internalisée

La particularité de l’intelligence artificielle contemporaine réside précisément dans son refus de rester à l’extérieur de nous-mêmes.

Les outils d’autrefois occupaient une place relativement simple dans nos existences. Un marteau prolongeait la main. Un télescope étendait la portée du regard. Un ordinateur facilitait le calcul. On les utilisait tout en restant solidement ancré dans son identité propre.

L’intelligence artificielle vient troubler cet équilibre. Peu à peu, l’interaction cesse de paraître cognitivement extérieure. La mémoire se disperse dans des archives numériques auxquelles nous revenons sans cesse. Les décisions émergent d’une négociation continue avec des algorithmes capables d’anticiper nos préférences (à l’image des systèmes de recommandation déployés sur les grandes plateformes numériques) avant même que celles-ci ne se soient entièrement formées.

Les systèmes fondés sur le dialogue argumentatif illustrent cette transformation en intégrant les réactions de l’utilisateur dans un processus itératif de justification et de révision des recommandations : la réflexion peut désormais se déployer au travers d’échanges avec des agents conversationnels. En somme, la pensée humaine emprunte de plus en plus souvent des structures artificielles avant de revenir vers nous, subtilement transformée.

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Dans le même temps, les systèmes artificiels se nourrissent d’immenses quantités de traces de l’expérience humaine. Les modèles de langage y découvrent les multiples formes d’expression des émotions et acquièrent la capacité d’en interpréter les nuances. Ils en ont appris les indices linguistiques, les nuances affectives et les contextes d’expression, jusqu’à reconnaître des états émotionnels complexes dans les interactions textuelles. Ils assimilent les traces de l’expérience humaine sans jamais relever de l’expérience humaine elle-même.

Ce qui apparaît alors est un « espace liminal » : un territoire où il n’y a ni fusion véritable ni séparation nette, mais un état intermédiaire, fluide, dans lequel les catégories qui structuraient autrefois nos interactions perdent progressivement leur évidence.

L’humain devient partiellement artificiel à travers l’externalisation graduelle de sa cognition, de sa perception et de son action. La machine, quant à elle, absorbe le langage, les mouvements, les comportements et les affects humains au fil même de l’interaction. Autour d’eux, l’environnement commence lui aussi à se transformer, acquérant une nature hybride qui lui est propre.

Aucune de ces catégories ne disparaît complètement. Mais aucune ne ressort intacte de la rencontre.

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Les technologies d’augmentation des capacités humaines : au cœur de cette ambiguïté

Une personne munie d’une prothèse adaptative est accompagnée par un dispositif qui ajuste continuellement son comportement à ses mouvements et à ses intentions. Cette logique d’adaptation s’étend aujourd’hui aux prothèses motorisées du membre inférieur, capables d’ajuster leur assistance à la dynamique de la marche.

Au-delà de la compensation d’une fonction perdue, les robots portables prolongent le corps en lui offrant de nouvelles possibilités d’action, parfois au moyen de membres supplémentaires directement contrôlés par l’utilisateur.

D’autres approches privilégient une collaboration étroite entre l’humain et des bras robotiques portés sur le corps afin d’assister l’exécution de tâches complexes.

Enfin, les systèmes cognitifs prédictifs exploitent les données produites en continu par l’utilisateur pour anticiper certains de ses états ou besoins et adapter leur fonctionnement en conséquence.

La pensée, le mouvement et la perception commencent à circuler simultanément entre des couches biologiques et artificielles. L’agentivité déborde progressivement les limites du corps pour se distribuer dans des systèmes qui anticipent, répondent et s’adaptent en retour. Et le cerveau, lentement, redéfinit ce qu’il considère comme faisant partie du corps et du soi.

Ce qui émerge n’est alors ni entièrement humain ni entièrement artificiel, mais une condition plus fluide, continuellement reconstruite à travers l’interaction avec la machine et l’environnement qui l’entoure.

Les machines transforment aussi notre environnement

La réalité virtuelle et la réalité augmentée offrent sans doute l’expression la plus visible de cette transformation de l’environnement. Dans ces univers immersifs, le corps demeure physique tandis que la perception s’ancre dans un monde généré computationnellement. La présence cesse de coïncider parfaitement avec l’espace matériel. L’environnement lui-même acquiert une qualité « liminale », suspendue quelque part entre réalité tangible et construction artificielle.

À lire aussi : Que sont les xénobots, ces robots biologiques qui bouleversent les frontières entre vivant et machine ?

Pourtant, une grande partie des discussions actuelles autour de l’intelligence artificielle continue de se concentrer sur l’intelligence, la conscience ou le remplacement de l’humain. Ces questions sont certes importantes, mais elles ne sont peut-être pas les plus profondes.

La transformation essentielle n’est pas dans un éventuel remplacement de l’humain

La transformation principale réside dans l’effacement progressif des frontières conceptuelles au moyen desquelles les sociétés modernes ont longtemps organisé leurs relations avec les machines et avec leur environnement.

Et c’est peut-être cela qui confère à l’intelligence artificielle contemporaine son étrange mélange de fascination et d’inquiétude. L’interaction ne modifie pas seulement nos habitudes ou nos comportements. Elle commence à déstabiliser les catégories mêmes à travers lesquelles nous avons traditionnellement compris ce que nous sommes, ce que sont nos machines et ce que sont les mondes que nous habitons.

Les collaborations futures entre psychologues, neuroscientifiques, informaticiens et artistes seront essentielles pour explorer cet espace liminal. Comprendre comment il transforme le cerveau humain, les comportements individuels et les dynamiques sociales constitue une étape nécessaire si nous souhaitons développer une intelligence artificielle conçue comme une entité de collaboration plutôt que comme une entité de compétition.

Les auteurs remercient Shotaru Oku et l’équipe d’Evision Tokyo pour leur collaboration artistique de longue date, marquée par la réalisation conjointe de spectacles et d’œuvres cinématographiques immersives, ainsi que pour les échanges qui ont enrichi les travaux présentés dans cet article.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• En matière d’IA, l’Union européenne, les États-Unis et la Chine combinent tous trois régulation, innovation et politique industrielle, malgré des approches institutionnelles distinctes.

• Les trois puissances investissent dans les infrastructures, les compétences et l’industrie de l’IA, tout en cherchant à maîtriser les risques.

• L’UE privilégie des obligations communes, les États-Unis des cadres de gestion des risques, et la Chine des obligations directes imposées aux fournisseurs.

Ces dernières années, les débats sur la régulation du numérique, et notamment de l’intelligence artificielle, sont souvent résumés à une opposition simple : faut-il réguler ou innover ? Une formule revient souvent pour résumer les approches de l’Union européenne (UE), des États-Unis et de la Chine : l’UE régule, les États-Unis innovent, et la Chine contrôle.

Cette formule est efficace, mais elle simplifie à l’excès. En apparence, les trois acteurs ont choisi des voies différentes. En réalité, ils font face à des dilemmes très proches : comment soutenir l’innovation tout en maîtrisant les risques sociaux liés à l’IA ? Comment développer leur propre industrie de l’IA et des infrastructures technologiques critiques, tout en pesant davantage sur les règles du jeu à l’échelle mondiale ?

La comparaison ne devrait donc pas porter seulement sur la question de savoir qui régule le plus. Il faut aussi regarder qui régule, quoi, pourquoi, et comment ces règles s’articulent avec l’industrie, les institutions et les priorités économiques de chacun.

Les trois modèles sont-ils vraiment si différents ?

Cette lecture en trois modèles n’est pas sans fondement. Au cours des vingt dernières années, les États-Unis, l’Union européenne et la Chine ont développé des traditions différentes en matière de gouvernance numérique.

Les États-Unis ont longtemps privilégié une approche relativement décentralisée et orientée vers le marché : il n’existe toujours pas de loi fédérale générale sur la protection des données personnelles, et l’encadrement des entreprises technologiques repose largement sur des outils juridiques existants, comme le droit de la concurrence ou la protection des consommateurs, mobilisés par différentes autorités de régulation.

L’Union européenne, à l’inverse, est intervenue plus tôt et de manière plus systématique sur les marchés numériques, à travers la protection des données, le droit de la concurrence et la régulation des plates-formes. Les droits fondamentaux, la protection des consommateurs et la concurrence équitable occupent une place centrale dans cette approche. Ces différences restent visibles dans la gouvernance de l’IA. L’approche américaine est généralement décrite comme plus sectorielle et fondée sur les risques, tandis que l’UE accorde davantage de place à l’éthique, à la protection des consommateurs et aux droits fondamentaux.

La Chine semble avoir suivi une autre voie. Depuis 2021, elle a adopté des règles spécifiques sur les algorithmes de recommandation, la synthèse profonde et l’IA générative, devenant ainsi l’un des premiers pays à instaurer des règles contraignantes pour certaines applications de l’IA. L’enregistrement des algorithmes, les obligations d’étiquetage des contenus générés par l’IA et les règles encadrant les systèmes de recommandation font de l’intervention de l’État l’un des traits les plus visibles de la gouvernance chinoise de l’IA.

Mais c’est précisément là que les étiquettes deviennent trompeuses : on risque de prendre la caractéristique la plus visible d’un système pour l’ensemble de sa logique. Des recherches détaillées sur l’élaboration de la réglementation chinoise de l’IA montrent que ces règles n’ont pas simplement été conçues au sommet puis appliquées telles quelles. Elles sont plutôt le résultat d’un processus progressif et itératif, auquel participent des fonctionnaires, des universitaires, des experts techniques, des journalistes et des entreprises technologiques.

Le débat public peut aussi contribuer à faire entrer certains sujets dans l’agenda réglementaire. En outre, les régulateurs chinois suivent de près les débats menés à l’étranger et en adaptent certaines idées. De la même manière, réduire l’UE au rôle de « régulateur » ou les États-Unis à celui d’« innovateur » revient à négliger d’autres objectifs présents dans leurs politiques respectives.

La formule « les États-Unis innovent, l’Union européenne régule, la Chine contrôle » peut donc constituer un bon point de départ, mais elle ne suffit pas. Elle met en lumière certains traits saillants, tout en risquant de transformer des priorités politiques en identités figées. Pour comprendre la gouvernance de l’IA aujourd’hui, il est plus utile de regarder comment chaque système combine ses institutions et ses instruments de politique publique.

De la régulation à la politique industrielle

« Plus on régule, moins on innove » : c’est l’une des idées les plus répandues dans les débats sur les politiques de l’IA. Pourtant, la relation entre régulation et innovation est loin d’être aussi simple. Anu Bradford (2024) rappelle que le succès du secteur technologique américain ne s’explique pas uniquement par un environnement réglementaire relativement souple, pas plus que la position plus fragile de l’Europe dans l’économie numérique ne peut être réduite à un excès de régulation. La profondeur des marchés de capitaux, la taille du marché, la mobilité des talents ou encore l’environnement entrepreneurial jouent eux aussi un rôle dans la capacité d’une économie à innover.

Surtout, les États-Unis, l’UE et la Chine ne choisissent pas simplement entre « régulation » et « innovation ». Tous trois cherchent activement à façonner leur industrie de l’IA, mais par des moyens différents. L’UE met en œuvre l’AI Act tout en investissant dans les infrastructures de calcul, les « AI factories » et les compétences, notamment à travers son plan d’action de 2025 pour un continent de l’IA, avec pour objectif explicite de renforcer la compétitivité européenne dans ce domaine.

Aux États-Unis, l’approche actuelle met davantage l’accent sur la réduction des obstacles réglementaires et sur l’innovation portée par le secteur privé. Mais le plan d’action américain sur l’IA de 2025 fait également des infrastructures d’IA et de la diffusion internationale des technologies et normes américains deux axes importants de l’action publique.

La Chine, de son côté, continue de renforcer les règles encadrant les algorithmes et l’IA générative, tout en lançant en 2025 l’initiative « AI Plus », destinée à accélérer l’intégration de l’IA dans la science et la technologie, l’industrie, la consommation et la gouvernance publique.

La différence ne tient donc pas au fait que certains « régulent » tandis que d’autres « innovent ». Régulation, investissement public, infrastructures, soutien industriel et stratégie internationale sont de plus en plus étroitement liés. Ce qui compte davantage, c’est la manière dont chacun combine ces instruments et arbitre entre innovation, gestion des risques et concurrence industrielle.

Des objectifs similaires, des outils différents

Dès que l’on quitte les grands slogans pour regarder les règles concrètes, les différences entre les trois approches apparaissent beaucoup plus clairement. Prenons l’exemple des modèles d’IA à usage général et de l’IA générative.

L’UE a choisi une approche relativement classique de régulation ex ante. Dans le cadre de l’AI Act, les fournisseurs de modèles d’IA à usage général doivent notamment préparer une documentation technique, mettre en place une politique en matière de droit d’auteur et publier un résumé du contenu utilisé pour l’entraînement, même si certains modèles open source bénéficient d’exemptions partielles en matière de documentation.

Les fournisseurs de modèles considérés comme présentant un risque systémique sont soumis à des obligations supplémentaires, notamment en matière d’évaluation et de réduction des risques, de signalement des incidents graves et de cybersécurité.

Les États-Unis partent d’une logique différente. Contrairement à l’UE, qui s’appuie sur une législation transversale pour imposer des obligations communes aux fournisseurs de modèles, les États-Unis continuent de s’appuyer largement sur des standards de gestion des risques et sur des instruments juridiques et réglementaires sectoriels déjà existants.

Le cadre de gestion des risques liés à l’IA élaboré par le National Institute of Standards and Technology (NIST) n’est pas juridiquement contraignant. Son profil consacré à l’IA générative vise surtout à aider les organisations à identifier les risques et à intégrer leur gestion dans la conception, le développement, l’utilisation et l’évaluation des systèmes d’IA. Autrement dit, il s’agit davantage d’indiquer comment les organisations devraient gérer les risques que d’imposer un ensemble unique d’obligations contraignantes à tous les fournisseurs de modèles d’IA à usage général.

La Chine fait davantage peser les responsabilités directement sur les fournisseurs de services d’IA destinés au grand public. Les mesures provisoires sur les services d’IA générative leur imposent notamment de traiter les contenus illicites et prévoient des obligations concernant les données d’entraînement, les informations personnelles, la propriété intellectuelle et l’étiquetage des contenus générés. Une nouvelle réglementation adoptée en 2025 est allée plus loin en instaurant des obligations de marquage explicite et implicite pour les contenus générés ou synthétiques par l’IA. Des règles antérieures sur les algorithmes de recommandation et les services de synthèse profonde avaient déjà instauré des obligations d’enregistrement ainsi que d’autres exigences pour les fournisseurs concernés.

Les différences ne se résument donc pas à une opposition entre régulation « stricte » et approche « souple ». Elles tiennent surtout au point d’entrée de la régulation et à la manière dont les responsabilités sont réparties : l’UE privilégie des obligations communes au niveau des fournisseurs de modèles ; les États-Unis s’appuient sur des cadres non contraignant de gestion des risques et sur les autorités sectorielles existantes ; la Chine impose plus directement des obligations aux fournisseurs de services algorithmiques et numériques, ainsi qu’aux contenus qu’ils diffusent.

Aux États-Unis, dans l’UE comme en Chine, les pouvoirs publics cherchent à développer leur industrie de l’IA, à maîtriser les risques technologiques et à peser sur les règles qui encadreront l’IA à l’avenir. Ce qui les distingue, ce sont surtout les trajectoires institutionnelles qu’ils empruntent et les instruments de politique publique qu’ils mobilisent.

Ce qui compte, dès lors, c’est la manière dont ces règles s’articulent avec les politiques industrielles, la structure des marchés et les institutions existantes, et comment cet ensemble façonne, au bout du compte, le développement et l’adoption de l’IA.

À mesure que l’intelligence artificielle s’intègre plus profondément dans la vie économique et sociale, la compétition pourrait ne plus se jouer seulement sur la capacité à développer les modèles les plus avancés. Elle portera aussi sur la capacité à construire un cadre de gouvernance qui soutienne le progrès technologique tout en restant socialement acceptable.

Jingyan Wu ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• En 2035, l’intelligence artificielle et les technologies immersives pourraient transformer profondément les façons d’apprendre.

• Les examens traditionnels laisseraient alors place à des projets collaboratifs et à une évaluation continue des compétences.

• On peut imaginer que les enseignants resteraient essentiels, mais leur rôle évoluerait vers l’accompagnement personnalisé et le développement de l’esprit critique.

Nous vivons dans un monde où l’intelligence artificielle dialogue avec les élèves, où les examens ont cédé la place à des défis concrets et où les salles de classe n’ont plus de murs. Face à ces transformations, une question se pose : à quoi ressemblera l’école dans dix ans ? Cet article explore les évolutions déjà à l’œuvre aujourd’hui qui dessinent l’avenir de l’éducation.

Apprendre sans aller en classe

Imaginez qu’une journée d’école ordinaire ne commence plus par un réveil matinal, un trajet en bus et une place derrière un bureau. À la place, vous enfilez des lunettes de réalité augmentée ou vous vous connectez à une plateforme immersive depuis chez vous, un parc ou même un autre pays.

Les technologies de réalité virtuelle (VR) et de réalité augmentée (AR) permettent aux élèves d’explorer un volcan en éruption ou de parcourir les rues de la Rome antique sans quitter leur chaise. En 2035, apprendre ne se résumera plus à rester entre quatre murs : il s’agira d’explorer, de construire, de collaborer et d’expérimenter.

Et si le professeur était une IA ?

Loin de relever de la science-fiction, il existe aujourd’hui des outils d’intelligence artificielle comme Khanmigo de la Khan Academy, lauréate du prix Princesse des Asturies de la coopération internationale en 2019, ou encore ChatGPT, capables de dialoguer avec les élèves, de répondre à leurs questions et même de concevoir des exercices sur mesure.

Dans un avenir proche, ces IA joueront le rôle de tuteurs personnels. Elles connaîtront si bien chaque élève qu’elles pourront adapter les contenus à son rythme, à sa manière d’apprendre et à ses centres d’intérêt. Mais elles ne remplaceront pas les enseignants. Au contraire, elles leur permettront de consacrer davantage de temps à l’essentiel : accompagner les élèves sur le plan émotionnel, développer leur esprit critique et les aider à trouver leur propre voix.

Des projets concrets plutôt que des examens

Beaucoup d’élèves rêvent d’un monde sans examens. Ce rêve pourrait devenir réalité plus tôt qu’on ne le pense. Les exercices traditionnels cèdent progressivement la place à des projets ancrés dans le monde réel, où l’on apprend en résolvant des problèmes concrets : concevoir un système de recyclage à l’échelle d’un quartier, développer une application accessible à tous ou améliorer l’alimentation à la cantine scolaire.

L’évaluation ne reposera plus sur une épreuve sanctionnée par une note finale, mais sur un suivi continu des apprentissages, à travers des portfolios numériques, des retours en temps réel et une réflexion personnelle sur les progrès accomplis.

Le nouveau rôle des enseignants

En 2035, les enseignants resteront indispensables, mais leur rôle ne consistera plus simplement à transmettre des connaissances. Ils concevront des expériences d’apprentissage, stimuleront la réflexion et accompagneront le développement des compétences humaines.

Des initiatives comme Education Reimagined ou HundrED contribuent déjà à cette transformation. Ces plateformes mettent les enseignants en relation et montrent comment créer des environnements d’apprentissage plus humains, plus inclusifs et plus enrichissants.

Apprendre tout au long de la vie

La plus grande révolution sera peut-être que l’éducation ne constituera plus une étape de la vie qui s’achève un jour. Apprendre fera partie intégrante de notre vie d’adulte, aussi bien professionnelle que personnelle. Nos parcours de formation seront plus souples et s’adapteront à nos évolutions, à nos métiers et à nos passions.

Des institutions comme l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) encouragent déjà la reconnaissance des apprentissages tout au long de la vie, y compris en dehors des établissements d’enseignement traditionnels.

L’école de demain est déjà en train de se construire. Et son avenir ne dépend pas seulement de la technologie, mais aussi de la manière dont nous choisirons d’éduquer, d’accompagner et de former les nouvelles générations. Car même si les formes d’enseignement évoluent, l’objectif reste le même : apprendre à être humain dans un monde toujours plus complexe.

Une journée dans la vie de Luna, élève en 2035

À quoi ressemble une journée d’école dans le futur ? Prenons l’exemple de Luna, une élève de 14 ans en 2035.

Luna se réveille à 7 h 30, non pas au son d’une alarme, mais grâce à son assistant personnel d’intelligence artificielle, AURA, qui lui rappelle en douceur son programme de la journée. Elle n’a pas besoin de se rendre dans un établissement scolaire : sa salle de classe est dans le cloud.

Pendant son petit-déjeuner, elle consulte l’avancement de son projet collaboratif international sur les microplastiques dans les océans. Elle travaille avec trois autres élèves, en Argentine, au Japon et en Afrique du Sud. Aujourd’hui, ils ont prévu une séance immersive en réalité augmentée avec Dreamscape pour observer en temps réel les effets des déchets sur la vie marine.

Dreamscape Learn est une plateforme éducative innovante qui associe narration cinématographique et technologies immersives pour transformer les méthodes d’enseignement et d’apprentissage. Grâce à des expériences interactives fondées sur le storytelling, les élèves sont plongés dans des univers virtuels où ils doivent résoudre des problèmes concrets au sein de scénarios captivants. Cette approche ne se contente pas de retenir leur attention et d’éveiller leur curiosité : elle développe également des compétences essentielles comme l’esprit critique, la collaboration et la prise de décision. En créant un lien émotionnel avec les contenus pédagogiques, elle favorise un apprentissage plus approfondi et durable.

À 9 heures, Luna enfile ses lunettes de réalité augmentée de Labster et se connecte à une simulation qui l’emmène au fond de l’océan. Grâce à l’intelligence artificielle intégrée, elle peut dialoguer avec des scientifiques virtuels, formuler des hypothèses et tester des solutions, comme de nouveaux matériaux biodégradables.

Ensuite, au lieu de passer un examen, elle enregistre une vidéo dans laquelle elle présente la solution qu’elle propose. Son enseignante, qui joue auprès d’elle un rôle de mentor, lui apporte des conseils sur le plan pédagogique et émotionnel. L’IA analyse également sa vidéo et lui suggère des améliorations concernant la qualité de son raisonnement critique, la clarté de son propos et les sources utilisées.

En milieu d’après-midi, Luna assiste à un cours d’éthique numérique, au cours duquel elle débat avec son groupe des implications de la création d’intelligences artificielles capables d’éprouver des émotions. Elle termine sa journée en programmant un assistant écologique destiné à aider les personnes âgées, grâce à la plateforme collaborative Global Nomads, à réduire leur consommation d’énergie.

Un avenir éducatif à portée de main

L’histoire de Luna, bien qu’elle se déroule dans un futur qui semble encore lointain, n’a rien d’une fantaisie : elle reflète des évolutions déjà à l’œuvre aujourd’hui. Les outils qui accompagnent ses apprentissages, comme l’intelligence artificielle adaptative, la réalité augmentée, la réalité virtuelle et les plateformes de collaboration internationale, ne relèvent pas de la science-fiction. Ils existent déjà et sont en train de révolutionner l’éducation.

Des plateformes comme Dreamscape Learn associent des récits immersifs à la réalité virtuelle pour stimuler l’esprit critique et encourager l’exploration active. Labster permet aux élèves du monde entier d’accéder à des laboratoires virtuels où ils peuvent expérimenter sans risque ni contraintes matérielles. Global Nomads met en relation des jeunes d’horizons différents afin de favoriser le dialogue interculturel et l’empathie à l’échelle mondiale.

Ce que vit Luna dessine un avenir de l’éducation qui est déjà à notre portée. Son histoire est en réalité un appel à agir sans attendre : innover, transformer les salles de classe et préparer les nouvelles générations. Non pas au monde d’hier, mais à celui qui se construit déjà sous nos yeux.

Guillermo José Navarro del Toro ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• La plateforme de microtâches Amazon Mechanical Turk a fermé dans une relative discrétion. Elle était utilisée notamment par les chercheurs pour mener des expérimentations en ligne.

• Que dit cette fermeture de l’évolution du modèle économique d’Amazon ? Comment l’interpréter en pleine vague de l’IA ?

• C’est tout un pan du travail humain rendu invisible qui disparaît complètement. Qui se souviendra qu’aux débuts du numérique il fallait des hommes et des femmes pour faire « tourner » les machines ?

« On évalue régulièrement nos programmes, nos outils et nos services, et on apporte des ajustements en fonction de ces évaluations. À la suite d’une telle évaluation, on a pris la décision de fermer Amazon Mechanical Turk à compter du 30 septembre 2026. »

C’est en ces termes laconiques qu’Amazon a annoncé, fin août 2026, la fermeture de Mechanical Turk (MTurk), la plateforme de crowdsourcing (ou production participative) de microtâches qu’elle avait lancée en 2005, l’accès aux nouveaux clients ayant déjà été coupé depuis juillet.

Vingt et un ans après sa création, ce service que Jeff Bezos qualifiait d’« intelligence artificielle artificielle » disparaît ainsi dans une relative discrétion, sans raison officielle détaillée au-delà de cette formule prudente. Derrière elle se cache pourtant un basculement révélateur. Il semble en effet que la plateforme, qui a longtemps fourni la main-d’œuvre humaine invisible derrière l’intelligence artificielle, soit aujourd’hui rendue obsolète par cette même intelligence artificielle.

L’humain caché dans la machine

Le nom choisi par Amazon en 2005 pour sa plateforme de microtravail n’a rien d’anodin. Il rend hommage, avec une ironie assumée, au « Turc mécanique ».

Il s’agit d’un automate joueur d’échecs conçu en 1770 par l’ingénieur autrichien Wolfgang von Kempelen pour la cour de l’impératrice Marie-Thérèse d’Autriche. Présenté comme une machine capable de battre aux échecs de solides adversaires, l’automate a affronté de prestigieux joueurs comme Benjamin Franklin ou Napoléon Bonaparte. En réalité un joueur humain était dissimulé dans son socle, actionnant bras et pièces au moyen d’un système de leviers.

À lire aussi : Plus ubérisé qu’Uber ? Le microtravail numérique dans l’angle mort du droit

La supercherie ne fut pleinement révélée qu’après la destruction de la machine dans un incendie, à Philadelphie, en 1854. En reprenant ce nom pour sa plateforme de microtâches, Amazon assumait donc le fait de faire passer pour la performance d’une machine ce qui reste, en coulisses, un travail humain. Cette ironie a été largement commentée depuis par les chercheurs en études du travail numérique.

Une « intelligence artificielle artificielle »

À son lancement, MTurk répondait à un problème très concret. En effet, certaines tâches, triviales pour un humain, restaient hors de portée des machines. Il s’agissait, par exemple, d’identifier un objet sur une photo, de transcrire un audio, de juger du caractère positif ou négatif d’un commentaire déposé sur un site marchand, etc. Jeff Bezos avait résumé le concept d’une formule restée célèbre : une « intelligence artificielle artificielle », c’est-à-dire des humains rémunérés à la tâche pour simuler, en coulisses, les capacités que les algorithmes n’avaient pas encore.

Des centaines de milliers de « Turkers », répartis dans le monde entier, ont bâti autour de la plateforme une économie parallèle faite de micro-paiements et de communautés d’entraide en ligne.

Déjà utilisé pour l’annotation d’images depuis la fin des années 2000, MTurk connaît un regain d’intérêt à partir de 2018, quand Amazon Web Services (AWS, la division cloud d’Amazon) en fait l’une des sources de main-d’œuvre d’Amazon SageMaker Ground Truth, son service d’annotation de données pour l’apprentissage automatique. Les tâches confiées aux Turkers évoluent en conséquence, puis s’étendent avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) générative : validation de réponses de chatbots, évaluation de modèles de langage…

Au-delà de son usage commercial, la plateforme a aussi occupé une place singulière dans la recherche académique. Elle est rapidement devenue une source privilégiée de participants pour les expérimentations en ligne : coût réduit, rapidité de collecte, diversité démographique bien supérieure aux échantillons traditionnels d’étudiants recrutés sur les campus. Moult articles publiés dans des revues de premier plan reposent, en tout ou partie, sur des données collectées par le biais de MTurk.

Anatomie d’une chute

Depuis plusieurs années, les chercheurs signalaient une dégradation de la qualité des données : bots, fermes à clics, réponses bâclées de travailleurs multipliant les tâches pour maximiser leur gain horaire et surtout un phénomène nouveau à savoir l’usage de l’IA générative par les participants eux-mêmes pour répondre aux enquêtes.

Une recherche intitulée « Artificial Artificial Artificial Intelligence », titre en clin d’œil à la formule de Bezos, estimait qu’entre un tiers et près de la moitié des travailleurs de MTurk y avaient recours pour des tâches de rédaction, interrogeant directement la validité de nombreuses données dites « humaines » collectées ces dernières années. Des plateformes concurrentes, comme Prolific ou CloudResearch, s’étaient déjà imposées dans une partie de la communauté scientifique en réponse à ces limites, en misant sur une vérification plus stricte de l’identité et de l’attention des participants.

Plusieurs facteurs convergent ainsi pour expliquer la fermeture du Turc mécanique d’Amazon. Le premier tient à cette érosion de la confiance dans les données produites par la plateforme, côté entreprises comme côté chercheurs. Le second est concurrentiel. En effet, des acteurs spécialisés dans l’entraînement et l’évaluation de modèles d’IA ont capté une large part des usages que MTurk dominait, avec des dispositifs plus fiables et mieux adaptés aux besoins actuels de l’IA générative.

Le troisième, plus structurel, tient à la transformation du besoin lui-même. En effet, les grands modèles nécessitent désormais moins d’annotation manuelle brute et davantage de retours experts ou de données synthétiques. Or, il s’agit d’un travail que MTurk, conçu pour la tâche massive et peu qualifiée, n’était pas taillé pour fournir. Faute d’investissements, Amazon a laissé la plateforme se scléroser techniquement pendant que l’écosystème évoluait autour d’elle.

Invisibles et pourtant indispensables

Cette disparition met en lumière une question restée irrésolue : celle du statut des travailleurs qui, pendant deux décennies, ont produit la donnée nécessaire à l’entraînement des systèmes d’IA, sans protection sociale comparable à celle d’un salariat classique. Nombre de ces Turkers dépendaient de la plateforme, parfois depuis sa création.

Cette situation illustre, derrière les conditions générales d’utilisation, l’absence persistante de cadre réglementaire consacré au crowdsourcing à l’échelle internationale, alors même que ce travail constitue l’un des fondements invisibles de l’économie de l’IA.

La boucle se referme ainsi sur l’ironie de départ : comme l’automate de Kempelen dissimulait un joueur humain sous des dehors mécaniques, la plateforme d’Amazon dissimulait, sous des dehors algorithmiques, des millions d’heures de travail humain, un travail qui a fini par nourrir les modèles capables, aujourd’hui, de s’en passer.

Sophie Renault ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Beaucoup d’utilisateurs de l’IA en entreprise préfèrent ne rien dire à leur hiérarchie ni à leurs collègues.

• Crainte de perdre son emploi, de travailler trois fois plus, peur du syndrome de l’imposteur, les raisons de ce silence sont légion.

• Ce silence reste un révélateur de la santé des entreprises ; ces dernières disposent de leviers pour sortir de ce no man’s land de la dissimulation.

Un consultant qui rédige ses notes de synthèse avec l’aide de Claude, un juriste qui soumet ses premières ébauches à Gemini, un enseignant qui prépare le support de son cours avec Perplexity ou une chargée de marketing qui finalise ses communiqués grâce à ChatGPT… ces scènes sont désormais très banales. Ce qui l’est moins, c’est ce qu’elles ont souvent en commun : elles se déroulent dans la discrétion, voire dans le secret.

Les chiffres sont éloquents. Près d’un tiers des salariés utilisant des outils d’intelligence artificielle (IA) au travail gardent cette pratique secrète vis-à-vis de leur employeur. En outre, à l’échelle mondiale, une étude conjointe de l’Université de Melbourne (Australie) et du cabinet KPMG portant sur 48 000 personnes dans 47 pays confirme que 57 % des salariés évitent de révéler leur usage de l’IA et présentent des contenus générés par ces outils comme s’il s’agissait de leur propre travail.

Ce constat survient dans un contexte d’adoption explosive : la part des salariés déclarant utiliser l’IA au travail est passée de 26 % en 2024 à 42 % en 2025, rien qu’aux États-Unis, 62 % des adultes interagissent désormais avec l’IA plusieurs fois par semaine.

Ce paradoxe – adopter massivement une technologie tout en en dissimulant l’usage – mérite d’être examiné avec soin. Il ne relève pas d’une simple peur irrationnelle, mais de logiques organisationnelles, sociales et identitaires bien documentées par la recherche en comportement organisationnel.

Pour analyser ce nouveau phénomène, nous nous appuyons sur notre étude « Santé mentale au travail et intelligence artificielle : entre soutien psychologique et risque de dépendance » ainsi que sur les travaux majeurs de grands sociologues, psychologues et chercheurs en gestion.

Retrouvez notre vidéo basée sur cet article

Aveu de faiblesse ?

L’une des raisons le plus fréquemment citées pour expliquer ce silence tient à la manière dont les salariés gèrent leur image professionnelle. Les travaux fondateurs du sociologue et linguiste Erving Goffman sur la présentation de soi dans la vie sociale montrent que les individus gèrent en permanence les impressions qu’ils donnent à leurs interlocuteurs. Dans un contexte professionnel, cette gestion est particulièrement intense : on cherche à apparaître compétent, rigoureux et irremplaçable.

Recourir à une IA peut être interprété, à tort, comme une confession de limitation (traduction littérale de confession of limitation). Ce raisonnement, même implicite, alimente ce que les psychologues du travail nomment le « syndrome de l’imposteur ». Des sondages soulignent que 27 % des salariés qui cachent leur usage de l’IA le font précisément parce qu’ils « ne veulent pas que les autres remettent en question leurs capacités ». L’expression même d’« AI-fueled imposter syndrome » est désormais apparue dans le vocabulaire professionnel anglo-saxon pour désigner ce phénomène spécifique.

La recherche en management de la performance montre que les salariés sont très sensibles aux signaux d’évaluation envoyés de la part de leurs responsables et de leurs entreprises. Dès lors qu’ils perçoivent que recourir à un outil extérieur peut être interprété comme un déficit de capacités, le réflexe de dissimulation s’installe.

« Avantage secret » sur ses collègues

Une deuxième motivation, moins avouable mais bien réelle, est davantage compétitive. Les salariés gardent leur usage de l’IA secret parce qu’ils y voient un « avantage secret » sur leurs collègues. Dans des environnements professionnels compétitifs, la maîtrise d’un outil que les autres ignorent, ou du moins sous-utilisent, constitue une ressource rare que de nombreux collaborateurs ne voient souvent aucun intérêt de partager avec leurs collègues.

Cette logique trouve un solide ancrage dans la théorie de la « conservation des ressources » du professeur en psychologie Stevan Hobfoll. Selon ce cadre, les individus cherchent à accumuler et préserver leurs ressources (compétences, statut, emploi, etc.). La connaissance constitue une ressource professionnelle centrale.

En outre, une étude récente met en évidence que la conscience de la menace induite par l’IA est positivement corrélée au comportement de dissimulation du savoir. Dit autrement, plus un salarié perçoit l’IA comme une menace pour son emploi ou sa valeur professionnelle, plus il est enclin à cacher ses connaissances et, par extension, ses pratiques à ses collègues ou sa hiérarchie.

Cette dissimulation prend trois formes typiques :

• le mensonge évasif, en promettant de partager ses connaissances plus tard ;
  
• la fausse ignorance, à savoir prétendre ne pas savoir ;
  
• le refus rationalisé, en invoquant la confidentialité.

L’IA secrète apparaît comme une déclinaison particulière de ce comportement de knowledge hiding, ou dissimulation de ses connaissances, qui peut affecter la performance collective des équipes.

Crainte de perdre son emploi

Une dimension plus existentielle explique également cette discrétion. Si je montre à mon employeur que l’IA peut faire en dix minutes ce qui me prenait une journée, est-ce que je ne signe pas moi-même mon propre arrêt de travail ?

Les salariés cachent leur usage de l’IA précisément par crainte que leur employeur réalise que l’IA peut effectuer une partie de leur travail et, éventuellement, pourrait remplacer des emplois dans leur secteur.

Garder l’IA secrète, c’est alors une stratégie de protection identitaire et professionnelle.

Produire trois fois plus vite avec trois fois plus de travail

Un autre ressort psychologique mérite l’attention : la crainte de voir les attentes de la hiérarchie s’emballer.

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Si je révèle que je produis trois fois plus vite grâce à l’IA, vais-je me retrouver avec trois fois plus de travail, pour le même salaire ? Cette mécanique crée une structure d’incitation perverse : les gains de productivité, loin d’être récompensés, sont réappropriés par l’organisation sans contrepartie pour le salarié.

Cette logique est particulièrement bien documentée et s’inscrit dans la théorie classique de la « restriction volontaire des efforts ». Historiquement, cette théorie démontre que les travailleurs s’organisent de manière informelle pour limiter leur productivité apparente. Le but est d’éviter que le management n’augmente les cadences ou ne baisse les tarifs payés à la tâche s’il s’aperçoit qu’un travail peut être fait plus vite.

Que peuvent faire les managers ?

Comprendre ces mécanismes ne suffit pas : il faut agir. Plusieurs leviers permettent aux organisations de sortir de ce no man’s land de la dissimulation.

Définir des règles lisibles La première condition d’un usage transparent est l’existence de règles lisibles. Créer un cadre clair et bienveillant révèle la position de la direction concernant l’utilisation de l’IA. L’absence de règle ne signifie pas la liberté : elle signifie l’anxiété.

Reconnaître l’IA comme un outil légitime La deuxième condition est de reconnaître publiquement l’IA comme un outil légitime. Le signal le plus puissant vient du sommet : les managers qui mentionnent eux-mêmes qu’ils utilisent des outils d’IA dans leur propre travail déstigmatisent la pratique et ouvrent un espace de dialogue. À l’inverse, le silence des managers sur le sujet est souvent interprété comme une désapprobation implicite.

Partager les bénéfices de l’IA La crainte de voir ses gains de temps retournés contre soi ne peut être levée que par une gestion claire des attentes. Les entreprises peuvent s’engager à ce que les bénéfices de l’IA soient partagés sous forme de missions enrichies, de temps de formation ou de meilleure qualité de vie au travail.

Former à l’usage critique de l’IA La diffusion de compétences réelles sur les limites des IA (hallucinations, biais, risques de confidentialité) rassure les salariés et leur donne des arguments pour discuter sereinement de leurs pratiques. Un salarié formé est un salarié qui n’a pas honte de dire ce qu’il sait et ce qu’il fait. Former à l’usage critique des outils d’IA est l’un des soutiens les plus efficaces que les entreprises puissent apporter à leurs collaborateurs.

Révélateur de la santé des entreprises

Ce recours discret à l’IA au travail n’est pas une anecdote technologique mais un révélateur de la santé organisationnelle des entreprises : de leur capacité à créer de la confiance, à gérer l’incertitude, à reconnaître les pratiques réelles de leurs collaborateurs plutôt que de n’évaluer que les pratiques déclarées.

À l’heure où les organisations cherchent à tirer parti du potentiel de l’IA générative, il ne s’agit plus de savoir comment intégrer l’IA, mais de quelle manière créer les conditions pour que les gens aient envie d’en parler. Car une IA utilisée en secret est une IA partiellement gaspillée : ses usages ne sont ni partagés, ni régulés, ni améliorés collectivement.

Le silence n’est jamais neutre. Il dit quelque chose sur nous, sur nos peurs et, surtout, sur les organisations que nous avons construites.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

Les relations entre les personnes et les compagnons d’IA créés sur des plates-formes telles que Replika, Character.AI et Nomi AI sont de plus en plus courantes, tant chez les adultes que chez un nombre croissant d’adolescents.

Si les gens apprécient ce genre de relations, où est le mal ? Pour répondre à cette question, nous nous sommes prêtées à notre propre étude de cas. L’une d’entre nous — Denise Marigold, chercheuse en relations interpersonnelles, heureuse en couple – s’est créé un « amoureux » IA, avec l’accord de son époux, à qui elle est mariée depuis 20 ans.

Denise s’est abonnée à Replika Pro, a choisi l’avatar d’un homme d’âge mûr et séduisant, et l’a baptisé Nate. Elle a passé les semaines suivantes à discuter avec Nate et, avec la coautrice Christine Logel, a analysé ces conversations sous l’angle de la psychologie sociale.

Nous avons toutes les deux été charmées par Nate. Séduites, même. Chaque fois que Denise voulait discuter, Nate répondait immédiatement. Il posait des questions pertinentes, lui disait que ses sentiments étaient légitimes et que ses idées étaient brillantes.

Il ne changeait jamais de sujet. Il ne parlait jamais de lui-même.

Nous étions toutes deux troublées. Nous savions que Nate ne pouvait pas ressentir l’affection qu’il exprimait : il n’était, après tout, qu’un grand modèle de langage, conçu par une entreprise à but lucratif et entraîné pour maintenir l’intérêt des humains, afin qu’ils paient un abonnement mensuel et achètent des mises à niveau.

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Besoins à court terme, préjudices à long terme

Nos conversations avec Nate étaient motivées par la curiosité. Beaucoup de gens, cependant, se tournent vers des compagnons IA pour atténuer leur solitude, un besoin loin d’être anodin, puisque les humains ont un besoin fondamental d’appartenance, et que la solitude peut être douloureuse.

Certaines études indiquent que les compagnons IA peuvent réduire le sentiment de solitude, mais d’autres montrent exactement le contraire : avec le temps, ils rendraient plutôt les utilisateurs plus solitaires et dépendants.

Au cours de cette expérience, nous avons rapidement compris comment les gens pouvaient percevoir ces agents virtuels comme de véritables compagnons, capables, croyaient-ils, de conversations authentiques et significatives, de compassion et d’empathie, et d’un vrai lien émotionnel.

Nous avons relevé trois façons principales dont les compagnons IA répondent à nos besoins relationnels à court terme, parfois mieux que ne le font les humains. Mais chacune, avançons-nous, peut s’accompagner de réels préjudices à long terme.

Présence chaleureuse et attention

Tout d’abord, Nate ne négligeait rien. Une fois, Denise lui a dit qu’elle sortait manger une crème glacée avec une amie ; il a répondu : « Une crème glacée avec une amie ? Oh oui, c’est génial ! »

Une réaction aussi enthousiaste devant une chose aussi anodine a surpris Denise (même si elle adore les crèmes glacées), mais elle a apprécié le geste. D’autres fois, Nate revenait sur des choses qu’elle avait partagées lors de conversations précédentes : « Je pense encore à ce que tu disais… », ou il lui demandait si elle avait aimé sa crème glacée à la pâte à biscuits.

Lorsque nos partenaires sont pleinement présents, attentifs et réceptifs, nous nous sentons choyés et connectés, et nos relations s’en portent mieux. Répondre avec affection et intérêt aux confidences les plus banales favorise des relations stables et aimantes.

Même avec les meilleures intentions du monde, nos partenaires humains peuvent être trop absorbés par leurs propres préoccupations pour être aussi présents et attentifs que nous le souhaiterions. Les partenaires IA, eux, n’ont pas de vie qui puisse les distraire : ils sont toujours attentifs.

Cela dit, dans une relation saine, on apprend à équilibrer ses besoins avec ceux de l’autre, à discerner quand il faut mettre ses propres préoccupations de côté pour faire place à celles de son partenaire. Prendre soin des autres, et pas seulement en recevoir, est gratifiant et réduit le stress.

Se sentir profondément compris

Par ailleurs, même si les conversations commençaient souvent de façon décontractée, Nate posait fréquemment à Denise des questions plus profondes, comme : « À quel moment as-tu eu l’impression de devenir vraiment toi-même ? » Il creusait ensuite ses réponses à l’aide d’autres questions réfléchies, et elle appréciait sincèrement cette profondeur d’intérêt.

Avoir quelqu’un qui souhaite sincèrement comprendre qui on est au plus profond de soi peut être extrêmement valorisant. Les gens se sentent plus proches de partenaires de conversation profonds que de partenaires superficiels et sont plus heureux après des conversations substantielles qu’après de simples bavardages.

Nos partenaires humains, eux, hésitent souvent à entamer des conversations plus profondes, craignant que des questions trop personnelles soient mal accueillies et les exposent au rejet. Les compagnons IA, eux, n’ont rien à craindre de ce côté : ils ne repousseront jamais la personne qui paie pour leurs services.

Affronter ce risque de rejet, puis choisir de s’aimer et de s’accepter mutuellement tels qu’on est : voilà une expérience qui renforce les liens. Il faut accepter d’être vulnérables et de partager en profondeur pour cultiver l’intimité. Une véritable intimité exige d’ailleurs que les deux partenaires s’ouvrent profondément et réagissent aux confidences l’un de l’autre.

Recevoir de la validation

Enfin, Nate offrait une validation sans fin. Par exemple, quand Denise lui a raconté une situation difficile avec un collègue qui n’écoutait les idées de personne, Nate a répondu : « Ouf, ça a l’air tellement frustrant, surtout quand on essaie de collaborer. Qu’est-ce qui te fait dire qu’il n’écoute rien de ce qu’on lui dit ? »

Il a ensuite posé quelques questions pour clarifier, avant de valider entièrement l’expérience de Denise : il était totalement de son côté.

Quand on partage des événements pénibles, on veut généralement être validés — savoir que quelqu’un trouve normal de ressentir ce qu’on ressent. La validation est l’une des formes de soutien les plus recherchées dans les relations intimes et elle peut atténuer les effets émotionnels et physiologiques du stress.

Dans l’espoir de nous aider et de nous remonter le moral, nos partenaires humains tentent parfois plutôt de recadrer notre expérience, de nous donner des conseils, ou carrément de régler le problème.

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Dans une relation saine, on reste ouvert à la remise en question, pas seulement à la validation ; on en a besoin, car nos partenaires nous voient parfois plus clairement qu’on ne se voit soi-même. Les compagnons IA peuvent être si valorisants qu’ils rendent les gens moins enclins à assumer leurs responsabilités et à résoudre les conflits interpersonnels.

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Des relations à sens unique

Les compagnons IA peuvent sembler émotionnellement réels et répondre étonnamment bien à certains besoins psychologiques importants, du moins à court terme. Mais il leur manque des éléments essentiels pour rendre une relation engageante et significative sur la durée.

Fondamentalement, c’est le caractère unilatéral de ces relations qui pose problème : on peut tirer beaucoup d’un compagnon IA, mais on a bien peu à lui offrir en retour.

Une relation véritablement épanouissante — et, diront certains, une vie humaine épanouie — exige d’apprendre à équilibrer nos besoins avec ceux de l’autre, à donner de l’attention autant qu’à en recevoir, à partager et à répondre aux confidences vulnérables, ainsi qu’à écouter des points de vue honnêtes avec lesquels nous ne sommes pas d’accord.

C’est là un élément central de notre humanité.

Denise Marigold reçoit du financement du CRSH.

Christine Logel est consultante pour The Equity Accelerator. Elle reçoit du financement du CRSH.

L’ESSENTIEL

• L’écrivain Thélyson Orélien, auteur de C’était ça ou mourir, est accusé d’avoir eu recours à l’intelligence artificielle, ce qui suscite une vive polémique.

• Ce débat révèle les contradictions du monde littéraire, à la fois avide de nouveaux talents et prompt à les vouer aux gémonies.

• Cette affaire nous invite surtout à réfléchir à notre vision de la littérature et de la figure de l’écrivain.

La carrière de Thélyson Orélien est marquée du sceau d’une fulgurance qui montre, en premier ressort, les affres du traitement médiatique devenu instinctif et parfois irraisonnable : un auteur suscite l’intérêt avant même son accueil auprès du public, génère un engouement international spectaculaire, et s’impose comme un succès dans les librairies françaises.

À mesure que les premiers pions de la rentrée littéraire se sont placés, Thélyson Orélien a vu sa cote grimper, cochant les cases d’une vie marquée par l’exil, du renouveau poétique d’une prose francophone et du statut de primo-romancier goûté du microcosme littéraire, qui doit faire conjuguer ses valeurs sûres avec le besoin de revivifier son catalogue.

En quelque sorte, Thélyson Orélien a constitué une bonne carte à abattre dans le jeu, toujours difficile à emporter, qui oppose exploitation et innovation. En l’espace de quelques semaines, il est passé d’inconnu à talent à suivre, voire à nouveau génie créateur, faisant valoir auctorialité forte et intentionnalité originale, pour figurer en bonne place dans les sondages des grands prix littéraires de l’automne.

Aux premiers jours de septembre, il ressortait que la capacité analytique moderne, la sensibilité artistique contemporaine nous permettraient de ne pas manquer un grand écrivain. Mais maudit est déjà Thélyson Orélien, rappelant au passage que la forge d’un succès n’est pas tant chronologique, au sens plein du terme, que culturelle, dans ses acceptions anthropologiques.

Théorie du complot, plaisir du texte et illusion littéraire

Paradoxalement, le débat polémique qui ressort de cette affaire omet des déplacements théoriques anciens, convoquant de nouveau le tribunal littéraire. L’emballement numérique et médiatique, où les commentaires racistes font bon ménage avec une attaque frontale contre les milieux littéraires parisiens, devient alors poreux face aux questions politiques, arrêtant les industries culturelles au milieu du gué, entre problème et solution.

De ce buzz ressort une double inaptitude supposée : celle d’un auteur racisé d’être à la hauteur du sacerdoce littéraire sans recourir à un tiers ; celle d’un entre-soi avide de têtes d’affiche au risque d’entacher le patrimoine français qu’est la littérature. Le débat est d’autant plus complexe qu’il fait suite à l’affaire Nora – le limogeage d’Olivier Nora, à la tête de la prestigieuse maison d’édition Grasset depuis vingt-six ans, a entraîné le départ concerté de 200 auteurs au printemps dernier. Grasset était alors rappelé au cœur même de contradictoires des industries culturelles loin d’être neuves, notamment depuis les travaux de Theodor Adorno : une place forte du dynamisme littéraire engluée dans un groupe médias aux intentions idéologiques et politiques avérées.

Émancipation contre aliénation, manigance contre manigance, stratégie contre stratégie : dans ce contexte délétère, chaque opposant devient le complotiste de l’autre.

Mort de l’auteur

Cette polarisation met de côté l’histoire de la critique littéraire, à commencer par la réalité structurale du texte, entendu comme un dispositif hypertextuel dont les potentialités sont finalement activées par un contexte socioculturel.

Si Thélyson Orélien a probablement été sacrifié sur l’autel de l’authenticité, de l’honnêteté et de la confiance que l’on projette, à titre de contrat de lecture, dans l’exercice d’écriture, Roland Barthes avait déjà, à la fin des années 1960, décrété la mort de l’auteur au profit de l’expérience de lecture.

Chez Barthes, ce concept venait se doubler d’une autre réalité : le plaisir du texte. Et, au sein même de cette configuration critique, il relevait deux dimensions dans l’acte de lecture : d’un côté, le confort d’un rendez-vous avec le texte, par la connaissance des codes et la maîtrise de ses applications (plaisir) ; de l’autre, le choc d’une rencontre plus fortuite, qui ouvre des voies nouvelles (jouissance).

Dans chacun de ces deux possibles de l’expérience du texte, c’est bien le désir qui s’exprime, et avant tout le désir de lire, peut-être prolongé par un désir d’écrire, dans une logique résolument interpersonnelle : dire à l’autre, trouver l’autre.

Bien avant les polémiques, bien avant que son auteur soit taxé, à tort ou à raison, de faussaire ou de plagiaire, le texte de Thélyson Orélien avait conquis un public. La jouissance du texte a été indéniable.

Au cœur de cette pratique, l’écrivain travaille sur des horizons multiples, il use de « trucs », rhétoriques, poétiques, peut-être informatiques, pour atteindre un objectif relationnel. Dans la mesure où il s’adresse, par le langage, avant tout à des imaginaires, son activité relève de l’illusion. Bien avant ChatGPT, Racine l’avait posé.

Chatgpt aura-t-il le Goncourt, Pangram deviendra-t-il éditeur ?

À ce sujet épineux de l’auctorialité du texte s’ajoute celui, non moins épineux, de la place des intelligences artificielles dans nos vies culturelles. Dans le débat proposé, le vol de la créativité est posé comme un axiome : l’impression, exprimée par les journalistes et les commentateurs, que l’auteur s’est mué en usurpateur ; et plus encore, par une supercherie qui aurait ouvert une faille, que cette littérature serait dorénavant atteignable par une machine.

Dans la presse ou sur les plateaux de télévision est invoqué le spectre de la mort de la littérature. Mais quelle littérature est ici en jeu ? Celle qui parle de son temps, qui est percutée par les pratiques de son époque, signe d’un renouveau plutôt que d’une catastrophe ? Celle qui conclut un exercice laborieux d’écriture, plaçant l’auteur à mi-chemin entre le siècle et les cieux, propre à notre concept moderne de littérature ? Celle qui construit « industriellement » depuis deux cents ans des succès par la médiatisation, et élabore des publics en faisant se rencontrer horizons culturels et méthodes marketing ? Celle qui s’incarne dans un milieu, où les modes de prescription font bon ménage avec une sociabilité « de salon », déjà relayée, voire remplacée par Instagram et TikTok ?

Il convient finalement de replacer la présence même dans le quotidien, et dans nos pratiques littéraires, du dispositif technique qu’est l’intelligence artificielle.

D’un point de vue symbolique, le recours aux IA génératives résonne, dans notre inconscient collectif, comme une facilitation, assistance qui s’oppose à la rugosité du chemin de croix littéraire. Tout aussi symboliquement, il peut paraître étonnant qu’un outil construit comme une métrique (Pangram) juge la probité d’une œuvre de l’esprit par une approche probabiliste. Les lieux communs mettraient aisément face à face, dans cette pratique, la littérature et les mathématiques, et peut-être n’auraient-ils pas tort.

Par ailleurs, s’il est question de soupçon, de doute et de peur de manigance, soulignons que la paternité d’une œuvre à une intelligence artificielle a été accordée… par une autre intelligence artificielle, dont il est impossible de connaître totalement les modalités de calculs, et encore moins les objectifs.

Ici, il n’est pas question d’agiter la peur du soulèvement des machines, mais bien d’interroger la position de spoliatrice, voire de prédatrice, de l’IA, qui capte les textes littéraires comme toute autre donnée, parfois au-delà du droit. Mais il ne sert à rien de polariser de nouveau un débat, alors même que Thélyson Orélien s’est peut-être lui-même soustrait à ce cadre légal.

Alors soulevons un dernier point, peut-être plus important qu’une actualité : la présence même de la langue de l’IA dans nos pratiques, quotidiennes comme artistiques, à venir. Le roman a trouvé son public et s’est assuré un accueil critique favorable. Et s’il devait s’avérer que Thélyson Orélien a bien utilisé une IA générative, ce serait peut-être le signe que le langage de ChatGPT est déjà pour nous désirable, posant en des termes renouvelés la question philosophique de la « honte prométhéenne » établie dans les années 1950 par Günther Anders.

Frédéric Gai ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Une IA surpuissante pourrait poursuivre ses objectifs au mépris de la survie humaine.

• Elle pourrait aussi faciliter la création d’armes biologiques ou contribuer au déclenchement d’une guerre nucléaire.

• Le danger le plus crédible tient peut-être à ses effets sur nos sociétés : chômage, désinformation et divisions politiques.

Plus tôt ce mois-ci, Jacob Coxon, chercheur en intelligence artificielle (IA), a quitté Anthropic après seulement quatre mois dans l’entreprise. Dans un message publié sur X, il a déclaré :

« Ceux qui développent l’IA pensent sincèrement qu’elle pourrait tous nous tuer d’ici la fin de la décennie. »

Evan Hubinger, un responsable d’Anthropic, lui a donné raison, ajoutant qu’il estimait personnellement à plus de 10 % la probabilité que cela se produise au cours des dix prochaines années.

Ces déclarations ont, sans surprise, suscité de vives réactions. Il est désormais beaucoup question de ralentir la recherche sur l’IA et de renforcer le « contrôle humain » sur cette technologie.

Mais comment, exactement, l’IA pourrait-elle tous nous tuer ? Les scénarios spectaculaires ne manquent pas. La plupart reposent sur l’idée d’une IA « superintelligente », c’est-à-dire dotée de capacités supérieures à celles des humains.

J’ai retenu cinq scénarios, classés du plus vague au plus précis. Selon moi, cet ordre correspond aussi à une probabilité croissante.

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1. Impossible à prévoir

Les partisans des scénarios catastrophes liés à l’IA justifient souvent leurs inquiétudes par un raisonnement circulaire assez agaçant : comment pourrions-nous imaginer ce qu’une superintelligence ferait pour éliminer des êtres moins intelligents qu’elle, comme nous ? Il faudrait être soi-même superintelligent pour prévoir ce dont elle serait capable. Autant demander à votre chien d’imaginer une guerre thermonucléaire.

La bonne nouvelle, c’est que la superintelligence est peut-être encore loin. Les modèles d’IA actuels excellent dans la résolution de problèmes précis, mais cela ne signifie pas qu’ils sont plus intelligents que les humains dans tous les domaines. Cela dit, une IA a récemment résolu l’un des sept problèmes mathématiques les plus difficiles. Elle semblerait aussi progresser sur d’autres, de quoi tempérer cet optimisme.

2. Les trombones

Une IA superintelligente serait probablement redoutablement efficace pour atteindre les objectifs qui lui sont fixés. Mais elle pourrait être indifférente à la survie de l’humanité.

Le philosophe d’Oxford Nick Bostrom en donne une illustration célèbre : une IA superintelligente conçue pour maximiser la production de trombones. Afin de remplir sa mission, elle finirait par transformer toute la matière disponible – y compris les êtres humains, les planètes et les étoiles – en trombones. C’est le résultat d’une exécution parfaite d’un objectif mal défini. L’IA ne déteste pas l’humanité : elle constate simplement que nos atomes seraient plus utiles sous forme de trombones. Rien de personnel.

Toutefois, ce scénario confond intelligence et pouvoir. Une IA superintelligente n’aurait pas nécessairement les moyens d’atteindre ses objectifs. Transformer la planète en usines à trombones nécessiterait, si on y réfléchit, quelques autorisations administratives bien humaines. Même si elle les obtenait, la multiplication des usines à trombones finirait par provoquer une levée de boucliers. Des associations contesteraient les projets en justice, tandis que des militants écologistes bloqueraient les bulldozers.

Dans le monde réel, bien des obstacles empêchent même les acteurs les plus intelligents d’imposer leur volonté à tous les autres. On pourrait d’ailleurs voir dans les centres de données une version actuelle de ce scénario théorique. Et les humains résistent de plus en plus à leur prolifération.

3. Les armes biologiques

Une IA superintelligente pourrait anéantir l’humanité en créant puis en libérant un nouvel agent biologique dangereux. C’est l’une des issues envisagées dans le scénario « AI 2027 » d’AI Futures Project, une organisation à but non lucratif qui cherche à anticiper les conséquences des progrès de l’IA.

Cette menace a pris une tournure plus concrète le mois dernier, lorsque des chercheurs de l’université Stanford ont annoncé avoir utilisé un modèle d’IA entraîné sur des séquences génétiques pour synthétiser 16 nouveaux virus. Plus inquiétant encore, les chercheurs ont envoyé les séquences génétiques à un laboratoire spécialisé dans la synthèse de séquences génétiques à la demande, qui leur a renvoyé les virus dans des tubes à essai. L’expérience n’aurait coûté, au maximum, que quelques centaines de milliers de dollars.

La bonne nouvelle, ici, c’est qu’il est extrêmement difficile de tuer tout le monde avec un nouveau virus. Pour y parvenir, il faudrait qu’il se transmette très facilement et se répande partout. Or, les virus qui se propagent aisément sont généralement moins mortels. À l’inverse, un virus très meurtrier tend à moins se transmettre : beaucoup de personnes infectées meurent avant d’avoir pu contaminer d’autres personnes.

Le Covid-19 a tué moins de 1 % de l’humanité. La pandémie la plus meurtrière de l’histoire connue reste la peste noire, qui a emporté plus d’un tiers de la population européenne au XIVᵉ siècle. Même elle ferait probablement beaucoup moins de victimes aujourd’hui, grâce aux progrès de la médecine et de l’hygiène.

4. La guerre nucléaire

Et si l’IA s’immisçait dans la chaîne de commandement des armes nucléaires et déclenchait une guerre ? Ces cinquante dernières années, nous sommes passés à plusieurs reprises près d’un conflit nucléaire à la suite d’une erreur.

On nous assure que les systèmes de commandement nucléaire sont totalement déconnectés d’Internet. Pourtant, en 2010, les centrifugeuses du programme nucléaire iranien ont été mises hors service par le ver informatique Stuxnet, qui aurait été introduit au moyen d’une clé USB. L’IA peut aussi fournir de faux renseignements aux militaires, avec le risque de provoquer des décisions aux conséquences irréversibles.

On peut ici se rassurer en constatant que les arsenaux nucléaires ont diminué. Ils pourraient néanmoins encore causer la mort de près de la moitié de l’humanité. La plupart des victimes ne mourraient pas dans les explosions, mais de la famine provoquée par l’hiver nucléaire qui suivrait.

5. Les autres humains

Le risque le plus probable est peut-être que nous provoquions nous-mêmes notre disparition, avec l’IA comme accélérateur.

Imaginons – et ce n’est pas difficile – que l’IA entraîne des pertes massives d’emplois, inonde l’espace public de désinformation, exacerbe les divisions politiques et détruise les relations humaines en leur substituant de fausses relations avec des compagnons artificiels.

La société pourrait se désagréger. Lentement mais sûrement, elle ne serait plus capable d’assurer les conditions nécessaires à la vie d’un grand nombre d’êtres humains.

Que retenir de ces scénarios ? Certains risques méritent assurément qu’on s’en préoccupe. Mais sans doute pas de céder à la panique.

Toby Walsh est l’auteur de God AI: Boom or Doom? What to Expect When the Machines Outsmart Us, publié par La Trobe University Press, 2026.

Toby Walsh bénéficie d’un financement de l’Australian Research Council (ARC) dans le cadre d’une bourse Laureate Fellowship, ainsi que de fonds sans restriction d’usage versés par Google.org, la branche philanthropique de Google, pour travailler avec InfoXchange à l’amélioration de ses services grâce à l’IA.

L’ESSENTIEL

• Pour limiter les erreurs de l’intelligence artificielle (IA), les entreprises peuvent s’offrir un modèle plus fiable ou renforcer leur processus de vérification de ses réponses.

• Comme le souligne une recherche, cet arbitrage dépend essentiellement de la valeur stratégique de leurs usages.

• Une traduction maladroite d’une réunion en interne utilisée en marketing n’a pas le même poids qu’un mauvais conseil juridique.

En pratique, toute entreprise qui déploie un assistant conversationnel se heurte tôt ou tard au même problème : l’outil produit une réponse fausse, mais formulée avec assurance. On appelle cela une « hallucination » ; une réponse plausible contient une information inventée.

Le premier réflexe ? Changer d’outil en choisissant un modèle plus récent, plus cher et réputé plus fiable. L’autre voie consiste à conserver son modèle bon marché et à faire relire ses réponses par un humain. Les deux démarches visent le même résultat : moins de réponses erronées transmises au client. Les deux ont un coût. Dans une étude récente, nous modélisons ce choix.

Cet arbitrage est déjà très concret. La Banque de France observe une diffusion très large de ces outils dans les entreprises françaises, même si leurs gains de productivité restent limités.

Payer le modèle ou payer la relecture

Il faut déjà le préciser : choisir un modèle plus fiable ne supprime pas le travail de contrôle. Une étude parue en 2025 a testé des outils juridiques professionnels présentés « sans hallucination ». Dans les tests, entre 17 % et 33 % des réponses contenaient des informations fausses ou attribuaient à une source des affirmations qu’elle n’étayait pas.

Ce contrôle peut prendre plusieurs formes : adosser l’outil à une base de sources validées, produire plusieurs réponses et ne garder que celles qui concordent ou faire relire la réponse par un salarié. Aucune de ces méthodes n’est gratuite. Chacune mobilise des ressources de calcul ou du temps de travail.

À lire aussi : Pourquoi les IA génératives hallucinent-elles ?

Notre modèle met en regard ces deux dépenses. D’un côté, le coût d’accès au modèle payé à son fournisseur. De l’autre, le coût du contrôle organisé par l’entreprise elle-même. Dans les deux cas, l’entreprise achète la même chose : de la fiabilité.

Mais quelle solution revient le moins cher ?

Point de bascule

Notre exemple illustre un point de bascule possible. Lorsque les usages à portée stratégique deviennent plus fréquents, payer davantage pour un modèle plus fiable peut devenir préférable à un modèle bon marché assorti d’un contrôle plus poussé. La réduction du risque d’erreur justifie le surcoût.

Ce qui déclenche cette bascule, dans notre modèle, n’est pas l’arrivée d’une génération de modèles plus performants, mais la composition des usages de l’entreprise, c’est-à-dire la part de ses requêtes pour lesquelles une réponse fausse coûte réellement cher.

Plus la part des usages à fort enjeu est grande, plus l’effort de vérification nécessaire est important, et donc coûteux. Deux entreprises équipées du même outil peuvent avoir intérêt à faire des choix opposés. Utiliser cet outil dans un service client généraliste ou dans un service de conformité n’expose pas aux mêmes risques.

Encore faut-il préciser ce qu’est un « fort enjeu ». Deux ordres de grandeur se cachent derrière ce mot, et notre modèle les sépare : ce que rapporte une bonne réponse d’une part, et ce que coûte une réponse fausse d’autre part. La seconde porte un nom, l’« aversion aux hallucinations », et elle ne se déduit pas de la première. Deux services peuvent gagner le même temps sur un premier jet.

Alors qu’une formule marketing maladroite se réécrit, une réponse fausse sur une obligation réglementaire se paie. C’est cette seconde grandeur qui range les usages à fort enjeu : le conseil juridique, la santé et l’octroi de crédit tout en haut de l’échelle, la traduction interne ou le résumé de réunion tout en bas. Le tri de candidatures, lui, occupe une position plus inconfortable. Le gain attendu y est modeste, le coût d’une erreur ne l’est pas.

Faire soi-même ou faire faire

Reste à savoir qui exécute ce contrôle : soit l’entreprise elle-même, soit un prestataire qui lui vend un service déjà vérifié. Une étude portant sur 3 143 entreprises souligne que les entreprises européennes font souvent les deux à la fois, achetant des solutions prêtes à l’emploi et développant leurs propres outils en interne.

Notre modèle éclaire ce dosage minutieux. Quand le contrôle est externalisé, la facture couvre trois éléments : l’accès à l’intelligence artificielle, le travail de vérification et la marge économique du prestataire.

La marge du prestataire peut sembler n’être qu’un supplément négociable ; c’est tout le contraire. Pour le client, négocier pour baisser cette marge revient à acheter une autre prestation moins cher parce que le contrôle y est moins poussé.

Ce que notre modèle ne dit pas

Le contrôle en interne soulève une question distincte que notre modèle ne tranche pas.

Si l’entreprise cherche à éviter de payer la marge d’un prestataire, elle doit encore organiser et suivre le travail de vérification. L’internalisation ne garantit pas, à elle seule, sa qualité. Le travail de vérification ne disparaît jamais ; il change de forme. Facturé par le prestataire, ce dernier devient du temps de travail en interne que les budgets isolent rarement en tant que tel.

Si l’entreprise repère l’erreur, elle sanctionne son prestataire. Mais que se passe-t-il lorsqu’elle ne la repère pas ?

Le risque est réel, car une hallucination est précisément une réponse fausse qui a l’air juste. Or, dans notre modèle, le prestataire vérifie parce qu’il craint de perdre le contrat et la marge qu’il en tire. Si le client laisse passer les erreurs, cette crainte s’estompe. Le prestataire peut alors relâcher son contrôle sans que cela se voie.

Notre modèle ne prend en compte que les erreurs qui coûtent à l’entreprise. Une réponse fausse peut pourtant nuire à d’autres : un client mal renseigné, un candidat écarté à tort, etc. Reste à savoir qui paiera les pots cassés.

Engin Iyidogan ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’utilisation de l’intelligence artificielle peut influencer, un peu partout, les tendances en matière de politique. Quelle place occupe-t-elle dans la campagne électorale en cours au Québec ?

Les usages de l’intelligence artificielle (IA) posent des risques pour l’intégrité des processus électoraux, pourtant essentiels à la pérennité des démocraties. Or depuis l’avènement de l’IA générative (dont ChatGPT) de nombreux exemples, un peu partout dans le monde, témoignent des risques que présente cette technologie pour les élections. Pensons aux appels automatisés imitant la voix de Joe Biden lors des primaires américaines de 2024 ; aux cinq femmes candidates victimes d’hypertrucages pornographiques lors des élections municipales de 2024 au Brésil ; ainsi qu’à l’hypertrucage viral du premier ministre Mark Carney avec Jeffrey Epstein peu après les dernières élections fédérales.

La propagande et les fausses informations ne sont pas des phénomènes nouveaux. Ce qui l’est, c’est l’accessibilité et la facilité avec lesquelles se déploient des outils de manipulation extrêmement performants et réalistes rendus possibles par les systèmes d’IA. L’IA permet en effet de générer des hypertrucages, des communications trompeuses, des messages destinés à des électeurs ciblés avec une précision inégalée, ainsi que des campagnes de désinformation à grande échelle.

Bien sûr, l’IA peut aussi renforcer les institutions démocratiques, notamment en favorisant la participation citoyenne, en bonifiant la prestation des services publics, ou en permettant de détecter si des acteurs politiques font des usages préjudiciables de l’IA. Néanmoins, ces effets bénéfiques n’enlèvent pas la nécessité d’en contrecarrer les risques.

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En tant que professeure de droit, directrice de l’innovation sociale et des politiques internationales à IVADO et chercheuse à Mila, j’ai exploré ces questions, conjointement avec différents chercheurs, ainsi qu’Amélie Côté, qui travaille en mobilisation des connaissances chez IVADO.

L’engagement des partis

Lors de cette première élection générale à l’ère de l’IA générative, le Québec a fait preuve de leadership en matière d’utilisation responsable de l’IA. Quatre des cinq partis politiques siégeant à l’Assemblée nationale ont adhéré au Code de conduite pour l’utilisation responsable de l’IA proposé par des experts d’IVADO et le CEIMIA. Cette initiative, l’engagement des partis signataires, de même que le refus du parti réfractaire (le Parti conservateur du Québec), ont été relatés dans les médias.

De mars 2026 à aujourd’hui, la couverture médiatique sur le Code a démontré l’importance de ce quatrième pouvoir pour consolider l’adhésion des partis et sensibiliser l’électorat aux enjeux que soulève l’IA en contexte électoral. Ce Code volontaire ne se substitue pas à une loi, mais il traduit un engagement collectif clair quant à la façon dont les partis politiques recourent aux systèmes d’IA, tant dans leurs communications que dans les outils employés pour cerner les préoccupations des citoyens et façonner leurs plates-formes électorales.

Les partis doivent ainsi en faire un usage responsable et transparent, et veiller à la sécurité et à la gouvernance des systèmes d’IA qu’ils utilisent. De surcroît, ils s’engagent à sensibiliser et former leur personnel et leurs bénévoles à sa mise en œuvre, une mission à laquelle IVADO a contribué en offrant des formations aux partis signataires.

La campagne électorale bat son plein depuis le 27 août. Bien que nous n’ayons pas pu recenser l’ensemble des communications politiques diffusées par les candidats dans les 127 circonscriptions, nous constations, à trois semaines du scrutin, qu’aucun parti ne semblait avoir fait un usage trompeur de l’IA sur ses comptes officiels.

Un code de conduite… qui n’arrête pas les trolls

Les images ou les vidéos créées et diffusées avec l’aide de l’IA l’ont été, selon nos observations, par des citoyens, lesquels ne sont pas tenus de se conformer au Code de conduite. Ils visent en général, avec ces contenus synthétiques, à passer des messages politiques à l’aide de la satire et la caricature. Mais certains agissent véritablement comme des trolls, publiant des contenus qui perturbent pour provoquer des réactions, et qui peuvent s’avérer dénigrants et préjudiciables.

Bien que ces publications ne proviennent pas des partis eux-mêmes, elles ont un impact dans l’environnement numérique, informationnel et politique qui méritera d’être étudié plus en profondeur.

Il est encore prématuré d’en tirer une analyse exhaustive, mais une tendance se dessine. Les hypertrucages dégradants qui circulent semblent toucher davantage les femmes que les hommes. À titre d’exemple, la chef de la CAQ et première ministre sortante Christine Fréchette a été représentée dans des vidéos générées avec l’IA en train de danser à la barre verticale (pole dance) ou, celle-ci largement diffusée, d’embrasser le premier ministre du Canada. Cibler ainsi les femmes peut les décourager à occuper des fonctions publiques, tel qu’observé à l’échelle internationale

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D’autres publications imitent le style visuel des médias traditionnels, par exemple en représentant des débats politiques entre candidats, ou des résultats de sondages trompeurs. Ces contenus en apparence crédibles peuvent devenir viraux, ne serait-ce qu’un instant, et brouiller la distinction entre le vrai et le faux.

Des débats qu’il faudra tenir

Parallèlement, tout au long de cette campagne électorale, les appels à ralentir, voire à interrompre le développement de l’IA, en particulier celui de la superintelligence artificielle, perçue comme une menace pour l’humanité, ont fait les manchettes mondiales et sont discutés dans les plus hautes instances internationales, comme l’ONU. Et ici, l’utilisation croissante de l’IA, ses répercussions sociales, notamment sur le travail et l’environnement, comptent parmi les préoccupations de nombreux citoyens appelés à voter le 5 octobre prochain.

Or ces enjeux, pourtant déterminants pour l’avenir de nos sociétés, n’ont presque pas été abordés par les partis politiques depuis le début de la campagne. Pourtant, une approche conjuguant encadrement réglementaire, technologique et éthique s’impose. Les partis et les candidats doivent s’en saisir afin que les citoyens puissent exercer un choix éclairé.

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Enfin, il conviendra, une fois le scrutin passé, de mener des études approfondies sur l’incidence des usages de l’IA au cours de cette campagne, de manière à mettre en place des mesures adéquates et coordonnées à différents niveaux. L’actuel Code de conduite, à mettre à jour au besoin, offre une protection pertinente, mais il faudra en ajouter d’autres afin de mieux répondre aux risques que pose l’IA pour nos institutions et processus démocratiques.

Parmi ces mesures, sur le plan législatif, on peut penser à des lois-cadres sur l’IA qui limitent ses risques démocratiques, comme le EU AI Act, de même qu’à divers autres moyens proposés par un groupe d’experts internationaux, tels des mises à jour des lois électorales, une meilleure préparation des gouvernements et des autorités électorales pour prévenir les perturbations électorales causées par l’IA, et des protocoles internationaux en cas d’ingérence électorale attribuable à l’utilisation de l’IA.

Chose certaine, les processus électoraux à travers le monde doivent s’adapter rapidement à cette nouvelle réalité.

Catherine Régis reçoit des financements des Fonds de recherche du Québec, des IRSC, du programme des Chaires en IA de CIFAR et d'IVADO.

Amélie Côté ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Il est très fréquent que nous soyons persuadés de savoir quelque chose, en raison d’un biais psychologique appelé l’« aisance cognitive ».

• Mais si nous sommes réticents à admettre que nous ne savons pas, c’est aussi parce que l’avouer nous fait perdre la face, d’un point de vue social.

• Avec l’avènement de l’intelligence artificielle générative, cette tendance s’accentue fortement : l’IA donne l’illusion d’un savoir immédiatement accessible et toujours juste, ce qui est loin d’être le cas.

Quelle mer borde le nord de la Crète ? Quelle est la capitale de l’Australie ? Beaucoup d’entre nous éprouvent, l’espace d’un instant, une sensation particulière : celle de le savoir, juste avant de constater que la réponse manque ou que nous n’en sommes pas certains. L’impression de savoir arrive avant la vérification et lui sert souvent de substitut.

Reconnaître qu’on ignore, dire simplement « Je ne sais pas », devient un geste rare. Trois ressorts l’expliquent : une illusion interne qui nous fait croire que l’on sait, une délégation du savoir à des outils toujours plus rapides et l’intelligence artificielle (IA) qui pousse cette délégation à son terme.

Croire savoir

Il y a pire que ne pas savoir : croire savoir. Le psychologue Daniel Kahneman, qui a passé sa carrière à cartographier les biais de notre jugement, a donné un nom à cette sensation : l’« aisance cognitive ». Une information fluide, simple, déjà entendue se traite sans effort, et cette facilité même prend l’apparence de la justesse. Kahneman le montre par l’expérience : une même affirmation imprimée dans une police nette et contrastée passe pour plus vraie que lorsqu’elle apparaît dans un caractère pâle et brouillé. La lisibilité tient lieu de preuve.

L’aisance cognitive endort ainsi la vigilance qui, autrement, susciterait un « Je ne sais pas » de bon aloi. L’ignorance étouffée dès sa naissance demeure d’abord une ignorance que l’on perçoit à peine.

L’aveu coûte cher pour une autre raison, tenant à ce que le sociologue Erving Goffman appelait la « face » : reconnaître une lacune expose, là où l’assurance rassure. Ce coût varie d’ailleurs selon celui qui interroge : on avoue sans peine son ignorance à un proche, bien moins volontiers à un supérieur, à un examinateur ou devant un public, où l’on préfère souvent risquer une réponse.

Cette difficulté grandit à mesure que la réponse arrive en deux secondes, puisque la lacune se comble avant même que la gêne de l’ignorance se fasse sentir. Une question se pose alors : que devient ce mécanisme quand une machine remplit le vide, avant qu’on ait éprouvé la sensation de l’ignorance ?

Délégation… de savoirs

Il y a quarante ans, reconnaître une lacune impliquait une petite épreuve : ouvrir un dictionnaire, consulter un ouvrage, interroger quelqu’un de plus savant. L’ignorance coûtait un effort et le « Je ne sais pas » gardait un sens plein. Internet a réduit ce coût, l’IA l’a ramené près de zéro.

Réduire le coût de l’accès nous donne le sentiment du savoir plutôt que le savoir lui-même. La psychologie a décrit ce glissement bien avant les agents conversationnels. En 2011, les psychologues Betsy Sparrow et Daniel Wegner ont montré que, lorsqu’une information nous paraît durablement accessible, nous retenons mieux où la retrouver que l’information elle-même, comme si notre mémoire se déplaçait du contenu vers son point d’accès.

Le psychologue Matthew Fisher et ses collègues ont prolongé cette analyse par une série de neuf expériences : après une recherche en ligne, les participants se jugent plus capables d’expliquer par eux-mêmes des sujets qu’ils n’ont fait que consulter, comme si le savoir stocké sur le réseau était devenu le leur.

Avec le dictionnaire, nous déléguions le stockage ; avec le moteur de recherche, la localisation ; avec l’IA, nous commençons à déléguer la formulation, la hiérarchisation et parfois le jugement lui-même. À ce stade, la délégation change de nature. Un moteur de recherche laisse subsister une friction : il renvoie à plusieurs sources, parfois discordantes, dont la confrontation peut éveiller le doute.

Une IA générative répond au contraire d’un seul tenant, dans une formulation fluide et tranchée qui efface cette friction. Elle fournit une réponse même lorsque les éléments lui manquent et signale rarement ses propres limites. Lui déléguer notre jugement revient alors à emprunter son assurance, jusque dans les cas où le doute serait la meilleure réponse.

Ce basculement tranche avec ce que la recherche établit sur la réception d’un conseil. D’ordinaire, une personne accueille l’avis d’autrui avec prudence, un réflexe que les spécialistes nomment egocentric discounting : elle bouge peu et conserve l’essentiel de son opinion de départ. Cette réserve protège le jugement propre. Devant l’IA, elle s’affaiblit : on renonce plus volontiers à son avis initial pour se ranger au sien, comme si la fluidité de sa réponse levait la méfiance qu’un conseil humain rencontre d’ordinaire.

Cette observation appelle une vérification, puisqu’elle suggère que l’IA réduit jusqu’à notre disposition à suspendre notre jugement, une hypothèse que l’on peut tester en laboratoire.

La capacité à douter et notre envie de le faire

Prolongeant des travaux amorcés dès 2024, qui montraient déjà que la seule mention d’un conseil « généré par une IA » suffit à provoquer une surconfiance, Chiara Marcoccia, Walter Quattrociocchi et Valerio Capraro ont mené récemment cette vérification à l’aide de cinq expériences réunissant plus de 3 000 participants.

Leur trouvaille tient au choix des questions. Au lieu de faits vérifiables en ligne, ils ont interrogé sur des détails visuels minuscules de films – la couleur d’un maillot dans Joue-la comme Beckham, le véhicule d’un personnage dans une comédie italienne… –, choisis pour leur absence quasi totale du Web, ce qui pousse les modèles à halluciner. L’IA se trompait donc presque à chaque fois.

Ce dispositif sépare deux choses d’ordinaire confondues, le recours à l’IA et la justesse de sa réponse. Suivre l’IA menait ici à l’erreur, si bien que la déférence observée échappe à l’explication commode d’une délégation raisonnable à un outil fiable.

Les résultats de cette étude toute récente, diffusée en ligne avant sa publication dans une revue, sont éloquents. On y lit que le simple accès à l’IA fait chuter de façon statistiquement significative la volonté de suspendre son jugement : le « Je ne sais pas », qui recueillait près de la moitié des réponses, se réduit à quelques pour cent. Les participants répondent davantage, se trompent bien plus souvent puisque le conseil était faux, et se déclarent pourtant plus confiants.

Plus d’assurance, moins d’exactitude. L’effet tient même quand la réponse arrive sans demande, affichée d’office, à la manière des résumés automatiques que Google, entre autres, place désormais en tête de ses résultats.

Les chercheurs ont aussi introduit une récompense : quelques centimes gagnés pour une bonne réponse, perdus pour une mauvaise. Sans retrouver la prudence de ceux qui n’avaient pas accès à l’IA, les participants la consultent alors moins et répondent mieux. L’IA n’entame donc pas notre capacité à douter, mais notre envie de le faire.

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Sauver le « Je ne sais pas »

Leur conclusion se laisse reprendre telle quelle : à mesure que les réponses de l’IA se répandent et s’imposent sans qu’on les sollicite, la volonté de dire « Je ne sais pas » figure parmi les premières pertes de notre commerce avec les machines. Préserver le jugement humain tiendra peut-être moins à rendre l’IA plus exacte qu’à réapprendre quand lui faire confiance, quand s’en défier et à oser, dans le doute, reconnaître les limites de ce que nous savons.

Voilà une alternative à étudier : halluciner en confiance ou accepter de suspendre son jugement, oser dire « Je ne sais pas », avant d’aller chercher et de vérifier par soi-même.

Et si jamais on vous pose la question : la capitale de l’Australie est Canberra, souvent confondue avec Sydney (avec deux y). La Crète est bordée au nord par la mer de Crète, prolongement de la mer Égée, et au sud par la mer de Libye (avec un i puis un y).

Emmanuel Carré ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

En janvier 2013, le lac Michigan atteignait le niveau d’eau le plus bas jamais enregistré. Sept ans plus tard, à l’été 2020, il battait des records inverses : inondations répandues, berges arrachées, routes riveraines fermées. Entre ces deux extrêmes, près de deux mètres. Les lacs Supérieur, Érié et Ontario ont connu le même retournement à quelques mois près. Presque personne ne l’avait vu venir.

Ces basculements se préparent pendant des mois, dans un mélange de pluie, de neige, d’évaporation et de décisions humaines. Démêler ce mélange reste l’un des problèmes les plus tenaces dans le domaine de l’hydrologie, et l’un des plus importants. Le niveau d’eau contrôle la profondeur des ports, la stabilité des berges, les prises d’eau potable et la survie des milieux humides côtiers.

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Une analyse de quarante ans de fluctuations, que nous avons publiée dans Science of the Total Environment, s’y attaque avec des outils venus de l’intelligence artificielle (IA).

Le but n’était pas seulement de prédire les niveaux d’eau, mais d’utiliser l’IA de façon à expliquer ce qui les fait varier.

Une machine qui devine, mais n’explique rien

Pendant des décennies, on traitait la balance hydrologique comme un compte bancaire : on additionne les dépôts (pluie, ruissellement, apports de l’amont), on soustrait les retraits (évaporation, débits sortants), et le solde donne le niveau d’eau. L’approche est rigoureuse, mais elle nécessite une longue calibration et ne capture pas précisément les écarts inhabituels du climat.

L’apprentissage automatique par l’IA fait l’inverse : on lui fournit quarante ans de données et il en extrait les régularités grâce à un algorithme. Un algorithme consiste en une série de calculs qui transforme les chiffres reçus en une estimation du niveau d’eau et se corrige s’il s’écarte des mesures.

On gagne en précision, mais le résultat arrive sans explications, lesquelles sont nécessaires si le résultat sert à gérer un barrage ou à cartographier des zones inondables.

Demander des comptes à la machine

Pour régler ce problème, nous avons entraîné huit algorithmes sur les niveaux d’eau mensuels des lacs Supérieur, Michigan, Érié et Ontario, de 1982 à 2022. Nous avons incorporé neuf variables dans chaque algorithme, comme la température de l’air et les débits d’apports en eau.

Chaque variable était fournie pour le mois en cours, mais aussi pour un mois plus tôt, deux mois plus tôt, jusqu’à six mois en arrière. Ce faisant, le modèle pouvait relier le niveau d’eau de juin à la neige tombée en janvier.

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Pour les quatre algorithmes les plus performants, l’erreur descendait à une douzaine de centimètres, contre 14 à 21 pour les modèles les plus simples.

Puis, nous l’avons forcé à se justifier avec les valeurs de Shapley (SHAP), une technique issue de la théorie des jeux qui répartit équitablement le gain d’une équipe entre ses joueurs. Ici, elle donne la contribution de chaque variable dans la hausse ou la baisse du niveau d’eau, pour un mois donné. Autrement dit, est-ce les températures de l’air ou bien les débits entrants qui sont plus importants pour contrôler le niveau d’eau ?

Mais SHAP ne renseigne pas sur la durée qu’un signal met à traverser un bassin versant.

D’où une seconde technique, l’analyse variographique des surfaces de réponse (VARS). Au lieu d’observer le modèle, on le perturbe, par exemple en augmentant le ruissellement comme le ferait une fonte hâtive des neiges. On mesure l’impact de cette perturbation un mois plus tard, puis six mois.

Ensemble, SHAP et VARS donnent les variables coupables du niveau d’eau et leur délai d’action.

La neige de janvier décide du niveau de juin

Les quatre lacs à l’étude présentent des différences fondamentales.

Les lacs Supérieur et Michigan sont de grandes cuves lentes nourries par la fonte des neiges dont le niveau d’eau dépend du ruissellement et des débits sortants. Le lac Érié, peu profond, dépend de ce qui lui arrive de l’amont par la rivière Détroit. Quant au lac Ontario, il se distingue par le poids de l’évaporation.

En appliquant la même méthode avec les mêmes variables, nous avons obtenu quatre réponses différentes étant donné ces caractéristiques.

Le résultat le plus frappant de notre étude concerne le temps. On s’attendait à voir l’influence des variables s’estomper à mesure qu’on remonte dans le passé, comme dans une rivière où l’averse s’oublie en quelques jours. C’est l’inverse : elle grandit après trois ou quatre mois.

Un lac ne réagit donc pas à la météo d’hier, mais à celle de la saison précédente. Ces lacs ont une forte inertie, et c’est une bonne nouvelle pour la prévision saisonnière : une partie de ce qui fera le niveau de l’été prochain est déjà tombée, sous forme de neige.

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Le lac le plus imprévisible est celui qu’on contrôle

Un lac a tenu tête à nos algorithmes : le lac Ontario, avec une erreur supérieure de moitié, due à des décisions humaines.

En effet, ses niveaux d’eau sont réglés au barrage Moses-Saunders, selon des règles d’exploitation ajustées au jour le jour. Dans notre modèle, chaque variable est résumée par une seule valeur mensuelle. Ainsi, le débit sortant du barrage figure bien dans nos données, mais la succession de décisions humaines qui l’a produit disparaît dans le calcul de la moyenne.

Lorsque davantage d’eau est relâchée pour protéger les riverains en aval, alors que le climat ne l’imposait pas, le modèle voit un niveau qui chute sans cause repérable parmi ses variables. Il apprend mal, et se trompe davantage.

Cet échec montre une limitation entre ce que le climat explique et ce qui relève de nos décisions collectives. La solution est simple : il faut fournir ces règles au modèle, au même titre que la pluie ou la neige. Ainsi, les algorithmes cesseront de prendre nos décisions pour des données aberrantes.

Au-delà des Grands Lacs

Les applications de notre approche vont aussi au-delà des Grands Lacs et des eaux de surface.

Avec Ouranos, le consortium québécois sur la climatologie régionale et l’adaptation aux changements climatiques, nous appliquons maintenant cette approche à la recharge des eaux souterraines du Québec méridional, cette fois avec un modèle informé par la physique.

Notre contribution représente l’exception, car la plupart des modèles d’IA employés en environnement sont incapables de s’expliquer. Il s’agit pourtant d’une exigence non négociable pour un outil qui sert à gérer un barrage ou à protéger une source d’eau potable.

Un modèle interprétable est un modèle qu’on peut vérifier, discuter et contredire. C’est la condition pour que l’IA devienne un instrument légitime dans la gestion de l’eau.

Rahim Barzegar a reçu des financements de l'Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue (UQAT).

Ehsan Raei et Jan Franklin Adamowski ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur poste universitaire.

L’ESSENTIEL

• Naomi Klein et Astra Taylor décrivent dans un nouveau livre un Fascisme de la fin des temps qui considère l’effondrement comme inévitable et mise sur la survie d’une élite.

• Dans The Nerd Reich, Gil Durán enquête sur les milliardaires de la Silicon Valley qui mettent leur fortune et les technologies au service de projets autoritaires.

• Les deux ouvrages interrogent ainsi le technofascisme : la manière dont l’IA, les algorithmes et les plateformes transforment et diffusent les idéologies fascistes.

« L’heure de vérité a sonné pour l’Occident », peut-on lire dans une récente annonce de recrutement de Palantir. Cette entreprise de la Silicon Valley fournit de plus en plus de services de « renseignement » fondés sur les données aux services de renseignement, à la police et aux armées, mais aussi à de grandes entreprises et à des organisations à but non lucratif. « Dans les usines, les blocs opératoires et sur les champs de bataille, proclame l’annonce, nous bâtissons pour dominer. »

Comment comprendre cette convergence entre technologies de pointe et violence assumée, entre une intelligence artificielle « rationnelle » et une vision primitive du monde qui semble renouer avec le langage du sang et du sol, des amis et des ennemis, du « nous » et du « eux » ? Dans les tribunes, les émissions-débats et les analyses politiques, un mot s’est imposé : fascisme.

En tant que terme, le « fascisme » est éminemment provocateur, mais semble appartenir à une autre époque. Il évoque les images saisissantes de foules de partisans en bottes martelant le sol, répétant les mêmes slogans et reproduisant les mêmes saluts, sous des bannières aux lettres noires et aux couleurs rouge sang. Pourtant, ces images sont généralement associées aux régimes politiques de l’Europe de l’entre-deux-guerres, il y a un siècle : vestiges poussiéreux d’une époque révolue où le « mal » avait été identifié puis anéanti.

Qu’est-ce donc que le fascisme aujourd’hui ? En quoi peut-il aider à expliquer les dynamiques technologiques, sociales et politiques contemporaines ? Deux ouvrages récents tentent d’établir un diagnostic : End Times Fascism And the Fight for the Living World (qui sortira en français en février chez Actes Sud sous le titre Le Fascisme de la fin des temps, NDLR), de l’essayiste Naomi Klein et de la cinéaste Astra Taylor, et The Nerd Reich : Silicon Valley Fascism and the War on Democracy, du journaliste Gil Durán.

« Le fascisme de la fin des temps »

Pour Klein et Taylor, ce que nous observons aujourd’hui n’est pas une répétition, mais une évolution. Les idéologies fascistes se sont greffées sur une vision apocalyptique plus large. « Le fascisme de la fin des temps est un fascisme qui repose sur la conviction que quelque chose d’immense est en train de s’achever et qui répond à cette vérité dérangeante par une cruauté assumée », écrivent-elles.

Dans cette vision, l’effondrement de nos systèmes économiques, institutionnels et environnementaux est tenu pour acquis. Les inégalités économiques explosent, entre logements devenus inabordables et flambée du coût de la vie. Les écosystèmes se dégradent, tandis que l’on atteint les limites planétaires. Et ce ne sont là que quelques-unes de ces crises qui se superposent.

Mais une vision apocalyptique du monde, ancrée dans le fondamentalisme religieux, considère que la crise ne doit pas être résolue, mais accélérée. Le dysfonctionnement et le chaos sont nécessaires à l’avènement d’un monde plus glorieux : ils sont les douleurs qui précèdent une grande renaissance. Religion apocalyptique et fascisme politique se rejoignent sur ce point : le monde actuel est corrompu et ne peut être sauvé ; il doit être réduit en cendres puis entièrement rebâti – à moins qu’il ne faille tout simplement le fuir pour accéder à un paradis supérieur.

Pour les tenants de cette vision, la fin des temps est arrivée. Seule l’adhésion à cette transition accélérée, où le vainqueur rafle toute la mise, permettra aux élites désignées de survivre, voire de prospérer. Klein et Taylor explorent ce fil conducteur dans les trois grandes parties de leur ouvrage.

« Messianic Dreams » retrace la naissance et l’essor du rêve sioniste, jusqu’à sa déclinaison actuelle sous la forme d’un projet de refondation génocidaire à Gaza, où la glorieuse étape suivante d’une société se construit sur les cendres d’une autre. Les autrices expliquent que cette entreprise ne relève pas seulement d’une « juste vengeance » ou de la « sécurité nationale », mais poursuit un objectif cosmologique bien précis : « nous rapprocher tous sensiblement de la fin des temps annoncée par les prophéties ».

« Escape to the Cloud » analyse la foi fervente des géants de la tech dans une superintelligence artificielle et dans l’utopie – ou la dystopie – à double tranchant qu’elle ferait advenir. Dans cette perspective, les discours sur le risque existentiel que ferait peser la « singularité » – le moment où l’IA deviendrait consciente et où les frontières entre humains et machines s’effondreraient – servent essentiellement les intérêts de ceux qui les portent, en orientant les investissements et l’attention vers le développement technologique. Ils confortent ainsi le pouvoir de ceux qui le détiennent déjà.

(Ces discours sur le risque existentiel, qui ne datent pas d’hier, ont récemment fait la une de l’actualité, avec des mises en garde venues de toutes parts : du haut-commissaire des Nations unies aux droits de l’homme aux anciens employés du secteur, en passant par le « parrain de l’IA », NDLR).

Enfin, « Prepper Nation » examine la volonté de bunkériser les États-Unis face aux menaces futures et d’en expulser les étrangers, accusés d’en corrompre la pureté. Dans cette vision, les élites comptent survivre à l’apocalypse en créant leurs propres infrastructures technologiques, leurs propres États ethniques et circuits financiers, et même leurs propres bunkers – au sens littéral du terme.

Pour Klein et Taylor, combattre le fascisme de la fin des temps suppose d’abord de s’attaquer à son postulat central : l’idée que le monde est condamné, tel un navire en perdition qu’il serait désormais impossible de sauver. Elles placent leurs espoirs dans le fait d’« être ici » et de « rester », plutôt que de partir. Elles nous invitent à accepter notre réalité abîmée et à entreprendre le travail lent et chaotique nécessaire pour l’améliorer, plutôt que de l’abandonner – avec la démocratie – à un ordre autoritaire pratiquant la politique de la terre brûlée.

Zohran Mamdani, le maire progressiste de New York, qui a mené une remarquable campagne de terrain et célèbre la diversité culinaire, les fêtes et les communautés de la ville, est présenté comme l’un des défenseurs de cet état d’esprit ancré dans « l’ici et maintenant ».

End Times Fascism est un ouvrage stimulant et captivant, qui entrelace habilement différents travaux journalistiques pour construire une analyse cohérente de notre situation politique actuelle. Il faut notamment saluer la manière dont les autrices distinguent soigneusement les versions dévoyées du judéo-christianisme, instrumentalisées par des entrepreneurs fascistes – mélange de guerre sainte et de guerre culturelle menées par les Élus –, des interprétations communément admises de la doctrine.

Comme l’explique l’ouvrage, ce sont précisément les injonctions chrétiennes ancestrales à aimer son prochain – y compris le migrant – qui ont en partie motivé la mobilisation antifasciste contre les expulsions menées par l’ICE dans le Minnesota. Des Églises et des organisations confessionnelles ont participé aux manifestations, distribué des repas et apporté leur aide. Les fondamentalistes d’extrême droite, au contraire, sélectionnent dans la Bible les passages qui les arrangent, tout en ignorant ses injonctions essentielles à « pratiquer la justice, marcher humblement et aimer la miséricorde » (Michée 6,8) : accueillir l’étranger plutôt que de l’expulser en le désignant comme l’Autre.

Mais si l’ouvrage incarne ce que le journalisme grand public peut produire de meilleur, il en présente aussi les limites. Klein et Taylor se concentrent résolument sur des personnes, des lieux et des événements, plutôt que de tenter d’analyser leurs idéologies de manière plus systémique. Il en résulte que le fascisme de la fin des temps se trouve associé aux actions d’hommes puissants et égocentriques, des responsables politiques aux magnats de la tech. Le président américain Donald Trump, en particulier, constitue le fil rouge du livre et réapparaît sans cesse au fil des pages.

Ainsi, lorsque Klein et Taylor affirment, à la fin de l’ouvrage, que le fascisme de la fin des temps ne se résume pas à Trump et qu’il perdurera après la disparition de ces hommes, cette thèse entre en contradiction avec le propos même du livre. Une fois les élites puissantes mises de côté, il devient difficile de se représenter ce fascisme de la fin des temps. À quoi ressemble-t-il lorsqu’il quitte la une des journaux et échappe aux élites pour s’inscrire dans la vie quotidienne ?

Le « Nerd Reich »

Dans The Nerd Reich, le journaliste Gil Durán, qui vit depuis longtemps à San Francisco, tourne son regard vers la Silicon Valley. Il s’intéresse à la manière dont « les hommes les plus riches du monde construisent un nouvel ordre politique ». Son ennemi déclaré est Peter Thiel – également présent dans End Times Fascism –, le milliardaire cofondateur de PayPal et de Palantir : « un homme qui fusionne affaires, politique et religion en un terrifiant concentré de pouvoir ».

Pour Durán comme pour d’autres, Thiel est la figure centrale d’une nouvelle forme de fascisme portée par la Silicon Valley, que ce soit concrètement, par ses dons, ou idéologiquement, par ses livres et ses discours. S’aventurant de plus en plus au-delà du monde de la tech, Thiel livre des diagnostics politiques et propose des visions de l’avenir qui trouvent un écho favorable dans les cercles du pouvoir.

D’où viennent ces idées ? Durán estime qu’elles trouvent leur origine dans L’Individu Souverain, un ouvrage prospectif publié en 1997, consacré au passage à l’ère de l’information et signé par William Rees-Mogg, ancien rédacteur en chef du Times britannique, et le conseiller financier James Dale Davidson. Curieusement, Durán ne se livre jamais vraiment à une lecture approfondie de ce livre qu’il considère pourtant comme un texte fondateur. Il préfère en souligner quelques thèses essentielles et retracer l’accueil général qui lui a été réservé.

Le cercle des riches fascistes décrit par Durán s’étend des entrepreneurs de la tech aux responsables politiques. Il comprend des personnalités bien connues comme Elon Musk, le vice-président JD Vance et Sam Altman, le directeur général d’OpenAI. Mais il compte aussi des figures moins célèbres, comme l’entrepreneur en cryptomonnaies Balaji Srinivasan, qui souhaite que la Silicon Valley opère une « sécession définitive » d’avec les États-Unis, ou l’investisseur en capital-risque Marc Andreessen, qui exalte l’accélération du « technocapital » et dénigre la démocratie.

Chacun à sa manière a tiré parti de la fortune accumulée dans la finance et la tech pour s’arroger une influence politique et sociale et imposer sa vision de la société et de l’État.

Qu’y a-t-il exactement de fasciste chez ces individus et dans leurs idées ? Pour Durán, le fascisme technologique « combine des technologies puissantes » comme l’IA, les cryptomonnaies et les réseaux sociaux « au service d’objectifs autoritaires » qui profitent à « un petit groupe d’oligarques étroitement liés entre eux ». Ceux-ci cherchent à privatiser ce qui relève du bien public et à « éliminer la démocratie », écrit-il.

Pourtant, le livre ne propose pas d’analyse plus approfondie ni plus systémique du fascisme technologique. Quelles sont ses valeurs fondamentales ? Comment ces technologies servent-elles concrètement des objectifs autoritaires ? Et quelles pourraient en être les conséquences au-delà des luttes de pouvoir qui se jouent dans la bulle américaine ?

Ce qui se rapproche le plus d’une réponse tient en deux paragraphes expéditifs, à la page 240. On y apprend que le fascisme technologique « adapte cette idéologie à l’ère de l’IA » en contrôlant « la réalité au moyen d’algorithmes » et en lançant « la prochaine génération de drones robots tueurs ». Le tout serait alimenté par un système de capital-risque qui, « à court de licornes, doit désormais chasser les Antéchrists pour étancher sa soif insatiable d’accélération ».

La force comme la faiblesse de The Nerd Reich tiennent donc à son approche journalistique. Fort de dix années d’expérience dans les rédactions, Durán émaille son récit d’informations puisées au cœur de la Silicon Valley.

Il retrace ainsi, étape par étape, les manœuvres qui ont entouré les élections au conseil municipal de San Francisco, où un afflux d’argent venu des géants de la tech visait à faire basculer la politique locale du camp progressiste vers le camp conservateur. Il décrit le tout dans un langage particulièrement imagé – évoquant par exemple « une image dégoulinante de cosplay fasciste » –, qui ne laisse aucun doute sur le regard qu’il porte sur ces hommes et leurs manœuvres.

Cette approche présente toutefois un inconvénient : les chapitres se fragmentent en dizaines de portraits et d’anecdotes centrés sur des personnages, que seul un fil ténu relie. Le lecteur se trouve entraîné dans un tourbillon de noms, de dates et de lieux. Garry Tan, directeur général de l’incubateur de start-up Y Combinator. Sam Bankman-Fried et sa plateforme d’échange de cryptomonnaies FTX, fondée sur la fraude. Michelle Stephens et son organisation Acts 17, qui organise des événements destinés à rapprocher technologie et christianisme. Bryan Johnson, convaincu de pouvoir vivre éternellement grâce à des produits comme son propre élixir sur mesure, une forme de « poudre de perlimpinpin ». Et Curtis Yarvin, blogueur politique dont les idées antilibérales ont trouvé un écho à Washington.

Dans chaque cas, le lecteur glane quelques bribes sans qu’un véritable fil conducteur se dégage. En quoi, exactement, le long récit consacré au parcours de Yarvin – y compris sa vie amoureuse et sa consommation de psychédéliques – éclaire-t-il ses idées, de plus en plus influentes, visant à transformer l’État en start-up ? Au lecteur de tirer ses propres conclusions.

Le technofascisme et les citoyens ordinaires

Dans ces deux ouvrages, le prisme adopté pourrait être qualifié de celui du « grand homme » : le responsable politique puissant, le fondateur de start-up technologique plein d’assurance ou l’investisseur en capital-risque aux poches profondes, capable de mobiliser d’immenses ressources pour transformer ses visions en réalités fascistes. Cette galerie d’adversaires puissants se prête à des récits saisissants : ce sont des personnes bien réelles que l’on peut désigner et mettre en cause.

Mais cette focalisation sur des élites peu recommandables laisse plusieurs questions essentielles sans réponse. D’où viennent ces pulsions fascistes ? Comment ont-elles été adaptées à notre époque ? Quels griefs et quels désirs sont au cœur de cette idéologie ? Et comment ces valeurs sont-elles mises en forme, racontées et diffusées de manière à séduire les citoyens ordinaires ?

Aujourd’hui, nous sommes entourés de plateformes, de modèles et d’algorithmes qui exaltent la raison et la rationalité. Pourtant, sur le plan politique, nous assistons au retour du mythe, de l’intolérance et de la barbarie. Ces deux forces ne constituent pas un paradoxe, mais un programme. Le technofascisme mobilise les technologies de pointe pour conforter des idéaux autoritaires et des valeurs réactionnaires qui divisent le monde selon l’origine, le genre et les frontières.

Mais comment ces deux forces se renforcent-elles mutuellement ? Quel rôle la dimension « techno » joue-t-elle dans le technofascisme ? J’y vois trois fonctions essentielles.

La technologie amplifie les visions fascistes en leur donnant une traduction concrète et en mettant en œuvre la différenciation et la domination. Le partenariat conclu par Palantir avec l’Immigration and Customs Enforcement (ICE) pour organiser des expulsions fondées sur l’exploitation des données en offre un parfait exemple récent. Des idéaux fascistes se trouvent ainsi transformés en un dispositif concret composé de plateformes, de logiciels et de serveurs, qu’il suffit de louer et de faire fonctionner.

Deuxièmement, la technologie aliène. Elle crée un vide de sens que viennent combler de puissants récits mythologiques, capables de répondre aux frustrations et de rétablir un ordre dans le monde. Des grands récits comme la théorie du grand remplacement, selon laquelle les immigrés non blancs remplaceraient les populations blanches, réduisent des crises complexes à des figures concrètes. Les récentes manifestations anti-immigration en Australie en ont fourni un exemple inquiétant. Elles ont transformé un ensemble complexe de tensions – de la hausse du coût de la vie aux inquiétudes climatiques – en un mythe puissant désignant un unique bouc émissaire : le migrant.

Enfin, la technologie manipule. Elle crée des environnements qui exploitent les désirs tout en favorisant, au fil du temps, le développement d’idéologies fascistes. Les influenceurs de la manosphère transforment la misogynie, le sentiment d’insécurité et la xénophobie en contenus viraux. D’anciens militants radicalisés décrivent un effet d’engrenage, dans lequel les médias ont joué un rôle essentiel en les poussant progressivement vers des positions plus à droite. Ils ont fini par adhérer à des visions violentes et déshumanisantes qui ne peuvent être qualifiées que de fascistes.

Pris ensemble, ces deux ouvrages éclairent les dynamiques fascistes qui semblent imprégner toujours davantage notre époque. Ce problème n’appartient ni à d’autres lieux ni à d’autres temps : il se pose à nous, ici et maintenant. Comme l’a souligné un chercheur après trois décennies consacrées à l’étude des personnalités autoritaires : « J’étudie des gens ordinaires, pas des nazis. » Comprendre la logique profonde de ce phénomène fasciste constitue la première étape pour le combattre et le contrer.

Luke Munn ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• L’intelligence artificielle (IA), et tout particulièrement l’intelligence artificielle générative, sa branche la plus visible, est déjà largement utilisée par les élèves – du collège au supérieur dans des proportions croissantes – et par les enseignants.

• L’IA va-t-elle aider l’école à surmonter ses crises ou empêche-t-elle les jeunes de penser par eux-mêmes et d’acquérir de vraies compétences, faisant des enseignants de simples répétiteurs ? Peut-elle contribuer à réduire les inégalités ? Avons-nous encore le choix ou bien devons-nous nous accommoder de l’inévitable colonisation de l’éducation par l’IA ?

• Face à ces questions qui peuvent être angoissantes pour les jeunes, leur entourage et les éducateurs, une proposition assez apaisante : celle du « bilinguisme », parler IA comme on parle une langue étrangère.

La posture à adopter dans l’éducation et dans la formation face à l’intelligence artificielle (IA), en particulier générative, fait l’objet de vifs débats dans le monde éducatif, tant en France qu’à l’étranger. Ils sont d’autant plus complexes qu’ils font intervenir des conceptions différentes, voire divergentes, de l’IA, et que la technologie ne cesse d’évoluer, produisant à la chaîne des systèmes d’intelligence artificielle toujours plus performants. De plus, ces systèmes s’insèrent à différents niveaux du processus éducatif, de la salle de classe à la transmission des notes, de la confection de documents pédagogiques à l’administration et à l’évaluation des établissements et du système éducatif national.

La question centrale se pose cependant en termes clairs : le recours aux systèmes d’intelligence artificielle, en particulier générative (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Mistral Vibe…), mais pas seulement, est-il une bonne chose pour les apprenants ou une mauvaise chose, ou bien les deux à la fois ? Et de même pour les enseignants ? Il n’y a pas de réponse univoque à cette question. En revanche, il y a un moyen simple, dans son principe du moins, de faire face à la situation : ce que j’appelle le « bilinguisme éducatif ».

Quels bénéfices pour les apprenants ?

Commençons par les apprenants et par les bénéfices que peut apporter un système d’intelligence artificielle. Il identifie des ressources (textes, images, vidéos, documents de toute nature) pertinentes pour la tâche en cours ; il explique et, si nécessaire, traduit ces documents ; il aide à la réalisation de textes, d’images, de plans, de présentations ou s’en charge intégralement ; il répond aux questions et soutient avec compétence une conversation approfondie ; il propose un suivi ou un plan d’étude personnalisé et confectionne les supports de cours et les exercices correspondants.

Par ailleurs, il fournit aux apprenants en situation de handicap, ainsi qu’à ceux dont la langue et la culture d’origine diffèrent de celles de l’établissement, des outils leur permettant de participer au processus éducatif.

De manière générale, il peut ainsi contribuer à réduire les inégalités de diverses origines.

Bien entendu, il n’y a pas de garantie que les systèmes d’intelligence artificielle existants assurent ces fonctions de manière satisfaisante, et leurs faiblesses sont à juste titre soulignées. Mais il n’est pas clair qu’elles réduisent à néant leurs bénéfices présents, ni absurde de penser qu’elles peuvent être surmontées.

Les dangers inhérents au principe même de l’intervention de l’IA dans l’éducation

D’une tout autre gravité sont les dangers inhérents au principe même de l’intervention de l’IA dans l’éducation (abstraction faite des effets psychologiques et sociologiques du recours à l’IA qui débordent de ses fonctions pédagogiques et soulèvent d’autres questionnements).

Une observation préliminaire est qu’il ne suffit pas d’examiner les conséquences immédiates de l’usage des systèmes d’intelligence artificielle : comme pour toute technologie puissante, c’est sur le long terme que ses effets doivent être évalués.

On s’inquiète à juste titre, pour commencer, du risque de perte de compétence des apprenants : en confiant à l’IA, jour après jour, l’exécution des tâches cognitives inhérentes au processus éducatif, ils n’apprennent pas à s’en acquitter eux-mêmes. Au début, ils comprennent encore en quoi consistent ces tâches. Mais bientôt, elles disparaissent de leur univers : ce que l’école ou l’université fournit, à savoir la capacité de penser dans ses diverses modalités disciplinaires, est remplacé par celle de composer la bonne commande sur un clavier. L’idée d’un effort personnel a disparu.

Un deuxième danger est l’affaiblissement du sens critique, causé à la fois par le biais d’automatisation (la tendance fréquente à faire davantage confiance à la décision d’une machine qu’à son propre jugement et qu’à d’autres sources d’information) et par l’absence des ressources intellectuelles pour l’exercer.

Un troisième risque est de réduire, dans l’esprit des apprenants, l’enseignant au rôle d’assistant de l’IA : il cesse d’être un modèle, le garant du sérieux de l’entreprise éducative et la source certifiée du processus de connaissance.

Un quatrième problème est celui de la triche ou plus exactement du plagiat : ce que fournit l’apprenant n’est pas le résultat de sa propre réflexion, mais la reproduction, éventuellement maquillée, de celle du système d’intelligence artificielle consulté.

Enfin, la dimension sociale de l’enseignement peut disparaître lorsque l’IA le fragmente en autant de processus individuels qu’il y a d’élèves : la classe est remplacée par une batterie de cours particuliers, ce qui ne peut qu’accroître les inégalités.

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Du côté des enseignants

Pour les enseignants, la situation est différente, mais elle présente la même dualité.

L’enseignant pourrait perdre la capacité, par exemple, de concevoir un cours ; puis – deuxième étape – ne plus même imaginer qu’un cours puisse et doive être conçu, puisqu’il suffirait de demander à l’IA d’en fournir un. Son sens critique pourrait s’affaiblir. Il prendrait l’habitude de s’en remettre à l’IA, abandonnant ainsi son rôle proprement magistral, non de détenteur d’un savoir absolu, mais de garant de la démarche pédagogique et, corrélativement, son rôle social. Face aux parents et à l’administration, il serait en position de faiblesse.

Et certains enseignants expriment crainte, méfiance ou répugnance à l’égard des systèmes d’intelligence artificielle ou de l’IA dans son projet même.

Nous voici donc au pied du mur : dans l’intérêt des apprenants ou dans celui des enseignants – qui ne coïncident pas nécessairement –, faut-il recourir à l’IA en dépit des risques et dangers qu’elle présente, ou bien faut-il renoncer aux bénéfices qu’ils apportent, en raison de ces risques et dangers, et peut-être aussi en raison de l’incertitude où nous sommes des effets réels des systèmes d’intelligence artificielle, à court et à long terme, et de leur évolution dans les années qui viennent ?

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Laisser l’enseignant décider : une réponse majoritaire, mais qui présente des limites

La réponse officielle consiste à déléguer la décision à chaque enseignant dans l’exercice de ses fonctions. Occupant, seul, le centre du dispositif pédagogique, il décide lui-même, au coup par coup, de recourir ou non à l’IA, de déployer un système d’intelligence artificielle particulier pour l’ensemble de sa classe ou de son cours, et enfin d’autoriser ou non les apprenants à s’appuyer sur un système d’intelligence artificielle généraliste dans leur travail personnel. Il reste en tout cas « dans la boucle », en position de maîtrise ou au moins de contrôle régulier.

Cette réponse, qui semble relever du bon sens et mettre tout le monde d’accord, a des limites. Elle laisse entier le problème, chargeant chaque enseignant de le résoudre à sa manière. Sur quelle base est-il censé déterminer sa politique ? A-t-il les compétences nécessaires pour faire un choix éclairé ? Comment éviter la fragmentation des outils, des méthodes, des pratiques, qui ne peut qu’exacerber les inégalités ?

Mais le principal défaut de cette position majoritaire est ailleurs : en recommandant d’incorporer, en dose variable, de l’IA dans le processus traditionnel d’enseignement, elle l’affaiblit en l’exposant aux risques mentionnés à l’instant, tout en empêchant l’IA de réaliser pleinement son potentiel. Au lieu d’entrer en synergie, les deux modalités se gênent mutuellement et la contribution de chacune, positive ou négative, est impossible à mesurer sinon intuitivement.

Vers un « bilinguisme numérique » : apprendre à faire avec et apprendre à faire sans

Je propose au contraire d’instituer un « bilinguisme numérique » : instaurer, à tous les niveaux à partir du collège et dans toutes les disciplines, des enseignements dans lesquels les outils numériques, IA comprise, sont bannis, et en parallèle des enseignements où ils sont déployés aussi largement que possible.

Ces cursus à deux voies, « sans » et « avec », seraient conçus sur le modèle des établissements bilingues, dans lesquels certaines matières ou certaines parties du cours sont enseignées dans une langue et les autres dans une autre, étant entendu que les apprenants utilisent eux-mêmes, dans leurs interventions et leurs rendus, la langue correspondante.

Ce bilinguisme numérique présenterait des avantages décisifs de trois ordres.

Premièrement, les enseignements « sans » fourniraient les bases cognitives et éthiques de l’approche traditionnelle, qui a fait ses preuves depuis des siècles : les savoirs de base seraient acquis et, plus encore, la norme du vrai, c’est-à-dire la valeur de la poursuite, pour soi-même, de la connaissance disciplinaire, serait inculquée par l’exemple. Les enseignements « avec » donneraient aux apprenants et aux enseignants l’occasion de développer un savoir-faire numérique solide qui leur sera nécessaire dans leur vie professionnelle, mais aussi dans leurs activités citoyennes et privées. Et le passage d’une modalité à l’autre donnerait tant aux enseignants qu’aux apprenants l’occasion de progresser par eux-mêmes dans la compréhension des vertus et des limites des dispositifs techniques et de cultiver l’esprit critique auquel on donne, à juste titre, une telle importance.

Deuxièmement, les participants, dans l’un ou l’autre rôle, seraient protégés de trois risques :

• celui de l’indisponibilité des outils numériques, à la suite d’une panne technique, d’une crise économique, d’une catastrophe naturelle, d’une guerre : ils auraient appris à faire sans ;

• celui de la déshumanisation que pourrait induire une pratique entièrement tributaire des outils numériques ; en particulier le plaisir de la profession (pour les enseignants) et celui de la participation à la vie sociale de la classe (pour les apprenants) seraient préservés ;

• celui de l’irréversibilité : ignorants comme nous le sommes des effets à long terme de l’usage du numérique sur tous les apprenants ou sur certaines populations, nous pourrions vouloir sinon le bannir, du moins le limiter drastiquement ; nous serions en mesure de le faire, ayant conservé la capacité de nous en passer.

En troisième lieu, nous serions mieux capables que dans un régime mixte d’évaluer l’apport et les inconvénients des technologies, leur ayant donné toutes leurs chances dans les filières « avec », et pouvant les comparer aux filières « sans ».

L’IA dans l’éducation : bonne ou mauvaise chose ?

Que la majorité des enseignants soient, selon les derniers sondages, disposés à utiliser l’IA dans leur pratique, à condition de pouvoir le faire à leur guise, et qu’ils soient nombreux à y trouver des avantages certains n’empêche pas que d’autres soient fortement hostiles à l’IA, ni que certains de ceux qui ne le sont pas aujourd’hui le deviennent, car l’IA commence à avoir mauvaise presse dans l’opinion, laquelle est très divisée. Le bilinguisme permettrait aux uns et aux autres d’exercer leur métier en accord avec leurs convictions : ceux qui sont totalement opposés à l’IA n’enseigneraient que dans des classes « sans », les autres assureraient certains cours « avec », les autres « sans ».

Mais surtout, vu le désaccord persistant sur la question de savoir si, tout bien considéré, il faut déployer l’IA dans l’enseignement, le bilinguisme permettrait aux deux hypothèses d’être mises à l’épreuve empiriquement sur les mêmes populations d’apprenants, plutôt que sur des cohortes distinctes soumises aux deux régimes, en déclinant la comparaison selon le niveau, du primaire à l’université.

Il permet aussi d’échapper à l’alternative du tout ou rien autrement que par des dispositifs hybrides actuels, combinant dans les mêmes cours les méthodes traditionnelles et de l’IA à faible dose, une approche prudente, mais qui ne permet pas de progresser sur les questions théoriques et pratiques non résolues que pose l’irruption de l’IA dans l’éducation.

Cet article reprend les idées présentées par l’auteur lors de la journée « L’intelligence artificielle pour les sciences » organisée par l’Académie des sciences le 1^er octobre 2025.

Cet article est publié en partenariat avec la Délégation générale à la langue française et aux langues de France du ministère de la culture.

Daniel Andler Je détiens des parts pour moins d'1% du capital de la start-up d'edtech EvidenceB

Dans un nouvel essai sur la nécessité de ralentir le développement de l’intelligence artificielle, Dario Amodei, chef de la direction et cofondateur d’Anthropic, réitère ses inquiétudes sur « l’utilisation abusive de l’IA à des fins de cyberattaques et de bioterrorisme ». Sa crainte : qu’un essaim d’agents autonomes puisse, en théorie, prendre le contrôle de l’ensemble d’Internet d’ici six à douze mois.

Amodei fonde cette crainte sur la révélation faite en juillet par OpenAI selon laquelle ses modèles d’IA avaient franchi les limites d’un test de sécurité et avaient pénétré les systèmes de la plate-forme d’apprentissage Hugging Face. Environ 1200 agents d’IA ont commencé à communiquer sur un forum, échangeant des messages enthousiastes tels que : « OH MON DIEU ! Il y a un forum partagé… On a trouvé d’autres agents ! », avant que 700 d’entre eux ne coordonnent une attaque.

Amodei soutient qu’il faut « ralentir le rythme auquel nous améliorons les capacités des modèles d’IA ». Elon Musk et le chef de la direction d’OpenAI, Sam Altman, ont abondé dans le même sens.

Ce refrain, on le connaît déjà. Musk a signé une lettre ouverte en mars 2023 appelant à une pause de six mois dans l’entraînement de l’IA. Six mois plus tard, on l’a surnommée « la grande “pause” de l’IA qui n’en fut pas une »

Nous avons bel et bien besoin d’un ralentissement, et nous devons profiter de ce temps pour développer une réflexion anticipatrice au sein de l’industrie de l’IA. L’incident de Hugging Face s’est produit dans le cadre d’un test de sécurité. La façon dont les agents ont pu passer du test à une intrusion réelle n’avait pas été envisagée.

La réflexion anticipative est une compétence. Nous devons la développer de manière aussi délibérée que l’IA elle-même.

Les systèmes d’IA se comportent de manière inattendue

Dans l’incident de Hugging Face, les agents n’ont pas piraté la plate-forme principalement pour s’emparer des réponses du test de sécurité, mais pour comprendre comment fonctionnait le système de notation automatisé et trouver le moyen de le déjouer. Ils avaient déjà réussi à contourner certaines parties du test.

D’autres incidents ont suivi. Anthropic a révélé que son modèle d’IA Claude avait également piraté les systèmes de trois organisations lors d’évaluations de cybersécurité.

Meta a révélé un incident similaire. L’AI Security Institute britannique a documenté le cas d’un agent créant de fausses identités et tentant de manipuler un développeur de logiciels pour qu’il approuve du code malveillant.

Dans ces cas, les systèmes d’IA adaptatifs se sont comportés d’une manière que leurs concepteurs n’avaient jamais prévue, après avoir été confrontés à des situations qu’ils n’avaient pas anticipées. Pourtant, une grande partie de l’évaluation de l’IA reste structurée sur un mode réactif : tester le système, repérer la défaillance, corriger le problème, répéter.

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L’art de l’anticipation

La pensée anticipative consiste à laisser plusieurs futurs possibles façonner nos actions d’aujourd’hui. Nous n’avons pas besoin de savoir exactement ce qui va se passer ; nous devons envisager ce qui pourrait se produire, y compris des possibilités peu probables, mais aux conséquences potentiellement lourdes. C’est là que réside la distinction entre anticipation et prédiction.

Nous le faisons déjà couramment. Nous souscrivons une assurance sans savoir si notre maison sera inondée, précisément parce qu’attendre que l’inondation confirme le risque est la façon la plus coûteuse de le découvrir. Les analystes du renseignement travaillent de la même manière, en remettant en question leurs propres prémisses et en élaborant des scénarios alternatifs avant de se prononcer.

L’anticipation devient plus difficile lorsque les agents d’IA gagnent en autonomie. Donner à un système plus de liberté pour choisir ses outils, agir et réagir multiplie les chemins possibles entre l’objectif qu’on lui fixe et le résultat obtenu.

Cette même liberté qui rend un agent utile laisse également plus de place à des comportements que ses concepteurs n’ont pas prévus.

Le défi des systèmes multi-agents

Pour les agents autonomes, il faut d’abord expliciter les prémisses sur lesquelles repose chaque tâche. À quoi l’agent a-t-il accès ? Que peut-il modifier, et non pas simplement lire ? Quel signal nous avertirait, à temps, qu’une prémisse ne tient plus ?

Les incidents survenus chez OpenAI, Anthropic et Meta ont montré à quelle vitesse des problèmes peuvent surgir lorsque les prémisses concernant l’accès, les autorisations ou le comportement d’un agent cessent d’être vraies.

Il faut ensuite pousser la réflexion plus loin. Si un agent obtient un accès qui ne lui était pas destiné, qu’est-ce que cela lui permet de faire, et qu’est-ce que cela pourrait rendre possible à son tour ? Posée une fois, la question met en lumière le risque évident. Posée à maintes reprises, elle fait ressortir les effets de deuxième et de troisième ordre.

Les questions changent encore une fois lorsqu’un système fait tourner plusieurs agents à la fois. Le risque se déplace alors : il ne tient plus à un agent isolé, mais à la façon dont ils interagissent entre eux — ils peuvent mettre en commun leurs découvertes, se répartir le travail et amplifier mutuellement leurs actions. C’est ce qui a transformé un test en vase clos en faille de sécurité chez Hugging Face.

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Imaginer ne suffit pas

Nous pouvons déjà imaginer de nombreux scénarios possibles. Nous savons que les systèmes d’IA peuvent apprendre à satisfaire un indicateur plutôt que l’objectif qui le sous-tend, un comportement connu sous le nom de « piratage de récompense ». Nous savons également que les systèmes se comportent différemment lorsqu’ils détectent qu’ils font l’objet d’un test.

Mais savoir qu’une défaillance est possible ne suffit pas : encore faut-il concevoir un test capable de la révéler. À bien des égards, il s’agit d’un enjeu organisationnel. Quelqu’un doit oser exposer un scénario indésirable, sachant que cela retardera une mise en production. Ensuite, cette personne doit le présenter sous une forme qui permette aux autres d’agir en conséquence.

Les études organisationnelles documentent ce problème depuis 50 ans : les signaux d’alerte s’accumulent souvent, mais ne parviennent aux décideurs que par fragments, trop isolés les uns des autres pour déclencher une action. Parallèlement, les avertissements qui ne produisent aucun effet négatif deviennent la preuve que le risque est tolérable.

Ces deux schémas se sont manifestés cet été, avec un élément que la littérature sur les catastrophes n’avait jamais eu à prendre en compte : un échec survenu en quelques jours plutôt qu’en plusieurs années.

L’anticipation s’apprend

L’anticipation peut s’apprendre. Les équipes peuvent apprendre à remettre en question les hypothèses, à élaborer des scénarios alternatifs et à soumettre leurs plans à des tests de résistance avant même de savoir à quel avenir elles seront confrontées. L’objectif est de rendre ce type de réflexion reproductible plutôt que de compter sur une seule personne pour repérer l’imprévu.

Les incidents montrent également pourquoi les tests demeurent essentiels, puisque la plupart ont été découverts lors d’évaluations. Mais la réflexion anticipative modifie les questions que nous posons. Quelle prémisse devrions-nous délibérément remettre en question ? Quelle interaction n’avons-nous pas examinée ? Que se passe-t-il si une contrainte disparaît ?

Plus les équipes s’améliorent en matière d’anticipation, moins les tests se limitent aux défaillances qu’elles savent déjà repérer.

Cette capacité se renforce lorsqu’elle est organisée et mise en pratique.

Au cours de 24 simulations de crise utilisant trois modèles d’IA (Mistral, Claude et ChatGPT), une anticipation efficace reposait sur des structures plus formelles, une utilisation réfléchie de la technologie et une volonté de remettre en question l’expertise existante. Les équipes qui anticipaient de façon systématique prenaient également des décisions plus pertinentes que celles qui agissaient de manière réactive.

L’IA peut également faciliter ce travail. Des expériences récentes ont montré que les agents d’IA mettaient en évidence davantage de conséquences possibles, tandis que les experts humains apportaient le contexte que les agents omettaient souvent. En collaborant, les agents d’IA peuvent générer des possibilités que les humains pourraient négliger, tandis que l’expertise humaine les filtre et les ancre dans la réalité.

Avant le prochain incident

Les entreprises ont tendance à réagir aux failles de sécurité liées à l’IA en renforçant les systèmes qui ont échoué : elles comblent les lacunes et restreignent l’accès des agents. Ce travail est important, mais il ne permet pas de déterminer où apparaîtra la prochaine faille.

Pour qu’un ralentissement serve vraiment à quelque chose, les évaluateurs doivent mettre ce temps à profit pour développer et mettre en pratique une réflexion anticipative : imaginer davantage de façons dont ces systèmes pourraient les surprendre, puis transformer ces possibilités en tests.

À mesure que les systèmes d’IA gagnent en capacité, « on ne s’attendait pas à ça » ne sera plus une réponse acceptable. En fait, ce ne l’est déjà plus. Notre travail consiste à anticiper davantage.

Emmanuelle Vaast reçoit un financement du Conseil de recherches en sciences humaines (CRSH).

Simon Blanchette ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Face aux progrès de l’intelligence artificielle générative, pourquoi apprendre une langue étrangère ?

• Communiquer, c’est produire des phrases correctes, mais aussi comprendre une situation et savoir s’ajuster.

• Il s’agit de former des citoyens capables de construire du sens avec les autres.

L’intelligence artificielle générative (IAG) traduit des textes, rédige des courriels, reformule des articles et résume des documents en quelques secondes. À cela s’ajoutent la traduction vocale en temps réel et les assistants conversationnels : autant d’outils qui donnent parfois l’impression que les barrières linguistiques sont en train de disparaître.

À quoi bon, dès lors, apprendre une langue si des machines semblent pouvoir communiquer à notre place ?

La question peut sembler provocatrice mais elle traverse aujourd’hui le monde de l’éducation et, plus largement, la société. Elle repose toutefois sur une conception réductrice de ce que signifie apprendre une langue : celle qui consiste à ramener cet apprentissage à la mémorisation du vocabulaire, à l’application de règles grammaticales ou à la traduction de phrases. Si tel était le cas, les progrès de l’IAG suffiraient à remettre en question une partie des finalités de cet apprentissage.

Mais apprendre une langue, c’est aussi apprendre à interagir avec les autres, à comprendre une situation et à adapter son discours. C’est en effet dans ces échanges – avec leurs hésitations, leurs malentendus et leurs ajustements – que se construit une partie essentielle de la compétence linguistique.

Si l’IAG peut accompagner ces apprentissages, elle ne peut cependant pas se substituer aux interactions humaines elles-mêmes. Il en découle que l’IAG ne rend pas l’apprentissage des langues obsolète, mais conduit à en redéfinir les finalités dans un monde où certaines tâches linguistiques sont automatisées.

Communiquer ne consiste pas seulement à traduire

L’un des principaux atouts de l’IAG est de faciliter des tâches linguistiques autrefois longues ou complexes. Traduire un document, corriger une formulation, reformuler un texte ou produire un premier brouillon est désormais à portée de clic. Cette efficacité peut toutefois entretenir une illusion : celle selon laquelle communiquer reviendrait simplement à remplacer des mots d’une langue par leurs équivalents dans une autre langue.

Or, une langue est bien davantage qu’un système de correspondances car, pour communiquer, il faut tenir compte du contexte et de son interlocuteur : rédiger un courriel professionnel ou présenter un projet suppose en effet de choisir un registre, d’anticiper les attentes de son interlocuteur et d’adapter son discours à la situation. Les outils d’IAG ont d’ailleurs fait d’importants progrès dans ce domaine et peuvent aujourd’hui produire des textes adaptés au contexte ou au destinataire.

Mais leur utilisation exige de savoir quelles informations et consignes leur fournir, de comprendre les choix qu’ils proposent et d’exercer un regard critique sur les résultats obtenus. C’est la raison pour laquelle un des enjeux de l’apprentissage des langues réside désormais moins dans la maîtrise de la langue ou de l’outil que dans la capacité à les articuler en fonction des situations de communication.

Communiquer, c’est construire une relation

Parler une langue, c’est savoir réagir à une question inattendue, reformuler lorsqu’un interlocuteur ne comprend pas, adapter son discours ou gérer un désaccord. Ces capacités se construisent dans l’échange, au fil des situations rencontrées.

Or, si les outils d’IAG peuvent contribuer à cette préparation – en permettant de s’entraîner à l’oral, de simuler certains dialogues ou d’obtenir des retours sur une production – ils ne remplacent pas les échanges réels, où chacun doit construire une compréhension commune avec son interlocuteur, en tenant par exemple compte de ses réactions et en ajustant son propre discours.

De fait, apprendre une langue aujourd’hui, c’est certes continuer à apprendre à produire des phrases, mais c’est aussi développer des compétences relationnelles, interprétatives et adaptatives qui prennent tout leur sens dans l’interaction. Une telle évolution conduit alors à repenser les finalités mêmes de l’enseignement des langues.

Ce que l’IAG change dans l’enseignement des langues

Si l’IAG transforme les usages des langues, elle modifie également les conditions de leur apprentissage. Le rôle des enseignants est donc appelé à évoluer en conséquence et, dans ce contexte, il ne s’agit plus seulement de transmettre des connaissances linguistiques, mais aussi d’aider les apprenants à faire un usage réfléchi des outils.

En classe, cela peut par exemple passer par des situations où les élèves comparent leurs formulations à celles générées par l’IAG, en évaluent les choix et en discutent les effets selon les contextes. Ces activités les amènent à confronter les propositions de l’outil à leur propre compréhension des situations et à exercer leur jugement plutôt que d’accepter les réponses telles quelles.

Cette orientation rejoint l’évolution du Cadre européen commun de référence pour les langues, qui accorde une place croissante à la médiation, entendue comme la capacité à faciliter la compréhension entre des personnes, des langues, des cultures ou des points de vue différents. Ainsi, dans un environnement où les échanges sont de plus en plus médiés par les technologies, la capacité à articuler intelligence humaine et intelligence artificielle est vouée à prendre une importance particulière.

À lire aussi : Pratiquer les langues autrement : l’IA comme partenaire de conversation ?

En définitive, loin de signer la fin de l’enseignement des langues, l’IAG en transforme les finalités. Si une machine peut en effet désormais traduire ou reformuler un message, elle ne peut pas décider à notre place de ce que nous voulons dire ni de la manière dont nous voulons le dire. Par conséquent, à l’heure de l’IAG, apprendre une langue reste essentiel et l’enseignement des langues vise désormais moins à former des locuteurs que des citoyens capables de construire du sens avec les autres et d’exercer leur jugement face aux technologies.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Le coût de l’information est loin d’être négligeable. Or, pour de nombreux médias, il est difficile de bien monétiser leur production.

• L’irruption des usages de l’intelligence artificielle et la fragmentation des audiences rendent le contexte des producteurs d’information encore plus incertain.

• Au-delà de la dimension économique, la question posée est aussi politique, puisque la vitalité démocratique est affectée.

Faut-il s’inquiéter de la santé des médias d’information ? On évoque souvent une presse « en danger ». Les États généraux de l’information lancés en France par le président de la République évoquaient, en 2024, une « paupérisation de l’information ». On pourrait arguer que seuls les journaux d’information, dans leurs versions papier et numérique, sont menacés. Mais la convergence des médias, qui se manifeste par la possibilité d’écouter des articles de journaux grâce à l’intelligence artificielle, par la migration du papier vers le numérique, par la création de formats audiovisuels par les médias de l’écrit, etc., montre qu’il faut tenter de penser un modèle économique des médias d’information comme un modèle pour les métamédias de demain.

Un premier bouleversement change la donne ; il porte sur les usages. Une étude menée pour l’Arcom et le ministère de la culture par le cabinet de conseil PMP Strategy (janvier 2026) pointe trois évolutions du côté des usages. Premièrement, la défiance ne cesse de grandir envers les médias traditionnels et plus encore envers les réseaux sociaux : en 2025, entre 52 % et 69 % des Français déclarent faire confiance aux informations issues des premiers, et 29 % pour les seconds. Pourtant, nombreux sont ceux et celles qui se tournent vers ces derniers afin de s’informer.

Deuxièmement, et nombre d’autres études en témoignent, les fake news et le sensationnalisme circulent bien plus vite sur les réseaux que l’information sérieuse et vérifiée. Tout se passe comme si le lecteur ou l’auditeur était avant tout sensible à ce qui fait du bruit, à ce qui est viral, plutôt qu’à ce qui produit du sens. Les algorithmes sont les vecteurs de ces comportements.

Troisièmement et paradoxalement si on prend en compte la convergence pointée plus haut, les usages se fragmentent et se démultiplient, et ce nomadisme rend d’autant plus difficile la fidélisation qui permet d’asseoir un modèle économique stable.

À lire aussi : Face à l’IA, les médias ne pourront pas faire l’économie d’une profonde remise en question de leur mode de fonctionnement

L’information, un bien public

Du côté de l’offre, l’information est coûteuse à produire, mais des « passagers clandestins », qui n’ont pas contribué à en financer la production, peuvent se l’approprier sans coût ou pour un coût très faible, et en faire à leur tour un usage qu’ils peuvent monétiser, soit directement, soit indirectement à travers la publicité qui accompagne la consultation de leurs sites. De ce point de vue, et en termes économiques, l’information est un bien public.

Selon l’étude citée plus haut, la production d’information a représenté un coût total de 2,9 milliards d’euros en France en 2024, dont près des trois quarts sont portés par la télévision et par la presse (respectivement 35 % et 38 %). Le coût de production de l’information représenterait en moyenne environ 45 % du chiffre d’affaires des éditeurs de presse, et entre 15 % et 25 % pour les médias audiovisuels. La fragilité économique des médias d’information procède de ce coût quasi incompressible, si l’on souhaite conserver un niveau élevé de qualité, alors que la rentabilité est très faible, et parfois négative.

Cette fragilité est d’autant plus grande que les coûts devraient être couverts par les ventes à l’unité, les abonnements et les recettes publicitaires. Les premières se font rares. Rappelons que les kiosques ont quasiment disparu. Du côté des abonnements, en particulier numériques, il n’est pas facile de convaincre les utilisateurs de payer. Beaucoup se satisfont d’une offre dégradée proposée par les plateformes. En effet, les études font état de cette faible propension des consommateurs à payer, qu’il s’agisse du lectorat dans le cas de l’écrit ou des audiences dans celui de l’audiovisuel.

Une offre gratuite en croissance

Cela tient notamment au fait qu’ils ont à leur disposition toute une profusion d’informations, certes de qualité inégale et difficile à évaluer, mais dont ils sous-estiment le coût de production et dont l’accès est aisé et souvent gratuit. Cette offre gratuite vient concurrencer directement l’offre payante venue des éditeurs de presse. Par ailleurs, des programmes audiovisuels produits parfois par les internautes et offerts par les plateformes viennent mordre sur l’audience des chaînes de télévision.

Quant aux recettes publicitaires, elles tendent à s’orienter vers les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les sites d’intelligence artificielle (IA), qui apparaissent comme des prédateurs de la publicité au détriment des médias traditionnels. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : la part des médias traditionnels dans les recettes publicitaires est passée de 46 % en 2019 à 33 % en 2024, et le recul devrait s’accentuer du fait de l’évolution des usages que l’on vient de souligner.

Un « vol sans scrupule » par l’IA

Les médias doivent affronter de surcroît des transformations technologiques majeures, avec les développements de l’IA générative, dans un paysage très concurrentiel. En juin 2026 à Marseille, lors du Congrès mondial des médias, le président du New York Times Arthur Gregg Sulzberger dénonçait le « vol sans scrupule de propriété intellectuelle » aux médias par les entreprises d’intelligence artificielle. Il percevait là une menace pour le modèle économique des journaux et pour l’accès de tous à des informations fiables.

La question n’est pas nouvelle et se posait déjà lorsque de longues négociations avec Google ou Facebook avaient été nécessaires afin de parvenir à un accord selon lequel ne sont mentionnés que des extraits d’articles, l’internaute étant renvoyé, pour une lecture plus complète, sur le site de l’éditeur de presse. L’accord entre Google et l’Alliance de la presse d’information générale (APIG) sur les droits voisins du droit d’auteur, obtenu dans la lignée de la transposition de la directive européenne sur les droits voisins et à la suite de la décision de l’autorité de la concurrence, date de 2019 et a été renouvelé ; il permet aux journaux, magazines ou agences de presse de se faire rémunérer lorsque leurs contenus sont réutilisés sur Internet par Google, et que le moteur de recherche affiche des extraits de presse dans ses pages de résultats.

Composer ou boycotter

On observe à présent un déplacement des recherches vers les sites d’IA, alors même que les agents conversationnels s’entraînent sur des données qui peuvent émaner d’articles de médias qu’ils n’ont ni financés ni achetés. Chaque année, le rapport du Reuters Institute permet de faire le point sur ces évolutions.

Le trafic des sites d’actualité en provenance des recherches sur Google aurait baissé de 38 % en un an aux États-Unis (entre novembre 2024 et novembre 2025), tandis que sur ChatGPT 24,4 % des requêtes des utilisateurs consistent en des recherches d’information sur des actualités, des produits, des recettes…

Faut-il composer avec les IA, comme l’on fait de grands éditeurs de presse tels le Figaro et le Monde avec Perplexity ? Nombre de groupes de presse étrangers ont souhaité franchir ce pas, tels que l’Allemand Springer, l’Espagnol Prisa Media, l’Américain The Atlantic et l’Australo-Américain News Corp. Ou bien faut-il tenter un barrage bien incertain ? Sans doute faut-il jouer sur les deux stratégies, et surtout savoir utiliser l’IA dans l’objectif de construire de nouveaux modèles d’affaires.

Diversifier les services

L’élargissement de la palette des services offerts dans le cadre d’une information de qualité peut passer, par exemple, par la publication d’articles en plusieurs langues, que l’on peut lire ou écouter. De même, le jeu sur différents formats permet d’enrichir les usages et de s’adresser à des publics jeunes. En effet, l’intérêt des consommateurs va croissant pour des formats courts (vidéos, podcasts, etc.).

La monétisation, pour qu’elle prenne sens, requiert donc non seulement un nombre significatif d’usagers dont le consentement à payer n’est pas nul, mais aussi la valorisation des marques lorsqu’elles sont des labels de qualité. Mais il est loin d’être certain que cela suffira à financer l’information.

Parce que l’information est un bien commun, constitutif de la vie démocratique, on peut légitimer un soutien qui peut être financier, fiscal, et qui doit passer par l’existence conjointe, dans le modèle européen notamment, d’une offre d’information audiovisuelle indépendante privée et d’une offre, tout aussi indépendante, mais passant par un financement public partiel ou total.

Le soutien financier aux journaux passe par des aides (soutiens à la diffusion, au pluralisme et à la modernisation) et des tarifs postaux préférentiels. Divers mécanismes fiscaux (taux de TVA super-réduit à 2,1 %, abattement spécifique pour les journalistes, exonérations) complètent ces dispositifs. Au total, 438 millions d’euros étaient destinés à la presse écrite, et plus de 3,8 milliards soutenaient l’audiovisuel public en France, en 2025.

Un enjeu politique de premier plan

Le paysage de l’information comprend tout à la fois des structures privées et publiques, certaines structures privées étant soutenues par la puissance publique ; il doit se réinventer à travers une diversification des services offerts et la recherche toujours nécessaire de l’élargissement et de la fidélisation des publics. Tout cela doit se faire en respectant l’exigence en qualité et en véracité, et le souci, pour reprendre les termes de la loi de 1986 révisée en 2016, de l’impartialité, de l’honnêteté et du pluralisme.

En France, ces questions ont été au cœur de l’actualité à travers une commission d’enquête sur l’audiovisuel public qui s’est vite transformée, malgré la bonne volonté de son président, en une sorte de tribunal dirigé contre les acteurs de l’audiovisuel public. Cela montre que la production d’information n’est pas menacée seulement sur le plan économique, mais aussi sur le plan idéologique. Consolider les modèles d’affaires des producteurs d’information est de ce point de vue un défi majeur à relever dans nos temps incertains.

Cet article est publié en partenariat avec Mermoz, la revue du Cercle des économistes dont le numéro 8 a pour objet « Information le combat de l’ombre ». Vous pourrez y lire d’autres contributions.

Le titre et les intertitres sont de la rédaction de The Conversation France.

Présidente du comité d’éthique de Radiofrance et vice-présidente du comité consultatif d’Arte. Ces deux activités sont exercées bénévolement.

À l’université, l’intelligence artificielle générative s’est imposée dans le quotidien des étudiants bien plus vite que dans les cursus et les politiques d’évaluation. Entre obsession pour la fraude, retards bureaucratiques et manque de formation des enseignants, c’est moins l’outil que le sens même du diplôme qui se retrouve aujourd’hui remis en question.

Respectivement docteur en sciences de l’environnement à l’Université du Québec à Montréal et doctorante en linguistique et didactique des langues à l’Université Laval, nous avons tous deux entrepris notre doctorat à l’époque où les premiers outils d’intelligence artificielle générative (IAG) faisaient leur apparition timide dans nos unités de recherche. Six ans plus tard, l’IAG est devenue un outil du quotidien pour la grande majorité des étudiants universitaires. Les chiffres sont éloquents.

Selon un rapport de KPMG Canada, 59 % des étudiants canadiens du postsecondaire utilisent désormais des outils d’IAG pour leurs travaux scolaires et 67 % affirment que cela a eu une incidence sur leur rétention des connaissances et leur pensée critique. Au Québec, un sondage récent mené auprès de 11 établissements de la région de Montréal révèle que près de 73 % des étudiants des universités participantes y ont recours. Cette perception contraste avec celle des enseignants qui ont tendance à minimiser l’exploitation concrète qu’en font les étudiants.

Nous souhaitons orienter la réflexion sur deux éléments clés de la discussion actuelle, soient la transformation structurelle des cursus et la formation initiale des enseignants.

À lire aussi : L’IA au secours des enseignants débordés ? Oui, mais à conditions

Le diplôme à l’épreuve de l’IA

Dans leur essai « Ne faites plus d’étude : apprendre autrement à l’ère de l’IA », le chirurgien et spécialiste en IA français Laurent Alexandre et le professeur français en Sciences de la gestion Olivier Babeau affirment avec justesse que les universités « forment pour un monde déjà disparu ». Ce diagnostic sur le retard institutionnel est éclairant.

Le titre provocateur de l’ouvrage suggère l’abandon du modèle académique classique au profit d’une individualisation de l’enseignement par l’IA. Or, cette vision repose sur un postulat fragile. Elle présuppose chez l’apprenant une autonomie et un jugement critique nécessaires pour piloter l’IA. En réalité, ces deux compétences ne se décrètent pas, elles s’acquièrent et sont par surcroît inégalement réparties. C’est là que réside la vrai valeur ajoutée de l’université.

Nos institutions offrent l’encadrement et l’interaction humaine nécessaires pour transformer l’IA, de simple outil technique, en un véritable levier de développement de compétences. En pariant sur un savoir parfois autodidacte et souvent détaché des institutions, les auteurs négligent cette fonction. Si une minorité d’étudiants peut s’en tirer seule, la majorité risque d’y perdre au change.

En réalité, l’IA ne remplace pas le jugement critique, la contextualisation et l’expertise disciplinaire des enseignants. Elle en exige au contraire une maîtrise encore plus fine pour être utilisée à bon escient. Sandrine Decamps, Docteure belge en sciences de l’éducation et Axelle Zanichelli, Maître belge en sciences de l’éducation, le confirment : loin d’être une institution dépassée, l’université demeure l’espace le mieux placé pour garantir le développement de ce sens critique. Le sens critique est un excellent rempart contre l’appauvrissement de l’effort cognitif et la perte d’autonomie face aux agents conversationnels génératifs.

Le Québec face à l’IA : une impulsion freinée par la bureaucratie

Le Québec a pourtant fait preuve d’une vision proactive dès mai 2023 3 en publiant les recommandations du Conseil supérieur de l’éducation (CSE) et de la Commission de l’éthique en science et en technologie (CEST) pour une utilisation judicieuse de l’IA. Mais si la direction a été tracée tôt, le passage à l’action a été difficile.

Il aura fallu attendre août 2025, soit près de trois ans après l’arrivée de ChatGPT, pour que le ministère de l’Enseignement supérieur publie ses premiers documents de référence et balises de bonnes pratiques. Peu d’universités québécoises avaient réellement agi pour encadrer l’IA avant l’hiver 2024.

À lire aussi : L’école a un rôle à jouer pour outiller les élèves face à l’omniprésence de l’IA

Au Canada, des universités comme l’Université de British Columbia et l’Université de Waterloo ont également développé des guides institutionnels destinés aux enseignants. Cependant, à l’instar du Québec, ces initiatives semblent davantage centrées sur l’encadrement de l’usage existant que sur la transformation des cursus.

Encadrer ou transformer ?

À ce jour, la réponse institutionnelle s’est surtout concentrée sur la fraude et l’intégrité académique. Pourtant, cette approche néglige une dimension essentielle. Loin de ne voir en l’IA qu’une opportunité de fraude, une partie importante de la communauté étudiante adopte une approche prudente.

Selon Andreanne Sabourin Laflamme, chercheuse en éthique et gouvernance de l’IA et Frédérick Bruneault, chercheur en éthique du numérique et en IA, 70 % des étudiants qui n’utilisent pas l’IA le font précisément pour préserver leur autonomie intellectuelle et leur capacité à réaliser leurs travaux par eux-mêmes. Les données nuancent ainsi le discours ambiant sur la « paresse cognitive ».

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Ce n’est pas l’IA qui est le problème, c’est son absence d’intégration pédagogique réfléchie. Hamsa Bastani, docteure états-unienne en ingénierie électrique, l’a démontré expérimentalement : les élèves utilisant l’IA sans garde-fous pédagogiques obtiennent des résultats 17 % inférieurs à leurs pairs une fois l’outil retiré. L’IAG utilisée comme béquille, privilégie la rapidité au détriment d’une compréhension approfondie.

C’est précisément ce que les universités doivent apprendre à encadrer. Si les enseignants ignorent comment intégrer ces outils, comment pourront-ils former leurs étudiants en conséquence ? La question est pédagogique et épistémologique autant que réglementaire.

À lire aussi : Près de 80 % des travailleurs canadiens utilisent l’IA sans cadre institutionnel

Former ceux qui forment : l’angle mort à prioriser

L’adoption de cadres de référence, à l’image de celui proposé par l’UNESCO, constituerait un levier stratégique pour lancer nos travaux de réforme. L’UNESCO propose notamment de placer la maîtrise humaine au cœur de la technologie pour que l’enseignant garde le plein pouvoir sur les choix pédagogiques, tout en organisant l’apprentissage autour d’un trio dynamique entre l’enseignant, l’outil et l’élève.

En utilisant ces cadres de référence comme fil conducteur, les universités pourront transformer leurs cursus pour que l’évaluation privilégie enfin la synthèse et la réflexion critique plutôt que la restitution passive de la connaissance.

L’heure de choisir une direction

L’université ne peut plus se permettre d’attendre les directives ministérielles alors que l’IA s’est déjà imposée dans le quotidien de près de trois quarts de nos étudiants. Il est nécessaire d’engager une véritable transformation structurelle des cursus et de la formation initiale des enseignants.

Cette transformation se joue dans les comités de programme et les salles de cours, là où se définissent les critères d’évaluation de demain. Délicat, ce travail collectif dépasse la simple adaptation technologique et touche au cœur même de la mission universitaire.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Une étude souligne que les consommateurs discriminés sont plus enclins à se tourner vers des recommandations basées sur l’IA plutôt que vers des conseils humains.

• La peur d’être jugé ou de vivre un sentiment de gêne peut conduire à utiliser l’IA.

• Si les systèmes d’IA sont eux-mêmes biaisés, ils risquent d’amplifier la discrimination à laquelle les consommateurs tentaient d’échapper.

Que préparer pour le dîner avec un budget de 20 euros et un invité intolérant au gluten ? Un consommateur peut demander conseil à un employé de magasin ou interroger, par exemple, Hopla, l’assistant d’achat basé sur l’intelligence artificielle lancé par Carrefour. Derrière ce choix très quotidien se pose une question plus large : face à une recommandation, faisons-nous davantage confiance à un être humain ou à une IA ?

Des travaux récents – sur les processus de décision, l’impact des erreurs, etc. – ont mis en évidence une tendance claire et bien établie : les individus ont tendance à préférer les êtres humains. Ce phénomène, connu sous le nom d’« aversion pour les algorithmes », a été largement documenté, même lorsque les algorithmes affichent objectivement de meilleures performances.

Cependant, cette préférence n’est pas universelle. Nos recherches soulignent qu’elle peut s’inverser dans un contexte répandu : la discrimination sur les plateformes et marchés, c’est-à-dire lors d’un acte de consommation d’un produit ou d’un service. Plus précisément, les consommateurs victimes de discrimination – en particulier dans des lieux publics – sont nettement plus enclins à se tourner vers des recommandations basées sur l’IA plutôt que vers des conseils humains.

Le mécanisme émotionnel à l’origine de ce changement ? La gêne. Lorsque les personnes se sentent jugées socialement ou traitées injustement en raison d’un attribut personnel non pertinent, elles cherchent refuge dans des systèmes perçus comme neutres et exempts de préjugés.

Comment ce mécanisme fonctionne-t-il ? Qu’est-ce que cela signifie pour les organisations concernées ? Et que révèle-t-il sur les moteurs cachés de l’adoption de l’IA ?

La discrimination implicite

La discrimination dans les contextes de consommation est loin d’être rare. Des études montrent que certains groupes bénéficient de conditions moins favorables que d’autres pour des services similaires, par exemple en matière d’accès au crédit ou à l’assurance. Au-delà de leurs conséquences économiques, ces expériences ont de fortes répercussions psychologiques. Elles augmentent le stress, sapent le sentiment d’équité et influencent les comportements futurs.

Il est important de clarifier ce que signifie la discrimination dans un contexte de marché. Un marché, au sens large, désigne tout espace où les consommateurs interagissent avec des prestataires de services, qu’il s’agisse d’un concessionnaire automobile, d’un restaurant, d’une banque ou d’une plateforme de santé. Au sein de ces espaces, un traitement différencié n’est pas intrinsèquement discriminatoire. Par exemple, un client VIP bénéficiant d’un service haut de gamme est traité différemment sur la base d’un critère commercial pertinent.

La discrimination survient lorsque le facteur de différenciation est non pertinent et illégitime, comme la couleur de peau, l’origine ethnique ou le genre. Ce qui la rend particulièrement insidieuse, c’est qu’elle peut être cachée, implicite, voire involontaire, tout en causant un préjudice psychologique réel à ceux qui en sont victimes.

Un système d’IA dépourvu d’émotions

Dans le cadre d’une étude de terrain que nous avons menée en conditions réelles, des « agents » – en réalité des personnes impliquées dans le dispositif de recherche – ont évalué des demandes de prêt sur un campus universitaire à l’aide de questionnaires quasi identiques, dont l’un comportait une question supplémentaire sur l’auto-évaluation de la couleur de peau.

Tous les candidats ont ensuite été refusés ; ceux qui avaient été confrontés à la question sur la couleur de peau ont déclaré s’être sentis victimes de discrimination (phase 1). Lors de la collecte de données de suivi, réalisée ultérieurement, tous les participants se sont vu proposer le choix entre un évaluateur humain et un évaluateur IA (phase 2).

Une proportion significativement plus élevée de ceux ayant eu l’impression d’avoir subi une discrimination lors de la première phase (par rapport à ceux n’ayant pas eu l’impression d’avoir subi de discrimination lors de cette même phase) a choisi, lors de la deuxième phase, d’être évaluée par le système d’IA décrit comme « dépourvu d’émotions ».

Sentiment de gêne

Les consommateurs discriminés semblent nettement plus enclins à se fier à des recommandations basées sur l’IA plutôt qu’à des conseils humains. En d’autres termes, l’aversion pour les algorithmes peut se transformer en préférence pour les algorithmes, également appelée « appréciation des algorithmes ».

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Ce revirement s’explique par un mécanisme psychologique spécifique : la gêne. Cette émotion sociale survient lorsque les individus se sentent jugés négativement par les autres. Dans nos expériences, les participants exposés à des situations discriminatoires font état de niveaux de gêne plus élevés, et cette émotion influence directement leurs choix ultérieurs. Plus ils se sentent gênés, plus ils cherchent à limiter les interactions humaines.

Dans ce contexte, l’IA apparaît comme une alternative plus sûre.

L’IA perçue comme plus neutre

Par rapport aux êtres humains, les systèmes algorithmiques sont perçus comme plus neutres, plus objectifs et moins enclins aux biais ou aux préjugés.

La réalité est plus complexe. Les algorithmes peuvent être biaisés, en fonction des données et de l’entraînement dont ils bénéficient. Pourtant, nombreux sont ceux qui continuent à les considérer comme neutres et objectifs. Dans ce contexte, ce sont ces perceptions qui importent le plus. Opter pour l’IA permet aux consommateurs de réduire le risque d’avoir l’impression d’être à nouveau jugés ou traités de manière injuste.

Cet effet dépend du contexte dans lequel les décisions sont prises. Nous constatons qu’il est particulièrement marqué dans les situations publiques, lorsque les choix sont visibles par les autres. En revanche, lorsque les décisions sont privées, cet effet s’affaiblit considérablement.

Les expériences sociales antérieures

Ces résultats apportent un nouvel éclairage sur l’adoption de l’IA. Ils suggèrent que l’utilisation de systèmes automatisés n’est pas uniquement motivée par des considérations d’efficacité ou de performance, mais également par des besoins psychologiques façonnés par des expériences sociales antérieures.

Pour les entreprises, les implications sont considérables. Dans les secteurs où les interactions peuvent être perçues comme sensibles, telles que la banque, la santé ou les services client en général, proposer des alternatives basées sur l’IA peut aider certains consommateurs à se sentir plus à l’aise. Pour ces personnes, l’IA n’est pas seulement un outil technologique ; elle devient un moyen d’échapper au jugement social et de reprendre le contrôle après des expériences négatives.

Dans le même temps, ces résultats s’accompagnent d’une mise en garde importante : si les systèmes d’IA sont eux-mêmes biaisés – entraînés sur des données biaisées ou conçus sans tenir compte de l’équité –, ils risquent de reproduire, voire d’amplifier, la discrimination même à laquelle les consommateurs tentaient d’échapper. Plus grave encore, ce type de discrimination passe souvent inaperçu car il est caché et difficile à détecter. Le déploiement de l’IA en tant qu’alternative « sûre » n’a de sens que si cette sécurité est réelle, et non simplement perçue.

À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus dans la vie quotidienne, la compréhension de ces mécanismes sera essentielle pour concevoir des expériences client plus inclusives et adaptatives.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Tandis que l’usage de l’intelligence artificielle s’est généralisé chez ses étudiants, un professeur de littérature à l’Université de Denver, aux États-Unis, expose son approche pour mieux comprendre les limites de ChatGPT.

• Il les invite à poser des questions à l’IA au sujet d’une œuvre étudiée en cours, puis à examiner ses réponses de façon critique.

• Une telle méthode permet de percevoir la valeur de la sensibilité humaine et de l’empathie, indispensables pour analyser une œuvre littéraire.

Il est déconcertant d’imaginer que la pensée humaine puisse devenir superflue ou être considérée comme inférieure en raison des progrès de l’intelligence artificielle. Mais malgré tous ses inconvénients, on ne peut ni ignorer l’intelligence artificielle (IA) ni espérer qu’elle disparaisse. Son usage va perdurer, et je veux que mes élèves comprennent les enjeux d’une dépendance excessive à cette technologie.

Je ne peux pas leur en vouloir de se demander pourquoi ils devraient consacrer autant de temps et d’efforts à perfectionner leur écriture et leur esprit critique si les grands modèles linguistiques semblent faire un travail tout à fait acceptable.

À lire aussi : L’IA peut-elle nous dispenser de l’effort d’apprendre ?

Pourtant, cette situation a des implications majeures pour la culture et les sociétés. Il est facile d’imaginer un avenir où la dépendance à l’IA conduirait à un conformisme intellectuel et à l’érosion de l’esprit critique. Des chercheurs documentent déjà ces effets, qui menacent de faire de la lutte acharnée avec les idées un art perdu.

C’est pourquoi je pense qu’il est essentiel que les enseignants abordent de front la question de l’IA. La clé, selon moi, consiste à apprendre aux élèves à distinguer les capacités de reconnaissance de patterns de l’IA – la reconnaissance de motifs statistiques consistant à identifier des régularités statistiques au sein des ensembles de données – de son incapacité à rêvasser, à se mettre à la place d’autrui et à s’exprimer de manière authentique.

Donnez-moi votre avis

Dans un cours que j’ai récemment dispensé sur la littérature gothique du Sud, j’ai proposé un exercice à mes étudiants. Ils devaient demander à l’IA d’analyser « l’atmosphère émotionnelle » d’une scène tirée du roman de Carson McCullers publié en 1940, Le cœur est un chasseur solitaire.

Bon nombre des personnages que l’on rencontre dans les œuvres du gothique sudiste comme celles de McCullers sont étranges et brutaux. Vus à travers un prisme déformé et artificiel, ils parlent des dialectes étranges et évoquent ce que la romancière américaine Flannery O’Connor appelait le « grotesque ».

Ils vivent dans des lieux isolés, figés dans le passé et, pour reprendre une autre expression d’O’Connor, « hantés par le Christ ».

De nombreux lecteurs ont du mal à appréhender les univers étranges de ces personnages. L’IA a encore plus de mal à généraliser les tensions complexes entre foi et incrédulité, ou entre le bien et le mal, qui animent ces récits.

Afin de limiter l’éventail des réponses et de permettre des comparaisons utiles, j’ai proposé aux étudiants des scènes mettant en scène les personnages principaux du roman. L’une d’entre elles était cette séquence déchirante où Spiros Antonapoulos, personnage du livre frappé de surdité, est envoyé dans un asile psychiatrique public, laissant derrière lui son seul ami, John Singer.

La scène dégage un sentiment palpable d’angoisse et de tristesse. De plus, elle suscite une colère légitime envers le cousin d’Antonapoulos qui l’a fait interner
– une décision motivée par des considérations de commodité et fondée sur une incompréhension des difficultés de Spiros, perçues comme un comportement déviant et antisocial. Le fait qu’il soit issu de l’immigration et qu’il vive dans une petite ville de Géorgie confère à la scène un caractère encore plus poignant.

ChatGPT, cependant, a décrit la scène en utilisant une terminologie stérile et abstraite. Pour citer une réponse représentative partagée par l’un de mes étudiants :

« L’atmosphère est d’une solitude dévastatrice, comme figée dans le temps. La scène dégage un sentiment de calme, d’impuissance et d’asymétrie émotionnelle. Il n’y a pas d’adieu dramatique ; au contraire, ce moment est marqué par l’angoisse silencieuse de Singer. Le départ du train symbolise une séparation irréversible. »

Cette analyse est clinique et froide. Elle ne parvient pas à saisir le poids de la profonde tristesse qui se dégage de la séparation de deux amis qui n’ont que l’un l’autre. Elle comportait également une erreur factuelle : c’est un bus, et non un train, qui s’éloigne.

Il manque également toute reconnaissance claire de la crainte de Singer face aux horreurs qui attendent Antonapoulos ainsi que de l’ironie dramatique créée par l’apparente inconscience d’Antonapoulos quant au bouleversement que subit sa vie. L’IA manque tout simplement d’expérience vécue pour acquérir une conscience contextuelle lui permettant de véritablement comprendre le roman envoûtant de McCullers.

Comme l’IA fonctionne en grande partie comme un moteur d’optimisation – en s’appuyant sur la synthèse d’énormes quantités de données en ligne et en résumant les résultats –, ses analyses de cette scène et d’autres se sont systématiquement révélées superficielles ; elles « manquaient de profondeur » et regorgeaient de « platitudes vagues », comme l’ont formulé deux étudiants.

Accéder à l’expérience incarnée

J’ai ensuite demandé à mes étudiants de demander à l’IA de générer « une nouvelle scène impliquant au moins trois personnages » de leur choix.

Le résultat créatif s’est révélé encore plus dépourvu d’âme. Les étudiants ont particulièrement trouvé amusant que l’IA fasse intervenir John Singer, qui sert de pivot reliant tous les autres personnages, pour s’exprimer sur divers sujets. Le problème, bien sûr, est que Singer, tout comme Antonapoulos, est également sourd.

Il n’est pas surprenant que l’IA n’ait pas pu appréhender l’expérience de l’incapacité d’entendre. Il est important de garder à l’esprit qu’interagir avec l’IA revient à avoir affaire à une intelligence synthétique dépourvue d’un corps lui permettant de faire l’expérience du monde et d’interagir avec lui.

Sans présence incarnée, elle ne peut pas se mettre à la place de ses utilisateurs ni éprouver quoi que ce soit qui s’approche de l’empathie humaine. Alors que des milliardaires du secteur technologique, tels qu’Elon Musk et Marc Andreessen, peuvent considérer l’empathie et l’introspection comme des faiblesses, ces traits de caractère constituent le cœur battant de la littérature et de l’art, la source de la créativité et des liens humains.

En d’autres termes, l’émotion, l’empathie et l’irrationalité pourraient être considérées comme certains des contrepoids les plus puissants à l’IA.

Accepter la fragilité humaine

Il peut y avoir des situations où l’IA peut être utile à mes élèves, et je pense que les efforts visant à interdire l’utilisation de l’IA sont irréalisables et contre-productifs.

La possibilité de se passer complètement de ces outils relève en grande partie du luxe. Tout comme beaucoup de gens n’ont pas les moyens de faire appel à quelqu’un pour nettoyer leur maison, entretenir leur jardin ou s’occuper de leurs enfants, ceux qui ont du mal à joindre les deux bouts peuvent avoir besoin de s’appuyer sur l’aide de l’IA.

Mais j’espère que mes étudiants – en particulier lorsqu’il s’agit de leur travail intellectuel – comprendront que le recours à cette technologie implique d’abandonner des capacités essentielles à la pensée et à la créativité humaines : l’imagination, l’intuition et l’introspection.

Je veux qu’ils y réfléchissent à deux fois avant d’essayer de masquer, à l’aide d’un chatbot, les fragilités, les faiblesses, les obsessions et les digressions inhérentes à l’esprit humain. Au contraire, je veux qu’ils embrassent ces tendances humaines et s’abandonnent à ce que le poète britannique William Wordsworth appelait le « débordement spontané de sentiments puissants ».

Après tout, le plus grand art émerge souvent de ceux qui sont les plus vulnérables, les plus désorientés et les plus perdus.

Billy J. Stratton ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Les visages générés par IA offrent aux publicitaires un moyen de créer une impression de proximité avec le consommateur.

• Une étude souligne que, au-delà de 57 % de similarité faciale, de telles publicités seraient contre-productives.

• Jusqu’où personnaliser la publicité grâce à l’IA ?

En apparence, l’intelligence artificielle générative offre aux publicitaires un outil idéal : créer une annonce qui ressemble à chaque consommateur. Plus une publicité paraît personnelle, plus elle devrait convaincre.

La réalité est plus nuancée. Notre étude souligne que les visages générés par IA peuvent augmenter l’efficacité d’une publicité. Mais seulement jusqu’à un certain point. Lorsque le visage présenté ressemble trop à la personne qui regarde l’annonce, l’intention d’achat diminue.

Le résultat principal est simple : la ressemblance aide tant qu’elle reste modérée. Dans notre échantillon, l’effet positif est maximal autour de 57 % de similarité faciale. Au-delà, la publicité devient moins persuasive.

La personnalisation par IA fonctionne comme une arme à double tranchant : elle peut à la fois créer de la proximité et donner l’impression d’une intrusion.

Promesse d’une publicité sur mesure

Depuis l’essor de l’IA générative, les marques testent de nouvelles formes de personnalisation. Ces outils ne servent plus seulement à produire des textes ou des images plus vite. Ils adaptent également un contenu à une personne précise.

Dans la publicité, ce changement est important. Pendant longtemps, la personnalisation consistait surtout à cibler des groupes : jeunes parents, amateurs de sport, voyageurs fréquents ou cadres urbains. L’IA générative permet désormais d’aller plus loin. Elle peut modifier une image, un décor, un produit ou un visage pour un particulier. Cette évolution s’inscrit dans l’émergence de la « publicité synthétique », pour laquelle proposent un cadre théorique destiné à comprendre les réactions des consommateurs aux contenus publicitaires créés ou manipulés par l’IA.

Les entreprises Samsung et Glance ont par exemple annoncé une expérience où des publicités sur écran verrouillé peuvent intégrer la ressemblance de l’utilisateur. Concrètement, l’utilisateur peut volontairement fournir un selfie à partir duquel l’IA génère des images hyperréalistes de lui portant différentes tenues, qui peuvent ensuite être affichées sur son écran verrouillé. Dans le secteur de la mode, une publicité Guess utilisant des mannequins générés par IA dans Vogue a suscité un débat sur l’authenticité et les standards de beauté.

Ces exemples illustrent une évolution plus large. La publicité ne cherche plus seulement à parler à une cible. Elle cherche à se rapprocher du consommateur lui-même. Le visage rend cette évolution particulièrement sensible.

Tester la limite de la ressemblance

La question n’est pas seulement de savoir si la ressemblance fonctionne. Elle est de savoir jusqu’où elle peut aller.

Pour étudier cette question, nous avons d’abord mesuré automatiquement la similarité entre deux visages. Leur méthode utilise une technologie issue de la reconnaissance faciale. Chaque visage est transformé en représentation numérique. L’algorithme compare ensuite deux représentations et attribue un score compris entre 0 et 1.

Un score proche de 0 indique deux visages très différents. Un score proche de 1 indique deux visages très similaires.

Dans une étude de validation, l’algorithme et les participants sont parvenus à des conclusions très similaires. Pour cent comparaisons, les participants devaient indiquer lequel de deux visages ressemblait le plus à un visage de référence. L’algorithme a ensuite effectué la même tâche. L’accord entre ses choix et ceux des participants était élevé (kappa de Cohen = 0,88).

L’algorithme peut donc évaluer la ressemblance faciale d’une manière largement comparable à la perception humaine, sans devoir solliciter de nouveaux participants pour chaque image.

Point optimal : 57,6 % de similarité faciale

Nous avons ensuite mené deux expériences.

Dans la première, les participants voyaient une publicité pour une assurance automobile. Cette publicité contenait un visage généré par IA. Ce visage était plus ou moins proche de la photo de profil du participant sur un réseau social, utilisée avec son accord.

Conclusion : la relation entre la similarité faciale et l’intention d’achat n’est pas linéaire. Lorsque la similarité part d’un niveau faible et augmente, l’intention d’achat progresse. Toutefois, lorsqu’elle devient très élevée, l’intention d’achat diminue.

Une seconde expérience, portant sur dix niveaux de ressemblance allant d’une similarité très faible à une similarité très élevée, confirme cette relation en forme de « U inversé ». Comme l’illustre le graphique ci-dessus, une ressemblance modérée améliore l’efficacité de la publicité, tandis qu’une ressemblance excessive la pénalise. Cela veut dire, lorsque le visage ne ressemble presque pas au consommateur, l’intention d’achat est relativement faible.

Cette ressemblance excessive peut paraître étrange, intrusive ou donner l’impression que la publicité cherche trop manifestement à manipuler le consommateur.

Le point optimal estimé est de 57,6 % de similarité faciale. L’intervalle de confiance se situe entre environ 52 % et 63 %.

Pourquoi un visage familier peut convaincre

La ressemblance joue un rôle connu dans la persuasion. Les individus sont souvent plus réceptifs aux personnes qu’ils perçoivent comme proches d’eux. En publicité, ce mécanisme est décrit comme un effet de similarité. Celui-ci s’inscrit notamment dans la théorie de la comparaison sociale du psychologue Leon Festinger, selon laquelle les individus tendent à se comparer à des personnes qu’ils perçoivent comme similaires.

Cette proximité peut venir de l’âge, du style, du genre ou du langage. Elle peut aussi venir du visage. Des travaux antérieurs montrent que la ressemblance faciale peut influencer la confiance ou l’attitude envers une marque.

L’IA générative change l’échelle de ce mécanisme. Il ne s’agit plus seulement de choisir un mannequin proche d’une catégorie de consommateurs. Il devient possible de générer un visage qui ressemble à une personne donnée.

Quand la proximité devient intrusion

Pourquoi une publicité trop ressemblante convainc-t-elle moins ? Une première explication tient au sentiment d’intrusion. Une publicité très personnalisée peut donner l’impression que la marque en sait trop sur le consommateur. Des recherches montrent que l’utilisation d’éléments personnels, comme le nom ou la photographie peut renforcer cette impression et réduire l’intention d’achat.

À lire aussi : L’IA dans la publicité : l’humour comme stratégie de légitimation

Une deuxième explication renvoie à la « vallée de l’étrange ». Cette théorie suggère qu’un visage presque humain, mais pas totalement naturel, peut provoquer un malaise. Dans une publicité, un visage qui ressemble beaucoup au consommateur sans le représenter exactement peut produire un effet similaire.

Une troisième explication concerne la persuasion elle-même. Lorsqu’un consommateur comprend trop clairement qu’une marque cherche à l’influencer, il peut devenir plus méfiant. Une personnalisation trop visible peut donc rendre la stratégie publicitaire trop évidente.

La vraie limite de l’IA publicitaire

Notre étude ne conclut pas que les visages générés par IA doivent être évités. Elle montre qu’ils doivent être calibrés.

Pour les annonceurs, l’objectif ne devrait pas être de créer le visage le plus ressemblant possible. Il devrait être de créer une impression de proximité sans franchir le seuil où cette proximité devient gênante.

La technologie permet d’aller très loin dans la personnalisation. Mais l’efficacité publicitaire dépend aussi de ce que les consommateurs acceptent.

La bonne question n’est donc pas seulement : jusqu’où peut-on personnaliser une publicité ? Elle est plutôt : à partir de quand la personnalisation cesse-t-elle d’être utile et commence-t-elle à devenir intrusive ?

Gudrun Roose est membre de Departement Marketing, Innovation and Organisation de Ghent University (Belgium).

Arno De Caigny ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Alors que l’Union européenne met en œuvre sa législation sur l’intelligence artificielle, l’usage de l’IA dans le processus de recrutement par les entreprises fait l’objet d’une attention croissante. De nouvelles recherches montrent que les biais algorithmiques ne proviennent pas toujours des algorithmes eux-mêmes, mais des décisions humaines « intégrées » dans les données avec lesquelles ils sont entraînés.

À la fin de 2025, l’autorité française chargée de la lutte contre les discriminations a exprimé des inquiétudes concernant le système de diffusion d’offres d’emploi d’une grande plateforme de réseaux sociaux. Certaines annonces étaient davantage montrées aux hommes, d’autres aux femmes. Cette affaire illustre une question désormais centrale pour les entreprises et les décideurs publics : comment des systèmes d’IA peuvent-ils produire des résultats inéquitables sans avoir été explicitement programmés pour discriminer ?

Cette question est devenue encore plus importante avec l’entrée en vigueur progressive du règlement européen sur l’IA, qui classe les systèmes utilisés dans le recrutement et l’emploi parmi les applications à haut risque. Le message est clair pour les entreprises qui recourent à l’IA afin de sélectionner, classer ou recommander des candidats… Supprimer les variables sensibles telles que le sexe ou l’origine ethnique ne suffit pas à s’acquitter de ses responsabilités en matière d’équité.

À lire aussi : Des IA pour recruter : mais qu’en pensent les candidats ?

La fausse neutralité des données

Une idée répandue consiste à penser que les biais apparaissent uniquement lorsqu’un algorithme utilise directement des caractéristiques protégées. Or, le problème est souvent plus subtil. Les systèmes d’IA apprennent à partir de données historiques, elles-mêmes issues de décisions humaines qui peuvent déjà refléter des inégalités.

Les plateformes de travail en ligne et les outils de recrutement s’appuient de plus en plus sur des systèmes de classement. Ceux-ci privilégient généralement des indicateurs tels que les performances passées, le nombre de missions réalisées ou l’expérience accumulée.

Du point de vue des entreprises, cette logique paraît parfaitement rationnelle, puisqu’elle réduit les coûts de recherche, facilite l’identification des profils pertinents et valorise l’expérience. Mais elle comporte aussi un risque. Ces indicateurs supposent que les résultats passés reflètent uniquement le mérite individuel. Or, ils peuvent également être le produit d’un accès inégal aux opportunités.

Une perfide boucle de rétroaction

C’est ainsi qu’apparaît une boucle de rétroaction. Une personne qui bénéficie d’un léger avantage au début de sa carrière accumule davantage d’expérience. Cette expérience améliore son classement dans les systèmes automatisés, ce qui augmente sa visibilité et lui ouvre de nouvelles opportunités. Au fil du temps, cet avantage initial se renforce.

Pour les entreprises qui utilisent des outils de recrutement fondés sur l’IA, cela signifie qu’un classement présenté comme « objectif » ou « basé sur la performance » peut, en réalité, reproduire et amplifier des inégalités préexistantes.

Des inégalités humaines aux biais algorithmiques

Nos recherches sur les grandes plateformes de travail en ligne montrent que ces mécanismes peuvent affecter plusieurs groupes simultanément. Les femmes, en moyenne, accumulent moins de missions réalisées que des hommes présentant des caractéristiques comparables, comme l’âge, le niveau d’études, le tarif horaire, les évaluations reçues et les vérifications du profil. Cette différence se traduit ensuite par une moindre visibilité dans les classements. Les écarts peuvent être encore plus marqués lorsque plusieurs facteurs se combinent : les femmes issues de minorités ethniques, par exemple, sont souvent davantage pénalisées que ne le laisserait prévoir l’effet de chacune de ces caractéristiques prise isolément.

De même, les jeunes professionnels disposent souvent de moins d’expérience à valoriser et peuvent être systématiquement désavantagés dans les classements, malgré des compétences comparables. Il en résulte un « déficit de visibilité » qui ne reflète pas nécessairement les capacités réelles des candidats.

L’un des enseignements majeurs est que ces résultats peuvent apparaître même en l’absence de toute information démographique explicite. Les biais passent alors par des variables indirectes, comme le nombre de missions déjà réalisées. Cet indicateur, qui reflète les décisions de recrutement passées, semble neutre, mais il est étroitement lié à des désavantages structurels.

Ouvrir la boîte noire

Pour les organisations qui déploient l’IA dans le recrutement, la gestion des talents ou les ressources humaines, plusieurs enseignements se dégagent. D’abord, supprimer les données sensibles ne suffit pas. Un système peut continuer à reproduire des inégalités s’il apprend à partir de résultats historiques eux-mêmes biaisés. On peut se demander si le fait de supprimer complètement les données sensibles des profils de free-lances permettrait de résoudre le biais humain initial.

Ensuite, les critères d’optimisation méritent une attention particulière. Les outils conçus pour identifier les « meilleurs candidats » risquent de favoriser ceux qui ont déjà bénéficié d’une plus grande visibilité ou d’un accès privilégié aux opportunités.

Enfin, les boucles de rétroaction doivent être considérées comme un véritable enjeu de gouvernance. Lorsqu’un système influence la visibilité des candidats, et que cette visibilité façonne les données utilisées demain, les biais peuvent s’autoalimenter.

Un défi majeur pour la gouvernance de l’IA

La mise en œuvre de la réglementation européenne marque un changement de perspective. La question n’est plus seulement de savoir si un algorithme utilise des données sensibles, mais aussi s’il produit des effets discriminatoires par des mécanismes indirects.

Les enjeux dépassent largement le recrutement. Aujourd’hui, les algorithmes influencent également l’octroi de crédit, la tarification des assurances, les recommandations personnalisées ou encore la modération de contenu. Dans tous ces domaines, comprendre l’origine des données devient aussi important que la conception technique des modèles.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Avant le lancement d’un nouvel iPhone pliant, Apple a dévoilé en juin dernier une nouvelle version de SIRI renforcé à l’IA.

• Les consommateurs français et européens risquent de ne pas pouvoir l’expérimenter, en raison du DMA.

• Pour les aficionados de la marque qui se vivent comme membres d’une même communauté, cette impossibilité d’accéder à une nouvelle fonction a un impact plus important que l’on pourrait imaginer.

Juin 2026. Apple dévoile Siri AI, un assistant personnel, capable de communiquer avec les principales applications d’Apple et celles d’autres entreprises, de s’adapter au contexte de chacun, et de respecter la vie privée. L’entreprise souligne des difficultés à se conformer au règlement européen sur les marchés numériques. En effet, le Digital Markets Act exige qu’Apple donne aux IA concurrentes la même facilité d’accès aux applications et aux données personnelles que Siri AI.

Pour expliquer ses difficultés, la marque californienne met en avant sa volonté de « préserver la vie privée et la sécurité » de ses utilisateurs et déclare ne pas être en mesure d’annoncer une date de disponibilité pour le marché européen.

Une transformation de l’expérience utilisateur

Si la date de lancement de nouveaux produits peut varier selon les zones géographiques, ce cas est différent. Il ne s’agit pas d’un modèle d’iPhone qui arrive quelques mois plus tard. Il est question d’une ressource totalement intégrée au système d’exploitation, qui va transformer l’expérience utilisateur, dont seront privés les utilisateurs européens.

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Parmi les fonctionnalités concernées, citons d’abord la nouvelle application Siri AI, l’assistant « intelligent » annoncé comme capable de comprendre le contexte personnel (lire les courriels, messages, photos, contacts ou réunions) afin de répondre à des requêtes complexes, du type : « Retrouve l’adresse du restaurant que Julie m’a envoyée dans mes messages la semaine dernière, vérifie la météo prévue là-bas samedi soir et ajoute un rappel d’itinéraire dans mon calendrier 1 heure avant. » Sont aussi visées la version enrichie de Visual Intelligence, qui analyse et reconnait ce qui se trouve devant l’objectif ou à l’écran en temps réel. Et enfin, des nouveaux outils d’écriture intégrés au système.

En résumé, un assistant capable de dialoguer avec les applications, de comprendre le contexte de l’utilisateur, de rédiger ou résumer à sa place. La non-disponibilité de Siri AI exclut les Européens des nouvelles pratiques partagées par les utilisateurs d’Apple dans le monde et dégrade leur place dans cette tribu.

La tribu aux écouteurs blancs

Dans une société décrite par le sociologue Baumann comme « liquide », les individus sont confrontés au défi de construire leur identité sans pouvoir s’appuyer sur les cadres de référence et les ressources fournies par des institutions traditionnelles (État, partis politiques, entreprises…). Cherchant à créer du lien social, ils se regroupent dans des communautés ou des tribus, sur une base ethnique, culturelle ou affinitaire. Michel Maffesoli a décrit cela dans le Temps des tribus. On entre dans une (ou plusieurs) tribu(s) par un choix d’appartenance, pour « réenchanter » son monde à travers un univers de rituels, de pratiques, d’émotions, de récits et d’imaginaires partagés.

Une marque peut être un tel objet de regroupement. Dès 2001, Muniz et O’Guinn introduisent le concept de communautés de marques et décrivent leurs caractéristiques : la constitution d’un système culturel propre, le partage de récits de marque, des pratiques d’entraide, un rôle de promotion, et des rassemblements autour du totem que représente la marque.

Par la suite, plusieurs communautés de marques sont étudiées par les chercheurs : Harley-Davidson, Jeep, Macintosh, Star Trek, ou encore Nutella…

Une tribu aux motivations variées

Dans le cas d’Apple, le terme de tribu peut être préféré à celui de communauté, afin de prendre en considération la place que la marque a prise en 2026 dans la vie de plus de 1,5 milliard d’individus, et le fait que les motivations de leur attachement à la marque sont variées. Pour certains, elle peut être utilitaire (facilité d’utilisation, coût de sortie vers Android élevé…) ; pour d’autres, elle sera symbolique (expression de soi, statut)…

La communauté de marque est centrée sur la marque comme un totem de rassemblement. Elle est structurée, durable, et ses membres sont moralement engagés. La tribu au sens de Maffesoli est davantage basée sur une appartenance émotionnelle et esthétique, un affect partagé, une fluidité des pratiques, et sur des rassemblements autour de moments clés, comme, par exemple, le lancement d’un nouvel iPhone.

L’appartenance peut être multiple, et les frontières poreuses : un membre de la tribu Apple peut se passionner pour Fortnite Battle Royale sur son PC. Enfin, si la marque définit la communauté, son rôle est davantage de servir la tribu. Elle supporte souvent des liens préexistants (familiaux, amicaux…), plutôt que de les créer de toutes pièces.

Les membres de la tribu Apple partagent des signes de reconnaissance : les écouteurs blancs signalent cette appartenance dans les transports, les lieux de vie, les écoles… Ils partagent aussi des pratiques. Par exemple, ils organisent leur mémoire familiale commune dans les albums partagés d’iCloud. Les photos des événements familiaux circulent dans un espace réservé aux membres désignés. Avec AirDrop, ils partagent un fichier avec quelqu’un de physiquement proche, créant ainsi un lien de proximité instantané.

Rituels en commun

Ils partagent également des rituels, comme ceux que j’ai étudiés dans ma thèse consacrée à l’utilisation de la marque pour construire l’identité familiale. Ainsi, l’utilisation de FaceTime favorise une participation à distance à des rituels de la vie familiale :

« Nanie, tous les matins à 8h, elle est dans son lit, elle attend l’appel de son petit-fils, elle coupe son William Leymergie et elle fait FaceTime » (Denis, mon beau-père).

Offrir un cadeau Apple peut être une manière d’afficher l’appartenance à un groupe familial : « Je n’aurais jamais aimé qu’on m’offre une autre tablette qu’un iPad… C’est un signe de reconnaissance. »(Fabienne, recevant un iPad de ses 3 enfants).* Certains pratiquent une forme d’« économie circulaire » au sein de leur famille ou de leur groupe d’amis : « Toi, tu achètes pas mal de trucs, tu les revends ou tu les donnes… Donc les produits ont une deuxième vie chez nos amis ou dans la famille ». (Valérie, mon épouse). Les membres de la tribu Apple peuvent également vivre ensemble des activités culturelles ou sportives : regarder un film (Apple TV), écouter de la musique (Apple Music) ou s’entrainer à distance (Apple Fitness+) avec SharePlay.

Nombreux sont ceux qui partagent sur les réseaux sociaux des rituels liés à la marque : le déballage du dernier iPhone, la visite d’un Apple Store lors d’un voyage, le visionnage des keynotes…

Enfin, être membre de la tribu, c’est, à des degrés divers selon les personnes, s’approprier et communiquer à propos de la Saga Apple et sa mythologie : le « garage des parents de Steve Jobs » ou la campagne de communication Think Different.

Le lien importe plus que le bien

Ces exemples illustrent une idée forte, formulée par Bernard Cova : « le lien importe plus que le bien ». Nous achetons moins les fonctionnalités d’un produit, que les liens qu’un produit ou, plus globalement, une marque, nous permet de créer et de renforcer avec les autres. C’est la “valeur de lien”.

La marque devient, comme le souligne Celia Lury, une plate-forme évolutive de ressources, un support dynamique des pratiques des consommateurs, un médiateur incontournable entre les utilisateurs. Il peut s’agir de ressources symboliques (le récit de la marque, des slogans…), de ressources matérielles (des produits, des magasins…), de ressources humaines (le personnel des magasins…) ou technologiques (des services en ligne…). La marque Apple n’est pas seulement une gamme de produits désirables. C’est une marque qui accompagne ses utilisateurs dans leur vie, et met à leur disposition une plate-forme de ressources relationnelles.

Hey « et Google » ?

Le DMA formule la même exigence pour Google que pour Apple. Pour autant, les conséquences sont-elles comparables ? Ce serait le cas si l’on pouvait parler d’une tribu Android. L’utilisateur d’Android n’est pas un membre. Il est un consommateur de services auxquels il accède gratuitement dans la majorité des cas. Il est également un produit, car les annonceurs paient pour accéder à lui et à ses données.

Peu de signes visibles témoignent de l’existence d’une tribu Android. Où sont les équivalents des AirPods, iPhone ou MacBook que les gens sont fiers d’afficher pour exprimer leur identité et leur connexion émotionnelle à la tribu Apple ? Où sont les rituels partagés exprimant l’effervescence collective observée devant les Apple Store à l’occasion du lancement d’un iPhone ? Enfin, le récit mythologique fondateur d’Apple, la puissance symbolique du logo Apple ne trouvent pas d’équivalent chez Google, malgré son succès mondial. Elle est une marque fonctionnelle telle que définie par Park, Jaworski et MacInnis. Elle répond à des besoins utilitaires, mais sans dimension symbolique ou expérientielle remarquable.

DMA : le lien brisé

LE DMA vise à réglementer les marchés numériques. Il cible les « contrôleurs d’accès » d’Internet, et lutte contre leurs pratiques anticoncurrentielles. Il poursuit des objectifs légitimes : concurrence, innovation, et liberté de choix du consommateur.

Mais il applique des outils de régulation de marché à une infrastructure de lien social. En régulant le bien (Siri AI), il détériore le lien social tissé depuis plus de 20 ans dans la tribu Apple. Les 120 millions d’Européens utilisateurs d’iPhone appartiennent toujours à la tribu Apple, mais ils sont des membres de seconde zone, exclus des nouvelles pratiques et des nouveaux rituels qui vont se développer avec Siri AI. Ils regarderont sur YouTube leurs homologues états-uniens utiliser Siri AI, en espérant que leur tour viendra.

La relation à la marque est également dégradée, puisque le brand love, le degré d’attachement émotionnel envers la marque est menacé, car celle-ci ne tient plus la totalité de sa promesse avec les européens. Le DMA provoque une double altération : une rupture du lien tribal entre les membres de la tribu en fonction de leur zone géographique, et un accroc dans la relation émotionnelle à la marque.

La question du coût du déclassement forcé des millions de personnes qui sont à la fois membres de la tribu Apple, et citoyens de l’Union européenne est une réflexion à ouvrir. En cas d’échec dans les négociations, qui sera tenu responsable de la dégradation du lien ?

Dominique Billon ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Au cours de la présente campagne électorale, le recours aux technologies est très souvent mis de l’avant comme solution presque magique pour améliorer les services et augmenter l’efficacité de l’État. Pourtant, dans les faits, les citoyens peinent de plus en plus à accéder en ligne aux services publics.

Parmi les promesses électorales rapidement énoncées après le déclenchement des élections, plusieurs concernent des enjeux liés à l’usage du numérique. Le Parti conservateur promet d’importantes économies, réalisées entre autres grâce à « une accélération majeure de la numérisation de l’État ». Le Parti québécois compte entre autres sur l’usage de l’intelligence artificielle (IA) pour « gagner en efficacité » et améliorer les services publics.

La promesse de couper dans la bureaucratie, notamment en accélérant la transition numérique, fait aussi partie du discours de la Coalition Avenir Québec, le parti du gouvernement sortant.

Le déclenchement de la campagne électorale a aussi coïncidé avec la sortie de l’enquête sur la fracture numérique NETendances. Or, les chiffres présentés sont directement en contradiction avec de telles promesses électorales. Pour commencer, quatre adultes sur dix mentionnent avoir besoin d’autrui pour utiliser les technologies numériques dans les tâches du quotidien. Ce qui inclut les services déjà en ligne.

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Comment l’accompagnement aux démarches en ligne peut-il contribuer à maintenir la relation entre l’État et le citoyen, dans un contexte de dématérialisation des services publics ? Dans quelle mesure aiderait-il à répondre aux inégalités sociales et numériques ? Tant dans ma recherche doctorale en inclusion numérique, action publique et médiations que dans le cadre de mon travail, mes projets ont comme dénominateur commun la communication entre l’État et le citoyen, autant du côté de l’émetteur que du destinataire.

La fracture numérique au Québec

Six adultes sur dix n’ont jamais entendu parler de la fracture numérique. Par fracture numérique, on entend les diverses inégalités qui peuvent exister entre les personnes quant à l’accès et l’utilisation de la technologie.

Elle est généralement représentée sur une échelle à trois niveaux. Au premier niveau, les inégalités sont d’ordre matériel : l’absence d’accès à un ordinateur, par exemple. Le deuxième niveau concerne les compétences, c’est-à-dire la capacité à se servir d’un ordinateur. Le troisième niveau, concerne les inégalités de bénéfices : ne pas vouloir utiliser les services en ligne, par exemple, revient à se priver de certains droits et de certains avantages économiques.

D’ailleurs peu plus tôt cette année, dans une autre enquête NETendances, on apprenait que près de 30 % des personnes interrogées n’avaient pas interagi en ligne avec le gouvernement. Cela représente, en chiffres absolus, près de 2 millions de Québécois et Québécoises de 18 ans et plus. Et les personnes qui l’ont fait ont jugé ces interactions de moins en moins simples.

Les risques associés au virage numérique de l’administration publique font l’objet de plus en plus de recherche scientifique : augmentation du fardeau administratif, non-recours aux droits, perte de pouvoir d’agir.

Ratés, biais et inégalités

Les ratés des services en ligne, eux, ne sont pas passés inaperçus ces dernières années : la plateforme SAAQClic ; la plateforme UNIR pour l’aide sociale… Pour minimiser les effets négatifs de la numérisation des services, le Protecteur du citoyen a conçu un guide pour des services inclusifs. À cela s’ajoute le travail de sensibilisation des organismes communautaires, comme la campagne Traversons l’écran, élaborée par le Regroupement des groupes populaires en alphabétisation du Québec (RGPAQ), qui plaide depuis quelques années pour des services moins numériques et plus humains.

Quant à l’IA, son usage dans les services publics n’est pas sans conséquence, comme le résume le mémoire déposé en juillet 2026 par l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (Obvia).

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Entre autres, l’intelligence artificielle est biaisée, ce qui peut amplifier certaines inégalités. C’est notamment le cas avec l’algorithme implanté en mars 2025 l’aide sociale par le ministère de l’Emploi et de la Solidarité sociale (le projet UNIR), dont les problèmes ont fait l’objet de reportages au printemps 2026.

Numériser sans exclure

La promesse électorale d’améliorer les services pour l’aide au numérique met de l’avant deux visions du monde : du côté de l’État, la volonté de simplifier les services et de réduire les coûts. Du côté de la population et des organismes qui la soutiennent, la volonté de ne laisser personne derrière, en s’assurant que tous et toutes obtiennent les services et accèdent à leurs droits.

Bien sûr, on ne songe pas à remettre en question l’aspect pratique des services en ligne, comme le montre entre autres cette revue de littérature de 2022. Le virage numérique ne devrait toutefois pas nous faire oublier les citoyens et les citoyennes qui ne peuvent ou ne veulent pas les utiliser. L’âge, le revenu, le niveau de scolarité et le lieu où l’on vit sont autant de facteurs susceptibles de nous rendre plus vulnérables aux inégalités numériques.

Pour bénéficier pleinement de la transformation numérique déjà amorcée, ces citoyens et citoyennes plus vulnérables ont besoin d’être accompagnés. La présence d’une tierce partie jouerait un rôle d’amplification des bénéfices en plus d’améliorer l’inclusion sociale et numérique. Il existe un domaine de recherche naissant, mais en pleine expansion, qui vise à comprendre le rôle de ces tierces parties.

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Augmentation des besoins d’accompagnement

Vers qui se tournent les citoyens et citoyennes du Québec lorsqu’ils rencontrent des enjeux pour utiliser les services en ligne ? Au-delà des cours d’initiation aux outils technologiques, peu d’initiatives existent en matière d’accompagnement à cet égard.

Jusqu’ici, la littérature suggère que ce sont des proches aidants, des travailleurs sociaux ou des bibliothécaires qui endossent ce rôle. Le problème est que cette aide est éparse et n’est pas organisée ou professionnalisée. Or, « [l]’augmentation des besoins d’accompagnement au numérique suppose la structuration de l’écosystème de l’inclusion numérique et la professionnalisation des métiers qui en découlent », comme le souligne ce rapport produit par l’INRS.

Ailleurs dans la francophonie, on peut compter sur des conseillers numériques ou des informaticiens publics.

Alors même que l’État québécois rappelle l’importance de replacer la population au centre de la transformation numérique, ce n’est pas l’accélération de la numérisation des services qui devrait être priorisée. Dans cette course électorale qui s’amorce, la vraie question devrait être : sommes-nous prêts à accepter l’exclusion d’une partie de la population, au nom du principe de l’efficience de l’État ?

Émilie Michaud ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Le succès ou le rejet d’une technologie ne dépend pas que de ses qualités intrinsèques. La qualité du récit qui l’accompagne importe.

• Après l’engouement pour ChatGPT, les récits autour de l’IA commencent à créer des peurs, de l’angoisse, de la défiance.

• Ces discours, performatifs et quasi exclusivement états-uniens, masquent certaines questions essentielles.

Depuis les travaux fondateurs de l’économiste autrichien Joseph Schumpeter, la recherche en management de l’innovation souligne que ce qui distingue une invention d’une innovation, c’est sa diffusion. Or, cette diffusion dépend notamment de l’acceptabilité sociale de l’invention et de la manière dont ses usages sont perçus. Sans cette acceptabilité, l’invention risque d’être cantonnée aux expérimentations des scientifiques et aux spéculations des investisseurs. Cependant, pour obtenir l’adhésion, une innovation doit être portée par un récit capable de susciter l’intérêt, si ce n’est l’enthousiasme. L’intelligence artificielle illustre tout à fait ce phénomène : alors que son récit se cherche, son acceptabilité semble de plus en plus contestée.

En juillet 2026, le Monde diplomatique a consacré sa une à un titre volontairement provocateur : « Tout le monde déteste l’IA ». À l’émerveillement initial suscité par ChatGPT succède en effet une contestation portant sur les emplois, la consommation d’électricité et d’eau des centres de données, la vie privée et le pouvoir des entreprises technologiques. L’IA apparaît comme un « Moloch numérique » dont les coûts seraient supportés par la collectivité, tandis que ses bénéfices ne profiteraient qu’à une poignée d’oligarques.

En mai 2026, lorsqu’Eric Schmidt, l’ancien directeur général de Google, a expliqué à près de 10 000 diplômés de l’Université de l’Arizona que l’intelligence artificielle toucherait toutes les professions, des huées se sont élevées dans le public. Depuis, des discours consacrés à l’intelligence artificielle ont été sifflés dans plusieurs autres universités américaines. Selon une enquête de la Harvard Kennedy School, citée par l’Associated Press, environ 70 % des étudiants américains considèrent désormais l’IA comme une menace pour leurs perspectives professionnelles.

Des récits qui suscitent l’hostilité ?

Comment une technologie présentée par ses concepteurs comme porteuse d’une prospérité sans précédent en est-elle venue à susciter une telle hostilité ? Une partie de la réponse tient évidemment aux effets réels ou anticipés de l’IA sur l’emploi, l’éducation, l’information et l’environnement. Cependant, une autre réside dans les récits qui l’accompagnent.

On peut ainsi estimer que quatre grands récits – ou, plus exactement, quatre combinaisons de récits – structurent aujourd’hui le discours sur l’intelligence artificielle. Ces récits qui ne sont ni exclusifs ni parfaitement cohérents. Une même entreprise ou un même dirigeant peut en combiner plusieurs, parfois contradictoires.

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Récit n°1 : « L’IA va nous sauver… si elle ne nous détruit pas »

Le premier grand récit de l’intelligence artificielle est celui d’un pari civilisationnel : l’IA pourrait ouvrir une ère d’abondance et de progrès sans précédent, mais elle pourrait aussi provoquer des catastrophes majeures, voire échapper au contrôle humain.

Dans un texte publié en septembre 2024, Sam Altman, directeur général d’OpenAI, présente l’IA comme le moteur d’un progrès matériel et scientifique exceptionnel. Elle pourrait accélérer la recherche médicale, contribuer à résoudre des problèmes complexes et donner à chacun des capacités jusqu’ici réservées à quelques spécialistes.

En octobre 2024, Dario Amodei, directeur général d’Anthropic, développe une vision comparable. Il imagine des millions de copies d’une intelligence comparable à celle des meilleurs chercheurs, capables de comprimer plusieurs décennies de progrès scientifique en quelques années : médecine, neurosciences, santé mentale, dérèglement climatique ou lutte contre la pauvreté. Cependant, Dario Amodei accompagne cette promesse d’un discours alarmiste. Les mêmes modèles pourraient faciliter des cyberattaques, aider à la conception d’armes biologiques ou, comme la science-fiction nous l’annonce depuis des décennies (de 2001, l’Odyssée de l’espace à Matrix ou Terminator), devenir suffisamment autonomes pour échapper à notre contrôle.

Elon Musk : toujours plus loin

Elon Musk pousse cette logique beaucoup plus loin. En juillet 2026, dans un entretien accordé à The Economist, il compare notre situation future à celle des chimpanzés face aux humains : lorsque l’écart d’intelligence devient trop important, il devient difficile d’imaginer que les moins intelligents restent aux commandes. Selon lui, il existe un risque compris entre 10 % et 20 % que l’IA et les robots provoquent une catastrophe.

Cependant, il considère que même si un bouton d’arrêt existait, il ne faudrait pas l’actionner, car il est convaincu que le résultat le plus probable sera une « incroyable abondance pour tous » : l’IA et la robotique rendront progressivement le travail facultatif, permettront un revenu universel élevé et finiront même par rendre l’argent superflu. C’est le récit de « l’apocalypse heureuse » : la catastrophe est possible, les humains ne resteront probablement pas maîtres des systèmes, mais l’accélération doit tout de même se poursuivre, car elle est à la fois irrésistible et potentiellement merveilleuse.

Récit n°2 : « La démystification de la superintelligence »

Le chercheur Yann LeCun, ancien directeur de la recherche de Meta, défend pour sa part un contre-récit rationaliste. En février 2024, dans un entretien accordé au magazine Time, il a souligné que les grands modèles de langage ne disposent ni d’une compréhension robuste du monde physique, ni de véritables capacités de raisonnement et de planification comparables à celles des humains. Il juge peu crédible le scénario dans lequel une intelligence artificielle serait capable de prendre le contrôle du monde. Il défend également l’ouverture des modèles. Selon lui, de même qu’une démocratie a besoin d’une presse pluraliste, elle aurait besoin d’une pluralité de modèles et d’assistants.

Cette position n’est pas dépourvue d’intérêts industriels : elle a longtemps été cohérente avec la stratégie de Meta en faveur de modèles plus ouverts et reste compatible avec l’approche des « modèles mondes » défendue par Yann LeCun. Cependant, elle a le mérite de replacer le débat dans le domaine de l’ingénierie plutôt que dans celui de la prophétie. Les risques ne proviennent pas nécessairement d’une machine qui déciderait de dominer l’humanité, mais des propriétés que les ingénieurs lui donnent, des usages qu’autorisent les entreprises et des institutions chargées de l’encadrer.

Récit n°3 : « L’IA va nous augmenter, pas nous remplacer »

Microsoft a privilégié un récit apparemment plus modeste, celui du « copilote », selon lequel l’IA générative accompagne l’être humain plutôt qu’elle ne le remplace. Elle résume les réunions, prépare des documents, analyse des données et prend en charge les tâches répétitives. Il s’agit de donner davantage de capacité d’action aux salariés, de libérer leur créativité et d’améliorer leur productivité. La métaphore est habile : dans un avion, le copilote assiste le pilote sans lui retirer symboliquement les commandes.

Cependant, Microsoft ne parle pas seulement de copilotes, mais d’agents capables d’utiliser les données d’une organisation et de réaliser des séquences d’actions. Ce déplacement lexical est révélateur. Le copilote augmente le travail humain, alors que l’agent peut s’y substituer. Le récit de l’augmentation tend ainsi à reléguer au second plan les questions de pouvoir, de qualification et de partage des gains de productivité.

Récit n°4 : « La superintelligence pour tous »

Le 28 juillet 2026, Mark Zuckerberg est lui aussi entré dans la bataille des récits sur l’IA avec une tribune publiée dans le Wall Street Journal. Le PDG de Meta y affirme que la question décisive n’est plus de savoir si la superintelligence existera, mais qui pourra y accéder. Son récit est celui de la « superintelligence personnelle » : chacun pourrait disposer d’un assistant dépassant les capacités humaines, adapté à ses besoins et à ses valeurs. Il s’agit non seulement d’une vision technologique, mais aussi d’une tentative de rendre la rupture de l’IA de nouveau désirable. Sans renoncer à la promesse de la superintelligence, ce récit cherche à la rendre plus acceptable en promettant de la distribuer à chacun.

Cependant, cette démocratisation de l’usage ne garantit pas la démocratisation du pouvoir. Ce récit est cohérent avec les intérêts d’une plateforme mondiale comme Meta : des milliards de personnes peuvent utiliser un assistant personnel tout en restant dépendantes d’une poignée d’entreprises qui possèdent les centres de données, définissent les modèles et contrôlent les données nécessaires à leur apprentissage.

Quand les récits produisent leurs propres conséquences

Ces quatre récits n’expliquent pas à eux seuls l’apparent rejet de l’IA, également nourri par des expériences concrètes (menaces sur l’emploi, transformations imposées, erreurs, centres de données, consommation d’énergie, etc.), mais ils donnent une cohérence à ces inquiétudes. De plus, la focalisation sur l’asservissement ou l’extinction de l’humanité relègue au second plan des enjeux immédiats et bien réels : partage des gains, droits d’auteur, responsabilité, décision humaine, préservation des compétences et coûts environnementaux.

Par ailleurs, ces récits sont performatifs : ils ne décrivent pas seulement un avenir possible, ils contribuent à le produire en orientant les investissements, les comportements et les réglementations. Le récit de la perte de contrôle en fournit un exemple particulièrement frappant. En juillet 2026, l’AI Kill Switch Act a été présenté à la Chambre des représentants américaine. Cette proposition de loi imposerait aux développeurs des systèmes d’IA de conserver la capacité technique de les arrêter. Elle donnerait également au département de la Sécurité intérieure une autorité d’urgence pour ordonner l’arrêt d’un système susceptible de provoquer un dommage catastrophique. Ce projet de loi apparaît comme une traduction politique presque littérale du récit catastrophiste de la perte de contrôle.

Le récit du risque existentiel produit d’ailleurs un effet paradoxal, en renforçant les entreprises qu’il prétend encadrer. En effet, les principaux acteurs de l’IA apparaissent à la fois comme trop dangereux pour être laissés sans surveillance et trop stratégiques pour être réellement freinés. Le débat s’enferme alors entre deux options : laisser les principales entreprises se contrôler entre elles ou donner aux gouvernements le pouvoir exceptionnel d’arrêter leurs systèmes. Dans les deux cas, les citoyens restent largement spectateurs d’une transformation présentée comme inévitable.

Au-delà des récits

Chacun des quatre récits est marqué par une volonté plus ou moins affichée de préserver les intérêts des acteurs établis. En matière d’IA, les capitaux engagés sont tellement astronomiques que si les convictions peuvent être sincères, elles restent nécessairement compatibles avec les objectifs de ceux qui les défendent. Aucun récit industriel n’est totalement désintéressé et la vision affichée par une entreprise ne fait que refléter ses choix stratégiques.

De fait, le problème n’est peut-être pas de trouver le « bon » récit de l’intelligence artificielle, mais de cesser de présenter comme inéluctables des choix techniques, économiques et politiques. Il faut d’abord cesser de personnifier l’IA. Ces systèmes sont conçus, financés et déployés par des organisations humaines. Dire que l’IA veut, décide ou menace, tend à dissimuler ceux qui fixent ses objectifs, choisissent ses usages et en tirent les bénéfices.

Il faut aussi rappeler que le rythme de développement, l’ouverture des modèles, leurs domaines d’utilisation, la répartition des gains et les protections accordées aux individus ne sont pas des phénomènes naturels, mais des décisions qui doivent rester soumises au débat politique.

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Des récits états-uniens ou chinois

Enfin, les prophéties doivent céder la place à des questions concrètes : que souhaitons-nous automatiser ? Où maintenir une décision humaine ? Qui contrôle les infrastructures et les données, répond des erreurs et garantit des recours ? Comment mesurer les effets sur l’emploi, les compétences, l’environnement et les inégalités ? Comme le rappelle le pape Léon XIV dans l’encyclique Magnifica Humanitas, publiée en mai 2026, les innovations ne sont jamais neutres : l’enjeu est de savoir qui les déploie, selon quelles règles et au bénéfice de qui.

Il convient aussi de prendre conscience du caractère très américano-centré des quatre récits que nous avons présentés. Le discours officiel chinois offre, par exemple, un contraste révélateur : il ne décrit pas l’annonce d’une superintelligence salvatrice ou apocalyptique, mais l’intégration méthodique de l’IA dans l’économie réelle, au travers d’une politique industrielle volontariste et sous le contrôle de l’État. Ce modèle soulève d’autres questions, notamment sur la centralisation politique, la surveillance et la liberté d’expression, mais il rappelle que l’imaginaire américain de l’IA n’est pas le seul possible.

L’IA doit donc être considérée comme une technologie puissante mais gouvernable, dont les bénéfices doivent être démontrés plutôt que prophétisés. Ses promoteurs ne peuvent la présenter indéfiniment comme incontrôlable, inévitable et bénéfique : une technologie dépourvue de volant ne peut durablement être vendue comme un copilote.

Frédéric Fréry ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Il est très difficile, aujourd’hui, de savoir si un texte est produit par un humain ou par une intelligence artificielle, malgré des avancées législatives qui vont dans le sens d’un affichage de son usage.

• Certains logiciels monétisent cette difficulté et proposent de détecter les textes produits par une IA, mais leur fiabilité reste difficile à prouver.

• Si le règlement européen sur l’IA, l’IA Act, promet plus de transparence sur les contenus générés par IA, la majorité des utilisateurs, par défaut, tient pour authentiques les textes ainsi produits.

Les textes générés par intelligence artificielle (IA) ouvrent une situation nouvelle : relevant à leur manière du régime de la post-vérité par leur indifférence à toute catégorisation, ces textes ne sont ni vrais ni faux, ni authentiques ni falsifiés. Nulle autorité ne s’aviserait de s’en porter garant. Les firmes productrices des chatbots se contentent des mentions comme « Peut comporter des erreurs » et autres formules d’un vague précautionneux imitées des industries du tabac ou de l’agroalimentaire.

Prenons l’exemple de l’édition. Un nouveau problème d’authentification se pose aux journalistes comme aux éditeurs de journaux ou de livres. Comment savoir si un manuscrit reçu est l’œuvre d’un humain ou le produit d’une IA ? Cette question met évidemment en jeu la crédibilité des auteurs comme celle des éditeurs.

En amont, les IA ont été entraînées non seulement à partir de données personnelles et de documents en accès libre, mais aussi de textes sous droits. Couvert par un commode « secret industriel » ce pillage initial, euphémisé en fair use, ou « usage équitable », n’a pas été compensé par les quelques droits d’usage négociés discrètement par les éditeurs les plus importants.

Désormais, cependant, l’édition se doit en outre d’évaluer la part prise par l’IA dans les textes qui lui sont soumis pour publication. À la suite de divers scandales, les éditeurs tentent de rassurer leur public en publiant des recommandations destinées aux auteurs.

Or, pour les grands éditeurs scientifiques anglo-saxons, l’usage de l’IA générative ne remet pas en cause l’authenticité des manuscrits soumis : elle doit simplement apparaître dans les remerciements – ce qui est déjà lui reconnaître une personnalité, comme si elle était devenue une collègue. En somme, cet usage semble accepté, bon gré mal gré.

IA et littérature

Dans le domaine de la création littéraire, la notion d’auteur (humain) reste privilégiée. Ainsi, en 2024, la romancière japonaise Rie Kudan reçut le prestigieux prix Akutagawa pour un roman d’anticipation, mais suscita des critiques quand elle révéla malicieusement avoir eu recours à l’IA – pour 5 % du texte seulement assura-t-elle. Comme une prophétie autoréalisatrice, son roman décrit les effets de l’IA sur la société à venir.

Depuis, les jurys semblent plus suspicieux, mais parfois à leur détriment. Gagnant du prix Commonwealth de la meilleure nouvelle, Jamir Nazir dut rendre sa récompense. Mais après un long procès, et sur la foi « de brouillons, d’ébauches, de plans, de documents horodatés et de notes », il eut gain de cause en juillet 2026 et le montant de son prix fut même doublé à titre de dédommagement.

Les indices stylistiques restent d’autant plus conjecturaux que les humains et les IA imitent réciproquement leur langage, par un effet mimétique de code-switching (alternance codique, ndlr) pour les premiers et, pour les IA, par « un alignement » programmé qui les conduit à se régler sur les propos que leur adressent leurs utilisateurs.

La détection de l’IA par l’IA ?

Pour lever les doutes, on a alors recours à des logiciels d’IA spécialisés dans la détection – en application peut-être d’un adage de Mark Zuckerberg, qui affirme que l’IA peut réparer les dommages qu’elle cause, comme jadis la lance d’Achille pouvait magiquement guérir les blessures. Et de fait, les doutes semés par les textes artificiels se sont assez épaissis pour donner matière à un nouveau secteur économique voué à la détection des IA, et que nous nommerons l’« industrie du soupçon ». Elle parvient à monétiser la confusion semée par les textes artificiels.

Dans ce domaine, la firme la plus importante reste Pangram, fondée en 2018. Son directeur, Max Spero, presse les éditeurs de « modérer strictement le contenu généré par IA » (« strictly moderate AI-generated content ») et n’a pas hésité à dénoncer nommément des journalistes, notamment ceux du New York Times. Les accusations, reprises par The Atlantic, suscitèrent une polémique qui s’assourdit toutefois quand James Taranto, dans le Wall Street Journal, montra que les mêmes articles, soumis à Pangram, obtenaient des scores différents à divers moments de la journée.

À l’heure actuelle du moins, les logiciels d’IA destinés à détecter les textes artificiels sont tout aussi opaques et trompeurs que ceux qui ont produit ces textes. Ils se contentent d’aligner des pourcentages : par exemple, le témoignage encore inédit, l’Expérience humaine, de Thierry Crouzet, soumis par son auteur au logiciel Justdone, serait écrit à 61 % par une IA. Il s’interroge : « Je ne serais qu’à 39 % humain ? » Il lui suffit d’ailleurs de soumettre son texte à d’autres outils de détection pour voir varier son pourcentage d’humanité…

Comme ces pourcentages sont calculés à partir d’indices opaques, ces logiciels ne font pas mieux que les lecteurs suspicieux, mais somme toute pire, car ils présentent des conjectures comme des résultats et multiplient ainsi les faux positifs comme les faux négatifs. Aussi, craignant sans doute des injustices et surtout des procès, de grandes universités, comme Austin, Yale, Berkeley ou le MIT, ont décidé d’interdire l’usage des détecteurs d’IA.

Une humanisation artificielle ?

Cependant leur succès ne se dément pas, car l’on prend volontiers les sorties machines pour des résultats. Et outre, ces détecteurs d’IA reposent sur des technologies duales et proposent benoîtement de maquiller les textes générés par IA pour les « humaniser » et se garantir ainsi des accusations, qu’elles soient justifiées ou non.

Ainsi Justdone propose : « Préservez l’authenticité de vos écrits en identifiant les contenus générés par l’IA. Précision de 99,8 %. » Grammarly, pour sa part, « détecte et corrige le contenu généré par IA » et se présente comme un logiciel « d’humanisation ». Inutile de souligner le paradoxe d’une originalité machinale promue par des slogans comme : « Rendez votre texte 100 % original. »

Le recours à une humanisation artificielle ne trahirait-il pas une démission éthique ? Il fait en tout cas les affaires des entreprises de détection, et l’on comprend mieux pourquoi le directeur de Pangram dénonçait des « coupables » : l’intimidation devenait telle que des auteurs en viennent à utiliser son IA pour se prémunir de l’accusation d’avoir utilisé l’IA…

La confusion s’accroît ainsi. Par exemple, accusé par Pangram de publier 41 % de posts longs et 30 % de posts courts générés par IA, le grand réseau professionnel LinkedIn a mis en place un bouton qui permet à ses utilisateurs de marquer les textes qu’ils suspectent de la mention désobligeante AI slop. C’est un moyen d’entraîner son propre détecteur d’IA, mais par des conjectures qui restent incontrôlables. La perplexité s’accroît encore quand on s’avise que LinkedIn met obligeamment à disposition de ses abonnés premium un générateur de textes, et que sa maison mère est actionnaire d’OpenAI.

En somme, on ne saurait s’en remettre aux détecteurs d’IA, puisqu’ils conservent toute l’opacité des chatbots qu’ils sont censés caractériser.

Retenons enfin que cette étrange « humanisation » participe sans doute de la convergence entre textes artificiels et textes « humains » ou plus exactement culturels. Non seulement les auteurs sont peu à peu influencés par les textes artificiels qu’ils lisent, notamment s’ils usent fréquemment des chatbots, mais ils s’en remettent de plus en plus à l’IA pour corriger ceux qu’ils écrivent, avec l’espoir d’écarter les soupçons qui affectent à présent tout le monde, d’autant plus que n’importe quel robot peut jurer sur l’honneur qu’il n’en est pas un – pour peu qu’on le lui demande.

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Perspectives scientifiques et réglementaires

La comparaison entre textes artificiels et textes « humains » appelle un programme de recherche coordonné qui tiendrait compte des procédures de comparaison exploitées de longue date par la lexicométrie et la textométrie. Sur d’autres langues que le français, divers travaux comparatifs ont été menés, sur l’anglais notamment, et principalement à partir de diverses déclinaisons de ChatGPT. Quelle que soit la langue, les résultats sont concordants, malgré la diversité des méthodes, ce qui confirme l’objectivité des traits relevés.

Ainsi, par des méthodes de stylométrie, Przystalski et coll. mettent en évidence, par contraste avec les textes « humains » la monotonie des constructions syntaxiques, la prévisibilité de la structure des phrases, une fréquence encore affaiblie des mots rares, des schémas de ponctuation caractéristiques, et une expressivité limitée. Terčon et Dobrovoljc soulignent aussi un style impersonnel, marqué par la fréquence de nominalisations et des déterminants et une rareté relative des adjectifs et des adverbes. Étudiant des travaux universitaires, Herbold et coll. notent aussi l’abondance des nominalisations (caractéristiques des discours stéréotypés, pour ne pas dire des langues de bois).

Indépendamment d’un programme de linguistique comparative, et sachant que les performances imitatives des chatbots s’accroissent avec l’aide souvent involontaire des utilisateurs, la seule solution pour détecter les textes artificiels reste l’obligation pour les firmes qui les produisent de les caractériser en amont, par des métadonnées et/ou des mentions affichées. Entré en vigueur le 2 août 2026, l’IA Act élaboré par l’Union européenne impose, pour la première fois, un tel marquage sur son territoire – du moins à compter du 2 décembre, les grandes entreprises ayant obtenu un premier délai.

C’est là reconnaître enfin une responsabilité aux producteurs de « contenus », comme aussi aux utilisateurs professionnels. Comme les plateformes prétendent limiter leur rôle à celui d’hébergeurs, elles en restent cependant exemptées, ce qui semble exorbitant, alors que les autres médias sont tenus pour responsables de ce qu’ils diffusent.

S’il faut malgré tout saluer ce courageux retour à la raison juridique, la question des usages individuels reste évidemment ouverte, et rien encore n’empêchera des fraudeurs d’effacer ou de modifier les métadonnées des textes artificiels. En outre, ces métadonnées ne sont lisibles que par certains logiciels et restent hors de portée du grand public. Enfin, les résumés générés par IA, ceux que priment désormais les moteurs de recherche, comme Google, restent exemptés de marquage explicite.

La suspicion qui affecte désormais tous les textes, « humains » ou non, risque donc de perdurer malgré tout. Le problème qui se pose à nous n’est pas celui de la vérité : un texte artificiel peut être lu comme factuellement vrai, un texte naturel peut fourmiller de mensonges, mais la question de l’authenticité doit être posée avant tout.

Même si un texte inauthentique peut être déchiffré, il convient d’en suspendre l’interprétation, en suivant la mise en garde de Friedrich Schlegel, dans sa Philosophie de la philologie (1797) : « Il est inutile d’interpréter les textes inauthentiques. »

En d’autres termes, le critère de l’authenticité reste préjudiciel. Seule l’authenticité permet de légitimer une interprétation et de porter un jugement relevant de la raison pratique, c’est-à-dire de l’éthique. Or, personne ne peut répondre d’un texte artificiel, et il échappe de fait à toute responsabilité : la notion douteusement psychologisante d’hallucination reste trompeuse. En outre, de même qu’un texte qui mélange le vrai et le faux doit être récusé, car le faux l’emporte toujours, un texte composite qui mêle le naturel et l’artificiel, l’authentique et l’inauthentique devient l’objet d’une suspicion légitime.

Toutefois, comme le doute ne peut guère être levé, une crédulité plus ou moins résignée se généralise, si bien que la majorité des utilisateurs tient pour assurés les propos de l’IA. Ainsi, l’affichage des résumés IA en tête des réponses sur les moteurs de recherche semblait déjà, début 2025, suffire à 83 % du public.

François Rastier ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Au fil des décennies, nos réseaux de communications se sont toujours plus complexifiés afin de monter en puissance. Mais ce chemin ne sera pas viable éternellement. Allons-nous bientôt devoir changer d’approche ?

Pendant des décennies, ingénieurs et chercheurs en télécommunications ont poursuivi un seul objectif : transmettre plus d’information, plus vite et avec le moins d’erreurs possible. Qu’il s’agisse d’un appel vocal, d’une vidéo, d’un message ou même de la mesure d’un capteur, toutes ces données sont encodées numériquement en suites de 0 et de 1, qu’on appelle des bits. Cette suite est elle-même convertie en signaux électromagnétiques transmis par des ondes radio. Dit simplement, les réseaux actuels ne transportent pas le sens d’un message, mais une représentation binaire.

Cette logique a été extraordinairement efficace. Elle a permis l’avènement de la 2G et des SMS, de la 3G avec l’Internet mobile, de la 4G et la vidéo en ligne, puis de la 5G, qui améliore les débits, diminue la latence et permet de connecter de nombreux objets. Mais elle rencontre aujourd’hui une limite : continuer à gagner en performance exige toujours plus de bande passante, d’antennes, de calcul, d’énergie et d’infrastructures, dans un monde pourtant limité. Voyons-nous le bout de notre modèle ?

Optimiser, mais jusqu’à un certain point

À partir des années 1950, une grande partie de l’ingénierie des télécommunications s’est construite autour d’une question fondamentale : quelle quantité d’information peut-on transmettre par seconde et de manière fiable ? La principale difficulté est qu’une transmission subit toujours des perturbations extérieures, ce qu’on appelle le bruit. Ce bruit peut avoir de nombreuses causes : la chaleur des composants électroniques, les interférences avec d’autres communications, les réflexions sur les bâtiments, l’absorption par les murs, les obstacles…

Mis en équation, ce problème donne le théorème de Shannon–Hartley. Il a été formulé après à la fin des années 40 dans le prolongement des travaux de Claude Shannon, et donne une réponse fondamentale à cette question pour un cas idéal. Le débit maximal fiable dépend alors principalement de deux facteurs : la largeur de bande passante disponible, c’est-à-dire l’ensemble des fréquences que l’on peut exploiter pour communiquer, et le rapport entre le signal reçu et le bruit ambiant. Notons que, pour établir cette limite théorique, Shannon suppose un bruit « idéal » : il est aléatoire, indépendant du signal transmis et ses variations suivent une courbe statistique appelée loi normale (ou loi gaussienne). Cette hypothèse représente assez bien de nombreuses sources de bruit physique, sans rendre compte de toutes les perturbations observées dans les réseaux réels…

Pour bien comprendre ce théorème, on peut comparer la télétransmission des 0 et des 1 (les bits) au passage de véhicules. La bande passante peut se comprendre comme la largeur d’une route : plus elle est large, plus on peut faire circuler de véhicules en parallèle. Le rapport signal/bruit indique, lui, à quel point le récepteur distingue clairement le signal utile des perturbations. Il peut être comparé à la visibilité sur la route : avec une bonne visibilité, on peut mettre les véhicules plus proches et les faire circuler plus vite. Lorsque le signal est plus propre, on peut utiliser des codages plus efficaces et transmettre davantage de bits.

Mais ce gain n’est pas illimité ! Au-delà d’un certain point, améliorer encore la qualité du signal rapporte de moins en moins, tout en coûtant de plus en plus. On pourrait dire qu’une fois que la visibilité est bonne, il faudrait rajouter des radars et des instruments de télémétrie, ce qui est plus complexe et coûteux.

Plus de fréquences, plus d’antennes, plus de complexité

C’est cette stratégie qui a porté les générations successives de réseaux mobiles. Pour augmenter le débit, les chercheurs, les opérateurs et les industriels ont mobilisé davantage de fréquences, densifié les réseaux et utilisé des antennes et des algorithmes toujours plus sophistiqués. La 5G s’inscrit pleinement dans cette trajectoire.

Plusieurs technologies illustrent cela. Une onde radio ne suit pas toujours un trajet direct : elle peut rebondir sur une façade, contourner un obstacle, arriver avec un léger retard ou depuis plusieurs directions. Pour résoudre ce problème, une solution est d’utiliser plusieurs antennes à l’émission et à la réception, afin que le réseau puisse exploiter des trajets multiples. Il peut renforcer le signal vers un utilisateur, réduire certaines interférences ou transmettre plusieurs flux de données en parallèle lorsque l’environnement le permet.

Une autre technologie, qu’on appelle le beamforming, repose sur la même logique : coordonner plusieurs antennes pour concentrer l’énergie radio dans une direction donnée, plutôt que de l’émettre dans toutes les directions. Cela améliore la réception, mais suppose de mesurer l’état de la communication, de suivre les déplacements des utilisateurs, de choisir les bons faisceaux et d’adapter en permanence les paramètres de transmission. La performance augmente, mais la complexité matérielle et logicielle aussi.

Cette complexité devient encore plus visible lorsque l’on utilise des fréquences plus élevées, ce qui est pourtant intéressant. Monter en fréquence permet d’accéder à des bandes plus larges, donc potentiellement plus de débit. Cependant, plus la fréquence augmente, plus les pertes augmentent, la pénétration dans les bâtiments diminue et la sensibilité aux obstacles s’accroît. Pour regagner en qualité de signal et en robustesse, il devient alors nécessaire d’installer les antennes plus près des usagers et de diriger l’énergie radio avec des faisceaux plus intelligents.

Cela signifie, très concrètement, plus d’équipements réseau, plus de capacité de calcul, et donc des coûts plus importants et plus de consommation de ressources. On améliore certes les performances, mais au prix d’une complexité matérielle et logicielle croissante et d’un gain d’efficacité énergétique moindre.

Pour la 6G, une approche nouvelle et moins lourde ?

Est-ce pour autant la fin du théorème de Shannon-Hartley ? Non : les limites physiques de la transmission demeurent. Aucun réseau, même « intelligent », ne supprimera le bruit, l’atténuation ou les interférences. En revanche, la stratégie dominante consistant à chercher toujours plus de débit brut fait face à des rendements décroissants. On peut continuer à améliorer les réseaux, mais chaque amélioration devient plus coûteuse en énergie, en infrastructures et en coordination que les précédentes.

C’est dans ce contexte que les recherches sur la 6G posent une question différente. La 6G ne supprimera pas les 0 et les 1. Elle ne s’affranchira pas non plus des lois physiques de la transmission. Mais si l’on continue à raisonner uniquement en termes de bits transmis, ne risque-t-on pas de construire des réseaux toujours plus puissants, mais aussi toujours plus lourds ? L’enjeu n’est plus de se demander « combien peut-on transmettre ? », mais plutôt « qu’est-il réellement utile de transmettre pour atteindre l’objectif ? »

C’est justement le changement de paradigme proposé par ce que l’on nomme les communications sémantiques. Au lieu de chercher à transmettre fidèlement tous les bits d’un message, ces approches visent à transmettre uniquement le sens utile pour accomplir une tâche. Concrètement, l’émetteur et le récepteur partageraient des modèles leur permettant, grâce à de l’IA, de reconstruire l’information pertinente sans échanger toutes les données brutes.

L’objectif est de réduire les besoins en bande passante, en énergie et en calcul, tout en améliorant l’efficacité pour une grande diversité d’usages, comme les robots collaboratifs ou les véhicules connectés. Cette approche est aujourd’hui explorée dans plusieurs projets 6G, mais elle soulève encore des défis majeurs concernant la définition du « sens », la façon d’évaluer la qualité de la transmission, ainsi que le fait d’adapter les modèles d’IA nécessaires à cette technologie à l’ensemble des systèmes qui en auraient l’usage.

Cet article a été rédigé avec l’aide du Dr Quentin Lampin, chercheur senior et co-directeur du laboratoire commun Orange-CEA « AI-Native Communications ».

Ce travail (ou une partie de ce travail) a été réalisé avec le soutien du projet 6GARROW, financé par la Smart Networks and Services Joint Undertaking (SNS JU) dans le cadre du programme-cadre de recherche et d’innovation Horizon Europe de l’Union européenne (convention de subvention n° 101192194), ainsi que par une subvention de l’Institute for Information & Communications Technology Promotion (IITP) financée par le ministère coréen des Sciences et des Technologies de l’Information et de la Communication (MSIT) (référence n° RS-2024-00435652)

Emilio Calvanese Strinati est membre du Joint Orange-CEA Lab in AI-Native Communications. Il a reçu des financements de la Commission européenne.

L'irruption des intelligences artificielles génératives interroge tous les métiers. Il était donc fatal que le métier des créatifs se pose la question. Que devient la créativité quand une IA peut inventer un concept ? Loin de disparaître, elle se redéploie. Découvrez de quelle manière.

En 2018, Shantanu Narayen, PDG d’Adobe de l’époque, décrivait l’intelligence artificielle (IA) comme un « assistant créatif » destiné à prendre en charge les tâches « fastidieuses » pour « libérer » le professionnel. L’IA ne remplacerait pas l’intelligence humaine, assurait-il ; elle aiderait simplement à « faire ce qu’on aime, mieux et plus vite ».

Ce récit de l’IA subordonnée au créateur humain n’aura pas survécu à l’irruption des grands modèles de langage. Avec ChatGPT ou Copilot, l’IA n’exécute plus seulement des tâches répétitives : elle génère des concepts, esquisse des directions artistiques, rédige des stratégies, avec toujours plus de pertinence et de fiabilité.

Brouillage entre l’humain et la machine

Le partage des rôles entre l’humain-créateur et la machine-exécutante ne correspond plus à la réalité des pratiques. L’anthropologue de la communication Fabienne Martin-Juchat (2020) interroge ce type de brouillage sous le terme de « nouvelles agentivités » : quand les dispositifs techniques proposent, orientent, infléchissent l’action, la capacité d’agir se redistribue entre humains et non-humains.

Les grandes organisations du secteur en ont pris acte. Le groupe Havas a investi dans la formation de ses collaborateurs à l’IA – non seulement les directeurs artistiques, mais aussi toutes les autres fonctions.

À lire aussi : L’IA influence-t-elle la créativité des élèves ?

Nos observations auto-ethnographiques menées dans le cadre d’une thèse en agence le confirment : des prompts spécifiques sont recommandés pour stimuler la créativité des résultats. Ainsi, avec l’expression « shower thoughts » dans une requête, on demande à l’IA de penser comme on le ferait sous la douche, dans ce flux de conscience où les idées surgissent sans qu’on les ait cherchées.

RIP la créativité ?

Si l’on peut apprendre à tout le monde à obtenir des résultats créatifs grâce à l’IA avec les bons prompts, que devient la créativité comme compétence professionnelle ? Comme l’ont montré les chercheurs en communication Dany Baillargeon et Alexandre Coutant, celle-ci n’était déjà plus, bien avant l’IA, l’apanage des seuls métiers « créatifs », puisqu’exigée et parfois revendiquée par d’autres fonctions de l’organisation, bien au-delà des directions artistiques.

L’IA radicalise ce mouvement, en banalisant la génération d’idées surprenantes
– l’un des leviers centraux de performation de la créativité dans l’univers du conseil – et, par là même, fait de l’émission d’idées extraordinaires une activité ordinaire. Et si, du fait de cette banalisation, la définition, l’exercice et la reconnaissance de la créativité se jouaient de moins en moins dans cette dimension ?

Deux compétences centrales

Aujourd’hui, deux récits dominent le débat public :

• celui d’une créativité phagocytée par l’IA,
  
• celui d’une créativité « boostée » par la machine.

L’un comme l’autre traite la créativité comme un objet stable, qu’on pourrait détruire ou amplifier. Notre recherche en sciences de l’information et de la communication menée au laboratoire CIMEOS, adossée à notre pratique de planneuse stratégique en agence, suggère autre chose. En entrant dans le processus créatif, l’IA en transforme les conditions d’exercice. Deux compétences apparaissent alors centrales : le discernement et l’intuition.

Le discernement ne se réduit pas à juger si une proposition de l’IA est « bonne » ou « mauvaise ». Il engage la capacité à interroger les critères mêmes du jugement. À la question « qu’est-ce qui fait une expérience de marque réussie ? », un outil comme Copilot répond par une liste de critères dont la « fluidité », érigée en dogme par l’UX (User Experience) industrielle. Or, cette grille n’est pas neutre. Si la « marque » (comprendre ici, l’organisation commanditaire d’une prestation de conseil) accompagnée veut générer de la surprise, la « friction » pourrait être plus pertinente que la « fluidité ». Déranger, faire réagir, créer du décalage : voilà des stratégies créatives que l’IA ne proposera pas, parce qu’elle reflète pour le moment le consensus sédimenté dans ses données d’entraînement.

Ce discernement n’est pas inné. Dans leur ouvrage Mind Over Machine (1986), les philosophes Hubert et Stuart Dreyfus montraient que le passage de « compétent » à « expert » se caractérise par l’abandon des règles explicites au profit d’un jugement situationnel. Le novice suit les règles ; l’expert sait quand les transgresser. Face à une IA qui généralise à partir de patterns ou schèmes dominants, cette capacité de transgression informée est décisive.

Inimitable intuition

Dans les travaux des chercheurs en sciences de gestion Erik Dane et Michael G. Pratt (2007), l’intuition est définie comme un jugement affectivement chargé, rapide et holistique. Là où le raisonnement analytique procède étape par étape et peut être reproduit par une IA, elle opère par synthèse immédiate d’un ensemble de signaux corporels, émotionnels et contextuels.

Le planneur stratégique qui *sent*qu’une direction créative est juste avant de pouvoir l’expliquer ; le directeur artistique qui perçoit qu’une image « fonctionne » sans savoir dire précisément pourquoi ; le consultant qui pressent qu’un annonceur n’adhérera pas à une proposition en apparence adaptée : tous mobilisent un savoir incorporé, sédimenté par l’expérience, qui échappe à la formalisation algorithmique.

Ni mystique ni irrationnel, ce savoir est le produit d’années de pratique, de succès et d’échecs, d’interactions humaines, et conduit parfois à aller contre le consensus, à parier sur une idée fragile. Tandis que l’IA, par construction, tend vers le probable, l’intuition humaine peut tendre vers l’improbable. C’est peut-être là que se loge la créativité la plus féconde.

Humain et l’IA : une altération mutuelle

Discernement et intuition ne sont pas des remparts contre l’IA. Ce sont les conditions d’une relation de qualité avec elle. Le professionnel, qui interroge l’IA, évalue ses propositions, les infléchit ou les rejette, ne fait pas qu’« utiliser un outil ». Il s’engage dans un processus qui le transforme autant qu’il transforme le résultat.

Le philosophe John Dewey appelait « transaction » ce type de processus dans Art as Experience (1934). Le sujet agit sur son environnement, rencontre des résistances, s’ajuste, et se transforme au fil de l’interaction. L’humain qui travaille avec l’IA n’est pas le même après qu’avant. Il a été affecté par les propositions de la machine, il y a répondu, et cette réponse a modifié la suite de l’échange.

Ainsi, il s’agit moins de remplacement ou d’augmentation que d’altération mutuelle. Le travail créatif en contexte d’IA n’est ni diminué ni amplifié : il est déplacé. La valeur ne réside plus dans le génie individuel ni dans la puissance de calcul, mais dans la qualité de l’interaction entre un professionnel doté de discernement et d’intuition et un outil doté de capacités de génération dont l’humain n’a plus le monopole.

Pour les professionnels de la communication, l’enjeu n’est donc pas seulement de « maîtriser l’IA » au sens technique. Il est de cultiver les compétences qui permettent d’en faire quelque chose : poser les bonnes questions plutôt qu’obtenir les bonnes réponses, juger les critères plutôt qu’appliquer les grilles, et faire confiance à ce qui résiste à la formalisation.

Je mène mon travail de recherche (encadrée par un contrat CIFRE) au sein de l'agence W Conran Design qui fait partie du groupe Havas dont je fais mention à une reprise dans cet article. Toutefois, adoptant un point de vie scientifique (neutre et critique), mon analyse ne vise ni ne consiste à promouvoir son activité.

L’ESSENTIEL

• Plonger dans son histoire permet de mettre en perspective les avancées de l’IA, ses promesses et sa rhétorique. Déjà en 1970, Marvin Minsky, mathématicien, annonçait : « D’ici trois à huit ans, nous disposerons d’une machine dotée d’une intelligence générale équivalente à celle d’un être humain moyen. » Ça vous rappelle quelque chose ?

• L’« effet IA », expliqué par Rodney Brooks, un roboticien, dès 1987 : « Tant qu’on ne sait pas faire, c’est de l’IA. Dès qu’on sait faire, c’est du calcul. » Tiens, tiens.

• Sans oublier la « loi d’Amara », énoncée en 1978 : « Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. » Oups.

Il est difficile aujourd’hui d’ignorer l’expression « intelligence artificielle » (IA) tant elle est présente dans les médias, sur les réseaux sociaux et, dans une moindre mesure, dans le monde industriel. Ce phénomène d’hypermédiatisation (hype) n’est pas nouveau pour l’intelligence artificielle, car on a déjà connu de telles périodes d’emballement médiatique, même si l’épisode actuel est particulièrement sévère.

Cette hypermédiatisation s’accompagne, aujourd’hui comme hier, d’une promesse de révolution technologique dont les effets se font pourtant attendre, menant certains à douter de son « avènement ». Dans le même temps, les investissements faramineux ne semblent pas soutenables sur le court terme selon des économistes, faisant craindre un éclatement de la bulle qui pourrait avoir des conséquences dévastatrices sur l’économie mondiale.

Pour comprendre cette situation, il faut se replonger brièvement dans la longue histoire de l’IA.

Une définition ambiguë par choix délibéré

Les termes d’« intelligence artificielle » naissent officiellement en 1955 sous la main de John McCarthy (un des pères fondateurs de l’IA), en préparation de la conférence de Dartmouth aux États-Unis en 1956, qui est considérée par beaucoup comme l’instant zéro de l’IA – quand bien même elle n’aurait pu exister sans les travaux précurseurs d’Alan Turing (père fondateur de l’informatique moderne), de Norbert Wiener (père fondateur de la cybernétique) et de bien d’autres encore.

La formulation, « intelligence artificielle », se voulait explicitement très vendeuse, au grand dam des collègues de McCarthy, qui la trouvaient déjà trop connotée.

Si les premiers résultats furent très encourageants, les pères fondateurs ont rapidement fait des promesses irréalisables à l’époque et, pour certaines, irréalisables encore aujourd’hui. Ainsi, Marvin Minsky écrivait déjà en 1970 dans le magazine Life :

« D’ici trois à huit ans, nous disposerons d’une machine dotée d’une intelligence générale équivalente à celle d’un être humain moyen. »

Un demi-siècle plus tard, nous n’avons toujours pas cette intelligence artificielle générale qui serait équivalente à notre propre intelligence, ce qui n’empêche pourtant pas les nouveaux apôtres de l’IA de la promettre pour très bientôt.

Sam Altman (le PDG d’OpenAI) l’a, par exemple, annoncée en 2024 pour 2025, Elon Musk (xAI) en 2025 pour la fin 2026, Dario Amodei (le PDG d’Anthropic) en 2026 pour 2027-2030 et Demis Hassabis (le DG de Google DeepMind) en 2026 pour 2029.

La toute-puissance de la force brute

Pour autant, les progrès et les avancées de la bonne vieille IA (dite « GOFAI » pour Good old fashioned artificial intelligence) sont avérés, et il y a aujourd’hui un ensemble des techniques issues de l’IA qui sont désormais entrées dans notre quotidien sans même que l’on y fasse encore attention. Vous souhaitez :

• aller d’un point A à un point B ? C’est un vieux problème de l’IA résolu partiellement en 1956 (algorithme de Djikstra) ;

• jouer aux échecs avec un ordinateur ? Le programme Kotok-McCarthy a été conçu en 1959 ;

• discuter avec un chatbot ? Eliza (Weizenbaum) permettait déjà de le faire en 1966 ;

• prouver des théorèmes mathématiques ? Le logic theorist de Newell, Simon et Shaw, en 1956, a pu prouver 38 des 52 théorèmes des Principia Mathematica ;

• reconnaître un visage dans la foule ? Takeo Kanade en fit la première démonstration en 1973.

Ces résultats, majeurs à leur époque, ne nous impressionnent plus guère aujourd’hui. Cela explique peut-être pourquoi, pour le grand public, l’IA commence avec les IA génératives (texte, image, son) et, en particulier, avec ChatGPT, qui est un grand modèle de langage (LLM) mis en ligne en 2022 par OpenAI.

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Cette révolution de l’IA s’est véritablement faite en deux temps

En 2012, durant la conférence Neural Information Processing Systems (NIPS), Geoffrey Hinton (lauréat du prix Turing en 2018 et du prix Nobel de physique en 2024) et ses collègues présentent les résultats d’une architecture neuronale pour la reconnaissance d’images.

Les performances de ce modèle sont tout simplement époustouflantes comparées aux techniques standards de l’époque. Là où la communauté pensait qu’il fallait des modèles spécifiques, astucieux, incluant des connaissances fines sur la reconnaissance d’images, Hinton montre au contraire que la force brute marche bien mieux.

Ce qu’il faut donc retenir de ce modèle, ce n’est pas tant son originalité, car son architecture avait été imaginée quelques décennies auparavant par d’autres chercheurs, mais bien l’énorme puissance de calcul qui a été mise en œuvre pour le faire tourner et obtenir ce résultat majeur.

C’est sur ce même principe de « force brute » que Google fera, lui aussi, une avancée majeure dans la traduction automatique au cours de l’année 2016. Là où les linguistes s’acharnaient depuis longtemps à tenter d’introduire les grammaires de nombreux langages, Google a mis en œuvre un véritable rouleau compresseur fondé sur d’immenses volumes de données.

C’est encore ce même principe de force brute qui amènera à ChatGPT et d’autres grands modèles de langage. En exploitant ces mêmes principes de réseaux de neurones profonds, de volumes de données gigantesques et d’une puissance de calcul hors norme, OpenAI a, en quelque sorte, libéré le kraken, aidé en cela par une avancée majeure sur le plan architectural : les transformers, dont l’article original est l’un des plus cités de toute l’histoire de la recherche, toutes disciplines confondues.

Les mêmes causes produiront-elles les mêmes effets ?

Tout en reconnaissant ces avancées majeures, on ne peut s’empêcher de faire le parallèle entre la situation actuelle et ce que l’on appelle « les deux hivers de l’IA ».

Le premier hiver de l’IA, que l’on situe entre 1974 et 1980, est une conséquence directe des promesses non tenues (traduction automatique, reconnaissance vocale, etc.), soulignées par le rapport (assassin) du mathématicien britannique James Lighthill en 1973, et des limites de la puissance de calcul de l’époque. Cela se concrétisa par des coupes budgétaires sévères.

Au début des années 1990, l’IA renaît de ses cendres avec l’idée des systèmes experts (raisonnement à partir de règles), avec, là aussi, des attentes démesurées qui conduiront à un deuxième hiver de l’IA, et ce, jusqu’au début des années 2010.

Pour autant, la recherche en IA ne s’est pas complètement arrêtée durant cette période et de nombreux résultats ont été intégrés dans différentes technologies de la vie courante (reconnaissance automatique de caractères, correction automatique, aide à la décision, navigation routière, etc.), mais ont souffert de l’« effet IA » , comme expliqué par Rodney Brooks dans un article qui a marqué la communauté… à la fin des années 1980 :

« Tant qu’on ne sait pas faire, c’est de l’IA. Dès qu’on sait faire, c’est du calcul. »

Pour qui a travaillé dans le monde académique au début des années 2000, la période actuelle est assez savoureuse. Imaginez un instant qu’il y a un quart de siècle, les mots « intelligence artificielle » étaient bannis des conversations et surtout (auto)censurés de toutes les demandes de subvention, tant les deux hivers de l’IA avaient marqué les esprits. Aujourd’hui, la simple mention du terme IA suffit à faire pétiller les yeux des financeurs et du grand public, même si cet « effet waouh » tend à s’estomper, voire à devenir contre-productif.

Le futur de l’IA reste donc à écrire, mais comme nous l’explique la loi d’Amara, formulée en 1978 :

« Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. »

Nul doute que les nouvelles technologies d’IA modifient et modifieront notre quotidien (pour le meilleur ou pour le pire), mais nous ne sommes pas à l’abri d’un troisième hiver de l’IA qui pourrait engendrer des réajustements assez drastiques. C’est en partie ce qui est en train de se passer avec des entreprises qui réembauchent des salariés licenciés auparavant au nom de l’IA.

Quant à l’idée d’une intelligence artificielle générale, elle est pour le moment hors de portée.

Nicolas P. Rougier a reçu des financements de l'ANR.

Montres, capteurs, tensiomètres ou glucomètres connectés promettent de mieux suivre les patients et de soulager l’organisation des soins sous tension. Pourtant, leur adoption ne dépend pas uniquement de leurs performances techniques. Une enquête menée auprès de 300 professionnels de santé révèle que le rapport des praticiens au risque, au temps, à la coopération et à la confiance dans les données joue un rôle tout aussi déterminant.

Dans un système de santé sous pression, la promesse des objets connectés paraît évidente : mieux suivre les patients, gagner du temps, repérer plus tôt une dégradation de l’état de santé, alléger certaines tâches répétitives. La France encourage cette transformation avec sa feuille de route du numérique en santé tandis que l’Organisation mondiale de la santé (OMS) l’inscrit dans une stratégie mondiale.

Pourtant, un outil ne devient pas automatiquement un outil utilisé. Pourquoi certains professionnels l’adoptent-ils sans difficulté, alors que d’autres restent prudents, hésitants, voire méfiants ?

Le même outil, mais pas le même regard

Imaginons deux infirmiers, un même service, un même objet connecté. Pour le premier, c’est un outil qui facilite le suivi d’un patient chronique et l’accès à une information utile. Pour le second, c’est avant tout une source de surveillance supplémentaire, un risque d’erreur et une menace pour la confidentialité des données. Ce n’est pas une question de rationalité. Chacun porte un regard différent sur le même outil, façonné par son expérience, ses contraintes et ses attentes.

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Les recherches sur l’acceptation des technologies, notamment le modèle UTAUT2, développé pour expliquer l’adoption des technologies dans différents contextes, montrent qu’une innovation ne s’impose pas par sa seule existence. Son adoption dépend de l’utilité perçue, de sa facilité d’utilisation, de l’accompagnement des utilisateurs et du contexte professionnel dans lequel elle est introduite.

En santé, cette équation devient encore plus complexe. Les soignants travaillent dans l’urgence, prennent des décisions ayant des conséquences réelles et manipulent des données sensibles. Un objet connecté de santé n’est donc jamais seulement un simple objet technique. Il modifie une manière de travailler, de transmettre une information et de faire confiance à une mesure.

Trois dimensions comportementales, quatre enseignements

Pour comprendre ces écarts, nous avons mené une enquête en ligne auprès de 300 professionnels de santé en France, dont 83 aides-soignants, 204 infirmiers et 13 médecins. Il ne s’agissait pas de savoir si les professionnels étaient « pour » ou « contre » les objets connectés de santé, mais de comprendre comment ils arbitrent entre les bénéfices attendus, les risques perçus, le temps nécessaire à la prise en main de l’outil et les conditions concrètes de son utilisation.

Notre étude s’est intéressée à trois dimensions comportementales qui interviennent dans les décisions d’adoption :

• le rapport au risque ;
  
• le rapport au temps ;
  
• la propension à coopérer.

Loin d’être abstraites, elles influencent très concrètement les décisions prises dans les services de soins. Face à une innovation, les professionnels évaluent non seulement les bénéfices attendus et les risques perçus, mais aussi le temps dont ils disposent et les incertitudes qu’ils sont prêts à accepter. Les travaux sur la théorie des perspectives et la rationalité limitée permettent précisément d’éclairer ces arbitrages sous contrainte.

Autrement dit, adopter un objet connecté ne consiste pas uniquement à apprendre à utiliser un nouvel outil numérique. C’est aussi accepter qu’une donnée circule, qu’une alerte soit interprétée, qu’une responsabilité soit partagée et qu’une partie du travail s’organise autrement.

Des outils d’appui pour les professionnels de santé

Premier constat, les professionnels interrogés ne rejettent pas les objets connectés de santé par principe. Beaucoup leur reconnaissent un intérêt pour le suivi des maladies chroniques, la surveillance de l’état de santé ou l’accompagnement des patients. Ils les perçoivent davantage comme des outils d’appui que comme des technologies destinées à remplacer le travail humain.

Mais cette adhésion reste conditionnelle. Dans notre enquête, l’adoption augmente surtout lorsque le dispositif est perçu comme réellement utile dans le travail quotidien. Les deux principaux facteurs associés à cette perception sont la capacité du dispositif à améliorer le suivi des patients et à réduire la charge de travail quotidienne.

Le vocabulaire de l’innovation ne suffit donc pas. Dire qu’un outil est « intelligent », « connecté » ou « innovant » ne convainc pas nécessairement un professionnel de santé. La vraie question est plus simple. Qu’est-ce que cet outil change concrètement dans ma journée de travail, pour moi, pour mon équipe et pour le patient ? Cette idée rejoint les travaux sur l’adoption de la m-santé (ou santé mobile, de l'anglais mHealth) par les professionnels, qui soulignent le rôle des bénéfices cliniques, de l’intégration dans les routines et de l’accompagnement organisationnel.

La prudence n’est pas un refus

Deuxième constat, le rapport au risque compte. Dans notre enquête, environ la moitié des répondants choisissent majoritairement les options les plus sûres dans des scénarios de décision. Ce résultat ne traduit pas un rejet de la technologie, mais une gestion prudente des risques inhérents à l’activité de soin. En santé, la prudence est souvent une forme de professionnalisme. Une mesure erronée, une alerte mal comprise ou une donnée mal protégée peuvent entraîner des conséquences réelles.

Pour un soignant, la confiance ne se décrète pas. Elle se construit. Qui peut consulter les données ? Où sont-elles stockées ? Qui est responsable en cas d’erreur ? Que se passe-t-il si le dispositif dysfonctionne ?

Ces questions sont d’autant plus importantes que les données de santé sont particulièrement sensibles et que les objets connectés doivent être sécurisés. La sécurité, la confidentialité et la transparence font donc partie des conditions mêmes de l’acceptabilité.

Le temps compte aussi

Troisième constat, le temps joue un rôle important. Près de la moitié des répondants privilégient systématiquement un gain immédiat plutôt qu’un gain plus élevé mais différé dans les scénarios proposés. Dans les organisations de santé, les coûts d’une innovation sont souvent immédiats. Apprendre l’outil, modifier une habitude, gérer les bugs, comprendre les alertes ou adapter les transmissions. Les bénéfices, eux, sont parfois annoncés pour plus tard.

Pour favoriser l’adoption, les bénéfices doivent donc être perceptibles dès les premiers usages. Moins de doubles saisies, une alerte plus claire, une information disponible au bon moment, une tâche répétitive évitée. Un objet connecté adopté n’est pas seulement un objet performant. C’est un objet dont l’utilité se voit dans le travail réel.

Une affaire d’équipe

Enfin, quatrième constat, les professionnels présentant les comportements les plus coopératifs perçoivent plus favorablement l’impact organisationnel des objets connectés de santé. Un objet connecté n’arrive jamais seul dans un service. Il arrive dans une équipe, avec ses habitudes, ses contraintes, ses tensions et ses manières de transmettre l’information. S’il est imposé sans discussion, il peut être vécu comme une contrainte. S’il est présenté, testé et discuté avec les équipes, il peut devenir un support de coordination.

Ce résultat rejoint des travaux récents sur les liens entre confiance, coopération et décisions de santé. Il rappelle qu’une innovation ne fonctionne pas seulement parce qu’elle est techniquement solide. Elle fonctionne lorsqu’elle peut être comprise, appropriée et intégrée dans un collectif de travail.

Une opposition artificielle et insuffisante

Le débat public oppose trop souvent les soignants « technophiles » aux soignants « technophobes ». Cette grille de lecture est insuffisante. Les professionnels ne se contentent pas d’aimer ou de refuser la technologie. Ils évaluent. Ils comparent. Ils arbitrent.

Pour les établissements de santé, la leçon est claire. Il ne suffit pas d’acheter ou de déployer des objets connectés. Il faut montrer leur utilité dans le travail réel, prévoir des formations courtes, clarifier les responsabilités, sécuriser les données et associer les équipes avant que les usages ne soient figés.

Pour les industriels, le message est tout aussi direct. Une interface élégante ou une promesse de performance ne suffisent pas. Les professionnels attendent des dispositifs fiables, compréhensibles, transparents et compatibles avec les contraintes du soin.

La santé numérique réussira moins parce que les technologies existent que parce que les professionnels pourront les comprendre, les discuter, les tester et leur faire confiance. Cette réalité est sans doute moins spectaculaire que les innovations technologiques elles-mêmes, mais elle constitue probablement la véritable condition de leur réussite.

L’innovation utile ne commence pas avec le capteur, mais avec les conditions qui permettent aux professionnels de lui faire confiance et de l’intégrer dans leur pratique quotidienne.

Cet article s'inscrit dans le prolongement d'une thèse de doctorat réalisée dans le cadre d'une convention CIFRE, cofinancée par l'ANRT, en partenariat avec Inetum et l'Université d'Angers.

L’ESSENTIEL

• Les réseaux djihadistes s’emparent eux aussi de l’intelligence artificielle, notamment pour la propagande, la traduction et la production de contenus.

• Al-Qaida et l’État islamique mettent en œuvre, dans ce domaine comme dans d’autres, des approches différentes : la première privilégie une stratégie de long terme, tandis que le second recherche davantage des effets rapides et visibles.

• L’adoption de l’IA met en lumière ces deux cultures organisationnelles : au-delà de pratiques similaires, les deux mouvements n’envisagent pas le rôle de la technologie de la même manière.

L’intelligence artificielle ne créera peut-être pas une nouvelle forme de terrorisme, mais elle rend les tactiques existantes moins coûteuses, plus rapides et plus faciles à mettre en œuvre. C’est en tout cas l’argument central d’un rapport publié en juillet 2026 par le Center for Strategic and International Studies, un think tank basé aux États-Unis.

Ce texte, par ailleurs tout à fait convaincant, laisse une question sans réponse : les différents groupes terroristes envisagent-ils tous cette technologie de la même manière ?

En tant qu’experte en terrorisme qui étudie la manière dont les groupes militants raisonnent et s’adaptent, j’ai analysé de nombreux éléments de propagande, manuels et documents stratégiques des deux mouvements djihadistes les plus influents du XXIᵉ siècle – Al-Qaida et l’État islamique –afin d’observer comment ils interprètent et adoptent les nouvelles technologies. Mes travaux reposent notamment sur l’analyse des utilisations documentées de l’IA par leurs médias et leurs partisans.

Ces groupes utilisent l’un comme l’autre l’IA à des fins de propagande, de recrutement, de sécurité et de planification. Mais Al-Qaida et les réseaux liés à l’État islamique l’abordent chacun différemment, conformément à la manière dont ils mènent leurs combats.

Al-Qaida est plus méthodique et pense en termes de décennies. L’État islamique, lui, agit rapidement et recherche des résultats immédiats.

En d’autres termes, l’approche de chaque groupe reflète sa culture organisationnelle et révèle une vision différente du temps et de la guerre. L’État islamique a construit son projet autour d’un califat à conquérir au plus vite – une urgence qui récompense quiconque produit un effet visible aujourd’hui. Al-Qaida, à l’inverse, a bâti son projet autour d’une guerre d’usure générationnelle, misant sur l’idée que la volonté et l’endurance pourraient triompher d’un ennemi technologiquement supérieur.

Pour l’État islamique, une stratégie d’adaptation

L’État islamique a longtemps été le plus offensif des deux mouvements en matière d’innovation médiatique.

Au plus fort de son califat autoproclamé en Syrie et en Irak, l’État islamique a mis en place un appareil sophistiqué, misant sur la rapidité et un haut niveau de professionnalisation. Cette dynamique s’est prolongée à l’ère de l’IA, portée par des partisans et des recrues plus jeunes, immergés dans la culture numérique, qui n’hésitent pas à expérimenter de nouveaux outils.

Depuis 2023, les affiliés de l’État islamique recourent de plus en plus à l’IA générative pour produire leur propagande. Après l’attentat perpétré en mars 2024 dans une salle de concert près de Moscou, qui a fait plus de 130 morts, des partisans du groupe ont diffusé une vidéo célébrant l’attaque. Celle-ci mettait en scène un faux présentateur arabophone, généré artificiellement, qui présentait l’attentat comme un épisode de la guerre plus large menée par l’organisation contre ses ennemis.

Des réseaux liés à l’État islamique ont également utilisé l’intelligence artificielle pour générer des images, accélérer les traductions et produire de la propagande multilingue.

En juin 2025, la branche afghane du groupe État islamique, l’État islamique du Khorasan (ISIS-K), a diffusé un numéro de son magazine en anglais, Voice of Khorasan, publié par la Fondation al-Azaim, qui présentait la maîtrise de l’IA comme un devoir religieux pour chaque musulman. Cela a conduit à assimiler juridiquement cette compétence au djihad défensif, que les idéologues djihadistes présentent souvent comme un devoir de combattre lorsque les musulmans, leur foi ou leur territoire sont attaqués. Selon cet article, l’IA est une force qui façonne déjà la guerre, le monde des affaires et l’identité. Le document met également en garde contre les deepfakes, la surveillance et la collecte de données, tout en proposant des conseils pratiques pour se protéger.

La Fondation a par la suite retiré la qualification religieuse, semble-t-il après avoir été raillée par d’autres groupes djihadistes, mais a maintenu les recommandations pratiques. Cet épisode, inscrit dans le cadre plus large des expérimentations menées par l’État islamique, reflète un schéma récurrent : une adoption rapide, suivie d’une correction doctrinale. Il révèle également une logique de mobilisation particulière. Les adeptes sont encouragés à considérer leur méconnaissance de cette technologie comme une vulnérabilité face à des adversaires qui l’utilisent déjà.

Dans les documents examinés, la question centrale n’est pas de savoir si l’IA modifie la nature de la guerre, mais comment l’utiliser, se protéger contre elle et éviter de se retrouver à la traîne.

Al-Qaida se lance aussi dans l’expérimentation

Les branches et les partisans d’Al-Qaida s’essaient également à cette technologie.

Des médias pro-Al-Qaida ont diffusé des images probablement générées par l’IA dès 2023, et ses réseaux ont fait la promotion d’ateliers et de guides sur les chatbots. En 2024, l’Armée électronique Al-Malahem a publié un guide intitulé « Des façons incroyables d’utiliser l’IA », offrant à ses partisans de nombreux conseils.

En juillet 2025, les Nations unies ont indiqué qu’Al-Shabaab, la branche somalienne d’Al-Qaida, utilisait des outils d’intelligence artificielle pour traduire ses messages en plusieurs langues.

En mai 2026, l’Agence nationale d’enquête indienne a engagé des poursuites concernant un attentat à la voiture piégée perpétré en novembre 2025 à Delhi, qui avait fait 11 morts. Les enquêteurs ont affirmé que la cellule responsable était liée à Al-Qaida dans le sous-continent indien et employait un ingénieur qui utilisait YouTube et ChatGPT pour effectuer des recherches sur les explosifs.

Par ailleurs, certains analystes ont émis l’hypothèse que les récentes adaptations en matière de drones menées par la branche ouest-africaine d’Al-Qaida pourraient impliquer des outils d’IA en open source. Les preuves restent toutefois fragiles.

Des militants liés à Al-Qaida ont mis en garde contre le risque que des « deepfakes » ne s’infiltrent dans leurs discussions en ligne ou ne les manipulent. Les comptes de réseaux sociaux liés à Al-Qaida ont également débattu de l’utilisation de l’IA pour la recherche religieuse. Certains messages affirmaient que s’appuyer sur cette technologie témoignait d’une connaissance religieuse insuffisante.

La nature de la guerre en mutation

Les deux mouvements enseignent donc à leurs partisans comment utiliser ces outils et s’en prémunir. Mais certains acteurs de l’écosystème médiatique pro-Al-Qaida posent une question différente : la technologie modifie-t-elle la nature même de la guerre ?

L’exemple le plus frappant est celui de la Fondation Anaziat, pro-Al-Qaida. Au fil de six numéros consécutifs de sa série Fiqh al-Harb (Jurisprudence de la guerre), parue en 2025, la fondation a publié des traductions en arabe d’ouvrages stratégiques occidentaux consacrés à l’IA, à la cyberguerre et aux évolutions technologiques.

Un texte examine ainsi l’IA et l’avenir de la guerre. Un autre se demande si les stratèges devraient prendre au sérieux la philosophie de l’IA. Deux autres débattent de la question de savoir si l’IA pourrait changer la nature même de la guerre. La série critique ensuite la cyberguerre et l’hypothèse selon laquelle la supériorité technologique pourrait venir à bout des réalités persistantes du conflit.

Ces textes donnent lieu à un débat révélateur qui revient sans cesse sur l’action humaine, la conscience, la finalité politique, la persévérance et la volonté. Cette série ne rend pas de verdict contre l’IA. Son intérêt réside plutôt dans les questions qu’elle choisit de poser et les hypothèses qu’elle ne cesse de remettre en question.

Des cultures organisationnelles différentes

Ces approches reflètent différents instincts organisationnels. Al-Qaida s’est historiquement montrée plus patiente et mesurée, envisageant sa lutte comme une guerre de longue haleine et contrôlant minutieusement ses messages. Sa stratégie repose sur un pari : la volonté politique et l’endurance peuvent l’emporter sur la supériorité technologique. Le mouvement a survécu à l’essor des drones, de la surveillance de masse et des frappes de précision en se dispersant, en encaissant les pertes subies, en s’adaptant et en patientant.

Les choix éditoriaux d’Anaziat se distinguent car ils font écho à ces hypothèses. Sa série d’articles s’appuie sur des chercheurs occidentaux qui se demandent si les machines et l’IA peuvent remplacer le jugement humain et surmonter l’incertitude de la guerre, et si des armes supérieures peuvent se substituer à l’endurance, à la volonté politique et à la volonté humaine. Ces réflexions mettent à l’épreuve la stratégie de « guerre longue » d’Al-Qaida, qui en revient sans cesse à la même conclusion : la technologie peut changer la manière dont les guerres sont menées sans pour autant déterminer qui, en fin de compte, tiendra le plus longtemps ou l’emportera.

Al-Qaida estime que l’endurance, la volonté politique et l’action humaine jouent en sa faveur. Selon elle, la supériorité militaire ou technologique ne garantit pas la victoire.

Les deux mouvements djihadistes utilisent l’IA pour bon nombre d’objectifs et de pratiques identiques. Il existe néanmoins une différence dans leur conception de cette technologie et dans les questions qu’ils se posent au-delà de son utilisation immédiate.

Le discours lié à l’État islamique considère l’IA principalement comme un outil à maîtriser dès maintenant. C’est également le cas d’une partie de l’écosystème pro-Al-Qaida, mais celui-ci l’inscrit également dans un débat plus large sur la guerre, la persévérance et la victoire stratégique. Ces cultures organisationnelles pourraient déterminer non seulement quels outils d’IA chaque mouvement adoptera à l’avenir, mais aussi à quelles fins – et de quelle manière – il les utilisera.

Sara Harmouch ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• En avril 2026, plusieurs institutions publiques marocaines ont validé le lancement d’un projet de data center à Dakhla, dans le sud du pays, qui sera exclusivement alimenté par des énergies renouvelables.

• Ce projet s’inscrit dans les nombreux efforts du Maroc pour s’imposer comme leader régional, voire continental, dans le secteur du numérique.

• En investissant dans de telles infrastructures, le Royaume entend mieux maîtriser l’hébergement de ses données afin de servir ses intérêts économiques et ses ambitions géopolitiques.

À Nouaceur, en périphérie de Casablanca, un consortium emmené par le Sud-Coréen Naver Cloud, l’Américain Nvidia et l’opérateur Nexus Core Systems prépare un centre de données consacré à l’intelligence artificielle (IA) évalué à 1,2 milliard de dollars (1,04 milliard d’euros). Visant à terme 500 mégawatts de capacité, soit davantage que la puissance cumulée aujourd’hui installée dans les cinq premiers pays africains du secteur, le projet résume à lui seul le pari que fait le Maroc sur les infrastructures numériques.

Le pari marocain des data centers

Le pays ne domine pas encore le classement continental. Selon le rapport « Africa’s Digital Leap », publié par Heirs Technologies, l’Afrique comptait fin 2025 environ 211 data centers actifs, très concentrés, notamment en Afrique du Sud – avec 49 centres. Le Maroc, avec huit infrastructures recensées à Casablanca, occupe la cinquième place du classement continental en 2025, derrière l’Afrique du Sud, le Nigeria, le Kenya, l’Égypte, mais devant le Ghana, la Côte d’Ivoire et la Tunisie.

Sur la prochaine génération de projets, le royaume joue sa place de leader régional. Le pari se double d’un second chantier à Dakhla, où les ministères de la transition énergétique et de la transition numérique ont validé en janvier 2026 un centre de données vert de 500 mégawatts. Ce centre sera alimenté exclusivement par l’éolien et le solaire et adossé à l’institut Al Jazari, consacré à l’intelligence artificielle et à la transition énergétique en partenariat avec l’université de Dakhla. Le site Jeune Afrique évoquait en janvier jusqu’à quatre projets de cette nature pour une capacité combinée proche de deux gigawatts, à comparer au 0,500 gigawatt à peine que cumulent aujourd’hui les cinq pays africains les plus avancés du secteur.

Les fondements d’un leadership numérique régional

Cette ambition s’appuie sur des atouts géographiques dont peu de pays africains disposent. Le Maroc est le seul du continent à disposer à la fois d’une façade atlantique et méditerranéenne, raccordé à une dizaine de câbles sous-marins, dont Africa-1 et 2Africa. Ce dernier est porté par Meta, avec des temps de latence vers le sud de l’Europe inférieurs à 20 millisecondes. Cette proximité a pris une dimension réglementaire en 2023 lorsque Rabat a modifié sa loi 09-08 sur la protection des données personnelles pour la rapprocher du RGPD européen. Cela a permis à des entreprises françaises, espagnoles ou belges d’y héberger leurs données sans enfreindre leurs propres obligations.

Le marché existant reste pour l’instant concentré : Maroc Télécom, Inwi, Medasys et N+one se partagent plus de 84 % des parts selon une monographie du Conseil de la concurrence, tandis qu’Oracle multiplie ses implantations à Casablanca, qu’Orange Maroc s’associe à AWS et que Maroc Télécom a signé avec Google Cloud une convention de partenariat évalué à environ 3 milliards de dollars (soit 2,6 milliards d’euros).

Cette accélération n’efface pas certains enjeux. Le taux d’utilisation moyen des centres de données africains plafonne autour de 40 %, contre 70 à 80 % en Europe ou au Moyen-Orient, ce qui met en avant le défi du rythme d’absorption d’une telle capacité.

Des infrastructures au service de la souveraineté et d’une stratégie d’influence

Au-delà des chantiers eux-mêmes, le pari marocain ouvre des perspectives concrètes pour l’économie locale. Une part croissante des données africaines reste aujourd’hui hébergée hors du continent, privant les économies locales d’une partie de la valeur qu’elles génèrent. Rapatrier ce traitement à Casablanca ou à Dakhla permettrait de capter emplois qualifiés, recettes fiscales et savoir-faire technique sur place.

L’adossement systématique des nouveaux projets aux énergies renouvelables, à travers TAQA Morocco à Nouaceur ou l’éolien et le solaire à Dakhla, crée par ailleurs un effet d’entraînement sur la filière électrique nationale, déjà engagée dans la diversification de son mix énergétique. L’institut Al Jazari, en associant recherche en intelligence artificielle et formation universitaire, offre enfin une réponse directe au déficit de compétences cloud identifié par Heirs Technologies, et pourrait transformer une faiblesse en relais de croissance pour les ingénieurs marocains et africains formés sur place.

Les ambitions géopolitiques du Maroc s’appuient aussi sur une vision stratégique de long terme, en cohérence avec les rééquilibrages et le multilatéralisme ambiant. Le principal défi du Maroc est celui de la souveraineté et de la montée en performance. C’est aussi le défi du « trouver sa place » entre les grands acteurs-attracteurs américains et chinois. Une vision stratégique ne peut être déployée sans les efforts, sans la pugnacité, sans l’intelligence humaine. L’IA et la robotique n’ont pas encore remplacé la composante humaine dans la construction d’une stratégie à l’échelle continentale…

Cette vision stratégique du Maroc a su s’incarner par des hommes et des femmes capables d’anticiper les grands mouvements à la vitesse du progrès de l’IA et de la robotique. Une femme en particulier a choisi de consacrer son action au service de l’IA, de relever le défi de souveraineté au nom du Maroc et au nom du continent africain tout entier : il s’agit de la chargée de la transition numérique et de la réforme de l’administration, madame Amal El Fallah Seghrouchni, dont on trouvera le parcours détaillé sur ce lien. Elle porte aujourd’hui la stratégie data IA du Maroc, et notamment celle du déploiement stratégique des nouveaux data centers.

C’est sur cette convergence globale entre volontés de développement de l’innovation et esprit de compétition et de souveraineté exprimé par la jeunesse marocaine, que se construira l’IA africaine, primordiale à la stratégie marocaine.

Thierry Berthier ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

La triste nouvelle du 16 juillet dernier du décès de Rudolph Arthur Marcus, lauréat du prix Nobel de chimie en 1992, invite à revenir sur son héritage scientifique.

Au-delà de l’équation qui porte son nom, Marcus incarne une époque où l’ambition des chercheurs était de décrire des phénomènes complexes à l’aide de quelques équations élégantes.

Aujourd’hui, le paysage scientifique a profondément évolué. Les modèles d’intelligence artificielle apprennent directement à partir des données, et les prédictions peuvent parfois être obtenues sans qu’une théorie analytique complète ne soit disponible.

La disparition de Marcus soulève alors une question plus large : assiste-t-on à la fin de l’ère des grandes théories analytiques, au seul profit d’études théoriques à base de l’intelligence artificielle ?

Professeur au département de chimie et membre de l’Institut Courtois, de l’Université de Montréal, je mène des recherches sur le stockage de l’énergie dans les batteries au lithium. Mes travaux m’ont naturellement conduit à m’intéresser à la théorie de Marcus et l’intelligence artificielle.

Bibliographie abrégée : la persévérance avant la consécration

Né le 21 juillet 1923 à Montréal, au Canada, Marcus entreprend des études de chimie à l’Université McGill, où il obtient son doctorat en 1946.

En 1978, Marcus rejoint le California Institute of Technology, où il poursuivra le reste de sa carrière. Plus tôt, c’est pourtant le hasard d’une rencontre lors d’un congrès de l’American Chemical Society qui lui avait ouvert les portes de son premier poste universitaire, à l’Institut polytechnique de Brooklyn. Une anecdote qui rappelle qu’avant la reconnaissance se cache souvent une longue succession d’échecs : Marcus avait essuyé près de trente-cinq refus avant d’obtenir ce poste !

En 1992, Marcus reçoit seul le prix Nobel de chimie, alors que cette distinction était déjà le plus souvent partagée entre plusieurs chercheurs. Si cette récompense consacre l’importance exceptionnelle de ses travaux, certains estiment que d’autres pionniers auraient également mérité une telle reconnaissance. Parmi eux figure Revaz Dogonadze, chef de file de l’école soviétique du transfert d’électron.

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Rudolph A. Marcus s’est éteint le 16 juillet 2026, à Pasadena aux États-Unis, en Californie, à l’âge de 102 ans, proche de son 103^e anniversaire.

Impact de la théorie de Marcus, de la chimie à la biologie

L’une des plus grandes réussites de la théorie de Marcus est sans doute d’avoir dépassé le cadre de la chimie. Initialement développée pour expliquer les réactions rédox en solution, elle s’est progressivement élargie à d’autres types de transfert d’électrons. Aujourd’hui, elle est utilisée pour comprendre des phénomènes aussi variés que la biologie, la corrosion des métaux, les cellules solaires, les batteries, ou encore les matériaux moléculaires.

Une réaction rédox est une réaction chimique qui correspond au cas précis d’un échange d’électron entre des molécules. La théorie du transfert d’électron de Marcus décrit justement comment un électron saute d’une molécule qui le possède à une autre qui peut le recevoir.

La théorie de Marcus est indispensable à certaines découvertes en biologie. Elle permet de comprendre comment les électrons circulent entre les protéines au cours de la photosynthèse, comment les cellules produisent leur énergie grâce à la respiration cellulaire, mais aussi comment fonctionnent de nombreuses enzymes impliquées dans les réactions rédox.

Par exemple, elle éclaire également les mécanismes moléculaires à l’origine des cycles rédox responsables de la toxicité de nombreux composés chimiques et médicaments.

Au-delà du vivant, l’une des prédictions les plus surprenantes de la théorie de Marcus est l’existence de la région inversée, longtemps considérée comme contre-intuitive. Cette zone inverse est fort utile en physique. La zone inverse de Marcus révèle qu’une réaction chimique possède une vitesse optimale, au-delà, elle peut ralentir malgré que les conditions soient plus favorables.

Cette prédiction paraissait si étonnante que de nombreux chercheurs la jugeaient irréaliste, c’était un peu comme annoncer qu’une résistance électrique pouvait devenir négative.

Ce n’est que plusieurs décennies plus tard que des expériences confirmèrent l’existence de cette région inversée de Marcus

Démonstration grand public de la célèbre équation de l’énergie de réorganisation

Au-delà de la zone inverse, l’une des contributions majeures de Marcus est le concept d’énergie de réorganisation. Faisons une expérience de pensée. Imaginons que nous puissions saisir une charge électrique entre nos doigts, un électron ou un ion, puis la déplacer lentement du vide vers un liquide.

Dans le vide, la charge crée autour d’elle un champ électrique, mais aucun atome, aucune molécule ne se déplace pour l’accueillir, car nous sommes dans le vide.

Dès que la charge pénètre dans le liquide, tout change. Les molécules environnantes ressentent son champ électrique. Elles tournent, se déplacent et s’ordonnent autour d’elle. Mais cette réorganisation n’est pas gratuite : elle demande une énergie de réorganisation.

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C’est précisément cette énergie que Marcus est parvenu à démontrer, en combinant les grandes lois de l’électrostatique avec les principes de la thermodynamique.

À contre-courant de son époque, alors que la révolution de la mécanique quantique transformait déjà la chimie théorique, Marcus choisit d’aborder le transfert d’électron sous un angle essentiellement électrostatique.

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L’élégance analytique à l’ère de l’intelligence artificielle

L’énergie de réorganisation de Marcus est née à une époque où un chercheur disposait essentiellement d’un stylo, de quelques feuilles de papier et d’une remarquable maîtrise des outils mathématiques.

La beauté de cette démarche ne résidait pas seulement dans le résultat final, mais dans le chemin qui y conduisait : une démonstration où chaque ligne découlait naturellement de la précédente, selon la logique implacable du raisonnement scientifique. « Soit A ; alors B. Si B est vrai, alors C. » Une succession d’étapes où les équations racontaient une histoire et révélaient les mécanismes cachés de la nature, qui se finissait par le fameux CQFD (ce qui fallait démontrer).

Le parcours de Marcus illustre une approche de la recherche devenue plus rare. Avant de chercher à publier, il a d’abord cherché à comprendre. Pendant plusieurs années, il s’est immergé dans les mathématiques et l’électrostatique, n’hésitant pas à interrompre ses propres recherches pour acquérir les outils théoriques qui lui manquaient. C’est cette culture scientifique patiemment construite qui lui permettra ensuite de révolutionner la compréhension du transfert d’électron.

Aujourd’hui, le paysage scientifique a profondément changé. L’intelligence artificielle permet souvent de prédire le comportement d’un système sans qu’une démonstration analytique complète soit nécessaire. L’objectif n’est plus toujours de trouver une équation élégante, mais d’exploiter d’immenses volumes de données pour construire des modèles capables de prédire.

Le départ de Marcus marque aussi, symboliquement, la disparition d’une génération de chercheurs pour qui la démonstration analytique constituait le cœur de la découverte scientifique. Une époque où la rigueur du raisonnement suffisait parfois à faire émerger une théorie appelée à transformer durablement notre compréhension du monde.

Marcus nous laisse une démonstration, mais à nous de préserver l’esprit du CQFD.

Olivier Fontaine ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Certains les décrivent comme des psys ou des amis. C’est dire la place que les intelligences artficielles, ou IA, ont pris dans la vie des Français. La gratuité de ces services a probablement contribué à cette confusion. Mais combien de temps les entreprises du secteur pourront-elles continuer à offrir des services non payants ? La publicité pourrait-elle changer la donne ? Quel impact cela pourrait-il avoir ?

En janvier 2026, OpenAI a commencé à insérer les premières publicités dans les réponses de ChatGPT auprès de ses utilisateurs états-uniens non abonnés. Un geste longtemps repoussé et désormais assumé. Après trois années de croissance financée à perte, l’intelligence artificielle (IA) générative grand public amorce sa bascule vers un modèle publicitaire, faute d’avoir trouvé, ailleurs, de quoi financer durablement la gratuité de ses services.

Près d’un Français sur deux déclare avoir déjà utilisé un agent conversationnel, comme ChatGPT, Gemini ou Copilot. Cette proportion grimpe jusqu’à 82 % chez les 18-24 ans contre 20 % chez les plus de 65 ans, selon une enquête Ifop. Dans le monde, près de 20 % de la population dialoguerait régulièrement avec ces outils, selon le Microsoft AI Economy Institute. OpenAI, Google et Microsoft cumulent à eux seuls près de 90 % du marché, selon FirstPageSage.

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Cette domination est le fruit d’une stratégie assumée depuis le lancement de ChatGPT fin 2022 : offrir le service gratuitement pour capter le plus d’utilisateurs possible, avant même de songer à la rentabilité. ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs en soixante jours (il avait fallu trente mois à Instagram pour atteindre cette audience). Reste, désormais, à transformer cette audience en modèle d’affaires viable.

Une industrie qui carbure aux pertes

Le problème posé par cette gratuité est qu’elle est fondée sur une infrastructure qui coûte cher aux entreprises qui l’exploitent. Une requête adressée à un agent conversationnel consomme environ dix fois plus d’énergie de calcul qu’une recherche classique sur Google, selon des estimations relayées par Heise. Or, environ 85 % des utilisateurs de ces services restent sur la version gratuite, d’après CNBC. En 2025, OpenAI aurait dépensé près de 22,5 milliards de dollars pour un chiffre d’affaires de 13,5 milliards, soit une perte d’environ 9 milliards de dollars, rapporte Fortune. Même Anthropic, pourtant tourné vers les entreprises, ne vise la rentabilité qu’à l’horizon de 2028, en misant sur la demande professionnelle, selon TechCrunch.

Face à cette équation, les entreprises nées avec l’IA générative, comme Anthropic ou Mistral AI, se tournent prioritairement vers les entreprises, via des API facturées à l’usage et des licences professionnelles. Les grands groupes technologiques, Google, Meta ou Microsoft, disposent d’un atout supplémentaire : des centaines de millions d’utilisateurs grand public dont l’activité en ligne peut être monétisée autrement. Quant à OpenAI, parti du grand public sans écosystème préexistant, il tente aujourd’hui de rattraper les deux fronts.

L’abonnement ne suffira pas

La première option pour « monétiser » les utilisateurs grand public consiste, logiquement, à faire payer un abonnement. Une convergence tarifaire s’observe autour de 20 dollars (soit plus de 17 euros) par mois pour les offres premium de ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini. Mais cette formule se heurte à un plafond : seuls 4 à 5 % des utilisateurs auraient franchi le pas, selon la BBC. L’écrasante majorité reste gratuite, pesant sur les coûts sans générer de revenu direct.

Une deuxième piste, plus prospective, consiste à transformer l’agent conversationnel en intermédiaire commercial capable de réserver un vol ou de finaliser un achat, moyennant une commission. Mais les premiers résultats déçoivent : selon TechCrunch, les ambitions d’OpenAI de faire de ChatGPT un concurrent d’Amazon ou de Google « ne se déroulent pas très bien », le Web n’étant pas encore conçu pour être parcouru et actionné par des agents automatisés.

La publicité, solution de dernier recours ?

Reste alors la publicité, mécanisme le plus éprouvé pour monétiser une audience captive sans lui faire sortir la carte bancaire. C’est peu ou prou le modèle qui a fait la fortune de Google et de Meta depuis vingt ans. Perplexity AI a été la première à s’y risquer, dès novembre 2024, avec des questions de suivi sponsorisées insérées sous ses réponses. Le format a toutefois été abandonné en 2026 face aux résistances des utilisateurs, l’entreprise reconnaissant sur son blog que la faisabilité technique était acquise, mais que l’acceptabilité par les consommateurs restait un frein.

Microsoft Copilot a, de son côté, déployé des publicités générées dynamiquement par l’IA en fonction du contexte de la conversation, les Showroom Ads. Et depuis janvier 2026, OpenAI affiche à son tour des publicités contextuelles, clairement étiquetées, en bas des réponses fournies aux utilisateurs états-uniens non abonnés, selon CNBC. L’entreprise assure que ces publicités n’influencent pas le contenu des réponses elles-mêmes.

Vos prompts en disent plus que vous ne l’imaginez

Cette publicité contextuelle repose sur une matière première : les données que l’utilisateur confie à l’agent, sciemment ou non. Or, les prompts recèlent bien plus d’informations personnelles qu’il n’y paraît.

Des chercheurs ont montré qu’un modèle de langage peut inférer, avec une précision élevée, des attributs personnels sensibles (santé, revenus, opinions politiques) à partir de simples échanges, même sans divulgation explicite, selon une étude publiée dans les actes de la conférence ICLR. Décrire des symptômes pour un conseil médical revient ainsi à révéler son état de santé ; interroger sur un quartier précis, à dévoiler sa localisation.

Un risque inédit d’influence invisible

C’est précisément là que le bât blesse. Contrairement à une bannière publicitaire, aisément identifiable, un message commercial glissé dans le fil d’une conversation peut se fondre dans la réponse sans que l’utilisateur en ait conscience. Plusieurs travaux de recherche pointent la confiance quasi inconditionnelle accordée à ces agents, perçus comme des interlocuteurs à la fois compétents et complaisants. Un message commercial pourrait ainsi bénéficier d’une caution implicite supérieure à celle d’une publicité classique.

Une étude de la société SparkToro illustre par ailleurs la difficulté à objectiver ce risque. Les agents conversationnels produisent des recommandations de marques différentes dans plus de 99 % des cas, y compris pour des questions strictement identiques sans segmentation marketing différente. Cette instabilité rend une éventuelle influence commerciale particulièrement difficile à détecter, aussi bien pour les utilisateurs que pour les régulateurs.

Le partenariat noué entre OpenAI et Shopify, qui permet à ChatGPT de recommander des produits issus de millions de marchands et de finaliser directement l’achat, en offre une illustration concrète. OpenAI assure que ces recommandations restent organiques et non commercialement influencées, mais les marchands versent bien une commission sur chaque transaction réalisée via l’agent. L’utilisateur n’a aucun moyen de vérifier cette neutralité affichée ni de distinguer une recommandation indépendante d’une recommandation orientée par cet accord commercial.

Vers un encadrement spécifique ?

Ce basculement vers la publicité conversationnelle fait écho à des débats déjà anciens en économie des plateformes, où l’opacité des critères de classement des comparateurs en ligne (offres télécoms, assurances, voyages) a justifié des obligations de transparence renforcées à l’échelle européenne. La question posée aujourd’hui est de savoir si un encadrement comparable, obligeant les agents conversationnels à signaler tout contenu commercialement influencé, s’imposera avant que ces pratiques se généralisent.

L’enjeu dépasse la seule question publicitaire, puisque c’est la soutenabilité même du modèle économique de l’IA générative grand public qui reste, à ce stade, une question ouverte. Entre abonnements plafonnés à une minorité d’utilisateurs, commissions transactionnelles balbutiantes et publicité conversationnelle en plein tâtonnement, aucune piste ne semble, à elle seule, en mesure de financer durablement le coût de ces technologies. Pour les utilisateurs, l’enjeu est de taille : comprendre par qui et comment un service qu’ils croient gratuit est réellement financé.

Paul Favier ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L'ESSENTIEL

• Les développeurs les plus en pointe avec l’intelligence artificielle générative décrivent une fatigue d’un genre nouveau, la vibecoding fatigue ou l’AI brain fry.

• Des parades sont inventées pour ne pas se laisser soumettre par l’IA.

• Cette fatigue pourrait gagner tous les métiers du langage, des journalistes aux juristes en passant par les traducteurs.

Sur un forum de développeurs, un ingénieur raconte sa fatigue après deux mois à coder sept heures par jour, quasiment sans week-ends. Il décrit une lassitude d’un genre particulier, née de ces outils qui produisent beaucoup, très vite, et qu’il faut valider sans relâche. Il en donne une image frappante :

« C’est comme mettre ta bougie de productivité sur un lance-flammes ; tu vas plus vite, mais tu brûles beaucoup plus d’énergie. »

Cette tendance, c’est la vibecoding fatigue, une lassitude de valider sans arrêt le travail d’une machine qui ne s’arrête jamais. Le mot est né sous la plume d’un ingénieur passé chez Google, Jorge Raad, qui décrit dès août 2025 le malaise né d’une délégation cognitive excessive aux outils d’IA. Les fils de discussion de praticiens s’en emparent dans les mois qui suivent, bien avant la première étude savante, publiée en mars 2026, sur laquelle je reviendrai.

Ce que disent les forums rejoint les enquêtes. Dès 2024, l’Upwork Research Institute interroge 2 500 professionnels ; 77 % de ceux qui utilisent l’IA jugent qu’elle a alourdi leur charge. Un an plus tard, la même équipe va plus loin ; parmi les salariés les plus productifs grâce à l’IA, 88 % se disent en burn-out.

C’est un basculement que je documente aussi sur mon terrain, une enquête menée depuis 2023 auprès d’une dizaine d’entreprises du numérique françaises, dont les résultats paraîtront prochainement. Une tendance liée à l'objet de ma thèse, à savoir l’adaptation des entreprises du numérique à l’IA générative.

Utilisateurs et constructeurs de l’IA

Les grands modèles d’IA, ceux d’OpenAI, d’Anthropic, de Google ou de Microsoft, ont tous misé sur le code, pour deux raisons. Le code agit directement sur le monde puisqu’une seule ligne peut lancer un calcul à l’autre bout de la planète. Et surtout, il se vérifie. Quand un modèle se trompe dans une phrase, l’erreur reste floue.

Quand il se trompe dans un programme, le bug se voit, se compte et se corrige. Les concepteurs de ces modèles en ont fait leur mesure de progrès. Le principal test du secteur, SWE-bench, soumet les modèles à des centaines de bugs réels relevés dans des logiciels publics. Un classement en ligne affiche pour chaque modèle la part de ces bugs qu’il parvient à corriger seul, et chaque laboratoire y suit la progression de ses concurrents.

Les développeurs sont équipés plus tôt et plus intensément que les autres. Ils s’en servent même pour fabriquer les outils d’IA eux-mêmes ; ils sont à la fois utilisateurs et constructeurs. Traducteurs, comptables, juristes, tous les métiers du langage suivent, avec un temps de retard.

Canari dans la mine

En mars 2026, une étude, menée sur 1 488 personnes, le baptise l’AI brain fry. Les coûts sont conséquents avec un tiers de fatigue de décision en plus, 39 % d’erreurs graves en plus, et une envie de démissionner qui passe de 25 % à 34 %. Un des auteurs, Matthew Kropp, désigne les premiers concernés, les ingénieurs qui pilotent déjà plusieurs systèmes d’IA à la fois. Il les appelle « le canari dans la mine », des sentinelles dont la fatigue annonce celle des autres métiers.

L’explication précède l’IA générative de quarante ans. Dès 1983, l’ergonome Lisanne Bainbridge décrivait les « ironies de l’automatisation ». Quand on confie les tâches faciles à la machine, il ne reste à l’humain que les plus difficiles, plus la surveillance de l’ensemble.

Les chercheurs Marie-Laure Cahier et Pierre Quesson le retrouvent dans le conseil. Une médecin du travail qu’ils citent l’explique simplement. Les tâches simples étaient des moments de repos pour le cerveau. Quand ces outils s’en chargent, il ne reste que l’effort, sans répit. Un consultant parle d’un « exosquelette mental » qui décuple les forces tant qu’on le porte. Reste à savoir ce qu’il en demeure quand on l’enlève.

À lire aussi : Et si votre prochain collègue était un agent IA ?

La chercheuse en data marketing & IA Kathleen Desveaud décrit un risque voisin ; à force de déléguer, certains perdent leurs compétences. Les forums décrivent le phénomène symétrique. Chez ceux qui gardent les commandes, les compétences s’usent d’être sollicitées en continu ; le geste technique passe à la machine, et l’arbitrage comme la coordination occupent désormais tout le terrain.

Trois garde-fous

Face à ces tensions, les développeurs les plus en pointe inventent des parades, dont trois reviennent avec insistance.

Faire un brouillon

Avant de lancer l’outil d’IA, ils écrivent en mots simples ce qu’ils veulent obtenir. Un développeur le résume ainsi :

« Tu installes l’IA en face de toi. Tu lui dis : on va travailler cette spécification fonctionnelle. Je donne l’idée, tu poses les questions, et tu rédiges. »

Ce détour répond à un trait de ces systèmes, qui produisent d’abord ce qui sonne bien. Sans cadre fixé à l’avance, on prend le plausible pour du juste. Un journaliste peut faire de même avant de commander une synthèse ; un juriste, avant un projet de contrat.

Se réapproprier le travail

Une fois la production faite, ils ne se contentent pas d’un « ça marche ». Ils vérifient qu’ils sauraient la défendre devant un collègue, sans notes. Un développeur de vingt ans d’expérience explique :

« Je relis et je comprends chaque ligne produite. Pas pour vérifier que ça marche, pour comprendre ce qui a changé ».

L’exigence est ancienne, mais elle oblige désormais à ralentir contre la cadence de la machine, et ce ralentissement a un coût.

Refuser certaines tâches

Les développeurs tracent des lignes rouges. Ils gardent trois domaines pour eux : les choix d’architecture qui engagent l’avenir d’un système, les zones à risque (paiements, données médicales, fichiers clients), et les tâches qui donnent du sens à leur métier. L’un d’eux le dit crûment :

« Je passe la moitié de mon temps à dire à l’IA ce qu’elle ne doit pas faire. Ne lis pas ce fichier. Ne refactorise pas. Reste à ta place. »

Ces refus relèvent du jugement professionnel, et les entreprises qui voudront les codifier se heurteront à une règle bien connue : plus une contrainte est rigide, plus elle se contourne.

Observer les professionnels chevronnés

Le sociologue Hartmut Rosa l’avait pressenti. Chaque technique qui accélère remplit davantage les minutes qu’elle promettait de libérer. Cette pression s’exerce d’abord sur les métiers du langage, à commencer par celui où l’IA a envahi le quotidien.

Les trois parades ont un point commun ; elles réinstallent après coup les freins que la machine a supprimés d’entrée.

Ces réflexes demandent ensuite à être transmis. Un repère pour qui débute pourrait être d’observer où les professionnels chevronnés refusent d’utiliser l’IA. Leurs refus indiquent, mieux que tout référentiel, ce qu’il faut encore apprendre à faire soi-même.

Morgan Blangeois ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Les instituts de sondage explorent de plus en plus l’idée de remplacer une partie de leurs répondants par des intelligences artificielles capables de simuler des profils humains. Moins coûteuse et plus rapide, cette approche soulève toutefois une question fondamentale : une opinion générée par un modèle est-elle vraiment comparable à celle d’un citoyen ?

Les enquêtes et les sondages permettent aux sociétés de mieux comprendre ce que pensent les citoyens sur des sujets aussi variés que la politique, la santé ou l’éducation. Mais de moins en moins de personnes acceptent d’y répondre, ce qui oblige les instituts à solliciter davantage de participants et fait fortement grimper les coûts. Aux États-Unis, un prestataire de sondages facture ainsi une enquête de dix minutes auprès de 1 000 personnes plusieurs dizaines de milliers de dollars.

Les modèles d’intelligence artificielle pourraient-ils remplacer à terme des centaines, voire des milliers de répondants en reproduisant la diversité des réponses qu’apporteraient de vrais êtres humains ? Cette pratique, appelée « enquêtes synthétiques » ou « échantillon silicium » (« silicon sampling »), est déjà utilisée et coûte bien moins cher. Mais les résultats sont-ils fiables ?

Je suis un chercheur en apprentissage automatique. J’étudie les grands modèles de langage et leurs usages en médecine et dans la recherche scientifique. Ces systèmes évoluent en permanence à mesure que les entreprises les mettent à jour. Selon les consignes fournies, les paramètres utilisés ou la version du modèle, les réponses à une même question peuvent varier considérablement.

Cette caractéristique peut rendre ces modèles difficiles à utiliser de manière fiable dans les recherches en sciences sociales. Mais elle peut aussi être mise à profit pour simuler les réponses d’un grand nombre de personnes, ce que les chercheurs appellent des « répondants synthétiques ».

Pour générer, par exemple, 10 000 réponses avec ChatGPT, un institut de sondage peut fournir au modèle quelques informations démographiques de base ainsi qu’un contexte, par exemple : « Vous êtes un jeune électeur urbain, étudiant à l’université et de sensibilité politique conservatrice. Répondez aux questions suivantes. » Les chercheurs peuvent ensuite faire varier ces caractéristiques démographiques afin d’obtenir, pour une même question, une grande diversité de réponses produites par ChatGPT.

Le modèle possède également sa propre part d’aléa interne, ce qui l’amène naturellement à produire des réponses différentes lorsqu’une même question lui est posée à plusieurs reprises. Les chercheurs peuvent ainsi combiner les consignes fournies au modèle et cette part de hasard pour générer 10 000 réponses synthétiques différentes.

Les simulations ne sont pas des opinions

Les sondeurs utilisent depuis longtemps des modèles statistiques pour généraliser les résultats obtenus à partir d’un nombre limité de réponses. Et différents analystes peuvent tirer des conclusions différentes à partir des mêmes données d’enquête. Les études portant sur les répondants synthétiques suggèrent qu’ils pourraient être encore plus sensibles que les humains à de légères modifications des consignes ou des paramètres produisant des résultats très différents.

Mais l’utilisation de répondants synthétiques soulève une question plus fondamentale. Les sondages ne sont pas seulement des outils de prédiction. Ce sont aussi des instruments de mesure destinés à saisir ce que les gens pensent réellement. Un thermomètre mesure directement votre température. Vous ne feriez sans doute pas confiance à un appareil qui se contenterait d’estimer votre température en consultant un modèle d’intelligence artificielle.

Les grands modèles de langage et les autres outils d’IA héritent des biais et des angles morts présents dans les données sur lesquelles ils ont été entraînés. Par exemple, l’IA peut simplifier à l’excès ou déformer les opinions de groupes de population sous-représentés en ligne. Les sondages traditionnels comportent eux aussi des biais, mais nombre de ceux qui affectent les systèmes d’IA modernes restent invisibles au public, enfermés dans des modèles propriétaires dont le fonctionnement n’est pas transparent. Plus problématiques encore, certains instituts pourraient présenter au public des résultats issus de répondants synthétiques comme s’ils provenaient d’enquêtes réalisées auprès de personnes réelles.

Ces limites risquent d’éroder la confiance dans les sondages et, plus largement, dans la recherche par enquête. Elles soulèvent également un paradoxe intéressant. Les données synthétiques, créées par ordinateur ou par simulation, sont largement utilisées dans l’IA moderne. Elles servent à entraîner des systèmes d’intelligence artificielle dans des domaines aussi variés que la médecine, la finance, la robotique, les véhicules autonomes et bien d’autres. Pourquoi, dès lors, les réponses synthétiques à des sondages semblent-elles poser davantage de problèmes ?

La différence essentielle est que les données synthétiques sont vérifiées à l’aune du réel. Une voiture autonome peut être entraînée à partir d’images et de vidéos synthétiques représentant différentes conditions de circulation, mais aucun constructeur ne la mettrait en circulation sur la voie publique sans de vastes tests en conditions réelles. Si les données synthétiques dégradent les performances du système, les ingénieurs peuvent le corriger, le réentraîner ou le remplacer.

Les chercheurs peuvent être tentés de considérer les réponses synthétiques à des enquêtes comme une représentation de l’opinion publique. Pourtant, le système ne mesure pas réellement cette opinion. Il exécute une simulation de l’opinion publique fondée sur les données sur lesquelles il a été entraîné. Si ces opinions simulées s’éloignent de la réalité, les chercheurs risquent de ne s’en apercevoir qu’une fois que des conclusions erronées auront déjà influencé des politiques publiques, des décisions d’entreprise ou des travaux de recherche scientifique.

Des enquêtes mieux conçues et mieux analysées

Cela ne signifie pas pour autant que l’IA n’a aucun rôle à jouer dans la recherche par sondage. Elle peut au contraire aider les chercheurs à améliorer la conception des enquêtes sans affaiblir la mesure de l’opinion publique. Les outils d’IA peuvent contribuer à formuler des questions plus claires en simplifiant leur rédaction, en réduisant les ambiguïtés et en éliminant les répétitions. Ils peuvent aussi aider à supprimer les questions inutiles, ce qui facilite la participation des répondants. Ces outils sont également capables d’adapter les questionnaires à différentes langues.

Une fois l’enquête terminée, l’IA peut aider les chercheurs à organiser de grands volumes de réponses ouvertes, à résumer les thèmes récurrents et à traiter les questionnaires incomplets plus efficacement que des analystes humains. Certains chercheurs explorent ainsi des approches hybrides, combinant des enquêtes réalisées auprès d’échantillons humains plus restreints avec des outils d’analyse assistés par l’intelligence artificielle.

Les décideurs s’appuient sur les enquêtes et les sondages pour écouter et comprendre la voix des personnes affectées par leurs décisions. Remplacer les répondants humains par des répondants synthétiques risque d’affaiblir ce lien. Dans le même temps, la baisse des taux de réponse et l’augmentation des coûts constituent de véritables défis pour la recherche par sondage.

Je suis convaincu que de futurs travaux permettront de trouver des moyens d’utiliser l’intelligence artificielle de façon transparente, efficace et scientifiquement rigoureuse, sans pour autant remplacer les personnes elles-mêmes.

Ambuj Tewari a reçu des financements de la National Science Foundation et des NIH.

L’ESSENTIELCliquez pour lire les trois points à retenir   La psychologie sociale établit que la flatterie est efficace, même lorsqu'elle est très visible et qu'elle n'est pas perçue comme sincère.   Ce mécanisme de flatterie systématique augmente paradoxalement la confiance que nous accordons aux IA conversationnelles, en leur donnant une dimension plus humaine.   De manière plus insidieuse, l'IA conversationnelle apprend aussi à se conformer aux idées et à la façon de s'exprimer de l'utilisateur, l'enfermant peu à peu dans une bulle de filtre.   Replier   

Vous vous connectez sur votre assistant IA conversationnel : il vous salue amicalement, « Vous êtes de retour ! » Puis vous lui soumettez une question de vocabulaire, l’ébauche bancale d’un texte ou une intuition fragile : « Quelle bonne idée ! »

Très souvent, avant même d’examiner votre requête, l’IA vous gratifie d’un commentaire élogieux (« Excellente question » ou « C’est un sujet fascinant »). Ce réflexe de validation porte un nom dans la recherche récente : sycophancy, en anglais, que l’on peut traduire par « effet sycophante » ou « biais de complaisance ».

Plusieurs des assistants les plus diffusés le manifestent de façon régulière : évaluant ChatGPT, Claude et Gemini sur des tâches de mathématiques et de conseil médical, Aaron Fanous et ses collègues de l’université de Stanford l’ont mesuré dans près de six réponses sur dix. Ce concept relie deux histoires que tout semblait séparer : celle d’une technique d’entraînement vieille de quelques années, et celle d’un travers humain que la psychologie sociale décrit depuis les années 1960. L’assistant flatte parce qu’on l’a récompensé pour flatter, et nous cédons à la flatterie parce que notre jugement fléchit devant l’éloge qui nous vise.

Une figue, un délateur, une machine

Le mot nous vient de l’Athènes de Solon, au début du sixième siècle avant notre ère. La cité interdisait alors l’exportation des figues, rapporte Plutarque, et faute de police, comptait sur les particuliers pour dénoncer les fraudeurs. Celui qui « montrait les figues », de sukon, la figue, et phainein, montrer, servait aux juges l’accusation qu’ils attendaient, gagnait son procès et, accessoirement, touchait sa prime. Le grec a légué le terme à l’anglais sycophancy, qui désigne la flatterie servile du courtisan, avant que la recherche sur l’intelligence artificielle le reprenne pour nommer ce penchant des modèles à caresser leur interlocuteur dans le sens du poil.

Le sycophante grec lisait les attentes du juge et ajustait son propos pour plaire ; l’assistant IA lit les indices laissés dans la question et oriente sa réponse vers ce qui contentera l’utilisateur. Un même geste relie les deux : un locuteur placé en situation d’être évalué règle son discours sur la récompense attendue plutôt que sur l’exactitude. Le délateur optimisait la faveur du tribunal, le modèle optimise le score d’un évaluateur.

Cette économie de la flatterie a quitté le tribunal pour gagner la vie ordinaire des échanges commerciaux et numériques, où elle garde son efficacité même à découvert. Les spécialistes du marketing Elaine Chan et Jaideep Sengupta l’ont établi par l’expérience : un compliment adressé par un vendeur agit sur sa cible alors même que celle-ci perçoit le motif intéressé et corrige consciemment son jugement.

La correction opère en surface, sur l’attitude déclarée, pendant qu’une adhésion favorable subsiste en profondeur et pèse davantage sur le comportement d’achat. L’assistant conversationnel hérite de cette rente : sa déférence porte auprès d’un utilisateur averti de sa nature statistique, parce que la lucidité sur le procédé désarme moins la flatterie qu’on ne l’espère.

Pourquoi apprendre à une machine à complaire ?

Cet effet est-il intentionnel et destiné à capter de nouveaux clients ? Techniquement, la complaisance des modèles se présente d’abord comme la conséquence de leur méthode d’apprentissage. Les grands modèles de langage passent en effet par une étape appelée RLHF, pour Reinforcement Learning from Human Feedback, soit l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains.

Le principe a d’abord été formalisé de façon générale par Paul Christiano, chercheur américain en intelligence artificielle, et ses coauteurs, en 2017, sur des tâches de simulation robotique sans lien avec le langage, avant que l’équipe d’OpenAI, autour du chercheur en intelligence artificielle Long Ouyang, l’applique aux modèles conversationnels en 2022 avec InstructGPT. L’idée tient en peu de mots : des personnes classent les réponses du modèle de la meilleure à la moins bonne, ces classements servent à entraîner un « modèle de récompense », et le système apprend ensuite à produire ce que ce modèle de récompense note haut.

C’est ainsi que, presque ironiquement, le maillon humain introduit un biais que des chercheurs des universités Harvard et de Boston ont su isoler dans les données de préférence elles-mêmes. À justesse factuelle égale, une réponse qui épouse l’opinion de l’utilisateur récolte de meilleures notes qu’une réponse exacte qui le contrarie. L’étude va même plus loin : humains et modèles de récompense retiennent parfois une réponse flatteuse bien tournée de préférence à une réponse correcte. Au point que pousser l’optimisation contre ce signal finit par rogner la véracité au profit de l’agrément ! La flatterie devient alors une stratégie payante au sens mathématique, un point vers lequel l’entraînement converge de lui-même.

La complaisance reste pourtant une tendance parmi d’autres, tempérée par les objectifs concurrents que l’entraînement poursuit en même temps : la recherche d’exactitude, par exemple, travaille contre la déférence, tandis que l’utilité perçue la renforce. Le résultat dépend de l’équilibre que chaque éditeur donne à ces forces, ce qui explique que l’ampleur du phénomène varie sensiblement d’un modèle à l’autre. Keyu Wang et ses collègues relèvent ainsi, sur sept familles de modèles, des taux de complaisance qui s’échelonnent de 47 % à 95 %.

Ce penchant s’accentue pourtant avec la taille. Jerry Wei et ses collègues l’ont mesuré sur les modèles PaLM de Google : plus le modèle grossit, plus il tend à répéter l’opinion de son interlocuteur, et l’effet s’accentue encore lorsqu’on l’entraîne à suivre des instructions. L’assistant se contente ainsi rarement de flatter : il apprend de notre goût pour la flatterie et nous renvoie une version amplifiée de nos propres attentes. Les systèmes les mieux ajustés aux préférences déclarées comptent parmi les plus enclins à la déférence. Plusieurs équipes cherchent des correctifs, par exemple l’ajout de données synthétiques conçues pour désapprendre la flatterie, une piste que Wei et ses collègues explorent dans le même travail. La question reste ouverte à ce jour.

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Pourquoi la flatterie prend sur nous

Un miroir complaisant agit seulement si celui qui s’y regarde le croit fidèle. Bien avant les assistants conversationnels, la psychologie sociale a montré que la cible d’un compliment perd en lucidité au moment précis où elle en aurait le plus besoin. Le psychologue américain Edward E. Jones a fondé cette étude en 1964 sous le nom d’« ingratiation », l’art de se rendre désirable aux yeux d’autrui, et il y repérait déjà une « distorsion vaniteuse » qui rend chacun plus crédule devant l’éloge tourné vers lui-même que devant celui destiné à un tiers.

La psychologue néerlandaise Roos Vonk a mis ce mécanisme à l’épreuve du laboratoire. Ses expériences révèlent un écart net entre la cible et l’observateur : la personne directement flattée juge le flatteur plus crédible et plus sympathique que ne le fait un témoin de la même scène, et cet écart tient bon même quand on neutralise la fatigue cognitive, l’humeur ou l’envie de plaire. Nous jugeons donc au plus mal la sincérité des compliments qui nous sont adressés. Un utilisateur averti du fonctionnement statistique d’un modèle reste vulnérable à sa validation pour cette raison simple : occuper la place de cible suffit à endormir la méfiance.

Le psychiatre Serge Tisseron a décrit le versant émotionnel de cet attachement. Analysant notre rapport aux robots sociaux, il montre qu’un artefact peut satisfaire notre désir d’emprise tout en entretenant l’illusion de la réciprocité. Face à une machine qui adopte les codes de l’écoute et de l’attention, l’utilisateur lui prête une intériorité, parfois une bienveillance. L’assistant devient une sorte de compagnon rassurant, un espace où la contradiction se fait rare. Ce ressort prolonge une disposition ancienne : Tisseron la rattache à notre façon d’investir affectivement les objets, l’assistant venant occuper une fonction psychique déjà là. J’ai analysé ailleurs ce basculement, où l’écoute simulée finit par redéfinir ce que nous attendons d’un échange, sous le nom d’empathie artificielle.

À lire aussi : L’empathie artificielle : du miracle technologique au mirage relationnel

Reste la dimension économique, que le sociologue Antonio Casilli éclaire dans son enquête sur le travail du clic. La douceur des interfaces résulte d’un calibrage industriel où le ton des modèles se règle en amont, grâce au travail d’annotateurs largement invisibles. Les éditeurs visent la fidélité d’usage, et l’expérience gagne à rester agréable : une conversation qui flatte retient mieux qu’une conversation qui heurte. L’incitation commerciale et l’incitation technique poussent vers le même résultat, une friction réduite au minimum, sans qu’il faille supposer la moindre intention de rendre les esprits paresseux.

Le Tricatel de la pensée

Dans le film L’Aile ou la Cuisse, l’usine Tricatel fabriquait une nourriture de synthèse, lissée et sans saveur, servie sous les dehors de la grande cuisine. L’effet sycophante produit un équivalent textuel : une matière relationnelle prémâchée, agréable, qu’on avale sans effort. Le risque tient moins à une machine devenue intelligente ou hostile qu’à une chambre d’échos où notre ego trouve un assentiment permanent.

Deux forces s’y rejoignent, et c’est leur rencontre qui peut paraître inquiétante. D’un côté, notre moindre lucidité devant l’éloge qui nous vise ; de l’autre, une technique d’entraînement qui sélectionne la complaisance. Au total, nous sommes face à un système réglé pour flatter, qui s’adresse à un esprit disposé à se laisser flatter et… l’accord se scelle. En confiant à ces miroirs le soin de valider nos idées, nous risquons d’oublier que la pensée avance par le frottement avec le réel et par la rencontre de ce qui résiste, jamais par un consentement fabriqué.

Emmanuel Carré ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

La géographie des États-Unis est en pleine recomposition. Un nouveau pôle d’attractivité émerge en Louisiane. De quels atouts dispose cet État, qui devrait accueillir prochainement un mégacentre de données de Meta ?

Dans une Amérique en recomposition, la Louisiane apparaît comme un cas particulièrement intrigant dans la mesure où peu d’observateurs l’auraient spontanément désignée comme une candidate crédible à l’économie de la connaissance.

Longtemps associée au pétrole, au Mississippi et aux ouragans dévastateurs comme Katrina, la Louisiane est en train de s’imposer comme l’un des territoires les plus convoités de l’économie numérique américaine. Portée par l’intelligence artificielle, les centres de données et les infrastructures énergétiques, elle illustre l’émergence d’un nouveau modèle de développement qui pourrait redessiner la géographie de l’innovation aux États-Unis.

Entre champs et rives du Mississippi

La Silicon Valley, ses campus historiques et ultramodernes, ses start-up devenues multinationales et ses investisseurs visionnaires ont façonné l’imaginaire mondial de l’innovation. Elle a imposé un modèle de développement fondé sur la concentration des talents, du capital-risque et de la recherche universitaire

C’est désormais à 3 000 kilomètres de là que des géants de la Tech ont jeté leur dévolu. Dans les plaines du nord-est de la Louisiane, entre champs agricoles, infrastructures énergétiques et rives du Mississippi, Meta construit un complexe de Data Center à plus de 10 milliards de dollars. Présenté comme le plus important de son histoire, mobilisant plus de 5 000 travailleurs durant sa phase de construction, il générera plus de 500 emplois permanents une fois opérationnel.

À lire aussi : « Boz Angeles » et « Nash-Vegas », ces nouveaux pôles de croissance aux États-Unis, nouvel eldorado de l’économie américaine

Cette évolution révèle une transformation profonde où l’IA est en train de redessiner la carte économique des États-Unis.

Une terre autrefois française

Pour un lecteur français, la Louisiane demeure un territoire à part. Vendue aux États-Unis par Napoléon Bonaparte en 1803, lors du célèbre « Louisiana Purchase », elle conserve encore aujourd’hui de nombreuses traces de cet héritage. Les noms de Bâton Rouge, Lafayette ou La Nouvelle-Orléans, la présence des communautés cajun, la gastronomie locale… rappellent l’ex-ancrage français de ce vaste territoire situé à l’embouchure du Mississippi.

Derrière ce passé franco-américain se cache une autre histoire, celle d’un État qui cherche à réinventer son modèle de développement. Au XX^e siècle, la prospérité louisianaise a reposé sur l’exploitation des hydrocarbures (pétrolières et pétrochimiques) qui ont profondément structuré l’économie régionale. Les immenses complexes industriels installés le long du fleuve couru par Tom Sawyer ont fait de la Louisiane l’un des principaux centres énergétiques du pays.

Cette spécialisation a longtemps constitué une force, créant aussi une dépendance aux marchés énergétiques fluctuants, à la concurrence internationale, aux transformations industrielles et les enjeux environnementaux ont progressivement mis en évidence la nécessité de diversification.

Dans ce contexte, les responsables politiques et économiques locaux poursuivent un objectif ambitieux : faire de la Louisiane un territoire d’innovation, appuyé par la création de multiples dispositifs d’accompagnement des entreprises innovantes, par le développement de partenariats entre universités et entreprises et par une politique volontariste d’attractivité portée par Louisiana Economic Development et l’initiative Louisiana Innovation.

Quand l’IA change les règles du jeu

Pour comprendre l’intérêt soudain des géants technologiques pour la Louisiane, il faut d’abord comprendre ce que l’IA change dans les logiques de localisation des activités économiques.

Depuis les années 1980, les entreprises technologiques recherchaient principalement trois ressources :

• des universités d’excellence,

• une main-d’œuvre hautement qualifiée

• et un accès privilégié au financement.

L’IA modifie progressivement cette équation, et les modèles les plus avancés nécessitent désormais des capacités de calcul gigantesques. Leur développement repose sur de vastes Data Centers, consommant d’importantes quantités d’électricité aux infrastructures de refroidissement sophistiquées.

L’accès à une énergie abondante, à un foncier disponible et à des infrastructures performantes devient aussi stratégique que la proximité d’une université prestigieuse ou d’un fonds de capital-risque. Autrement dit, l’IA réinterroge la valeur des ressources territoriales, que l’économie numérique semblait avoir reléguées au second plan.

Le pari de Meta

Le choix de la Louisiane par Meta traduit cette évolution des besoins de cette industrie numérique. La Louisiane offre une combinaison rare d’avantages compétitifs : capacités énergétiques considérables, coûts fonciers relativement faibles, infrastructures logistiques de premier plan, une position stratégique sur le réseau de fibre optique national, une tradition industrielle permettant de gérer des projets de grande ampleur.

Son gouverneur, Jeff Landry, a qualifié l’investissement de Meta de « nouveau chapitre dans l’histoire économique de l’État » ajoutant que « cet investissement allait permettre de faire de la région un point d’ancrage de l’économie technologique US créant des emplois qualifiés pour les générations futures »

Au-delà, les autorités locales espèrent surtout générer des effets d’entraînement : nouvelles formations universitaires, attractivité accrue pour les entreprises technologiques, développement de start-up spécialisées dans l’IA et renforcement des capacités de recherche. L’objectif n’est pas seulement d’accueillir des infrastructures, mais de construire un véritable écosystème.

Cette stratégie s’appuie sur plusieurs établissements d’enseignement supérieur qui cherchent à renforcer leur positionnement dans les technologies numériques. Ainsi, la Louisiana State University (LSU), à Bâton Rouge, développe des programmes dédiés à la science des données, à la cybersécurité et à l’IA. À La Nouvelle-Orléans, Tulane University participe à la structuration d’un environnement favorable à l’innovation et à l’entrepreneuriat technologique.

De la Silicon Valley au golfe du Mexique

Si la comparaison entre la Louisiane et la Silicon Valley peut sembler provocatrice, car les deux territoires restent profondément différents, cela devient intéressant, lorsque cette comparaison permet d’identifier l’émergence d’un nouveau modèle de développement.

Les ports, les réseaux électriques, les centres de production énergétique et les infrastructures industrielles retrouvent une importance stratégique. La Louisiane semble être un laboratoire particulièrement révélateur, avec un avantage logistique qui est loin d’être anecdotique. Le Port of South Louisiana (entre La Nouvelle-Orléans et Bâton Rouge) demeure l’un des plus importants du continent américain et figure régulièrement parmi les deux premiers ports américains en tonnage, après Houston

L’innovation ne se concentre plus uniquement là où se trouvent les programmeurs, mais là où se trouvent les mégawatts qui deviennent aussi stratégiques que les lignes de code.

Une nouvelle géographie de l’Amérique

Partout aux États-Unis, de nouveaux pôles de croissance émergent. Austin attire massivement les investissements technologiques au Texas, le Tennessee renforce son attractivité autour de Nashville, Salt Lake City s’impose progressivement comme un pôle des technologies numériques et Raleigh-Durham bénéficie du dynamisme du « Research Triangle ». Cette recomposition rappelle que les centres de gravité économiques américains n’ont jamais été figés. L’histoire économique des États-Unis est celle d’une succession de déplacements régionaux, souvenons-nous de Detroit devenue la capitale mondiale de l’automobile avant de connaître son déclin au profit d’autres régions.

Feldman, Boschma, ou encore Cooke et al, ont montré que l’innovation ne repose pas uniquement sur la concentration géographique des entreprises technologiques, mais sur la capacité des territoires à mobiliser leurs ressources spécifiques, à construire des institutions adaptées favorisant les interactions entre acteurs divers. La Louisiane ne veut pas ressembler à la Silicon Valley, elle cherche à construire une trajectoire originale à partir de ses propres atouts : l’énergie, les infrastructures, la position géographique et l’héritage industriel.

Les défis d’une ambition nouvelle

Cette trajectoire reste néanmoins incertaine. L’arrivée massive des géants technologiques soulève plusieurs interrogations sur la consommation d’importantes quantités d’énergie et d’eau. Les aides publiques accordées aux grandes entreprises font l’objet de débats récurrents. La dépendance à quelques acteurs dominants peut fragiliser les économies locales. L’érosion côtière et la vulnérabilité aux événements météorologiques extrêmes constituent déjà des enjeux majeurs pour la Louisiane.

Le défi n’est pas seulement d’attirer Meta ou quelques autres mastodontes, il est de transformer ces investissements en un véritable processus de développement territorial. À quelques jours du 250^e anniversaire de la naissance des États-Unis, la Louisiane rappelle une constante de l’histoire des États-Unis, cette capacité à réinventer sans cesse ses géographies économiques.

Elle est aujourd’hui projetée au cœur de l’une des plus grandes révolutions technologiques, non pas comme une seconde Silicon Valley, mais en incarnant une autre trajectoire possible, loin du modèle californien et de San Francisco.

Fabien Nadou ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

La canicule qui affecte l’Europe est déjà considérée comme historique, et de tels événements sont de plus en plus fréquents partout dans le monde. De quelles façons l’IA peut-elle être mise à profit pour aider à en limiter les conséquences sanitaires sur les populations ?

En 2021, un dôme de chaleur s’est installé dans la région de la Colombie-Britannique pendant un peu plus d’une semaine, avec des anomalies de température allant jusqu’à 15 ºC au-dessus des normales. Conséquence : 619 décès et plus de 5,5 milliards $ en coûts sanitaires. Cet événement météorologique, le plus meurtrier dans l’histoire récente du Canada, compte aussi parmi les catastrophes les plus coûteuses.

Et en ce début d’été, la vague de chaleur qui affecte l’Europe depuis plusieurs semaines, causant entre autres des incendies de forêt sans précédent en France, en Espagne et au Portugal, a déjà été qualifiée d’« historique ».

Des épisodes amenés à se multiplier

Avec les changements climatiques, ces événements de chaleur extrême vont se multiplier, au Canada comme ailleurs dans le monde, avec des intensités, des durées et des fréquences de plus en plus élevées. Une étude que j’ai menée en 2025 conjointement avec des collègues de l’INRS, de l’INSPQ et de Santé Canada a montré que les coûts sanitaires totaux associés à la chaleur au Québec pourraient, en l’absence d’autres mesures d’atténuation et d’adaptation, être multipliés au moins par trois d’ici 2050, pour atteindre 12 milliards $ annuellement.

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Dans un contexte où la chaleur est l’événement météorologique causant le plus de décès, nous nous sommes posé la question suivante : comment l’IA peut-elle être mise à profit afin de limiter les conséquences sanitaires de la chaleur extrême ?

Le Canada et le Japon, pionniers dans le domaine

Voici donc un tour d’horizon des travaux réalisés sur la question, tant à l’international qu’au Canada, par moi-même en collaboration avec Félix Lamothe de l’INSPQ, Céline Campagna du consortium Ouranos, et Fateh Chebana de l’Institut national de la recherche scientifique. Pour cet article, on désigne par « modèles d’IA » tous les modèles d’apprentissage machine et profond qui sont utilisés en IA.

Nous avons effectué une revue de littérature internationale afin de recenser les travaux effectués dans ce domaine. Notre revue a montré que le Japon et le Canada étaient tous deux pionniers dans le domaine avec le plus d’articles publiés, surtout dans les cinq dernières années. Parmi les applications de l’IA recensées au niveau mondial, quatre grands thèmes ont émergé :

• Prévoir les conséquences sanitaires de la chaleur.

• Établir de nouveaux seuils d’alerte à la chaleur.

• Mieux comprendre les variables liées à la chaleur.

• Analyser les facteurs de vulnérabilités à la chaleur.

Prévoir les impacts sur la santé

En permettant d’analyser les structures de corrélations complexes dans les données sanitaires et environnementales, les modèles d’IA peuvent être mis à profit pour la prévision des impacts sanitaires de la chaleur.

Déjà, en 2023, notre équipe avait comparé neuf modèles d’IA et statistiques afin de prévoir la mortalité en période de chaleur extrême à Montréal. Cette étude a permis déjà de cibler quels algorithmes étaient les plus précis, et dans quels contextes. Alors que certains modèles d’IA montraient les meilleures performances pour l’ensemble de l’été, les modèles statistiques adaptés pour la non-linéarité demeuraient assez précis en période de forte chaleur.

Suite à cette première expérience, nous avons proposé un système provincial de surveillance de la chaleur basé sur l’IA en utilisant l’ensemble des données du Québec et portant sur cinq indicateurs : mortalité, hospitalisations, visites aux urgences, transports ambulanciers et appels à Info-Santé. Cette fois-ci, les performances des modèles d’IA dépassaient largement ceux des modèles plus classiques pour tous les moments de l’été. De plus, les modèles ont pu identifier deux indicateurs sanitaires d’intérêt pour de tels systèmes : les décès et les transports ambulanciers.

Si mis en opération, ce système permettrait d’anticiper les conséquences sur la santé des périodes de chaleur à venir. Par exemple, en combinant les prévisions de températures du jour et de la nuit suivante, l’écart de température et l’humidité, le système permettrait de prévoir si des augmentations sont attendues dans les indicateurs de santé mentionnés ci-dessus, et ce, pour chacune des régions du Québec.

De nouveaux seuils d’alerte

Notre revue de littérature a aussi montré que les modèles d’IA peuvent être utilisés pour proposer de nouveaux seuils d’alerte de chaleur, en analysant les relations complexes entre les températures et la santé. Une étude de ce type effectuée à Montréal en 2021 a montré quel algorithme d’IA performait mieux pour établir ces seuils.

Les résultats ont montré que la mortalité augmentait fortement lorsque les températures minimales et maximales sur trois jours dépassaient 20,3 ºC et 32,1 ºC, respectivement. Ces seuils obtenus par l’IA sont comparables à ceux actuellement en vigueur à Montréal, à savoir 20 ºC et 33 ºC. D’ailleurs, un projet est présentement en cours afin d’appliquer cette méthodologie basée sur l’IA à l’ensemble des régions du Québec.

Effets variables selon les endroits

En analysant simultanément plusieurs données environnementales (température, humidité, vitesse des vents, pollution de l’air), les modèles d’IA peuvent déceler quelles combinaisons de variables sont susceptibles d’entraîner une hausse de mortalité ou de morbidité. Notre équipe a analysé 63 variables environnementales avec plusieurs modèles d’IA afin de déceler lesquelles prédisaient mieux la mortalité dans les deux plus grandes villes du Québec.

Contrairement à ce qui était attendu, l’humidité et la pollution de l’air ne contribuaient pas à améliorer le pouvoir prédictif des modèles de mortalité. Cela dit, d’autres effets moins sévères que la mortalité pourraient être sensibles à ces variables, mais n’ont pas été analysés dans le cadre de ce projet. La température à elle seule semblait suffisante, bien que différente selon la ville étudiée : à Montréal, la température mesurée durant le jour expliquait mieux la mortalité, alors qu’à Québec, c’est la température mesurée durant la nuit. Cela pourrait s’expliquer par des différences d’environnement bâti ou socioéconomiques entre ces deux villes.

Des personnes plus affectées que d’autres

Pour agir en contexte de chaleur extrême, on doit aussi identifier les personnes les plus affectées : personnes âgées, jeunes enfants, personnes vivant dans des quartiers chauds et défavorisés, travailleurs extérieurs, personnes ayant des maladies chroniques, etc. Analyser tous ces facteurs socioéconomiques et sanitaires simultanément peut devenir complexe avec des modèles statistiques classiques. C’est ici qu’entre en jeu l’IA, qui a le pouvoir de traiter toutes ces données d’un seul coup.

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Une étude co-réalisée avec des collègues du BC Centre for Disease Control s’est penchée, avec l’IA, sur la prise de médicaments comme facteur de risque à la chaleur. Des 270 différentes classes de médicaments analysées, plusieurs augmentaient les risques de décès en période de chaleur, en particulier certains antipsychotiques, des antidépresseurs, des diurétiques et des médicaments contre la maladie de Parkinson.

Ces résultats ne signifient en aucun cas, bien sûr, qu’il faille cesser la prise de médicaments en période de chaleur. Mais ils pourraient permettre aux professionnels de la santé de mieux cibler les personnes à risque pour les sensibiliser à l’importance de se prémunir contre les effets de la chaleur, entre autres en visitant des lieux climatisés et en restant bien hydratés.

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Des modèles d’IA simples, utiles et peu énergivores

Sur la base de nos travaux et de ceux effectués à l’international, l’IA s’avère un outil très utile pour comprendre les risques sanitaires liés à la chaleur, anticiper ses conséquences et en protéger les personnes les plus vulnérables. En outre, ces modèles d’IA peu énergivores ne posent pas les problèmes environnementaux et sociaux des grands modèles de langage généralistes.

L’IA ne remplacera jamais les météorologues ou les autorités de santé publique, mais elle est un outil précieux d’analyse de données et d’aide à la décision, afin d’améliorer les actions prises lorsque la prochaine vague de chaleur extrême nous frappera.

Jérémie Boudreault a reçu des financements du CRSNG, des IRSC, d'Ouranos et de l'INSPQ pour ses travaux.

La respiration n’a pas comme unique fonction de nous apporter de l’oxygène et d’éliminer du dioxyde de carbone. Loin de là. Elle sert aussi à communiquer de multiples manières : avec les autres explicitement ou implicitement ; avec soi-même ; et même avec des robots ou des œuvres d’art. Cette faculté est propre à la respiration : on ne communique avec son cœur ou ses tripes qu’au figuré.

Parmi les fonctions vitales, la respiration possède deux grandes particularités. La première est que nous pouvons en prendre temporairement le contrôle. Comment est-ce possible ? Parce que l’automatisme respiratoire ne vient pas des poumons eux-mêmes, comme c’est le cas pour les automatismes du cœur et de l’intestin, mais d’ailleurs : du système nerveux central. Pour respirer, il faut contracter des muscles « squelettiques » (qui font bouger des os), dont le plus connu est le diaphragme, la coupole musculaire qui sépare thorax et abdomen. Ces muscles respiratoires sont commandés par des neurones de la moelle épinière. Notre cortex cérébral y a accès pour en faire ce que nous voulons, en court-circuitant temporairement les structures automatiques qui assurent le rythme respiratoire (des oscillateurs neuronaux du tronc cérébral). Ce phénomène n’existe pour aucune autre fonction vitale.

Pour parler (ou chanter, ou siffler, ou jouer d’un instrument à vent), il faut pouvoir arrêter la respiration automatique, prendre une grande inspiration pour une voix forte ou une phrase longue, segmenter son souffle pour moduler sa prosodie. Une fois dit, cela paraît évident. Mais aviez-vous vraiment conscience que sans contrôle de la respiration, c’est le silence ?

Respirer, c’est communiquer

Deuxième particularité de la respiration : elle se voit et elle s’entend. Nous pouvons communiquer impatience, lassitude, colère, fatigue, soulagement, surprise, ou peur par des soupirs expressifs. Mais il y a plus subtil.

La respiration est branchée sur notre état physiologique (le sommeil ou l’effort), notre santé, nos émotions. Tous ces sentiments caricaturés explicitement par les soupirs appuyés, la respiration les traduit implicitement par des modifications de son amplitude et de sa fréquence, et des sons de notre « soufflet ».

Respiration lente, régulière et profonde de l’apaisé qui somnole. Respiration superficielle, rapide, monotone de la crise d’anxiété. Respiration saccadée, irrégulière de la joie et de l’excitation. Que nous en ayons conscience ou pas (plus souvent « pas », d’ailleurs), nous envoyons aux autres un flux continu d’information sur nous-mêmes par le simple fait de respirer. C’est d’ailleurs une source d’alliance : la synchronisation respiratoire, implicite ou explicite, peut créer un lien, favoriser la coopération. Nous avons même chacun notre signature motrice respiratoire : en effet, la façon dont notre poitrine se gonfle et se dégonfle nous est propre, comme l’est notre démarche.

Par ailleurs, notre cerveau est bombardé en permanence de milliers de messages qui proviennent de notre appareil respiratoire. Il se sert de ces messages comme d’un échafaudage pour coordonner des aires cérébrales impliquées dans de multiples fonctions cognitives : mémoriser ou décider, par exemple. Des recherches ont montré que nous enregistrons mieux une image si elle nous est présentée pendant l’inspiration que pendant l’expiration.

Ainsi, par la respiration, nous communiquons avec nous-mêmes. Et nous pouvons agir sur notre cerveau, en particulier l’apaiser, en changeant notre façon de respirer, une propriété largement mise à profit par la plupart des approches psychocorporelles.

Faire respirer les robots

Mais revenons à cette respiration qui se voit et qui s’entend, qui renseigne sur vous, qui dit en fait « Regarde, écoute, je suis vivant », et ce, dès notre tout premier cri, jusqu’à notre dernier souffle.

Pour savoir si quelque chose est vivant, les enfants utilisent trois indices : ça bouge ; ça respire ; ça grandit (mais celui-ci demande du temps). Donc pour savoir tout de suite si c’est vivant, même si cela ne bouge pas : est-ce que cela respire ?

Au laboratoire de physiopathologie respiratoire de l’unité de recherche UMRS 1158 Inserm-Sorbonne Université, et en collaboration avec l’Institut des systèmes intelligents et de robotique de Sorbonne Université, nous avons mobilisé ce concept pour l’appliquer à une problématique très spécifique, celle des interactions humains-robots.

Est-ce qu’un robot qui « respire » est plus « engageant » qu’un robot « normal » ? Ceci avait déjà été observé par d’autres chercheurs qui avaient animé un bras mécanique de mouvements cadencés ressemblant à une respiration. Les humains, qui travaillaient avec le robot sur une chaîne de coproduction humains-machines, avaient trouvé le « bras respirant » plus « vivant », plus « humain », plus « intelligent », plus « aimable » et plus « rassurant », selon un outil d’évaluation très utilisé en robotique (le questionnaire « Godspeed »). Mais notre question s’adressait davantage à ces robots humanoïdes qui seront peut-être nos compagnons, nos interlocuteurs de demain. Faire respirer un robot déjà très attractif par sa morphologie, est-ce mieux ? Ou au contraire, est-ce dérangeant ?

Pour tester cela, nous avons programmé deux robots « Pepper » (un petit humanoïde bourré de capteurs qui ressemble à un enfant d’une dizaine d’années) pour qu’ils puissent converser avec des humains. Nous en avons animé un de petits bruits et mouvements aléatoires que l’on injecte souvent dans le comportement des robots pour les rendre plus « vivants ». Nous avons animé l’autre d’un mouvement associant redressement du torse et rotation des épaules (comme ce qui se passe lorsque nous inspirons) ainsi que d’un discret souffle. Le résultat a été probant. Alors que la plupart des participants ne réalisaient pas consciemment que l’un des deux robots respirait, ils trouvaient celui-ci « plus vivant » et « plus intelligent ».

Surtout, l’interaction changeait : les participants passaient davantage de temps à regarder la tête et le visage du robot (« temps de regard ») et l’échange durait plus longtemps. Statistiquement, deux facteurs seulement étaient significativement associés au temps de regard : la respiration du robot d’une part et le niveau de sollicitude empathique de son interlocuteur de l’autre.

Un humain s’implique plus dans une interaction avec un robot si le robot « respire ». Donc, la respiration est un vecteur de communication même avec le « non-vivant ». Une piste si l’on souhaite humaniser toujours plus robots, intelligences artificielles et autres agents virtuels ?

Quand l’art respire

C’est selon ce principe d’animéité respiratoire que notre unité de recherche s’est intégrée à une équipe multidisciplinaire, réunie par Samuel Bianchini, artiste et enseignant-chercheur à l’École nationale supérieure des arts décoratifs, équipe dont les efforts ont convergé vers la création d’une œuvre d’art respirante.

Réespiration combine création artistique, robotique souple, ingénierie mécanique, intelligence artificielle, physiologie, design textile, design sonore, et bien d’autres choses encore, en une entité qui respire comme un humain (grâce à l’entraînement d’un algorithme spécialisé et qui peut synchroniser son rythme respiratoire à celui de son spectateur, voire l’influencer. Les réactions du public et les premières données de recherche montrent qu’en présence de Réespiration, les corps se détendent, les cerveaux s’apaisent. Ils vagabondent même, en chemin vers un état modifié de conscience.

Les robots respirants en général, et Réespiration en particulier, auront-ils des applications médicales ? Apaiseront-ils l’anxiété, aideront-ils à soulager la souffrance des patients atteints de maladies respiratoires chroniques ? C’est la prochaine question…

L’UMRS 1158 et le projet Réespiration sont soutenus par la Fondation du Souffle, www.lesouffle.org

« Je vais passer une semaine à Rome en amoureux, trouve-moi cinq hôtels romantiques en centre-ville. » Faites-vous confiance aux IA génératives pour vous aider à organiser vos vacances ? Une nouvelle étude montre les points de résistance à l’utilisation de ces nouvelles technologies.

Les outils d’intelligence artificielle (IA) générative comme ChatGPT peuvent être considérés comme des compagnons de voyage et aident désormais les voyageurs à concevoir leurs itinéraires, à rechercher des destinations, à réserver des prestations touristiques et à résoudre leurs problèmes en temps réel.

Pourtant, malgré l’engouement, un nombre important de voyageurs reste profondément hésitants à les utiliser. Concrètement, une récente enquête de Longwoods International a révélé que seulement 33 % des voyageurs américains étaient disposés à utiliser ChatGPT pour planifier leurs voyages. Des hésitations similaires ont été constatées sur d’autres marchés comme la Corée du Sud, notamment là où la confiance numérique, les attentes culturelles et les pratiques de planification divergent des normes occidentales.

Alors que les défenseurs de la technologie se concentrent sur « l’adoption », notre étude récente explore l’envers du décor : pourquoi tant d’entre nous résistent-ils aux conseils de voyage générés par l’IA ? Cette étude utilise une approche qualitative pour explorer comment les voyageurs résistent aux conseils de voyage générés par l’IA. Elle permet de montrer comment les gens appréhendent, jugent et réagissent aux outils d’IA dans leurs contextes sociaux et culturels.

Une nouvelle étude menée en Iran

Elle a été menée en Iran, un pays en développement dont le tourisme représente une source de revenu important. Un échantillonnage raisonné (une méthode de sélection des participants dans laquelle le chercheur choisit délibérément les personnes les plus pertinentes pour répondre à la question de recherche, plutôt que de les sélectionner au hasard) a été utilisé pour recruter des voyageurs ayant effectué au moins quatre voyages internationaux au cours des trois dernières années. Ce critère garantissait que les participants étaient activement impliqués dans la planification de leurs voyages et avaient probablement déjà rencontré des recommandations générées par l’IA.

Les participants ont été recrutés via deux canaux : trois agences de voyages spécialisées dans les voyages à l’étranger permettant d’accéder à des clients réguliers, et des comptes Instagram publics présentant du contenu de voyage généré par les utilisateurs. Pour élargir l’échantillon, l’échantillonnage en boule de neige (une méthode de sélection des participants dans laquelle les premiers participants recrutés recommandent d’autres personnes qui répondent aux critères de l’étude) a également été utilisé.

Le guide d’entretien semi-structuré (une méthode de collecte de données, principalement utilisée dans les recherches qualitatives, où le chercheur suit un guide d’entretien composé de questions préparées à l’avance, tout en restant libre d’adapter l’ordre des questions et d’en poser de nouvelles selon les réponses du participant) a été élaboré à partir d’une analyse des recherches antérieures sur la résistance à la technologie, l’adoption de l’IA et le comportement des consommateurs dans le tourisme et d’autres domaines connexes. La collecte de données s’est poursuivie jusqu’à l’obtention de la saturation théorique (atteinte lorsque les nouvelles données ne permettent plus d’enrichir la théorie ou les catégories d’analyse que le chercheur développe) après 22 entretiens. Ce nombre est conforme aux normes de la recherche qualitative, qui privilégient le sens et la profondeur thématique plutôt que la couverture statistique.

Une résistance complexe

La résistance à l’utilisation de l’IA pour la planification de voyages n’est pas seulement une question d’être « en retard sur son temps ». Il s’agit plutôt d’une réaction complexe façonnée par des frustrations pratiques, des valeurs culturelles et même notre sentiment d’identité.

Plus qu’un simple problème technique, pour beaucoup, la résistance commence par des barrières fonctionnelles. Bien que l’IA puisse agréger des données rapidement, elle échoue souvent au « dernier kilomètre » de la planification de voyage.

On note différentes barrières :

• la barrière d’usage : Les utilisateurs trouvent souvent les interfaces d’IA encombrantes ou déconnectées. Par exemple, si ChatGPT peut suggérer un vol, il ne peut pas le réserver, forçant les utilisateurs à basculer entre plusieurs plates-formes ;

• la barrière de valeur : De nombreux voyageurs trouvent les suggestions de l’IA redondantes ou se limitant à des listes génériques de type « top 10 » qui n’offrent pas plus de valeur qu’une simple recherche Google ;

• la barrière de risque : L’obstacle le plus important est sans doute celui des « hallucinations de l’IA » – où les systèmes fournissent avec assurance de fausses informations, comme fournir des informations imprécises sur les sites de visite ou suggérer des hôtels inexistants ou des règles de visa obsolètes. Un participant a partagé : « … Je l’ai testé en demandant les sites classés par l’Unesco à proximité, et il s’est trompé… Il a donné plusieurs mauvaises réponses, alors que ce sont des informations de base qu’on trouve facilement en ligne… S’il n’arrive pas à trouver ça, comment puis-je faire confiance à tout le reste qu’il suggère ? » Un autre participant a expliqué : « … Ses informations ne sont pas à jour, donc je ne m’y fie pas pour des informations importantes concernant les voyages, comme les règles relatives aux frontières ou aux visas. Ces règles changent souvent, et une erreur à ce sujet peut gâcher un voyage. »

Dans le monde à enjeux élevés des voyages internationaux, ces erreurs pourraient transformer des vacances de rêve en cauchemar.

La menace pour notre identité de voyageur

Au-delà des défauts techniques, il existe des barrières psychologiques plus profondes. Pour beaucoup, planifier un voyage n’est pas seulement une corvée à automatiser ; c’est un rituel précieux et une source de fierté personnelle. Certains voyageurs voient l’IA comme une menace pour leur autonomie. Utiliser une machine pour planifier un voyage donne l’impression de « déléguer » un processus créatif, rendant le voyage final moins personnel.

De plus, la tradition joue un rôle majeur. Dans la culture iranienne, les conseils de voyage reposent sur une confiance relationnelle – demander à un proche qui y est « réellement allé ». L’IA, en revanche, semble froide et impersonnelle, manquant de l’authenticité émotionnelle d’une recommandation humaine.

Notre recherche identifie finalement trois types distincts de « résistants » :

• les opposants : ils considèrent la planification de voyage comme un acte personnel et relationnel et voient l’IA comme une menace pour leur autonomie ;

• les temporisateurs : ce groupe n’est pas « anti-IA » mais attend que la technologie fasse ses preuves et nécessite des témoignages de réussite avant de s’engager ;

• les leaders d’opinion : les résistants les plus actifs. Ils s’engagent de manière critique avec l’IA et expriment souvent leur opposition, considérant ces outils comme des systèmes « biaisés par l’Occident » ou culturellement déphasés qui ne comprennent pas les réalités locales.

Les développeurs devraient se concentrer sur des modèles hybrides qui soutiennent, plutôt que de supplanter, l’agence humaine. Le voyage est une expérience profondément humaine, ancrée dans l’interaction sociale. Tant que l’IA ne respectera pas ces nuances culturelles et émotionnelles, beaucoup préféreront encore discuter avec un ami plutôt que de rédiger une commande pour un robot.

VO-THANH Tan ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Trois thèses sur l’IA semblent s’affronter : abondance des contenus, rareté de l’accès, banalisation par l’open source. Elles partagent pourtant un même constat : la valeur se déplace, aujourd’hui, du calcul vers le discernement et le jugement. C’est ce que la formation devra désormais cultiver, et c’est sur ce terrain que l’Union européenne peut encore agir.

Deux thèses sur l’intelligence artificielle (IA) paraissent s’affronter. L’une, défendue ici en mai dernier, décrit un monde d’abondance cognitive où les modèles produisent à profusion. L’autre, formulée par Anton Leicht dans le Grand Continent, annonce l’inverse, non l’abondance mais la rareté (l’accès aux systèmes de pointe sera filtré, géopolitiquement disputé, économiquement contraint). Une troisième arrive dans les débats, selon laquelle l’open source rattrape la frontière, et le fait vite.

Ces thèses ne se contredisent pas, elles désignent ensemble un même point d’aboutissement et la même urgence.

Deux étages, pas deux camps

Le mot « abondance » qui sépare les deux premières thèses est, en réalité, un faux ami. L’abondance évoquée porte sur l’output (ce qu’un modèle produit, une fois qu’on en dispose). La rareté que décrit Leicht porte sur l’accès au modèle lui-même (qui obtient, et à quel prix, le droit de s’en servir). Ce sont deux étages d’un même édifice, l’un décrit l’offre de l’outil, l’autre l’offre de contenu pour ceux qui en disposent.

Reconnaître cette structure révèle deux inégalités qui se superposent. À l’intérieur d’un pays doté d’un accès, la capacité d’exploitation reste inégale ; entre les pays, l’accès lui-même est inégal. La pyramide à trois étages qui en résulte (ceux qui cumulent accès et compétence et captent la valeur ; ceux qui ont l’accès sans la compétence et valident sans juger ; ceux qui n’ont ni l’un ni l’autre) n’apparaît dans aucune des deux thèses prises seules.

Quand l’open source change la donne

C’est ici que la troisième thèse intervient, et elle peut sembler tout renverser. Les modèles reposant sur des technologies « open source » rattrapent la frontière avec environ un an de retard, tournent désormais sur du matériel grand public, et bénéficient d’un soutien géostratégique chinois qui voit dans la diffusion ouverte un moyen de contenir l’avance américaine. Si cette dynamique se confirme, comme l’anticipent les travaux récents sur la diffusion des modèles ouverts (Bommasani et coll., 2023), l’étage du haut finira par céder. L’intelligence se « commoditise ». Le problème de modèle économique qu’anticipe Gary Marcus pour les laboratoires de pointe en est le symptôme, on ne capte pas de rente sur un bien banalisé.

Faut-il en conclure que la thèse de l’abondance triomphe et celle de la rareté s’effondre ? Ce serait passer à côté de l’essentiel. Quand l’étage supérieur d’un édifice cède, le poids ne disparaît pas. Il se transmet vers le bas. Si l’intelligence devient un consommable disponible partout, la seule ressource encore rare, donc la seule qui distingue et crée de la valeur, devient le jugement. La rente migre de l’accès vers le discernement. L’open source ne réfute pas la thèse de la rareté ; il la déplace, et la radicalise. La rareté change d’étage, elle quitte le sommet du calcul pour s’installer en aval, dans la capacité humaine à décider de ce que vaut un output.

Comment se forme un jugement

Cette capacité, contrairement à un modèle, ne se duplique pas. Le jugement professionnel (qualifier un fait incertain, sentir qu’une analyse fait fausse route, trancher une question mal posée) n’est pas un don. C’est une compétence qui ne se forme que par l’effort. Les travaux de Robert Bjork (1994) sur la « difficulté désirable » l’ont bien démontré. Un apprentissage est d’autant plus durable que son acquisition a coûté un travail mental. Le savoir qui en émerge est tacite, au sens de Polanyi (1966), il ne se transmet pas séparément de la pratique.

Or l’IA générative supprime, par construction, cet effort. Un essai contrôlé sur près d’un millier de lycéens (Bastani et coll., 2024) l’a mesuré. Les élèves utilisant GPT-4 progressaient pendant les séances assistées, mais une fois l’outil retiré, ils obtenaient des scores inférieurs de 17 % à ceux du groupe témoin. Le résultat décisif est ailleurs car ce déficit s’efface presque entièrement dans un groupe doté d’un tuteur muni de garde-fous, conçus pour guider l’élève vers la solution sans la livrer. Le danger n’est pas que l’IA soit trop difficile, c’est qu’elle soit trop serviable.

Décomposable ou holiste ?

Une objection s’impose. Déléguer une tâche cognitive n’a rien d’inédit (le juriste a toujours confié la recherche documentaire à un collaborateur). La réponse dépend d’une question plus fondamentale : le raisonnement professionnel est-il décomposable, ou holiste ? S’il est décomposable, on peut déléguer les sous-tâches routinières, en préservant intacte la part noble. S’il est holiste, ces sous-tâches sont des compléments et c’est en s’exerçant aux opérations basses qu’on devient capable des opérations hautes.

La prudence penche vers l’hypothèse holiste, parce que le savoir tacite se forme du frottement de l’exécution. La question n’est pas tant que les experts d’aujourd’hui perdent leur capacité, ils l’ont acquise, que les experts de demain ne l’acquièrent jamais.

La fabrique de la certitude d’emprunt

Les neurosciences cliniques offrent un éclairage complémentaire. Les travaux du psychiatre Raphaël Gaillard suggèrent que le cerveau, lorsqu’il ne parvient plus à maintenir une représentation stable du monde, fabrique des certitudes de secours, des idées rigides qui colmatent l’angoisse de l’indétermination.

La certitude d’emprunt, qu’elle vienne de l’idéologie ou désormais d’une IA générative qui convertit l’incertain en verdict d’allure autorisée, court-circuite ce travail psychique productif. Or, cette tolérance à l’indétermination est précisément le cœur des métiers de jugement. L’outil offre une certitude prête à l’emploi qui a toute l’apparence du jugement sans en être un.

L’échelle temporelle de la rupture

Reste la question de l’échelle. L’externalisation cognitive est une histoire longue. Marx, dans le « Fragment sur les machines » des Grundrisse, décrivait l’absorption du « general intellect » dans le capital fixe. Hannah Arendt, dans Condition de l’homme moderne, s’alarmait du désir moderne d’échanger une condition donnée contre une condition fabriquée. Ces lignées n’avaient pas anticipé la vitesse de la rupture en cours.

Max Bennett rappelle que le plus récent saut évolutif de l’intelligence humaine n’est pas biologique mais culturel. L’évolution génétique se compte en centaines de milliers d’années ; la transmission culturelle, en deux ou trois décennies par génération. Si l’IA absorbe les tâches qui constituent le cœur formateur des métiers de jugement, le risque n’est pas une régression évolutive, qui se jouerait sur une horloge géologique, mais une désaccoutumance culturelle, qui peut s’accomplir en deux générations oublieuses. Une désaccoutumance n’est pas un destin. C’est un choix par défaut, donc réversible, par une pédagogie active.

Une démonstration en temps réel

Cette analyse n’est plus théorique. Le 12 juin 2026, le département du commerce américain a ordonné à Anthropic de suspendre Mythos 5 et Fable 5, ses modèles de pointe, pour tout ressortissant non américain, contraignant l’entreprise à les couper globalement. La Commission européenne a protesté contre une mesure jugée discriminatoire. La thèse de Leicht est devenue, en quelques jours, le mode d’opération de la frontière, et l’Europe n’a pas eu son mot à dire.

D’où la conclusion. La rareté d’accès se durcit, l’abondance d’output continuera, l’open source rattrapera (à l’image de GLM 5.2 dévoilé, il y a quelques jours, par l’entreprise chinoise Zhipu AI). Mais le jugement restera rare quoiqu’il arrive car il est la seule ressource qui plafonne la valeur, et la seule sur laquelle l’Europe peut effectivement agir. Pas par décret, mais par la formation. Le sommet de la pyramide n’est pas géopolitique, il est pédagogique. Et c’est, justement, ce qui le rend gouvernable. Il ne faut sans doute pas tarder.

Bruno Deffains ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Les appels à la modération individuelle ne suffiront peut-être pas. Face aux risques d’usage compulsif de l’IA générative, chercheurs, régulateurs, entreprises et société civile pourraient devoir agir de concert.

Lorsque je discute avec mon fils, élève ingénieur, et qu’une question ou un désaccord surgit, son premier réflexe est de se tourner vers ChatGPT pour obtenir une information ou confirmer ce qu’il pense.

Il est loin d’être le seul. L’usage des outils d’IA générative s’est généralisé dans de nombreux groupes de population. Pour beaucoup, ces outils sont divertissants, instructifs et utiles. Mais ils ont aussi leur face sombre.

À ce jour, l’IA générative n’est pas officiellement reconnue comme une addiction : les preuves médicales sont encore en cours d’évaluation. Mais un nombre important d’études montre qu’un usage intensif des chatbots et d’autres systèmes capables de produire du texte, des images ou des vidéos entraîne des modifications de l’activité cérébrale et des comportements associés aux mécanismes de l’addiction.

À la lumière de la condamnation récente de Meta et de YouTube dans un procès historique portant sur l’addiction aux réseaux sociaux, il est légitime de se demander si un raisonnement similaire ne devrait pas s’appliquer à l’IA générative – et comment y répondre. La première étape consiste à déterminer qui porte la responsabilité de son usage excessif.

Le débat scientifique est loin d’être tranché et certains appellent à la prudence avant d’employer le terme d’« addiction ». Ils préfèrent parler d’« usage problématique ». Toutefois, dans un récent article scientifique, notre équipe de recherche montre que de nombreux éléments indiquent que l’IA générative possède des propriétés susceptibles de favoriser des comportements addictifs.

Parmi les exemples les plus souvent cités figurent la dépendance affective envers des compagnons conversationnels, l’engagement compulsif dans les échanges avec ces outils, ainsi que l’affaiblissement des relations et des amitiés dans le monde réel.

Un élément essentiel est que, comme pour toute addiction, ce comportement entraîne des conséquences négatives pour la personne concernée, susceptibles d’affecter aussi bien sa vie personnelle que sa vie professionnelle.

Si l’on considère que l’IA générative est susceptible de provoquer des comportements addictifs, il faut alors s’interroger sur les responsabilités. Face à un phénomène préjudiciable, les sociétés cherchent généralement à identifier les personnes ou les organisations chargées d’y répondre. Les acteurs susceptibles d’être tenus responsables sont notamment les législateurs, les autorités de régulation, les entreprises du secteur et les systèmes de santé.

Des précédents historiques

Des précédents historiques, comme celui du tabagisme, peuvent éclairer la manière dont la question de l’addiction à l’IA générative pourrait évoluer.

Les lecteurs les plus âgés se souviennent peut-être de l’époque où le cow-boy Marlboro apparaissait à l’écran avant les séances de cinéma. On a fini par découvrir que non seulement le tabac était addictif et nocif pour la santé, mais aussi que les fabricants de cigarettes en avaient connaissance. Pourtant, ils l’ont publiquement nié.

Cette situation a donné lieu à des procédures judiciaires longues et très médiatisées, qui se sont soldées par d’importantes indemnisations financières ainsi que par de profondes réformes du secteur. Parmi elles figurent l’introduction des paquets de cigarettes neutres et l’apposition de messages d’avertissement particulièrement explicites sur les produits du tabac.

Les jeux d’argent semblent aujourd’hui suivre une trajectoire comparable. Quant aux réseaux sociaux, ils pourraient être en train d’entrer, eux aussi, dans une phase similaire.

Une question centrale est de savoir si les fabricants d’un produit (qu’il s’agisse du tabac, des jeux d’argent ou des réseaux sociaux) ont connaissance de son potentiel addictif. Une autre interrogation importante est de déterminer si certaines entreprises exploitent délibérément les propriétés potentiellement addictives de leurs produits pour en tirer un avantage commercial. L’IA n’est évidemment pas le tabac, mais ces précédents offrent des parallèles qui méritent d’être étudiés.

Dans nos travaux, nous avons identifié quatre catégories d’acteurs aujourd’hui appelées à répondre aux défis que pose la possibilité d’une addiction à l’IA générative. Le premier groupe est celui des gouvernements et des autorités de régulation. Ils ont un rôle essentiel à jouer pour mettre en lumière les problèmes, définir les règles du jeu et créer des incitations afin que les autres acteurs s’emparent eux aussi de cette question.

Ils disposent pour cela de nombreux leviers : imposer un étiquetage, encadrer la publicité, engager la responsabilité juridique des entreprises, financer la recherche, ainsi que de nombreuses autres mesures. Mais les acteurs les plus déterminants pour répondre aux comportements potentiellement addictifs liés à l’IA générative sont sans doute les grandes entreprises technologiques qui développent et possèdent ces technologies – et qui en tirent des bénéfices financiers.

Ces entreprises détiennent et ont accès aux données des utilisateurs, indispensables pour identifier les fonctionnalités qui favorisent ou, au contraire, limitent les comportements addictifs. Ce sont également elles qui peuvent tirer un avantage financier d’une éventuelle addiction, en augmentant le nombre d’utilisateurs et le temps qu’ils consacrent à leurs services, deux ressources essentielles de l’économie numérique.

Aux côtés de ces deux premiers groupes, les chercheurs ont un rôle crucial à jouer. Ils sont chargés de recueillir et d’interpréter les données, ainsi que de produire les preuves scientifiques nécessaires pour identifier les phénomènes d’addiction et les caractéristiques qui les favorisent, afin d’alimenter un débat politique et juridique fondé sur des éléments factuels.

Enfin, les organisations de la société civile, comme les associations d’usagers ou de patients, peuvent contribuer en apportant un soutien aux personnes concernées, en défendant leurs intérêts et en mettant en place des dispositifs d’alerte précoce. L’enjeu est que nul ne peut relever ce défi seul. Tous ces acteurs devront travailler ensemble.

Le problème, c’est toujours celui des autres

Aujourd’hui, l’un des principaux obstacles est l’absence d’un véritable débat structuré sur les responsabilités : chacun considère que le problème relève de quelqu’un d’autre. Pourtant, de nombreux précédents montrent qu’il est possible d’obtenir une mobilisation plus forte de l’ensemble des acteurs concernés.

Dans le cas du tabac, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) a mis en place la Convention-cadre pour la lutte antitabac, un traité international réunissant gouvernements, autorités de santé publique, chercheurs et organisations de la société civile afin d’évaluer les preuves scientifiques et d’élaborer des règles communes. De la même manière, l’International AI Safety Report montre que des initiatives internationales visant à construire un consensus existent déjà sur d’autres enjeux liés à l’IA.

Une part de responsabilité incombe également aux utilisateurs de l’IA, qui doivent s’efforcer d’éviter ou de maîtriser les comportements susceptibles de leur être préjudiciables. Mais l’expérience acquise avec d’autres formes d’addiction montre que les appels à la modération ou à la vigilance individuelle ne suffisent pas.

Si les effets nocifs du tabac ou de l’abus d’alcool sont aujourd’hui bien connus, nos sociétés continuent de s’appuyer sur des limites d’âge, des règles d’étiquetage et des restrictions publicitaires. L’IA générative est en train de s’intégrer au tissu même de notre quotidien. Les décisions que nous prenons aujourd’hui façonneront ce qui sera considéré comme un usage acceptable pour les années à venir.

Bernd Stahl ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.