La quête à attribuer des responsabilités techniques aux entreprises de l’IA nous leurre, expliquent les chercheurs Janet Vertesi, danah boyd, Alex Taylor et Benjamin Shestakofsky dans un article de recherche pour FAccT’26, la Conference on Fairness, Accountability, and Transparency qui se tenait à Montréal. Le Projet d’IA – comme ils l’appellent – est une entreprise de construction mondiale, dans laquelle ceux qui financent et développent des systèmes d’IA cherchent à maintenir des réseaux de pouvoir et de richesse. Ils configurent nos conditions sociotechniques tout en leurrant les universitaires, les décideurs, les journalistes et le public qui seraient invités à plus ou moins co-construire un avenir qui leur donne du pouvoir, sans que celui-ci ne soit jamais vraiment partagé. Ces leurres donnent souvent à ces acteurs l’illusion d’une responsabilité, tout en masquant les transformations profondes de l’économie politique à l’œuvre. En réalité, notre attention collective portée à ces leurres soutient, stabilise et renforce le projet IA des grandes entreprises de la tech. Pour les chercheurs, l’invitation à cadrer la technologie qu’entrouvrent ceux qui portent le projet d’IAification du monde tient d’une distraction qui brouille les enjeux de pouvoirs à l’œuvre. Les leurres nous détournent de la compréhension de l’accaparement qui se déploie.     

« Pour faire progresser une équité ou une responsabilité significative dans l’IA, il faut : 1) reconnaître quand et comment les leurres servent de distraction, et 2) s’attaquer directement à l’économie politique matérielle du projet d’IA. Il faut s’intéresser aux réseaux de pouvoir qui rendent l’IA possible », expliquent les chercheurs. « Nous ne parviendrons pas à instaurer une obligation de rendre des comptes en bricolant les fonctionnalités techniques ; il nous faut nous pencher sur les enjeux politiques et économiques », synthétise danah boyd sur son blog. 

Les chercheurs invitent à mieux s’intéresser à l’économie politique qui interroge les relations entre les forces complexes et imbriquées de la politique, des marchés et de la société. A observer leurs évolutions constantes, comment les capacités d’action évoluent avec l’accumulation de pouvoir et de ressources matérielles. Et comment ils réorganisent et configurent les ordres matériels, sociaux et économiques à leur avantage. Des acteurs capitalistes hétérogènes ont su tirer parti de l’incertitude ambiante pour mobiliser à leur avantage les technologies de communication et les relations financières. Ce faisant, ils restructurent les marchés en leur faveur et orientent les flux ainsi que l’appropriation de capitaux, de ressources, de données, de matériaux et de main-d’œuvre entre différents sites. Comme le disait déjà le sociologue Manuel Castells à propos du projet de façonnage du monde porté par l’empire médiatique de Rupert Murdoch dans les années 1990 et 2000 (notamment dans son livre, Communication et pouvoir, 2013), les nouvelles architectures des technologies de l’information et de la communication offrent des opportunités de consolidation du pouvoir au sein d’élites interconnectées – ce qu’il nomme des « réseaux de pouvoir ». Pour Castells, les élites configurent les réseaux à leur avantage et le pouvoir de création de réseaux, représente la forme de pouvoir suprême dans une société de l’information. La constellation émergente d’individus, d’organisations et de structures financières qui façonnent actuellement l’IA telle que nous la connaissons était déjà en pleine ascension dans la Silicon Valley au lendemain de l’éclatement de la bulle Internet. Elle s’est renforcée avec la crise financière de 2008 et la crise pandémique de 2020. Le lancement public de ChatGPT par OpenAI en décembre 2022 a ouvert la voie à la restructuration du marché, après l’échec à concrétiser les promesses des cryptomonnaies et du métavers (autres tentatives à renforcer le pouvoir).

Le marché de l’IA est construit et vise à convaincre voire contraindre régulateurs comme clients à adhérer à leur vision. « Les entreprises dominantes peuvent consolider leur position en influençant les politiques publiques et en incitant les États à lever des réglementations, à accorder des subventions, à faire respecter (ou pas) les droits de propriété ou à instaurer de nouvelles règles imposant des coûts prohibitifs aux concurrents désireux de pénétrer le marché. » Derrière les entreprises du secteur, le pouvoir de réseau se consolide autour de technologies qui reposent avant tout sur la manipulation de matériaux, d’idées, de fonctionnalités et de capitaux, c’est-à-dire des éléments peu techniques, foncièrement capitalistes, dirait Romaric Godin. Rien ne vient freiner la course à l’établissement d’une élite d’acteurs dominants, constatent également les chercheurs. Pire, les géants de la tech consolident actuellement leur contrôle sur chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement de l’IA – énergie, puces, modèles fondamentaux, puissance de calcul et outils de développement logiciel… sans compter l’investissement financier – afin de garantir leur position centrale. Tout l’enjeu consiste désormais à nouer des partenariats entre eux, dans une collaboration inter-entreprises mutuellement avantageuses, comme le font Microsoft et OpenAI. 

Face à ces développements, la régulation joue souvent à la marge. Pour les chercheurs, celle-ci s’intéresse bien trop à des leurres, plutôt qu’à la construction du pouvoir. Mais, « les leurres ne sont pas qu’une simple distraction ; ils constituent un outil essentiel pour façonner un environnement ». « Pendant que nous nous concentrons à débattre des spécificités techniques de l’IA, les grands acteurs de l’IA établissent des flux pour accroître leur richesse et leur pouvoir. » « De cette manière, même les critiques contribuent à rallier des soutiens au projet d’IA. Les leurres constituent donc des pièges de responsabilisation qui, paradoxalement, renforcent plutôt qu’ils ne contraignent le puissant réseau qui sous-tend le projet d’IA. » Et le projet d’IA regorge de leurres. Certains sont délibérément construits ou exploités par les intermédiaires de l’IA pour attirer l’attention sur des aspects spécifiques du projet (et la détourner d’autres). 

Les leurres de l’IA

Les chercheurs distinguent 5 leurres dans lesquels la critique se perd parfois : le leurre ontologique, le leurre de l’inévitabilité, le leurre de la rupture, le leurre de la sécurité et le leurre réglementaire. 

Il y a d’abord le leurre ontologique. Le terme IA s’efforce d’échapper à toute définition afin de maximiser son pouvoir suggestif. « Cette ambiguïté peut s’avérer puissante car elle incite souvent différents acteurs à s’obséder sur la manière de délimiter ce qu’est ou devrait être l’IA, plutôt que de se concentrer sur le travail accompli par le Projet d’IA dans le monde.» Cette ambiguïté sert donc profondément les intérêts des acteurs. « Ce leurre ontologique déplace les termes du débat vers la définition de l’IA, détournant l’attention de son action concrète : permettre l’expansion du Projet d’IA. » Les chercheurs prennent comme exemple, les transformations du financement de la recherche ou des entreprises, qui depuis 2023, s’orientent de plus en plus exclusivement vers des projets d’IA au détriment de tous les autres. Partout, la réorganisation des flux financiers est profonde, expliquent-ils. « Le leurre ontologique constitue une forme de piège. Il attire sans cesse les acteurs vers des questions insolubles concernant la détermination et la clarification de la nature de l’IA, alors même que l’on constate que le dévoilement des spécificités techniques ne parvient pas à rendre ces questions plus ou moins certaines. » « L’instabilité ontologique persistante entourant l’IA permet aux intermédiaires d’introduire l’IA dans des secteurs et des pratiques toujours plus nombreux. De petites entreprises qualifient leurs technologies d’IA pour capter des ressources financières et acquérir une influence au sein du réseau. De telles pratiques nous amènent nécessairement à nous demander : « S’agit-il vraiment d’IA ? » ou même « Est-ce un usage pertinent de l’IA ? ». »

Plutôt que de nous laisser enfermer dans des débats sur « ce qu’est l’IA et comment elle devrait fonctionner », nous gagnerions à élargir notre perspective pour comprendre comment l’IA accapare toute l’attention et l’espace du débat. L’ambiguïté vise surtout à garantir que l’IA  reste suffisamment flexible pour s’adapter à mesure que se déploie leur stratégie de création et de concentration du marché. « Il nous faut donc résister au leurre ontologique et à l’impératif qu’il impose de définir la « véritable » nature ou le potentiel réel de l’IA. Une critique efficace doit ébranler le pouvoir du réseau plutôt que de l’alimenter.»

Le leurre de l’inévitabilité. L’industrie technologique recourt souvent à la rhétorique de l’inévitabilité pour justifier ses développements. « L’utilité de ce leurre de l’inévitabilité réside notamment dans sa capacité à permettre aux acteurs de modifier constamment les temporalités, en proposant de nouvelles projections quant au moment où la promesse future de l’IA se concrétisera enfin. Que cet avenir concerne l’avènement de l’IA générale, l’informatique quantique ou d’autres avancées technologiques majeures, les acteurs qui promeuvent l’IA tirent parti de discours qui rapprochent ou éloignent l’horizon de ces événements, tout en maintenant l’idée de leur inéluctabilité. » L’inéluctabilité permet surtout de bâtir des monopoles. Il permet de présenter les investissements comme nécessaires, même quand ils sont entravés par les contestations, comme c’est le cas dans les luttes contre les datacenters. « La rhétorique de l’inéluctabilité normalise aussi divers types de risques, notamment économiques et technologiques : dès lors que l’avenir est perçu comme prédéterminé, des décisions commerciales risquées sont requalifiées en nécessités. Ce discours sur l’inéluctabilité offre ainsi une forme de clôture discursive susceptible d’accélérer l’avènement de certains futurs tout en empêchant d’autres de se concrétiser. » 

« La répétition de discours futuristes similaires au sein de nombreuses entreprises crée une apparence de cohérence », une forme d’alignement où tout le monde semble d’accord sur l’horizon à atteindre. L’inévitabilité crée un ensemble de conditions qui rendent l’IA trop importante pour échouer, et permet d’assurer du pouvoir au projet IA sur les marchés. La course entre les grandes puissances mondiales pour construire une intelligence artificielle générale (IAG) alimente ce discours sur l’inévitabilité, en dressant des parallèles avec la course au nucléaire ou la course à l’espace. Le discours selon lequel « l’IA est inévitable » perpétue ainsi un imaginaire sociotechnique qui mêle pouvoir étatique et pouvoir des entreprises à des récits partagés sur les promesses à venir. Ces discours séduisent notamment parce qu’ils suggèrent la nécessité d’un soutien matériel des gouvernements aux niveaux fédéral, étatique et local, tout en occultant les préoccupations susceptibles d’entraver la réalisation de ce bien prétendument indispensable. L’alliance de considérations géopolitiques et du discours sur « l’inévitabilité » contribue également à justifier des engagements politiques et économiques, tels que la persistance de l’antagonisme entre les États-Unis et la Chine, et les investissements stratégiques. Enfin, l’inévitabilité embarque également les usagers, et alimente le projet d’IA au lieu de le freiner. Elle renforce également l’influence des acteurs de l’IA, leur permettant de consolider leurs réseaux de pouvoir que ce soit l’affectation des capitaux, l’extraction des ressources comme la création des marchés.  

Le leurre de la disruption. L’innovation de rupture formalisée notamment par Clayton Christensen, est souvent perçue comme une célébration inconditionnelle de toute forme de perturbation du marché, considérée comme intrinsèquement constructive. Pourtant, la nature exacte de cette rupture et sa valeur est bien souvent loin d’être aussi évidente qu’annoncée. « Les dirigeants du secteur technologique célèbrent par exemple le bouleversement du marché du travail en promettant des entreprises plus efficaces, tout en exprimant publiquement leurs inquiétudes quant aux risques de pertes d’emplois massives. Ce faisant, ils confortent leur conviction que l’innovation doit être poursuivie sans égard à ses conséquences sociales. Mais tandis que les dirigeants du secteur technologique, les universitaires et les experts débattent de l’ampleur des pertes d’emplois dues à l’IA – et de la manière dont elle transformera plus largement le monde du travail -, ils occultent la manœuvre de rupture que cherchent à opérer les promoteurs du Projet d’IA ». Cette stratégie de diversion vise précisément cet objectif : présenter les perturbations locales comme une forme de normalité (naturalisant l’optimisation ou la recherche d’efficacité par exemple), tout en orchestrant des changements massifs dans la concentration du pouvoir à travers les secteurs industriels, voire au-delà des frontières nationales. 

En fait, le terme rupture revêt une importance culturelle considérable, estiment les chercheurs. L’essentiel des études démontrent pourtant que les nouvelles technologies ne bouleversent pas l’ordre social et les inégalités existantes : elles ont plutôt tendance à renforcer ou à consolider les intérêts établis. « En sociologie économique, rappellent les chercheurs, la notion de « rupture » (disruption) renvoie d’ailleurs à une configuration de marché où, tant les nouveaux entrants que les acteurs en place, saisissent les moments d’incertitude pour instaurer un ordre de marché favorisant leurs intérêts. Derrière, la disruption, il faut surtout lire une accumulation et une concentration de capital et de pouvoir autour de quelques entreprises phares de l’IA. » Et les acteurs qui oeuvrent à favoriser leur marché n’aiment rien de moins que la rupture quand elle vient s’en prendre à leurs intérêts, à l’image des barrières érigées à l’encontre de Deepseek venu défier leur concentration. Les grands acteurs de l’IA utilisent également le concept de « rupture » pour détourner l’attention de leurs efforts visant à réorganiser les entreprises et à capter les flux de capitaux à leur profit. « S’il est indéniable que l’introduction de l’IA modifie les tâches des travailleurs, il est tout aussi vrai que, dans de nombreux secteurs, les entreprises utilisent ce prétexte pour mener des restructurations classiques. Parallèlement, elles transfèrent des activités clés vers des pôles de main-d’œuvre à moindre coût, où des outils automatisés visent à accroître la productivité de travailleurs éloignés et difficiles à suivre. Invoquer le caractère « disruptif » de l’IA permet de justifier aussi bien des licenciements – obligeant les salariés restants à « faire plus avec moins » – que le transfert de pans entiers de la main-d’œuvre vers des environnements réglementaires différents, échappant aux statistiques fédérales sur l’emploi et au contrôle des pouvoirs publics. »

Là où l’IA est une rupture, c’est parce qu’elle permet bel et bien de requalifier la main d’œuvre, comme l’expliquait le sociologue américain Henry Braverman, en favorisant la concentration du pouvoir et en éloignant le travail dans les zones éloignées et peu réglementées… « Le projet de l’IA commande et dissimule un bouleversement infrastructurel profond touchant la circulation du capital, la réorganisation et la répartition du travail à l’échelle mondiale, ainsi que la concentration de ressources stratégiques (données, puces, centres de données) entre les mains d’un petit nombre d’acteurs puissants.» En invitant le public à débattre de la manière dont l’IA pourrait bouleverser le marché du travail ou des progrès qu’elle pourrait engendrer, ce leurre du bouleversement nous détourne de la nécessité de voir et de discuter des agissements des acteurs de l’IA à leur profit. 

Le leurre de la sécurité.Tant dans les milieux universitaires que dans le discours public, la sécurité de l’IA renvoie à la nécessité de garantir que les systèmes d’IA soient fiables, ne causent pas de dommages et soient conçus pour refléter des valeurs sociales plus larges. La critique du féminisme des données va plus loin en exigeant une réflexion sur la durabilité, le pouvoir et le pluralisme. Les communautés prônant une IA sûre et responsable mettent souvent l’accent sur des engagements tels que l’équité, la responsabilité et la transparence ; les développeurs de projets IA évoquent plus couramment l’alignement, une forme de sécurité intégrée à l’IA elle-même. Mais la question de la sécurité renvoie surtout à un discours existentiel sur l’arrivée inéluctable de l’intelligence artificielle générale qui menacerait l’humanité (voir notre article). Ces discours sur la super-intelligence et ses risques réduisent la sécurité à des menaces lointaines, « tout en occultant les conséquences de la reproduction du réseau de pouvoir propre au Projet IA ». D’une manière paradoxale, il favorise le projet IA, au prétexte que seules les meilleures entreprises sauraient atténuer ce danger. Ces orientations permettent en fait de cadrer le discours sur la sécurité, en le déconnectant des problèmes de sécurité plus immédiat ou des considérations éthiques plus adaptées. 

Ces orientations axées sur la sécurité sont déconnectées de considérations éthiques plus larges. En qualifiant l’IA de « technologie ordinaire », les informaticiens Arvind Narayanan et Sayash Kapoor soulignent comment la question de la superintelligence détourne l’attention des problèmes bien réels qui émergent à l’ère de l’IA. 

En fait, constatent les chercheurs, la notion de sécurité n’a cessé d’évoluer : d’un cadre porteur de sens, elle s’est transformée en une construction mêlant dimensions ontologiques, inéluctabilité et leurres réglementaires. « Les entreprises utilisent désormais le langage de la sécurité pour envoyer des messages différents à des communautés distinctes ». Les acteurs clés du secteur de l’IA exploitent l’ambiguïté de ce terme pour égarer les critiques préoccupés par les répercussions sociétales. Si ils affirment que celle-ci est leur priorité absolue, en vrai, ils poursuivent leur course, concevant et déployant des modèles et des outils dépourvus de garde-fous efficaces, « tout en cherchant à les aligner sur des valeurs et des normes contestables » : les leurs ! « Or, ce leurre de la sécurité ne constitue ni une conséquence ni une retombée fortuite du Projet de l’IA : il fait partie intégrante de la constitution des réseaux de connaissances et de capitaux nécessaires à son déploiement. Comme tout leurre, il détourne l’attention des enjeux réels tout en consolidant les réseaux de pouvoir indispensables à la pérennité et à l’expansion du Projet IA. En atténuant les inquiétudes du public à l’égard des entreprises d’IA, ce leurre favorise même l’émergence d’opportunités commerciales. » Le discours sur la sécurité renforce le Projet IA, limitant ainsi toute possibilité de se prémunir contre les conséquences de son adoption. 

Le leurre de la régulation. Depuis les années 90, les leaders du secteur technologique n’ont cessé d’affirmer que la régulation était l’ennemi de l’innovation, alors que leurs critiques soutenaient qu’elle était le seul moyen de responsabiliser l’industrie. Paradoxalement, nombre d’acteurs de l’IA semblent demander aux autorités d’élaborer des règles de régulation, à l’image de Sam Altman réclamant au Congrès américain de créer une agence gouvernementale dédiée. En fait, les dirigeants du secteur technologique ont compris que la régulation pouvait s’avérer stratégiquement avantageuse, « surtout s’ils disposaient d’une place à la table des décisions ». Leur but est bien plus de consolider leur position que de la menacer. Le managérialisme réglementaire des organismes de réglementation américains est facilement récupéré par les entreprises qui ont appris à s’adapter à des évolutions réglementaires qui ne les menacent jamais. Même l’IA Act européen, qui pense que les entreprises technologiques pourraient remédier aux préjudices complexes qu’elles mettent en place grâce à une meilleure conception de leurs produits sous la contrainte, se leurre, expliquaient déjà danah boyd et Maria Angel (voir notre article, la responsabilité ne suffit pas), alors que la faiblesse des mécanismes d’application du règlement sur l’IA conduit, dans de nombreux cas, à confier aux entreprises elles-mêmes l’évaluation des risques posés par leurs systèmes, renforçant de fait leur position dominante.

Or, « si l’IA semble nécessiter une régulation urgente à une époque où les structures de pouvoir de l’après-guerre sont sur le déclin, ce n’est pas parce que ses capacités techniques sont à l’origine de l’instabilité. C’est plutôt parce que le mot d’ordre de l’IA, rend possible et concrétise la reconfiguration mondiale en faveur des acteurs de l’IA et de leur pouvoir. » Le problème n’est pas de réguler chaque chatbot, chaque technologie, que l’influence totale du projet IA sur le monde. Pour les chercheurs, les travaux existants dans les domaines social et réglementaire « doivent s’orienter vers le cœur du problème : la financiarisation, les possibilités de restructuration des entreprises et les nouvelles formes de monopole, de création et de capture de marché. Si nous voulons exiger que les systèmes d’IA rendent des comptes sur les relations et les infrastructures de la vie sociale et publique, nous devons remettre en question les conditions de possibilité de la construction de ce puissant réseau. Parmi les actions pertinentes, on peut citer l’augmentation de l’impôt sur les plus-values, le renforcement de l’application du droit de la concurrence et la suppression des failles juridiques permettant aux investisseurs d’accumuler des richesses. »

Réguler l’économie plutôt que l’IA ?

« L’IA est devenue le vecteur de transformations sociales majeures, non pas parce qu’une technologie engendrerait des résultats inédits, mais plutôt parce que des acteurs du marché disposant d’importantes ressources financières saisissent cette occasion pour restructurer les opportunités et les infrastructures à leur propre avantage sous l’étiquette IA ». Ce ne sont pas les capacités de chatbots bavards qui permettent au projet IA de s’imposer comme un phénomène tangible, mais bien la construction d’un réseau de pouvoir recelant le potentiel d’un « impact immense et durable sur la société ». Si l’IA semble tout bouleverser à l’heure actuelle, c’est précisément parce qu’elle offre une « occasion de structuration » sans précédent des réseaux de pouvoirs et d’infrastructure. 

Pour les chercheurs, la transparence algorithmique par exemple n’est pas la composante la plus efficace, stable ou influente de ce projet qui mérite d’être encadré.  Que l’intelligence artificielle générale apparaisse ou non, ou que les robots prennent nos emplois ou non, nous devrons composer avec des conditions structurelles durables et les infrastructures résiduelles d’une course entre les grandes entreprises et les gouvernements pour reconstruire les rouages ​​du pouvoir à leur avantage. Même si notre attention se porte sur des enjeux moralement urgents (comme les biais algorithmiques ou l’influence délétère des chatbots sur les plus fragiles…), nous devons abandonner une approche centrée sur les correctifs, sur les détails techniques, pour passer à un contrôle sur le développement du réseau de pouvoir du projet IA dans son ensemble.

« Nous ne souhaitons pas dénigrer le travail important mené au sein de cette communauté sur les questions liées à l’IA et à la société », modèrent les chercheurs. « Notre crainte est que, justement lorsque nous pensons responsabiliser les entreprises d’IA, nous risquions de nous laisser berner par un leurre et de passer à côté de la véritable source de responsabilité. Il est de notre devoir de prendre du recul et d’analyser les mécanismes complexes de ces systèmes. La transparence des outils algorithmiques n’est pas synonyme de responsabilité lorsque l’objectif est de construire une infrastructure de gouvernance incontestable pour maintenir le pouvoir d’une élite. L’équité d’un résultat algorithmique ou d’un ensemble de données particulier importe peu dans un monde où certaines des inégalités les plus massives et persistantes depuis l’ère féodale sont perpétuées par un système d’influence antidémocratique. » 

Mais chercher des points d’entrée pour exiger des comptes ou de la transparence au sein d’un réseau se heurte à sa capacité caractéristique à changer de forme, au risque de rendre le point d’intervention aussi insaisissable que le réseau lui-même. Les grands PDG ne sont pas même la cible idéale d’une intervention, quand c’est dans les coulisses que se joue l’essentiel : lors d’accords conclus entre dirigeants, membres de conseils d’administration, sociétés de capital-risque, gestionnaires d’actifs, responsables politiques et financiers de Wall Street. Le pouvoir de décision est réparti au sein d’une élite en réseau, dotée de ses propres mécanismes de consolidation du pouvoir qui agit partout en fonction du retour sur investissement. 

« La constitution de réseaux visant la conquête de marchés s’accompagne également de formes inédites de métamorphose organisationnelle et sociotechnique. Les entreprises peuvent aisément déplacer des éléments tels que la main-d’œuvre, le capital, le financement, les données et les infrastructures vers d’autres parties du réseau afin d’échapper à toute surveillance », comme l’expliquait Fred Turner récemment, en expliquant que nous étions passé de l’idéologie californienne à l’idéologie texane, de la contre-culture au conservatisme. La capacité d’agir comme la responsabilité sont devenues plastiques et peuvent être très facilement redistribué à travers le réseau, passant d’un data center l’autre, d’un travailleur du clic asiatique à un autre africain… 

Les entreprises d’IA reproduisent des stratégies de métamorphose bien établies, utilisées par des géants influents comme Facebook ou Uber qui n’ont cessé d’échapper et de contourner les réglementations. Même la réglementation environnementale exige de caractériser les formes de contamination industrielle, que les entreprises cherchent à occulter en recourant à des techniques éprouvées consistant à semer le doute et à entretenir l’ignorance. Des ressources telles que les puces électroniques, l’accès aux centres de données ainsi que les données ou l’entraînement de modèles ne sont pas réglementées en tant que monnaies à proprement parler, alors qu’elles sont devenues des actifs dont les échange cimentent les partenariat entre un groupe restreint d’élites, formant un circuit socio-économique propre à l’IA. « La recherche de cette responsabilisation exige de nouveaux cadres d’analyse qui abordent directement la constitution du réseau et ses dérives. »

Mais l’avenir n’est pas inéluctable, rappellent les chercheurs. « Si le projet d’IA est extraordinairement puissant, son pouvoir dépend de l’adhésion continue du public et des institutions à ce projet. À cette fin, il est impératif de reconnaître quand et comment nous pouvons exercer notre pouvoir d’action en ces temps tendus, et de résister aux leurres trompeurs entretenus par les acteurs de l’IA pour façonner l’avenir selon leurs conditions. » Pour cela, les chercheurs invitent à réorienter l’analyse vers l’économie politique de l’IA et à prendre au sérieux le pouvoir politique que le Projet IA laisse présager. Ils invitent à orienter la recherche vers quatre cadres d’analyses : 

Les lieux matériels d’assemblage des réseaux. Le Projet d’IA exige de tisser d’importantes infrastructures en des alignements inédits et souvent instables, en composant de manière créative des relations et des modèles d’échange entre des acteurs hétérogènes. Il nous faut mieux comprendre ces assemblages, les associations que les entreprises tissent entre elles, les « fonctionnalités » inédites qu’elles lancent, les financements qu’elle obtiennent et mobilisent… Et examiner comment les mécanismes d’assemblage, d’acquisition de capitaux et de mise en œuvre limitent la transparence et la responsabilité.

Le financement comme action technopolitique. Des travaux récents à l’intersection de la sociologie économique et des études sociales des sciences et des techniques démontrent comment le travail technique est imbriqué dans les structures financières. C’est le cas notamment du travail de Benjamin Shestakofsky et son livre, Behind the startup: how venture capital shapes work, innovation, and inequality (university of California press, 2024 – voir aussi le travail de Marlène Benquet dont nous rendions compte). Il nous faut mieux comprendre les mécanismes de capture du marché et comprendre pourquoi une réglementation axée sur la technologie tend à négliger les arrangements économiques et politiques qui sous-tendent le projet IA. 

Des objets aux flux mondiaux. Nous ne devons pas considérer l’IA comme un objet, mais mieux nous concentrer sur les flux circulant entre les sites qui participent à l’agencement mondial de l’IA, comme le montrait l’anthropologue Anna Tsing dans Friction (La découverte, 2020). Nous devons mieux saisir l’infrastructuration, c’est-à-dire comment les connexions entre les nœuds sont concentrées, fragmentées et maintenues de manières spécifiques pour reproduire des rapports de force. Comment les flux de données, de personnes et de capitaux sont-ils facilités ou entravés ? 

Résister au solutionnisme social. Il nous faut enfin résister au solutionnisme tant technologique que juridique, disciplinaire. Ne saisir l’IA que sous l’angle informatique ou juridique par exemple ne nous aide pas à interroger le Projet IA dans sa globalité. « Aucun domaine pris isolément n’apportera la solution face au Projet IA ». Nous devons élaborer des approches bien plus transdisciplinaires, afin qu’elles soient capables d’interrompre les flux et les reconfigurations de réseaux sur lesquels repose le Projet de l’IA. 

La recherche critique « a consacré beaucoup de temps à disséquer les paramètres techniques, dans une volonté sincère de bâtir un avenir plus juste et plus équitable ». Se faisant, elle a été bien plus enrôlée dans le projet IA par des acteurs ayant un intérêt économique et politique direct à façonner l’avenir selon leurs propres termes. « Nous devons trouver d’autres modalités pour exercer la transparence, l’équité et la responsabilité que nous n’arrivons pas à obtenir ». Il est temps de changer de braquet… Et finalement, de finir de politiser la question technologique.

La quête à attribuer des responsabilités techniques aux entreprises de l’IA nous leurre, expliquent les chercheurs Janet Vertesi, danah boyd, Alex Taylor et Benjamin Shestakofsky dans un article de recherche pour FAccT’26, la Conference on Fairness, Accountability, and Transparency qui se tenait à Montréal. Le Projet d’IA – comme ils l’appellent – est une entreprise de construction mondiale, dans laquelle ceux qui financent et développent des systèmes d’IA cherchent à maintenir des réseaux de pouvoir et de richesse. Ils configurent nos conditions sociotechniques tout en leurrant les universitaires, les décideurs, les journalistes et le public qui seraient invités à plus ou moins co-construire un avenir qui leur donne du pouvoir, sans que celui-ci ne soit jamais vraiment partagé. Ces leurres donnent souvent à ces acteurs l’illusion d’une responsabilité, tout en masquant les transformations profondes de l’économie politique à l’œuvre. En réalité, notre attention collective portée à ces leurres soutient, stabilise et renforce le projet IA des grandes entreprises de la tech. Pour les chercheurs, l’invitation à cadrer la technologie qu’entrouvrent ceux qui portent le projet d’IAification du monde tient d’une distraction qui brouille les enjeux de pouvoirs à l’œuvre. Les leurres nous détournent de la compréhension de l’accaparement qui se déploie.     

« Pour faire progresser une équité ou une responsabilité significative dans l’IA, il faut : 1) reconnaître quand et comment les leurres servent de distraction, et 2) s’attaquer directement à l’économie politique matérielle du projet d’IA. Il faut s’intéresser aux réseaux de pouvoir qui rendent l’IA possible », expliquent les chercheurs. « Nous ne parviendrons pas à instaurer une obligation de rendre des comptes en bricolant les fonctionnalités techniques ; il nous faut nous pencher sur les enjeux politiques et économiques », synthétise danah boyd sur son blog. 

Les chercheurs invitent à mieux s’intéresser à l’économie politique qui interroge les relations entre les forces complexes et imbriquées de la politique, des marchés et de la société. A observer leurs évolutions constantes, comment les capacités d’action évoluent avec l’accumulation de pouvoir et de ressources matérielles. Et comment ils réorganisent et configurent les ordres matériels, sociaux et économiques à leur avantage. Des acteurs capitalistes hétérogènes ont su tirer parti de l’incertitude ambiante pour mobiliser à leur avantage les technologies de communication et les relations financières. Ce faisant, ils restructurent les marchés en leur faveur et orientent les flux ainsi que l’appropriation de capitaux, de ressources, de données, de matériaux et de main-d’œuvre entre différents sites. Comme le disait déjà le sociologue Manuel Castells à propos du projet de façonnage du monde porté par l’empire médiatique de Rupert Murdoch dans les années 1990 et 2000 (notamment dans son livre, Communication et pouvoir, 2013), les nouvelles architectures des technologies de l’information et de la communication offrent des opportunités de consolidation du pouvoir au sein d’élites interconnectées – ce qu’il nomme des « réseaux de pouvoir ». Pour Castells, les élites configurent les réseaux à leur avantage et le pouvoir de création de réseaux, représente la forme de pouvoir suprême dans une société de l’information. La constellation émergente d’individus, d’organisations et de structures financières qui façonnent actuellement l’IA telle que nous la connaissons était déjà en pleine ascension dans la Silicon Valley au lendemain de l’éclatement de la bulle Internet. Elle s’est renforcée avec la crise financière de 2008 et la crise pandémique de 2020. Le lancement public de ChatGPT par OpenAI en décembre 2022 a ouvert la voie à la restructuration du marché, après l’échec à concrétiser les promesses des cryptomonnaies et du métavers (autres tentatives à renforcer le pouvoir).

Le marché de l’IA est construit et vise à convaincre voire contraindre régulateurs comme clients à adhérer à leur vision. « Les entreprises dominantes peuvent consolider leur position en influençant les politiques publiques et en incitant les États à lever des réglementations, à accorder des subventions, à faire respecter (ou pas) les droits de propriété ou à instaurer de nouvelles règles imposant des coûts prohibitifs aux concurrents désireux de pénétrer le marché. » Derrière les entreprises du secteur, le pouvoir de réseau se consolide autour de technologies qui reposent avant tout sur la manipulation de matériaux, d’idées, de fonctionnalités et de capitaux, c’est-à-dire des éléments peu techniques, foncièrement capitalistes, dirait Romaric Godin. Rien ne vient freiner la course à l’établissement d’une élite d’acteurs dominants, constatent également les chercheurs. Pire, les géants de la tech consolident actuellement leur contrôle sur chaque maillon de la chaîne d’approvisionnement de l’IA – énergie, puces, modèles fondamentaux, puissance de calcul et outils de développement logiciel… sans compter l’investissement financier – afin de garantir leur position centrale. Tout l’enjeu consiste désormais à nouer des partenariats entre eux, dans une collaboration inter-entreprises mutuellement avantageuses, comme le font Microsoft et OpenAI. 

Face à ces développements, la régulation joue souvent à la marge. Pour les chercheurs, celle-ci s’intéresse bien trop à des leurres, plutôt qu’à la construction du pouvoir. Mais, « les leurres ne sont pas qu’une simple distraction ; ils constituent un outil essentiel pour façonner un environnement ». « Pendant que nous nous concentrons à débattre des spécificités techniques de l’IA, les grands acteurs de l’IA établissent des flux pour accroître leur richesse et leur pouvoir. » « De cette manière, même les critiques contribuent à rallier des soutiens au projet d’IA. Les leurres constituent donc des pièges de responsabilisation qui, paradoxalement, renforcent plutôt qu’ils ne contraignent le puissant réseau qui sous-tend le projet d’IA. » Et le projet d’IA regorge de leurres. Certains sont délibérément construits ou exploités par les intermédiaires de l’IA pour attirer l’attention sur des aspects spécifiques du projet (et la détourner d’autres). 

Les leurres de l’IA

Les chercheurs distinguent 5 leurres dans lesquels la critique se perd parfois : le leurre ontologique, le leurre de l’inévitabilité, le leurre de la rupture, le leurre de la sécurité et le leurre réglementaire. 

Il y a d’abord le leurre ontologique. Le terme IA s’efforce d’échapper à toute définition afin de maximiser son pouvoir suggestif. « Cette ambiguïté peut s’avérer puissante car elle incite souvent différents acteurs à s’obséder sur la manière de délimiter ce qu’est ou devrait être l’IA, plutôt que de se concentrer sur le travail accompli par le Projet d’IA dans le monde.» Cette ambiguïté sert donc profondément les intérêts des acteurs. « Ce leurre ontologique déplace les termes du débat vers la définition de l’IA, détournant l’attention de son action concrète : permettre l’expansion du Projet d’IA. » Les chercheurs prennent comme exemple, les transformations du financement de la recherche ou des entreprises, qui depuis 2023, s’orientent de plus en plus exclusivement vers des projets d’IA au détriment de tous les autres. Partout, la réorganisation des flux financiers est profonde, expliquent-ils. « Le leurre ontologique constitue une forme de piège. Il attire sans cesse les acteurs vers des questions insolubles concernant la détermination et la clarification de la nature de l’IA, alors même que l’on constate que le dévoilement des spécificités techniques ne parvient pas à rendre ces questions plus ou moins certaines. » « L’instabilité ontologique persistante entourant l’IA permet aux intermédiaires d’introduire l’IA dans des secteurs et des pratiques toujours plus nombreux. De petites entreprises qualifient leurs technologies d’IA pour capter des ressources financières et acquérir une influence au sein du réseau. De telles pratiques nous amènent nécessairement à nous demander : « S’agit-il vraiment d’IA ? » ou même « Est-ce un usage pertinent de l’IA ? ». »

Plutôt que de nous laisser enfermer dans des débats sur « ce qu’est l’IA et comment elle devrait fonctionner », nous gagnerions à élargir notre perspective pour comprendre comment l’IA accapare toute l’attention et l’espace du débat. L’ambiguïté vise surtout à garantir que l’IA  reste suffisamment flexible pour s’adapter à mesure que se déploie leur stratégie de création et de concentration du marché. « Il nous faut donc résister au leurre ontologique et à l’impératif qu’il impose de définir la « véritable » nature ou le potentiel réel de l’IA. Une critique efficace doit ébranler le pouvoir du réseau plutôt que de l’alimenter.»

Le leurre de l’inévitabilité. L’industrie technologique recourt souvent à la rhétorique de l’inévitabilité pour justifier ses développements. « L’utilité de ce leurre de l’inévitabilité réside notamment dans sa capacité à permettre aux acteurs de modifier constamment les temporalités, en proposant de nouvelles projections quant au moment où la promesse future de l’IA se concrétisera enfin. Que cet avenir concerne l’avènement de l’IA générale, l’informatique quantique ou d’autres avancées technologiques majeures, les acteurs qui promeuvent l’IA tirent parti de discours qui rapprochent ou éloignent l’horizon de ces événements, tout en maintenant l’idée de leur inéluctabilité. » L’inéluctabilité permet surtout de bâtir des monopoles. Il permet de présenter les investissements comme nécessaires, même quand ils sont entravés par les contestations, comme c’est le cas dans les luttes contre les datacenters. « La rhétorique de l’inéluctabilité normalise aussi divers types de risques, notamment économiques et technologiques : dès lors que l’avenir est perçu comme prédéterminé, des décisions commerciales risquées sont requalifiées en nécessités. Ce discours sur l’inéluctabilité offre ainsi une forme de clôture discursive susceptible d’accélérer l’avènement de certains futurs tout en empêchant d’autres de se concrétiser. » 

« La répétition de discours futuristes similaires au sein de nombreuses entreprises crée une apparence de cohérence », une forme d’alignement où tout le monde semble d’accord sur l’horizon à atteindre. L’inévitabilité crée un ensemble de conditions qui rendent l’IA trop importante pour échouer, et permet d’assurer du pouvoir au projet IA sur les marchés. La course entre les grandes puissances mondiales pour construire une intelligence artificielle générale (IAG) alimente ce discours sur l’inévitabilité, en dressant des parallèles avec la course au nucléaire ou la course à l’espace. Le discours selon lequel « l’IA est inévitable » perpétue ainsi un imaginaire sociotechnique qui mêle pouvoir étatique et pouvoir des entreprises à des récits partagés sur les promesses à venir. Ces discours séduisent notamment parce qu’ils suggèrent la nécessité d’un soutien matériel des gouvernements aux niveaux fédéral, étatique et local, tout en occultant les préoccupations susceptibles d’entraver la réalisation de ce bien prétendument indispensable. L’alliance de considérations géopolitiques et du discours sur « l’inévitabilité » contribue également à justifier des engagements politiques et économiques, tels que la persistance de l’antagonisme entre les États-Unis et la Chine, et les investissements stratégiques. Enfin, l’inévitabilité embarque également les usagers, et alimente le projet d’IA au lieu de le freiner. Elle renforce également l’influence des acteurs de l’IA, leur permettant de consolider leurs réseaux de pouvoir que ce soit l’affectation des capitaux, l’extraction des ressources comme la création des marchés.  

Le leurre de la disruption. L’innovation de rupture formalisée notamment par Clayton Christensen, est souvent perçue comme une célébration inconditionnelle de toute forme de perturbation du marché, considérée comme intrinsèquement constructive. Pourtant, la nature exacte de cette rupture et sa valeur est bien souvent loin d’être aussi évidente qu’annoncée. « Les dirigeants du secteur technologique célèbrent par exemple le bouleversement du marché du travail en promettant des entreprises plus efficaces, tout en exprimant publiquement leurs inquiétudes quant aux risques de pertes d’emplois massives. Ce faisant, ils confortent leur conviction que l’innovation doit être poursuivie sans égard à ses conséquences sociales. Mais tandis que les dirigeants du secteur technologique, les universitaires et les experts débattent de l’ampleur des pertes d’emplois dues à l’IA – et de la manière dont elle transformera plus largement le monde du travail -, ils occultent la manœuvre de rupture que cherchent à opérer les promoteurs du Projet d’IA ». Cette stratégie de diversion vise précisément cet objectif : présenter les perturbations locales comme une forme de normalité (naturalisant l’optimisation ou la recherche d’efficacité par exemple), tout en orchestrant des changements massifs dans la concentration du pouvoir à travers les secteurs industriels, voire au-delà des frontières nationales. 

En fait, le terme rupture revêt une importance culturelle considérable, estiment les chercheurs. L’essentiel des études démontrent pourtant que les nouvelles technologies ne bouleversent pas l’ordre social et les inégalités existantes : elles ont plutôt tendance à renforcer ou à consolider les intérêts établis. « En sociologie économique, rappellent les chercheurs, la notion de « rupture » (disruption) renvoie d’ailleurs à une configuration de marché où, tant les nouveaux entrants que les acteurs en place, saisissent les moments d’incertitude pour instaurer un ordre de marché favorisant leurs intérêts. Derrière, la disruption, il faut surtout lire une accumulation et une concentration de capital et de pouvoir autour de quelques entreprises phares de l’IA. » Et les acteurs qui oeuvrent à favoriser leur marché n’aiment rien de moins que la rupture quand elle vient s’en prendre à leurs intérêts, à l’image des barrières érigées à l’encontre de Deepseek venu défier leur concentration. Les grands acteurs de l’IA utilisent également le concept de « rupture » pour détourner l’attention de leurs efforts visant à réorganiser les entreprises et à capter les flux de capitaux à leur profit. « S’il est indéniable que l’introduction de l’IA modifie les tâches des travailleurs, il est tout aussi vrai que, dans de nombreux secteurs, les entreprises utilisent ce prétexte pour mener des restructurations classiques. Parallèlement, elles transfèrent des activités clés vers des pôles de main-d’œuvre à moindre coût, où des outils automatisés visent à accroître la productivité de travailleurs éloignés et difficiles à suivre. Invoquer le caractère « disruptif » de l’IA permet de justifier aussi bien des licenciements – obligeant les salariés restants à « faire plus avec moins » – que le transfert de pans entiers de la main-d’œuvre vers des environnements réglementaires différents, échappant aux statistiques fédérales sur l’emploi et au contrôle des pouvoirs publics. »

Là où l’IA est une rupture, c’est parce qu’elle permet bel et bien de requalifier la main d’œuvre, comme l’expliquait le sociologue américain Henry Braverman, en favorisant la concentration du pouvoir et en éloignant le travail dans les zones éloignées et peu réglementées… « Le projet de l’IA commande et dissimule un bouleversement infrastructurel profond touchant la circulation du capital, la réorganisation et la répartition du travail à l’échelle mondiale, ainsi que la concentration de ressources stratégiques (données, puces, centres de données) entre les mains d’un petit nombre d’acteurs puissants.» En invitant le public à débattre de la manière dont l’IA pourrait bouleverser le marché du travail ou des progrès qu’elle pourrait engendrer, ce leurre du bouleversement nous détourne de la nécessité de voir et de discuter des agissements des acteurs de l’IA à leur profit. 

Le leurre de la sécurité.Tant dans les milieux universitaires que dans le discours public, la sécurité de l’IA renvoie à la nécessité de garantir que les systèmes d’IA soient fiables, ne causent pas de dommages et soient conçus pour refléter des valeurs sociales plus larges. La critique du féminisme des données va plus loin en exigeant une réflexion sur la durabilité, le pouvoir et le pluralisme. Les communautés prônant une IA sûre et responsable mettent souvent l’accent sur des engagements tels que l’équité, la responsabilité et la transparence ; les développeurs de projets IA évoquent plus couramment l’alignement, une forme de sécurité intégrée à l’IA elle-même. Mais la question de la sécurité renvoie surtout à un discours existentiel sur l’arrivée inéluctable de l’intelligence artificielle générale qui menacerait l’humanité (voir notre article). Ces discours sur la super-intelligence et ses risques réduisent la sécurité à des menaces lointaines, « tout en occultant les conséquences de la reproduction du réseau de pouvoir propre au Projet IA ». D’une manière paradoxale, il favorise le projet IA, au prétexte que seules les meilleures entreprises sauraient atténuer ce danger. Ces orientations permettent en fait de cadrer le discours sur la sécurité, en le déconnectant des problèmes de sécurité plus immédiat ou des considérations éthiques plus adaptées. 

Ces orientations axées sur la sécurité sont déconnectées de considérations éthiques plus larges. En qualifiant l’IA de « technologie ordinaire », les informaticiens Arvind Narayanan et Sayash Kapoor soulignent comment la question de la superintelligence détourne l’attention des problèmes bien réels qui émergent à l’ère de l’IA. 

En fait, constatent les chercheurs, la notion de sécurité n’a cessé d’évoluer : d’un cadre porteur de sens, elle s’est transformée en une construction mêlant dimensions ontologiques, inéluctabilité et leurres réglementaires. « Les entreprises utilisent désormais le langage de la sécurité pour envoyer des messages différents à des communautés distinctes ». Les acteurs clés du secteur de l’IA exploitent l’ambiguïté de ce terme pour égarer les critiques préoccupés par les répercussions sociétales. Si ils affirment que celle-ci est leur priorité absolue, en vrai, ils poursuivent leur course, concevant et déployant des modèles et des outils dépourvus de garde-fous efficaces, « tout en cherchant à les aligner sur des valeurs et des normes contestables » : les leurs ! « Or, ce leurre de la sécurité ne constitue ni une conséquence ni une retombée fortuite du Projet de l’IA : il fait partie intégrante de la constitution des réseaux de connaissances et de capitaux nécessaires à son déploiement. Comme tout leurre, il détourne l’attention des enjeux réels tout en consolidant les réseaux de pouvoir indispensables à la pérennité et à l’expansion du Projet IA. En atténuant les inquiétudes du public à l’égard des entreprises d’IA, ce leurre favorise même l’émergence d’opportunités commerciales. » Le discours sur la sécurité renforce le Projet IA, limitant ainsi toute possibilité de se prémunir contre les conséquences de son adoption. 

Le leurre de la régulation. Depuis les années 90, les leaders du secteur technologique n’ont cessé d’affirmer que la régulation était l’ennemi de l’innovation, alors que leurs critiques soutenaient qu’elle était le seul moyen de responsabiliser l’industrie. Paradoxalement, nombre d’acteurs de l’IA semblent demander aux autorités d’élaborer des règles de régulation, à l’image de Sam Altman réclamant au Congrès américain de créer une agence gouvernementale dédiée. En fait, les dirigeants du secteur technologique ont compris que la régulation pouvait s’avérer stratégiquement avantageuse, « surtout s’ils disposaient d’une place à la table des décisions ». Leur but est bien plus de consolider leur position que de la menacer. Le managérialisme réglementaire des organismes de réglementation américains est facilement récupéré par les entreprises qui ont appris à s’adapter à des évolutions réglementaires qui ne les menacent jamais. Même l’IA Act européen, qui pense que les entreprises technologiques pourraient remédier aux préjudices complexes qu’elles mettent en place grâce à une meilleure conception de leurs produits sous la contrainte, se leurre, expliquaient déjà danah boyd et Maria Angel (voir notre article, la responsabilité ne suffit pas), alors que la faiblesse des mécanismes d’application du règlement sur l’IA conduit, dans de nombreux cas, à confier aux entreprises elles-mêmes l’évaluation des risques posés par leurs systèmes, renforçant de fait leur position dominante.

Or, « si l’IA semble nécessiter une régulation urgente à une époque où les structures de pouvoir de l’après-guerre sont sur le déclin, ce n’est pas parce que ses capacités techniques sont à l’origine de l’instabilité. C’est plutôt parce que le mot d’ordre de l’IA, rend possible et concrétise la reconfiguration mondiale en faveur des acteurs de l’IA et de leur pouvoir. » Le problème n’est pas de réguler chaque chatbot, chaque technologie, que l’influence totale du projet IA sur le monde. Pour les chercheurs, les travaux existants dans les domaines social et réglementaire « doivent s’orienter vers le cœur du problème : la financiarisation, les possibilités de restructuration des entreprises et les nouvelles formes de monopole, de création et de capture de marché. Si nous voulons exiger que les systèmes d’IA rendent des comptes sur les relations et les infrastructures de la vie sociale et publique, nous devons remettre en question les conditions de possibilité de la construction de ce puissant réseau. Parmi les actions pertinentes, on peut citer l’augmentation de l’impôt sur les plus-values, le renforcement de l’application du droit de la concurrence et la suppression des failles juridiques permettant aux investisseurs d’accumuler des richesses. »

Réguler l’économie plutôt que l’IA ?

« L’IA est devenue le vecteur de transformations sociales majeures, non pas parce qu’une technologie engendrerait des résultats inédits, mais plutôt parce que des acteurs du marché disposant d’importantes ressources financières saisissent cette occasion pour restructurer les opportunités et les infrastructures à leur propre avantage sous l’étiquette IA ». Ce ne sont pas les capacités de chatbots bavards qui permettent au projet IA de s’imposer comme un phénomène tangible, mais bien la construction d’un réseau de pouvoir recelant le potentiel d’un « impact immense et durable sur la société ». Si l’IA semble tout bouleverser à l’heure actuelle, c’est précisément parce qu’elle offre une « occasion de structuration » sans précédent des réseaux de pouvoirs et d’infrastructure. 

Pour les chercheurs, la transparence algorithmique par exemple n’est pas la composante la plus efficace, stable ou influente de ce projet qui mérite d’être encadré.  Que l’intelligence artificielle générale apparaisse ou non, ou que les robots prennent nos emplois ou non, nous devrons composer avec des conditions structurelles durables et les infrastructures résiduelles d’une course entre les grandes entreprises et les gouvernements pour reconstruire les rouages ​​du pouvoir à leur avantage. Même si notre attention se porte sur des enjeux moralement urgents (comme les biais algorithmiques ou l’influence délétère des chatbots sur les plus fragiles…), nous devons abandonner une approche centrée sur les correctifs, sur les détails techniques, pour passer à un contrôle sur le développement du réseau de pouvoir du projet IA dans son ensemble.

« Nous ne souhaitons pas dénigrer le travail important mené au sein de cette communauté sur les questions liées à l’IA et à la société », modèrent les chercheurs. « Notre crainte est que, justement lorsque nous pensons responsabiliser les entreprises d’IA, nous risquions de nous laisser berner par un leurre et de passer à côté de la véritable source de responsabilité. Il est de notre devoir de prendre du recul et d’analyser les mécanismes complexes de ces systèmes. La transparence des outils algorithmiques n’est pas synonyme de responsabilité lorsque l’objectif est de construire une infrastructure de gouvernance incontestable pour maintenir le pouvoir d’une élite. L’équité d’un résultat algorithmique ou d’un ensemble de données particulier importe peu dans un monde où certaines des inégalités les plus massives et persistantes depuis l’ère féodale sont perpétuées par un système d’influence antidémocratique. » 

Mais chercher des points d’entrée pour exiger des comptes ou de la transparence au sein d’un réseau se heurte à sa capacité caractéristique à changer de forme, au risque de rendre le point d’intervention aussi insaisissable que le réseau lui-même. Les grands PDG ne sont pas même la cible idéale d’une intervention, quand c’est dans les coulisses que se joue l’essentiel : lors d’accords conclus entre dirigeants, membres de conseils d’administration, sociétés de capital-risque, gestionnaires d’actifs, responsables politiques et financiers de Wall Street. Le pouvoir de décision est réparti au sein d’une élite en réseau, dotée de ses propres mécanismes de consolidation du pouvoir qui agit partout en fonction du retour sur investissement. 

« La constitution de réseaux visant la conquête de marchés s’accompagne également de formes inédites de métamorphose organisationnelle et sociotechnique. Les entreprises peuvent aisément déplacer des éléments tels que la main-d’œuvre, le capital, le financement, les données et les infrastructures vers d’autres parties du réseau afin d’échapper à toute surveillance », comme l’expliquait Fred Turner récemment, en expliquant que nous étions passé de l’idéologie californienne à l’idéologie texane, de la contre-culture au conservatisme. La capacité d’agir comme la responsabilité sont devenues plastiques et peuvent être très facilement redistribué à travers le réseau, passant d’un data center l’autre, d’un travailleur du clic asiatique à un autre africain… 

Les entreprises d’IA reproduisent des stratégies de métamorphose bien établies, utilisées par des géants influents comme Facebook ou Uber qui n’ont cessé d’échapper et de contourner les réglementations. Même la réglementation environnementale exige de caractériser les formes de contamination industrielle, que les entreprises cherchent à occulter en recourant à des techniques éprouvées consistant à semer le doute et à entretenir l’ignorance. Des ressources telles que les puces électroniques, l’accès aux centres de données ainsi que les données ou l’entraînement de modèles ne sont pas réglementées en tant que monnaies à proprement parler, alors qu’elles sont devenues des actifs dont les échange cimentent les partenariat entre un groupe restreint d’élites, formant un circuit socio-économique propre à l’IA. « La recherche de cette responsabilisation exige de nouveaux cadres d’analyse qui abordent directement la constitution du réseau et ses dérives. »

Mais l’avenir n’est pas inéluctable, rappellent les chercheurs. « Si le projet d’IA est extraordinairement puissant, son pouvoir dépend de l’adhésion continue du public et des institutions à ce projet. À cette fin, il est impératif de reconnaître quand et comment nous pouvons exercer notre pouvoir d’action en ces temps tendus, et de résister aux leurres trompeurs entretenus par les acteurs de l’IA pour façonner l’avenir selon leurs conditions. » Pour cela, les chercheurs invitent à réorienter l’analyse vers l’économie politique de l’IA et à prendre au sérieux le pouvoir politique que le Projet IA laisse présager. Ils invitent à orienter la recherche vers quatre cadres d’analyses : 

Les lieux matériels d’assemblage des réseaux. Le Projet d’IA exige de tisser d’importantes infrastructures en des alignements inédits et souvent instables, en composant de manière créative des relations et des modèles d’échange entre des acteurs hétérogènes. Il nous faut mieux comprendre ces assemblages, les associations que les entreprises tissent entre elles, les « fonctionnalités » inédites qu’elles lancent, les financements qu’elle obtiennent et mobilisent… Et examiner comment les mécanismes d’assemblage, d’acquisition de capitaux et de mise en œuvre limitent la transparence et la responsabilité.

Le financement comme action technopolitique. Des travaux récents à l’intersection de la sociologie économique et des études sociales des sciences et des techniques démontrent comment le travail technique est imbriqué dans les structures financières. C’est le cas notamment du travail de Benjamin Shestakofsky et son livre, Behind the startup: how venture capital shapes work, innovation, and inequality (university of California press, 2024 – voir aussi le travail de Marlène Benquet dont nous rendions compte). Il nous faut mieux comprendre les mécanismes de capture du marché et comprendre pourquoi une réglementation axée sur la technologie tend à négliger les arrangements économiques et politiques qui sous-tendent le projet IA. 

Des objets aux flux mondiaux. Nous ne devons pas considérer l’IA comme un objet, mais mieux nous concentrer sur les flux circulant entre les sites qui participent à l’agencement mondial de l’IA, comme le montrait l’anthropologue Anna Tsing dans Friction (La découverte, 2020). Nous devons mieux saisir l’infrastructuration, c’est-à-dire comment les connexions entre les nœuds sont concentrées, fragmentées et maintenues de manières spécifiques pour reproduire des rapports de force. Comment les flux de données, de personnes et de capitaux sont-ils facilités ou entravés ? 

Résister au solutionnisme social. Il nous faut enfin résister au solutionnisme tant technologique que juridique, disciplinaire. Ne saisir l’IA que sous l’angle informatique ou juridique par exemple ne nous aide pas à interroger le Projet IA dans sa globalité. « Aucun domaine pris isolément n’apportera la solution face au Projet IA ». Nous devons élaborer des approches bien plus transdisciplinaires, afin qu’elles soient capables d’interrompre les flux et les reconfigurations de réseaux sur lesquels repose le Projet de l’IA. 

La recherche critique « a consacré beaucoup de temps à disséquer les paramètres techniques, dans une volonté sincère de bâtir un avenir plus juste et plus équitable ». Se faisant, elle a été bien plus enrôlée dans le projet IA par des acteurs ayant un intérêt économique et politique direct à façonner l’avenir selon leurs propres termes. « Nous devons trouver d’autres modalités pour exercer la transparence, l’équité et la responsabilité que nous n’arrivons pas à obtenir ». Il est temps de changer de braquet… Et finalement, de finir de politiser la question technologique.

Le toujours très inspirant institut de recherche indépendant Data & Society lance une nouvelle initiative visant à renforcer la citoyenneté à l’ère de l’IA. L’ambition est forte : faire passer le public du statut d’utilisateur à celui d’acteur, expliquent ses responsables. La culture de l’IA ne suffit pas. « Et le public mérite bien mieux qu’une simple formation à l’utilisation de l’IA. Et il l’exige de plus en plus. » « Les Américains constatent comment les systèmes d’IA façonnent leur accès aux opportunités, à leurs droits et à leur dignité, et ils s’interrogent sérieusement sur l’impact de cette technologie sur tous les aspects de la vie, du travail à l’éducation en passant par l’environnement. Comment les systèmes automatisés évaluent-ils les candidatures et les candidats eux-mêmes ? Les tuteurs IA contribuent-ils à la réussite des élèves ou, au contraire, limitent-ils leurs connaissances ? Les immenses centres de données construits pour alimenter l’IA font-ils exploser les factures d’énergie des collectivités ? Une simple « connaissance » de l’IA ne suffit pas à répondre à ces questions, ni à toutes celles qu’elles soulèvent. Chacune d’elles nous oblige à appréhender clairement la technologie, à examiner de manière critique ses applications et à mobiliser les outils de la participation citoyenne pour en orienter le développement. »

Face à l’IA, renforcer la citoyenneté plutôt qu’acculturer

De même que l’éducation civique aux États-Unis permet aux citoyens de comprendre leurs droits, leurs devoirs et le fonctionnement du gouvernement, ce travail requiert un programme d’enseignement. D’où cette initiative d’éducation civique à l’IA : « une approche de l’éducation publique qui considère l’IA non pas comme un outil à maîtriser, mais comme un domaine de la vie civique où les citoyens ont des droits, des responsabilités et des moyens d’action collective. En mettant en lumière les outils civiques permettant au public d’exercer un pouvoir politique sur les systèmes d’IA et les plateformes technologiques – notamment au niveau local –, l’initiative d’éducation civique à l’IA renforcera la capacité des citoyens à participer à la conception et au déploiement de ces technologies, et contribuera à asseoir un pouvoir démocratique sur les institutions qui les créent et les promeuvent.»

Pour mobiliser la négociation collective pour peser sur l’utilisation de l’IA au travail, pour demander des changements dans les procédures d’achat des systèmes d’IA dans les écoles, pour exiger la transparence des outils de tri et de sélection automatisés, les gens doivent comprendre les processus civiques disponibles pour les utiliser. Tel est l’ambition du programme AI Civics : faciliter et approfondir l’apprentissage des modalités d’action en proposant des modèles et des ressources sur lesquels les communautés de tout le pays pourraient s’appuyer. 

Partout dans le monde, les travailleurs utilisent la négociation collective pour influencer l’utilisation de l’IA sur leur lieu de travail. Des militants font pression sur les autorités locales chargées d’autoriser les permis de construire afin d’exercer un pouvoir sur la construction des centres de données. Des élèves et des parents réclament des changements dans les politiques et les procédures d’achat des écoles. C’est la participation citoyenne en action : les communautés utilisent les leviers à leur disposition pour déterminer si et comment l’IA et ses infrastructures sont déployées. Mais avant cela, elles ont dû comprendre ces processus civiques et apprendre à les utiliser à leur avantage. Le programme AI Civics facilitera et approfondira cet apprentissage, en proposant des modèles et des ressources sur lesquels les communautés de tout le pays pourront s’appuyer.   

En 2025, D&S a organisé un cycle de conférences sur le thème “Comprendre l’IA”. L’initiative que l’Institut lance est le résultat des commentaires qu’ont adressé le public aux chercheurs. Dans ces commentaires, expliquent les chercheurs et chercheuses de D&S, trois points sont ressortis  : 

– Comme nous le disions nous même, les gens sont inquiets de l’IA. « Les gens se sentent pris au dépourvu par la rapidité et l’ampleur de ce changement, et frustrés par l’impression qu’il se produit sans leur participation ». 

– « Même les utilisateurs de l’IA s’inquiètent de ses impacts. Les participants nous ont confié utiliser des outils d’IA au quotidien, mais être mal à l’aise face aux compromis et aux coûts cachés. Ils souhaitent dépasser le vernis séduisant du battage médiatique autour de l’IA et comprendre les véritables implications de l’utilisation de ces outils, leurs coûts et avantages réels, ainsi que les moyens d’en atténuer les effets néfastes. »

– « Lassés d’être des consommateurs passifs, les citoyens cherchent des moyens de s’engager davantage. Nombreux étaient ceux qui souhaitaient découvrir des pistes concrètes pour une action collective, d’autant plus que la réglementation gouvernementale et les efforts pour responsabiliser les entreprises technologiques sont insuffisants. Nous avons constaté une volonté d’appréhender la complexité et un désir de s’opposer aux discours sur l’inévitabilité technologique. »

La culture de l’IA, la littératie, c’est-à-dire la maîtrise de savoirs, de capacités et d’aptitudes liées à l’IA, telle qu’elle est actuellement conçue, ne répond pas à ces besoins, estime l’Institut. Bien souvent, cette culture se limite à offrir la possibilité d’acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour utiliser l’IA et en tirer profit. Mais c’est un discours qui répète souvent que l’IA est inévitable et que ceux qui ne possèdent pas de connaissances dans ce domaine seront laissés pour compte. Dans un contexte économique déjà particulièrement difficile, pour beaucoup de gens, cette approche sonne comme une menace. 

« Dans son nouveau rapport, (404) Job Not Found : What Workforce Training Can’t Fix for Black Atlantans in the Age of AI, Anuli Akanegbu, chercheuse chez Data & Society, analyse la manière dont l’IA est abordée dans les milieux universitaires, promue par l’industrie, mise en œuvre par les pouvoirs publics et perçue au sein de la société civile. Basée à Atlanta, ville qui aspire à devenir l’épicentre de la main-d’œuvre de demain préparée à l’IA, Akanegbu décrit l’incapacité des pouvoirs publics et de l’industrie à définir clairement la culture de l’IA ou à préciser les compétences nécessaires aux travailleurs sur un marché du travail de plus en plus dominé par l’IA comme une abstraction stratégique, une forme de flou intentionnel qui transforme l’avancement professionnel en un objectif en constante évolution » (voir également toutes les limites des annonces qui exigent une « maîtrise de l’IA exigée »). « Ce flou sert un dessein : il reporte la responsabilité du chômage sur une main-d’œuvre majoritairement noire plutôt que de s’attaquer aux conditions structurelles qui rendent l’accès aux emplois de qualité de plus en plus difficile. En présentant l’adoption de l’IA comme une question d’effort individuel plutôt que de limitations systémiques, le concept de littératie de l’IA a été instrumentalisé pour promouvoir une solution simpliste au problème très complexe du déplacement d’emplois. De même que l’éducation aux médias imputait la désinformation, la manipulation médiatique et l’effondrement du système d’information aux utilisateurs individuels des réseaux sociaux, l’éducation à l’IA reproche aux travailleurs de ne pas trouver d’emploi rémunérateur plutôt qu’à un contexte socio-économique plus large qui normalise la précarité. »

D&S souhaite que son initiative parte des travailleurs, des étudiants, des citoyens… et qu’elle s’appuie sur les connaissances militantes pour aider les citoyens à exercer davantage leur pouvoir collectif à l’ère de l’IA. L’enjeu n’est pas seulement de se former à l’IA ou de s’y préparer, mais d’y ajouter la participation et l’intervention citoyenne. D&S est à la recherche d’organisations souhaitant rejoindre ce programme pour construire les ressources permettant de renforcer les capacités d’actions des citoyens. Que ce soit par exemple en créant des ressources pour les usagers des bibliothèques, ou en travaillant avec les associations de parents d’élèves pour documenter leurs méthodes pour mieux inspecter les marchés publics des districts scolaires lorsqu’ils achètent des outils technologiques… (voir notre article sur la montée de la contestation de l’IA à l’école).

« Les risques et les préjudices liés à l’IA sont bien documentés, mais ils ne sont pas inévitables. Notre mission essentielle aujourd’hui est de renforcer le pouvoir démocratique sur les institutions qui conçoivent et déploient les systèmes d’IA. Il est temps que la responsabilité publique et l’intérêt général soient de nouveau au cœur de l’innovation technologique à grande échelle. Il est temps que le grand public exerce un contrôle démocratique plus important sur l’IA. Il est temps d’instaurer une éducation civique sur l’IA. » 

En tout cas, cette approche par l’éducation publique qui considère l’IA non pas comme un outil à maîtriser, mais comme un domaine de la vie civique où les citoyens ont des droits, des responsabilités et des moyens d’action collective est stimulante et inspirante. Bien loin par exemple des orientations britanniques prises en janvier de formation à l’IA pour tous, contestées par les acteurs de la médiation du Royaume-Uni (voir « Royaume-Uni : l’IA pour tous ! Laquelle ? »).

Résistances organisées

Ce travail ne part pas de nulle part. En fait, il a déjà largement commencé. A l’heure où les contestations contre la tech sont en passe d’être qualifiées d’extrémistes aux Etats-Unis, plusieurs autres collectifs de recherche et d’action documentent des modalités et des méthodes pour demander des comptes. L’AI Now Institute a ainsi lancé un kit d’action pour aider les citoyens à comprendre les réglementations mobilisables pour développer des recours contre le déploiement de centres de données. 

La journaliste Karen Hao, autrice du remarqué L’empire de l’IA (qui vient d’être traduit aux éditions L’écran fantastique) a lancé la liste de résistance à l’IA avec le Laboratoire de droit des réfugiés, le Distributed AI Research Institute (DAIR, fondé par la chercheuse Timnit Gebru) et l’association de justice sociale We and AI. Remettre en question le caractère inéluctable de l’IA est l’enjeu de cette liste qui recense et documente très succinctement et très partiellement les actes de résistance et d’opposition à l’industrie de l’IA à travers le monde. Comme le raconte l’anthropologue et l’avocate du numérique Petra Molnar (auteure de The Walls have Eyes, The New Press, 2024) dans Tech Policy Press, cette liste à été initiée par le travail du collectif Migration Tech Monitor, et notamment de celui du journaliste syrien Wael Qarssifi qui à documenté l’impact de la surveillance dans son pays et de Verónica Martínez qui a travaillé sur les effets de la surveillance et de la militarisation le long de la frontière américano-mexicaine. Comme l’explique Molnar, la liste a été intentionnellement documentée avec les initiatives évoquées et en se concentrant intentionnellement sur les pays en développement où les systèmes d’IA sont fréquemment déployés avec « moins de garanties réglementaires et un potentiel de préjudice plus élevé, et où les formes de résistance sont contraintes à être plus inventives ». 

La liste est articulée autour de quatre modes de résistances, afin d’élargir sa définition : résister, refuser, se réapproprier et réinventer. Au Nouveau-Mexique, le site documente les actions en justice menées par le New Mexico Environmental Law Center contre le développement du « Projet Jupiter », un énorme centre de données. En Uruguay, le Mouvement pour un Uruguay soutenable a lancé une campagne pour exiger une plus grande transparence concernant un projet de centre de données de Google. Au Japon, le Syndicat japonais des travailleurs de la métallurgie, de la fabrication, de l’information et des télécommunications a saisi la commission du travail du gouvernement de Tokyo afin de contraindre IBM à divulguer les données d’IA utilisées pour le calcul des salaires. « Au Chili, des habitants de Quilicura, une commune ouvrière de la banlieue de Santiago, se sont transformés en chatbot humain le temps d’une journée. Quili.ai, un site web conçu pour ressembler à une interface d’IA, redirigeait les requêtes des utilisateurs vers des membres de la communauté qui répondaient en temps réel. Pendant plus de 12 heures, en collaboration avec des artistes locaux, ils ont répondu à 25 000 questions d’utilisateurs de 68 pays. L’objectif n’était pas de prouver que les humains pouvaient surpasser l’IA, mais d’amener les gens à s’interroger sur ce qu’ils abandonnaient réellement, et au profit de qui, en externalisant leurs requêtes vers un système bâti sur l’exploitation du bassin du fleuve Maipo et de communautés comme la leur. » 

Nombre de résistances sont liées aux transformations du travail, bien sûr. En Californie, les professionnels de la santé mentale de Kaiser Permanente ont mené une grève pour dénoncer le remplacement du jugement clinique par un triage algorithmique. Au Royaume-Uni, les personnels de santé se mobilisent pour refuser l’intégration de Palantir dans le système de santé publique. 

Aux Philippines, plusieurs organisations de travailleurs du numérique ont formé une coalition pour promouvoir la représentation des travailleurs dans l’élaboration des politiques relatives à l’IA et documenter les préjudices causés par l’adoption de l’IA. A Nairobi, l’Association des étiqueteurs de données (comptant aujourd’hui près de 900 membres), milite pour des conditions de travail équitables, des contrats transparents et la reconnaissance du travail cognitif et émotionnel lié à l’entraînement des systèmes d’IA. Lorsque Microsoft a commencé à intégrer massivement des fonctionnalités d’IA dans ses produits, des utilisateurs ont lancé un site web dédié, Microslop, pour recenser la dégradation de l’expérience utilisateur. L’artiste Sam Lavigne, lui, a proposé un plug-in pour navigateur, qui manipule les chatbots afin de ralentir leur temps de réponse pour inviter les utilisateurs à s’interroger sur ce qu’ils attendent exactement et pourquoi. Decolonize Digital est une collection de ressources, une « boîte à outils de libération » qui propose des alternatives, comme par exemple des solutions pour Dé-Googliser nos existences. Ou encore O Panóptico, un projet qui recense les initiatives de reconnaissance faciale au sein du système de sécurité publique brésilien. 

Transparence, participation, élargissement et contrôle distribué

« Les initiatives recensées sur la liste AI Resist mettent également en lumière un ensemble de revendications auxquelles aucun cadre réglementaire existant ne répond pleinement, et auxquelles toute politique sérieuse de gouvernance de l’IA devrait s’attaquer », souligne  Petra Molnar. 

La première revendication transversale est bien sûr la transparence. Nombre de mouvements de résistance réclament bien souvent seulement de savoir ce qui est construit, par qui, avec quelles ressources et à quel prix. « Même des exigences de divulgation minimales, si elles étaient appliquées de manière cohérente, bouleverseraient fondamentalement le modèle opérationnel actuel du secteur, qui repose sur l’opacité à chaque étape de la chaîne d’approvisionnement », rappelle Molnar. 

La deuxième revendication est la participation. Des employés d’Amazon qui ont exigé d’être consultés avant le déploiement de l’IA au sein de leur entreprise, à la coalition philippine qui milite pour la prise en compte des travailleurs dans l’élaboration des politiques relatives à l’IA… « nombres d’exemples pointent vers le même constat : les décisions concernant l’IA sont prises trop rapidement, en secret, par un petit nombre d’acteurs puissants cherchant à s’enrichir davantage, sans aucun mécanisme efficace permettant aux personnes les plus touchées d’intervenir ». Améliorer les contraintes de participation des publics serait seule à même d’entraver les décisions. 

La troisième implication transversale vise à étendre la perception de la chaîne d’approvisionnement de l’IA. Des exactions sur les ressources minières au Congo en passant par celles des étiqueteurs du Kenya, « les coûts de l’IA sont systématiquement répercutés sur les communautés les moins à même de les supporter et les moins représentées dans les instances décisionnelles. Tout cadre de gouvernance qui n’étend pas son champ d’application aux communautés minières de la République démocratique du Congo, aux modérateurs de contenu d’Afrique de l’Est et aux annotateurs d’Asie du Sud-Est ne gouverne pas l’IA. Il gouverne un complexe industriel lucratif et soigneusement orchestré. » 

Le quatrième point, et peut-être le plus important sur le plan structurel, qui unifie divers exemples, concerne la question du contrôle de l’infrastructure de l’IA. « Les campagnes contre les centres de données au Nouveau-Mexique et en Uruguay ne sont pas de simples conflits environnementaux locaux. Elles constituent les prémices d’une lutte plus vaste : l’infrastructure physique de l’IA, incluant les terres, l’eau et l’énergie nécessaires à son fonctionnement, sera-t-elle considérée comme une ressource publique ou un actif privé ? Les communautés qui s’y opposent soulèvent des questions auxquelles aucune stratégie nationale en matière d’IA n’a encore apporté de réponse satisfaisante : qui autorise cette infrastructure ? Dans quelles conditions environnementales et démocratiques ? Et quels recours disposent les communautés affectées lorsque ces conditions ne sont pas remplies ? »

La liste des résistances à l’IA ne dit pas que la résistance triomphe toujours, bien au contraire, ni qu’elle suffira à corriger les inégalités de pouvoir que le développement de l’IA renforce. Elle recense seulement des actions juridiques, l’organisation des travailleurs, les campagnes citoyennes, les provocations artistiques, les outils techniques, la création de coalitions et le travail de documentation patient que ceux qui subissent ces préjudices mettent place. Ses exemples proviennent d’Allemagne, du Japon, du Kenya, du Chili, des Philippines, du Royaume-Uni, d’Uruguay, de la République démocratique du Congo et des États-Unis. Mis bout à bout, « ces éléments constituent une réalité que l’industrie de l’IA préférerait ne pas reconnaître : l’IA n’est ni une force irrésistible ni au-dessus de toute contestation démocratique, et des personnes sur tous les continents sont prêtes à remettre en question son caractère prétendument inévitable. »

Mais la liste ne se contente pas de suggestions critiques. Elle recense également des projets plus stimulants et constructifs. Par exemple : Hire a coop, une plateforme argentine et brésilienne doublée d’une campagne de communication pour encourager le recours à des entreprises coopératives, détenues par leurs travailleurs (voir également notre article sur le sujet). Ou encore, le réseau Huniki, un réseau d’entreprises technologiques spécialisées dans les langues africaines pour construire des systèmes sur mesures développées par et pour leurs locuteurs. De même, Lesan AI est un outil de traduction automatique pour deux langues éthiopiennes développés avec les traducteurs et les communautés qu’ils servent. Slow AI, de l’association AIxDesign met en lumière des approches à petites échelles… Enfin, le wiki du réseau Permacomputing défend des initiatives inspirées de la permaculture appliquées à l’informatique. 

L’initiative AI Civics de Data & Society ou la liste des résistances à l’IA lancée par Karen Hao nous invitent à amplifier les mobilisations en rendant visibles celles qui se déploient déjà, en documentant leurs réussites et leurs échecs pour permettre à chacun de s’en inspirer… de les prolonger, de les reproduire. 

Hubert Guillaud

Le toujours très inspirant institut de recherche indépendant Data & Society lance une nouvelle initiative visant à renforcer la citoyenneté à l’ère de l’IA. L’ambition est forte : faire passer le public du statut d’utilisateur à celui d’acteur, expliquent ses responsables. La culture de l’IA ne suffit pas. « Et le public mérite bien mieux qu’une simple formation à l’utilisation de l’IA. Et il l’exige de plus en plus. » « Les Américains constatent comment les systèmes d’IA façonnent leur accès aux opportunités, à leurs droits et à leur dignité, et ils s’interrogent sérieusement sur l’impact de cette technologie sur tous les aspects de la vie, du travail à l’éducation en passant par l’environnement. Comment les systèmes automatisés évaluent-ils les candidatures et les candidats eux-mêmes ? Les tuteurs IA contribuent-ils à la réussite des élèves ou, au contraire, limitent-ils leurs connaissances ? Les immenses centres de données construits pour alimenter l’IA font-ils exploser les factures d’énergie des collectivités ? Une simple « connaissance » de l’IA ne suffit pas à répondre à ces questions, ni à toutes celles qu’elles soulèvent. Chacune d’elles nous oblige à appréhender clairement la technologie, à examiner de manière critique ses applications et à mobiliser les outils de la participation citoyenne pour en orienter le développement. »

Face à l’IA, renforcer la citoyenneté plutôt qu’acculturer

De même que l’éducation civique aux États-Unis permet aux citoyens de comprendre leurs droits, leurs devoirs et le fonctionnement du gouvernement, ce travail requiert un programme d’enseignement. D’où cette initiative d’éducation civique à l’IA : « une approche de l’éducation publique qui considère l’IA non pas comme un outil à maîtriser, mais comme un domaine de la vie civique où les citoyens ont des droits, des responsabilités et des moyens d’action collective. En mettant en lumière les outils civiques permettant au public d’exercer un pouvoir politique sur les systèmes d’IA et les plateformes technologiques – notamment au niveau local –, l’initiative d’éducation civique à l’IA renforcera la capacité des citoyens à participer à la conception et au déploiement de ces technologies, et contribuera à asseoir un pouvoir démocratique sur les institutions qui les créent et les promeuvent.»

Pour mobiliser la négociation collective pour peser sur l’utilisation de l’IA au travail, pour demander des changements dans les procédures d’achat des systèmes d’IA dans les écoles, pour exiger la transparence des outils de tri et de sélection automatisés, les gens doivent comprendre les processus civiques disponibles pour les utiliser. Tel est l’ambition du programme AI Civics : faciliter et approfondir l’apprentissage des modalités d’action en proposant des modèles et des ressources sur lesquels les communautés de tout le pays pourraient s’appuyer. 

Partout dans le monde, les travailleurs utilisent la négociation collective pour influencer l’utilisation de l’IA sur leur lieu de travail. Des militants font pression sur les autorités locales chargées d’autoriser les permis de construire afin d’exercer un pouvoir sur la construction des centres de données. Des élèves et des parents réclament des changements dans les politiques et les procédures d’achat des écoles. C’est la participation citoyenne en action : les communautés utilisent les leviers à leur disposition pour déterminer si et comment l’IA et ses infrastructures sont déployées. Mais avant cela, elles ont dû comprendre ces processus civiques et apprendre à les utiliser à leur avantage. Le programme AI Civics facilitera et approfondira cet apprentissage, en proposant des modèles et des ressources sur lesquels les communautés de tout le pays pourront s’appuyer.   

En 2025, D&S a organisé un cycle de conférences sur le thème “Comprendre l’IA”. L’initiative que l’Institut lance est le résultat des commentaires qu’ont adressé le public aux chercheurs. Dans ces commentaires, expliquent les chercheurs et chercheuses de D&S, trois points sont ressortis  : 

– Comme nous le disions nous même, les gens sont inquiets de l’IA. « Les gens se sentent pris au dépourvu par la rapidité et l’ampleur de ce changement, et frustrés par l’impression qu’il se produit sans leur participation ». 

– « Même les utilisateurs de l’IA s’inquiètent de ses impacts. Les participants nous ont confié utiliser des outils d’IA au quotidien, mais être mal à l’aise face aux compromis et aux coûts cachés. Ils souhaitent dépasser le vernis séduisant du battage médiatique autour de l’IA et comprendre les véritables implications de l’utilisation de ces outils, leurs coûts et avantages réels, ainsi que les moyens d’en atténuer les effets néfastes. »

– « Lassés d’être des consommateurs passifs, les citoyens cherchent des moyens de s’engager davantage. Nombreux étaient ceux qui souhaitaient découvrir des pistes concrètes pour une action collective, d’autant plus que la réglementation gouvernementale et les efforts pour responsabiliser les entreprises technologiques sont insuffisants. Nous avons constaté une volonté d’appréhender la complexité et un désir de s’opposer aux discours sur l’inévitabilité technologique. »

La culture de l’IA, la littératie, c’est-à-dire la maîtrise de savoirs, de capacités et d’aptitudes liées à l’IA, telle qu’elle est actuellement conçue, ne répond pas à ces besoins, estime l’Institut. Bien souvent, cette culture se limite à offrir la possibilité d’acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour utiliser l’IA et en tirer profit. Mais c’est un discours qui répète souvent que l’IA est inévitable et que ceux qui ne possèdent pas de connaissances dans ce domaine seront laissés pour compte. Dans un contexte économique déjà particulièrement difficile, pour beaucoup de gens, cette approche sonne comme une menace. 

« Dans son nouveau rapport, (404) Job Not Found : What Workforce Training Can’t Fix for Black Atlantans in the Age of AI, Anuli Akanegbu, chercheuse chez Data & Society, analyse la manière dont l’IA est abordée dans les milieux universitaires, promue par l’industrie, mise en œuvre par les pouvoirs publics et perçue au sein de la société civile. Basée à Atlanta, ville qui aspire à devenir l’épicentre de la main-d’œuvre de demain préparée à l’IA, Akanegbu décrit l’incapacité des pouvoirs publics et de l’industrie à définir clairement la culture de l’IA ou à préciser les compétences nécessaires aux travailleurs sur un marché du travail de plus en plus dominé par l’IA comme une abstraction stratégique, une forme de flou intentionnel qui transforme l’avancement professionnel en un objectif en constante évolution » (voir également toutes les limites des annonces qui exigent une « maîtrise de l’IA exigée »). « Ce flou sert un dessein : il reporte la responsabilité du chômage sur une main-d’œuvre majoritairement noire plutôt que de s’attaquer aux conditions structurelles qui rendent l’accès aux emplois de qualité de plus en plus difficile. En présentant l’adoption de l’IA comme une question d’effort individuel plutôt que de limitations systémiques, le concept de littératie de l’IA a été instrumentalisé pour promouvoir une solution simpliste au problème très complexe du déplacement d’emplois. De même que l’éducation aux médias imputait la désinformation, la manipulation médiatique et l’effondrement du système d’information aux utilisateurs individuels des réseaux sociaux, l’éducation à l’IA reproche aux travailleurs de ne pas trouver d’emploi rémunérateur plutôt qu’à un contexte socio-économique plus large qui normalise la précarité. »

D&S souhaite que son initiative parte des travailleurs, des étudiants, des citoyens… et qu’elle s’appuie sur les connaissances militantes pour aider les citoyens à exercer davantage leur pouvoir collectif à l’ère de l’IA. L’enjeu n’est pas seulement de se former à l’IA ou de s’y préparer, mais d’y ajouter la participation et l’intervention citoyenne. D&S est à la recherche d’organisations souhaitant rejoindre ce programme pour construire les ressources permettant de renforcer les capacités d’actions des citoyens. Que ce soit par exemple en créant des ressources pour les usagers des bibliothèques, ou en travaillant avec les associations de parents d’élèves pour documenter leurs méthodes pour mieux inspecter les marchés publics des districts scolaires lorsqu’ils achètent des outils technologiques… (voir notre article sur la montée de la contestation de l’IA à l’école).

« Les risques et les préjudices liés à l’IA sont bien documentés, mais ils ne sont pas inévitables. Notre mission essentielle aujourd’hui est de renforcer le pouvoir démocratique sur les institutions qui conçoivent et déploient les systèmes d’IA. Il est temps que la responsabilité publique et l’intérêt général soient de nouveau au cœur de l’innovation technologique à grande échelle. Il est temps que le grand public exerce un contrôle démocratique plus important sur l’IA. Il est temps d’instaurer une éducation civique sur l’IA. » 

En tout cas, cette approche par l’éducation publique qui considère l’IA non pas comme un outil à maîtriser, mais comme un domaine de la vie civique où les citoyens ont des droits, des responsabilités et des moyens d’action collective est stimulante et inspirante. Bien loin par exemple des orientations britanniques prises en janvier de formation à l’IA pour tous, contestées par les acteurs de la médiation du Royaume-Uni (voir « Royaume-Uni : l’IA pour tous ! Laquelle ? »).

Résistances organisées

Ce travail ne part pas de nulle part. En fait, il a déjà largement commencé. A l’heure où les contestations contre la tech sont en passe d’être qualifiées d’extrémistes aux Etats-Unis, plusieurs autres collectifs de recherche et d’action documentent des modalités et des méthodes pour demander des comptes. L’AI Now Institute a ainsi lancé un kit d’action pour aider les citoyens à comprendre les réglementations mobilisables pour développer des recours contre le déploiement de centres de données. 

La journaliste Karen Hao, autrice du remarqué L’empire de l’IA (qui vient d’être traduit aux éditions L’écran fantastique) a lancé la liste de résistance à l’IA avec le Laboratoire de droit des réfugiés, le Distributed AI Research Institute (DAIR, fondé par la chercheuse Timnit Gebru) et l’association de justice sociale We and AI. Remettre en question le caractère inéluctable de l’IA est l’enjeu de cette liste qui recense et documente très succinctement et très partiellement les actes de résistance et d’opposition à l’industrie de l’IA à travers le monde. Comme le raconte l’anthropologue et l’avocate du numérique Petra Molnar (auteure de The Walls have Eyes, The New Press, 2024) dans Tech Policy Press, cette liste à été initiée par le travail du collectif Migration Tech Monitor, et notamment de celui du journaliste syrien Wael Qarssifi qui à documenté l’impact de la surveillance dans son pays et de Verónica Martínez qui a travaillé sur les effets de la surveillance et de la militarisation le long de la frontière américano-mexicaine. Comme l’explique Molnar, la liste a été intentionnellement documentée avec les initiatives évoquées et en se concentrant intentionnellement sur les pays en développement où les systèmes d’IA sont fréquemment déployés avec « moins de garanties réglementaires et un potentiel de préjudice plus élevé, et où les formes de résistance sont contraintes à être plus inventives ». 

La liste est articulée autour de quatre modes de résistances, afin d’élargir sa définition : résister, refuser, se réapproprier et réinventer. Au Nouveau-Mexique, le site documente les actions en justice menées par le New Mexico Environmental Law Center contre le développement du « Projet Jupiter », un énorme centre de données. En Uruguay, le Mouvement pour un Uruguay soutenable a lancé une campagne pour exiger une plus grande transparence concernant un projet de centre de données de Google. Au Japon, le Syndicat japonais des travailleurs de la métallurgie, de la fabrication, de l’information et des télécommunications a saisi la commission du travail du gouvernement de Tokyo afin de contraindre IBM à divulguer les données d’IA utilisées pour le calcul des salaires. « Au Chili, des habitants de Quilicura, une commune ouvrière de la banlieue de Santiago, se sont transformés en chatbot humain le temps d’une journée. Quili.ai, un site web conçu pour ressembler à une interface d’IA, redirigeait les requêtes des utilisateurs vers des membres de la communauté qui répondaient en temps réel. Pendant plus de 12 heures, en collaboration avec des artistes locaux, ils ont répondu à 25 000 questions d’utilisateurs de 68 pays. L’objectif n’était pas de prouver que les humains pouvaient surpasser l’IA, mais d’amener les gens à s’interroger sur ce qu’ils abandonnaient réellement, et au profit de qui, en externalisant leurs requêtes vers un système bâti sur l’exploitation du bassin du fleuve Maipo et de communautés comme la leur. » 

Nombre de résistances sont liées aux transformations du travail, bien sûr. En Californie, les professionnels de la santé mentale de Kaiser Permanente ont mené une grève pour dénoncer le remplacement du jugement clinique par un triage algorithmique. Au Royaume-Uni, les personnels de santé se mobilisent pour refuser l’intégration de Palantir dans le système de santé publique. 

Aux Philippines, plusieurs organisations de travailleurs du numérique ont formé une coalition pour promouvoir la représentation des travailleurs dans l’élaboration des politiques relatives à l’IA et documenter les préjudices causés par l’adoption de l’IA. A Nairobi, l’Association des étiqueteurs de données (comptant aujourd’hui près de 900 membres), milite pour des conditions de travail équitables, des contrats transparents et la reconnaissance du travail cognitif et émotionnel lié à l’entraînement des systèmes d’IA. Lorsque Microsoft a commencé à intégrer massivement des fonctionnalités d’IA dans ses produits, des utilisateurs ont lancé un site web dédié, Microslop, pour recenser la dégradation de l’expérience utilisateur. L’artiste Sam Lavigne, lui, a proposé un plug-in pour navigateur, qui manipule les chatbots afin de ralentir leur temps de réponse pour inviter les utilisateurs à s’interroger sur ce qu’ils attendent exactement et pourquoi. Decolonize Digital est une collection de ressources, une « boîte à outils de libération » qui propose des alternatives, comme par exemple des solutions pour Dé-Googliser nos existences. Ou encore O Panóptico, un projet qui recense les initiatives de reconnaissance faciale au sein du système de sécurité publique brésilien. 

Transparence, participation, élargissement et contrôle distribué

« Les initiatives recensées sur la liste AI Resist mettent également en lumière un ensemble de revendications auxquelles aucun cadre réglementaire existant ne répond pleinement, et auxquelles toute politique sérieuse de gouvernance de l’IA devrait s’attaquer », souligne  Petra Molnar. 

La première revendication transversale est bien sûr la transparence. Nombre de mouvements de résistance réclament bien souvent seulement de savoir ce qui est construit, par qui, avec quelles ressources et à quel prix. « Même des exigences de divulgation minimales, si elles étaient appliquées de manière cohérente, bouleverseraient fondamentalement le modèle opérationnel actuel du secteur, qui repose sur l’opacité à chaque étape de la chaîne d’approvisionnement », rappelle Molnar. 

La deuxième revendication est la participation. Des employés d’Amazon qui ont exigé d’être consultés avant le déploiement de l’IA au sein de leur entreprise, à la coalition philippine qui milite pour la prise en compte des travailleurs dans l’élaboration des politiques relatives à l’IA… « nombres d’exemples pointent vers le même constat : les décisions concernant l’IA sont prises trop rapidement, en secret, par un petit nombre d’acteurs puissants cherchant à s’enrichir davantage, sans aucun mécanisme efficace permettant aux personnes les plus touchées d’intervenir ». Améliorer les contraintes de participation des publics serait seule à même d’entraver les décisions. 

La troisième implication transversale vise à étendre la perception de la chaîne d’approvisionnement de l’IA. Des exactions sur les ressources minières au Congo en passant par celles des étiqueteurs du Kenya, « les coûts de l’IA sont systématiquement répercutés sur les communautés les moins à même de les supporter et les moins représentées dans les instances décisionnelles. Tout cadre de gouvernance qui n’étend pas son champ d’application aux communautés minières de la République démocratique du Congo, aux modérateurs de contenu d’Afrique de l’Est et aux annotateurs d’Asie du Sud-Est ne gouverne pas l’IA. Il gouverne un complexe industriel lucratif et soigneusement orchestré. » 

Le quatrième point, et peut-être le plus important sur le plan structurel, qui unifie divers exemples, concerne la question du contrôle de l’infrastructure de l’IA. « Les campagnes contre les centres de données au Nouveau-Mexique et en Uruguay ne sont pas de simples conflits environnementaux locaux. Elles constituent les prémices d’une lutte plus vaste : l’infrastructure physique de l’IA, incluant les terres, l’eau et l’énergie nécessaires à son fonctionnement, sera-t-elle considérée comme une ressource publique ou un actif privé ? Les communautés qui s’y opposent soulèvent des questions auxquelles aucune stratégie nationale en matière d’IA n’a encore apporté de réponse satisfaisante : qui autorise cette infrastructure ? Dans quelles conditions environnementales et démocratiques ? Et quels recours disposent les communautés affectées lorsque ces conditions ne sont pas remplies ? »

La liste des résistances à l’IA ne dit pas que la résistance triomphe toujours, bien au contraire, ni qu’elle suffira à corriger les inégalités de pouvoir que le développement de l’IA renforce. Elle recense seulement des actions juridiques, l’organisation des travailleurs, les campagnes citoyennes, les provocations artistiques, les outils techniques, la création de coalitions et le travail de documentation patient que ceux qui subissent ces préjudices mettent place. Ses exemples proviennent d’Allemagne, du Japon, du Kenya, du Chili, des Philippines, du Royaume-Uni, d’Uruguay, de la République démocratique du Congo et des États-Unis. Mis bout à bout, « ces éléments constituent une réalité que l’industrie de l’IA préférerait ne pas reconnaître : l’IA n’est ni une force irrésistible ni au-dessus de toute contestation démocratique, et des personnes sur tous les continents sont prêtes à remettre en question son caractère prétendument inévitable. »

Mais la liste ne se contente pas de suggestions critiques. Elle recense également des projets plus stimulants et constructifs. Par exemple : Hire a coop, une plateforme argentine et brésilienne doublée d’une campagne de communication pour encourager le recours à des entreprises coopératives, détenues par leurs travailleurs (voir également notre article sur le sujet). Ou encore, le réseau Huniki, un réseau d’entreprises technologiques spécialisées dans les langues africaines pour construire des systèmes sur mesures développées par et pour leurs locuteurs. De même, Lesan AI est un outil de traduction automatique pour deux langues éthiopiennes développés avec les traducteurs et les communautés qu’ils servent. Slow AI, de l’association AIxDesign met en lumière des approches à petites échelles… Enfin, le wiki du réseau Permacomputing défend des initiatives inspirées de la permaculture appliquées à l’informatique. 

L’initiative AI Civics de Data & Society ou la liste des résistances à l’IA lancée par Karen Hao nous invitent à amplifier les mobilisations en rendant visibles celles qui se déploient déjà, en documentant leurs réussites et leurs échecs pour permettre à chacun de s’en inspirer… de les prolonger, de les reproduire. 

Hubert Guillaud

Le chercheur italien Antonio Aloisi (qu’on a déjà évoqué plusieurs fois dans nos pages, notamment ici et là) a lancé une passionnante newsletter personnelle, Workable Futures. 

Dans sa dernière édition, il enterre l’économie des plateformes de travail. L’adoption d’une directive européenne « timidement audacieuse » sur les travailleurs des plateformes a fini par ramener un peu de réalité dans un monde de mythes surmédiatisés, explique-t-il. En fait, on dit souvent que le droit est en retard par rapport au rythme des évolutions technologiques, mais il semble bien que nous devrions reconsidérer la question et constater que le droit est en avance. Après plus de 10 ans de poudre aux yeux, aucune plateforme de l’économie collaborative en Europe ne peut se targuer d’une rentabilité solide, malgré le lobbying intense en leur faveur et les financements sans fin du capital risque qui sont venus subventionner le mode de vie des plus aisés que ce soit en proposant des livraisons ou des courses en voiture de luxe à prix cassé. Le grand cimetière de l’innovation est désormais rempli de startups qui proposaient d’ubériser tout et n’importe quoi. « Ce qui pu passer pour une voie vers la rentabilité s’est révélée guère plus qu’une redistribution des pertes, reportée sur les travailleurs et les fournisseurs. Même dans sa version la plus « optimisée » (celle qui repose sur le travail forcé), le modèle peine à générer un profit durable.» 

« Depuis des années, des armées d’avocats se disputent sur le dilemme épineux de savoir si les travailleurs indépendants doivent être considérés comme des salariés ou des travailleurs à leur compte ». « Les traditions juridiques nationales peuvent diverger, mais le constat est clair : le pouvoir d’exercer un contrôle absolu sur les travailleurs (qualifiés, à juste titre, de « subordonnés ») s’accompagne du devoir de garantir stabilité et protection. Le risque commercial doit être supporté par les fondateurs, et non transféré aux employés. Plus important encore, dans la plupart des pays occidentaux, ce modèle sous-tend un système de protection sociale solide, où les travailleurs financent leur propre sécurité sociale par le biais de cotisations salariales. Depuis l’avènement du capitalisme, c’est ainsi que les entreprises fonctionnent, avec un certain succès, à moins qu’elles ne choisissent de se réfugier dans un monde numérique d’exception. »

Des armées d’avocats, de politiciens, d’universitaires, d’entrepreneurs et d’éditorialistes  ont tenté de nous convaincre  que « la notion traditionnelle de subordination ne saurait s’appliquer à des structures organisationnelles aussi flexibles, voire imprévisibles ». « La directive européenne sur le travail sur plateforme affirme en substance qu’un modèle économique basé sur une plateforme n’est pas fondamentalement incompatible avec une relation de travail. Ce principe, bien que non révolutionnaire, a été salué à juste titre comme une avancée majeure. La plupart des observateurs ont également averti que l’introduction d’une présomption de travail n’est qu’un point de départ. » 

Ce dispositif procédural n’a aucun pouvoir miraculeux. Intégrer les travailleurs précaires dans le champ d’application du droit du travail ne résout pas, en soi, les problèmes de fond auxquels ils sont confrontés. La prochaine étape devrait consister à examiner la pertinence des dispositions relatives au travail dans des contextes et pour des travailleurs qui ne correspondent pas pleinement à l’idéal dominant. Le constat est sans appel, estime le chercheur. « Nous avons déployé une énergie intellectuelle considérable pour finalement ne pas légitimer un phénomène qui n’a jamais été conçu pour être légitime, et encore moins conforme à la loi ». « La réalité s’est avérée dure pour les plateformes », ironise le chercheur. « Le problème n’a jamais été que le droit était en retard sur l’innovation, mais que les modèles économiques étaient déconnectés de la réalité ». Nous avons été abusés par un « entreprenariat factice ». Ce sont les projets d’ubérisation qui sont bidons, pas le droit qu’il faut changer. 

« Cependant, les pratiques testées dans ce contexte sont depuis devenues un modèle pour des entreprises moins scrupuleuses. La surveillance intégrée aux applications de livraison de repas est désormais une fonctionnalité du tableau de bord collaboratif de votre employeur ; ce qui a été testé dans les centres d’appels est maintenant le modèle pour les annotateurs de données (ces travailleurs qui nettoient les ensembles de données extraits par ChatGPT). Le modèle de rémunération à la tâche s’est infiltré dans l’enseignement supérieur, la santé et le secteur culturel, dans un cycle sans fin de reproduction de la même logique. Les données que nous partagions autrefois avec légèreté en échange d’un bon de réduction sont devenues la base d’une nouvelle infrastructure prédatrice. »

« Les tribunaux du monde entier sont toujours englués dans des litiges concernant le statut d’emploi des travailleurs des plateformes, le temps de travail non rémunéré et la discrimination algorithmique. Pendant ce temps, sans grande finesse, l’entreprise orchestre discrètement l’obsolescence programmée de ses chauffeurs (et la sienne), façonnant les attentes quant à la suite des événements, marquée par une dégradation progressive des conditions de travail et la promesse d’une automatisation complète. »

« Le caractère pernicieux de cette stratégie explique son attrait. Les travailleurs sont considérés comme un simple obstacle à éliminer. Or, c’est faux : même lorsqu’ils sont relégués au second plan dans les champs des Pouilles à la récolte des légumes, sur le marché mondial en ligne de l’étiquetage des données, contraints de laver les sols de supermarchés prétendument entièrement automatisés ou embauchés pour surveiller des machines défaillantes (comme les superviseurs de véhicules autonomes forcés de se déguiser en sièges auto pour donner l’illusion de voitures fonctionnant sans intervention humaine). Ce système repose sur une main-d’œuvre massive et sous-payée, une armée de maîtres numériques maniant des algorithmes impitoyables, et la crédulité, la complaisance et la superficialité du reste d’entre nous. L’économie des petits boulots est morte. Il était temps ». Aloisi sait pourtant que la directive des plateformes ne suffira pas. L’économie des petits boulots est morte « et pourtant elle persiste ». « Un modèle économique qui n’a jamais été viable a néanmoins réussi à remodeler la perception du travail chez certains, une supercherie après l’autre. » Le risque est fort que cette perception continue d’infuser en continuant à niveler les salaires et les statuts par le bas. Avant que nous enterrions définitivement son cadavre, il est probable qu’elle aura fait encore beaucoup de mal à bien des travailleurs de bien des secteurs. 

La dérégulation est pour les perdants 

Dans la première édition de sa newsletter, Antonio Aloisi expliquait déjà que « la dérégulation est pour les perdants », en revenant sur la mauvaise idée européenne, suite au rapport Draghi, de porter une forme de dérégulation avec le projet de digital omnibus. Or, rappelle le chercheur, « l’affirmation selon laquelle la croissance de l’UE serait bloquée à cause de l’ensemble des règles juridiques que nous nous sommes imposées est, pour être honnête, sans fondement. Sans vouloir détourner le regard, les causes profondes se trouvent ailleurs : une intégration insuffisante, des marchés financiers fragiles, une culture de l’aversion au risque, des politiques migratoires inadaptées et des règles d’attraction des talents inefficaces » (autant de pistes, on s’en souvient, mises en avant par Anu Bradford). On le voit dans les discussions sans fin autour du Digital Omnibus européen qui réécrivent les textes européens sous prétexte de dérégulation, reportant ses échéances d’une correction l’autre. Ceux qui critiquent l’approche légaliste de l’UE ne seront jamais satisfaits : ils continuent de réclamer toujours plus de simplification créant une Union toujours plus « économiquement dépendante, technologiquement subordonnée et stratégiquement faible ». De l’autre côté, les entreprises sérieuses qui avaient déjà mis en place des protocoles pour se conformer aux dispositions législatives seront assez légitimement mécontentes. « Elles se percevront comme les naïfs du village dans un monde où règne une culture managériale déconnectée de la réalité. Refuser de se conformer et préférer se plaindre, d’une certaine manière, s’avère payant. Ce sentiment peut être extrêmement dangereux, comme dans le cas classique de l’évasion fiscale : pourquoi payer si tout le monde contourne allègrement les règles ? » La perspective d’une impunité totale au prétexte de l’innovation ne nous conduit nulle part. 

Pour Aloisi, le risque est fort que l’innovation ne devienne un concept vide de sens. Y’a-t-il vraiment un chef d’entreprise pour affirmer que sa startup a échoué « à cause d’une politique de cookies trop stricte ou des exigences du RGPD ? », ironise-t-il. 

La réalité n’est pas celle-ci, rappelle Aloisi. En Europe, des entreprises développent des produits et services de pointe dans des secteurs essentiels, de l’aéronautique à l’industrie pharmaceutique, de l’énergie aux microprocesseurs. Ces exemples illustrent une philosophie radicalement différente, qui s’attaque aux défis sociétaux majeurs plutôt que de fabriquer des chatbots pour des rencontres amoureuses ou des images pédopornographiques. Une « innovation patiente qui fait progresser la civilisation ». « Si une entreprise « disruptive » ne peut survivre parce qu’elle doit se conformer à des règles que la plupart d’entre nous suivons, c’est peut-être l’occasion de réévaluer la viabilité de son modèle économique. C’est un service que nous pouvons rendre à la véritable notion d’innovation, celle qui ne se contente pas de détruire, mais qui contribue à bâtir un monde meilleur. » « Les appels à démanteler la réglementation européenne en matière de développement durable et de numérique peuvent facilement se retourner contre ses auteurs. Il est facile de comprendre qu’un repli de l’UE engendrerait une fragmentation, une instabilité et une concurrence accrues entre les États membres pour occuper un espace ou combler un manque. C’est là que réside l’erreur de la déréglementation : ce processus ne profite ni aux PME européennes, ni à la souveraineté ou à la compétitivité de l’UE, ni à la position des consommateurs, des travailleurs ou des citoyens. C’est un fléau déguisé en bénédiction. Une option perdant-perdant qui ne ferait qu’éroder davantage la confiance dans les institutions, les règles et les dirigeants. » Nous devrions être plus sages et changer de cap, conclut-il. La dérégulation ne nous conduit nulle part. 

Hubert Guillaud

PS : Dans La Croix, Mimoun El Alami, de la Coopérative d’activité et d’emploi Stairling et Yannick Puisset, dirigeant de la coopérative d’activité et d’emploi Coop & Bât, signaient une tribune pour pointer que le statut de micro-entrepreneur, en France, est une bombe à retardement, dénonçant un statut concernant désormais 3,186 millions de personnes en France, sans droits suffisants. « Ce à quoi nous assistons ressemble à une réémergence du prolétariat. Pas un retour aux usines du XIXe siècle, mais à l’atomisation de millions de travailleurs, cols blancs comme cols bleus, seuls face à leurs clients, payés à la tâche, sans filet de sécurité. Le XXe siècle avait construit patiemment des structures de protection collective. Le statut de microentrepreneur, choisi par défaut, les contourne. » Des organisations comme le Syndicat des indépendants et des TPE ou la Fédération nationale des autoentrepreneurs portent des revendications précises : meilleure couverture maladie, accès à la formation, droits à la retraite. « Leur audience croissante dit quelque chose du vide institutionnel que ressentent des millions de travailleurs. » Avec le portage salarial et les Coopératives d’activité et d’emploi, ces modèles de protection sociale ne demandent qu’à grandir. Pour l’instant, les pouvoirs publics ne les aident pas suffisamment.

Le chercheur italien Antonio Aloisi (qu’on a déjà évoqué plusieurs fois dans nos pages, notamment ici et là) a lancé une passionnante newsletter personnelle, Workable Futures. 

Dans sa dernière édition, il enterre l’économie des plateformes de travail. L’adoption d’une directive européenne « timidement audacieuse » sur les travailleurs des plateformes a fini par ramener un peu de réalité dans un monde de mythes surmédiatisés, explique-t-il. En fait, on dit souvent que le droit est en retard par rapport au rythme des évolutions technologiques, mais il semble bien que nous devrions reconsidérer la question et constater que le droit est en avance. Après plus de 10 ans de poudre aux yeux, aucune plateforme de l’économie collaborative en Europe ne peut se targuer d’une rentabilité solide, malgré le lobbying intense en leur faveur et les financements sans fin du capital risque qui sont venus subventionner le mode de vie des plus aisés que ce soit en proposant des livraisons ou des courses en voiture de luxe à prix cassé. Le grand cimetière de l’innovation est désormais rempli de startups qui proposaient d’ubériser tout et n’importe quoi. « Ce qui pu passer pour une voie vers la rentabilité s’est révélée guère plus qu’une redistribution des pertes, reportée sur les travailleurs et les fournisseurs. Même dans sa version la plus « optimisée » (celle qui repose sur le travail forcé), le modèle peine à générer un profit durable.» 

« Depuis des années, des armées d’avocats se disputent sur le dilemme épineux de savoir si les travailleurs indépendants doivent être considérés comme des salariés ou des travailleurs à leur compte ». « Les traditions juridiques nationales peuvent diverger, mais le constat est clair : le pouvoir d’exercer un contrôle absolu sur les travailleurs (qualifiés, à juste titre, de « subordonnés ») s’accompagne du devoir de garantir stabilité et protection. Le risque commercial doit être supporté par les fondateurs, et non transféré aux employés. Plus important encore, dans la plupart des pays occidentaux, ce modèle sous-tend un système de protection sociale solide, où les travailleurs financent leur propre sécurité sociale par le biais de cotisations salariales. Depuis l’avènement du capitalisme, c’est ainsi que les entreprises fonctionnent, avec un certain succès, à moins qu’elles ne choisissent de se réfugier dans un monde numérique d’exception. »

Des armées d’avocats, de politiciens, d’universitaires, d’entrepreneurs et d’éditorialistes  ont tenté de nous convaincre  que « la notion traditionnelle de subordination ne saurait s’appliquer à des structures organisationnelles aussi flexibles, voire imprévisibles ». « La directive européenne sur le travail sur plateforme affirme en substance qu’un modèle économique basé sur une plateforme n’est pas fondamentalement incompatible avec une relation de travail. Ce principe, bien que non révolutionnaire, a été salué à juste titre comme une avancée majeure. La plupart des observateurs ont également averti que l’introduction d’une présomption de travail n’est qu’un point de départ. » 

Ce dispositif procédural n’a aucun pouvoir miraculeux. Intégrer les travailleurs précaires dans le champ d’application du droit du travail ne résout pas, en soi, les problèmes de fond auxquels ils sont confrontés. La prochaine étape devrait consister à examiner la pertinence des dispositions relatives au travail dans des contextes et pour des travailleurs qui ne correspondent pas pleinement à l’idéal dominant. Le constat est sans appel, estime le chercheur. « Nous avons déployé une énergie intellectuelle considérable pour finalement ne pas légitimer un phénomène qui n’a jamais été conçu pour être légitime, et encore moins conforme à la loi ». « La réalité s’est avérée dure pour les plateformes », ironise le chercheur. « Le problème n’a jamais été que le droit était en retard sur l’innovation, mais que les modèles économiques étaient déconnectés de la réalité ». Nous avons été abusés par un « entreprenariat factice ». Ce sont les projets d’ubérisation qui sont bidons, pas le droit qu’il faut changer. 

« Cependant, les pratiques testées dans ce contexte sont depuis devenues un modèle pour des entreprises moins scrupuleuses. La surveillance intégrée aux applications de livraison de repas est désormais une fonctionnalité du tableau de bord collaboratif de votre employeur ; ce qui a été testé dans les centres d’appels est maintenant le modèle pour les annotateurs de données (ces travailleurs qui nettoient les ensembles de données extraits par ChatGPT). Le modèle de rémunération à la tâche s’est infiltré dans l’enseignement supérieur, la santé et le secteur culturel, dans un cycle sans fin de reproduction de la même logique. Les données que nous partagions autrefois avec légèreté en échange d’un bon de réduction sont devenues la base d’une nouvelle infrastructure prédatrice. »

« Les tribunaux du monde entier sont toujours englués dans des litiges concernant le statut d’emploi des travailleurs des plateformes, le temps de travail non rémunéré et la discrimination algorithmique. Pendant ce temps, sans grande finesse, l’entreprise orchestre discrètement l’obsolescence programmée de ses chauffeurs (et la sienne), façonnant les attentes quant à la suite des événements, marquée par une dégradation progressive des conditions de travail et la promesse d’une automatisation complète. »

« Le caractère pernicieux de cette stratégie explique son attrait. Les travailleurs sont considérés comme un simple obstacle à éliminer. Or, c’est faux : même lorsqu’ils sont relégués au second plan dans les champs des Pouilles à la récolte des légumes, sur le marché mondial en ligne de l’étiquetage des données, contraints de laver les sols de supermarchés prétendument entièrement automatisés ou embauchés pour surveiller des machines défaillantes (comme les superviseurs de véhicules autonomes forcés de se déguiser en sièges auto pour donner l’illusion de voitures fonctionnant sans intervention humaine). Ce système repose sur une main-d’œuvre massive et sous-payée, une armée de maîtres numériques maniant des algorithmes impitoyables, et la crédulité, la complaisance et la superficialité du reste d’entre nous. L’économie des petits boulots est morte. Il était temps ». Aloisi sait pourtant que la directive des plateformes ne suffira pas. L’économie des petits boulots est morte « et pourtant elle persiste ». « Un modèle économique qui n’a jamais été viable a néanmoins réussi à remodeler la perception du travail chez certains, une supercherie après l’autre. » Le risque est fort que cette perception continue d’infuser en continuant à niveler les salaires et les statuts par le bas. Avant que nous enterrions définitivement son cadavre, il est probable qu’elle aura fait encore beaucoup de mal à bien des travailleurs de bien des secteurs. 

La dérégulation est pour les perdants 

Dans la première édition de sa newsletter, Antonio Aloisi expliquait déjà que « la dérégulation est pour les perdants », en revenant sur la mauvaise idée européenne, suite au rapport Draghi, de porter une forme de dérégulation avec le projet de digital omnibus. Or, rappelle le chercheur, « l’affirmation selon laquelle la croissance de l’UE serait bloquée à cause de l’ensemble des règles juridiques que nous nous sommes imposées est, pour être honnête, sans fondement. Sans vouloir détourner le regard, les causes profondes se trouvent ailleurs : une intégration insuffisante, des marchés financiers fragiles, une culture de l’aversion au risque, des politiques migratoires inadaptées et des règles d’attraction des talents inefficaces » (autant de pistes, on s’en souvient, mises en avant par Anu Bradford). On le voit dans les discussions sans fin autour du Digital Omnibus européen qui réécrivent les textes européens sous prétexte de dérégulation, reportant ses échéances d’une correction l’autre. Ceux qui critiquent l’approche légaliste de l’UE ne seront jamais satisfaits : ils continuent de réclamer toujours plus de simplification créant une Union toujours plus « économiquement dépendante, technologiquement subordonnée et stratégiquement faible ». De l’autre côté, les entreprises sérieuses qui avaient déjà mis en place des protocoles pour se conformer aux dispositions législatives seront assez légitimement mécontentes. « Elles se percevront comme les naïfs du village dans un monde où règne une culture managériale déconnectée de la réalité. Refuser de se conformer et préférer se plaindre, d’une certaine manière, s’avère payant. Ce sentiment peut être extrêmement dangereux, comme dans le cas classique de l’évasion fiscale : pourquoi payer si tout le monde contourne allègrement les règles ? » La perspective d’une impunité totale au prétexte de l’innovation ne nous conduit nulle part. 

Pour Aloisi, le risque est fort que l’innovation ne devienne un concept vide de sens. Y’a-t-il vraiment un chef d’entreprise pour affirmer que sa startup a échoué « à cause d’une politique de cookies trop stricte ou des exigences du RGPD ? », ironise-t-il. 

La réalité n’est pas celle-ci, rappelle Aloisi. En Europe, des entreprises développent des produits et services de pointe dans des secteurs essentiels, de l’aéronautique à l’industrie pharmaceutique, de l’énergie aux microprocesseurs. Ces exemples illustrent une philosophie radicalement différente, qui s’attaque aux défis sociétaux majeurs plutôt que de fabriquer des chatbots pour des rencontres amoureuses ou des images pédopornographiques. Une « innovation patiente qui fait progresser la civilisation ». « Si une entreprise « disruptive » ne peut survivre parce qu’elle doit se conformer à des règles que la plupart d’entre nous suivons, c’est peut-être l’occasion de réévaluer la viabilité de son modèle économique. C’est un service que nous pouvons rendre à la véritable notion d’innovation, celle qui ne se contente pas de détruire, mais qui contribue à bâtir un monde meilleur. » « Les appels à démanteler la réglementation européenne en matière de développement durable et de numérique peuvent facilement se retourner contre ses auteurs. Il est facile de comprendre qu’un repli de l’UE engendrerait une fragmentation, une instabilité et une concurrence accrues entre les États membres pour occuper un espace ou combler un manque. C’est là que réside l’erreur de la déréglementation : ce processus ne profite ni aux PME européennes, ni à la souveraineté ou à la compétitivité de l’UE, ni à la position des consommateurs, des travailleurs ou des citoyens. C’est un fléau déguisé en bénédiction. Une option perdant-perdant qui ne ferait qu’éroder davantage la confiance dans les institutions, les règles et les dirigeants. » Nous devrions être plus sages et changer de cap, conclut-il. La dérégulation ne nous conduit nulle part. 

Hubert Guillaud

PS : Dans La Croix, Mimoun El Alami, de la Coopérative d’activité et d’emploi Stairling et Yannick Puisset, dirigeant de la coopérative d’activité et d’emploi Coop & Bât, signaient une tribune pour pointer que le statut de micro-entrepreneur, en France, est une bombe à retardement, dénonçant un statut concernant désormais 3,186 millions de personnes en France, sans droits suffisants. « Ce à quoi nous assistons ressemble à une réémergence du prolétariat. Pas un retour aux usines du XIXe siècle, mais à l’atomisation de millions de travailleurs, cols blancs comme cols bleus, seuls face à leurs clients, payés à la tâche, sans filet de sécurité. Le XXe siècle avait construit patiemment des structures de protection collective. Le statut de microentrepreneur, choisi par défaut, les contourne. » Des organisations comme le Syndicat des indépendants et des TPE ou la Fédération nationale des autoentrepreneurs portent des revendications précises : meilleure couverture maladie, accès à la formation, droits à la retraite. « Leur audience croissante dit quelque chose du vide institutionnel que ressentent des millions de travailleurs. » Avec le portage salarial et les Coopératives d’activité et d’emploi, ces modèles de protection sociale ne demandent qu’à grandir. Pour l’instant, les pouvoirs publics ne les aident pas suffisamment.

C’est danah boyd qui l’explique. « Lorsque les professionnels utilisaient le terme « médias sociaux » pour décrire les outils internet apparus au milieu des années 2000, ils désignaient les plateformes et les protocoles permettant d’interagir avec ses amis et des communautés d’intérêt grâce aux technologies numériques. Vingt ans plus tard, les utilisateurs des médias sociaux passent bien plus de temps à faire défiler les publications qu’à en publier, et le contenu qu’ils consomment est souvent produit de manière stratégique et sélectionné par des algorithmes. Dans cet essai, je soutiens que l’essence même des médias sociaux a changé. Pour mieux comprendre ce à quoi nous assistons, il nous faut cesser de considérer ces outils comme des « médias sociaux » et commencer à les qualifier de « médias parasociaux ». »

Dans son court essai, danah boyd liste les innombrables noms avec lesquels nous avons longtemps valorisé les espaces de partages numériques, de l’informatique sociale au web 2.0 en passant par le contenu généré par les utilisateurs ou la culture participative et les communautés en ligne…  « Nous n’utilisions pas seulement les médias pour socialiser ; nous socialisions sur les médias, par les médias et en utilisant les médias. » Avant que ne s’imposent les termes de réseaux sociaux puis de médias sociaux…« Nombreux étaient ceux qui croyaient alors sincèrement que ces outils permettraient aux gens d’échanger de manière significative. »

« Il n’était pas inévitable que quelques entreprises créent un petit nombre de « plateformes » qui domineraient les diverses pratiques que l’on imaginait couvertes par l’expression « médias sociaux », mais c’est pourtant ce qui s’est produit. Lentement mais sûrement, la plupart des plateformes de médias sociaux ont périclité, tandis qu’une poignée d’entreprises/plateformes prenaient le dessus et utilisaient la technologie et les politiques publiques pour fidéliser leurs utilisateurs. Il n’était pas inévitable que les entreprises exploitent la notion de communauté et de sociabilité, mais elles l’ont fait. De même, il n’était pas inévitable que ces entreprises transforment ces plateformes en nouveaux canaux de consommation passive où seul un petit nombre d’utilisateurs contribue au contenu, mais c’est pourtant ce qui s’est produit », constate avec dépit la chercheuse. 

Pourtant, explique-t-elle, les pratiques qui définissent les médias sociaux en 2026 sont radicalement différentes de celles que nous tentions de documenter 20 ans plus tôt. « Le terme « social » dans « médias sociaux » est peu à peu devenu un abus de langage. En 2006, la plupart des personnes qui se connectaient aux grandes plateformes publiaient du contenu car elles co-construisaient des espaces sociaux pour profiter de la compagnie des autres. En 2026, la publication a diminué, le partage a disparu; la plupart des utilisateurs des médias sociaux privilégient le défilement de contenu « amateur » plutôt que de publier leurs propres mises à jour spontanées pour leurs amis. La qualité des contenus sur les médias sociaux est devenue plus stratégique, plus intentionnelle et plus professionnelle. Les utilisateurs ont désormais du mal à distinguer les contenus personnels publiés par leurs amis parmi les contenus créés par les annonceurs et l’industrie des influenceurs qui dominent les fils d’actualité. » Les sites sociaux sont devenus des plateformes publicitaires qui éloigne toujours plus la dimension sociale. Elles sont devenues des actifs, comme l’explique Cory Doctorow en parlant d’emmerdification, qui exploitent autant les utilisateurs que les annonceurs. 

« Aujourd’hui, les plateformes de médias sociaux ne sont plus axées sur les activités sociales. Au contraire, la plupart nous offrent un média de diffusion et nous incitent à apprendre à manipuler les algorithmes afin de créer, nous aussi, des actifs pour les grandes entreprises. Puisque la taille est valorisée dans cette économie de plateforme, nous sommes encouragés à nous mettre en scène pour rechercher la célébrité et l’attention. En théorie, nous pouvons toujours créer du contenu pour nos 15 amis, mais rien ne garantit qu’ils verront nos publications. Pour être vus, il faut faire des efforts. » Qu’importe si nous ne savons plus lesquels. 

Pour danah boyd, « nous vivons désormais dans un monde de médias parasociaux ». 

« Les relations parasociales sont des connexions unilatérales où l’on suit la vie et les activités de personnes – comme des célébrités – qui ne nous connaissent pas et pour lesquelles on ne ressent aucune obligation de réciprocité. Dans un monde parasocial, on consacre son attention et ses émotions au suivi des péripéties d’individus qui évoluent à distance. Les relations parasociales peuvent être intenses émotionnellement, mais elles ne créent pas le tissu social qui nous soutient dans les moments difficiles. »

Les plateformes sont devenues des espaces « hyper-contrôlées récompensant ceux qui parviennent à générer de larges audiences ou à créer des contenus à fort impact », contrôlés par les métriques d’engagements. « Les entreprises de médias sociaux modifient constamment leurs algorithmes pour inciter (et pénaliser) les créateurs à leur guise, cherchant toujours à encourager les utilisateurs à faire défiler davantage leur contenu, même s’ils publient moins. » Elles ont constaté que maintenir les utilisateurs en haleine est plus rentable que de les faire participer.

Ce passage des médias sociaux aux médias parasociaux est lourd de conséquences. Les médias sociaux ont fait naître de grands espoirs quant au potentiel des médias sociaux pour construire la solidarité, soutenir les mouvements politiques et connecter le monde. Mais ces pratiques ne sont plus dominantes, et de ce fait, leur signification même a changé. 

« Les relations parasociales sont trompeuses. S’adonner à ces connexions peut être agréable pour les utilisateurs, mais cela ne renforce pas le tissu social collectif. On peut se sentir seul malgré des heures passées à s’impliquer émotionnellement dans les drames d’autrui si ces interactions ne sont pas réciproques. Même ceux qui créent du contenu pour le monde parasocial peinent à s’y retrouver dans les formes d’intimité complexes qui y abondent. L’amitié exige réciprocité et compassion. Les médias parasociaux créent les conditions permettant aux individus de s’objectiver mutuellement à distance, comme des objets médiatisés, contribuant ainsi à mettre en lumière les différentes formes de toxicité que les chercheurs spécialisés dans les médias sociaux documentent. Ainsi, lorsque les gens choisissent de consacrer leur énergie à suivre la dernière star de TikTok ou à faire défiler du contenu au lieu de cultiver des relations interpersonnelles, ils s’épuisent en réalité à force de distraction. »

En 2006, nous imaginions un écosystème de médias sociaux qui privilégierait le renforcement des liens par le biais des médias plutôt que de remplacer ces liens par les médias. Chercheurs, décideurs politiques et experts continuent d’être préoccupés de trouver des solutions pour endiguer les comportements toxiques et antisociaux qui se manifestaient dans les espaces publics en ligne, oubliant que les médias sociaux ne servent plus à créer des liens sociaux. Pour cela, les gens utilisent plutôt des messageries qu’on n’appelle pas des médias sociaux, mais cela ne consiste pas à créer des espaces pour la sociabilité numérique. 

« Il est facile, avec le recul, de dire que nous étions naïfs, mais je ne pense pas que ce soit juste. Il n’était pas inévitable que les plateformes de médias sociaux deviennent le désastre qu’elles sont devenues. En revanche, je pense que nous avons commis une erreur en acceptant collectivement de qualifier ce phénomène de « médias sociaux ». Ce cadre linguistique a biaisé notre interprétation normative des pratiques sur ces plateformes. J’ai fini par accepter que les outils actuels ne correspondent pas à ce que beaucoup d’entre nous espéraient, mais je continue de m’interroger sur les termes que nous utilisons pour désigner ces plateformes. Je pense qu’il est temps d’abandonner l’appellation « médias sociaux » et de reconnaître que nous entrons dans l’ère des « médias parasociaux ». Je ne cherche pas à déplorer la disparition des interactions sociales en ligne (même si je ressens une certaine nostalgie). Je souhaite plutôt que la communauté scientifique s’interroge sur la manière dont nos discussions autour de la gouvernance, des inégalités et de la sociabilité doivent évoluer pour prendre en compte la transformation des médias sociaux en une catégorie entièrement nouvelle. En clair, ce type de médias sociaux est différent de celui qui a donné naissance à cette appellation. Nos outils d’analyse doivent donc évoluer en conséquence.»

La directrice de la recherche de Data & Society, Alice Marwick, dresse le même constat dans un article lui aussi emprunt de nostalgie et de recul critique. Même constat pour le chercheur Edward Ongweso Jr (notamment auteur de la lettre d’info The Tech Bubble) dans un article pour le magazine The Drift. « Les plateformes de médias sociaux ne produisent pas un public commun ; elles produisent des sous-publics concurrents, chacun avec sa propre conception du savoir collectif », écrit-il. Les entreprises ont utilisé le prestige démocratique pour légitimer la privatisation de nos communications. « Il serait trop facile – et faux – de conclure que les plateformes ne constituent pas un espace public. Les institutions restent tributaires de ce qui circule en ligne. Mais ce processus est structuré par des entreprises de publicité et de données qui surveillent les populations et les segmentent pour optimiser leur engagement. Selon le modèle de propagande que proposaient Edward Herman et Noam Chomsky dans La fabrique du consentement, la publicité fonctionnait comme un filtre disciplinaire, jouant un rôle clé dans les contraintes imposées à la délibération démocratique au sein de l’espace public. Mais avec la transition numérique, ce vieux filtre publicitaire s’est métamorphosé en quelque chose que Chomsky et Herman n’avaient pas anticipé. Là où la concentration des pouvoirs limitait autrefois la diversité des opinions acceptables à quelques dizaines de grands médias, le classement algorithmique et l’optimisation de l’engagement remplissent désormais la même fonction pour des milliards de flux individuels, ajustant le contenu vu par chaque utilisateur afin de maximiser le temps passé sur la plateforme plutôt que la citoyenneté éclairée. »

L’espace public, tel qu’il est, fonctionne pour ceux qui le contrôlent. L’IA menace d’engloutir ce qui reste de nos maigres communs épistémiques. « Les agents d’IA deviennent de nouveaux régulateurs, stimulant la consommation, surveillant les comportements, déterminant ce qui est diffusé et ce qui est résumé. La condition de John Dewey pour la formation du public – une infrastructure de communication permettant aux personnes concernées de se trouver – s’éloigne d’année en année. Il est tentant de suivre l’exemple de Dewey et de chercher des solutions : protocoles fédérés, alternatives décentralisées susceptibles de permettre l’émergence d’un espace public. Mais les configurations techniques ne sauraient se substituer à la politique. On ne peut construire un espace public si l’économie politique est conçue pour l’empêcher. » 

Le problème, constate le chercheur, c’est que nous y sommes coincés. On peut certes supprimer une application de médias sociaux, mais le marché du travail, le marché du logement, l’environnement informationnel, les institutions qui régissent notre vie sont tous façonnés par ces systèmes, que l’on les utilise directement ou non. « La vérité est plus dérangeante : c’est encore à ces niveaux que se déroule le discours. Les gens y restent car les alternatives n’existent pas à grande échelle – et l’échelle, même si l’on déteste ce mot et la manière dont il est employé par nos maîtres technologiques, est ce qui confère à un espace public son caractère public. Les oligarques qui contrôlent notre appareil numérique savent parfaitement à quoi il sert. Nous autres, nous nous complaisons dans une illusion qui compromet notre capacité à comprendre le présent et à tracer la voie à suivre. La foi de Dewey dans le potentiel des institutions qui considèrent le savoir démocratique non comme un problème à gérer, mais comme une capacité à cultiver, est plus difficile à défendre aujourd’hui. »

C’est danah boyd qui l’explique. « Lorsque les professionnels utilisaient le terme « médias sociaux » pour décrire les outils internet apparus au milieu des années 2000, ils désignaient les plateformes et les protocoles permettant d’interagir avec ses amis et des communautés d’intérêt grâce aux technologies numériques. Vingt ans plus tard, les utilisateurs des médias sociaux passent bien plus de temps à faire défiler les publications qu’à en publier, et le contenu qu’ils consomment est souvent produit de manière stratégique et sélectionné par des algorithmes. Dans cet essai, je soutiens que l’essence même des médias sociaux a changé. Pour mieux comprendre ce à quoi nous assistons, il nous faut cesser de considérer ces outils comme des « médias sociaux » et commencer à les qualifier de « médias parasociaux ». »

Dans son court essai, danah boyd liste les innombrables noms avec lesquels nous avons longtemps valorisé les espaces de partages numériques, de l’informatique sociale au web 2.0 en passant par le contenu généré par les utilisateurs ou la culture participative et les communautés en ligne…  « Nous n’utilisions pas seulement les médias pour socialiser ; nous socialisions sur les médias, par les médias et en utilisant les médias. » Avant que ne s’imposent les termes de réseaux sociaux puis de médias sociaux…« Nombreux étaient ceux qui croyaient alors sincèrement que ces outils permettraient aux gens d’échanger de manière significative. »

« Il n’était pas inévitable que quelques entreprises créent un petit nombre de « plateformes » qui domineraient les diverses pratiques que l’on imaginait couvertes par l’expression « médias sociaux », mais c’est pourtant ce qui s’est produit. Lentement mais sûrement, la plupart des plateformes de médias sociaux ont périclité, tandis qu’une poignée d’entreprises/plateformes prenaient le dessus et utilisaient la technologie et les politiques publiques pour fidéliser leurs utilisateurs. Il n’était pas inévitable que les entreprises exploitent la notion de communauté et de sociabilité, mais elles l’ont fait. De même, il n’était pas inévitable que ces entreprises transforment ces plateformes en nouveaux canaux de consommation passive où seul un petit nombre d’utilisateurs contribue au contenu, mais c’est pourtant ce qui s’est produit », constate avec dépit la chercheuse. 

Pourtant, explique-t-elle, les pratiques qui définissent les médias sociaux en 2026 sont radicalement différentes de celles que nous tentions de documenter 20 ans plus tôt. « Le terme « social » dans « médias sociaux » est peu à peu devenu un abus de langage. En 2006, la plupart des personnes qui se connectaient aux grandes plateformes publiaient du contenu car elles co-construisaient des espaces sociaux pour profiter de la compagnie des autres. En 2026, la publication a diminué, le partage a disparu; la plupart des utilisateurs des médias sociaux privilégient le défilement de contenu « amateur » plutôt que de publier leurs propres mises à jour spontanées pour leurs amis. La qualité des contenus sur les médias sociaux est devenue plus stratégique, plus intentionnelle et plus professionnelle. Les utilisateurs ont désormais du mal à distinguer les contenus personnels publiés par leurs amis parmi les contenus créés par les annonceurs et l’industrie des influenceurs qui dominent les fils d’actualité. » Les sites sociaux sont devenus des plateformes publicitaires qui éloigne toujours plus la dimension sociale. Elles sont devenues des actifs, comme l’explique Cory Doctorow en parlant d’emmerdification, qui exploitent autant les utilisateurs que les annonceurs. 

« Aujourd’hui, les plateformes de médias sociaux ne sont plus axées sur les activités sociales. Au contraire, la plupart nous offrent un média de diffusion et nous incitent à apprendre à manipuler les algorithmes afin de créer, nous aussi, des actifs pour les grandes entreprises. Puisque la taille est valorisée dans cette économie de plateforme, nous sommes encouragés à nous mettre en scène pour rechercher la célébrité et l’attention. En théorie, nous pouvons toujours créer du contenu pour nos 15 amis, mais rien ne garantit qu’ils verront nos publications. Pour être vus, il faut faire des efforts. » Qu’importe si nous ne savons plus lesquels. 

Pour danah boyd, « nous vivons désormais dans un monde de médias parasociaux ». 

« Les relations parasociales sont des connexions unilatérales où l’on suit la vie et les activités de personnes – comme des célébrités – qui ne nous connaissent pas et pour lesquelles on ne ressent aucune obligation de réciprocité. Dans un monde parasocial, on consacre son attention et ses émotions au suivi des péripéties d’individus qui évoluent à distance. Les relations parasociales peuvent être intenses émotionnellement, mais elles ne créent pas le tissu social qui nous soutient dans les moments difficiles. »

Les plateformes sont devenues des espaces « hyper-contrôlées récompensant ceux qui parviennent à générer de larges audiences ou à créer des contenus à fort impact », contrôlés par les métriques d’engagements. « Les entreprises de médias sociaux modifient constamment leurs algorithmes pour inciter (et pénaliser) les créateurs à leur guise, cherchant toujours à encourager les utilisateurs à faire défiler davantage leur contenu, même s’ils publient moins. » Elles ont constaté que maintenir les utilisateurs en haleine est plus rentable que de les faire participer.

Ce passage des médias sociaux aux médias parasociaux est lourd de conséquences. Les médias sociaux ont fait naître de grands espoirs quant au potentiel des médias sociaux pour construire la solidarité, soutenir les mouvements politiques et connecter le monde. Mais ces pratiques ne sont plus dominantes, et de ce fait, leur signification même a changé. 

« Les relations parasociales sont trompeuses. S’adonner à ces connexions peut être agréable pour les utilisateurs, mais cela ne renforce pas le tissu social collectif. On peut se sentir seul malgré des heures passées à s’impliquer émotionnellement dans les drames d’autrui si ces interactions ne sont pas réciproques. Même ceux qui créent du contenu pour le monde parasocial peinent à s’y retrouver dans les formes d’intimité complexes qui y abondent. L’amitié exige réciprocité et compassion. Les médias parasociaux créent les conditions permettant aux individus de s’objectiver mutuellement à distance, comme des objets médiatisés, contribuant ainsi à mettre en lumière les différentes formes de toxicité que les chercheurs spécialisés dans les médias sociaux documentent. Ainsi, lorsque les gens choisissent de consacrer leur énergie à suivre la dernière star de TikTok ou à faire défiler du contenu au lieu de cultiver des relations interpersonnelles, ils s’épuisent en réalité à force de distraction. »

En 2006, nous imaginions un écosystème de médias sociaux qui privilégierait le renforcement des liens par le biais des médias plutôt que de remplacer ces liens par les médias. Chercheurs, décideurs politiques et experts continuent d’être préoccupés de trouver des solutions pour endiguer les comportements toxiques et antisociaux qui se manifestaient dans les espaces publics en ligne, oubliant que les médias sociaux ne servent plus à créer des liens sociaux. Pour cela, les gens utilisent plutôt des messageries qu’on n’appelle pas des médias sociaux, mais cela ne consiste pas à créer des espaces pour la sociabilité numérique. 

« Il est facile, avec le recul, de dire que nous étions naïfs, mais je ne pense pas que ce soit juste. Il n’était pas inévitable que les plateformes de médias sociaux deviennent le désastre qu’elles sont devenues. En revanche, je pense que nous avons commis une erreur en acceptant collectivement de qualifier ce phénomène de « médias sociaux ». Ce cadre linguistique a biaisé notre interprétation normative des pratiques sur ces plateformes. J’ai fini par accepter que les outils actuels ne correspondent pas à ce que beaucoup d’entre nous espéraient, mais je continue de m’interroger sur les termes que nous utilisons pour désigner ces plateformes. Je pense qu’il est temps d’abandonner l’appellation « médias sociaux » et de reconnaître que nous entrons dans l’ère des « médias parasociaux ». Je ne cherche pas à déplorer la disparition des interactions sociales en ligne (même si je ressens une certaine nostalgie). Je souhaite plutôt que la communauté scientifique s’interroge sur la manière dont nos discussions autour de la gouvernance, des inégalités et de la sociabilité doivent évoluer pour prendre en compte la transformation des médias sociaux en une catégorie entièrement nouvelle. En clair, ce type de médias sociaux est différent de celui qui a donné naissance à cette appellation. Nos outils d’analyse doivent donc évoluer en conséquence.»

La directrice de la recherche de Data & Society, Alice Marwick, dresse le même constat dans un article lui aussi emprunt de nostalgie et de recul critique. Même constat pour le chercheur Edward Ongweso Jr (notamment auteur de la lettre d’info The Tech Bubble) dans un article pour le magazine The Drift. « Les plateformes de médias sociaux ne produisent pas un public commun ; elles produisent des sous-publics concurrents, chacun avec sa propre conception du savoir collectif », écrit-il. Les entreprises ont utilisé le prestige démocratique pour légitimer la privatisation de nos communications. « Il serait trop facile – et faux – de conclure que les plateformes ne constituent pas un espace public. Les institutions restent tributaires de ce qui circule en ligne. Mais ce processus est structuré par des entreprises de publicité et de données qui surveillent les populations et les segmentent pour optimiser leur engagement. Selon le modèle de propagande que proposaient Edward Herman et Noam Chomsky dans La fabrique du consentement, la publicité fonctionnait comme un filtre disciplinaire, jouant un rôle clé dans les contraintes imposées à la délibération démocratique au sein de l’espace public. Mais avec la transition numérique, ce vieux filtre publicitaire s’est métamorphosé en quelque chose que Chomsky et Herman n’avaient pas anticipé. Là où la concentration des pouvoirs limitait autrefois la diversité des opinions acceptables à quelques dizaines de grands médias, le classement algorithmique et l’optimisation de l’engagement remplissent désormais la même fonction pour des milliards de flux individuels, ajustant le contenu vu par chaque utilisateur afin de maximiser le temps passé sur la plateforme plutôt que la citoyenneté éclairée. »

L’espace public, tel qu’il est, fonctionne pour ceux qui le contrôlent. L’IA menace d’engloutir ce qui reste de nos maigres communs épistémiques. « Les agents d’IA deviennent de nouveaux régulateurs, stimulant la consommation, surveillant les comportements, déterminant ce qui est diffusé et ce qui est résumé. La condition de John Dewey pour la formation du public – une infrastructure de communication permettant aux personnes concernées de se trouver – s’éloigne d’année en année. Il est tentant de suivre l’exemple de Dewey et de chercher des solutions : protocoles fédérés, alternatives décentralisées susceptibles de permettre l’émergence d’un espace public. Mais les configurations techniques ne sauraient se substituer à la politique. On ne peut construire un espace public si l’économie politique est conçue pour l’empêcher. » 

Le problème, constate le chercheur, c’est que nous y sommes coincés. On peut certes supprimer une application de médias sociaux, mais le marché du travail, le marché du logement, l’environnement informationnel, les institutions qui régissent notre vie sont tous façonnés par ces systèmes, que l’on les utilise directement ou non. « La vérité est plus dérangeante : c’est encore à ces niveaux que se déroule le discours. Les gens y restent car les alternatives n’existent pas à grande échelle – et l’échelle, même si l’on déteste ce mot et la manière dont il est employé par nos maîtres technologiques, est ce qui confère à un espace public son caractère public. Les oligarques qui contrôlent notre appareil numérique savent parfaitement à quoi il sert. Nous autres, nous nous complaisons dans une illusion qui compromet notre capacité à comprendre le présent et à tracer la voie à suivre. La foi de Dewey dans le potentiel des institutions qui considèrent le savoir démocratique non comme un problème à gérer, mais comme une capacité à cultiver, est plus difficile à défendre aujourd’hui. »

Pour le blog du LPE Project, Vincent Joralemon, directeur du Centre de droit et de politique des sciences de la vie de Berkeley, revient sur les récentes condamnation de Meta et Youtube pour négligence de conception de leurs systèmes pour avoir trompé les utilisateurs sur la sécurité de ses plateformes (voir notre article). « Ce qui m’a frappé en lisant l’histoire de Kaley, c’est la banalité apparente de son expérience ».

L’une des plaignantes, Kaley, 20 ans, a grandi dans un quartier très populaire de la Californie. Ses parents ont divorcé quand elle avait 3 ans. Son père était violent. Kaley a commencé à utilisé Youtube à 6 ans et Instagram à 9 ans. Elle passait jusqu’à 16 heures par jour sur Instagram. Mais le net n’était pas pour elle qu’un refuge. « La plupart d’entre nous avons déjà ressenti l’attrait irrésistible du défilement dans les moments les plus difficiles, cherchant notre fil d’actualité précisément au moment où nous sommes le moins capables de nous en détacher. Mais pour ceux qui traversent les épreuves les plus durement éprouvées – instabilité familiale, traumatisme, pauvreté – le défilement n’est pas un réconfort passager. C’est le seul refuge disponible, ce qui rend ces utilisateurs particulièrement vulnérables à la dépendance. » Or, estime Joralemon, le procès a mis en lumière un aspect largement négligé par les analyses juridiques : « les préjudices liés à la conception addictive des plateformes sont structurés par classe sociale ».

Le procès a permis de dévoiler que les recherches internes de Meta montraient que le contrôle parental et les règles familiales n’avaient aucun effet sur l’utilisation compulsive des plateformes par les adolescents… et que les enfants ayant vécu des événements traumatisants étaient les plus susceptibles de développer une dépendance. Tout le long du procès, les avocats de Meta ont passé des semaines à blâmer la famille de Kaley, arguant que sa dépression et son anxiété étaient dues à une enfance difficile et non à la conception de la plateforme. Certes, mais la défense de celle-ci a montré que même en installant tous les logiciels de blocages possibles, la mère de Kaley ne pouvait rien contre la dépendance de sa fille. Et le jury a estimé que Meta comme Youtube avaient trompé volontairement les utilisateurs. 

Derrière le préjudice reconnu, pointe Joralemon, il reste un critère qui lui l’est moins : « les effets néfastes de la conception addictive des plateformes pèsent plus lourdement sur les enfants déjà les plus vulnérables – que ce soit en raison de l’instabilité familiale, de traumatismes, de difficultés économiques, ou (comme c’est souvent le cas) des trois. » C’est-à-dire que ces systèmes ont des impacts sociaux plus forts sur certains publics que sur d’autres.

« Les enquêtes de Common Sense Media montrent que les préadolescents issus de familles à faibles revenus passent environ trois heures de plus par jour devant les écrans de divertissement que leurs pairs issus de familles plus aisées. Chez les enfants de moins de huit ans, le temps passé devant les écrans par les enfants issus de familles à faibles revenus est plus du double de celui de leurs pairs plus aisés. Lorsque les familles à faibles revenus se connectent à Internet, environ 28 % d’entre elles sont dépendantes de leur smartphone (contre 4 % des adultes les plus aisés). Il existe donc une raison valable pour laquelle les parents à faibles revenus sont 50 % plus susceptibles d’être « extrêmement ou très inquiets » pour la santé mentale de leurs enfants que les parents à revenus élevés. Plus inquiétant encore, le Rapport mondial sur le bonheur 2026, basé sur un sondage auprès de 330 000 adolescents dans 43 pays, confirme que les adolescents issus de milieux socio-économiques défavorisés sont les plus touchés par les comportements numériques compulsifs. »

« Ce qui semble être un problème d’éducation parentale est en réalité un problème d’économie politique », explique Joralemon. « L’écart en matière de temps passé devant les écrans est lié à la réduction des financements alloués aux activités périscolaires, aux horaires de travail atypiques des parents à faibles revenus. Selon une étude de l’hôpital pour enfants Lurie, un parent sur quatre utilise les écrans faute de moyens pour faire garder ses enfants. Un document interne de YouTube, présenté lors du procès, décrivait la plateforme comme une « nounou numérique à court terme ». » Et le cadre politique mis en place pour remédier à ces problèmes, fondé presque entièrement sur la responsabilité parentale, est intrinsèquement régressif, appuie le chercheur.

Mais si « la dépendance numérique est un problème de santé publique, quelle est la solution ? », interrogeait Joralemon dans un article pour la revue Health Affairs. Il y rappelle que la compulsion où l’addiction numérique doit être appréhendée comme un problème de santé publique, non pas dû à une défaillance individuelle, mais à des produits conçus à des fins commerciales. Que la réglementation en la matière devrait donc s’inspirer de la réglementation du tabac qui en restreint l’accès et dénormalise son usage ; de la réglementation des opioïdes qui contrôle leur disponibilité par le biais d’une prescription supervisée ; et de la réglementation des jeux d’argent qui impose des mesures de protection dès la conception afin d’atténuer le potentiel addictif. Bref, s’appuyer sur des normes de conception des produits, des obligations d’avertissement et de divulgation, des restrictions publicitaires, des contrôles d’accès basés sur l’âge, des obligations de surveillance et des mécanismes de financement pour le traitement et la prévention. Or « les plateformes numériques fonctionnent sans contrôle comparable. Il n’existe aucune obligation générale de surveiller les signes de dépendance, aucune obligation d’interrompre les comportements à risque, ni aucune obligation de repenser les fonctionnalités connues pour favoriser une utilisation compulsive ».

Si les premiers litiges liés à la compulsion à arriver devant les tribunaux américains se concentrent sur les mineurs, les préjudices sous-jacents ne se limitent pas aux adolescents, mais touchent notamment les personnes âgées, ainsi que les individus souffrant de dépression, d’anxiété ou de solitude. Dans le cas des opioïdes comme du tabac, les actions en justice privées se sont révélées être le principal catalyseur, imposant la divulgation de documents et la surveillance des comportements, comme c’est le cas dans les régulations des jeux d’argent. « Le statu quo – qui consiste à considérer les technologies addictives algorithmiques comme fondamentalement différentes des autres produits conçus pour exploiter les vulnérabilités humaines – devient scientifiquement et éthiquement intenable. » 

Pour Joralemon, il faut aller plus loin encore, conclut-il sur le blog du LPE Project. « Une réponse adéquate doit associer les obligations des plateformes à des investissements dans les biens communs : des services de garde d’enfants abordables, des activités périscolaires, des horaires de travail stables et des espaces publics sûrs. Réglementer le produit est nécessaire. Mais construire un monde où les enfants n’auraient pas besoin de ces produits l’est tout autant ! »

Pour le blog du LPE Project, Vincent Joralemon, directeur du Centre de droit et de politique des sciences de la vie de Berkeley, revient sur les récentes condamnation de Meta et Youtube pour négligence de conception de leurs systèmes pour avoir trompé les utilisateurs sur la sécurité de ses plateformes (voir notre article). « Ce qui m’a frappé en lisant l’histoire de Kaley, c’est la banalité apparente de son expérience ».

L’une des plaignantes, Kaley, 20 ans, a grandi dans un quartier très populaire de la Californie. Ses parents ont divorcé quand elle avait 3 ans. Son père était violent. Kaley a commencé à utilisé Youtube à 6 ans et Instagram à 9 ans. Elle passait jusqu’à 16 heures par jour sur Instagram. Mais le net n’était pas pour elle qu’un refuge. « La plupart d’entre nous avons déjà ressenti l’attrait irrésistible du défilement dans les moments les plus difficiles, cherchant notre fil d’actualité précisément au moment où nous sommes le moins capables de nous en détacher. Mais pour ceux qui traversent les épreuves les plus durement éprouvées – instabilité familiale, traumatisme, pauvreté – le défilement n’est pas un réconfort passager. C’est le seul refuge disponible, ce qui rend ces utilisateurs particulièrement vulnérables à la dépendance. » Or, estime Joralemon, le procès a mis en lumière un aspect largement négligé par les analyses juridiques : « les préjudices liés à la conception addictive des plateformes sont structurés par classe sociale ».

Le procès a permis de dévoiler que les recherches internes de Meta montraient que le contrôle parental et les règles familiales n’avaient aucun effet sur l’utilisation compulsive des plateformes par les adolescents… et que les enfants ayant vécu des événements traumatisants étaient les plus susceptibles de développer une dépendance. Tout le long du procès, les avocats de Meta ont passé des semaines à blâmer la famille de Kaley, arguant que sa dépression et son anxiété étaient dues à une enfance difficile et non à la conception de la plateforme. Certes, mais la défense de celle-ci a montré que même en installant tous les logiciels de blocages possibles, la mère de Kaley ne pouvait rien contre la dépendance de sa fille. Et le jury a estimé que Meta comme Youtube avaient trompé volontairement les utilisateurs. 

Derrière le préjudice reconnu, pointe Joralemon, il reste un critère qui lui l’est moins : « les effets néfastes de la conception addictive des plateformes pèsent plus lourdement sur les enfants déjà les plus vulnérables – que ce soit en raison de l’instabilité familiale, de traumatismes, de difficultés économiques, ou (comme c’est souvent le cas) des trois. » C’est-à-dire que ces systèmes ont des impacts sociaux plus forts sur certains publics que sur d’autres.

« Les enquêtes de Common Sense Media montrent que les préadolescents issus de familles à faibles revenus passent environ trois heures de plus par jour devant les écrans de divertissement que leurs pairs issus de familles plus aisées. Chez les enfants de moins de huit ans, le temps passé devant les écrans par les enfants issus de familles à faibles revenus est plus du double de celui de leurs pairs plus aisés. Lorsque les familles à faibles revenus se connectent à Internet, environ 28 % d’entre elles sont dépendantes de leur smartphone (contre 4 % des adultes les plus aisés). Il existe donc une raison valable pour laquelle les parents à faibles revenus sont 50 % plus susceptibles d’être « extrêmement ou très inquiets » pour la santé mentale de leurs enfants que les parents à revenus élevés. Plus inquiétant encore, le Rapport mondial sur le bonheur 2026, basé sur un sondage auprès de 330 000 adolescents dans 43 pays, confirme que les adolescents issus de milieux socio-économiques défavorisés sont les plus touchés par les comportements numériques compulsifs. »

« Ce qui semble être un problème d’éducation parentale est en réalité un problème d’économie politique », explique Joralemon. « L’écart en matière de temps passé devant les écrans est lié à la réduction des financements alloués aux activités périscolaires, aux horaires de travail atypiques des parents à faibles revenus. Selon une étude de l’hôpital pour enfants Lurie, un parent sur quatre utilise les écrans faute de moyens pour faire garder ses enfants. Un document interne de YouTube, présenté lors du procès, décrivait la plateforme comme une « nounou numérique à court terme ». » Et le cadre politique mis en place pour remédier à ces problèmes, fondé presque entièrement sur la responsabilité parentale, est intrinsèquement régressif, appuie le chercheur.

Mais si « la dépendance numérique est un problème de santé publique, quelle est la solution ? », interrogeait Joralemon dans un article pour la revue Health Affairs. Il y rappelle que la compulsion où l’addiction numérique doit être appréhendée comme un problème de santé publique, non pas dû à une défaillance individuelle, mais à des produits conçus à des fins commerciales. Que la réglementation en la matière devrait donc s’inspirer de la réglementation du tabac qui en restreint l’accès et dénormalise son usage ; de la réglementation des opioïdes qui contrôle leur disponibilité par le biais d’une prescription supervisée ; et de la réglementation des jeux d’argent qui impose des mesures de protection dès la conception afin d’atténuer le potentiel addictif. Bref, s’appuyer sur des normes de conception des produits, des obligations d’avertissement et de divulgation, des restrictions publicitaires, des contrôles d’accès basés sur l’âge, des obligations de surveillance et des mécanismes de financement pour le traitement et la prévention. Or « les plateformes numériques fonctionnent sans contrôle comparable. Il n’existe aucune obligation générale de surveiller les signes de dépendance, aucune obligation d’interrompre les comportements à risque, ni aucune obligation de repenser les fonctionnalités connues pour favoriser une utilisation compulsive ».

Si les premiers litiges liés à la compulsion à arriver devant les tribunaux américains se concentrent sur les mineurs, les préjudices sous-jacents ne se limitent pas aux adolescents, mais touchent notamment les personnes âgées, ainsi que les individus souffrant de dépression, d’anxiété ou de solitude. Dans le cas des opioïdes comme du tabac, les actions en justice privées se sont révélées être le principal catalyseur, imposant la divulgation de documents et la surveillance des comportements, comme c’est le cas dans les régulations des jeux d’argent. « Le statu quo – qui consiste à considérer les technologies addictives algorithmiques comme fondamentalement différentes des autres produits conçus pour exploiter les vulnérabilités humaines – devient scientifiquement et éthiquement intenable. » 

Pour Joralemon, il faut aller plus loin encore, conclut-il sur le blog du LPE Project. « Une réponse adéquate doit associer les obligations des plateformes à des investissements dans les biens communs : des services de garde d’enfants abordables, des activités périscolaires, des horaires de travail stables et des espaces publics sûrs. Réglementer le produit est nécessaire. Mais construire un monde où les enfants n’auraient pas besoin de ces produits l’est tout autant ! »

Les discussions sur les strates qui constituent le réseau sont nourries, d’autant qu’elles interrogent profondément les enjeux de souveraineté technologique. La souveraineté numérique est un concept flou qui fait l’objet de beaucoup d’instrumentalisations, rappelait avec pertinence l’association Data For Good. Bien souvent, être souverain en la matière implique d’être autonome sur toutes les couches de l’industrie numérique. Un objectif impossible tant les dépendances sont partout, des logiciels au matériel, des ressources aux infrastructures, des conditions juridiques aux financements. Comme l’expliquait la chercheuse Ophélie Coelho dans son livre, Géopolitique du numérique(éditions de l’Atelier, nouvelle édition 2025) l’enjeu est bien plus de déterminer les secteurs et les couches sur lesquels nous devons reprendre le contrôle. Pour le dire autrement, l’enjeu n’est pas tant d’avoir des produits totalement souverains, que de comprendre là où la souveraineté doit s’exercer et comment. 

Construire la strate de l’autonomie

Cette autonomie stratégique à laquelle aspirer est très souvent présentée comme un enjeu nationaliste ou patriotique, qui confond la souveraineté avec le leadership technologique, sans toujours voir que ces leaderships peuvent reposer sur des dépendances innombrables, à l’image de l’enjeu à déployer des centres de données sur le territoire au prétexte de souveraineté, sans questionner le fait que leur financement ou leurs équipements puissent être totalement entre les mains d’acteurs étrangers. 

L’IA est en passe de devenir une couche supplémentaire dans le mille-feuille des couches sociotechniques du numérique. Et elle requestionne en profondeur ces enjeux, explique  Raffi Krikorian, directeur technique de Mozilla, dans une tribune pour Rest of World. « Dans un monde de plus en plus polarisé et protectionniste, où les plateformes technologiques sont de plus en plus instrumentalisées par les politiques étatiques, construire des infrastructures nationales critiques sur des systèmes dont on n’est pas propriétaire, que l’on ne peut ni auditer ni adapter, représente un risque considérable et croissant. Ce défi comporte une dimension tant économique que politique. Un État soucieux de sa souveraineté en matière d’IA en 2026 ne pourra pas justifier de manière crédible le financement d’une infrastructure d’IA étrangère et verticalement intégrée tout en négligeant les investissements dans des alternatives nationales et open source. Investir dans les hyperscalers peut minimiser les coûts à court terme, mais cela consolide également les rentes numériques versées à des entités étrangères, maximise la dépendance à long terme envers des partenaires peu fiables et augmente considérablement les coûts de sortie. Si les gouvernements financent la dépendance, c’est bien la dépendance qu’ils obtiendront. »

Pour Raffi Krikorian pourtant, l’enjeu n’est pas tant de construire une souveraineté de l’IA nationaliste, que de bâtir des Communs maîtrisés. « L’absence actuelle de financements privés à grande échelle pour les infrastructures d’IA ouvertes reflète leur nature de bien public, et non leurs capacités. Les modèles open source atteignent déjà couramment 90 % ou plus des performances des systèmes propriétaires, pour un coût bien moindre. Investir dans les cadres d’IA ouverts, c’est investir dans les infrastructures publiques numériques, car cela génère des avantages grâce à des coûts réduits, au maintien de l’autonomie politique et à des gains de productivité à l’échelle de l’économie. L’IA ouverte offre également ce que les systèmes propriétaires ne peuvent pas : la légitimité démocratique. Les pays ne créent pas de valeur en revendant des solutions étrangères, mais en développant des produits différenciés sur des bases partagées, ouvertes et moins coûteuses. Il s’agit d’une politique industrielle qui encourage la concurrence et le développement des compétences nationales, et non d’un rejet de l’industrie nationale. »

« Internet n’est pas né de la seule initiative d’acteurs privés, mais d’investissements publics soutenus dans les technologies ouvertes. De Linux à Apache, les fondations open source partagées sont devenues l’épine dorsale de l’économie numérique mondiale, favorisant l’innovation privée tout en empêchant la mainmise sur l’infrastructure. Du CERN à Airbus en passant par Galileo, la leçon est claire : lorsque les États cofinancent des fondations ouvertes ou partagées, l’innovation privée prospère. En revanche, lorsqu’ils financent l’accès, la dépendance s’accentue. L’IA se trouve précisément à ce tournant.»

Souveraineté ne rime pas avec isolement, rappelle-t-il. « Les coûts de développement de l’IA open source peuvent être partagés. Comme l’a déclaré le Premier ministre canadien Mark Carney à Davos : « Investir collectivement dans la résilience coûte moins cher que de construire sa propre forteresse. » L’enjeu n’est pas que chaque pays construise son propre jardin clos. Il appartient aux nations de collaborer autour de standards ouverts et d’infrastructures partagées, en rejetant la fausse dichotomie entre dépendance et isolement des plateformes, et en construisant plutôt un avenir de l’IA qu’elles maîtrisent réellement. » 

« Si nous voulons des écosystèmes d’IA résilients, ouverts et fiables, nous devons les financer comme tels – non par idéalisme, mais comme un investissement concret dans la souveraineté, la résilience et la légitimité démocratique. Les pays qui aspirent à la souveraineté en matière d’IA doivent participer à ce débat, non pas en simples observateurs, mais en tant que co-investisseurs et co-constructeurs. Plus nous attendons, plus il sera difficile de changer de cap », conclut le responsable de Mozilla en appelant à construire des protocoles plus que des plateformes, des cadres ouverts plus que des solutions, des systèmes de valeurs plus que des contraintes économiques ou techniques. Une proposition qui rappelle que c’est bien le cadre de la souveraineté qu’il faut discuter, pour comprendre là où nous pouvons avoir des dépendances et là où nous devons les refuser. L’enjeu n’est pas de construire des investissements nationaux mais bien d’investir dans des infrastructures communes porteuses de valeurs démocratiques et émancipatrices, libres et ouvertes. « La souveraineté en matière d’IA ne viendra pas de la location des modèles des géants de la tech ». Elle ne viendra pas des factures de tokens des systèmes d’IA des grands acteurs de la Tech. Elle consiste d’abord à construire une autre tech, non pas nationaliste ou patriotique, mais qui promeut une souveraineté distribuée, choisit, capacitante. 

La coopération comme architecture solidaire

On se souvient que, récemment, l’économiste Francesca Bria avait évoqué le risque d’une soumission à une strate autoritaire fomentée par les géants de la Silicon valley : « derrière les strates qui composent le réseau, comme l’avait défini Benjamin Bratton dans son livre, Le Stack (UGAP, 2020), comme autant de régimes de souveraineté qui se superposent et s’imbriquent, la strate autoritaire semble l’envers de la proposition d’autonomie stratégique que propose EuroStack ». Mais le risque est bien, sous couvert de souveraineté, de produire des strates nationalistes voire militaristes, comme semble le proposer l’annonce récente d’un « Deutchland Stack » Allemand. 

D’où l’importance de faire un pas de côté.

C’est la piste que proposent les chercheurs Trebor Scholz et Mark Esposito dans la revue d’innovation sociale de Stanford. Pour contrebalancer l’extractivisme des plateformes, « nous avons besoin de construire la strate solidaire de l’empilement numérique ». Lorsque les systèmes technologiques sont conçus uniquement pour l’extraction et l’efficacité, ils isolent et brisent les personnes qui les font vivre, rappellent les deux chercheurs. L’exploitation des travailleurs du clic par exemple est le « symptôme d’une industrie structurée pour transférer les risques vers le bas via des chaînes contractuelles opaques, tout en concentrant les profits et le contrôle au sommet ». Pour Scholz et Esposito, « sans intervention délibérée, ces logiques d’extraction se généraliseront à l’échelle mondiale, concentrant encore davantage le pouvoir entre les mains des plus puissants, à moins que nous ne choisissions de construire un système fondamentalement différent ». Jusqu’à présent, les chercheurs invitaient à investir dans des entreprises inclusives, dans des coopératives de travailleurs, que Scholz a beaucoup défendu. Trebor Scholz est professeur à la New School for Social Research de New York depuis 2009. Il est l’un des premiers à s’être attelé à analyser le phénomène du Digital Labor (Routledge, 2013). Il est aussi l’un des promoteurs du coopérativisme de plateformes (voir par exemple notre article de 2015), notamment dans son livre Le coopérativisme de plateformes (FYP, 2017) ainsi que dans Own this ! (Verso, 2023). Il est également le fondateur du Platform Cooperativism Consortium un réseau de promotion du mouvement coopérativiste, qui organise notamment des conférences sur la coopération, comme celle sur l’IA coopérative qui se tenait il y a peu à Istanbul. Pourtant, écrit-il dans son article, « la réponse aux méfaits de l’IA ne peut se limiter à la régulation des plateformes dominantes ». 

En fait, la concentration du pouvoir des géants du numérique rend de plus en plus vulnérables même les institutions internationales les plus critiques aux politiques autoritaires et aux pressions des dirigeants, comme l’illustre la dépendance de la Cour pénale internationale à l’égard de l’infrastructure Microsoft face aux menaces proférées sous l’administration Trump. Les coopératives, les institutions publiques et les mouvements sociaux doivent donc activement construire et connecter des alternatives grâce à ce que Scholz appelle la « pile de solidarité », une économie numérique coopérative émergente. 

« L’extraction ne se résume pas à des algorithmes biaisés ou à des violations de la vie privée. C’est un problème structurel : l’IA actuelle fonctionne grâce à ce que nous appelons une « strate d’extraction » verticalement intégrée, comprenant le matériel, l’infrastructure cloud, les modèles, la main-d’œuvre et les applications. Seules quelques entreprises contrôlent la construction, la gouvernance et l’utilisation de ces technologies et les personnes qui en dépendent n’ont aucun droit de regard démocratique. »

Les critiques et les régulateurs soulignent à juste titre que les seules directives éthiques ne peuvent résoudre les problèmes posés par la logique extractiviste des plateformes. Les systèmes d’IA reposent sur des modèles de propriété, des chaînes d’approvisionnement et des architectures techniques qui privilégient le profit, le passage à l’échelle et le contrôle. « Ces incitations structurelles déterminent la collecte des données, le traitement des travailleurs, les décideurs et les bénéficiaires de la création de valeur, privant ainsi les directives éthiques de tout pouvoir pour remettre en cause la logique sous-jacente du système. Une IA démocratique ne peut se contenter de louer un espace sur la strate extractiviste ! Elle exige que les travailleurs, les communautés, les coopératives et les institutions publiques se réapproprient l’infrastructure elle-même, couche par couche, de la terre au nuage. »

Scholz et Esposito plaident pour construire une architecture solidaire. Un défi qui nécessite de rejeter la notion d’intelligence artificielle, qui sous-entend une force magique et autonome, au profit d’une intelligence collective, reconnaissant le travail humain et le savoir partagé qui alimentent ces systèmes. Cependant, parvenir à la coordination nécessaire pour contester les monopoles mondiaux de l’IA demeure un défi de taille. Même des organisations établies comme l‘Alliance coopérative internationale, qui représente un mouvement d’environ un milliard de membres et des milliers de coopératives employant près de 10 % de l’emploi mondial, sont structurées principalement pour la représentation et le plaidoyer plutôt que pour la coordination et l’exploitation d’une infrastructure numérique partagée.

De la gouvernance coopérative… 

Pour les deux chercheurs, plusieurs initiatives menées par des communautés, des coopératives et des institutions publiques permettent déjà de reprendre le contrôle de ces niveaux économiques, notamment des ressources, des infrastructures, des données, du travail comme du savoir. 

Une approche solidaire exige des chaînes d’approvisionnement transparentes, la propriété communautaire des ressources minérales et des mécanismes de partage équitable des bénéfices. Elle permettrait également de distribuer l’infrastructure sur des serveurs fédérés, appartenant à la communauté et interconnectables sans contrôle central. Butler Rural Electric offre un précédent historique éloquent. Fondées dans les années 1930 avec le soutien du gouvernement fédéral et une gouvernance coopérative, les coopératives électriques rurales ont permis aux communautés de financer, construire et gérer leur propre infrastructure énergétique, un modèle qui continue aujourd’hui de fournir de l’électricité à environ 42 millions de personnes dans les zones rurales américaines. Des coopératives numériques telles que Hostsharing eG en Allemagne et Som Connexio en Espagne, ainsi que plusieurs coopératives de vente au détail au Royaume-Uni, appliquent cette même logique en mutualisant les ressources de leurs membres, en utilisant une gouvernance coopérative et en collaborant avec des partenaires publics pour construire et exploiter une infrastructure numérique partagée. Cela permet aux communautés de réduire leur dépendance aux fournisseurs de cloud propriétaires, de conserver le contrôle local de leurs données et d’assumer la responsabilité de la gestion des coûts environnementaux liés à la consommation d’énergie. Bien que ces initiatives soient explicitement expérimentales et de portée modeste, elles suggèrent que la capacité de calcul peut fonctionner comme un bien public. Les décideurs politiques et les responsables municipaux pourraient même appliquer ce modèle pour créer une option publique d’accès à la puissance de calcul. 

Dans le modèle d’extraction, les données personnelles sont une matière première prélevée auprès des utilisateurs pour alimenter des modèles propriétaires. Cette logique considère les individus non pas comme des participants ou des détenteurs de droits, mais comme des sources passives de valeur. Le modèle de solidarité, lui, réinvente les données comme une ressource partagée, gérée démocratiquement. Par exemple, MIDATA, une plateforme suisse de données de santé détenue et gérée par des patients agit comme une fiducie pour ses membres. Elle maintient une infrastructure sécurisée permettant aux patients de consulter leurs données agrégées et de décider démocratiquement de les partager ou non à des fins de recherche médicale. MIDATA démontre qu’il est possible de créer des ensembles de données de haute qualité, issus de sources éthiques, sans surveillance. Les membres partagent volontairement leurs données car ils font confiance à la gouvernance et à la gestion des données de la coopérative, ce qui élimine le besoin d’extraction ou de surveillance coercitive. 

Au travail, l’IA implique une rétroaction entre contenus et modérateurs. Les travailleurs étiquettent, examinent, corrigent et leurs décisions enregistrées sont utilisées par les systèmes pour reconnaître, classer, améliorer. Ce processus contraint les individus à absorber le fardeau psychologique des contenus. Dans le modèle solidaire, ces travailleurs ont des garanties de salaires, de droits, bénéficient de soutiens… et pilotent la gouvernance de leurs outils et missions, comme c’est le cas de nombreuses coopératives de travailleurs, comme celle de la Gamayyar African Tech Workers au Kenya, Facttic en Argentine, Outlandish à Londres… et de nombreuses autres (comme la plateforme danoise Hilfr qu’on avait évoqué dans notre article sur les plateformes du secteur du nettoyage).

… à l’IA coopérative

Scholz et Esposito proposent d’appliquer les principes coopératifs à l’IA. « L’accès à l’IA seul est insuffisant quand les outils fonctionnent comme des boîtes noires, incapables d’expliquer ou de remettre en question leurs résultats, et si leurs valeurs reposent sur des principes imposés plutôt que sur des valeurs démocratiquement établies. L’approche solidaire propose de réhabiliter le domaine du savoir comme un espace de gouvernance collective, favorisant l’explicabilité, la contestabilité, des normes partagées » pour construire d’autres IA.

AI4Coops, en Argentine, est une initiative de petite envergure qui réunit des praticiens et des technologues du monde coopératif afin d’étudier comment l’intelligence artificielle pourrait soutenir la gouvernance coopérative et l’apprentissage partagé. Elle veille à ce que la culture algorithmique ne soit pas réservée aux institutions d’élite ni concentrée au sein des géants de la technologie, mais soit largement accessible aux travailleurs, aux coopératives et aux communautés. Elle développe des outils d’IA adaptés à des problématiques locales avec des acteurs locaux, comme des systèmes de reconnaissance d’images pour du contrôle qualité dans une usine, un système d’analyse d’images satellites pour des coopératives agricoles… La coopérative britannique Animorph développe des outils de réalité augmentée pour la prise en charge de la démence, utilisant la narration immersive et des supports visuels pour soutenir la mémoire, la communication et le lien affectif des personnes atteintes de démence et de leurs aidants. Puisqu’elle est détenue par ses employés, elle refuse de monétiser la vulnérabilité des patients et conçoit des outils qui privilégient les soins aux indicateurs d’engagement. « Ces exemples montrent que l’IA au service du bien commun ne saurait se réduire à de la simple posture vertueuse, à du marketing éthique, ni à des formes d’écoblanchiment ou de blanchiment d’image. La construction d’une infrastructure solidaire exige que les modèles économiques alternatifs soient véritablement ancrés dans la démocratie au travail, la propriété partagée et une gouvernance responsable », expliquent les chercheurs. Ces modèles locaux ont d’autres vertus encore, comme la souveraineté linguistique, la maîtrise des processus, la sobriété…

Reste que, comme nous le disions, « les plateformes coopératives, qui privilégient les pratiques éthiques, des normes de travail et sociales plus élevées, peinent à être compétitives. L’absence de législation spécifique aggrave ce problème, permettant aux plateformes capitalistes d’opérer en toute impunité et de saper les efforts des acteurs de bonne foi, tels que les coopératives de plateformes. » Pour Scholz et Esposito également, l’infrastructure solidaire nécessite, pour émerger et s’imposer, une articulation stratégique des politiques, des financements et de l’organisation communautaire. Il faut que les développeurs technologiques « s’accordent régulièrement sur des principes partagés, l’interdépendance matérielle, des institutions durables, des rituels et un récit politique commun que les individus choisissent consciemment de défendre, notamment sous pression ».

Ici, Scholz et Esposito prennent l’exemple des organisations autonomes décentralisées (DAO), où la blockchain aide à formaliser la gouvernance partagée. Pas sûr que l’exemple soit convaincant, tant le mouvement est devenu a bien des égards problématique. Par contre, ils pointent vers le Public AI Network, un réseau de défense et promotion d’une IA publique intégrée, « qui fournirait des services d’IA au même titre que l’électricité ou l’eau », accessible à tous, contrainte à rendre des comptes, durable, fiable. Ou encore le projet Lestac AI en France, pour tester des services d’IA écoresponsables. Ou le modèle multilingue et open source Apertus, développé par l’École polytechnique fédérale de Zurich (EPFZ) et l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)…  Le protocole OpenCourier, par exemple, crée une base technique commune permettant aux plateformes de livraison gérées par leurs travailleurs de se connecter et de collaborer. Ou encore le projet d’IA coopérative du réseau des collectivités locales britanniques qui s’engage à respecter les principes coopératifs et démocratiques dans la prestation de services publics. 

Pour Scholz et Esposito, ces « cercles » de strates solidaires, locales, conçoivent le développement d’infrastructures comme une forme d’action politique collective, que ce soit par le biais de fiducies de données municipales, de services cloud coopératifs ou de modèles linguistiques gérés publiquement. « Le discours dominant sur l’IA laisse faussement entendre qu’un contrôle centralisé par les entreprises est inévitable. Pourtant, des modérateurs de contenu au Kenya, des gestionnaires de données en Suisse et d’autres encore démontrent que les composantes d’un avenir numérique démocratique sont déjà présentes. Notre mission est de les relier et, ce faisant, d’exercer notre pouvoir d’agir, de refuser le désespoir et de créer un système où la technologie est au service de la majorité. »

Hubert Guillaud

Signalons encore que dans le syllabus (.pdf) du cours qu’il a donné au premier semestre à la New School sur le thème d’une « IA sans patrons », Trebor Scholz pointait encore vers bien d’autres exemples. En estimant que les infrastructures solidaires peuvent être mises en place à chaque niveau de la chaîne d’approvisionnement mondiale de l’IA, il évoquait les mines coopératives au Pérou, en Colombie, en Zambie ou en Mongolie, ou des centres de données coopératifs en Allemagne ou aux Pays-Bas. Il signalait par exemple, la tribune de la doctorante Tara Merk, contributrice au Metagovernance Project, sur les limites de projets de centres de données coopératifs. Face aux data centers dominés par les géants de la Tech, Merk défendait « une plus grande diversité dans la propriété et la gouvernance des centres de données », notamment coopératifs. « Et si les centres de données étaient détenus et gérés de manière coopérative par les personnes vivant à proximité immédiate et souvent directement desservies par eux ? » Dans ce modèle, les opérateurs citoyens pourraient recevoir une part des bénéfices générés par le centre de données (à l’instar des parcs éoliens citoyens). Cela entraînerait une redistribution indirecte des bénéfices générés par les données des utilisateurs en ligne – une idée qui prend d’autant plus d’importance que ces données gagnent en valeur à l’ère de l’IA. Les centres de données coopératifs offriraient également aux citoyens un meilleur contrôle sur l’impact de ces infrastructures sur leur environnement physique local. Par exemple, les citoyens pourraient décider si et quand la quantité d’énergie ou d’eau utilisée par le centre de données entre en conflit avec d’autres besoins locaux et pourraient décider de réduire l’approvisionnement énergétique du centre de données en cas de situation critique. Guidé par les valeurs coopératives d’équité et de solidarité, de tels centres de données pourraient décider de renoncer à des bénéfices plus élevés afin de rendre son infrastructure plus accessible à tous, comme aux associations et coopératives. Cela pourrait à son tour encourager une plus grande diversité dans le développement de l’IA et inciter les entreprises à adopter une identité coopérative. De plus, en s’appuyant sur une infrastructure de centres de données coopérative, les coopératives d’IA renforceraient leur autonomie et leur indépendance, offrant à leurs membres un meilleur contrôle sur l’ensemble de la pile technologique, y compris les moyens de production de l’IA. Tara Merk est en train de faire une étude sur GAD eG, une coopérative qui pendant 50 ans a été l’un des grands fournisseurs de services informatiques allemand notamment pour les services financiers (jusqu’à sa fusion en 2015 avec une autre entreprise). Pour la chercheuse, l’exemple de GAD démontre « que les centres de données coopératifs constituent une option économiquement viable et évolutive, capable de fonctionner de manière fiable dans des secteurs critiques ». 

Dans son syllabus, Scholz aborde d’autres exemples de coopératives pour montrer comment les valeurs coopératives peuvent guider des alternatives concrètes au développement technologique, comme le propose Read-Coop, la coopérative européenne à l’origine de la plateforme de reconnaissance d’écriture manuscrite Transkribus. Et pointe vers nombre de ressources sur le sujet des technologies pour la coopération. 

A compléter encore par le numéro de Nature consacré aux modèles d’IA des pays du Sud, qui offre un autre regard sur d’autres façon de faire de l’IA.

Les discussions sur les strates qui constituent le réseau sont nourries, d’autant qu’elles interrogent profondément les enjeux de souveraineté technologique. La souveraineté numérique est un concept flou qui fait l’objet de beaucoup d’instrumentalisations, rappelait avec pertinence l’association Data For Good. Bien souvent, être souverain en la matière implique d’être autonome sur toutes les couches de l’industrie numérique. Un objectif impossible tant les dépendances sont partout, des logiciels au matériel, des ressources aux infrastructures, des conditions juridiques aux financements. Comme l’expliquait la chercheuse Ophélie Coelho dans son livre, Géopolitique du numérique(éditions de l’Atelier, nouvelle édition 2025) l’enjeu est bien plus de déterminer les secteurs et les couches sur lesquels nous devons reprendre le contrôle. Pour le dire autrement, l’enjeu n’est pas tant d’avoir des produits totalement souverains, que de comprendre là où la souveraineté doit s’exercer et comment. 

Construire la strate de l’autonomie

Cette autonomie stratégique à laquelle aspirer est très souvent présentée comme un enjeu nationaliste ou patriotique, qui confond la souveraineté avec le leadership technologique, sans toujours voir que ces leaderships peuvent reposer sur des dépendances innombrables, à l’image de l’enjeu à déployer des centres de données sur le territoire au prétexte de souveraineté, sans questionner le fait que leur financement ou leurs équipements puissent être totalement entre les mains d’acteurs étrangers. 

L’IA est en passe de devenir une couche supplémentaire dans le mille-feuille des couches sociotechniques du numérique. Et elle requestionne en profondeur ces enjeux, explique  Raffi Krikorian, directeur technique de Mozilla, dans une tribune pour Rest of World. « Dans un monde de plus en plus polarisé et protectionniste, où les plateformes technologiques sont de plus en plus instrumentalisées par les politiques étatiques, construire des infrastructures nationales critiques sur des systèmes dont on n’est pas propriétaire, que l’on ne peut ni auditer ni adapter, représente un risque considérable et croissant. Ce défi comporte une dimension tant économique que politique. Un État soucieux de sa souveraineté en matière d’IA en 2026 ne pourra pas justifier de manière crédible le financement d’une infrastructure d’IA étrangère et verticalement intégrée tout en négligeant les investissements dans des alternatives nationales et open source. Investir dans les hyperscalers peut minimiser les coûts à court terme, mais cela consolide également les rentes numériques versées à des entités étrangères, maximise la dépendance à long terme envers des partenaires peu fiables et augmente considérablement les coûts de sortie. Si les gouvernements financent la dépendance, c’est bien la dépendance qu’ils obtiendront. »

Pour Raffi Krikorian pourtant, l’enjeu n’est pas tant de construire une souveraineté de l’IA nationaliste, que de bâtir des Communs maîtrisés. « L’absence actuelle de financements privés à grande échelle pour les infrastructures d’IA ouvertes reflète leur nature de bien public, et non leurs capacités. Les modèles open source atteignent déjà couramment 90 % ou plus des performances des systèmes propriétaires, pour un coût bien moindre. Investir dans les cadres d’IA ouverts, c’est investir dans les infrastructures publiques numériques, car cela génère des avantages grâce à des coûts réduits, au maintien de l’autonomie politique et à des gains de productivité à l’échelle de l’économie. L’IA ouverte offre également ce que les systèmes propriétaires ne peuvent pas : la légitimité démocratique. Les pays ne créent pas de valeur en revendant des solutions étrangères, mais en développant des produits différenciés sur des bases partagées, ouvertes et moins coûteuses. Il s’agit d’une politique industrielle qui encourage la concurrence et le développement des compétences nationales, et non d’un rejet de l’industrie nationale. »

« Internet n’est pas né de la seule initiative d’acteurs privés, mais d’investissements publics soutenus dans les technologies ouvertes. De Linux à Apache, les fondations open source partagées sont devenues l’épine dorsale de l’économie numérique mondiale, favorisant l’innovation privée tout en empêchant la mainmise sur l’infrastructure. Du CERN à Airbus en passant par Galileo, la leçon est claire : lorsque les États cofinancent des fondations ouvertes ou partagées, l’innovation privée prospère. En revanche, lorsqu’ils financent l’accès, la dépendance s’accentue. L’IA se trouve précisément à ce tournant.»

Souveraineté ne rime pas avec isolement, rappelle-t-il. « Les coûts de développement de l’IA open source peuvent être partagés. Comme l’a déclaré le Premier ministre canadien Mark Carney à Davos : « Investir collectivement dans la résilience coûte moins cher que de construire sa propre forteresse. » L’enjeu n’est pas que chaque pays construise son propre jardin clos. Il appartient aux nations de collaborer autour de standards ouverts et d’infrastructures partagées, en rejetant la fausse dichotomie entre dépendance et isolement des plateformes, et en construisant plutôt un avenir de l’IA qu’elles maîtrisent réellement. » 

« Si nous voulons des écosystèmes d’IA résilients, ouverts et fiables, nous devons les financer comme tels – non par idéalisme, mais comme un investissement concret dans la souveraineté, la résilience et la légitimité démocratique. Les pays qui aspirent à la souveraineté en matière d’IA doivent participer à ce débat, non pas en simples observateurs, mais en tant que co-investisseurs et co-constructeurs. Plus nous attendons, plus il sera difficile de changer de cap », conclut le responsable de Mozilla en appelant à construire des protocoles plus que des plateformes, des cadres ouverts plus que des solutions, des systèmes de valeurs plus que des contraintes économiques ou techniques. Une proposition qui rappelle que c’est bien le cadre de la souveraineté qu’il faut discuter, pour comprendre là où nous pouvons avoir des dépendances et là où nous devons les refuser. L’enjeu n’est pas de construire des investissements nationaux mais bien d’investir dans des infrastructures communes porteuses de valeurs démocratiques et émancipatrices, libres et ouvertes. « La souveraineté en matière d’IA ne viendra pas de la location des modèles des géants de la tech ». Elle ne viendra pas des factures de tokens des systèmes d’IA des grands acteurs de la Tech. Elle consiste d’abord à construire une autre tech, non pas nationaliste ou patriotique, mais qui promeut une souveraineté distribuée, choisit, capacitante. 

La coopération comme architecture solidaire

On se souvient que, récemment, l’économiste Francesca Bria avait évoqué le risque d’une soumission à une strate autoritaire fomentée par les géants de la Silicon valley : « derrière les strates qui composent le réseau, comme l’avait défini Benjamin Bratton dans son livre, Le Stack (UGAP, 2020), comme autant de régimes de souveraineté qui se superposent et s’imbriquent, la strate autoritaire semble l’envers de la proposition d’autonomie stratégique que propose EuroStack ». Mais le risque est bien, sous couvert de souveraineté, de produire des strates nationalistes voire militaristes, comme semble le proposer l’annonce récente d’un « Deutchland Stack » Allemand. 

D’où l’importance de faire un pas de côté.

C’est la piste que proposent les chercheurs Trebor Scholz et Mark Esposito dans la revue d’innovation sociale de Stanford. Pour contrebalancer l’extractivisme des plateformes, « nous avons besoin de construire la strate solidaire de l’empilement numérique ». Lorsque les systèmes technologiques sont conçus uniquement pour l’extraction et l’efficacité, ils isolent et brisent les personnes qui les font vivre, rappellent les deux chercheurs. L’exploitation des travailleurs du clic par exemple est le « symptôme d’une industrie structurée pour transférer les risques vers le bas via des chaînes contractuelles opaques, tout en concentrant les profits et le contrôle au sommet ». Pour Scholz et Esposito, « sans intervention délibérée, ces logiques d’extraction se généraliseront à l’échelle mondiale, concentrant encore davantage le pouvoir entre les mains des plus puissants, à moins que nous ne choisissions de construire un système fondamentalement différent ». Jusqu’à présent, les chercheurs invitaient à investir dans des entreprises inclusives, dans des coopératives de travailleurs, que Scholz a beaucoup défendu. Trebor Scholz est professeur à la New School for Social Research de New York depuis 2009. Il est l’un des premiers à s’être attelé à analyser le phénomène du Digital Labor (Routledge, 2013). Il est aussi l’un des promoteurs du coopérativisme de plateformes (voir par exemple notre article de 2015), notamment dans son livre Le coopérativisme de plateformes (FYP, 2017) ainsi que dans Own this ! (Verso, 2023). Il est également le fondateur du Platform Cooperativism Consortium un réseau de promotion du mouvement coopérativiste, qui organise notamment des conférences sur la coopération, comme celle sur l’IA coopérative qui se tenait il y a peu à Istanbul. Pourtant, écrit-il dans son article, « la réponse aux méfaits de l’IA ne peut se limiter à la régulation des plateformes dominantes ». 

En fait, la concentration du pouvoir des géants du numérique rend de plus en plus vulnérables même les institutions internationales les plus critiques aux politiques autoritaires et aux pressions des dirigeants, comme l’illustre la dépendance de la Cour pénale internationale à l’égard de l’infrastructure Microsoft face aux menaces proférées sous l’administration Trump. Les coopératives, les institutions publiques et les mouvements sociaux doivent donc activement construire et connecter des alternatives grâce à ce que Scholz appelle la « pile de solidarité », une économie numérique coopérative émergente. 

« L’extraction ne se résume pas à des algorithmes biaisés ou à des violations de la vie privée. C’est un problème structurel : l’IA actuelle fonctionne grâce à ce que nous appelons une « strate d’extraction » verticalement intégrée, comprenant le matériel, l’infrastructure cloud, les modèles, la main-d’œuvre et les applications. Seules quelques entreprises contrôlent la construction, la gouvernance et l’utilisation de ces technologies et les personnes qui en dépendent n’ont aucun droit de regard démocratique. »

Les critiques et les régulateurs soulignent à juste titre que les seules directives éthiques ne peuvent résoudre les problèmes posés par la logique extractiviste des plateformes. Les systèmes d’IA reposent sur des modèles de propriété, des chaînes d’approvisionnement et des architectures techniques qui privilégient le profit, le passage à l’échelle et le contrôle. « Ces incitations structurelles déterminent la collecte des données, le traitement des travailleurs, les décideurs et les bénéficiaires de la création de valeur, privant ainsi les directives éthiques de tout pouvoir pour remettre en cause la logique sous-jacente du système. Une IA démocratique ne peut se contenter de louer un espace sur la strate extractiviste ! Elle exige que les travailleurs, les communautés, les coopératives et les institutions publiques se réapproprient l’infrastructure elle-même, couche par couche, de la terre au nuage. »

Scholz et Esposito plaident pour construire une architecture solidaire. Un défi qui nécessite de rejeter la notion d’intelligence artificielle, qui sous-entend une force magique et autonome, au profit d’une intelligence collective, reconnaissant le travail humain et le savoir partagé qui alimentent ces systèmes. Cependant, parvenir à la coordination nécessaire pour contester les monopoles mondiaux de l’IA demeure un défi de taille. Même des organisations établies comme l‘Alliance coopérative internationale, qui représente un mouvement d’environ un milliard de membres et des milliers de coopératives employant près de 10 % de l’emploi mondial, sont structurées principalement pour la représentation et le plaidoyer plutôt que pour la coordination et l’exploitation d’une infrastructure numérique partagée.

De la gouvernance coopérative… 

Pour les deux chercheurs, plusieurs initiatives menées par des communautés, des coopératives et des institutions publiques permettent déjà de reprendre le contrôle de ces niveaux économiques, notamment des ressources, des infrastructures, des données, du travail comme du savoir. 

Une approche solidaire exige des chaînes d’approvisionnement transparentes, la propriété communautaire des ressources minérales et des mécanismes de partage équitable des bénéfices. Elle permettrait également de distribuer l’infrastructure sur des serveurs fédérés, appartenant à la communauté et interconnectables sans contrôle central. Butler Rural Electric offre un précédent historique éloquent. Fondées dans les années 1930 avec le soutien du gouvernement fédéral et une gouvernance coopérative, les coopératives électriques rurales ont permis aux communautés de financer, construire et gérer leur propre infrastructure énergétique, un modèle qui continue aujourd’hui de fournir de l’électricité à environ 42 millions de personnes dans les zones rurales américaines. Des coopératives numériques telles que Hostsharing eG en Allemagne et Som Connexio en Espagne, ainsi que plusieurs coopératives de vente au détail au Royaume-Uni, appliquent cette même logique en mutualisant les ressources de leurs membres, en utilisant une gouvernance coopérative et en collaborant avec des partenaires publics pour construire et exploiter une infrastructure numérique partagée. Cela permet aux communautés de réduire leur dépendance aux fournisseurs de cloud propriétaires, de conserver le contrôle local de leurs données et d’assumer la responsabilité de la gestion des coûts environnementaux liés à la consommation d’énergie. Bien que ces initiatives soient explicitement expérimentales et de portée modeste, elles suggèrent que la capacité de calcul peut fonctionner comme un bien public. Les décideurs politiques et les responsables municipaux pourraient même appliquer ce modèle pour créer une option publique d’accès à la puissance de calcul. 

Dans le modèle d’extraction, les données personnelles sont une matière première prélevée auprès des utilisateurs pour alimenter des modèles propriétaires. Cette logique considère les individus non pas comme des participants ou des détenteurs de droits, mais comme des sources passives de valeur. Le modèle de solidarité, lui, réinvente les données comme une ressource partagée, gérée démocratiquement. Par exemple, MIDATA, une plateforme suisse de données de santé détenue et gérée par des patients agit comme une fiducie pour ses membres. Elle maintient une infrastructure sécurisée permettant aux patients de consulter leurs données agrégées et de décider démocratiquement de les partager ou non à des fins de recherche médicale. MIDATA démontre qu’il est possible de créer des ensembles de données de haute qualité, issus de sources éthiques, sans surveillance. Les membres partagent volontairement leurs données car ils font confiance à la gouvernance et à la gestion des données de la coopérative, ce qui élimine le besoin d’extraction ou de surveillance coercitive. 

Au travail, l’IA implique une rétroaction entre contenus et modérateurs. Les travailleurs étiquettent, examinent, corrigent et leurs décisions enregistrées sont utilisées par les systèmes pour reconnaître, classer, améliorer. Ce processus contraint les individus à absorber le fardeau psychologique des contenus. Dans le modèle solidaire, ces travailleurs ont des garanties de salaires, de droits, bénéficient de soutiens… et pilotent la gouvernance de leurs outils et missions, comme c’est le cas de nombreuses coopératives de travailleurs, comme celle de la Gamayyar African Tech Workers au Kenya, Facttic en Argentine, Outlandish à Londres… et de nombreuses autres (comme la plateforme danoise Hilfr qu’on avait évoqué dans notre article sur les plateformes du secteur du nettoyage).

… à l’IA coopérative

Scholz et Esposito proposent d’appliquer les principes coopératifs à l’IA. « L’accès à l’IA seul est insuffisant quand les outils fonctionnent comme des boîtes noires, incapables d’expliquer ou de remettre en question leurs résultats, et si leurs valeurs reposent sur des principes imposés plutôt que sur des valeurs démocratiquement établies. L’approche solidaire propose de réhabiliter le domaine du savoir comme un espace de gouvernance collective, favorisant l’explicabilité, la contestabilité, des normes partagées » pour construire d’autres IA.

AI4Coops, en Argentine, est une initiative de petite envergure qui réunit des praticiens et des technologues du monde coopératif afin d’étudier comment l’intelligence artificielle pourrait soutenir la gouvernance coopérative et l’apprentissage partagé. Elle veille à ce que la culture algorithmique ne soit pas réservée aux institutions d’élite ni concentrée au sein des géants de la technologie, mais soit largement accessible aux travailleurs, aux coopératives et aux communautés. Elle développe des outils d’IA adaptés à des problématiques locales avec des acteurs locaux, comme des systèmes de reconnaissance d’images pour du contrôle qualité dans une usine, un système d’analyse d’images satellites pour des coopératives agricoles… La coopérative britannique Animorph développe des outils de réalité augmentée pour la prise en charge de la démence, utilisant la narration immersive et des supports visuels pour soutenir la mémoire, la communication et le lien affectif des personnes atteintes de démence et de leurs aidants. Puisqu’elle est détenue par ses employés, elle refuse de monétiser la vulnérabilité des patients et conçoit des outils qui privilégient les soins aux indicateurs d’engagement. « Ces exemples montrent que l’IA au service du bien commun ne saurait se réduire à de la simple posture vertueuse, à du marketing éthique, ni à des formes d’écoblanchiment ou de blanchiment d’image. La construction d’une infrastructure solidaire exige que les modèles économiques alternatifs soient véritablement ancrés dans la démocratie au travail, la propriété partagée et une gouvernance responsable », expliquent les chercheurs. Ces modèles locaux ont d’autres vertus encore, comme la souveraineté linguistique, la maîtrise des processus, la sobriété…

Reste que, comme nous le disions, « les plateformes coopératives, qui privilégient les pratiques éthiques, des normes de travail et sociales plus élevées, peinent à être compétitives. L’absence de législation spécifique aggrave ce problème, permettant aux plateformes capitalistes d’opérer en toute impunité et de saper les efforts des acteurs de bonne foi, tels que les coopératives de plateformes. » Pour Scholz et Esposito également, l’infrastructure solidaire nécessite, pour émerger et s’imposer, une articulation stratégique des politiques, des financements et de l’organisation communautaire. Il faut que les développeurs technologiques « s’accordent régulièrement sur des principes partagés, l’interdépendance matérielle, des institutions durables, des rituels et un récit politique commun que les individus choisissent consciemment de défendre, notamment sous pression ».

Ici, Scholz et Esposito prennent l’exemple des organisations autonomes décentralisées (DAO), où la blockchain aide à formaliser la gouvernance partagée. Pas sûr que l’exemple soit convaincant, tant le mouvement est devenu a bien des égards problématique. Par contre, ils pointent vers le Public AI Network, un réseau de défense et promotion d’une IA publique intégrée, « qui fournirait des services d’IA au même titre que l’électricité ou l’eau », accessible à tous, contrainte à rendre des comptes, durable, fiable. Ou encore le projet Lestac AI en France, pour tester des services d’IA écoresponsables. Ou le modèle multilingue et open source Apertus, développé par l’École polytechnique fédérale de Zurich (EPFZ) et l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)…  Le protocole OpenCourier, par exemple, crée une base technique commune permettant aux plateformes de livraison gérées par leurs travailleurs de se connecter et de collaborer. Ou encore le projet d’IA coopérative du réseau des collectivités locales britanniques qui s’engage à respecter les principes coopératifs et démocratiques dans la prestation de services publics. 

Pour Scholz et Esposito, ces « cercles » de strates solidaires, locales, conçoivent le développement d’infrastructures comme une forme d’action politique collective, que ce soit par le biais de fiducies de données municipales, de services cloud coopératifs ou de modèles linguistiques gérés publiquement. « Le discours dominant sur l’IA laisse faussement entendre qu’un contrôle centralisé par les entreprises est inévitable. Pourtant, des modérateurs de contenu au Kenya, des gestionnaires de données en Suisse et d’autres encore démontrent que les composantes d’un avenir numérique démocratique sont déjà présentes. Notre mission est de les relier et, ce faisant, d’exercer notre pouvoir d’agir, de refuser le désespoir et de créer un système où la technologie est au service de la majorité. »

Hubert Guillaud

Signalons encore que dans le syllabus (.pdf) du cours qu’il a donné au premier semestre à la New School sur le thème d’une « IA sans patrons », Trebor Scholz pointait encore vers bien d’autres exemples. En estimant que les infrastructures solidaires peuvent être mises en place à chaque niveau de la chaîne d’approvisionnement mondiale de l’IA, il évoquait les mines coopératives au Pérou, en Colombie, en Zambie ou en Mongolie, ou des centres de données coopératifs en Allemagne ou aux Pays-Bas. Il signalait par exemple, la tribune de la doctorante Tara Merk, contributrice au Metagovernance Project, sur les limites de projets de centres de données coopératifs. Face aux data centers dominés par les géants de la Tech, Merk défendait « une plus grande diversité dans la propriété et la gouvernance des centres de données », notamment coopératifs. « Et si les centres de données étaient détenus et gérés de manière coopérative par les personnes vivant à proximité immédiate et souvent directement desservies par eux ? » Dans ce modèle, les opérateurs citoyens pourraient recevoir une part des bénéfices générés par le centre de données (à l’instar des parcs éoliens citoyens). Cela entraînerait une redistribution indirecte des bénéfices générés par les données des utilisateurs en ligne – une idée qui prend d’autant plus d’importance que ces données gagnent en valeur à l’ère de l’IA. Les centres de données coopératifs offriraient également aux citoyens un meilleur contrôle sur l’impact de ces infrastructures sur leur environnement physique local. Par exemple, les citoyens pourraient décider si et quand la quantité d’énergie ou d’eau utilisée par le centre de données entre en conflit avec d’autres besoins locaux et pourraient décider de réduire l’approvisionnement énergétique du centre de données en cas de situation critique. Guidé par les valeurs coopératives d’équité et de solidarité, de tels centres de données pourraient décider de renoncer à des bénéfices plus élevés afin de rendre son infrastructure plus accessible à tous, comme aux associations et coopératives. Cela pourrait à son tour encourager une plus grande diversité dans le développement de l’IA et inciter les entreprises à adopter une identité coopérative. De plus, en s’appuyant sur une infrastructure de centres de données coopérative, les coopératives d’IA renforceraient leur autonomie et leur indépendance, offrant à leurs membres un meilleur contrôle sur l’ensemble de la pile technologique, y compris les moyens de production de l’IA. Tara Merk est en train de faire une étude sur GAD eG, une coopérative qui pendant 50 ans a été l’un des grands fournisseurs de services informatiques allemand notamment pour les services financiers (jusqu’à sa fusion en 2015 avec une autre entreprise). Pour la chercheuse, l’exemple de GAD démontre « que les centres de données coopératifs constituent une option économiquement viable et évolutive, capable de fonctionner de manière fiable dans des secteurs critiques ». 

Dans son syllabus, Scholz aborde d’autres exemples de coopératives pour montrer comment les valeurs coopératives peuvent guider des alternatives concrètes au développement technologique, comme le propose Read-Coop, la coopérative européenne à l’origine de la plateforme de reconnaissance d’écriture manuscrite Transkribus. Et pointe vers nombre de ressources sur le sujet des technologies pour la coopération. 

A compléter encore par le numéro de Nature consacré aux modèles d’IA des pays du Sud, qui offre un autre regard sur d’autres façon de faire de l’IA.