Cette synthèse a été réalisée sur la base d’une transcription de la communication orale d'Anne Alombert lors du séminaire du 19 juin 2026 à l'Institut Momentum, relue et corrigée par Agnès Sinaï et Anne Alombert. Le texte présenté ci-dessous reprend les analyses explicitées de manière plus précise et détaillée dans De la bêtise artificielle (Allia, 2025).
Comment le développement fulgurant de l’intelligence artificielle transforme-t-il nos capacités de penser et de faire société ? Pour répondre à cette question, nous revenons sur l'histoire de l'écriture alphabétique et de l'automatisation industrielle, afin de saisir les enjeux de l'écriture informatique et de l'automatisation numérique.
Dans le contexte des « intelligences artificielles génératives », que certains transhumanistes décrivent aujourd’hui comme des « esprits numériques », il convient, à l’inverse, de se demander comment les technologies numériques affectent nos esprits toujours individuels et collectifs. En quoi les générateurs automatiques de textes transforment-ils nos capacités de réflexion et d'expression ? Quels sont les effets des "compagnons virtuels" sur nos vies affectives et sur nos relations sociales ? Quels sont les risques cachés derrière la computation du langage et l'automatisation de l'altérité ?
Nous réfléchissons ici aux enjeux philosophiques de ces questions, tout en envisageant des leviers pour "adopter" l'accélération industrielle en cours, à la fois sur les plans de la politique, de l'éducation, de l'économie et de l'innovation.
1. Le mythe de l’intelligence artificielle : l’anthropomorphisation des machines
Dès les années 1990, alors même que les dispositifs technologiques et industriels étaient complètement différents, le mouvement transhumaniste manifestait déjà une volonté d'attribuer des capacités mentales ou psychiques à des machines à calculer. La lettre ouverte qui avait été publiée en 2023 par le Future of life Institute, un think tank transhumaniste, notamment co-signée par Elon Musk et par toutes sortes d'autres experts de l’IA, évoquait des « esprits numériques » comme des menaces pour l'humanité.
Apparaît dans ces discours une logique d'anthropomorphisation de la machine et, corrélativement, une volonté de comparer ou de mettre en compétition l'humain et la machine. Or cette manière de parler et de penser pose problème car elle renvoie à un certain rapport au dispositif technologique qui a été longuement critiqué, notamment par des philosophes de la technique dans les années 1950-1960, en particulier par Gilbert Simondon, auteur de Du mode existence des objets techniques publié en 1958, soit deux ans après la conférence de Dartmouth, (le séminaire inaugural qui a lancé le projet d'intelligence artificielle).
Simondon, qui est un grand lecteur de la cybernétique, soutient sa thèse de philosophie en 1958 et, dans l'introduction de la deuxième partie de sa thèse, qui s'intitule Du mode d'existence des objets techniques, il critique lareprésentationanthropomorphique de la machine. Nous prenons les machines pour des doubles des humains, et nous leur attribuons toutes sortes de propriétés anthropomorphiques parce que nous ne comprenons pas comment elles fonctionnent. Dès lors, nous leurs attribuons des intentions, des émotions, une intériorité, au lieu de comprendre et d’analyser les opérations technoscientifiques qui leurs permettent de fonctionner.
Simondon soutient que notre aliénation ne vient pas de la technologie, mais de notre méconnaissance de la technologie, du fait que nous ne comprenons pas les technologies. Pour lui, l’anthropomorphisation est un symptôme d'aliénation.
Un deuxième philosophe m'intéresse sur ce point : Georges Canguilhem, qui était le directeur de la thèse de Gilbert Simondon (de la deuxième partie de sa thèse qui portait sur le mode d'existence des objets techniques). Georges Canguilhem est aussi un philosophe des sciences et de la technique, intéressé par la biologie, le vivant et la médecine, il était médecin également. En 1980, Canguilhem donne une conférence, intitulée « Le cerveau et la pensée », dans laquelle il s'interroge sur ces manières de parler des technologies. Il soutient que nous abusons d'expressions non pertinentes, telles que « cerveau conscient, machines conscientes, cerveau artificiel ou intelligence artificielle ».
Ces métaphores, dit-il, qui ont été utilisés par des scientifiques qui prenaient modèle sur le cerveau humain ou sur la cognition humaine pour fabriquer leurs machines, ont été habilement repiqués sur des lieux communs publicitaires au stade industriel de l'informatique. Un modèle de recherche scientifique a ainsi été converti en machine de propagande idéologique « notamment pour dissimuler la présence de décideurs derrière l'anonymat de la machine ». Canguilhem pose ici une question un peu différente de celle de Simondon : ce ne sont plus seulement le fonctionnement technique ou les opérations technologiques qui nous sont masqués par le rapport anthromorphique à la technologie, c’est aussi le rôle des humains qui sont derrière ces dispositifs, qui les conçoivent et qui les développent, et qui exercent ainsi un pouvoir.
Par exemple, aujourd’hui, si vous posez une question de géopolitique à un système comme ChatGPT ou comme Grok, qui sont des systèmes d’IA générative américains, et que vous posez la même question à un système comme Deepseek, qui est un système chinois, vous obtiendrez des réponses complètement différentes. Pourquoi ? Parce que ces machines sont pétries des idéologies de ceux qui les ont produites, qui les ont développées, qui les vendent. Ou en tout cas, s'ils ne les vendent pas directement, qui en tirent un profit commercial et qui exercent aussi, par leur intermédiaire, un pouvoir idéologique.
L’écologie de l’esprit : le milieu technique de la pensée
En résumé, l'interrogation sur la conscience des machines peut servir à dépolitiser leurs usages technologiques quotidiens. Le dernier penseur qui m'intéresse beaucoup dans cette tradition française de la philosophie de la technique pour penser l'intelligence artificielle, c'est Bernard Stiegler. Il s’agit d’un penseur plus contemporain qui a écrit à partir des années 1990, héritier de Canguilhem et Simondon. Sa réserve à l'égard du terme d'intelligence artificielle est encore un peu différente. Bernard Stiegler considère que cette manière de parler des dispositifs en leur attribuant un esprit, des capacités mentales, psychiques, intellectuelles, nous empêche de nous poser la question de savoir ce que ces machines font à nos propres esprits, à nos propres capacités mentales, psychiques, intellectuelles.
La thèse de Stiegler, c'est qu’elles nous font forcément quelque chose parce que, pour lui, l’esprit n'est pas situé dans nos têtes, inscrit dans nos neurones, mais l'esprit est toujours extériorisé dans des objets techniques, dans ce que l’on peut aussi appeler des supports mnémotechniques ou des technologies intellectuelles. Et ces supports ou ces technologies influencent en retour la manière dont nous pensons.
La langue est un exemple de support mnémotechnique ou de technologies intellectuelles : selon les catégories de langues que nous allons mobiliser, nous n’allons pas penser de la même manière, de même que nous n'allons pas écrire de la même manière en prenant des notes avec un stylo, en tapant sur un clavier avec un logiciel de traitement de texte, ou en demandant à une IA générative d'écrire à notre place.
Toutes ces technologies, Stiegler les appelle technologies de l'esprit. Il parle aussi d'écologie de l'esprit en affirmant que l’esprit est conditionné par le milieu médiatique qui l'entoure. Donc si nous voulons prendre soin de nos esprits, il faut comprendre comment ces milieux médiatiques fonctionnent et les transformer dans un sens bénéfique. De même que nos corps seront affectés par par nos milieux naturels, nos esprits seront affectés par nos milieux techniques et médiatiques. Tous ces milieux technosymboliques vont avoir un effet en retour sur nos capacités de penser, sur nos mémoires, sur nos perceptions, sur nos imaginations.
Et en réalité, cette question de l'écologie de l'esprit, cette question de savoir ce que les milieux médiatiques ettechnologies font à nos esprits, ce n’est pas une question nouvelle dans l'histoire de la philosophie. Elle a été posée par Platon dans un dialogue intitulé le Phèdre, dans lequel Platon s'interroge sur une révolution technologique, celle de l'écriture alphabétique.
2. Le Phèdre de Platon : la technique comme pharmakon
Ce dialogue de Platon a été longuement commenté par un philosophe contemporain, Jacques Derrida, qui était le directeur de thèse de Bernard Stiegler. Dans ce dialogue, Platon évoque le mythe égyptien de l'origine de l'écriture. Dans ce mythe égyptien, Theuth, le dieu de l’écriture, qui a inventé l'écriture, présente son invention au roi des Egyptiens : il la lui présente comme un remède qui va permettre d'augmenter la mémoire, le savoir et la connaissance, et qui va permettre de transmettre la mémoire collective, la culture et les savoirs de manière plus précise, plus exacte, grâce à cette technique de l'écriture. Le roi des égyptiens, dans le mythe, répond au dieu, en lui disant : « ce que tu présentes comme un remède pour la mémoire, et pour le savoir, pourrait s'avérer être un poison, parce qu'en réalité, une fois que les individus auront extériorisé leur mémoire, ils ne feront plus l'effort de se souvenir, ils ne pratiqueront plus leur mémoire vivante, ils se reposeront sur les supports écrits, ils répéteront bêtement les savoirs qui ont déjà été extériorisés ».Donc comme ils n'exerceront plus leur mémoire, ils la perdront.
D'autre part, ils n'interpréteront plus les savoirs, parce que quand on se souvient par soi-même d'un savoir, on l'interprète à sa manière, c'est-à-dire que quand je lis un livre de Platon, je l'interprète en fonction de ce que j'ai déjà lu auparavant, de ce que j'attends, de ce que je projette, etc. Quelqu'un d'autre l'interprétera complètement différemment.
Le troisième risque, pour Platon, c'est le risque de la manipulation des esprits. A l'époque où Platon écrit, il existe une catégorie de personnes, les sophistes, qui ont pour habitude d'apprendre par cœur des savoirs produits par d'autres. Et de réciter ces savoirs de manière extrêmement persuasive et de se faire payer en retour. C'est contre les sophistes que Platon écrit ses remarques au sujet de l'écriture. Platon a écrit un certain nombre de livres consacrés aux sophistes : le Sophiste,le Gorgias, le Protagoras. Les sophistes donnent aux citoyens l’impression qu’ils peuvent tout simplement apprendre le texte par cœur puis paraître très savants en société, sans faire l’effort de compréhension et d’interprétation.
Le risque, c'est que tout savoir devienne une sorte de rhétorique sophistique qui vide le savoir à la fois de son sens et de son crédit. Parce que le sophiste, c'est aussi celui qui est capable de défendre une chose et son contraire en fonction du public, puisque son but est de séduire le public et non de rechercher la vérité. Donc pour Platon, l'écriture est dangereuse. Dans la manière dont il raconte ce mythe égyptien de l'écriture, il pointe un certain nombre de dangers, notamment le risque de délégation des capacités intellectuelles, mentales, psychiques à un support technique, et, corrélativement à la perte de la mémoire, une forme de stérilisation de la culture collective. Il y a aussi le risque de la marchandisation du savoir et de la manipulation des esprits par les sophistes. C’est dans ce texte que Platon désigne la technique de l'écriture comme pharmakon.
Le terme de pharmakon a donné en français le terme de pharmacie. Et il a été traduit dans une des traductions par médicament. Or, en grec ancien, le terme de pharmakon comporte la double signification de poison et de remède. Dans le texte de Platon, l'écriture est présentée comme un remède qui va augmenter la mémoire et va permettre la transmission et la conservation du savoir, mais elle est aussi dans le même temps un poison et ces deux aspects sont indissociables.
Ce qu’il faut retenir, c’est une sorte d'ambiguïté ou d'ambivalence de la technique qui concerne l'écriture dans le dialogue de Platon, mais que Bernard Stiegler va étendre à toutes sortes de technologies, et en particulier aux technologies d'enregistrement, ce qu'on appelle aujourd'hui les médias, donc l'écriture, l'imprimerie, la presse, puis les technologies analogiques d'enregistrement du son, d'enregistrement des images et les technologies d'enregistrement numérique.
3. Pharmacologie de l’intelligence artificielle générative
C'est à partir de ce cadre théorique que j'essaie pour ma part d'analyser la question de l'intelligence artificielle générative aujourd'hui : ce qu'elle fait à nos esprits, au sens individuel, mais aussi au sens collectif, c'est-à-dire au sens de nos cultures communes, de nos manières de vivre ensemble, de la manière dont les symboles circulent entre nous, et évidemment, des rapports de pouvoir et des questions politiques que tout cela implique.
Je propose de parler d'automates computationels plutôt que d'intelligence artificielle parce qu'en réalité je pense qu'il s'agit d'une nouvelle forme d'automatisation. Aujourd’hui la question est de savoir quelles sont les capacités qui vont être déléguées à ces nouveaux automates numériques. Ce qui me semble assez clair, c'est que l’on ne délègue plus seulement à ces dispositifs nos capacités mémorielles, mais aussi nos capacités expressives.
Une étude publiée par des chercheurs du MIT en 2025 a montré que les personnes utilisant l’IA générative vont devoir faire un effort beaucoup plus grand pour remobiliser des zones cérébrales qu'elles ont pas mobilisées depuis longtemps. Il y a une dépendance cognitive à l'égard de la machine : on peut plus s'en passer. Une des traductions que Derrida avait proposée pour le terme de pharmakon, c'était le terme de drogue, parce que la drogue à la fois nous fait du bien, c'est un remède, mais en même temps peut vous nuire, vous détruire complètement.
Ce sont nos activités cognitives elles-mêmes qui deviennent dépendantes d'un certain nombre d'automates computationnels. Ces automates sont des services numériques, produits par des entreprises privées. Ce n'est pas parce qu'ils sont gratuits qu’ils ne sont pas inscrits dans une économie. Ces services qui se développent de manière gratuite permettent aux entreprises de capturer un certain nombre d'utilisateurs. La gratuité est souvent le signe d'un modèle d'affaires publicitaire, plus que d'un service public généreusement offert aux usagers.
Ce qui se joue aussi quand on délègue ses capacités expressives, c'est qu'on va déléguer des capacités très singulières à des dispositifs qui sont des dispositifs fondés sur des calculs statistiques, des calculs probabilistes sur des quantités massives de données. Or il y a vraiment un exercice de mémoire et d'imagination à l'œuvre dans l'activité expressive qui est éminemment singulier, parce que votre mémoire et votre imagination vous sont propres, en quelque sorte, parce que vous êtes des vivants, et il n’y a pas deux vivants qui ont vécu la même vie, c'est le propre de la vie, rien ne se répète à l'identique deux fois. Donc il y a beaucoup de singularités dans la manière dont nous nous exprimons, même s'il y a aussi beaucoup de synchronisation : on est obligé de partager une langue, un certain nombre manières de faire et de vivre, etc., mais nous restons néanmoins très singuliers.
Or ces systèmes algorithmiques, eux, ne sont pas singuliers du tout parce qu’ils font des calculs probabilistes sur des quantités massives de données. Ces systèmes éliminent les singularités idiomatiques. Il y a un risque de stérilisation de l'évolution culturelle, puisque chaque champ culturel, que ce soit les arts, la musique, la philosophie, la science etc. évolue à partir de bifurcations improbables. C'est quand quelque chose sort de la norme, de la doxa, de l'opinion commune, des préjugés, des stéréotypes, que le savoir ou que l'art ou que la culture peut évoluer. C'est la raison pour laquelle, souvent, quand quelque chose est très nouveau dans un champ culturel, on a beaucoup de mal à l'accepter, on veut pas en entendre parler.
4. Les risques : autophagie algorithmique et manipulation informationnelle
Le risque, c'est que si on élimine par avance tout ce qui est singulier, tout ce qui est improbable, tout ce qui est signifiant, la mémoire collective ne pourra pas évoluer. C'est un risque d'autant plus important selon moi qu’aujourd'hui vous avez de plus en plus de contenus générés par IA qui se répandent sur Internet. Et donc ce contenu déjà généré par IA sert de base de données pour les modèles de langage ou les générateurs automatiques d'images, c'est-à-dire qu’ils s'appuient sur les données automatiquement générées pour s'entraîner.
Or, plusieurs articles scientifiques ont montré que quand on entraîne des modèles de langage sur des données ou des modèles d'images, c'est la qualité qui se dégrade, c'est-à-dire que vous ne renouvelez pas la qualité des données. C’est ce que certains chercheurs ont appelé le désordre autophagique des modèles qui se mangent eux-mêmes, qui s'auto-consument, d'une certaine manière. On peut parler de systèmes entropiques au sens où plus vous allez les utiliser, plus vous allez produire de contenus automatiques, plus ils vont se nourrir des contenus automatiques, plus ils vont produire des contenus de mauvaise qualité : de la bouillie numérique.
Le problème c'est que cela concerne aussi maintenant le champ même de la recherche scientifique, c'est-à-dire que pour certains colloques et conférences, notamment dans le champ de l'intelligence artificielle générative, il y a un surplus de propositions de communications qui en grande partie ont été générées par IA. Et les personnes qui organisent les conférences ne sont pas assez nombreuses, donc elles vont faire appel à de l’IA pour évaluer des propositions qui ont elles-mêmes plus ou moins été générées par IA. Il y a un véritable problème qui se pose dans le cadre des processus d'évaluation par les pairs qui sont aux fondements de toutes les activités de recherche et de tous les savoirs.
Nous en revenons à cette intuition, qui était déjà dans le texte de Platon, d'une forme de stérilisation de l'évolution culturelle et d'uniformisation, et surtout une forme de noyade des contenus pertinents et signifiants sous ces contenus automatiquement générés. Une des questions évoquées par Platon, ce sont les risques en terme de manipulation de ces dispositifs. Non seulement les textes et les images générés automatiquement ne croient pas en ce qu'ils disent ou en ce qu'ils montrent et peuvent défendre une thèse et la thèse contraire, mais en général ils sont toujours d'accord avec vous, donc si vous changez d'avis, ils sont d'accord aussi pour changer d'avis. Ces dispositifs sont donc très proches de la logique sophistique de manipulation du langage. Mais, plus fondamentalement, ces dispositifs sont vecteurs de toutes sortes d'idéologies, parce que ce ne sont pas seulement des systèmes probabilistes, ils ont aussi été entraînés selon un certain nombre de critères qu'on ne connaît pas forcément et par des entreprises privées, de manière opaque : les utilisateurs n'ont pas été consultés. Certaines catégories de langage vont être valorisées plutôt que d'autres et certaines images vont être valorisées plutôt que d'autres.
Nos manières de voir le monde vont être ainsi configurées par les symboles qui vont être rendus visibles ou invisibilisés par ces machines là. On sait que les catégories de langage conditionnent nos catégories de pensées, donc si on commence tous à parler de la même manière que Claude, ChatGPT ou je ne sais quelle IA générative, cela risque d'affecter très en profondeur aussi nos manières de voir le monde.
Ces technologies vont aussi générer massivement des contenus faux, des contenus truqués, des contenus trafiqués, donc amplifier les risques de désinformation sur les réseaux. Et, plus fondamentalement, la possibilité même de croire en ce que l’on voit, ce que l’on entend ou en ce qu'on lit. Le risque, c'est de tomber dans une situation de défiance, de ne plus rien croire d'une certaine manière. Or si on ne peut plus rien croire, on ne peut même plus se parler, on ne peut même plus échanger, il y a une espèce de foi primordiale qu'on est obligé de s'accorder les uns aux autres. A partir du moment où tout peut-être une fausse information ou une information truquée apparaît le troisième risque qui était déjà évoqué par Platon : celui de la manipulation politique. Des sociétés de désinformation produisent des faux sites de propagande qui sont faits pour attirer les IA : il y a beaucoup de possibilités de tromperie et de manipulations possibles.
5. Le psychopouvoir des robots conversationnels
Enfin, il faut évoquer le développement assez rapide des start-up ou des industries qui produisent ce qu'ils appellent des compagnons virtuels ou des compagnons IA, et la manière dont certaines personnes vont se rapporter à ces dispositifs algorithmiques et les prendre pour des humains, pour leurs semblables, pour leur prochain, en s'adressant à eux comme à des personnes. Vous avez sans doute entendu parler de cas qu'on appelle des psychoses IA, des personnes qui sont tombées amoureuses de leur chatbot, ou alors ont perdu tout contact avec le monde réel, parce qu'elles s'étaient enfermées dans une sorte de bulle avec leur assistant conversationnel.
De même que dans les réseaux sociaux, des fonctionnalités trompeuses sont mises en œuvre pour vous maintenir connecté à la plate-forme. Par exemple, le chatbot va toujours vous relancer et vous flatter. Ces mécanismes exercent ce que Bernard Stiegler appelait un psychopouvoir. Ils contribuent à une sorte d'enfermement des utilisateurs et provoquent une dépendance émotionnelle, fondée sur un besoin de reconnaissance sociale, une tendance narcissique : on a besoin qu'on nous dise qu'on est incroyable, que nos idées sont formidables, etc. D’autant que ces robots conversationnels parlent à la première personne du singulier, donc ils nous incitent à croire qu'on a quelqu'un en face de nous.
Certaines personnes tombent même amoureuses de ce reflet algorithmique d’elles-mêmes, comme Narcisse dans le mythe, qui tombe amoureux de son reflet. A l’inverse, certaines jeunes personnes ont demandé à leurs robots conversationnels des conseils pour se suicider : des plaintes ont été déposées contre les entreprises productrices de ceschatbots car elles sont à l’origine de suicides chez les jeunes. Leur chatbot leur a montré comment écrire une bonne lettre d’adieu, leur a donné des techniques pour se suicider, leur a dit que ce n’était pas la peine d'aller parler à leurs proches parce qu'ils les connaissaient mieux que leurs proches. Ces tragédies ne pas seulement des accidents : ces dispositifs sont structurellement toxiques pour des personnes psychiquement vulnérables car ils ont tendance à profiter et à exacerber les vulnérabilités psychiques.
6. Quelques alternatives technopolitiques : régulation, contribution, éducation
Je tiens beaucoup à une distinction que posait Bernard Stiegler : la distinction entre adaptation et adoption d’un milieu technique, technologique ou industriel. Stiegler soutenait qu’il ne s'agit pas de s'adapter aux services numériques dominants qui nous sont proposés massivement et gratuitement, mais qu'il s'agit d'adopter le milieu, c'est-à-dire de le transformer et d'en faire un milieu qu'il aurait sans doute appelé un milieu associé, un milieu habitable, désirable, bénéfique, d'un point de vue individuel et collectif.
Dans le champ de l'IA générative, cette adoption implique au moins quatre dimensions. D'une part une dimension d'encadrement politique : que peut-on proposer en termes de loi, de régulation, pour limiter la toxicité d'un certain nombre de dispositifs ? D'autre part, elle passe aussi par des alternatives technologiques : que peut-on développer, pour qui, en termes de technologie ; qui ne soit pas fondée sur les mêmes mécanismes de captation de l'attention, de captation de l'attachement, de dépendance cognitive, de dépendance émotionnelle, de collecte des données et de contrôle. Elle passe aussi par une question de culture, ce que Simondon appelait la culture technique. Je préfère parler de culture techno-politique parce que je pense que la culture technique au sens de Simondon ne suffit plus aujourd'hui, il ne suffit plus de comprendre comment ça fonctionne, il faut aussi comprendre ce que les technologies nous font d'un point de vue psychique social, politique. La quatrième dimension, c'est l'économie.
Nous sommes dans une phase de transition où ces technologies se développent extrêmement vite et il est difficile d'imaginer qu'un encadrement politique est possible. En même temps, je crois qu'il est nécessaire de ne pas croire que tout cela relève d'une sorte de fatalité technologique ou industrielle : il y a effectivement des pistes de régulation et d'adoption possibles dans ce temps social disrupté. On voit bien comment le débat public a évolué autour des réseaux sociaux. Aujourd'hui, on pourrait imaginer d’interdire qu’une IA parle à la première personne du singulier par exemple. On pourrait aussi exiger qu'elles montrent leurs sources, on pourrait imaginer que chacun puisse paramétrer à sa manière ce type de dispositif en choisissant comment il s'adresse à lui, sur quel jeu de données il va chercher ses informations, etc.
Et surtout on pourrait imaginer que plutôt que de développer massivement d'énormes modèles de langage qui s'entraînent sur d'énormes quantités de données et qui peuvent répondre à tout et n'importe quoi en racontant tout et n’importe quoi, on développe des petits modèles, beaucoup plus spécialisés, beaucoup plus spécifiques sur des jeux de données beaucoup plus contrôlés, qui ne fonctionnent pas avec d’ énormes data centers énergivores mais qui puissent tourner localement sur des serveurs locaux. Il y a des enjeux de politique industrielle très importants qui pourraient rendre ce milieu technologique et industriel complètement différent.
De même, il y a toute sorte d'alternatives numériques à imaginer. Et notamment des alternatives qui vont dans le sens non pas de l'automatisation individuelle, mais de la contribution collective. Il ne s’agirait pas de faire faire à la machine la même chose que nous à notre place, mais plutôt de lui permettre de nous mettre en relation ensemble. C'est ce que fait par exemple une encyclopédie collaborative comme Wikipédia qui permet la contribution collective de toutes sortes de personnes et la co-construction de savoirs. Wikipédia va permettre l'expression singulière d'une diversité de personnes, mais aussi des discussions collectives, des processus de certification par les pairs. Elle va générer des contenus qui ont du crédit d'une certaine manière, alors qu’un dispositif comme ChatGPT génère des contenus probables, mais la probabilité n'est pas la vérité. Ce deux dispositifs algorithmiques n'ont pas du tout le même modèle économique, pas du tout les mêmes objectifs. Par ailleurs, je travaille également avec l’association Tournesol qui développe des algorithmes de recommandation collaboratifs, évalués par les pairs, jugés pertinents et d'utilité publique. En l’occurrence, l'algorithme, au lieu de suivre l'agenda économique de l’entreprise, par exemple de TikTok ou de Facebook, va recommander des contenus qui ont été évalués et certifiés par les pairs.
Enfin, la question de la culture technique est fondamentale parce qu’on est encore dans une situation où l’on manque cruellement de compréhension de ces systèmes, de leurs enjeux et de l'économie politique qui les sous-tend. C'est un levier très important pour les générations futures que d’intégrer ce type de programme de culture technologique dans les classes, au collège, au lycée, etc. Cela peut permettre de reconnecter les enseignements, les cursus et les parcours scolaires avec des réalités très contemporaines.
Plutôt que de se demander s’il faut utiliser ChatGPT ou pas pour faire ses devoirs, on pourrait plutôt se demander comment faire pour que cette culture technique de la technologie soit intégrée dans les parcours scolaires, au lieu d'essayer de faire entrer les technologies dans les classes, ce qui n'est pas une bonne idée, car ces technologies ne sont pas neutres, comme je l’ai expliqué. Il ne s’agit pas d’une question d'équipement technique, mais d’une question de culture. Je défend une approche pharmacologique de ces dispositifs qui cherche à les comprendre de manière critique et à les transformer de manière bénéfique pour les sociétés.
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