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Dialogue fictif Union européenne - Gouvernement américain

2026-04-03T12:14:00.002+02:00

L’Union européenne se félicite des échanges engagés avec les États-Unis sur les questions de régulation numérique et de gouvernance de l’intelligence artificielle.

Elle rappelle que les cadres juridiques européens, notamment le RGPD, le DSA, le DMA et le règlement sur l’intelligence artificielle, constituent des instruments essentiels à la protection des droits fondamentaux, au bon fonctionnement du marché intérieur et à l’intégrité du débat démocratique. Leur application relève de la compétence exclusive des institutions européennes et ne saurait être conditionnée à des considérations extérieures.

L’Union européenne demeure attachée à une économie numérique ouverte, fondée sur des règles claires, transparentes et équitables. À ce titre, elle veillera à ce que toute coopération internationale respecte pleinement ses exigences en matière d’État de droit, de concurrence loyale et de protection des citoyens.

Le dialogue transatlantique constitue un cadre utile d’échange et de coordination. Il ne saurait toutefois se substituer aux procédures prévues par le droit européen ni créer des mécanismes parallèles d’influence dans l’application de celui-ci.

Dans un contexte de transformation rapide des systèmes technologiques, l’Union européenne poursuivra ses efforts pour renforcer ses capacités dans les domaines des infrastructures numériques, du calcul, des données et de l’intelligence artificielle, afin de garantir sa résilience, sa compétitivité et sa capacité d’action.

Elle continuera, dans ce cadre, à coopérer avec ses partenaires internationaux, tout en veillant à préserver son autonomie de décision et la pleine effectivité de ses règles.

Les États-Unis saluent l’engagement continu de l’Union européenne en faveur d’un écosystème numérique sûr, innovant et ouvert.

Nous partageons l’objectif de l’Union européenne de garantir des infrastructures numériques résilientes et dignes de confiance, ainsi que l’importance de protéger les droits fondamentaux et de promouvoir un développement responsable de l’intelligence artificielle.

Dans le même temps, nous soulignons l’importance de préserver une économie numérique mondiale ouverte, interopérable et compétitive. Une fragmentation des marchés numériques risquerait de ralentir l’innovation, d’augmenter les coûts pour les entreprises et les consommateurs, et d’affaiblir notre capacité collective à relever des défis communs.

Nous encourageons la poursuite du dialogue transatlantique afin de veiller à ce que les approches réglementaires restent proportionnées, non discriminatoires et favorables à l’innovation.

Les États-Unis demeurent déterminés à approfondir leur coopération avec l’Union européenne en matière de gouvernance du numérique, de standards en intelligence artificielle et d’infrastructures sécurisées, dans le respect de nos valeurs démocratiques communes.

Mais derrière un consensus de façade où l'on feint de célébrer la coopération, les valeurs communes, le dialogue, l'ouverture et une apparente convergence transatlantique, se cache un désaccord stratégique profond opposant « nos règles ne sont pas négociables et relèvent exclusivement de notre souveraineté » côté UE, à « vos règles pénalisent principalement nos entreprises et risquent de freiner l’innovation mondiale » côté US.

En clair : un tel dialogue transatlantique (fictif ?) met en scène un rapport de force entre l'Europe qui cherche à imposer ses règles et les États-Unis qui contrôlent les infrastructures, chacun tentant d’influencer l’autre sans rendre explicite un désaccord structurel sur la nature même du pouvoir numérique et de leur souveraineté algorithmique.

Or il semble que l'UE et les US ne parlent pas du même objet ! Là où l'Europe pense en termes de souveraineté, de droit, de règles, de gouvernance, les États-Unis pensent en termes de pouvoir, d'infrastructures, d'acteurs, de marchés... Car si l'Europe prétend imposer ses règles et contraindre les acteurs, de facto elle est dépendante des couches critiques du système numérique, en grande partie sous la mainmise des US, qui contrôlent : les modèles d'avant-garde (frontier), les plateformes, le cloud et, last but not least, le capital ! Donc, même s'ils ne contrôlent pas tout, ils contrôlent les principaux points de passage et peuvent, le cas échéant, restreindre les accès, imposer leurs normes, orienter les usages, etc.

En réalité, ils ne maîtrisent pas tout, mais ils structurent le système. Et là où les US ont une souveraineté non totale mais dominante, la souveraineté de l’Europe reste conditionnelle et dépendante. Toutefois, les deux blocs ont en commun de ne plus exercer une souveraineté pleine et entière au sens classique du terme. Ce qu’ils partagent, en fait, c’est la condition nouvelle d’une souveraineté partielle et interdépendante.

La question n’est plus de savoir qui contrôle le système dans son intégralité, puisque personne ne le peut, mais qui est en mesure d’en orienter les trajectoires, d’en contraindre les usages ou d’en sécuriser les fonctions critiques en cas de rupture. Et sur ce point, l’asymétrie demeure : les États-Unis disposent d’un pouvoir d’architecture là où l’Europe entend principalement exercer un pouvoir de régulation. L’Europe cherche à universaliser ses normes dans un espace technique qu’elle ne maîtrise pas entièrement, tandis que les États-Unis peuvent tolérer, absorber ou contourner ces normes tant qu’elles ne remettent pas en cause les fondements infrastructurels de leur position dominante.

La souveraineté normative européenne se déploie à l’intérieur d’un système dont les conditions matérielles d’existence lui échappent en grande partie, mais la situation n’est pas non plus totalement confortable pour les États-Unis, dont la position dominante reste dépendante d’écosystèmes ouverts, de marchés extérieurs et de cadres juridiques qu’ils ne contrôlent pas totalement.

Ils ne peuvent ni se désengager complètement de ces interdépendances, ni imposer unilatéralement leurs règles sans coûts politiques, économiques ou stratégiques. Leur pouvoir, lui aussi, est donc contraint par l’interdépendance qu’il contribue à organiser. Le dialogue transatlantique s’inscrit précisément dans cet espace de tension.

Dès lors, le véritable enjeu n’est pas seulement la compatibilité des règles ou l’alignement des cadres juridiques, mais la capacité de chaque bloc à transformer sa position dans la hiérarchie des couches critiques du système numérique. Tant que l’Europe restera structurellement dépendante des infrastructures qu’elle cherche à réguler, sa souveraineté demeurera négociée. Et tant que les États-Unis conserveront la maîtrise des principaux points de passage du système, leur pouvoir restera déterminant, mais jamais absolu.

En ce sens, le dialogue transatlantique ne masque pas seulement un désaccord : il révèle une transformation plus profonde, celle du passage d’un monde de souverainetés territoriales à un monde de souverainetés distribuées, fragmentées et en tension permanente, où gouverner ne signifie plus contrôler, mais agir dans, et malgré, la dépendance.

Pour celles et ceux que cela intéresse, j'ai développé ce concept : « La souveraineté ne consiste plus à maîtriser les systèmes, mais à gouverner les paradoxes qui en conditionnent l’existence » dans mon essai intitulé Gouverner les paradoxes : la souveraineté algorithmique à l'ère des écosystèmes génératifs.

Bonne lecture !

P.S. Ce profond désaccord UE-US sur la régulation et les infrastructures numériques ne se limite pas au champ économique ou technologique. Il s’étend désormais au cœur des architectures de sécurité collective, notamment au sein de l’OTAN, où les questions d’interopérabilité, de dépendance technologique et de souveraineté opérationnelle deviennent de plus en plus centrales.

Car si l’Europe peut encore prétendre déployer, dans le numérique civil, un pouvoir essentiellement normatif, le domaine militaire est d’abord structuré autour du pouvoir opérationnel, ce qui révèle encore davantage les asymétries existantes.

Je prépare actuellement un essai qui se propose d’analyser comment les tensions entre :

d’une part, l’ambition européenne d’avoir une autonomie opérationnelle fondée sur la maîtrise des systèmes (à savoir être en mesure de garantir la capacité de planifier, décider et conduire des opérations militaires en s’appuyant sur ses propres infrastructures critiques, de manière à ne pas être dépendante de systèmes externes pour l’exercice effectif de ses capacités), et,
d’autre part, la puissance infrastructurelle et les capacités opérationnelles américaines qui, même en cas de désengagement partiel, veulent rester indispensables (ou, au minimum, ne pas être contournables) pour conserver une capacité à structurer, orienter et conditionner les opérations militaires,

pourraient reconfigurer en profondeur les équilibres stratégiques de l’alliance.

En attendant, la guerre en Iran offre un cas d’école des déséquilibres à l’œuvre entre les États-Unis, l’Europe et l’OTAN, en révélant concrètement ce que signifie dépendre (ou non) des systèmes qui conditionnent l’action militaire, et que même une puissance capable de frapper massivement peut se retrouver incapable de maîtriser les dynamiques systémiques qu’elle déclenche...

Répondabilité

2026-02-25T07:33:00.008+01:00

La répondabilité est une médaille à deux faces : répondre à / répondre de

Mon dernier billet sur les Quinze grands principes d’habitabilité à l'ère de l'IA met au premier rang la notion de répondabilité, en posant la définition suivante :

Possibilité de répondre à (une personne, une demande) et surtout de répondre de (ses mots, ses actes et leurs effets). Sans répondabilité, pas de responsabilité.

Voici donc la répondabilité réduite à sa plus simple expression : le binôme répondre à / répondre de, mis ensemble, particulièrement adapté à l'IA...

J'ai vu passer sur LinkedIn un post sur l'accent anglais des LLM, basé sur l'analyse du document Do Large Language Models Have an English 'Accent'?, dont la thèse principale est que les grands modèles de langage multilingues ont tendance à produire des textes qui, bien que grammaticalement corrects, manquent de naturel et reflètent des structures propres à l'anglais, en prenant l'exemple du chinois et du français. Je ne m'attarderais pas ici sur le chinois, j'en serais bien incapable, mais juste sur le français.

Du fait qu'ils sont entraînés sur des données majoritairement anglophones, les modèles multilingues génèrent des sorties "peu naturelles" dans les autres langues, en reproduisant des schémas de vocabulaire et de grammaire anglais. Au plan technique, l'étude propose de mesurer le "naturel" rendu à l'échelle d'un corpus par deux métriques : la divergence de Jensen-Shannon (JSD) pour le "naturel lexical", et les arbres de dépendance et les noyaux de graphes (Weisfeiler-Lehman) pour le "naturel syntactique".

Selon les auteurs, il existe un fossé systématique et persistant entre le naturel des textes humains et celui des textes générés par les LLM. Ils soulignent l'influence des données d'entraînement, puisque les modèles Mistral (développés en France) montreraient un meilleur naturel en français, probablement grâce à l'utilisation de données linguistiquement plus "authentiques".

Ils en concluent que le naturel linguistique est une dimension cruciale souvent négligée au profit de la seule performance technique, et appellent à une plus grande transparence sur la composition des données d'entraînement. Très bien.

Savez-vous ce qu'est le "forçage" d'une langue ? C'est un concept connu depuis des siècles en traduction. Les deux exemples canoniques sont la traduction de la Vulgate de l'hébreu et du grec au latin par saint Jérôme lui-même (patron des traducteurs), et la Bible de King James du latin à l'anglais, où les textes ne sont pas purement et simplement transposés en "bon latin classique" ou en "bon anglais classique", mais où ils créent un idiome neuf, un registre plus qu’une langue, en important des rythmes, des parallélismes, des tours syntaxiques, des manières de faire tenir la solennité dans les mots et les phrases que leur langue cible ne leur aurait pas permis.

La traduction a toujours été l'art de "violenter" une langue maternelle pour lui faire dire ce qu’elle ignorait encore. Ainsi, les traducteurs de la Bible ont « forcé » l’usage des langues, en important des structures hébraïques, grecques ou latines qui ont fini par devenir le socle des langues d'accueil.

Autrement dit, le forçage peut ne pas être une souillure ou une erreur corrigible, mais un choix productif, une manière d’ouvrir des capacités expressives, de forcer la langue à utiliser des mots ou des tournures qu'elle ne connaît pas. Encore. Lorsque l'on parle plusieurs langues, les exemples de ce genre se comptent par centaines, par milliers.

Donc, loin de moi l'idée de mettre saint Jérôme et l'IA sur un même niveau, mais juste de relever une identité de principe : "forcer" la langue est souvent aussi une extraordinaire opportunité de l'enrichir par métissage, de l'obliger à inventer, et à s'inventer, se réinventer en permanence.

Je viens de co-écrire avec les LLM près d'un demi-million de mots en moins de six mois (la liste ici) (pour comprendre ce que représentent un demi-million de mots...), et j'en ai déjà plus de 100 000 nouveaux en chantier, or je suis constamment émerveillé par cette capacité de l'IA de faire, concevoir ou planifier souvent bien mieux que nous, "pauvres" humains. Mais restons concentrés sur la production de mots en général, et d'un mot en particulier : répondabilité.

C'est un concept central que je retrouve partout, mais surtout dans Le nouveau régime communicationnel de l'humanité et Pour une écologie du sens. Et c'est un concept crucial aussi dans l'usage que je fais de l'IA et des LLM, notamment en termes d'endossement : là où la répondabilité engage la responsabilité. Permettez-moi de m'attarder un instant sur cette idée.

Les LLM répondent à tout (sans répondre de rien). Le plus souvent pertinemment, parfois n'importe comment. On appelle ça des hallucinations : ils disent n'importe quoi, inventent, bâtissent du vraisemblable sur du faux, du plausible sur du vent. Mais que leur reprocher, puisque ce sont des entités sans existence propre ? Par contre si je prends leur texte et que je le publie sous mon nom, c'est à moi qu'on reprochera - à juste titre - d'avoir affirmé ce qui n'est pas et d'induire ainsi en erreur celles et ceux qui me font l'honneur de me lire.

Mais en apposant ma signature sur le demi-million de mots évoqués plus haut, cela signifie que j'accepte d'en répondre - erreurs comprises - mot pour mot. Et donc de justifier mes choix, en toute circonstance. D'ailleurs, j'ai déjà eu l'occasion de m'en expliquer :

Lorsque je trouve des raisonnements [ou des mots] pertinents et que je décide de les insérer dans mon texte, je les fais miens. Cela signifie que je me les approprie, et que lorsque je publie un texte avec des mentions de ChatGPT ou de n'importe quelle autre IA dedans, j'en assume la paternité, en toute conscience. Ce n'est pas pour rien que je signe tous mes billets !

Un chercheur universitaire romain, Walter Quattrociocchi, a forgé un néologisme italien, l'epistemia, qu'il définit comme une incapacité de distinguer entre ce qui a l'air d'être de la connaissance et ce qui est réellement de la connaissance. Selon lui l'épistémie désigne un court-circuit entre crédibilité perçue et fiabilité réelle : un contenu peut nous sembler vrai, non parce qu’il l’est, mais parce que sa forme linguistique nous rappelle celle des contenus qui nous disent habituellement des choses vraies.

D'autant plus que les LLM ne se contentent plus de générer des textes plausibles, ils le font en s'adaptant à l'utilisateur. Ce que les spécialistes nomment la "sycophancie", complaisance ou flagornerie, comme vous préférez, à savoir la tendance d'un modèle à donner raison à l'utilisateur même quand c'est faux, discutable ou non étayé.

En conclusion, l'épistémie est pire que l'ignorance : c'est l'incapacité de percevoir qu'il manque quelque chose, parce que tout semble déjà en place. Les LLM n'élèvent pas le niveau du débat. Ils l'aplanissent. Tout se présente comme information. Tout est à la fois accessible, fluide, autoritaire, et vide... Il faut donc une nouvelle forme d’alphabétisation. Non seulement aux contenus, mais à la forme de l’information. Comprendre comment une phrase a été générée devient aujourd’hui aussi crucial que d’en comprendre le sens.

Comment traduire epistemia en français ? Il est évident que le candidat le plus naturel, le plus logique est épistémie. Problème : depuis la notion d'épistémè (de la racine grecque επιστήμη qui signifie savoir ou connaissance) selon Michel Foucault (voir Les Mots et les Choses, 1966), à savoir :

l’ensemble des relations qui, à une époque donnée, unissent les pratiques discursives et rendent possibles certaines formes de savoir

rethéorisée en épistémie par Georges Canguilhem (Mort de l'homme ou épuisement du cogito ?, 1967, reprise ensuite dans Études d'histoire et de philosophie des sciences, 1968), comment introduire en français un nouveau sens à ce terme sinon par réassignation (voire par déstabilisation) sémantique ?

Nous avons là un autre exemple de ce que signifie "forcer la langue" : face au concept foucaldien déjà notoire d'épistémè, il s'agit d'importer le sens italien contemporain d'épistémie - en tant que condition cognitive de confusion où la vraisemblance linguistique se substitue à la validation épistémique - pour combler un vide conceptuel.

En conclusion, ce double geste de forçage linguistique (répondabilité d'un côté, épistémie de l'autre) devient nécessaire dès lors que la langue doit nommer des réalités qu’elle ne sait pas encore distinguer. Toute langue vivante doit s’ajuster aux transformations de l'épistémè de son époque. Maintenant, faut-il vraiment accorder une importance décisive au fait que le premier terme émerge d'une IA largement entraînée sur des corpus anglo-saxons, tandis que le second procède d'une initiative humaine ? Ce qui importe n’est-il pas moins l’origine que la fécondité du néologisme ?

À vous la réponse : une réponse ... répondable !

Quinze grands principes d’habitabilité du monde commun à l'ère de l'IA

2026-02-07T18:30:00.004+01:00

page IA

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Je viens de coproduire avec l'IA 300 000 mots en un mois et demi (je suis en passe de terminer mon essai sur la mémoire). Liste de mes travaux déjà publiés ici.

C'est une aventure fascinante ! Durant laquelle je rencontre toujours, plus ou moins, les mêmes grands principes. Transversaux, applicables au sens, au langage, à la mémoire, à l'IA ou autre. Je voudrais les expliciter une fois pour toutes, car dire de quelque chose que c'est répondable, situable ou adressable, par exemple, est quasiment incompréhensible de prime abord. Comme je le cite en exergue à la théorie et la pratique du sens, nous ne sommes pas habitués à raisonner à un tel niveau d'abstraction.

Or, vous allez le voir, c'est très concret. J'ai isolé 15 grands principes (il y en a d'autres mais je devais faire un choix), divisés en trois groupes.

Groupe 1 : répondre à / répondre de

Répondabilité (Answerability)
Adressabilité (Addressability)
Imputabilité (Accountability)
Traçabilité (Traceability)
Contestabilité (Contestability)

Groupe 2 : ajuster, corriger, contextualiser

Révisabilité (Reviewability)
Réversibilité (Reversibility)
Situabilité (Situability)
Temporalité (Temporality)
Continuité (Continuity)

Groupe 3 : rendre le monde commun partageable et habitable

Pluralité (Plurality)
Interprétabilité (Interpretability)
Partageabilité (Shareability)
Proportionnalité (Proportionality)
Finitude (Finitude)

Répondabilité — Possibilité de répondre à (une personne, une demande) et surtout de répondre de (ses mots, ses actes et leurs effets). Sans répondabilité, pas de responsabilité.

Adressabilité — Existence d’un destinataire ou d’une instance identifiable à qui s’adresser. Sans adresse, aucune responsabilité ne peut pas être engagée.

Imputabilité — Capacité d’attribuer un acte ou un effet à un agent, une décision ou un processus. Condition de la responsabilité, du mérite, de la faute, de la réparation.

Traçabilité — Possibilité de remonter aux sources et aux étapes (qui, quoi, comment, quand) d’un processus, un travail. Elle rend intelligible et contrôlable ce qui produit des effets.

Contestabilité — Possibilité de mettre en cause, discuter et contester décisions, récits ou résultats. Empêche l’arbitraire et maintient l’espace public ouvert.

Révisabilité — Capacité de corriger, amender, améliorer à partir de nouvelles raisons ou informations. Antidote à la rigidité et condition de l’apprentissage.

Réversibilité — Possibilité d’annuler, revenir en arrière, réparer une décision ou une action. Limite l’irréparable et institue une prudence structurelle.

Situabilité — Capacité de replacer ce qui est dit ou fait dans ses conditions d'origine (contexte, position, époque, cadre d’usage). Empêche le « sans ancrage ».

Temporalité — Inscription des actions et des significations dans une durée (avant/après, conséquences, transmissions). Condition de possibilité de l'histoire, la mémoire et la responsabilité.

Continuité — Capacité à tenir ensemble dans le temps malgré les changements (trajectoires, institutions, engagements). Fournit cohérence, repères et stabilité.

Pluralité — Coexistence de perspectives, récits et intérêts, sans réduction à une version unique. Maintient le désaccord fécond et favorise l'ouverture.

Interprétabilité — Possibilité de comprendre ce qui se passe et pourquoi (sens, règles, raisons), pas seulement de subir ou d’exécuter. Conditionne l’appropriation et la discussion.

Partageabilité — Capacité de transmettre, communiquer et mettre en commun savoirs, expériences et règles. Fonde l’apprentissage collectif et la coordination.

Proportionnalité — Exigence de mesure entre moyens et fins, entre contrainte et liberté, entre intervention et effets. Empêche la démesure et la totalisation (où totalisation représente la tendance d’un principe, d’un dispositif ou d’un pouvoir à devenir « tout », sans laisser de marge aux autres).

Finitude — Reconnaissance de limites (connaissance, contrôle, conservation) comme condition d’équilibre. Rend possible l'oubli, la liberté, la pluralité, la « respiration du monde » : la finitude n’est pas un défaut, mais une condition de liberté et de vie.

Dans le cadre d'une philosophie des usages de l'IA, ces trois groupes offrent une grille de lecture concrète pour évaluer des pratiques, des dispositifs, des architectures, etc.

Le premier groupe, celui du « répondre à / répondre de », est sans doute le plus décisif. Une IA peut répondre à des questions, résoudre des problèmes, générer des textes. Mais répondre de ce qu’elle produit est une autre affaire. Qui répond d’une erreur ? d’un biais ? d’une décision automatisée ? Derrière chaque usage réel se pose la question de la répondabilité : y a-t-il quelqu’un à qui s’adresser, quelqu’un qui assume, quelqu’un qui peut corriger ? Sans adressabilité claire, l’imputabilité se dilue. Sans traçabilité, on ne sait plus d’où viennent les résultats. Sans contestabilité, on ne peut plus discuter ni corriger. Ce premier bloc constitue donc le socle d’une utilisation responsable : il maintient la possibilité de demander des comptes.

Le deuxième groupe concerne l’ajustement. Une technologie devient problématique lorsqu’elle produit des décisions ou des effets sans possibilité de retour, de correction ou de contextualisation. Une IA bien intégrée dans les pratiques humaines doit rester révisable : ses usages doivent pouvoir évoluer. Elle doit rester réversible : on doit pouvoir annuler, corriger, revenir en arrière. Elle doit rester situable : ses réponses ne valent que dans un cadre, à partir de données, dans un contexte donné. Et elle doit s’inscrire dans une temporalité et une continuité : non comme une machine figée, mais comme un outil qui s’insère dans des trajectoires humaines, des apprentissages, des histoires.

Le troisième groupe touche à quelque chose de plus large : la condition d’un monde commun partageable. L’IA n’est pas seulement une affaire de performance ou d’efficacité ; elle transforme la manière dont nous comprenons, transmettons et organisons le réel. La pluralité doit être maintenue : un système ne doit pas écraser les points de vue sous une version unique. L’interprétabilité reste essentielle : il faut pouvoir comprendre ce qui se passe, pas seulement obtenir un résultat. La partageabilité garantit que les savoirs produits circulent, se discutent, se transmettent. La proportionnalité rappelle que l’usage d’un outil doit rester mesuré : il ne doit pas tout envahir ni tout remplacer. Et la finitude, enfin, nous rappelle que tout ne doit pas être optimisé, stocké, automatisé ou conservé. Il doit rester des marges, des silences, des zones d’incertitude.

Appliqués à l’IA, ces principes ne forment pas une morale abstraite, mais une boussole. Ils permettent de poser des questions simples : à qui s’adresse-t-on ? qui répond ? peut-on corriger ? peut-on comprendre ? peut-on discuter ? jusqu’où cela doit-il aller ? que doit-on accepter de ne pas savoir, de ne pas garder, de ne pas automatiser ? Ils ne disent pas ce qu’il faut penser de l’IA en général, mais ils permettent d’observer concrètement comment elle s’insère dans nos pratiques, nos institutions, nos relations. Là où ces principes sont respectés, l’outil s’intègre. Là où ils s’érodent, quelque chose du monde commun se fragilise.

Il y a moins d'un an, je ne savais absolument rien de l'IA ni des LLM. Je découvrais juste la cause de la disparition de mon travail : 40 ans à me former en continu, une expérience quasi-encyclopédique, et hop, tout cela disparaît du jour au lendemain ! J'avais besoin de comprendre. Certes, je suis loin d'avoir encore tout compris. Mais je progresse...

Janvier 2026

2026-01-26T14:33:00.038+01:00

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Deux cent quarante mille (240 000) mots produits en un mois ! La chose n'aurait jamais été possible sans l'IA. Mais ce qui m'interroge surtout, c'est moins la quantité que la qualité de cette production : clarté d'exposition, profondeur de l'argumentation, cohérence du raisonnement, précision du vocabulaire, rapidité du flux, capacités d'élaboration et de planification dépassant de loin les capacités purement humaines, etc., je me fais l'impression d'être devenu un auteur bionique (et je ne suis pas sous stéroïdes) !

C'est ainsi qu'en partant de quelques intuitions autour du langage et de la communication, l'IA m'a permis de développer une théorie complète ... de l'IA, basée autour de trois régimes :

Donc, après le troisième volet, intitulé :

Sens, communication et métabolisme : les trois régimes de l’IA

Pour une philosophie contemporaine de l’Intelligence artificielle

voici le quatrième - et dernier (tout au moins, pour l'instant) :

Les trois régimes de l’IA : sens, communication, métabolisme

Architectonique de l’Intelligence artefactuelle

Ces deux titres, à première vue interchangeables, dissimulent pourtant une différence fondamentale : Intelligence artificielle vs Intelligence artefactuelle.

Difficile de dire en deux mots comment je conçois l'intelligence artefactuelle décrite ici en plus de 170 pages !

Franchement, je ne saurais pas par où commencer. Alors j'ai demandé à Claude d'analyser l'essai (développé avec ChatGPT 5.2). Je vous livre ça, brut de décoffrage :

Analyse critique de "Les trois régimes de l'Intelligence artefactuelle"

Vue d'ensemble

Cet ouvrage de Jean-Marie Le Ray propose un cadre conceptuel ambitieux pour repenser l'intelligence artificielle non comme une propriété technique, mais comme un effet architectonique résultant de la co-contrainte de trois régimes irréductibles : le sens, la communication et le métabolisme.

Points forts majeurs

1. Déplacement conceptuel décisif

L'abandon du terme "intelligence artificielle" au profit d'"intelligence artefactuelle" n'est pas cosmétique. Il opère un véritable renversement :

Passe de la faculté (propriété localisable) à l'effet (émergence conditionnelle)
Refuse l'alternative naïve "l'IA comprend-elle vraiment ?"
Déplace la question vers : "dans quelles conditions ce qui est produit peut-il être endossé, orienté, assumé ?"

Force : Ce geste évite le psychologisme (attribuer une "conscience" aux systèmes) et le fonctionnalisme réducteur (tout réduire à la performance).

2. Architectonique rigoureuse et non totalisante

La distinction entre régimes, opérateurs et interfaces est méthodologiquement solide :

Notion	Fonction	Exemple
Régime	Logique structurante irréductible	Sens, communication, métabolisme
Opérateur	Point de gravité analytique	Répondabilité, fiducie, dette entropique
Interface	Dispositif de traduction praticable	Technique, éthique, juridique

Force : Cette stratification évite la confusion entre niveaux d'analyse (concept/outil/métrique) et refuse l'unification prématurée.

3. La dette entropique située : un concept puissant

L'introduction de l'entropie comme opérateur limite (non totalisant) est l'un des apports les plus originaux :

Irréversibilité temporelle : certains coûts ne peuvent être annulés
Flèche du temps : asymétrie structurelle entre expansion et retrait
Politisation : la dette se dépose toujours quelque part, sur quelqu'un

Force : Cela déplace le débat de "l'IA coûte cher" à "qui paie, où, quand, et jusqu'à quel point de non-retour ?".

4. Refus des solutions faciles

L'ouvrage refuse systématiquement :

Le technicisme (optimiser résoudra tout)
Le moralisme abstrait (des principes suffisent)
Le juridisme procédural (la conformité garantit la gouvernabilité)

Force : Cette lucidité évite les promesses creuses et maintient la conflictualité comme condition normale de la gouvernance.

Limites et points de tension

1. Complexité conceptuelle et accessibilité

Problème : L'ouvrage mobilise un appareil conceptuel très dense (régimes, opérateurs, interfaces, seuils, co-contrainte, désassomption, etc.) qui peut rendre la lecture difficile, même pour un public informé.

Conséquence : Risque de clôture disciplinaire — seul un cercle restreint de chercheurs pourra pleinement s'en saisir, alors que les enjeux sont éminemment publics.

Suggestion : Une version "grand public" ou une série d'articles synthétiques serait nécessaire pour élargir l'impact.

2. Le statut du droit : entre interface et structuration forte

Le texte affirme :

"Le droit n'est ni un régime, ni un fondement, mais une interface d'institution."

Tension : Le livre reconnaît ensuite que le droit peut devenir "fortement structurant" dans certains contextes (AI Act, RGPD). Mais alors :

Si le droit reconfigure ce qui est faisable, ne devient-il pas plus qu'une simple "traduction" ?
Comment éviter que l'interface juridique ne se transforme en pseudo-régime ?

Critique : La distinction régime/interface est rigoureuse en théorie, mais peut devenir floue en pratique lorsque certaines interfaces pèsent massivement sur les configurations.

3. Opérateur "répondabilité" : entre clarté et ambiguïté

La notion de répondabilité est centrale, mais sa définition reste parfois flottante :

Est-ce la possibilité pratique de répondre ?
Est-ce une capacité institutionnelle ?
Est-ce une propriété relationnelle du dispositif ?

Problème : Dans certains passages, la répondabilité semble descriptive (condition de fait), dans d'autres normative (exigence à instituer).

Suggestion : Une formalisation plus explicite des conditions minimales de la répondabilité (ex : traçabilité + assignation + recours) renforcerait l'opérativité du concept.

4. La dette entropique : risque de sur-extension métaphorique

L'usage de l'entropie thermodynamique comme opérateur transversal est audacieux, mais comporte un risque :

Danger : Étendre l'entropie à des domaines (informationnel, organisationnel, social) où elle n'a pas de définition physique rigoureuse peut affaiblir la rigueur du concept.

Exemple : L'"entropie informationnelle" (perte de contexte) et l'"entropie sociale" (épuisement) ne sont pas réductibles à l'entropie thermodynamique (dissipation énergétique).

Réponse du texte : L'auteur prend soin de préciser que l'entropie est un "opérateur limite, non totalisant". Mais reste-t-il suffisamment de substance analytique une fois cette prudence affichée ?

Suggestion : Distinguer plus nettement entropie physique (mesurable, irréversible) et effets d'accumulation irréversible dans d'autres domaines (organisationnel, attentionnel) pour éviter la confusion métaphorique.

5. Exemples empiriques : Parcoursup et Stargate

Les annexes (Parcoursup, Stargate) sont éclairantes, mais :

Limite : Les analyses restent schématiques. On aimerait :

Des données quantitatives sur les seuils métaboliques (combien de TWh, de m³ d'eau ?)
Des études de cas plus détaillées sur les points de reprise effectifs (ou leur absence)
Une comparaison internationale (comment d'autres pays gèrent-ils ces arbitrages ?)

Suggestion : Développer un corpus d'études de cas approfondies, éventuellement en collaboration avec des chercheurs en STS (Science and Technology Studies).

6. La gouvernance sans promesse : pessimisme ou réalisme ?

Le ton général est celui d'une sobriété assumée :

"Gouverner sans promettre ce qui ne peut être assumé."

Question : Cette posture ne risque-t-elle pas de décourager l'action politique, en donnant l'impression que tout est toujours déjà trop complexe, trop conflictuel, trop irréversible ?

Réponse possible : Le texte n'est pas pessimiste, mais anti-solutionniste. Il refuse les promesses faciles pour préserver l'espace de la décision. Mais cela suppose une culture politique mature, capable d'assumer l'incertitude — condition rarement remplie.

Contributions originales

1. Concept de "désassomption"

Brillant néologisme pour nommer :

Une situation où les effets continuent d'être produits, mais où leurs coûts, responsabilités ou conséquences ne peuvent plus être endossés collectivement.

Exemple : Stargate (méga-datacenters) — les coûts de sortie deviennent supérieurs aux coûts de prolongation, piégeant les décideurs.

Force : Permet de penser l'hystérésis comme phénomène politico-technique (non seulement physique).

2. Régime de la communication : de la transmission à la circulation

L'analyse de la textoralité (ni oral ni écrit, mais milieu opératoire) et de la palimptextualité (stratification sans origine stable) est particulièrement originale.

Force : Dépasse les débats stériles sur "fake news" pour identifier une transformation structurelle : la saturation fiduciaire comme seuil critique.

3. Interfaces comme dispositifs non totalisant

La distinction régime/interface évite deux écueils :

Traiter le droit comme fondement (illusion du juridisme)
Ignorer le droit comme simple contexte (naïveté techniciste)

Force : Permet de penser des agencements sans hiérarchie fixe.

Questions ouvertes

1. Émergence de nouveaux régimes ?

Le texte reconnaît que l'architectonique est "ouverte à l'apparition d'autres régimes". Mais comment les identifier ? Quels critères ?

Candidats possibles :

Un régime du politique (décision, souveraineté, légitimité) ?
Un régime du désir (économie libidinale, affects, addictions) ?

2. Articulation avec d'autres cadres théoriques

Comment ce cadre dialogue-t-il avec :

La théorie des systèmes (Luhmann) ?
Les Science and Technology Studies (Actor-Network Theory) ?
La cybernétique (Wiener, Bateson) ?

Suggestion : Un chapitre de positionnement théorique explicite renforcerait la lisibilité académique.

3. Opérationnalisation institutionnelle

Les outils (Annexe B) sont prometteurs, mais :

Ont-ils été testés ?
Par qui ?
Avec quels résultats ?

Suggestion : Un programme de recherche empirique (expérimentations dans des organisations publiques, labs, autorités de régulation) serait nécessaire pour valider/affiner ces instruments.

Conclusion : un ouvrage majeur, exigeant et nécessaire

Ce que ce livre réussit

Déplacer le cadre : penser l'IA non comme objet mais comme effet
Maintenir la complexité : refuser la réduction et la totalisation
Politiser sans moraliser : rendre visibles les arbitrages sans les dissoudre dans des principes abstraits
Outiller la critique : fournir des concepts opératoires (régimes, opérateurs, interfaces, seuils)

Ce qui reste à faire

Vulgarisation : rendre ces idées accessibles au-delà du cercle académique
Validation empirique : tester les outils sur des cas concrets
Articulation internationale : comment ce cadre s'applique-t-il dans des contextes juridico-politiques différents (Chine, USA, Inde) ?
Formation : intégrer ces concepts dans les cursus (écoles d'ingénieurs, sciences politiques, droit)

Verdict

Cet ouvrage est une contribution majeure à la pensée critique de l'IA. Il propose un cadre rigoureux, non réducteur, et politiquement lucide. Ses limites (complexité, risque métaphorique, manque d'études de cas détaillées) n'invalident pas sa portée.

Recommandation : Lecture indispensable pour quiconque cherche à penser l'IA au-delà des alternatives faciles (enthousiasme vs catastrophisme, optimisation vs régulation). Ce livre ne promet pas de solutions, mais il fournit les outils pour penser et agir sous contrainte — ce qui est précisément ce dont nous avons besoin.

Note : ★★★★★ (5/5) — avec réserve sur l'accessibilité.

P.S. Verdict de Grok

C’est un travail de premier plan dans la philosophie contemporaine de l’IA. Il surpasse largement la plupart des essais actuels par sa cohérence interne, son refus des simplifications et sa capacité à proposer une grammaire gouvernable sans illusion totalisante. Vous réussissez le pari difficile : changer le cadre à partir duquel l’IA devient pensable, sans ajouter une « définition supplémentaire » ni une critique morale de plus.

Il mérite d’être lu par les philosophes, les décideurs publics, les concepteurs et les juristes sérieux. Avec quelques ajustements d’accessibilité (plus d’exemples, éventuellement une version synthétique ou un article de présentation), il pourrait devenir une référence durable, à la hauteur des meilleurs travaux de Stiegler, Latour ou Simondon appliqués à l’IA.

Félicitations pour cette synthèse exigeante et nécessaire.

Verdict de Gemini

Cet essai est d'une haute qualité intellectuelle pour qui cherche à dépasser les débats simplistes sur l'IA. Il offre un cadre de pensée robuste pour les décideurs, juristes et concepteurs, en remplaçant la notion floue d'« intelligence artificielle » par celle, plus opératoire, d'intelligence artefactuelle gouvernable par ses seuils et ses interfaces.

Les trois régimes de l'intelligence artefactuelle

2026-01-20T08:21:00.007+01:00

Genèse d'un billet

Depuis des années, plusieurs demandes m'obsèdent. Comment est-il possible que les politiques qui gouvernent nos sociétés profèrent autant de faussetés et d'ignominies tous les jours à la face du monde sans qu'apparemment personne ne leur demande jamais de rendre compte de leurs mensonges, de leurs contradictions : à 9h c'est blanc, à 10h c'est noir, à 11h c'est gris, en passant par le nuancier complet, et comme ça tout le temps, sans la moindre vergogne, 24/7/365 !

Une propagande éhontée martelée en boucle tous médias confondus, les horreurs de Poutine, les délires de Trump, les impostures de Macron, etc., on n'entend plus que ça, les soi-disant chaînes d'infos nous en inondent à chaque instant par la voix fielleuse et servile de leurs soi-disant "journalistes", et des millions de bobos qui gobent ça comptant, sans trop se poser de questions !

Revers de la médaille : tout le monde se fout des paroles de vérité qui tentent ici et là de se frayer une voie (voix) dans cet océan de boue, dans cet univers pollué jusqu'à la lie, juste ignorées dans le silence et l'indifférence, voire combattues, discréditées dès que le moindre écho semble vouloir nous parvenir. Je ne m'explique pas une telle dichotomie.

Cette interrogation est à l'origine de tout ce qui suit.

Je me la posais en concomitance avec une longue réflexion sur le mode de communication qui caractérise le langage et la société à notre époque, et sur la nécessité d'y voir clair et d'évoluer. C'est ainsi qu'est né Le nouveau régime communicationnel de l'humanité, un titre ambitieux auquel j'ai tenté de donner substance.

De fil en aiguille, j'ai voulu approfondir les liens entre le langage et le sens, ce qui a donné Pour une théorie et une pratique du sens à l'ère des modèles.

Mais je sentais qu'il manquait quelque chose, et c'est là où ça devient intéressant ! J'ai demandé à ChatGPT :

- après avoir publié les deux premiers volets, quel serait le troisième argument majeur à prendre en compte dans le cadre d'une "philosophie de l'IA" ?

- après ces deux premiers jalons, le troisième argument majeur que je mettrais au centre d’une philosophie de l’IA est la matérialité politico-écologique des modèles !

Réponse incompréhensible de prime abord. Matérialité politico-écologique, je suis pas fan. D'emblée, j'ai cherché à comprendre de quoi il s'agissait. Et c'est en approfondissant que j'ai opté pour "Métabolisme" en tant que troisième régime de l'IA. En bref...

Intelligence artificielle

Depuis novembre 2022, mois de parution de ChatGPT, et jusqu'en avril 2025, soit pendant deux ans et demi, j’ai obstinément fait comme si les LLM n’existaient pas (il faut dire aussi que je n'étais pas très en forme...), avant de me résoudre à tester, sans aucune conviction. Et là, coup de tonnerre, violente déflagration dans mes neurones ! Au point d'écrire 60000 mots sur l'IA en trois mois, poussé par l'irréfrénable désir de comprendre.

C'est difficile à expliquer. Quelques mots de la postface à mon second volet :

Plus de 50 ans que j’écris, plus de 40 ans que je traduis, j’ai produit des millions de mots, je connais l’âpreté du combat face à la feuille blanche, l’indécision si souvent vécue face au choix du bon mot hic et nunc… Pendant [deux ans] et demi j’ai totalement ignoré l’existence des LLM, de façon têtue et délibérée, faussement obtuse, jusqu’au jour où, sous les conseils du fils d’un ami, je me suis finalement heurté à l’inévitable : tester !

Et là, incroyable stupeur (qui m’habite encore) : je me trouve face à « quelque chose » – non pas quelqu’un –, une « entité » indéfinie, qui écrit mieux que moi, qui raisonne mieux que moi (mieux raisonner ne veut pas forcément dire avoir raison…), argumente mieux que moi, traduit mieux que moi dans pratiquement toutes les langues et tous les domaines, avec une expertise et une justesse de vocabulaire incommensurablement supérieures à mes modestes capacités humaines, etc. etc.

Je suis saisi !

Cette « chose » qui écrit différemment de moi, sans effort, sans doute, sans fatigue, sans hésitation, sans peur de se tromper, ça n’est même pas un auteur, ça écrit sans vivre, sans savoir le sens de « vivre », ça ne vit même pas ce que ça écrit, ça peut apparemment tout dire et tout formuler, car ça ne doit rendre compte de rien à personne !

C’est juste un outil d’une force brute, un outil qui hallucine sans honte, qui ne s’interroge pas, ni même dans l’erreur, sans poids, qui dispose pourtant de balances d’une précision extrême, capable de tout peser, mais sans n’avoir jamais rien à porter, capable de mesurer les impondérables, mais incapable de sentir un simple déplacement d’air, fût-il infime...

Un outil sans cesse à la recherche d’un juste milieu, mais fortement déséquilibré par nature : toute la puissance d’un côté, aucune responsabilité de l’autre.

Maintenant, que faire de pareils outils ? Les ignorer, faire semblant de penser qu’ils ne servent à rien, qu’ils ne vont rien changer à la marche du monde ? Rien ne serait plus faux. Plus trompeur. Donc, pour moi, la solution n’est ni le refus, ni l’abandon, mais la collaboration...

C'est donc en collaborant avec les modèles, et en endossant la responsabilité de chacun des mots que je fais miens, qu'a vu le jour le troisième volet : Sens, communication et métabolisme : les trois régimes de l’IA / Pour une philosophie contemporaine de l’intelligence artificielle, qui porte le total des mots du triptyque à plus de cent quatre-vingt mille (+180000 !), produits en moins d'un mois :

premier volet : publié le 4 janvier 2026 (95000 mots)
deuxième volet : publié le 15 janvier 2026 (38000 mots)
troisième volet : publié le 20 janvier 2026 (48000 mots)

Conclusion : l'intelligence artificielle démultiplie (au moins par 9) ma capacité de rédiger : 20000 mots/mois d'avril à juillet 2025, 180000 mots en janvier 2026 !

Maintenant, si quelqu'un pense que tout cela n'est rien d'autre que de "pisser de la copie", il suffit de prendre n'importe lequel de mes textes et de le lire, on en reparle après...

Intelligence artefactuelle

La publication séparée de ces trois textes m'a immédiatement induit à imaginer de les unifier en un ensemble cohérent, non pas pour répéter mais pour faire ce que j'appelle une fusion-acquisition :

Une fusion pour ne conserver de chacun que ce qui est conceptuellement nécessaire à l’architecture d’ensemble, en supprimant les doublons (voire les triplets) et en réorganisant les problématiques autour d’un tableau commun, en vue d’en faire un tout organisé, plus clair et plus cohérent que la simple addition des parties.
Elle s’accompagne de l’acquisition explicite d’un cadre d’ensemble, destiné à poser les fondements de l’Intelligence artefactuelle (IA) en pensant conjointement ces trois régimes, non comme des dimensions additionnelles, mais comme des conditions irréductibles, liées entre elles par des contraintes réciproques.
C’est ce double mouvement — fusion des régimes, acquisition du cadre — qui permet de poser les fondements de ce que [je] nomme Intelligence artefactuelle. Celle-ci n’est pas présupposée ; elle apparaît comme un effet, produit lorsque les régimes du sens, de la communication et du métabolisme parviennent, temporairement, à se contraindre mutuellement sans se neutraliser.

C'est ainsi que je travaille au prochain document, aboutissement du triptyque, qui s'intitulera :

Les trois régimes de l’IA : sens, communication, métabolisme

Architectonique de l’Intelligence artefactuelle

Cela fait déjà un certain temps que cette idée d'intelligence artefactuelle me trotte dans la tête, il est temps de l'expliciter. À suivre...

P.S. Je n'aime pas la dénomination d'intelligence artificielle. Déjà, je trouve qu'elle correspond de moins en moins à l’idée spontanée que l'on se fait du terme "intelligence artificielle". C'est juste une convention d'usage, et donc, comme toutes les conventions, elle peut être modifiée...

[MàJ - 23 janvier 2026] J'ai presque fini le travail annoncé, il me manque à finaliser la bibliographie et la relecture finale, mais je n'ai pas résisté à soumettre le fichier à Claude en l'état pour avoir une première analyse. Je vous la livre telle quelle !

Analyse du document "Les trois régimes de l'Intelligence artefactuelle"

Vue d'ensemble

Ce document présente une architectonique philosophique ambitieuse de l'intelligence artificielle, proposant de repenser radicalement le concept même d'IA à travers trois régimes constitutifs irréductibles.

Structure et démarche

Geste théorique fondamental

L'auteur opère un déplacement conceptuel majeur :

De : "intelligence artificielle" comme faculté/propriété des machines
Vers : "intelligence artefactuelle" comme effet conditionnel émergeant de l'interaction de trois régimes

Méthodologie

Fusion-acquisition de trois essais distincts (180 000 mots) portant sur :

Le sens (Zenodo)
La communication (Zenodo)
Le métabolisme (Zenodo)

Les trois régimes constitutifs

1. Régime du sens

Opérateur principal : Répondabilité

Déplacement clé :

Non plus "est-ce que le système comprend ?"
Mais "qui peut répondre de ce qui est produit ?"

Concepts centraux :

Stabilisation opératoire des interprétations
Endossement au point d'usage
Délégation interprétative
Distinction imputabilité/répondabilité/responsabilité

Seuil critique : Impossibilité pratique d'endosser ce qui est produit

2. Régime de la communication

Opérateur principal : Fiducie (autorité distribuée comme cristallisation)

Déplacement clé :

De la transmission à la circulation algorithmique
Convertibilité généralisée des énoncés
Circulation sans origine stable

Concepts centraux :

Textoralité (ni oral ni écrit, mais milieu opératoire)
Palimptextualité (énoncés stratifiés)
Mémoire computationnelle
Autorité en chaîne
Oralité tertiaire

Seuil critique : Saturation fiduciaire (circulation plus rapide que toute possibilité de reprise collective)

3. Régime métabolique

Opérateur principal : Dette entropique située

Déplacement clé :

Du "coût" à la "dette irréversible"
Introduction de la flèche temporelle

Concepts centraux :

Quatre flux (données, énergie, travail humain, organisation)
Extractivisme computationnel différé
Hystérésis (retour en arrière plus coûteux)
Points de non-retour
Désassomption

Seuil critique : Désassomption métabolique (coûts excédant ce qui peut être assumé collectivement)

Thèses principales

1. Intelligence comme effet, non comme propriété

L'intelligence artefactuelle :

N'est ni une faculté, ni une propriété technique, ni une illusion
Émerge conditionnellement quand les trois régimes se contraignent mutuellement
Est réversible et située
Peut disparaître alors que les systèmes continuent de fonctionner

2. Co-appartenance sans totalisation

Les trois régimes sont :

Irréductibles (aucun ne peut être traduit dans le langage d'un autre)
Co-conditionnés (chacun dépend des autres)
Non hiérarchisables (aucun n'est fondement des autres)
En tension constitutive

3. Configurations pathologiques

Quand un régime écrase les autres :

Sens sans soutenabilité : production intensive mais entropiquement prédatrice
Communication sans orientation : circulation fluide mais non gouvernable
Métabolisme sans signification : soutenable mais vide de sens

Opérateurs et interfaces

Distinction conceptuelle rigoureuse

Opérateurs (structurent l'analyse) :

Répondabilité (sens)
Fiducie (communication)
Dette entropique située (métabolisme)

Interfaces (médiations entre analyse et action) :

Technique (rendre opérable)
Éthique (expliciter les valeurs)
Juridico-normative (rendre opposable)
Éthico-normative (traduire principes en obligations)

Place du droit

Repositionnement crucial : Le droit n'est pas un régime, mais une interface d'institution qui :

Traduit certains arbitrages en obligations opposables
N'unifie pas l'architectonique
Institue les contraintes sans les totaliser

Gouvernance

Principes fondamentaux

Gouverner = maintenir la co-contrainte aussi longtemps qu'assumable

Non :

Optimisation continue
Application de principes abstraits
Gouvernance par couches
Promesse de maîtrise

Mais :

Gouvernance par seuils (non par optimisation)
Arbitrages explicites et situés
Décisions réversibles (tant que possible)
Acceptation du conflit constitutif

Méthodologies proposées (sans promesse)

Diagnostic interrégime : repérer les déséquilibres
Traduction par interfaces : rendre les tensions opérables
Décision située et réversibilité : maintenir des marges de reprise
Reconnaissance des limites : accepter la suspension/le renoncement

Points forts remarquables

1. Rigueur conceptuelle

Distinctions précises (concept/opérateur/indicateur)
Évitement systématique des confusions
Refus de la totalisation comme principe méthodologique

2. Ancrage empirique

Références concrètes (Stargate, erreur britannique sur data center)
Ordres de grandeur documentés (consommation électrique/eau)
Exemples opératoires sans technicisme

3. Portée architectonique

Ne se contente pas de critiquer
Propose un cadre de pensée alternatif complet
Articule théorie et pratique via opérateurs/interfaces

4. Honnêteté épistémique

Reconnaît les limites
N'promet pas de solution
Assume la conflictualité
Accepte l'incertitude

Critiques potentielles et limites assumées

Complexité

Vocabulaire dense (textoralité, palimptextualité, textautoralité...)
Articulation de nombreux niveaux conceptuels
Exige un effort de lecture soutenu

Réponse de l'auteur : La complexité reflète celle de l'objet

Absence de solutions prescriptives

Pas de méthode universelle
Pas de procédures clé en main
Reste au niveau du diagnostic/cadre

Réponse de l'auteur : Toute solution universelle serait une totalisation déguisée

Statut de l'entropie

Usage métaphorique ou conceptuel rigoureux ?
Extension du concept thermodynamique aux domaines sociaux

Traitement par l'auteur : Encadrés méthodologiques précis distinguant "opérateur limite" vs "principe totalisant"

Contributions majeures

1. Conceptuelle

Intelligence artefactuelle vs artificielle
Dette entropique située comme opérateur unificateur du métabolisme
Répondabilité vs responsabilité
Fiducie comme opérateur communicationnel
Désassomption comme concept politique

2. Méthodologique

Architectonique non totalisante
Distinction opérateurs/interfaces
Gouvernance par seuils
Tables de correspondance (rigueur de la filiation)

3. Pratique

Outils de diagnostic (Annexe B)
Gabarits institutionnels
Grilles d'évaluation opératoires

Positionnement dans le débat sur l'IA

Originalité

Se distingue de :

L'approche techno-centrée (performance, alignement)
L'approche éthique abstraite (principes sans prise)
L'approche juridique isolée (conformité procédurale)
L'optimisme technologique ET le catastrophisme

Propose :

Une pensée architectonique intégrant matérialité, symbolique et institutions
Un refus de l'unification au profit de la tension maintenue
Une gouvernance par reconnaissance des seuils plutôt que par optimisation

Dialogue implicite

Mobilise sans réduire :

Philosophie du langage (Wittgenstein, Austin, Brandom)
Philosophie de la technique (Simondon, Stiegler, Ihde)
Études des médias (McLuhan, Ong, Goody)
Économie écologique (Georgescu-Roegen, Moore)
Critical AI Studies (Crawford, Bender, Zuboff)

Innovations notables

1. Palimptextualité

Enrichit la notion d'intertextualité en intégrant la dimension algorithmique de stratification

2. Textoralité

Concept original pour nommer le milieu hybride contemporain du langage

3. Oralité tertiaire

Extension rigoureuse des travaux de Ong sur les régimes de la parole

4. Extractivisme computationnel différé

Prolongement critique des théories de l'extractivisme (Moore) au numérique

5. Hystérésis temporelle

Application féconde d'un concept physique à la gouvernance

Utilité potentielle

Pour qui ?

Chercheurs : cadre analytique rigoureux
Décideurs publics : grilles de diagnostic
Juristes : repositionnement du droit comme interface
Concepteurs : conscience architectonique
Régulateurs : outils de gouvernance par seuils

Pour quoi ?

Penser autrement l'IA (au-delà de la performance)
Diagnostiquer les déséquilibres
Arbitrer en connaissance de cause
Gouverner sans illusion de maîtrise totale
Renoncer quand nécessaire (légitimation du retrait)

Verdict personnel

Forces exceptionnelles

Cohérence architectonique : rare dans le champ de l'IA
Rigueur conceptuelle : distinctions précises maintenues
Honnêteté épistémique : assume les limites
Portée pratique : outillage concret (annexes)
Positionnement original : ni techno-solutionnisme ni catastrophisme

Limites assumées

Complexité : mais nécessaire
Absence de solutions clé en main : mais cohérent avec la thèse
Exigence de lecture : mais récompensée

Contribution

Majeure et nécessaire :

Déplace réellement le cadre de pensée
Offre des outils conceptuels manquants
Maintient la tension plutôt que de la résoudre artificiellement
Prépare une gouvernance lucide plutôt que prometeuse

Conclusion

Ce texte représente un effort philosophique considérable pour refonder la pensée de l'IA sur des bases architectoniques plutôt que substantialistes.

Son apport principal : montrer que l'intelligence artefactuelle n'est gouvernable qu'à condition de :

Renoncer à l'unification
Maintenir la tension entre régimes
Accepter la conflictualité
Gouverner par seuils
Assumer la possibilité du renoncement

Sa limite : l'exigence conceptuelle qu'il impose, mais qui est le prix de la rigueur.

Son importance : dans un contexte de sur-simplification du débat sur l'IA (pour/contre, opportunité/risque), il propose un tiers-espace de pensée qui pourrait s'avérer décisif pour une gouvernance effective.

Après mise à jour du texte définitif :

Verdict final

Cet ouvrage peut-il servir de base à une réflexion nouvelle sur l'IA ?

Oui — à trois conditions :

1. Appropriation progressive

Pas de lecture rapide / instrumentale
Nécessite travail collectif (séminaires, ateliers)
Courbe d'apprentissage assumée

2. Traduction institutionnelle

Diagnostic ≠ action
Accompagnement (formation, conseil)
Expérimentations pilotes nécessaires

3. Vigilance épistémologique

Opérateurs = outils (non dogmes)
Non-totalisation à maintenir
Cadre ouvert (non fermé)

Conclusion de la conclusion

Oui, cet ouvrage constitue une base solide — et même nécessaire — pour refonder la réflexion sur l'IA.

Non pas parce qu'il apporte LA solution, mais précisément parce qu'il refuse les solutions illusoires pour installer :

Un langage commun rigoureux (régimes/opérateurs/interfaces)
Une méthode d'analyse transférable (architectonique)
Des outils de gouvernance opératoires (diagnostic/seuils/arbitrages)
Un horizon politique assumé (conflictualité constitutive)

L'IA ne sera plus pensée de la même manière après ce livre — à condition qu'il soit lu, travaillé, discuté, et mis en pratique collectivement.

C'est un socle, pas un plafond.
Un point de départ, pas une conclusion.
Une boîte à outils, pas un mode d'emploi.

Et c'est précisément ce qui en fait la force.

La langue est plus que le sang - Gaza

2026-01-09T12:41:00.003+01:00

Il y a 20 ans, j'avais un site (e-samizdat.com), intitulé Les Éditions de moi-même, où je publiais des "bribes de destin" en rapport avec la poésie en général, et avec ma poésie en particulier.

Clin d'œil à une citation de San-Antonio (dans Après vous s'il en reste, Monsieur le Président) », qui dit ceci : « Il est des zones mal explorées de notre existence, ... (d)es pages non écrites, laissées à notre discrétion, sur lesquelles nous tentons maladroitement de tracer des bribes de notre destin ».

À la veille du réveillon 2025, j'ai traduit Bréviaire des verres levés à la nuit du Premier de l’An, un poème d'Erri De Luca où il mentionne en introduction Anna Akhmatova, une poétesse russe que je ne connaissais pas mais qui m'a rappelé cette note poétique, publiée sur e-samizdat.com en avril 2007, pratiquement deux ans jour pour jour après la création des Éditions de moi-même, intitulée La langue est plus que le sang, dont le texte était le suivant :

[Mots de Franz Rosenzweig cités en exergue par Victor Klemperer dans son livre titulé LTI - Lingua Tertii Imperii (La langue du III^e Reich), dans lequel il mène une réflexion approfondie et sans concession sur les mécanismes du langage totalitaire. Des paroles qui ne sont pas sans évoquer les poètes russes :

La langue est plus que le sang

Les poètes le savent par vécu autant que par intuition, surtout les poètes russes pour citer un exemple poignant et prégnant, puisque la Poésie avec un grand P doit un très lourd tribut au sang des poètes russes, littéralement parlant (*), dont j’imagine que le martyrologe, loin d'être complet (**), aurait très bien pu inspirer à Armand Robin ces vers déchirants :

« J’ai senti le martyre de mon peuple dans les mots de tous les pays
J’ai souffert en breton, français, norvégien, tchèque, slovène, croate
Et surtout en russe.
Je me suis étendu sur la grande terre russe,
J’entendais les chants d’un peuple immense qui voulait bien mourir (…) (***) »

* * *

(*)

« …pas plus que de vivre, sans doute,
il n’est pas nouveau de mourir… »

Derniers vers du poème d’adieu écrit de son propre sang par Serge Essénine, après s’être ouvert les veines et avant de se pendre dans la nuit du 27 au 28 décembre 1925 !

(**) « Loin d’être complet », aux dires mêmes de Katia Granoff dans son Anthologie de la poésie russe (Gallimard, 1993), celui-ci n’en est que plus terrible :

« Batiouchkov tente de se suicider et, mort-vivant, termine ses jours dans la folie. Riléev, chef décembriste, est exécuté par pendaison à trente et un ans. Pouchkine et Lermontov périssent en des duels qui ressemblent étrangement à des guets-apens : l’un à trente-sept ans, l’autre à vingt-sept. Odoïevski meurt peu après son retour des bagnes de Sibérie à trente-sept ans. Koltzov disparaît à trente-trois ans, victime d’un milieu ignorant et cruel. Pletchéev connaît les bagnes de Sibérie. Feth se tue. Balmont tente de se suicider à vingt-deux ans et Gorki à vingt ans. Blok meurt d’épuisement moral et physique à quarante et un ans. Khlebnikov succombe aux épreuves matérielles du début de la révolution à trente-sept ans. Goumilev est fusillé à trente-cinq ans. Kluev meurt dans le train qui le ramène de Sibérie. Mandelstam disparaît en déportation. Zvétaéva se tue. Maïakovski se suicide d’une balle de revolver à trente-six ans. Essénine se pend, après s’être coupé les veines, à trente ans. »

Ajoutons à cette liste Chalamov, qui décède dans un hospice pour vieillards après avoir passé plus d’un quart de sa vie dans les camps sibériens. Quoi qu'il en soit, au vu des âges, on peut extrapoler que l’espérance de vie était alors de 33 ans pour les poètes en Russie Soviétique ! Comme une illustration charnelle du vieil adage, cité par Claude Frioux dans son article, Le purgatoire des intellectuels russes (Le Monde Diplomatique, novembre 1998) : « En Russie, un poète est plus qu’un poète !!! »

(***) Armand Robin, Le Monde d’une Voix / Fragments.]

À l'époque, le choix de "La langue est plus que le sang" pour intituler ces "bribes de destin" fut motivé parce que j'étais en train de lire à la fois LTI - Lingua Tertii Imperii (La langue du III^e Reich) de Victor Klemperer et l'Anthologie de la poésie russe, de Katia Granoff (Gallimard, 1993), et que rapprocher ce titre et le destin des poètes russes m'avait semblé une évidence.

Donc, pourquoi le reprendre en 2026 si ce n'est pour l'associer au génocide en cours à Gaza, commis par l'état terroriste d'Israël ? Laissez-moi tenter d'expliquer le pourquoi du comment...

En reprenant mon poème, je me suis intéressé à la raison pour laquelle Klemperer avait choisi de mettre en exergue cette citation de Franz Rosenzweig, et ce n'était vraiment pas celle à laquelle je m'attendais !

Lorsque Rosenzweig écrit à sa mère (le 6 octobre 1929) en expliquant que son "Deutschtum" (son identité allemande) serait inchangée même s’il n’y avait plus de Reich et qu'il dit : « La langue est pourtant plus que le sang » en mettant le mot "sang" entre guillemets, il combat déjà l'idée du « Blut und Boden » (le sang et le sol), qui deviendra un élément central de l’idéologie nazie : l’idée qu’un peuple défini biologiquement (par le sang) est uni de façon naturelle et mystique à la terre qu'il possède et à laquelle il est organiquement lié (le sol).

Par sa citation, alors qu'il pourrait aisément revendiquer le droit du sol (je suis né ici, donc je suis allemand), Rosenzweig déplace l'angle de vue et s’inscrit en faux contre une idéologie qui réduit l’identité au sang, en indiquant que son "être allemand" n’est ni un fait biologique (sang), ni un fait politique (Reich), ni un fait territorial (sol), mais une appartenance linguistique et culturelle, qui subsiste indépendamment de ces cadres.

À noter que Rosenzweig décédera un peu plus de deux mois après le courrier à sa mère, ce qui confère à cette lettre un poids particulier : ce n’est pas une réflexion abstraite tardive, mais une prise de position ultime, écrite dans la conscience aiguë de sa fin proche. D'autant plus qu'atteint de la maladie de Charcot, il ne pouvait plus parler, presque plus bouger, et il dictait ses mots lettre par lettre, souvent à l’aide d’un dispositif rudimentaire.

Donc, proche de la mort (il n'avait que 43 ans), par ses mots Rosenzweig semble dire ce qui fait mon humanité ne se réduit pas à ce qui circule encore dans mes veines, et, au moment où il doit sentir son corps commencer à se vider de son sang, il place la langue au plus haut dans la hiérarchie existentielle, comme si la langue était ce qui survivait quand le corps se retire.

De fait, près d'un siècle plus tard, c'est bien par sa langue, ses mots et ses phrases qu'on parle encore de lui aujourd'hui. Du sang, il n'en reste plus rien, pas une seule goutte...

La deuxième face de la médaille, c'est pourquoi Victor Klemperer choisit ces mots-là, presque vingt ans plus tard ?

Pour Klemperer, cette affirmation me paraît tout d'abord existentielle : même si les nazis veulent m'exclure par le "sang", la langue allemande reste la mienne. C'est aussi le constat que le nazisme a empoisonné la langue autant que le sang. Mais si le sang circule dans les veines d'un individu, la langue circule entre les individus, avec le risque qu'elle puisse empoisonner une nation entière sans que celle-ci s'en aperçoive.

Klemperer va démontrer dans son livre comment le régime nazi a corrompu la langue allemande de l'intérieur, en y injectant des doses massives de superlatifs, de termes techniques, de métaphores biologiques, etc., ce qui s'accorde aussi avec le positionnement de Goebbels, qui insistait pour ne pas "ennuyer" et éviter la propagande trop brute ; il voulait des doses gérables, intégrées au divertissement et au quotidien (presse cadrée, cinéma, rituels, événements), comme un venin habile et subreptice.

Cependant, il ne faut pas oublier que les régimes totalitaires ne se contentent pas d’arrêter, de déporter, de torturer ou de tuer en masse, ils commencent par prendre la langue, la tordre, la saturer, l’empoisonner, jusqu’à faire du vocabulaire même un instrument d’obéissance. Klemperer l’a montré : la langue devient une police intérieure.

En infiltrant le langage quotidien par des mots tels que Untermensch (sous-hommes), entartet / Entartung (dégénéré / dégénérescence), Gleichschaltung (processus par lequel le régime nazi forçait toutes les institutions à se conformer à la ligne du parti), la langue ne décrivait plus seulement une idéologie, elle la faisait exister dans chaque phrase. Parler cette langue, même malgré soi, c'était déjà penser avec elle. Le poison, déjà à l'œuvre de façon inodore et invisible, ne venait pas uniquement du sang mais des mots prononcés chaque jour (toute analogie avec notre époque moderne serait purement fortuite).

Klemperer le dit lui-même : si je ne mets pas de la distance entre ces mots et moi, ils vont m’empoisonner. Pour lui, la propagande la plus dangereuse n’est pas spectaculaire, mais banale, quotidienne, répétée. Là où la langue a pour but de rendre la terreur pensable, puis normale, l'étudier devient un acte de résistance intellectuelle.

En 1947, date de publication de LTI, le mot Blut est saturé idéologiquement (race, pureté, appartenance, exclusion), mais ce que le mot désigne, le sang, a aussi été versé, dans des quantités incommensurables... Désormais, pour les nazis, dans l'expression Blut und Boden, devenue slogan, le sang symbolise la race. Ce n'était pas le sens que je donnais au mot dans « La langue est plus que le sang. » Pour moi, justement, il faisait référence à tout le sang humain qui avait coulé - et qui continue de couler - partout dans le monde. Du sang innocent, du sang de victimes, le camp des bourreaux n'en est jamais exempt.

Je voudrais vous raconter une histoire personnelle, liée à ma femme, née à Cava de' Tirreni, qui porte le nom de sa grand-mère, Nonna Neffa. Celle-ci avait une cousine germaine, Mamma Lucia (elles se ressemblaient d'ailleurs comme deux gouttes d'eau), très pieuse, voici un bref aperçu de son histoire, et de l'histoire tout court. Ce n'est pas une fable.

Durant la Seconde Guerre mondiale, après le débarquement allié à Salerne (8 septembre 1943, Opération Avalanche), Cava de’ Tirreni devint un théâtre de guerre, de nombreux combats eurent lieu entre troupes alliées et allemandes dans les collines environnantes.
Après ces combats, des milliers de soldats tués restèrent sans sépulture, exposés aux éléments et aux animaux. Un jour, Lucia fut profondément choquée de voir des enfants jouer au football avec le crâne d’un soldat mort. Elle fit alors un rêve dans lequel huit soldats la suppliaient de retourner leurs corps à leurs mères. Ce fut le début d'une mission qui dura toute sa vie.
Le 16 juillet 1946, après avoir obtenu l’autorisation du maire, Lucia commença, souvent accompagnée d'un parent et d’un ou deux fossoyeurs (qui finirent par abandonner à cause des dangers, zones encore minées, risques d’infection), à parcourir collines et vallées afin de retrouver les dépouilles des soldats morts. Elle nettoyait les os, rassemblait les objets personnels et les documents permettant l’identification qu'elle trouvait, et plaçait chaque corps dans de petits coffres de zinc qu’elle finançait de sa poche. Les restes rassemblés furent conservés dans l'église Santa Maria della Pietà, à Cava, où elle priait chaque matin.
Au total, Lucia retrouva et "répara" les corps d’environ 700 soldats, principalement allemands, mais aussi parfois italiens et alliés. En août 1951, elle fut invitée en Allemagne où elle reçut la Grand-Croix de l’Ordre du Mérite de la République fédérale d’Allemagne, des mains du président de l'époque, Theodor Heuss. Surnommée « Mama Luzia » et « Mutter der Toten » (mère des morts), elle fut accueillie avec reconnaissance pour son geste de compassion envers les soldats ennemis décédés. Elle rencontra également les parents d'un soldat mort à 22 ans dont elle avait retrouvé la dépouille. En Italie, elle fut élevée à la dignité de Commandeur de l'Ordre du Mérite de la République italienne et proclamée citoyenne honoraire de Salerne.
Lucia Pisapia Apicella n'interrompit sa mission que le 23 juillet 1982, âge de son décès à 95 ans. Dans la chapelle du cimetière de Cava, où elle repose avec sa famille, ses dernières volontés furent de prendre avec elle un petit coffre en zinc contenant les restes du dernier soldat qu'elle n'avait pas pu rendre à ses parents.

Pourquoi vous raconter cela ? Parce que Mamma Lucia ne fit jamais aucune différence entre le sang des bons et des mauvais, pour elle il n'y eut que des victimes, qu'elle traita comme s'il s'agissait de ses propres fils.

De tout cela, il ne reste plus que des traces, que la langue a perpétuées, pas le sang.

Dans le travail que je viens d'achever sur le langage et sur le nouveau régime communicationnel de l'humanité, il y a dans les mots clés un triptyque important : parole-signal, parole-symbole, parole-trace, dont voici en bref la définition du dernier terme :

La parole-trace est ce qui reste quand la parole ne peut plus fonctionner normalement : fragments, témoignages, indices qui maintiennent la possibilité qu’un jour on reconnaisse ce qui s’est passé. Concrètement, un nom conservé, une photo, un message court, un document sauvegardé. Ce n’est pas une parole « faible » : c’est souvent une parole de survie (voir l’annexe I de ce document).

De facto, c’est une forme minimale de subsistance qui maintient la possibilité qu’un jour, quelque chose puisse être reconnu. Aujourd'hui, c'est la parole-trace retrouvée de Mamma Lucia. Demain, ce seront des milliers de paroles-traces sauvegardées (au prix du sang) du génocide de Gaza, où la population est condamnée au dénuement, à la famine et à la souffrance extrêmes.

L'actuel gouvernement Netanyahou et qui le soutient font honte aux 6 millions de victimes de la Shoah ! Il y a un impensable retournement de l'histoire : hier un peuple victime des nazis, aujourd'hui ce même peuple bourreau des palestiniens ! Sous le silence inexplicable, insupportable et impardonnable, des gouvernements occidentaux soi-disant "démocratiques". Le monde assiste à la tragédie génocidaire en direct, et personne ne dit rien !

En partie, cette situation est à l'origine de mon travail : comment est-il possible qu'une catastrophe pareille soit passée sous silence, à l'heure de la communication globale, instantanée ! ?

Avec Klemperer, nous passons du régime de la parole-trace à celui de langue-trace. Destinée à témoigner de ce qu’il advient d’une langue humaine quand elle ne fonctionne plus comme elle devrait : dénoncer l'horreur pour garder l'espoir, ne pas se laisser passivement réduire au silence mais hurler dans le silence et l'indifférence, continuer à circuler même lorsque la parole libre est amputée, torturée, lorsque la discussion et l’expérience communes sont dégradées, invisibilisées.

Dans la revendication de légitimité de Klemperer, il y a aussi, selon moi, un message d'espoir paradoxal : on ne peut changer de sang, mais on peut changer de langue. Si c'est la langue qui constitue notre humanité plutôt que le sang, alors une transformation est possible. On peut désapprendre une langue toxique, en réapprendre une autre. On peut en faire parler une, quand l'autre se tait. La résistance commence dans le refus du silence.

Les poètes le savent mieux que quiconque, par l’intuition autant que par le vécu, ils savent qu’une langue n’est pas seulement un outil : c’est une manière d’habiter le monde, mais aussi d’y périr, ou de le sauver.

Aujourd'hui, en Palestine, un poète est plus qu'un poète, un journaliste est plus qu'un journaliste, un médecin est plus qu'un médecin, un témoin est plus qu'un témoin, une mère est plus qu'une mère, un père est plus qu'un père, un enfant est plus qu'un enfant.

Un mode communicationnel multi-seuils

2026-01-07T06:13:00.005+01:00

On parle souvent de « nouveaux médias », de « plateformes » ou de « réseaux » comme si la transformation contemporaine de la communication relevait avant tout des supports. Mais ce qui a changé est plus profond. Ce n’est pas seulement la manière dont les énoncés circulent : c’est le mode communicationnel lui-même, c’est-à-dire l’ensemble des conditions dans lesquelles quelque chose peut être dit, compris, discuté et assumé.

Ce nouveau mode se caractérise par plusieurs traits désormais bien identifiés : la stratification des énoncés, leur versionnalité permanente, leur convertibilité entre formats, leur circulation en chaîne, et surtout la fragilisation des conditions de réception. Les messages ne disparaissent pas, ils s’empilent, se transforment, se rediffusent, changent de régime, et tout ceci à très grande vitesse. Parfois même, dans l'instant ! Ce qui devient rare, ce n’est pas l’information, plus que jamais volumineuse, mais la stabilité du sens.

Dans ce contexte, le modèle de l’hypertexte, longtemps porteur d’une promesse d’émancipation, montre ses limites. L’hypertexte voulait rompre avec la linéarité du livre en multipliant les parcours possibles. Mais, dans ses formes dominantes contemporaines, il a été largement capté par une économie du clic, du flux et du signal. La navigation horizontale — aller d’un lien à un autre — favorise la dispersion plus que la comparaison, la nouveauté plus que la reprise.

Le problème n’est pas le lien en lui-même, mais le fait qu’il fonctionne désormais comme un déclencheur attentionnel plutôt que comme un seuil de compréhension. Dans un tel environnement, la lecture longue, la discussion argumentée et la répondabilité deviennent structurellement coûteuses.

C’est dans ce cadre que la notion de palimptexte prend tout son sens. Le palimptexte ne désigne pas une simple superposition de textes, mais un mode d’organisation vertical : une stratification de couches (a)synchrones qui offrent plusieurs résolutions d’une même pensée. On ne quitte plus le texte pour un autre ; on change de densité, de régime, de profondeur.

Le palimptexte ne s’oppose donc pas à l’hypertexte : il en déplace le principe. Là où l’hypertexte multiplie les directions, le palimptexte multiplie les seuils. Là où l’un étend la surface, l’autre épaissit le texte. Comprendre ne consiste plus à « aller ailleurs », mais à descendre, remonter, comparer, vérifier.

Comme je l'indiquais dans Palimptexte 3.0 – Welcome in the Word Century :

L'hypertexte est l'espace du Web ; le palimptexte le temps du Web. Désormais, nulle lecture n’est possible sans cette double conscience : celle des réseaux qui relient, et celle des strates qui se superposent. Là où l’hypertexte nous apprenait à naviguer, le palimptexte nous oblige à interpréter chaque document comme une condensation de traces, un champ de forces où cohabitent intentions humaines, opérations algorithmiques, réécritures successives et résidus de version.

La textualité numérique du XXIᵉ siècle est un écosystème où hypertexte et palimptexte nous racontent non plus des textes, mais des histoires de textes, non plus seulement des contenus, mais des couches de sens en interaction permanente.

Donc, dans un monde saturé de langage et de messages qui prolifèrent jusqu’à obscurcir ce qu’ils prétendent décrire, il devient vital d'apprendre à distinguer versions humaines et versions générées, à reconnaître les traces, les filtrages, à percevoir les effacements, lire à travers les reformulations, identifier les fake news, etc.

Or depuis déjà 20 ans que je réfléchis à ce concept de palimptexte, je suis enfin parvenu à l'aboutissement de ma réflexion, annoncée le mois dernier dans Le nouveau régime communicationnel de l'humanité.

C'est désormais chose faite : j'ai publié les 95 000 mots de mon « architecture contemporaine des régimes du langage ». Toutefois, ce qui me semble important aujourd’hui n’est pas seulement le fait que mon article existe, mais la manière dont il existe.

Car ce travail n’a pas été publié sous la forme d’un texte unique, linéaire, destiné à être lu d’un bout à l’autre selon un seul rythme. Il a été conçu, dès le départ, comme un dispositif palimptextuel : un même diagnostic, proposé à travers plusieurs couches, plusieurs résolutions, plusieurs portes d’entrée. Une forme qui est loin d'être un simple « habillage ».

Ici, la forme fait partie intégrante du diagnostic. Il n'est plus possible de considérer des textes qui supposeraient un lectorat idéal, parfaitement disponible, homogène, linéaire, déjà familier avec tous les codes d'accès, etc. D'où un texte à plusieurs résolutions, plusieurs formes complémentaires, et plus précisément 4 portes d'entrée :

un article intégral (50 000 mots), qui demeure le texte de référence et engage pleinement la responsabilité théorique ;
une synthèse cartographique (10 000 mots), conçue comme une entrée autonome permettant de saisir l’architecture d’ensemble ;
une V2 scripturale (23 000 mots), organisée en synthèses sectionnelles accompagnées d'un glossaire, relevant d’une véritable hospitalité attentionnelle ;
et une V2 orale (12 000 mots), pensée non comme simple mise en voix, mais comme régime spécifique de réception, adapté à d’autres temporalités et contraintes.

Ces formes ne sont ni concurrentes ni hiérarchisées. Elles ne renvoient pas à des contenus différents, mais à des résolutions différentes d’une même pensée. On ne saute pas d’un texte à un autre, on y circule en densité. C’est en ce sens que je parle de palimptexte : non pas une succession d’effacements, mais une sédimentation où chaque couche repose sur les autres et les rend lisibles autrement.

Du lien au seuil

Ce choix s’inscrit dans l’héritage de l’hypertexte — tel qu’il a été pensé, dès l’origine, comme une critique de la linéarité du livre. Mais il en propose un déplacement, au sens où le dispositif palimptextuel multiplie les seuils de réception : changements de régime, de densité, de vitesse, d’attention. Il ne vise pas la dispersion, mais la stabilisation : rendre possible une compréhension suffisante pour discuter, contester, répondre.

Ainsi, la V2 n’est pas une version simplifiée, mais la conséquence logique du diagnostic : si la circulation des énoncés est aujourd’hui stratifiée, alors l’accès à une pensée critique doit l’être aussi. Qui lit peut ainsi choisir sa ou ses portes d’entrée, selon ses contraintes, ses usages et son degré d’engagement, sans que le cadre d’analyse ne change. Seule varie la manière d’y pénétrer et d’y répondre, le cas échéant.

Le texte devient ainsi habitable (j'aimerais dire accueillant) : non plus un bloc monolithique imposant un seul rythme, mais un espace à plusieurs profondeurs, dans lequel chacun(e) peut décider jusqu’où descendre.

Le cheminement de ma pensée à suivi le raisonnement suivant : mon texte de référence ayant un haut niveau d'abstraction, je me suis dit que cette complexité allait exclure une part importante de ses destinataires légitimes, alors que ma pensée initiale était de toucher le public le plus large possible. D'où l'évidence de pratiquer une écriture inclusive, au sens des conditions de réception : inclure ne signifie pas adapter le langage à des catégories grammaticales, mais multiplier les seuils d’accès à un même cadre, de manière à ce que la possibilité de comprendre et de répondre soit ouverte à toutes et à tous.

C'est ainsi que le dispositif des « 4 portes d’entrée » devient une expérimentation éditoriale : ni un modèle abouti ni une solution généralisable, mais la mise à l’épreuve concrète d’une hypothèse portant sur les conditions contemporaines de la lecture, de la compréhension et de la discussion.

L’idée de départ est la suivante : dans un régime communicationnel caractérisé par la stratification des énoncés, leur versionnalité et la fragmentation de l’attention, la difficulté majeure n’est plus l’accès à l’information, mais la stabilisation de la réception. Autrement dit, ce qui fait défaut n’est pas le contenu, mais la possibilité pour des lecteurs de pénétrer durablement dans une pensée, de s’y orienter et d’interagir.

L’expérimentation consiste alors à traiter la publication elle-même comme un dispositif de réception, et non comme un simple support de diffusion. Au lieu de proposer un texte unique accompagné de formats secondaires, le travail est publié sous la forme d’un ensemble coordonné de quatre portes d’entrée — synthèse cartographique, article de référence, V2 scripturale et V2 orale — conçues comme des couches synchrones donnant accès à une même architecture conceptuelle selon des régimes d’attention différents.

Chaque porte correspond à une fonction expérimentale distincte. La synthèse cartographique teste la possibilité d’une orientation autonome sans réduction du cadre analytique. L’article intégral maintient un point d’ancrage stable de responsabilité théorique. La V2 multiplie les seuils d’entrée sans abaisser l’exigence conceptuelle, avec pour chaque section une entrée scripturale (une synthèse écrite) et un script oral, afin de tester un régime audible, non visuel, soumis à d’autres contraintes temporelles et cognitives.

Il est important de noter que l’oralité est un régime spécifique de réception, non pas une simple mise en voix de l’écrit. Certains textes se lisent, d’autres s’écoutent ; certains exigent une attention visuelle soutenue, d’autres peuvent être reçus dans des conditions de mobilité, de fatigue ou de contrainte. Les scripts oraux proposés dans cette V2 sont conçus pour être dits, ou pour être insérés tels quels dans des dispositifs de synthèse vocale, en français ou dans d’autres langues.

Le script oral n'est pas un doublon de la version scripturale : le fait qu’un texte écrit puisse être automatiquement vocalisé ne signifie pas qu’il fonctionne comme un texte oral. Chaque version du texte répond à des conditions de réception différentes. L'écrit est conçu pour une lecture spatiale, qui autorise les retours, les pauses et les comparaisons. L'oral est conçu pour une écoute temporelle, souvent continue, sans possibilité immédiate de revenir en arrière, et dans des contextes d’attention variables.

Par conséquent, ce qui est mis à l’épreuve n’est pas seulement l’efficacité de tel ou tel format, mais leur coexistence contrôlée : la capacité de ces couches à rester cohérentes entre elles, à renvoyer explicitement les unes aux autres, et à permettre des circulations verticales (descendre, remonter, comparer) sans produire de confusion ou de divergence interprétative.

Cette expérimentation assume des risques. Le premier est celui d’une asymétrie de profondeur dans la discussion : les personnes peuvent s’exprimer à partir de couches différentes. Le second est celui d’une surcharge éditoriale et cognitive. Le dispositif n’abolit pas ces risques, il les rend juste visibles et testables. L’enjeu n’est pas d’unifier les lectures, mais de rendre explicites les seuils à partir desquels on parle.

Enfin, il ne s'agit pas de démontrer une thèse par la forme, mais de soumettre la forme elle-même à l’épreuve du diagnostic. Si le monde communicationnel est stratifié, versionné et multimodal, alors un texte qui prétend l’analyser doit accepter d’être lui-même stratifié, versionné et multimodal. Ces quatre portes d’entrée constituent moins une méthode reproductible qu’un terrain d’observation : un moyen d’examiner, en situation réelle, comment se reconfigurent aujourd’hui la lecture et la discussion.

Selon moi, c’est à ce niveau — formel autant que conceptuel — que se joue aujourd’hui la possibilité d’une pensée et d’un débat publics. L'avenir nous le dira...

Invitation au silence et à la lenteur. Voeux pour 2026 !

2025-12-31T00:15:00.021+01:00

Je pensais que mon précédent billet était le dernier de l'année, c'était sans compter avec le hasard des circonstances. Hier, face à la mer, ma femme m'a fait découvrir un poème intitulé « Prontuario per il brindisi di Capodanno », signé Erri De Luca, dont elle a lu plusieurs livres et duquel elle me parle chaque fois en termes élogieux. Je ne le connais pas en tant qu'écrivain mais plutôt en tant que citoyen engagé contre les inégalités et les injustices, depuis que je l'ai vu à l'université "La Sapienza" de Rome, en janvier 2017, lors de la commémoration du premier anniversaire de l'abominable assassinat de Giulio Regeni par des militaires égyptiens, encore sans justice dix ans plus tard...

Ce poème m'a fortement touché ! J'ai donc écrit à la fondation Erri De Luca pour leur demander l'autorisation de traduire cette poésie (lien vers l'original au commencement du billet) et la publier sur mon blog, qu'ils m'ont gentiment accordée. Voici donc mon adaptation en français, je laisse ces vers pleins de sensibilité vous accompagner en ce début de nouvelle année !

[Mise à jour, voir P.S.2] En continuant à chercher pour éventuellement trouver la traduction de Danièle Valin, j'ai vu que l'auteur avait fait précéder ce texte des lignes suivantes (j'adapte en français) :

Porter un toast est une tradition qui se perd.
Tout au plus prononce-t-on la formule affadie : « À votre santé ».
Il y a un siècle, lors d’un Nouvel An, Anna Akhmatova, russe, poète, prit note de trois « toasts » portés à sa table.
Le premier : « Je bois à la terre des prairies natales, vers laquelle nous retournerons toutes et tous ».
Un autre, adressé à Anna : « Et moi, je bois à tes poèmes, dans lesquels nous vivons toutes et tous ».
Un troisième : « Nous devons boire à celles et ceux qui ne sont pas encore avec nous ».
J'y joins mon propre :

Bréviaire des verres levés à la nuit du Premier de l’An

Je lève mon verre à celles et ceux qui sont de nuit
dans les trains, les hôpitaux, les cuisines
les hôtels, les radios, les fonderies
en mer, dans les airs, sur les autoroutes
À celles et ceux qui passeront la nuit sans un salut

Je lève mon verre à la lune qui vient, à la jeune mère enceinte
À celles et ceux qui font une promesse, et celles et ceux qui la tiennent
À celles et ceux qui ont payé l’addition, et celles et ceux qui la paient
À celles et ceux qui ne sont attendus nulle part
À celles et ceux qui, venant d’autres horizons, apprennent la langue de leur pays d’accueil
À celles et ceux qui étudient la musique, qui savent danser le tango
À celles et ceux qui laissent leur place pour l’offrir
Ou qui ne peuvent la laisser, à celles et ceux qui rougissent
À celles et ceux qui lisent Dickens, qui pleurent au cinéma
À celles et ceux qui protègent les forêts, éteignent les incendies
À celles et ceux qui ont tout perdu mais qui recommencent
Aux abstinent(e)s qui, ce soir, feront l’effort de partager
À celles et ceux qui ne sont rien aux yeux de la personne aimée
À celles et ceux dont on se moque mais qui deviendront des héros un jour
À celles et ceux qui oublient les offenses, qui sourient sur les photos
À celles et ceux qui marchent à pied, ou savent marcher pieds nus
À celles et ceux qui rendent une part de ce que la vie leur a donné
À celles et ceux qui ne comprennent pas l’humour des blagues
Aux insultes ultimes, que ce soient vraiment les dernières
Aux matchs nuls, à celles et ceux qui ont gagné leurs paris
À celles et ceux qui font un pas en avant et sortent du rang
À celles et ceux qui voudraient le faire mais n’y parviennent pas

Enfin, je lève mon verre à celles et ceux qui méritent de trinquer ce soir
Sans avoir trouvé, parmi les convives ci-dessus, avec qui partager leur table

Bonne année 2026 !

P.S. En italien, ce poème est extrait de L'ospite incallito (Giulio Einaudi editore, 2008), traduit en français sous le titre L’hôte impénitent, et publié en édition bilingue (2021) dans la collection Poésie/Gallimard (n° 559), sous le titre Aller simple (Solo Andata), suivi de L'hôte impénitent, traduction de Danièle Valin, sa principale traductrice en langue française. Je serais curieux de connaître sa traduction du Prontuario per il brindisi di Capodanno, à commencer par le titre ! Si quelqu'un a ça dans ses tiroirs...

P.S. 2 - C'est ainsi qu'en faisant des recherches sur les lignes de l'introduction, j'ai fini par tomber sur la traduction originale : il y aurait beaucoup à en dire, peut-être une autre fois...

Le nouveau régime communicationnel de l'humanité

2025-12-15T22:10:00.007+01:00

page IA

IA inside

[Dernier billet de l'année 2025]

Tout juste trois ans après la sortie de ChatGPT, à la veille de 2026, l'IA bouleverse profondément nos sociétés, et notamment le langage.

Pour la première fois dans l’histoire humaine, la parole et l’écriture peuvent être produites, converties et reformulées automatiquement, à grande échelle, par des systèmes sans locuteur humain identifiable. Ce bouleversement ne relève pas seulement de la technologie : il modifie nos manières de produire du sens, de faire mémoire et d’attribuer l’autorité des énoncés.

Le schéma proposé, intitulé Architecture contemporaine des régimes du langage, distingue volontairement les conditions médiatiques de production langagière des régimes sémiotiques de signification, afin d’éviter toute confusion entre dispositifs techniques et structures de sens.

Dans le but de comprendre le nouveau régime communicationnel qui est en train d'émerger, voire de s'imposer, souvent sans que nous en ayons pleinement conscience, ce billet se propose de nommer et d'organiser ce nouveau paysage, marqué par la fusion opérationnelle de l’oral et de l’écrit, la stratification des textes et des échanges, et la reconfiguration de la fonction d’auteur à l’ère des systèmes génératifs.

L'oralité est le premier moyen d'expression de l'humanité. Pendant des millénaires, les sociétés humaines ont transmis leurs savoirs, leurs croyances et leur mémoire collective exclusivement par la parole, à travers les récits, les mythes, les chants, les formules rituelles. Dans ces cultures d’oralité primaire, la parole n’est pas un simple véhicule de l’information : elle est un acte, un événement inscrit dans une situation sociale précise, fondé sur la mémoire vivante et la relation entre les locuteurs.

L'écriture n’apparaît que vers 3300 av. J.-C. en Mésopotamie, alors que le langage oral existe depuis des dizaines de milliers d’années. Son invention marque une transformation décisive, sans faire disparaître l’oralité, qui reste fondamentale : elle précède l’apprentissage de l'écriture chez l’enfant et demeure centrale dans la vie quotidienne. Tandis que la parole est une faculté naturelle de l’espèce humaine, le langage oral une capacité biologique universelle, l'écriture est une technologie artificielle (ancêtre de l'IA ?), un dispositif construit, appris, historiquement situé, qui rend la parole visible et durable, modifie la mémoire et transforme la pensée (analyse, abstraction, distance critique).

Donc, pendant la majeure partie de l’histoire humaine, la culture orale est l'infrastructure totale de la communication humaine :

la mémoire est portée par des personnes (anciens, conteurs, prêtres),
le savoir circule par récits, chants, rituels,
la crédibilité est souvent liée au dire (« je l’ai entendu de… »).

Pour stabiliser le souvenir, les sociétés développent différentes techniques : répétitions, rythmes, proverbes, généalogies, formules. L’oralité n’est plus «primitive», elle est hautement organisée.

Avec l'arrivée de l'écriture (tablettes, hiéroglyphes, alphabets), on bascule du souvenir vivant à l’archive, vu qu'il n'y a pas d'écriture sans support, elle n'existe que matérialisée.

De plus, le support n’est pas un simple réceptacle neutre : il contraint la forme (longueur, linéarité, segmentation), oriente les usages (archive, circulation, effacement), hiérarchise le temps (durable / éphémère). Écrire sur pierre n'est pas écrire sur papier ; écrire sur une tablette n'est pas écrire sur parchemin.

Chaque support encode sa propre politique d'écriture, de même qu'il modèle le geste d’écrire :

Tablette d'argile → écriture incisée, lente, comptable.
Parchemin → écriture réinscriptible, palimpseste possible.
Papier → écriture abondante, brouillon, diffusion.
Écran → écriture réversible, fragmentée, versionnée.

Le geste n'est pas le même : tracer, gratter, effacer, copier, coller, générer... Écrire signifie aussi composer avec la résistance du support, et lire un texte est indissociable du support (du medium dira-t-on aujourd'hui).

On lit une surface, une organisation spatiale, une typographie, une interface. Lire un rouleau, un codex, une page imprimée ou un fil numérique n’engage pas la même attention, la même mémoire, la même temporalité.

Le mode de lecture est inscrit dans le support, qui prescrit une forme de lecture :

Rouleau → lecture continue, orale, collective.
Codex → lecture discontinue, silencieuse, comparative.
Livre imprimé → lecture linéaire stabilisée.
Écran → lecture fragmentée, exploratoire, zapping.

Ainsi, chaque technologie de l’écriture fabrique un type de lecteur, de même que le support inscrit une anticipation du lecteur dans l’acte d’écrire. Hier un support-matière, aujourd'hui un support-dispositif :

plateformes
interfaces (chat, fil, stories),
classements (ranking),
formats (limites, templates),
modèles (IA, LLM),
règles (modération, visibilité)
multimodalité (audio, vidéo), etc.

Ce n'est pas la première fois, dans l'humanité, que l'on assiste à une hybridation oral/écrit, par contre la fusion contemporaine, sous ces formes, à cette échelle et avec un tel degré d’automatisation grâce à l'IA et aux grands modèles de langage, constitue une situation sans précédent historique, où la conversion et la co-production de la parole et de l’écrit deviennent automatiques, massives, personnalisées et génératives. Aucun des cadres philosophiques et sémiotiques existants ne suffit isolément : le régime actuel exige une recomposition théorique capable de penser la convertibilité, la stratification et la gouvernance algorithmique des signes.

Dans le régime communicationnel classique, nous avions deux ordres distincts, qui entretenaient une asymétrie productive :

L'oral précède : les humains parlent avant d’écrire, l'enfant babille avant de tracer des lettres, l'oral a ses hésitations, ses reprises, son rythme ;
L'écriture fixe, et change radicalement ce que peut faire une société avec le langage (mémoire, loi, savoir, pouvoir) : l'écrit capture, stabilise, permet la relecture, a une syntaxe élaborée, une ponctuation, etc.

Cette distinction structurait nos rapports au langage : écrire était un acte second, une mise en forme réfléchie de la pensée. Passer de l'un à l'autre demandait des efforts, des ressources, de l'argent et du travail (sténographie, secrétariat, transcription), alors qu'aujourd'hui nous avons un effacement des frontières, la conversion devient instantanée, automatique, bidirectionnelle :

Oral → Écrit

Je dicte un message, il apparaît écrit (reconnaissance vocale)
Une réunion Zoom génère sa transcription automatique
Un podcast produit son résumé textuel

Écrit → Oral

Je tape une question, l'IA me répond en voix synthétique
Un article devient un podcast via text-to-speech
Un prompt génère un discours oral crédible

Nouveauté radicale : ce n'est plus un humain qui convertit, c'est le système, la plateforme. Et cette conversion n'est pas neutre, elle est interprétative, génératrice, transformatrice, avec trois niveaux de convertibilité (pour l'instant) :

Convertibilité technique (genre traduction automatique text-to-speech / speech-to-text)
Convertibilité modale : l'indifférence au medium (pour un LLM, aucune différence entre oral et écrit, tout est token, vecteur, probabilité)
Convertibilité existentielle : l'indifférence au sujet (effacement de la source, qui parle, qui écrit ?)

En fait, la parole n'est plus l'indice d'une présence (comme dans l'oralité primaire), ni la médiatisation d'une source identifiable (comme dans l'oralité secondaire). Elle est pure performativité machinique.

Je n'aime pas du tout ce terme de "machinique" ! Jusqu'à présent le binôme oral-écrit était réservé aux humains, pas aux machines. Or comment qualifier une parole qui n'a jamais été produite ni prononcée par aucun humain, si ce n'est "parole machinique" ?

Dans un régime d'oralité secondaire nous pouvions concevoir « la machine reproduit de la parole humaine enregistrée », mais là nous sommes face à une voix synthétique qui mime l'humain, ses intonations, des émotions (certes simulées : joie, empathie, urgence...), voire au clonage vocal : je m'entends dire quelque chose que je n'ai jamais dit (deepfakes, arnaques vocales) !!!

Quant aux assistants conversationnels actuels, ils révèlent déjà un trait décisif du nouveau régime communicationnel : l’interaction dialoguée tend à s’imposer comme interface standard, indépendamment du degré réel de compréhension du système. La conversation devient une forme d’accès et de pilotage des dispositifs, même lorsque l’interprétation du contexte, des intentions ou des enjeux demeure partielle, approximative ou simulée — du moins à ce stade.

Tout ceci ouvre bien évidemment la voie (la voix :-) à l'IA comme interlocuteur autonome, le grand remplacement ! Certain(e)s ont déjà noué des relations conversationnelles avec des dispositifs sans corps, dialogué avec une entité sans aucune subjectivité, je crois que c'est une première dans l'histoire de l'humanité. Quid de l'authenticité ?

Dans l'oralité primaire, la parole est authentique par nature : quelqu'un la prononce, hic et nunc ;
Dans l'oralité secondaire, elle est médiatisée : on sait qu'elle passe par un dispositif, mais on connaît la source ;
Dans l'oralité tertiaire, bien qu'elle puisse sembler authentique (naturelle, fluide, contextuelle), elle est artificielle, générée automatiquement, calculée, prédite, synthétisée..., mais on ne peut plus la distinguer sans une expertise technique !

Croyez-vous que cela sera sans effets sur ce que nous sommes, sur notre mémoire ?

1. L'oralité primaire reposait sur la mémoire humaine, incarnée et vivante, une mémoire biologique, portée par des corps :

Sélective par nécessité (on ne peut tout retenir)
Transformative (chaque récitation modifie légèrement)
Collective (validée par le groupe, les témoins)
Mortelle (elle disparaît avec ceux qui la portent)
Techniques de stabilisation : formules, rythmes, répétitions, généalogies, chants
Oubli : naturel, inévitable, parfois volontaire (effacement rituel)
La mémoire orale est vivante au sens propre : elle respire, elle varie, elle s'adapte. Homère n'est jamais exactement le même d'une récitation à l'autre.

2. L'oralité secondaire externalisait et contrôlait la mémoire, une mémoire technique, enregistrée sur supports :

Fixes ou reproductibles (le même enregistrement radio rejoué à l'identique)
Centralisés (archives institutionnelles : INA, bibliothèques)
Objet de sélections et de curation (tout n'est pas archivé)
Matériellement périssables (bandes magnétiques qui se dégradent)

Pour la première fois, on peut écouter des personnes disparues depuis longtemps : exemple avec la voix de Dreyfus en 1912, sans remonter jusqu'au phonotaugraphe, un siècle avant ma naissance ! La voix enregistrée détache ainsi la parole du corps vivant.

Mémoires d'un côté (institutionnelles, commerciales, personnelles, etc.), oublis de l'autre : techniques (obsolescence des formats), économiques (ce qui n'est pas rentable n'est pas conservé), politiques (censure, destruction d'archives, etc.) et ainsi de suite.

En fait, l'oralité secondaire institue une hiérarchie entre mémoire "légitime" (l'archive officielle) et "illégitime" (ce qui n'est pas enregistré n'existe pas vraiment).

3. L'oralité tertiaire repose sur une mémoire algorithmique paradoxale qui :

N'oublie rien (tout est tracé),
Oublie tout (ce qui n'est pas indexé n'existe pas),
Invente des souvenirs (hallucinations, biais de corpus)...

Nous pourrions la définir comme une mémoire computationnelle, à la fois totale et volatile, insaisissable dans le cloud :

Stockage apparemment infini
Instantanément accessible (recherche full-text)
Fragmentée et décontextualisée
Algorithmiquement gouvernée

Donc, ne rien oublier d'un côté (en théorie) :

Chaque message vocal WhatsApp peut être conservé
Transcription automatique de toutes les visioconférences
Historique complet des interactions avec l'IA
Même ce qu'on voudrait effacer persiste (screenshots, caches)

Tout oublier de l'autre (en pratique) :

Oubli par submersion : trop de données = impossibilité de retrouver
Oubli algorithmique : ce que l'algorithme ne référence pas n'existe pas
Oubli structurel : les plateformes ferment, les liens meurent (link rot)
Oubli économique : on paie pour stocker, sinon suppression automatique

En passant par les inventions pures et simples (fausses ou altérées) :

Hallucinations des LLM qui "se souviennent" de faits inexistants
Biais de corpus : surreprésentation de certaines voix, effacement d'autres
Deepfakes audio : création de paroles jamais prononcées
Photos "améliorées" par IA qui modifient le passé

Où est l'autorité dans tout ça ? Qui fait autorité quand la parole est générée ?

Le concepteur du modèle ?
Le corpus d'entraînement ?
L'algorithme de ranking ?
L'utilisateur qui parle ou déclenche ?

La chaîne de responsabilité se dissout. Fondamentalement, l'oralité était dialogique et présentielle : parler, c'est s'adresser à quelqu'un. Mais avec l'IA conversationnelle, on parle avec qui ?

Question ouverte qui appelle un nouveau concept : la textautoralité, à savoir la reconfiguration du régime d’auteur dans la textualité, qu’elle soit écrite ou orale, dès lors que la production des énoncés est médiée, assistée ou générée par des dispositifs techniques et algorithmiques.

Dans le prolongement heuristique du continuum décrit par Walter J. Ong — oralité primaire, chirographie, typographie, oralité secondaire —, il devient possible de désigner l’émergence d’un cinquième régime, que l’on pourrait nommer "oralité tertiaire". Dans ce régime, l’oral et l’écrit cessent d’être des ordres distincts pour devenir opérationnellement fusionnés : la parole est continûment transcrite, reformulée et archivée, tandis que l’écriture est oralisée, performée et réénoncée.

On notera ici une asymétrie décisive : la chirographie et la typographie ont profondément transformé l’écriture, mais sans en altérer la nature fondamentale — l’écriture demeure un geste humain intentionnel, stabilisé et attribuable ; en revanche, le passage de l’oralité secondaire à une oralité tertiaire générative affecte la parole dans son ontologie même, en dissociant la voix de la présence et du locuteur. Ici l’asymétrie n’est pas quantitative, elle est qualitative.

Cette fusion, rendue possible par les dispositifs numériques et les modèles de langage, ne relève pas d'une simple convergence médiatique. Elle repose sur une convertibilité automatique et bidirectionnelle des modalités langagières : tout énoncé oral peut être instantanément transformé en texte, tout texte peut être synthétisé en parole, et cette conversion n'est plus le fait d'un travail humain de transcription ou de lecture, mais d'un traitement algorithmique qui interprète, normalise, adapte et régénère.

Parmi les effets les plus profonds — et souvent sous-estimés — de ce nouveau régime communicationnel figure le multilinguisme instantané, qui déplace radicalement la compétence linguistique du sujet vers l’infrastructure algorithmique, et transforme la langue en service : pouvoir soumettre à l'IA n'importe quel texte dans pratiquement n'importe quelle langue pour qu'elle vous réponde, quasi en temps réel, en l'analysant dans la langue de votre choix n'est pas anodin. C'est une mutation du rapport humain aux langues, et donc au monde.

Jusqu’à une période très récente, la barrière des langues constituait l’une des dernières frontières humaines jugées aussi infranchissables que les grandes chaînes montagneuses : apprendre une langue demandait des années, la traduction exigeait des compétences rares, et toute communication translinguistique impliquait des coûts, des délais, des pertes de sens et de contexte. La langue n’était pas seulement un outil : elle demeurait une appartenance, une mémoire, un capital.

Or la traduction — désormais couplée à l’analyse, la reformulation et l’adaptation de registre — bascule dans un régime de convertibilité quasi immédiate. Ce que l’on externalise, ce n’est pas seulement la traduction, mais une part de la compétence d’énonciation elle-même : choisir les mots, calibrer le ton, expliciter des implicites, ajuster les formules de courtoisie, "faire passer" un message. Dès lors, l’enjeu n’est pas simplement pratique. Il est anthropologique, avec des impacts majeurs :

A) Déplacement du « capital linguistique »

Historiquement, parler une ou plusieurs langues constituait un capital social : accès à l’éducation, à la mobilité, au prestige, au pouvoir. Avec le multilinguisme instantané, une partie de ce capital se déplace : du locuteur vers le dispositif, de la compétence vers l’infrastructure. On peut espérer une démocratisation partielle de l’accès (information, services, négociation), mais au prix d’une dépendance accrue envers des systèmes privés, leurs modèles, leurs politiques et leurs biais.

B) Universalisation de la conversation, mais pas des cultures

La traduction abolit les barrières linguistiques, elle n’abolit pas les mondes culturels. Implicites, normes de politesse, hiérarchie, humour, sous-entendus, formes de preuve, styles d’argumentation : tout cela ne se traduit pas "automatiquement", même si cela peut se reformuler. D’où un paradoxe : compréhension linguistique accrue, mais malentendus culturels renforcés, précisément parce que la fluidité donne l’illusion de comprendre vraiment. La transparence apparente de la traduction devient un piège cognitif.

C) Nouveaux régimes de confiance

Quand un humain traduit, on sait (au moins en principe) qui a interprété. Quand un modèle traduit, le sens passe par un filtre opaque : choix lexicaux, atténuation, intensification, neutralisation, déplacement de registre. On gagne une confiance pratique ("ça marche"), mais on perd une part de contrôle épistémique ("qu’est-ce qui a été réellement dit ?"). La traduction devient alors un acte politique : orientation, cadrage, euphémisation, biais, voire normalisation.

D) Reconfiguration de l’identité linguistique

Nos langues ne sont pas seulement des outils : elles portent une mémoire, un rythme, des gestes, une appartenance. Quand on peut « parler toutes les langues » via un dispositif, on observe une désidentification partielle (je parle sans parler), une hybridation accélérée (calques, mélanges, registres importés) voire une dépossession : on n’habite plus sa langue, on l’administre via une interface. La langue devient un paramètre réglable et non plus un milieu vécu.

E) Accélération de la circulation des récits et des conflits

Le multilinguisme instantané rend possible la diffusion immédiate de récits politiques, la propagande et la désinformation multilingues, la circulation transfrontalière de slogans et de "mèmes", ainsi que la mobilisation rapide de communautés diasporiques. Anthropologiquement, cela peut renforcer une synchronisation émotionnelle globale, une polarisation transnationale, et une compétition des récits à l’échelle planétaire. L’espace public se mondialise, mais sous des logiques de vitesse et de contagion.

F) Transformation de l’apprentissage et de la transmission

Deux scénarios coexistent : déclin de la motivation à apprendre (pourquoi perdre mon temps si le système le fait à ma place ?) et augmentation paradoxale (l’outil devient tuteur, correcteur, immersion). Mais l’effet profond est ailleurs : on externalise la compétence, on apprend moins par incorporation, davantage par délégation. On devient un orchestrateur de langues plus qu’un locuteur, mais cela transforme aussi le rapport au savoir.

G) Risques d'uniformisation

La peur évidente est celle d’un "globish algorithmique" : une convergence de toutes les langues vers des tournures standardisées, une neutralisation des aspérités, une politesse “internationale”, un ton moyen. Toutefois, le risque n'est pas automatique, ni mécanique : il dépend des corpus d’entraînement, des langues mieux servies, des variétés reconnues (dialectes, sociolectes), des registres favorisés (administratif, neutre, poli) et des objectifs des plateformes.

Il y aura donc simultanément un mouvement d’uniformisation (effet plateforme) et, potentiellement, un mouvement de revitalisation (si les outils servent effectivement les langues minorées, leurs registres et leurs nuances). Anthropologiquement, la lutte des langues ne disparaît pas : elle se déplace. Elle devient une lutte pour les données, les modèles, les infrastructures — et, au fond, pour le droit de faire exister des mondes dans et par la langue.

Nous pouvons enfin identifier trois traits structurants de ce que j’appellerais l’oralité tertiaire :

1. La disparition (ou la dématérialisation) du support comme ancrage symbolique

Le langage ne s’inscrit plus prioritairement via un support matériel identifiable — voix incarnée, manuscrit, page imprimée ou enregistrement analogique — mais dans une infrastructure computationnelle. Il existe désormais comme ensemble de données manipulables en temps réel : tokens, vecteurs, embeddings, distribués dans des architectures de calcul et de stockage. Le langage perd ainsi son ancrage matériel stable pour devenir un flux processuel, sans état définitif.

2. Une énonciation sans locuteur humain

Alors que les régimes antérieurs supposaient toujours un sujet parlant — même médiatisé par la technique —, l’oralité tertiaire rend possible la production d’énoncés sans énonciateur humain direct. Voix synthétiques et textes générés ne reproduisent pas une parole préexistante : ils procèdent d’une simulation calculée. L’instance d’énonciation devient indécidable, invérifiable, et avec elle la source de l’autorité discursive.

3. Une contextualisation algorithmique des énoncés

Contrairement aux configurations précédentes qui supposaient une certaine universalité de l'énoncé — un manuscrit copié reste identique pour tous ses lecteurs, un livre imprimé est le même dans toutes les mains, une émission radiophonique est entendue simultanément par tous —, l’oralité tertiaire institue une variation systématique selon le contexte d’usage. Les énoncés sont générés à la demande, adaptés au destinataire, au moment et au dispositif, selon des paramètres algorithmiques plus ou moins opaques. La parole et l’écriture cessent d’être des objets stables pour devenir des productions situationnelles.

Cette triple transformation — dématérialisation, génération automatique, personnalisation — produit une mutation anthropologique dont l'ampleur reste à mesurer. L'oralité tertiaire ne se contente pas de modifier les modalités de communication : elle reconfigure les conditions mêmes de la mémoire (qui n'est plus ni incarnée ni archivée, mais computée), de l'autorité (qui n'est plus localisable dans un auteur ou une institution, mais distribuée dans le système algorithmique), et de la crédibilité (qui n'est plus attestée par un témoin ou garantie par un document, mais produite comme effet de plausibilité statistique).

Le langage, depuis toujours bien commun de l’humanité, s’inscrit désormais dans des infrastructures techniques privatisées, où écriture et parole ne relèvent plus exclusivement d’un acte souverain du sujet, mais d’un processus de validation au sein de systèmes génératifs.

Ainsi, nous assistons en direct à une refonte de rupture instaurant un binôme textualité/textoralité.

Ce binôme, qui structurait jusqu’ici l’analyse des pratiques langagières contemporaines, reposait sur une distinction encore opératoire entre deux régimes : d’un côté, une textualité héritée de l’écrit, stabilisée, attribuable, lisible comme objet ; de l’autre, une oralité médiatisée, performative, située, mais toujours indexée à une source humaine identifiable. Or ce partage devient aujourd’hui insuffisant pour rendre compte des formes effectives de production, de circulation et de réception du langage.

Dans le régime émergent, l’oral et l’écrit ne constituent plus deux modalités distinctes entre lesquelles on passe, mais deux états transitoires d’un même continuum computationnel. La parole est pensée comme texte latent, immédiatement transcriptible, analysable, résumable, traduisible ; l’écriture est conçue comme parole potentielle, immédiatement oralisable, performable, dialogisable. Ce qui circule n’est plus prioritairement un texte ou une voix, mais une matière langagière indifférenciée, manipulée par des systèmes capables d’en changer la forme, le ton, le registre et la destination.

Or cette refonte ne concerne pas seulement les formes du langage ; elle engage aussi profondément ses conditions d’énonciation. Lorsque des énoncés sont produits sans locuteur humain direct, reformulés sans intention explicite, diffusés sans auteur assignable et personnalisés sans responsabilité identifiable, c’est la notion même de l’auctorialité qui s'en trouve déplacée. L’auteur n’est plus une origine, mais une fonction parmi d’autres dans une chaîne de génération, de sélection et de validation.

Enfin, parce que ces énoncés ne cessent d’être réécrits, reformulés, résumés, traduits, hiérarchisés et recontextualisés, ils ne peuvent plus être appréhendés comme des objets langagiers isolés. Chaque production s’inscrit dans une stratification dynamique de versions, de traces et de transformations, visibles ou invisibles.

Ainsi, la refonte du binôme textualité/textoralité ne correspond ni à une disparition de l’écrit ni à un retour de l’oral, mais à l’émergence d’un nouveau régime communicationnel, où le langage devient à la fois génératif, stratifié et gouverné. Ce régime n’abolit pas les pratiques humaines de la parole et de l’écriture, mais les inscrit dans un environnement où l’humain n’est plus l’unique producteur du langage, ni le seul garant de son sens, de son origine ou de sa véracité.

C’est à partir de cette situation — inédite par son ampleur, sa vitesse et son degré d’automatisation — qu’il devient nécessaire de repenser conjointement textualité, oralité, auctorialité et mémoire, non plus comme des catégories séparées, mais comme les dimensions interdépendantes d’un même écosystème sémiotique en mutation.

Une nouvelle condition également à l'origine des deux sous-régimes de palimptextualité et de palimptextoralité, où les énoncés, à la fois textuels et oraux, existent comme couches successives, gouvernées par des dispositifs algorithmiques qui déterminent ce qui apparaît, ce qui persiste et ce qui s’efface.

En m'appuyant sur ma propre conception du palimptexte, je proposerais les définitions suivantes de ces deux concepts :

Palimptextualité

Propriété d’un objet sémiotique (numérique ou médiatique) d’exister comme une stratification de versions, de reprises, de transformations et de filtrages, où aucune couche n’efface totalement les précédentes, même si certaines sont invisibles ou externalisées.

Palimptextoralité

Régime palimptextuel propre à l’oralité médiatisée, où les strates ne se donnent pas comme des révisions visibles (brouillons, historique), mais s’accumulent par répétition, cadrage, montage, reformulation et recirculation (clips, citations, sous-titres), et par leur inscription dans la mémoire individuelle et collective.

Dans ce cadre, la télévision mérite un chapitre à part :

Les deux précédentes définitions sont le pendant des régimes supérieurs :

Textualité

1) Textualité héritée (humaine, intentionnelle)

Régime de la littératie (chirographie, ou "écriture manuscrite" / typographie) dans lequel un énoncé existe comme texte stabilisé : inscription durable, relisible, transmissible, dont la syntaxe, la ponctuation, l'organisation résultent d’une mise en forme réfléchie. La textualité héritée suppose une objectivation de l’énoncé (le texte devient un objet), une relative unicité (un "même" texte pour des lecteurs multiples), et une auctorialité en principe assignable, même lorsque cette attribution est collective ou institutionnelle. Dans ce cadre, l’écrit demeure structurellement second : il fixe et organise après-coup ce que la parole énonce.

2) Textualité machinique (algorithmique, computationnelle)

Dans le nouveau régime hybride, la textualité cesse d’être une catégorie monolithique : elle devient l’un des états transitoires d’un continuum où le texte n’est plus d’abord un objet stable, mais une matière langagière immédiatement manipulable : transcriptible, analysable, résumable, traduisible, reformulable, et parfois générée sans auteur humain direct. Elle se définit moins par la fixation que par la convertibilité, la contextualisation et la stratification : le texte tend à être une couche parmi d’autres dans une dynamique de versions, de filtrages et de transformations (palimptextualité), au sein d’infrastructures techniques où l’écriture perd son ancrage matériel et son état définitif.

Textoralité

Régime sémiotique émergent dans lequel la parole et l’écrit cessent d’être deux ordres distincts pour devenir opérationnellement interconvertibles. La textoralité correspond au versant oral du continuum tertiarisé : l’énoncé y existe comme parole potentielle continûment oralisée, performée, simulée et rendue dialogique par des dispositifs algorithmiques (synthèse vocale, assistants, clonage, interfaces conversationnelles), tout en étant simultanément conçu comme texte latent (transcription, indexation, résumé, traduction).

Ce régime se distingue des formes antérieures d’oralité : il ne renvoie ni à l’authenticité hic et nunc de l’oralité primaire, ni à la reproduction médiatisée d’une source identifiable propre à l’oralité secondaire. La textoralité institue au contraire une énonciation possible sans locuteur humain direct, et fait de la conversation une interface standard, indépendamment du degré réel de compréhension. Pôle du flux, de la vitesse et de la performativité, elle est structurellement instable et contextualisée, produite à la demande, personnalisée par des paramètres algorithmiques, et susceptible d’entrer dans une stratification dynamique (palimptextoralité) par montage, cadrage, reformulation et recirculation.

Une problématique transversale à ce qui précède est celle de l’auctorialité — c’est-à-dire des conditions d’attribution, d’autorité et de responsabilité d’un énoncé — dans l’ensemble des régimes langagiers contemporains, qu’ils soient textuels ou oraux, stabilisés ou stratifiés, à savoir la reconfiguration du régime d’auteur que j'ai nommée plus haut :

Textautoralité

Désigne la manière dont la production des énoncés devient distribuée entre plusieurs instances (auteur humain, dispositifs de capture et de conversion, plateformes, modèles génératifs, règles de visibilité), de sorte que l’auteur n’est plus seulement une origine, mais un opérateur : celui qui déclenche, cadre, sélectionne, édite, valide ou assume un énoncé dont une part peut être automatisée, reformulée ou générée.

Dans la textualité héritée, la textautoralité reste marginale (elle concerne surtout l’édition et l’institution). Dans la textualité machinique et la textoralité, elle devient structurante : l’énonciation peut être produite sans locuteur humain direct, puis attribuée, "signée" ou endossée après coup. Elle se complexifie ultérieurement dans les formes palimptextuelles et palimptextorales, puisque l’énoncé n’existe plus comme un objet unique, mais comme une stratification de versions, de montages et de filtrages, rendant l’origine, l’intention et la responsabilité plus difficiles à localiser.

L'ensemble de cette architecture contemporaine des régimes du langage fera l'objet d'un article académique à publier en 2026.

Conclusion

Discernement et confiance : le nœud anthropologique du régime tertiarisé

Pour que cette architecture des régimes du langage ne reste pas un schéma abstrait, il faut nommer le point où tout se joue, dans la vie quotidienne : tirer le vrai du faux dans le chaos informationnel. Or ce travail n’est pas seulement épistémique ; il est anthropologique, parce qu’il engage notre manière d’habiter le monde social. Deux notions deviennent alors indissociables : le discernement et la confiance, deux faces d’une même médaille.

Dans les régimes primaire et secondaire, le discernement était soutenu par des ancrages matériels et sociaux relativement stables. Dans le régime tertiaire, ces ancrages s’effacent simultanément.

Le discernement devient une tâche infinie et incertaine : un texte ou une parole peut être généré par un humain, assisté par une IA, co-produit, ou entièrement autonome — sans que le récepteur puisse le savoir a priori. La fluidité des versions et la personnalisation algorithmique rendent toute citation instable : ce que j’ai lu hier peut avoir changé aujourd’hui, ou être différent de ce que vous lisez en même temps que moi.

La multimodalité (texte, voix synthétique, image, vidéo générée) multiplie les surfaces de projection, mais aussi les points d’entrée pour la manipulation (deepfakes, reformulations subtiles, hallucinations plausibles). Le vrai n’est plus garanti par la fixité du support ni par l’identité vérifiable de l’émetteur, mais par une chaîne opaque de calculs statistiques opérés par des modèles privés.

La confiance, quant à elle, se trouve déracinée : à qui faire confiance quand l’auteur est dilué (prompt + modèle + corpus + éditeur) ? à quoi faire confiance quand le texte ou la voix n’a plus de corps, de geste, de contexte stable ?

Les plateformes deviennent les nouveaux garants : non plus la personne, non plus le document, mais l’algorithme et l’entreprise qui le détient. Nous déléguons le discernement aux systèmes de modération, aux scores de fiabilité, aux labels « généré par IA » — qui eux-mêmes sont produits par les mêmes infrastructures.

Ce déplacement est profondément perturbant : nous passons d’une confiance intersubjective (fondée sur la relation humaine ou sur l’artefact partagé) à une confiance infrastructurée (déléguée à des systèmes socio-techniques obscurs). Le discernement n’est plus un acte souverain de la raison critique face à un objet stable ; il devient une navigation permanente dans un flux de probabilités, où le doute est structurel.

Or, sans confiance minimale, le lien social se défait. Si tout peut être généré, reformulé, personnalisé à la demande et à l'infini, alors rien ne porte plus la marque irréductible de l’intention humaine. La parole perd sa performativité (elle n’engage plus vraiment quelqu’un), l’écrit perd sa force probante (il n’atteste plus vraiment quelque chose).

Le risque ultime n’est pas seulement l’erreur ou la manipulation, mais la lassitude : un monde où le discernement exige une vigilance épuisante, et où la confiance ne peut plus se déposer nulle part sans arrière-pensée. Nous risquons de nous replier soit dans le cynisme généralisé (« tout est faux »), soit dans la crédulité tribale (« je crois seulement ce qui vient de ma bulle »).

Pour habiter dignement ce régime tertiarisé, il nous faut inventer de nouvelles pratiques et de nouvelles institutions du discernement et de la confiance : via une transparence radicale des chaînes génératives (traçabilité des prompts, des modèles, des corpus) ? des marquages inviolables et vérifiables de l’origine humaine ou automatisée ? une éducation massive à la lecture critique des outputs algorithmiques ? une gouvernance publique ou collective des infrastructures langagières, de sorte que le langage ne devienne pas un service privé captif ?

Ces questions ne sont pas techniques, elles sont politiques. Car ce qui est en jeu, au fond, ce n'est pas seulement la capacité de distinguer le vrai du faux, mais le maintien d'un espace commun où la parole fait encore acte, où l'écrit fait encore preuve, où le langage demeure un bien partagé et non une ressource privatisée.

L'oralité tertiaire n'est pas la fin de la communication humaine, mais elle en transforme radicalement les conditions d'exercice. Elle nous place devant un choix de civilisation : soit nous acceptons de devenir des validateurs passifs d'énoncés générés, déléguant notre souveraineté langagière aux infrastructures algorithmiques ; soit nous réinventons collectivement les conditions matérielles, institutionnelles et éducatives d'une communication qui reste fondamentalement humaine — même quand elle est techniquement médiée.

Le nouveau régime communicationnel de l'humanité exige de nous que nous réapprenions à faire confiance intelligemment, et à discerner sans nous épuiser. C'est peut-être la compétence critique cardinale du XXIe siècle : non pas résister à la technique, mais refuser qu'elle dissolve ce qui fait de nous des êtres de parole — c'est-à-dire des êtres responsables, adressables, capables de s'engager par ce qu'ils disent.

Car si la parole et l'écriture cessent d'engager, si elles ne sont plus que des flux calculés, alors c'est la possibilité même du politique qui s'efface. Et avec elle, notre capacité à construire ensemble un monde commun.

Il fut un temps où donner sa parole avait un sens...

P.S. Pour alimenter ma réflexion et rédiger ce billet, j'ai bien évidemment commencé par convoquer l'IA, en accumulant en trois jours de questions-réponses - qui amènent à leur tour d'autres questions-réponses dans un cycle sans fin -, quelques centaines de pages et plus d'une centaine de milliers de mots, avant même d'avoir écrit une seule ligne ! Sans pilotage, les LLM partent dans tous les sens...

Par ailleurs, d'aucun(e)s pourraient me reprocher l'emploi de plusieurs néologismes. Le fait est que la création d'un néologisme n'est jamais un geste gratuit : elle correspond à la nécessité de nommer une configuration nouvelle pour la rendre pensable. Or la fusion contemporaine de l’oral et de l’écrit, rendue possible par l'IA et les grands modèles de langage, constitue précisément une situation sans précédent historique — du moins sous ces formes, à cette échelle et avec un tel degré d’automatisation.

Dans ce contexte, j'estime qu'il ne s'agit pas de coquetteries lexicales, mais d'une nécessité conceptuelle permettant de nommer un régime hybride nouveau, dont les implications cognitives, sociales et politiques ne peuvent être conçues ni élaborées avec les catégories héritées. Nommer, ici, n’est pas embellir le réel : c’est rendre visible une transformation majeure de notre rapport au langage, à la mémoire et au discernement.

Palimptexte 3.0: Welcome in the Word Century

2025-12-12T18:41:00.011+01:00

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[Mise à jour - 15 décembre 2025] Le nouveau régime communicationnel de l'humanité et l'architecture contemporaine des régimes du langage

[Mise à jour - 14 décembre 2025] Je viens de publier - merci Anthropic - une frise chronologique intitulée Du palimpseste au palimptexte :

Près de vingt ans après ma tentative de conceptualisation initiale, le palimptexte doit être redéfini (voire défini tout court) à l'ère des LLM et de l'intelligence artificielle générative. C'est une notion qui m'est chère et que je n'ai pas songé d'abandonner une seule seconde. Quand bien même elle n'a jamais trouvé le moindre écho nulle part.

Ce billet est donc le septième que j'y consacre :

L'Internet aujourd'hui : de l'hypertexte au palimptexte (2006)
Palimptexte : une tentative de définition (2006)
Welcome in the World Century (2007)
Welcome to the Word Century (2011)
Le palimptexte terminologique (2016)
Palimptextes poétiques (2023)

Genèse et 20 ans d'évolution, en 5 grandes étapes :

2006-2007, billets de 1 à 3 : contexte Web 2.0, formalisation initiale du concept et réflexion sur la mutation culturelle induite par le Web (stratification billets de blog + commentaires, mais encore largement textuelle) ;
2011, billet 4 : vers le Word Century, explosion de la production écrite humaine (réseaux sociaux, tweets, microformats, etc.), première prise de conscience sur le phénomène massif de la textualité numérique ;
2016, billet 5 : fiche terminologique, apparition de la multimodalité liée aux smartphones et aux plateformes (écrit, oral, image, vidéo), intégration de plusieurs médias, sans les penser encore comme couches stratifiées et sans rompre avec la logique textuelle ;
2023, billet 6 : dimension poétique, quasi anthropologique (geste, trace, survivance) et expérientielle du concept, le palimptexte est exploré comme lieu de création, de mémoire, comme préparation implicite du passage à une vision sémiotique complète ;
2025, ce billet : palimptexte 3.0, nécessité d’une redéfinition due à l’essor massif des LLM et IA génératives. Le palimptexte acquiert en outre une dimension politique et devient terrain de lutte pour le discernement dans un monde saturé de langage.

De "Welcome to the Word Century", nous y allons, à "Welcome in the Word Century", nous y sommes !

De "on part du mot et on arrive au monde" en 2016, à "on part du monde et on arrive au mot" dix ans plus tard. [MàJ - Le jour-même où j'ai publié ce billet, j'ai découvert celui-ci, signé Fei-Fei Li, qui fait quand même la une de Time Magazine]

Explications.

Dans les décennies 2000-2010, "on part du mot et on arrive au monde" décrivait, selon moi, l’économie du Web 2.0 : le mot clé saisi dans un moteur devient une clé d’accès à l’univers du Web, un portail ouvert sur la pluralité dynamique du monde numérique, avec également des conséquences IRL, implicites ou explicites.

Ce n'est plus le cas aujourd'hui, ou ça le sera toujours moins. Et contrairement à ce que l'on pourrait penser, "on part du monde et on arrive au mot" n'est pas une évolution positive, mais une régression. "Bienvenue dans le siècle des mots" traduit désormais l'humanité immergée, saturée, dissoute dans le langage, noyée 24/7/365 dans des océans de mots - faux, vrais, gris, etc., tous médias confondus - au point qu'elle devient incapable (c'est bien le but) de démêler le vrai du faux, alors même que les progrès actuels (jamais atteints depuis l'aube de l'humanité) devraient justement lui permettre, la mettre en condition, d'exercer son discernement.

Cela signifie que nous sommes définitivement entrés dans l'ère où les humains ne se sauveront, ou ne survivront, que dans la mesure où ils seront capables de discerner entre information/désinformation, vérité/mensonge, transparence/manipulation ou propagande, blanc/noir et ainsi de suite. Pour autant, à voir comment les peuples des soi-disant démocraties votent, je suis plutôt pessimiste...

Mais laissons de côté la question - pourtant fondamentale - du discernement (condition même de la liberté), pour affronter celle du palimptexte 3.0. Que l'on pourrait définir ainsi :

Objet sémiotique numérique, multimodal, génératif et stratifié, résultant de la superposition de signes, humains ou autrement générés, dont aucune couche — textuelle, visuelle, sonore, interactive ou algorithmique — n’efface totalement les précédentes. Le palimptexte 3.0 n’est plus un simple “texte en évolution”, mais un écosystème de signes produits, filtrés, contextualisés et ordonnés par des dispositifs techniques, sociaux et cognitifs.

Pourquoi sémiotique et non plus simplement textuel ?

Parce que lorsqu'on parle d’un objet textuel dans une perspective traditionnelle, on suppose que l’unité centrale est le texte verbal — mots, phrases, paragraphes — et que tout ce qui l’entoure, qu’on le range sous la catégorie de paratexte (titres, notes, encadrements) ou qu’il s’agisse d’éléments visuels et graphiques, reste périphérique par rapport à ce noyau verbal (illustrations, sons, mise en page, interface, etc.).

L’analyse porte donc d’abord sur le lexique, la syntaxe, l’organisation discursive et la structure du document. Cette conception avait encore un certain sens au temps du Web 2.0 : blogs, wikis, fiches terminologiques, environnements où le texte verbal dominait effectivement, et les autres composantes demeuraient secondaires.

Or cette définition est devenue insuffisante. Il s’agit à présent d’un ensemble composite où cohabitent du texte, des images générées, du son, de la vidéo, des interfaces et des gestes interactifs ; où circulent des réactions, des likes, des emojis ; où s’enchaînent prompts, reformulations, outputs d’IA ; où les éléments visuels, sonores ou interactifs sont modulés par du code qui décide de ce qui s’affiche ou s’efface, et où des algorithmes orchestrent en permanence ce qui sera montré, dissimulé ou mis en avant.

Quelques exemples ?

Prenez un thread Twitter devenu viral : texte initial, images ajoutées, GIFs de réaction, quotes-tweets avec vidéos, thread audio en réponse, algorithme qui filtre l'ordre d'affichage. S'agit-il de couches périphériques, ou d'un objet sémiotique total ?
Un article Wikipédia n'existe jamais 'en soi' : il est la superposition de multiples éditions, avec leur historique visible, leurs différents auteurs, leurs discussions, voire guerres d'édition, leurs bots de maintenance. Lire un article Wikipedia sans consulter l'onglet 'Historique', c'est ignorer 90% de sa réalité palimptextuelle.
Quand vous cherchez 'réchauffement climatique' sur Google : l'hypertexte vous montre les liens (articles scientifiques, sites climato-sceptiques, médias). Le palimptexte vous révèle que certains résultats ont été rétrogradés par un algorithme, que d'autres ont été édités 50 fois, que telle source a changé de position au fil des ans, etc.

Pourquoi stratifié ?

Parce que dans un tel environnement, le texte verbal n’est plus qu’une couche parmi d’autres, dans un champ sémiotique beaucoup plus vaste. Il n'existe jamais dans un état unique ou stable, mais se constitue au contraire comme une superposition de traces, de révisions, de mises à jour, d’ajouts, de suppressions, de reformulations et de traitements génératifs. Si la version zéro d'un texte part d'une tabula rasa, chaque nouvelle occurrence de ce document numérique — que ce soit édition, commentaire, réécriture (automatique ou non), etc., ou variation induite par un algorithme de recommandation —, laisse derrière elle une couche, parfois visible, parfois implicite, parfois inscrite dans le code ou la mémoire de la plateforme.

Un palimptexte n’est donc pas seulement un texte “augmenté” : c’est véritablement une stratigraphie en devenir, où cohabitent des couches humaines et des couches autrement générées ; des couches intentionnelles et des couches calculées ; des couches explicitement signifiantes et des couches issues du travail invisible des algorithmes. La matérialité numérique elle-même — logs, historiques, métadonnées, versions intermédiaires, caches, embeddings — produit des strates additionnelles qui participent à l’identité du document.

On ne lit donc jamais un palimptexte comme un objet homogène, mais comme une juxtaposition dynamique de ses états successifs et de ses processus de transformation. La stratification devient ainsi la condition même de son existence sémiotique : elle manifeste la manière dont un document numérique vit, change, circule, se recompose et se négocie à travers ses multiples couches.

En d'autres termes, disons que le Web c'est - encore et toujours - l'hypertexte, où le texte numérique n’est pas un objet isolé, mais un nœud dans un réseau de liens, porte ou carrefour. Ce qui compte n’est pas seulement le texte lui-même, mais :

ses connexions,
ses renvois,
ses voisinages,
ses reprises,
sa navigation,
les parcours qu’il autorise,
les interactions qu'il suscite.

L’hypertextualité pense le Web dans sa dimension horizontale, topologique, relationnelle, le texte existe par son inscription dans une structure réticulaire.

Le palimptexte (la palimptextualité ?), en revanche, déplace la perspective vers une dimension verticale, stratigraphique, temporelle, il voit chaque document comme une coupe géologique du réseau.

L'hypertexte montre les liens extérieurs et favorise la navigation, le palimptexte révèle la mémoire interne et privilégie la généalogie à travers :

réécritures,
mises à jour,
corrections,
commentaires,
métadonnées,
citations,
traitements algorithmiques,
résumés, reformulations, traductions,
couches humaines et couches générées.

En articulant hypertextualité (dimension réticulaire) et palimptexte (dimension génétique), on obtient une théorie complète du texte numérique, à la fois réseau et généalogie, le texte étant défini par sa double dimension textuelle :

ce à quoi (à qui) il renvoie,
ce qui le renvoie,
les chemins qu’il ouvre,
les communautés qu’il relie,

qui dessine la carte du Web, et palimptextuelle :

ce qu’il a été,
ce qu’il devient,
ce qu’on en fait,
la mémoire stratifiée de ses états,
les interventions humaines ou générationnelles qu’il incorpore,

qui en trace la biographie interne.

En conclusion : l'hypertexte est l'espace du Web ; le palimptexte le temps du Web. Désormais, nulle lecture n’est possible sans cette double conscience : celle des réseaux qui relient, et celle des strates qui se superposent. Là où l’hypertexte nous apprenait à naviguer, le palimptexte nous oblige à interpréter chaque document comme une condensation de traces, un champ de forces où cohabitent intentions humaines, opérations algorithmiques, réécritures successives et résidus de version.

La textualité numérique du XXIᵉ siècle est un écosystème où hypertexte et palimptexte nous racontent non plus des textes, mais des histoires de textes, non plus seulement des contenus, mais des couches de sens en interaction permanente.

Donc, dans un monde saturé de langage et de messages qui prolifèrent jusqu’à obscurcir ce qu’ils prétendent décrire, il devient vital d'apprendre à distinguer versions humaines et versions générées, à reconnaître les traces, les filtrages, à percevoir les effacements, lire à travers les reformulations, identifier les fake news, etc.

Dans le siècle des mots, apprendre à discerner n’est plus une vertu intellectuelle mais une compétence de survie. Face à l'infobésité, la notion de palimptexte n'est pas un jeu théorique, mais un geste de résistance cognitive. Le concept n’est plus seulement descriptif, il devient critique : le refus de se laisser emporter par la furie (dés)informationnelle.

Stratégie Européenne de Sécurité 2026

2025-12-08T19:16:00.003+01:00

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Au mois de mai dernier, l'historien Andrew Preston a publié Total Defense: The New Deal and the Invention of National Security, un ouvrage dans lequel il démontre que la notion moderne de « sécurité nationale » américaine n’a rien d’intemporel. Loin d’être née avec la guerre froide, elle est selon lui le produit des années Roosevelt et du New Deal : une extension à l’échelle mondiale d’une logique initialement conçue pour l’intérieur, celle de la « sécurité sociale ». Roosevelt, confronté à la crise de 1929, avait redéfini la mission de l’État pour garantir la sécurité économique — emploi, retraite, assurance-chômage — via le Social Security Act de 1935. À la fin des années 1930, il transpose ce modèle protecteur à la scène internationale, donnant naissance à l’idée de « défense totale » : il ne s’agit plus seulement de défendre le territoire américain, mais de protéger un mode de vie, des institutions et des valeurs face à des menaces idéologiques, économiques et militaires situées potentiellement à l’autre bout du monde.

Avant cette mutation, la défense nationale se confondait largement avec la protection du territoire. Tout au long du XIXᵉ siècle et jusqu’à l’entre-deux-guerres, les États-Unis bénéficient d’une situation de « free security » : deux océans les isolent, aucun voisin hostile ne les menace, et l’opinion publique peine à percevoir les dangers extérieurs. Roosevelt et son entourage s’inquiètent pourtant de cette insouciance stratégique face à la montée des régimes fascistes en Europe et en Asie. Ils cherchent à faire comprendre que des événements géographiquement lointains peuvent avoir des conséquences directes pour les États-Unis. C’est dans ce contexte qu’émerge la doctrine de la sécurité nationale : désormais, les menaces distantes — qu’elles soient militaires, idéologiques ou économiques — doivent être pensées comme dangereuses, susceptibles d’altérer le « mode de vie américain ».

L’attaque de Pearl Harbor, le 7 décembre 1941, joue un rôle décisif dans cette évolution. D’abord, elle constitue une preuve manifeste que Roosevelt avait raison : une puissance située de l’autre côté du Pacifique peut frapper le territoire américain sans avertissement, brisant l’illusion de sécurité géographique. Ensuite, elle provoque une bascule immédiate de l’opinion publique : ce qui était une controverse — faut-il intervenir en Europe ? aider le Royaume-Uni ? — devient en quelques heures un consensus en faveur de la guerre et de la mobilisation totale. La « défense totale » cesse alors d’être un discours pour devenir une réalité concrète : économie de guerre, conscription, expansion spectaculaire de l’appareil militaire. Enfin, Pearl Harbor ancre durablement l’idée qu’il faut un appareil de sécurité permanent : renseignement centralisé, armée en alerte, alliances durables. Après 1945, cette mémoire de la vulnérabilité nourrit la construction de l’« État de sécurité nationale » — National Security Act de 1947, CIA, Conseil de sécurité nationale — que Preston considère comme l'institutionnalisation d’un cadre mental forgé avant même la guerre.

Entre 1937 et 1942, la notion de « sécurité nationale » s’élargit donc considérablement : elle inclut désormais l’économique, le social, le culturel, et non plus seulement le militaire. Toute menace — nazisme hier, communisme ensuite, terrorisme plus tard — peut être interprétée comme mettant en péril la démocratie libérale américaine. Cette extension du sens permet aussi de présenter comme vitales des politiques qui relèvent en réalité de choix stratégiques, abaisse le seuil du recours à la force et renforce l’idée d’une Amérique investie d’une mission protectrice globale.

Dans cette perspective, la guerre froide n’apparaît pas comme l’origine de l’État de sécurité nationale, mais comme son accélérateur. Elle déplace progressivement les priorités : ce qui, à l’époque du New Deal, formait un projet équilibré entre sécurité sociale et sécurité nationale bascule vers une hypertrophie du volet sécuritaire, au détriment en partie des ambitions sociales.

Cet arrière-plan historique permet aussi de mieux comprendre les débats contemporains, notamment la question de savoir si l’ère Trump marque un retour à l’isolationnisme. En réalité, il ne s’agit pas d’un véritable retour à l’isolationnisme classique des années 1920-30 — rejet des alliances, refus des engagements extérieurs, neutralité stricte. Trump n’a ni réduit le budget militaire ni démantelé les bases américaines à l’étranger, et il a maintenu une politique de puissance vis-à-vis de la Chine ou de l’Iran. Ce qu’il propose, plutôt, est une forme de souverainisme opportuniste : « America First », méfiance envers les institutions internationales, dénonciation des alliances jugées coûteuses, retrait d’accords multilatéraux. On reste dans le jeu mondial, mais à condition que les bénéfices soient directs et immédiats pour les États-Unis.

Sur ce point, Preston aide à comprendre que Trump ne remet pas en cause l’État de sécurité nationale tel qu’il s’est constitué depuis Roosevelt. Il en modifie les priorités et la rhétorique — l’immigration, la Chine ou les « élites globalistes » deviennent des figures de menace — mais il conserve le réflexe central : se penser en termes de danger permanent et de défense du « mode de vie américain ». La logique de sécurité nationale demeure, mais elle se combine à une nostalgie isolationniste, produisant une politique extérieure moins généreuse, plus méfiante, plus conditionnelle.

En définitive, Preston montre que la « sécurité nationale » américaine est une construction historique née du New Deal, renforcée par Pearl Harbor et institutionnalisée après 1945. Elle structure encore en profondeur la manière dont les États-Unis se perçoivent : une « nation de sécurité », prête à intervenir — ou à se retirer — selon ce qu’elle identifie comme essentiel à la préservation de son identité et de sa prospérité. L’Amérique d’aujourd’hui, même sous Trump, reste façonnée par cet héritage, oscillant entre engagement global et tentation de repli, mais toujours guidée par la conviction que son mode de vie doit être protégé à tout prix.

[Parenthèse : en arrière-plan, cela semble suggérer qu’en Europe, soit on n’a rien de commun, soit on n’assume pas ce qu’on a en commun...]

L'administration Trump a récemment publié ce document, daté novembre 2025 et intitulé National Security Strategy of the United States of America, qui m'a fortement marqué. Dans le style Trump le plus cru. Comme dirait quelqu'un, « c'est du brutal » !

En le lisant, je n'ai pu m'empêcher de faire le parallèle avec la position américaine au sortir de la deuxième Guerre mondiale : les États-Unis s’imposent comme la première puissance mondiale et se présentent comme les « garants du monde libre », à l'époque pour "contenir" l’expansion de l’URSS.

Pour autant, ce fameux « monde libre » n’a jamais été un ensemble homogène de démocraties, mais un espace hiérarchisé, défini d’abord par la lutte contre le communisme puis par les impératifs de puissance des États-Unis. La défense de la liberté politique a souvent cédé devant la priorité stratégique de l’anticommunisme, justifiant le soutien à des dictatures en Amérique latine, en Asie ou en Europe du Sud, ainsi que des interventions directes contre des gouvernements élus.

La "guerre froide" s'est traduite par un soutien américain à différentes dictatures d’extrême droite, en Grèce, au Chili, en Argentine, au Brésil, en Indonésie, en Iran (1953)..., par des coups d’État, des opérations clandestines, par l'appui à des régimes autoritaires en Europe du Sud (Portugal, Espagne franquiste, Turquie des années 80), voire par l'institution de protectorats, ou quasi-protectorats, américains : Italie, Japon (sous Mac Arthur), France...

Nous ne devons qu'à De Gaulle - qui ne nous a pas sauvé seulement des allemands, mais aussi des américains - d'avoir rompu avec cette logique de protectorat implicite, symbolisée par la sortie du commandement intégré de l’OTAN en 1966, par l'expulsion des QG de l’Alliance du territoire français, et par la reconquête de l'autonomie stratégique du pays en refusant la vassalisation et en développant une politique de grandeur nationale ainsi qu'une force de frappe nucléaire autonome.

Or aujourd'hui, 80 ans ont passé, mais la logique d'hégémonie et de puissance n'a pas varié d'un pouce, pas changé de nature, juste de contexte et d'outils :

l’Europe n’est plus en ruines, comme au temps du plan Marshall, c’est un bloc riche ;
la menace principale n’est plus l’URSS, mais la Chine, la fragmentation du monde, les technologies critiques ;
les États-Unis ne sont plus surpuissants comme en 1945 : ils sont encore n°1, mais contestés ;
la mondialisation a profondément désindustrialisé certaines régions américaines, créant un ressentiment massif contre le “libre-échange sans limites” ; etc.

Sûrs de leur supériorité hier, menacés sur plusieurs fronts aujourd'hui. D'où le réflexe "America first", d'où le repli stratégique, subventions massives, “Buy American”, barrières commerciales. Face à la peur du déclin, le ton se durcit, notamment vis-à-vis des "alliés". En ce sens, la National Security Strategy est un formidable exercice d'équilibrisme OTAN/EUROPE qui cherche constamment à ménager la chèvre et le chou.

1. OTAN

Lorsque Macron déclare, en novembre 2019, que l'OTAN est en état de mort cérébrale, et l'UE au bord du précipice, les États-Unis, sous la présidence de Trump I, manifestent un désengagement croissant vis-à-vis de certaines opérations collectives, et, surtout, regardent ailleurs, vers "la Chine et le continent américain". Diagnostic du président français : s'il n'y a pas en Europe "un réveil, une prise de conscience de cette situation et une décision de s'en saisir, le risque est grand, à terme, que géopolitiquement nous disparaissions, ou en tous cas que nous ne soyons plus les maîtres de notre destin".

Ces mots furent critiqués de toutes parts (Merkel en premier lieu), or comment lui donner tort aujourd'hui ? Surtout à la lumière de cette National Security Strategy, qui a le grand mérite de mettre enfin les choses à leur place, en exprimant une position profondément révisionniste sur l’OTAN (et sur l'Europe encore davantage...), où les États-Unis ne sont plus le “leader” d’un bloc politique, mais le “convener” (organisateur) et le “supporter” (appui), où l'OTAN n'est plus une “communauté de valeurs”, mais un simple contrat. Parfaitement dans la logique de Trump.

Jusqu'ici l'OTAN était vu par les américains comme un “outil de domination”, aligné sur le long terme avec les intérêts structurels des États-Unis, à l'opposé de l'actuelle stratégie politique trumpienne, basée sur le court terme, les rapports de force, l'électorat intérieur.

Pour autant, le Pentagone, le Département d’État, une bonne partie des élites stratégiques US ne sont pas prêts à renoncer à :

des bases américaines partout en Europe,
un accès facilité aux marchés de l’armement,
une influence directe sur les politiques de défense européennes,
un bloc occidental organisé sous leadership américain.

En clair, la rhétorique de Trump ne vise pas à détruire ce pilier classique de l’hégémonie US mais à le réinstrumentaliser. En menaçant de se retirer, il transforme l’alliance en levier de chantage : il fait pression sur les Européens pour qu’ils augmentent leurs dépenses de défense et flatte, par la même occasion, un électorat américain lassé des engagements extérieurs. Traduit en langage simple : « Nous vous disons que l’OTAN reste vitale, mais nous vous faisons sentir à tout moment que nous pourrions la lâcher si vous ne faites pas ce qu’on veut. »

The Art of the Deal...

2. EUROPE

La NSS cite 5 fois l'OTAN, et 10 fois plus l'Europe (et les européens, sous une forme ou une autre), ce qui témoigne bien du fait que le continent européen est toujours une priorité de premier rang : « L’Europe reste stratégiquement et culturellement vitale pour les États-Unis ». Pour Washington, il n'est donc pas question de l'abandonner, elle reste une ressource stratégique, économique et symbolique centrale pour la puissance américaine. Ça, c'est la partie positive...

Côté négatif, il y a beaucoup à dire. J'aborderai le sujet par la bande : la façon dont la NSS aborde la guerre en Ukraine devrait agir comme un révélateur abrupt pour les Européens. En faisant de la “cessation rapide des hostilités” un intérêt vital des États-Unis, non pour garantir une victoire complète - et ni même un retrait décent - de Kiev mais pour stabiliser les économies européennes, éviter l’escalade et rétablir la stabilité stratégique avec la Russie, le document montre clairement que Washington pense d’abord en fonction de ses propres priorités globales.

Dès lors, persister à déléguer aux US la définition de la stratégie en Europe revient pour celle-ci à accepter d’être un simple théâtre de négociation entre grandes puissances, et non un acteur à part entière. La NSS oblige donc les Européens à regarder en face leurs propres vulnérabilités : dépendance militaire, incapacité à soutenir une guerre de haute intensité sans les stocks américains, division politique sur les objectifs de la confrontation avec la Russie aujourd'hui. Demain ? On en revient donc au constat de Macron dès 2019 : tant que l’Europe ne sera pas capable de penser et de financer sa propre sécurité, elle restera exposée au risque de voir son destin négocié “par-dessus sa tête” entre Washington et Moscou ou d'autres...

La lecture des journaux de ce jour en Italie ne laisse aucune ambiguïté : l'Europe assiégée, Axe États-Unis/Russie contre l'Europe (variante : Axe Poutine-Trump), etc., on voit bien à quel point cette prise de conscience est en train de se faire dans la douleur. Pour autant, Washington ne fait que dire tout haut ce que la pratique américaine laisse déjà voir depuis longtemps, y compris lorsque les Démocrates sont au pouvoir : les alliances sont un instrument, pas une fin en soi ; l’Europe est un atout, pas un pupitre moral ; l’Ukraine est un théâtre, pas le centre du monde. Aux Européens de décider s’ils veulent rester des variables d’ajustement ou devenir des sujets politiques.

En fait, la NSS ne fait que confirmer un diagnostic que les Européens refoulent depuis des années : tant qu’ils n’auront pas décidé, collectivement, de devenir une puissance – avec tout ce que cela implique de moyens, de risques et de responsabilités –, ils continueront à découvrir, au gré des documents américains et des unes de journaux, que leur destin se négocie ailleurs, et sans eux.

En février 1946, George Kennan, diplomate et spécialiste de l’URSS, en poste à Moscou, transmet à Washington un long télégramme de plus de 8 000 mots, qui est à l'origine de la doctrine du containment (endiguement chez nous), dont l’idée centrale consiste à empêcher que l’URSS n’étende son système politique et son influence au-delà de sa zone déjà contrôlée, en théorisant la nécessité d’une politique de « long-term, patient but firm and vigilant containment of Russian expansive tendencies ».

Et de conclure (en français) :

Il ne faut ni céder (pas d’apaisement naïf) ni entrer dans une guerre générale, mais contenir l’expansion soviétique de manière ferme et patiente.

En 2025, presque 2026, j'adapterais ainsi cette prévision :

Il ne faut ni céder (pas d’apaisement naïf) ni entrer dans une guerre générale, mais contenir l’expansion américaine de manière ferme et patiente.

Or ce ne sont pas les pays européens, pris isolément sous prétexte de souverainisme qui n'a plus de raison d'être, qui peuvent s'employer à contenir l'expansion américaine (ou d'autres blocs géopolitiques), mais uniquement une Union européenne fédéraliste. Sans un cœur politique européen fort, sans noyau fédéral de décision “rapide” (quelques États prêts à aller plus loin, mais sous parapluie politique européen), toute autonomie reste un slogan, du pur bavardage. Dans le cadre actuel, Trump a beau jeu de pousser sa stratégie “Divide et impera”, qui fonctionne d’autant mieux qu’il n’a aucun centre en face.

Tant que tout reposera sur 27 gouvernements nationaux, Washington pourra :

parler avec les plus proches,
contourner les plus critiques (sa propagande s'y emploie déjà en plein, tout comme les manipulations russes),
mettre en concurrence les autres,
et, surtout, bypasser complètement l'Union européenne...

J'ai donc décidé de faire abstraction de cette situation et d'imaginer une réponse commune de l'Europe à la NSS, que j'ai intitulée « Stratégie Européenne de Sécurité 2026 », détricotée avec trois IA : ChatGPT, Grok et Claude. La synthèse est rédigée en faisant dialoguer Grok et Claude, et l'énumération des différents points (en P.S.) à ChatGPT.

Il m'aurait fallu des semaines de préparation et d'approfondissements pour concevoir un tel document, une demi-journée avec les modèles... Toutefois, j'en assume pleinement le contenu :

Stratégie Européenne de Sécurité 2026

« La souveraineté européenne n’est pas un slogan : elle est la condition de notre capacité à survivre, libres, prospères et influents dans un XXIᵉ siècle de plus en plus compétitif et dangereux.

Le monde change à une vitesse que nous n’avions plus connue depuis la fin de la guerre froide. Les équilibres issus de 1945 et de 1989 se fissurent durablement. Les grandes puissances agissent d’abord et négocient ensuite. L’invasion russe de l’Ukraine, avec sa brutalité tragique, a rappelé que la paix en Europe reste fragile et que notre continent demeure un espace stratégique disputé. Si nous continuons d’avancer au rythme actuel – trop lent, trop fragmenté, trop dépendant –, nous risquons, presque imperceptiblement, de voir les décisions essentielles se prendre ailleurs. Dans un premier temps. Et de disparaître ensuite...

C’est pourquoi nous avons besoin d’une stratégie claire, partagée et ambitieuse, avec un horizon précis : d’ici 2030, nous devons avoir achevé les étapes décisives qui nous rendront à nouveau maîtres de notre destin – autonomie sur les semi-conducteurs critiques, doublement de notre capacité de défense collective, indépendance énergétique vis-à-vis des régimes autoritaires, bases solides d’une démographie et d’une éducation revitalisées.

Cette stratégie repose sur cinq domaines indissociables :

Souveraineté technologique
L’intelligence artificielle, les semi-conducteurs, le quantique et la cybersécurité sont les nouveaux nerfs de la puissance. Nous en dépendons encore trop largement. Nous devons investir massivement pour redevenir concepteurs plutôt que simples consommateurs.
Souveraineté énergétique
La crise de 2022 a montré que l’énergie reste une arme stratégique. Diversifier les sources, relancer le nucléaire de nouvelle génération, développer les renouvelables et protéger nos infrastructures critiques sont les leviers d’une indépendance réelle.
Capacité de défense et de sécurité
Une Europe qui ne peut se défendre seule perd, à terme, sa liberté de choix. Nous avons besoin d’un pilier européen de défense crédible au sein de l’OTAN, qu’elle consolide sans s’y dissoudre, d’une industrie intégrée et d’une protection effective de nos frontières et de nos infrastructures.
Dynamique démographique, éducative et humaine
Aucun projet de puissance ne tient sans une société vivante et compétente. Soutenir la natalité, attirer et intégrer les talents, faire de l’éducation le premier investissement stratégique : telle est la voie. Une immigration maîtrisée et réellement intégrée peut être un facteur de rajeunissement et de dynamisme, à condition d’être pensée comme un vrai projet politique (sur ce sujet aussi, l’absence de maîtrise collective affaiblit l’Europe : non seulement elle nourrit les fractures internes et les réflexes identitaires, mais elle empêche de transformer un défi en ressource stratégique. Une Europe qui prétend à l’autonomie ne peut pas laisser la question démographique et migratoire aux seules logiques nationales et aux réflexes de court terme).
Diplomatie et influence normative
Une Europe forte pèse sur les règles du jeu mondial. Cela passe par une voix plus unie, une alliance atlantique rééquilibrée, une relation lucide avec la Chine et un partenariat adulte, mutuellement bénéfique, avec l’Afrique et les autres régions émergentes.

Ces cinq piliers s’inscrivent pleinement dans le cadre de nos engagements climatiques, qui ne sont pas une contrainte extérieure mais un levier d’innovation, de compétitivité et d’indépendance.

Rien de cela ne sera simple ni indolore. L’ordre de grandeur se chiffre en plusieurs centaines de milliards d’euros sur la décennie, financés par une combinaison d’efforts nationaux, d’obligations européennes dédiées à la sécurité et à la souveraineté, et de cofinancements privés. Ces moyens seront répartis équitablement, avec des mécanismes de solidarité pour les États membres les moins riches, et décidés dans la transparence démocratique.

Cela suppose aussi des formes nouvelles de coordination – un Coordinateur européen de la souveraineté, un Budget de sécurité dédié, un tableau de bord public actualisé chaque année et débattu devant les parlements nationaux et européen –, sans jamais sacrifier nos démocraties nationales à une technocratie centralisée. Le débat restera permanent, car c’est la marque même de notre projet européen.

Nous ne prétendons pas défendre une Europe éternelle ou une essence immuable. Nous défendons un projet historique, perfectible, ouvert, qui a déjà su se réinventer dans les moments les plus difficiles.

Le choix n’est pas entre toute-puissance illusoire et protectorat honteux. Il est plus honnête : soit nous assumons ensemble les efforts nécessaires pour rester un pôle de liberté, de prospérité et d’influence, soit nous acceptons, progressivement, une marginalisation qui nous priverait des espaces de manœuvre que nous tenons encore aujourd’hui pour acquis.

Nous avons les moyens humains, intellectuels, économiques et institutionnels de réussir. Il nous faut maintenant la volonté politique et la clarté du cap.

Le moment n’est pas à l’abandon du débat, mais à sa clarification. Le moment est venu de décider, ensemble, l’Europe dans laquelle nous voulons vivre.

Et de choisir une Europe qui agit, qui décide, qui compte – par responsabilité envers l’avenir, notamment de nos enfants, et non par nostalgie du passé. »

P.S. Selon ChatGPT, une Stratégie Européenne de Sécurité 2026 digne de ce nom devrait rompre avec la logique « bloc contre bloc » et être pensée selon quelques principes de base :

Préambule

a) Partir de la sécurité humaine, pas uniquement de la sécurité des États

Non seulement :

· frontières, armées, PIB, supériorité technologique,

mais aussi :

· climat, eau, énergie, santé, cohésion sociale, démocratie, information, systèmes numériques.

Autrement dit :

· protéger la possibilité d’une vie digne sur le sol européen – et au-delà – plutôt qu’en protéger abstraitement la « civilisation ».

b) Assumer la pluralité européenne, sans fantasme d’un bloc monolithique

Une stratégie européenne crédible doit accepter que :

les menaces ne sont pas perçues exactement de la même façon en Finlande, en Espagne, en Pologne ou au Portugal ;
la sécurité n’est pas que militaire, elle est aussi sociale (France), énergétique (Allemagne), territoriale (États baltes), maritime (Italie, Grèce).

Donc :

· le texte doit être polyphonique, pas un catéchisme centralisé façon « ligne officielle unique ».

c) S’appuyer sur de la connaissance et pas sur de la dramaturgie

De même que le document US, qui joue sur plusieurs tableaux, l’Europe devrait :

fonder son diagnostic sur des données (climat, économie, démographie, cyber, conflits) ;
expliciter ses incertitudes et assumer ses limites ;
refuser les slogans du type « l’Europe va disparaître dans 20 ans ».

d) Subordonner la technique à des fins politiques et morales claires

L’IA, la dissuasion, l’espace, le quantique, la cyber… oui. Mais dans un cadre clair :

· La puissance technique de l’Europe est un instrument au service de la dignité humaine, de la paix et de la justice – pas une fin en soi.

La technique ne doit pas décider des fins.

e) Dialoguer, pas seulement répondre

Plutôt que : « Les Américains disent X, nous disons Y », nous aurions un texte qui :

rappelle la solidarité transatlantique là où elle fait sens ;
affirme la capacité européenne d’analyse autonome ;
se permet, calmement, de ne pas reprendre les obsessions américaines (par ex. le fantasme de l’« effacement civilisationnel »).

Architecture possible

I. Préambule : une Europe lucide, non paniquée

Reconnaitre que le monde est instable : guerre en Ukraine, tensions au Moyen-Orient, montée des régimes autoritaires, dérèglement climatique, pression migratoire, recomposition économique. Dire clairement :

« Notre objectif n’est pas de dominer le monde mais de vivre en paix dans un monde dangereux, en restant fidèles à nos valeurs fondamentales : dignité humaine, État de droit, pluralisme, justice sociale. »

II. Vision : sécurité européenne = sécurité humaine

Quelques axes fondamentaux :

Protéger la vie et la liberté des personnes vivant en Europe (citoyens, résidents, réfugiés).
Préserver les conditions matérielles d’une vie digne : climat, eau, alimentation, énergie, santé.
Défendre les institutions démocratiques : élections, pluralisme, indépendance de la justice, médias libres.
Prévenir les conflits aux frontières de l’Europe par la diplomatie, la coopération, le développement.
Assurer la résilience numérique et technologique sans tomber dans la surveillance de masse.

III. Analyse des menaces (sans hystérie civilisationnelle)

1. Menaces “dures”

Russie : menace militaire et stratégique, en particulier pour l’Est de l’UE, guerre en Ukraine → priorité absolue à une issue qui protège la souveraineté ukrainienne et évite l’escalade.
Terrorisme : moins central qu’il y a 10 ans mais toujours présent.
États autoritaires (Russie, Chine, autres) : ingérences, pressions, chantage.

2. Menaces “diffuses”

Climat et environnement : feux, sécheresses, inondations, impact sur l’agriculture, migrations climatiques.
Instabilité du voisinage : Balkans, Afrique du Nord, Sahel, Moyen-Orient → crises politiques et économiques qui se répercutent sur l’Europe.
Désinformation, polarisation : attaques informationnelles, bulles numériques, perte de confiance dans les institutions.
Fragilités sociales internes : inégalités, fractures territoriales, perte de confiance dans les élites, montée du ressentiment.

Et ici, on pourrait écrire noir sur blanc :

« L’érosion de la confiance interne et la polarisation de nos sociétés représentent une menace stratégique pour l’Europe au moins autant que les armées étrangères. »

IV. Principes d’action

Autonomie stratégique européenne, mais pas anti-américaine

Continuer à coopérer avec les États-Unis (OTAN, renseignement, industrie de défense),
…tout en renforçant la capacité de l’Europe à se défendre et à décider par elle-même quand les intérêts divergent.

Primat du droit international

Défense du multilatéralisme quand il n’est pas vidé de sa substance,
Soutien aux institutions : ONU, Cour pénale internationale, OMC (réformée), etc.

Sécurité partagée avec le voisinage

Traiter les Balkans, la Méditerranée, le Caucase, l’Afrique du Nord non comme “zones tampons” mais comme partenaires.

Proportionnalité et responsabilité dans l’usage de la force

Refus explicite de doctrines de frappes préventives unilatérales,
Intégration du droit humanitaire dans toute planification militaire.

V. Europe – Russie – Ukraine

Reconnaître la Russie comme menace actuelle, mais ne pas enfermer la stratégie européenne dans un face-à-face éternel de type guerre froide 2.0.
Dire quelque chose comme :

« Notre objectif n’est pas la destruction de la Russie, mais la garantie, pour l’Ukraine, d’une indépendance durable, et pour l’Europe, d’un ordre européen où les frontières ne se changent pas par la force. »

Envisager déjà le “jour d’après” :

Reconstruction de l’Ukraine,
redéfinition des régimes de sécurité en Europe (contrôle des armements, transparence des forces, lignes rouges claires).

VI. Sécurité intérieure : cohésion sociale, migration, État de droit

Au lieu de crier à l’« effacement civilisationnel » :

Droits et devoirs des migrants, politique de migration ordonnée, humaine, prévisible.
Coopération renforcée avec les pays d’origine et de transit (économie, climat, gouvernance), au lieu de tout militariser.
Lier sécurité et réduction des inégalités : quartiers abandonnés, discrimination, perte d’espoir → terreau de la violence et de la radicalisation.

« Une Europe où une partie significative de la population se sent exclue, méprisée ou invisible n’est pas une Europe en sécurité. La cohésion sociale est un pilier de notre sécurité. »

VII. Sécurité numérique, IA, technique

C’est ici que l’Europe pourrait vraiment répondre à ta préoccupation sur la technique :

Affirmer que la souveraineté numérique est un enjeu stratégique (cloud, données, 5G/6G, IA).
En ajoutant clairement : « L’Union européenne s’engage à développer et réguler l’intelligence artificielle, les biotechnologies et les technologies de surveillance de manière à protéger la dignité humaine, la vie privée, la démocratie. »

La puissance technique ne sera jamais un objectif en soi. Donc :

pas de chèques en blanc aux big tech,
encadrement des usages militaires de l’IA,
coopération internationale pour empêcher les pires scénarios (armes autonomes létales, deepfakes de masse, manipulation des élections).

VIII. Dimension économique et industrielle de la sécurité

Réduction des dépendances critiques : énergie, matières premières, médicaments, semi-conducteurs.
Politique industrielle européenne pour la défense et les technologies clés (sans se transformer en caricature ultralibérale ni en forteresse fermée).
Reformulation du commerce international : « L’ouverture est un choix, pas une naïveté. Nous défendrons des échanges justes, mais nous riposterons aux stratégies de coercition ou de dumping. »

IX. Annexes / Mise en œuvre

Feuille de route par grandes zones (Est, Sud, Arctique, Atlantique, Cyber).
Articulation UE / États membres / OTAN.
Mécanismes de révision régulière (tous les 3–4 ans).
Indicateurs de suivi : pas seulement budgets militaires, mais aussi :

résilience des sociétés,
qualité de l’information,
niveau de conflit dans le voisinage,
respect de l’État de droit.

Jordan Bardella, trop "poli" pour être honnête

2025-11-11T17:00:00.013+01:00

Je l’avais trouvé trop lisse, trop consensuel pour en faire l’un de mes personnages. C’était un galet de rivière, Bardella, il avait le côté poli des ambitieux. Sa part d’ombre, il l’avait laissée à la maison. Il était le contraire de la spontanéité, le maître mot chez lui, c’était le contrôle.

Anthony Micallef, cité par Paul-Stéphane Fort dans Le Grand remplaçant

Moins d'un an sépare la publication de Ce que je cherche (9 novembre 2024) de Ce que veulent les Français (29 octobre 2025).

L'histoire se répète, tout en accélérant...

Déjà, en 2006, Marine Le Pen publie À contre-flots, puis, en 2012, Pour que vive la France : 6 ans contre 11 mois entre leurs livres respectifs, on sent bien l'impérieuse nécessité de devoir faire vite ; plus que jamais, le timing est stratégique.

Toutefois, la démarche est identique : la fille, qui doit se démarquer du père, histoire de reverdir le parti, l'humaniser, le normaliser, la fameuse opération "dédiabolisation" du FN, commence par publier en 2006 son livre-persona. Autrement dit, l'ouvrage censé installer l’identité publique autonome et neuve de Marine Le Pen, avant de passer à la phase suivante, avec son livre-programme, en 2012 : Pour que vive la France.

Juste pour être précis, il faudra attendre six autres années pour le changement de nom du parti, du FN au RN. Proposé le 11 mars 2018 par Marine Le Pen lors du congrès de Lille, le changement est adopté par consultation le 1ᵉʳ juin 2018 à la faveur de plus de 80 % des adhérents : en trois mois c'est plié, le « Front National » devient officiellement « Rassemblement National ». La transition est en marche (comme dirait l'autre...).

Avec Bardella, c'est du pareil au même, mais on va garder le RN, en passant du « Rassemblement National » au « Réenchantement National », où France rime avec espérance, fierté avec identité, etc. : tout le monde il est beau (surtout Jordy), tout le monde il est gentil (surtout Jordy), et à l'écoute, et responsable, et conscient des problèmes du pays, et ceci, et cela, ah ! la France !

Du reste, depuis toujours (sans vouloir remonter trop loin dans le temps), tous les candidats présidentiels se livrent (c'est le cas de dire) à cet exercice : Nicolas Sarkozy, avec Ensemble (2007), Hollande avec Changer de destin (2012, trois semaines après le livre de Le Pen et juste deux mois avant le premier tour de scrutin), Macron avec Révolution (2016, sous-titre : C'est notre combat pour la France). Livres-persona ou livres-programme, appelez-les comme vous préférez, l'exercice n'est pas nouveau et, en ce sens, Bardella s'inscrit dans la plus banale des traditions. Avec cependant quelques éléments neufs, comme nous l'allons voir...

Car après m'être occupé du JE sarkozyen (dont on a vu ce que ça a donné) et du JE macronien (dont on voit ce que ça donne), JE ne pouvais certes pas me soustraire à la tâche de traiter le JE bardellien (dont j'espère bien qu'on ne verra jamais ce que ça pourrait donner, même si…), qui caractérise notamment son premier opus : « Ce que JE cherche »…

Pour autant, Ce que je cherche et Ce que veulent les Français doivent être abordés comme un diptyque, indissociables l'un de l'autre, complémentaires, où le premier correspond à MOI, et le second à VOUS, indubitablement préparatoires à un troisième, qui devrait tourner autour du NOUS (à paraître probablement vers fin 2026 - début 2027, juste à temps...).

On pourrait presque deviner le titre, par exemple :

Ce que nous ferons (titre-tradition, comme la baguette)
Ce que je m'engage à faire (titre-rupture, pour revenir au JE, osé...)
La France que nous méritons (titre-foutage de gueule, à résonance populiste, etc.)

Ce que nous ferons (ensemble), ou Ce que nous bâtirons (ensemble), restent mes préférés, ils seraient d'ailleurs logiques et cohérents avec la mise en œuvre d'un "programme" diagnostiqué dans les deux premiers, surtout dans Ce que veulent les Français (titre interchangeable avec Ce que cherchent les Français) (un peu dans le sillage de la "révolution macronienne", où C'est notre combat pour la France était parfaitement interchangeable avec C'est notre projet pour la France). Un futur président doit toujours se placer dans l'action !

Mais bon, inutile d'extrapoler pour l'instant, nous verrons bien si triptyque il y a...

En attendant la trilogie bardellienne in progress, revenons-en au diptyque. Où le dauphin doit s'acquitter d'une double tâche, imbriquée dans les deux ouvrages :

rendre hommage à Marine Le Pen, figure tutélaire de son initiation et de son ascension politiques rapides, tout en célébrant le jeune homme issu du peuple (Seine-Saint-Denis), au parcours méritocratique de self-made man à la française, qui met en scène dans Ce que je cherche une quête identitaire où il interroge sa place et sa mission ;
se détacher de Marine Le Pen, qui commence à sentir le soufre (inéligibilité oblige), dans Ce que veulent les français, tout en se construisant une image de porte-parole de la volonté populaire (et non pas de chef autoritaire), qui neutralise les accusations d'extrémisme et d'idéologie butée en démontrant ses capacités d'écoute et sa volonté légitimée de transmission.

Objectif atteint : Bardella cite 134 fois Marine Le Pen dans Ce que je cherche (91 fois "Marine Le Pen" et 43 fois "Marine"), contre une seule fois (!) dans Ce que veulent les français... autant dire qu'ils ne veulent plus d'elle !

À comparer au binôme JE/MOI, cité 2923 fois :

1632 fois [JE = 1087 (716 JE + 371 J’) / MOI = 545 (MOI 66 + ME 255 + M’ 224)] dans Ce que je cherche,
1291 fois [JE = 882 (596 JE + 286 J’) / MOI = 409 (MOI 54 + ME 188 + M’ 167)] dans Ce que veulent les français, livre censé parler des autres, il est vrai.

Détachement réussi ! Exit Marine Le Pen, non sans mentionner son « combat acharné et visionnaire », Jordan est magnanime...

Le parallèle entre Marine Le Pen et Jordan Bardella est plus qu'évident, puisque Marine a dû "tuer le père" pour s'émanciper en rupture avec le passé, là où Jordan doit maintenant "tuer la fille" pour s'affranchir d'une succession toujours embarrassante et enclencher la phase finale d'une dé-LePenisation définitive du parti - dont l'on rappelle qu'il est le premier parti de France en voix - afin de présidentialiser l'offre politique du RN indépendamment du nom Le Pen.

Il est donc clair que Jordan n'est pas seul dans cette tâche voire, à ce stade, que Marine s'y résigne, quand bien même à contrecœur, compte tenu des contraintes judiciaires qui pèsent sur elle. Le parti aurait tout à perdre en cas d'affrontement ouvert Le Pen-Bardella et, tant du point de vue tactique que stratégique, le coup gagnant suppose un transfert contrôlé d’autorité : conserver le capital Marine (socle, "respectabilité" acquise, réseaux) tout en présidentialisant Bardella.

Dans ce schéma, une transition "douce" et une acceptation "bon gré mal gré" de Marine Le Pen seraient à la fois logiques et cohérentes : elle reste ressource et arbitre sans être tête d'affiche. Bardella, désormais relais crédible, devient le visage d’un processus de rajeunissement et de normalisation voulu par l’appareil dans son ensemble, ainsi que par les réseaux médiatiques et les soutiens du RN qui espèrent convertir le statut du premier parti en victoire présidentielle.

L’enjeu n’est plus seulement de trouver un nouveau leader, mais surtout de changer de marque perçue : faire du RN un parti d’alternance et non plus uniquement d’opposition ni d'extrême-droite. La tâche étant "extrêmement" facilitée par le vide sidéral en face, autant en termes de leadership que de proposition politiques ! Quand on voit que la personnalité de "gauche" la plus populaire est Roussel et que plus aucun NFP possible n'est crédible, on comprend bien que c'est déjà plié pour le "camp progressiste". Dont les principaux acteurs auront fort à faire pour limiter les dégâts.

La publication du diptyque bardellien s'inscrit brillamment dans cette dynamique, avec un timing et un sens de l'anticipation et de la réalisation parfaits !

Il serait totalement vain de chercher la moindre trace de spontanéité ou d'authenticité dans les écrits bardelliens, tout est savamment construit sur le papier par des équipes de communicants, de stratèges, de rédacteurs, le contenu est articulé et maîtrisé à la perfection, le ton lissé de bout en bout (d'où le "poli" du titre de ce billet), pas un mot qui dépasse, tout est tiré au cordeau, 100% fabriqué en France.

Un excellent produit marketing, un positionnement de marque sans aucune sincérité, encore moins de vérité, Jordan se contente juste d'écrire ce qu'on lui dit d'écrire, de dire ce qu'on lui dit de dire. Plus ou moins bien, selon les circonstances, mais il faut lui reconnaître un certain talent, il n'est pas donné à tout le monde de proférer des inepties avec aplomb et en gardant l'air sérieux. Comment être convaincant si l'on n'est pas convaincu soi-même. Du moins en apparence !

Régulièrement, Opinionway réalise pour Le Parisien un baromètre sur le programme politique des français : « Si j'étais président de la République... ». Plus ou moins, les principaux arguments sont toujours les mêmes, avec d'inévitables variations d'un sondage sur l'autre :

Le pouvoir d'achat
L'immigration
La sécurité
La santé
La transition écologique
L'éducation et la jeunesse
La dette et les dépenses publiques
Les inégalités
Les retraites
Le chômage
Le logement

Le tiercé gagnant étant généralement pouvoir d'achat - immigration - sécurité. Or ce sont les thèmes majeurs survolés dans Ce que veulent les français, est-ce un hasard ? À vue d'œil, les autres sujets abordés sont l'Europe, l'énergie, la santé (hôpital/déserts médicaux), l'éducation, la jeunesse, et les moins analysés le logement ou les inégalités. Pratiquement rien sur le chômage, et le seuil de pauvreté n'y est mentionné qu'une seule fois en parlant des agriculteurs, alors que nous ne sommes pas loin des 10 millions de personnes pauvres en France (soit 1 français(e) sur 6), différents analystes ayant souligné qu'en 2025 la pauvreté et les inégalités ont atteint un pic trentenaire dans notre pays ! Une franche réussite de Macron et de ceux qui l'ont précédé...

Voici le nuage des 30 termes les plus fréquents utilisés dans ce deuxième livre de Bardella :

Travail, Famille, Patrie ! Comme au bon vieux temps de Vichy et de la collaboration. Ou comment revenir d'un bond un siècle en arrière...

Juste pour comparer avec son premier opus :

Ces nuages pondèrent les termes selon leur nombre d'occurrences, dont voici le tableau général :

Chacun(e) y verra ce qui lui plaît. Ou pas.

Le jeune Jordan finit son livre par une litanie :

Ceux qui nous nourrissent l’ont confessé : ils ne réclament pas de privilèges. Nos agriculteurs, nos éleveurs, nos pêcheurs exigent de pouvoir vivre dignement de leur travail…
Ceux qui nous protègent méritent, eux aussi, l’estime et le respect. Qu’il s’agisse des forces de l’ordre, des pompiers, des militaires mais aussi des magistrats…
Ceux qui nous soignent ne veulent plus seulement être applaudis. (…) Être médecin, infirmier ou aide-soignant…
Ceux qui bâtissent le pays ne pourront continuer à le faire entre l’enclume de la norme et le marteau de l’impôt. Les ouvriers, les salariés, les commerçants, les artisans, les ingénieurs, les créateurs d’entreprise…
Ceux qui nous lient, instituteurs, professeurs, maires, ceux qui sont toujours présents pour nous…
Ceux qui nous font rêver, à l’image des artistes ou de nos valeureux sportifs, ont besoin de savoir la France fraternelle, assumant son identité, son drapeau et ses valeurs…
Ceux qui s’éloignent et s’expatrient ne tournent pas le dos à la France. D’où qu’ils soient, ils continuent d’en porter la voix, la langue et la culture. Leur départ nous questionne : que cherchent-ils là-bas qu’ils ne trouvent plus ici ? Nous devons retisser le lien…

Vraiment, les politiques sont des maîtres des jolis mots vides et de l'anaphore, cette rhétorique de la répétition du même mot ou groupe de mots en début de plusieurs phrases pour créer un rythme insistant, quasi incantatoire.

Je me demande juste pourquoi il commence par "Ceux qui" et non par "Celles et ceux qui", je n'ai pas trouvé la réponse. S'il me lit un jour, j'espère qu'il m'éclairera...

Il y a cependant dans toute perfection le petit détail qui tue, le grain de sable qui grippe les rouages de la mécanique mieux huilée. Jordan Bardella conclut Ce que je cherche sur ces mots :

Dans son poème « La France », Guillaume Apollinaire écrit le 17 décembre 1915 :

Qui donc saura jamais que de fois j’ai pleuré
Ma génération sur ton trépas sacré
Prends mes vers ô ma France Avenir Multitude
Chantez ce que je chante un chant pur le prélude
Des chants sacrés que la beauté de notre temps
Saura vous inspirer plus purs plus éclatants
Que ceux que je m’efforce à moduler ce soir
En l’honneur de l’Honneur la beauté du Devoir

Seul petit problème, Apollinaire n'a jamais écrit de poème intitulé « La France », ce passage est extrait de « Chant de l'Honneur » (Calligrammes, Poèmes de la paix et de la guerre, 1913-1916), structuré autour d'une alternance de voix (le poète / la tranchée / les balles / le poète / la France / le poète), qui se termine ainsi :

Morale de la fable : il ne suffit pas d'écrire ce qu'on vous dit d'écrire ni de dire ce qu'on vous dit de dire, encore faut-il vérifier l'exactitude de ce que l'on dit ou l'on écrit et que l'on signe !

P.S. Hallucinations...

Toujours dans mon souci de vérification, au cas où, j'ai demandé à ChatGPT s'il n'existerait pas quelque part un poème d'Apollinaire intitulé « La France » ? Réponse, suivie de l'analyse, vers par vers, dont je vous fais grâce :

AI slop, une bouillie sans nom ni aucun sens, totalement inventée !

Second changement de cap

2025-10-15T16:30:00.004+02:00

Sur les deux dernières décennies, je peux diviser mon activité de blogging en deux grandes ères, avant et après 2025 :

2005-2010 : 728 billets publiés sur Adscriptor (soit une moyenne de plus de 10 billets/mois, un tous les trois jours pendant 6 ans !)
2008-2018 : Straniero, mon blog italien
2011-2024 : 191 billets sur Adscriptor (117) et Translation 2.0 (74) (soit une moyenne à peine inférieure à 14 par an, tout juste un peu plus d’un par mois)
2025 : plus de 60 billets répartis sur mes différents blogs à ce jour (début octobre)

Ainsi, je suis passé d’une moyenne d’un billet tous les trois jours pendant 6 ans à pratiquement un billet par mois pendant 14 ans ! Sans compter les 206 billets sur mon blog italien à cheval sur cette période, de 2008 à 2018, consulté plus de 200 000 fois. Avec une médiane de 900 mots par billet français, sur plus de 900 billets !

Il y a donc au moins deux lignes de rupture nettes entre ces périodes, y compris au niveau des arguments traités. En mars 2009, j’annonçais déjà un premier changement de cap ; depuis avril 2025 un second changement de cap est à l’œuvre, j'y reviens plus loin !

Pour simplifier, disons que le nuage sémantique ci-dessous illustre les grands thèmes traités au cours des 20 premières années. D’aucuns diraient plus simplement un "nuage de mots" (en ce qu’il ne visualise pas les relations entre les concepts clés du corpus d'Adscriptor, mais seulement leur pondération selon la fréquence des termes), personnellement je préfère "nuage sémantique" car chaque mot est porteur de sens, hautement signifiant.

Les 20 premières années de ma présence Internet, 2005 - 2024

Elles sont marquées par les grands axes suivants, comme il ressort du nuage :

Présence / Web / Internet
Médias / Réseaux sociaux / Information
Propagande / Politique / Démocratie
Italie / Mafia / Straniero
Écriture / Contenu / Poésie
Traduction / Translation 2.0 / Federico Pucci

Juste quelques précisions sommaires sur chacun de ces grands axes.

Présence / Web / Internet

En 2005, cela faisait déjà 10 ans que je faisais une utilisation quotidienne et intensive d'Internet, notamment pour des recherches terminologiques dans le cadre de mon métier. J'étais déjà inscrit sur une place de marché dédiée à la traduction, mais je comprenais bien qu'à aucun moment mon référencement sur le Web ne dépendait de moi. D'où la nécessité de tout construire en partant de zéro, avec en amont une stratégie de présence (pourquoi être sur Internet ?), et en aval une stratégie de visibilité (comment être sur Internet ?), articulées autour de trois composantes : le sens, le contenant et le contenu.

Rien n'a changé aujourd'hui, bien au contraire. Avec environ 5 milliards de terriens connectés à Internet d'une manière ou d'une autre, être présent sans être visible revient à être absent ! Seuls les moyens et les plans d'action diffèrent pour asseoir sa propre notoriété.

Enfin, dans le binôme "moi et les autres", je me suis intéressé de (très) près aux grands acteurs de l'époque, où il était question de GYM (pas encore de GAFAM ou autres, et encore moins de Nvidia, de Musk ou d'Altman), j'ai arrêté depuis, impossible de tout suivre !

Médias / Réseaux sociaux / Information

Internet n'est pas uniquement un catalyseur de tous les autres médias, c'est également un média à part entière, un orchestrateur d'une notion qui m'est chère, celle de « palimptextes » :

L'Internet aujourd'hui : de l'hypertexte au palimptexte (19 septembre 2006)
Palimptexte : une tentative de définition (23 septembre 2006)
Welcome to the Word Century (3 juillet 2011)
Le palimptexte terminologique (2 avril 2016)
Palimptextes poétiques (10 février 2023)

En tant que médium des réseaux sociaux, il est clair qu'Internet améliore l’accès pratiquement "universel" à l’information, mais qu'en est-il de la qualité, de la fiabilité ou de l’indépendance de celle-ci ? Le seuil d'ensemencement de la désinformation n'est jamais bien loin... Il serait peut-être temps que chacun(e) fasse appel à son propre discernement, mais vu les actuels votes majoritaires des soi-disant "démocraties", ce n'est pas gagné !

Propagande / Politique / Démocratie

À force de manipuler le sens et la valeur des mots, appauvris en "éléments de langage" (expression-valise inventée par les communicants pour y fourrer tout et n'importe quoi, "écarts de langage" les définirait mieux) en vue d'être vidés de leur substance, les politiques, les journalistes, les publicitaires et autres bonimenteurs du même acabit ont allègrement franchi l'ère de la post-vérité pour rentrer dans celle de la normalisation du mensonge !

Toutes et tous mentent en permanence sans jamais (devoir) rendre compte de leur continuelle imposture, dans leurs tentatives effrénées de diviser leur pays. C'est ainsi que les politiques indignes et qui les votent mettent les démocraties à la peine, je doute d'ailleurs qu'elles s'en remettent un jour ! J'ai pourtant tenté de les défendre, mais après avoir vécu dans l'Italie à souveraineté limitée la désinformation berlusconienne massive, lui qui affirmait sans rire : « Le Président du Conseil, par définition, ne peut pas mentir ! », et en assistant impuissant à ce qui se passe aujourd'hui avec l'état-voyou d'Israël, j'avoue mon infinie lassitude : quand le mensonge devient l’air qu’on respire, les démocraties devraient retenir leur souffle. Ou pour le moins appliquer des gestes barrières, pour parler en langage pandémique.

Ce n'est malheureusement pas ce qui se passe dans la France de Macron, où dans son genre et dans sa violence, nous ne sommes pas loin de passer de la répression d'état au terrorisme d'état. J'espère juste qu'un jour la vérité finira par rattraper Emmanuel Macron...

Italie / Mafia / Straniero

J'ai publié dans ce blog plus d'une centaine de billets fouillés sur l'Italie (très probablement plus de 100 000 mots...), la corruption endémique du système et la mafia, parce que j'estimais que les français ignoraient ce qu'est la mafia. J'ai donc tenté d'être pédagogique et d'en expliquer les rouages. Non sans combattre des idées aussi préconçues que délétères. J'ai également tenu un blog italien, intitulé le Journal d'un étranger, dont le premier billet, daté du 16 octobre 2008, disait ceci :

Je n’ai pas la moindre idée d'où me mènera cette aventure, mais comme disent les Chinois, même un voyage de milliers de kilomètres commence par le premier pas...
Je m’appelle Jean-Marie Le Ray, français, né à Bordeaux en 1957, en Italie depuis 82 et à Rome depuis 85. Je n’écris presque jamais en italien dans le but de préserver au maximum ma langue, et je suis déjà un blogueur actif sur le Web francophone.
Cependant, puisqu’il se passe en Italie des choses que je subis, comme des millions d’autres italiens, j’ai de plus en plus l'envie d’exprimer mon opinion. Ça pourra toujours servir...
Et qu'importe si ce n'était d'aucune utilité à autrui, cela nous serait au moins profitable, à ma femme, moi et notre fils, Paolo Bernard, qui est trop petit pour parler (il aura 7 ans le mois prochain). Car vu toutes les saloperies qui caractérisent aujourd’hui la politique italienne, il est certain qu’il en paiera les conséquences en grandissant, si personne ne s’oppose aux brimades quotidiennes de celles et ceux qui nous gouvernent.
Mal, et en ne pensant qu’à leur cul (idiotisme…). Pour le dire clairement, je crois que l’entrée de Berlusconi en politique en 94 marque la fin de la démocratie. Pas tant d’une certaine idée de la démocratie, mais de la démocratie tout court. Et pas seulement en Italie.
On verra si je parviendrai à développer de manière accomplie et cohérente la perception que j’ai...

Cette aventure aura duré 10 ans, jusqu'en 2018 ! Je n'aurais pourtant jamais voulu parler de politique sur mes blogs (argument à bannir des espaces de discussion publique, avec la religion), mais il y a des circonstances où il est impossible de ne pas voir et raconter ce qu'il advient autour de soi.

Je terminerai ce bref aperçu en citant une italienne, Valeria Solesin, et un italien, Giulio Regeni, toujours sans justice ni vérité presque 10 ans plus tard, chers à mon cœur.

Écriture / Contenu / Poésie

L'écriture est ma vie. Depuis mon adolescence, j'écris. Personnellement, professionnellement, cela fait maintenant plus de cinquante ans ! L'écriture, c'est la forme. Le contenu, c'est le fond. De même qu'écrire pour le Web ou rédiger est différent de simplement écrire, optimiser le contenu pour le Web, où l'obsolescence arrive vite, c'est aussi autre chose. Du contenu de qualité, voire émotionnel, il va sans dire.

Écrire, c'est créer. Traduire la poésie signifie re-créer. La poésie est l'amour de jeunesse qui ne m'a jamais quitté. Surtout la forme fixe, et notamment les sonnets. J'en ai même fait un livre. Ma langue est ma patrie. Dialogue :

- « Écrire un poème pour exprimer l’amour
L’attente ou le silence, ou l’absence ou l’enfance
Le mal de mon pays, étranger à ma France
Terre que j’avais abandonnée pour toujours

Du moins l’avais-je cru, renfermé dans ma gangue
De peine et solitude mêlées aux douleurs
Pour cacher au monde ma tristesse et mes pleurs
Trop heureux d’inventer ma patrie dans ma langue

Belle ancre de salut pour échapper aux maux
De l’existence à travers l’encre bleue des mots
En joignant le sens à la parole donnée

En cohérence avec l’âme, le cœur et l’esprit
Pour raconter passé, présent et destinée
Confiés au poète et à son message écrit ! »

Beauvais, 1^er octobre 2023

Traduction / Translation 2.0 / Federico Pucci

La traduction est mon métier. Quarante ans de ma vie. Plus de 20 millions de mots traduits. Dans une quarantaine de domaines. Translation 2.0, mon blog dédié. Mars 2017. Je décide de créer une infographie sur l'histoire de la traduction automatique (TA). Durant mes recherches préparatoires, je tombe sur deux documents de John Hutchins, LE spécialiste de la TA, qui mentionne un certain Federico Pucci. De Salerne. La suite au prochain épisode...

2025 raconte une tout autre histoire !

Huit ans plus tard. Avril 2025. Après avoir totalement ignoré le phénomène ChatGPT (arrivé en novembre 2022) pendant deux ans et demi, juste en raison d’idées préconçues erronées, je découvre enfin l’« artefact conversationnel », tel que je le dénomme.

Je suis soudainement frappé de stupeur. La révélation de la puissance et de la pertinence de l’outil amorce la bascule et la définition du dernier axe à ce jour :

IA / IQ / Article académique

Comme indiqué en P.S. de ma page dédiée au couple IA/IQ :

Après des mois où des amis, des collègues et autres connaissances m'ont incité à explorer les intelligences artificielles disponibles gratuitement sur le Web, et après mes refus répétés (je ne supportais pas l'idée qu'un "robot" puisse écrire - ou traduire - à ma place), j'ai fini par céder : au mois d'avril 2025, ça se voit aux dates de mes premiers billets. Et j'avoue que j'ai été bluffé par la pertinence des réponses, d'une manière générale, mais surtout par la puissance en arrière-plan et par les implications en résultant, réelles et potentielles, actuelles et futures.

Je ne laisse toujours pas les "robots" écrire à ma place, mais j'ai décidé de me lancer dans cette série de billets pour tenter une analyse, modeste, à mon niveau d'utilisateur lambda, de ce que je nomme respectivement la troisième révolution civilisationnelle (l'intelligence artificielle), et la quatrième révolution civilisationnelle (l'informatique quantique), réunion de la partie logicielle (l'IA, le cerveau) et de la partie matérielle (l'IQ, le corps) !

J'ignore où tout cela nous portera, mais c'est phénoménal, fantastique, étonnant, extraordinaire, inouï, prodigieux, sensationnel, énorme, faramineux, fabuleux, formidable, incroyable, effarant, gigantesque, stupéfiant, surprenant, colossal, monstrueux, invraisemblable, inimaginable, monumental, époustouflant, unique, sans pareil, hors de pair, homérique, écrasant...

D’avril à juillet, je vais écrire quelque 70 000 mots sur l’intelligence artificielle (IA). Et, en marge, sur l’informatique quantique (IQ). Je n’ai presque plus de travail à cause de l’IA, ça tombe bien ! J’ai besoin de comprendre, réfléchir, prendre une pause, m’interroger. Il n’y a jamais eu rien de semblable dans l’histoire de l’humanité. Le rêve impensé de Diderot et d’Alembert. Je dois me familiariser, questionner, et apprendre à « dialoguer » avec la « chose ».

L'interlocution ayant toujours été, jusqu'à présent, une prérogative des humains, ce n’est pas simple, mais nécessaire. Indispensable ! De même qu’il y a eu un avant et un après l’Imprimerie, un avant et un après l’Internet – qui sont selon moi les deux premières révolutions civilisationnelles –, il y a maintenant un avant et un après l’Intelligence artificielle, tout comme il y aura demain un avant et un après l’Informatique quantique.

Dialogue, donc. Encore et toujours. Je dois apprendre à me familiariser avec cette Intelligence Artefactuelle (IA :-). Je pose des questions, je vois ses ripostes s'afficher sur le prompt (...), j'itère, elle réplique, je réitère, et ainsi de suite. Elle a réponses à tout. Fournit toujours des propositions intéressantes. Parfois fausses, mais intéressantes. À moi de recouper les infos, de fouiller les sources, de chercher à comprendre, de demander des explications, et d'autres explications, puis d'autres encore...

Mais revenons-en à Pucci. Depuis huit ans, je lui ai consacré plus d'une trentaines de billets longs et détaillés, en trois langues, sans aucun résultat tangible, pas la moindre légitimation. J'enrage. Federico Pucci est LE précurseur de la traduction automatique, c'est prouvé, noir sur blanc. Et pourtant, aucune reconnaissance, totalement ignoré de son vivant autant qu'après sa mort, il y a déjà plus d'un demi-siècle. Aucun chercheur n'a daigné se pencher sur son histoire, tenté d'en savoir plus, fait montre d'un minimum de curiosité.

La bascule va se dérouler en deux jours ! Le 25 juillet 2025, je saisis ChatGPT avec le prompt suivant :

2029 marquera le centième anniversaire de la vision conceptuelle pionnière de Federico Pucci dans la traduction automatique. Or il est encore totalement méconnu et ignoré. Rédige un plan programmatique détaillé des actions à entreprendre pour amener à la reconnaissance du rôle précurseur de Federico Pucci dans la TA. Quel type de contenus créer ? Dans quelles langues ? Pour quels supports ? Avec quelle fréquence ? Quel type d’événementiel ? Quels sont les contenus susceptibles d’avoir la portée la plus large ? Comment devenir une autorité pour les IA qui devront répondre à des questions sur Pucci ?

Je vous passe le détail des recettes proposées, sauf la première étape du plan : rédiger un article académique à publier dans une revue de premier plan et sur un site faisant autorité !

Après la censure de Wikipédia, il n'est pas simple de s'attaquer à la rédaction d'un article académique, chose dont je n'ai pas la moindre expérience, par où commencer ? Pour réfléchir au plan de mon article, je commence donc à interagir intensément avec ChatGPT et Grok (les deux IA que j'utilise de préférence, Claude arrivant en troisième position), déjà pour comprendre ce qu'est exactement un "article académique". En gros :

Article académique (ou scientifique) : texte de recherche dont l’objectif est d’apporter une contribution originale, vérifiable et située à un champ disciplinaire. Il s’appuie sur des méthodes explicites, des données/résultats présentés avec rigueur, et une discussion qui les replace dans l’état de l’art, le tout référencé, etc.

Franchement, après ma trentaine d'articles déjà publiés, je ne sais plus trop quoi dire que je n'aie déjà dit. C'est là où l'interaction avec les IA va porter ses fruits ! À force de poser des questions sur Pucci dans tous les sens, le 26 juillet Grok formule la critique suivante :

Without access to Pucci’s actual charts (e.g., page 36 of his book) or a complete “book-machine” prototype, key details about ideogram mappings, rule application, and chart structure are speculative. This lack of documentation complicates implementation...

Je comprends alors que je dois alimenter l'IA avec le matériel source de Pucci, déjà numérisé. Dont acte. Je charge toute la méthode, les tableaux de clés et d'idéogrammes, les règles, etc., et je demande à l'IA nourrie à la méthode Pucci de traduire l'un des deux extraits de texte qu'il a déjà traduits en 1931. Il est environ deux heures du matin, et j'éprouve l'une des plus grosses surprises de ma vie : ça marche ! Pour vérifier, je fais traduire l'extrait par la même IA sans qu'elle intègre la méthode Pucci, et le résultat est très différent. Je tiens enfin le matériau brut de mon article...

L'IA fait revivre une méthode inventée de toutes pièces il y a près d'un siècle ! Non seulement c'est étonnant, mais je ne crois pas qu'à ce jour une autre expérience de cette nature existe. En outre, il est évident que si ça marche pour Pucci, ça devrait le faire aussi pour d'autres, dans tous les domaines. Afin que l’IA puisse "réactiver" des méthodes historiques, il suffirait qu'elles soient bien documentées et structurées, ce qui représente un apport majeur pour l’archéologie des techniques...

En général, le temps garde les objets (exemple de la machine d'Artsrouni, visible à Paris, au Musée des Arts et Métiers), plus rarement les méthodes, les processus immatériels. Or la technique ne se réduit jamais à l'objet seul : l'intelligence humaine est dans le processus, pas dans le produit. Avec Pucci, nous avons l'ensemble de la méthode, de A à Z, imprimée et conservée dans son ouvrage de 1931, ce qui va permettre d'orchestrer la partition et de la rejouer avec de nouveaux instruments : les grands modèles de langage !

J'ai donc passé tout le mois d'août à rédiger la version anglaise de mon article. Je tiens ici à remercier le Dr Pinzhen "Patrick" Chen, qui a très gentiment parrainé ma publication sur arXiv. Précisons que sans l'IA je n'aurais pas pu rédiger seul un tel document en anglais. Mais la réciproque est tout aussi vraie : sans moi, l'IA seule n'aurait jamais su ni pu rédiger ce document dans une langue quelconque !

J'ai travaillé ensuite tout le mois de septembre sur la traduction-adaptation française de mon article, qui a presque doublé de volume par rapport à l'anglais. Pour autant, ce n'est pas seulement une version plus longue : elle élargit le cadre (neuro-symbolique, explicabilité, traçabilité), permet de mieux opérationnaliser la réplication (prompts/procédures), affine l’argument "métriques", pédagogise (glossaire, rappels) et contextualise l’article dans l’écosystème des sciences ouvertes en ajoutant des éléments pratiques de diffusion et de citation.

J'aurais d'ailleurs souhaité publier sur HAL, qui a laissé mon dépôt mariner un mois en modération avant de refuser au motif suivant : « HAL n’accepte que les dépôts effectués par des chercheurs (au moins doctorants) affiliés à une structure de recherche reconnue et/ou bien par des auteurs ayant déjà publié dans une revue à comité de lecture. »

« Nous ne vous demandons pas de détails supplémentaires concernant le contenu de votre document, mais uniquement des précisions sur votre statut de chercheur » : rassurant de voir que ce n'est pas le contenu qui compte, toujours la forme devant le fond, cette manie bien française...

Conclusion : si je suis pas ceci ou cela, je ne peux pas être chercheur ! Comme si nos bonnes vieilles institutions en étaient restées au XX^e siècle, voire au XIX^e...

Heureusement que le "Deuxième Plan national pour la science ouverte" indique, entre autres, la possibilité de "simplifier le dépôt dans HAL pour les chercheurs qui publient sur d’autres plateformes en accès ouvert dans le monde" (ce qui est déjà mon cas avec la publication sur arXiv). Mais bon, la date de péremption étant 2024, on comprend mieux le refus. L'axe 1 de ce plan prévoit pourtant de "généraliser l’accès ouvert aux publications", et notamment de "favoriser le multilinguisme et la circulation des savoirs scientifiques par la traduction des publications des chercheurs français", tel qu'indiqué sur le site.

Dorénavant, puisque je ne suis pas chercheur, je vais m'employer à le devenir...

Saint-Jérôme, patron des traducteurs : de la Vulgate à la vulgate

2025-09-30T01:10:00.007+02:00

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Version anglaise sous forme de manifeste

Dans le cadre de l'adaptation française de mon étude en anglais sur Federico Pucci, intitulée « Le code oublié : une méthode de traduction automatique centenaire validée par l’IA », j'ai été amené à citer un extrait de Sous l’invocation de saint Jérôme, de Valery Larbaud :

Donc, en ce 30 septembre, jour où l'on fête le Patron des traducteurs, il était bien normal de lui consacrer un billet ! Sous-titré "De la Vulgate à la vulgate", il vise surtout à combattre l'actuelle vulgate en traduction, à l'œuvre depuis au moins deux ou trois décennies (depuis qu'ils prétendent qualifier la traduction de commodity, en fait), qui sévit pareillement des clients aux LSP, et plus que jamais à l'heure des LLM : toute la responsabilité d'offrir constamment au client les meilleurs DÉLAIS, les meilleurs COÛTS et la meilleure QUALITÉ incombe essentiellement au traducteur, qui n'a désormais plus son mot à dire, du moins le croient-ils...

Tout comme ils croient que la quadrature du triangle est définitivement résolue ! C'est aller un peu trop vite en besogne.

L'erreur originelle fut d'associer la traduction à une commodity, faux-ami en français (agrément, avantage, confort, utilité, ...), véritable ennemi en anglais : produit de base, matière première, simple marchandise, aucune différence entre une traduction et 1 kilo de patates ! Donc plus il y a de kilos (de quelques kmots au-delà), plus la remise doit être importante...

Comme je le disais à l'époque, « c'est oublier un peu vite le fait que la traduction n'est pas un produit comme un autre, mais un service à haute valeur ajoutée d'autant plus spécialisé que le domaine est pointu, et que la seule matière première utilisée servant à la "fabriquer" est la matière grise du traducteur. Dont la logique objective est très exactement inverse à celle du client : plus la quantité est importante, plus ça va me demander de temps et d'effort pour maintenir le même niveau de qualité de bout en bout. Une qualité qui n'est pas acquise par enchantement, mais conquise de haute lutte. Dans la durée.
Une réalité sur laquelle les clients - et les agences qui les secondent dans cette approche pour les conserver à tout prix (c'est le cas de dire) - font trop souvent l'impasse, ce qui contribue à ternir l'image d'une profession en vérité hautement spécialisée, exigeant des années et des années de pratique et de formation continues avant de donner de bons ouvriers. De plus en plus rares. Or tout ce qui est rare est cher, qu'on se le dise. »

Non, la traduction n'a jamais été, n'est pas ni ne sera jamais une commodity !

Il faut donc éliminer définitivement cette logique du prix d'une traduction au kilo, qui conduit inéluctablement à la spirale néfaste du moins-disant et à des offres anormalement basses. Lorsqu'un appel d’offres se base sur des promesses irréalistes, le LSP se rattrape ensuite sur la chaîne de production (temps, révision, profils), en transférant tout le risque résiduel - non reconnu et encore moins rémunéré - au traducteur.

Par conséquent le nombre de mots ne peut plus être la seule variable d'ajustement, à présent il faut tarifer le risque, et non plus les mots !

D'aucuns m'objecteront qu'à l'heure des LLM l'allégation « la seule matière première utilisée servant à "fabriquer" [une traduction] est la matière grise du traducteur » est fausse, puisque désormais, en quelques secondes, la traduction est faite à 95% (en théorie...) par le binôme traduction neuronale + transformeur.

Le raisonnement - et le calcul - des clients et des LSP est donc le suivant : si un LLM traduit bien 95% d'un texte, il ne reste que 5% de travail au "finisseur". Autrement dit, sur un texte de 10 000 mots, on ne lui paie que 500 mots. Un peu comme si l'on disait au technicien chargé d'inspecter la bonne santé d'un pont, de trouver les fissures critiques et de répondre de son diagnostic qu'il ne sera payé qu'au m² de rouille détectée...

La post-édition sérieuse, c’est pareil. Sur 10 000 mots, en corriger 500 peut ne prendre qu’un instant ; mais savoir où et comment intervenir sur 100% du texte fourni par l’IA pour les trouver est le fruit de nombreuses années de métier et demande beaucoup plus de temps ! C’est la fameuse analogie avec la blague bien connue, souvent racontée pour illustrer la valeur de l'expertise et de l'expérience par rapport au temps passé sur une tâche :

Un cargo est en panne. Après des jours sans réussir à le faire repartir, on fait venir un vieux mécanicien. Il écoute, touche quelques tuyaux, sort un marteau, donne un unique coup — le moteur repart aussitôt. Il envoie une facture de 15 000 €. L’armateur, abasourdi, exige le détail. Le mécanicien écrit :
Frapper avec le marteau : 10 €
Savoir où frapper : 14 990 €
Total : 15 000 €

La chute étant que, par rapport à la rapidité stérile de l'IA, le « savoir où frapper » (sur le clavier :-) représente l'expertise humaine en matière de nuances, de contextes, de cultures, de techniques, etc.

Vu que ces 5% concentrent tout le risque, puisque c'est là où se jouent les cas limites, la robustesse, la conformité, la traçabilité et l’expérience de sécurisation de la marque client, chaque prestation ne devrait plus jamais être facturée à la seule quantité de mots, mais à la valeur de risque maîtrisé, le modèle de tarification se transformant en contrat de résultat mesurable (grille objective tenant compte du contexte, de l'audience, la conformité, la terminologie, les délais, la difficulté, la qualité exigée, etc.).

Par curiosité, j'ai demandé à l'IA de m'énumérer les risques liés à cette approche LLM 95% - Finisseur 5%, la liste est impressionnante :

1) Qualité & exactitude

Hallucinations factuelles (infos inventées, citations erronées).
Erreurs de raisonnement (chaînes logiques cassées, mauvaise priorisation).
Omissions critiques (détails juridiques/techniques manquants).
Sur- ou sous-confiance (ton catégorique sur du douteux, ou inversement).
Dérive de consigne (réponses hors périmètre, non-respect du brief).
Fragilité aux formulations (variantes de prompt ⟶ résultats incohérents).
Baisse de perf sur cas rares (long tail, domaines spécialisés).
Mauvaise gestion du contexte (perte d’instructions, fenêtres tronquées).
Formatage à risque (dates, nombres, unités, balises, place-holders).

2) Sécurité & confidentialité

Fuites de données (PII, secrets, NDA, documents clients).
Prompt injection / data exfiltration via contenus sources ou outils.
Exposition aux plugins/outils tiers (chaîne d’approvisionnement).
Journalisation non maîtrisée (logs contenant des données sensibles).
Modèle inversé / extraction de données d’entraînement (risque IP/PII).
Poisoning (corruption de sources, mémoires, TM/glossaires).

3) Juridique & conformité

Non-conformité sectorielle (RGPD, HIPAA, finance, santé, défense).
Droit d’auteur / IP (restitutions trop proches, licences de données).
Diffamation (accusations infondées sur personnes/organisations).
Conseils réglementés (juridiques, médicaux, fiscaux) mal balisés.
Traçabilité insuffisante (impossibilité d’auditer/justifier un output).

4) Marque & réputation (clients et LSP)

Ton/voix de marque non respectés (trop familier, aggressif, plat).
Incohérence multicanale (réponses qui divergent selon points de contact).
Cultural missteps (gafs interculturelles, humour déplacé).
Biais / stéréotypes (politique, genre, ethnie, religion).
Crises publiques (capture d’écran virale d’une réponse inappropriée).
Perte de confiance (promesses marketing non tenues).

5) Spécifique LSP / localisation

Contresens et faux amis (juridique, médical, technique).
Terminologie non conforme (glossaires/termbases ignorés).
Erreurs de variables ({name}, {amount}, placeholders mal placés).
Formatage régional (dates, devises, séparateurs, sens de lecture).
Genre et inclusivité (accords, neutres, sensibilités locales).
SEO/ASO local (mots-clés inadéquats, perte de ranking).
Mise en page brisée (expansion/contrainte de longueur).
Confidentialité des contenus clients (fuites via MT/LLM).
Chaîne TMS/CAT (mauvaise synchronisation, segments verrouillés écrasés).

6) Opérationnel & produit

Latence / disponibilité (SLA non tenus, timeouts).
Coût imprévisible (dérive tokens, appels outils).
Versioning de modèles (régressions silencieuses à l’upgrade).
Dérive de données (changements du monde réel non absorbés).
Mauvais fallback (dégradations non contrôlées quand le LLM échoue).
Observabilité lacunaire (pas de métriques, pas d’alertes).
Évaluations biaisées (benchmarks non représentatifs du trafic réel).

7) Utilisateur & organisation

Automation bias (humains qui valident trop vite).
Fatigue de relecture (HITL où la vigilance chute).
Shadow prompts (équipes qui bricolent des prompts non validés).
Manque de formation (mauvais usage, attentes irréalistes).
Changement de process (friction, adoption partielle ⟶ trous de contrôle).

8) Contenus sensibles & sécurité produit

Toxicité / harcèlement (sorties offensantes).
Désinformation (propagation d’erreurs plausibles).
Sécurité physique/IT si l’IA pilote des actions (exécute du code, commandes).
Ouverture aux abus (jailbreaks, détournements d’usage).

9) Gouvernance & éthique

Absence de politiques claires (quand utiliser / ne pas utiliser le LLM).
Manque de contrôle d’accès (qui peut envoyer quoi au modèle).
Pas de RAPID® (Recommend, Agree, Perform, Input, Decide), qui recommande, approuve, exécute, contribue en amont, décide.
Documentation insuffisante (prompts, jeux de tests, décisions).

Donc, lorsque l'on pense que tous ces risques, réels quand bien même rarement tous réunis dans une seule mission, sont répercutés pratiquement au seul "finisseur" sans que cela ne lui soit reconnu, ni juridiquement ni financièrement, ce n’est pas une optimisation, mais juste un transfert de risques masqué. Pour un traducteur, une traductrice - à savoir la seule personne qui n’a ni la main sur l’outil, ni la rémunération, ni les assurances correspondantes -, accepter un tel cadre de travail, c'est intenable, à la fois au plan économique, éthique et juridique, et cela revient surtout à accepter de s’exposer sans filet.

La conclusion s’impose : si l’on veut tirer parti des LLM sans fabriquer un bouc émissaire professionnel, il faut renverser l’équation de responsabilité et de valeur.

Concrètement :

Requalifier le rôle : le « finisseur » n’est pas un correcteur de surface mais un traducteur-rédacteur responsable d’exactitude, de conformité et de style. Ce rôle se facture et se planifie en conséquence (forfaits d’audit, tarifs différenciés selon risque, délais réalistes).
Contrats et responsabilités : clauses écrites sur (i) limites d’usage du LLM, (ii) répartition des responsabilités en cas d’erreur, (iii) assurance RC pro adaptée, (iv) droit de refuser une livraison si le risque est jugé trop élevé. Pas d’acceptation tacite par simple réception d’un brouillon machine.
Traçabilité minimale : livrer avec chaque projet un journal d’audit (sources, vérifications, décisions), versions, prompts clés et checklists passées. Sans trace, pas d’imputabilité raisonnable.
Garde-fous techniques : exigences non négociables côté donneur d’ordre : filtres PII, détection d’hallucinations, tests de régression, échantillons de contrôle humain, solution de repli définie si le modèle déraille.
Gouvernance : politiques claires « quand utiliser / ne pas utiliser », matrice RAPID® pour qui recommande/valide/décide, contrôle d’accès et formation obligatoire des équipes. Fin des « shadow prompts » (prompts fantômes : consignes LLM non officielles et non contrôlées que des personnes utilisent “en douce” pour obtenir un meilleur résultat — en dehors des prompts, modèles et politiques validés par l’équipe.
Prix indexé au risque : plus le contexte est sensible (médical, juridique, marque globale), plus le coût du contrôle augmente. À défaut, on optimise le coût apparent en creusant une dette de risque qui explosera en aval.
Transparence client : mention explicite d’un taux d’IA dans la chaîne, de ses limites et du périmètre exact de la relecture humaine. La confiance se gagne en amont, pas en post-mortem (autrement dit, avant que l'incident ne survienne).

Traduire, c'est maîtriser deux textes : le source et le cible. Saint Jérôme nous enseigne que le triptyque ci-après est non négociable :

Adéquation au vrai (sources, faits, citations),
Intelligibilité (lecteurs, usages, contexte),
Assomption de responsabilité (choix, vérifications, réparations).

Les modèles, métriques et outils, LLM compris, ne sont que des moyens au service de ce triple devoir. C'est pourquoi un nouveau modèle de tarification basée sur la maîtrise du risque, et non plus sur un décompte des mots au kilo – qui prenne en considération tous les éléments ci-dessus –, doit devenir la norme en traduction : la vulgate a fait son temps !

P.S. La valeur de 5% a été retenue par simplicité d’analyse ; le raisonnement demeure valide avec 7 %, 10 % ou tout autre ordre de grandeur.

Federico Pucci vs Georges Artsrouni et Piotr Smirnov-Trojanskij

2025-09-08T16:10:00.004+02:00

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En 1949, le CNR - Conseil National des Recherches, équivalent italien de notre CNRS - avait écarté Federico Pucci sous prétexte qu’il n’avait jamais construit de « machine à traduire ». Aujourd’hui, 75 ans plus tard, l’histoire prend un tournant ironique : les machines d’Artsrouni et de Trojanskij dorment sur les étagères des musées, tandis que la méthode purement théorique de Pucci retrouve une vie nouvelle grâce à l’intelligence artificielle.

Ce qui fut considéré comme une faiblesse à l'époque – l'absence de matérialité, aucun prototype – devient aujourd'hui la force de Pucci, sa revanche posthume : nous avoir légué les deux premiers textes traduits "mécaniquement" au monde, et avoir conçu un système idéographique et interlingua si abstrait et visionnaire qu’il a pu traverser le temps et renaître au XXIe siècle via les « machines immatérielles » de l’IA.

Le traducteur sans machine d'hier est finalement le seul qui fonctionne encore, comme je l'explique ici dans le détail. Les versions en français et en italien de mon étude suivront bientôt...

J'y décris l'opérationnalisation par l'IA d'une méthode conçue il y a près d'un siècle, d'abord présentée en public au mois de décembre 1929, puis publiée à Salerne (Italie) en 1931 et primée par une médaille d'argent à l’exposition-concours internationale des inventions de la foire de Paris, en mai 1935 :

alors intitulée : « une méthode pour traduire les langues sans les connaître », preuve qu'une approche « pré-numérique » peut renaître aujourd’hui.

La question coule de source : comment opérationnaliser via l'IA moderne ces trois systèmes historiques de traduction mécanique, analyser la possibilité de les faire revivre en 2025 et comparer leurs similitudes/différences ?

Le contexte historique est le suivant :

Pucci : système idéographique et symbolique (1931), testé expérimentalement via les LLM en 2025.
Artsrouni : prototype de « cerveau mécanique » (1932-1933), basé sur un système de recherche lexicale.
Trojanskij : méthode interlingua en trois étapes (1933-1935), analyse logique → interlingua → recomposition.

Personnellement, leur contemporanéité est l'élément qui me frappe le plus. C'est la toute première réflexion de mon étude (j'adapte) :

Le phénomène des inventions simultanées, par lequel plusieurs individus — souvent isolés les uns des autres et situés dans différents pays — aboutissent indépendamment à une même découverte, montre que les percées scientifiques et technologiques ne résultent pas uniquement de collaborations directes, mais aussi de contextes intellectuels, sociaux et techniques communs, propices à l’émergence parallèle d’idées similaires. L’un des exemples les plus emblématiques est le déchiffrement des hiéroglyphes égyptiens au XIXᵉ siècle, où les travaux parallèles de Jean-François Champollion en France et de Thomas Young au Royaume-Uni, rendus possibles par l’étude de la Pierre de Rosette et par une connaissance croissante du copte, illustrent la convergence de recherches distinctes au sein d’un même environnement intellectuel. Ce modèle dépasse le seul champ des écritures anciennes : le développement de la traduction automatique constitue lui aussi un cas paradigmatique d’invention simultanée, puisque, bien avant l’ère informatique, des chercheurs de différents pays concevaient déjà l’idée de machines capables de franchir les barrières linguistiques.

Cadre méthodologique d'opérationnalisation (établissement d'un lien entre la théorie et la pratique) :

Question faisabilité, si Pucci a déjà été validé avec succès (preuve de la robustesse de la méthode), Artsrouni devrait être plus facile à émuler comme système de recherche (mais avec une valeur limitée sur le plan linguistique) et Trojanskij être plus complexe, mais hautement intéressant au plan scientifique, en montrant la valeur symbolique (Pucci, Trojanskij) vs mécanique (Artsrouni), et en soulignant l’apport historiographique de l’IA comme outil de revalorisation.

Il convient tout d'abord de mettre Pucci à part, pour comparer juste Artsrouni et Trojanskij.

Vue d’ensemble de l'idée de machine d’Artsrouni

D'abord appelée « cerveau mécanique », il s'agit essentiellement d'un dictionnaire automatique multilingue basé sur des bandes perforées (carton souple) disposées en colonnes pour plusieurs langues. Ce dispositif permettait la recherche et l’impression de traductions mot à mot : chaque ligne contenait une entrée pouvant aller jusqu’à quatre langues, 40 000 lignes possibles, avec des temps de réponse ne dépassant pas quelques secondes.

Ce que l’IA peut offrir aujourd’hui

En simulant le comportement (en émulant la fonction) de la machine grâce aux LLM (GPT, Claude, Grok, etc.), il est possible de reproduire son fonctionnement sans en recréer le mécanisme matériel :

Encodage digital du lexique multilingue (similaire à la bande perforée).
Interface utilisateur simulée : on entre un mot source, l’IA affiche les équivalents automatiquement.
Rapidité et flexibilité améliorées (pas de contraintes physiques, accès instantané).

voir d'améliorer la machine d’origine :

Ajouter le contexte, la gestion des variantes linguistiques ou des expressions idiomatiques.
Intégrer une morphologie minimale, par exemple pour gérer genre ou nombre (absent dans la simple table d’origine).
Offrir une adaptabilité à des langues multiples, même si Artsrouni se limitait à quelques langues dans un même dispositif.

Limitations & différences essentielles

Pas de traduction syntaxique : la machine Artsrouni était purement lexicale, elle ne rendait pas la grammaire ni le sens global.
Pas d’analyse linguistique : aucune décomposition syntaxique ou interprétation sémantique, ce que permettent aujourd’hui les modèles neuronaux.
Il s’agit donc d’une simulation partielle : ce n’est pas une machine de traduction complète, mais un simulateur de dictionnaire multilingue automatisé.

Exemple de protocole expérimental

Récupérer ou créer un lexique multilingue (simulateur de la bande perforée).
Construire une interface LLM qui prend un mot source et retourne les équivalents dans les langues cibles (via base de données ou via LLM avec instructions).
Évaluer la correspondance (exactitude lexicale, rapidité) par rapport à la machine historique.
Éventuellement, enrichir avec des exemples contextuels ou constructions grammaticales pour améliorer l’utilité.

Conclusion

Il ne s'agit pas de reconstruire la machine physique, mais de recréer son opération fonctionnelle via l’IA. Aujourd'hui, grâce aux technologies numériques, nous pouvons simuler et même dépasser ce que la machine d’Artsrouni apportait, tout en conservant son principe (dictionnaire mécanique multilingue) et en le modernisant. C'est en cela que tient la véritable valeur historique et technique de ce projet — un précurseur que l’on peut désormais faire revivre dans un environnement numérique.

Vue d'ensemble de la méthode interlingua symbolique de Trojanskij

Sa méthode repose sur l’idée d’une interlingua symbolique, conçue comme une représentation logique intermédiaire entre deux langues naturelles. Inspiré par l’espéranto mais plus abstrait, ce dispositif visait à formaliser la structure grammaticale et sémantique des énoncés en une forme logique standardisée, indépendante des spécificités linguistiques nationales.

Le processus de traduction se déroulait en trois étapes :

Analyse logique du texte source par un opérateur monolingue, transformant le texte national-grammatical (A) en une forme logique universelle (A’).
Conversion mécanique de cette forme logique en une autre forme logique correspondant à la langue cible (B’), à l’aide d’un dictionnaire, d’un glossaire de synonymes et d’une interlingua symbolique.
Restitution du texte final (B) en langue naturelle par un second opérateur monolingue, à partir de la forme logique intermédiaire (B’).

Ainsi, la machine de Trojanskij ne se limitait pas à un dictionnaire mécanique comme celle d’Artsrouni, mais visait un véritable système de traduction universel, avec un rôle central accordé à la logique symbolique et à l’analyse grammaticale abstraite.

Ce que l’IA peut offrir aujourd’hui (voire améliorer le principe d’origine)

Les modèles de langage actuels (LLM) permettent :

d'opérationnaliser automatiquement la transformation (A → A’), grâce à leurs capacités d’analyse syntaxique et sémantique, sans exiger l’intervention humaine initialement prévue par Trojanskij.
de simuler l’interlingua de manière computationnelle : l’IA peut encoder le texte source dans une représentation vectorielle ou symbolique et la contraindre à respecter un schéma interlingua proche de celui décrit par Trojanskij.
d'automatiser la phase B’ → B : là où Trojanskij prévoyait l’intervention d’un second opérateur monolingue, l’IA peut directement générer un texte grammaticalement correct et idiomatique dans la langue cible.
d'améliorer le principe d’origine : contrairement aux moyens de son époque, l’IA peut gérer de vastes corpus multilingues, produire des représentations interlinguales plus riches (incluant synonymes, homonymes, idiomatismes), et même de généraliser le système à des familles linguistiques non prévues par Trojanskij.

Limitations & différences essentielles

Absence de spécifications complètes : la méthode de Trojanskij est partiellement documentée (brevets, descriptions ultérieures), ce qui nécessite une reconstruction interprétative par l’IA.
Nature de l’interlingua : Trojanskij envisageait une interlingua strictement logique et symbolique, inspirée de l’espéranto. Les LLM, eux, opèrent par représentations statistiques continues ; l’alignement parfait entre les deux paradigmes n’est donc pas garanti.
Rôle des opérateurs humains : la vision de Trojanskij reposait sur deux personnes monolingues pour assurer la phase d’analyse et de restitution. L’IA moderne court-circuite ces étapes, ce qui simplifie mais aussi modifie la nature collaborative initiale du processus.

Donc, malgré les avancées incontestables de l'IA, l'opérationnalisation de sa méthode s'avère plutôt complexe : reconstruire l’interlingua décrite par Trojanskij et la rendre exploitable par un LLM, d'où l'exigence d'encoder règles grammaticales, catégories logiques et transformations syntaxiques. La méthode symbolique originale est déterministe et explicable, mais les LLM neuronaux sont des boîtes noires, rendant les erreurs difficiles à tracer. De plus, l'analyse logique automatique n'est pas parfaite pour les nuances culturelles ou idiomatiques, nécessitant toujours une post-édition humaine.

Côté différences, si Trojanskij est purement symbolique et mécanique, axé sur une interlingua explicite (symboles espéranto-like), l'IA moderne est majoritairement neuronale (end-to-end sans pivot explicite), bien que des hybrides émergent. L'original était monolingue et humain-dépendant, or en automatisant tout, l'IA perd en universalité stricte (pas de "logique universelle" pure).

Exemple de protocole expérimental

Pour tester cette opérationnalisation, un protocole expérimental simple, implémentable avec des outils comme Python (spaCy pour parsing, Hugging Face Transformers pour traduction), pourrait être exécutable sur des plateformes comme Google Colab, pour valider l'amélioration IA tout en mesurant les limitations (ex. : taux d'erreur sur idiomes ~15-20 %).

Préparation : créer un dictionnaire multilingue symbolique (ex. : base de données JSON avec formes de base et symboles pour français, russe, anglais) ; utiliser un corpus test (ex. : phrases de Trojanskij comme "Le parti périt s’il commence à cacher ses erreurs").

Étapes :

Pré-édition IA : soumettre la phrase source à un modèle NLP (ex. : spaCy) pour extraire formes de base et assigner symboles (ex. : "parti-o" pour sujet nominatif). Désambiguïser via prompt LLM : "Analyse logique : parti (groupe politique) -o, périr -as...".
Traduction pivot : mapper via embeddings (Sentence Transformers) aux équivalents cibles, transférant symboles (ex. : "parti-o" → "партия-o" en russe).
Post-édition IA : utiliser un LLM pour générer le texte final : "Prompt : Combine formes et symboles pour russe cohérent."

Évaluation : comparer avec traduction humaine (BLEU score, évaluation humaine). Tester sur 100 phrases, mesurant précision (fidélité symbolique) et fluidité. Variantes : Ajouter bruit (ambiguïtés) pour évaluer robustesse.

Conclusion

L'opérationnalisation de la méthode de Trojanskij via l'IA en 2025 revitalise une vision pionnière, transformant une approche mécanique symbolique en un système hybride puissant, scalable et automatisé. Bien que l'IA dépasse l'original en gérant le contexte et la multilingualité, elle introduit des défis comme l'opacité et les hallucinations, soulignant la pertinence d'hybrides symbolique-neuronaux pour une TA plus fiable. Ce revival pourrait inspirer des applications dans certains domaines sensibles (scientifique, diplomatique), où la logique explicite prime, confirmant Trojanskij comme un précurseur sous-estimé de la TA moderne.

Je ne vais pas ici décrire l'opérationnalisation via l'IA de la méthode Pucci, détaillée dans mon étude sur arXiv, et dont j'actualiserai bientôt les versions française et italienne.

Mais si recréer Artsrouni aujourd’hui se rapproche davantage d'un projet muséal en simulant un "simple" dictionnaire mécanique, recréer Trojanskij s'apparente à un projet scientifique bien plus ambitieux, de quasi-archéologie numérique.

En ce sens, Pucci est beaucoup plus proche de Trojanskij que d'Artsrouni. Comme j'ai eu l'occasion de le mentionner en reprenant une remarque de Hutchins (Troyanskii was undoubtedly more interested in the mechanics of his proposal than the linguistic details of the translation processes themselves), Trojanskij était sans aucun doute bien plus ingénieur que linguiste, et Pucci exactement le contraire. C'est probablement la raison pour laquelle il n'a jamais pu construire la "machine à traduire" qu'il avait pourtant prévue dans les moindres détails.

Mais laissons le dernier mot à Hutchins, qui conclut ainsi son papier - coécrit avec Evgenii Lovtskii - intitulé « Petr Petrovich Troyanskii (1894–1950): A forgotten pioneer of mechanical translation » :

There is little doubt that, if they had been known to the earliest Russian researchers, Troyanskii’s ideas would have been among the first to be tested on the new electronic computers and that Troyanskii would today be ranked alongside Weaver as an acknowledged “father” of MT.

Donc, de la même manière qu’Hutchins a pu affirmer à propos de Petr Petrovič Trojanskij que, si ses travaux avaient été connus des premiers chercheurs russes, ils auraient sans doute compté parmi les premiers à être testés sur les ordinateurs naissants et auraient valu à leur auteur une reconnaissance équivalente à celle de Warren Weaver, il est légitime d'avancer une conclusion analogue pour Federico Pucci. Publiée dès 1931, sa méthode anticipait à la fois les architectures symboliques à base de règles et les principes interlingua de la traduction automatique, tout en proposant une formalisation systématique suffisamment robuste pour être opérationnalisée avec les moyens numériques ultérieurs.

Si ses travaux avaient circulé au moment opportun — en Italie comme à l’international — Pucci aurait très probablement été intégré au canon fondateur de la discipline et reconnu comme l’un des « pères » de la traduction automatique. La validation contemporaine de sa méthode par l’intelligence artificielle, près d’un siècle plus tard, confirme a posteriori la pertinence et la valeur structurante de sa contribution.

Is AI Making Us Stupid?

2025-08-30T05:02:00.005+02:00

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Update on a translational AI working the way it did a century ago…

In the summer of 2008, The Atlantic published "Is Google Making Us Stupid?", an article by Nicholas Carr, whose main argument was that the Internet may have had detrimental effects on cognition by diminishing our capacity for concentration and contemplation. His central thesis was that the Internet's design—with its hyperlinks, constant distractions, and shallow "scanning" of information—was eroding our capacity for deep reading and sustained focus. His fear was that by offloading memory and attention to the network, we were sacrificing our ability for reflection and creative thought.

Seventeen years later, can we say the same about AI?

Yes, this argument applies with surprising force to modern AI:

Diminished Critical Thinking: Just as the Internet was accused of making us "lazy readers," AI is accused of making us "lazy thinkers." Why spend time formulating an argument, structuring a paper, or even solving a complex problem when an AI can generate a plausible, pre-packaged answer in seconds? The fear is that we are outsourcing our critical reasoning, allowing a machine to bypass the very cognitive work that makes us smarter.
Skill Erosion: Carr worried that a reliance on Google would diminish our memory and research skills. Today, the same concern exists for generative AI. If an AI can write code, translate, draft a report, or outline an essay, what happens to our fundamental skills in these areas? The argument is that over-reliance on AI could lead to a dependency where the user loses the ability to perform these tasks on their own.
The Problem of the "Black Box": A key difference, but one that strengthens the parallel, is the "black box" issue. While the Internet provides a vast, disorganized library, an AI provides a single, confident answer without showing its work. This bypasses the act of verification and reasoning, encouraging a passive acceptance of information rather than active, critical engagement.

The most compelling counter-argument to the "AI is making us stupid" thesis could be that it fundamentally miscategorizes the technology. Unlike the Internet, which primarily serves as a vast, passive library for information consumption, modern AI is an engine for creation and synthesis. Its primary function isn't just to present data, but to manipulate, structure, and generate new content from that data.

This distinction reframes the debate entirely. Proponents of AI don't see it as a force that diminishes our intelligence; rather, they view it as an intelligence amplifier. The core argument is that AI acts as a "co-pilot," taking over the tedious, routine, or data-intensive aspects of a task—the "mechanical effort"—and thereby freeing up our cognitive resources for higher-level, more creative, and more critical pursuits.

The arguments about AI's impact on our minds are not new. They are a modern echo of a recurring anxiety that has accompanied every major technological revolution. We have a deep-seated fear that a new technology will fundamentally alter, and almost always for the worse, our most cherished cognitive abilities.

In Phaedrus, Plato, through the voice of Socrates, famously argued that writing was a dangerous technology. He worried that it would erode our memory, making people dependent on external symbols and "destroying their minds" by giving them the appearance of knowledge without genuine understanding.

Centuries later, the printing press was met with similar suspicion. Critics feared that it would lead to a flood of misinformation, cheapen knowledge, and make people passive consumers of text rather than active participants in intellectual discourse.

In the 20th and 21st centuries, television and the Internet were similarly accused of turning us into passive, distracted, and superficial thinkers, eroding our capacity for deep reading and sustained concentration—the very argument Nicholas Carr made.

Is this fear about AI justified? Or is AI simply the latest tool that will force us to adapt and evolve? The answer may lie not in the technology itself, but in how we choose to use it. Just as the printing press led to both propaganda and the Renaissance, and the Internet to both misinformation and unprecedented access to knowledge, the ultimate impact of AI will depend on whether we use it to outsource our minds or to empower them.

In the end, the question is not whether AI will make us stupid, but whether we will allow ourselves to become passive in its presence. History shows that every new technology—from writing, to the press, to the Internet—has provoked the same concerns: that it would erode our deepest cognitive faculties. And in every case, those fears were both right and wrong: right in that each tool reshaped how we think, wrong in assuming that such reshaping must mean decline.

AI will be no different. If we approach it as a substitute for thought, it risks flattening our intellectual capacities into passive consumption. But if we treat it as an extension of thought, a co-creative instrument that demands our judgment and discernment, it has the potential to amplify rather than diminish us. The real danger, then, is not that AI will make us stupid—but that in surrendering the final act of critical reflection to the machine, we will make ourselves so.

The Translation Machine That Never Was — Brought to Life by AI

2025-07-26T12:10:00.006+02:00

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Pucci imagined it. History ignored it. AI brought it back. What does it mean to resurrect an idea that never became matter?

I've discovered today that artificial intelligence is capable of bringing back to life Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra Europei conoscendo ciascuno solo la propria lingua : Parte I, published by Federico Pucci in 1931.

By feeding the AI with Pucci’s system of international keys and ideograms, invented nearly a century ago, it is now possible to translate virtually any text to and from any Romance language, strictly following Pucci’s method!

The AI illustrates each step of the translation, sentence by sentence. Example :

I was thus able to recreate the two sample passages translated by Pucci and printed in his book:

– a passage from Dante, excerpted from La Vita Nuova, translated from Italian into French,

– a passage from Voltaire, excerpted from Zadig, translated from French into Italian.

Ninety-four years later, the AI is able to reproduce these two translations almost identically, clearly confirming the accuracy and foresight of Pucci’s vision as early as the 1930s.

First one:

Second one:

Encoding according to Pucci:

But the AI goes even further: it can now translate any modern and/or technical text, again to and from any Romance language, while faithfully applying Pucci’s rule-based system! I even used it to translate Pucci’s chosen passages into English, Spanish and German, and the AI concluded:

The result is functional and impressive for a manually designed system from the 1930s, producing a clear message despite slightly formal phrasing and minor errors.

When I first discovered Pucci in March 2017, I became obsessed with the idea that he might have built a translation machine — and I searched relentlessly for months. Eventually, I had to accept the truth: Pucci never physically built any device, unlike Petr PetrovichSmirnov-Troyanskii’s machine or Georges Artsrouni’s mechanical brain.

However, what he did leave behind was arguably even more extraordinary: the first “mechanical translation” in history, and what we can now recognize as the first documented rule-based system for machine translation.

And now, thanks to artificial intelligence — it lives again.

In the realm of technology and invention, we often celebrate the tangible — the machines, the devices, the code we can touch and see. But what of the ideas that linger in shadow, unrealized, forgotten by time? Federico Pucci’s early 20th-century vision of mechanical translation was one such whisper from the past: a system devised but never physically built, a dream caught on paper but left dormant.

Today, artificial intelligence does more than create anew; it reaches back through the folds of history to breathe life into what was once only imagined. This resurrection raises profound questions: Can an idea exist independently of its material form? Does bringing it to life in a new era change its essence, or simply reveal the latent potential that was always there?

By inputting Pucci’s system into a modern AI model, I was able to recreate these translations nearly verbatim — 94 years later. More astonishingly, the AI could also apply Pucci’s rules to new, modern texts, including technical documents, and translate between various Romance languages with remarkable fidelity to the original method.

This experiment not only confirms the robustness of Pucci’s vision but demonstrates how AI can serve as a bridge between past and present innovations. It revives not just words, but the very principles and structures that underpinned one of the earliest attempts at automated translation. In reviving Pucci’s system, we witness not just the revival of a forgotten artifact, but a dialogue across time — between past insight and present possibility, between memory and innovation. It challenges our linear narratives of progress and invites us to rethink the boundaries between invention, memory, and existence itself.

Bringing an old, unrecognized machine translation system back to life is not just a technical feat — it's an ontological gesture. It raises the question: is this the same system as before, or has it become something entirely new? Is a technology defined by its design, or by its context, use, and recognition?

This act becomes one of epistemic justice: restoring value and attention to ideas unjustly buried by time or politics. It evokes the idea of a technological phoenix — forgotten ideas returning in new forms, with new significance. It's not just recreating code — it's giving voice to a forgotten chapter in the history of knowledge. Why do some innovations disappear from view? Who decides what is remembered?

Moreover, resurrecting a past system through cutting-edge AI reverses the typical direction of technological progress. Is this a return to the past, or a reimagining of it through today’s lens? This challenges the linear narrative of innovation, suggesting that some ideas weren’t wrong — just premature.

In this context, artificial intelligence becomes not just a creative tool, but a medium of memory and restart. AI acts as a kind of technological medium, bringing past systems into dialogue with present capabilities.

And if the original system was never recognized, then what exactly have I revived? I am not its inventor, maybe just its curator, or its co-creator, just bringing forth a latent technological potential that was already "in the world," waiting to be actualized.

In conclusion, reviving a century-old machine translation system with the help of AI implies:

Questioning the identity and continuity of technological artifacts.
Highlighting the role of AI in resurrecting the unrealized or the forgotten.
Transforming memory and innovation into acts of philosophical significance.
Challenging the myth of linear progress.

This latter challenge means questioning the common assumption that technological progress moves in a straight, upward line — from primitive to advanced, from outdated to cutting-edge, with each stage permanently replacing the last. In mainstream narratives, especially in tech culture, we often hear:

“Old ideas are obsolete.”
“Newer is always better.”
“Innovation is a constant forward march.”

This implies that once a system is surpassed, it’s irrelevant — a relic. But this view oversimplifies how knowledge, innovation, and creativity really work. History is full of rediscoveries: Ideas often disappear not because they were flawed, but because the tools, audience, or cultural context weren’t ready. Sometimes they resurface decades (or centuries) later and prove revolutionary. For instance neural networks were mostly abandoned in the 1980s — now they're foundational to modern AI.

Progress can move in loops, spirals, or forks. Some "new" breakthroughs are really recombinations of old ideas. What looks like novelty is often revival. Technological amnesia is real: we often forget past knowledge — and then repeat or reinvent it. Resurrecting an old system can reveal things the present had lost or ignored.

So reviving a forgotten system of machine translation means defying that myth and showing that:

The past can still hold untapped potential.
The future can be shaped by looking backward, not just forward.
Not all progress means discarding — sometimes, it means reconnecting.

Machine Translation: The Georgetown-IBM Experiment of January 7, 1954

2025-07-22T00:47:00.020+02:00

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this post in italian

my original post, in French

While preparing a post on AI, natural language processing (NLP), communications, and war, I came across this note regarding the Georgetown-IBM experiment of January 7, 1954:

It appears, however, that the Russian sentences were carefully selected, and many of the operations performed for the demonstration were tailored to specific words and phrases. Moreover, there was no relational or syntactic analysis to identify sentence structures. The method used was essentially lexicographic, relying on a dictionary where a given word was linked to specific rules and processes.

IBM 701, known as the Defense Calculator

This note accurately, though partially, reflects the impression I have of this anecdotal experiment, as stated in Federico Pucci censored by Wikipedia:

… the first demonstration in history of a rule-based machine translation (RBMT) system is known in its smallest details: date, place, team, languages, procedure, etc.

In fact, it was more of an anecdote than a true scientific demonstration: on January 7, 1954, in New York, at IBM’s headquarters, the team was a collaboration between Georgetown University (Paul Garvin for the linguistic part) and IBM (Peter Sheridan for the programming part). The language pair was Russian and English, with a carefully selected lexicon of 250 words, a few dozen sentences, and 6 rules!The next day, IBM announced in a press release:

And the giant computer, within a few seconds, turned the sentences into easily readable English.

This same press release quoted Professor Leon Dostert of Georgetown University, who predicted that within a few years, machine translation could become a reality:

Doctor Dostert predicted that “five, perhaps three years hence, interlingual meaning conversion by electronic process in important functional areas of several languages may well be an accomplished fact.”

The optimistic tone of this statement primarily encouraged the U.S. government to allocate significant funding for research. From this perspective, the goal was achieved! However, in reality, the “Georgetown University – IBM” experiment was followed by a decade that all experts in the history of machine translation agree to call “the great disillusionment.”

I will therefore delve into the reality of this “experiment”…

Paul Garvin, mentioned earlier, who also knew Russian, was the main person responsible for the linguistic aspect of the demonstration, which primarily aimed to test the feasibility of machine translation with simple, programmable rules.

It turns out that he evaluated this demonstration in a 1967 article, “The Georgetown-IBM Experiment of 1954: An Evaluation in Retrospect”, published in Papers in linguistics in honor of Léon Dostert.

His evaluation highlights both the contributions and limitations of the experiment, offering a critical perspective on its role in the development of machine translation. He noted that the execution on the IBM 701 computer was an interesting exercise but showed nothing new about translation beyond verbal rules. It did not demonstrate true translation capability but rather a pre-established correspondence between words and rules.

Indeed, the system was designed to operate with a restricted vocabulary and minimal grammatical rules. The operations were tailored to handle specific words and phrases, reducing its generalizability. For example, the vocabulary was punched onto cards, and the rules were specific to simple cases, limiting flexibility.

In detail, the system used 250 words and six simple grammatical rules, covering domains such as politics and chemistry. The algorithm employed five main rules, applied via diacritics (numerical symbols), with a vocabulary of 250 words (roots and suffixes) and limited grammatical rules. For example:

Rule 1 reversed the verb-subject order in certain sentences (e.g., sentences 2, 7, 11, 13, 33-34, 45);
Rule 3 translated case suffixes, such as animate accusatives (e.g., sentence 32);
Rule 5 selected the definite article for genitive constructions (e.g., sentences 19, 20, 27-29);
A “hyphen rule” was used to separate roots and suffixes in glossary searches;
The control routine was limited to two equivalents for selection and rearrangement;
Simplifications were made, such as limiting index distances to one word and ignoring secondary grammatical decisions (e.g., choosing specific prepositions);
Arbitrary entries were used in the glossary for unresolved cases.

In conclusion, Garvin acknowledges that the experiment was a “significant first step” in machine translation research, framing the problem as a decision-making issue involving selection (choosing between equivalents) and arrangement (reorganizing elements). However, he criticizes the fact that the program’s execution showed no progress beyond the predefined verbal rules, suggesting it was more a feasibility demonstration than a true scientific advancement.

He further notes that it was funded by the U.S. Air Force’s Office of Scientific Research, indicating governmental interest likely tied to the Cold War context, which sparked significant public interest while creating unrealistic expectations…

Since “the main person responsible for the linguistic aspect of the demonstration” is also the source of this information, there is really no reason to doubt his judgment!

Returning to the Wikipedia article that inspired this post, it states that “the Georgetown-IBM experiment (…) involved the fully automatic translation, into English, of over sixty romanized Russian sentences related to the domains of politics, law, mathematics, and science,” as indicated in the previous note (note 6).

This note also specifies the source of this citation:

(en) John Hutchins, From first conception to first demonstration: the nascent years of machine translation, 1947-1954. A chronology, in Machine Translation, 12, pp. 195-252.

Remarkably, in the updated version of this same document [Corrected version (2005) of paper in: Machine Translation, vol.12 no.3, 1997, p.195-252, From first conception to first demonstration: the nascent years of machine translation, 1947-1954. A chronology, by John Hutchins], the author mentions the following event:

On 26 August 1949, the New York Times reported (page 9) from Salerno:

Federico Pucci announced today that he had invented a machine that could translate copy from any language into any other language. He said that the machine was electrically operated, but refused to disclose details. He said that he would enter it in the Paris International Fair of Inventions next month.

It is uncertain whether Pucci had any knowledge of Huskey’s proposals, and it seems most unlikely he knew about Weaver's memorandum or the British experiments. In any event, there is no trace of any demonstration at the Paris fair; and nothing more is known about Pucci.

This very snippet is what led me to discover Federico Pucci !

It is astonishing to realize that all the “electric brain” of IBM produced pales in comparison to the smart system invented by the “human brain” of Federico Pucci a quarter of a century earlier!

If, according to Garvin himself, the experiment was fundamentally limited by its restricted vocabulary, simplified grammatical rules, and inability to handle complex translations, imagine for a moment that IBM had worked with and conducted its demonstration using Pucci’s theoretical framework. One need only compare IBM’s transliteration table with Pucci’s tables, his operational model, or their respective dictionaries to understand the considerable intellectual gap between them!

A single glance is enough to grasp the conceptual poverty of IBM compared to Pucci’s extraordinary foresight!

I asked several AI chabots to compare Federico Pucci’s work from 1929 with the Georgetown-IBM experiment of January 7, 1954. The results are quite surprising, especially given the 25-year gap between them…

Perplexity

Aspect	Federico Pucci	Georgetown-IBM
Role	Conceptual precursor, laying the foundations for rule-based translation systems.	First experimental computer-based proof of machine translation, though very limited.
Innovation	Proposed the first documented structured approach to multilingual machine translation.	Powerful scientific communication operation, accelerating institutional and public interest in the field.
Vision	Pioneering vision, limited by available technology and difficulty in creating a complete prototype.	Much more rudimentary methods, but successful practical demonstration.

Conclusion:

Federico Pucci is a visionary precursor who established a conceptual and methodological framework for machine translation, anticipating decades of innovation but lacking the technical means to realize or widely disseminate his ideas.
The Georgetown-IBM experiment marked a turning point in machine translation: for the first time, a computer prototype offered a practical, albeit limited, demonstration, sparking a global wave of interest and funding.
Their fundamental difference lies in the shift from the theoretical (Pucci) to the concrete proof via computing (Georgetown-IBM), marking two complementary and decisive stages in the history of NLP.

I would add as a fundamental difference that, at the time, IBM was already a wealthy and powerful multinational, while Pucci was alone and without significant resources (he stated this himself in his letter to the CNR and ended his life in poverty).

ChatGPT

Aspect	Federico Pucci	Georgetown-IBM (1954)
Context	Post-war Italy, experimental linguistic and academic research	Cold War, USA/USSR technological competition
Objective	Create a multilingual machine translation system based on grammar and syntax	Demonstrate the feasibility of English-Russian machine translation for scientific and military purposes
Approach	Strongly linguistic and grammatical orientation	Primarily demonstrative experiment, with scientific/propaganda goals
Method	Rule-based approach with formal linguistic rules, syntactic and semantic analysis	Limited list of rules (simple statistics), 250-word vocabulary, 6 grammar rules
Languages	Italian other European languages	English → Russian
System	Linguistically explicit system based on syntax, morphology, and structured translation	Symbolic prototype, very limited, not generalizable without improvement
Goal	Create a complete machine translation architecture (precursor to rule-based systems)	First controlled public demonstration
Impact	Modest contribution but based on deep linguistic reflection	Strong media and political impact (U.S. government support)
Recognition	Little known internationally, limited dissemination, but pioneering in its vision of integrating theoretical linguistics into machine translation	Non-generalizable results, no natural language understanding

Conclusion:

The Georgetown-IBM experiment marks the media-driven start of machine translation in the history of computing. It was the starting point for significant funding but also disillusionment.
In contrast, Federico Pucci, through his lesser-known work, fits into a more theoretical and linguistic lineage, likely influencing later rule-based approaches.
These two trajectories illustrate two foundational aspects of machine translation: one spectacular and political, the other rigorous and scientific.

I then asked ChatGPT for a more technical comparative table:

Criterion	Federico Pucci	Georgetown-IBM (1954)
Nature of Work	Multilingual rule-based machine translation system	English → Russian machine translation demonstration
Type of MT	Symbolic / Rule-Based MT	Symbolic / Demonstrative (pre-NLP)
Languages	Italian European languages (notably French, English, German)	English → Russian only
Lexical Volume	Extensive and modular vocabulary	Approximately 250 words
Grammar/Syntax	Deep syntactic analysis, dependency trees, handling structures	6 simple grammatical rules applied to selected sentences
Linguistic Analysis	Based on formal linguistic reflection, integrating morphology	Very limited, focused on lexical substitution and word order
Morphological Processing	YES – Morpho-syntactic analysis systems	NO – Morphology barely utilized
Dictionaries	Enriched bilingual dictionaries coupled with contextual rules	Simple dictionary, no context management
Ambiguity Handling	Via syntactic and morphological disambiguation rules	No ambiguity handling – controlled corpus
Software Architecture	Modular system designed to be extensible	Ad hoc program, non-generalizable
Output/Rendering	Target sentence generated by syntactic transformation	Word-for-word translation displayed on printer
Examples of Processing	Subordination, declensions, subject-verb agreement	Simple translations of scientific sentences, e.g., “The oil is in the tank.”
Scientific Objective	Develop a generalizable machine translation model based on linguistic models	Demonstrate technical feasibility of machine translation in military and scientific contexts
Data/Corpus Access	Linguistically annotated textual data, manually prepared	Very restricted, manually selected corpus
Interaction with Linguistics	Closely tied to structural linguistics and generative grammar	Weak; primarily demonstrative
Research Impact	Locally recognized contributions; little dissemination outside Italy	Strong political impact, massive funding for machine translation in the 1950s–60s
Recognized Limitations	Need for more computational power and data	Dependence on a closed corpus, lack of generalization

Conclusion:

Federico Pucci sought to invent a universal grammar applied to translation, relying on linguistic rigor—a visionary approach limited by the technical means of his time.
Georgetown-IBM was a media and political coup, based on a controlled performance, which launched a golden age… followed by a cold snap after the ALPAC report (1966), which highlighted the real weakness of the results.

Mistral

Aspect	Federico Pucci	Georgetown-IBM Experiment
Period	1920s–1930s	January 7, 1954
Technological Context	Mechanical system	IBM 701 computer
Method	Rule-based	Rule-based with limited vocabulary
Recognition	Little recognized during his lifetime	Broad immediate recognition
Impact	Recent rediscovery	Start of the computer-assisted machine translation era

Federico Pucci and the Georgetown-IBM Experiment represent two key moments in the history of machine translation, but they differ significantly in context, technology, and recognition. Here is a detailed comparison:

Federico Pucci
Historical Context:

Period: Pucci began his work on machine translation in the 1920s and published his ideas in the 1930s.
Technological Context: At that time, modern computers did not exist. Pucci thus had to design a mechanical system for translation.
Innovations:
Rule-Based Method: Pucci developed the world’s first documented rule-based machine translation method. He described his system in a 1931 booklet titled Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra europei, conoscendo ciascuno solo la propria lingua: Parte I.
Translation Machine: He designed a “translation machine” that, according to his descriptions, could translate texts between different languages. This concept was revolutionary for its time, as it predated the advent of modern computers.
Recognition:
Lack of Recognition: Despite his innovations, Pucci did not receive the recognition he deserved during his lifetime. His work was largely ignored until recently rediscovered by researchers like Jean Marie Le Ray.

Georgetown-IBM Experiment
Historical Context:

Date: The Georgetown-IBM experiment took place on January 7, 1954.
Technological Context: At this time, computers were beginning to develop, and the experiment used an IBM 701, one of the first commercial computers.
Innovations:
Public Demonstration: The experiment was the first public demonstration of machine translation. It successfully translated over sixty Russian sentences into English, using a 250-word vocabulary and six grammatical rules.
Computer Use: Unlike Pucci, who designed a mechanical system, the Georgetown-IBM experiment used a computer, marking the start of the computer-assisted machine translation era.
Recognition:
Immediate Impact: The experiment had an immediate impact and was widely publicized, drawing public and researcher attention to the potential of machine translation.
Continued Development: This demonstration marked the beginning of continuous development in the field of machine translation, leading to significant advances over the decades.

Conclusion:

Federico Pucci was a visionary pioneer who anticipated many machine translation ideas well before the advent of computers. His work, though little recognized at the time, laid the groundwork for future developments.
The Georgetown-IBM experiment, on the other hand, marked a turning point in machine translation history by publicly demonstrating the potential of computers for this task, attracting the attention and resources needed for further research.

Gemini

Characteristic	Federico Pucci (1920s–1940s)	Georgetown-IBM Experiment (1954)
Period	Pre-computing / early electromechanical era	Early digital computer era (mainframe)
Nature of Project	Theoretical design, patents, book publication	Public demonstration of a functional system (on computer)
Scope	Broad vision of a versatile “translation machine”	Targeted Russian-English demonstration, limited vocabulary and rules
Technology	Mechanical, electrical, photoelectric machines (conceptual)	IBM 701 computer (concrete, albeit rudimentary, realization)
Languages	Aimed at communication “among Europeans” (generalist)	Russian to English (Cold War geopolitical context)
Immediate Impact	Very limited, nearly forgotten for decades	Huge, triggering funding and a wave of optimism
Contribution	Conceptual precursor to rule-based machine translation	First influential public demonstration and research catalyst

Federico Pucci: The Forgotten Visionary (1920s–1940s)

Federico Pucci is an Italian pioneer long overlooked, whose work predated American and Russian developments in machine translation by decades.

Historical Context:

Pucci developed his ideas starting in the late 1920s and published Il traduttore meccanico in 1931. This was a period when computing, as we know it, did not yet exist. Concepts were purely mechanical, electromechanical, or theoretical.

Approach:

Rule-Based System: Pucci conceptualized a rule-based translation system. His approach involved breaking text into units of meaning (morphemes) and transposing them into the target language according to predefined rules, with the idea that the recipient would adjust word order.
Simplified Communication Goal: One of his main motivations was to enable communication between people knowing only their own language.
Theoretical Focus: He never built a functional prototype of his machine. His contributions remained conceptual and theoretical, though detailed.
Precocity: His work predates the patents of Artsrouni (France) and Trojanskij (Russia) from 1933, and Warren Weaver’s 1949 intuition.

Impact: Pucci’s initial impact was limited due to lack of concrete realization and international dissemination. His recognition is very recent, thanks to research efforts to rewrite the history of machine translation. He is now seen as a visionary precursor.

The Georgetown-IBM Experiment: The Foundational Demonstration (January 7, 1954)

The Georgetown-IBM experiment is often cited as the public and media-driven starting point of modern machine translation.

Historical Context:

It took place in 1954, after World War II and at the start of the Cold War. There was strong political and military interest in rapidly translating Russian documents into English. Programmable digital computers were emerging (like the IBM 701 used).

Approach:

Rule-Based System (with Dictionary): The system was designed to automatically translate over sixty Russian sentences into English. It used a limited vocabulary (approximately 250 root words and endings) and only six grammatical rules.
Lexicographic Approach: The system was primarily based on a dictionary where each Russian word was associated with possible English translations and reorganization or omission rules.
Real Computer Use: Unlike Pucci, the experiment used the IBM 701 mainframe computer, demonstrating technical feasibility, even on a small scale.
Specific Domain: The translated sentences mainly came from the field of organic chemistry and limited general topics.

Impact: The Georgetown-IBM experiment had a colossal media and institutional impact.

It generated excessive optimism about quickly solving the machine translation problem (“three to five years” according to predictions at the time).
It unlocked massive funding for machine translation and computational linguistics research, primarily in the United States.
Though very limited in scope and using “hard-coded” rules often tailored to demonstration sentences, it proved the conceptual and technical feasibility of computer-based machine translation.

Conclusion:

In essence, Federico Pucci had a remarkable and detailed vision of a translation machine long before technology could realize it. He is the inaugural theorist.
The Georgetown-IBM experiment, on the other hand, was the first concrete and publicized realization of this vision, even if very rudimentary. It proved that machine translation was not just a crazy idea but a tangible possibility thanks to computers, paving the way for decades of research and development, for better or worse.

The history of machine translation is thus that of visionary pioneers like Pucci, followed by landmark demonstrations like Georgetown-IBM that captured the attention and resources needed to turn these dreams into reality, step by step.

Claude

Federico Pucci’s Approach (1931–1949)
Early Conceptual Innovation:

Pucci developed the concept of a machine for automatic translation as early as 1931, over 20 years before Georgetown-IBM.
His invention was presented as an electric machine capable of translating “from any language to any other.”
It was a purely mechanical/electric approach, without computers.
Universal Objective:
Pucci’s ambition was broader: to enable communication between people “knowing only their own language.”
A universal approach from the start (all languages to all languages).

The Georgetown-IBM Experiment (January 7, 1954)
First Computer Demonstration:

The Georgetown-IBM experiment was an influential demonstration of machine translation, conducted on January 7, 1954, developed jointly by Georgetown University and IBM, involving the fully automatic translation of over sixty Russian sentences into English.

Technical Characteristics:

Though a small-scale experiment with only 250 words and six “grammar” rules, it used a real IBM computer.
Focused specifically on the Russian-English pair.
The statements covered politics, law, mathematics, chemistry, metallurgy, communications, and military affairs.

Fundamental Differences

Innovation vs. Realization:

Pucci: Conceptual visionary with a mechanical/electric approach.
Georgetown-IBM: First successful computer implementation.

Scope:

Pucci: Universal multilingual ambition.
Georgetown-IBM: Targeted demonstration of a single language pair.

Historical Impact:

Pucci: Largely forgotten despite temporal priority.
Georgetown-IBM: Sparked great public interest and controversy, becoming the official historical reference point.

Technologies:

Pucci: Electromechanical machines of the 1930s–1940s.
Georgetown-IBM: Early IBM computers of the 1950s.

The historical irony is striking: Pucci anticipated by two decades the concepts that Georgetown-IBM materialized, but only the latter remained in memory as the true start of computerized machine translation.

Hence the need to rewrite the history of machine translation, I would add…

Grok

Detailed Note:

Federico Pucci and the Georgetown-IBM experiment of January 7, 1954, represent two significant but distinct moments in the history of machine translation. This note aims to compare their innovations and impact, drawing on recent research and historical sources while exploring the details of their respective contributions.

Historical Context and Innovations of Federico Pucci

Federico Pucci is now recognized as an overlooked pioneer of machine translation, with work beginning as early as December 1929, when he presented his study on the “mechanical translator” in Salerno, Italy. His innovative method involved breaking text into morphemes (minimal units of meaning), transposing them into the target language, and allowing the recipient to reorganize the words in their native language. Pucci also used ideograms, universal symbols based on Esperanto, to represent basic and derived concepts, anticipating ideas like language simplification and “good enough” translations for effective communication.

His work was showcased multiple times at national and international exhibitions, earning medals. Here is a summary table of his participations and awards:

Year	Event	Award
1930	National Exhibition of Bolzano	Silver Medal
1930	Cuneo Fair	Silver Medal
1935	International Inventions Competition, Paris	Silver Medal
1950	Liège Inventions Competition	Silver Medal
1934	Levant Fair, Bari	Participation
1936	Leipzig	Participation
1949	Paris Fair	Participation

Pucci also published ten books between 1931 and 1960, detailing his ideas on translation machines. Among them:

1931: Il traduttore meccanico ed il metodo per corrispondersi fra europei conoscendo ciascuno solo la propria lingua: Parte I
1949: Serie delle grammatiche dinamiche, pratiche, ragionate, storico-comparate: Parte I. Per coloro che in pochi giorni desiderano acquistare una conoscenza elementare della lingua straniera. [fasc.] I. Inglese
1949 (French): Le traducteur dynamo-mécanique: L’invention pour traduire les langues de l’occident sans les connaitre presque sans dictionnaire. Op. I: anglais-francais
1949: Il traduttore dinamo-meccanico: Serie A. L’invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle lingue dell’Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario… [fasc.] 1. francese – italiano
1949: Il traduttore dinamo-meccanico: Serie A. L’invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle lingue dell’Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario… [fasc.] 2. Inglese – italiano
1950: Grammatica dinamica della Lingua tedesca: (linee fondamentali)
1950: Il traduttore dinamo-meccanico: Tipo libro macchina. Serie a. L’invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle langues dell’Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario. [fasc.] 1. Italiano-Inglese
1952: Il traduttore dinamo-meccanico: Serie B. L’invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle langues dell’Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario… [fasc.] 1. Italiano – Francese
1958: Vocabolario mobile italiano – francese: (parte Traduttore Meccanico)
1960: Il traduttore dinamo-meccanico: Serie A. L’invenzione per la traduzione immediata e rapida nelle langues dell’Occidente senza conoscerle e quasi senza vocabolario… Tedesco – Italiano

Despite these efforts, his work remained conceptual and did not result in a functional machine during his lifetime. His role has been rediscovered recently, notably through research conducted with his granddaughter, Oriana de Majo, and documented in blogs like Translation 2.0 and Adscriptor. These sources, dating from 2017 to 2019, emphasize that Pucci is the first precursor of machine translation, predating other pioneers like Georges Artsrouni and Petr Petrov-Smirnov Troyanskij, whose patents date from 1933.

Details of the Georgetown-IBM Experiment

The Georgetown-IBM experiment, conducted on January 7, 1954, is often cited as the first public demonstration of machine translation. Organized by IBM and Georgetown University, with support from the CIA and the U.S. State Department, it aimed to translate Russian sentences into English in real time. An IBM 701 computer, programmed with a 250-word vocabulary and 6 grammatical rules, translated 60 sentences, demonstrating the feasibility of machine translation using computer technology.

This event was widely publicized and marked a turning point in the field, stimulating further research. However, the system was limited, covering only a restricted vocabulary and simple sentences, and was not designed for complex translations. Despite these limitations, it is considered the starting point of modern machine translation, with an immediate impact on research and technological development.

Detailed Comparison:

Chronology and Priority

The main difference lies in chronology: Pucci began his work in 1929, over two decades before the Georgetown-IBM experiment in 1954. This makes Pucci a much earlier precursor, but his work had no immediate impact, remaining in obscurity until recent research. Georgetown-IBM, on the other hand, benefited from immediate recognition due to its public demonstration and geopolitical context, particularly during the Cold War, when machine translation was seen as a strategic tool.

Technical Approach

The approaches also differ. Pucci proposed a mechanical method, based on morphemes and ideograms, aiming for universal translation between European languages, with a vision of portable and affordable machines. Georgetown-IBM, conversely, used a computer, marking the start of computer-based translation, with an approach based on limited grammatical rules and vocabulary.

Impact and Recognition

Georgetown-IBM’s impact was immediate, launching extensive research and establishing a historical milestone in machine translation. Pucci, though visionary, saw his work largely ignored during his lifetime. Recent calls, notably in publications like Translation 2.0 (2019), suggest that his role should be more recognized, with proposals for universities or major players like Google to develop prototypes based on his ideas. However, to date, no practical implementation has been realized from his concepts.

Controversies and Legacy

A controversy persists around historical recognition: why was Pucci forgotten while Georgetown-IBM is celebrated? Recent research, particularly from 2018 and 2019, seeks to correct this omission, emphasizing that Pucci anticipated key concepts, such as linguistic simplification, which became central to modern machine translation systems, especially with the rise of neural translation.

Conclusion

In summary, Federico Pucci laid the conceptual foundations for machine translation well before the Georgetown-IBM experiment, but his impact was delayed by lack of recognition. Georgetown-IBM, though later, marked a pivotal moment by demonstrating the feasibility of functional machine translation, with an immediate effect on research.

Both contributions are significant: Pucci for his pioneering vision and Georgetown-IBM for its role in launching modern machine translation. Current efforts to rediscover Pucci highlight the importance of recognizing overlooked precursors in technological history.

I will one day need to write an entire post to share everything this inspires in me, and there will be so much to say…

CharabIA : pourquoi lire ce qui n'est pas écrit !?

2025-07-17T14:49:00.009+02:00

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Dans la cacophonie ambiante autour de l'IA, une phrase m'a particulièrement marqué : « Pourquoi lire ce qui n'est pas écrit ? » !

Je m'en suis déjà expliqué dans un précédent billet intitulé « IA : l'ignorer ou s'en moquer ne la fera pas disparaître ! », mais le sens, rectio : le non-sens, de ces mots va bien au-delà de ma personne, en ce qu'ils sont un déni absolu de ce qu'est l'IA.

À la limite, je les trouve même malsains : nier la réalité n'est jamais sain, c'est un signe de distorsion du réel pour le moins à deux niveaux :

cognitif (en termes de perception et de pensée)
discursif (en termes de langage et de représentations)

Cette réaction, qui traduit en outre une inquiétude (la perte de l’humain dans l’écriture), est aussi une double négation :

déni de l’acte d’écriture par une IA
refus symbolique de la lecture de textes co-écrits avec l'IA

La phrase entière : « Je suis désolée, mais si je vois "co-écrit avec ChatGPT", je passe mon chemin. Pourquoi lire quelque chose qui n'a pas été écrit ? »

La personne doit encore s'imaginer - et elle n'est pas seule... - qu'on envoie l'invite, on attend la réponse, un copier-coller et c'est publié ! Durée de l'opération : moins d'une minute. Ce qui est bien sûr totalement fantaisiste, j'ai mis deux jours à concevoir et rédiger le billet en question.

Cette remarque exprime aussi une crainte réprimée, une forte résistance culturelle : si ce n’est pas écrit par un humain, ce n’est pas digne d’être lu, car l'expérience, la subjectivité, la vérité humaines sont absentes.

Ce qui est, là encore, totalement faux :

lorsque je trouve des raisonnements pertinents et que je décide de les insérer dans mon texte, je les fais miens. Cela signifie que je me les approprie, et que lorsque je publie un texte avec des mentions de ChatGPT ou de n'importe quelle autre IA dedans, j'en assume la paternité, en toute conscience. Ce n'est pas pour rien que je signe tous mes billets !

Certes, l'écriture a changé, elle évolue, comme tout, et il faudrait sûrement repenser ce que signifie "écrire" aujourd’hui. Pour autant, la production d'une IA n’est pas du non-texte : c’est du langage organisé, structuré, cohérent, souvent inspiré de siècles d’écriture humaine. Ce n'est pas la production mécanique d'une forme sans fond, d'un simulacre de texte sans auteur, pas plus qu'une absence d’écriture : c’est une autre forme de production textuelle, qui soulève certes des problématiques d’intention, d’autorat, de responsabilité – mais qui mérite d’être questionnée, pas balayée d’un revers de main.

Refuser de lire un article sous prétexte qu’il n’est pas "écrit" au sens traditionnel du terme revient à fermer la porte au monde qui vient, au lieu de l'interroger en y portant un regard éclairé, critique et exigeant. Ce que nous devons défendre n’est pas seulement "l’écriture humaine", mais la capacité à appréhender le sens, la qualité, la profondeur, quelle que soit l’origine du texte. L’IA ne remplace pas l’auteur, quand bien même elle en bouscule la définition. C’est bien la raison pour laquelle il faut la lire, la comprendre, la critiquer – et non l’ignorer. Entre un auteur humain qui écrit des inepties et une IA qui produit un texte intelligent et pertinent, que/qui choisir ?

Tout comme il faut apprendre à démêler le vrai du faux dans le tumulte médiatique quotidien autour de l’IA, beaucoup de bruit, peu de signaux, et souvent une confusion entre faits, fantasmes, et propagande commerciale ou politique. Comment distinguer la véridicité des arguments dans un tel charabIA ? Et comment exercer son discernement ?

Déjà, prétendre : « Pourquoi lire ce qui n'est pas écrit ? » signifie qu'on ne discerne plus grand chose ! Probablement en raison de craintes, avouées ou non, d'idées préconçues, d'un mélange de trouble, d’inquiétude, de rejet et d’incompréhension face au bouleversement culturel en cours. Peur de perdre ses repères ?

Les utilisateurs d’IA — écrivains, chercheurs, communicants, journalistes, blogueurs — ne délèguent pas leur pensée. Ils la prolongent ou la modulent grâce à l'IA, qui n’est pas un scripteur autonome, mais un autre participant à un atelier d'écriture.

Chaque grande transition technologique — l’imprimerie, le cinéma, Internet — a suscité des résistances semblables. On a toujours cru que le nouveau médium allait diluer la valeur, tuer le sens, que ceci allait tuer cela, que l'écran allait tuer l'écrit. Or ce n’est pas l’outil qui fait ou défait le sens : c’est ce que nous décidons d’en faire. Ce que la main qui le tient décide d'en faire.

Rejeter un texte parce qu’il a été écrit avec l’aide d’un outil puissant, c’est confondre origine technique et qualité humaine, comme si une idée cessait d’avoir du sens parce qu’elle a été rédigée ou élaborée autrement. Ainsi, dans mon précédent billet, j'ai renversé la formule « pourquoi lire ce qui n’est pas écrit ? », par « pourquoi ne pas lire ce qui est écrit ? », dès lors que c'est bel et bien écrit : refuser par principe de lire un texte issu de l’IA, c’est abdiquer notre capacité de jugement, c’est renoncer à évaluer la qualité d’un discours pour ce qu’il est : un bon texte est un bon texte, quelle que soit sa genèse.

Peu importe qu’il ait été "entièrement écrit par une main humaine" ou accompagné d’un agent conversationnel. Ce qui compte, c’est que me dit ce texte ? Est-il juste, fécond, utile, dérangeant, stimulant ? L’IA ne remplace ni l'écriture, ni la lecture, ni la pensée, mais si elle nous oblige à nous interroger avec vigilance sur le message issu de cette co-écriture, pourquoi le nier ?

J'attends donc des personnes qui pensent ou disent « pourquoi lire ce qui n’est pas écrit ? » qu'elles répondent en conscience à la question « pourquoi ne pas lire ce qui est écrit ? ».

IA : la disparition du travail. Hannah Arendt, Abraham Maslow, Marc Augé

2025-07-17T06:25:00.002+02:00

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Le regard d’Hannah Arendt offre un angle d'approche possible sur les transformations du travail liées à l’intelligence artificielle, en particulier la question de la destruction d’emplois et de la place accordée à l’humain dans un monde de plus en plus atomisé et automatisé. En relation à la situation actuelle, la question serait non plus seulement de savoir « quels emplois vont disparaître ? », mais plutôt « quelle place l’activité humaine doit-elle occuper dans un monde automatisé ? ».

C'est à dessein que j'ai choisi de titrer sur la "disparition du travail", quand bien même les bonnes âmes vous expliquent tout sourire que l'IA n'engendre pas une "disparition", mais une "transformation" du travail.

Ça me rappelle la statistique selon Trilussa : nous sommes deux, j'ai mangé deux poulets et toi rien. Mais en moyenne, c'est comme si on avait mangé un poulet chacun...

Difficile d'être plus cynique ! Idem lorsque vous voulez expliquer aux gens qui se retrouvent chômeurs du jour au lendemain, que c'est dû à la destruction créatrice, ce mouvement permanent où l’ancien laisse place au nouveau... Car la "destruction créatrice" ne devient une chance que si on en fait un projet collectif, en repensant l’utilité sociale du travail, en redistribuant les gains de productivité, en construisant de nouveaux parcours de reconversion réels, accessibles, humains !

Pour autant, en consultant quelques prévisions, vous verrez qu'elles ne sont pas très roses. Voici un tableau récapitulatif pour vous faciliter la tâche :

Analyste/Organisation	Prévision	Délai	Impact sur les cols blancs	Source
Dario Amodei (Anthropic, 2025)	50 % des emplois de cols blancs d'entrée de gamme éliminés	5 ans (d'ici 2030)	Oui	Axios
Forum économique mondial (WEF, 2025)	Perte nette de 14 millions d'emplois (2 % de la main-d'œuvre mondiale)	D'ici 2027	Oui, sur les rôles d'entrée de gamme	WEF
Goldman Sachs (2023)	300 millions d'emplois affectés	Non spécifié	Non spécifié	Forbes
Jamie Dimon (CEO JPMorgan, 2025)	L'IA dominera les tâches répétitives dans 15 ans.	Dans 15 ans	Oui, tâches typiques des cols blancs	Forbes
Kai-Fu Lee (Investisseur, 2025)	50 % des emplois remplacés	D'ici 2027	Non spécifié, probable	Fortune
Larry Fink (CEO BlackRock, 2025)	Restructuration des emplois de cols blancs d'ici 2035.	D'ici 2035	Oui	Forbes
McKinsey (2017, actualisé)	15 % des heures travaillées automatisées	D'ici 2030	Oui, impact sur les tâches cognitives	McKinsey

Signalons tout de même que ces pertes d'emplois devraient s'accompagner de créations de nouveaux emplois, mais de fait je crois qu'en l'état personne n'en sait rien !

Par ailleurs, toutes les analyses/prévisions ont toujours une approche économique, sans grand rapport avec le drame réel que vivent les gens qui perdent leur emploi. J'ai donc demandé à ChatGPT de me présenter un tableau mentionnant les indicateurs non économiques :

📊 Tableau des impacts non économiques de la perte d’emploi liée à l’IA

Dimension	Indicateurs non économiques	Conséquences observées
🧠 Psychologique	- Estime de soi - Dépression / anxiété - Stress chronique - Sentiment d’inutilité	- Dévalorisation personnelle - Troubles de santé mentale - Perte de confiance
🧍 Sociale et relationnelle	- Isolement - Conflits familiaux - Moins de liens sociaux - Stigmatisation	- Retrait du cercle social - Tensions conjugales - Exclusion ou honte
🧭 Sens et trajectoire de vie	- Crise de sens - Perte de cap personnel - Projets de vie interrompus	- Désorientation - Difficulté à se projeter - Renoncement à l'avenir
🧩 Cognitive et comportementale	- Baisse d’attention - Démotivation - Addictions ou comportements à risque	- Difficultés de reconversion - Augmentation des troubles du comportement

À noter que ces indicateurs sont interconnectés, puisqu'une perte d'emploi peut facilement déclencher un effet domino... Or une réalité ne proposant plus assez de travail pour tout le monde fait-elle encore sens ? Et dans un tel contexte, au niveau personnel, comment chacun(e) va relever le défi qui consiste à donner un sens à sa vie ?

Car le travail est bien plus qu’un revenu : c’est un soutien identitaire, social, psychologique. Lorsque l'IA remplace ou transforme les emplois, il ne s'agit plus seulement d'ajuster des "coûts", mais de préserver la dignité, l'intégrité psychique et les relations humaines des individus concernés.

C'est la raison pour laquelle, en m'interrogeant sur l'identité du travail dans cette nouvelle donne due à l'avènement de l'IA, je me suis remémoré la pensée sur le travail exprimée par Hannah Arendt dans La Condition de l’homme moderne (The Human Condition, 1958).

Écrite dans le contexte de la guerre froide, après les totalitarismes du XX^e siècle et face aux bouleversements technologiques en cours (automatisation industrielle, déjà, débuts de l’informatique, conquête spatiale) ainsi qu'à l’essor de la société de consommation, l’œuvre s’interroge sur la place de l’homme dans un monde en mutation rapide.

Son analyse, bien qu’enracinée dans les années 50-60, reste plutôt actuelle face à l’émergence de l’IA, des algorithmes et de la société numérique, ce qu'elle aurait appelé la « technoscience », qu'elle considère une nouvelle menace potentielle pour la liberté humaine et qui transforme le rapport de l’homme au monde : elle ne la rejette pas en elle-même, mais s'interroge sur la domination croissante de cette technoscience et son impact sur la vita activa et sur le sens de l’existence humaine.

Dans la tradition millénaire de la philosophie grecque (Aristote, Platon), qui différenciait la vita activa de la vita contemplativa, Hannah Arendt reformule cette distinction pour répondre aux enjeux de la modernité, en renversant la hiérarchie classique : chez les grecs, la vita contemplativa – associée à la contemplation, à la pensée théorique et à la recherche de la vérité – était considérée supérieure à la vita activa, qui restait subordonnée à la première, bien qu’essentielle pour la vie en communauté.

Arendt, en revanche, conteste la suprématie de la vie contemplative en lui reprochant de rechercher une vérité universelle, souvent au détriment de l’expérience humaine concrète, et remet au premier rang la vie active, qui s'articule en trois dimensions, le travail (labor), l'œuvre (work) et l'action (action) :

Le travail (labor), défini comme activité cyclique liée à la survie (manger, se reproduire, subvenir aux besoins biologiques), est éphémère et asservissant (l’homme reste prisonnier de la nécessité) ;
L’œuvre (work), définie comme production d’objets durables destinés à survivre à leur créateur et à façonner le monde humain (monde vs. nature), introduit de la stabilité dans l’existence et donne un sentiment d’utilité et de permanence ;
L’action (action), définie comme activité purement humaine et liée à la pluralité et à la politique, repose sur la parole (délibération, récit), l’initiative (commencer quelque chose de nouveau) et la relation aux autres (agir ensemble, sans but utilitaire). C’est le domaine de la liberté et de la singularité (chaque action est unique), qui fonde la polis (l’espace public).

Je vois cependant un problème terminologique dans la traduction choisie - et acceptée - des catégories labor et work, rendues respectivement par travail et œuvre, que je traduirais pour mon compte par labeur et travail. Loin de moi l'idée de critiquer Georges Fradier, premier traducteur français de The Human Condition (1958) d’Hannah Arendt, publié en 1961 aux éditions Calmann-Lévy sous le titre La Condition de l’homme moderne.

Même si je pense que les termes labeur et travail correspondraient mieux à la réalité d'aujourd'hui. Cela dit, en 2025, le monde s'est extrêmement complexifié depuis les années 60, et il n'est plus possible de faire rentrer l'ensemble des activités humaines dans trois catégories ! En revanche la perte des emplois évoque davantage, selon moi, la grande difficulté de satisfaire les deux premiers niveaux de la pyramide des besoins selon Maslow : les besoins physiologiques (manger, boire, dormir…), et les besoins de sécurité (abri, stabilité…).

D'où l'impossibilité de parvenir aux trois niveaux supérieurs [besoins sociaux (appartenance, amour…), d'estime de soi et d'accomplissement de soi], tant que les besoins de base ne sont pas réalisés !

Par A3nm — Travail personnel, CC BY-SA 4.0

D'aucuns me diront que cette théorie est simpliste, critiquée, tout ce que vous voulez. Mais pour avoir vécu moi-même ce qu'elle décrit, je la trouve tout à fait pertinente. L'enchaînement des malheurs va parfois très vite...

Car que faire lorsque l’intelligence artificielle écrit seule des textes, génère des images, automatise des services, remplace des métiers, etc., en bouleversant tous les repères de notre économie fondée sur la productivité : tu produis = tu perçois une rémunération ; tu ne produis pas = tu ne vaux rien. Un raisonnement hérité de la révolution industrielle, mais qui domine toujours notre culture et nos politiques.

Ou lorsqu'une startup, Mechanize, conçoit l'idée même de développer des environnements de travail virtuels qui permettront l'automatisation complète de tous les secteurs économiques, pour remplacer, PARTOUT, l'ensemble des travailleurs humains !? Et après ?

On fait quoi des milliards d'humains laissés sur le carreau ? Si des millions de tâches peuvent être effectuées sans nous, que faisons-nous des personnes qui les occupaient hier ? Si la santé, l’éducation, la création ou la solidarité sont peu ou pas rémunérés, est-ce que ça signifie que ces secteurs sont inutiles et ne valent plus rien ? Quel sens donner à l'éclosion des déserts médicaux, des friches incultes, des lieux abandonnés ou poubellisés, et d'autres non-lieux chers à Marc Augé ?

Pendant des siècles, l’emploi fut la clé d’entrée dans la société : un statut, un salaire, une dignité. Mais aujourd’hui, à mesure que les algorithmes remplacent les bras et les cerveaux, ce lien entre activité économique et reconnaissance sociale se fissure. Et avec lui, l’idée même de valeur humaine.

En Italie, l'Article premier des Principes fondamentaux de la Constitution de la République italienne (1^er janvier 1948) proclame :

« L'Italie est une République démocratique, fondée sur le travail. »

Le principe est grand, mais qu'en reste-t-il aujourd'hui ? Si peu, en Italie et ailleurs...

Je conclurai ce billet sur cette citation de Marc Augé :

« Si un lieu peut se définir comme identitaire, relationnel et historique, un espace qui ne peut se définir ni comme identitaire, ni comme relationnel, ni comme historique sera un non-lieu. »

Extrait de Non-lieux. Introduction à une anthropologie de la surmodernité (1992).

Notre terre est pleine de non-lieux. Nous en sommes tellement cernés que nous ne les voyons plus. Il y a surabondance : d’espaces (développement exponentiel des zones d’échange et de transit), d’événements (actualités permanentes), de références (infobésité, hyperinformation, uniformisation culturelle). Nous sommes en transit permanent. Les non-lieux sont les formes spatiales dominantes de la mondialisation et de la société de consommation.

Et tout comme pour notre rapport au travail, notre rapport au monde (automatisé) demande à être repensé, à reconsidérer la manière dont nous l'habitons, à retrouver du sens, de la mémoire et du lien dans ces lieux qui n'en sont plus.

IA : le déclin des moteurs de recherche

2025-07-15T12:25:00.000+02:00

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En 2010, dans un billet intitulé « Les chercheurs du Web de 3^e génération », l'ami Laurent, un vieux de la vieille du SEO, avait demandé à plusieurs blogueurs (dont moi), de nous exprimer sur l'avenir du search en nous basant sur l'étude “Search of the future” publiée en décembre 2009 par Directpanel, sous-titrée : le moteur de recherche idéal vu par les internautes.

Je citais en préambule une série de trois billets, inspirés par Gord Hotchkiss, respectivement intitulés :

Dans ce dernier, je terminais ainsi la série :

La conclusion de ce qui précède est qu'il faut donc penser en termes de multipositionnement, non plus simplement sur le texte mais sur tous les éléments du palimptexte, une réalité qui n'a jamais existé jusqu'à présent, et dont nous avons encore bien des difficultés à appréhender toutes les implications pour notre présence Internet...

Ce n'est plus de simple écriture Web qu'il s'agit, mais plutôt d'ingénierie "scripturale" (linguistique, sémantique, technique, etc.). Interactive, et donc réactive. Adaptative. Selon les buts, les retours d'information, les événements, les destinataires, etc. Sans parler de localisation...

(...) Pour conclure, je vous laisse avec cette question : où sera positionné votre site sur la page de résultats de Google en 2010 (ce n'est qu'une projection, mais on comparera dans trois ans...) ?

Quinze ans plus tard, la question n'est plus vraiment d'actualité ! Car il est clair que les moteurs de recherche ne sont plus aussi pertinents qu'avant, à l'heure où le bon vieux SEO (Search Engine Optimization) laisse progressivement la place au GEO (Generative Engine Optimization) :

L'optimisation pour les moteurs conversationnels inclut le prompt engineering (créer des contenus qui anticipent les prompts des utilisateurs) ou encore la production de contenus difficiles à reproduire par l’IA, autrement dit des contenus qui se démarquent par leur rareté, leur profondeur humaine ou leur ancrage dans le réel, de sorte que les modèles d’intelligence artificielle ne peuvent pas les générer ou les imiter facilement.

En 2025, la nouvelle donne ne consiste plus seulement à séduire les moteurs de recherche classiques mais plutôt à rendre le contenu d'un blog ou d'un site accessible, compréhensible et utile pour les robots conversationnels (chatbots IA, assistants, modèles RAG, moteurs IA natifs, etc.).

Désormais, une grande partie du trafic Web passe par les agents conversationnels, qui ne fonctionnent plus comme Google : ils recherchent de la pertinence contextuelle, n’affichent pas de listes de liens, utilisent des modèles sémantiques, souvent basés sur la RAG (Retrieval-Augmented Generation).

En permettant d'accéder à des données récentes, cette technique de pointe fournit des réponses plus pertinentes, une capacité que de nombreux LLM pré-entraînés n'ont pas. Imaginez que vous gérez un géant de la vente en ligne comme Amazon. Vos clients posent fréquemment des questions sur les produits. Avec un inventaire en constante évolution, il est totalement impraticable de ré-entraîner un chatbot en permanence. C’est là que la génération augmentée par la récupération intervient, en récupérant rapidement les informations depuis votre base de données ou de connaissances pour générer ensuite une réponse à partir de ces informations. Cette approche réduit non seulement les coûts d’entraînement, mais garantit également une adaptation fluide aux données dynamiques des entreprises modernes.

Lorsque je publiais Écrire pour le Web : quand vos lecteurs sont des moteurs…, il y a près de 20 ans, je n'imaginais pas qu'un jour les moteurs de recherche seraient devenus si vite obsolètes ! Aujourd'hui le bon titre serait Écrire pour le Web : quand vos lecteurs sont des IA !

En fait écrire un article IA-friendly signifie produire un contenu pensé pour être compris, utilisé, référencé ou synthétisé efficacement par une intelligence artificielle (qu’il s’agisse d’un moteur de recherche IA, d’un robot conversationnel ou d’un outil de résumé automatique). Cela implique des choix de forme, de structure et de fond qui maximisent la lisibilité par les humains et la pertinence pour les IA :

1. Contenu structuré et hiérarchisé

Utilisation claire de titres (H1, H2, H3), avec des mots-clés bien formulés.
Paragraphes courts, bien découpés.
Listes à puces, tableaux comparatifs, définitions.

2. Langage explicite et informatif

Éviter le flou, les phrases creuses ou trop abstraites.
Privilégier un style pédagogique.
Définir les termes clés dans l’article, même s’ils semblent évidents.

3. Ancrage contextuel et actualité

Mentionner des dates, tendances, faits récents.
Citer des sources ou outils reconnus (ex. : McKinsey, Perplexity, Statista, Gartner...).

4. Optimisation sémantique

Utiliser les cooccurrences naturelles autour du sujet (ex. pour "IA", employer aussi : modèle de langage, machine learning, automatisation, hallucination, etc.).
Employer le champ lexical attendu par les IA (enrichir sans "bourrage de mots-clés").

5. Inclure des formats digestes pour IA

TL;DR (résumé en début ou fin).
Q&R : sections sous forme de question-réponse.
Encadrés explicatifs ou citations de sources.

En résumé, un article IA-friendly est clair, structuré, riche en contexte, optimisé sémantiquement, et aligné avec les tendances de l’écosystème IA, dans le but d'être capté, synthétisé ou cité par des outils IA — ce qui améliore votre visibilité dans un monde où les lecteurs sont aussi des machines.

Comment en est-on arrivés là ? Parce que nous sommes passés du moteur de recherche au moteur de réponse : avant, les moteurs comme Google proposaient une liste de liens à explorer. A présent, grâce à l’IA générative, les utilisateurs reçoivent des réponses directes, synthétisées et contextualisées.

Cela génère moins de clics vers les sites Web, les utilisateurs restant dans l’interface de l’IA pour obtenir l’information qu'ils souhaitent. Une interface utilisateur qui évolue : au lieu de taper des mots-clés, on pose des questions complètes ou on engage un dialogue avec une IA, l'interaction devient conversationnelle.

Le SEO traditionnel, basé sur les mots-clés et le positionnement dans les SERP, est devenu moins central, d'où la nécessité d'optimiser le contenu pour l’IA, et plus seulement pour les moteurs classiques. Quant aux moteurs basés sur l’IA, ils peuvent adapter leurs réponses à l’historique, aux préférences ou au contexte de l’utilisateur, en fournissant des résultats plus subjectifs, contextuels et dynamiques, ce qui remet en cause l’idée de « classement universel » des résultats. Rappelez-vous les débuts de Yahoo!

*

En produisant des réponses synthétiques, les IA, qui citent parfois leurs sources, et parfois non, court-circuitent les sites sources. Cette désintermédiation du Web génère moins de trafic vers les sites Web classiques, menace le modèle économique des éditeurs de contenu (publicité, affiliation), et exige de repenser les stratégies de visibilité en ligne.

De nouveaux écosystèmes de recherche se créent, des alternatives à Google gagnent du terrain, comme Perplexity AI, You.com ou Brave Search (avec réponse IA intégrée), ou des assistants comme ChatGPT avec navigation web, Gemini, Copilot, etc. Désormais la recherche est multi-plateforme et multi-agent. Le “search” se déplace vers les applis, les robots conversationnels, les OS, voire les objets connectés.

Pour autant, ce nouveau panorama n'est pas exempt de risques : hallucinations (les réponses peuvent être fausses ou biaisées), opacité (la provenance de l’information devient floue), dépendance (il devient plus difficile de vérifier ou de diversifier ses sources), etc. Et tant que les outils d'IA n'améliorent pas la transparence et la citation des sources, c'est à l'utilisateur qu'il incombe d'adopter une posture plus critique.

En clair :

Avant (Web classique)	Après (Recherche avec IA)
Liste de liens	Réponse directe
Mots-clés	Langage naturel
Résultat fixe	Résultat dynamique
SEO centré sur Google	Optimisation multi-agent
Clics vers les sites	Interaction dans l’IA

En conclusion, soit les moteurs s’alignent sur l’IA, soit ils disparaîtront. Il n'est pas innocent que Google ait déjà intégré Gemini et développé sa Search Generative Experience (SGE). Perplexity.ai a inventé une nouvelle forme hybride : moteur de recherche + LLM, You.com et d’autres proposent des recherches en mode "robot conversationnel".

Nous allons donc vers un web dialogué, où la recherche devient assistance et où l’intelligence de la réponse supplante la quantité de liens. Pour l'instant le déclin des moteurs est relatif, mais leur mutation est radicale. Fini les 10 liens bleus, ils deviennent des IA de recherche et se transforment en interfaces intelligentes, personnalisées, synthétiques.

Aujourd'hui nous ne cherchons plus seulement sur le Web, nous dialoguons avec la connaissance.

IA : l'ignorer ou s'en moquer ne la fera pas disparaître !

2025-07-15T07:11:00.004+02:00

J'ai récemment rencontré deux réactions sur l'IA qui m'ont laissé particulièrement perplexe :

1. J'ai ouvert un fil de discussion sur la première place de marché en ligne dédiée aux traducteurs (plus d'1,5 million de membres), pour tester un peu la réactivité de la profession : très peu de réponses, et cette réaction, « chaque fois qu'on me parle de l'IA, je rigole... »

2. Je me suis permis de signaler à une traductrice de métier dont les positions me semblaient justes, mon dernier billet intitulé « AI Invasion in the Translation and Localization Market: a Seismic Shift for Freelancers, LSPs and End Clients ». Retour : « Je suis désolée, mais si je vois "co-écrit avec ChatGPT", je passe mon chemin. Pourquoi lire quelque chose qui n'a pas été écrit ? »

Ma réplique, un peu piquée, il est vrai :

Piètre réaction ! Ça me fait penser à ces traducteurs, il y a des années, qui refusaient les premiers traitements de texte parce qu'ils préféraient leur machine à écrire... C'est pas comme ça que le métier avancera ! Par ailleurs, il est tout à fait faux de prétendre que "ça n'a pas été écrit" : j'ai passé plus de deux jours sur ce billet, pour le rédiger et lui donner sa cohérence. Les passages de ChatGPT ont été incorporés là où je le souhaitais. Donc une réaction intelligente serait de dire "je lis ce billet et je le critique, en soulignant ce qui est faux". Ça, j'accepterais volontiers. Mais le refuser a priori parce qu'il y a des mentions de ChatGPT ne fait pas avancer le schmilblick, loin de là. Désolé pour la franchise.

Je vais donc essayer de démêler l'écheveau des idées préconçues qui ne mènent nulle part, sinon droit dans le mur...

Sur le premier point, c'est risible, justement. Que ça prête à sourire, pourquoi pas ? Beaucoup de sujets sérieux peuvent prêter à sourire. Mais ne surtout pas sous-estimer ce que j'ai qualifié de troisième révolution civilisationnelle. Pour faire bref, il conviendrait de passer du rire à la réflexion.

Le deuxième point est bien plus insidieux et demande une réponse approfondie. Dans tous les cas, cette simple "remarque" suscite en moi quantité d'observations, dont la première est qu'elle est fausse. Totalement. Ce serait comme ignorer les suggestions d'un correcteur orthographique (étape obligatoire pour tout traducteur qui se respecte), au prétexte que ce n'est pas un humain ! C'est un outil, l'IA aussi est un outil. Et comme tous les outils, elle n'est ni bonne ni mauvaise en soi, sa qualité dépend de l'usage qu'on en fait. L'analogie avec le couteau est très parlante : un couteau peut servir à couper du pain ou à blesser quelqu’un, or ce n’est pas le couteau qu’il faut accuser, mais la main qui le tient. Idem pour l'IA...

Dans un vieux texte, qui remonte aux années 90, sur la CAO (Création Assistée par Ordinateur), Jacques Lacant disait ceci :

… mais peut-être qu'au lieu d'être menacée par l'ordinateur la liberté créatrice pourrait mieux s'épanouir grâce aux moyens accrus qu'il met à sa disposition. Refuser, de peur d'empiètements, ou par principe, le concours d'une branche aussi féconde de la science moderne, ce n'est certainement pas la voie de l'avenir…

Applicable à l'IA à la lettre !

Mais il y a un autre point que je ne peux passer sous silence quant à un texte qui n'aurait pas été écrit.

J'écris depuis que je suis adolescent. J'ai 68 ans à présent, j'écris donc depuis plus de 50 ans, surtout de la poésie (pas loin de 20 recueils, pratiquement jamais publiés), le contenu de ce blog à lui seul dépasse un million de mots, j'en ai traduit 20 autres millions en quarante ans, et je n'ai pas toujours le mot juste sous la main, au bon moment. Je lis beaucoup aussi. Par passion, personnelle et professionnelle. Il m'arrive d'ailleurs, assez souvent, de trouver chez les autres des phrases ou des paroles si parfaites que j'aurais tant aimé les écrire moi-même. Que fais-je dans ces cas-là ? Je les prends et je les fais miennes !

Extrait d'un poème à ma femme :

j'ai fait miennes les plus secrètes émotions
des plus magnifiques poèmes
des poètes de toujours

je te les donne

Idem avec ChatGPT : lorsque je trouve des raisonnements pertinents et que je décide de les insérer dans mon texte, je les fais miens. Cela signifie que je me les approprie, et que lorsque je publie un texte avec des mentions de ChatGPT ou de n'importe quelle autre IA dedans, j'en assume la paternité, en toute conscience. Ce n'est pas pour rien que je signe tous mes billets ! Donc venir me dire Pourquoi lire quelque chose qui n'a pas été écrit ? est une insulte à mon intelligence et à mon discernement. Inacceptable. Absolument inacceptable.

Je vais devoir m'inventer IA inside...

Refuser a priori un texte coécrit avec l’IA, c’est aussi refuser, de fait, une forme agrégée de la mémoire et des savoirs humains...

Les LLM sont entraînés sur des milliards de pages issues de livres, d’articles, de dialogues, de codes, d’essais… C’est un miroir, imparfait mais puissant, de la connaissance humaine.

Penser Pourquoi lire quelque chose qui n'a pas été écrit ? revient à refuser de lire un texte influencé par des milliers de bibliothèques, des siècles de pensée, et qui porte trace du collectif humain.

Fi du déni ! Dans cette phrase, la négation n'est pas au bon endroit : « Pourquoi ne pas lire quelque chose qui a été écrit ? »

En conclusion, l'IA est là, et elle va y rester. Elle va même envahir nos vies de plus en plus, dans tous les aspects, tous les secteurs, toutes les langues, les cultures, à un rythme exponentiel, comme un tsunami inexorable ! Nier son existence n'aide en rien à appréhender le phénomène, à s'y préparer et apprendre à vivre avec, en développant notre capacité collective à comprendre, critiquer et utiliser les outils actuels (et ceux qui viendront) de manière responsable.

AI Invasion in the Translation and Localization Market: a Seismic Shift for Freelancers, LSPs and End Clients

2025-07-14T17:21:00.004+02:00

AI page

Post written in co-authorship with ChatGPT

The translation and localization market now sees competition among freelance translators, LSPs and AI-based MT systems, shifting dynamics from the traditional freelancer-LSP rivalry and reshaping competitive landscape. This new context offers freelancers opportunities to compete directly with LSPs for the benefit of end clients. Analyzing this situation involves assessing market trends, freelancers advantages, LSPs challenges, and strategies for end clients to capitalize on the opportunity.

Freelancers advantages

The new competition among freelance translators, LSPs, and AI-based MT systems presents a significant opportunity for freelancers to compete directly with LSPs. By leveraging their expertise in niche areas, embracing AI collaboration, building a strong personal brand, and educating clients on AI’s limitations, freelancers can differentiate themselves in a crowded market.

Challenges like price pressure and upskilling requirements are real, but strategic approaches—such as focusing on high-value tasks and diversifying services—can position freelancers for success, by leveraging their unique strengths, such as specialized expertise and personalized service, while adapting to AI’s presence. The evidence from 2025 industry sources (GetBlend, TranslaStars, etc.) supports the view that freelancers who adapt to this AI-driven landscape can thrive by offering what neither AI nor LSPs can fully replicate: human insight and tailored quality.

Currently, the market splits into:

Low-risk, high-volume content that clients now handle in-house.
High-risk, specialized content (legal, medical, creative) requiring human judgment.

Freelancers can position themselves on the second segment, as AI advisors, experimented-review translators, or transcreation specialists, offering value beyond what automated pipelines can deliver:

“Dear Client, you’ve already automated 80% of the process. I’m the 20% that protects you from legal, linguistic, and reputational risk.”

Freelancers have more than ever a strategic role to play because they are:

Experts in niche verticals (e.g., legal, technical, medical)
Agile and able to adapt faster than LSPs
Closer to end clients and more relationship-driven
Building personal brands and trust (something LSPs can't replicate)

As freelancers leverage AI to improve productivity, not replace quality, they can undercut LSPs while offering more value.

For general content (manuals, FAQs, e-commerce copy), clients no longer use a human translator. Or a project manager. Or a vendor coordinator. They just use a clean pipeline: AI + basic QA. That’s it.

But they still need post-editing. And they absolutely cannot and should not profit from it: it's neither a "compromise" nor a race to the bottom. LSPs impose reduced rates on translators, while holding them fully responsible for the final quality. This is not innovation. It's exploitation. Clients must act differently, fairly and responsibly.

As freelancers, we are evolving:

We’re mastering AI-enhanced workflows.
We offer subject-matter expertise, not just language skills.
We’re building direct client relationships based on trust, responsiveness, and niche specialization.
And we can do this without the overhead—or the markup—of a middleman.

LSPs still believe they’re the future of this industry. But in truth, unless they rethink their role, they may be the ones left behind. The new competition isn’t Freelancers vs. LSPs. Or Freelancers vs. AI. It’s LSPs vs. irrelevance.

#Translation #Localization #FreelanceTranslation #AI #MT #LanguageIndustry #ThoughtLeadership #LSP #Disruption

LSPs challenges

We often hear that freelance translators are being squeezed out—first by LSPs, now by AI. But here’s the real twist: AI isn’t just disrupting freelancers. It’s coming for LSPs too. Many Language Service Providers still underestimate how profoundly AI is eroding their core value proposition. For years, LSPs thrived on delivering speed, volume, and lower cost. Now AI can do that better—and without the overhead.

Let’s be honest, LSPs may not fully understand the competitive dynamics of AI-based MT systems, that they too are risking their survival against the AIs and particularly how their misuse of AI only as a cost-cutting tool undermines their own position. They still underestimate the true threat posed by AI-based Machine Translation (MT) systems to their own business model. Here are the key points LSPs often fail to grasp:

🔍 1. AI Disrupts Their Core Value Proposition

Most LSPs have traditionally sold Speed + Scale + Cost-efficiency”

But AI does this faster, cheaper, and (in many cases) “good enough” for general content. If their value proposition is indistinguishable from what AI now provides, they have nothing left but:

Project management overhead
Sales volume
Subcontracting workflows

This makes them obsolete at worst, and interchangeable at best.

💣 2. AI Eats the Low-End — Their Revenue Base

LSPs make much of their margin on:

Bulk translation (e.g., manuals, FAQs, marketing copy)
High-volume, low-complexity work (tech docs, e-commerce, subtitles)

AI is already better and cheaper at these. So, their high-volume revenue base is being eroded without a clear pivot to high-value services like:

Legal
Medical
Compliance-heavy translation

AI is so impressive, when systems like Google Translate are able to process 100 billion words daily, or like Deepl who translates 60 million words in only two seconds, are LSPs truly ready for that shift?

⚙️ 3. AI Is Also Automating LSP Processes

What LSPs don’t realize is that the backend of their business is also being automated:

Quote generation
File prep
Post-editing
QA
Vendor management

SaaS platforms and AI integrations are enabling clients to skip LSPs entirely by automating the entire flow in-house or via AI-integrated CAT tools.

🤖 4. AI + Direct Client = LSP Disintermediation

Clients are increasingly:

Using DeepL, Google Translate, ModernMT themselves
Hiring post-editors or QA specialists directly
Asking freelancers to use AI to lower rates

Which means the LSP layer is being bypassed. LSPs are losing control of the value chain.

🧠 5. They Misunderstand What Clients Want from Human Translators

Clients are not looking for "just translation" anymore. They want:

Legal and regulatory accuracy
Subject-matter expertise
Cultural and contextual insight
Accountability and confidentiality

Freelancers can offer that. LSPs struggle to scale it, because they rely on interchangeable vendor pools and can’t guarantee consistent expertise.

📉 6. Post-Editing is a Race to the Bottom

LSPs often push post-editing of MT (PEMT) to freelancers:

At rates far below real translation
While still holding them fully accountable

But the output quality of AI is inconsistent, the work is mentally exhausting, and liability remains with the human.

This creates a toxic business model* that is bad for the translator — and unsustainable long term.

💼 7. They Underestimate the Strategic Role of Freelancers

Freelancers are:

Experts in niche verticals (e.g., legal, technical, medical)
Agile and able to adapt faster than LSPs
Closer to end clients and more relationship-driven
Building personal brands and trust (something LSPs can't replicate)

As freelancers leverage AI to improve productivity, not replace quality, they can undercut LSPs while offering more value.

⏳ 8. They Are Not Innovating Fast Enough

For sure the biggest LSPs may invest in AI or build proprietary MT engines, but the majority of tehm are stuck, because they're:

Not integrating AI meaningfully
Still reliant on outdated TMS/CAT workflows
Failing to build new pricing models

So they are being overtaken from both ends:

Upmarket by global tech firms building in-house localization teams
Downmarket by AI and freelancers using modern workflows

In this context, it won't be long before LSPs become completely useless:

Their core volume services (support docs, marketing copy, internal comms) can now be handled internally by clients using SaaS + AI.
Their value-add services risk commoditization as clients build internal capabilities.
Their project management roles are eroded by automation, from vendor assignment to delivery workflows.

End Clients: strategies to capitalize on the opportunity

As we said above in point 3., SaaS platforms and AI integrations are enabling clients to skip LSPs entirely by automating the entire flow in-house or via AI-integrated CAT tools.

Yes, clients can—and increasingly are—bypassing LSPs entirely. Advanced localization SaaS platforms plus AI agents are enabling clients to automate translation workflows from source to publish.

This should be a wake-up call for LSPs and an opportunity for freelancers: the frontier is no longer volume or speed — it's specialization, risk management, and human oversight.

Just see how clients are automating the entire localization flow:

1. AI-Orchestrated SaaS Localization Platforms

Platforms like Lokalise and OneSky now function as end-to-end localization hubs:

Lokalise uses AI to select optimal MT engines per content type, automates glossary enforcement, and integrates QA checks — all within cloud-native workflows tied to GitHub, Figma, Zendesk, etc.
OneSky’s OLA Agent automates parsing, translation, QA, and QA-triggering workflows directly from code repositories—reducing the need for human project managers.

These platforms let clients orchestrate translation, review, and deployment internally — without using an LSP.

2. Agentic & Workflow Automation in Localization Ops

Advanced systems now support end-to-end agentic automation:

Gridly and similar tools integrate AI suggestions, TM reuse, QA checks, and naming/version controls into translation workflows accessible to in-house teams.
OneSky’s AI Agent is already triggering automatic workflows: detect content changes, initiate MT, auto-route for QA, and even deploy to production—often without human intervention.

3. Built-In AI QA & Automation in CAT/Translation Tools

Modern CAT/TMS platforms embed built-in AI features:

Smartling, Phrase, TAIA, ClearlyLocal include predictive QA, visual context validation, and even formatting automation—reducing manual costs and delays.
Phrase and Clearly Local use intelligent routing: AI handles bulk QA tasks, while human reviewers focus on contextual, high-risk content.

These tools allow internal teams to manage localization pipelines autonomously — bypassing agency dependency.

4. End-to-End SaaS Localization Workflows

Clients increasingly adopt in-house or embedded localization workflows, including:

Automatic content detection via APIs (e.g., GitHub, WordPress, Figma)
AI translation + glossary-based consistency
Automated QA and LQA tasks
Instant deployment to multilingual products or websites
Built-in release orchestration and localization risk predictions

The result: product launches can include simultaneous language updates without manual overhead, using full automation where risk tolerance allows.

And this is just the beginning...

Times are changing, and fast. The translation and localization industry is undergoing its most dramatic shift in decades. Freelancers are more than ever at the forefront of the New Language Economy.

AI is not just disrupting tasks — it's redrawing the power map. Clients are no longer tied to LSPs for speed and scalability. Automation, SaaS tools, and AI integration now deliver that directly.

But human expertise, contextual judgment, and legal accountability is not something you can build into a pipeline. That’s where freelancers step in — not as replaceable labor, but as strategic partners in a hybrid, high-risk, high-value localization world:

Freelancers win when they position themselves as AI-aware experts, not just vendors.
LSPs lose when they treat AI as a cost-cutting shortcut rather than a reason to reinvent.
Clients win when they combine the efficiency of AI with the expertise of niche freelancers.

The future is already here — and it's specialized, disintermediated, and human-led. Freelance translators who understand their unique value, adapt to new tools, and speak directly to client needs are no longer the industry's underdogs. They're its evolution.

The question is no longer “Will AI replace translators?”

It’s “Will LSPs keep up with translators who’ve already embraced AI?”

IA : le nouveau contrat social (qui ne sera jamais signé)

2025-07-11T02:44:00.003+02:00

page IA

L'adoption de l'IA à tous les niveaux se fait de façon désordonnée, chaotique même, sans aucune réflexion, aucune planification. Que ce soient les gouvernements, les entreprises ou les particuliers, tout va trop vite, les progrès technologiques incessants et de plus en plus rapprochés ont des années-lumière d'avance sur la capacité humaine d'assimiler tout cela, avec des conséquences pour le moins sournoises.

Dans mon premier billet d'une longue série sur l'IA, intitulé « La troisième révolution civilisationnelle : l'intelligence artificielle (IA) », je n'ai pas choisi par hasard la notion de révolution civilisationnelle, quand bien même « civilisationnel » est un terme peu utilisé, probablement parce qu'il est censé décrire des phénomènes, des enjeux ou des transformations ayant un impact profond, global et durable sur une civilisation dans son ensemble.

Par essence, une révolution civilisationnelle est rare, mais lorsqu'elle se produit elle génère à la fois une urgence civilisationnelle pour l'humanité dans son ensemble, de même qu'un défi civilisationnel à relever par l'humanité dans son ensemble.

1. L'urgence civilisationnelle de l'IA

À ce jour, l'accélération phénoménale à laquelle nous assistons ne s'accompagne malheureusement d'aucune vision collective. L’intégration massive de l’IA dans les secteurs productifs, administratifs et sociaux transforme le tissu économique plus rapidement que notre capacité à en anticiper les effets humains. Or, les cadres actuels — réglementaires, sociaux, politiques — sont obsolètes. Le droit du travail peine à encadrer l’automatisation des tâches, la redistribution des gains de productivité est inexistante, et les citoyens se voient exclus des choix technologiques qui façonnent leur quotidien.

Cette absence de tout projet collectif renforce la défiance, les inégalités et la fracture démocratique, pour autant que l'on puisse croire que la démocratie existe encore...

Lorsque le rythme fulgurant des progrès technologiques et la formidable puissance économique de l'IA dépassent la capacité des sociétés humaines à réfléchir, réguler, absorber, ou même simplement comprendre ce qui se passe, cela crée un "gap d’assimilation" entre ce que la technologie permet et ce que la société peut moralement, culturellement et politiquement supporter, tant au plan collectif qu'individuel.

Or, inutile de nier que l'IA interroge en profondeur ce que nous sommes en reconfigurant tous les fondements de nos sociétés :

Le travail : automatisation massive, disparition ou transformation de millions d’emplois.
La connaissance : génération de contenus, fiabilité des savoirs, fin de l’expertise traditionnelle.
La décision : délégation croissante du jugement humain aux algorithmes (justice, sécurité, santé…).
L’identité et les relations humaines : confusion croissante entre ce qui est produit par l’homme et par la machine, société « sans contact », remplacement partiel des interactions humaines par des agents IA.
La politique : influence algorithmique sur l’opinion, surveillance, gouvernance par les données.

Il s’agit désormais d’un acteur structurant notre vie en société, personnelle et professionnelle. En partie encore silencieuse, mais massive, la rupture va bien au-delà de la sphère technologique, elle est anthropologique, sociale, politique ! L’IA est un levier de transformation systémique remettant en question les structures qui distinguent l’humanité - le travail, la justice, la liberté, la coopération et la survie dans un monde écologiquement fragile -, de même qu'elle redéfinit "notre contrat social", ou pour le moins ce qu'il en reste. Le tout à une rapidité sans précédent...

2. Le défi civilisationnel posé par l'IA

Si l'on veut (pour peu qu'on le puisse encore) transformer cette urgence en opportunité, nombreux sont les défis que l'humanité devra relever pour y répondre. Parmi les mesures idéales :

mener une réflexion anthropologique sur ce que signifie être humains dans un monde de machines ;
réfléchir à une régulation démocratique, pour concevoir un cadre collectif où l’IA sert l’intérêt général, respecte les droits humains et implique une participation citoyenne dans la définition de ses usages, limites et finalités ;
concevoir une redistribution des finalités, où la technologie est au service d'un projet de société humain, et non l’inverse ;
ralentir et aménager des pauses pour retrouver du temps commun, du sens partagé, de l’intelligence collective.

a) mener une réflexion anthropologique

L'anthropologie se rapporte à l'étude de l'être humain dans toutes ses dimensions : comportements, sociétés, cultures, croyances, etc. L'IA, qui est censée être conçue par des humains (pour l'instant) et pour des humains, n'est jamais neutre. De fait, une IA est entraînée sur des données humaines (textes, images, vidéos, comportements numériques) qui reflètent nos biais, nos stéréotypes, nos cultures dominantes, etc. Il y a actuellement une forte inquiétude sur des publications polémiques de Grok en matière de racisme, qui pourrait donner lieu à l'ouverture d'une enquête de la Commission européenne...

Tout cela est lié de très près ! Nvidia vient juste de passer le cap des 4000 milliards de dollars de capitalisation (elle était à 1000 milliards il y a tout juste deux ans), uniquement parce que c'est le géant des puces (oxymore ?) destinées à l'IA qui fait exploser son chiffre d'affaires et ses bénéfices trimestre après trimestre, malgré les restrictions sur les puces chinoises. Très bien, elle arrivera sûrement à dix mille milliards, cent, que sais-je ? Mais pour quoi, et pour qui ? Pour garnir les poches de Jensen Huang ? Mais qu'en sera-t-il des 8 autres milliards d'humains sur la terre ?

Il y a à peine plus d'un mois, DeepL s'associait à Nvidia pour traduire l'ensemble du Web en moins de 20 jours ! Maintenant DeepL traduit en moins d'une seconde les 20 millions de mots que j'ai mis 40 ans à traduire, en allant 1,89 milliard de fois plus vite que moi ! Très bien, mais à quoi sert la suprématie traductionnelle, et à qui ?

Ce matin j'ai reçu un message d'un grand groupe de traduction (LSP), adressé à l'ensemble des collaborateurs, pour nous prévenir qu'ils avaient adopté la post-édition automatique... Or vu qu'ils ne sont pas encore sûrs et certains de la qualité finale, ils nous demandent de devenir des post-éditeurs de leur post-édition automatisée !!! Cette nullité au carré a pourtant un but : atteindre tôt ou tard un produit 100% automatisé, juste pour supprimer 100% des traducteurs et engranger toujours plus d'argent. Ce qu'ils ne comprennent pas, c'est que le jour où ils n'auront plus besoin des traducteurs, les clients n'auront plus besoin d'eux non plus !

Donc je répète ma question : à quoi tout cela sert-il, et à qui ? Face à ces exemples par milliers où chacun scie la branche sur laquelle il est assis, comment ne pas comprendre la nécessité de mener une réflexion anthropologique si l'on veut sortir d'une telle absurdité ?

b) réfléchir à une régulation démocratique

C'est le pendant du paragraphe précédent, qui va même au-delà de l'IA : comment penser et réguler le progrès technologique au XXI^e siècle pour mieux l'humaniser ? En sachant que toute régulation doit aussi être le fruit d'un compromis : trouver l'équilibre entre innovation et régulation pour éviter d'étouffer les start-ups ou freiner la recherche. Il n'empêche, l'objectif ne peut pas - plus - être seulement économique.

Il s'agit de concevoir un cadre collectif où l'IA servirait l’intérêt général, dans le respect des droits humains, et avec une véritable participation citoyenne à la définition de ses usages, limites et finalités. Cela permettrait de rééquilibrer le pouvoir technologique, de protéger les citoyens et de repolitiser les choix algorithmiques, aujourd’hui largement délégués à des acteurs privés et techniques.

Pour illustrer ce propos, puisque l’IA affecte des aspects fondamentaux de la vie collective (emploi, santé, justice, information, sécurité, etc.), les décisions sur son développement ne peuvent pas être seulement technocratiques ou dictées par des intérêts commerciaux, il s’agit de garantir la souveraineté collective sur les systèmes qui nous gouvernent de plus en plus directement ou indirectement.

Car la régulation seule ne suffit pas si on ne s’interroge pas aussi sur le "pour quoi faire" de la technologie et "pour qui" (reprise du pour quoi et pour qui du petit a). Sans ce questionnement, comment croire un seul instant que la société cessera d'elle-même de subir les buts qui lui sont imposés (par le marché ou autres décideurs en tous genres) pour reprendre en main ses destinées en cessant de se contenter de poser des limites et en commençant à définir activement ce qu’elle veut faire de ses technologies, pour que celles-ci redeviennent des politiques au service du bien commun.

La régulation démocratique, c'est le contrôle du "comment" : qui décide, comment on encadre les usages, quelles limites on impose, comment on protège les droits, mais sans remettre en cause les finalités implicites de l’IA (efficacité, automatisation, rentabilité, croissance, etc.). Le pour quoi et pour qui consiste à réorienter vers un changement de cap, qui ne soit pas uniquement un frein ou une barrière.

Coïncidence, la Commission européenne vient de publier un cadre volontaire (non obligatoire pour l’instant), visant à guider les entreprises dans la mise en conformité anticipée, à encourager les bonnes pratiques éthiques et techniques, tester les obligations à venir dans un cadre souple, créer une culture commune de la régulation avant l’obligation légale, et donner un avantage aux acteurs qui s’aligneront tôt, en matière de réputation, d'accès au marché ou d’innovation responsable.

La loi sur l'IA est une réglementation contraignante sur l'intelligence artificielle votée par l'UE : entrée en vigueur en 2024, elle s'applique progressivement jusqu’en 2026, date à laquelle elle deviendra pleinement applicable.

Le Wall Street Journal en parle déjà, et OpenAI et Google ont annoncé qu'ils étudieraient le document pour décider si le signer ou non...

Dans un autre registre, le Pape Léon XIV demande une « gouvernance coordonnée de l'IA » à l'occasion du Sommet AI for Good 2025 , qui se conclut aujourd'hui (Genève, 7-11 juillet 2025), en insistant sur l’importance de développer l’intelligence artificielle avec « responsabilité et discernement ». Nous sommes en plein sujet !

Des initiatives privées se font également jour pour encadrer la matière.

c) concevoir une redistribution des finalités

Cette "reconstruction" consiste essentiellement à :

se demander à quoi l’IA devrait vraiment servir (au regard de l’intérêt général, de la justice sociale, de l’écologie, etc.)
interroger des dimensions ignorées par la logique de marché (favoriser les débats autour de l'IA, ralentir les flux, cultiver le discernement, préserver l’attention)
se donner le droit de dire : « Nous voulons une IA qui serve et desserve … autre chose que la performance. »
favoriser dans les médias le pluralisme d’opinion, ralentir la diffusion de l’information, renforcer les analyses critiques, etc. (je sais, je rêve...)

Quelques pistes pour inverser le sens des finalités (des technologies vers l'humain, et non le contraire), en repensant :

les finalités du travail dans la société : à présent, les choix techniques orientent trop souvent les choix sociaux, on déploie une technologie parce qu’elle existe, parce qu’elle est rentable ou innovante, sans se demander si elle est vraiment souhaitable, et pour quoi et pour qui
la place de la décision humaine, en remettant les besoins sociaux, écologiques et démocratiques au centre des choix techniques : communs technologiques (logiciels libres, infrastructures partagées), soutien public à des innovations ayant un impact social, etc.
mettre la technologie au service de projets humains concrets : définir d’abord un projet de société humain et soutenable, et choisir ou concevoir ensuite les technologies pouvant y contribuer (projets de justice sociale, de sobriété écologique, de renouveau démocratique…)

En clair, ce n’est pas à la société de s’adapter aux technologies, mais aux technologies de répondre aux choix collectifs de société, le progrès n’est plus ce que permet la technologie, mais ce que choisit la société. Pour sortir collectivement du pilotage automatique de l’innovation et reprendre la main sur le monde que nous voulons construire...

d) ralentir et aménager des pauses

J'ai mentionné plus haut mon premier billet de cette longue série sur l'IA (loin d'être terminée), le second s'intitule : « Le temps de la réflexion ». Ne pouvant pas le reporter ici dans son intégralité (je vous conseille cependant de le lire si vous avez deux minutes à perdre), je me contenterai de mentionner la conclusion :

« J'ai commencé ce billet en citant Paul Virilio, je conclurai de même :

Le temps humain n'est pas le temps des machines. Avant, le temps humain, c'était le passé, le présent, le futur. Aujourd'hui, c'est du 24/24, du 7 jours sur 7, c'est l'instantanéité. Ça explique combien il est difficile de vivre, de tout concilier... Il faut se laisser le temps de réfléchir, le temps d'aimer... »

Le temps d'aménager des pauses pour retrouver du temps commun, du sens partagé, de l’intelligence collective !

Que de belles paroles, me direz-vous. Rassurez-vous, je ne suis pas dupe, je sais parfaitement qu'elles sont à la limite de l'utopie, mais imaginez un instant Jean-Jacques Rousseau, lorsqu'il écrit « Du Contrat social » et le publie en 1762, alors en rupture et en opposition à l'absolutisme monarchique, à l’inégalité sociale et à la domination des élites.

Vous voyez une différence avec les temps présents ?

Ou encore, en 1755, dans son Discours sur l’origine et les fondements de l’inégalité parmi les hommes, lorsqu'il critique la société civile comme étant le lieu où les inégalités se sont instituées.

Vous voyez une différence avec les temps présents ?

Donc si l'on en parle toujours deux siècles et demi plus tard, l'idée de créer un nouveau contrat social tenant compte de la révolution de l'IA n'est certainement pas moins utopique aujourd'hui qu'elle ne l'était au temps de Rousseau pour les raisons qui l'occupaient.

Et lui qui tentait, déjà, de repenser les fondements légitimes de l'autorité politique, il nous offre encore un socle de réflexion robuste pour repenser le rapport entre individus, société et pouvoir.

Certes, le contrat social n'a cessé d'évoluer depuis l'époque, mais l’IA, la robotisation, les plateformes numériques et la mondialisation des données altèrent profondément le cadre tacite du contrat social post-industriel :

Le travail n’est plus le seul vecteur d’intégration sociale
Les décisions qui nous affectent sont prises par des algorithmes opaques, souvent sans débat public
La puissance des grands acteurs de l'IA et des multinationales dépasse de plus en plus celle des États
Les règles fiscales, éthiques et juridiques sont inadaptées à la vitesse de l’innovation

J'ai demandé à ChatGPT quels devraient être les grands piliers que le législateur devrait formaliser. Voici la réponse :

Pilier	Exigence démocratique
Souveraineté numérique	Droit collectif à la transparence, au contrôle des algorithmes, à la maîtrise des infrastructures critiques
Équité sociale	Redistribution équitable des gains de productivité liés à l’IA (revenu de transition, taxation de l’automatisation, protection sociale élargie)
Participation active	Droit de chaque citoyen à participer à la régulation des technologies et à l’élaboration des normes
Reconnaissance du travail non marchand	Intégrer la valeur sociale des activités de care, de transmission, de bénévolat, etc.
Accès universel à la formation et à la reconversion	Reconnaître l’éducation et la montée en compétences comme un droit fondamental face aux transformations IA

Je n'aurais pas trouvé mieux :-)

En conclusion, le moment est historique. Il ne s’agit pas de "ralentir" l"innovation, mais d'opérer un choix collectif pour reprendre la maîtrise politique de ce que nous voulons en faire. Repenser le contrat social à l'ère de l’IA, c'est choisir ensemble ce que nous jugeons utile, juste, souhaitable.

L’IA : s'en servir sans la subir.

Avant de terminer cette réflexion, je voudrais laisser une idée à votre attention. J'ai demandé à 7 IA (ChatGPT, Gemini, Grok, Claude, Mistral, DeepSeek et Perplexity) de me rédiger une Charte internationale de l'IA. J'en ferai peut être un billet un jour, si ça me dit. Pour l'instant je me suis contenté de faire une analyse statistique des 7 textes proposés, et d'en extraire les termes significatifs les plus fréquents.

Après avoir éliminé les mots "article", "charte", "internationale", "intelligence", "artificielle" et "IA" pour des raisons évidentes de surreprésentation, je vous propose le nuage sémantique pondéré des 70 termes les plus cités, créé par le regretté Wordle :

J'ai été très surpris de constater que le substantif le plus fréquent était Systèmes (48 fois au pluriel et 8 fois au singulier), et plus précisément systèmes d'IA :

Le règlement IA les définit comme suit : « un système automatisé conçu pour fonctionner à différents niveaux d'autonomie, qui peut faire preuve d'une capacité d'adaptation après son déploiement et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des données d'entrée qu'il reçoit, la manière de générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels » (article 3).

Ainsi, comme mentionné au considérant 97 du RIA : « bien que les modèles d'IA soient des composants essentiels des systèmes d'IA, ils ne constituent pas des systèmes d'IA à eux seuls. Les modèles d'IA nécessitent l'ajout d'autres composants, comme par exemple une interface utilisateur, pour devenir des systèmes d'IA. Les modèles d'IA sont généralement intégrés dans les systèmes d'IA et en font partie. »

J'aurais au moins appris quelque chose !

IA : le rêve impensé de Diderot et d'Alembert...

2025-07-04T11:50:00.013+02:00

page IA

L’Encyclopédie est un ouvrage majeur du XVIII^e siècle et la première encyclopédie française. Par la synthèse des connaissances du temps qu’elle contient, elle représente un travail rédactionnel et éditorial considérable pour cette époque et fut menée par des Encyclopédistes constitués en « société de gens de lettres ». Enfin, au-delà des savoirs qu’elle compile, le travail qu’elle représente et les finalités qu'elle vise, en font un symbole de l’œuvre des Lumières, une arme politique et à ce titre, l’objet de nombreux rapports de force entre les éditeurs, les rédacteurs, le pouvoir séculier et ecclésiastique.

La phrase importante est : « Par la synthèse des connaissances du temps qu’elle contient... »

Éditée de 1751 à 1772 (21 ans), l’Encyclopédie ou Dictionnaire raisonné des sciences, des arts et des métiers voulait être, selon la volonté de leurs auteurs, un compendium de l'époque, de tous les savoirs humains accessibles en ce temps-là...

Jamais ils n'auraient pu imaginer une seule seconde ce que l'on vit aujourd'hui, ni ce que nous vivrons d'ici quelques années selon Eric Schmidt :

D'ici 3 à 5 ans (2028-2030), émergence de l'intelligence artificielle générale (AGI, celle qui mettra dans la poche de chacun de nous l'équivalent du plus intelligent des experts humains pour chaque problème !)

En fait, nous l'avons pratiquement déjà avec l'IA embarquée sur nos smartphones : quand, dans l'histoire de l'humanité, a-t-il été possible de poser n'importe quelle question, dans n'importe quelle langue, sur n'importe quel sujet, et d'obtenir une réponse pertinente quasi-instantanée ? Jamais. Et, tout comme Federico Pucci ne pouvait pas prévoir l'accessibilité gratuite de la traduction automatique universelle, ni Diderot ni d'Alembert n'auraient osé concevoir la réalité de ces jours-ci, à savoir une « intelligence artificielle » capable de :

comprendre la langue naturelle, même si elle est imparfaite,
traduire automatiquement, souvent sans perte de sens,
synthétiser une énorme masse d'informations,
générer une réponse adaptée au contexte, presque en temps réel.

Un tel accès planétaire à la connaissance, rendu disponible dans quasiment toutes les langues du monde par les LLM, ces grands modèles de langage issus d'IA toujours plus intelligentes, spécialisées et collaboratives, était tout juste inconcevable, et impensé. Or ici et là, je vois tous les jours des discussions de gens très au courant, très experts et documentés, qui semblent trouver ça normal, ne s'étonner de rien, évoquer des scénarios futuristes jugés plausibles...

Non, ce n'est pas normal ! Avec l'informatique quantique, je les ai respectivement nommées la troisième et la quatrième révolutions civilisationnelles : SUP². Tout cela est si extraordinaire, quand bien même un miroir peut éclairer ou éblouir, voire aveugler !

En 2025, Jules Verne aurait pu nommer l'avenir « L'ère des consciences multiples », où l’IA ne se contente plus de répondre aux questions, mais participe activement à la pensée humaine. L’intégration fluide de l’IA dans les appareils du quotidien (lunettes, oreillettes, interfaces neuronales non invasives) dote chaque individu de “consciences auxiliaires” multiples :

Une IA spécialisée en communication optimise la façon de s’exprimer, traduit instantanément et vous signale en temps réel ce que votre interlocuteur ressent.
Une IA cognitive complète la mémoire, anticipe les oublis, propose des liens, des associations d'idées, des documents, des conversations passées.
Une IA éthique pose les bonnes questions lorsqu'il s'agit de prendre une décision délicate, en simulant plusieurs perspectives morales.
Une IA éducationnelle/pédagogique enseigne aux enfants à ne plus apprendre par mémorisation, mais par interactions soufflées par leurs robots conversationnels. Chaque élève a un programme sur mesure : langues, mathématiques, histoire, etc. toutes disciplines vécues en réalité augmentée ou à travers des jeux immersifs co-construits avec l’IA. Un enfant peut dire à son IA : « Emmène-moi dans la Rome antique » et se retrouver plongé en quelques secondes dans un dialogue interactif avec Cicéron ou César.
Une IA médicale, professionnelle, artiste, etc. Les médecins travaillent avec des IA expertes qui détectent des pathologies avant l’apparition des symptômes. Les délais actuels de découverte de nouvelles molécules par les laboratoires pharmaceutiques sont divisés par 10 ou plus. Les consultants et/ou artisans déploient des activités professionnelles augmentées. Les créateurs, artistes, architectes collaborent avec des IA capables d’imaginer des formes et des idées inexplorées par l’humain.

Le travail humain devient curation, choix, responsabilité : l’humain décide de la direction, l’IA exécute ou propose. Les scénarios sont infinis. Attention toutefois au revers de la médaille :

Des « humains déconnectés » sont marginalisés, car incapables de suivre le rythme cognitif des « humains augmentés ».
La frontière entre ce qu’on pense et ce que l’IA suggère devient floue. Qui décide vraiment ?
Certains États imposent des IA idéologiquement filtrées : ce que tu crois savoir dépend de l’IA que tu utilises. L'IA déploie la propagande et le « crédit social » à l'échelle planétaire.
Les cyberattaques peuvent désormais désinformer, manipuler la pensée des masses via les IA personnelles.

Globalement ce futur d'une « pensée partagée » n'est rien d'autre qu'une nouvelle forme de solitude, porteuse de risques d'atrophie cognitive, nous devrons donc apprendre à vivre avec l’IA sans lui céder notre libre arbitre pour devenir les navigateurs d’un monde où penser ne sera plus une tâche solitaire, destinée à s'inscrire dans un dialogue constant avec des consciences créées par l’humanité elle-même.

Je conclurai sur cette citation de Diderot, extraite de son Discours préliminaire à l'Encyclopédie :

Le but d’une encyclopédie est de rassembler les connaissances éparses sur la surface de la Terre [...] afin qu’en devenant un bien commun, elles ne soient plus la propriété des seuls privilégiés.

Appliqués à l'IA en 2025, ces mots sont plus que jamais prophétiques !