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

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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.

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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.

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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...