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Non seulement l’Europe est la grande absente des principaux marchés de l’intelligence artificielle, mais elle s’est mise en situation de dépendance technologique vis-à-vis d’entreprises et de puissances étrangères qui n’hésitent pas à lui imposer un rapport de force défavorable. Si elle veut reprendre la main, et bâtir son autonomie stratégique, elle doit adopter une autre démarche. L’open source et une régulation volontaire en matière d’empreinte environnementale peuvent y contribuer. Cet article est publié en collaboration avec la revue Telecom Paris.

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378 millions. C’est le nombre d’utilisateurs qui avaient déjà eu recours à une solution d’IA générative à la fin de l’année 2024. Cette progression vertigineuse des outils d’IA dans les usages est certes source de grands espoirs sur le front de la productivité, de la compétitivité, et des avancées scientifiques, mais elle est également vectrice d’inquiétudes diverses parmi lesquelles figurent naturellement l’empreinte environnementale de ces solutions, ou notre capacité à offrir des environnements sécurisés, respectueux de la vie privée, voire souverains dans certains domaines applicatifs sensibles (défense, santé…).

Or, une analyse minutieuse de l’écosystème de l’IA montre à quel point l’Europe est, à l’heure actuelle, bien trop absente des débats sur les segments de l’industrie les plus générateurs de valeur. Pire, elle s’est mise en situation de dépendance forte sur des maillons aussi stratégiques que celui des semi-conducteurs (GPUs en tête), celui de l’infrastructure software (modèles et données), et peine à faire émerger des concurrents crédibles aux hyperscallers américains sur le segment des centres de données et de calculs. Si l’Europe veut s’autonomiser stratégiquement, elle doit impérativement reprendre la main sur ces dimensions de l’écosystème, en offrant des alternatives locales aux solutions étrangères. Des alternatives qui doivent être crédibles, mais aussi réalistes au regard à la fois des forces européennes, et des objectifs environnementaux et industriels susmentionnés. C’est là qu’une politique industrielle orientée vers les solutions d’IA frugales et open source pourrait se montrer particulièrement intéressante.

Préoccupations environnementales

Avec une société en voie de digitalisation accélérée, l’empreinte environnementale du numérique devient une préoccupation majeure. Cette empreinte environnementale est à la fois d’ordre énergétique, puisque les services numériques requièrent d’importantes puissances de calcul et d’acheminement des flux de données, et d’ordre matériel pour donner corps aux différents composants de l’infrastructure (réseaux, terminaux, capteurs, centres de données, composants électroniques…).

À ces besoins énergétiques et extractifs, il faut ajouter des consommations intermédiaires qui ont également un impact sur l’environnement comme, par exemple, la consommation d’eau pour refroidir les centres de données, ou encore le recours à des produits chimiques pour raffiner les matières premières.

Si cette empreinte environnementale inquiète tant, c’est que le numérique, bien loin de se substituer au physique, a plutôt tendance à s’y ajouter – c’est le cas des cryptoactifs – ou à s’y superposer – c’est le cas des réseaux sociaux utilisés à des fins de marketing. Et quand il s’y substitue, comme dans le cas du streaming qui remplace peu à peu les supports physiques, ou dans celui des courriels qui supplantent les plis postaux traditionnels, les effets de volume induits par notre tendance à surconsommer excèdent bien souvent les gains initiaux liés à la « dématérialisation ». Sans omettre les effets de rebond qui résultent de la baisse tendancielle des coûts du numérique, qui finissent par occasionner des consommations tierces… forcément carbonées. Nos usages bien peu parcimonieux des différents services numériques, encouragés par les offreurs desdits services dont les business models – souvent à coûts marginaux décroissants – poussent à la surconsommation (par exemple, un abonnement à Netflix est d’autant mieux amorti que la consommation de contenus y est intensive), font le reste.

Espoirs déçus

Or, en matière d’IA générative, les usages dominants constatés semblent loin des espoirs initiaux de productivité ou d’apprentissage prêtés à la technologie. Les use cases majoritaires sont davantage à chercher du côté du divertissement ou de l’assistance, et de façon plus inquiétante, dans la recherche d’un ami – voire d’un thérapeute – virtuel.

Tout cela ne prêterait pas à conséquence si l’empreinte environnementale des IA génératives, telles que rapportées dans cette étude, n’était pas aussi préoccupante :

• Une requête ChatGPT consommerait 10 fois plus qu’une recherche Google ;

• 50 requêtes Chat-GTP consommeraient 1,5 litre d’eau (pour refroidir les centres de données) ;

• 1000 prompts ChatGPT nécessiteraient 0,042kWh d’énergie ;

• la génération de 1000 images en stable diffusion réclamerait 2,9kWh.

Même s’il faut prendre ces données avec précaution, eu égard à la complexité technique de la mesure et aux gains de productivité rapides des technologies, les faits sont là : avec une consommation annuelle cumulée de 350,87 TWh, les centres de données consommaient déjà plus d’énergie (essentiellement carbonée) en 2024 que la consommation énergétique totale de pays tels que l’Italie ou l’Inde !

21 % de l’énergie consommée en Inde

La pénétration croissante des outils d’IA dans notre quotidien couplée à nos usages peu précautionneux, fait craindre de véritables conflits d’usage et des situations de demande énergétique excédentaire à l’offre, à plus forte raison d’énergie faiblement carbonée. En Irlande, la consommation des centres de données excède désormais les 21 % de l’énergie consommée dans le pays. Elle n’était « que » de 5 % en 2015…

Il ne s’agit pas de débrancher les IAs. L’histoire a montré que rien ne sert d’arrêter un train en marche. En revanche, au regard des données et projections environnementales, la recherche et la promotion d’IA frugales – notamment pour ce qui concerne les segments de marché « grand public » – devraient être érigées en priorité stratégique. Sur le plan purement technologique, l’émergence de DeepSeek (l’IA générative chinoise reposant sur un modèle prétendument moins énergivore) montre la voie vers des IA « good enough », bien plus en phase avec les accords de Paris. Sur le plan stratégique, mettre en place une régulation qui favoriserait les solutions moins intensives en carbone, en ressources et en énergie, serait à la fois un moyen de freiner l’expansion des offres américaines – dont les modèles de force brute sont particulièrement intensifs en énergie – sur le continent européen, mais également de flécher les investissements vers le tissu d’entreprises européennes à même de relever le défi de la sobriété. Et celui de la souveraineté.

L’Open Source comme réponse

Car la souveraineté est l’autre défi majeur posé par la technologie et le numérique en général, et l’IA en particulier. À plus forte raison quand, ainsi que nous l’avons souligné en amont, une grosse partie de la chaîne de valeur est contrôlée par des entreprises battant pavillon étranger. Problème : le contexte géopolitique trouble du XXI^e siècle nous amène légitimement à douter de la fiabilité de nos partenaires historiques, États-Unis en tête. Une gageure quand on sait que les solutions technologiques étrangères sont au cœur de nos systèmes de défense, que nous avons confié nos données de santé à Microsoft, ou celles relatives à la maintenance de notre parc nucléaire à Amazon.

Il faut bien comprendre que les modèles d’IA sont « datavores ». Ils nécessitent de grandes quantités de (nouvelles) données qualifiées à des fins d’entraînement. Or, les données européennes présentent le double avantage d’être conséquentes et qualitatives. Elles sont donc particulièrement prisées des entreprises évoluant dans le secteur de l’IA (et au-delà). Tout irait bien si lesdites entreprises respectaient scrupuleusement le RGPD ce qui à l’aune des 5,7 milliards de sanctions cumulées (pour environ 2300 infractions constatées) depuis la mise en œuvre de ce règlement visant la protection de la vie privée des Européens en 2018, n’est clairement pas le cas. Pire, les enjeux économiques, financiers et stratégiques sont de telle ampleur, qu’il peut être parfaitement rationnel pour les entreprises, notamment les GAFAM aux trésoreries et capitalisations gigantesques, d’enfreindre le RGPD.

Freins institutionnels européens

Nous mesurons là une des principales faiblesses de nos démocraties libérales qui peinent à faire pleinement observer les règles dont elles se sont dotées. Parfois, ce sont les lois extraterritoriales qui sont en cause, le gouvernement fédéral américain pouvant ordonner à ses entreprises de lui communiquer les informations en leur possession au titre du FISA (Foreign Intelligence Surveillance Act), du Cloud Act ou du Patriot Act, quand bien même ces données concerneraient des personnes physiques ou morales européennes.

D’autres fois, ce sont nos lourdeurs bureaucratiques et nos intérêts politiques divergents qui nous paralysent, comme lorsqu’un faisceau d’indices semble montrer qu’Apple capterait des conversations via l’iPhone à l’insu des utilisateurs européens. En l’espèce, l’autorité de régulation fondée à agir est la Cnil irlandaise… laquelle n’est que peu incitée à intervenir rapidement alors qu’Apple est l’un des plus gros contributeurs fiscaux de l’île d’Émeraude.

Hors notre capacité à faire observer nos lois et valeurs aux géants étrangers, à plus forte raison que notre situation de dépendance pourrait nous amener à subir quelque chantage à la fourniture de technologies ou de services, c’est bien la situation de dominance d’entreprises proposant des solutions IA propriétaires qui pose problème. L’histoire est connue. Par le jeu des effets de réseau, les différents segments de marché tendent à devenir des « oligopoles à frange concurrentielle » (c.-à-d., une poignée d’entreprises leaders très concentrées captant l’essentiel des parts de marché, et laissant le reste à une multitude d’acteurs de niche), les entreprises dominantes ont moins intérêt à l’interopérabilité et la co-construction de communs (numériques). Dans le même temps, ces entreprises deviennent difficilement contournables car elles disposent des meilleures ressources. Ce qui leur confère un pouvoir de marché considérable, tel que celui dont disposent les GAFAM aujourd’hui.

Le monde de l’open source

Or, le monde de l’informatique, c’est d’abord et avant tout celui de l’open source, c’est-à-dire un modèle de développement et de diffusion de solutions dont le code source est libre d’accès, modifiable et partageable selon des conditions fixées par licence. C’est le monde de l’open source qui rend possible la co-construction de solutions par des communautés de développeurs dispersés géographiquement, et ne travaillant pas pour les mêmes entreprises. D’ailleurs de Llama de Facebook à Mistral, bien des solutions d’IA reposent sur des cœurs open source.

Pour l’Europe en proie aux problématiques de souveraineté que nous avons décrites, les avantages de l’open source – à plus forte raison si les données sont stockées dans des serveurs dont l’emprise juridique est européenne ou française – seraient nombreux : moindre dépendance technologique vis-à-vis de firmes étrangères, stimulation de l’écosystème européen (à l’image de AI Sweden), éloignement des risques de capture par des entreprises étrangères devenues incontournables, conformité réglementaire et éthique renforcée, et résilience face aux tensions géopolitiques.

Le rôle de l’État stratège

Face aux problématiques environnementales et de souveraineté que pose l’IA chacun, des particuliers aux administrations en passant par les entreprises, est face à ses responsabilités. Mais il ne faut pas s’y tromper : il revient à l’État stratège de montrer la voie en créant les conditions d’émergence de solutions IA européennes, souveraines, et frugales.

Dans le contexte climatique et géopolitique que nous connaissons, et face aux enjeux économiques, stratégiques et éthiques que véhicule l’IA, personne ne comprendrait que l’UE ne se dote pas rapidement d’une politique industrielle qui soit cohérente avec ses intérêts et ses valeurs, et de nature à contribuer à la construction de son autonomie stratégique. Ainsi que le souligne le rapport Draghi, l’impulsion doit venir d’en haut. De même que l’exemplarité.

Cet article est publié avec la revue Telecom Paris

Julien Pillot, Enseignant-Chercheur en Economie, INSEEC Grande École

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

Par Maximiliano Marzetti, IÉSEG School of Management

Aux États-Unis, un premier jugement autorise l’usage d’œuvres légalement acquises pour l’apprentissage des modèles d’intelligence artificielle, mais le recours à des contenus piratés est, lui, explicitement condamné. Un coup d’arrêt pour les auteurs, et un bouleversement juridique aux enjeux internationaux ?

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En 2024, les auteurs Andrea Bartz, Charles Graeber et Kirk Wallace Johnson ont porté plainte contre Anthropic, l’un des géants de l’intelligence artificielle (IA), l’accusant d’avoir utilisé leurs ouvrages pour entraîner son modèle de langage Claude.

Cette affaire s’inscrit dans une série de litiges similaires : au moins 47 procès ont déjà été engagés aux États-Unis, visant différentes entreprises consacrées à l’IA. La question principale ? Les modèles d’IA auraient été entraînés à partir d’œuvres protégées par le droit d’auteur, sans autorisation préalable des auteurs, en violation ainsi de leurs droits exclusifs.

Une problématique universelle

Mais ce type de conflit ne se limite pas aux États-Unis : des contentieux similaires émergent dans le monde entier.

Partout, ce sont donc les juges qui, faute de précédents juridiques clairs, doivent trancher des affaires complexes (les hard cases, comme les appellent les auteurs états-uniens). Le droit d’auteur varie d’un pays à l’autre, certes, mais le cœur du conflit reste universel : des créateurs humains confrontés à une technologie non humaine qui bouscule leur place, leur légitimité et leur avenir.

Du côté des entreprises d’IA, l’argument est tout autre : selon elles, l’utilisation de contenus protégés dans le cadre de l’entraînement de modèles relève du fair use (usage équitable), c’est-à-dire une exception aux droits exclusifs des auteurs existant dans le droit américain. En d’autres termes, elles estiment ne pas avoir à demander la permission ni à verser de droits aux auteurs.

Cette position alimente une crainte croissante chez les auteurs humains : celle d’être dépossédés de leurs œuvres ou, pire encore, d’être remplacés par des IA capables de produire des contenus en quelques secondes, parfois de qualité comparable à celle d’un humain.

Guerre de récits

Ce débat est désormais au cœur d’une guerre de récits, relayée à la fois dans les médias et sur les réseaux sociaux. D’un côté, les défenseurs du droit d’auteur traditionnel et des créateurs humains ; de l’autre, les partisans des technologies disruptives et des avancées rapides de l’IA. Derrière ces récits, on assiste à une véritable confrontation entre modèles économiques, celui des auteurs humains et des industries fondées sur le droit d’auteur « traditionnel » (éditeurs, producteurs cinématographiques et musicaux, entre autres), et celui des entreprises et investisseurs développant des technologies de l’IA « révolutionnaires ».

Bien que le copyright ait été conçu au début du XVIIIᵉ siècle en Angleterre, dans un paradigme technologique qu’on peut appeler « analogique », jusqu’à présent il a su s’adapter et aussi profiter des technologies à l’époque considérées comme « disruptives », telles que la photographie, le phonographe, le cinéma et, plus tard, le paradigme numérique et Internet. Cependant, aujourd’hui il se retrouve mis à l’épreuve à nouveau, peut-être plus sérieusement que jamais, par l’IA générative. Le droit d’auteur pourra-t-il aussi s’adapter à l’IA ou est-il, cette fois, en menace de disparition, de changements radicaux ou encore condamné à l’insignifiance ?

Des intérêts publics, géopolitiques et géoéconomiques pèsent aussi sur ces cas juridiques. Dans l’actuel ordre mondial multipolaire et conflictuel, des pays ne cachent pas leurs ambitions de faire de l’intelligence artificielle un atout stratégique.

C’est le cas des États-Unis de Donald Trump, lequel n’hésite pas à recourir aux politiques publiques pour soutenir le leadership des entreprises états-uniennes en matière d’IA, vraie « raison d’État ». Cela engendre une politique de dérégulation pour éliminer des règles existantes considérées comme des obstacles à l’innovation nationale. Pour des raisons similaires, l’Union européenne a décidé d’aller dans la direction contraire, en assignant à l’innovation en IA un cadre juridique plus contraignant.

Les décisions des tribunaux états-uniens servent de boussole

Le 23 juin 2025, le juge Alsup du Tribunal du district nord de Californie a rendu la première décision, dans le cadre d’un procès en procédure sommaire introduit par les auteurs mentionnés précédemment contre l’entreprise Anthropic, par laquelle il a établi que l’utilisation d’œuvres protégées par des droits d’auteur, acquises de manière légale, pour entraîner des modèles de langage à grande échelle (LLM), constitue un usage légitime (« fair use ») et ne viole donc pas les droits d’auteur de leurs titulaires.

De même, cette décision a également établi que le téléchargement d’œuvres protégées par le droit d’auteur depuis des sites pirates ne pourra jamais être considéré comme un usage légitime, constituant ainsi une violation du droit d’auteur (même si ces œuvres ne sont pas utilisées pour entraîner des LLM et sont simplement stockées dans une bibliothèque à usage général).

Les décisions rendues par les tribunaux états-uniens en matière de droits d’auteur, bien qu’elles ne produisent d’effets juridiques que sur le territoire des États-Unis, servent généralement de boussole quant à l’évolution de la régulation des nouvelles technologies disruptives. Cela est dû non pas tant au prestige de la culture juridique nord-américaine, mais au fait que les plus grandes entreprises technologiques ainsi que les industries culturelles du cinéma, de la télévision et de la musique sont implantées aux États-Unis.

C’est la jurisprudence nord-américaine qui a établi en son temps que les enregistreurs à cassette (affaire Betamax (Sony)) ne violaient pas les droits d’auteur. Ce sont également les tribunaux américains qui ont statué que les réseaux de partage de fichiers peer-to-peer contrevenaient au droit d’auteur (affaires Napster et Grokster), entraînant la fermeture massive de ces sites.

Actuellement, la technologie accusée de porter atteinte au droit d’auteur est donc l’intelligence artificielle générative.

Les affaires pour violation présumée des droits d’auteur contre les géants états-uniens de l’IA générative (comme OpenAI, Anthropic, Microsoft, etc.) peuvent être regroupées en deux catégories :

• l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner les algorithmes (problème des « inputs »),

• et la reproduction totale ou partielle d’œuvres protégées dans les résultats générés par l’IA générative (problème des « outputs »).

Une victoire à la Pyrrhus pour les entreprises d’IA ?

Le litige opposant Bartz à Anthropic relève de la première catégorie. Bartz et d’autres auteurs accusent Anthropic d’avoir utilisé leurs œuvres pour entraîner ses algorithmes sans paiement ni autorisation. Il convient de rappeler que, tant aux États-Unis qu’ailleurs dans le monde, l’ensemble des droits d’exploitation d’une œuvre revient à son auteur. De son côté, Anthropic a fait valoir que cette utilisation devait être considérée comme un usage légitime ne nécessitant ni rémunération ni autorisation préalable.

La doctrine du fair use, codifiée à la section 107 du 17 US Code (recueil des lois fédérales), prévoit que, pour déterminer si l’utilisation d’une œuvre est conforme à la loi, le juge doit apprécier au cas par cas si les quatre critères posés par la loi favorisent le titulaire du droit d’auteur (le demandeur) ou la personne qui a utilisé l’œuvre (le défendeur).

Ces quatre critères sont :

1. le but et la nature de l’utilisation, notamment si elle est de nature commerciale ou à des fins éducatives sans but lucratif ;

2. la nature de l’œuvre protégée ;

3. la quantité et la substance de la partie utilisée par rapport à l’ensemble de l’œuvre ;

4. l’effet de l’utilisation sur le marché potentiel ou la valeur de l’œuvre protégée.

Dans l’affaire en question, le juge Alsup a opéré une distinction entre les usages légitimes d’œuvres légalement acquises et ceux qui ne le sont pas.

Dans le premier cas, Anthropic affirmait avoir acheté des œuvres protégées en format papier, les avoir scannées, converties au format numérique, puis avoir détruit les copies physiques (ce point étant juridiquement important car il s’agit alors d’un simple changement de format, sans reproduction de l’œuvre originale), afin de les utiliser pour entraîner son modèle LLM. Le juge Alsup a estimé que cet usage était légitime, compte tenu de l’acquisition licite des œuvres et en donnant la priorité au premier critère, avec le soutien de la jurisprudence relative au « transformative use » (plus l’usage d’une œuvre est novateur, plus il est probable qu’il soit considéré comme du fair use).

Concernant les œuvres acquises illégalement, soit environ 7 millions d’œuvres téléchargées depuis des bibliothèques pirates telles que Library Genesis et Pirate Library Mirror, le fair use n’a pas été retenu. D’une part, Anthropic ne pouvait ignorer la provenance illicite de ces œuvres, ce qui empêche tout usage légitime ultérieur. D’autre part, le simple fait de les conserver dans un dépôt numérique, même sans les avoir utilisées pour entraîner ses algorithmes, ne constitue pas une défense recevable, car Anthropic n’a aucun droit à leur copie ou à leur stockage.

En conséquence, s’agissant des œuvres téléchargées depuis des sites pirates, la procédure se poursuit, et Anthropic devra faire face à un procès sur le fond, qui pourrait lui coûter très cher, la législation américaine en matière de droit d’auteur autorisant l’octroi de dommages-intérêts forfaitaires (« statutory damages ») pouvant aller jusqu’à 150 000 dollars américains par œuvre en cas d’infraction commise de mauvaise foi.

Des réactions divergentes

Certains commentateurs ont salué cette décision comme une victoire éclatante pour les entreprises de l’IA. Une lecture plus nuancée s’impose. S’il s’agit bien de la première décision reconnaissant comme légitime l’utilisation d’œuvres protégées, acquises légalement, pour l’entraînement d’un système d’IA, elle établit également que l’usage d’œuvres issues de sites pirates, même transformé, ne pourra jamais être considéré comme légitime. En d’autres termes, l’utilisation d’œuvres piratées restera toujours illégale. Cette décision pourrait accélérer la négociation de licences permettant l’acquisition légale d’œuvres à des fins d’entraînement de LLM, une tendance déjà amorcée.

Les critiques à l’encontre de cette décision n’ont pas tardé. Certains reprochent au juge Alsup une mauvaise interprétation du droit fédéral et de la jurisprudence, en particulier de l’arrêt Warhol v. Goldsmith rendu en 2023 par la Cour suprême, qui a établi que le premier critère pouvait être écarté s’il compromettait fortement le quatrième : à savoir, si une œuvre dérivée concurrence ou diminue la valeur de l’œuvre originale.

En outre, il convient de souligner que cette décision est celle d’un tribunal de première instance. Il faudra attendre l’avis de la cour d’appel, voire, en dernier ressort, de la Cour suprême des États-Unis, en tant qu’interprète ultime de la loi. En tout cas, cette décision semble avoir une valeur symbolique importante.

La situation en Europe

Des litiges similaires ont également été engagés en Europe et dans d’autres pays. Bien que les législations sur le droit d’auteur soient proches de celle des États-Unis, elles présentent des différences notables.

En Europe continentale, il n’existe pas d’équivalent à la doctrine du fair use : le droit y repose sur un système d’exceptions et de limitations strictement énumérées par la loi, dont l’interprétation est restrictive pour les juges, à la différence de la souplesse dont jouissent leurs homologues états-uniens.

Par ailleurs, bien que la directive européenne de 2019 ait instauré une exception spécifique pour la fouille de textes et de données, sa portée semble plus limitée que celle du fair use nord-américain. En outre, dans le cadre d’usages commerciaux, les titulaires de droits d’auteur peuvent y faire opposition (« opt-out »).

Enfin, l’Union européenne dispose d’autres instruments susceptibles d’encadrer les IA, tels que le règlement sur l’IA, qui établit diverses garanties pour le respect des droits d’auteur, sans équivalent dans la législation états-unienne.

Répercussions internationales ?

Pour conclure, il convient de noter que le conflit entre droit d’auteur et IA dépasse les seules considérations juridiques.

La course au leadership en matière d’IA revêt aussi une forte dimension nationale. À cette fin, les pays rivalisent entre eux pour favoriser leurs entreprises par tous les moyens à leur disposition, y compris juridiques.

Compte tenu de la politique de régulation minimaliste et des directives émises par le gouvernement Trump, il ne serait donc pas surprenant que des juges idéologiquement proches du président adoptent des interprétations allant dans ce sens, privilégiant les intérêts des entreprises d’IA au détriment des titulaires de droits d’auteur. Une perspective qui relève du pragmatisme juridique états-unien.

Richard Posner, ancien juge fédéral, a d’ailleurs suggéré que, face à des « affaires difficiles », les juges ne suivent pas aveuglément les règles logiques et procédurales, mais qu’ils les résolvent de manière pragmatique, en tenant compte des conséquences possibles de leurs décisions et du contexte politique et économique.

Sous l’angle du « lawfare », le droit d’auteur pourrait bien devenir un nouveau champ de bataille dans la course mondiale à la domination technologique entre les États-Unis, l’Union européenne et la Chine.

Maximiliano Marzetti, Associate Professor of Law, IESEG School of Management, Univ. Lille, CNRS, UMR 9221 - LEM - Lille Économie Management, IÉSEG School of Management

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

Par Valère Ndior, Université de Bretagne occidentale

Pour faire face aux géants du numérique, l’Union européenne s’est dotée d’une législation ambitieuse : le règlement européen sur les services numériques. Plus d’un an après son entrée en vigueur, elle reste complexe dans son application, et peine à s’imposer face à l’arbitraire des plateformes.

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Des services tels que Meta ou X se sont arrogé de longue date le pouvoir de remanier les règles affectant la vie privée ou la liberté d’expression, en fonction d’intérêts commerciaux ou d’opportunités politiques. Meta a ainsi annoncé la fin de son programme de fact-checking en matière de désinformation en janvier 2025, peu de temps avant le retour au pouvoir de Donald Trump, qui manifestait une hostilité marquée à cette politique.

Du côté des gouvernements, les décisions d’encadrement semblent osciller entre l’intervention sélective et l’inaction stratégique. Sous couvert d’ordre public ou de sécurité nationale, des réseaux sociaux ont été sanctionnés dans plusieurs pays tandis que d’autres ont échappé à la régulation. La récente interdiction aux États-Unis du réseau social chinois TikTok – pour le moment suspendue – en fournit une illustration frappante. En parallèle, Meta, qui procède à une collecte massive de données d’utilisateurs mais qui présente la qualité décisive d’être américaine, n’a pas été inquiétée. Cet encadrement à géométrie variable alimente un sentiment de déséquilibre.

Le Digital Services Act, un modèle de cogestion de l’espace numérique à inventer

L’Union européenne tente de s’imposer comme un rempart avec une nouvelle législation, le règlement européen sur les services numériques (Digital Services Act en anglais, ou DSA), entré en application en février 2024, qui vise notamment à introduire davantage de transparence dans les actions de modération des contenus et à construire un écosystème de responsabilité partagée.

Désormais, les plateformes doivent, non seulement, justifier leurs décisions de modération, mais aussi remettre aux autorités compétentes des rapports de transparence ayant vocation à être publiés. Ces rapports contiennent – en principe – des données précises sur les actions de modération menées, les techniques employées à cette fin ou les effectifs mobilisés.

Le DSA a également formalisé le rôle des « signaleurs de confiance », souvent des organisations de la société civile désignées pour leur expertise et dont les signalements doivent être traités en priorité. La liste de ces entités s’allonge, signe que ce dispositif est désormais opérationnel : en France, deux associations de protection des jeunes et de l’enfance en font partie (e-Enfance et Point de Contact), avec l’Association nationale de prévention en alcoologie et addictologie et l’Association de lutte contre la piraterie audiovisuelle.

Par ailleurs, les utilisateurs disposent de nouvelles voies de recours, incarnées par des organismes de règlement extrajudiciaire des litiges. Des structures comme l’Appeals Centre Europe ou l’User Rights proposent déjà de telles procédures, destinées à contester des décisions de modération des plateformes.

De premières enquêtes en cours contre des géants du numérique

Ces mécanismes sont déjà mobilisés par les utilisateurs de réseaux sociaux et ont déjà produit leurs premières décisions. L’Appeals Centre Europe annonçait en mars 2025 avoir reçu plus d’un millier de recours et adopté une centaine de décisions. Toutefois, compte tenu de leur création toute récente, il conviendra d’attendre la publication de leurs premiers rapports de transparence, dans les prochains mois, pour tirer de premiers bilans.

Sur la base de cette nouvelle réglementation, la Commission européenne a déclenché, depuis la fin de l’année 2023, plusieurs enquêtes visant à déterminer la conformité au DSA des activités d’une variété de services numériques. Compte tenu de la complexité et de la technicité des procédures et investigations (parfois entravées par le défaut de coopération ou les provocations des entités ciblées), plusieurs mois semblent encore nécessaires pour en évaluer l’impact.

De même, l’autorité indépendante chargée d’appliquer le DSA sur le territoire français en tant que coordinateur national, l’Arcom, a mis en œuvre les missions qui lui sont attribuées, notamment sur le fondement de la loi du 21 mai 2024 visant à sécuriser et à réguler l’espace numérique. Celle-ci l’habilite à mener des inspections et des contrôles sur le fondement du droit européen : elle a notamment conduit, en 2025, des enquêtes visant des sites pornographiques n’ayant pas mis en place des procédés adéquats de vérification de l’âge des visiteurs, enquêtes pouvant mener à terme au blocage.

Le DSA, un rempart fragile entravé dans sa mise en œuvre

Toutefois, le dispositif sophistiqué du DSA peine à emporter la conviction de la société civile et de nombre d’acteurs politiques, prompts à exiger l’adoption rapide de mesures de contrôle et de sanction. Ce texte se trouve par ailleurs confronté à plusieurs catégories de défis qui échappent à la seule rationalité du droit.

Premièrement, ce texte doit trouver à s’appliquer dans un contexte de vives tensions politiques et sociétales. De ce point de vue, les élections européennes et nationales de 2024 ont constitué un test notable – parfois peu concluant comme le montre l’annulation du premier tour du scrutin présidentiel en Roumanie en raison d’allégations de manipulation des algorithmes de TikTok.

Les lignes directrices produites par la Commission en mars 2024 avaient pourtant appelé les très grandes plateformes à assumer leurs responsabilités, en se soumettant notamment à des standards accrus en matière de pluralisme et de conformité aux droits fondamentaux. TikTok et Meta, notamment, s’étaient engagés à prendre des mesures pour identifier les contenus politiques générés par intelligence artificielle. Le rapport post-électoral de juin 2025 rédigé par la commission confirme que ces mesures n’ont pas été suffisantes, et que la protection de l’intégrité de l’environnement numérique en période de campagne restera un défi pour les années à venir.

Deuxièmement, le DSA peut être marginalisé par les États membres eux-mêmes, susceptibles d’exercer une forme de soft power contournant les mécanismes formels introduits par cette législation. La neutralisation par TikTok, en juin 2025, du hashtag #SkinnyTok, associé à l’apologie de la maigreur extrême, a été présentée comme résultant d’une action directe du gouvernement français plutôt que d’une mise en œuvre formelle des procédures du DSA. En creux, les déclarations politiques de l’exécutif français laissent à penser que les actions de ce dernier peuvent se substituer à la mise en œuvre du droit européen, voire la court-circuiter.

Troisièmement, enfin, la géopolitique affecte indéniablement la mise en œuvre du droit européen. En effet, le DSA vise à réguler des multinationales principalement basées aux États-Unis, ce qui engendre une friction entre des référentiels juridiques, culturels et politiques différents. En atteste l’invocation du premier amendement de la Constitution des États-Unis relatif à la liberté d’expression pour contester l’application du droit européen, ou les menaces de la Maison-Blanche à l’égard de l’UE visant à la dissuader de sanctionner des entreprises états-uniennes.

Rappelons d’ailleurs l’adoption par Donald Trump d’un décret évoquant la possibilité d’émettre des sanctions à l’encontre des États qui réguleraient les activités d’entreprises américaines dans le secteur numérique, sur le fondement de considérations de « souveraineté » et de « compétitivité ». Ces pressions sont d’autant plus préjudiciables qu’il n’existe pas d’alternatives européennes susceptibles d’attirer des volumes d’utilisateurs comparables à ceux des réseaux sociaux détenus par des entreprises états-uniennes ou chinoises.

Un texte remis en cause avant même sa pleine mise en œuvre

Le DSA fait ainsi l’objet de remises en cause par des acteurs tant extérieurs à l’UE qu’internes. D’aucuns critiquent sa complexité ou sa simple existence, tandis que d’autres réclament une application plus agressive. L’entrée en application de ce texte n’avait pourtant pas vocation à être une solution miracle à tous les problèmes de modération. En outre, dans la mesure où l’UE a entendu substituer à un phénomène opaque d’autorégulation des plateformes un modèle exigeant de corégulation impliquant acteurs publics, entreprises et société civile, le succès du DSA dépend du développement d’un écosystème complexe où les règles contraignantes font l’objet d’une pression politique et citoyenne constante, et sont complétées par des codes de conduite volontaires.

Les actions et déclarations des parties prenantes dans le débat public – par exemple, les régulières allégations de censure émises par certains propriétaires de plateformes – suscitent une confusion certaine dans la compréhension de ce que permet, ou non, la réglementation existante. Des outils d’encadrement des réseaux sociaux existent déjà : il convient d’en évaluer la teneur et la portée avec recul, et de les exploiter efficacement et rigoureusement, avant d’appeler à la création de nouvelles réglementations de circonstance, qui pourraient nuire davantage aux droits des individus en ligne.

Cet article est proposé en partenariat avec le colloque « Les propagations, un nouveau paradigme pour les sciences sociales ? », qui se tiendra à Cerisy (Manche), du 25 juillet au 31 juillet 2025.

Valère Ndior, Professeur de droit public, Université de Bretagne occidentale

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

Par Sabrine Mallek, ICN Business School

La plupart des navigateurs proposent une « navigation privée », souvent perçue comme un moyen de surfer anonymement. Pourtant, ce mode ne garantit pas l’anonymat en ligne, et de nombreux internautes surestiment sa portée.

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La navigation privée permet d’éviter que quelqu’un d’autre ayant accès à votre ordinateur voie vos activités en ligne a posteriori. C’est utile, par exemple, sur un ordinateur public ou partagé, pour ne pas laisser d’identifiants enregistrés ni d’historique compromettant.

Cependant, il est important de comprendre que cette confidentialité est avant tout locale (sur votre appareil). Le mode privé n’implique pas de naviguer de façon anonyme sur le réseau Internet lui-même. Il ne s’agit pas d’un « bouclier d’invisibilité » vis-à-vis des sites web visités, de votre fournisseur d’accès à Internet (FAI), ou de votre employeur.

Comme l’indique la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), même en mode privé, les sites peuvent collecter des informations via des cookies (des petits fichiers qui enregistrent vos préférences et activités en ligne) ou des techniques de fingerprinting, qui permettent d’identifier un utilisateur de façon unique en analysant les caractéristiques techniques de son navigateur.

Le mode privé présente de nombreuses limites

Des études confirment les limites techniques du mode privé. Des traces subsistent malgré la fermeture de la session, en contradiction avec ce qu’affirme la documentation du navigateur. Une analyse sur Android a révélé que la mémoire vive conserve des données sensibles : mots-clés, identifiants, cookies, récupérables même après redémarrage.

Le mode privé ne bloque pas les cookies publicitaires, il les supprime simplement en fin de session. Lorsqu’on revient sur un site dans une nouvelle session privée, celui-ci ne « se souvient » pas des choix précédents : il faut donc souvent redéfinir ses préférences (accepter ou refuser les cookies). Les bannières de consentement aux cookies, bien connues des internautes européens depuis l’entrée en vigueur du Règlement général sur la protection des données (RGPD) et de la directive ePrivacy, réapparaissent donc systématiquement. La fatigue du consentement pousse de nombreux internautes à tout accepter sans lire.

En France, 65 % des internautes acceptent systématiquement les cookies, malgré une meilleure information sur le sujet ces dernières années. Pourtant, les internautes sont conscients des risques liés à leur vie privée en ligne, mais n’agissent pas systématiquement, souvent par manque de connaissances ou de confiance dans les outils disponibles. Certains sites dissimulent même l’option « Refuser » pour vous influencer : un panneau bien conçu peut réduire de moitié les acceptations.

Quelles alternatives pour se protéger réellement ?

Le mode privé ne suffit pas à garantir l’anonymat en ligne. Pour mieux protéger sa vie privée, il faut combiner plusieurs outils.

Un VPN (virtual private network ou réseau privé virtuel, en français) crée un tunnel sécurisé entre votre appareil et Internet, permettant de naviguer de façon plus confidentielle en chiffrant vos données et en masquant votre adresse IP. En 2024, 19 % des utilisateurs de VPN français souhaitent avant tout cacher leur activité, et 15 % protéger leurs communications.

Un navigateur comme Tor va plus loin : il rebondit vos requêtes via plusieurs relais pour masquer totalement votre identité. C’est l’outil préféré des journalistes ou militants, mais sa lenteur peut décourager un usage quotidien. Des alternatives comme Brave ou Firefox Focus proposent des modes renforcés contre les traqueurs, tandis que des extensions comme uBlock Origin ou Privacy Badger bloquent efficacement pubs et trackers. Ces extensions sont compatibles avec les principaux navigateurs comme Chrome, Firefox, Edge, Opera et Brave.

Il est aussi essentiel d’adopter une hygiène numérique : gérer les cookies, limiter les autorisations, préférer des moteurs comme DuckDuckGo (qui ne stockent pas vos recherches, ne vous profilent pas et bloquent automatiquement de nombreux traqueurs) et éviter de centraliser ses données sur un seul compte. En ligne, la vraie confidentialité repose sur une approche globale, proactive et éclairée.

Sabrine Mallek, Professeure Assistante en Transformation Digitale, ICN Business School

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

S’ils sont capables d’envoyer des messages en série à leur entourage, les adolescents rechignent à décrocher quand on les appelle. Pourquoi une telle réticence ? Par cet évitement de la discussion directe, en quoi les codes de communication se redessinent-ils ?

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Les adolescents ont un téléphone greffé à la main… mais ne répondent pas quand on les appelle. Cette situation, familière à bien des parents, peut sembler absurde, frustrante ou inquiétante. Pourtant, elle dit beaucoup des nouvelles manières pour les 13-18 ans d’entrer (ou de ne pas entrer) en relation. Car, si le smartphone est omniprésent dans leur quotidien, cela ne signifie pas qu’ils l’utilisent selon les mêmes codes que les adultes.

Derrière ce refus de « décrocher », ce n’est pas seulement une tendance générationnelle qui se joue, mais une transformation profonde des usages, des normes de communication, et des formes de politesse numérique.

Dans ce silence apparent, il y a des logiques – sociales, affectives, émotionnelles – qui valent la peine d’être décryptées, loin des clichés sur les ados « accros mais injoignables ».

Contrôler la parole

« Moi je réponds jamais aux appels, sauf si c’est ma mère ou une urgence… genre un contrôle surprise ou une copine qui panique », rigole Léa, 15 ans. Derrière cette phrase apparemment anodine se cache une mutation bien plus profonde qu’il n’y paraît. Car si le téléphone a longtemps été l’objet emblématique de la parole – conçu pour échanger de vive voix –, il est aujourd’hui de moins en moins utilisé… pour téléphoner.

Chez les adolescents, l’appel vocal n’est plus le canal par défaut. Il tend même à devenir une exception, réservée à certaines circonstances très spécifiques : situations urgentes, moments d’angoisse, besoin d’un réconfort immédiat. Dans les autres cas, on préfère écrire. Non pas par paresse, mais parce que la communication écrite – SMS, messages vocaux, DM sur Snapchat ou Instagram – offre un tout autre rapport à la temporalité, à l’émotion, à la maîtrise de soi.

Car répondre au téléphone, c’est devoir être disponible ici et maintenant, sans filet ni délai. Pour beaucoup d’adolescents, cette immédiateté est perçue comme un stress, une perte de contrôle : on n’a pas le temps de réfléchir à ce qu’on veut dire, on risque de bafouiller, de dire trop ou pas assez, de mal s’exprimer ou d’être pris au dépourvu.

La communication écrite, elle, permet de reprendre la main. On peut formuler, reformuler, supprimer, différer, lisser les affects. On parle mieux quand on peut d’abord se taire.

Ce besoin de contrôle – sur le temps, sur les mots, sur les émotions – est loin d’être un simple caprice adolescent. Il témoigne d’une manière plus générale d’habiter les relations sociales à travers les écrans : en se donnant le droit de choisir le moment, la forme et l’intensité du lien.

Le téléphone devient alors une interface à géométrie variable. Il connecte, mais il protège aussi. Il relie, mais il permet d’esquiver :

« Quand je vois “Papa mobile” s’afficher, je laisse sonner, j’ai pas l’énergie pour un interrogatoire. Je préfère lui répondre par message après », confie Mehdi, 16 ans.

Derrière ce geste, il n’y a pas nécessairement de rejet ou de désamour : il y a le besoin de poser une distance, de temporiser l’échange, de le canaliser selon ses propres ressources du moment.

Paradoxalement, donc, le téléphone devient un outil pour éviter la voix. Ou, plus exactement, pour choisir quand et comment on accepte de l’entendre, ce au nom d’un certain équilibre relationnel.

Le droit de ne pas répondre

Ne pas décrocher n’est plus un manque de politesse : c’est un choix. Une manière assumée de poser ses limites dans un monde d’hyperconnexion où l’on est censé être disponible en permanence, à toute heure et sur tous les canaux.

Pour de nombreux adolescents, le fait de ne pas répondre, immédiatement ou pas du tout, relève d’une logique de déconnexion choisie, pensée comme un droit à préserver.

« Des fois je laisse le portable sur silencieux exprès. Comme ça, j’ai la paix. »

Cette stratégie, rapportée par Elsa, 17 ans, exprime un besoin de maîtrise de son temps et de son attention. Là où les générations précédentes voyaient dans le téléphone une promesse de lien et de proximité, les adolescents rencontrés aujourd’hui y voient parfois une pression.

Dans cette nouvelle économie attentionnelle, le silence devient un langage en soi, une manière d’habiter la relation autrement. Il ne signifie pas nécessairement un rejet, mais s’apparente plutôt à une norme implicite : celle d’une disponibilité qui ne se présume plus, mais se demande, se négocie, se construit.

Comme l’explique Lucas, 16 ans :

« Mes potes savent que je réponds pas direct. Ils m’envoient un snap d’abord, genre “dispo pour ‘call’ ?” Sinon, c’est mort. »

Ce petit rituel illustre un changement de posture : appeler quelqu’un sans prévenir peut être perçu comme un manque de tact numérique. À l’inverse, attendre le bon moment, sonder l’autre avant de se lancer dans un appel, devient une preuve de respect.

Ainsi, le téléphone n’est plus simplement un outil de communication. Il devient un espace de négociation relationnelle, où le silence, loin d’être un vide, s’impose comme une respiration nécessaire, une pause dans le flux, un droit à l’intimité.

Politesse 2.0 : changer de logiciel ?

« Appeler, c’est impoli maintenant ? », s’interroge un père. Pour beaucoup d’adultes, le refus de répondre ou l’absence de retour vocal est vécu comme un affront, une rupture des règles élémentaires de la communication. Pourtant, du point de vue adolescent, il s’agit moins de rejet que de nouveaux codes relationnels.

Ces codes redéfinissent les contours de ce qu’on pourrait appeler la « politesse numérique ». Là où l’appel était vu comme un signe d’attention, il peut aujourd’hui être interprété comme une intrusion. À l’inverse, répondre par message permet de cadrer l’échange, de prendre le temps, de mieux formuler… mais aussi de différer ou d’éviter, sans conflit ouvert.

Ce n’est pas que les adolescents manquent d’empathie : c’est qu’ils la pratiquent autrement. De manière plus discrète, plus codifiée, souvent plus asynchrone. Avec leurs pairs, ils partagent des rituels implicites : messages d’annonce avant un appel, envois d’émojis pour signaler son humeur ou sa disponibilité, codes tacites sur les bons moments pour se parler. Ce que certains adultes interprètent comme de la froideur ou une mise à distance est, en réalité, une autre forme d’attention.

À condition d’accepter ces logiques nouvelles, et d’en parler sans jugement, on peut ainsi voir dans cette transformation non pas la fin du lien, mais une réinvention subtile de la manière d’être en relation.

Réinventer le lien… sans l’imposer

Plutôt que de voir dans ce silence téléphonique une crise du dialogue, pourquoi ne pas y lire une occasion de réinventer nos façons de se parler ? Car il est tout à fait possible de désamorcer les tensions liées au téléphone et de cultiver une communication plus sereine entre adultes et adolescents, à condition d’accepter que les codes aient changé et que cela n’a rien d’un drame.

Cela peut commencer par une discussion franche et tranquille sur les préférences de chacun en matière de communication : certains ados préfèrent recevoir un SMS pour les infos pratiques, un message vocal pour partager un moment d’émotion (dire qu’on pense à l’autre), ou un appel uniquement en cas d’urgence. Mettre des mots sur ces usages et préférences, les contractualiser ensemble, c’est déjà une manière de se rejoindre, et même de se faire confiance.

Avant d’appeler, on peut aussi tout simplement demander par un petit message si l’autre est disponible. Cela permet de quitter la logique de l’injonction pour entrer dans celle de la disponibilité partagée.

Il est tout aussi important d’apprendre à accueillir les silences. Ne pas répondre immédiatement, voire pas du tout, n’est pas forcément un signe de désintérêt, de rejet ou de rupture du lien. C’est parfois juste une manière de respirer, de se recentrer, de préserver son espace mental. Une forme de respect de ses propres limites en somme.

Enfin, il est toujours utile de s’interroger sur nos propres pratiques : et si, nous aussi, adultes, nous expérimentions d’autres façons d’exprimer notre attention, d’autres manières de dire « je suis là », sans forcément appeler ? Un émoji, une photo, un message bref ou différé peuvent être tout aussi parlants. L’attention n’a pas toujours besoin de passer par une sonnerie.

Réconcilier les générations ne passe pas par un retour au combiné filaire, mais par une écoute mutuelle des codes, des envies, des rythmes. Car, au fond, ce que les adolescents nous demandent, ce n’est pas de moins communiquer… c’est de mieux s’ajuster.

Anne Cordier, Professeure des Universités en Sciences de l’Information et de la Communication, Université de Lorraine

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

Par Ghassan Paul Yacoub, EDHEC Business School et Loïc Plé, IÉSEG School of Management

Le succès rencontré par des applis comme Temu ou Shein (et d’autres) s’appuie sur des outils marketing très efficaces. L’intelligence artificielle est devenue un levier majeur pour fidéliser les clients… Au-delà du raisonnable ?

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Ces dernières années, plusieurs sites Internet à positionnement ultra low cost ont fait leur apparition sur le marché français. Shein, Temu ou encore Aliexpress, pour ne citer qu’eux, rebattent les cartes du commerce en ligne. D’après une étude menée par BPCD Digital & Payments en 2023, le nombre de cartes de paiements enregistrant au moins une transaction mensuelle sur un site discount a ainsi augmenté de 20 % entre le premier trimestre de 2022 et le premier trimestre de 2023.

Rien d’étonnant si le site Temu compte 18,4 millions d’internautes français chaque mois, selon les données de la fédération du e-commerce et vente à distance (Fevad)). Et, désormais, les plates-formes low cost représentent 22 % des colis pris en charge par la Poste, contre 5 % il y a 5 ans. Cette hausse devrait se prolonger, puisque l’on anticipe une croissance du secteur à 6,5 % en 2025.

Bien entendu, l’inflation galopante en France ces dernières années explique pour partie cet engouement. Mais celle-ci n’est pas la seule explication de ces évolutions. L’usage de l’intelligence artificielle (IA), au cœur du business model de ces plates-formes low cost, permet de fidéliser les consommateurs.

Profilage comportemental

Ainsi, dans nos derniers articles sur Shein et Temu, nous avons analysé, notamment, la façon dont ces plates-formes œuvrent en coulisses. En analysant les données comportementales des utilisateurs, les outils d’IA utilisés par les plates-formes peuvent identifier les clients les plus susceptibles de réaliser un achat et ajuster les messages publicitaires que ceux-ci reçoivent.

Des algorithmes prédictifs analysent également le comportement des utilisateurs pour leur proposer des recommandations personnalisées. Cette approche vise à créer un besoin avant même qu’il n’apparaisse, en jouant sur le sentiment de rareté et d’urgence. C’est le fameux FOMO, l’acronyme de fear of missing out, défini comme la crainte de rater une occasion importante.

Ces algorithmes prédictifs existent depuis de nombreuses années, mais leurs nouvelles capacités « augmentées » par les outils IA ouvrent une nouvelle ère, s’adaptant encore plus finement et rapidement à chaque internaute. En bas de chaque page, figure ainsi une liste d’« articles également consultés » par les autres utilisateurs, qui ressemblent au produit recherché. Cette technique marketing classique est poussée plus loin : les algorithmes soumettent en permanence de nouveaux contenus au client pour étudier sa réaction. La moindre réaction (clic, ajout d’un article dans le panier…) est analysée en direct. L’algorithme, appuyé par l’IA, utilise ensuite ces données pour inciter l’utilisateur à acheter d’autres produits, qu’il n’était pas venu chercher en premier lieu.

Jouer pour mieux vendre

La gamification, aussi appelée ludification en français, désigne l’utilisation des mécanismes du jeu à des fins de marketing pour capter l’attention des clients.

Sur l’application Temu, les interfaces s’inspirent des jeux d’argent, connus pour être particulièrement addictifs : roue de la fortune, comptes à rebours mettant en avant des offres limitées dans le temps, cadeaux et codes promotionnels à débloquer… Ces stimulations constantes génèrent chez l’utilisateur un sentiment d’urgence, tout en perturbant le mécanisme biochimique du circuit de la récompense.

Les leviers psychologiques exploités par les plates-formes low cost sont redoutables. Elles agissent sur :

• le besoin : grâce à des prix très bas qui incitent à acheter toujours plus de produits ;

• le sentiment d’urgence, avec des comptes à rebours qui laissent croire que l’article ne sera bientôt plus disponible ;

• la transformation de l’expérience shopping en un jeu.

Tarification dynamique

Toujours sur Temu, des mini-jeux intégrés à l’application mobile (Farmland, Fishland) promettent de gagner des objets gratuits et des coupons de réduction. Par ailleurs, des systèmes de points et de bons d’achat sont utilisés pour pousser les utilisateurs à retourner sur le site le plus souvent possible. Des notifications personnalisées sont également envoyées selon le moment propice, en fonction des données recueillies sur l’utilisateur (jour, heure, humeur supposée).

Par ailleurs, des algorithmes de tarification dynamique (qui ajustent les prix en fonction des variations de la demande) affichent des réductions dont la réalité est parfois loin d’être patente. Elles n’en sont pas moins psychologiquement puissantes sur les consommateurs.

Une hyperpersonnalisation en temps réel

Autre levier utilisé : l’hyperpersonnalisation de la plate-forme. Grâce à l’intelligence artificielle, qui collecte d’abondantes données relatives aux profils des utilisateurs, chaque client dispose d’une boutique en ligne différente, personnalisée selon son historique, ses goûts, ses préférences et ses aversions. De quoi augmenter la probabilité d’un ou de plusieurs achats impulsifs.

Mais la contribution la plus importante de l’IA au succès de Shein va bien plus loin, et précède l’arrivée des clients sur la plate-forme. En effet, Shein a développé ses propres outils d’IA et ses propres algorithmes pour collecter et analyser des données. Les utilisant pour suivre le comportement de ses clients sur Internet (sur et au-delà de son site), Shein s’appuie aussi sur ces outils pour analyser les résultats des recherches faites en ligne, les posts des réseaux sociaux, les sites de ses concurrents, etc.

Ces outils sont donc au cœur du succès de Shein, qui peut identifier les tendances (couleurs, prix, designs, etc.) en temps réel ou presque, et ajuster très rapidement la conception et la production de ses produits car l’ensemble de ces données est partagé avec ses fournisseurs, qui produisent l’intégralité des pièces vendues sur son site. Ceci est facilité par une stratégie privilégiant une production de petits volumes (100 pièces ou moins) pour tout nouveau produit.

D’importants enjeux éthiques

L’ensemble de ces éléments soulève évidemment des problèmes éthiques, eu égard à l’opacité des algorithmes utilisés et du manque de transparence quant à l’utilisation qui est faite des données recueillies.

Shein a d’ailleurs été condamnée en 2022 par la justice new-yorkaise pour ne pas avoir informé près de 40 millions d’utilisateurs d’un vol de données sur les utilisateurs intervenu en 2018. Comme nous l’avons évoqué plus haut, l’entreprise est aussi dans le viseur de la Commission européenne, qui lui reproche au moins six pratiques trompeuses ou abusives envers les consommateurs (faux rabais, informations mensongères, pression à l’achat, opacité de certaines informations, etc.).

Alors, jusqu’à quel point faut-il réguler l’intelligence artificielle dans la vente et le marketing en ligne ? Quelles limites doit-on poser ? Jusqu’où, enfin, doit aller la protection du consommateur ? Selon un rapport Statista de 2024, les systèmes de recommandation basés sur l’intelligence artificielle influencent près de 35 % des achats en ligne, ce qui démontre leur impact considérable. Ceci interroge sur la portée effective du Digital Services Act et de l’EU AI Act, pourtant supposés œuvrer pour une meilleure protection des consommateurs.

Ghassan Paul Yacoub, Associate Professor of Innovation and Strategy, EDHEC Business School et Loïc Plé, DIrecteur de la Pédagogie - Full Professor, IÉSEG School of Management

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.

Par Elodie Chanthery, INSA Toulouse et Philippe Leleux, INSA Toulouse

Peut-on faire confiance à un algorithme d’IA dont les décisions ne sont pas interprétables ? Quand il s’agit de diagnostiquer une maladie ou de prédire une panne sur un train ou une voiture, la réponse est évidemment non.

L’intelligence artificielle hybride se positionne comme une réponse naturelle et efficace aux exigences croissantes d’interprétabilité, de robustesse et de performance.

En conciliant données et connaissances, apprentissage et raisonnement, ces approches ouvrent la voie à une nouvelle génération de systèmes intelligents, capables de comprendre — et de faire comprendre — le comportement de systèmes physiques complexes. Une direction incontournable pour une IA de confiance.

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Les algorithmes d’IA s’immiscent de plus en plus dans les systèmes critiques — transport, énergie, santé, industrie, etc. Dans ces domaines, une erreur peut avoir des conséquences graves — et un problème majeur de la plupart des systèmes d’IA actuels est qu’ils ne sont pas capables d’expliquer leurs conclusions et qu’il est donc difficile pour leurs superviseurs humains de rectifier le système s’il commet une erreur.

Considérons par exemple la maintenance des roulements d’un train. Si un modèle d’IA indique la nécessité d’une réparation sans donner d’explication, le technicien en charge ne sait pas si l’alerte est justifiée, ni quoi réparer ou remplacer exactement. Celui-ci peut alors être amené à ignorer l’alerte pour éviter des arrêts ou des réparations inutiles, ce qui peut avoir des conséquences critiques. Pour ces raisons, la nouvelle loi européenne sur l’IA — le AI Act — introduit des exigences de transparence et de supervision humaine.

Pour concevoir des solutions à la fois performantes, robustes et interprétables (compréhensibles) par des humains, les approches d’IA dites « hybrides » proposent une voie prometteuse.

Il s’agit de combiner les méthodes d’apprentissage à partir des données (l’IA) avec des modèles basés sur les connaissances des experts du domaine concerné (par exemple des procédures de tests habituellement utilisées par les techniciens de maintenance des trains).

Première option : apprendre à partir des données pour enrichir les modèles experts

Une première approche hybride consiste à utiliser l’apprentissage automatique, non pas comme une fin en soi, mais comme un outil pour construire ou ajuster des modèles basés sur des connaissances physiques ou structurelles du système.

Par exemple, dans le suivi de patients épileptiques, des modèles physiques existent pour décrire les activités cérébrales normale et pathologique. Cependant, l’analyse de signaux d’électroencéphalogrammes par apprentissage automatique permet d’identifier des motifs annonciateurs de crises d’épilepsie que les modèles des experts ne prévoient pas. Ici, l’IA vient compléter la connaissance médicale avec des analyses pouvant prendre en compte l’évolution de la maladie spécifique à chaque patient.

On dit que l’apprentissage du système d’IA est « guidé » par des analyses de diagnosticabilité, c’est-à-dire la capacité à identifier précisément un état anormal grâce aux observations.

Un autre exemple concret : le modèle d’un moteur électrique enrichi avec l’IA hybride peut combiner un premier modèle représentant le comportement nominal du moteur sous forme d’équations de la physique, complété avec des comportements appris grâce aux données mesurées. On peut ainsi découvrir des comportements anormaux comme des petits glissements intermittents du rotor dus à une usure progressive des roulements.

On voit que cette combinaison permet à la fois de profiter de la rigueur du modèle physique et de la flexibilité de l’apprentissage automatique.

Deuxième option : Injecter directement des « règles » dans les modèles d’IA

Une autre voie d’hybridation consiste à intégrer directement des connaissances expertes dans les algorithmes d’apprentissage. Ainsi, on rend l’approche d’IA « interprétable » (dans le sens où le résultat peut être compris et expliqué par un humain). Par exemple, on peut guider un arbre de décision avec des règles inspirées de la physique ou du raisonnement humain.

En utilisant des arbres de décision dans les algorithmes d’IA, on peut dévoiler des « tests de diagnostic » adéquats que l’on ne connaissait pas encore.

Un exemple de test de diagnostic simple est de regarder la différence entre l’état d’un interrupteur et l’état de la lampe associée (la lampe ne s’allume que si la position de l’interrupteur est sur ON. Si l’on constate que l’interrupteur est sur ON mais que la lampe est éteinte, il y a un problème ; de même si l’interrupteur est OFF et la lampe est allumée). Ce genre de relation, égale à 0 quand le système fonctionne de manière nominale et différente de 0 quand il y a un problème, existe également pour le diagnostic de systèmes plus complexes. La seule différence est que la relation est mathématiquement plus complexe, et qu’elle fait intervenir plus de variables — si le test de diagnostic de notre système « interrupteur+ampoule » est simple, ces tests sont souvent plus difficiles à concevoir.

Ainsi, en IA, si on insère des arbres de décision où on force les règles à être des tests de diagnostic — sans connaître le test spécifique au préalable — on peut :

• découvrir un test de diagnostic adéquat de manière automatique et sans expertise humaine,

• faire en sorte que l’algorithme d’IA résultant soit plus facilement interprétable.

Troisième option : rendre les réseaux de neurones moins obscurs

Les réseaux de neurones sont très performants mais critiqués pour leur opacité. Pour y remédier, on peut injecter des connaissances expertes dans leur structure, notamment via par exemple les Graph Neural Networks (GNN).

Contrairement aux architectures classiques, les GNN sont conçus pour traiter des données structurées sous forme de graphes, ce qui les rend particulièrement adaptés pour tirer parti des modèles de systèmes physiques complexes.

Par exemple, dans le cas d’une carte électronique, la structure du circuit — c’est-à-dire les connexions entre composants, la topologie des pistes, etc. — peut être représentée sous forme de graphe. Chaque nœud du graphe représente un composant (résistance, condensateur, circuit intégré…), et les arêtes traduisent les connexions physiques ou fonctionnelles.

En entraînant un GNN sur ces graphes enrichis de données mesurées (tensions, courants, températures), on peut non seulement détecter des anomalies, mais aussi localiser leur origine et comprendre leur cause probable, grâce à la structure même du modèle.

Cette approche améliore l’explicabilité des diagnostics produits : une anomalie n’est plus simplement un signal aberrant détecté statistiquement, mais peut être reliée à un ensemble de composants spécifiques, ou à une zone fonctionnelle de la carte. Le GNN agit ainsi comme un pont entre la complexité des réseaux de neurones et l’intelligibilité du comportement physique du système.

Quatrième option : croiser les sources pour un diagnostic fiable

Enfin, les méthodes de fusion permettent de combiner plusieurs sources d’information (modèles, données, indicateurs) en un diagnostic unifié. Ces méthodes s’avèrent particulièrement utiles lorsque les différentes sources d’information sont complémentaires ou redondantes.

Un exemple d’application : fusionner les résultats de diagnostic issus d’un modèle basé sur la physique et de modèles issus de méthodes d’apprentissage permet d’obtenir une estimation plus robuste de l’état de santé d’un composant, en tirant profit à la fois de la fiabilité de la modélisation physique et de la sensibilité des approches basées données.

C’est aussi exactement ce qui est fait en médecine lorsqu’on confronte les résultats d’un diagnostic médical obtenu par une équipe de médecins, dont les avis peuvent diverger, ajouté à des méthodes d’aide à la décision automatisées nourries par des données (diagnostics déjà existants, base de données patients, etc.).

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Le programme « Investir pour l’avenir – PIA3 » ANR-19-PI3A-0004 est soutenu par l’Agence nationale de la recherche (ANR), qui finance en France la recherche sur projets. L’ANR a pour mission de soutenir et de promouvoir le développement de recherches fondamentales et finalisées dans toutes les disciplines, et de renforcer le dialogue entre science et société. Pour en savoir plus, consultez le site de l’ANR.

Elodie Chanthery, maîtresse de conférences en diagnostic de fautes - IA hybride, INSA Toulouse et Philippe Leleux, Maître de conférence en IA digne de confiance, INSA Toulouse

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.