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Que ce soit pour assister dans la traque contre la fraude, ou pour aider les agents de France Services à répondre aux questions des citoyens, l’intelligence artificielle s’insère de plus en plus dans les services publics. Cette irruption fait partie du chantier plus large de la transformation numérique de l’État, qui a pour ambition de rendre les actions de l’État plus efficaces.

En regard des risques de l’IA — qu’ils soient existentiels, ou plus terre à terre et immédiats, et au vu les enjeux posés par leurs utilisations, on cherche aujourd’hui à développer des systèmes d’IA « dignes de confiance » (trustworthy).

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les services publics touche un très grand nombre de domaines. Pendant les Jeux olympiques de Paris 2024, l’intelligence artificielle a été déployée pour identifier des situations dangereuses à partir d’images vidéo.

L’intelligence artificielle aide également à reconnaître des images de conducteurs ne portant pas de ceinture de sécurité, ou à reconnaître le visage des voyageurs se présentant à un dispositif PARAFE pour le contrôle de passeport. Une IA générative dénommée Albert aide les agents de France Services à répondre aux questions des citoyens sur les démarches à suivre. Une IA aide les contrôleurs de la Caisse nationale des allocations familiales (CNAF) à prioriser les enquêtes pour fraude. Une autre analyse des images de satellite pour détecter des constructions non déclarées. Un algorithme d’IA est à l’œuvre dans le dispositif Parcoursup. Des outils contribuent à contrer des cyberattaques, d’autres analysent les données de connexion pour détecter des risques de terrorisme.

En 2022, le Conseil d’État a identifié huit grands champs de déploiement de l’IA par l’État, allant de la défense nationale à la personnalisation de l’accompagnement des demandeurs d’emploi.

Chacun de ces domaines demande une approche individualisée pour comprendre quels sont les risques associés à un déploiement de l’IA et comment les gérer en pratique.

Le terme « IA » recouvre une grande diversité de technologies, d’usages, et donc de risques

Les outils de détection de risque de terrorismes ainsi que l’algorithme Parcoursup s’appuient sur l’IA « à l’ancienne » fondée sur des règles logiques créées par des humains, tandis que les algorithmes utilisés pour le traitement de l’image s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage machine supervisé. L’IA générative s’appuie sur une nouvelle technologie d’apprentissage par renforcement appelée « transformeur ».

En plus de cette diversité technologique, les usages de l’IA, et les risques y associés, sont extrêmement variés. Une erreur de prédiction concernant la vidange d’une benne à ordures n’a pas les mêmes conséquences qu’une erreur dans la prédiction d’un risque de terrorisme. L’IA générative nourrit des fantasmes sur la fin du monde. Le Défenseur des droits souligne des risques plus terre à terre sur la discrimination.

Impossible d’adopter une approche unique pour une IA « digne de confiance »

Devant une telle diversité dans les technologies et dans les cas d’usage, il est impossible d’adopter une approche unique pour une IA digne de confiance, sauf à rester à un niveau de généralité élevé.

Le règlement européen sur l’IA ne prescrit donc pas le niveau d’erreur acceptable dans un système d’IA, ni les modalités précises du contrôle humain, ni le type d’explicabilité requise. Les situations sont trop différentes. C’est pour cette raison que le règlement européen délègue ces choix aux régulateurs et acteurs de chaque secteur  : bancaire, santé, transport, justice…

Chaque cas nécessitera une analyse de risques et un programme de gouvernance autour de trois axes  : quels types d’erreurs peuvent se produire et quelles sont leurs conséquences  ? Quel niveau d’explicabilité est nécessaire pour que les humains puissent comprendre et valider les résultats algorithmiques  ? Quel type de contrôle humain est adapté à ce système  ?

L’IA digne de confiance  : des principes importants mais trop génériques pour être applicables concrètement

En octobre 2024, la Cour des Comptes a défini sept principes d’IA de confiance.

Ces principes ne sont pas nouveaux. Ils reprennent ceux élaborés depuis 2019 par l’OCDE, HLEG, et UNESCO, et recoupent en grande partie ceux déjà établis en 2022 par le Conseil d’État pour l’IA publique de confiance, en omettant cependant le principe d’autonomie stratégique qui avait été mis en avant par le Conseil d’État.

Ces principes reflètent un consensus, mais restent tellement généraux qu’ils n’apportent pas de solutions pour des situations concrètes. On veut des systèmes d’IA robustes, non discriminatoires, explicables, et centrés sur l’humain, tout comme on veut un environnement propre et une voiture sûre. Ces principes de haut niveau ne nous disent rien sur les arbitrages nécessaires pour déployer un outil dans un contexte particulier.

Il suffit de penser à l’outil utilisé par la CNAF pour calculer le risque de fraude dans les allocations familiales. Cet outil est actuellement contesté devant le Conseil d’État car il serait discriminatoire, donnant un score de risque plus élevé pour les personnes les plus vulnérables. Selon les auteurs de la plainte, le ciblage de cette population serait contraire aux principes d’équité. En même temps, la population vulnérable est celle qui bénéficie de la majorité des prestations sociales. Prioriser le contrôle de cette population serait donc logique sur le plan statistique. Cet exemple montre le dilemme auquel les déployeurs de systèmes d’IA sont confrontés.

Équité, explicabilité, performance  : des valeurs souvent en concurrence

Un système qui effectue des classements statistiques — pour un contrat d’assurance, un contrat de prêt, ou pour un risque de fraude — va nécessairement paraître inéquitable aux yeux de certains, car les différentes visions d’équité sont incompatibles entre elles. Ainsi, un système équitable par rapport à deux groupes de la population (« l’équité de groupe ») ne sera pas équitable par rapport à deux individus (« l’équité individuelle »).

D’autres dilemmes se présenteront en dehors de la question d’équité. Lorsque l’on choisira le niveau d’explicabilité d’un système d’IA, il faudra mettre en équilibre le besoin d’explicabilité et le besoin de performance, car les algorithmes les plus performants sont souvent les moins explicables. En matière de performance, la question sera de savoir s’il faut exiger un système quasi parfait dans ses prédictions, ou se satisfaire d’une performance qui est « seulement » supérieure à celle d’un humain. En matière de contrôle humain, la question sera de savoir s’il faut systématiquement mettre « l’humain dans la boucle »… même si celui-ci augmente le taux d’erreurs.

Ces dilemmes ne peuvent être résolus simplement par l’application des principes d’IA de confiance. Aucun système ne peut satisfaire pleinement tous les critères en même temps. Prioriser un critère conduit à en détériorer un autre.

Gouverner concrètement les déploiements de systèmes d’IA

Dans cet environnement de vases communicants et de compromis, la Cour des Comptes propose de se concentrer sur les processus de gouvernance dans l’analyse et l’accompagnement des projets d’IA par l’administration. L’idée est de soumettre les grands projets d’IA à une étude d’impact préalable et à un plan de gestion des risques, comme pour un projet de construction d’une éolienne.

Plus précisément, la Cour des Comptes propose une « grille de maturité » qui évalue le niveau de formation du personnel, l’existence ou non de cahiers des charges internes, l’existence de systèmes d’audits, de consultations entre différentes parties prenantes, et surtout l’existence, tout au long de la vie du système, d’un questionnement constant sur l’utilisation des données, le choix du modèle, sa frugalité, les vulnérabilités aux attaques, les risques de discriminations et autres erreurs algorithmiques.

En d’autres termes, puisqu’il est quasiment impossible de fournir une seule « bonne » réponse aux nombreux dilemmes de l’IA de confiance, autant mettre l’accent sur le processus d’analyse et de décision, pour au moins garantir que ce processus est irréprochable.

Des processus de gouvernance deviennent obligatoires pour les systèmes à « haut risque »

Depuis le règlement européen sur l’IA, ces processus de gouvernance deviennent obligatoires pour tout système à « haut risque ». Un grand nombre des systèmes d’IA mis en place par l’administration française tomberont dans cette catégorie, car ils touchent un très grand nombre de citoyens.

Le règlement européen met l’accent sur les normes techniques pour traiter les questions opérationnelles liées à ces systèmes à haut risque. Mais ces normes techniques ne pourront pas résoudre la plupart des dilemmes qui mettent en concurrence différents principes de l’IA responsable.

Au mieux, ces normes techniques établiront des méthodologies communes pour mesurer différents paramètres tels que l’explicabilité, les biais, et les niveaux de performance. Ces méthodologies permettront au moins de parler le même langage et utiliser les mêmes unités de mesure lorsque l’on examine les différents choix et compromis nécessaires pour la mise en œuvre d’un système.

La recherche scientifique sur l’IA digne de confiance permettra de réduire certains choix cornéliens

Les avancées en matière d’explicabilité permettront, par exemple, d’atteindre un haut niveau d’explicabilité tout en préservant la performance prédictive des grands modèles traditionnellement opaques.

La recherche sur l’IA frugale doit permettre de réduire la consommation énergétique des modèles tout en préservant un niveau élevé de performance.

Les avancées en matière d’anonymisation de données (« differential privacy ») et d’apprentissage fédéré (« federated learning ») permettront d’entraîner des modèles tout en protégeant les données à caractère personnel.

Mais de nombreux dilemmes perdureront, car ils s’appuient sur des propriétés statistiques immuables, par exemple les définitions de l’équité, ou sur des choix de société nécessitant la mise en équilibre de droits et intérêts en concurrence.

La décision du Conseil d’État dans le contentieux CNAF nous dira comment, dans le cas précis de l’algorithme de notation du risque de fraude aux prestations sociales, cette mise en équilibre sera effectuée.

Winston Maxwell, Directeur d'Etudes, droit et numérique, Télécom Paris – Institut Mines-Télécom

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

Si l’IA peut se montrer une alliée des consommateurs pour leur recommander des produits, elle est à manier avec précaution. Car, si le consommateur veut bien être conseillé, il ne veut pas être manipulé. Ni se sentir espionné.

Les systèmes de recommandation utilisant l’intelligence artificielle (IA) ne sont plus réservés aux géants mondiaux comme Amazon ou Netflix. Ils deviennent accessibles à des entreprises de toutes tailles. Par exemple en France, des firmes, comme La Redoute ou Cdiscount, utilisent des recommandations IA pour personnaliser les expériences d’achat en ligne de leurs clients.

Ces investissements signalent l’importance de ces technologies dans la croissance du commerce numérique. Selon le rapport Statista de 2024 (Statista Report 2024), ces systèmes influencent près de 35 % des achats en ligne démontrant leur impact considérable sur le comportement des consommateurs. Cependant, les consommateurs français sont exigeants et attachés à leur vie privée. Une enquête menée par PwC France a révélé que deux tiers des consommateurs français sont préoccupés par le partage de leurs données personnelles. Pour les commerçants et autres gestionnaires de plates-formes, il est essentiel de réussir à tirer tous les bénéfices de ces nouveaux systèmes de recommandation, sans fâcher les consommateurs.

Un cadre très strict

Ce défi est accentué par le cadre juridique strict en France et dans l’Union européenne, notamment avec le RGPD (Règlement général sur la protection des données), le DSA (Digital Services Act, DSA) et l’utilisation des plates-formes de gestion de consentement (Consent Management Platform, CMP). Ces réglementations obligent les entreprises à garantir la transparence des algorithmes et à respecter le consentement des utilisateurs lors de la collecte et du traitement de leurs données personnelles.

De plus, la CNIL (Commission nationale de l’informatique et des libertés) veille à l’application rigoureuse de ces règles en France, renforçant ainsi la responsabilité des entreprises face aux attentes des consommateurs en matière de confidentialité et d’autonomie. Dans ce contexte, trouver un équilibre entre personnalisation de l’expérience et respect de la vie privée est un défi essentiel pour les entreprises. La clé de cet équilibre réside dans la compréhension de deux aspects critiques :

• l’intuitivité de l’expérience, qui garantit des interactions fluides et satisfaisantes ;

• et l’intrusion, qui risque d’agacer les utilisateurs et de nuire à la relation avec la marque.

Bien-être technologique

Dans notre étude, publiée dans le Journal of Consumer Behaviour, nous avons interrogé des consommateurs pour explorer l’impact des systèmes de recommandation d’IA sur leur bien-être « technologique ». Cinq caractéristiques clés qui façonnent les réponses des consommateurs ont été identifiées :

• l’optimisation de l’information : pour améliorer la pertinence et la qualité des recommandations. Par exemple, un système de recommandation des livres peut s’appuyer non seulement sur les achats antérieurs, mais aussi sur des informations comme les avis précédents, le temps passé sur chaque page et les tendances actuelles. Cela garantit des suggestions qui correspondent précisément aux goûts de la personne ;

• l’automatisation simplifie les choix en réduisant l’effort décisionnel. Par exemple, une plate-forme de streaming comme Netflix génère automatiquement une liste de lectures personnalisées. Cela réduit ainsi le temps et l’effort nécessaires pour décider quoi regarder ;

• la personnalisation offre aux utilisateurs la possibilité d’adapter leurs expériences, tout en augmentant leur satisfaction. Dans ce cas, on peut imaginer l’exemple d’une boutique en ligne où les préférences sont ajustables, comme choisir des couleurs ou des tailles spécifiques, le but étant de voir uniquement les produits qui correspondent à vos critères personnels ;

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• la prédictibilité vise à inspirer la confiance grâce à des suggestions cohérentes et précises. Un service d’achat d’aliments en ligne anticipe vos besoins en fonction des achats réguliers et propose des offres sur les produits fréquemment achetés, comme, par exemple, la marque de café préférée ;

• l’« humanité » désigne un système qui se rapproche du comportement humain pour créer un sentiment de familiarité, à l’instar d’un assistant vocal qui utilise un ton chaleureux et engageant, créant l’impression de discuter avec un humain plutôt qu’avec un programme informatique.

Intuitifs, mais pas intrusifs

Nos résultats montrent que, globalement, les systèmes perçus comme intuitifs améliorent la satisfaction des utilisateurs et la prise de décision. En revanche, les systèmes jugés intrusifs – en particulier ceux qui collectent des données personnelles de façon excessive – sapent la confiance et génèrent de la frustration.

Spécifiquement, le graphique ci-dessous montre les effets positifs et négatifs des systèmes de recommandation d’intelligence artificielle sur les consommateurs, en mettant en lumière les avantages et les risques de ces technologies. D’un côté, des aspects comme l’optimisation de l’information et la personnalisation sont présentés comme des points forts. Par exemple, les recommandations permettent aux utilisateurs de trouver plus rapidement des produits ou des contenus qui les intéressent. La personnalisation améliore également leur satisfaction en adaptant les suggestions à leurs goûts spécifiques, rendant leur expérience plus agréable et engageante.

Cependant, le graphique souligne aussi certains risques. Une automatisation excessive peut donner l’impression aux consommateurs qu’ils perdent le contrôle sur leurs choix. De même, une utilisation excessive des données personnelles sans transparence peut créer un sentiment de méfiance ou d’intrusion dans leur vie privée.

En résumé, ce graphique montre que, bien que les systèmes d’IA puissent offrir des avantages importants aux consommateurs, il est essentiel pour les entreprises de les utiliser avec précaution, en respectant la vie privée et en évitant de les laisser devenir trop intrusifs.

Fluidifier l’expérience

Ainsi, nos résultats démontrent que les entreprises peuvent améliorer l’intuitivité des systèmes d’IA en se concentrant sur la simplicité et la pertinence. Par exemple, un caviste pourrait utiliser l’IA pour suggérer des accords vins et mets en fonction des achats précédents, rendant l’expérience d’achat plus simple pour les clients.

Pour ne pas crisper les clients, les entreprises devraient limiter la fréquence des notifications générées par l’IA et assurer la transparence de l’utilisation des données. Par exemple, elles peuvent proposer des options très claires pour contrôler ou désactiver les recommandations. Ainsi, elles peuvent espérer renforcer la confiance de leurs clients.

Sentiment de contrôle

Les entreprises peuvent également donner la possibilité à leurs consommateurs d’ajuster les paramètres de leurs recommandations afin d’augmenter le sentiment de contrôle. Une boutique de mode en ligne, par exemple, pourrait laisser les utilisateurs filtrer les produits par style, garantissant que les suggestions correspondent à leurs préférences.

Des recommandations précises et fiables sont tout aussi essentielles pour gagner la confiance des consommateurs. Des mises à jour régulières des algorithmes, basées sur les retours des utilisateurs, garantissent que le système évolue en accord avec les besoins des consommateurs.

Cependant, nos recherches soulignent également que même les recommandations intrusives peuvent parfois améliorer la satisfaction des utilisateurs – à condition qu’elles soient très pertinentes. Par exemple, un système qui propose des offres de vacances au bon moment pourrait être bien accueilli par un client hésitant.

Simplifier sans submerger

Les systèmes de recommandation d’IA sont des outils puissants qui, s’ils sont bien utilisés, peuvent stimuler la satisfaction des clients. Nos résultats mettent en avant que les entreprises utilisant de tels systèmes devraient prendre en compte trois éléments clés :

• elles doivent privilégier l’expérience utilisateur en concevant des systèmes qui simplifient les décisions sans submerger les utilisateurs avec des notifications ;

• elles doivent se focaliser sur la transparence de leurs systèmes en communiquant clairement sur la collecte et l’utilisation des données ;

• elles doivent investir dans la personnalisation de ces outils, afin de permettre aux clients eux-mêmes de personnaliser leurs recommandations pour une expérience adaptée.

Les entreprises qui trouveront le bon équilibre entre utilité et respect de l’autonomie des clients se démarqueront sur un marché numérique très concurrentiel.

Zi WANG, Professor in Marketing, IÉSEG School of Management

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

Passer devant une œuvre, sortir son téléphone, prendre une photo… Dans les musées, cette chorégraphie moderne domine les habitudes des visiteurs. Et si derrière ce geste mécanique se dissimulait une autre manière de dialoguer avec l’art ?

Cet été encore, vous avez pesté. Maugréé, râlé même, contre ces grappes de touristes amateurs d’art brandissant obstinément leur Smartphone à bout de bras, et dont le seul loisir semble de surpeupler les musées en vous bouchant la vue par la même occasion. Ces deux étudiants en short et au sourire étrangement figé vous empêchent ne serait-ce que d’apercevoir le Poussin que promettait le dépliant et prennent une pose qui serait plus opportune, jugez-vous, à la sortie d’un pub qu’au cœur d’un musée. Le Rothko orangé qui clôt la série exposée dans cette autre salle où vous devinez la patte du curateur de l’exposition, soucieux d’embarquer le visiteur dans une narration cohérente, ne semble plus servir que de fond vaguement coloré à une séance de shooting pour un couple occupé à s’entre-photographier amoureusement.

Voilà que la civilisation du loisir, unie comme un seul homme, a malignement comploté et choisi le même jour que vous pour venir admirer La Nuit étoilée, qu’illuminent en l’occurrence plus de flashes que d’éclats stellaires…

Il faut se rendre à l’évidence : une foule de fans d’art a déboulé, rejouant en mode connecté la furieuse noce de Gervaise traversant le musée, pour envahir ce temple de l’art, ce gardien d’un patrimoine universel intangible, ce sanctuaire du goût (le bon). Comment peut-on, de dos forcément, ne pas même jeter un regard à de tels chefs-d’œuvre devenus purs prétextes à de fugaces selfies, ou ailleurs corrompre par l’interposition d’un écran la pureté de la relation esthétique, celle qui unit un œil et un tableau en une rencontre dont le sacré n’est pas absent ? On voit certes l’œuvre que l’on photographie, à travers l’optique de son Smartphone, concédez-vous, mais la contemple-t-on encore ? C’est dans les nymphéas de Monet que Narcisse semble désormais se noyer, non sans tendre désespérément le bras pour tenter de sauver in extremis son iPhone d’une immersion que chacun sait funeste, le sachet rempli de riz n’étant qu’une légende urbaine.

Une nouvelle place du corps au musée

Le geste même, dans sa banalité, détermine de nouvelles techniques du corps, qui peuplent les salles d’exposition de bras coudés en bec de cygne indispensables à la stabilité requise par l’objectif portable. La main, bannie du musée où un tabou a instauré l’œuvre exposée comme intouchable, fait retour : d’abord prendre le cliché d’une tape légère sur l’écran, avec cette délicatesse qui signifie, dixit Barthes, « ne pas peser sur l’autre », puis les doigts qui glissent sur la surface de l’écran, s’écartent progressivement, pour zoomer. C’est déjà une littératie, une compétence numérique acquise, qui se manifeste.

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Le regard s’est lui aussi modifié, qui ne s’ancre plus uniquement dans l’œuvre, mais ne cesse de plonger vers l’écran du Smartphone, pour vérifier la qualité du cliché pris ou consulter la fiche Wikipédia du peintre, puis se redresser vers la verticalité de l’œuvre. Or, chaque trajet optique enrichit mon expérience, renouvelée chaque fois par le prisme d’un savoir nouveau. C’est un kaléidoscope de l’œuvre, nourri de versions progressivement augmentées, que dessine la pratique de la « photophonie » (photographie à l’aide de nos Smartphones).

Une telle mobilité du regard semble d’ailleurs se substituer peu à peu au mouvement avant/arrière, « nouvelle distance », en laquelle le philosophe Gaëtan Picon lisant Zola décelait le propre de l’appréhension de l’art moderne.

La petite fille à la robe bleue

Photographier sa fille en robe bleue devant une telle platitude lisse réintroduira un rien de figuratif, un peu de figuration au pays de l’abstraction, de familier au royaume de la radicale altérité : comme une possibilité de s’approprier, impurement peut-être, ce qui sans cela se déroberait.

La continuité chromatique qui s’instaure, de l’œuvre à la fillette, est la métaphore en acte du transfert partiel de notoriété de l’œuvre vers le sujet qui prend la pose à proximité de ladite œuvre, pour un portrait, un « selfiegraphe ». L’Enfant bleu n’est plus représenté dans le cadre de la toile, comme dans le tableau de Thomas Gainsborough, mais s’en est détaché et se poste devant elle, parachevant un processus amorcé par Klein lui-même.

Ce portrait inscrit bel et bien du temps, vibrant, car vécu sur un cliché qui, sans la présence de l’enfant, ne serait qu’une plate carte postale plongée, quasi anhistorique, dans le présent éternel où entend évoluer l’œuvre. L’inscription d’un visage, porteur à la surface de son épiderme, du passage du temps et inscrit lui-même dans une sociabilité, réintroduit une dimension temporelle aussi fiable que n’importe quelles métadonnées.

Alors que le téléphone fixe, cantonné à la communication orale, reconnaissait volontiers à chacun un statut de sujet, parlant, et me liait, pour paraphraser Ricœur, à « quelqu’un qui comme moi, dit “je” », le Smartphone employé comme appareil photographique lie deux sujets qui peuvent s’entre-reconnaître en synchronie dans un « nous », familial en l’occurrence.

Mais que devient alors le statut de l’œuvre, réduite à un fond coloré assimilant la scène à un vulgaire photocall ?

L’œuvre, simple arrière-plan pour photo ?

La photophonie semble empêcher la rencontre véritable, au profit d’un rapport superficiel, « digestif » avec l’art. Le musée d’art, le temps d’un tel cliché, croise en effet la route, de ces « musées du selfie » récemment apparus, à Manille d’abord, puis à Stockholm, musées « instagrammables » qui proposent aux visiteurs des pièces dénuées d’œuvres, mais tapissées de couleurs psychédéliques ou de smileys, comme autant de fonds tout-prêts pour les meilleurs selfies qui deviendront viraux sur les réseaux.

Mais peut-on pour autant réduire ce geste, devenu pratique massive, à la quête d’un fond d’écran ou d’une photo de profil ? L’hypothèse retenue ici veut plutôt voir dans la photophonie en contexte muséal une expérience sensible et esthétique par et dans laquelle subjectivités et sociabilités se cherchent et se construisent.

Apprivoiser des œuvres impressionnantes

Si l’œuvre impressionne, elle qui a traversé les années en incarnant un patrimoine culturel que l’on veut croire intemporel, elle n’en inquiète pas moins d’être chargée précisément d’un tel capital symbolique. La contempler, surtout pour la première fois, méduse : la médiation par l’écran du Smartphone hérite donc d’un geste lointain de ce héros grec qui avait songé à polir son bouclier afin de renvoyer son propre regard pétrifiant à la gorgone.

Le geste de photographier l’œuvre contribue de même à en domestiquer la puissance expressive, peut-être sans cela parfois inassimilable par le spectateur. La médiation par le portable permet une distance paradoxalement créatrice d’une inédite proximité. C’est ainsi l’évidence même du tableau, son aura, qui me deviennent supportables. Les manipulations ultérieures du cliché obtenu – par recadrage ou adjonction d’un filtre, par exemple – et leur partage avec une communauté on line, qu’autorise le caractère versatile et fluide de l’image numérique, conforteront d’ailleurs la photophonie comme pratique majeure d’appropriation culturelle. Le geste photophonique ressortit à une dynamique d’encapacitation du visiteur-spectateur.

Quand « le sujet téléphonique », dans l’usage vocal originel, selon l’essayiste Frédérique Toudoire-Surlapierre « est d’abord un sujet consentant (obéissant) » puisque « répondre c’est accepter de se placer là où l’autre voulait que je sois pour lui », la pratique du portrait ou du selfie traduit à l’inverse une évolution assez radicale des rôles. Le sujet photophonique s’institue en effet lui-même, par l’égoportrait ou le choix d’un contexte, en l’occurrence d’une œuvre comme arrière-plan.

« Choix et contrôle » déterminent en grande partie la qualité de l’expérience muséale. Le Smartphone, à chaque capture photophonique, offre précisément aux visiteurs la possibilité d’exercer ces deux actes de maîtrise de leur environnement, tout en stockant sur leur carte-mémoire une constellation de biographèmes, comme autant d’éclats autobiographiques constitutifs d’une identité plurielle, instable et problématique. La seule que nous puissions dire nôtre, assurément.

Gilles Bonnet, Professeur de littérature française moderne et contemporaine, Université Jean Moulin Lyon 3

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

Nos équipements numériques abritent chacun des dizaines de métaux, quasiment tous extraits en dehors de l’Europe. L’explosion du secteur numérique et la croissance exponentielle à venir de nos usages invitent à se pencher sur notre dépendance à ces matériaux et à leurs impacts environnementaux, sociaux et géopolitiques.

En constante progression, le secteur du numérique représente 4,4 % de l’empreinte carbone française, révèle un avis publié par l’Agence de la transition écologique (Ademe) le 9 janvier 2025. Un chiffre d’ailleurs sous-estimé, puisqu’il repose sur des données antérieures à l’avènement de l’intelligence artificielle générative grand public, dont l’usage est appelé à faire exploser l’impact environnemental du numérique – bien que l’on peine à ce stade à mesurer à quel point.

Le verdict de l’Ademe est, en tout cas, sans appel. Aujourd’hui, l’épuisement des ressources minérales utilisées dans les équipements numériques – en particulier en lien avec l’extraction des métaux – pèse lourd dans le bilan environnemental global du numérique. Un simple smartphone contient ainsi une cinquantaine de métaux différents. Consommation d’énergie et d’eau, pollution, conséquences sanitaires, conflits d’usage avec les populations… L’exploitation de ces métaux pose de gros enjeux sociaux et environnementaux dans les pays où ils sont extraits.

Dans ce contexte, l’Ademe a également mené une étude sur les 25 principaux métaux présents dans 20 équipements numériques fréquents. De quoi évaluer leur degré de criticité au regard de différents critères – notamment la capacité à les recycler – afin de réaliser une analyse prospective à l’horizon 2035.

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Des métaux nombreux et peu d’informations

Premier constat : l’étude met en lumière le manque d’informations et de transparence sur la composition métallique des équipements numériques ainsi que sur la provenance des métaux incorporés. Un flou qui s’explique en partie par la multitude d’intermédiaires en jeu qui rend difficile la traçabilité et le manque de volontarisme à la transparence des fabricants d’équipements, faute de réglementation les y astreignant.

Ce qui ne laisse aucun doute, c’est que chaque équipement compte de multiples métaux, bien souvent des alliages, qui chacun présente des propriétés physiques spécifiques. Pour donner quelques exemples :

• un écran contient entre autres de l’argent, de l’étain, du germanium, du platine, du palladium ou encore du tantale ;

• une batterie lithium-ion a, quant à elle, besoin d’aluminium, de cobalt, de cuivre, de lithium, de manganèse ou encore de nickel ;

• et une carte mère d’aluminium, d’antimoine, d’argent, de cuivre, de nickel ou d’or.

On peut identifier plusieurs grands types de métaux :

• ceux qui sont nécessaires en quantités importantes, tels que le cuivre et l’aluminium, mais pour lesquels le numérique représente une part assez faible de la production mondiale ;

• ceux présents en faible quantité dans les équipements mais pour lesquels le numérique représente 80 à 90 % du gisement mondial – à savoir le germanium, le gallium et l’indium ;

• et, enfin, les métaux précieux comme l’argent, l’or ou le palladium : moins de 20 % de leur gisement est dédié au numérique.

L’analyse de l’Ademe identifie, parmi les 25 métaux, 5 métaux dits « critiques » : l’étain, l’argent, le ruthénium, le nickel et l’antimoine, juste devant l’or et le cuivre.

La criticité signifie qu’un risque pèse, à court ou moyen terme, sur leur approvisionnement au regard de différents critères : leurs impacts sociaux et environnementaux, la volatilité de leur prix, les incertitudes géopolitiques qui leur sont associées et la disponibilité du métal par rapport aux besoins mondiaux.

Ce dernier critère s’inscrit en outre dans un contexte où les métaux requis pour le numérique vont également connaître une demande croissante dans le cadre de la transition écologique, comme l’électrification des véhicules ou le déploiement des énergies renouvelables. Il sera donc nécessaire de fixer les priorités.

Des enjeux géopolitiques, environnementaux et sociétaux

Penchons-nous sur ces enjeux qui pèsent sur ces métaux et rendent leur approvisionnement particulièrement incertain à l’avenir.

Rappelons d’abord que la chaîne de valeur de l’extraction des métaux n’est pas située en Europe. Les métaux utilisés dans les équipements du numérique sont produits partout dans le monde à l’exception de l’Europe (en dehors de la Russie qui exploite le palladium). Cela pose, pour le Vieux Continent, de forts enjeux de souveraineté, avec une dépendance extrêmement forte vis-à-vis d’un petit nombre de pays pour la plupart des métaux.

Parmi ces derniers, la Chine domine largement : premier producteur sur 15 des 25 métaux étudiés, elle jouit d’un quasi-monopole pour 7 d’entre eux. Cette position vaut non seulement pour l’extraction mais plus encore pour l’affinage des métaux, qui demandent dans le numérique un degré de pureté extrêmement important.

Avec des conséquences directes : en décembre 2024, le pays a ainsi annoncé interdire l’exportation de germanium et de gallium vers les États-Unis. Notons en la matière que la dernière sortie de Donald Trump sur ses velléités d’annexer le Groenland n’est pas sans lien avec la richesse de ce territoire en métaux et la volonté du nouveau président américain de renforcer la souveraineté de son pays face à la Chine.

Ce contexte présente aussi des enjeux majeurs sur le plan environnemental, l’extraction de ces métaux pouvant être particulièrement dévastatrice. Elle exige ainsi parfois de creuser sur plusieurs centaines de mètres sous la roche, avec des consommations en énergie et en eau colossales et l’usage de produits chimiques polluants.

Au-delà de leurs effets délétères sur les écosystèmes, cette captation de la ressource retentit sur les populations locales, avec des conséquences sanitaires et des conflits d’usage – c’est le cas au Chili avec l’eau nécessaire à l’extraction du cuivre – allant parfois jusqu’à des conflits armés meurtriers et des violations des droits humains dramatiques, comme c’est le cas en République démocratique du Congo pour l’extraction du cobalt ou du tantale.

Enfin se pose, au-delà de l’extraction, la question de la fin de vie de ces métaux. Sur les 25 étudiés et plus généralement sur les 50 identifiés par l’Ademe, moins d’une dizaine sont recyclés. Ce recyclage concerne ceux qui ont le plus de valeur (comme l’or, l’argent, le platine ou le palladium) et ceux que l’on retrouve en plus grand nombre (comme le fer, le cuivre ou l’aluminium). Autrement dit, les métaux pour lesquels il y a une incitation économique au recyclage.

Ce recyclage ne permet par ailleurs quasiment jamais une réutilisation dans le secteur du numérique, car le degré de pureté exigé n’est pas atteignable. Les équipements comptent en outre de nombreux alliages de métaux qui ne sont pas éligibles au recyclage.

Un levier, la sobriété

Face à la question des métaux dans le numérique, plusieurs leviers existent.

En amont, à l’échelle réglementaire et des industriels, il s’agit d’agir sur l’écoconception des objets et de travailler sur la transparence des chaînes de valeurs pour contraindre les acteurs économiques à la responsabilité en la matière. L’Union européenne doit par ailleurs construire des politiques de souveraineté pour diminuer sa dépendance aux pays producteurs.

À titre individuel, on peut mobiliser des leviers comme l’allongement de la durée d’usage des équipements, le recours à la réparation, l’entretien des produits pour éviter les pannes – la plupart étant liées à un mauvais usage et une mauvaise protection – ou l’achat de produits reconditionnés. Il s’agit d’encourager le déploiement d’une économie de la fonctionnalité, moins centrée sur l’usage que sur la possession. En fin de vie ou d’usage, privilégions le don, la revente ou si nécessaire la remise de l’objet aux filières réglementaires de DEEE.

Mais ne nous leurrons pas, qu’il s’agisse de souveraineté ou d’impact environnemental, le principal levier demeure la sobriété. L’enjeu est d’autant plus crucial que notre possession d’objets connectés en France est appelée, au rythme actuel, à exploser. Le chiffre de 250 millions en France aujourd’hui devrait grimper à 10 milliards en 2050. Une seule solution s’impose pour freiner cette croissance exponentielle : limiter notre consommation de numérique et le nombre d’équipements que l’on possède.

Erwann Fangeat, Coordinateur de pole, Ademe (Agence de la transition écologique)

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