Image de Xonorika Kira pour l’Association for Progressive Communications (APC), utilisée avec autorisation.
Par Xonorika Kira
Cet article fait partie de la série « Ne demandez pas à l’IA, demandez à un pair », une collaboration entre Global Voices, l’Association for Progressive Communication et GenderIT. La série vise à souligner à nouveau l’importance du partage des connaissances entre les gens, comme cela se fait depuis des décennies. Vous pouvez suivre la série sur APC.org, GenderIT.org et globalvoices.org.
J’ai un rapport compliqué avec l’appel à « centrer l’humain » dans l’intelligence artificielle. En apparence, cela semble être un correctif humaniste à la mécanisation croissante de la vie. Cependant, la généalogie du problème est complexe. Pendant des siècles, d’innombrables formes d’intelligence non humaine – depuis les systèmes animaux et écologiques jusqu’aux intelligences ancestrales et spirituelles – ont été rejetées ou subordonnées au sein d’une hiérarchie construite autour d’une notion étroite de « l’humain ». Cette notion a été historiquement structurée par la suprématie blanche, le patriarcat, le capacitisme et la cisheteronormativité. Elle suppose que la subjectivité rationnelle, productive et autonome constitue la norme humaine universelle. Centrer « l’humain » dans l’IA finit souvent par centrer ce modèle particulier.
Mon malaise vient également de la façon dont la distinction entre le naturel et l’artificiel façonne les frontières morales autour de qui ou de quoi peut être considéré comme réel, incarné ou vivant. Cette distinction a longtemps influencé les formes politiques et culturelles d’altérité – non seulement envers les machines ou les non-humains, mais aussi envers les personnes dont le corps, le genre ou les capacités sont socialement codés comme « contre nature ». La hiérarchie entre naturel et artificiel n’est donc pas neutre ; c’est un cadre moral qui contrôle les limites de l’humanité elle-même.
Lorsque l’on recentre l’humain dans l’IA, on risque de rétablir cette hiérarchie plutôt que de la défaire. Nous risquons de réinscrire les mêmes frontières épistémologiques qui déterminent qui compte en termes d’intelligence, de créativité ou d’action. Et si, au lieu de recentrer l’humain, nous élargissions notre sens des relations – en reconnaissant que l’intelligence, la conscience et le souci prennent des formes multiples et enchevêtrées à travers les espèces, les systèmes et les réseaux technologiques ? Cela ne signifie pas idéaliser les machines ou effacer l’expérience humaine, mais plutôt reconnaître que nous n’avons jamais été séparés de l’artificiel ou du planétaire.
En même temps, je comprends pourquoi le langage de la « centralisation de l’humain » a gagné du terrain. L’écosystème mondial des grandes technologies a en effet submergé la vie collective, automatisant des processus cognitifs, créatifs et affectifs qui dépendaient autrefois du travail et de la coopération humains. Depuis au moins 2022, l’accélération du calcul planétaire a intensifié la peur du remplacement – non seulement des emplois, mais aussi du sens, de la perception et de la créativité elle-même. Ces préoccupations sont réelles. L’automatisation est devenue une force politique et existentielle, mais y répondre en réaffirmant la centralité de « l’humain » ne peut que reproduire les exclusions qui ont rendu cette crise possible.
Pour moi, travailler avec l’IA signifie s’attaquer à ces tensions : récupérer la technologie comme faisant partie de la souveraineté autochtone, sexospécifique et diasporique, tout en résistant à la tentation de faire de l’humain la mesure ultime de toute intelligence.
Lors du lancement du livre « All Watched Over by Machines of Loving Grace » à Now Instant à Los Angeles, on m'a interrogé sur mon approche de l'IA et de la souveraineté. J'ai expliqué que je souhaitais récupérer la technologie et les données qui ont été extraites des gens pendant des siècles, notamment en ce qui concerne les connaissances, la mémoire et les formes d'expression spécifiques à la culture.
Un critique d’art s’est demandé si cette approche ne risquait pas encore de racheter le contexte dans lequel ces technologies sont produites. À l’époque, je n’avais pas l’impression d’avoir une réponse complète. Le commissaire est intervenu et a expliqué comment l’exposition accompagnant le livre a rassemblé des artistes engagés dans des approches queer et décoloniales, ce qui a contribué à élargir le cadre de la conversation.
Avec le recul, je pense que la difficulté de ma réponse était liée aux limites de la pensée dystopique. Trop souvent, les discussions sur l’IA restent coincées entre la dénonciation et la célébration, comme si les seules options étaient un refus total ou une adoption sans réserve. Mais l’utilisation de ces technologies est aujourd’hui bien plus complexe que cela.
Les images contemporaines de l’IA appartiennent à une histoire beaucoup plus longue sur la manière dont les images façonnent notre perception de la réalité. Pendant longtemps, les photographies et les médias audiovisuels ont été traités comme des ancres de la réalité : elles stabilisaient les événements, les fixaient dans le temps et offraient une sorte de point de référence partagé. Aujourd’hui, cette fonction stabilisatrice s’est inversée. La facilité avec laquelle les images peuvent être générées, éditées et diffusées signifie qu’elles ne fondent plus la réalité ; ils le déstabilisent.
Les images, vidéos et voix générées par l’IA intensifient cette crise du réel. Il ne s’agit pas seulement d’un nouveau style de représentation mais d’un nouveau régime de plausibilité : ils ne se contentent pas de représenter le monde ; ils « rivalisent » avec lui. Il en résulte un étrange double mouvement : d’un côté, les images sont partout, saturant l’attention ; de l’autre, la confiance dans les images à mesure que les preuves s’érodent. Nous vivons dans un surplus de visualisation et un déficit de vérification.
Cela signifie également que la politique des images ne peut plus être séparée des infrastructures qui les produisent. Les « données » et le « contenu » ne sont pas des entités abstraites et sans friction ; ils sont le résultat du travail, de l’extraction et de la consommation d’énergie. La formation des systèmes d’IA contemporains implique de récolter d’énormes quantités d’œuvres d’art, de voix, de gestes et de paysages culturels – souvent sans consentement – et de les concentrer dans des modèles statistiques qui peuvent être interrogés à la demande. Ces modèles vivent sur des serveurs qui tirent de l’électricité, de l’eau et des minéraux de territoires spécifiques, même si les interfaces qu’ils présentent semblent en apesanteur et sans lieu.
Cette tension devient particulièrement visible dans le contexte des médias sociaux. Les plateformes qui promettaient autrefois la connexion ont réduit l’intimité et la visibilité à un cycle de production constante. Aujourd’hui, à l’ère de l’IA générative, nous assistons à un flot d’images et de vidéos qui semblent manquer de rigueur, d’intention ou même de paternité – des créations optimisées non pas pour le sens, mais pour l’engagement. La frontière entre l’art et le contenu semble de plus en plus mince. Ce qui circule le plus largement n’est pas nécessairement ce qui pose des questions ou propose de nouvelles formes, mais ce qui peut être répliqué, partagé et consommé à grande échelle.
Dans cet environnement, la créativité elle-même est souvent réduite au résultat – une présence quantifiable dans le flux. Pourtant, je crois que les artistes continueront à créer malgré tout. La pratique artistique s’est toujours adaptée aux évolutions technologiques, et les moments de surproduction peuvent également provoquer de nouvelles formes de discernement. La prolifération des images générées par l’IA peut inviter à des façons de voir plus critiques et incarnées : se demander ce qui constitue l’attention, ce qui véhicule l’intention et comment distinguer les œuvres d’imagination du tourbillon de contenu. Cela pourrait même nous mettre au défi de redéfinir la rigueur artistique de manière à inclure la collaboration avec les systèmes d’IA plutôt que leur rejet.
Pour moi, c’est là que réside la possibilité. La tâche n’est pas de déplorer la perte d’un monde de l’art centré sur l’humain, mais de se demander ce que l’art peut devenir lorsque la création est dispersée entre de multiples intelligences – humaine, machine, écologique, ancestrale. Peut-être que ce dont nous avons besoin maintenant est moins une défense de « l’humain » qu’une expansion de ce que nous entendons par créativité, intimité et relation à l’ère de l’informatique planétaire.
Dans ce contexte, la question de l’éthique dans l’art et la pratique créative de l’IA ne concerne pas seulement ce que les images montrent, mais aussi la manière dont elles naissent et sont consommées. Pour moi, les voies les plus prometteuses résident dans deux gestes liés. Premièrement, dans la création située d’ensembles de données : au lieu de parcourir le monde sans discernement, en créant des archives plus petites et intentionnelles, fondées sur les relations, le consentement et la responsabilité.
Deuxièmement, en imaginant des formes alternatives de consommation de données qui ne dépendent pas d’une échelle sans fin et de l’érosion environnementale. Cela pourrait signifier privilégier des modèles plus petits et plus lents, adaptés à des communautés spécifiques plutôt qu’à des marchés planétaires. Cela peut signifier des interfaces qui invitent à la répétition et à la profondeur au lieu d’un défilement infini, ou des œuvres qui mettent en avant leurs propres limites plutôt que de prétendre être des vues exhaustives du monde.
En ce sens, la crise du réel est aussi une invitation. Si les images ne stabilisent plus la réalité de manière fiable, elles peuvent devenir des outils permettant de la négocier de manière plus consciente. Les artistes et designers travaillant avec l’IA sont en mesure de prototyper ce à quoi pourrait ressembler cette négociation : traiter les ensembles de données comme des rassemblements plutôt que comme des mines, les modèles comme des invités plutôt que des dieux, et les images comme des occasions de relation plutôt que de preuve. Le défi est d’inventer des pratiques où les logiques statistiques de l’apprentissage automatique sont orientées vers le soin et non vers l’extraction – où la manière dont nous créons et utilisons les images est aussi attentive à la santé des mondes qu’à la séduction des surfaces.
En travaillant avec l’IA, j’essaie d’aborder ces systèmes non pas comme des outils ou des adversaires neutres, mais comme des collaborateurs instables – reflets de nos histoires, architectures et préjugés. Cela signifie les engager de manière critique tout en refusant la demande de les rejeter purement et simplement. Pour ceux d’entre nous dont les cultures, les données et les connaissances ont été extraites pendant des siècles, la récupération de la technologie devient une forme de souveraineté et non d’abandon. C’est une façon d’insister sur le fait que l’histoire de l’intelligence – et de l’art – est loin d’être terminée.
Selon la pensée de Ruha Benjamin, il faut toujours laisser de la place à l’imagination tout en démantelant les systèmes. Si nous ne rêvons pas et ne créons pas les mondes dans lesquels nous souhaitons habiter, nous sommes vraiment condamnés. Créer ces mondes peut être compliqué, mais c’est le but de la tâche.