Habiter le futur : l’intelligence artificielle entre connaissance, responsabilité et soin

De la recherche sur l’intelligence artificielle à Stanford en 1982 aux perspectives de 2076. L’avenir ne dépendra pas seulement des capacités des machines, mais de notre capacité à transformer l’innovation en connaissance, autonomie et inclusion.

L’article naît des réflexions présentées à Tecnòpolis 2026, à Bologne, lors de la rencontre « L’horizon possible : quatre regards pour imaginer le monde », du 15 octobre 2026.

L'avenir n'est pas écrit dans la technologie

Lorsque, en 1982, je travaillais à Stanford sur l'intelligence artificielle appliquée à l'apprentissage, l'une des questions qui m'intéressaient le plus concernait le dialogue entre les personnes et les systèmes intelligents. Comment une machine pouvait-elle contribuer à la construction du savoir ? De quelle manière l'interaction avec un système informatique pouvait-elle modifier les processus d'apprentissage ?

À plus de quarante ans de distance, ces questions sont toujours d'actualité. Les capacités des systèmes, la puissance de calcul, la disponibilité des données et la diffusion des technologies ont radicalement changé. Mais la question fondamentale demeure : quel type de relation voulons-nous établir entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle ?

C’est une question que j’ai reposée à Tecnòpolis 2026, à Bologne, lors d’un débat consacré à imaginer le monde des cinquante prochaines années.

L'histoire de la technologie nous enseigne que nous pouvons entrevoir les possibilités techniques d'une innovation, mais il est difficile d'en prévoir toutes les conséquences sociales. Les effets prennent forme à travers les usages, les organisations, les institutions et les choix des personnes.

Pensons à Internet. Né dans un contexte de recherche et de communication scientifique, il a transformé le commerce, l’information, les relations et la participation politique. Personne n’aurait pu anticiper complètement la société des plateformes, tout comme aujourd’hui nous ne pouvons pas prévoir toutes les transformations qui accompagneront l’évolution de l’intelligence artificielle.

Cela ne signifie pas renoncer à imaginer l'avenir. Cela signifie reconnaître que l'avenir n'est pas une conséquence inévitable de la technologie : c'est aussi le résultat des décisions que nous prenons.

Les intelligences artificielles sont nombreuses

Le débat public tend aujourd'hui à identifier l'intelligence artificielle avec les grands modèles linguistiques et les applications génératives. C'est compréhensible : la possibilité de converser avec une machine, de produire des textes, des images et des programmes a rendu l'IA accessible à des millions de personnes.

Mais l'histoire de l'intelligence artificielle est beaucoup plus complexe.

Aux approches basées sur l’apprentissage à partir des données s’ajoutent des systèmes fondés sur la représentation explicite des connaissances, le raisonnement logique, les règles et les relations entre les concepts.

Il ne s'agit pas nécessairement d'approches alternatives. L'une des perspectives les plus intéressantes concerne justement leur intégration.

Les systèmes génératifs peuvent produire des réponses et interpréter des informations avec une flexibilité extraordinaire. Mais lorsqu'ils interviennent dans les processus de travail, la santé, l’éducation ou les services publics, la capacité à générer une réponse plausible ne suffit pas.

Il faut de la fiabilité, de la vérifiabilité et de la responsabilité.

L’intégration entre l’apprentissage statistique, les connaissances explicites et les systèmes de contrôle peut contribuer à réduire certaines erreurs, à délimiter les actions autorisées et à rendre les processus décisionnels plus compréhensibles.

Naturellement, aucune architecture ne garantit à elle seule la fiabilité. Les résultats doivent être vérifiés dans des contextes réels d'utilisation.

C'est ici que la recherche technologique rencontre la responsabilité sociale.

Le progrès de l’IA nécessite des capacités d’apprentissage, des connaissances pour interpréter et des critères pour vérifier.

De l'intelligence des machines à la qualité de l'interaction

La diffusion de l'intelligence artificielle générative a introduit un changement que je considère particulièrement significatif : la valeur ne réside plus seulement dans les fonctionnalités de l'outil, mais dans la qualité de l'interaction que nous sommes capables de construire.

Deux personnes utilisant le même système peuvent obtenir des résultats profondément différents.

La différence dépend des questions qu'ils posent, des connaissances qu'ils possèdent, du contexte qu'ils savent fournir et, surtout, de leur capacité à évaluer de manière critique les réponses.

L’intelligence artificielle peut élargir nos capacités cognitives, mais ne remplace pas automatiquement le jugement.

Au contraire, justement parce qu'il facilite la production d'informations, de textes et de solutions, il rend encore plus important de savoir distinguer ce qui est plausible de ce qui est fondé, ce qui est utile de ce qui est approprié.

Ce changement concerne directement l’éducation.

Pendant longtemps, nous avons principalement associé l'apprentissage à l'acquisition de connaissances et de compétences. Aujourd'hui, nous devons ajouter une dimension fondamentale : apprendre à interagir de manière critique avec des systèmes capables de traiter des informations et de proposer des solutions.

Cela signifie savoir formuler des questions, comparer des interprétations, vérifier les sources, justifier les décisions et reconnaître les limites de ses propres connaissances.

Il ne suffit pas d'apprendre à utiliser l'intelligence artificielle. Nous devons apprendre à penser et à travailler avec elle, sans renoncer à notre autonomie.

C'est un défi culturel avant même d'être technologique.

La fiabilité : de l’AI Act de 2021 au modèle EMA

Un sujet sur lequel je souhaite attirer l’attention concerne la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle, surtout lorsqu’ils sont utilisés dans des contextes critiques.

Déjà en 2021, lors du débat européen qui a accompagné la proposition de l’AI Act, j’avais soutenu l’importance d’introduire des environnements d’expérimentation réglementée, les fameux regulatory sandbox, dans lesquels développer et vérifier les systèmes innovants avant leur diffusion.

Cette approche repose sur un principe que je considère fondamental : l’innovation technologique doit être accompagnée de processus de validation proportionnés aux risques et d’un suivi continu des résultats.

Dans cette perspective, je trouve particulièrement significative la référence au modèle d’évaluation des médicaments adopté en Europe, dans lequel l’EMA, Agence européenne des médicaments, joue un rôle central.

Un médicament n'est pas évalué uniquement pour ses potentialités thérapeutiques. Il doit être soumis à des procédures rigoureuses qui examinent sa qualité, sa sécurité et son efficacité. Et l'évaluation ne s'arrête pas à l'autorisation : elle se poursuit par la surveillance des effets pendant son utilisation.

Naturellement, un système d'intelligence artificielle n'est pas un médicament. Mais le principe méthodologique offre une piste importante.

Lorsque nous confions à un système intelligent des activités pouvant affecter la santé, le travail, l’éducation ou l’accès aux services, nous ne pouvons pas nous contenter de vérifier ses performances en laboratoire.

Nous devons comprendre son comportement dans les contextes réels, en identifier les limites, évaluer les effets et établir des responsabilités précises.

L’AI Act, dont la proposition initiale remonte au 21 avril 2021, a introduit une perspective européenne fondée sur la classification des risques et la nécessité de garantir des systèmes fiables. La réglementation des sandbox représente l’un des outils permettant de concilier innovation, expérimentation et protection des personnes.

La comparaison avec l'expérience de l'EMA renforce cette approche : expérimenter d'abord, vérifier pendant et continuer à observer les effets après l'introduction d'une technologie.

C'est une question qui deviendra encore plus importante avec la diffusion de systèmes d'IA capables non seulement de générer des réponses, mais aussi de prendre des initiatives et d'exécuter des actions.

Plus un système peut agir de manière autonome, plus nous devons être précis sur les objectifs, les limites, les vérifications et les responsabilités.

La fiabilité, donc, n’est pas seulement une caractéristique technique.

C'est une responsabilité collective qui implique chercheurs, entreprises, institutions et citoyens.

La connaissance ne peut pas remplacer l’expérience

Il existe cependant une autre dimension, moins discutée, que je considère fondamentale.

Dans son livre Les non-choses, le philosophe Byung-Chul Han réfléchit à une société dans laquelle les informations tendent à prévaloir sur l’expérience concrète du monde.

C'est une réflexion particulièrement actuelle à l'époque de l'intelligence artificielle générative.

Nous pouvons demander à un système de nous décrire une forêt, de nous raconter les caractéristiques des arbres, d'analyser sa biodiversité, de nous illustrer les transformations climatiques qui la menacent.

Nous pouvons obtenir des informations extraordinaires.

Mais traverser cette forêt est une expérience différente.

Cela signifie percevoir la lumière, écouter les sons, reconnaître les odeurs, ressentir la température, se confronter à la matérialité du monde.

Les deux formes de connaissance ne doivent pas être opposées. Elles peuvent s'enrichir mutuellement.

Le problème survient lorsque nous confondons la représentation de l’expérience avec l’expérience elle-même.

Dans une société de plus en plus médiatisée par des systèmes intelligents, nous devrons cultiver intentionnellement l’attention, la sensibilité et la capacité de relation.

Je pense, par exemple, au mentorat et au dialogue entre les générations.

Un système d'IA peut nous aider à organiser les connaissances, à identifier des parcours professionnels ou à développer des compétences. Mais la relation entre un mentor et une personne plus jeune comprend des dimensions difficilement réductibles à un simple échange d'informations : la confiance, l'écoute, la reconnaissance mutuelle, la capacité à interpréter les expériences.

La technologie peut soutenir ces relations. Elle ne devrait pas les appauvrir.

Le véritable défi est d'élargir les capacités humaines sans réduire l'autonomie, l'intelligence émotionnelle et la qualité des liens sociaux.

Vers 2076 : ce que j'attends et ce que je désire

Imaginer le monde dans cinquante ans signifie distinguer deux questions.

La première concerne ce que je considère plausible.

La seconde concerne ce que je souhaite contribuer à réaliser.

Je m'attends à ce qu'en 2076, les systèmes d'intelligence artificielle soient beaucoup plus intégrés dans les environnements dans lesquels nous vivons.

Ils ne seront pas seulement des outils pour converser. Ils pourront percevoir le contexte, interpréter des situations, collaborer avec d'autres systèmes et exécuter des actions dans le monde physique.

Pensons à l’assistance aux personnes âgées.

Nous pouvons imaginer des systèmes robotiques capables d'effectuer des activités logistiques, de signaler des situations anormales, de soutenir le personnel de santé et de contribuer à améliorer l'organisation des services.

Mais la qualité de l’assistance ne dépendra pas uniquement des performances des robots.

Cela dépendra de leur fiabilité, de la préparation des personnes qui les utilisent, de l’organisation des services et de la capacité à préserver la relation humaine.

Surtout, cela dépendra des conditions d'accès.

Qui pourra bénéficier de ces innovations ? Seront-elles disponibles uniquement pour ceux qui disposent de ressources économiques plus importantes ? Qui en régira l’utilisation ? Comment seront évalués les bénéfices, les erreurs et les conséquences inattendues ?

Ce sont des questions que nous devons nous poser aujourd'hui, pas en 2076.

Une entreprise capable d'apprendre à tout âge

Si je pense plutôt à l'avenir que je souhaite, mon attention se porte des machines vers les personnes.

Je souhaiterais une société dans laquelle chacun puisse continuer à apprendre, changer de parcours professionnel, développer de nouvelles compétences et contribuer à la vie collective à tout âge.

Une société capable de valoriser les jeunes chercheurs, en leur offrant des opportunités de croissance et de collaboration, sans disperser le patrimoine d'expérience des générations précédentes.

Une société dans laquelle le genre, l’origine, les conditions économiques, l’âge ou le handicap ne constituent pas des obstacles à l’accès à la connaissance et aux opportunités.

Parce que l'innovation ne coïncide pas nécessairement avec l'inclusion.

Une technologie peut être extraordinairement avancée et, en même temps, accroître les inégalités existantes.

Pour cette raison, nous ne pouvons pas nous contenter de mesurer le progrès à travers la productivité, la vitesse de traitement ou la capacité à automatiser des tâches.

Nous devrions également nous demander si les innovations améliorent la qualité de vie, élargissent l’autonomie des personnes, renforcent les relations et rendent la participation plus accessible.

C'est une perspective qui exige de considérer les intelligences au pluriel.

L’intelligence humaine, émotionnelle, scientifique, artificielle, collective et organisationnelle ne sont pas des réalités identiques, ni interchangeables.

Mais ils peuvent contribuer, par différentes formes de collaboration, à la construction de connaissances et à la résolution de problèmes complexes.

L'avenir ne sera pas déterminé uniquement par l'intelligence des machines. Il dépendra également de notre capacité à mettre en relation ces différentes formes d'intelligence.

Habiter le futur avec plus de connaissance, d'attention et de soin

Depuis plus de quarante ans, j'observe l'évolution des technologies numériques et leur relation avec les processus d'apprentissage, les organisations et la société.

J'ai vu évoluer les outils, les langages, les paradigmes technologiques et les modèles d'innovation.

Une conviction, cependant, s'est progressivement renforcée : la technologie crée des possibilités ; ce sont les personnes et les institutions qui les transforment en progrès.

Nous ne devons pas choisir entre enthousiasme et peur.

Nous devons créer les conditions culturelles, éducatives, organisationnelles et institutionnelles qui permettent d'utiliser les nouvelles capacités technologiques en toute conscience.

Cela signifie investir dans la recherche, la formation continue, l'expérimentation responsable et la participation.

Cela signifie également reconnaître que la connaissance n'est pas seulement une accumulation d'informations, mais la capacité d'interpréter le monde, d'exercer son jugement et de prendre des responsabilités.

Je m'attends à ce qu'en 2076, nous ayons des systèmes d'intelligence artificielle bien plus performants que ceux actuels.

Je souhaite une société tout aussi capable de les rendre fiables et de transformer leurs possibilités en connaissance partagée, autonomie et inclusion.

Je souhaiterais qu'en 2076, nous sachions habiter le monde avec plus de connaissance, plus d'attention et plus de soin.

Cet avenir commence par les choix que nous faisons aujourd'hui.