Navigation – Plan du site

AccueilNuméros10DossierVers un « modèle français » de ré...

Dossier

Vers un «modèle français» de régulation de l’intelligence artificielle fondé sur l’innovation sociale ?

Towards a "French model" for the regulation of artificial intelligence based on social innovation ?
Verso un "modello francese" per la regolazione dell'intelligenza artificiale basata sull'innovazione sociale?
Christine Chevret-Castellani et Sarah Labelle

Résumés

Nous présentons dans cet article les résultats d’une enquête sur les politiques publiques de régulation de l’intelligence artificielle et en particulier sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales. La France a créé des instances dans lesquels des « frottements » entre acteurs différents sont possibles, comme les groupes d’experts ou le Partenariat Mondial sur l’Intelligence Artificielle. Nous considérons que le travail de la part de l’ensemble des groupes sociaux, impliqués dans les instances que nous observons, est consubstantiel à la régulation. Les acteurs publics et privés s’organisent pour échanger et interagir de façon structurée, notamment par la mise en place de ces instances, comme le PMIA. Les dispositifs et instruments, auxquels les différents acteurs participent, contribuent à conférer un sens aux activités de régulation. Notre hypothèse repose sur l’émergence d’un « modèle français » de la régulation qui tend à promouvoir la « confiance » et dont le sens est de parvenir à l’acceptabilité sociale de l’IA.

Haut de page

Texte intégral

1Les enquêtes sur les modalités de régulation des algorithmes et de l’intelligence artificielle (ci-après IA) menées en France ont permis d’identifier la mise en place par les acteurs publics d’une panoplie (Labelle, 2011), c’est-à-dire un ensemble hétérogène de dispositifs voués à structurer l’activité et permettre le dialogue entre des acteurs d’horizons différents. Elles ont aussi mis en évidence la prédominance de quelques termes (transparence, loyauté...), considérés comme des motifs, qui renvoient à des valeurs et à des conceptions du rôle de la technique dans nos sociétés. Conduites depuis 2015, elles ont abouti à voir comment les acteurs publics français s’appuient sur le constat d’une transformation de la société par l’IA pour justifier la nécessité de réguler. Il a été observé une promotion d’un « droit souple », à l’instar des recommandations, ainsi qu’une « injonction » (Labelle, 2011) à l’innovation sociale dans la construction de la régulation par la mobilisation au sein d’espaces communs (sites web, ateliers ou événements) de différents types d’acteurs (Chevret-Castellani & Labelle, 2018, 2019, 2020).

  • 1 En anglais, ce partenariat s’appelle le Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), http: (...)

2Nous proposons de présenter les résultats d’une enquête sur les politiques publiques de régulation de l’IA et en particulier sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales. Cette enquête fait l’hypothèse qu’un « modèle français » prend forme et se déploie. Pour vérifier la constitution de ce « modèle français », nous étudions un corpus de rapports publics publiés par le gouvernement français entre 2017 et 2019. Ensuite, nous réalisons une série d’observations de manifestations internationales depuis 2018 (forums de Paris sur la paix, forums sur la gouvernance de l’internet, événements du Think Tank européen CERRE). Enfin, nous examinons deux démarches multipartites : l’une à l’échelle européenne, la stratégie de la Commission européenne sur l’intelligence artificielle développée depuis 2018 ; l’autre à l’échelle internationale, la création du Partenariat mondial sur l’intelligence artificielle (ci-après PMIA) à l’initiative de la France et du Canada, annoncé le 29 mars 2018 et officiellement formé le 15 juin 20201. Les textes officiels seront étudiés grâce à une analyse lexicométrique réalisée avec le logiciel, libre et gratuit, IRaMuTeQ conçu par Pierre Ratinaud (Déjéan & Ratinaud, 2009) et sous l’angle de l’analyse de discours (Née, Oger & Sitri, 2017 ; Bonnafous, 2006).

3Nos enquêtes visent à comprendre comment les « modalités concrètes d’effectuation du travail dans son cadre réel - matériel, organisationnel, symbolique, etc. » (Quéré, 1997) s’effectuent durant les processus d’échanges et de discussion sur les conditions de régulation de l’IA. Nous considérons que la régulation fait l’objet d’un travail de la part de l’ensemble des groupes sociaux impliqués dans les processus que nous observons, dans le sens où acteurs publics et privés s’organisent pour échanger et interagir de façon structurée, notamment par la mise en place d’instances, comme le PMIA. Ainsi, nous sommes attentives aux dispositifs et instruments auxquels les différents acteurs participent et comment cela contribue à conférer un sens aux activités de régulation. Ceci permet d’observer comment ces instances et les processus communicationnels qui leur sont joints (les événements, les groupes de travail) reposent sur « la conversation polie et la discussion persuasive, sous les conditions de quasi-égalité des partenaires » (Quéré, 2017).

4Nous verrons, dans une première partie, comment se construit un paradigme qui repose sur la nécessité de concilier différents types d’intérêts et qui fait de l’incertitude (technique, industrielle) un activateur des modes de détermination de la régulation. Ensuite, nous remarquons que les relations entre les « parties prenantes » témoignent d’attention et d’attentes mutuelles. Nous présentons, dans une deuxième partie, la manière dont l’organisation de la collaboration entre les acteurs (États, société civile, organisations internationales, acteurs économiques) s’opère par un frottement entendu comme une forme d’innovation sociale ne visant pas explicitement une coopération, mais une prise en considération, une connaissance des positions des autres acteurs. Ces analyses sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales nous conduisent, dans une troisième partie, à envisager des caractéristiques d’un « modèle français » et les conditions dans lesquels il peut (et cherche à) se déployer au niveau européen et international.

L’incertitude comme activateur de la régulation de l’IA

  • 2 Le Think Tank européen CERRE réunit des acteurs dans l’objectif de la régulation dans différents se (...)
  • 3 CERRE Tank, « How Artificial Intelligence can protect consumers ? », 14 octobre 2020, https://cerre (...)
  • 4 Forum de Paris sur la paix, « The values of Artificial Intelligence Technology : bringing Ethics on (...)

5Face aux incertitudes quant aux utilisations de l’intelligence artificielle, voire aux menaces politiques (Rouvroy, 2018), les acteurs publics européens mobilisent des arguments qui s’appuient sur l’efficience des mécanismes de protection des droits de l’homme. Lors de la manifestation organisée par le CERRE Tank2 le 14 octobre 2020, « How Artificial Intelligence can protect consumers ? », Didier Reynders, Commissaire européen pour la Justice, insiste sur l’idée que la stratégie européenne concernant l’intelligence artificielle repose en premier lieu sur la nécessité de protéger les droits humains fondamentaux, dans la mesure où il existe de nombreuses incertitudes justifiant cette protection : l’ignorance du citoyen quant à l’usage en amont des données, les risques liées aux biais dans les algorithmes, l’opacité et les « boîtes noires »3. Les textes de présentation du PMIA mettent en avant la nécessité de porter « une vision de l’IA centrée sur l’humain et axée sur le respect des droits de l’homme » (Communiqués de presse, déclaration du PMIA). Ceci vise à conforter un processus d’appropriation de l’IA conforme à un modèle socio-politique universel et à l’inscrire dans des pratiques sociales existantes considérées dans leur potentielle uniformité. Ainsi, en Europe, les acteurs investissent aussi des ambitions politiques dans le développement de l’IA. Lors du Forum de Paris sur la paix, dans le cadre de la conférence « The values of Artificial Intelligence Technology: bringing Ethics on the table » du 13 novembre 20204, le Président de la République de Slovénie, Borut Pavor soutient l’idée que si l’IA peut représenter un risque pour la démocratie, elle peut a contrario participer d’une démocratisation notamment de l’éducation et des services publics.

6Les acteurs travaillant dans les organisations non gouvernementales s’inquiètent, quant à eux, des conséquences sociales du développement de l’IA, au-delà de la question des biais dans les algorithmes et des conséquences de ces biais en termes de discrimination. Ainsi, lors du Forum sur la gouvernance de l’internet du 27 octobre 2020, Nnenna Nwakanma, activiste du logiciel libre ayant travaillé à la World Wide Web Foundation, considère que l’IA constitue non seulement un risque de fracture sociale entre les plus jeunes et les plus âgés, mais aussi entre le Nord et le Sud, poursuivant ainsi la fragmentation déjà à l’œuvre eu égard à de nouvelles frontières dans le déploiement des technologies numériques et leur accès. Ces remarques rappellent les enjeux de pluralité des identités culturelles, de leur promotion, et les critiques de l’uniformisation par les technologies, déjà présentes lors des Sommets mondiaux sur la société de l’information (SMSI). Les réponses qui peuvent être apportées par les acteurs publics, par exemple ceux des organisations internationales, reprennent les catégories juridiques que ceux-ci considèrent comme universelles. Lors du Forum de Paris sur la paix, Gabriela Ramos, anciennement Sous-directrice du secteur Sciences humaines et sociales de l’Unesco, Directrice de Cabinet du Secrétaire général et Sherpa pour le G20, avance que le concept clé pour réfléchir à l’avenir sur les enjeux de l’IA est celui de « dignité humaine ». Ici, il s’agit bien de spécifier des manières de mener des politiques de promotion de l’IA, et d’encourager les changements.

7Dans le même ordre d’idée, la question éthique est soulevée par le développement des armes autonomes qui sont loin de faire l’objet d’un traitement consensuel entre les pays. Lors du Forum de Paris sur la paix, dans le cadre de la conférence « The values of Artificial Intelligence Technology: bringing Ethics on the table » du 13 novembre 2020, Stuart Jonathan Russell, informaticien connu pour sa contribution à l’IA, explique qu’il n’y a pas de compromis possible sur les usages de l’IA. Cependant, la position britannique, proche de celle des États-Unis, vise à promouvoir les armes autonomes alors que plusieurs pays européens ont manifesté leur opposition. Notons que les scientifiques eux-mêmes ne sont pas unanimes sur la question. Ainsi, Jean-Gabriel Ganascia habituellement défenseur des postures éthiques à adopter dans le domaine des sciences et techniques ne se montre pas favorable à un moratoire sur les armes autonomes (Ganascia, 2020). Le choix de l’éthique plutôt que du droit se présente alors comme une alternative eu égard aux nombreux obstacles pour parvenir à un consensus même sur des questions, comme celle de l’usage des armes autonomes, sur lesquelles il pourrait paraître aisé de trancher.

  • 5 Villani, C. (2019), « Les enjeux politiques de l’intelligence artificielle », Pouvoirs, n° 170, p. (...)

8Ainsi, les enjeux relatifs à l’IA sont qualifiés, par les acteurs impliqués, comme étant désormais davantage politiques que scientifiques et techniques5. S’observe un processus de valuation de nature politique, ce qui permet de déterminer la conduite à mener, les moyens à mettre en œuvre. Les enjeux justifient une promotion de l’innovation sociale pour réguler et contribuent à une mobilisation de différentes « parties prenantes ». Cette mobilisation se réalisent dans des espaces que nous qualifions de « frottements » (Chevret-Castellani & Labelle, 2019), c’est-à-dire des espaces où il est question de se rencontrer et collaborer pour réguler.

Les frottements comme modalités de collaboration pour réguler

9États, ONG et organisations économiques affirment la nécessité de renouveler les conditions de régulation. L’impossibilité d’arrêter des standards du fait de l’incertitude industrielle et technique contribue au besoin de créer des dispositifs dans lesquels sont réunis des moyens techniques et symboliques qui permettent d’aborder les questions de régulation de l’IA sous un autre procès. Les acteurs se dotent d’instances qui se situent à des échelles larges, transnationales. Ce format implique l’élargissement des « parties prenantes » à d’autres acteurs que ceux des pouvoirs publics et de la société civile (organisations non gouvernementales et associations). Lors du Forum sur la gouvernance de l’internet du 27 octobre 2020, parmi les organisateurs, Nicolas Chagny rappelle l’importance de la démarche « parties prenantes » dans la régulation. Nnenna Nwakanma la situe comme consécutive à l’esprit des pères fondateurs de l’internet. Serge Abiteboul de l’Inria, spécialiste scientifique de l’IA, considère que cette démarche « parties prenantes » doit être la plus englobante possible quant aux acteurs qu’elle mobilise. Dans les documents du PMIA, sont mises en avant la provenance hétérogène des partenaires et leur expertise : ces deux qualités sont constituées en gage d’une capacité à se coordonner. Lors du séminaire du 14 octobre 2020, « How Artificial Intelligence can protect consumers ? », Didier Reynders, tend à promouvoir la démarche « parties prenantes » impliquant les consommateurs pour la création d’une « véritable confiance ». La promotion de cette démarche permet par la réunion des différentes « parties prenantes » la création d’espaces polyphoniques, dans lesquels toutes les voix peuvent se faire entendre et sont autorisées à s’exprimer.

  • 6 C’est à partir du Livre blanc et de sa consultation publique que la Commission européenne dévoilera (...)
  • 7 Commission européenne, communiqué de presse :« Façonner l’avenir numérique de l'Europe : la Commiss (...)
  • 8 Consultation sur le livre blanc sur l’intelligence artificielle, https://ec.europa.eu/eusurvey/runn (...)

10La démarche « parties prenantes » pour réguler l’IA peut prendre la forme de la consultation publique. C’est ainsi suivant cette finalité que la Commission européenne a mis en place en 2020 une consultation publique à partir de son Livre blanc6 – sur lequel nous reviendrons – rendu public7 le 19 février 2020. La consultation est ouverte à cette date et jusqu’au 31 mai 2020. Elle a reposé sur un questionnaire auquel ont répondu 1215 contributeurs. Ce questionnaire de dix-sept pages était disponible en ligne pendant la durée de la consultation8 et a été organisé autour de trois sections : l’écosystème de l’excellence, l’écosystème de la « confiance », « sécurité et responsabilité des implications de l’IA, des objets connectés et de la robotique ». Ceci favorise la manifestation de l’hétérogénéité des positions et des discours en une instance centrale, sans que l’ensemble ne soit visible par tous. La consultation permet la potentialisation de discours dont la commission européenne devient le dépositaire.

  • 9 Ce groupe d’experts, composé de 52 personnes issues du milieu universitaire, associatif et industri (...)

11L’enquête montre combien réguler l’IA aujourd’hui en Europe se traduit par la volonté de trouver des solutions alternatives au processus classique du droit. Cela s’explique, d’un côté, par la position des industries telles que celle du jeu vidéo qui sont confrontées à des problématiques comme celles du secret industriel ou des droits de propriété intellectuelle, et de l’autre, par la diversité des règles juridiques que pourraient envisager d’adopter les États. Les espaces de frottements, comme le PMIA ou le High Level Expert Group on AI de la Commission européenne9, s’organisent en groupes de travail afin de déterminer des modes d’action spécifiques. Le PMIA a privilégié une approche thématique (au nombre de quatre : responsible AI, data governance, future of work et innovation and commercialization) afin de couvrir différents champs d’intervention de l’IA, tandis que le HLEG-IA a axé son travail sur la « confiance » (trustworthy). Les espaces d’échanges et de travail favorisent les frottements grâce à une pluralité de discours et l’émergence de possibilités d’agir qui transparaît dans la présentation d’outils : “guidelines”, “practical tools”, “conceptual framework”, “experiments”. La manière dont les groupes de travail rendent compte de leurs activités tend à effacer la discordance des positions ou les tensions, mais met l’accent sur la dynamique collective de réflexion et de résolution de problèmes. Pour ce faire, les différents acteurs s’engagent à construire un modèle de la « confiance ».

Le principe de la « confiance » dans la régulation de l’IA

  • 10 CNNUm-France Stratégie, « Contribution à la Stratégie nationale en intelligence artificielle. Antic (...)
  • 11 Assemblée nationale, Sénat, « Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée », (...)
  • 12 Sénat, « Rapport d’information au nom de la commission des affaires européennes sur la stratégie eu (...)

12La convergence des stratégies française et européenne en matière de développement de l’IA repose sur le principe de la « confiance ». En effet, « les interactions sociales disposent d’un mécanisme efficace de réduction de l’incertitude : la confiance » (Quéré, 2017). Le rapport du Conseil National du Numérique-France Stratégie de 2017, dans le cadre de la « Contribution à la stratégie nationale en intelligence artificielle », préconise dans ses recommandations d’instaurer la « confiance » au travers la transparence et la loyauté des algorithmes10. Dans ce rapport, la « confiance » associée à « l’acceptabilité » renvoient à la tolérance sociale des risques inhérents à l’IA nécessaire au développement économique. C’est aussi, dans le cadre du rapport « Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée », en 2017 et dans la même optique qu’il est question d’une forme d’équilibre de la confiance, entre son manque et son excès : « L’un des buts du chercheur en robotique sociale est d’empêcher un déficit de confiance de la part des utilisateurs mais également de freiner une confiance probable »11. Avant même la publication du Livre blanc de la Commission européenne en 2020 et ses développements sur « l’écosystème de confiance », le Sénat mentionne l’institution européenne en 2019 pour évoquer « un cadre éthique et juridique approprié » à la
« confiance » en insistant sur les enjeux économiques au travers « une approche durable »12.

  • 13 Commission Européenne, Livre blanc « Intelligence artificielle. Une approche européenne axée sur l’ (...)

13Le Livre blanc de la Commission européenne13 fait écho à ces passages du rapport du Sénat français. Sans rentrer dans le détail de son analyse lexicométrique, le dendrogramme suivant permet de voir que la « confiance » y est associée aux occurrences telles que « industrie », « industriel » et « entreprise » (classe 3). L’IA est située en regard de ses enjeux économiques, les classes d’objets renvoyant pour l’essentiel à l’« innovation » (classe 4) aux exigences de « conformité » (classe 5), à la législation relative au « produit » (classe 2) et aux aspects technologiques de l’IA (classe 1). On remarque, en même temps, que celle concernant la protection des données personnelles constitue parmi les deux les moins importantes statistiquement du point de vue lexical (13, 6% du lexique en classe 6).

Fig. : capture d’écran de l’analyse lexicométrique du Livre blanc de la Commission européenne issue d’IRaMuTeQ

14Lors d’une précédente enquête portant sur les discours publics français relatifs à la régulation des algorithmes (Chevret-Castellani & Labelle, 2020), nous avions pu observer dès 2017 l’émergence de la question de la « confiance » concernant cette régulation des algorithmes, confiance qui justifiait de promouvoir « la transparence » et la « loyauté ». Lors du lancement de la consultation publique du CNNUm sur « la confiance dans la société numérique », le 10 octobre 2017, Marc Teissier alors au CNNum envisageait la possibilité de cette « confiance » non seulement par la consultation des citoyens mais aussi via le dialogue instauré avec les plates-formes numériques. C’est bien la perspective de la mise en relation des différentes « parties prenantes » qui conduit à une soft regulation, c’est-à-dire à une certaine souplesse dans la régulation. Ce modèle modifie les conditions de possibilité de prise de décision sur la régulation de l’IA par les liens qui se tissent entre les différents acteurs. Il s’agit bien d’un processus qui permet aux différents acteurs de se fier les uns aux autres et ainsi de s’engager les uns par rapport aux autres.

  • 14 C. Villani, Donner un sens à l’intelligence artificielle. Pour une stratégie nationale et européenn (...)
  • 15 C. Villani, Ibid., p. 77.

15C’est dans le cadre du rapport Villani que ce principe de la « confiance » va se construire. Ce principe va trouver un point d’ancrage dans l’éthique. En effet, la question de l’éthique est confiée à la Mission Villani de septembre 2017 à janvier 2018, afin d’éclairer sur ce point des enjeux de l’IA. Le rapport Villani qui s’ensuit souligne le délicat équilibre auquel parvenir entre d’un côté la régulation et, d’un autre côté, le développement de l’innovation. L’éthique s’y substitue alors au droit dans la mesure où il est nécessaire de « faciliter le dialogue entre les acteurs de l’IA et les régulateurs14 » dans l’optique que la régulation ne soit pas un frein à l’innovation. Elle sera réduite à des certifications qui peuvent être fournies par des autorités administratives indépendantes. En effet, l’objectif du rapport Villani « est lié à l’éthique et concerne la validation et la certification des technologies de l’IA, visant la confiance de toutes les parties prenantes dans leurs résultats15 ». Cette forme de « confiance » s’inscrit dans une vision dichotomique du monde social qui place d’un côté les experts face à leur responsabilité sociale et de l’autre les publics avec leurs pratiques hétérogènes. Cela s’inscrit dans une continuité du modèle de « l’acceptabilité sociale » : ce dernier s’appuie sur des processus d’échanges qui modifient les conditions de possibilité de la décision, en redéfinissant les frontières de l’espace public.

16Instaurer la « confiance » telle que le soutient la Commission européenne vise à promouvoir les enjeux économiques de l’IA. En conclusion du Forum sur la gouvernance de l’internet du
27 octobre 2020, le modèle européen est conçu comme le modèle alternatif à celui de la Chine ou à celui des États-Unis dans la mesure où il serait celui qui réinjecte constamment de la régulation. Lors du séminaire du 14 octobre 2020, « How Artificial Intelligence can protect consumers ? », le Commissaire européen à la justice, Didier Reynders, soutient l’idée, dans l’objectif d’une réassurance du consommateur, que les mêmes règles peuvent être respectées en Europe et que la protection des droits fondamentaux est absolument conciliable avec le développement de l’innovation dans la mesure où l’équilibre peut être atteint en développant la formation et les compétences. Il s’agit bien cependant de faire du modèle européen un modèle construisant les conditions favorables au développement de l’innovation.

17L’évocation de la « confiance », qui tend à l’invocation, relève d’un procédé de « lissage discursif » (Oger, Ollivier-Yaniv, 2006) de manière à rendre performative l’activité économique qui lui est afférente. C’est ce qui s’est produit, lorsqu’en France les pouvoirs publics ont souhaité, en 2017, instaurer « un dialogue » avec les plates-formes numériques, et même encore auparavant développer le commerce électronique grâce à la loi du 21 juin 2004 « pour la confiance dans l’économie numérique ». Instaurer la « confiance » semble obliger à renoncer au droit et aux formes normatives de régulation et à adopter une « éthique » vider de sa substance, les certifications se constituant en garantes des valeurs fondamentales toujours mises en avant. Dès lors, il s’agit de constituer certaines valeurs en étendards protecteurs parce qu’elles font autorité, et en même temps, comme le souligne Antoinette Rouvroy, de faire de l’innovation la pierre de touche de « l’écosystème » (Rouvroy, 2018).


Conclusion

18Dans la continuité des travaux sur la gouvernance de l’internet, qui mettent notamment en évidence la « pluralité normative » des cadres de régulation (Massit-Folléa & Naves, 2008), nous observons la création d’espaces de dialogue entre des acteurs aux intérêts qui ne sont pas toujours convergents. Les stratégies en cours sont situées à un double niveau pour montrer l’émergence et le déploiement d’un « modèle français » de régulation de l’IA. Ces dispositifs dont la dimension communicationnelle joue un rôle central sont des instruments dans lesquels normes et valeurs prennent sens et s’incorporent.

19Pour répondre à notre problématique sur l’existence d’un modèle français, nous ne pouvons à ce stade et au vu des conditions dans lesquelles nous pouvons mener nos recherches pendant cette pandémie que poser avec une certaine conviction nos hypothèses. Tout d’abord, nous pouvons noter le rôle important que la France a cherché à jouer pour « inscrire le sujet [de l’IA] à l’agenda international » (Rapport Villani, 2018) et a créé des instances dans lesquels les frottements entre acteurs différents soient possibles, comme les groupes d’experts ou le partenariat mondial. Ensuite, ce modèle français s’identifie dans le rôle conféré aux États dans l’organisation et l’instigation des échanges : cette fonction organisatrice des États se traduit, d’une part, par la capacité à réunir des acteurs différents par son pouvoir légitime, et d’autre part, par la capacité à mobiliser et reconnaître des instruments différents dans les processus de régulation. Enfin, nous sommes convaincues de la présence d’un modèle français par la place dévolue à une « élite agissante » (Labelle, 2020) qui possède à la fois une faculté d’analyse, une qualité visionnaire et une maîtrise technologique.

20À l’heure où l’État français insiste sur les bénéfices du développement scientifique et technique de l’IA, les « frottements » paraissent comme participer d’un travail « d’acceptabilité sociale » de l’innovation dans ce secteur. L’acceptabilité sociale devient alors un processus central qui s’appuie sur les motifs comme la « transparence », la « loyauté », etc. Il est, enfin, devenu fréquent que face aux risques technologiques les pouvoirs publics opposent « l’acceptabilité sociale » par avance. Comme le note Patrick Chaskiel, cette forme de « l’acceptabilité » (Chaskiel, 2018) met l’accent sur le point de vue surplombant de ceux qui décideront et place les publics en position d’extériorité. En effet, comme les dispositifs observés sont organisés pour donner accès à des acteurs publics et privés autorisés, ils participent de la construction de la démocratie comme système institutionnel. Cette construction éclipse, d’une certaine manière, une forme de vie démocratique à l’intérieur de laquelle toute personne, citoyen ou usager, pourrait intervenir.

Haut de page

Bibliographie

Bibliographie 

Bonnafous, S. (2006). « Les déclarations de journée internationale des femmes. Entre récit, occultation et performativité ». Communication, Laval, Québec, Éditions Nota bene, volume 24 n°2, 49-73.

Chaskiel, P. (2018). « Acceptabilité sociale ». Publictionnaire. Dictionnaire encyclopédique et critique des publics. http://publictionnaire.huma-num.fr/notice/acceptabilite-sociale/.

Chevallier, J. (2001). « La régulation en question ». Droit et société, n°49, 827-846.

Chevret-Castellani C., Labelle S., (2020). « Réguler les algorithmes et l’intelligence artificielle par le droit souple, entre expression et neutralisation des points de vue ». Science et sens de l’intelligence artificielle, sous la direction de Guilhem Julia, Éd. Dalloz, 61-72.

Chevret-Castellani C., Labelle S. (2019). « Transparence et loyauté, deux motifs de la régulation des algorithmes », Revue Terminal, n°124. https://journals.openedition.org/terminal/4064

Chevret-Castellani C., Labelle S., (2018), « L’injonction à l’innovation dans la régulation des algorithmes : créativité et idéologie dans les politiques publiques ». Actes du colloque de la Société Française des Sciences de l’Information et de la Communication, MSH Paris Nord, juin 2018, 104-114.

Déjéan, S., Ratinaud, P. (2009). « IRaMuTeQ : implémentation de la méthode ALCESTE d’analyse de texte dans un logiciel libre ». Rencontres MASHS. http://repere.no-ip.org/repere/Members/pratinaud/mes-documents/articles-et-presentations/presentation_mashs2009.pdf.1

Ganascia, J.-G. (2019). « Peut-on contenir l’intelligence artificielle ». Pouvoirs, n°170, 71-81.

Labelle, S. (2011). « “La société de l'information” : Formule, récit et réquisition ». In :
Chouteau, M. et Nguyen, C. (dir.), Mises en récit de la technique (33-44). Éditions des Archives Contemporaines.

Labelle, S. (2020). Médiations et pouvoir de l’agir ingénieur. Mythes et infrastructures des politiques des données (Habilitation à diriger les recherches, Université Paris Est, Créteil).

Massit-Folléa, F., Naves, M.-C. (2008). « La gouvernance Internet : un cas d’école pour la normativité contemporaine ». Revue Gouvernance, 5 (1). https://doi.org/10.7202/1039105ar 

Oger, C., Ollivier-Yaniv C. (2006). « Conjurer le désordre discursif. Les procédés de « lissage » dans la fabrication du discours institutionnel ». Mots. Les langages du politique, 2006/2, 81, 63-77.

Quéré, L. (1997). « La situation toujours négligée ? ». Réseaux, vol. 15, 85, 163-192.

Quéré, L. (2017). « Comment pragmatiser “le champ de la valeur” ? ». Questions de communication, 32, 195-218.

Rouvroy, A. (2018). « Homo juridicus est-il soluble dans les données ? ». In : Law, norms and freedom in cyberspace = Droit, normes et libertés dans le cybermonde : liber amicorum Yves Poullet (417-444). Bruxelles, Larcier. http://www.crid.be/pdf/public/8245.pdf

Haut de page

Notes

1 En anglais, ce partenariat s’appelle le Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), http://www.gpai.ai.

2 Le Think Tank européen CERRE réunit des acteurs dans l’objectif de la régulation dans différents secteurs (énergie, Télécom, « Tech » et médias) orientant les politiques publiques tels que les autorités administratives indépendantes (Conseil supérieur de l’audiovisuel, Arcep, etc.), des grandes entreprises (Engie, SNCF, etc.), le GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon) et des universités (Université libre de Bruxelles, Università Bocconi de Milan, etc.).

3 CERRE Tank, « How Artificial Intelligence can protect consumers ? », 14 octobre 2020, https://cerre.eu/events/how-can-artificial-intelligence-protect-consumers-use-cases-and-implications-eu-policy/, consulté le 14 octobre 2020.

4 Forum de Paris sur la paix, « The values of Artificial Intelligence Technology : bringing Ethics on the table », 13 novembre 2020.

5 Villani, C. (2019), « Les enjeux politiques de l’intelligence artificielle », Pouvoirs, n° 170, p. 5-18.

6 C’est à partir du Livre blanc et de sa consultation publique que la Commission européenne dévoilera une proposition législative de régulation des usages de l’IA à la fin du premier trimestre 2021.

7 Commission européenne, communiqué de presse :« Façonner l’avenir numérique de l'Europe : la Commission présente des stratégies en matière de données et d'intelligence artificielle », Bruxelles, 19 février 2020, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/fr/ip273, consulté le 31 décembre 2020.

8 Consultation sur le livre blanc sur l’intelligence artificielle, https://ec.europa.eu/eusurvey/runner/AIConsult2020, consulté le 31 mai 2020. Le questionnaire n’était plus disponible en ligne après la fin de la consultation.

9 Ce groupe d’experts, composé de 52 personnes issues du milieu universitaire, associatif et industriel, a produit en deux ans d’existence (de juin 2018 à juin 2020) 4 rapports.

10 CNNUm-France Stratégie, « Contribution à la Stratégie nationale en intelligence artificielle. Anticiper les impacts économiques et sociaux de l’intelligence artificielle », mars 2017, p. 77.

11 Assemblée nationale, Sénat, « Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée », mars 2017, p. 202.

12 Sénat, « Rapport d’information au nom de la commission des affaires européennes sur la stratégie européenne pour l’intelligence artificielle », janvier 2019, p. 18-19.

13 Commission Européenne, Livre blanc « Intelligence artificielle. Une approche européenne axée sur l’excellence et la confiance », 19 février 2020, 31 p.

14 C. Villani, Donner un sens à l’intelligence artificielle. Pour une stratégie nationale et européenne, 2018, p. 41.

15 C. Villani, Ibid., p. 77.

Haut de page

Table des illustrations

Légende Fig. : capture d’écran de l’analyse lexicométrique du Livre blanc de la Commission européenne issue d’IRaMuTeQ
URL http://journals.openedition.org/ctd/docannexe/image/6195/img-1.png
Fichier image/png, 165k
Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Christine Chevret-Castellani et Sarah Labelle, « Vers un «modèle français» de régulation de l’intelligence artificielle fondé sur l’innovation sociale ? »Communication, technologies et développement [En ligne], 10 | 2021, mis en ligne le 20 mai 2020, consulté le 18 octobre 2021. URL : http://journals.openedition.org/ctd/6195 ; DOI : https://doi.org/10.4000/ctd.6195

Haut de page

Auteurs

Christine Chevret-Castellani

Université Sorbonne Paris Nord,
Laboratoire des Sciences de l’information et de la communication (LabSIC)

Sarah Labelle

Université Sorbonne Paris Nord,
Laboratoire des Sciences de l’information et de la communication (LabSIC)

Haut de page

Droits d’auteur

Communication, technologies et développement

Haut de page
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search