La dépendance à l’intelligence artificielle est-elle devenue structurelle ?
Traduire pour la machine, ou être traduit par elle ?
L’histoire des techniques est inséparable d’un effort de traduction. Pour calculer, il a fallu formaliser le nombre. Pour écrire, il a fallu convertir la parole en signes. Pour programmer, il a fallu transformer l’intention en code. À chaque étape, l’être humain a accepté de reformuler le réel dans un langage plus structuré afin de le rendre opérable. L’intelligence artificielle semble prolonger ce mouvement : données structurées, formats normalisés, métadonnées explicites, chaînes logiques formalisées. Pourtant, une rupture apparaît. À mesure que les systèmes deviennent capables de produire eux-mêmes des données, d’interpréter et de transformer ces données pour d’autres systèmes, l’humain n’est plus seulement celui qui traduit : il peut devenir celui qui est traduit. Dès lors, une question se pose : adapter le monde aux machines est-il encore un acte de maîtrise, ou assistons-nous à un renversement où nos propres catégories se plient à la logique algorithmique ?
Traduire pour la machine : un geste de maîtrise rationnelle
Toute technologie suppose une formalisation. Traduire pour la machine, c’est rendre explicite ce qui était implicite, structurer ce qui était diffus, modéliser ce qui était intuitif. En ce sens, le travail de préparation des données n’est pas une soumission, mais une clarification. Nettoyer une base d’informations, formaliser un processus métier, expliciter des règles décisionnelles : ces opérations obligent à comprendre plus précisément ce que l’on fait. La contrainte technique devient alors un levier de lucidité.
De plus, la traduction est un acte souverain. L’humain définit les catégories, choisit les variables pertinentes, détermine les formats. La machine ne fait qu’exécuter ou optimiser à partir de ce cadre. Dans cette perspective, l’intelligence artificielle n’est qu’un prolongement de la rationalité instrumentale : un outil puissant, mais subordonné à des intentions humaines.
Enfin, la formalisation permet l’audit et la reproductibilité. Un processus explicité peut être vérifié, transmis, amélioré. Traduire pour la machine, c’est parfois rendre le savoir moins dépendant de l’intuition individuelle et plus accessible collectivement. Loin d’appauvrir le savoir, la traduction pourrait donc en renforcer la solidité.
Être traduit par la machine : le renversement silencieux
Cependant, cette vision suppose que l’humain conserve le contrôle des catégories. Or les systèmes d’intelligence artificielle contemporains ne se contentent pas d’exécuter : ils produisent. Ils génèrent des représentations, établissent des corrélations, optimisent selon des critères internes souvent inaccessibles à l’intuition humaine.
Peu à peu, les formats se transforment. Les données deviennent plus denses, plus imbriquées, plus adaptées à la circulation entre agents qu’à la lecture humaine. Les décisions reposent sur des chaînes probabilistes difficiles à retracer. Ce qui est techniquement cohérent devient cognitivement opaque.
Un déplacement s’opère alors. Pour être efficace, l’humain adapte son comportement aux contraintes algorithmiques : il écrit pour être mieux interprété par les modèles, il structure sa pensée selon des formats attendus, il se conforme à des recommandations issues de systèmes dont il ne maîtrise pas entièrement la logique. La traduction change de direction. Ce n’est plus seulement le monde qui est ajusté aux machines, mais les pratiques humaines qui s’alignent sur les exigences computationnelles.
Le risque n’est pas simplement technique. Il est épistémique. Si les décisions sont prises dans des cadres que seuls les systèmes peuvent pleinement interpréter, la capacité humaine d’explication et de contestation s’amenuise. L’efficacité augmente, mais l’intelligibilité diminue. Et sans intelligibilité, la maîtrise devient fragile.
Préserver la réversibilité : vers une co-traduction consciente
Faut-il pour autant conclure à une dépossession inévitable ? Toute traduction transforme ; elle n’est jamais neutre. Mais le problème n’est peut-être pas la transformation elle-même. Il réside dans l’absence de réversibilité.
On pourrait objecter que les grandes ruptures techniques ne sont jamais réversibles. On n’a pas “désactivé” l’écriture, ni l’imprimerie, ni l’électricité. L’intelligence artificielle, si elle atteint un niveau d’intégration comparable, ne sera probablement pas effaçable. En ce sens, la réversibilité totale relève de la fiction.
Mais la réversibilité dont il est ici question n’est pas historique. Elle est opérationnelle.
Il ne s’agit pas de revenir à un monde sans IA, mais de conserver la capacité de comprendre, de contester et, si nécessaire, de faire fonctionner un système sans dépendre d’un acteur ou d’un modèle unique.
Tant que l’humain peut retraduire ce que la machine produit — comprendre les critères, expliciter les hypothèses, auditer les résultats — la dynamique reste maîtrisable. Mais cette retraduction ne peut se réduire à des procédures techniques.
La véritable co-traduction suppose que les critères d’optimisation eux-mêmes restent discutables. Qui définit ce qu’est une “bonne” décision ? Qui choisit les métriques de performance ? Qui peut contester un résultat produit par un système algorithmique ?
La question devient politique.
Comme l’avait déjà observé Jacques Ellul, le système technique tend à s’autonomiser selon sa propre logique d’efficacité. Si cette logique devient indiscutable, la traduction cesse d’être réciproque : elle devient unilatérale.
La souveraineté ne consiste donc pas à tout contrôler, mais à maintenir la possibilité de redéfinir les règles du jeu.
La dépendance : quand l’efficacité devient vulnérabilité
L’attrait de l’intelligence artificielle tient aujourd’hui à une conjonction exceptionnelle : puissance inédite, coût relativement faible, accessibilité massive. En quelques mois, des tâches autrefois longues et coûteuses deviennent quasi instantanées. L’automatisation séduit, non par idéologie, mais par pragmatisme.
Dès lors, un mouvement collectif s’enclenche : entreprises, institutions, indépendants, tous restructurent leurs processus autour des modèles de langage. La productivité augmente, les coûts baissent, la compétitivité s’améliore. Il devient rationnel de migrer vers ces systèmes.
Mais cette rationalité immédiate peut masquer une fragilité structurelle.
Que se passerait-il si, pour des raisons économiques ou géopolitiques, les fournisseurs de modèles augmentaient massivement leurs tarifs ? Si l’accès devenait restreint ? Si des contraintes réglementaires limitaient l’usage de certaines architectures ? Un système dont le savoir opérationnel est produit, structuré et maintenu par des agents artificiels peut-il facilement revenir à une organisation entièrement humaine ?
La dépendance ne réside pas seulement dans l’usage de l’outil, mais dans la transformation des compétences. Plus les processus sont optimisés pour l’IA, plus les savoir-faire humains s’atrophient. La mémoire organisationnelle se déplace vers l’infrastructure algorithmique. La capacité de reprise en main devient coûteuse, parfois irréaliste.
Or maintenir une capacité humaine en parallèle suppose un choix volontaire. Dans un environnement concurrentiel, l’acteur qui automatise totalement bénéficie d’un avantage immédiat en termes de coût et de vitesse. Préserver des redondances humaines ralentit et renchérit.
La résilience n’émerge donc pas spontanément du marché.
Elle exige une décision stratégique, voire une régulation. Sans cette volonté explicite, la dynamique naturelle de la concurrence pousse vers l’optimisation maximale — et donc vers la dépendance maximale.
L’efficacité crée alors un verrouillage. Ce n’est plus seulement une question de compréhension, mais de structure économique. Un système qui ne peut fonctionner qu’à condition d’un accès permanent à l’IA n’est pas seulement optimisé : il est intégré à une infrastructure dont il dépend.
La question change alors de nature : l’IA est-elle un accélérateur… ou une infrastructure dont nous ne pourrions plus nous passer ? L’innovation devient problématique non lorsqu’elle est puissante, mais lorsqu’elle devient irremplaçable.
Concevoir la résilience post-IA : préserver la capacité de retour
Toute infrastructure critique impose une exigence de redondance. Les réseaux électriques disposent de systèmes de secours. Les avions sont conçus pour fonctionner malgré la panne d’un moteur. Les organisations stratégiques prévoient des plans de continuité. Pourquoi en irait-il autrement pour l’intelligence artificielle ?
Si les modèles de langage deviennent le cœur opérationnel des processus — support client, production de contenu, analyse décisionnelle, génération de code — alors ils cessent d’être de simples outils. Ils deviennent une infrastructure.
Or une infrastructure dont on ne peut se passer crée un risque systémique.
La résilience post-IA ne signifie pas refuser l’automatisation. Elle consiste à préserver trois capacités fondamentales :
1. La capacité de compréhension.
Les processus doivent rester explicables indépendamment du modèle qui les exécute. Les décisions clés doivent pouvoir être retracées et comprises sans dépendre d’un agent spécifique.
2. La capacité d’exécution humaine en mode dégradé.
Même si l’IA accélère et optimise, l’organisation doit pouvoir fonctionner — certes plus lentement — sans elle. Cela suppose que les compétences humaines ne disparaissent pas totalement au profit de l’automatisation.
3. La capacité de substitution.
Aucun fournisseur, aucune architecture ne doit devenir absolument irremplaçable. Les formats, les flux et les données doivent rester suffisamment standards pour permettre une migration ou une adaptation.
Cependant, il faut reconnaître que cette résilience ne garantit pas un retour complet en arrière. Si l’intelligence artificielle s’intègre profondément aux structures économiques et cognitives, la dépendance deviendra en partie structurelle.
La réversibilité doit alors être comprise non comme une possibilité absolue, mais comme un idéal régulateur. Elle oriente la conception des systèmes, limite les situations d’enfermement et encourage la pluralité des acteurs. Elle ne promet pas l’indépendance totale ; elle empêche l’irréversibilité brutale.
Un système résilient n’est pas celui qui pourrait effacer l’IA de son histoire. C’est celui qui évite qu’un acteur, un modèle ou une architecture unique devienne indispensable sans alternative.
La véritable dépendance ne vient pas de l’usage intensif d’un outil, mais de l’impossibilité de le remplacer.
Conclusion
Traduire pour la machine est un geste de progrès. Être traduit par elle peut constituer une transformation féconde. Mais perdre la capacité de comprendre, de contester ou de redéfinir les règles selon lesquelles elle opère serait une perte de souveraineté réelle.
L’intelligence artificielle s’inscrit dans une dynamique historique de rationalisation que Max Weber décrivait comme tendanciellement irréversible. Il serait illusoire d’imaginer un simple retour en arrière. Mais l’irréversibilité d’une transformation n’implique pas l’impuissance face à elle.
La question n’est donc pas de savoir si nous dépendrons de l’IA — nous en dépendons déjà. Elle est de savoir si cette dépendance restera gouvernée ou si elle deviendra structurelle au point d’échapper à toute prise.
Il existe une différence fondamentale entre une dépendance choisie, encadrée, réversible à la marge — et une dépendance subie, opaque, sans alternative. La première caractérise toute infrastructure mature. La seconde marque une abdication.
La question n’est pas de savoir si nous vivrons avec l’intelligence artificielle. Elle est de savoir quel type de rapport nous accepterons d’entretenir avec elle.
