Introduction

L'intelligence artificielle est passée, en un temps remarquablement court, des marges de l'innovation technique au centre de la vie quotidienne, de l'administration publique, de la stratégie économique et de la gouvernance mondiale. Elle façonne de plus en plus la façon dont les gens communiquent, apprennent, consomment, créent, naviguent dans les institutions et imaginent l'avenir. Ses applications touchent désormais l'éducation, la santé, la sécurité, l'urbanisme, les communications, la production culturelle, la surveillance environnementale et la gestion des services publics. Dans de nombreuses sociétés, l'IA n'est plus perçue simplement comme une technologie émergente, mais comme une force organisatrice capable de réordonner les relations sociales, d'accélérer la prise de décision et de redéfinir les critères d'efficacité et de progrès.

Cette expansion a également généré un puissant récit d'espoir. L'IA est souvent présentée comme un instrument de transformation capable d'aider l'humanité à résoudre des problèmes complexes à grande échelle, qu'il s'agisse de l'allocation des ressources, de la modélisation climatique, de la fourniture de services éducatifs, de la santé publique ou de l'optimisation économique. Dans le langage du développement durable, elle est de plus en plus présentée comme un accélérateur de mise en œuvre : un outil capable d'améliorer l'analyse des données, de renforcer la prévision, de soutenir des politiques fondées sur des données probantes et de rendre les systèmes plus réactifs et plus efficaces. Dans cette optique, l'IA apparaît non seulement comme une percée technologique, mais aussi comme un allié potentiellement indispensable pour atteindre les objectifs de développement durable.

Pourtant, cette confiance repose sur une hypothèse qui mérite un examen beaucoup plus approfondi : à savoir que l'IA peut être intégrée dans toutes les dimensions du développement sans modifier fondamentalement les significations humaines, les valeurs sociales et les cadres culturels dont dépend le développement. La question n'est pas de savoir si l'IA peut accomplir des tâches utiles. Manifestement, elle le peut. La question plus difficile est de savoir si la dépendance croissante à l'égard de l'IA, en particulier dans des domaines liés à l'identité, à la mémoire, à la créativité, à l'éducation, à la justice et à la communauté, risque également de remodeler l'environnement normatif dans lequel le développement est poursuivi.

C'est ici que la culture devient centrale. La culture n'est pas simplement un secteur parmi d'autres, ni simplement un ensemble d'expressions artistiques ou un patrimoine à protéger parallèlement aux objectifs économiques et sociaux. C'est la sphère dans laquelle les sociétés produisent du sens, transmettent la mémoire, négocient leur identité et définissent ce qu'elles valorisent. Elle façonne la manière dont les communautés comprennent la dignité, la responsabilité, l'appartenance, la justice, la continuité et le changement. En ce sens, la culture n'est pas extérieure au développement. Elle est l'une des conditions qui rendent le développement intelligible, légitime et durable.

Et pourtant, la culture est restée institutionnellement marginale dans les cadres de développement dominants de notre époque. Elle n'a pas été incluse comme objectif autonome dans l'architecture initiale du Programme 2030, malgré de multiples appels de nombreuses parties à lui accorder une reconnaissance normative plus explicite. Cette omission est significative. Elle suggère que ce qui est le plus mesurable, gouvernable et gérable technocratiquement continue de recevoir une priorité formelle, tandis que les dimensions de la vie humaine qui sont interprétatives, relationnelles et historiquement enracinées restent moins visibles dans la conception des politiques. L'enthousiasme actuel pour l'IA risque d'intensifier ce déséquilibre.

Les limites culturelles de l'IA

L'argument central de cet article est donc simple mais lourd de conséquences : il n'existe aucune force d'équilibrage inhérente entre l'intelligence artificielle et la culture. L'IA et la culture ne fonctionnent pas selon la même logique, ni ne servent les mêmes fonctions humaines. L'IA excelle dans l'abstraction, la prédiction, la classification et l'optimisation. La culture vit par l'interprétation, l'ambiguïté, la mémoire, le jugement éthique, la signification symbolique et l'expérience vécue. L'IA peut soutenir certains aspects du développement, et même aider à préserver ou à diffuser du matériel culturel. Mais elle ne peut remplacer les cadres interprétatifs humains par lesquels le développement acquiert un sens. On ne peut pas non plus supposer que l'expansion technologique respectera naturellement la profondeur culturelle. Pour qu'un équilibre existe entre l'IA et la culture, il devra être consciemment construit par la gouvernance, la réflexion critique et la réaffirmation des finalités humaines sur la logique technologique.

Le premier signe de cette tension apparaît lorsque l'IA est liée au développement durable lui-même. Une grande partie du débat actuel suppose que l'IA peut servir d'accélérateur neutre des objectifs de développement durable. Dans certains domaines, c'est indubitablement vrai. L'IA peut soutenir l'analyse des données, l'allocation des ressources, la surveillance environnementale, la logistique, la planification des infrastructures et la coordination administrative. Elle peut identifier des schémas dans d'immenses ensembles de données et améliorer l'efficacité des systèmes sous pression. Ce sont des capacités significatives, et elles ne doivent pas être rejetées.

Mais les ODD ne sont pas seulement un agenda technique. Ils sont aussi un agenda humain, social et normatif. Ils ne concernent pas seulement la fourniture de services, mais les conditions de la dignité, de l'inclusion, de la justice, de la résilience et de la responsabilité collective. C'est précisément là que les limites de l'IA deviennent visibles. L'IA est utile lorsque le problème est un problème d'optimisation. Elle est beaucoup moins utile lorsque le problème est un problème de valeurs, de confiance sociale, de jugement éthique, de légitimité culturelle ou d'inégalité structurelle. Dans de tels cas, ce qui importe n'est pas seulement l'efficacité d'une politique, mais aussi son acceptation, sa compréhension, son partage et son enracinement dans les réalités de ceux dont elle affecte la vie.

Repenser le lien entre l'IA et les ODD

C'est pourquoi l'IA a des fondations faibles dans plusieurs parties importantes de l'agenda des ODD.

ODD 5 – Égalité entre les sexes : L'IA peut aider à sa mise en œuvre à certains égards en identifiant les disparités de rémunération, d'accès, de représentation, d'éducation et de prestation de services. Elle peut soutenir la collecte de données, révéler des schémas d'exclusion et aider les institutions à détecter des inégalités qui autrement pourraient rester obscurcies. Mais les limites sont profondes. Les systèmes d'IA sont entraînés sur des données générées par des sociétés qui contiennent déjà des biais de genre. Par conséquent, ils peuvent hériter, reproduire ou même renforcer la discrimination sous l'apparence de la neutralité technique. Les systèmes automatisés utilisés dans le recrutement, le crédit, la sécurité, la distribution de prestations sociales ou l'évaluation des performances peuvent facilement reproduire des hypothèses inéquitables si les données sous-jacentes reflètent une exclusion passée. Plus fondamentalement, l'égalité des sexes n'est pas seulement un problème de détection. C'est un problème de pouvoir, de droit, de réforme institutionnelle, de représentation et de transformation sociale. Elle nécessite des changements dans les opportunités, la voix, la protection et les normes sociales. L'IA peut aider à révéler des schémas d'inégalité, mais elle ne peut pas, par elle-même, modifier les structures qui les produisent. En ce sens, elle peut aider au diagnostic sans apporter l'émancipation.

ODD 11 – Villes et communautés durables : L'IA peut certainement aider à gérer les flux de trafic, la consommation d'énergie, les systèmes de déchets et les modèles d'urbanisme. Pourtant, les communautés durables ne se construisent pas par la seule optimisation. Une ville n'est pas durable simplement parce qu'elle est intelligente. Elle est durable lorsque les gens sentent qu'ils lui appartiennent, lorsque le patrimoine est respecté, lorsque l'espace public soutient la vie sociale, lorsque la diversité est protégée et lorsque le développement n'efface pas la mémoire et l'identité. Ce sont des questions culturelles avant d'être techniques. Un système d'IA peut améliorer la gestion d'une ville tout en restant indifférent à ce qui rend cette ville significative pour ses habitants. Une dépendance excessive à la modélisation numérique peut produire des environnements urbains plus efficaces mais moins humains : plus surveillés, plus standardisés, plus rationalisés commercialement, et moins attentifs à l'histoire locale, au caractère des quartiers et aux pratiques sociales informelles. En ce sens, l'IA peut renforcer l'administration urbaine sans renforcer la communauté. Et sans communauté, l'idée de villes durables devient creuse.

ODD 12 – Consommation et production responsables : Au niveau opérationnel, l'IA peut être très utile. Elle peut optimiser les chaînes d'approvisionnement, réduire les déchets, améliorer la gestion des stocks, surveiller l'utilisation des ressources, prévoir la demande et soutenir les pratiques d'économie circulaire. En ce sens, elle peut contribuer à rendre les systèmes de production plus efficaces et à réduire les formes mesurables d'inefficacité. Pourtant, l'ODD 12 ne concerne pas seulement l'efficacité. Il concerne aussi la transformation de la culture de la production et de la consommation elle-même. Le développement non durable n'est pas seulement dû au gaspillage technique, mais aussi aux habitudes de surconsommation, aux modes de vie jetables, aux incitations au profit à court terme et aux normes sociales qui assimilent le bien-être à une accumulation matérielle toujours croissante. L'IA peut aider à gérer ces systèmes plus efficacement tout en laissant leur logique profonde intacte. Dans certains cas, elle peut même intensifier cette logique en rendant la production, le marketing et le ciblage des consommateurs plus précis et plus rentables. Ainsi, l'IA peut réduire les déchets dans un modèle non durable sans nécessairement changer le modèle lui-même. Elle peut optimiser la consommation sans remettre en question l'excès.

ODD 13 – Action climatique : L'IA peut être extrêmement puissante dans la modélisation climatique, la prévision des catastrophes, la prévision énergétique et la surveillance des émissions. Pourtant, l'action climatique échoue ou réussit en fin de compte non seulement à cause des données, mais aussi à cause des comportements, de la volonté politique, de la confiance du public et du sacrifice partagé. Ce sont des questions profondément culturelles. La transition écologique nécessite des changements dans les modes de vie, les habitudes de consommation, les priorités sociales et l'imaginaire collectif. Elle dépend de la volonté des sociétés de repenser le confort, la croissance, la mobilité, les déchets et la responsabilité entre les générations. L'IA peut éclairer ces débats, mais elle ne peut générer l'engagement éthique nécessaire pour les soutenir. Elle peut dire aux sociétés ce qui se passe. Elle ne peut pas décider de ce que les sociétés sont prêtes à abandonner, à protéger ou à valoriser. L'action climatique dépend aussi de récits de solidarité et de responsabilité. Elle exige que les gens se sentent connectés aux lieux, aux générations futures et les uns aux autres. De tels attachements sont culturels, moraux et historiques. Ils n'émergent pas d'un calcul algorithmique. Ils doivent être cultivés par l'éducation, l'art, le discours public et les institutions sociales. Je ne souhaite pas entrer ici dans le débat séparé sur la mesure dans laquelle l'IA peut elle-même aggraver les défis climatiques par l'expansion des centres de données et leur énorme consommation d'énergie. À l'heure actuelle, les solutions viables à ce défi environnemental restent limitées.

ODD 16 – Paix, justice et institutions fortes : C'est peut-être le plus sensible en termes de solidarité et de responsabilité. Bien que l'IA puisse soutenir cet objectif de manière limitée mais significative, par exemple en aidant à détecter la fraude, à améliorer la gestion des documents, à identifier les goulots d'étranglement administratifs, à renforcer l'accès à l'information et à révéler des schémas liés à la corruption ou à l'inefficacité institutionnelle, c'est aussi l'un des domaines où une dépendance excessive à l'IA devient la plus dangereuse. La paix, la justice et des institutions fortes dépendent de la légitimité, de l'équité, de la responsabilité et de la confiance. Ce ne sont pas des résultats techniques. Ce sont des réalisations politiques et morales. L'IA peut accélérer les procédures, mais elle ne crée pas la justice. Elle peut classer les risques, mais elle ne crée pas la légitimité. Elle peut traiter des données institutionnelles, mais elle ne peut se substituer au jugement éthique ou à la responsabilité démocratique. Il y a aussi le danger que l'IA approfondisse exactement ce que l'ODD 16 cherche à surmonter. Le profilage algorithmique, la police prédictive, les décisions administratives opaques, la surveillance automatisée et la notation biaisée des risques peuvent tous saper les droits plutôt que les protéger. Dans les sociétés fragiles ou polarisées, de telles utilisations peuvent affaiblir encore davantage la confiance dans les institutions.

ODD 4 – Éducation de qualité : Même là où l'IA est souvent célébrée comme un puissant facteur d'égalisation, le même problème apparaît. L'IA peut personnaliser l'apprentissage, élargir l'accès à l'information et aider les enseignants et les institutions à fournir des ressources éducatives. Pourtant, l'éducation ne concerne pas seulement la transmission d'informations. Elle concerne aussi la formation du jugement, de l'empathie, de la créativité, de la conscience civique et de la capacité à vivre avec la différence. Ce ne sont pas des résultats qui peuvent être entièrement conçus par des systèmes intelligents. Un étudiant ne devient pas éduqué simplement en recevant un contenu optimisé. L'éducation reste un processus relationnel et culturel. Si l'éducation est de plus en plus médiatisée par des systèmes qui privilégient la rapidité, la prédiction et la standardisation, alors le risque n'est pas l'ignorance mais le rétrécissement : les étudiants peuvent devenir meilleurs pour naviguer dans l'information tout en devenant plus faibles dans l'interprétation, la réflexion et le discernement moral.

Les faiblesses identifiées dans ces ODD ne sont pas accidentelles. Elles révèlent un décalage plus profond entre la logique de l'IA et la nature de la culture elle-même. Une fois que la culture est comprise comme un domaine de signification plutôt que simplement d'information, les limites de l'IA dans la sphère du développement deviennent plus faciles à identifier. Les difficultés observées dans plusieurs ODD ne sont pas simplement le résultat d'une technologie imparfaite ou de données insuffisantes. Elles pointent vers un problème plus structurel. L'IA est très efficace là où les défis peuvent être réduits à des variables mesurables, des schémas prévisibles et des processus optimisables. Mais elle est beaucoup moins efficace là où le progrès dépend de l'interprétation, de la légitimité sociale, du jugement éthique, de la mémoire historique et des valeurs partagées. Ce sont précisément ces dernières dimensions qui appartiennent à la culture.

Comprendre les différences entre culture et IA

Vu sous cet angle, la culture n'est pas un supplément extérieur au développement, ni une dimension ornementale à considérer après que les systèmes techniques ont été conçus. C'est le cadre interprétatif par lequel les sociétés définissent ce qui compte comme bien-être, justice, responsabilité, appartenance et progrès. La culture façonne la manière dont les communautés comprennent leurs besoins, négocient leurs priorités, se souviennent du passé et imaginent l'avenir. Pour cette raison, la culture ne peut être traitée comme une variable secondaire dans un modèle de développement piloté par l'IA. C'est l'espace même dans lequel la signification du développement est socialement constituée.

C'est pourquoi la relation entre la culture et l'intelligence artificielle doit être abordée avec soin conceptuel. Les deux ne fonctionnent pas sur le même plan épistémologique ou normatif. L'intelligence artificielle fonctionne par l'abstraction, la codification, la prédiction et l'optimisation. Elle dépend de la conversion de la réalité en données, de l'identification de régularités et de la production de résultats basés sur l'inférence statistique ou des règles formalisées. La culture, en revanche, ne se réduit pas à une information qui pourrait être entièrement capturée, standardisée ou traitée par des systèmes computationnels. Elle est historiquement sédimentée, socialement incarnée, symboliquement médiatisée et continuellement réinterprétée par l'expérience vécue.

Cette distinction est cruciale car les débats contemporains se déroulent souvent comme si la culture était simplement un autre secteur auquel des outils computationnels pouvaient être appliqués sans perte conceptuelle. Pourtant, la culture n'est pas seulement un dépôt de patrimoine, de langues, de coutumes ou d'expressions artistiques. C'est le médium dynamique par lequel les communautés attribuent un sens au monde, négocient leur identité, transmettent des valeurs et se situent par rapport au passé et à l'avenir. Elle n'est pas statique, et elle n'est pas neutre. Elle évolue par la contestation, la réinterprétation, la sélection mémorielle et les relations sociales changeantes. Sa continuité ne réside pas dans la répétition mécanique, mais dans la capacité humaine à renouveler, contester et recadrer les formes de vie héritées.

L'IA entre dans ce champ avec une puissance technique considérable mais une capacité interprétative limitée. Elle peut classer des images, générer du texte, imiter des styles, reconstruire des artefacts et détecter des schémas dans d'énormes quantités de matériel. Pourtant, ces capacités ne doivent pas être confondues avec la compréhension au sens culturel profond. Identifier un schéma n'est pas saisir une signification. Reproduire une forme n'est pas hériter de la conscience historique, de la densité symbolique ou de l'attachement communautaire par lesquels cette forme acquiert du sens. L'intelligence artificielle peut simuler l'expression culturelle avec une sophistication croissante, mais la simulation reste distincte de la participation à un monde vécu de mémoire, de valeur et d'expérience.

Le problème n'est donc pas seulement que l'IA a des limites. La question plus profonde est que ses forces mêmes peuvent encourager une conception trompeuse de la culture elle-même. Lorsque la culture est abordée à travers les catégories opérationnelles de l'extraction de données, de la reconnaissance de schémas, de la capacité à passer à l'échelle et de l'optimisation, il y a un risque que seuls les aspects de la vie culturelle qui sont lisibles par la machine soient traités comme pertinents. La nuance, l'ambiguïté, le silence, l'ironie, la profondeur rituelle, les significations minoritaires et l'interprétation dépendante du contexte sont plus difficiles à formaliser et donc plus susceptibles d'être marginalisés. Ainsi, la médiation technologique de la culture peut progressivement réorganiser ce qui compte comme culturellement visible, précieux ou préservable.

Cette préoccupation devient encore plus grave lorsque l'IA est intégrée dans des systèmes de diffusion et de gouvernance. La culture n'est pas seulement exprimée ; elle est aussi diffusée, classée, filtrée, traduite, archivée et institutionnalisée. Une fois que les systèmes algorithmiques façonnent la visibilité à grande échelle – par des systèmes de recommandation, la traduction automatique, la modération de contenu, la priorisation dans les recherches ou l'analytique culturelle – ils ne se contentent pas de transmettre la culture. Ils commencent à structurer les conditions de son apparition. Ce qui est amplifié, ce qui est rendu périphérique, ce qui est catégorisé comme authentique, et ce qui est rendu globalement lisible ne sont plus exclusivement des jugements humains. Ils sont de plus en plus influencés par des infrastructures conçues selon des priorités techniques, commerciales et géopolitiques.

Cela introduit une question de pouvoir qui ne peut être ignorée. Les systèmes d'IA ne sont pas des instruments culturellement innocents. Ils sont développés dans des cadres institutionnels et économiques spécifiques, entraînés sur des ensembles de données inégalement répartis, et déployés dans des environnements marqués par des asymétries de langue, de visibilité et d'influence. En conséquence, ils peuvent privilégier les langues dominantes par rapport aux langues marginalisées, les connaissances codifiées par rapport aux traditions orales, les représentations standardisées par rapport aux significations localisées, et les contenus à valeur commerciale par rapport aux formes d'expression culturellement significatives mais moins numérisées. Le problème n'est donc pas seulement un biais technologique au sens étroit. C'est la possibilité plus large que l'IA puisse renforcer les hiérarchies de reconnaissance culturelle tout en se présentant comme une infrastructure neutre.

Cela ne signifie pas que l'IA n'a pas sa place dans la vie culturelle. Manifestement, elle en a une. La question est toutefois de savoir si la dépendance croissante à l'égard de l'IA modifie les conditions dans lesquelles la culture est reconnue, valorisée et transmise. Une fois cette question posée, le problème n'est plus seulement la capacité technologique. Il devient une question d'autonomie culturelle, de gouvernance éthique et de responsabilité intellectuelle.

Si la discussion précédente a montré que de nombreuses dimensions du développement durable dépendent de la signification culturelle, de la légitimité sociale et de l'interprétation humaine, alors un paradoxe important apparaît immédiatement. La culture est indispensable à la réalisation de nombreux ODD, mais elle reste institutionnellement marginale dans l'architecture des objectifs eux-mêmes. Malgré les appels répétés des chercheurs, des praticiens et des organisations culturelles, la culture n'a pas été établie comme un objectif de développement durable autonome dans le Programme 2030. Cette omission n'est pas seulement administrative. Elle reflète une difficulté plus profonde dans la manière dont le développement a été conceptualisé dans la gouvernance mondiale contemporaine.

Les ODD ont été conçus pour être universels, mesurables, pertinents pour les politiques et politiquement négociables dans des contextes nationaux très divers. La culture ne s'intègre pas facilement dans ce modèle. Ses significations sont liées au contexte, historiquement stratifiées et souvent résistantes à la standardisation. Contrairement aux infrastructures ou aux émissions, la culture ne peut être entièrement capturée par des indicateurs universels sans perdre une grande partie de ce qui la rend socialement significative.

Cela explique pourquoi la culture a souvent été reconnue rhétoriquement tout en restant faible institutionnellement. Elle est régulièrement invoquée comme une dimension transversale de l'identité, du patrimoine, de la créativité, de l'inclusion et de la cohésion sociale, mais ces reconnaissances se sont rarement traduites par un statut normatif équivalent dans les politiques de développement.

Pourtant, l'ironie est que la culture sous-tend silencieusement le succès ou l'échec des objectifs dans tous les domaines. Les progrès en matière de santé dépendent de la confiance, des comportements, de la communication et des compréhensions locales du risque. Les progrès en matière d'éducation dépendent de la langue, de l'identité, de l'autorité et de la finalité sociale. Les progrès en matière d'égalité des sexes dépendent des normes, des valeurs, des rôles symboliques et de la légitimité du changement. Les progrès en matière de paix et de justice dépendent de la mémoire, de la reconnaissance, de l'appartenance et de l'autorité morale des institutions. Les progrès dans l'action climatique dépendent de l'imagination publique, de l'éthique intergénérationnelle et de la volonté culturelle de repenser la consommation et la responsabilité. En d'autres termes, la culture n'est pas périphérique à la mise en œuvre. Elle façonne les conditions sociales dans lesquelles la mise en œuvre est acceptée, résistée, adaptée ou rendue durable.

Pourquoi, alors, l'effort pour élever la culture au sein du développement durable a-t-il échoué à plusieurs reprises ? Une partie de la réponse réside dans la prudence politique. Un objectif autonome sur la culture aurait soulevé des questions difficiles sur la culture de qui, quelles valeurs et quelles formes de reconnaissance devraient être institutionnalisées au niveau mondial.

Une autre partie de la réponse réside dans l'anxiété de la mesure. Les agendas mondiaux favorisent ce qui peut être suivi. La culture, cependant, est la plus forte précisément là où elle dépasse la simplification métrique. En conséquence, la culture est souvent déplacée par des variables plus facilement mesurables, même lorsque ces variables ne peuvent pas expliquer pleinement si les gains de développement seront socialement enracinés ou historiquement durables.

Cette omission a des conséquences importantes pour le débat sur l'intelligence artificielle. Si la culture occupe déjà une position formelle faible dans le cadre des ODD, alors l'enthousiasme croissant pour l'IA comme outil de mise en œuvre risque d'approfondir ce déséquilibre. Ce qui est mesurable devient plus visible ; ce qui est optimisable devient plus gouvernable ; ce qui est riche en données devient plus actionnable. Dans ces conditions, les aspects du développement les plus étroitement liés à la culture peuvent devenir encore plus faciles à négliger, non pas parce qu'ils sont sans importance, mais parce qu'ils sont plus difficiles à traduire en termes computationnels.

Pour cette raison, le défi n'est pas simplement d'insérer la culture plus visiblement dans le langage politique existant. C'est de reconnaître que le développement durable a toujours dépendu de plus que la fourniture technique. Il dépend de la capacité humaine à interpréter le changement, à légitimer les normes, à transmettre la mémoire et à imaginer un avenir qui vaut la peine d'être soutenu. Ce sont des capacités culturelles. Sans elles, le développement peut devenir plus mesurable, plus numérisé et plus efficace sur le plan administratif, tout en devenant moins significatif, moins enraciné et finalement moins durable.

Conclusion

L'hypothèse selon laquelle l'intelligence artificielle et la culture trouveront naturellement un équilibre productif est donc l'une des idées les plus réconfortantes mais les moins examinées du discours politique actuel. Pourtant, l'analyse développée ici suggère le contraire. Il n'existe aucun mécanisme d'équilibrage inhérent entre l'IA et la culture, car les deux sont animées par des impératifs différents.

En ce sens, le défi auquel sont confrontés les décideurs politiques, les chercheurs, les éducateurs et les institutions culturelles n'est pas de célébrer abstraitement le partenariat. C'est de gouverner l'asymétrie. C'est de faire en sorte que les systèmes conçus pour le calcul ne redéfinissent pas silencieusement des domaines ancrés dans la signification. C'est de reconnaître que le développement durable, s'il doit rester véritablement centré sur l'humain, ne peut être construit sur la seule accélération technique. Il doit aussi protéger ces capacités culturelles et éthiques par lesquelles les communautés humaines décident à quoi sert le progrès.

La relation future entre l'IA et la culture ne sera donc pas décidée par l'innovation seule. Elle sera décidée par la volonté des sociétés de placer la puissance technologique sous des finalités humaines plutôt que d'adapter les finalités humaines à la logique technologique. Ce n'est qu'à ces conditions que l'IA peut rester un outil de développement plutôt que de devenir une force qui vide le développement de sa substance culturelle et morale.

Source : CCG（Center for China & Globalization）