À la High Atlas Foundation au Maroc, je me suis concentré sur le rôle que les technologies émergentes pourraient jouer dans le soutien aux efforts de développement. Pourtant, parallèlement aux discussions sur la promesse de l’intelligence artificielle, je reviens à une question différente : si les communautés rurales contribuent à créer de la valeur pour les systèmes d’IA, que recevent-elles en retour ?

Cette question est restée dans un coin de ma tête alors que nous visitions diverses communautés rurales des montagnes du Haut Atlas. Dans certains endroits, j’ai remarqué que la technologie était partout. Les gens faisaient défiler leur smartphone, utilisaient des applications de messagerie et se connectaient avec des membres de leur famille. Pourtant, il était difficile de comprendre exactement comment ces technologies étaient utilisées dans la vie quotidienne, et plus important encore, quels besoins technologiques supplémentaires restaient non satisfaits.

Au cours de nos visites, j’ai constaté qu’avant même de commencer à débattre du rôle de l’intelligence artificielle dans le développement, il faut d’abord réfléchir aux besoins numériques fondamentaux : une connectivité internet fiable, le service cellulaire, l’accès aux appareils et la littératie numérique. Sans ces prérequis, les discussions sur l’IA restent largement hypothétiques. Mais là où ces fondations existent, les possibilités sont significatives.

L’intelligence artificielle pourrait aider les femmes à élaborer des plans d’affaires et des supports marketing pour leurs coopératives, à offrir un accompagnement éducatif personnalisé aux élèves ne pouvant pas fréquenter l’école en présentiel, à aider les communautés avec des propositions de subventions et à élargir l’accès à l’information sur la santé. À bien des égards, l’IA a le potentiel d’élargir l’accès aux connaissances et à une expertise spécialisée qui seraient autrement indisponibles dans les communautés rurales.

Si les communautés rurales doivent s’engager dans les systèmes d’IA, quelles obligations, le cas échéant, les entreprises technologiques ont-elles à rendre aux communautés dont les interactions, les connaissances et les données contribuent à ces technologies ?

Cette question est particulièrement pertinente lorsqu’on considère l’utilisation généralisée de grands modèles de langage tels que ChatGPT et Claude. Des millions de personnes à travers le monde interagissent chaque jour avec ces systèmes, fournissant des suggestions, des retours et des informations qui peuvent finalement contribuer à améliorer les futures versions de ces technologies. Alors que des entreprises comme OpenAI permettent aux utilisateurs de ne pas utiliser leurs conversations pour la formation, une étude académique récente a révélé que la plupart des utilisateurs de systèmes d’IA conversationnelle ignoraient que leurs conversations pouvaient servir à entraîner des modèles ou qu’ils pouvaient se retirer de ce processus.

Que les utilisateurs comprennent pleinement ces pratiques ou non, leurs interactions continuent de générer des données précieuses qui peuvent améliorer les futures versions de ces technologies. En conséquence, les utilisateurs contribuent souvent à créer de la valeur pour les systèmes d’IA sans comprendre pleinement l’étendue de leur contribution ni recevoir une quelconque compensation directe en retour. Les bénéfices économiques générés par ces systèmes sont en grande partie captés par les entreprises qui les développent. Il reste incertain si l’accès à des modèles d’IA de plus en plus performants constitue, en soi, une compensation suffisante pour la valeur que créent les données utilisateurs.

Les inquiétudes concernant ce déséquilibre ont poussé certains décideurs politiques et technologues à proposer de nouveaux modèles de rémunération. L’ancien candidat à la présidence américaine Andrew Yang a lancé le Data Dividends Project, tandis que le gouverneur de Californie Gavin Newsom a également soutenu que les individus devraient partager la valeur économique générée par leurs données. Bien que ces propositions n’aient pas encore été mises en œuvre, elles ont soulevé d’importantes questions sur la pertinence de concepts comme les dividendes des données pour les communautés rurales.

Un point important à noter est que les connaissances et les données au sein de ces communautés ne sont pas de simples données individuelles. Les communautés rurales possèdent souvent des formes de savoirs culturels collectifs qui ont été cultivés et affinés à travers les générations : pratiques agricoles adaptées aux environnements locaux, savoirs écologiques traditionnels, langues indigènes, techniques artisanales et stratégies communautaires de résolution de problèmes. Ce savoir est souvent collectif plutôt qu’individuel, et profondément ancré dans les histoires et cultures locales.

Que se passe-t-il lorsque le savoir partagé n’appartient pas à un seul individu, mais à toute une communauté ? Dans de nombreux cas, une seule personne peut ne pas avoir l’autorité de partager des connaissances appartenant à toute une communauté. Pourtant, une fois que ces informations sont intégrées dans les systèmes d’IA, les entreprises technologiques peuvent être en mesure de les commercialiser et d’en tirer profit sans revenir à aucun bénéfice pour les communautés qui l’ont développée au fil des générations. Ce faisant, les communautés risquent de perdre le contrôle sur la manière dont leurs connaissances sont représentées, utilisées et monétisées.

Certains chercheurs décrivent l’extraction et la monétisation de ce savoir comme une forme de colonialisme numérique. Alors que les systèmes coloniaux historiques extrayaient ressources naturelles, main-d’œuvre et richesse des sociétés colonisées, le colonialisme numérique désigne des situations où les données, le savoir et le travail numérique circulent des communautés locales vers des institutions situées ailleurs, souvent avec une influence locale limitée sur l’utilisation de ces informations.

Par exemple, des chercheurs autochtones ont exprimé des inquiétudes selon lesquelles les entreprises d’IA pourraient extraire les langues autochtones, les connaissances écologiques et les matériaux culturels de sources publiques sans le consentement de la communauté, les intégrant dans des systèmes d’IA commerciaux tout en offrant peu de contrôle ou de compensation aux communautés d’où provient ces connaissances.

Les praticiens du développement, ainsi que des organisations telles que la High Atlas Foundation, ont longtemps mis l’accent sur la participation, la prise en main locale et l’autonomisation communautaire comme prérequis pour un changement durable. Si ces principes sont au cœur de la pratique du développement, ne devraient-ils pas aussi influencer la manière dont l’intelligence artificielle est introduite dans les contextes de développement ?

Il existe de nombreux modèles possibles pour utiliser l’IA de manière plus équitable dans le développement, mais toute approche réussie doit commencer par une participation active. Nous devrions d’abord nous demander quelles bases numériques ces communautés ont encore besoin, telles que la connectivité fiable, l’accès aux appareils et la littératie numérique, puis travailler à leurs côtés pour identifier les technologies les plus précieuses pour répondre à leurs propres priorités. Des organisations comme la High Atlas Foundation sont particulièrement placées pour faciliter ces conversations en connectant les communautés avec des entreprises technologiques de manière à privilégier la propriété locale et la collaboration.

Il existe déjà des exemples prometteurs de cette approche. Digital Green, par exemple, s’est associé à Microsoft et OpenAI pour développer Farmer.Chat, un assistant IA conçu pour les petits agriculteurs. Plus important encore, Digital Green a développé des relations avec les communautés rurales, donc la technologie est construite ensemble. Bien que chaque communauté ait des besoins différents, des partenariats comme ceux-ci suggèrent une voie possible. Au lieu de considérer les communautés rurales uniquement comme des utilisateurs finaux de l’IA, nous devrions commencer à les considérer comme des partenaires précieux dans la formation des technologies qui façonneront de plus en plus leur avenir.

-------

Lidia Zur Muhlen est une future étudiante en troisième année de Jefferson et Echols Scholar à l’Université de Virginie, poursuivant une majeure interdisciplinaire axée sur la politique, l’économie et l’éthique des technologies émergentes. Elle a passé l’été à faire un stage à la High Atlas Foundation au Maroc.