Comme si l'histoire de l'IA commençait en novembre 2022. Comme si, avant les agents conversationnels, les images générées automatiquement, les assistants numériques et les modèles de langage, il n'existait rien.

Cette impression est compréhensible. ChatGPT a rendu visible, accessible et spectaculaire une technologie longtemps réservée aux laboratoires, aux ingénieurs, aux informaticiens, aux chercheurs en systèmes d'information et à certains secteurs professionnels.

Pour la première fois, des millions de personnes ont pu dialoguer directement avec une machine capable de produire des textes, de résumer des documents, de traduire, de rédiger des messages, de proposer des idées ou de répondre à des questions complexes.

Mais cette visibilité nouvelle ne doit pas nous faire oublier une réalité essentielle : l'intelligence artificielle n'est pas née avec ChatGPT. Elle a une longue histoire. Une histoire scientifique, technique, organisationnelle et sociale.

Une histoire faite de promesses, d'espoirs, de désillusions, de progrès réels, de limites persistantes et de débats sur la place de l'humain dans la décision.

Dans les années 1980 et 1990, on parlait beaucoup de « systèmes experts ». Ces systèmes cherchaient à reproduire, dans un domaine précis, le raisonnement d'un spécialiste. Ils étaient utilisés pour aider à diagnostiquer, décider, classer, orienter ou recommander.

On parlait aussi de « systèmes à base de connaissances », parce que l'enjeu était alors de formaliser une partie du savoir humain sous forme de règles, de modèles et de raisonnements codifiés.

Plus tard, d'autres mots se sont imposés : machine learning, deep learning, algorithmes, plateformes numériques, décision algorithmique, systèmes intelligents, IA générative.

Les mots ont changé, les capacités techniques ont progressé, les volumes de données ont explosé, la puissance de calcul a augmenté, mais une question demeure : comment transforme-t-on une manière de penser en procédures, en modèles, en calculs et en outils capables d'influencer nos décisions ?

C'est là qu'une distinction me paraît essentielle. Un algorithme n'est pas simplement un programme informatique. Un algorithme est d'abord une manière de penser, une logique de raisonnement, une façon de résoudre un problème.

Le logiciel ou le programme n'en est que la traduction informatique. Confondre l'algorithme et le programme, c'est confondre l'idée et son exécution, le raisonnement et sa mise en machine.

Cette distinction est importante pour le débat public. Car lorsque nous parlons aujourd'hui d'intelligence artificielle, nous ne parlons pas seulement d'un outil pratique. Nous parlons d'une manière de formaliser le monde, de classer les situations, de produire des recommandations, de hiérarchiser les informations et parfois d'influencer des décisions humaines.

Les grandes revues scientifiques en systèmes d'information, comme MIS Quarterly, montrent bien cette continuité.

Depuis plusieurs décennies, elles publient des travaux sur les systèmes experts, les systèmes à base de connaissances, l'aide à la décision, le machine learning, les algorithmes, les plateformes numériques, les relations humain-machine et les enjeux de gouvernance de l'IA.

Autrement dit, la recherche n'a pas attendu l'effet médiatique de ChatGPT pour interroger l'intelligence artificielle.

L'IA est sortie des laboratoires, des départements informatiques, des centres de recherche et des grandes entreprises pour entrer dans les téléphones, les salles de classe, les rédactions, les administrations, les cabinets de conseil, les familles et les conversations quotidiennes.

C'est pourquoi le débat doit être replacé au bon niveau. La vraie question n'est pas seulement : « Que peut faire l'IA ? » La vraie question est : « Qui conçoit cette IA ? Avec quelles données ? Selon quels objectifs ? Avec quelles limites ? Pour quels usages ? Sous quelle responsabilité ? »

Une IA peut aider. Elle peut assister. Elle peut accélérer certaines tâches. Elle peut rendre visibles des régularités que l'oeil humain ne voit pas immédiatement. Elle peut contribuer à la recherche, à la santé, à l'éducation, à l'administration, à l'industrie ou à la culture.

Mais elle peut aussi simplifier abusivement, reproduire des biais, donner une impression de certitude, marginaliser des savoirs locaux, imposer des catégories venues d'ailleurs et affaiblir le jugement humain si elle est utilisée sans recul.

Wald Maâlam, dans sa manière de regarder le monde, ne rejette pas l'outil.

Le Maâlam n'a jamais rejeté l'aiguille, le tissu, le métier, la machine ou le geste technique. Mais il sait qu'un outil n'a de valeur que par la main qui l'utilise, par l'expérience qui le guide, par la transmission qui lui donne du sens et par la responsabilité de celui qui produit l'oeuvre.

Il en va de même pour l'intelligence artificielle. Ce n'est pas parce qu'un outil produit une réponse rapide qu'il comprend réellement ce qu'il dit. Ce n'est pas parce qu'un modèle génère un texte bien formulé qu'il possède une conscience, une intention ou une sagesse. Ce n'est pas parce qu'un système calcule qu'il décide à notre place.

La décision humaine reste centrale, surtout lorsqu'il s'agit d'éducation, de justice, de santé, de culture, de politique publique ou de souveraineté.

Cette réflexion est encore plus importante pour le Maroc et pour l'Afrique. Dans les grandes publications internationales sur l'IA et les systèmes d'information, les universités américaines, européennes et asiatiques sont très visibles.

La France et l'Europe participent à cette production scientifique, même de manière inégale selon les disciplines et les institutions. Le Maroc et l'Afrique, eux, apparaissent encore trop peu dans ces espaces de publication et de reconnaissance académique internationale.

Cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas d'intelligence, de compétences ou de chercheurs de qualité au Maroc et en Afrique. Bien au contraire.

Cela signifie que notre production scientifique, nos terrains, nos expériences, nos langues, nos contraintes, nos innovations et nos modèles d'appropriation restent insuffisamment visibles dans les grandes arènes internationales.

Le risque serait alors de consommer des concepts produits ailleurs sans produire nos propres analyses.

De parler de souveraineté numérique sans construire une souveraineté cognitive. D'importer des solutions sans interroger les logiques qui les structurent. D'utiliser des modèles sans comprendre les hypothèses qu'ils portent.

De croire que l'IA serait neutre, alors qu'elle est toujours inscrite dans une culture technique, économique, linguistique et politique.

Le premier est de former largement les citoyens, les enseignants, les étudiants, les élus, les entrepreneurs, les journalistes, les magistrats, les médecins, les artistes et les fonctionnaires aux usages réels de l'IA. Non pas pour faire de chacun un informaticien, mais pour donner à chacun une culture critique minimale.

Le second défi est de produire nos propres travaux, nos propres indicateurs, nos propres cas d'usage, nos propres modèles pédagogiques et nos propres cadres d'évaluation. L'IA ne doit pas être seulement un produit importé. Elle doit devenir un objet de réflexion, de recherche, de débat public et de construction collective.

C'est dans cet esprit que Wald Maâlam invite à ralentir le débat. Ralentir ne veut pas dire refuser le progrès. Ralentir veut dire comprendre avant d'applaudir. Questionner avant d'adopter. Expérimenter avant de généraliser. Former avant d'imposer. Évaluer avant de célébrer.

L'intelligence artificielle n'est donc pas une magie nouvelle. Elle est une longue histoire de formalisation du raisonnement, d'aide à la décision, de traitement de l'information, d'automatisation et d'organisation. ChatGPT en est une étape spectaculaire, mais non le commencement.

Pour le grand public, l'enjeu n'est pas de connaître tous les détails techniques. L'enjeu est de comprendre une idée simple : l'IA n'est pas intelligente comme un être humain. Elle calcule, prédit, classe, génère, associe, recommande. Elle peut être très utile.

Mais elle doit rester placée sous le contrôle du jugement humain, de l'éthique, du droit, de la culture et de la responsabilité collective.

Le Maroc et l'Afrique n'ont pas à rester de simples spectateurs de cette histoire. Ils peuvent y contribuer par leurs chercheurs, leurs entrepreneurs, leurs enseignants, leurs artistes, leurs artisans, leurs institutions et leurs jeunes générations. Mais pour cela, il faut sortir de la fascination et entrer dans la compréhension.

L'IA n'est pas née avec ChatGPT. Mais avec ChatGPT, une nouvelle responsabilité est née : celle de former, d'expliquer, de débattre et de construire une intelligence artificielle réellement utile, maîtrisée, inclusive et souveraine.
 
Par Dr Az-Eddine Bennani - Wald Maâlam.