Comment mettre l’IA au service du public

Un programme démocratique pour la gouvernance de l’IA

Traduction de How to Make AI Serve the Public par Justin Rosenstein, mars 2026.

L’IA détermine déjà ce que vous voyez, les emplois qui vous sont proposés, les prêts auxquels vous avez droit. Vous n’avez votre mot à dire sur rien de tout cela. Une poignée d’entreprises développent des systèmes prêts à remodeler la civilisation, sans rendre de comptes à personne d’autre qu’à leurs investisseurs.

Leurs PDG sont tous confrontés au même dilemme : si je n’agis pas vite, un concurrent le fera. Et ils ont raison, c’est précisément pour cela que les entreprises individuelles ne peuvent pas résoudre ce problème. Le problème est structurel. La solution doit l’être aussi. Aucun petit groupe ne mérite d’avoir le pouvoir de diriger une technologie aux conséquences aussi importantes. Pas même les PDG, les États-nations ou les IA les mieux intentionnés. Tout ce qui n’est pas une gouvernance démocratique relève de la théocratie ou de l’oligarchie.

Pour que l’IA serve l’intérêt public, nous devons confier la responsabilité de l’IA au public.

Donner au public un pouvoir réel et démocratique sur les règles, les objectifs, les profits et la propriété de l’IA. Pas seulement une meilleure réglementation. Le public fixe la direction, et ceux qui construisent ces systèmes lui rendent des comptes.

Voici comment, organisé autour de quatre revendications démocratiques concernant l’IA, chacune valable en soi, chacune renforçant les autres :

  1. Règles. Le public devrait fixer les règles de l’IA par le biais d’une délibération démocratique.
  2. Incitations. Les institutions publiques devraient réorienter l’IA vers des objectifs déterminés démocratiquement.
  3. Richesse. La richesse économique générée par l’IA devrait être partagée par le biais de mécanismes démocratiques.
  4. Propriété. Le public devrait détenir des participations majoritaires dans les puissantes entreprises d’IA.

Et nous proposons une Assemblée mondiale de l’IA (GAIA), en tant qu’architecture institutionnelle internationale pour concrétiser cela.

Le problème de l’alignement structurel

La communauté de la sécurité de l’IA s’est concentrée sur l’« alignement », c’est-à-dire amener les systèmes d’IA à poursuivre de manière fiable les bons objectifs. Ce travail est important. Mais même un alignement technique parfait ne répond pas à la question plus profonde : à quels objectifs l’IA devrait-elle être alignée ?

L’IA sert ceux qui la paient.

Aujourd’hui, cela signifie les entreprises clientes, l’armée, les annonceurs et les consommateurs fortunés. Pas le public, les personnes dont la vie sera affectée, et dont les connaissances collectives, la production créative et les données servent à entraîner ces systèmes.

C’est une vieille histoire. Les chemins de fer, les télécommunications, la radiodiffusion, Internet : dans chaque cas, une ressource publique ou commune a été privatisée, sa gouvernance a été accaparée par l’industrie, et l’intérêt public s’est érodé. Nous avons une chance de faire les choses différemment cette fois-ci. Mais seulement si nous agissons maintenant.

1. Règles : c’est le public qui fixe les règles de l’IA

Qui devrait décider de ce que l’IA peut et ne peut pas faire ? À l’heure actuelle, ce sont principalement les entreprises qui la développent, ou les lobbyistes qui façonnent un processus politique qu’ils ont appris à contrôler. Ce devrait être le public, par le biais d’une délibération démocratique.

Le public peut gouverner grâce à la gouvernance participative. Pas des élections de popularité, mais des processus délibératifs structurés où les membres du public s’engagent sérieusement à examiner les preuves et les compromis. La gouvernance participative est un vaste champ de pratiques, avec un bilan de succès allant de l’Athènes antique au Taïwan moderne.

L’outil le plus puissant de ce type est peut-être l’assemblée citoyenne : un échantillon représentatif de citoyens ordinaires, à l’instar des jurys bénévoles, sélectionnés par tirage au sort (une pratique appelée sortition) et bénéficiant d’une formation approfondie dispensée par des experts ainsi que d’une animation qualifiée, puis dotés d’une réelle autorité pour fixer des objectifs et des balises contraignants. Les assemblées irlandaises ont mis fin à des impasses politiques qui duraient depuis des décennies sur l’égalité du mariage et l’avortement. La Convention citoyenne française a produit des recommandations contraignantes en matière de climat. Les Assemblées d’alignement du Collective Intelligence Project ont façonné les lignes directrices comportementales en matière d’IA chez Anthropic et OpenAI. Même OpenAI a financé des expériences de participation démocratique en 2023, bien que celles-ci ne soient jamais devenues contraignantes.

Les citoyens n’écrivent pas le code. Ils fixent les limites : quels risques sont inacceptables, quelles garanties sont non négociables, quelle transparence est due au public. Lignes rouges en matière de sécurité, normes de déploiement, exigences de responsabilité : tout est défini démocratiquement, puis mis en œuvre par des experts. Les experts techniques et les organismes de normalisation sont alors tenus de rendre des comptes au public quant à leur respect.

Un processus unique établissant des règles pour toutes les entreprises d’IA est la seule issue à la course vers le bas. Aucune entreprise ne peut ralentir unilatéralement sans céder du terrain à ses rivaux. Mais des règles contraignantes qui s’appliquent à tous changent la donne : chaque entreprise peut respecter les normes de sécurité et de transparence lorsque personne ne tire avantage à prendre des raccourcis. C’est la logique du contrôle des armements appliquée à l’IA. Et comme pour le contrôle des armements, cela ne nécessite pas la participation de toutes les nations — cela nécessite une coordination suffisante entre les États qui contrôlent les ressources clés. (Plus d’informations à ce sujet, y compris sur la manière dont ce cadre traite la question de la Chine, dans la section Sécurité nationale ci-dessous.) Toute norme contraignante serait utile, mais une norme démocratique est nécessaire pour la légitimité, plus difficile à détourner par l’industrie et plus durable face aux changements de gouvernement.

2. Incitations : le public définit les objectifs de l’IA

On récolte ce que l’on encourage. À l’heure actuelle, les entreprises d’IA sont récompensées pour maximiser leurs profits.

Les règles fixent les limites, mais ce sont les incitations qui déterminent à quoi sert réellement l’IA. Si nous modifions les incitations, nous changeons ce que les entreprises s’efforcent de développer, ce qui modifie la trajectoire de l’IA.

Que pourrait faire l’IA si les entreprises étaient récompensées pour atteindre des objectifs fixés démocratiquement ? Des tuteurs optimisés pour un véritable apprentissage, et non pour le temps passé devant un écran. Une IA médicale optimisée pour les résultats des patients, et non pour les remboursements des assurances. Des assistants de recherche orientés vers le climat, les énergies propres et la lutte contre les maladies. Des outils conçus pour les communautés que le marché ignore parce qu’elles ne peuvent pas payer suffisamment.

Comment y parvenir ? Les marchés publics : lorsque les gouvernements et les institutions publiques commandent une IA pour résoudre des problèmes spécifiques, ils créent des clients payants pour une IA d’intérêt public. Les marchés publics ont construit Internet, le GPS et l’industrie des énergies renouvelables. Ils peuvent façonner l’IA de la même manière.

Ou encore des licences conditionnelles : les entreprises qui s’entraînent sur le savoir collectif de l’humanité devraient, en contrepartie de cet accès, être tenues de consacrer une part significative de leurs ressources aux priorités publiques, tout comme les diffuseurs étaient autrefois tenus de servir l’intérêt public en échange de l’utilisation des ondes.

3. Richesse : le public en tire les bénéfices

Sur notre trajectoire actuelle, la valeur économique de l’IA se concentrera entre les mains de quelques entreprises et de leurs actionnaires. Yanis Varoufakis, l’un des conseillers du projet, a décrit le risque de « techno-féodalisme » : les propriétaires de plateformes s’appropriant le surplus produit par les données, le travail et l’attention de tous les autres. Mais l’issue finale de l’IA pourrait être encore plus radicale : à mesure que l’IA automatise davantage le travail cognitif et physique, les entreprises qui la possèdent pourraient s’approprier la valeur économique de secteurs entiers. La seule façon de justifier les valorisations actuelles des entreprises d’IA est de partir du principe qu’elles vont phagocyter l’économie. La question est de savoir si le public en tirera une part équitable.

C’est le public qui a créé la majeure partie de la valeur rendant l’IA possible : des millénaires d’écriture, d’art, de science, de code et de conversation. Les retombées économiques nous reviennent de droit.

Le mécanisme le plus direct pour y parvenir est un dividende public de l’IA, une part des gains de productivité générés par l’IA (provenant non seulement des laboratoires d’IA, mais aussi de tous les secteurs transformés par l’IA), allouée par le biais d’un budget participatif où le public décide démocratiquement de la manière dont l’argent est dépensé. Il ne s’agit pas de recettes fiscales supplémentaires que les politiciens pourraient allouer, mais d’une richesse qui doit être répartie par ce même public dont le travail collectif a rendu l’IA possible.

Si l’IA automatise réellement la majeure partie du travail, une part publique de la valeur générée par l’IA ne sera pas facultative. Ce sera la seule façon dont les gouvernements financeront quoi que ce soit. Et plus l’IA transformera l’économie, plus la base des recettes publiques s’élargira.

Plus de 10 000 villes dans le monde ont mis en place des budgets participatifs, notamment Paris, Lisbonne, Séoul et Melbourne, avec des programmes de longue date en Amérique latine. Porto Alegre, au Brésil, en a géré un pendant trois décennies, avec un budget pouvant atteindre 160 millions de dollars en une seule année. Le Fonds permanent de l’Alaska montre que les institutions publiques de partage de la richesse, une fois établies, sont politiquement durables. Les gens se battent pour conserver les institutions qui leur donnent du pouvoir et améliorent leur vie.

Un dividende public de l’IA pourrait financer tout ce dont les communautés décident qu’elles ont besoin, y compris ce que l’IA rend plus urgent : la reconversion des travailleurs déplacés, la biodéfense contre les menaces liées à l’IA, le renforcement des infrastructures sociales pour un monde en transition. Et des choses qui n’ont rien à voir avec l’IA mais tout à voir avec le monde que les gens veulent réellement : les espaces publics, la garde d’enfants et les soins aux personnes âgées, la régénération écologique, le revenu universel.

4. Propriété : le public est propriétaire de l’IA

Le public devrait détenir des parts dans les entreprises d’IA dépassant une certaine taille. Pas une part symbolique, mais une part de contrôle, détenue et exercée par le biais d’institutions démocratiques.

Il ne s’agit pas d’une propriété contrôlée par le gouvernement, où l’IA rend des comptes à celui qui a remporté les dernières élections. La propriété publique peut prendre de nombreuses formes : actions privilégiées, véhicules d’investissement souverains, fiducies de propriété communautaire. Ce qui importe, c’est la responsabilité démocratique : une gouvernance qui rend des comptes au public par le biais d’institutions participatives structurellement indépendantes de toute administration.

C’est cette intervention qui modifie ce vers quoi les entreprises d’IA tendent, de l’intérieur. Les règles imposent des contraintes de l’extérieur. Les incitations réorientent de l’extérieur. Mais la propriété change la raison d’être de l’entreprise : son orientation, ses priorités et ses valeurs à la source.

Nous traitons déjà les ressources qui touchent tout le monde comme des biens publics : les ondes, les cours d’eau, la faune sauvage, les plages. L’usage privé est autorisé à des conditions qui servent l’intérêt public. L’IA, qui s’appuie sur l’ensemble de nos connaissances collectives et façonne toutes nos vies, justifie autant que n’importe laquelle de ces ressources une propriété publique.

L’Allemagne impose depuis 75 ans la représentation des travailleurs au sein des conseils d’administration sans sacrifier sa compétitivité. Ce que nous proposons va plus loin, mais le principe est le même : une gouvernance qui inclut les personnes concernées par les décisions.

L’IA publique existe déjà. En Suisse, PublicAI, une infrastructure d’IA est en cours de construction sous la forme d’une coopérative de consommateurs, l’une des nombreuses expériences de propriété alternative qui se multiplient.

Lorsque la radio a fait son apparition dans les années 1920, le Congrès a déclaré que le spectre électromagnétique était un bien public. Les diffuseurs ont été désignés « administrateurs publics » avec des obligations contraignantes. Au fil des décennies, toutes les obligations significatives ont été vidées de leur substance par le lobbying de l’industrie, jusqu’à ce que la « confiance publique » devienne purement nominale. L’octroi de licences ne suffisait pas. Elle a été détournée. C’est pourquoi nous avons besoin d’un capital public et d’une autorité de gouvernance démocratique, et pas seulement de conditions réglementaires.

Le public est prêt

Le public est prêt. Un sondage de Blue Rose Research montre que 66 % des Américains soutiennent la mise en place de panels de citoyens pour aider à définir les règles de l’IA. Ce chiffre vaut aussi bien pour les électeurs de Trump que pour ceux de Biden et les indécis, dans un pays qui parvient à peine à s’entendre sur quoi que ce soit. 79 % s’inquiètent que le gouvernement n’ait aucun plan pour faire face aux pertes d’emploi liées à l’IA. Les gens veulent avoir leur mot à dire.

L’instinct démocratique est déjà là, et il transcende les clivages partisans. Le problème politique n’est pas que les gens s’opposent à l’idée de donner plus de pouvoir au public sur l’IA. C’est que personne n’a encore transformé ce sentiment en revendication politique.

GAIA : une Assemblée mondiale de l’IA

La mise en œuvre de ces quatre revendications nécessite que quelqu’un se charge concrètement de ce travail. Nous avons besoin d’une organisation pour convoquer des assemblées citoyennes. Nous avons besoin d’une entité pour détenir des participations publiques au nom du peuple. Nous avons besoin d’un organe chargé de gérer le partage des richesses. Nous avons besoin d’un secrétariat technique qui traduise les objectifs démocratiques en normes. Et comme l’IA est mondiale, et qu’aucune réglementation nationale ne peut régir des entreprises opérant partout, il doit s’agir d’une institution internationale.

Nous proposons GAIA, une Assemblée mondiale sur l’IA. Le modèle est l’Agence internationale de l’énergie atomique (AIEA) : une expertise technique sous mandat démocratique, indépendante de tout gouvernement particulier.

GAIA comporte deux composantes essentielles. Un processus participatif ancré dans des assemblées citoyennes et d’autres mécanismes démocratiques éprouvés (voir Démocratie au delà des élections ci-dessous) définit les objectifs et les limites à ne pas franchir : à quoi l’IA doit-elle servir, quels risques sont inacceptables, comment la richesse doit-elle être partagée. C’est là le cœur démocratique. Un organisme de normalisation technique, composé d’experts et responsable devant les assemblées, traduit ces objectifs en normes applicables. Les assemblées décident des objectifs ; l’organisme technique définit la mise en œuvre.

GAIA s’inscrirait dans le système international à l’instar de l’AIEA : une gouvernance autonome, liée à l’infrastructure des traités, conçue pour éviter la paralysie qui survient lorsqu’une seule nation puissante peut bloquer toute action. L’ONU a commencé à poser les bases. En août 2025, l’Assemblée générale a créé à la fois le Panel scientifique international sur l’IA et le Dialogue mondial sur la gouvernance de l’IA, le premier forum où les 193 États membres ont tous un siège. Ces structures ne vont pas jusqu’à associer une gouvernance démocratique contraignante à la participation citoyenne, ce que GAIA permettrait d’assurer.

Du global au local

GAIA définit le cadre mondial, mais toutes les décisions relatives à l’IA ne sont pas mondiales. La construction d’un centre de données dans votre ville, la manière dont votre ville utilise l’IA dans les services publics, la façon dont les recettes générées par l’IA sont dépensées localement, sont des décisions locales, et les personnes concernées devraient les régir localement. Le principe est celui de la subsidiarité (les décisions sont prises au niveau le plus proche des personnes qu’elles concernent), et il est aussi ancien que la gouvernance démocratique elle-même. Les normes mondiales telles que les exigences en matière de sécurité et d’environnement restent mondiales, afin d’éviter un nivellement par le bas entre les juridictions.

En pratique, cela se traduit par des assemblées citoyennes à plusieurs niveaux : les villes et les États fixent des normes d’approvisionnement, supervisent les accords sur les retombées pour la communauté et gèrent des budgets participatifs pour les recettes générées par l’IA. Chaque niveau alimente le niveau supérieur. Cette architecture imbriquée est déjà en cours de construction pour la gouvernance climatique. Le Global Citizens’ Assembly fonctionne selon un modèle dans lequel les assemblées communautaires alimentent une assemblée civique reliée aux institutions mondiales, dont le premier prototype a été testé lors de la COP26 et qui sera déployé à plus grande échelle pour la COP30.

Application

L’application des mandats démocratiques repose sur des mécanismes à plusieurs niveaux, pour la plupart exercés par les gouvernements et institutions existants : contrôles informatiques (l’IA de pointe nécessite des puces avancées issues d’une chaîne d’approvisionnement que quelques États démocratiques contrôlent déjà), cadres réglementaires (comme l’actuelle loi européenne sur l’IA), capital public (les participations dans les entreprises confèrent au public un pouvoir d’application de l’intérieur), outils fiscaux (taxes sur l’automatisation, conditions liées aux subventions et aux plans de sauvetage), contentieux (comme l’affaire New York Times c. OpenAI) et accords au niveau communautaire (Amsterdam a imposé un moratoire sur les centres de données en 2022). Aucun mécanisme n’est suffisant à lui seul. Combinés, ils donnent à la gouvernance démocratique une réelle efficacité.

La démocratie au-delà des élections

Lorsque nous parlons de « gouvernance démocratique de l’IA », nous ne voulons pas dire soumettre la politique en matière d’IA à un vote populaire. Nous voulons dire donner aux citoyens ordinaires un réel pouvoir de décision par le biais de processus démocratiques structurés, fondés sur des preuves et l’avis d’experts.

Les gens remettent de plus en plus en question la capacité de la démocratie à produire de bons résultats. Mais les systèmes que nous appelons aujourd’hui « démocraties » n’ont jamais été conçus pour être des démocraties. Les fondateurs des États-Unis n’essayaient pas d’en créer une ; ils l’ont dit explicitement. Ils ont préféré les élections à la sortition, un Sénat conçu pour « protéger les intérêts de la minorité opulente », et le mot « république » à celui de « démocratie », qu’ils associaient à la loi de la rue. Montesquieu, dont l’œuvre a influencé les fondateurs, l’a dit clairement : « Le vote par tirage au sort [sortition] est dans la nature de la démocratie ; le vote par choix [élections] est dans la nature de l’aristocratie. » La polarisation, l’accaparement des richesses et le court-termisme sont des caractéristiques des républiques électorales, pas des véritables démocraties.

La véritable démocratie fonctionne. Le budget participatif du Brésil a réduit la mortalité infantile de 20 %. Le projet vTaiwan, lancé par Audrey Tang, pionnière de la démocratie numérique, a façonné la réglementation technologique grâce à une délibération numérique ouverte. Research by One Project a constaté que la prise de décision participative surpassait les performances des politiciens et des bureaucraties. Une méta-analyse de 100 études a révélé que la participation à des processus délibératifs accroît les connaissances politiques, l’efficacité et la qualité du raisonnement.

La gouvernance démocratique n’est pas un mécanisme unique. C’est une philosophie de conception qui compte de nombreuses mises en œuvre éprouvées. Aucun mécanisme unique ne fonctionne pour tous les types de décision. Une architecture robuste s’appuie sur plusieurs mécanismes, adaptés à leur fonction :

Mécanisme le mieux adapté à

Assemblées citoyennes (basées sur le tirage au sort) : Définition d’objectifs chargés de valeurs et à enjeux élevés ; questions constitutionnelles ; compromis contestés

Budget participatif : Décisions d’allocation où les communautés concernées peuvent évaluer de manière significative les priorités

Modèles liquides / délégués : Délégation thématique à des représentants de confiance ; domaines nécessitant des décisions rapides

Référendum / vote direct : Ratification de décisions issues de processus délibératifs

Comités d’experts / techniques : Conception de la mise en œuvre dans le cadre d’objectifs fixés démocratiquement ; évaluation des risques

Processus multipartites : Coordination internationale ; gouvernance des biens communs mondiaux

Un écosystème en pleine expansion construit cette infrastructure. Le Collective Intelligence Project a mis en place des Assemblées d’alignement qui façonnent le comportement de l’IA dans les laboratoires de pointe. Le projet d’Aviv Ovadya (AI & Democracy Foundation) a développé des cadres qui gagnent du terrain dans les cercles politiques. Et des outils numériques tels que Polis, Decidim, vTaiwan et la plateforme Common de One Project rendent la gouvernance démocratique évolutive, accessible et rapide.

Sécurité nationale, pour toutes les nations

Une objection courante : la gouvernance démocratique semble séduisante, mais la course à l’IA est une compétition en matière de sécurité nationale, en particulier avec la Chine, et les démocraties ne peuvent pas se permettre de ralentir.

Mais la gouvernance démocratique produit de meilleurs résultats en matière de sécurité. Le système actuel, où les règles relatives à l’IA militaire sont fixées par des accords bilatéraux entre PDG et gouvernements, sans cadre stable ni contribution démocratique, ne produit pas de rapidité ; il produit un choc institutionnel. Lorsque le département américain de la Défense peut désigner Anthropic comme un « risque pour la sécurité nationale lié à la chaîne d’approvisionnement » pour avoir refusé de supprimer des garde-fous de sécurité, tout en acceptant des conditions presque identiques de la part d’un concurrent qui a formulé la conformité différemment, ce n’est pas un système stable ; c’est un pouvoir arbitraire. Un cadre démocratique contraignant survit aux changements d’administration, résiste à la mainmise des lobbies (les assemblées tirées au sort n’ont pas de donateurs à satisfaire) et jouit d’une légitimité internationale qu’aucune politique nationale ne peut égaler.

GAIA n’a pas besoin de la participation d’États autocratiques comme la Chine pour être efficace, pas plus que l’AIEA n’avait besoin de l’accord de l’Union soviétique sur chaque point pour fonctionner. Ce qu’il faut, c’est une coordination suffisante entre les États démocratiques qui contrôlent la chaîne d’approvisionnement informatique, et ces États coopèrent déjà sur les contrôles à l’exportation des puces. Un cadre démocratique doté d’une véritable force d’exécution donne à ces États une base de coordination fondée sur des principes, plutôt que les arrangements ad hoc et changeants sur lesquels ils s’appuient actuellement.

GAIA sépare le mandat de l’exécution : l’assemblée définit le cadre, l’organe technique le met en œuvre à un rythme opérationnel. L’assemblée n’approuve pas les opérations classifiées individuelles, pas plus que le Congrès n’approuve les missions militaires individuelles.

L’argument le plus profond est le plus simple : dans une course à l’IA non coordonnée, tout le monde est perdant. Toute course aux armements est un problème de sécurité déguisé en solution de sécurité. Ceux qui ont mis en place le contrôle des armes nucléaires l’ont compris, et la même logique s’applique à l’IA.

De l’IA à tout

Le problème structurel derrière la course à l’IA n’est pas propre à l’IA. L’économie privilégie le rendement pour les actionnaires au détriment de l’intérêt public, et la dynamique concurrentielle enferme tout le monde dans un cercle vicieux : si je ne le fais pas, quelqu’un d’autre le fera. Cette logique est ce que les théoriciens des jeux appellent un piège multipolaire. Comme l’ont fait valoir des penseurs tels que Daniel Schmachtenberger, c’est la même force qui sous-tend la destruction du climat, les courses aux armements et l’économie de l’attention. Des crises différentes, une même structure.

Les quatre revendications de ce programme — des règles déterminées démocratiquement, des objectifs déterminés démocratiquement, la richesse partagée et la propriété publique — ne constituent pas seulement un programme pour l’IA. Ce sont les leviers dont nous avons besoin pour démocratiser tout secteur de l’économie où des incitations mal alignées produisent de mauvais résultats. Entreprises pharmaceutiques, entreprises de combustibles fossiles, entreprises de réseaux sociaux : même problème, même type de solution. Et si les systèmes qui façonnent nos vies étaient gouvernés par les personnes qu’ils sont censés servir ? C’est ce qu’on appelle la démocratie économique. L’IA a besoin de ces institutions dès maintenant : les enjeux sont trop importants et le temps presse pour attendre. Mais une fois mise en place, la capacité démocratique à gouverner l’IA pourrait devenir le fondement de la gouvernance de tout le reste.

One Project met en place l’infrastructure nécessaire pour rendre cela possible, pour l’IA et pour le reste de l’économie. Si vous souhaitez vous associer à nous, contactez-nous à l’adresse connect@oneproject.org .

FAQ

Les citoyens ordinaires sont-ils capables de gérer la complexité technique de l’IA ? C’est une préoccupation légitime, et la réponse est oui, avec un soutien adéquat. Les assemblées citoyennes offrent aux participants des briefings approfondis par des experts, l’accès à des points de vue divergents et une animation compétente. Les exemples de l’Irlande, de la France, de Taïwan et d’autres cas montrent que les citoyens ordinaires, lorsqu’on leur donne le temps et les ressources nécessaires, produisent systématiquement des résultats politiques nuancés et largement soutenus. On ne demande pas aux citoyens de concevoir des architectures de modèles. On leur demande de définir des objectifs, des contraintes et des valeurs, et ils le font bien.

Cela ne va-t-il pas ralentir le développement de l’IA ? Une assemblée citoyenne peut élaborer des politiques en quelques semaines, plus rapidement que la plupart des processus législatifs. Et des règles contraignantes qui s’appliquent à tous créent de la stabilité et de la prévisibilité, ce qui est préférable pour le progrès à long terme. Mais cela ralentirait un développement irresponsable. C’est en partie le but recherché. La gouvernance démocratique consiste à maximiser la vitesse dans la bonne direction.

La propriété publique est-elle envisageable ? La propriété publique des infrastructures critiques n’est pas une nouveauté : nous la pratiquons déjà pour les ondes, les voies navigables et d’autres ressources partagées. Le modèle allemand de cogestion, où les travailleurs détiennent la moitié des sièges au sein des conseils d’administration, montre que gouvernance partagée et compétitivité peuvent coexister. La voie la plus probable pour que la participation publique dans l’IA se concrétise passe par une crise : lorsque les entreprises d’IA ont besoin d’un soutien public (par exemple un plan de sauvetage financier ou réglementaire), une prise de participation devrait être une condition.

Lectures complémentaires

Liste évolutive des traductions par Gilles en vrac
Les caractères gras dans le texte sont de l’auteur et Gilles.