Comment les coopératives, les institutions publiques et les mouvements sociaux peuvent s’unir pour créer délibérément une alternative concrète et gérée par la communauté aux systèmes d’IA extractifs.
Traduction de Building a Solidarity Ecosystem for AI par R. Trebor Scholz & Mark Esposito sur Stanford Social Innovation Review, 5 février 2026.
L’histoire de l’économie numérique est souvent centrée sur les cours boursiers et les introductions en bourse, mais les processus et les personnes qui se cachent derrière révèlent une réalité très différente. Dans les pôles d’externalisation tels que Nairobi, Manille et Hyderabad, les modérateurs de contenu travaillant pour Facebook, OpenAI et leurs sous-traitants passent des heures chaque jour à examiner des décapitations, des violences sexuelles, des maltraitances d’enfants et des discours de haine afin de former et de contrôler les systèmes d’IA. Ce type de travail a conduit de nombreuses personnes à signaler de graves troubles psychologiques, notamment la dépression, l’anxiété et le syndrome de stress post-traumatique. Des enquêtes ont documenté des tentatives de suicide parmi les modérateurs au Kenya et aux Philippines, parallèlement à de nombreux témoignages faisant état d’idées suicidaires liées à une exposition incessante à des contenus traumatisants, à de faibles salaires et à un manque de soutien en matière de santé mentale. Ces incidents ne sont pas des tragédies isolées, mais plutôt les symptômes d’un secteur structuré pour répercuter les risques vers le bas à travers des chaînes de sous-traitance opaques, tout en concentrant les profits et le contrôle au sommet.
Ces cas nous rappellent cruellement que lorsque les systèmes technologiques sont conçus uniquement pour l’extraction et l’efficacité, ils isolent et brisent les personnes qui les font fonctionner. À mesure que l’intelligence artificielle (IA) s’accélère, nous sommes confrontés à un précipice similaire. Sans intervention délibérée, ces logiques d’exploitation s’étendront à l’échelle mondiale, concentrant davantage le pouvoir au sommet, à moins que nous ne choisissions de construire un système fondamentalement différent.
Des contributions précédentes à la Stanford Social Innovation Review ont plaidé en faveur d’investissements dans des entreprises qui œuvrent pour tous et de la priorité accordée aux collaborations en matière d’IA centrées sur la communauté. D’autres ont souligné comment les coopératives de travailleurs favorisent l’engagement civique et la nécessité de repenser l’économie sociale. En nous appuyant sur ce discours et sur la dynamique créée par la récente Conférence sur l’IA coopérative à Istanbul, nous soutenons que la réponse aux méfaits de l’IA ne peut se limiter à la réglementation des plateformes dominantes. La concentration du pouvoir des géants de la tech rend de plus en plus même les institutions internationales critiques vulnérables aux politiques autoritaires et aux pressions exécutives, comme l’illustre la dépendance de la Cour pénale internationale à l’égard de l’infrastructure de Microsoft face aux menaces proférées sous l’administration Trump. Au contraire, les coopératives, les institutions publiques et les mouvements sociaux doivent activement construire et relier des alternatives à travers ce que nous appelons la « pile de solidarité » — une économie numérique coopérative émergente. Déjà, 1,2 million de travailleurs dans 53 pays s’engagent à la construire, avec un potentiel de participation et de développement collectif bien plus large.
Une nouvelle structure pour la solidarité
L’extraction n’est pas seulement une question d’algorithmes biaisés ou de violations de la vie privée. Il s’agit d’un problème structurel, et l’IA fonctionne aujourd’hui à travers ce que nous appelons une « pile d’extraction » verticalement intégrée qui comprend le matériel, l’infrastructure cloud, les modèles, la main-d’œuvre et les applications. Seules quelques entreprises contrôlent la manière de construire, de gouverner et d’utiliser ces technologies ; les personnes qui en dépendent n’ont aucun pouvoir démocratique sur quoi que ce soit.
Les critiques et les régulateurs soulignent à juste titre1Traduction de cet article : La mise en pratique de l’éthique de l’intelligence artificielle ne suffit pas que les directives éthiques ne peuvent à elles seules résoudre ce problème. Les systèmes d’IA reposent sur des modèles de propriété, des chaînes d’approvisionnement et des architectures techniques qui privilégient le profit, l’échelle et le contrôle. Ces incitations structurelles déterminent la manière dont les données sont collectées, dont la main-d’œuvre est traitée, qui prend les décisions et qui capte la valeur, laissant aux directives éthiques aucun pouvoir pour passer outre la logique sous-jacente du système. Une IA démocratique ne peut pas se contenter de louer de l’espace sur la pile d’extraction. Elle exige que les travailleurs, les communautés, les coopératives et les institutions publiques se réapproprient la propriété de l’infrastructure elle-même, couche par couche, de la terre au cloud. La pile de solidarité rejette également la notion d’intelligence artificielle, qui implique une force magique et autonome, et la recadre en intelligence collective, reconnaissant le travail humain et les connaissances communautaires qui alimentent ces systèmes.
Mais parvenir à la coordination nécessaire pour défier les monopoles mondiaux reste un défi de taille. Même des organisations bien établies telles que l’Alliance coopérative internationale, qui représente un mouvement d’environ un milliard de membres et de coopératives responsables d’environ 10 % de l’emploi mondial, sont structurées principalement pour la représentation et la défense des intérêts plutôt que pour la coordination et l’exploitation d’une infrastructure numérique partagée.
La construction de la pile de solidarité prendra du temps et impliquera le développement d’un ensemble d’interventions concrètes à travers les différentes couches de l’économie de l’IA. Cependant, plusieurs initiatives précoces menées par des communautés, des coopératives et des institutions publiques sont déjà en train de reprendre le contrôle de ces couches économiques, notamment la terre et les infrastructures, les données, le travail et les connaissances.
Souveraineté sur la terre et les infrastructures
La pile d’extraction commence par l’extraction de minéraux de terres rares, notamment l’exploitation minière du lithium et du cobalt, en Chine, en Australie et au Myanmar. Ces minéraux sont essentiels pour les composants des systèmes de refroidissement et des disques durs, mais les mineurs travaillent souvent dans des conditions dangereuses et d’exploitation. Parallèlement, les grands fournisseurs de cloud qui exploitent des centres de données à l’échelle mondiale, tels qu’Amazon Web Services et Microsoft, dominent le calcul. Cette centralisation engendre une fragilité systémique ; lorsqu’un seul fournisseur tombe en panne, cela peut empêcher les gens d’accéder à leur domicile ou effacer des archives publiques, comme on l’a vu lors de l’incendie d’un centre de données sud-coréen en 2025. Une approche solidaire nécessiterait des chaînes d’approvisionnement transparentes, la propriété communautaire des ressources minérales et des accords de partage équitable des bénéfices. Elle répartirait également les infrastructures entre des serveurs fédérés et détenus par les communautés, capables de s’interconnecter sans contrôle central.
Butler Rural Electric offre un puissant précédent historique. Fondées dans les années 1930 avec le soutien fédéral et une gouvernance coopérative, les coopératives électriques rurales ont permis aux communautés de financer, construire et gérer leurs propres infrastructures électriques, un modèle qui continue aujourd’hui d’alimenter en électricité environ 42 millions de personnes dans les zones rurales des États-Unis. Des coopératives numériques telles que Hostsharing eG en Allemagne et Som Connexi en Espagne, ainsi que plusieurs coopératives de détail au Royaume-Uni, appliquent cette même logique en mettant en commun les ressources de leurs membres, en recourant à une gouvernance coopérative et en collaborant avec des partenaires publics pour construire et exploiter des infrastructures numériques partagées. Cela permet aux communautés de réduire leur dépendance vis-à-vis des fournisseurs de cloud propriétaires, de conserver le contrôle local sur les données et d’assumer la responsabilité de la gestion des coûts environnementaux liés à la consommation d’énergie. Bien que ces initiatives soient explicitement expérimentales et de modeste envergure, elles suggèrent que la capacité de calcul peut fonctionner comme un bien public. Les décideurs politiques et les dirigeants municipaux pourraient même appliquer ce modèle pour créer une option publique en matière de puissance de calcul.
Gestion des données
Dans le modèle d’extraction, les données personnelles sont une matière première extraite des utilisateurs pour alimenter des modèles propriétaires. Cette logique traite les personnes non pas comme des participants ou des titulaires de droits, mais comme des sources passives de valeur. La « pile de solidarité » réinvente les données en tant que ressource partagée gérée par une gestion démocratique.
Par exemple, MIDATA, une plateforme suisse de données de santé détenue et gérée par des patients qui contribuent et s’appuient sur leurs propres informations médicales, fonctionne comme un fiduciaire pour ses membres. Elle maintient une infrastructure sécurisée dans laquelle les patients peuvent consulter leurs données agrégées et décider démocratiquement de les partager ou non pour la recherche médicale. MIDATA démontre qu’il est possible de créer des ensembles de données de haute qualité, issus de sources éthiques, sans surveillance ; les membres partagent volontairement leurs données parce qu’ils font confiance à la gouvernance et à la gestion des données de la coopérative, éliminant ainsi le besoin d’extraction ou de surveillance coercitive.
Dignité et soutien au travail
L’IA implique l’automatisation, mais comme évoqué précédemment, elle repose sur une boucle de rétroaction rigoureuse entre le contenu et les modérateurs humains. Une fois que les systèmes automatisés ont signalé un contenu potentiellement contraire aux règles, des modérateurs humains examinent et classifient les images, les vidéos et les textes afin de décider si le contenu doit être supprimé, restreint ou autorisé. Leurs décisions sont enregistrées et utilisées comme données d’apprentissage, enseignant aux systèmes d’IA comment reconnaître et classer des contenus similaires à l’avenir. Ce processus oblige des individus à supporter le fardeau psychologique des contenus toxiques afin de « purifier » l’environnement numérique pour les principaux utilisateurs de la plateforme. Une approche solidaire garantirait des salaires équitables, un soutien psychologique et la participation des travailleurs à la propriété des plateformes qu’ils font fonctionner. Dans le modèle d’extraction, la main-d’œuvre cachée de l’IA — les millions de travailleurs des données — est traitée comme un passif. Dans le modèle solidaire, ce sont des propriétaires dotés de pouvoir et d’une voix.
Kauna Malgwi, modératrice de contenu travaillant pour un sous-traitant de Meta, a dénoncé des conditions de travail dangereuses et a ensuite contribué à la création de la coopérative africaine de travailleurs du numérique Gamayyar au Kenya. La coopérative rassemble des modérateurs de contenu, des étiqueteurs de données et des ingénieurs afin d’étudier si des modèles d’IA ancrés localement peuvent être développés dans des conditions où les travailleurs sont propriétaires. Cette initiative représente une tentative de dépasser les arrangements de travail extractifs en donnant aux travailleurs une part collective dans la valeur qu’ils contribuent à produire. De même, Facttic, une fédération de coopératives technologiques basée principalement en Argentine, et l’agence numérique Outlandish, une coopérative technologique basée à Londres, coordonnent des coopératives logicielles détenues par les travailleurs afin de gérer une gouvernance démocratique du travail, des capacités techniques partagées et la passation de marchés collectifs avec des clients publics et coopératifs.
Démocratisation des connaissances et de l’application
Au niveau des connaissances, l’accès à l’IA ne suffit pas si les outils fonctionnent comme des boîtes noires dont les résultats ne peuvent être expliqués ni remis en question, et qui reposent sur des valeurs imposées plutôt que démocratiquement établies. L’approche solidaire y répond en réappropriant la couche des connaissances comme un espace géré collectivement — un espace qui favorise l’explicabilité, la contestabilité, les normes partagées et une culture approfondie de l’IA.
AI4Coops en Argentine est une petite initiative exploratoire qui rassemble des praticiens coopératifs et des technologues afin d’examiner comment l’intelligence artificielle pourrait soutenir la gouvernance coopérative et l’apprentissage partagé. Elle veille à ce que la maîtrise des algorithmes ne soit pas confinée aux institutions d’élite ou concentrée au sein des grandes entreprises technologiques telles que Google ou Meta, mais soit au contraire largement accessible aux travailleurs, aux coopératives et aux communautés. Parallèlement, la coopérative britannique Animorph Co-op développe des outils de réalité augmentée pour les soins aux personnes atteintes de démence, en utilisant la narration immersive et des repères visuels pour soutenir la mémoire, la communication et le lien émotionnel entre les personnes atteintes de démence et leurs soignants. Comme elle est détenue par ses travailleurs, elle refuse de monétiser la vulnérabilité des patients et conçoit des outils qui privilégient les soins plutôt que les indicateurs d’engagement.
Ces exemples montrent que l’« IA pour le bien » ne peut se résumer à une démonstration de vertu, à une image de marque éthique, ni à des formes de greenwashing ou de co-op-washing. La construction de la pile de solidarité exige que les modèles économiques alternatifs soient véritablement ancrés dans la démocratie au travail, la propriété partagée et une gouvernance responsable. Il est important de noter que ces modèles localisés privilégient la souveraineté linguistique et la préservation des informations culturelles souvent inaccessibles ou ignorées par les grands modèles de langage (LLM) mondiaux.
Mise en œuvre pour la construction d’un écosystème
Une pile de solidarité résiliente ne verra le jour que grâce à l’imbrication stratégique des politiques, des finances et de l’organisation communautaire. Plutôt que de se rassembler autour d’un protocole ou d’une plateforme unique, son développement continu exigera que les développeurs technologiques s’alignent sans cesse sur des principes partagés, une interdépendance matérielle, des institutions durables, des rituels et un récit politique commun que les gens choisissent consciemment de défendre — en particulier sous pression.
Bien qu’encore expérimentales, les organisations autonomes décentralisées (DAO), organisations gérées collectivement et basées sur la blockchain, offrent une voie possible pour codifier la gouvernance partagée et la prise de décision collective à grande échelle. Des initiatives telles que Gitcoin et Breadchain utilisent les DAO pour soutenir l’entraide et le financement des biens publics, tandis que le Public AI Network promeut des principes similaires de responsabilité collective et de propriété publique sans s’appuyer sur les DAO, privilégiant plutôt des approches de l’IA en tant qu’infrastructure publique guidées par les politiques et les institutions.
Un obstacle majeur demeure l’incertitude réglementaire, en particulier au regard de la législation sur les valeurs mobilières de la SEC, qui limite la capacité des DAO et des organisations numériques coopératives à gérer des actifs et à déployer à grande échelle des infrastructures publiques durables sans garanties juridiques claires. Pour les philanthropes, les décideurs politiques, les dirigeants civiques, les coopérateurs et les technologues, la voie à suivre nécessite trois changements concrets :
1. Compléter la réglementation par des partenariats public-coopératif. Des partenariats expérimentaux entre les collectivités locales et les coopératives, tels que l’initiative LESTAC AI en France, montrent comment les municipalités peuvent créer des environnements de test concrets pour évaluer des services d’IA écologiquement responsables avec des entreprises locales avant un déploiement à plus grande échelle. Parallèlement, des initiatives telles que .coop 2025 — qui rassemble des développeurs, des membres de coopératives et des leaders de l’économie solidaire autour d’utilisations éthiques, durables et démocratiquement gérées de la technologie — suggèrent comment des environnements plus cohésifs et favorables à ces alternatives pourraient prendre forme.
2. Investir dans l’apprentissage fédéré et les modèles ouverts. Parmi les exemples, citons les modèles open source et multilingues tels que Apertus, le grand modèle linguistique suisse développé par l’École polytechnique fédérale de Zurich et l’École polytechnique fédérale de Lausanne, qui offre une alternative publique aux systèmes d’intelligence artificielle extractifs et est entraîné à l’aide d’infrastructures publiques. L’apprentissage fédéré permet aux coopératives de tirer parti de l’IA tout en préservant la confidentialité, en entraînant les algorithmes localement plutôt qu’en centralisant les données. Des protocoles partagés peuvent faciliter davantage l’intégration technique de ces efforts en fournissant le cadre d’un écosystème décentralisé de plateformes détenues par la communauté.
Le protocole OpenCourier, par exemple, crée une base technique commune qui permet aux plateformes de livraison détenues par les travailleurs de se connecter et de travailler ensemble. Il y parvient grâce à trois éléments constitutifs : un annuaire où les plateformes peuvent se trouver, un système de communication qui permet aux coursiers de parler à n’importe quelle plateforme en utilisant le même langage, et un moyen transparent de gérer les commandes. À l’instar des premières normes Internet qui permettaient à n’importe quel site web de communiquer avec n’importe quel navigateur, cette approche utilise des outils ouverts et accessibles au public afin que des plateformes indépendantes détenues par les travailleurs puissent partager des informations et des ressources sans avoir besoin d’un intermédiaire corporatif. Ce cadre technique partagé est essentiel car il élimine la fragmentation à tous les niveaux, permettant aux coopératives locales de se développer collectivement tout en conservant leur souveraineté linguistique et opérationnelle.
3. Cultiver des alliances entre les mouvements. Un bon exemple en est le projet « Cooperative Values-Driven AI » du Réseau d’innovation des conseils coopératifs, un réseau d’autorités locales britanniques engagées en faveur des principes coopératifs dans la prestation des services publics. Ce projet rassemble des conseils, des groupes de la société civile et des technologues pour prototyper des technologies éthiques, ainsi que pour s’organiser autour d’engagements politiques communs qui façonnent les agendas politiques et les normes de marchés publics en faveur d’une technologie démocratique.
Le développement et l’adoption de protocoles ouverts et partagés contribuent également à garantir que les plateformes détenues par la communauté puissent s’interconnecter et se développer sans succomber à la fragmentation qui sape souvent les efforts décentralisés. Le protocole OpenCourier démontre comment des cadres techniques standardisés peuvent incarner les valeurs de propriété collective et de coopération interplateforme. Les « cercles » de la pile de solidarité — de petites formations locales de chercheurs, de technologues et d’organisateurs qui considèrent la construction d’infrastructures comme une forme d’action politique collective, que ce soit par le biais de trusts de données municipaux, de services cloud coopératifs ou de modèles linguistiques gérés publiquement — peuvent également apporter leur contribution.
De l’inévitabilité au choix
Le discours dominant sur l’IA suggère à tort que le contrôle centralisé par les entreprises est inévitable. Cependant, les modérateurs de contenu au Kenya, les gestionnaires de données en Suisse et d’autres acteurs montrent que les éléments d’un avenir numérique démocratique sont déjà à portée de main. Notre tâche consiste à les relier entre eux et, ce faisant, à exercer notre pouvoir d’action, à refuser le désespoir et à créer un système où la technologie est au service de la majorité.
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Liste évolutive des traductions par Gilles en vrac
Les caractères gras dans le texte sont de Gilles.
Notes
- 1Traduction de cet article : La mise en pratique de l’éthique de l’intelligence artificielle ne suffit pas ↩︎