Gouvernance de l'IA, patrimoines culturels immatériels et convention citoyenne de Montpellier

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Cette page documente l'état des échanges citoyens approfondis, depuis plus d'un an, poursuivis sur les implications de l'intelligence artificielle pour les patrimoines culturels immatériels (PCI) locaux et citoyens, à partir de l'expérience pionnière de la convention citoyenne de la métropole de Montpellier (2023-2024).

Contexte : la convention citoyenne de Montpellier

La métropole de Montpellier a mis en place une convention citoyenne sur l'usage de l'intelligence artificielle par la collectivité, qui a rendu ses recommandations en mars 2024. Cette initiative, qualifiée d'"unique en France" par le maire Michaël Delafosse, a été décidée à l'automne 2023 comme une suite politique à sa décision d'"interdire" l'usage de ChatGPT dans ses services.

Chronologie :

  • Début 2023 : décision politique d'organiser une convention citoyenne
  • 26 mai 2023 : annonce publique officielle
  • Automne 2023 : tirage au sort et premières réunions des 40 citoyens
  • Mars 2024 : remise des recommandations

Cette initiative s'inscrit dans un mouvement international plus large de gouvernance participative de l'IA, tout en présentant des caractéristiques singulières.

Comparaison avec d'autres initiatives internationales

Des initiatives similaires ont vu le jour dans d'autres villes, avec des formats parfois différents :

  • Barcelone (2017) : stratégie de "technologie démocratique" et consultation sur l'AI Ethics Framework
  • Toronto (2017-2020) : débat citoyen autour du projet Sidewalk Labs, aboutissant à des principes stricts sur les données
  • Helsinki (2019) : AI Register et ateliers de co-conception avec les citoyens
  • New York (2021) : Local Law 144 sur les algorithmes, avec auditions publiques
  • Strasbourg (2022) : ateliers citoyens sur l'éthique du numérique

L'originalité de Montpellier réside dans la combinaison d'une décision politique préalable (l'interdiction de ChatGPT), d'un format de convention citoyenne avec tirage au sort, et d'un périmètre large sur l'ensemble des usages de l'IA par la collectivité.

L'acte de gouvernance de Michaël Delafosse : une lecture anthropologique

Dans une perspective d'éthno-évolution liée à l'IA numérique, l'acte de Delafosse peut être interprété comme le premier acte de véritable gouvernance instituant un nouveau rapport entre société et technologie. C'est une démarche institutionelle.

Caractéristiques de cet acte instituant :

  • Anticipation : décision avant que l'IA générative ne soit un sujet de débat public majeur
  • Institution d'un pouvoir citoyen : transfert d'une part de l'autorité décisionnelle à des citoyens tirés au sort
  • Principe de précaution politique : interdiction de ChatGPT dans les services
  • Création d'un précédent reproductible : la démarche est pensée comme un modèle

Cet acte intervient dans le vide institutionnel initial, alors qu'aucun cadre national ou international contraignant n'existe encore. Il élève la question de l'IA au rang d'objet de gouvernance constituante.

Perspectives pour le second mandat

Réélu, Michaël Delafosse doit désormais faire coopérer durablement quatre piliers :

  1. Institutionnel : traduire les recommandations en doctrine opérationnelle
  2. Universitaire : mobiliser les laboratoires (LIRMM, projet Aren) et la recherche
  3. Industriel : développer des alternatives open source à l'IA propriétaire
  4. Citoyen : via la Recherche Ouverte Citoyenne (ROC) et MontpeLLIA

Le projet MontpeLLIA structure cette dynamique, avec des initiatives comme l'Idéoscope de l'IA, la normalisation participative, et le Campus des Logiciels Libres.

IA augmentative, contributive, créative

Au-delà de l'IA générative, plusieurs paradigmes émergent :

IA augmentative
L'IA agit comme un super-assistant. L'humain garde le contrôle final, guide, corrige et itère (ex: GitHub Copilot). C'est le mode de collaboration actuellement dominant.
IA agentique (contributive)
L'IA exécute des objectifs entiers de manière autonome. L'humain définit les garde-fous, puis l'IA opère dans ce cadre (ex: agents autonomes).
IA créative
L'IA générative actuelle excelle dans la recombinaison de motifs existants (créativité par exploration, selon Herbert Simon). Elle ne produit pas de rupture schumpétérienne — l'innovation radicale reste humaine.

IA contributive et patrimoines culturels immatériels

L'application la plus prometteuse de l'IA contributive concerne la sauvegarde des PCI. Plusieurs expérimentations existent :

  • FirstVoices (Canada) : documentation lexicale des langues menacées
  • Patterns of India (MIT) : modélisation contributive des motifs textiles
  • Mila (Québec) : plateforme conversationnelle pour les traditions orales autochtones
  • CompMusic (Espagne/Inde) : analyse computationnelle des musiques traditionnelles

Conditions de succès pour une IA véritablement contributive :

  • Gouvernance communautaire des données
  • Traçabilité et explicabilité
  • Conception participative avec les communautés
  • Préservation de l'oralité et de l'incarnation

Le paradoxe ontologique du PCI

La Convention UNESCO de 2003 définit le PCI comme les pratiques que les communautés, les groupes et les individus reconnaissent comme faisant partie de leur patrimoine culturel.

Ce qui produit une tension constitutive :

  • Dimension subjective : la reconnaissance par les porteurs est souveraine et constitutive
  • Dimension objective : la protection juridique nécessite une analyse scientifique de ce qui est protégé

Le projet de recherche OSMOSE (2014-2021) a montré que les États ont tendance à "placer les groupes et les citoyens dans le giron des communautés étatiques", tentant ainsi de neutraliser ainsi une dimension parfois ressentie comme "subversive" de la Convention.

La souveraineté désignative sans exclusive

La Convention ne définit pas légalement ce qu'est une "communauté". Cette indétermination est délibérée : c'est l'acte de reconnaissance qui manifeste l'existence de la communauté, et non l'inverse.

Points clés :

  • La reconnaissance par un individu, un groupe ou une communauté suffit à constituer un PCI
  • Cette constitution n'est ni exclusive ni exhaustive
  • Une même pratique peut être reconnue par plusieurs communautés, y compris avec des descriptions divergentes
  • Les textes n'instituent aucune exclusive

Cette absence d'exclusive distingue fondamentalement le PCI de la propriété intellectuelle.

Spécifications techniques pour une plateforme d'IA contributive aux PCI

Architecture des données

L'unité fondamentale est l'acte de reconnaissance :

  • sujet_reconnaissant : référence vers un individu, groupe ou communauté
  • objet_reconnu : descriptif libre (non normalisé) : il s'agit en fait d'un cosmos intellectuel
  • modalites_reconnaissance : date, lieu, contexte
  • preuves : inventaire, liens vers enregistrements
  • conditions usage : déclaration des droits d'usage

Trois types de sujets reconnaissants sont reconnus, sans hiérarchie : individu, groupe, communauté. Aucune autorité externe ne valide leur légitimité.

Mécanismes de consentement et de partage

Le consentement est multicouche :

  • Pédagogie transgénérationnelle, Recherche citoyenne et connaissance personnelle
  • Recherche académique
  • Transmission communautaire
  • Usage public non commercial
  • Usage commercial
  • Entraînement IA

Inspiré du Protocole de Nagoya (2010), la plateforme implémente :

  • Traçabilité des usages (journal immuable)
  • Fonds commun patrimonial
  • Attribution directe aux sujets reconnaissants
  • Clauses de réversibilité

Fonctionnalités IA (contributives, non décisionnaires)

L'IA peut :

  • Proposer des mises en relation suggérées (validées par l'utilisateur)
  • Aider à la traduction contributive
  • Anonymiser des éléments sensibles
  • Visualiser des graphes de relations
  • Alerter sur l'extraction de données dans des corpus d'entraînement

L'IA ne peut pas :

  • Classifier un objet comme "PCI" ou "non PCI"
  • Hiérarchiser les sujets reconnaissants
  • Résoudre des contradictions entre actes
  • Générer du contenu patrimonial nouveau
  • Définir des communautés "typiques"

Infrastructure technique

  • Enregistrement : blockchain (traçabilité immuable)
  • Stockage média : IPFS (résistance à la censure)
  • Identité : clés auto-générées (anonymat possible)
  • Consentement : contrats intelligents

Mesures anti-extraction :

  • Rate limiting
  • Authentification pour l'accès
  • Watermarking des médias
  • Détection de crawlers

Gouvernance de la plateforme de sauvegarde

Instance de contrôle pluraliste avec quatre collèges :

  • Individus (tirage au sort et registrants)
  • Groupes (délégués désignés)
  • Communautés (représentants auto-désignés)
  • Experts techniques (garants sans pouvoir décisionnaire sur le PCI)

Aucune décision substantielle sur le PCI n'est prise par la plateforme.

Conclusion

L'expérience montpelliéraine ouvre une voie nouvelle : celle d'une IA contributive qui ne se substitue pas à la souveraineté désignative des communautés, groupes et individus, mais qui la sert et la protège. Le défi technique est considérable, mais il est à la hauteur de l'enjeu : préserver la diversité des patrimoines vivants face à l'extraction algorithmique.

Voir aussi

Références

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