Protéger la diversité culturelle à l’ère de l’IA : enjeux, risques et solutions

La diversité culturelle est l’un des patrimoines les plus précieux de l’humanité. Langues, traditions, arts, récits, savoir-faire locaux et visions du monde composent un écosystème vivant qui façonne notre identité collective. Or, l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA) rebat les cartes : utilisée massivement dans les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, la traduction automatique ou la création de contenus, elle peut à la fois renforcer et fragiliser cette diversité.

Protéger la diversité culturelle à l’ère de l’IA n’est pas une option, c’est une urgence stratégique. Il ne s’agit pas de refuser le progrès technologique, mais de s’assurer qu’il reste au service des sociétés humaines, de leurs histoires et de leurs langues, plutôt que de les uniformiser. Cela implique des choix politiques, techniques, économiques et éthiques clairs.

Comprendre ce qu’est la diversité culturelle

La diversité culturelle ne se limite pas aux différences visibles comme la gastronomie, les vêtements ou la musique. Elle englobe également :

Les langues et dialectes, y compris les langues minoritaires et régionales.
Les traditions orales : contes, mythes, chants, proverbes.
Les formes artistiques : littérature, cinéma, théâtre, arts visuels, danse.
Les pratiques sociales et rituelles : fêtes, cérémonies, modes de sociabilité.
Les savoir-faire : artisanat, techniques agricoles, connaissances médicales locales.

Cette diversité est protégée par plusieurs textes internationaux, notamment la Convention de l’UNESCO sur la protection et la promotion de la diversité des expressions culturelles. Pourtant, dans le monde numérique, ces principes restent encore difficiles à traduire en pratiques concrètes, surtout face à la puissance des algorithmes d’IA.

Comment l’IA influence la diversité culturelle

L’IA intervient désormais dans presque toutes les étapes de la production, de la diffusion et de la consommation de contenus culturels. Cela se fait principalement à travers :

Les systèmes de recommandation des plateformes (vidéo, musique, réseaux sociaux).
Les moteurs de recherche et l’indexation des contenus.
Les outils de traduction automatique et de génération de texte.
Les filtres de modération automatisée et de détection de contenus.

Ces systèmes apprennent à partir de grandes quantités de données. Or, ces données sont loin d’être neutres : elles reflètent les déséquilibres de pouvoir existants. Les langues dominantes, les cultures majoritaires et les contenus produits par les grandes industries culturelles y sont surreprésentés. Résultat : l’IA risque de reproduire, voire d’amplifier, ces déséquilibres.

Les principaux risques pour la diversité culturelle

Plusieurs risques concrets menacent la diversité culturelle à l’ère de l’IA. Les identifier est une première étape essentielle pour mieux les prévenir.

Uniformisation des contenus et des goûts

Les algorithmes de recommandation cherchent avant tout à maximiser l’engagement (clics, vues, temps passé). Ils ont donc tendance à pousser :

Les contenus déjà populaires, créant un effet de « star system algorithmique ».
Les formats standardisés et facilement consommables.
Les productions issues des grandes plateformes globales, souvent anglo-saxonnes.

À long terme, cela peut uniformiser les goûts et rendre plus difficiles la découverte et la survie de contenus issus de cultures minoritaires, de scènes locales ou de créateurs indépendants. La diversité existe encore, mais devient moins visible, noyée dans un flux standardisé.

Invisibilisation des langues minoritaires

Les modèles d’IA sont surtout entraînés sur des données issues de quelques langues dominantes (anglais, chinois, espagnol, etc.). Les conséquences sont multiples :

Des performances médiocres pour la traduction ou la génération de texte dans les langues peu dotées.
Une sous-représentation des contenus produits dans ces langues dans les résultats de recherche.
Une incitation implicite à passer à une langue dominante pour toucher un public plus large.

Cette dynamique peut accélérer l’abandon des langues minoritaires, déjà fragilisées par la mondialisation, au lieu de les revitaliser.

Stéréotypes et biais culturels amplifiés

L’IA apprend à partir des contenus existants. Si ces contenus véhiculent des clichés, des préjugés ou une vision simplifiée de certaines cultures, alors les systèmes d’IA les intègrent et les reproduisent. Cela peut se traduire par :

Des réponses stéréotypées sur certains peuples, régions ou religions.
Une surreprésentation d’images exotiques ou caricaturales.
Une marginalisation des voix issues de ces cultures, jugées « non conformes » aux attentes implicites du modèle.

Ces biais peuvent renforcer des discriminations existantes et déformer la perception mutuelle des cultures.

Contrôle culturel par quelques acteurs technologiques

Quelques grandes entreprises concentrent aujourd’hui l’essentiel de la puissance de calcul, des données et des outils d’IA. Elles disposent ainsi d’un pouvoir inédit sur :

Ce qui est visible ou non dans les flux d’information.
Les récits et représentations qui circulent à large échelle.
Les modèles techniques qui sont repris par des milliers d’autres acteurs.

Lorsque la diversité culturelle dépend largement d’infrastructures privées globales, conçues avec des objectifs de rentabilité, elle devient vulnérable. Les logiques commerciales ne coïncident pas nécessairement avec la protection des expressions minoritaires ou alternatives.

Les opportunités positives de l’IA pour la diversité culturelle

Malgré ces risques, l’IA offre aussi des opportunités inédites pour soutenir, documenter et diffuser la diversité culturelle, à condition de l’orienter dans ce sens.

Numérisation et sauvegarde des patrimoines

Les technologies d’IA peuvent contribuer à préserver des éléments culturels menacés :

Reconnaissance automatique de la parole pour enregistrer des langues en danger.
Transcription et traduction assistée de documents anciens ou de récits oraux.
Classification et indexation intelligentes d’archives sonores, visuelles et textuelles.

En facilitant la numérisation et la recherche dans de vastes corpus, l’IA aide chercheurs, communautés locales et institutions culturelles à redonner vie à des patrimoines parfois oubliés.

Accessibilité et médiation culturelle

Bien conçue, l’IA peut rendre la culture plus accessible :

Traduction automatique pour accéder à des œuvres dans d’autres langues.
Sous-titrage et audiodescription générés par IA pour les publics en situation de handicap.
Outils de découverte personnalisée qui favorisent l’exploration de cultures variées plutôt que la répétition des mêmes contenus.

Ces usages peuvent élargir les publics potentiels des expressions culturelles minoritaires et encourager les échanges interculturels.

Création artistique augmentée

De nombreux artistes s’emparent déjà de l’IA comme d’un nouvel outil de création. Utilisée de manière critique et réfléchie, elle peut :

Permettre de réinventer des formes classiques (poésie, musique, arts visuels) avec de nouveaux médiums.
Aider des créateurs à faible budget à produire, traduire ou adapter leurs œuvres.
Servir de support pour explorer des récits et esthétiques propres à des cultures spécifiques.

L’enjeu est de garder le contrôle humain au cœur du processus créatif, afin que l’IA renforce la pluralité des voix au lieu de la réduire.

Principes clés pour une IA respectueuse de la diversité culturelle

Pour que l’IA soutienne réellement la diversité culturelle, plusieurs principes structurants doivent guider son développement et son usage.

Transparence et explicabilité des algorithmes

Les acteurs publics et privés qui déploient des systèmes d’IA influençant la visibilité des contenus culturels doivent être transparents sur :

Les critères de recommandation et de classement.
Les sources de données utilisées pour l’entraînement des modèles.
Les mécanismes de modération et de filtrage des contenus.

Cette transparence permet aux créateurs, aux institutions culturelles et aux citoyens de comprendre comment leurs contenus sont traités, et de contester d’éventuelles discriminations.

Inclusion des langues et cultures minoritaires dans les données

Un axe stratégique consiste à enrichir les jeux de données avec des ressources issues de :

Langues régionales, autochtones ou peu dotées.
Archives culturelles locales (bibliothèques, musées, radios communautaires).
Créateurs indépendants et petites structures éditoriales.

Cela suppose des partenariats entre communautés, institutions culturelles et équipes techniques, ainsi que des financements publics dédiés. Sans cette démarche proactive, l’IA continuera de reproduire les déséquilibres existants.

Participation des communautés concernées

Il est essentiel que les communautés détentrices de patrimoines culturels puissent :

Décider si et comment leurs données sont utilisées pour entraîner des IA.
Définir les priorités en matière de sauvegarde et de diffusion.
Co-concevoir des outils adaptés à leurs besoins linguistiques et culturels.

Cette approche, souvent appelée « gouvernance communautaire des données », permet d’éviter l’appropriation ou la déformation de cultures par des acteurs externes, et renforce l’autonomie des communautés.

Cadres juridiques et éthiques adaptés

Les lois sur le droit d’auteur, la protection des données et les droits culturels doivent évoluer pour répondre aux défis posés par l’IA. Plusieurs pistes se dessinent :

Reconnaître des droits spécifiques pour les communautés sur leurs savoirs traditionnels.
Encadrer l’extraction de données culturelles pour l’entraînement des modèles.
Imposer des exigences de diversité et de non-discrimination dans les services de recommandation et de diffusion.

Des autorités de régulation indépendantes peuvent jouer un rôle clé pour contrôler l’impact des algorithmes sur les expressions culturelles et sanctionner les abus.

Bonnes pratiques pour les créateurs et les institutions culturelles

Les créateurs, associations, médias et institutions culturelles ont un rôle décisif à jouer pour orienter l’IA dans le bon sens, tout en protégeant leurs propres publics et patrimoines.

Documenter et publier dans plusieurs langues

Une stratégie efficace consiste à combiner :

La production de contenus dans la langue locale, pour nourrir l’écosystème culturel de proximité.
Des résumés ou métadonnées dans une ou plusieurs langues dominantes, afin d’améliorer la découvrabilité internationale.

Cela augmente la probabilité que les systèmes d’IA indexent et recommandent ces contenus, sans sacrifier la centralité de la langue d’origine.

Utiliser l’IA comme outil, pas comme substitut

Les outils d’IA générative peuvent assister la traduction, la rédaction, la mise en forme ou le sous-titrage, mais ils ne doivent pas remplacer :

Le regard critique sur les références culturelles utilisées.
La vérification humaine des éléments sensibles (terminologie, noms propres, nuances locales).
La créativité et la voix singulière des auteurs.

Adopter une posture d’« augmentation » plutôt que d’« automatisation totale » est une manière concrète de préserver la richesse des expressions culturelles.

Collaborer avec des experts en culture et en technologie

Pour développer des projets d’IA respectueux de la diversité culturelle, les collaborations pluridisciplinaires sont essentielles :

Entre développeurs et ingénieurs IA.
Entre chercheurs en sciences humaines et sociales.
Entre artistes, médiateurs culturels et représentants des communautés.

Ces dialogues permettent d’identifier les angles morts, de repérer les risques de simplification ou de stéréotypisation, et de concevoir des solutions mieux adaptées aux réalités du terrain.

Rôle des pouvoirs publics et des organisations internationales

La protection de la diversité culturelle face à l’IA ne peut pas reposer uniquement sur la bonne volonté des entreprises ou des individus. Les pouvoirs publics et les organisations internationales ont une responsabilité structurante.

Politiques publiques en faveur des cultures locales

Les États peuvent agir à plusieurs niveaux :

Financer des projets d’IA dédiés aux langues et cultures minoritaires.
Intégrer des critères de diversité culturelle dans les appels d’offres numériques.
Soutenir les médias, les institutions et les créateurs indépendants qui explorent des usages responsables de l’IA.

Ces politiques doivent être conçues en concertation avec les communautés concernées, afin de répondre à leurs besoins réels plutôt qu’à des priorités purement institutionnelles.

Normes, recommandations et coopérations internationales

À l’échelle internationale, des organisations comme l’UNESCO, le Conseil de l’Europe ou l’Union européenne élaborent déjà des recommandations sur l’éthique de l’IA. Il est crucial que la diversité culturelle soit au cœur de ces textes, et non un simple sujet secondaire.

Des coopérations transnationales peuvent par exemple :

Mutualiser des ressources linguistiques pour les langues partagées par plusieurs pays.
Financer des plateformes ouvertes d’IA multilingue, respectueuses des droits culturels.
Échanger des bonnes pratiques entre régulateurs, chercheurs et acteurs culturels.

Vers une IA vraiment plurielle et inclusive

Protéger la diversité culturelle à l’ère de l’IA signifie repenser en profondeur la façon dont sont conçus et déployés les systèmes techniques qui structurent notre environnement numérique. Ce n’est pas uniquement une question de performance ou d’innovation, mais une question de justice, de démocratie et de respect des peuples.

En tant que citoyens, créateurs, décideurs ou simples utilisateurs, chacun peut contribuer à cette transformation en :

Interrogeant les biais des outils utilisés au quotidien.
Soutenant les initiatives qui valorisent les langues et cultures minoritaires.
Demandant plus de transparence et de responsabilité aux grandes plateformes.

L’IA peut devenir un formidable levier pour la diversité culturelle, à condition d’être encadrée, orientée et enrichie par cette diversité elle-même. L’enjeu n’est pas de choisir entre technologie et culture, mais de faire en sorte que la première serve durablement la seconde.