Cette page consolide notre analyse éditoriale du moment industriel et politique de l'IA. Quatre paradigmes pour situer le projet, la pile en six couches pour cartographier les acteurs, trois futurs pour qualifier les choix de société, une méthode en cinq étapes pour construire un commun IA sectoriel, et six auteurs pour penser l'IA depuis la tradition des biens communs. Lecture longue : 15 à 20 minutes.
Position · Quatre paradigmes
Quatre paradigmes structurent notre position : le contexte de la 4ᵉ révolution industrielle, l'exigence de souveraineté numérique, la réponse — donner du pouvoir aux organisations qui gèrent les biens communs — et la réciprocité qui fait tenir le commun.
L'intelligence artificielle, l'automatisation, les plateformes et la convergence du numérique, du physique et du cognitif redessinent les organisations de travail. Cette transformation n'est pas neutre : elle peut renforcer ou dissoudre la maîtrise des collectifs sur leur propre activité.
Garder la main sur les savoirs, les corpus, les modèles, les flux et les preuves. Pas de dépendance à un éditeur unique ni à un acteur dominant du nuage. Logiciels libres documentés, hébergement maîtrisé, données qui restent chez les organisations qui les produisent.
Pour piloter cette transformation au lieu de la subir, les organisations qui gèrent les biens communs ont besoin d'outils qu'elles maîtrisent. H/IA transforme l'information en connaissance utile, au service du pouvoir organisationnel des corps sociaux.
Les organisations qui utilisent l'infrastructure participent à sa gouvernance, partagent leurs retours d'usage et contribuent aux outils. La réciprocité fait tenir le commun, et la connaissance circule au lieu d'être captée.
Cartographie · 6 couches
L'attention va aux applications visibles — Copilot, Claude, ChatGPT. Le pouvoir et la rente, eux, sont concentrés plus bas : énergie, fonderies, semi-conducteurs, cloud. Anatomie de la chaîne, étage par étage.
La couche visible. Chatbots, copilotes, assistants. La concurrence existe, les coûts de bascule sont faibles. Concrètement, c'est ChatGPT que vous ouvrez le matin pour rédiger un mail.
Les poids et l'entraînement. Les modèles à poids ouverts et l'ajustement fin ouvrent une brèche réelle pour des modèles spécialisés. Le « modèle », c'est le moteur entraîné sur des milliards de pages — ce qui « parle » derrière ChatGPT.
L'hébergement et l'orchestration. Trois géants du nuage (« hyperscalers ») concentrent l'essentiel du marché. Concrètement, c'est là où sont stockés vos mails Gmail, vos photos iCloud, vos fichiers Dropbox.
La puissance de calcul. NVIDIA tient un quasi-monopole. Une seule de ces puces — un GPU NVIDIA H100 — coûte environ 30 000 €. Un cluster en compte des dizaines de milliers.
Trois acteurs maîtrisent la lithographie EUV. Une machine de gravure (chez ASML, Pays-Bas) coûte 200 millions d'euros. Sans elles, pas de puces avancées au monde.
Le socle physique. Un grand datacenter consomme autant d'électricité qu'une ville de 50 000 habitants. La géographie de l'IA suit celle de l'énergie bon marché — souvent loin du débat démocratique local.
Capitalisme de plateforme · Asymétrie
Les utilisateurs alimentent les modèles : données comportementales, prompts, feedbacks, corpus métiers, réputation, attention. Concrètement : chaque fois que vous corrigez une réponse de ChatGPT, vous l'entraînez gratuitement.
« L'extraction de valeur à partir des données comportementales — voilà la matière première du capitalisme de surveillance. » — Shoshana Zuboff (2019)
Choix politiques · Trois modèles
Selon qui possède la pile, l'IA produit des effets différents sur la démocratie, l'économie sociale et les libertés. Trois modèles sont en concurrence — et le choix n'est pas que technique.
Quelques entreprises possèdent la pile, captent les données, facturent l'usage par abonnement. Modèle dominant aujourd'hui.
L'État assume une fonction d'intégrateur : cloud souverain, IA européenne, infrastructures nationales.
Coopératives, syndicats, associations, collectivités, universités mutualisent GPU, données, modèles, gouvernance.
Stratégie · Trois horizons
Un commun de l'IA ne signifie pas posséder TSMC ou NVIDIA. Cela signifie identifier où l'action collective est crédible — et y concentrer l'effort.
Semi-conducteurs avancés. Dizaines de milliards d'investissement, savoir-faire industriel rare.
Cloud local, GPU mutualisés, hébergement coopératif. Le terrain où syndicats, associations, collectivités peuvent agir.
Le vrai enjeu : qui possède l'indexation, les embeddings, les annotations, les usages des savoirs métier ?
Méthode · 5 étapes
Pour une branche, une fédération ou un secteur ESS — cinq étapes ordonnées. Aucune ne nécessite de levée à 100 M$.
Données, textes, savoir-faire, procédures, formations, jurisprudence, référentiels métier. Inventorier ce qui existe déjà comme bien commun de fait.
Comité éthique paritaire — employeurs, salariés, usagers, experts, juristes. Droit de retrait, droit d'audit, droit de veto.
RAG sectoriel sourcé, journalisé, documenté. Pas un chatbot générique : un outil dont on peut tracer chaque réponse.
Hébergement européen, cloud associatif, serveur dédié ou consortium ESS. Sortir de la dépendance hyperscaler — éthique et budgétaire.
Licences, charte de non-captation, clauses de réversibilité, audits réguliers. Le commun n'est pas l'open data sauvage.
Méthode · cybernétique du second ordre
Un système ne se comprend pas depuis l'extérieur, mais en participant à ses boucles : agir, subir les conséquences, voir comment ses propres décisions modifient l'ensemble.
Cybernétique du second ordre. Un observateur n'est pas extérieur au système qu'il observe — il en fait partie, ses choix le modifient.
→ Observing Systems, 1981 ; Understanding Understanding, 2003.
Viable System Model et projet Cybersyn (Chili, 1971-1973) : organiser une économie en boucles de rétroaction démocratiques, instrument plutôt que tableau de bord.
→ Brain of the Firm, 1972 ; Designing Freedom, 1974.
Pas d'abstraction ; 1232 agents géolocalisés en Île-de-France, cinq scénarios — désinformation, phishing, bots électoraux, biais algorithmique, auto-réplication. Chaque exécution illustre, n'estime pas.
Lecture honnête
Hypothèses du modèle (small-world Watts-Strogatz, seuils Granovetter, motivated reasoning Kahan, complex contagion Centola), capacités, limites assumées et sources scientifiques sont documentées publiquement sur la page méthodologie.
Filiations · Six grilles de lecture
Ce travail s'appuie sur des traditions théoriques bien établies. Chacune éclaire un aspect du problème.
Communs · Nobel 2009
Démontre, contre Hardin, que les communautés gèrent durablement leurs ressources par une gouvernance polycentrique. Sans privatisation ni étatisation systématique.
Governing the Commons (1990)
Économie politique
Le marché auto-régulé est une fiction historique. L'économie doit être réencastrée dans le social — sinon le social se défend en réintroduisant terre, travail et monnaie hors marché.
La Grande Transformation (1944)
Philosophie politique
Le commun n'est pas une chose, c'est une pratique politique. Une institution qui se construit dans l'usage et la gouvernance — pas une nature préalable des biens.
Commun (2014)
Économie en réseau
Wikipedia, Linux, les communs scientifiques montrent qu'une production pair-à-pair existe à grande échelle — sans hiérarchie marchande ni propriété exclusive.
The Wealth of Networks (2006)
Capitalisme numérique
Le « capitalisme de surveillance » extrait la valeur des données comportementales — matière première produite sans consentement, sans rémunération, sans gouvernance.
The Age of Surveillance Capitalism (2019)
Innovation
L'État finance souvent l'innovation fondamentale — internet, GPS, écran tactile. La rente est ensuite privatisée par des acteurs qui ont assumé une part minime du risque.
The Entrepreneurial State (2013)
Pour aller plus loin
Quelques ouvrages référencés, classés par filiation. Liste non exhaustive — vouée à s'enrichir au gré des lectures collectives de l'association.
Elinor Ostrom, Governing the Commons (1990) — huit principes des communs durables.
Pierre Dardot & Christian Laval, Commun (2014) — révolution du XXIᵉ siècle.
Yochai Benkler, The Wealth of Networks (2006) — production par les pairs.
Heinz von Foerster, Understanding Understanding (2003).
Stafford Beer, Designing Freedom (1974).
Edgar Morin, La Méthode (6 tomes, 1977-2004).
Gregory Bateson, Steps to an Ecology of Mind (1972).
Karl Polanyi, La Grande Transformation (1944) — encastrement social de l'économie.
Shoshana Zuboff, L'Âge du capitalisme de surveillance (2019).
Mariana Mazzucato, The Entrepreneurial State (2013).
Marcel Mauss, Essai sur le don (1925) — donner, recevoir, rendre.
Richard Stallman, Free Software, Free Society (2002) — copyleft comme don récursif.
Lewis Hyde, The Gift (1983).
Duncan Watts & Steven Strogatz, Collective dynamics of small-world networks (Nature, 1998).
Mark Granovetter, Threshold models of collective behavior (AJS, 1978).
Damon Centola, How Behavior Spreads (2018) — complex contagion.
Philippe Eynaud, La gouvernance des associations (IAE Paris).
Jean-Louis Laville, L'Économie solidaire (2011).
Bernard Eme & J.-L. Laville, Cohésion sociale et emploi (1994).
Cette bibliographie sera enrichie collectivement par les adhérents au fil des assemblées. Suggestion d'ajout : contact@h-ia.fr.