The Economist a récemment eu une idée astucieuse : il a soumis 25 modèles d’IA de pointe au World Values Survey, cette enquête de longue date qui recense les croyances humaines dans plus de 100 pays depuis 1981. La conclusion principale est que les modèles développés en Occident penchent vers la laïcité et le libéralisme, tandis que ceux développés en Chine portent l’empreinte de la censure d’État. La plupart des commentaires se sont concentrés sur ce contraste. Je pense que la conclusion la plus importante se trouve discrètement au milieu de l’article : pas un seul des modèles testés ne reflète la vision du monde de la plupart des pays africains ou musulmans.
Réfléchissons à ce que cela signifie concrètement. Près d’un milliard de personnes utilisent aujourd’hui l’IA générative, et une part croissante d’entre elles y ont recours non pas pour obtenir des faits, mais pour obtenir un avis : comment gérer un conflit familial, comment élever un enfant, comment peser le pour et le contre d’une décision comportant des enjeux moraux. Pour des centaines de millions de ces utilisateurs, chaque réponse est filtrée par des a priori formés ailleurs. Le modèle parle leur langue. Il ne parle pas de leur vie.
Il est tentant d’interpréter cela comme une histoire de partialité et de débattre pour savoir quelles valeurs sont les bonnes. Je trouve cette approche stérile. Le prisme le plus utile est celui que les investisseurs appliquent à n’importe quel marché : où la demande n’est-elle pas satisfaite, et pourquoi ?
La demande est manifestement bien là. L’article décrit Ansari, un chatbot islamique développé par un ancien ingénieur de Google et d’Uber, que des milliers de musulmans utilisent déjà pour des questions de foi et des décisions quotidiennes. Voilà à quoi ressemble un signe précurseur : un développeur techniquement chevronné, une population mal desservie et des utilisateurs qui arrivent sans qu’on leur ait fait de publicité. Lorsque des personnes se donnent la peine de créer leur propre alternative à certains des produits les mieux financés de l’histoire, elles vous en disent long sur les acteurs en place.
L’échec du côté de l’offre est structurel, c’est pourquoi il persiste. Les modèles tirent leurs valeurs des données d’entraînement, et les textes disponibles sur Internet sont fortement biaisés en faveur d’une poignée de langues et de cultures. La phase post-entraînement aligne ensuite les modèles sur les sensibilités des laboratoires qui les développent, concentrés à San Francisco et à Hangzhou. Personne n’a décidé d’exclure les visions du monde de Lagos, Jakarta ou Doha. Le processus n’a tout simplement pas été conçu pour les inclure — et les processus ne se corrigent pas d’eux-mêmes.
Les marchés ont horreur du vide, et celui-ci est déjà en train d’être comblé — par défaut plutôt que par choix. Les modèles chinois, moins coûteux à exploiter et librement modifiables, gagnent du terrain dans l’ensemble du monde en développement. Les utilisateurs soucieux des coûts préféreront la rapidité et le faible coût à la maîtrise culturelle, si tel est le choix proposé.
Mais cela ne doit pas nécessairement être le choix proposé. L’opportunité intéressante réside dans une IA véritablement ancrée dans les régions qu’elle dessert : entraînée avec une maîtrise approfondie de la langue locale plutôt qu’une traduction superficielle, alignée sur les institutions locales plutôt que sur des institutions lointaines, et – surtout – construite avec une appropriation locale plutôt qu’une simple distribution locale. Le Golfe est ici une source d’inspiration. Les investisseurs souverains n’achètent pas seulement de la puissance de calcul ; ils financent des modèles « arabe d’abord » précisément parce qu’ils comprennent que l’infrastructure linguistique et culturelle reste une infrastructure à part entière. Ce qui vaut pour les ports et les réseaux électriques vaut désormais pour les modèles : les pays et les communautés qui possèdent les leurs dépendront moins des valeurs des autres.
La distinction entre servir un marché et l’exploiter revêt ici une importance capitale. L’histoire de la technologie sur les marchés en développement regorge de produits localisés en surface mais étrangers dans leur essence. La traduction n’est pas la représentation. Les initiatives qui s’imposeront durablement sur ce marché seront celles où les communautés desservies détiendront une véritable participation au capital, une réelle autorité éditoriale sur l’orientation du projet et de réelles capacités techniques — et non un simple vernis de traduction recouvrant les hypothèses de quelqu’un d’autre.
Notre cadre pose trois questions à toute technologie : qui en bénéficie, qu’est-ce qui perdure, et qu’est-ce qui pourrait se briser si cela réussissait trop bien ? Appliquées ici, elles ont un double tranchant. Une IA qui ignore la plupart des visions du monde échoue au premier test. Mais une IA fragmentée en mille systèmes de valeurs hermétiques, chacun confirmant ses utilisateurs et ne dialoguant avec personne, échouerait au troisième. L’objectif n’est pas d’avoir un écho différent pour chaque chambre ; il s’agit d’une pluralité avec des passerelles — des modèles qui représentent fidèlement leurs communautés tout en restant transparents sur ce qu’ils sont et interopérables avec tout le reste.
Cet équilibre ne naîtra pas de lui-même. Il sera construit, ou il ne le sera pas — et il sera construit par quiconque se présentera avec un capital patient et un respect sincère pour les marchés concernés. Les visions du monde que l’IA a oubliées ne sont pas une simple note de bas de page dans l’histoire de cette technologie. Elles représentent plusieurs milliards de personnes, et constituent le prochain grand test pour savoir si l’innovation peut renforcer les systèmes qui nous unissent.
Lisez l’article complet ici : https://www.economist.com/briefing/2026/06/25/ai-models-values-are-very-different-from-most-peoples
Nicole Junkermann est une investisseuse internationale spécialisée dans les technologies, le sport et les médias. Elle dirige NJF Holdings, un groupe d’investissement mondial, ainsi que sa plateforme sportive Gameday by NJF Holdings, qui investit dans les ligues sportives, les droits médiatiques et l’engagement des supporters grâce à la technologie. Son travail dans ce secteur vise principalement à développer des infrastructures sportives à long terme et à étendre la portée commerciale et mondiale des ligues professionnelles.