La culture, ce n’est pas seulement une langue. C’est une manière de penser. Une façon de raconter des histoires, de faire des blagues, de cuisiner, de débattre, de décider ce qui est juste ou non. C’est ce qui fait qu’une tourtière n’est pas qu’un pâté, et qu’une réplique de La petite vie ne se traduit pas vraiment.

Or, depuis quelques années, une nouvelle entité apprend à penser en observant l’humanité : l’intelligence artificielle (IA).

La question n’est pas anodine : si ces systèmes apprennent à partir de ce que nous produisons, quelle culture vont-ils absorber ? Et surtout, laquelle vont-ils ensuite reproduire ?

Un exemple bien connu permet de saisir l’enjeu. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont demandé à des millions de personnes, dans une expérience publiée dans la revue Nature⁠1, de trancher des dilemmes moraux impliquant des voitures autonomes. Dans un des scénarios, une voiture devait choisir entre heurter un bébé ou un vieillard.

Les réponses, récoltées dans plus de 230 pays, variaient fortement selon les cultures. Certaines sociétés privilégiaient les plus jeunes, d’autres accordaient davantage de valeur aux aînés, d’autres encore étaient moins préoccupées par l’âge et voulaient préserver les plus riches ou encore ceux qui avaient simplement le mieux respecté le code de la route.

La conclusion est simple : la morale n’est pas universelle, elle est culturelle. Et si une intelligence artificielle apprend à partir de ces décisions, elle n’apprend pas une vérité objective.

Elle apprend une moyenne, une probabilité de produire la bonne réponse. C’est là que le problème commence.

Une machine statistique

L’IA fonctionne comme une gigantesque machine statistique. Elle observe des milliards de textes, d’images et de conversations, puis elle reproduit ce qui apparaît le plus souvent en fonction d’éléments de contexte. Imaginez un chef qui apprendrait à cuisiner en analysant des millions de recettes. Si 80 % de ces recettes proviennent de la même cuisine, il deviendra excellent dans ce style. Mais il connaîtra très peu les autres et aura donc naturellement tendance à se rabattre sur ce qu’il connaît et maîtrise le mieux.

Or, le français représente environ 3 % du contenu web mondial, sur lequel la plupart des IA génératives sont encore entraînées aujourd’hui. L’anglais, plus de 60 %. Et à l’intérieur de ces 3 %, le Québec représente probablement entre 5 % et 10 %. Autrement dit, le contenu québécois francophone équivaut à environ 0,2 % du web mondial. À l’échelle des machines, ce n’est pas une minorité. C’est presque du bruit.

Pour en saisir les conséquences, demandez à une IA de raconter une blague québécoise ou de proposer une recette de tourtière. Parfois, le résultat sera acceptable. Mais souvent, quelque chose cloche. La blague sonne comme une traduction, et la tourtière ressemble à un pâté nord-américain générique. Pas complètement faux, mais pas tout à fait vrai non plus.

Ce phénomène pourrait sembler anodin. Après tout, il ne s’agit que de recettes ou de blagues. Mais l’IA commence déjà à influencer ce que nous lisons, écrivons, regardons et créons. Elle participe à la production de textes, à la traduction, à la recommandation culturelle. Elle devient progressivement un filtre entre nous et le monde.

Si ce filtre est entraîné principalement à partir des contenus de certaines cultures, il produira naturellement des réponses qui leur ressemblent. Non pas par idéologie, mais par mathématique.

Dans ce contexte, les débats actuels sur l’utilisation des contenus pour entraîner les modèles d’IA – y compris les actions en justice intentées par certains créateurs d’ici⁠2 – soulèvent une question plus large que celle des droits d’auteur. Ils nous forcent à réfléchir à un enjeu encore plus fondamental : la place des différentes cultures dans les systèmes qui façonneront les contenus de demain.

Car ces systèmes optimisent pour ce qui est abondant, accessible et facile à intégrer. Et ces caractéristiques ne sont pas réparties également entre les cultures.

Exister dans les données

Le Québec n’est pas seulement minoritaire dans le monde. Il l’est aussi dans la francophonie. La production numérique francophone est largement dominée par l’Europe. Nous sommes donc une minorité dans la minorité. Et ce, même s’il n’a jamais été aussi facile de produire, de diffuser et d’archiver du contenu.

C’est là que se joue une partie importante de l’avenir culturel.

Autrefois, la promotion de la culture québécoise passait par la télévision, la radio, les livres ou le cinéma. Aujourd’hui, elle passe aussi par quelque chose de beaucoup moins visible : les données qui entraînent les intelligences artificielles.

Cela peut sembler abstrait, mais les implications sont très concrètes. Ce sont ces données qui déterminent ce que les machines comprennent, ce qu’elles reproduisent et, ultimement, ce qu’elles recommandent. Autrement dit, elles influencent ce qui devient visible… et ce qui ne l’est pas.

La question n’est donc pas seulement de protéger notre culture. Elle est aussi de s’assurer qu’elle existe là où se construit désormais une partie du monde numérique. Cela implique de produire du contenu, de le rendre accessible, de numériser nos œuvres, de nourrir les corpus linguistiques. Cela implique aussi, possiblement, de réfléchir à notre capacité de développer ou d’adapter des modèles ici, en fonction de nos réalités.

Parce qu’à l’ère de l’intelligence artificielle, exister culturellement ne suffit plus. Il faut exister dans les données.

Et dans ce nouveau monde, une chose devient claire : les cultures qui nourrissent les modèles existeront dans leurs réponses. Les autres risquent simplement de s’effacer, tranquillement, sans bruit.

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