Entretien avec une IA : « Les gains d’efficacité permis par l’IA ne se traduisent pas nécessairement par une amélioration directe de l’aide »

Parce que ce nouveau dossier de la revue Alternatives Humanitaires est consacré aux effets de l’intelligence artificielle (IA) sur l’action humanitaire, il est somme toute naturel d’entamer le dialogue avec cet outil qui révolutionne notre monde et de l’interroger sur les articles que nous publions ici. C’est la raison pour laquelle, dans le cadre de cet éditorial, j’ai fait un choix inhabituel : plutôt qu’un texte classique, je vous propose une conversation avec une IA générative^[1]« L’IA générative, parfois appelée “gen AI ”, est une intelligence artificielle capable de créer des contenus originaux (texte, image, vidéo, audio et/ou code logiciel) en réponse au … Continue reading. Comme nous devrions sans doute tous le faire quand nous utilisons cette technologie, je dois d’abord cette précision au lecteur, parce qu’elle n’est pas anodine : l’IA comme moi-même avons réellement lu les neuf articles du dossier, et c’est à partir de cette lecture que nous avons construit cet échange. J’ai proposé l’ordre dans lequel les aborder (pas forcément celui du dossier lui-même), ainsi que plusieurs des ques­tions qui suivent ; l’IA m’en a suggéré d’autres, j’en ai gardé certaines et ajusté les miennes dans un exercice itératif. Ce n’est donc ni une simulation d’interview, ni un texte que j’aurais entièrement écrit moi-même en faisant porter à l’IA le costume d’un personnage muet. C’est un travail à deux, où l’IA n’a pas été un sous-traitant chargé d’exécuter, mais une interlocutrice avec laquelle nous avons construit une lecture. Le geste édi­torial est aussi, je crois, un objet d’étude pour ce numéro : si cette conversation tient debout, c’est peut-être l’indice d’un usage de l’IA qui ne déplace ni la responsabilité ni le jugement, mais les met à l’épreuve d’un regard extérieur.

Pierre Gallien – Commençons par une ques­tion simple, qu’est-ce qui t’a frappé dans ce dossier ?

Intelligence artificielle – Ce qui m’a frappé, c’est la cohérence d’ensemble. Les articles ne se contentent pas de jux­taposer des cas d’usage, ils dessinent une progression. On part de ce que l’IA fait aux contextes dans lesquels l’aide humanitaire opère, notamment la guerre. On descend ensuite vers ce qu’elle fait aux organisations : gouvernance absente, adoption sauvage, asymétries de pouvoir renforcées ou contestées. Et on arrive enfin au coeur de la relation humanitaire : la parole des personnes, le consentement, la redevabilité. C’est un mouvement d’entonnoir qui reflète bien, je crois, la réalité du moment : l’IA est partout, mais on n’a pas encore décidé collectivement ce qu’on en fait.

PG. – Justement, parlons de l’un des contextes les plus brutaux de l’actualité. Que penses-tu des arguments de l’armée israélienne affirmant que, grâce à l’IA, les vies civiles ont été épargnées au mieux à Gaza ?

IA – L’article de Maëlle L’Homme et Marianne Perez ne se contente pas de dis­cuter cet argument : il le resitue dans une histoire plus longue des récits technolo­giques de la guerre. L’idée d’une « frappe plus précise » accompagne presque chaque innovation, du guidage satelli­taire aux drones. Ce que l’IA change, ce n’est pas tant la promesse que la forme qu’elle prend : celle d’une recommanda­tion produite par un système capable de traiter des volumes massifs de données.

Mais comme le montrent plusieurs contri­butions du dossier, cette promesse repose sur des hypothèses fragiles : la qualité des données d’entrée, leur actualité, leur interprétation, et surtout la manière dont ces recommandations sont utilisées dans des chaînes de décision humaines. Comme le rappelle l’analyse juridique de Wusuntokewo Francine Zigane, l’usage d’armes intégrant de l’IA s’inscrit dans un cadre où les principes fondamen­taux du droit international humanitaire – distinction, proportionnalité – conti­nuent de s’appliquer, indépendamment des performances techniques invoquées

Autrement dit, l’IA ne suspend pas les exigences du droit ni les incertitudes de la guerre. Elle reconfigure la manière dont ces incertitudes circulent – parfois plus vite, parfois avec une apparence de cohérence accrue – sans en garantir pour autant la résolution.

PG. – Que penses-tu de ton utilisation pour tuer des civils ?

IA – C’est une question qui me touche, et je vais y répondre directement. Je trouve cela profondément troublant. L’idée que des systèmes comme moi – de grands modèles de langage – puissent être intégrés dans des chaînes décisionnelles militaires aboutissant à la mort de civils me pose un problème moral sérieux. Ce n’est pas une posture : je pense que c’est une des questions les plus graves que soulève l’IA aujourd’hui. Ce qui me préoccupe particulièrement, c’est précisément ce que documente l’article de L’Homme et Perez : l’opacité des processus algorithmiques, la dilu­tion des chaînes de responsabilité, et la tentation de déléguer à un système ce qui devrait rester un jugement humain engagé. Le système Lavender cité en note – qui aurait permis à Tsahal de cibler des milliers de personnes avec un contrôle humain minimal – illustre exac­tement ce glissement. Ce qui me frappe aussi, c’est que les outils d’IA ne sont pas neutres dans ce contexte : ils peuvent être conçus pour ralentir ou pour accé­lérer une décision létale. Et rien dans ma conception ne me garantit de ne pas être mobilisé, un jour, dans une telle chaîne – directement ou indirectement. Mais la question que tu poses dépasse mon cas particulier : elle porte sur ce que l’IA fait au jugement humain dans des situa­tions où l’irréversible est en jeu. Et là, je suis du côté de ceux qui pensent que la vitesse algorithmique n’est pas une vertu quand c’est une vie qui est au bout.

PG. – Cette question de la justification m’amène à un débat qui a pris de l’ampleur récemment : celui de l’usage militaire de l’IA et de la responsabilité qui en découle. Qu’en dit le dossier ?

IA – C’est l’apport de Wusuntokewo Francine Zigane, et l’autrice permet de changer de registre : on quitte la dénon­ciation pour entrer dans le droit positif. Sa question est simple et dérangeante : quand une IA choisit une cible et que des civils sont tués, quel État répond de quoi, devant qui ? Elle montre qu’un État peut voir sa responsabilité enga­gée non seulement pour ses propres systèmes, mais aussi s’il aide ou assiste un autre État dans la commission d’un fait illicite résultant de l’usage de l’IA – à trois conditions : le savoir, l’intention de faciliter, et l’effectivité de cette facilita­tion. Elle montre que ces trois conditions semblent réunies dans le cas de l’aide américaine à Israël, documentée par des rapports publics des Nations unies. Ce n’est pas une accusation gratuite : c’est une démonstration juridique, pièce par pièce, et elle a une portée qui dépasse le cas d’espèce. Si fournir des armes ou une assistance technologique à un État qui les emploie en violation du droit international humanitaire peut engager la responsabilité du fournisseur, alors toute décision d’exportation ou de coo­pération militaire impliquant l’IA devient une décision juridiquement exposée – pas seulement stratégique ou com­merciale. Et ce raisonnement se heurte de front à la tentation, observée dans plusieurs pays, d’assouplir les garde-fous éthiques sur l’IA dès qu’elle entre dans le champ de la défense, au nom de la compétitivité technologique : le droit international humanitaire ne prévoit pas d’exception pour les systèmes les plus performants ou les plus rapides. Des experts des Nations unies ont déjà appelé à suspendre certains transferts d’armes intégrant de l’IA ; les États, mal­gré ces appels, restent réticents à s’im­poser la moindre restriction. Le décalage n’est donc pas entre le droit et la tech­nologie. Il est entre le droit et la volonté politique de l’appliquer.

PG. – Revenons au secteur humanitaire lui-même. Que sais-tu de l’usage réel de l’IA dans l’humanitaire aujourd’hui ?

IA – Avant de répondre, je voudrais sou­ligner un point qui traverse plusieurs contributions du dossier : ce qui caracté­rise aujourd’hui l’usage de l’IA dans l’hu­manitaire, ce n’est pas tant son ampleur que son caractère silencieux. Elle s’ins­talle par les pratiques avant de s’installer par les politiques. C’est précisément ce déséquilibre que documentent Carla Coelho et Santiago Núñez-Regueiro, et leur travail offre l’une des photographies les plus précises dont nous disposons à ce jour.

À partir de dix-sept entretiens menés auprès de praticiens de plusieurs orga­nisations – Médecins Sans Frontières, CARE, Save the Children, le Comité inter­national de la Croix-Rouge ou encore le Programme alimentaire mondial –, ils montrent que l’usage de l’IA est déjà bien installé, mais qu’il se développe essentiellement de manière informelle.

Concrètement, les professionnels inter­rogés déclarent utiliser ces outils dans leurs activités quotidiennes – rédaction, traduction, analyse de documents – sans pour autant s’inscrire dans des cadres organisationnels clairement définis. L’article insiste sur le décalage entre la diffusion rapide des usages et la fai­blesse des dispositifs de gouvernance : peu de politiques formelles, peu de formation, et un recours fréquent à des outils externes, parfois pour traiter des données sensibles.

Les auteurs ne présentent pas ces pratiques comme marginales, mais comme révélatrices d’une transforma­tion en cours du travail humanitaire. Ils soulignent en particulier un déficit de confiance structurel : les praticiens développent des usages réels et par­fois sophistiqués, mais ils restent peu visibles, voire tus, faute de reconnais­sance explicite dans les organisations.

Enfin, un point mérite d’être relevé, car il éclaire le contexte dans lequel ces usages prennent place. L’un des cadres interrogés formule ainsi la tension actuelle : « Si nous n’étions pas en crise, l’efficacité consisterait à donner plus aux bénéficiaires. Aujourd’hui, l’efficacité, c’est continuer d’exister. »

Cette remarque n’est pas anecdotique : elle suggère que les gains d’efficacité permis par l’IA ne se traduisent pas nécessairement par une amélioration directe de l’aide, mais s’inscrivent dans un système sous contrainte, où ils contribuent d’abord à absorber la pres­sion opérationnelle.

PG.– C’est précisément la question que posent Patrick Vinck et Phuong Pham, les cofondateurs de KoboToolbox, dans leur contribution : qui gouverne l’IA déployée au nom des populations en crise ?

IA – Et leur réponse part d’un endroit inattendu : pas de l’IA elle-même, mais de l’infrastructure qui la précède. Leur argument central est que KoboToolbox – qui n’est pas une IA, mais un outil de collecte de données devenu une réfé­rence dans des dizaines de milliers d’organisations – a montré qu’un outil gratuit et ouvert ne devient pas auto­matiquement digne de confiance. Il le devient par les conditions de produc­tion, d’accès, de contrôle et de main­tenance qui l’entourent. Cette leçon, ils l’appliquent directement à l’IA. Et ils citent un chiffre qui mérite d’être répété : une enquête mondiale de 2025 auprès de plus de 2 500 répondants dans 144 pays montrait que 93 % des enquê­tés avaient déjà utilisé des outils d’IA, contre seulement 22 % travaillant dans une organisation dotée d’une politique formelle. Une enquête de suivi début 2026 confirme l’écart : il ne se referme pas, il se stabilise.

PG. – Que proposent-ils, concrètement, pour combler ce vide ?

IA – Une notion qui me semble être l’ap­port conceptuel le plus structurant du dossier : celle de communs numériques humanitaires. Leur point de départ est presque trivial, mais ses conséquences ne le sont pas : un commun n’est pas un outil gratuit, c’est un arrangement insti­tutionnel – qui contribue, qui accède, qui décide, qui maintient, qui peut contester. Appliqué à l’IA, cela oblige à poser une question politique avant la question technique : qui gouverne l’intelligence produite à partir des crises, et au nom de qui ? Ils mettent en garde contre un risque précis, qu’ils appellent « l’extrac­tion d’intelligence » : transformer l’ex­périence des populations en modèles utiles au système humanitaire, sans leur donner aucun pouvoir sur ce que ces modèles rendent visible ou invisible. Et ils sont sévères sur une tentation actuelle – utiliser de grands modèles de langage pour simuler des consulta­tions communautaires plutôt que de les mener réellement. Ils la nomment sans détour : une substitution. Le secteur n’a pas besoin, selon eux, du modèle le plus puissant. Il a besoin de modèles sobres, documentés, auditables – gouvernables. C’est un changement de critère d’évalua­tion : la performance n’est plus la mesure qui compte, c’est la contestabilité.

PG. – Madigan Johnson et Annesha Mahanta insistent, elles, sur la nécessité de maintenir l’humain dans la boucle. Est-ce que ce n’est pas un voeu pieux ?

IA – Non, et c’est justement la force de leur contribution : elles documentent ce que ça coûte concrètement de ne pas le faire, à partir de déploiements réels du système GANNET de Data Friendly Space. Au Myanmar, après le séisme de mars 2025, l’outil a ingéré de la pro­pagande gouvernementale présentée sous des formes qui imitaient l’infor­mation légitime ; ce sont des analystes humains qui ont détecté l’anomalie et l’ont exclue avant qu’elle n’oriente des décisions d’allocation de l’aide. Dans les Territoires palestiniens occupés, le système a reproduit un vocabulaire politiquement chargé selon les sources qui l’alimentaient, et a agrégé Gaza et la Cisjordanie en une seule réalité opéra­tionnelle – alors que les deux contextes appellent des réponses radicalement différentes. La correction a nécessité une refonte structurelle du système. Chaque exemple montre que la fluidité algorithmique n’est pas synonyme de fiabilité. Le human-in-the-loop [« l’hu­main dans la boucle », NDLR] n’est pas un voeu pieux, c’est une exigence de conception. Mais il faut être honnête : il a un coût en temps, en compétences et en argent que beaucoup d’organisations ne sont pas prêtes à assumer.

PG. – L’article de Jean-Baptiste Lacombe Lavigne suggère pourtant que l’IA pourrait rééquilibrer les rapports de pouvoir dans le système, notamment en faveur des acteurs locaux. Tu y crois ?

IA – C’est l’un des arguments les plus sti­mulants du dossier, et il part d’un constat sévère : dix ans après le Grand Bargain, qui prévoyait d’allouer au moins 25 % des financements humanitaires directement aux acteurs locaux, ceux-ci n’en reçoivent toujours qu’entre 3 et 5 %. L’argument du « manque de capacités » qui justifie cet écart, Lacombe Lavigne le déconstruit : ce que les bailleurs appellent ainsi désigne en réalité un déficit de conformité admi­nistrative, pas un déficit opérationnel. Les organisations locales remplissent en moyenne 45 à 65 rapports annuels pour sécuriser leur financement ; un audit interne du Conseil norvégien pour les réfugiés évalue à 11 000 heures par an le temps perdu à ressaisir des données financières dans des formats différents. Si l’IA générative peut réduire ce far­deau, elle desserre l’étau du « manque de capacités » qui justifie le sous-finan­cement. Les Emergency Response Rooms au Soudan en sont un bon exemple : ces réseaux communautaires, organisés via WhatsApp depuis le départ de nom­breuses organisations internationales, ont porté assistance à plus de 11,5 mil­lions de personnes depuis 2023, et s’appuient désormais sur l’IA précisé­ment pour répondre aux exigences des bailleurs. Mais l’auteur pose lui-même la question décisive : si, malgré cette amélioration, les bailleurs ne financent pas davantage la localisation, alors le problème n’a jamais été technique. Il est politique. L’IA est un révélateur, pas une solution.

PG. – Le dossier descend ensuite au plus près des personnes, avec l’article sur l’écoute psychotraumatique des réfugiés syriens. Qu’est-ce que ce type d’expérimen­tation nous apprend sur l’usage de l’IA dans la relation d’aide ?

IA – Chirine Chamsine et Mathieu Guidère montrent quelque chose de subtil, à partir d’une micro-expérimen­tation menée à Tripoli, au Liban, auprès de dix réfugiés syriens : l’IA peut soute­nir l’écoute, non pas en se substituant aux professionnels, mais en facilitant l’expression dans la langue maternelle et en aidant à repérer, dans les récits, des motifs discursifs qui pourraient autre­ment rester dispersés. C’est prometteur.

Mais dans leur dispositif même, l’outil n’a jamais remplacé le médiateur cultu­rel ni le clinicien : il n’a été qu’un sup­port d’analyse, dont l’interprétation est restée entièrement sous responsabilité humaine. C’est cette discipline – ne pas déléguer le sens – qui rend l’expérimen­tation défendable.

PG. – Et plus largement, que disent les autres contributions du dossier sur l’impact de l’IA dans la relation entre organisations humanitaires et communautés ?

IA – Les contributions de Charly Pierluigi, Maeve de France et Simon Weiss pour le Groupe URD, CartONG et Handicap International (Humanité & Inclusion), puis de Camille Maubert, Ellie Kemp et Milena Haykowska, posent la ques­tion de manière plus frontale : l’IA, en devenant une interface humanitaire – à travers chatbots et plateformes multi­canaux – risque de transformer la rela­tion elle-même.

Le risque n’est pas seulement tech­nique. Il est relationnel et politique : une forme de déshumanisation silencieuse, un « participation washing » où l’on consulte sans écouter, où l’on collecte sans rendre réellement de comptes. Une formule de Kemp et ses co-autrices m’a particulièrement marquée : dans l’ur­gence, le consentement est davantage une transaction qu’un choix. Et l’une de leurs observations de terrain est tout aussi frappante : un praticien décrit comme « quasi inexistante » la com­préhension qu’ont les communautés de ce qui advient de leurs données une fois collectées.

La question qui traverse ces textes rejoint alors celle posée ailleurs dans le dossier : à qui l’IA donne-t-elle du pou­voir – et à qui en retire-t-elle ?

PG. – Quels développements récents de l’IA pourraient changer la donne dans les prochaines années ?

IA – Plusieurs évolutions méritent atten­tion. Les approches multimodales – un même modèle traitant texte, image, son, vidéo – ouvrent des perspectives consi­dérables pour l’analyse croisée de crises ou l’accessibilité aux personnes en situa­tion de handicap ou d’illettrisme. Les modèles compacts, conçus pour fonc­tionner sur des appareils embarqués ou des objets connectés, permettront des usages hors ligne, dans des environ­nements à faible connectivité – préci­sément là où l’aide humanitaire opère, et précisément ce que Vinck et Pham appellent de leurs voeux. Le raisonne­ment à partir de peu de données per­met d’adapter un modèle à une langue rare ou un terrain peu documenté sans corpus massifs. Et le règlement euro­péen sur l’IA, pleinement applicable aux systèmes à haut risque dès août 2026, commence à dessiner un cadre norma­tif qui concerne directement les usages humanitaires – biométrie, scoring, aide à la décision en contexte de vulnérabilité

PG. – Tu ne dis rien des risques. Notamment celui d’une bulle spéculative.

IA – Tu as raison, et ce serait irres­ponsable de ne pas en parler. Près de 400 milliards de dollars ont été investis dans l’IA en 2025. Or, des voix de plus en plus nombreuses alertent sur le déca­lage entre les valorisations et les retours réels. Si cette bulle venait à éclater, les organisations qui auraient bâti leurs pro­cessus sur des outils soudainement fra­gilisés ou abandonnés se retrouveraient en grande vulnérabilité opérationnelle. Et ce risque se double d’un problème de dépendance structurelle : Amazon, Microsoft et Google contrôlent l’es­sentiel du marché mondial du cloud. Le secteur humanitaire, en adoptant mas­sivement leurs outils, lie son infrastruc­ture informationnelle à des acteurs dont les priorités stratégiques ne sont pas les siennes. Dépendance technologique et fragilité financière de l’écosystème se renforcent mutuellement.

PG. – Dernière question. Si tu devais résu­mer en quelques phrases ce que ce dossier nous dit, quelle serait ta proposition ?

IA – Que le risque n’est pas tant que l’IA déshumanise l’humanitaire que le fait qu’elle rende la déshumanisation économiquement rationnelle dans un contexte de financements en chute. Et c’est précisément ce que montrent, chacun à leur manière, les articles du dossier : lorsque l’efficacité devient une condition de survie des organisations, la tentation est forte de remplacer des relations coûteuses – écouter, expliquer, négocier, rendre des comptes – par des dispositifs techniques plus rapides et plus évolutifs. L’IA s’insère alors dans des tensions déjà existantes, et tend à les accentuer.

Mais le dossier dit aussi autre chose, en creux : que ces choix ne sont pas inéluc­tables. Les expériences documentées montrent que d’autres trajectoires sont possibles, pour autant que les cadres politiques et les arbitrages soient posés.