Intelligence collective vs intelligence artificielle : un enjeu stratégique pour l’ESS
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Intelligence collective vs intelligence artificielle : un enjeu stratégique pour l’ESS

L’intelligence artificielle : opportunité ou menace pour l’économie sociale et solidaire ?

Alors que l’intelligence artificielle (IA) s’impose dans tous les secteurs, les acteurs de l’Économie Sociale et Solidaire (ESS) s’interrogent : faut-il y voir un levier de transformation ou un danger pour leurs valeurs fondatrices ? À cette question binaire, il convient d’ajouter une troisième voie : et si l’ESS devait d’abord renforcer sa propre force motrice, son intelligence collective, avant d’adopter des outils d’IA ?

L’intelligence collective, socle différenciateur de l’ESS

Au cœur de l’ESS, l’intelligence collective n’est pas un simple mot-clé :

c’est un mode de fonctionnement. Elle s’exprime dans la gouvernance partagée, la co-construction des décisions, et la richesse des échanges horizontaux. Face à elle, l’IA actuelle, majoritairement développée dans une logique marchande, reste perçue comme un outil technologique, amplifié par le bruit médiatique et financier, sans réelle convergence avec les pratiques démocratiques du secteur.

Une IA conçue pour l’optimisation... pas forcément pour l’intérêt général

La plupart des solutions d’IA disponibles aujourd’hui s’inscrivent dans une dynamique capitalistique : maximisation des profits, exploitation massive des données, concentration des services entre les mains de quelques grandes plateformes. Cette orientation soulève plusieurs alertes pour l’ESS :

  • Un risque de dépendance technologique incompatible avec les principes d’autonomie et de sobriété numérique.
  • Une captation des financements publics ou privés vers des solutions "innovantes", au détriment de projets de terrain à fort impact social ou écologique.
  • Une illusion d’accessibilité : des outils parfois gratuits, mais dont l’objectif est de fidéliser... et verrouiller.

L’IA dans l’ESS : un usage à encadrer, une opportunité à redéfinir

Face à ces constats, l’enjeu pour les acteurs de l’ESS n’est pas de rejeter l’IA, mais de se l’approprier à leurs conditions, avec stratégie et discernement. Cela implique :

1. Renforcer l’intelligence collective

Avant d’implémenter des outils, il est essentiel de consolider les espaces de concertation internes, de former les équipes à la prise de décision collective et de favoriser une culture du débat. L’IA ne remplacera jamais la richesse du dialogue humain.

2. Porter une vision politique de l’IA

L’ESS doit affirmer sa voix dans le débat sur les usages de l’IA, en promouvant des alternatives aux modèles dominants : open source, solutions locales, gouvernance éthique des données, etc.

3. Détourner l’IA de sa logique productiviste

L’objectif ne doit pas être de "gagner du temps à tout prix", mais de créer plus de valeur humaine. L’IA peut être utile pour automatiser des tâches répétitives ou pour accompagner la rédaction, à condition qu’elle serve la mission de l’organisation.

4. Valoriser le facteur humain

L’un des apports majeurs de l’ESS est la reconnaissance de la richesse du travail collectif. L’IA ne doit pas faire écran à la relation, mais la renforcer : créer du lien, incarner les valeurs, transmettre un récit.

Conclusion : une invitation à réinventer les usages

Plutôt que de courir derrière les promesses de l’IA, l’ESS a une occasion unique : réaffirmer ses fondamentaux tout en réinventant ses pratiques. C’est dans la combinaison d’une intelligence collective forte et d’une utilisation éthique et stratégique de l’IA que se dessine un avenir soutenable. À condition d’en garder la maîtrise.

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