L’empowerment par l’IA selon Mark Zuckerberg : une augmentation des capacités individuelles -Mais sans pouvoir collectif
103 – 01/08/2026 – Une vision prometteuse mais incomplète de l’empowerment
En juillet 2026, Mark Zuckerberg* a présenté sa vision de l’intelligence artificielle : elle ne devrait pas rester le privilège exclusif des gouvernements ni d’un petit nombre d’entreprises technologiques, mais devenir largement accessible. D’après lui, une IA avancée permettrait d’accroître les capacités individuelles, de stimuler la créativité, d’élargir les opportunités économiques et de renforcer la liberté personnelle. Cette approche est séduisante et fait écho aux promesses initiales associées à Internet : une technologie capable de démocratiser la connaissance et de redistribuer le pouvoir simplement en devenant largement accessible. L’IA permet déjà à des millions de personnes d’apprendre, de traduire, de créer et d’accéder à des formes d’expertise autrefois réservées aux spécialistes. Cependant, une analyse plus rigoureuse doit poser une question essentielle : il ne s’agit pas de savoir si l’IA peut contribuer à l’empowerment, mais si les conditions nécessaires à son déploiement — qui ne se réduisent pas au simple accès à une technologie — sont aujourd’hui réunies. Cet article défend l’idée que ce n’est pas encore le cas.
L’empowerment est un processus politique, pas un résultat technologique
Selon une conception individualiste de l’empowerment, l’acquisition de nouvelles connaissances, compétences ou outils suffit à accroître l’autonomie des individus. Les assistants d’IA apparaissent alors, par nature, comme des instruments d’empowerment. Il s’agit là d’une forme d’empowerment prométhéen, de type top-down, dans laquelle la transmission d’un savoir accru par une technologie supérieure permet d’émanciper l’utilisateur en le rendant plus compétent, plus informé, plus avisé, plus influent et, in fine, plus puissant.
Cette allégation repose toutefois sur une vision principalement additive du pouvoir : donner davantage de connaissances et de capacités à l’individu suffirait à accroître son pouvoir d’agir. Or, plusieurs décennies de recherches sur l’empowerment montrent que cette approche demeure incomplète. L’empowerment, dans une perspective bottom-up, n’est pas uniquement une caractéristique individuelle ni la simple acquisition de ressources externes ; il constitue un processus social et politique par lequel les individus développent une conscientisation de leur situation, une lecture partagée des contraintes et des opportunités de leur environnement. L’empowerment bottom-up augmente leur capacité à faire communauté autour d’une même problématique ou d’un même projet, à participer aux décisions, à imaginer ensemble des solutions pragmatiques et novatrices, à influencer les organisations auxquelles ils appartiennent et à transformer collectivement les systèmes qui structurent leur vie.
Une personne dotée d’un assistant d’IA extrêmement performant peut devenir plus productive et mieux informée tout en restant totalement dépourvue d’influence sur les institutions, les marchés ou les structures sociales qui gouvernent son existence. (C’est ce qui se passe actuellement). La capacité individuelle et le pouvoir collectif ne constituent pas une même variable, et l’augmentation de l’une n’entraîne pas mécaniquement celle de l’autre.
Sur ce point, les données disponibles aujourd’hui invitent à la prudence : aucun système d’IA largement déployé n’a encore démontré une augmentation mesurable de la capacité collective des citoyens à influencer les institutions ou les politiques publiques.
Les conditions de l’empowerment sont connues — et aujourd’hui non réunies
Un véritable empowerment suppose que les individus comprennent les dispositifs qui prétendent les “empowérer” et cette condition est loin d’être remplie. Tout programme d’IA intègre les stratégies des concepteurs qui ont décidé quelles données sélectionner, quels objectifs optimiser, quelles formes de connaissances considérer comme légitimes et quels risques accepter. Aujourd’hui, ces choix demeurent opaques pour l’immense majorité des utilisateurs. Les architectures des modèles, les données d’entraînement ainsi que les critères de classement ou de modération restent généralement confidentiels. Les utilisateurs interagissent donc avec des systèmes dont ils ne peuvent ni examiner la logique interne, ni contester les principes de fonctionnement, ni influencer véritablement l’évolution — ce qui est précisément l’inverse des conditions nécessaires à l’empowerment.
De même, l’empowerment suppose que les individus comprennent comment leurs données sont collectées, analysées, stockées et valorisées économiquement. Les données ne sont pas une ressource technique neutre ; elles constituent une source de pouvoir. Aujourd’hui, le modèle économique des principaux fournisseurs d’IA repose largement sur la collecte et l’utilisation massive de données générées par les utilisateurs, sur lesquelles ceux-ci n’ont que peu voire aucun contrôle et dont ils retirent peu de bénéfices économiques directs.
La large diffusion d’une technologie ne suffit pas à la rendre démocratique. Encore faut-il garantir la transparence des données et de la conception des modèles, l’intelligibilité des décisions algorithmiques, des responsabilités véritablement contraignantes, ainsi que des procédures formelles permettant aux utilisateurs et aux citoyens de participer à la gouvernance de l’IA.
Aucune de ces quatre conditions n’est aujourd’hui véritablement institutionnalisée à l’échelle des grandes plateformes d’IA grand public.
De l’assistance individuelle à l’empowerment collectif : trois dimensions, trois conditions non satisfaites
Les recherches sur l’empowerment collectif de type bottom-up, notamment celles portant sur les communautés de patients et de citoyens, identifient trois dimensions complémentaires — chacune dépendant d’une condition préalable que les usages actuels de l’IA ne remplissent pas encore.
L’empowerment communautaire
L’empowerment communautaire — qui correspond à la construction de connaissances partagées, de soutiens mutuels et d’une identité collective — nécessite que les plateformes soient conçues pour renforcer les liens horizontaux entre utilisateurs plutôt que d’optimiser uniquement l’engagement individuel avec le système. C’est ici que l’écart entre la conception actuelle des outils et leur ambition affichée apparaît le plus clairement : la majorité des produits d’IA grand public sont aujourd’hui conçus autour d’une interaction individuelle entre un utilisateur et un modèle, et non autour de la création de liens entre pairs, de reconnaissance mutuelle ou de construction progressive d’un savoir collectif. Cette situation n’est pas accidentelle ; elle découle de la même logique d’optimisation de l’engagement qui alimente les problématiques liées à la collecte des données. Un produit conçu pour maximiser l’usage individuel n’a pas naturellement intérêt à réorienter cette attention vers les relations horizontales entre utilisateurs.
La vision de Zuckerberg d’une IA favorisant l’empowerment personnel correspond pleinement à cette architecture, mais elle ne propose pas encore de programme permettant la formation de communautés autonomes. Paradoxalement, Meta dispose déjà d’une partie de cette architecture manquante grâce à Facebook, qui a démontré sa capacité à créer des communautés, à faciliter les échanges entre pairs et à favoriser l’émergence d’un savoir partagé. Cependant, ce potentiel reste largement sous-exploité du point de vue de l’empowerment, car la plateforme a été principalement conçue pour optimiser l’engagement individuel plutôt que l’intelligence collective.
Tant que les plateformes ne seront pas volontairement repensées pour favoriser les connexions entre personnes plutôt que la simple rétention individuelle, les infrastructures nécessaires à l’empowerment communautaire resteront largement absentes, quelle que soit la puissance des assistants individuels.
L’empowerment collaboratif
L’empowerment collaboratif — c’est-à-dire la co-création d’apprentissages et de solutions entre citoyens, professionnels, organisations et institutions — nécessite des outils interopérables, des standards communs de données et des processus délibératifs dans lesquels l’IA joue un rôle de soutien et non de contrôle. Cette exigence est supérieure à celle de l’empowerment communautaire, car elle requiert davantage qu’une connexion entre pairs, une coopération structurée entre des acteurs différents apportant chacun des formes spécifiques de connaissance. Pour atteindre cet objectif, les systèmes d’IA devraient pouvoir fonctionner au-delà des frontières organisationnelles, avec des standards communs permettant le partage et l’interprétation des données, ainsi que des processus garantissant une véritable prise en compte des contributions de chacun. Aujourd’hui, ces dispositifs de gouvernance collaborative n’existent pas à grande échelle. Les outils collaboratifs utilisant l’IA restent principalement limités à une organisation ou une plateforme donnée, facilitant davantage la coopération au sein des hiérarchies existantes qu’une véritable co-construction entre acteurs différents.
L’empowerment sociétal
L’empowerment sociétal — sans doute le domaine où la dissonance est la plus forte — désigne la capacité des communautés à influencer les institutions, les lois et les normes sociales. À cet égard, l’IA ne peut intervenir que de deux manières distinctes.
La première consiste à faciliter l’accès aux canaux de participation existants et légalement établis — tels que les consultations publiques, les pétitions ou le budget participatif — en aidant les citoyens à comprendre les textes pertinents et à formuler leurs contributions ; cette approche ne suppose aucune modification législative. C’est précisément cette fonction d’élargissement de l’accès qui sous-tend la vision de Zuckerberg : l’IA comme outil destiné à réduire les obstacles pour les individus, plutôt que comme levier de transformation des institutions.
La seconde consisterait à créer de nouveaux canaux d’influence contraignants, ce qui requerrait une réforme institutionnelle ou juridique que l’IA ne peut réaliser à elle seule. Or, l’élargissement de l’accès ne favorise l’empowerment des citoyens que si les institutions destinataires des contributions sont elles-mêmes soumises à un contrôle contraignant. À défaut, l’IA ne fait qu’acheminer davantage de données vers des instances dont la manière d’exploiter ces retours demeure opaque.
La thèse selon laquelle l’IA “empowère” les citoyens ne vaut donc, au mieux, que pour la première option ; elle demeure inopérante pour la seconde, qui reste largement inexplorée. Tant que les citoyens ignoreront l’existence de ces canaux ou les jugeront trop complexes pour y participer, et tant que les institutions ne garantiront pas la prise en compte effective des contributions, l’analyse citoyenne assistée par l’IA ne pourra ni atteindre la prise de décision, ni, a fortiori, l’influencer.
De l’intelligence artificielle à l’intelligence collective
Mark Zuckerberg a raison d’affirmer que l’IA ne doit pas favoriser une concentration accrue du pouvoir entre quelques acteurs. La démocratisation de l’accès à l’IA constitue une première étape essentielle, mais un véritable empowerment exige davantage que la mise à disposition d’assistants personnels toujours plus performants.
La prochaine frontière consiste à transformer l’intelligence artificielle en moteur d’intelligence collective. Meta dispose déjà d’un avantage unique grâce à Facebook, qui accueille des millions de communautés consacrées à la santé, à l’éducation, à l’entrepreneuriat, aux initiatives locales et à l’engagement citoyen. Plutôt que de limiter Meta AI à des interactions individuelles, Facebook pourrait intégrer l’IA au sein des groupes et communautés afin de faciliter le partage de connaissances, la résolution collective de problèmes, la délibération démocratique et l’action collaborative. Une telle évolution illustrerait parfaitement le passage d’un empowerment individuel à un empowerment collectif. Au lieu de simplement aider les individus à penser plus vite ou à travailler plus efficacement, l’IA pourrait aider les communautés à apprendre ensemble, à prendre de meilleures décisions et à générer de l’innovation sociale.
Si Meta parvient à associer la puissance de Meta AI à la richesse du tissu social de Facebook, tout en garantissant la transparence des algorithmes, une gouvernance responsable des données et une participation réelle des utilisateurs, l’entreprise pourrait inaugurer une nouvelle génération d’intelligence artificielle : une IA conçue non seulement pour augmenter l’intelligence individuelle, mais aussi pour renforcer la capacité collective de la société à comprendre, coopérer et agir.
Marie-Georges Fayn