N.B. : les sous-titres de cette vidéo sont générés automatiquement. Je ne les ai pas relus et ils peuvent contenir des erreurs.
J’ai préparé ce discours à des fins de formation d’interprètes et il ne reflète pas forcément mes opinions réelles.
Texte
A toutes fins utiles, voici le texte, qui n’est pas une transcription fidèle ni complète du discours.
Une image peut parfois faire plus qu’une page entière de statistiques. Pour une ONG, montrer un enfant victime de la faim ou une famille ayant fui son pays peut permettre de sensibiliser le public et, surtout, de récolter des dons.
Mais que se passe-t-il lorsque cette image n’a jamais existé ?
C’est précisément le problème auquel sont confrontées certaines organisations humanitaires et de développement qui ont commencé à utiliser des images créées par l’intelligence artificielle. Le phénomène reste difficile à mesurer, mais des chercheurs et des professionnels du secteur constatent qu’il prend de l’ampleur.
Pourquoi ce recours à l’IA ?
D’abord, parce que c’est rapide et bon marché. Une photographie prise sur le terrain suppose de mobiliser un photographe, de se déplacer, de trouver les bonnes conditions et, bien sûr, de respecter toute une série de règles éthiques. Une image de synthèse, elle, peut être produite en quelques secondes. Dans un contexte où les ONG disposent parfois de moyens financiers très limités, la tentation est donc forte.
Deuxième argument : la protection des personnes vulnérables. Photographier une véritable victime d’un conflit ou une enfant vivant dans la pauvreté soulève des questions de consentement et de respect de la vie privée. Avec un personnage fictif, personne n’est exposé directement. Valérie Gorin, chercheuse au Centre d’études humanitaires de Genève, souligne notamment que l’IA permet de créer des images sur mesure tout en évitant certains des problèmes liés au consentement.
Enfin, l’IA permet de raconter une histoire qui serait difficile, voire impossible, à photographier. On peut représenter une situation passée, illustrer un phénomène abstrait ou créer une campagne sans mettre une personne réelle en scène.
Mais c’est justement là que le bât blesse.
Car une image artificielle n’est pas nécessairement une image innocente. Les recherches menées ces dernières années montrent que les générateurs d’images ont tendance à reproduire les représentations déjà présentes dans leurs données d’entraînement. Or, dans le domaine humanitaire, ces représentations sont parfois profondément stéréotypées.
On retrouve ainsi toujours les mêmes codes visuels : l’enfant africain affamé, la terre desséchée, la victime passive, ou encore le bénévole occidental venu sauver des populations démunies. Une étude récente parle même de « pornographie de la pauvreté 2.0 ».
Le paradoxe est assez frappant : on utilise une technologie extrêmement sophistiquée pour reproduire des clichés très anciens. Selon Valérie Gorin, l’IA risque ainsi de transformer les stéréotypes humanitaires en une véritable « banque à stéréotypes » automatisée.
Il y a aussi un problème de confiance. Une photographie peut être mise en scène, recadrée ou retouchée, mais elle renvoie normalement à un événement réel. Une image générée par IA, elle, peut donner l’impression de montrer un événement qui n’a jamais eu lieu. Si le public découvre qu’une ONG a utilisé une fausse image pour illustrer un problème bien réel, sa confiance risque d’en pâtir.
Alors, faut-il interdire ces images ?
Je ne pense pas que la réponse soit aussi simple. L’IA peut effectivement permettre de protéger des personnes, de réduire les coûts et de communiquer sur des sujets difficiles. Mais elle ne doit pas devenir un moyen de fabriquer la victime idéale, celle qui correspond parfaitement à ce que nous attendons de voir.
Le véritable enjeu n’est donc peut-être pas de choisir entre photographie et intelligence artificielle. C’est de savoir si nous sommes capables de raconter la pauvreté sans réduire les personnes qui la subissent à une image de leur souffrance.
Pour les retouristes FR>EN
Je peux vous proposer une version anglaise du même discours. Le contenu n’est pas identique, mais cela vous donnera peut-être des idées. Autre possibilité : écouter le discours anglais avant d’interpréter le discours en français, pour activer le vocabulaire, certaines tournures intéressantes, etc.
