#26. Intelligence artificielle, connaissances et décision. Chroniques de la Recherche Par Christophe Deschamps

 

La thèse de Friedrich Hayek sur l'incalculabilité du savoir tacite se heurte à des difficultés de fond à l'âge de l'intelligence numérique. La littérature se concentre sur l'efficacité de l'intelligence artificielle ou sur la collaboration entre l'homme et la machine, mais laisse de côté la dimension de pouvoir qui la sous-tend, et n'étend pas l'analyse à l'ordre social macroscopique.

Pour combler ce manque, l'étude propose un modèle topologique épistémique homme-IA qui met au jour la relativité de la connaissance, en caractérisant la structure du savoir selon deux dimensions orthogonales : la calculabilité algorithmique (travail mort) et l'agentivité épistémique humaine (travail vivant). L'auteur soutient que l'IA ne comprend pas le savoir tacite, mais contourne la compréhension par un mécanisme de manifestation fonctionnelle. Il identifie un double mouvement de tenaille : les algorithmes font descendre le seuil de calculabilité par ajustement probabiliste, tandis que les sujets humains repoussent vers la droite le seuil de leur agentivité épistémique, sous l'effet d'incitations de confort.

Ce déplacement provoque une reconstruction topologique : évidement de la raison explicite, dépossession de l'expérience incarnée, occupation du vide ontologique par la prédiction algorithmique. Ce glissement épistémique microscopique se manifeste à l'échelle macroscopique comme un ordre spontané planifié, forme de gouvernement qui élague par avance les espaces de possibles à l'aide de technologies prédictives.

L'étude retrace enfin les trajectoires civilisationnelles, du chaos primitif au sursaut de l'intelligence numérique, et propose la « civilisation centaure » comme reconstruction normative. Elle plaide pour une gouvernance par les seuils, destinée à constitutionnaliser l'ordre du savoir et à préserver l'espace institutionnel du savoir génératif incalculable face à l'hégémonie des schèmes algorithmiques.

Auteur : Xin Zhang
Type : Article de revue
Source : Journal of Innovation & Knowledge, vol. 17, p. 101050 Date : Octobre 2026
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La croissance rapide de l'information numérique publiquement accessible a rendu l'analyse manuelle en sources ouvertes insuffisante pour le renseignement, la cybersécurité et l'investigation numérique contemporains. Les grands modèles de langage et les systèmes d'IA agentique, capables d'utiliser des outils, de raisonner en plusieurs étapes et de produire du renseignement de façon itérative, apparaissent comme des solutions prometteuses, mais les cadres d'évaluation n'ont pas suivi le rythme des capacités annoncées.

Cette revue systématique porte sur 74 études et apporte quatre contributions. D'abord, elle établit l'IA agentique comme catégorie analytique distincte et non comme un prolongement du prompting, et organise la littérature selon une taxonomie en onze catégories couvrant les fondations des modèles de langage, les architectures agentiques, la génération augmentée par récupération (RAG), les graphes de connaissances, l'ingénierie de prompts, l'adaptation au domaine, les jeux d'évaluation et le risque. Ensuite, elle identifie un écart entre hallucination et validation : bien que l'hallucination soit reconnue comme un problème de fiabilité majeur dans plus de vingt études, elle n'est mesurée de bout en bout que dans un seul système RAG spécifiquement dédié à l'OSINT, et dans des conditions non reproductibles, tandis que les travaux voisins sur le raisonnement et la correction factuelle portent sur des questions de domaine général plutôt que sur les sources ouvertes.

En troisième lieu, elle projette les recherches existantes sur le cycle OSINT et montre un appui solide à la collecte et à l'analyse, mais une couverture limitée de la vérification, de la mise en forme, de la diffusion et de l'aide à la décision. Enfin, elle propose un agenda de recherche en dix points portant sur l'évaluation, les jeux de référence, la mesure de l'hallucination, la robustesse adverse, la couverture du dark web, le renseignement multimodal et la gouvernance. Les auteurs concluent qu'un modèle de copilote associant humain et IA, où les modèles assistent la collecte et le tri tandis que l'analyste conserve la responsabilité de la vérification et de la décision, constitue l'architecture de déploiement la plus défendable à court terme.

Auteurs : Eduardo Almeida Palmieri, Mohamed Chahine Ghanem, Dipo Dunsin, Zubair Baig, Ed de Quincey, Kim-Kwang Raymond Choo
Type : Prépublication (arXiv) - Date : 7 juillet 2026
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La montée des visuels de synthèse produits par IA affaiblit le lien indiciaire entre la représentation et le réel, et rend de plus en plus contesté le statut épistémologique de la vérité, de la preuve et de la référence. À mesure que les régimes de vérification fondés sur la référence perdent leur autorité, la vérité se reconstruit dans un environnement post-vérité façonné par l'attrait affectif et la force de conviction perceptive.

Dans ce cadre, les visuels de synthèse générés algorithmiquement se sont imposés comme des instruments influents de communication politique, qui façonnent l'opinion, les prédispositions politiques et les identités collectives. L'étude examine le rôle de la propagande visuelle synthétique, des technologies de deepfake et des contenus de remplissage produits par IA dans la construction de la réalité politique, la formation de l'opinion et la persuasion.

Elle évalue également la façon dont ces contenus alimentent la mobilisation affective, la polarisation sociale et la reproduction des identités collectives, et traite des implications éthiques liées à la justice de la représentation, à la transparence algorithmique et à la confiance du public.

Auteur : Mihrali Köseliören
Type : Chapitre de livre
Source : Advances in Computational Intelligence and Robotics, p. 99-122, IGI Global Scientific Publishing
Date : 14 août 2026
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Les grands modèles de langage interviennent de plus en plus dans les conversations publiques, par l'intermédiaire d'agents conversationnels, d'assistants de recherche et d'outils de génération de contenu. Dans le cadre de la compétition en zone grise, qui recouvre les activités hostiles situées sous le seuil du conflit ouvert, ces systèmes peuvent être détournés pour amplifier la guerre cognitive, en agissant sur la cognition individuelle et collective afin d'orienter attitudes et comportements.

L'article propose un cadre philosophique et théologique d'évaluation du « dialogue synthétique », entendu comme l'interaction conversationnelle produite par une machine et conçue pour agir sur les croyances, la confiance et les liens sociaux. En s'appuyant sur la définition de la guerre cognitive retenue à l'OTAN, sur la notion de désordre informationnel et sur la philosophie dialogique, l'auteur soutient que la persuasion permise par les modèles de langage et la tromperie assistée par IA (deepfakes, affirmations plausibles mais fausses) peuvent éroder les conditions du dialogue véritable, en sapant la confiance épistémique et en instrumentalisant les personnes comme cibles.

L'analyse éthique et théologique dialogue avec les documents récents du Vatican sur l'IA, la vérité et la paix, et les traduit en critères normatifs applicables au dialogue synthétique en zone grise : véracité, transparence, responsabilité, proportionnalité de l'influence, respect de la dignité humaine. Sur le plan méthodologique, l'étude combine analyse conceptuelle et sondage empirique évaluant les sorties de modèles sur un ensemble de questions philosophiques et théologiques ainsi que sur des scénarios d'intérêt public adossés à des sources primaires. Il en résulte une ébauche de modèle d'évaluation et une série de recommandations pratiques pour les chercheurs, les concepteurs de plateformes et les communautés religieuses soucieuses de résister aux attaques cognitives.

Auteur : Robert Reczkowski
Source : Scientia et Fides, vol. 14, n° 2, p. 219-248 - Date : 24 août 2026
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L'intelligence collective sur le web est souvent décrite comme la capacité de systèmes humains-machines à grande échelle à agréger des connaissances, coordonner l'action et améliorer les décisions. Les mêmes mécanismes distribués peuvent cependant amplifier une information de faible qualité lorsque des utilisateurs polarisés, des communautés soudées, des sujets controversés et les caractéristiques des plateformes interagissent durant les premières heures de vie d'une affirmation sur les réseaux sociaux.

L'article présente une méthode préliminaire, fondée sur un graphe hétérogène temporel, pour le tri précoce des contenus trompeurs sur le web et les réseaux sociaux. L'idée directrice consiste à traiter le risque de désinformation non seulement comme une propriété du contenu textuel, mais comme une propriété émergente du comportement collectif : qui réagit en premier, quelles communautés s'activent, à quel point le sujet est controversé, et si les interactions initiales révèlent une attention concentrée ou au contraire transversale.

Le cadre proposé associe des indices strictement causaux prélevés sur une fenêtre initiale, une attention de graphe sensible à la polarisation, et des files de relecture humaine. Plutôt que d'automatiser la sanction, le dispositif vise à soutenir l'élaboration collective du sens, en aidant vérificateurs, modérateurs et analystes à concentrer une attention rare sur les affirmations dont le contexte social initial signale un risque d'amplification.

Auteurs : Carmela Comito, Liliana Martirano
Type : Article de colloque
Source : 2026 22nd International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT), p. 901-904, IEEE - Date : Juin 2026
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Les systèmes de commandement et de contrôle assistés par IA et les drones semi-autonomes à bas coût reconfigurent les champs de bataille en Ukraine et au Proche-Orient, tandis que la Chine mobilise sa base techno-industrielle pour s'imposer comme puissance militaire de premier rang. Aux États-Unis, la Maison-Blanche entend faire adopter l'IA « avec agressivité » dans l'ensemble des forces, et le Pentagone a chargé le département de la Défense de devenir une force de combat « AI-first ». Le maintien de l'avance militaire américaine pourrait dépendre de la rapidité avec laquelle le pays conçoit, adopte et déploie ces technologies.

Or si l'IA joue un rôle croissant dans l'aide à la décision et l'analyse du renseignement, sa diffusion plus large et plus profonde s'annonce plus difficile, en particulier pour les systèmes autonomes physiques. L'auteur classe et évalue l'ensemble des obstacles qui ralentiront cette transformation, en prenant les drones autonomes comme cas d'étude.

S'appuyant sur son expérience d'officier de l'aviation de l'armée de terre ainsi que sur des entretiens avec des experts du département de la Défense, des forces armées ukrainiennes, de l'industrie de défense et du monde académique, il donne des exemples concrets des barrières à l'adoption et examine ce que le gouvernement américain devrait faire pour les lever.

Auteur : Jake Steckler
Type : Article de revue
Date : 10 août 2026
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L'irruption de l'intelligence artificielle rebat radicalement les cartes de la veille professionnelle en permettant, entre autres, de rationaliser les flux documentaires grâce à l’automatisation. Et puisque l'IA excelle aussi dans le tri massif, le résumé ou la traduction, que reste-t-il à l’humain ? Cette révolution sonne-t-elle le glas des métiers de la veille ou annonce-t-elle leur mutation profonde ?

Si chaque étape du cycle se réinvente, du cadrage des besoins à la diffusion, en passant par le sourcing, la collecte et l'analyse, où l'expertise humaine reste-t-elle indispensable ? Entre gain de productivité et impératif éthique, vérification et contextualisation, comment redéfinir les compétences ? L'hybridation s'impose pour transformer le chaos en savoir.

Source : www.archimag.com
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