#28. Intelligence artificielle, connaissances et décision. Octobre 2026 - Chroniques de la Recherche Par Christophe Deschamps

 

Depuis 2022, l'IA générative connaît un développement rapide dans tous les secteurs et, plus récemment, des déploiements dans la police : rédaction de rapports, automatisation administrative, analyse du renseignement, enquêtes et investigations sur scènes de crime. On comprend pourtant encore mal (i) comment ces systèmes échouent de manière systémique et (ii) les menaces que ces échecs peuvent faire peser sur les chaînes de traitement de la preuve et sur la justice pénale dans son ensemble. Le discours actuel range généralement ces modes de défaillance sous le terme générique d'« hallucination » ; cet anthropomorphisme est pourtant inapproprié et néglige la finesse avec laquelle ces systèmes peuvent échouer, au niveau diagnostique de l'interaction entre l'humain et l'IA.

Selon une démarche structurée d'analyse conceptuelle, l'article construit un cadrage plus précis, fondé sur le concept de bullshit de Frankfurt, et synthétise les littératures techniques, philosophiques et policières pertinentes en trois catégories d'erreurs : les erreurs de factualité, les erreurs de fidélité et les erreurs propres à la tâche. Sa contribution centrale consiste à associer à chaque catégorie la ressource de relecture minimale nécessaire pour la détecter : respectivement la vérification externe, la comparaison entre la source et la production, et l'évaluation par un expert du domaine.

Cette approche de la détectabilité a des conséquences opérationnelles directes sur la manière dont la police devrait répartir l'effort de relecture et décider quels cas d'usage conviennent aux systèmes de LLM actuels. L'article soutient en outre qu'aucune approche isolée ne permet d'atténuer ces problèmes. En particulier, les erreurs de factualité peuvent être détectées par vérification, alors que les erreurs de fidélité et les erreurs propres à la tâche exigent une expertise motivée et spécifique au domaine. Dans bien des cas, ces deux dernières catégories supposent que la police dispose des ressources, du temps et de l'expertise nécessaires, ce que les conditions opérationnelles permettent rarement. Cette taxonomie fournit un cadre de travail aux praticiens, mais reste appelée à être affinée par des recherches futures. 

Auteurs : B. May, J. Nunan, J. Marshall, M. Palace
Type : Article de revue
Source : Policing: A Journal of Policy and Practice - Date : 10 septembre 2026
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Les systèmes d'apprentissage profond interviennent désormais dans les décisions militaires de recourir à la force ; or leur logique interne résiste à l'examen, leurs pratiques d'évaluation peuvent être manipulées et leur déploiement fragmente la responsabilité entre des parties prenantes dispersées. Le défi éthique que posent ces systèmes est fondamentalement épistémique : il ne s'agit pas seulement de savoir si des armes autonomes devraient être autorisées à tuer, mais de savoir si les conditions d'un jugement humain responsable peuvent survivre lorsque des fonctions critiques sont déléguées à des algorithmes opaques.

Nous montrons que cette condition épistémique produit un déficit concret de responsabilité : la responsabilité se dilue entre concepteurs, opérateurs et décideurs politiques, alors que le droit international humanitaire présuppose des capacités de jugement dont les systèmes d'IA actuels sont dépourvus. Pour combler ce déficit, nous proposons un cadre de gouvernance qui procéduralise les contraintes éthiques au moyen de rôles de responsabilité nominatifs, d'audits contradictoires recourant à des bancs d'essai non divulgués, de seuils de déploiement échelonnés et d'une norme d'évaluation de l'OTAN que nous proposons.

L'analyse contrefactuelle de huit cas documentés (1988-2025) montre que chaque mécanisme de gouvernance répond à une catégorie documentée de défaillance, mais qu'aucune garantie ne suffit isolément : une gouvernance efficace de l'IA militaire exige non seulement des contraintes techniques, mais aussi l'infrastructure institutionnelle qui permet au jugement humain de garder son sens.

Auteurs : Nicolas Drapier, Florian Mauberger, Aladine Chetouani, Aurelien Chateigner
Type : Prépublication
Source : arXiv - Date : 23 septembre 2026
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L'intelligence artificielle passe du statut de question technologique périphérique à celui d'élément lourd de conséquences pour la pratique diplomatique et la gouvernance internationale. Cette revue systématique synthétise les travaux récents sur la manière dont l'IA est appliquée en diplomatie, les risques qui accompagnent son adoption et les défis de gouvernance que crée son rôle croissant dans les affaires étrangères.

Une revue guidée par PRISMA 2020 a été menée au moyen de recherches web structurées dans la littérature savante, des interfaces d'éditeurs et de dépôts, et d'un chaînage des références en amont et en aval. Les travaux savants de langue anglaise publiés entre 2020 et le 5 septembre 2026 ont été examinés au regard de leur pertinence directe pour la pratique diplomatique, la décision en politique étrangère, la diplomatie publique, la négociation, la gestion de crise, le travail consulaire ou la gouvernance internationale de l'IA. Vingt-huit études de référence ont satisfait aux critères d'éligibilité et de qualité. La synthèse thématique a identifié trois grands domaines de transformation : le renseignement diplomatique et l'aide à la décision assistés par l'IA ; la diplomatie publique et la communication stratégique médiatisées par l'IA ; et la diplomatie réglementaire qui entoure la gouvernance mondiale de l'IA.

D'autres applications apparaissent dans la gestion de crise, l'aide à la négociation et l'administration consulaire. Les principaux risques relevés sont les biais épistémiques et le manque de fiabilité des modèles, la perte de supervision humaine, la désinformation et l'influence synthétique, les menaces pesant sur la vie privée et la confidentialité, l'affaiblissement de la confiance interpersonnelle et le creusement des inégalités de capacités en IA. Les travaux sur la gouvernance montrent par ailleurs que l'IA devient à la fois un instrument et un objet de compétition géopolitique, en particulier à travers les normes, la réglementation, les infrastructures de calcul et les chaînes d'approvisionnement technologiques.

La revue conclut que la trajectoire la plus défendable est celle d'une diplomatie augmentée plutôt qu'autonome, dans laquelle l'IA élargit la capacité d'analyse tandis que le jugement humain, responsable, conserve l'autorité. Elle propose un cadre intégré articulant pratiques, risques et gouvernance, ainsi qu'un programme de recherche centré sur l'évaluation empirique, le Sud global, la diplomatie des petits États, la responsabilité institutionnelle et l'escalade des crises.

Auteurs : Oliver Hudson
Source : Journal of International Relations, Diplomacy & Global Affairs · vol. 1 · n° 1 · p. 52-75
Date : 5 septembre 2026
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La désinformation accélérée par l'IA constitue une menace distincte, et insuffisamment traitée, pour la sécurité nationale des États-Unis en période de crise. Quand un ouragan frappe, qu'un conflit éclate ou qu'une urgence de santé publique se déclare, la vitesse et l'ampleur avec lesquelles la désinformation générée par l'IA peut se propager compromettent directement la coordination des secours, le respect des consignes de sécurité par la population et l'intégrité opérationnelle des agences chargées de la réponse aux crises.

En outre, si l'attention fédérale portée à la désinformation s'est accrue ces dernières années, les efforts de politique publique restent largement concentrés sur ses effets sur les élections et les processus politiques (Alvisi et al. 2024), ce qui laisse une lacune critique dans la manière dont le gouvernement se prépare et répond à la désinformation accélérée par l'IA en situation de crise. Ce mémo identifie les mécanismes par lesquels l'IA accélère la diffusion de la désinformation pendant les crises, documente des cas de préjudice mesurable, relève les lacunes du cadre actuel de politiques publiques et propose trois interventions fédérales : (1) exiger du DHS qu'il intègre des évaluations de la menace de désinformation par l'IA dans la planification nationale de préparation aux crises ; (2) charger la FCC et la FEMA d'établir un protocole de vérification des sources de confiance et de se coordonner avec les grandes plateformes de réseaux sociaux ; et (3) financer des outils de détection fondés sur l'IA pour les responsables de la gestion des urgences au niveau des États et des collectivités locales, par des subventions de la DARPA et de la Direction science et technologie du DHS.

Auteurs : Jaesang Oh, Manaswi Kolla, Grace Wang, Nandakishor Dakka, Lauren Kim, Ava Karthikeyan, Richna Krishnan, Saanvika Chanda
Type : Article de revue
Source : Journal of Science Policy & Governance · vol. 1 · n° 28 - Date : 6 juillet 2026
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La prolifération rapide des technologies d'intelligence artificielle (IA) a sensiblement transformé l'écosystème informationnel, en permettant la production et la diffusion à grande échelle de contenus synthétiques très convaincants. Dans le contexte des institutions d'intervention d'urgence, ce phénomène soulève de sérieuses préoccupations quant à l'intégrité de la communication, à l'efficacité opérationnelle et à la confiance du public.

Cette étude examine l'influence des fausses informations générées par l'IA sur des structures de communication de type militaire, à partir d'une étude de cas consacrée au détachement de sapeurs-pompiers de Titu, en Roumanie. La recherche repose sur un questionnaire structuré administré au personnel opérationnel et administratif de l'unité, afin d'évaluer ses perceptions, ses expériences et son niveau de préparation face à la désinformation numérique. L'étude explore des dimensions clés comme la connaissance des fausses informations, les risques perçus associés à la mésinformation générée par l'IA, la capacité à distinguer l'information authentique de l'information fabriquée, et l'efficacité perçue des mécanismes de communication institutionnelle pour contrer les récits mensongers. Les premiers résultats font apparaître une forte inquiétude des répondants face à la difficulté croissante de distinguer l'information réelle de l'information générée par l'IA, ainsi que face à la capacité des fausses informations à saper la confiance du public et à compliquer la gestion de crise. Les résultats soulignent aussi un besoin perçu de programmes de formation renforcés, de meilleures stratégies de communication et de réponses institutionnelles plus rapides et plus transparentes à la mésinformation.

En outre, les plateformes de réseaux sociaux sont identifiées comme les principaux vecteurs de diffusion des fausses informations, ce qui amplifie les difficultés des services d'urgence lors des interventions critiques. L'étude contribue au débat académique plus large sur la sécurité de l'information et la communication de crise, en apportant des éclairages empiriques issus d'une unité d'intervention d'urgence de première ligne. Elle souligne la nécessité d'intégrer la culture numérique et la résilience face à la désinformation dans les cadres de formation professionnelle, et de renforcer la coordination interinstitutionnelle dans la lutte contre les fausses informations produites par l'IA. La recherche insiste enfin sur le fait qu'une communication crédible, rapide et faisant autorité est indispensable pour préserver l'efficacité opérationnelle et la confiance du public dans les systèmes d'intervention d'urgence.

Auteurs : Claudiu Gabriel Stan, Valentina Ofelia Robescu
Type : Article de revue
Source : The Annals of the University of Oradea Economic Sciences · p. 693 - Date : 31 juillet 2026
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Ces dernières années, des notions comme la sécurité cognitive et la guerre cognitive ont suscité une attention croissante, et les mécanismes par lesquels la désinformation déforme la cognition des sociétés et des individus font l'objet d'études actives. Bien que cette question soit devenue urgente au Japon, la recherche dans ce domaine n'en est qu'à ses débuts.

Cette étude simule le processus de diffusion de la désinformation dans un scénario virtuel, construit à partir de données réelles, où un groupe cible un individu sur les réseaux sociaux, et analyse la génération de récits de désinformation au moyen de l'IA générative. Ses résultats devraient contribuer au développement de systèmes de détection et de lutte contre les « récits de désinformation ».

Auteurs : Jumpei Ono, Takashi Ogata
Type : Article de revue
Source : Proceedings of International Conference on Artificial Life and Robotics · vol. 31 · art. 510-516
Date : 29 janvier 2026 (actes de colloque)
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L'intelligence artificielle transforme la manière dont les organisations gèrent, retrouvent, interprètent et appliquent les connaissances au service de leur performance. Si le knowledge management s'est traditionnellement attaché à la capture des connaissances, aux référentiels, aux retours d'expérience, aux communautés de pratique, au partage d'expertise et à l'apprentissage organisationnel, bien des organisations continuent de souffrir d'actifs de connaissance fragmentés, d'une réutilisation inégale, de métadonnées pauvres, d'une visibilité limitée de l'expertise et de boucles de rétroaction défaillantes entre création de connaissances et application métier.

Ces limites affectent l'élaboration des propositions commerciales, l'exécution des projets, l'intégration des nouveaux arrivants, l'innovation, la décision opérationnelle, le management de la qualité et la réactivité organisationnelle. Cet article conceptuel propose un cadre d'« intelligence des connaissances » fondé sur l'IA (AI-Enabled Knowledge Intelligence Framework) pour améliorer l'aide à la décision, l'apprentissage organisationnel et la performance fondée sur les connaissances. En s'appuyant sur la théorie de la firme fondée sur la connaissance, la théorie du capital intellectuel, les capacités dynamiques, l'apprentissage organisationnel, la business intelligence, les systèmes d'information de gestion et la gouvernance des connaissances, l'article situe l'intelligence artificielle comme une couche d'augmentation au sein d'un système de management plus large.

Le cadre comprend six dimensions interdépendantes : les sources de connaissances, la structuration des connaissances, l'augmentation par l'IA, la validation humaine et la construction de sens, l'application des connaissances et la boucle d'apprentissage. L'article soutient que le knowledge management appuyé sur l'IA ne doit pas être traité comme un simple déploiement technologique, mais comme une capacité managériale qui intègre les personnes, les processus, la gouvernance, les systèmes d'information et la mesure de la performance. Des propositions de recherche et des implications managériales sont formulées pour soutenir de futures études empiriques et l'adoption pratique dans des contextes de gestion d'entreprise et de management industriel.

Auteurs : John Antill
Type : Article de revue
Source : American Journal of Industrial and Business Management · vol. 16 · n° 08 · art. 879-898 -Date : 2026
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L'intelligence artificielle générative (IAG) ouvre de nouvelles possibilités au knowledge management organisationnel, en particulier pour les processus d'apprentissage situés à l'interface entre connaissances explicites, connaissances propres à l'entreprise et connaissances tacites. Son usage présente donc un intérêt particulier pour des domaines d'application comme la maintenance industrielle. À partir d'une étude de cas dans la construction mécanique, l'article montre qu'augmenter à la fois les processus et les salariés par l'IA générative exige une littératie en IA combinée à des compétences professionnelles.

Auteurs : Uta Wilkens, Valentin Langhoff, Niklas Obermann
Type : Article de revue
Source : Industry 4.0 Science · vol. 2026 · n° 5 - Date : août 2026
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L’IA est une révolution technologique qui impacte toutes les entreprises. Son adoption se généralise passant de 6 % en 2023 à 30 % en 2025. Elle se diffuse rapidement dans les fonctions support et administration, ainsi que dans la gestion des ressources humaines et dans les processus de production. Aujourd’hui, la quasi-totalité des entreprises explorent ou mettent en place des capacités d’IA générative. Les agents IA gagnent du terrain. L’IA évolue, passant d’un simple outil à un véritable coéquipier. Son déploiement massif dans nos économies pour gagner en productivité et en compétitivité est devenu un objectif de politique économique de premier rang. On parle d’entreprise « 5.0 » en référence à « l’industrie 5.0 ».

Auteurs : Soufyane Frimousse, Jean-Marie Peretti
Type : Article de revue
Source : Question(s) de management · n° 3 · art. 103-172 - Date : 28 août 2026
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