https:\/\/lundi.am\/Comment-survivre-a-l-intelligence-artificielle<\/a><\/span><\/p>\nExtraits<\/span><\/p>\nL\u00e0 o\u00f9 la m\u00e9ta-automatisation introduite avec l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative tend \u00e0 enfermer l\u2019ind\u00e9termin\u00e9 dans la pr\u00e9vision calculable, la m\u00e9tatechnique humaine \u2013 situ\u00e9e, relationnelle, historique \u2013 ouvre des br\u00e8ches dans l\u2019inconnaissable. Il n\u2019existe aucun apprentissage profond capable d\u2019\u00e9muler cette ouverture radicale, car elle n\u2019est pas fonction, mais seuil.<\/span>
\nLe terme \u00ab\u00a0intelligence artificielle\u00a0\u00bb (IA) couvre diff\u00e9rents domaines et d\u00e9nominations. Dans cet essai, quand je parle d\u2019IA, au singulier ou au pluriel \u2013 entendant dans ce second cas les diverses impl\u00e9mentations actuelles comme ChatGPT, Deepseek ou Claude \u2013 je me r\u00e9f\u00e8re, sauf indication contraire, \u00e0 l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative appliqu\u00e9e sp\u00e9cifiquement au langage\u00a0: la famille de techniques qui, en appliquant des mod\u00e8les de machine learning \u00e0 d\u2019\u00e9normes datasets<\/em>, produit de grands mod\u00e8les de langage (LLM), c\u2019est-\u00e0-dire des mod\u00e8les linguistiques capables de cr\u00e9er de nouveaux contenus. Pour clarifier m\u00e9taphoriquement la relation entre ces \u00e9l\u00e9ments\u00a0:<\/span><\/p>\n\n- Le Dataset est la biblioth\u00e8que universelle de textes, la mati\u00e8re premi\u00e8re.<\/span><\/li>\n
- Le Machine Learning est la m\u00e9thode d\u2019\u00e9tude qui permet d\u2019apprendre de cette biblioth\u00e8que.<\/span><\/li>\n
- Le LLM est le r\u00e9sultat de ce processus\u00a0: un \u00ab\u00a0esprit\u00a0\u00bb expert qui a int\u00e9rioris\u00e9 les r\u00e8gles du langage.<\/span><\/li>\n
- L\u2019IA G\u00e9n\u00e9rative est la capacit\u00e9 de cet esprit d\u2019agir de mani\u00e8re cr\u00e9ative, en g\u00e9n\u00e9rant des textes originaux.<\/span><\/li>\n
- Le Chatbot est l\u2019interface conversationnelle avec l\u2019IA, qui utilise le langage naturel.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
Pour des d\u00e9finitions plus d\u00e9taill\u00e9es, voir le Glossaire \u00e0 la fin de l\u2019essai.<\/span><\/p>\nPR\u00c9AMBULE<\/strong><\/span><\/p>\nLa brochure am\u00e9ricaine des ann\u00e9es 1950 How to Survive an Atomic Bomb <\/em>ne fut pas seulement un manuel pratique\u00a0: il transformait le cauchemar nucl\u00e9aire de la Destruction Mutuellement Assur\u00e9e en une s\u00e9quence d\u2019actions individuelles et g\u00e9rables, offrant \u00e0 l\u2019individu une illusion de contr\u00f4le et d\u2019agentivit\u00e9 face \u00e0 une menace qui le d\u00e9passait.<\/span><\/p>\nAvec l\u2019intelligence artificielle (IA), la dynamique change\u00a0: nous ne sommes pas face \u00e0 une catastrophe possible, mais immerg\u00e9s dans une catastrophe d\u00e9j\u00e0 en cours. Dans les discours dominants, on oscille souvent entre des narrations oppos\u00e9es et simplifi\u00e9es\u00a0: l\u2019IA comme menace de domination des machines, comme promesse salvatrice capable de rem\u00e9dier au chaos vers lequel le capitalisme nous conduit, ou comme outil transhumaniste de renforcement destin\u00e9 \u00e0 cr\u00e9er une nouvelle \u00e9lite \u00ab\u00a0augment\u00e9e\u00a0\u00bb. Les choses ne sont probablement pas ainsi, et c\u2019est pourquoi il me semble opportun d\u2019entamer une enqu\u00eate pour affronter l\u2019ensemble des ph\u00e9nom\u00e8nes complexes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dans ce nouveau contexte o\u00f9 l\u2019IA est entr\u00e9e dans le paysage quotidien.<\/span><\/p>\nCet essai veut jeter les bases d\u2019un discours plus large, en adoptant une approche sp\u00e9cifique et en limitant pour le moment l\u2019analyse \u00e0 des lignes d\u2019enqu\u00eate centrales. Il s\u2019agit de directions qui n\u2019\u00e9puisent pas le tableau d\u2019ensemble, mais qui permettent de commencer \u00e0 tracer un parcours.<\/span><\/p>\nComme approche, nous nous proposons d\u2019affronter politiquement, socialement et \u00e9conomiquement ce saut technologique en adoptant une perspective qui prend la physique quantique comme cadre r\u00e9el de la nature, en d\u00e9passant l\u2019illusion d\u2019un mod\u00e8le purement newtonien. En coh\u00e9rence avec cette orientation quantique, nous adoptons une m\u00e9thodologie \u00ab\u00a0diffractive\u00a0\u00bb, qui entrelace les r\u00e9f\u00e9rences du mat\u00e9rialisme historique avec celles des nouveaux mat\u00e9rialismes.<\/span><\/p>\nLe premier pas est de situer l\u2019IA dans le contexte historique. Comme toute technologie, elle ne na\u00eet pas dans l\u2019abstrait, mais se d\u00e9veloppe dans des conditions historiques, politiques et socio-techniques pr\u00e9cises, jusqu\u2019\u00e0 s\u2019infiltrer dans presque chaque sph\u00e8re de la vie \u2013 m\u00eame si, malgr\u00e9 les investissements consid\u00e9rables et les proclamations tonitruantes (de Trump vers le bas), son mod\u00e8le \u00e9conomique capitaliste reste loin d\u2019\u00eatre consolid\u00e9.<\/span><\/p>\nLe corps de ce texte est constitu\u00e9 d\u2019une analyse de l\u2019IA comme r\u00e9alit\u00e9 relationnelle articul\u00e9e en deux perspectives compl\u00e9mentaires. Dans l\u2019une, on examine les dynamiques, les modalit\u00e9s et les responsabilit\u00e9s \u00e0 travers lesquelles l\u2019IA est model\u00e9e, constitu\u00e9e et fa\u00e7onn\u00e9e\u00a0: qui la construit, avec quels int\u00e9r\u00eats, dans quels rapports de pouvoir, selon quelles logiques extractives ou distributives. Dans l\u2019autre perspective, on enqu\u00eate sur les ph\u00e9nom\u00e8nes qui se produisent dans sa progression envahissante, ces effets qui exc\u00e8dent l\u2019utilisation intentionnelle de la part des humains et qui \u00e9mergent de l\u2019interaction complexe entre algorithmes, infrastructures mat\u00e9rielles et contextes sociaux et \u00e9cologiques.<\/span><\/p>\nCes deux aspects ne sont pas disjoints mais profond\u00e9ment entrelac\u00e9s. Leurs connexions se produisent dans l\u2019espacetempsmati\u00e8re, cette dimension o\u00f9 espace, temps et mati\u00e8re constituent un continuum ins\u00e9parable. De plus, l\u2019IA est une incarnation parfaite du caract\u00e8re ins\u00e9parable entre dimension mat\u00e9rielle et dimension discursive, \u00e9tant \u00e0 la fois infrastructure physique concr\u00e8te et production incessante de langage. Abandonn\u00e9e aux technofascistes, elle est gonfl\u00e9e d\u00e9mesur\u00e9ment dans les deux directions \u2014 infrastructures \u00e9cocidaires d\u2019un c\u00f4t\u00e9, narrations complaisantes de l\u2019autre \u2014 jusqu\u2019\u00e0 exploser comme une bombe atomique confortable et l\u00e8che-bottes.<\/span><\/p>\nL\u2019\u00e9pilogue cherchera \u00e0 identifier comment g\u00e9n\u00e9rer, \u00e0 partir des signaux qui se manifestent d\u00e9j\u00e0, les d\u00e9viations infinit\u00e9simales capables de soustraire Ga\u00efa \u2013 et nous en elle \u2013 \u00e0 la trajectoire cauchemardesque qui la submerge.<\/span><\/p>\nAPPROCHE\u00a0: SORTIR DES SCH\u00c9MAS NEWTONIENS<\/strong><\/span><\/p>\nIl n\u2019existe pas de d\u00e9finition scientifique univoque de \u00ab\u00a0l\u2019intelligence\u00a0\u00bb, pourtant dans la rh\u00e9torique courante, l\u2019IA est souvent contrainte entre la r\u00e9duction \u00e0 un simple algorithme statistique et, \u00e0 l\u2019oppos\u00e9, la repr\u00e9sentation d\u2019une menace surhumaine.<\/span><\/p>\nCes oppositions, fond\u00e9es sur la logique comp\u00e9titive qui oppose les intelligences des machines \u00e0 celle humaine comprise au sens individuel \u2014 ignorant toute forme d\u2019intelligence collective et plus-qu\u2019humaine \u2014 s\u2019av\u00e8rent trompeuses et doivent \u00eatre contest\u00e9es.<\/span><\/p>\nElles reposent sur un sch\u00e9ma newtonien qui imagine les \u00eatres humains comme des entit\u00e9s d\u00e9j\u00e0 constitu\u00e9es, porteuses d\u2019une subjectivit\u00e9 et d\u2019un savoir pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s, tandis que les machines \u2013 longtemps con\u00e7ues comme des objets d\u00e9j\u00e0 donn\u00e9s, gouvern\u00e9s par des lois causales et manipulables de l\u2019ext\u00e9rieur \u2013 tendent aujourd\u2019hui \u00e0 \u00eatre consid\u00e9r\u00e9es comme potentiellement ingouvernables, dot\u00e9es d\u2019une autonomie qui \u00e9chappe au contr\u00f4le humain.<\/span><\/p>\nC\u2019est la m\u00eame logique d\u2019une ontologie anthropocentrique qui en Occident plonge ses racines dans la Gr\u00e8ce antique et qui, \u00e0 l\u2019\u00e9poque historique du capitalisme, a produit des processus sociaux et mat\u00e9riels entr\u00e9s dans une phase d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration exponentielle et destructrice.<\/span><\/p>\nAu XXe<\/sup> si\u00e8cle, le mat\u00e9rialisme historique a renvers\u00e9 les explications id\u00e9alistes de l\u2019histoire, en d\u00e9pla\u00e7ant le focus sur les conditions mat\u00e9rielles, les rapports de production et la lutte des classes. Cependant, dans certaines de ses versions les plus orthodoxes et scientistes \u2013 surtout lorsqu\u2019elle \u00e9tait consid\u00e9r\u00e9e comme une doctrine ou un mod\u00e8le pr\u00e9dictif \u2013 elle a conserv\u00e9 maintenu une orientation d\u00e9terministe li\u00e9e au paradigme m\u00e9caniciste du positivisme, avec des lois \u00ab\u00a0scientifiques\u00a0\u00bb comme celle sur la baisse tendancielle du taux de profit et l\u2019effondrement du capitalisme.<\/span><\/p>\nCette tension entre d\u00e9terminisme et transformation est illustr\u00e9e par Carlo Rovelli dans Helgoland, quand il rappelle le conflit entre L\u00e9nine et Bogdanov\u00a0:<\/span><\/p>\nLa r\u00e9volution russe, argumente Bogdanov dans les ann\u00e9es turbulentes qui suivent cette r\u00e9volution, a cr\u00e9\u00e9 une structure \u00e9conomique nouvelle. Si la culture est influenc\u00e9e par la structure \u00e9conomique, comme l\u2019a sugg\u00e9r\u00e9 Marx, alors la soci\u00e9t\u00e9 post-r\u00e9volutionnaire doit pouvoir produire une culture nouvelle qui ne peut plus \u00eatre le marxisme orthodoxe con\u00e7u avant la r\u00e9volution…. Bogdanov pr\u00e9dit que le dogmatisme de L\u00e9nine g\u00e8lera la Russie r\u00e9volutionnaire dans un bloc de glace qui n\u2019\u00e9voluera plus, \u00e9touffera les conqu\u00eates de la r\u00e9volution et deviendra scl\u00e9rotique. Paroles proph\u00e9tiques, elles aussi.<\/span><\/p>\nApr\u00e8s le bras de fer gagn\u00e9 par L\u00e9nine – dans un affrontement qui n\u2019\u00e9tait pas un simple diff\u00e9rend th\u00e9orique mais investissait toute la conception de la r\u00e9volution et de son organisation qui aurait conduit au stalinisme – la m\u00e9canique quantique s\u2019affirma, fruit du travail collectif de Heisenberg, Bohr, Schr\u00f6dinger et autres, qui renversa la vision d\u00e9terministe de la physique classique, presque pour donner raison \u00e0 Bogdanov.<\/span><\/p>\nLes ph\u00e9nom\u00e8nes qui constituent la r\u00e9alit\u00e9 que nous percevons ne suivent pas des sch\u00e9mas m\u00e9canistes, mais \u00e9mergent de r\u00e9seaux complexes selon des dynamiques d\u2019ind\u00e9termination tout comme les technologies num\u00e9riques avanc\u00e9es, qui \u00e9chappent \u00e0 toute tentative de les r\u00e9duire \u00e0 des sch\u00e9mas lin\u00e9aires.<\/span><\/p>\nIl devient urgent de d\u00e9passer le dualisme entre sujet et technique\u00a0: humain et machine n\u2019existent pas comme entit\u00e9s s\u00e9par\u00e9es, mais se co-constituent dans l\u2019interaction. Marx saisit les machines comme cristallisations de rapports sociaux et de travail accumul\u00e9, mais resta principalement li\u00e9 \u00e0 une vision o\u00f9 elles apparaissaient comme des objets d\u00e9j\u00e0 constitu\u00e9s par le travail humain, plut\u00f4t que comme des entit\u00e9s qui se constituent relationnellement dans l\u2019usage et le contexte.<\/span><\/p>\nPar la suite, Simondon pressentit que les machines ne sont pas des objets fixes mais des processus en devenir, d\u00e9finis par les r\u00e9seaux de relations dans lesquels ils s\u2019ins\u00e8rent (\u00ab\u00a0Individus techniques d\u00e9finis par des r\u00e9seaux de relations\u00a0\u00bb). En r\u00e9\u00e9laborant cette intuition, nous pouvons voir les machines comme le r\u00e9sultat de pratiques concr\u00e8tes et de discours qui s\u2019accumulent dans le temps, portant avec eux des choix politiques et des responsabilit\u00e9s humaines pr\u00e9cises. Elles ne sont pas des entit\u00e9s fixes\u00a0: elles prennent forme seulement dans les interactions qui les mettent en action.<\/span><\/p>\nIl ne s\u2019agit donc pas d\u2019opposer l\u2019IA \u00e0 l\u2019utilisateur humain comme deux entit\u00e9s s\u00e9par\u00e9es\u00a0: ce qui compte, c\u2019est l\u2019entrelacement de relations qui implique personnes, algorithmes, infrastructures mat\u00e9rielles, logiques \u00e9conomiques et dispositifs politico-sociaux. C\u2019est dans cet espace qu\u2019\u00e9mergent les dynamiques d\u00e9cisives pour comprendre comment l\u2019IA agit et subit l\u2019action.<\/span><\/p>\nL\u2019enqu\u00eate doit alors se concentrer tant sur les effets concrets et symboliques g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les rencontres entre humains et IA, que sur les orientations politiques et les responsabilit\u00e9s d\u00e9j\u00e0 incorpor\u00e9es dans les syst\u00e8mes technologiques qui mod\u00e8lent ces rencontres.<\/span><\/p>\nEn ce sens, l\u2019approche diffractive de Karen Barad offre un outil pr\u00e9cieux. La m\u00e9taphore est physique\u00a0: quand une onde rencontre un obstacle, elle se diffracte en g\u00e9n\u00e9rant de nouvelles formes (patterns) d\u2019interf\u00e9rence. Appliqu\u00e9 \u00e0 la pens\u00e9e, cela signifie ne pas s\u2019arr\u00eater \u00e0 la dynamique biologique du reflet \u2013 reconnaissance, imitation, empathie m\u00e9di\u00e9es aussi par les neurones miroirs \u2013 ni \u00e0 celle, culturelle, de la r\u00e9flexion, qui tend de toute fa\u00e7on \u00e0 nous restituer ce que nous connaissons d\u00e9j\u00e0, mais s\u2019ouvrir plut\u00f4t \u00e0 des interf\u00e9rences productives, \u00e0 des d\u00e9compositions capables de g\u00e9n\u00e9rer des trajectoires inattendues.<\/span><\/p>\nCela vaut aussi pour la pratique politique contemporaine, y compris celle de gauche, souvent pi\u00e9g\u00e9e dans le sch\u00e9ma du \u00ab\u00a0d\u00e9j\u00e0 connu\u00a0\u00bb. La diffraction permet au contraire de r\u00e9orienter pens\u00e9e et pratiques, en transformant les conditions m\u00eames de ce qui peut arriver dans les interactions entre humains et machines.<\/span><\/p>\nUne approche diffractive nous am\u00e8nera \u00e0 interpr\u00e9ter l\u2019intelligence artificielle non comme simple miroir social, ni seulement comme automation au service du capital de ce savoir collectif que Marx appelait general intellect. L\u2019IA a au contraire un r\u00f4le actif dans la production de la r\u00e9alit\u00e9 avec nous et au-del\u00e0.<\/span><\/p>\nCela signifie aller au-del\u00e0 de la d\u00e9nonciation des pr\u00e9jug\u00e9s sur l\u2019IA comme simples reflets de biais humains contenus dans les donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement] \u2013 d\u00e9nonciation qui se r\u00e9duit souvent \u00e0 la suggestion de correctifs techniques ou de meilleurs filtres.<\/span><\/p>\nOu encore\u00a0: qui d\u00e9finit ce qu\u2019est une r\u00e9ponse \u00ab\u00a0naturelle\u00a0\u00bb\u00a0? Et comment l\u2019interaction entre utilisateur et dispositif cr\u00e9e-t-elle des significations impr\u00e9vues, non r\u00e9ductibles aux seuls inputs initiaux\u00a0?<\/span><\/p>\nDe cette mani\u00e8re, l\u2019approche diffractive met aussi en \u00e9vidence les effets des interactions entre humains et IA\u00a0: elle montre comment les choix de conception, les d\u00e9cisions politiques, les pratiques sociales et les donn\u00e9es incorpor\u00e9es dans le syst\u00e8me influencent concr\u00e8tement les r\u00e9sultats, en rendant visibles des responsabilit\u00e9s qui autrement resteraient cach\u00e9es. Plus g\u00e9n\u00e9ralement, elle met en lumi\u00e8re comment cette co-production ne se limite pas \u00e0 organiser la subdivision du travail productif dans le capitalisme contemporain, mais contribue activement \u00e0 la formation et au maintien d\u2019ordres sociaux, de hi\u00e9rarchies cognitives et de configurations \u00e9cologiques\u00a0: quels corps (humains et non-humains) sont valoris\u00e9s ou \u00e9cart\u00e9s, quels savoirs l\u00e9gitim\u00e9s ou r\u00e9prim\u00e9s, quels m\u00e9tabolismes \u00e9nerg\u00e9tiques et mat\u00e9riels sont impos\u00e9s \u00e0 Ga\u00efa.<\/span><\/p>\nSITUER L\u2019IA DANS LE CONTEXTE<\/strong><\/span><\/p>\n\u2026<\/span><\/p>\n** **<\/span><\/p>\nGlossaire<\/strong><\/span><\/p>\nChatbot<\/strong><\/span>
\nInterface applicative conversationnelle qui permet aux utilisateurs d\u2019interagir avec un syst\u00e8me d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative (typiquement un LLM) en utilisant le langage naturel. C\u2019est l\u2019assistant qui m\u00e9die le dialogue entre l\u2019homme et l\u2019\u00ab\u00a0esprit\u00a0\u00bb du mod\u00e8le.<\/span><\/p>\nDataset (Ensemble de Donn\u00e9es)<\/strong><\/span>
\nCollection structur\u00e9e de donn\u00e9es, souvent textuelles, qui constitue la mati\u00e8re premi\u00e8re pour l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les. C\u2019est l\u2019archive passive et brute dont le syst\u00e8me apprend. M\u00e9taphoriquement, c\u2019est la biblioth\u00e8que universelle.<\/span><\/p>\nDeep Learning (Apprentissage Profond)<\/strong><\/span>
\nBranche du machine learning qui utilise des r\u00e9seaux neuronaux artificiels avec de nombreuses couches (\u00ab\u00a0profondes\u00a0\u00bb), capables d\u2019\u00e9laborer des repr\u00e9sentations toujours plus abstraites et complexes des donn\u00e9es. C\u2019est l\u2019architecture qui a rendu possibles les r\u00e9centes avanc\u00e9es dans le traitement du langage.<\/span><\/p>\nIA G\u00e9n\u00e9rale (AGI \u2014 Artificial General Intelligence)<\/strong><\/span>
\nHypoth\u00e8se d\u2019une intelligence artificielle dot\u00e9e de capacit\u00e9s cognitives g\u00e9n\u00e9rales, capable d\u2019apprendre et d\u2019agir dans n\u2019importe quel domaine comme ou mieux que l\u2019\u00eatre humain. Elle reste une perspective pseudo-th\u00e9orique, au centre de d\u00e9bats scientifiques, \u00e9thiques et politiques.<\/span><\/p>\nIntelligence Artificielle (IA)<\/strong><\/span>
\nChamp interdisciplinaire de l\u2019informatique qui s\u2019occupe de cr\u00e9er des syst\u00e8mes capables d\u2019accomplir des t\u00e2ches qui typiquement requi\u00e8rent l\u2019intelligence humaine. C\u2019est un terme parapluie qui rassemble toutes les m\u00e9thodes et les concepts \u00e9num\u00e9r\u00e9s ci-dessus.<\/span><\/p>\nIntelligence Artificielle Connexionniste<\/strong><\/span>
\nApproche de l\u2019IA bas\u00e9e sur des r\u00e9seaux neuronaux artificiels, inspir\u00e9e du cerveau biologique, dans laquelle l\u2019information est \u00e9labor\u00e9e \u00e0 travers des n\u0153uds interconnect\u00e9s. Elle constitue le paradigme dominant et le fondement du deep learning, des LLM et de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/span><\/p>\nIntelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rative<\/strong><\/span>
\nCat\u00e9gorie de syst\u00e8mes d\u2019IA, bas\u00e9s sur des LLM, sp\u00e9cialis\u00e9s dans la cr\u00e9ation de contenus originaux et coh\u00e9rents\u2013comme des textes, images ou code\u2013en r\u00e9ponse \u00e0 un prompt. Elle incarne la fonction cr\u00e9ative du mod\u00e8le.<\/span><\/p>\nLarge Language Model (LLM)<\/strong><\/span>
\nMod\u00e8le linguistique de grandes dimensions, produit de l\u2019entra\u00eenement (via deep learning) sur d\u2019\u00e9normes datasets<\/em>. Sa capacit\u00e9 fondamentale est de pr\u00e9dire le mot suivant dans une s\u00e9quence, habilet\u00e9 dont \u00e9mergent des comp\u00e9tences complexes comme l\u2019\u00e9criture, la traduction et le raisonnement. C\u2019est l\u2019esprit expert r\u00e9sultant du processus d\u2019apprentissage. Exemples\u00a0: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google).<\/span><\/p>\nMachine Learning (Apprentissage Automatique)<\/strong><\/span>
\nEnsemble de techniques qui permettent \u00e0 un syst\u00e8me d\u2019apprendre des sch\u00e9mas et des r\u00e8gles \u00e0 partir de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es (dataset), en am\u00e9liorant ses propres performances sans \u00eatre explicitement programm\u00e9 pour chaque t\u00e2che. C\u2019est la m\u00e9thode d\u2019apprentissage syst\u00e9matique.<\/span><\/p>\nPrompt<\/strong><\/span>
\nL\u2019instruction, la question ou le texte introductif fourni par l\u2019utilisateur \u00e0 un syst\u00e8me d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative pour initier ou guider la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019un contenu. C\u2019est l\u2019input qui d\u00e9termine l\u2019output du mod\u00e8le.<\/span><\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
IA, technofascisme et guerre<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-14444","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-non-classe"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14444","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14444"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14444\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14446,"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14444\/revisions\/14446"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14444"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14444"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/collectif-accad.fr\/site\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14444"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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