1 octobre 2026 · PAR DAVID GUEZ

Luddisme 3.0, vers une intelligence collective en pair à pair

Des marteaux luddites aux modèles d’IA qui absorbent nos savoirs, je retrace une histoire du refus. Face au risque catastrophique et aux monopoles géopolitiques, je propose Interlligence : une œuvre et une infrastructure en pair à pair, où l’intelligence reste un commun.

Luddisme 3.0, vers une intelligence collective en pair à pair
« The Leader of the Luddites », gravure publiée en mai 1812. Auteur inconnu, domaine public / Wikimedia Commons.

Ce que frappait le marteau

Entre 1811 et 1816, des ouvriers du textile anglais brisent des métiers dans les Midlands et le Nord. Le nom de Ned Ludd circule comme une signature collective, plus que comme la biographie certaine d’un chef. Les luddites ne détestent pas indistinctement les machines : ils s’attaquent à leur emploi pour défaire des métiers, diminuer les salaires et retirer aux travailleurs la maîtrise de leur savoir-faire. Le gouvernement répond par l’armée, des procès et, en 1812, une loi qui rend le bris de machine passible de mort. Byron s’élève contre cette peine devant la Chambre des lords.

La caricature du casseur ignorant a longtemps servi les vainqueurs. Eric Hobsbawm a décrit le « bris de machine » comme une forme de négociation collective par l’émeute ; E. P. Thompson l’a replacé dans l’économie morale et les solidarités ouvrières. Je retiens ce déplacement : la question n’est pas de savoir si une technique est nouvelle, mais qui l’impose, à qui, et pour quelle distribution du pouvoir. Langdon Winner demandera si les artefacts ont une politique ; David Noble montrera, avec les machines à commande numérique, comment une organisation du travail peut être inscrite dans une architecture technique.

Le refus d’une vie obligatoire en réseau

Le néo-luddisme du XXe siècle — ce que j’appellerais ici, sans en faire une période officielle, un « luddisme 2.0 » — conteste l’obligation de posséder un écran, un téléphone, un compte, d’être joignable et mesurable en permanence. Dans ses Notes toward a Neo-Luddite Manifesto, Chellis Glendinning ne réclame pas un retour innocent au passé : elle demande à examiner les effets sociaux et écologiques des techniques avant de les naturaliser. Plus près de nous, Pièces et main d’œuvre ou Technologos publient enquêtes et manifestes contre la technocratie et les objets connectés. Leurs méthodes et leurs positions ne sont pas interchangeables ; elles documentent néanmoins une tradition du refus organisé, parfois radical, qui ne se laisse pas réduire à la nostalgie.

Je n’ai pas toujours répondu par le retrait. Avec Teleweb.org et TV-Art.net, j’ai tenté, au début du Web, de déplacer les circuits de diffusion audiovisuelle : que chacun puisse émettre plutôt que recevoir seulement. Faire un média alternatif était déjà une façon de hacker la propriété du canal. Aujourd’hui, le canal n’est plus seulement la diffusion des images : c’est l’appropriation de la langue et du savoir.

Le luddisme 3.0 : la connaissance vampirisée

Les modèles d’IA absorbent textes, images, voix, gestes professionnels et conversations. Leur puissance se construit sur des contributions humaines accumulées, souvent sans négociation avec celles et ceux qui les ont produites. À cette extraction s’ajoute un travail très présent : annotation, modération, évaluation et correction. Le collectif Data Labelers et les négociations de la Writers Guild of America rendent visibles deux fronts de cette lutte : les conditions du travail qui nourrit les modèles et le droit de ne pas être dépossédé de son œuvre ou de son métier.

Le conflit n’oppose donc pas mécaniquement l’humain à la machine. Il oppose des régimes de propriété, des infrastructures et des droits d’usage. PauseAI, Stop AI et d’autres groupes revendiquent des interruptions plus franches, au nom de risques parfois existentiels. Je ne partage pas nécessairement chacune de leurs stratégies. Je refuse pourtant qu’on disqualifie d’avance le geste d’arrêt : arrêter peut être une compétence démocratique.

Travail d’annotation de données. Photo Nacho Kamenov / Humans in the Loop, CC BY 4.0 / Wikimedia Commons.
Travail d’annotation de données. Photo Nacho Kamenov / Humans in the Loop, CC BY 4.0 / Wikimedia Commons.

Quand le refus devient une question de survie

Avec l’IA, l’enjeu du refus dépasse celui de nombreuses techniques précédentes. La bombe nucléaire a montré qu’une invention peut menacer la continuité même de la vie humaine. Je ne prétends pas que l’IA soit une bombe : ses mécanismes, ses usages et ses temporalités diffèrent. Mais la possibilité d’un dommage catastrophique oblige à penser avant le déploiement, et non seulement après l’accident. En 2023, la déclaration de Bletchley a reconnu des risques graves liés aux modèles les plus avancés ; des chercheurs et dirigeants ont demandé que le risque d’extinction dû à l’IA soit traité comme une priorité mondiale. Le rapport international sur la sécurité de l’IA de 2026 souligne à la fois l’ampleur des incertitudes, les désaccords sur les scénarios de perte de contrôle et les capacités encore limitées des systèmes actuels.

Cette incertitude n’autorise pas une course aveugle. Elle rend politique le droit de ralentir, d’auditer et de refuser certaines capacités. La survie ne se résume pas à la survie biologique : une société peut continuer à respirer tout en perdant sa capacité de décider. Un luddisme 3.0 doit défendre les deux.

Essai nucléaire Trinity, 1945. Photo du Department of Energy, domaine public / Wikimedia Commons. Analogie de risque, non équivalence technique avec l’IA.
Essai nucléaire Trinity, 1945. Photo du Department of Energy, domaine public / Wikimedia Commons. Analogie de risque, non équivalence technique avec l’IA.

Deux puissances, plusieurs formes de fermeture

La compétition géostratégique pousse dans la direction inverse. Les entreprises américaines contrôlent une grande part des investissements, des infrastructures de calcul et des plateformes de diffusion. Les restrictions américaines sur les semi-conducteurs avancés font aussi de la puissance de calcul une arme diplomatique. En Chine, DeepSeek-R1 et Qwen3 distribuent des poids de modèles accessibles ; c’est une ouverture réelle pour certains usages, mais publier des poids ne revient pas nécessairement à ouvrir toutes les données, le calcul, les décisions de conception ou la gouvernance. La définition de l’Open Source AI de l’OSI permet de distinguer ces niveaux. Des initiatives américaines comme OLMo rendent davantage de composants vérifiables ; d’autres, comme gpt-oss, ouvrent les poids sous leurs propres conditions.

Je ne veux pas choisir entre un monopole privé américain et une dépendance géopolitique à des modèles seulement « ouverts » en apparence. L’autonomie suppose de pouvoir inspecter, modifier, héberger, interrompre et transmettre une intelligence sans autorisation d’une puissance centrale.

Baies de serveurs du NERSC. Photo en CC0 / Wikimedia Commons.
Baies de serveurs du NERSC. Photo en CC0 / Wikimedia Commons.

D’E.L.I.O.T. à Interlligence

En 2017, j’ai conçu E.L.I.O.T., un agent conversationnel collectif. Le manifeste parlait d’une guerre des langages : une langue calculée et commercialisée tend à se superposer aux paroles humaines qui l’alimentent. Je voudrais reprendre ce conflit au sérieux. Au lieu d’offrir nos phrases à une boîte noire, que se passerait-il si nous construisions une intelligence dont le matériau et l’autorité resteraient partagés ?

J’appelle ce projet Interlligence. Chacun y donnerait une fraction volontaire de son temps, selon ses connaissances, pour participer à un tchat mondial. Une question serait décomposée, discutée, traduite, contredite et documentée par des personnes ; des modèles pourraient aider à relier les contributions, jamais décider seuls de leur valeur. Une réponse garderait la trace de ses auteurs, de ses désaccords et de ses sources. Le résultat ne serait pas une simulation d’omniscience, mais une intelligence collective capable d’apprendre publiquement.

Une œuvre faite de réponses et d’attentes

J’imagine Interlligence comme une œuvre et comme une infrastructure. Dans l’espace d’exposition, une question arrive ; quelque part, des inconnus décident d’y consacrer cinq minutes, une heure ou une nuit. L’attente devient visible. Les divergences ne sont pas effacées par une phrase lisse. Une part du système doit rester inhabituelle pour un chatbot : il peut répondre « je ne sais pas », demander du temps, transmettre la question, ou se taire.

Pour exister, il lui faudrait au moins : une gouvernance coopérative et révocable ; une banque du temps sans marché de l’attention ; une modération et une traduction multilingues ; des crédits et licences respectant les auteurs ; des corpus consentis ; des modèles libres et auditables ; des journaux de décision ; des mécanismes d’appel, de retrait et de fermeture. L’architecture serait d’abord en pair à pair, avec des nœuds hébergés par des personnes, bibliothèques, associations et institutions. Une blockchain universelle libre pourrait, si elle apporte réellement quelque chose, enregistrer des règles collectives et des preuves minimales de gouvernance — jamais les conversations privées sur une chaîne immuable. Le pair à pair ne garantit ni égalité ni sécurité : il déplace le lieu où il faut les construire.

La stratégie humaine de Wikimedia, Common Voice et les protocoles libp2p donnent des points de départ, pas un modèle à copier. Jusqu’à quel degré faut-il être pour ou contre l’IA ? Je préfère formuler l’épreuve autrement : sommes-nous capables de retirer notre travail aux systèmes qui vampirisent le commun, puis de bâtir des intelligences libres qui en respectent les conditions ? Le marteau luddite, aujourd’hui, peut aussi être une main tendue vers une autre architecture.

Schéma d’un réseau pair à pair non structuré. Mesoderm, CC0 / Wikimedia Commons.
Schéma d’un réseau pair à pair non structuré. Mesoderm, CC0 / Wikimedia Commons.

À L’ORIGINE DE CET ARTICLE

Influences

RÉFÉRENCES

  1. Source The National Archives — The Proclamation of Ned Ludd Proclamation luddite originale conservée aux Archives nationales britanniques.
  2. Source Hansard — Lord Byron on the Frame Work Bill (1812) Débat parlementaire sur la répression du bris de machine.
  3. Article Eric Hobsbawm — The Machine Breakers Essai fondateur sur le bris de machine comme action ouvrière.
  4. Livre E. P. Thompson — The Making of the English Working Class Histoire sociale du monde ouvrier anglais.
  5. Article Langdon Winner — Do Artifacts Have Politics? La question politique inscrite dans les objets techniques.
  6. Article David Noble — Social Choice in Machine Design La commande numérique et le pouvoir sur le travail.
  7. Source Chellis Glendinning — Notes toward a Neo-Luddite Manifesto Manifeste du néo-luddisme et de la critique technique.
  8. Source Pièces et main d’œuvre — Chronologie Chronologie d’un collectif français critique des technologies.
  9. Source Technologos — Manifeste Manifeste pour une délibération sur les choix techniques.
  10. Source David Guez — Teleweb.org Archive du projet de média libre Teleweb.
  11. Source David Guez — TV-Art.net Archive du projet audiovisuel TV-Art.
  12. Article Data Labelers — Organizing AI data workers Organisation des travailleurs de l’annotation de données.
  13. Article Writers Guild of America — Artificial Intelligence Protections négociées pour les scénaristes face à l’IA.
  14. Source PauseAI — Values Position d’un mouvement en faveur d’une pause de l’IA.
  15. Source Stop AI — About Principes d’un mouvement de résistance à l’IA.
  16. Rapport UK Government — Bletchley Declaration Déclaration intergouvernementale sur les risques avancés.
  17. Article Center for AI Safety — Statement on AI Risk Appel à traiter le risque d’extinction comme priorité mondiale.
  18. Rapport International AI Safety Report 2026 État international des capacités, risques et incertitudes.
  19. Rapport Stanford HAI — 2026 AI Index: Economy Données comparatives sur l’économie mondiale de l’IA.
  20. Article US BIS — Advanced semiconductor restrictions Restrictions américaines sur les semi-conducteurs avancés.
  21. Source DeepSeek-R1 — Model card Fiche du modèle chinois DeepSeek-R1 et conditions d’accès.
  22. Source Qwen3-32B — Model card Fiche du modèle Qwen3-32B et conditions d’accès.
  23. Source Open Source Initiative — Open Source AI Definition Critères pour distinguer l’IA ouverte des seuls poids publiés.
  24. Source Allen Institute for AI — OLMo 2 Projet de modèles et données plus vérifiables.
  25. Source OpenAI — gpt-oss Annonce des modèles à poids ouverts gpt-oss.
  26. Source David Guez — E.L.I.O.T. Présentation du projet E.L.I.O.T. de David Guez.
  27. Source E.L.I.O.T. — Manifeste 2017 Manifeste original de l’agent conversationnel collectif.
  28. Article Wikimedia Foundation — Human-first AI strategy Stratégie de Wikimedia plaçant les personnes au centre.
  29. Source Mozilla — Common Voice Corpus vocal contributif et libre de Mozilla.
  30. Source libp2p — Peers Principes d’identité et de connexion des pairs.
  31. Source IPFS — Privacy and encryption Limites de confidentialité et chiffrement dans IPFS.

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