ChatGPT ou l’ordinaire des technologies
Les discours autour des large language models (LLM) sont aussi alarmistes et spectaculaires que ces technologies sont banales et ordinaires en pratique. Or c’est bien par l’analyse de leur mise en œuvre concrète que nous pourrons défaire l’emballement spéculatif et discursif.
Les débats autour des large language models (LLM), comme ChatGPT, sont souvent marqués par des discours alarmistes ou spectaculaires. Pourtant, ces technologies sont en réalité très banales dans leur utilisation quotidienne. Les auteurs, Gabriel Alcaras (sociologue) et Donato Ricci (chercheur en design), soulignent que l’analyse de leur mise en œuvre concrète permet de dépasser les spéculations sur leur impact futur. Leur approche critique vise à déconstruire les croyances liées à l’automatisation du travail, en insistant sur l’importance de comprendre les usages réels plutôt que les promesses ou les craintes théoriques. Les discours publics oscillent entre deux visions extrêmes : l’IA comme solution miracle pour la productivité, la créativité ou la science, ou comme menace pour l’emploi, les inégalités et l’écologie.
Le déterminisme technologique est une théorie qui place les technologies au cœur des transformations sociales, comme si elles étaient le moteur principal de l’histoire. Cependant, les auteurs relèvent un paradoxe : ces théories s’intéressent davantage aux structures sociales qu’aux technologies elles-mêmes, et encore moins à leur fonctionnement concret. Elles ignorent souvent la manière dont ces outils sont effectivement utilisés dans la vie quotidienne. Pour Alcaras et Ricci, la clé pour comprendre l’impact réel de l’IA réside dans l’étude de la technologie-en-pratique, c’est-à-dire son usage ordinaire et ses effets immédiats, plutôt que dans des spéculations sur des futurs possibles ou des idéologies de concepteurs.
Les auteurs dénoncent un manque d’intérêt général pour la technologie-en-usage, c’est-à-dire la façon dont les gens interagissent réellement avec les outils comme ChatGPT. Ce désintérêt se manifeste par une abondance de discours, qu’ils soient critiques ou élogieux, qui se concentrent sur des promesses ou des craintes futures plutôt que sur les usages actuels. Le débat public est ainsi saturé de spéculations sur ce que l’IA pourrait faire, au détriment d’une analyse des pratiques réelles. Cette tendance révèle une forme de mépris pour la technologie telle qu’elle est vécue au quotidien, réduisant son étude à des projections abstraites plutôt qu’à une observation des faits.
Les technologies comme les LLM sont souvent perçues à travers le prisme de leur potentiel révolutionnaire, mais leur utilisation concrète reste méconnue. Les auteurs soulignent que les discours publics privilégient les débats sur les impacts futurs (emploi, productivité, écologie) plutôt que sur les pratiques quotidiennes. Pourtant, c’est dans ces usages ordinaires que se joue leur véritable influence. Par exemple, des tâches banales comme la rédaction de courriels, la recherche d’informations ou l’assistance à des tâches administratives sont souvent citées comme des applications courantes, mais rarement analysées en profondeur. Cette lacune empêche de saisir comment ces outils s’intègrent réellement dans le travail ou la vie personnelle.
Les promesses associées à l’IA, comme l’automatisation du travail ou l’augmentation de la productivité, sont souvent présentées comme inévitables. Pourtant, les auteurs rappellent que ces affirmations reposent sur des visions déterministes et des idéologies, plutôt que sur une analyse des usages réels. Par exemple, l’idée que l’IA *détruira nos emplois* ou *dopera l’économie* est rarement étayée par des études sur les pratiques concrètes. De même, les critiques qui dénoncent l’IA comme un outil d’exploitation ou de crise écologique omettent souvent de considérer comment ces technologies sont effectivement déployées. Pour Alcaras et Ricci, ces discours, qu’ils soient optimistes ou pessimistes, révèlent une méconnaissance des réalités techniques et sociales.
