Limites éthiques dans la défense IA : Qui porte la responsabilité ?
den haag, dinsdag, 28 oktober 2025.
Dans un récent épisode du podcast BNR De Strateeg, l’analyste Sofia Romansky et le professeur Jeroen van den Hoven discutent des implications éthiques de l’IA dans la défense. Ils soulignent la nécessité de responsabilité en cas d’erreurs des armes autonomes et comment la coopération internationale peut aider à prévenir une course aux armements basée sur l’IA. L’une des questions les plus intrigantes qu’ils abordent est : qui est responsable si une arme autonome commet une erreur ?
Questions éthiques dans le podcast : qui porte la responsabilité ?
Dans un récent épisode du podcast BNR De Strateeg, l’analyste du HCSS Sofia Romansky et le professeur d’éthique et de technologie Jeroen van den Hoven examinent les limites morales et juridiques de l’IA en matière de défense, et se demandent explicitement qui doit être tenu pour responsable lorsque des systèmes d’armes autonomes commettent des erreurs ou touchent des civils [1]. Les intervenants insistent sur des accords internationaux et des lignes directrices éthiques comme moyens d’empêcher une course aux armements en escalade [1].
Un sujet concret pour les journalistes : les technologies génératives de langue et de voix
Dans le journalisme, l’application de l’IA la plus visible pour le public et les rédactions se manifeste dans les modèles de langage génératifs (LLM) et les systèmes avancés de text-to-speech (TTS) — des technologies qui, en 2025, sont présentes chez un large éventail d’entreprises et de plateformes, y compris de grands fournisseurs de cloud et de modèles ainsi que des fournisseurs spécialisés de TTS [2]. Ces systèmes peuvent rédiger des articles complets, produire des imitations audio de voix et personnaliser des bulletins d’information pour des lecteurs ou auditeurs individuels [2].
Comment fonctionne la technologie (bref et accessible)
De manière générale, les LLM s’appuient sur de vastes motifs statistiques dans les données textuelles pour générer des phrases plausibles ; les systèmes TTS utilisent des réseaux audio entraînés conjointement pour synthétiser une voix à partir d’un texte d’entrée. Beaucoup de ces outils fonctionnent sur une infrastructure cloud et du matériel spécialisé, et sont proposés via des plateformes d’entreprise et cloud qui fournissent la puissance de calcul et les API nécessaires à l’intégration en salle de rédaction [2][5].
Applications dans la production quotidienne d’information
Les rédactions utilisent des LLM pour produire des premiers brouillons, résumer des listes de faits, répondre aux requêtes des journalistes et générer des newsletters personnalisées ou de courtes actualités locales ; le TTS est utilisé pour transformer rapidement des textes en audio pour des podcasts et des bulletins, ou pour rendre le contenu accessible aux personnes aveugles et malvoyantes [2][5]. Ces flux de travail sont rendus possibles parce que des entreprises médiatiques et des fournisseurs de logiciels offrent des services d’IA et des solutions cloud qui s’intègrent de manière transparente aux systèmes rédactionnels [5][2].
Avantages pour la production et la consommation de l’information
L’IA apporte des gains concrets : rapidité dans la production de contenu, scalabilité des offres d’information personnalisées et amélioration de l’accessibilité grâce aux fonctions automatiques de lecture et de transcription. De plus, des résumés automatiques peuvent aider les lecteurs à trouver plus rapidement les points clés d’histoires complexes, ce qui augmente l’efficacité tant des journalistes que des consommateurs [2][5].
Danger de désinformation et d’abus — et le lien avec l’éthique de la défense
Les mêmes techniques qui rendent l’information plus rapide et accessible peuvent aussi être détournées : l’audio synthétique peut faire tenir de fausses déclarations à des personnalités publiques ; des articles générés peuvent propager de la désinformation ; et la personnalisation automatisée peut renforcer des chambres d’écho. De tels risques posent des questions similaires de responsabilité et de régulation que dans le débat sur la défense : qui est responsable en cas d’abus — le développeur du modèle, le fournisseur de l’infrastructure cloud, le rédacteur qui publie, ou l’acteur malveillant qui exploite les sorties ? [1][2][3][5].
Réglementation, gouvernance et coopération internationale
Les débats sur la régulation de l’IA soulignent la nécessité de normes communes et de gouvernance — allant de mesures techniques (comme les filigranes et les métadonnées de provenance) à des cadres juridiques et des accords internationaux — semblables aux appels à la coordination autour des applications militaires de l’IA [3][1]. Éditeurs et décideurs évoquent la souveraineté numérique et des fournisseurs cloud fiables comme éléments d’une adoption sécurisée de l’IA par les organisations de presse [5][3].
Lignes directrices éthiques au sein des rédactions : transparence et responsabilité humaine finale
Parmi les mesures pratiques que les rédactions peuvent prendre figurent : indiquer explicitement lorsque du contenu (texte ou audio) est partiellement ou entièrement généré par l’IA ; instaurer une vérification humaine finale avant publication ; et déployer des outils techniques de détection d’audio manipulé ou de deepfakes. Ces mesures s’inscrivent dans le plaidoyer plus large pour la responsabilité des systèmes d’IA dans des domaines sensibles comme la défense [1][5].
Menaces et incertitudes qui nécessitent une attention
Des incertitudes demeurent quant à l’efficacité des règles internationales face à des développements technologiques rapides, et dans quelle mesure les acteurs du marché seront prêts à imposer des restrictions volontaires. Cette incertitude rend difficile la prévision de savoir si des contre-mesures technologiques et des initiatives politiques seront mises en œuvre à temps et de manière suffisamment robuste [alert! ‘le respect futur et l’efficacité des accords internationaux sur l’IA sont incertains ; les sources disponibles ne fournissent pas de prévisions’] [3][1][2].
Recommandations pratiques pour les organisations d’information (aperçu court)
Les organisations journalistiques gagneraient à : (1) étiqueter et rendre transparent l’usage de l’IA pour le public, (2) rendre la relecture humaine finale obligatoire sur les sujets sensibles, (3) implémenter des outils de vérification technique pour l’audio et l’image, et (4) collaborer avec des fournisseurs cloud et de modèles fiables afin de conserver le contrôle sur les données et les modèles [5][2][1].