Autrefois technologie de niche, l’IA est devenue en un temps record un facteur de transformation central pour les musées. Cela implique une modification en profondeur de la structure organisationnelle – et l’intégration de nouveaux champs de compétences. Mais le contrôle humain reste crucial.
Des collections qui se classent presque d’elles-mêmes, des visiteurs qui reçoivent des explications de guides virtuels, des objets dont l’origine est étudiée en détail par l’IA. Science-fiction? Non, réalité depuis longtemps.
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne notre quotidien à une telle vitesse que nous avons du mal à suivre. Pourtant, cette notion n’est pas clairement définie. La plupart du temps, c’est de l’IA générative qu’il est question. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui réalise des tâches précises selon des règles prédéfinies, comme jouer aux échecs ou traduire, l’IA générative apprend de manière autonome à partir de grandes quantités de données, et produit ainsi de nouveaux contenus inédits. Il peut s’agir de textes, d’images, de designs, de vidéos, de musique et de langue, ou même de code pour le développement de logiciels. Les récentes avancées en matière d’IA générative, depuis le coup d’envoi de ChatGPT, ont permis à cette technique d’entrer dans les mœurs, et désormais, nombreuses sont les personnes à utiliser l’IA, qu’elles en soient conscientes ou non.
L’IA offre aux musées de multiples possibilités: automatisation du catalogage, recherche de provenance, offres de médiation personnalisées, expériences de visite spéciales. Elle soulève aussi des questions fondamentales de protection des données, de droit d’auteur, d’authenticité, interroge le rôle du musée, et surtout, pose des problèmes éthiques. Tout cela a des répercussions sur la structure de l’organisation, les processus de travail et aussi sur les champs de compétences dont un musée a besoin.
Conserver la maîtrise des données
Que cela signifie-t-il concrètement? «Avant de parler d’IA, nous devons nous intéresser à nos données», dit Günhan Akarçay, administrateur général du domaine Transformation numérique et innovation au Musée national suisse. Car les outils d’IA ne fabriquent pas de nouveaux contenus ex nihilo. Même pendant leur utilisation, ils sont constamment nourris d’informations, et utilisent ensuite ces données pour se perfectionner et apprendre. Ces données deviennent ainsi publiques, à moins qu’il n’en soit convenu différemment. «Les musées doivent donc se doter de principes de gouvernance clairs pour conserver la maîtrise de leurs propres données et en avoir une vue d’ensemble», poursuit Akarçay.
En d’autres termes: avant de recourir à l’IA, tout musée doit déterminer le plus précisément possible quelles données il consent à fournir, et à quel effet. Une fois ces principes fondamentaux définis, il peut commencer à concevoir des lignes directrices et des stratégies, à proposer des formations et à s’intéresser sur le long cours, en tant qu’organisation, au thème de l’IA. Ce qui implique impérativement d’avoir un savoir élémentaire sur les données et les processus, mais aussi une bonne connaissance des conditions-cadres juridiques et éthiques. «Cela ne veut pas dire que nous devions toutes et tous suivre des formations continues en programmation, ou un cursus de droit», précise Akarçay. Mais de nos jours, ces points doivent être pris en compte dans les projets, ce qui entraîne automatiquement des changements dans les processus de travail et un besoin accru de flexibilité.
Collaboration interdisciplinaire
Actuellement, le Musée national suisse travaille sur un projet-pilote: un parcours à travers l’exposition permanente accompagné par l’IA. L’application permet au public d’interagir avec les objets de manière personnelle. «Nous avons mis sur pied une équipe interdisciplinaire composée de responsables des expositions, du marketing et de l’informatique, qui s’est approchée par étapes du sujet. Cela a été décisif. Il nous a fallu comprendre les chances et les limites de l’IA, mesurer les risques, préparer des données pour entraîner le système, intégrer des boucles de rétroaction avec le public et des améliorations techniques permanentes», explique Akarçay. Qui précise que cela n’a été possible que grâce à de nouvelles méthodes de travail agiles.
En effet, l’utilisation de l’intelligence artificielle réunit différentes disciplines. Il faut non seulement savoir un minimum comment l’IA fonctionne, mais aussi disposer de compétences médiatiques solides et d’un sens critique développé: «Les informations que l’IA produit sont-elles exactes? Sur quelles sources se fondent-elles? Ne manquent-elles pas de nuances? Ces aspects ne jouent pas seulement un rôle dans l’évaluation des contenus, mais aussi dans l’injection de données dans un outil d’IA», dit Akarçay. Ce qui pose des questions non négligeables de droit d’auteur, de protection des données, entre autres problématiques juridiques.
Sensibilité éthique
S’il est essentiel de comprendre suffisamment les questions de droit, la connaissance des questions éthiques soulevées est tout aussi décisive. «Le droit constitue le fondement d’une société. L’éthique va au-delà», dit Orlando Budelacci, directeur adjoint de la Haute école de Lucerne et président de sa commission d’éthique. «Or dans l’utilisation de l’IA, les questions éthiques se posent d’elles-mêmes, puisque cette technologie ouvre beaucoup de perspectives nouvelles, mais que nous n’avons pas encore appris à les manier.»
Le secteur des musées est l’un de ceux dans lesquels la sensibilité éthique est la plus décisive. En effet, les musées ont une responsabilité importante, mais jouissent aussi, de la part de la société, d’une confiance élevée qu’il convient de préserver, par exemple dans le respect de la sphère privée. «La protection de la vie privée n’est pas seulement une affaire de bien-être personnel, mais aussi une condition fondamentale d’une démocratie libérale en bonne santé», dit Budelacci. Or l’IA met en danger cette protection, même au musée. La reconnaissance faciale ou la saisie de données de mouvement, par exemple par des lunettes de réalité virtuelle ou des caméras, sont des points particulièrement sensibles, car on peut en déduire d’autres informations quant à la personnalité ou au comportement des visiteurs.
Interroger les résultats
Autre problème: les bulles de filtres et les représentations déformées, appelées biais. Exemple: l’intelligence artificielle peut constituer un outil efficace pour curater une exposition, mais dans la recherche et la sélection de possibles objets, il y a de grandes chances qu’elle reprenne les idéologies et les narratifs dominants, et laisse de côté les points de vue minoritaires. Pour des visites personnalisées aussi, un guide IA mettrait sans doute en avant des intérêts déjà confirmés. «Tout cela peut se faire au détriment de la pluralité des perspectives, et doit conduire les musées à y réfléchir», dit encore Budelacci.
Les exigences envers les collaborateurs évoluent elles aussi. L’IA ouvre de nouvelles possibilités, et peut simplifier bien des choses, par exemple pour analyser de grandes quantités des données. Il ne s’agit pas de remplacer l’humain. Si un outil d’IA, par exemple, trie, analyse et résume les métadonnées des milliers d’objets d’une collection, une personne peut en même temps replacer ces objets dans un contexte. Les ressources en personnel ne sont donc pas diminuées, mais mobilisées à bon escient.
Coopération: ensemble, on est plus fort!
Dans tous les cas, l’humain reste décisif. «Nous attribuons des qualités humaines aux machines. Mais il y a une différence considérable entre l’intelligence artificielle et la conscience humaine, faite aussi d’interprétation, de morale et d’expérience personnelle», dit Budelacci. Et Günhan Akarçay ajoute: «Lorsqu’on utilise l’IA, les résultats doivent toujours être soumis à la fin à une vérification humaine. Il n’est pas question de déléguer cette responsabilité à une machine.»
Or la responsabilité est immense. La plupart des musées sont confrontés à des défis similaires. Mais là où les grandes institutions emploient des équipes complètes, les petits musées ont souvent l’impression de décrocher et de ne pas pouvoir faire face. «Je crois que notre branche doit absolument s’unir pour relever ce défi. Cela ne concerne pas seulement l’IA, mais plus généralement l’évolution technologique rapide. Les coopérations entre musées, mais aussi avec des start-ups ou des hautes écoles, représentent une voie intéressante dans laquelle les petits établissements aussi peuvent s’engager», dit Akarçay.
Auteur
Timo Landenberger
Communication Manager AMS & ICOM Suisse