# L'intelligence artificielle peut-elle être républicaine ?
## Essai critique et illustration par l'outil
## DIMA-OntoToolkit : une IA explicable pour détecter les biais

Benjamin Delhomme

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Benjamin Delhomme. L'intelligence artificielle peut-elle être républicaine ? Essai critique et illustration par l'outil DIMA-OntoToolkit : une IA explicable pour détecter les biais. 2025, 10.5281/zenodo.16763765. hal-05203150

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# L'intelligence artificielle peut-elle être républicaine ?

## Essai critique et illustration par l'outil DIMA-OntoToolkit : une IA explicable pour détecter les biais

**Benjamin Delhomme**

Senior Expert IA en Communication Strategique

07 Août 2025

Version 1.0

© 2025 Benjamin Delhomme – CC BY 4.0

DOI : 10.5281/zenodo.16763765

Les opinions exprimées dans ce document n'engagent que leur auteur et ne reflètent pas nécessairement les positions officielles de son centre d'affectation.
## Le malentendu sémantique

Il y a des titres qui laissent rêveur, d'autres perplexes, et il y a les autres, les mauvais, ceux qui rebutent. Les titres sont partout, ils se donnent, se perdent, se disputent. Ils changent, reviennent, disparaissent, ressurgissent.

Vous voilà à peine au début de ce papier – confus. Mais de quels « titres » parle-t-on ? Peut-être pensiez-vous à celui de Docteur, ou même de Baron et Baronne. Plus simplement, peut-être aux titres d'un album de Jean-Jacques Goldman. Ils sont nombreux : titre d'identité, de propriété, boursiers, de paiement, etc.

Vous ne l'aviez pas commandé et pourtant, en quelques millisecondes, votre cerveau avait probablement initié le mécanisme d'interprétation – peut-être que la plupart d'entre vous imaginait le titre d'une œuvre... Et voilà que votre cerveau s'y remet : quelle œuvre ? Une peinture, une sculpture, un livre ? Sans arrêt, influencé par le monde qui vous entoure, par votre culture, votre famille, vos amis, vos collègues, les sens se font et se défont au gré du temps et de l'espace.

Si vous vous interrogiez sur ce qui alimentait ces grandes discussions de fin de soirée – philosophiques, dit-on – passées l'heure de raison, en voici peut-être la clé : **les sens se mêlent, s'emmêlent et se démêlent pour justifier tous les arguments.** L'orateur choisit son language, sculpte le mot pour servir son propos, et dans ce ballet de significations, tout devient défendable et contestable. Vous aurez sans aucun doute raison... et tort. Mais qu'importe le sens, c'est l'interaction qui compte, l'homme est un être social, ou du moins il y tend – grégaire, par nature.

Ce qui est décrit ici, c'est la « polysémie » : le fait qu'un mot possède plusieurs sens. On peut également parler d'« ambiguïté sémantique », puisque la sémantique, c'est l'étude des sens des mots.

La polysémie, c'est le fond de commerce de nombreux domaines. Pour moi, c'est le joker de toute communication qui vise le grand nombre. Mais dans mon quotidien, la communication s'accompagne d'un qualificatif dit « stratégique » – à comprendre comme l'étude des effets d'un message sur une population ciblée. Ou plutôt, à comprendre comme la manière dont des acteurs extérieurs tentent d'exercer leur influence sur nous : Français, Européens et nations membres de l'OTAN.

L'ambiguïté sémantique est terrible. Elle peut tout justifier, exploitant les biais cognitifs pour vous faire changer d'avis, vous conformer, vous faire abandonner. Plus grave encore, elle peut vous faire perdre une guerre sans jamais avoir tiré un seul coup de feu, remettre en question la souveraineté d'une nation.
Comment nous protéger ? C'est la question qui nous dévore, nous, les analysts, experts, techniciens, politiciens, militaires, civils, membres d'une communauté grandissante qui s'efforce de comprendre les enjeux et les limites d'un nouveau concept : **la guerre cognitive**. Ce terme prolonge – ou remplace selon les cas – ce que j'évoquais plus tôt sous le nom de communication dite « stratégique ». N'y voyez pas une définition fixe et universelle, mais plutôt une réalité émergente : celle d'une lutte pour l'avantage informationnel, en perturbant, manipulant ou affaiblissant la pensée, la perception ou la cohésion mentale d'un adversaire.

Le concept semble nouveau, pourtant Aristote identifiait il y a plus de deux mille ans déjà trois piliers essentiels à toute persuasion : logos (la logique du raisonnement), pathos (la résonance émotionnelle du discours), éthos (la crédibilité de l'orateur). Aujourd'hui, ces ressorts fondamentaux n'ont pas changé, mais ils sont exploités à une échelle et avec une rapidité inédite, grâce aux technologies de l'information. La guerre cognitive s'appuie toujours sur le logos, le pathos et l'éthos, mais elle les combine et les amplifie à travers des dispositifs techniques capables de cibler les émotions, de manipuler la logique apparente des faits, ou de s'appuyer sur l'autorité (ou la pseudo-autorité) d'une source, pour influencer des millions d'individus en temps réel.

Alors pourquoi parle-t-on seulement maintenant de guerre cognitive ? Les raisons sont nombreuses, mais deux concepts permettent un raccourci efficace : **les réseaux sociaux**, catalysant – terrain de jeu et espace d'exposition ; et **l'IA**, catalyseur – amplificateur, automate, démultiplicateur d'effets. Ensemble, ils offrent le moyen et la mise à l'échelle de toute tentative d'influence étatique à succès.

Si les récits (on dit narratifs) peuvent faire vaciller une société, il nous faut des instruments capables non seulement de les cartographier, mais de le faire à l'échelle, avec la rigueur qu'exige notre temps. L'intelligence artificielle ouvre cette possibilité, mais à condition de l'enraciner dans un cadre lisible, gouvernable et explicable – un cadre républicain. C'est tout l'enjeu de **DIMA-OntoToolkit**<fnref n="1" /> : une réponse concrète qui conjugue la puissance des LLMs à une exigence de transparence, de traçabilité et de responsabilité.

DIMA-OntoToolkit est une démonstration : dévoiler les biais d'un texte à l'aide des grands modèles de langage – ces LLMs qui animent aujourd'hui des chatbots ultra-convaincants –, et le faire de manière **transparente, traçable et responsable** dans nos démocraties, dans notre République.

Dans un contexte où les LLMs s'invitent partout – dans les écoles, les ad-

<footnote n="1">1. https://github.com/benjamin-delhomme/DIMA-OntoToolkit</footnote>
administrations, les armées –, leur opacité intrinsèque est trop souvent ignorée au nom de l'avantage stratégique. DIMA-OntoToolkit propose une autre voie : celle de l'équilibre, de la raison, d'un usage maîtrisé de technologies aussi puissantes que périlleuses pour des sociétés fondées sur le contrat social.

La critique est posée et vise un seul responsable : la succession de vagues technologiques révolutionnaires et inarrêtables, auxquelles nos sociétés peinent à s'adapter. L'une de ces vagues est la digitalisation, trop souvent boudée par des administrations et des institutions qui n'ont pas été pensées pour une adaptation aussi rapide.

Le coupable est désigné, avançons.

Dans cet essai, je m'attacherai à un concept que vous avez maintenant bien compris : la polysémie. En particulier celle, omniprésente, qui entoure ce que l'on nomme « intelligence artificielle ». Comprendre pourquoi DIMA-OntoToolkit n'est pas une simple démonstration, c'est d'abord comprendre comment notre société manie – souvent maladroitement – l'IA.

Il sera donc question de définir l'IA, d'expliquer en quoi elle constitue une révolution, mais aussi pourquoi son usage soulève autant de questions. Viendra ensuite le *framework* DIMA – cartographie des biais cognitifs –, cœur de l'ou- til DIMA-OntoToolkit, qui montre que l'humain ne peut être remplacé dans les processus de prise de décision et de définition de l'expertise. Non pas parce qu'il est meilleur, mais parce que la République est faite par et pour l'homme ; il serait périlleux de confondre capacité et volonté.

Enfin, je présenterai le moteur conceptuel de l'outil : l'ontologie. Elle per- met, par sa structure même, d'associer DIMA à une représentation formelle de l'influence. Ce couplage rend possible ce qui paraissait encore inaccessible hier : une approche transparente, traçable et gouvernable de l'IA moderne – dans un monde où les enjeux informationnels n'ont jamais été aussi déterminants.

Une étiquette pour tout couvrir

Dans la confusion des sens, certaines notions s'imposent à tous, envahissent le débat, et deviennent tour à tour argument, menace ou promesse. Parmi elles, une étiquette règne... l'intelligence artificielle.

Explicite ou implicite, on la retrouve – cette IA – dans les conférences, sur une multitude de couvertures de livres, de journaux, invoquée à coups de « hash- tag » sur les réseaux sociaux. C'est l'effet de mode, celui qui justifie, çà et là, des milliards d'investissements et des reconversions professionnelles. On la propose
déjà dans les écoles, dans nos entreprises et dans nos armées.

L'IA – ou devrais-je dire, cette *antonomase* de la surenchère – ne cesse d'enfler. Vous prendrez bien un ordinateur « AI », peut-être un micro-ondes « super AI », ou bien un aspirateur « AI intelligent » ? Attendez, mieux encore : un crayon « magic AI ».

En réalité, l'IA ne veut rien dire... et tout dire à la fois. Essayez de définir « l'intelligence » avec la rigueur d'un scientifique : pouvez-vous prouver que vous n'êtes pas simplement le produit d'un enchaînement de causes et de conséquences ? Une chaîne dont les cartes auraient été distribuées à l'heure du Big Bang ?

Restons pratiques : ce n'est pas clair pour vous, ce ne l'était pas non plus pour le groupe d'experts de haut niveau sur l'intelligence artificielle, qui s'est essayé, en 2018, à définir le concept pour la Commission européenne.<fnref n="2" />

Je cite : « The term AI contains an explicit reference to the notion of intelligence. However, since intelligence (both in machines and in humans) is a vague concept [...] ». En bref, le terme IA fait référence à l'intelligence, mais celle-ci reste **un concept flou**, qu'il s'agisse de machines ou d'humains. La belle affaire !

Le problème, quand on utilise un concept flou partout et pour tout, c'est qu'il finit par servir tous les arguments. Et dans une société qui croule déjà sous le poids de l'information, c'est un vrai problème.

Comprenez : je peux affirmer que l'IA est un système de boîte noire, opaque, injustifiable... et, dans le même souffle, soutenir qu'elle permet d'appliquer un raisonnement formel dans un processus de décision transparent. « L'IA est... » – trois mots, et vous voilà enfermés dans une définition qui rassure, mais ne dit rien. Une phrase tentante, presque naturelle. Mais ce qui suit est rarement neutre, jamais stable, et toujours discutable. Alors, que faire ?

## Décomposer pour mieux comprendre

On pourrait s'interroger sur les raisons de cette confusion, mais ce n'est pas notre objet ici. Il ne s'agit pas de comprendre pourquoi le terme « intelligence artificielle » est devenu une soupe où l'huile et l'eau cohabitent sans jamais se lier, flottant à la surface de leurs contradictions, mais bien de réfléchir à la manière dont on pourrait échanger, argumenter, communiquer à partir des concepts qu'il recouvre.

<footnote n="2">2. https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/ai_hleg_definition_of_ai_18_december_1.pdf</footnote>
Le rapport *AI Watch. Defining Artificial Intelligence 2.0*, publié en 2021 par le Centre commun de recherche de la Commission européenne,<fnref n="3" /> propose à cet égard une excellente alternative : **oubliez la définition, pensez taxonomie**.

En lieu et place d'une définition unique, il propose de décomposer l'IA en sous-domaines bien identifiés, plus faciles à cerner, à discuter, à réguler (figure 1). Cette approche a un mérite simple mais essentiel : elle rend l'IA *discursive*. Autrement dit, elle permet de parler de l'intelligence artificielle sans se perdre dans des généralités. En segmentant les capacités (raisonner, percevoir, apprendre, interagir...), la taxonomie offre un langage commun pour discuter, critiquer ou réguler les usages réels de ces technologies. Elle déplace le débat d'un mot-valise vers des éléments concrets, observables, mesurables : une nécessité quand il s'agit d'en débattre en société, dans les écoles, dans les institutions.

On comprend alors l'enjeu : dans une société où l'amalgame règne, la taxonomie devient une exigence, presque républicaine.

<table><caption>FIGURE 1 – Classification des sous-domaines de l'IA selon le rapport *AI Watch* (2021) du Centre commun de recherche (JRC). Cette taxonomie distingue les capacités fondamentales (raisonner, planifier, apprendre, percevoir...) des couches transversales (interaction, services, éthique), offrant une lecture structurée de ce que recouvre concrètement le terme « intelligence artificielle ».</caption><thead><tr><th colspan="2">AI taxonomy</th></tr><tr><th></th><th>AI domain</th><th>AI subdomain</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="10" scope="rowgroup">Core</th><th scope="row">Reasoning</th><td>Knowledge representation<br>Automated reasoning<br>Common sense reasoning</td></tr><tr><th scope="row">Planning</th><td>Planning and Scheduling<br>Searching<br>Optimisation</td></tr><tr><th scope="row">Learning</th><td>Machine learning</td></tr><tr><th scope="row">Communication</th><td>Natural language processing</td></tr><tr><th scope="row">Perception</th><td>Computer vision<br>Audio processing</td></tr><tr><th scope="row">Integration and Interaction</th><td>Multi-agent systems<br>Robotics and Automation<br>Connected and Automated vehicles</td></tr><tr><th scope="row">Services</th><td>AI Services</td></tr><tr><th scope="row">Ethics and Philosophy</th><td>AI Ethics<br>Philosophy of AI</td></tr></tbody></table>

<footnote n="3">3. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC126426</footnote>
# L'IA générative : la boîte noire dans l'espace public

Si la taxonomie promet une IA discursive et structurée, les Large Language Models ou LLMs proposent l'inverse : une boîte noire bavarde, prolifique, mais insaisissable, où le sens se brouille et la responsabilité s'efface.

Depuis 2022, les LLMs se sont imposés comme la figure centrale de l'intelligence artificielle moderne. Omniprésents dans les médias, intégrés dans nos moteurs de recherche, nos assistants, nos plateformes de service, ils incarnent une nouvelle forme d'interaction homme-machine – fluide, vraisemblable, parfois bluffante.

Ces LLMs, composites et transversaux, puisent dans plusieurs sous-domaines de la taxonomie (figure 1) et brouillent les frontières entre les disciplines. C'est ce brouillage, cette apparente universalité, qui les rend à la fois fascinants et problématiques.

Puissants, mais opaques, ils ne raisonnent pas, ils prédisent. Ils n'ont ni mémoire sémantique, ni intention, ni responsabilité. Pourtant, on veut leur confier des tâches sensibles : répondre à des élèves, orienter des décisions, produire des contenus. Outils sans traçabilité logique, sans explication interne, ils relèvent de ce que l'on nomme une **boîte noire**.

Ce n'est pas une simple question technique. C'est un risque politique, organisationnel, stratégique – surtout lorsqu'il s'agit d'aide à la décision dans des domaines sensibles (éducation, santé, défense...).

La stratégie de l'OTAN pour l'intelligence artificielle<fnref n="4" /> rappelle à ce titre six principes fondamentaux :

- Légalité

- Responsabilité

- Intelligibilité et traçabilité

- Fiabilité

- Gouvernabilité

- Atténuation des biais

Difficile alors d'imaginer une IA générative répondre pleinement à ces exigences. Pourtant, ces modèles sont aujourd'hui proposés partout, pour tout, sans distinction de contexte ni de finalité. L'avantage irait à celui qui intègre la technologie le plus vite, même au prix de la clarté ou du contrôle.

Mais surtout, il faut rappeler une réalité souvent négligée : ces modèles ne

<footnote n="4">4. https://www.nato.int/cps/en/natohq/official_texts_227237.htm?
selectedLocale=fr</footnote>
sont ni conçus, ni développés, ni maîtrisés par des institutions publiques. Ce ne
sont pas les modèles de la République, mais ceux d'entreprises privées – princi-
palement américaines – qui contrôlent l'entraînement, les objectifs, l'accès, les
mises à jour.

Même lorsqu'il s'agit d'acteurs français, comme Mistral 5, la question de-
meure : quelle maîtrise réelle une institution publique possède-t-elle sur un sys-
tème dont ni les données, ni les critères d'optimisation, ni les logiques d'entraî-
nement ne relèvent de sa responsabilité ?

L'affaire de la manipulation de ChatGPT par la Russie en mars 2025 6 l'a rap-
pelé. Derrière l'emballement médiatique sur l'« ingérence », la vraie question
était moins celle de l'attaque extérieure que celle, bien plus profonde, de la ré-
gulation de l'apprentissage et du contrôle des corpus. Si des narratifs s'infiltrent
dans les modèles, ce n'est pas (seulement) le fait d'une attaque, mais le produit
d'une ingestion massive et non régulée de données, selon des critères opaques.

Ce déséquilibre soulève des questions fondamentales : souveraineté techno-
logique, conformité aux valeurs démocratiques, transparence des algorithmes
(avec un grand A, celui qu'on enseigne à l'école). Quand des technologies aussi
influentes deviennent omniprésentes sans contrôle public, tout l'espace civique
– éducation, médias, administration – risque d'être contaminé par des logiques
opaques, dictées par l'efficacité marchande plus que par l'intérêt général.

Il importe donc de distinguer : une IA chargée d'exécuter une fonction cir-
conscrite (détecter, trier, mesurer) relève d'une logique contrôlable, discutable.
Mais dès lors qu'elle entre dans la formulation d'un jugement, d'une recommand-
dation ou d'une décision à impact social ou politique, c'est une tout autre affaire :
on change de registre, et la boîte noire devient un risque systémique.

Faut-il jeter donc les IA génératives ? Non, on parle d'une technologie ré-
volutionnaire, bien trop puissante pour être laissée sur le tarmac.

Une révolution de la communication avant tout

Depuis l'apparition du genre *Homo Sapiens*, l'humain n'a cessé d'expérimen-
ter de nouveaux moyens de communication : gestes, symboles, langage oral, écri-
ture, imprimerie, sémaphore, téléphone, réseaux numériques... À chaque époque,

<footnote n="5">5. https://mistral.ai/</footnote>

<footnote n="6">6. https://www.newsguardrealitycheck.com/p/a-well-funded-moscow-based-global</footnote>
ces outils ont façonné nos sociétés, nos institutions, nos savoirs. Jusqu'à présent, tous transmettaient un message pensé par l'humain.

Et voici que, soudainement, surgit en novembre 2022 <fnref n="7" /> un basculement inat-
tendu. Peu de temps après la crise évitée de justesse chez Google – cette affaire
aux relents de Terminator et de Skynet, où un ingénieur avait affirmé qu’un de
leurs modèles était devenu conscient <fnref n="8" /> –, un cap est franchi avec la sortie de
ChatGPT (OpenAI) <fnref n="9" />.

Le langage est fluide, pertinent, parfois brillant, recette éprouvée d'une trom-
perie à succès. Pour la première fois, un outil de communication ne se contente
plus de transmettre une pensée : il produit un message, seul. **C'est un nouveau
paradigme.**

Imaginez une feuille, un téléphone, un écran. Tous ces outils présupposent qu'un humain pense le message, tandis qu'un autre le reçoit. L'IA générative parle d'elle-même. C'est le premier outil de communication qui parle, qui répond, qui persuade, à grande échelle, **sans garantir l'humain, auteur**. Et l'outil persuade bien <fnref n="10" /> : il peut convaincre sans comprendre, raisonner sans penser, faire illusion, sans jamais franchir le seuil de la conscience.

Autorisez-moi un écart philosophique : si une machine, sans conscience ni intention, peut convaincre un humain, alors ce n'est plus la machine qu'il faut interroger, mais ce qu'elle révèle de nous. Qu'attend-on vraiment d'un message ? Et que reste-t-il de notre complexité si une suite de prédictions suffit à nous émouvoir, à nous persuader, à nous faire croire ?

Ce n'est pas une simple question de performance, mais de principe : la Répu-
blique repose sur l'engagement d'une responsabilité humaine. L'homme décide,
la machine sert. Si l'homme disparaît du processus – sans travail, sans voix –,
c'est la République elle-même qui s'efface.

Il faut donc réinjecter de la rigueur, du sens et de la responsabilité humaine.
C'est tout l'objet de DIMA : un cadre d'analyse des biais cognitifs, conçu par des
experts français, pour rendre visibles et compréhensibles les mécanismes d'in-
fluence à l'œuvre dans nos textes et nos sociétés.

<footnote n="7">7. https://www.nytimes.com/2022/12/10/technology/ai-chat-bot-chatgpt.html</footnote>

<footnote n="8">8. https://www.theguardian.com/technology/2022/jul/23/google-fires-software-engineer-who-claims-ai-chatbot-is-sentient</footnote>

<footnote n="9">9. https://chatgpt.com/</footnote>

<footnote n="10">10. https://www.nature.com/articles/d41586-024-02966-6</footnote>
# De l'intuition humaine à la rigueur formelle

Ce cadre, développé dans le cadre du M82 Project <fnref n="11" />, part d'un constat simple : dans un environnement informationnel surchargé, l'objectif n'est plus seulement de distinguer le vrai du faux, mais de comprendre comment l'information nous atteint, comment elle nous influence, souvent sans qu'on s'en rende compte. J'in-vite d'ailleurs le lecteur à consulter directement le billet original <fnref n="12" />.

Inspiré des approches issues du monde de la cybersécurité (MITRE ATT&CK) <fnref n="13" /> ou de la lutte contre la désinformation (DISARM) <fnref n="14" />, DIMA cherche à identifier les tentatives d'exploitation des biais cognitifs dans la construction et la diffusion des messages.

Pour structurer une lecture critique, anticiper les manipulations et rendre explicite ce qui ne l'est jamais assez – nos vulnérabilités mentales –, le modèle repose sur quatre phases clés :

- **Detect** : capter l'attention, se rendre visible dans un bruit permanent. Ici, certains biais sont activés dès le premier contact – contraste, familiarité, confirmation.

- **Inform** : donner une forme, un sens. Le cerveau humain aime les histoires qui s'emboîtent bien <fnref n="15" />. Alors il complète, généralise, remplit les vides. Le risque ? Que le message perçu ne soit pas celui envoyé, mais celui qu'on veut croire.

- **Memorize** : inscrire. Une information ne vaut que si elle laisse une trace. Cela passe par l'émotion, l'effet de cadre, la répétition, la cohérence avec des récits déjà intégrés.

- **Act** : déclencher une réaction. C'est ici que les choses deviennent cri-tiques : ce n'est plus seulement une affaire de perception ou de mémoire, mais d'engagement. Le biais d'action, la pression sociale, l'ancrage contex-tuel entrent en jeu.

DIMA est un cadre de lecture, une terminologie rigoureuse, conçue pour mieux décrire, mieux nommer, mieux anticiper. C'est un rappel salutaire : **il n'existe pas de message neutre**. Chaque mot active un mécanisme. Chaque contenu engage une interprétation. Un message peut sembler neutre, tel un état

<footnote n="11">11. https://m82-project.org/</footnote>

<footnote n="12">12. https://medium.com/@Cybart/sarmer-pour-la-guerre-cognitive-le-modele-dima-4224044856c2</footnote>

<footnote n="13">13. https://attack.mitre.org/</footnote>

<footnote n="14">14. https://www.disarm.foundation/</footnote>

<footnote n="15">15. D. Kahneman, Thinking, Fast and Slow, 2011</footnote>
quantique suspendu entre plusieurs possibles. Mais dès qu'un regard se pose, il devient autre : une interprétation, une orientation, un sens.

Poser un cadre, c'est poser les bases. Mais sans une structuration claire et partagée des connaissances, l'exercice reste inabouti. C'est ici que l'ontologie entre en scène.

Structurer la connaissance : l'enjeu ontologique

Nous voilà riches d'un cadre sur les biais, d'une terminologie partagée. Que faire maintenant ?

Une solution aujourd'hui très répandue consiste à relier l'IA générative à des bases de documents : c'est l'approche dite de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Le principe est d'appuyer la réponse du modèle sur des sources réelles, plutôt que sur sa seule capacité de prédiction.

Sur le papier, la promesse est séduisante : lorsqu'on pose une question au modèle, celui-ci va d'abord rechercher dans une collection de documents, en extraire des éléments pertinents, puis s'appuyer sur ces sources pour formuler sa réponse. En théorie, cette méthode permettrait de s'assurer que la réponse n'est pas inventée mais bien ancrée dans un savoir vérifiable. Une solution élégante en apparence : on interroge le modèle, il interroge ses documents et tout le monde est rassuré.

L'illusion est parfaite.

Une question s'impose : cette information, a-t-elle été structurée ? Par qui ? Selon quelles logiques ? Un humain peut-il consulter, vérifier, assumer la responsabilité de ces connaissances externes, souvent fragmentées, parfois contradictoires ? Et surtout : qui garantit la cohérence du « raisonnement » du modèle, qui navigue dans ces données sans toujours en saisir la portée ? Utiliser le RAG, c'est un peu comme si un assistant allait feuilleter une encyclopédie... sans toujours comprendre ce qu'il lit.

Le problème de la boîte noire ou black box n'a pas disparu, il a seulement été décoré.

Pensez, imaginez : les enfants de la République, apprendre sur un contenu vague, diffus, sujets aux hallucinations, sur fond de : « on a fait quelques essais, ça marche du tonnerre ». Oui, l'homme « hallucine », fait des erreurs, mais il est accessible, touchable, il peut rendre des comptes, il doit rendre des comptes. Parents, qui vous rendra des comptes quand vos enfants parleront systématiquement
ment à coups de “We will delve into...”<fnref n="16" />?

C'est ici que la question de la structuration du savoir, et donc de l'ontologie, prend tout son sens. En 2015, au LIG (Laboratoire d'informatique de Grenoble), je découvre dans le cadre du projet européen MICA<fnref n="17" /> le pouvoir des ontologies : re-présenter des concepts et leurs relations, non seulement de façon symbolique et standardisée (merci au W3C<fnref n="18" />), mais aussi en appliquant des règles d'inférences, en automatisant la création de nouveaux liens. Transparentes, partageables, explicables, traçables... je la tiens, une voie pour digitaliser les savoirs.

Mais encore faut-il préciser ce que l'on entend par ontologie, ce mot à la fois intimidant et galvaudé. Disons-le simplement : une ontologie, en informatique, est avant tout un effort collectif pour nommer les choses avec rigueur. C'est une carte des concepts, une structure explicite où chaque terme a un sens clair, un lien défini, une place dans un ensemble. Et surtout, c'est une carte partagée : le fruit d'un consensus entre experts, qui décident ensemble de ce qui compte, de ce que signifie quoi et de comment ces éléments interagissent.

Pas de modèle statistique ici. Pas de magie probabiliste. Pas d'apprentissage aveugle. On ne devine pas, on définit. On ne prédit pas, on structure. Et cette structure, on la rend lisible par l'humain, mais aussi compréhensible par la machine. Une double fidélité : au sens et à l'usage.

On retient généralement la définition proposée par Studer en 1998 : une ontologie, c'est « une spécification formelle, explicite et partagée d'une conceptualisation »<fnref n="19" />.

Ce n'est pas un artefact technologique : c'est un exercice de rigueur humaine, une tentative d'ordonner le réel, ensemble. Formaliser un savoir, ce n'est pas figer l'intelligence : c'est la rendre transmissible, discutable, perfectible. C'est reconnaître que dans un monde saturé de récits et d'émotions, nous avons besoin de langages communs, solides, traçables et ancrés dans le réel.

La réalité peut cependant vite nous rattraper : formaliser un savoir partagé prend du temps, mobilise des moyens, et suppose un effort collectif. Et les outils ? Trop jeunes, trop complexes, trop peu vendeurs. Sans doute une des raisons justifiant leur oubli, du moins pour le grand public. (figure 2)

L'ontologie numérique – séduisante sur le papier pour qui veut digitaliser le savoir – avait d'autres inconvénients. Outre certaines limites théoriques et

<footnote n="16">16. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4814738</footnote>

<footnote n="17">17. https://www.mica-project.eu/</footnote>

<footnote n="18">18. https://www.w3.org/</footnote>

<footnote n="19">19. Studer, R., Benjamins, R., & Fensel, D. (1998). *Knowledge engineering : Principles and methods*. IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering, 25(1-2), 161-197.</footnote>
techniques, un problème de taille subsistait : une fois l'ontologie conçue, encore fallait-il l'alimenter (en data). Comment, en 2015, espérer qu'une machine reconnaisse spontanément des concepts dans un texte, une voix, une vidéo ? La technologie n'était pas prête. Le sens restait hors de portée.

Il y a dix ans, on n'imaginait pas les LLMs. On n'imaginait pas non plus être submergés de contenus dont l'origine deviendrait indiscernable : humain ou machine, qui parle ? (Une belle occasion d'aborder l'illusion de la détection de l'IA générative...)

Il y a dix ans, **il manquait l'interprète, il manquait le lien.**

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Évolution de l'intérêt pour le mot-clé Ontology (catégorie "Sciences de l'information") en France, selon Google Trends, de 2015 à 2025. On observe une courbe descendante, reflet d'un dés intérêt progressif du grand public pour ces approches pourtant structurantes dans le domaine de la représentation des connaissances.</figcaption></figure>

## Vers une hybridation maîtrisée

Dix ans après, nous y sommes. Après deux années de travaux sur le sujet, nous avons pensé, nous avons tenté, nous avons fait – “nous”, certains de mes collègues et partenaires internationaux.

Comment ignorer la puissance des LLMs ? Comment refuser cette avancée sans pour autant céder sur l'essentiel : le cadre, la responsabilité, la transparence ?

**La réponse était évidente. Elle l'est toujours.**

Mettez les experts autour d'une table. Faites-les dialoguer. Créez du consensus. Puis transformez cette expertise en une ontologie. Peu importe le format,
peu importe l'outil, tant qu'elle est formalisée, partagée, numérisée.

La question n'est donc pas de savoir s'il faut rejeter ou adopter l'IA géné-
rative, mais comment en **maîtriser l'intégration** : Comment associer sa puis-
sance expressive à des structures interprétables ? Comment maintenir un cadre
de contrôle, de justification et de débat autour des décisions qu'elle semble ins-
pirer ?

C'est dans cette perspective qu'intervient l'outil DIMA-OntoToolkit<fnref n="20" />.

DIMA-OntoToolkit, c'est à peine une semaine de développement, rendue pos-
sible par un échange constant entre différentes entités internationales. Rendue
possible surtout grâce à deux fondations essentielles : la création rigoureuse
d'une terminologie du biais et la construction d'une ontologie du narratif, éla-
borée et enrichie sous l'impulsion du *NATO Strategic Communications Centre of
Excellence*<fnref n="21" />.

Il faut ici souligner un point essentiel : peu importe l'expertise que vous sou-
haitez appliquer à l'information – dans un contexte de communication straté-
gique, tel que défini dans l'AJP-10 (doctrine de l'influence)<fnref n="22" /> –, il vous faut un
point de départ. Un élément crucial : l'unité de base de l'influence.

Comment éclater un article, un podcast, une vidéo en fragments exploitables, mobilisables par différentes disciplines ? Comment structurer ce qui, sinon, resterait fluide, insaisissable ? Pour le NATO StratCom COE et ses partenaires – psychologues, rhétoriciens, analystes, militaires, civils – le consensus s'est formé : l'unité de base d'un texte, c'est l'argument. Fait de premises, de developpement et de conclusion mais l'heure n'est pas à la technique.

Prenez cette unité de base : l'argument. Utilisez-la pour structurer l'analyse selon le cadre DIMA (Detect, Inform, Memorize, Act) et vous voilà armés d'une toile : un réseau qui relie chaque élément de discours aux biais cognitifs qu'il peut activer chez le lecteur.

Ce raisonnement peut sembler abstrait. Mais voici ce qu'il donne, appliqué
à deux articles concrets sur un même événement : l'explosion du gazoduc Nord
Stream, survenue en septembre 2022. L'un émane de Reuters 23, l'autre de Sput-
nik 24. Même sujet, rhétoriques opposées. DIMA-OntoToolkit permet d'en ex-

<footnote n="20">20. https://github.com/benjamin-delhomme/DIMA-OntoToolkit</footnote>

<footnote n="21">21. https://stratcomcoe.org/</footnote>

<footnote n="22">22. https://www.gov.uk/government/publications/allied-joint-doprise-for-strategic-communications-ajp-10</footnote>

<footnote n="23">23. https://www.reuters.com/markets/commodities/russia-ready-take-nord-stream-blasts-issue-court-2024-09-28/</footnote>

<footnote n="24">24. https://sputnikglobe.com/20240920/russia-blasts-wests-silence-on-</footnote>
traire une cartographie des biais cognitifs mobilisés, selon les phases d'impact du cadre DIMA. Le résultat ? Une cartographie formelle des techniques rhétoriques, visible en figure 3.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

FIGURE 3 – Deux articles, deux stratégies d'influence. L'un (Reuters) présente une structure modérée, l'autre (Sputnik) mobilise intensivement certains biais cognitifs. DIMA-OntoToolkit les identifie à partir d'une analyse argumentative rigoureuse, selon les phases du modèle DIMA. Chaque barre représente un biais détecté (ex. : biais de négativité, effet Von Restorff), normalisé par longueur de texte.

Ce n'est pas une prédiction. Ce n'est pas une devinette statistique. C'est une inférence structurée, traçable, lisible par un humain. Chaque biais ici détecté – négativité, omission, consensus, etc. – l'a été à partir de l'analyse formelle des arguments, de leur forme, de leur position et de leur fonction. C'est une démarche explicable, transparente, articulée autour de règles visibles, loin des *boîtes noires*. Et c'est cela que permet DIMA-OntoToolkit : un raisonnement explicable, sur des contenus sensibles, pour des décisions publiques.

Et les LLMs dans tout ça ? Leur place est simple, maîtrisée, cantonnée à leur fonction première : le traitement sémantique, la reconnaissance du sens. Le raisonnement, lui, reste formel, constant, à l'abri des aléas des modèles probabilistes.

Responsable, intelligible, traçable, fiable, gouvernable... dans le milieu, on ap-
pelle ça une **boîte blanche**. Une porte vers une intelligence artificielle de la
République.

nord-stream-sabotage-vows-to-bring-facts-to-light-1120220440.html
# Numériser sans renier, transmettre sans dévier

Au-delà des algorithmes (toujours avec un grand A), c'est notre vision du vivre-ensemble qui se trouve en jeu. L'intelligence artificielle suscite fascination et précipitation. Mais dans cet élan, prenons le temps de penser, d'exercer notre discernement, de cultiver ce que nous savons faire de mieux : comprendre, débattre, transmettre.

Ces systèmes apprennent de ce que nous produisons, soit, mais nous sommes la République. Pour nous, Français, cela signifie indivisible, laïque, démocratique et sociale. Et ces principes, nous les partageons, autant que possible, avec nos partenaires européens et nos alliés. L'IA ne peut remplacer cela. Si elle le faisait, alors la République ne serait plus.

Il est impératif de digitaliser nos savoirs. Sans cela, demain, nous serons à la merci d'expertises numérisées ailleurs, par d'autres, selon d'autres logiques. Quelle souveraineté nous restera-t-il alors ?

Mais digitaliser ne veut pas dire numériser à l'aveugle. Il s'agit de choisir les cadres, de définir les unités de sens, de rendre explicite ce que nous transmettons. Cela demande du travail. Faire consensus n'est jamais évident, surtout dans les milliers de domaines où nous avons acquis, au fil du temps, connaissances et maturité sous différentes perspectives.

Pourtant, digitaliser ne veut pas dire renoncer. Cela n'empêche ni la nuance, ni la pensée. Cela n'interdit pas d'aimer un livre dans son fauteuil. Cela permet simplement de transmettre ce que nous sommes pour construire ce que nous serons : une société forte de ses valeurs à l'ère du digital.

C'est exactement ce que propose DIMA-OntoToolkit : une tentative, certes modeste, mais rigoureuse, de redonner forme à l'intelligence – non pas celle des machines, mais celle des humains, collectivement organisée, formalisée, gouvernable.

Un outil n'a pas besoin d'être spectaculaire pour être essentiel. Il doit être utile, lisible, partageable. Il doit être, au fond, républicain, construit par et pour tous selon des principes explicites.

Alors commençons ici. Par quelques concepts bien nommés. Par des arguments bien structurés. Par une volonté commune de rendre notre pensée interopérable. Ce que nous digitalisons aujourd'hui, c'est ce que nous serons demain.