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Wald Maâlam face à l’IA : même algorithme, mais pas la même « intelligence » - Par Dr Az-Eddine Bennani
Dans l’atelier, deux artisans peuvent utiliser la même aiguille, le même fil, le même geste apparent — et pourtant produire des œuvres radicalement différentes. Ce n’est pas l’outil qui fait l’œuvre, mais la manière de l’inscrire dans un savoir, une matière et une intention
Derrière l’apparente similitude des grandes plateformes d’intelligence artificielle se cache une réalité plus nuancée. Si ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral reposent sur une architecture commune, leurs différences tiennent aux données, aux infrastructures et aux choix d’alignement qui orientent leurs usages. À travers la métaphore de Wald Maâlam, l’artisan maître de son atelier, se dessine une interrogation centrale : au-delà de l’algorithme, qui maîtrise réellement l’« intelligence » et dans quel dessein ?
Dr Az-Eddine Bennani
À première vue, les grandes plateformes d’« intelligence » artificielle se ressemblent. ChatGPT, Claude, Gemini ou encore les modèles proposés par Mistral offrent une expérience similaire : une interface conversationnelle, des réponses fluides, une capacité à produire du texte, du code ou des images. Cette apparente homogénéité nourrit une idée simple : tous utiliseraient le même moteur, le même algorithme, et ne seraient finalement que des déclinaisons d’une même technologie.
Wald Maâlam, lui, aurait sans doute souri devant cette simplification.
Dans l’atelier, deux artisans peuvent utiliser la même aiguille, le même fil, le même geste apparent — et pourtant produire des œuvres radicalement différentes. Ce n’est pas l’outil qui fait l’œuvre, mais la manière de l’inscrire dans un savoir, une matière et une intention. Il en va de même pour l’« intelligence » artificielle.
Tous les grands modèles actuels reposent sur une même architecture, le Transformer, introduite en 2017. Ils sont entraînés sur d’immenses volumes de données pour prédire la suite la plus probable d’une phrase. Dans ce sens, oui, ils partagent une base scientifique commune. Mais s’arrêter à cette observation serait une erreur. Car derrière ce socle commun se cachent des systèmes profondément différents.
Chaque acteur développe ses propres modèles, choisit ses données, définit ses règles, oriente ses usages. L’« intelligence » artificielle n’est pas un simple algorithme : c’est un assemblage de données, d’infrastructures, de choix techniques et de règles d’alignement. C’est cet assemblage qui constitue le véritable moteur. Dire que tous utilisent le même moteur reviendrait à dire que toutes les voitures sont identiques parce qu’elles reposent sur le même principe mécanique.
Dans l’atelier de Wald Maâlam, le choix du tissu est décisif. On ne travaille pas n’importe quelle matière de la même manière. Dans l’« intelligence » artificielle, les données jouent ce rôle. Elles déterminent la capacité du modèle à comprendre une langue, une culture, un contexte. Une « intelligence » entraînée majoritairement sur des contenus anglophones ne peut saisir avec finesse les nuances d’une société comme le Maroc. Elle traduit, elle ne comprend pas.
L’atelier, lui aussi, compte. Sans outils, sans énergie, sans espace, il n’y a pas d’œuvre. Dans l’« intelligence » artificielle, cet atelier est invisible : ce sont les centres de données, les processeurs, les infrastructures cloud. Celui qui contrôle cet atelier contrôle la capacité de produire et de déployer l’« intelligence ». Peut-on parler de souveraineté lorsque cet atelier appartient à d’autres ?
Reste enfin la signature. Dans chaque œuvre, il y a une manière, une sensibilité, une responsabilité. Dans l’« intelligence » artificielle, cette signature se trouve dans l’alignement : les règles qui orientent les réponses, les limites imposées, les valeurs intégrées. Une « intelligence » n’est jamais neutre. Elle reflète toujours une vision du monde.
Face aux géants mondiaux, la question n’est donc pas de savoir qui a le modèle le plus puissant. Wald Maâlam ne chercherait pas à rivaliser sur la puissance brute. Il poserait une autre question : à quoi doit servir l’« intelligence » ? Doit-elle centraliser, standardiser et capter, ou au contraire s’adapter, accompagner et transmettre ?
Une autre voie est possible. Une « intelligence » territoriale, ancrée dans les réalités locales, nourrie par des données proches des usages, déployée au plus près des besoins. Une « intelligence » frugale, qui optimise ses ressources, s’intègre dans les écosystèmes existants et ne cherche pas à tout remplacer. Une « intelligence » distribuée, où chaque territoire peut produire et maîtriser ses propres capacités.
La véritable question n’est donc pas de savoir si tous utilisent le même algorithme. Elle est de comprendre qui contrôle les données, les infrastructures et les règles. Un pays qui consomme des solutions externes consomme de l’« intelligence ». Un pays qui développe ses propres capacités produit de l’« intelligence ».
Entre les deux, il y a une différence essentielle : celle de la souveraineté.
Au fond, la question du moteur est une question d’apprenti. Elle s’intéresse à l’outil. La question du Maâlam est différente. Elle s’intéresse à l’œuvre. Car ce qui compte n’est pas seulement la technologie utilisée, mais la manière dont elle s’inscrit dans une histoire, un territoire et une responsabilité.
Deux acteurs peuvent utiliser le même algorithme et produire des « intelligences » radicalement différentes. L’une peut uniformiser, l’autre révéler. L’une peut concentrer, l’autre distribuer.
C’est dans ce choix que se joue l’avenir.
