IA générative dans le monde associatif : le retour d’expérience de Wikimédia France

Pour éclairer ces questions, nous avons interrogé Rémy Gerbet, directeur exécutif de Wikimédia France, une association engagée depuis 2005 dans le libre partage de la connaissance à travers des projets comme Wikipédia, Wiktionnaire, Wikimedia Commons ou Wikidata. À la tête d’une équipe d’une dizaine de personnes, il partage son analyse des usages de l’IA au sein de l’organisation, de ses effets à différentes échelles, ainsi que de la vision portée par Wikimédia sur ces technologies.

Dans la continuité de nos précédents articles consacrés à la littératie en IA et aux moyens de la développer au sein des organisations de la société civile, cet entretien apporte un éclairage concret sur les usages, les enjeux et le déploiement de l’intelligence artificielle au sein d’une association.

Utilisez-vous l’IA générative avec votre équipe, chez Wikimédia France ?

D’une certaine manière, nous n’avions pas vraiment le choix, car les pratiques et les usages ont tellement évolué ces dernières années qu’il est devenu nécessaire de les encadrer. Si l’organisation ne le fait pas, les salariés ou même le conseil d’administration peuvent utiliser individuellement ces outils.

Il s’avère que nous disposons d’un compte Google Pro¹ pour les associations, dans lequel Gemini est intégré. La consigne a donc été très claire en interne : si quelqu’un a besoin d’utiliser une IA générative pour de l’analyse de documents ou de la rédaction, c’est l’outil Gemini Pro intégré à notre suite Google qui doit être utilisé. Nous ne tolérons pas l’usage d’autres IA génératives. Cela nous permet d’avoir une démarche plus sécurisée avec nos données, en évitant aussi de les exposer dans des modèles de langage publics.

Il faut aussi prendre conscience que nous utilisons d’autres outils d’IA générative qui sont intégrés dans des logiciels, comme Canva ou la suite Adobe, par exemple.

Avez-vous mis en place des formations ou un accompagnement spécifique pour votre équipe ?

Non. Les pratiques existaient déjà en amont de notre choix. Par ailleurs, nous avons une équipe relativement jeune, entre 27 et 42 ans, qui est très connectée et familière des outils numériques. L’adaptation a donc été rapide et l’apprentissage se fait surtout par de l’aide entre les salariés. Les conseils et les bonnes pratiques circulent naturellement et nous n’avons constaté aucune résistance, car tout le monde en avait besoin. Les usages se sont donc installés de cette manière.

Aujourd’hui, l’outil est utilisé comme un petit assistant individuel, sans que nous ayons déployé ou optimiser de processus collectifs. Conséquemment, nous n’avons pas ressenti le besoin de mettre en place de programme de formation structuré ou de véritable accompagnement.

Comment les collaborateurs perçoivent-ils l’IA ? Existe-t-il des inquiétudes ou au contraire de l’enthousiasme ?

Globalement, il n’y a pas forcément de crainte d’être remplacé par l’IA, car nos métiers reposent beaucoup sur le social, l’animation de communautés et le lien avec les bénévoles. Ce sont des dimensions qui ne peuvent pas être remplacées par la machine, du moins aujourd’hui.

La plupart des collaborateurs perçoivent plutôt ces outils comme un gain de temps pour des tâches répétitives, comme la synthèse de rapports ou de documents très volumineux, la rédaction de bilans ou de courriels. Cela allège la charge de travail.

La seule personne qui exprime davantage d’inquiétudes dans notre équipe est probablement notre responsable des Ressources Humaines (RH). Ces métiers sont directement impactés par le développement des Intelligences artificielles génératives.

Avez-vous formalisé des réflexions éthiques sur l’IA, dans une charte par exemple ?

Nous disposons déjà d’une charte interne concernant les outils numériques que nous choisissons au sein de la structure. À l’origine, celle-ci a été pensée pour répondre à la question des logiciels open source face aux logiciels propriétaires. Par extension, elle s’applique finalement assez bien aux outils d’IA.

Dans ce cas précis, nous autorisons le logiciel propriétaire, mais sous le contrôle de notre administrateur système et réseau et avec une évaluation régulière de ses usages afin de vérifier si, entre-temps, la technologie n’a pas évolué et s’il n’y a pas d’autres solutions disponibles.

Concernant les réflexions éthiques sur l’IA et son impact, elles existent bel et bien, mais elles se situent plutôt autour de la question de l’accès à l’information et de l’impact sur Wikipédia, plutôt que sur le fonctionnement interne de notre petite équipe.

Avez-vous déterminé les données à ne pas partager avec l’IA ?

Nous ne l’avons pas forcément explicité, mais nous nous sommes fixé comme règle d’éviter de transmettre à notre outil d’IA les documents les plus sensibles, comme ceux en lien avec les RH, ainsi que les quelques rares documents internes qui ne seraient pas publics.

Il faut rappeler que Wikimédia est une association qui est très transparente par nature et qu’une grande partie de nos contenus est déjà publiée en ligne, sur notre site web ou dans d’autres espaces publics. En réalité, comme presque tout est déjà accessible sur le web, il y a finalement assez peu de choses que nous ne pouvons pas partager officiellement avec Gemini.

Quel bilan tirez-vous après un an d’utilisation ?

C’est un outil que l’on utilise tous de manière régulière, quasi quotidienne. Que ce soit pour rédiger des courriels, chercher des documents ou des ressources, l’IA accélère grandement les processus et permet de faire avancer des dossiers qui auraient parfois eu tendance à occuper une place secondaire faute de temps.

Au-delà du rendement de travail, ce que j’ai surtout ressenti au moment où nous avons officialisé la démarche, c’est un vrai sentiment de soulagement au sein de l’équipe salariée. Avant cela, plusieurs personnes utilisaient déjà ces outils de leur côté, parfois même en prenant des comptes personnels payants, parce qu’elles en ressentaient le besoin pour accélérer leur travail. Mais elles avaient l’impression de le faire subrepticement.

Au-delà de l’équipe des salariés, avez-vous observé des changements dans les communautés de contributeurs, notamment pour la modération ou la rédaction d’articles ?

Oui, c’est un sujet très important, mais la difficulté pour y répondre réside dans le fait que chaque communauté linguistique possède sa propre approche, ce qui m’oblige à ne parler que de la communauté francophone de Wikipédia.

Celle-ci exprime une méfiance globale et assez forte à l’égard de l’IA générative. Cette prudence se traduit par la mise en place de processus précis qui interdisent par exemple l’utilisation de l’IA pour la création d’articles de zéro, from scratch, tout en la tolérant pour des tâches d’assistance comme la relecture ou la mise en page.

La question du contrôle reste toutefois entière et complexe. Il existe aujourd’hui un guide de bonnes pratiques sur Wikipédia en français permettant d’essayer de repérer des contenus entièrement générés par l’IA grâce à certaines tournures de phrases caractéristiques. Mais nous savons que cette méthode, qui fonctionnait il y a un an, devient de moins en moins efficace à mesure que les modèles progressent.

Wikimédia développe-t-elle des outils d’IA pour aider les contributeurs ?

La Fondation Wikimédia travaille effectivement depuis quelque temps sur un petit outil d’IA appelé Automoderator. Son objectif est d’évaluer les contributions effectuées afin de déterminer s’il s’agit plutôt d’une bonne ou d’une mauvaise modification. Cela permet aux contributeurs de cibler leur temps et de se consacrer en priorité sur les changements qui nécessitent le plus d’attention. Pour le moment, cela reste assez limité et il n’y a pas beaucoup d’autres applications directes de l’IA dans les projets.

Plusieurs pistes sont régulièrement évoquées, comme l’utilisation d’un petit agent conversationnel pour accompagner les nouveaux contributeurs afin de les aider à comprendre les règles ou à relire leurs brouillons avant la publication. Une version beaucoup plus puissante d’Automoderator pour en faire un vrai outil de modération fait aussi l’objet de discussions. Enfin, il est aussi question d’un système de reconnaissance d’images amélioré pour les fichiers média de Wikimédia Commons afin de détecter plus facilement les contenus illégaux. Aujourd’hui, cela est géré par des filtres développés à la main par les contributeurs. Cependant, tous ces éléments ne sont que des projets évoqués et, à ma connaissance, rien n’est encore véritablement déployé.

Est-il possible d’évaluer l’ampleur des contributions générées par IA sur Wikimédia ?

C’est très difficile à estimer. Ce que nous arrivons à évaluer, bien que ce soit de manière incomplète, c’est la part des agents d’indexation et des systèmes liés à l’IA qui consultent Wikipédia. Celle-ci a augmenté au cours des trois ou quatre dernières années.

Nous détectons toutefois certaines pratiques, comme lorsqu’elle est utilisée pour rédiger de longues réponses dans les débats entre contributeurs ou encore pour générer de fausses sources. Cela se traduit par exemple par la génération de faux numéros ISBN ou des identifiants erronés de base de données dans les références.

Nous détectons toutefois certaines pratiques, comme lorsqu’elle est utilisée pour rédiger de longues réponses dans les débats entre contributeurs ou encore pour générer de fausses sources. Cela se traduit par exemple par la génération de faux numéros ISBN ou des identifiants erronés de base de données dans les références.

Quel est l’impact global de l’IA générative sur Wikipédia ?

Le principal impact est la baisse de la consultation de Wikipédia, qui est liée à la stratégie globale du zéro clic. Autrement dit, le fait que 65 % des Français utilisent désormais l’IA générative comme un moteur de recherche engendre mécaniquement une baisse de la consultation de Wikipédia dans toutes les langues. Cette baisse, que l’on évaluait à environ 8 % il y a deux ans, a été réévaluée à hauteur de 20 à 30 % au cours des derniers mois.

Pour notre mouvement, l’impact de cette baisse se traduit par deux questions cruciales. D’abord, celle du devenir des donateurs, car si la fréquentation baisse, on peut imaginer que les dons baisseront également. Ensuite, celle du renouvellement de la communauté, car si Wikipédia devient moins visible et moins accessible à cause des agents d’IA et des grand modèles de langage, il sera probablement difficile d’attirer de nouveaux contributeurs pour maintenir le contenu, le modérer et ajouter de nouvelles informations de qualité.

C’est un enjeu stratégique majeur pour notre avenir. Ce sera d’ailleurs l’objet de nombreuses discussions lors de Wikimania 2026 qui aura lieu cet été à Paris.

Existe-t-il une position commune du mouvement Wikimédia à l’international sur l’IA ?

Il est difficile de qualifier la cohésion à échelle internationale. Je vois beaucoup d’affiliés qui essayent de se positionner ou d’avoir un discours autour de l’IA et de son impact sur le mouvement ou sur l’espace informationnel global, mais ces réflexions restent très décentralisées dans chaque pays. Nous avons du mal à avoir une parole unique à l’échelle mondiale.

Trouver un consensus international est un enjeu complexe. On a pu observer cette difficulté il y a quelques mois lorsque la Fondation a tenté d’introduire des résumés automatiques générés par IA sur Wikipédia en anglais. Devant la colère de certains contributeurs, le projet a été retiré en à peine quelques semaines. Ce fut un grand échec. Nous sommes donc encore dans une phase de recherche collective pour définir notre voie, tant sur l’aspect technique que sur notre position à l’échelle internationale.

Pour finir, quel regard portez-vous sur l’IA générative en tant qu’acteur de l’information et de la démocratie ?

Pour nous, le cœur du débat réside dans le fait de veiller à ce que ces modèles de langage ne deviennent pas les nouveaux gatekeepers du numérique. En choisissant de n’utiliser qu’un ou deux modèles de langage qui deviennent quasiment les uniques portes d’accès vers l’information sur le web, nous remettons une partie considérable de notre accès au savoir entre les mains des géants de la tech.

Or, il ne faut pas oublier que ces entreprises restent des acteurs privés, mus par des enjeux lucratifs et économiques. On a bien vu ce que cela pouvait donner avec le retour de Donald Trump aux États-Unis : s’il leur faut faire le dos rond ou réadapter leurs politiques et leurs contenus pour satisfaire le président américain, elles le font.

Cet entretien a été réalisé dans le cadre du projet « AI for Social Change », piloté par TechSoup et porté en France par Mednum et Renaissance Numérique.

Il constitue notre troisième contribution à ce projet, après deux premiers articles consacrés, d’une part, aux enjeux juridiques, stratégiques et démocratiques liés à la maîtrise de l’IA par les organisations de la société civile, et d’autre part, aux leviers permettant à ces organisations de développer une véritable littératie en IA.

L’ensemble de ces contenus est disponible sur la plateforme HiveMind.

¹Nous déclarons ne pas avoir eu connaissance, en amont de cet entretien, du choix des outils par Wikimédia France. Ceci n’est pas une publicité.